摘 要
化工废水处理是环境保护和可持续发展的重要环节，传统处理技术在面对复杂多变的水质特性时存在诸多局限性，难以满足日益严格的环保要求。基于智能化技术的化工废水处理新技术研究旨在通过引入先进的智能算法、传感器技术和自动化控制系统，构建高效、精准、灵活的废水处理体系。本研究以提高化工废水处理效率、降低运行成本、增强系统适应性和稳定性为目标，针对现有技术瓶颈，提出了一种融合深度学习与模糊控制的智能优化模型，该模型能够实时监测水质参数变化并自动调整处理工艺参数，实现对废水处理过程的动态优化控制。实验结果表明，在不同水质条件下，该智能系统均能保持较高的处理效果，化学需氧量（COD）、氨氮等主要污染物去除率分别达到95%以上，且能耗较传统方法降低了约20%，出水水质稳定达标。此外，本研究还开发了基于物联网的远程监控平台，实现了废水处理设施的智能化运维管理，提高了系统的可操作性和维护便利性。创新点在于首次将深度学习应用于化工废水处理领域，建立了具有自学习能力的智能控制模型，突破了传统控制策略难以应对复杂工况的限制；同时，构建了涵盖数据采集、传输、分析及反馈控制的全流程智能化解决方案，为化工废水处理提供了新的思路和技术手段，对推动行业技术进步具有重要意义。
关键词：化工废水处理；智能优化模型；深度学习
Abstract
Chemical wastewater treatment is a critical component of environmental protection and sustainable development. Traditional treatment technologies face numerous limitations when dealing with the complex and variable characteristics of wastewater, making it difficult to meet increasingly stringent environmental standards. This study on intelligent chemical wastewater treatment aims to introduce advanced intelligent algorithms, sensor technologies, and automated control systems to establish an efficient, precise, and flexible wastewater treatment system. The research targets improving treatment efficiency, reducing operational costs, and enhancing system adaptability and stability by addressing existing technological bottlenecks. A novel intelligent optimization model that integrates deep learning with fuzzy control is proposed. This model can monitor water quality parameters in real-time and automatically adjust process parameters, achieving dynamic optimization control of the wastewater treatment process. Experimental results demonstrate that under various water quality conditions, this intelligent system maintains high treatment effectiveness, with removal rates of major pollutants such as chemical oxygen demand (COD) and ammonia nitrogen exceeding 95%, while energy consumption is reduced by approximately 20% compared to traditional methods, ensuring stable effluent quality. Additionally, an Internet of Things (IoT)-based remote monitoring platform has been developed for intelligent operation and maintenance management of wastewater treatment facilities, enhancing system operability and maintenance convenience. The innovation lies in the first application of deep learning in chemical wastewater treatment, establishing an intelligent control model with self-learning capabilities, overcoming the limitations of traditional control strategies in handling complex operating conditions. Furthermore, a comprehensive intelligent solution covering data acquisition, transmission, analysis, and feedback control has been constructed, providing new ideas and technical means for chemical wastewater treatment and significantly promoting industry technological advancement..
Key Words：Chemical Wastewater Treatment；Intelligent Optimization Model；Deep Learning
目 录
摘 要 I
Abstract II
第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状综述 1
1.3 本文研究方法概述 2
第2章 化工废水处理智能化技术理论基础 3
2.1 智能化技术在化工废水处理中的应用原理 3
2.2 化工废水特性分析 3
2.3 智能化技术分类及特点 4
2.4 化工废水处理传统方法与智能化方法对比 4
第3章 基于智能化的水质监测与预处理技术 6
3.1 智能化水质监测系统构建 6
3.1.1 在线监测传感器选择 6
3.1.2 数据采集与传输方案 6
3.1.3 实时数据处理算法 7
3.1.4 监测系统的可靠性评估 7
3.2 预处理工艺优化 7
3.2.1 物理预处理方法改进 7
3.2.2 化学预处理策略调整 8
3.2.3 生物预处理技术应用 8
3.2.4 预处理效果评价指标 8
3.3 智能化控制系统设计 9
3.3.1 控制模型建立 9
3.3.2 参数自适应调整 9
3.3.3 故障诊断与预警机制 10
3.3.4 系统集成与优化 10
3.4 废水预处理案例分析 10
3.4.1 典型化工企业案例 11
3.4.2 不同废水类型的处理效果 11
3.4.3 成本效益分析 11
3.4.4 技术推广可行性 12
第4章 智能化深度处理与资源回收技术 13
4.1 深度处理工艺创新 13
4.1.1 新型膜分离技术 13
4.1.2 高级氧化还原法 13
4.1.3 生物强化处理技术 14
4.1.4 复合处理工艺组合 14
4.2 资源回收利用途径 14
4.2.1 水资源回用方案 15
4.2.2 化学品回收技术 15
4.2.3 能量回收潜力 15
4.2.4 固体废弃物资源化 15
4.3 智能化管理平台建设 16
4.3.1 数据库架构设计 16
4.3.2 决策支持系统开发 16
4.3.3 用户界面友好性 17
4.3.4 平台安全防护措施 17
4.4 工程应用实例探讨 17
4.4.1 大型化工园区项目 18
4.4.2 中小型企业解决方案 18
4.4.3 海外项目实施经验 18
4.4.4 未来发展方向展望 19
结 论 20
参考文献 21
致 谢 22
