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龍圖騰網獲悉廣西博世科環保科技股份有限公司申請的專利一種污水處理場景下的人工智能自動化投藥方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114648238B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210329084.8，技術領域涉及：G06Q10/0639；該發明授權一種污水處理場景下的人工智能自動化投藥方法是由陸立海;洪雷;方圓;王德凱;杜鐳;成剛;田冬梅;何華生;覃日幫;林日團;李文文;李慶金;梁傳順設計研發完成，并于2022-03-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種污水處理場景下的人工智能自動化投藥方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種污水處理場景下的人工智能自動化投藥方法，包括如下步驟：基于正式投產污水處理場景下的投藥效果進行預測分析，獲取有偏數據集合D1形成正向投藥預測模型；在同一投藥生產工藝環境下，采用實驗環境與正向投藥預測模型相互關聯，在同等環境下獲取實驗環境下的異常邊界樣本數據集合D2；合并有偏數據集合D1和異常邊界樣本數據集合D2作為逆向投藥預測模型的訓練樣本集合，重新訓練逆向投藥預測模型，獲取最終的投藥預測試劑量。本發明能針對不同污水的藥劑投加場景，僅通過較少的幾個業界通用指標，結合往期有偏實際生產數據以及小規模實驗數據并通過MLP多層感知機網絡進行訓練，實現可具備落地量產實施的自動化精準投藥方案。

本發明授權一種污水處理場景下的人工智能自動化投藥方法在權利要求書中公布了：1.一種污水處理場景下的人工智能自動化投藥方法，其特征在于：包括如下步驟： 基于正式投產污水處理系統場景下的投藥效果進行預測分析，獲取有偏數據集合D1形成正向投藥預測模型； 基于正式投產污水處理場景下的投藥效果進行預測分析包括如下步驟： 步驟:10：在正式投產的生產環境下收集往期投藥有偏數據作為訓練樣本，并對訓練樣本行歸一化處理和指標真值恢復處理； 步驟:11：選取入水特征指標和出水特征指標，以污水的入水特征指標作為輸入指標，并為每個輸入指標提取n次方值作為基礎特征； 步驟:12：將基礎特征輸入正向投藥預測模型進行預測分析，獲取支持根據輸入指標預估的輸出指標； 在同一投藥生產工藝環境下，基于正式投產污水系統場景按等比例縮小的方式制作一套實驗系統場景下的實驗模型，采用實驗模型與正向投藥預測模型相互關聯，在同等環境下獲取實驗環境下的異常邊界樣本數據集合D2；并按照等比縮量投藥方式，補充實驗環境下的異常邊界樣本數據集合D2，實現樣本增強； 采用實驗環境與正向投藥預測模型相互關聯包括步驟如下： 步驟20：基于正式投產污水系統場景按等比例縮小的方式制作一套實驗系統場景下的實驗模型，采用與正式投產的生產環境下同等工藝的實驗環境，根據正式投產生產環境的投藥量，按照等比縮量投藥方式分別收集實驗環境下的非超標區域的入水特征指標和出水特征指標以及超標區域的入水特征指標和出水特征指標；借助正向投藥預測模型進行關聯訓練時，采用三層串聯結構的MLP多層感知機神經網絡，針對不同污水處理場景進行自動訓練分析污水多個入水特征輸入指標之間的關系，獲取投藥預測試劑量； 步驟21：選取與正式投產的生產環境下同等的入水特征指標和出水特征指標，以此作為實驗環境下的訓練樣本； 步驟22：將實驗環境下的訓練樣本借助正向投藥預測模型進行關聯訓練，獲取實驗環境下的異常邊界樣本數據的預測指標； 步驟23：為每個異常邊界樣本數據的預測指標提取n次方值作為基礎特征； 步驟24：對提取后的各指標進行歸一化處理，獲取實驗環境下根據輸入指標預估的輸出指標； 合并有偏數據集合D1和異常邊界樣本數據集合D2作為逆向投藥預測模型的訓練樣本集合，重新訓練逆向投藥預測模型，獲取最終的投藥預測試劑量； 重新訓練逆向投藥預測模型，獲取最終的投藥預測試劑量包括如下步驟： 步驟:30：將正式投產的生產環境的有偏數據和實驗環境下的異常邊界樣本數據進行合并作為智能投藥的訓練樣本集合； 步驟:31：對智能投藥的訓練樣本集合進行歸一化處理，選取智能投藥的訓練樣本集合的入水特征指標和出水特征指標，并為每個輸入指標提取n次方值作為基礎特征； 步驟:32：將基礎特征逆向輸入正向投藥預測模型進行逆向訓練，獲取逆向訓練的投藥預測指標。

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