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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114997061A(43)申请公布日2022.09.02(21)申请号202210671635.9(22)申请日2022.06.14(71)申请人扬州阿鲁达环境科技有限公司地址225000江苏省扬州市邗江区文昌西路456号华城科技广场2-113(72)发明人沈卫军周庆科梅宏沈小东吴进沈卫东(74)专利代理机构南京源点知识产权代理有限公司32545专利代理师黄启兵(51)Int.Cl.G06F30/27(2020.01)C02F11/00(2006.01)G06N20/00(2019.01)G06F111/06(2020.01)权利要求书3页说明书9页附图2页(54)发明名称一种基于机器学习的淤泥固化方法及系统(57)摘要本发明提供了一种基于机器学习的淤泥固化方法及系统,涉及淤泥处理技术领域,通过基于淤泥成分参数从淤泥固化处理列表中进行处理前参数匹配,确定匹配固化手段、匹配处理后参数;对匹配处理后参数进行处理结果评估获得评估参数信息,评估参数信息包括参数偏差值;根据匹配固化手段确定固化处理参数,基于参数偏差值,通过模拟退火算法对固化处理参数进行优化,确定淤泥固化寻优参数。解决现有技术中缺少有效的评估和调整手段,无法确保固化后的处理效果,存在固化结果不达标的技术问题。达到通过对固化参数进行针对性调整优化,寻求最优参数,利用最优解进行固化处理,能够保证固化效果,确保固化处理结果达到目标要求的技术效果。CN114997061ACN114997061A权利要求书1/3页1.一种基于机器学习的淤泥固化方法,其特征在于,所述方法包括:对淤泥采样进行成分检测,确定淤泥成分参数;获得淤泥固化处理列表,所述淤泥固化处理列表包括处理前参数、固化手段、处理后参数;基于所述淤泥成分参数从所述淤泥固化处理列表中进行处理前参数匹配,确定匹配固化信息,所述匹配固化信息包括匹配固化手段、匹配处理后参数;对所述匹配处理后参数进行处理结果评估,获得评估参数信息,所述评估参数信息包括参数偏差值;根据所述匹配固化手段,确定固化处理参数;基于所述参数偏差值,通过模拟退火算法对所述固化处理参数进行优化,确定淤泥固化寻优参数。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获得淤泥固化处理列表之前,包括:获得淤泥固化手段信息,分别基于所述淤泥固化手段信息进行历史固化操作数据提取,构建历史淤泥固化数据集,所述历史淤泥固化数据集中历史淤泥固化数据与淤泥固化手段信息具有对应关系;按照淤泥成分对所述历史淤泥固化数据集进行处理数据提取,建立淤泥成分与固化结果的参数关系,并将所述淤泥成分与固化结果的参数关系与所述历史淤泥固化数据集中淤泥固化手段信息建立映射关系;基于所述淤泥成分与固化结果的参数关系与所述历史淤泥固化数据集中淤泥固化手段信息建立映射关系、所述历史淤泥固化数据与淤泥固化手段信息对应关系,构建所述淤泥固化处理列表。3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,基于所述参数偏差值,通过模拟退火算法对所述固化处理参数进行优化,确定淤泥固化寻优参数,包括:步骤1:对所述固化处理参数随机进行参数调整,生成调整固化处理参数,对所述调整固化处理参数进行固化评估,获得固化评估结果;步骤2:根据所述固化评估结果确定参数调整结果,基于所述参数调整结果与所述参数偏差值进行比较,确定调整结果;步骤3:获得调整接受概率,基于所述调整结果利用调整接受概率判断是否接受所述调整固化处理参数,基于判断结果更新当前固化处理参数信息;步骤4:重复执行步骤1‑3,直到参数信息不再进行更新,将该参数信息作为所述淤泥固化寻求参数。4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,对所述调整固化处理参数进行固化评估,包括:构建评价模型,所述评价模型包括多维度数据提取层、多维数据评估层、维度参数权重分析层、固化结果评价层;利用所述历史淤泥固化数据集进行多维度数据分析,分别从淤泥固化结果、淤泥固化成本、淤泥固化速度多维度进行数据标记,划分模型训练集、模型测试集;分别利用所述模型训练集、所述模型测试集对所述评价模型进行训练及测试,确定所述评价模型;2CN114997061A权利要求书2/3页将所述淤泥成分参数、所述调整固化处理参数作为输入数据输入所述评价模型中,通过所述多维度数据提取层对所述输入数据进行多维度数据提取,将多维度数据输入所述多维数据评估层进行固化结果评估、固化成本评估、固化速度评估得到多维度评估值,对多维度数据通过维度参数权重分析层进行权重分析确定多维度权重值,根据所述多维度权重值、多维度评估值通过所述固化结果评价层进行综合评价,获得模型输出结果,所述模型输出结果包括综合评价值、多维度评估值。5.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:设定调整更新次数,