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강화학습을 이용한 하수처리장 모델 자율 보정시스템과, 그 시스템을 이용한 공정 운영 다중 최적화시스템

  • 기술번호 : KST2023007469
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 강화학습을 이용한 하수처리장 모델 자율 보정시스템과, 그 시스템을 이용한 공정 운영 다중 최적화시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 하수처리장 모델 보정시스템으로서, 상기 하수처리장을 모사하여 하수처리장 모델을 산출하는 모델링부; 및 상기 하수처리장 모델의 동력학계수값을 인공지능 학습을 이용하여 보정하여 상기 하수처리장 모델을 보정하는 모델링 보정부;상기 자율보정시스템에 의해 보정된 ASM 모델을 기반으로 하수처리공정 운영 제어를 최적화하는 최적화모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 강화학습을 이용한 하수처리장 공정 운영 다중 최적화시스템에 관한 것이다.
Int. CL G06N 3/04 (2023.01.01) G06N 3/08 (2023.01.01)
CPC G06N 3/045(2013.01) G06N 3/049(2013.01) G06N 3/084(2013.01)
출원번호/일자 1020220025288 (2022.02.25)
출원인 경희대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0128190 (2023.09.04) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.02.25)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 기흥구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 유창규 경기도 수원시 영통구
2 허성구 서울특별시 강남구
3 남기전 경기도 수원시 영통구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 아이퍼스 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로 *** ,*층 (역삼동, 대운빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2022.02.25 수리 (Accepted) 1-1-2022-0217350-40
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
하수처리장 모델 보정시스템으로서, 상기 하수처리장을 모사하여 하수처리장 모델을 산출하는 모델링부; 및상기 하수처리장 모델의 동력학계수값을 인공지능 학습을 이용하여 보정하여 상기 하수처리장 모델을 보정하는 모델링 보정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 강화학습을 이용한 하수처리장 모델 자율보정시스템
2 2
제 1항에 있어서, 상기 하수처리장 모델은 활성 슬러지 모델(ASM)인 것을 특징으로 하는 강화학습을 이용한 하수처리장 모델 자율보정시스템
3 3
제 2항에 있어서, 상기 인공지능 학습은 다중 에이전트 강화학습 인공지능인 것을 특징으로 하는 강화학습을 이용한 하수처리장 모델 자율보정시스템
4 4
제 3항에 있어서, 상기 다중 에이전트 강화학습 인공지능은 G2ANet 알고리즘을 기반하는 것을 특징으로 하는 강화학습을 이용한 하수처리장 모델 자율보정시스템
5 5
하수처리장 모델 보정방법으로서, 모델링부가 상기 하수처리장을 모사하여 하수처리장 활성 슬러지 모델(ASM)을 산출하는 단계; 모델링보정부가 상기 하수처리장 모델의 동력학계수값을 인공지능 학습을 이용하여 보정하여 보정된 ASM 모델을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 강화학습을 이용한 하수처리장 모델 자율보정방법
6 6
제 5항에 있어서, 상기 인공지능 학습은 다중 에이전트 강화학습 인공지능인 것을 특징으로 하는 강화학습을 이용한 하수처리장 모델 자율보정방법
7 7
제 6항에 있어서, 상기 다중 에이전트 강화학습 인공지능은 G2ANet 알고리즘을 기반하는 것을 특징으로 하는 강화학습을 이용한 하수처리장 모델 자율보정방법
8 8
하수처리장 운영 최적화시스템으로서, 제 1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 따른 자율보정시스템; 및상기 자율보정시스템에 의해 보정된 ASM 모델을 기반으로 하수처리공정 운영 제어를 최적화하는 최적화모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 강화학습을 이용한 하수처리장 공정 운영 다중 최적화시스템
9 9
제 8항에 있어서, 상기 최적화모듈은 다중 에이전트 강화학습 인공지능을 기반으로 공정운영을 최적화하는 것을 특징으로 하는 강화학습을 이용한 하수처리장 공정 운영 다중 최적화시스템
10 10
제 9항에 있어서, 상기 최적화모듈은 폭기강도, 외부탄소원 주입량 및 슬러지 순환유량을 최적화하는 것을 특징으로 하는 강화학습을 이용한 하수처리장 공정 운영 다중 최적화시스템
11 11
하수처리장 공정 운영 다중 최적화방법으로서, 모델링부가 상기 하수처리장을 모사하여 하수처리장 활성 슬러지 모델(ASM)을 산출하는 단계; 모델링보정부가 상기 하수처리장 모델의 동력학계수값을 인공지능 학습을 이용하여 보정하여 보정된 ASM 모델을 생성하는 단계; 및 최적화모듈이 상기 보정된 ASM 모델을 기반으로 다중 에이전트 강화학습 인공지능을 통해 하수처리공정 운영의 폭기강도, 외부탄소원 주입량 및 슬러지 순환유량을 최적화하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 강화학습을 이용한 하수처리장 공정 운영 다중 최적화방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 경희대학교산학협력단 (혁신법)이공분야기초연구사업 [중견연구 유형1-2]DeepAI 기반 하폐수처리장 스마트워터 자율운전 ＆ 자율설계 원천기술 개발