基于矾花图像识别的混凝剂智能投加系统研究
付元1
雷智丰2
崔东锋1
郭中权1
蔡博涵3
肖艳1
周爱姣3
1.中煤科工集团杭州研究院有限公司,浙江 杭州 3112012.武汉市水务集团有限公司,湖北 武汉 4300193.华中科技大学 环境科学与工程学院,湖北 武汉 430074
摘要：目前国内水厂大多采用经验法进行混凝剂投加控制,为实现水厂混凝剂投加智能化,本研究搭建了基于矾花图像识别的智能投药系统.该系统结合了YOLOv5 矾花识别算法和Linear Regression加药决策算法,并在此基础上添加了一个7 维的全连接BP 神经网络,通过(563,7)的样本集(563 条包含矾花数量、矾花平均等效直径、进水流量等 7 项参数的样本的集合)进行训练,计算确定每一层的最佳权重,得到最低损失值为 0.018 的线性回归模型.生产试验表明,矾花目标检测准确率为83.5%,预测投药量相比原有经验值降低 11.0%.与传统控制方法相比,该系统时延性更低,可靠性更强,药耗更低,有效降低了水厂加药生产和管理成本.
关键词：矾花图像识别混凝剂智能投药
分类号：X703(一般性问题)
论文发表日期：2023-08-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 83-90 )
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