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龙图腾网获悉上海熊猫机械(集团)有限公司申请的专利一种应对流态畸变的曝气动态均衡数字控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121717477B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610215539.1，技术领域涉及：C02F3/02；该发明授权一种应对流态畸变的曝气动态均衡数字控制方法及系统是由刘海志;李密;杨凯强;张晨阳;王华峰;梁咏议;刘石生;汤井祝;刘凯;高强;白杨;周亮;吴成霖设计研发完成，并于2026-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应对流态畸变的曝气动态均衡数字控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应对流态畸变的曝气动态均衡数字控制方法及系统，涉及污水处理技术领域，包括以下步骤：构建污水处理好氧池多点位溶解氧与流态同步监测系统，连续采集池内溶解氧、水流流速与密度的空间分布数据，并生成反映池内流态分布特征的流态分布图谱；基于流态分布图谱对采集的水流流速梯度与溶解氧差异进行协同特征提取，识别出存在流态畸变的异常区域。本发明通过多点监测与动态加权控制，实现好氧池流态实时识别与气量精准调节，保持溶解氧分布均衡，提高氧传递效率与运行稳定性；通过引入流体修正因子与时序预测模型，建立具备自学习与节能优化能力的控制闭环，提升曝气过程的智能化与经济性。

本发明授权一种应对流态畸变的曝气动态均衡数字控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应对流态畸变的曝气动态均衡数字控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，构建污水处理好氧池多点位溶解氧与流态同步监测系统，连续采集池内溶解氧、水流流速与密度的空间分布数据，并生成反映池内流态分布特征的流态分布图谱； 步骤二，基于流态分布图谱对采集的水流流速梯度与溶解氧差异进行协同特征提取，识别出存在流态畸变的异常区域，并在控制端生成包含短流区与密度流边界的流态状态映射表； 步骤三，根据流态状态映射表执行动态曝气均衡控制，将异常区域对应的溶解氧数据权重降低，基于多点加权平均计算结果对曝气系统的气量输出进行自适应调节； 步骤四，在动态曝气均衡控制过程中，利用同步监测的水流流速与密度数据计算流体修正因子，对溶解氧测量值实施偏差补偿，修正因局部紊流、气泡干扰或传感器漂移产生的测量误差； 步骤五，将经偏差补偿后的多点溶解氧分布结果上传至数字水务平台，结合历史运行数据、进水特征及能耗记录，构建基于时序数据的曝气需求预测模型，对未来曝气调节进行自适应预调节控制； 步骤六，依托数字水务平台的长期数据积累，对动态曝气均衡控制逻辑进行周期性优化，基于历史流态畸变特征与能耗趋势更新流体修正因子权重与控制参数； 在控制端生成包含短流区与密度流边界的流态状态映射表的步骤包括： 在获取完整的流态分布图谱后，对水流流速数据与溶解氧浓度数据进行空间分层处理，将同一时间片内的池体进口、中部与出口区域的数据按物理结构划分，并计算相邻测点之间的水流流速梯度及溶解氧浓度差； 基于流态分布图谱对水流流速梯度与溶解氧浓度变化方向进行对比，当水流流速突变且溶解氧未同步变化时判定为短流区，当垂向密度差与溶解氧分层共存时判定为密度流边界； 将识别出的短流区与密度流边界结合好氧池空间坐标进行标注，生成记录各区域水流流速梯度方向、溶解氧浓度偏差及密度差的流态状态映射表； 根据流态状态映射表执行动态曝气均衡控制的步骤包括： 将流态状态映射表中的区域信息导入控制过程，对好氧池从进口到出口的空间区域进行分类，标识短流区、密度流分层区及流动滞缓区，并记录其溶解氧浓度； 依据流态状态映射表中的区域分类结果，对各区域溶解氧数据进行加权整合，分配权重并计算加权平均溶解氧值，所得结果作为曝气调节的目标参考； 基于加权平均溶解氧值与设定目标区间的偏差，动态调节曝气设备的气量输出，对短流区和低溶解氧区域增加供气，对密度流分层区和过曝区域减少供气； 对气量调节结果进行空间反馈修正，根据溶解氧分布变化更新流态状态映射表； 利用同步监测的水流流速与密度数据计算流体修正因子，对溶解氧测量值实施偏差补偿的步骤包括： 通过好氧池进口、中部和出口处的流速测量单元与密度测量组件同步采集水流流速大小、方向及密度梯度变化，生成包含时间标记、空间位置及变化趋势的原始数据序列； 基于水流流速与密度的连续数据计算流体修正因子，并依据流速变化强度与密度梯度差异将流体修正因子在空间上分配至各溶解氧监测点； 将计算并分配的流体修正因子与实时溶解氧测量值进行动态叠加调整，对各监测点的测量结果实施偏差补偿，并将修正后的溶解氧数据反馈至曝气控制过程； 构建基于时序数据的曝气需求预测模型，对未来曝气调节进行自适应预调节控制的步骤包括： 在完成溶解氧偏差补偿后，对好氧池各监测点的溶解氧浓度、流速、密度及流体修正因子进行分类整理，并以时间为主索引上传至数字水务平台，形成连续的溶解氧空间分布数据集； 利用平台中储存的历史运行信息，将上传的多点溶解氧分布结果与历史曝气量、进水流量、进水水质及能耗记录进行融合匹配，生成包含时间、流量、溶解氧浓度和能耗关系的多维数据集； 基于融合后的多维数据集构建曝气需求预测模型，并依据进水波动、氧传递效率变化及能耗趋势，预测未来时间段的氧需求变化。

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