一、机构简介

江苏省环保设备智能化工程研究中心专注于智能化环保设备的研发，致力于多污染物感知的智能传感技术的研究与开发、集成一体化环保智能装备的研究与开发、环境污染物智能管控平台构建与应用等。团队依托于盐城工学院，由哈尔滨工业大学、中国科学院生态环境研究中心、高浓度难降解有机废水处理技术国家工程实验室、江苏科易达环保科技有限公司组成，具有多项研究成果和创新技术，如智能生物“加速器”废水处理增效技术与一体化装备、基于人工神经网络的智能管控系统及装备等。

二、技术特色

案例1：基于Informer预测模型的养殖塘自适应表面曝气控制系统

通过布置传感器采集pH、COD、氨氮、水温数据后将信息传回开发板，通过内嵌的Informer预测模型对所需的溶解氧量进行预测后，由鼓风机控制板接受开发板的PWM信号对其进行调频控制，达到精准曝气效果。

案例2：基于BP神经网络预测的絮凝剂添加控制器

基于BP神经网络对水质处理过程进行建模，并根据水质的浊度、流量 、污染物浓度等参数对絮凝剂的添加量进行预测，从而通过控制其添加量来实现最好的沉淀效果。

案例3：基于Arduino的水质监测采样无人船

基于Arduino平台对无人船系统进行开发，系统内各组件通过无线组网进行通信，以实现无人船自主巡航、多点采集水样、实时水质监测的功能，提高河道水质监测的智能化程度，降低人工成本

案例4：厌氧模型建立及中间产物预测

建立基于深度学习的厌氧模型对硫化氢产量进行预测以提升甲烷产量。通过采用基于3σ的虚拟扩充方法从真实数据生成虚拟数据集并对厌氧消化模型进行训练。该方法大大降低模型建立难度并提升预测精度。