CN118495692B - 一种污水生物净化方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种污水生物净化方法及系统，涉及污水处理技术领域，包括部署传感器收集污水数据，根据污水数据计算厌氧处理和好氧处理的微生物配置方案；根据微生物配置对污水进行处理，并智能监测污水处理数据，控制污水处理设备中污泥龄；根据处理后的污水中污染物去除率计算污水处理级数，对污水进行多级处理；将实时监测的污水数据和污水处理数据进行展示，并存储至数据库中。本发明通过收集污水数据计算厌氧处理和好氧处理的微生物配置，并根据微生物配置进行污水处理，在进行污水处理时实时监测污水处理数据和预测污泥龄进行污泥龄控制，并通过计算循环处理级数进行多级处理提高污水处理效果，有效控制污水处理的成本和污水处理时间。

Description

一种污水生物净化方法及系统

技术领域

本发明涉及污水处理技术领域，特别是一种污水生物净化方法及系统。

背景技术

污水处理是现代环境保护的重要组成部分，随着城市化和工业化进程的加快，污水排放量不断增加，污水处理技术也得到了迅速发展，目前，污水处理的主流方法包括物理处理、化学处理和生物处理，其中，生物处理方法因其高效、低成本和环境友好等优点，被广泛应用于城市污水和工业废水的处理，生物处理主要依赖于微生物的代谢活动，通过厌氧和好氧微生物的共同作用，将污水中的有机污染物降解为无害的物质，但现有技术通常依赖于经验和定期的实验室检测来确定厌氧和好氧微生物的投加比例，这不仅耗时费力，还难以适应污水成分的动态变化，且传统的污泥龄控制方法依赖于人工经验，无法实现精确调控和实时优化，容易导致污泥负荷过高或过低，影响处理效果和系统稳定性。

发明内容

鉴于上述现有的污水生物净化方法及系统中存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明所要解决的问题在于现有技术通常依赖于经验和定期的实验室检测来确定厌氧和好氧微生物的投加比例，这不仅耗时费力，还难以适应污水成分的动态变化，且传统的污泥龄控制方法依赖于人工经验，无法实现精确调控和实时优化，容易导致污泥负荷过高或过低，影响处理效果和系统稳定性。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种污水生物净化方法，其包括，部署传感器收集污水数据，根据污水数据计算厌氧处理和好氧处理的微生物配置方案；根据微生物配置对污水进行处理，并智能监测污水处理数据，控制污水处理设备中污泥龄；根据处理后的污水中污染物去除率计算污水处理级数，对污水进行多级处理；将实时监测的污水数据和污水处理数据进行展示，并存储至数据库中。

作为本发明所述污水生物净化方法的一种优选方案，其中：所述部署传感器收集污水数据传输至中央控制台，中央控制台根据污水数据计算污水处理微生物配置方案指在污水处理设备中部署传感器实时监测污水数据，检测污水中污染物种类和浓度，记录污染物初始浓度C_i，in；

采用厌氧处理和好氧处理方式对污水进行处理，根据污水中污染物种类确定厌氧处理和好氧处理的微生物种类，每种微生物对应处理一种污染物种类；

计算第i种污染物厌氧处理降解率：

；

其中R_i，an为第i种污染物厌氧处理降解率，C_i，out为第i种污染物厌氧处理后的浓度；

根据厌氧处理降解率初步设定第i种污染物厌氧处理时间T_i，an：

；

其中V为污水处理设备容积，Q_in为进水流量；

将厌氧处理后的污水进行好氧处理，计算第i种污染物好氧处理降解率：

；

其中R_i，ae为第i种污染物好氧处理降解率，C_i，f为第i种污染物好氧处理后的浓度；

根据好氧处理降解率初步设定第i种污染物好氧处理时间T_i，ae：

；

计算第i种污染物的厌氧处理成本Co_an和好氧处理成本Co_ae：

；

其中Co_an，0和Co_ae，0分别为厌氧处理和好氧处理的固定成本，Co_i为第i种微生物的单位成本，N_i为第i种厌氧处理微生物投入量，M_i为第i种好氧处理微生物投入量；

构建第i种污染物的优化目标函数为：

；

其中为时间权重，T_i，o为第i种污染物的期望处理时间；

定义优化目标函数的约束条件为：

；

根据约束条件和梯度下降法逐步调整第i种厌氧处理微生物的投入量N_i、厌氧处理时长T_i，an、第i种好氧处理微生物的投入量M_i以及好氧处理时长T_i，ae，使优化目标函数最小化，得到N_i、T_i，an、M_i以及T_i，ae的优化求解值；

综合所有污染物的厌氧处理时长和好氧处理时长取平均值作为污水厌氧处理时长和好氧处理时长，并结合微生物种类和微生物投入量形成污水处理微生物配置方案。

作为本发明所述污水生物净化方法的一种优选方案，其中：所述根据微生物配置对污水进行处理，并智能监测污水处理数据，控制污水处理设备中污泥龄指根据制定的污水处理微生物配置方案对污水进行厌氧处理和好氧处理，并在污水处理过程中实时监测污水温度、溶解氧和微生物营养物质浓度并实时控制调整至处于微生物适宜范围内；

计算污水处理设备中的污泥龄为：

；

其中S为污泥龄，X为污水处理设备中的污泥浓度，Q_w为排泥流量，X_w为排泥中的污泥浓度；

设定污水处理设备中污泥龄范围，收集历史污水数据中的污泥龄数据，并根据ARIMA模型预测污水处理设备中未来污泥龄，若未来污泥龄高于污泥龄范围，则逐渐增加排泥流量，若未来污泥龄低于污泥龄范围，则逐渐降低排泥流量。

作为本发明所述污水生物净化方法的一种优选方案，其中：所述根据处理后的污水中污染物去除率计算污水处理级数，对污水进行多级处理指污水经过厌氧处理和好氧处理后剩余的污染物浓度C_i，f即为一级处理后的污染物浓度，计算一级处理污染物去除率为：

；

其中P_i为第i种污染物的一级处理污染物去除率；

根据一级处理污染物去除率计算n次循环处理后的总去除率P_i，t：

；

根据污染排放标准确定第i种污染物的总去除率阈值，n为正整数，不断增加n值直至总去除率大于等于总去除率阈值；

求出污水中每种污染物的循环处理次数，并将其中最大值作为污水处理级数，根据污水处理级数对污水进行多级循环处理。

作为本发明所述污水生物净化方法的一种优选方案，其中：所述传感器部署在污水处理设备的底部、中部、进水口以及出水口收集污水数据，所有传感器收集的污水数据通过物联网统一传输至中央控制台，中央控制台根据时间戳数据统一所有传感器收集的污水数据并将重复的污水数据进行删除并进行预处理。

作为本发明所述污水生物净化方法的一种优选方案，其中：所述将实时监测的污水数据和污水处理数据进行展示指中央控制台将实时监测的污水数据和污水处理数据进行整合，并形成数据展示图表进行展示，工作人员通过中央控制台查询污水处理数据并控制污水处理设备运行。

作为本发明所述污水生物净化方法的一种优选方案，其中：所述存储至数据库中指中央控制台收集污水数据和污水处理数据后将数据存储至数据库中，数据库根据时间戳数据将数据进行分类存储并实施加密保护措施，同步将存储数据上传至云端进行备份，定期对存储数据和备份数据进行完整性检测。

本发明的另外一个目的是提供一种污水生物净化系统，其包括，

数据收集模块，用于在污水处理设备中部署传感器收集污水数据；

污水处理模块，用于根据污水数据计算厌氧处理和好氧处理的微生物配置方案，并根据配置方案进行污水处理，在处理过程中实时控制污水处理池中污泥龄，并计算污水处理级数对污水进行多级处理；

展示存储模块，用于对收集的污水数据和污水处理数据进行展示和安全存储。

一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述污水生物净化方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述污水生物净化方法的步骤。

本发明有益效果为：本发明通过收集污水数据计算厌氧处理和好氧处理的微生物配置，并根据微生物配置进行污水处理，在进行污水处理时实时监测污水处理数据和预测污泥龄进行污泥龄控制，并通过计算循环处理级数进行多级处理提高污水处理效果，有效控制污水处理的成本和污水处理时间，保持污水处理设备中污泥龄稳定。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为污水生物净化方法的流程示意图。

图2为污水处理微生物配置方案的制定流程示意图。

图3为污水生物净化系统的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式作详细地说明。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性地与其他实施例互相排斥的实施例。

实施例1

参照图1和图2，为本发明第一个实施例，该实施例提供了一种污水生物净化方法，污水生物净化方法包括，

S1、部署传感器收集污水数据，根据污水数据计算厌氧处理和好氧处理的微生物配置方案；

具体的，部署传感器收集污水数据传输至中央控制台，中央控制台根据污水数据计算污水处理微生物配置方案指在污水处理设备中部署传感器实时监测污水数据，检测污水中污染物种类和浓度，记录污染物初始浓度C_i，in；

采用厌氧处理和好氧处理方式对污水进行处理，根据污水中污染物种类确定厌氧处理和好氧处理的微生物种类，每种微生物对应处理一种污染物种类；

计算第i种污染物厌氧处理降解率：

；

其中R_i，an为第i种污染物厌氧处理降解率，C_i，out为第i种污染物厌氧处理后的浓度；

根据厌氧处理降解率初步设定第i种污染物厌氧处理时间T_i，an：

；

其中V为污水处理设备容积，Q_in为进水流量；

将厌氧处理后的污水进行好氧处理，计算第i种污染物好氧处理降解率：

；

其中R_i，ae为第i种污染物好氧处理降解率，C_i，f为第i种污染物好氧处理后的浓度；

根据好氧处理降解率初步设定第i种污染物好氧处理时间T_i，ae：

；

计算第i种污染物的厌氧处理成本Co_an和好氧处理成本Co_ae：

；

其中Co_an，0和Co_ae，0分别为厌氧处理和好氧处理的固定成本，Co_i为第i种微生物的单位成本，N_i为第i种厌氧处理微生物投入量，M_i为第i种好氧处理微生物投入量；

构建第i种污染物的优化目标函数为：

；

其中为时间权重，T_i，o为第i种污染物的期望处理时间；

定义优化目标函数的约束条件为：

；

根据约束条件和梯度下降法逐步调整第i种厌氧处理微生物的投入量N_i、厌氧处理时长T_i，an、第i种好氧处理微生物的投入量M_i以及好氧处理时长T_i，ae，使优化目标函数最小化，得到N_i、T_i，an、M_i以及T_i，ae的优化求解值；

综合所有污染物的厌氧处理时长和好氧处理时长取平均值作为污水厌氧处理时长和好氧处理时长，并结合微生物种类和微生物投入量形成污水处理微生物配置方案。

通过在污水处理设备中部署传感器，能够实时监测污水中的污染物种类和浓度，精确记录污染物初始浓度，这种实时监测能够提供准确的污水数据，为后续的处理过程提供可靠的依据，通过实时数据的传输，中央控制台可以迅速反应，优化处理方案，提高处理效率和效果，根据污水中不同污染物的种类，确定相应的厌氧和好氧微生物种类，并进行合理配置，每种微生物针对特定的污染物进行降解，可以提高处理效率，降低处理成本，通过计算每种污染物的厌氧处理降解率和好氧处理降解率，可以精确控制每个处理阶段的时间和微生物投入量，根据污水中污染物的种类和浓度，以及厌氧和好氧处理的降解率，初步设定每种污染物的处理时间，通过优化处理时间，可以确保每种污染物都能在最适宜的条件下进行降解，提高整体处理效率，优化后的处理时间还能避免过长或过短的处理时间带来的资源浪费和处理效果不佳的问题，从而实现处理过程的高效性和经济性，通过精确计算每种污染物的厌氧处理和好氧处理成本，可以对处理过程进行成本控制，这样，能够在保证处理效果的前提下，尽量减少处理成本，提高经济效益，通过对处理成本的实时监测和调整，可以及时发现和解决成本超支的问题，确保整个污水处理过程的可持续性和经济性，构建优化目标函数，将时间和成本综合考虑，以实现最优处理效果，这种优化目标函数能够在多种因素之间进行平衡，使得处理过程不仅能够达到预期的处理效果，还能在时间和成本上进行优化，通过优化目标函数，可以实现处理过程的全自动化和智能化，减少人工干预，提高处理效率和稳定性。

还需要说明的是，传感器部署在污水处理设备的底部、中部、进水口以及出水口收集污水数据，所有传感器收集的污水数据通过物联网统一传输至中央控制台，中央控制台根据时间戳数据统一所有传感器收集的污水数据并将重复的污水数据进行删除并进行预处理。

将传感器部署在污水处理设备的底部、中部、进水口以及出水口，能够全面监测污水处理过程中各个关键点的参数，这样的布置方式确保了数据的全面性和准确性，通过多点监测，可以实时了解污水的流动情况和污染物的分布情况，有助于优化处理过程，提高处理效率，利用物联网技术，所有传感器收集的污水数据可以实时传输至中央控制台，这种方式不仅提高了数据传输的速度和可靠性，还减少了人工干预的需求，降低了数据传输的成本和复杂性，通过物联网技术，中央控制台能够实时接收和处理大量数据，实现对污水处理过程的全方位监控和优化。

S2、根据微生物配置对污水进行处理，并智能监测污水处理数据，控制污水处理设备中污泥龄；

具体的，根据微生物配置对污水进行处理，并智能监测污水处理数据，控制污水处理设备中污泥龄指根据制定的污水处理微生物配置方案对污水进行厌氧处理和好氧处理，并在污水处理过程中实时监测污水温度、溶解氧和微生物营养物质浓度并实时控制调整至处于微生物适宜范围内；

计算污水处理设备中的污泥龄为:

；

其中S为污泥龄，X为污水处理设备中的污泥浓度，Q_w为排泥流量，X_w为排泥中的污泥浓度，Q_e为出水流量，X_e为出水中污泥浓度;

但在实际污水处理过程中，出水中的污泥浓度可以忽略不计，可以简化公式为:

；

设定污水处理设备中污泥龄范围，收集历史污水数据中的污泥龄数据，并根据ARIMA模型预测污水处理设备中未来污泥龄，若未来污泥龄高于污泥龄范围，则逐渐增加排泥流量，若未来污泥龄低于污泥龄范围，则逐渐降低排泥流量。

根据制定的污水处理微生物配置方案，首先进行厌氧处理，然后进行好氧处理，厌氧处理可以高效降解污水中的有机物，减少BOD和COD的含量，而好氧处理则进一步去除剩余的有机污染物和氨氮，这种双重处理方式能够显著提高污水处理的效果，使出水达到更高的水质标准，通过合理配置厌氧和好氧微生物，能够确保每种污染物都在最佳条件下进行降解，提高处理效率，减少处理时间和运行成本，在污水处理过程中，智能监测系统实时监测污水的温度、溶解氧和微生物营养物质浓度，并实时调整这些参数至微生物适宜的范围内，温度、溶解氧和营养物质浓度是影响微生物活性和污水处理效果的关键因素。通过智能监测和控制，可以确保处理过程始终处于最优状态，从而提高处理效率和效果，减少能耗和药剂使用量，此外，智能监测系统还能及时发现和预警异常情况，避免处理过程中出现问题，提高系统的稳定性和可靠性，设定污泥龄的合理范围，能够确保微生物的最佳活性和污水处理效果，过高的污泥龄可能导致污泥负荷过重，处理效率降低；过低的污泥龄则可能导致微生物代谢不足，处理效果不佳，通过智能控制系统，实时调整排泥流量，能够动态控制污泥龄，使其保持在设定的范围内，利用ARIMA模型对历史污水数据中的污泥龄进行分析和预测，可以提前预见污泥龄的变化趋势，若预测污泥龄高于设定范围，则逐渐增加排泥流量，避免污泥负荷过重；若预测污泥龄低于设定范围，则逐渐降低排泥流量，避免微生物代谢不足，通过这种预测控制方法，可以实现对污泥龄的精确调控，提高处理系统的稳定性和处理效果。

S3、根据处理后的污水中污染物去除率计算污水处理级数，对污水进行多级处理；

具体的，根据处理后的污水中污染物去除率计算污水处理级数，对污水进行多级处理指污水经过厌氧处理和好氧处理后剩余的污染物浓度C_i，f即为一级处理后的污染物浓度，计算一级处理污染物去除率为:

；

其中P_i为第i种污染物的一级处理污染物去除率;

根据一级处理污染物去除率计算n次循环处理后的总去除率P_i，t:

；

根据污染排放标准确定第i种污染物的总去除率阈值，n为正整数，不断增加n值直至总去除率大于等于总去除率阈值;

求出污水中每种污染物的循环处理次数，并将其中最大值作为污水处理级数，根据污水处理级数对污水进行多级循环处理。

污水经过厌氧处理和好氧处理后，剩余的污染物浓度即为一级处理后的污染物浓度，计算一级处理污染物去除率能够准确衡量单次处理的效果，为后续的多级处理提供科学依据，这种计算方式能够帮助工程师更好地理解和优化处理过程，确保每一级处理都能有效去除污染物，根据一级处理污染物去除率计算n次循环处理后的总去除率，可以准确预测多次处理后的去除效果。此公式考虑了每次处理的累积效果，能够科学地确定需要的处理次数，以达到预期的去除率，这一计算方法为优化污水处理过程提供了强有力的工具，有助于提高处理效率和效果，根据污染排放标准确定第i种污染物的总去除率阈值，通过不断增加n值，直至总去除率大于等于总去除率阈值，求出污水中每种污染物的循环处理次数，并将其中最大值作为污水处理级数，这一过程确保了每种污染物都能达到排放标准，避免了处理不足或过度处理的问题，最终确定的污水处理级数，能够有效指导实际处理操作，确保处理过程的高效性和经济性。

S4、将实时监测的污水数据和污水处理数据进行展示，并存储至数据库中。

具体的，将实时监测的污水数据和污水处理数据进行展示指中央控制台将实时监测的污水数据和污水处理数据进行整合，并形成数据展示图表进行展示，工作人员通过中央控制台查询污水处理数据并控制污水处理设备运行。

实时监测污水处理过程中的各项数据，如污水的污染物浓度、温度、溶解氧、微生物营养物质浓度等，能够确保污水处理过程的透明和可控，传感器部署在污水处理设备的各个关键位置，通过物联网技术将数据传输至中央控制台，实时数据整合可以将不同传感器采集的数据进行统一处理，去除冗余和噪声，确保数据的准确性和一致性，通过数据整合，中央控制台能够全面了解污水处理的动态情况，实时监测处理效果，并根据数据变化及时调整处理参数，这种实时监测和数据整合的方式，不仅提高了污水处理的效率和效果，还能迅速发现和解决处理过程中出现的问题，避免处理效果不达标或系统故障。

进一步地，存储至数据库中指中央控制台收集污水数据和污水处理数据后将数据存储至数据库中，数据库根据时间戳数据将数据进行分类存储并实施加密保护措施，同步将存储数据上传至云端进行备份，定期对存储数据和备份数据进行完整性检测。

中央控制台收集污水数据和污水处理数据后，将数据存储至数据库中。数据库根据时间戳数据进行分类存储，确保数据的时效性和准确性，时间戳不仅能够记录数据生成的具体时间点，还可以用于数据的分类和排序，使得后续的数据查询和分析更加便捷高效，分类存储的数据有助于快速检索和访问特定时间段的数据，提高了数据管理的效率，数据库实施加密保护措施，通过先进的加密技术，防止数据被未授权访问和篡改，数据加密保护可以确保数据的安全性，防止因数据泄露而导致的安全问题，加密措施的有益效果包括提高数据的隐私保护水平，增强系统的安全性，确保数据在传输和存储过程中的安全。

实施例2

参照图3，为本发明第二个实施例，该实施例不同于上一个实施例，提供了一种污水生物净化系统，其包括，

数据收集模块，用于在污水处理设备中部署传感器收集污水数据；

污水处理模块，用于根据污水数据计算厌氧处理和好氧处理的微生物配置方案，并根据配置方案进行污水处理，在处理过程中实时控制污水处理池中污泥龄，并计算污水处理级数对污水进行多级处理；

展示存储模块，用于对收集的污水数据和污水处理数据进行展示和安全存储。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备（如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统）使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。

计算机可读介质的更具体的示例（非穷尽性列表）包括以下：具有一个或多个布线的电连接部（电子装置）、便携式计算机盘盒（磁装置）、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦除可编辑只读存储器（EPROM或闪速存储器）、光纤装置以及便携式光盘只读存储器（CDROM）。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方案中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方案中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。

应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (9)

1.一种污水生物净化方法，其特征在于：包括，

部署传感器收集污水数据，根据污水数据计算厌氧处理和好氧处理的微生物配置方案；

根据微生物配置对污水进行处理，并智能监测污水处理数据，控制污水处理设备中污泥龄；

根据处理后的污水中污染物去除率计算污水处理级数，对污水进行多级处理；

将实时监测的污水数据和污水处理数据进行展示，并存储至数据库中；

所述部署传感器收集污水数据传输至中央控制台，中央控制台根据污水数据计算污水处理微生物配置方案指在污水处理设备中部署传感器实时监测污水数据，检测污水中污染物种类和浓度，记录污染物初始浓度C_i，in；

采用厌氧处理和好氧处理方式对污水进行处理，根据污水中污染物种类确定厌氧处理和好氧处理的微生物种类，每种微生物对应处理一种污染物种类；

计算第i种污染物厌氧处理降解率：

；

其中为第i种污染物厌氧处理降解率，为第i种污染物厌氧处理后的浓度；

根据厌氧处理降解率初步设定第i种污染物厌氧处理时间：

；

其中V为污水处理设备容积，为进水流量；

将厌氧处理后的污水进行好氧处理，计算第i种污染物好氧处理降解率：

；

其中为第i种污染物好氧处理降解率，为第i种污染物好氧处理后的浓度；

根据好氧处理降解率初步设定第i种污染物好氧处理时间：

；

计算第i种污染物的厌氧处理成本和好氧处理成本：

；

；

其中和分别为厌氧处理和好氧处理的固定成本，为第i种微生物的单位成本，为第i种厌氧处理微生物投入量，为第i种好氧处理微生物投入量；

构建第i种污染物的优化目标函数为：

；

其中为时间权重为第i种污染物的期望处理时间；

定义优化目标函数的约束条件为：

；

；

根据约束条件和梯度下降法逐步调整第i种厌氧处理微生物的投入量厌氧处理时长第i种好氧处理微生物的投入量以及好氧处理时长，使优化目标函数最小化，得到以及的优化求解值；

综合所有污染物的厌氧处理时长和好氧处理时长取平均值作为污水厌氧处理时长和好氧处理时长，并结合微生物种类和微生物投入量形成污水处理微生物配置方案。

2.如权利要求1所述的污水生物净化方法，其特征在于：所述根据微生物配置对污水进行处理，并智能监测污水处理数据，控制污水处理设备中污泥龄指根据制定的污水处理微生物配置方案对污水进行厌氧处理和好氧处理，并在污水处理过程中实时监测污水温度、溶解氧和微生物营养物质浓度并实时控制调整至处于微生物适宜范围内；

；

计算污水处理设备中的污泥龄为：

其中S为污泥龄，X为污水处理设备中的污泥浓度，Q_w为排泥流量，X_w为排泥中的污泥浓度；

设定污水处理设备中污泥龄范围，收集历史污水数据中的污泥龄数据，并根据ARIMA模型预测污水处理设备中未来污泥龄，若未来污泥龄高于污泥龄范围，则逐渐增加排泥流量，若未来污泥龄低于污泥龄范围，则逐渐降低排泥流量。

3.如权利要求2所述的污水生物净化方法，其特征在于：所述根据处理后的污水中污染物去除率计算污水处理级数，对污水进行多级处理指污水经过厌氧处理和好氧处理后剩余的污染物浓度即为一级处理后的污染物浓度，计算一级处理污染物去除率为：；

其中P_i为第i种污染物的一级处理污染物去除率；

；

根据一级处理污染物去除率计算n次循环处理后的总去除率：

根据污染排放标准确定第i种污染物的总去除率阈值，n为正整数，不断增加n值直至总去除率大于等于总去除率阈值；

求出污水中每种污染物的循环处理次数，并将其中最大值作为污水处理级数，根据污水处理级数对污水进行多级循环处理。

4.如权利要求3所述的污水生物净化方法，其特征在于：所述传感器部署在污水处理设备的底部、中部、进水口以及出水口收集污水数据，所有传感器收集的污水数据通过物联网统一传输至中央控制台，中央控制台根据时间戳数据统一所有传感器收集的污水数据并将重复的污水数据进行删除并进行预处理。

5.如权利要求4所述的污水生物净化方法，其特征在于：所述将实时监测的污水数据和污水处理数据进行展示指中央控制台将实时监测的污水数据和污水处理数据进行整合，并形成数据展示图表进行展示，工作人员通过中央控制台查询污水处理数据并控制污水处理设备运行。

6.如权利要求5所述的污水生物净化方法，其特征在于：所述存储至数据库中指中央控制台收集污水数据和污水处理数据后将数据存储至数据库中，数据库根据时间戳数据将数据进行分类存储并实施加密保护措施，同步将存储数据上传至云端进行备份，定期对存储数据和备份数据进行完整性检测。

7.一种如权利要求1-6任一所述的污水生物净化方法的污水生物净化系统，其特征在于：包括，

数据收集模块，用于在污水处理设备中部署传感器收集污水数据；

污水处理模块，用于根据污水数据计算厌氧处理和好氧处理的微生物配置方案，并根据配置方案进行污水处理，在处理过程中实时控制污水处理池中污泥龄，并计算污水处理级数对污水进行多级处理；

展示存储模块，用于对收集的污水数据和污水处理数据进行展示和安全存储。

8.一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的污水生物净化方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的污水生物净化方法的步骤。