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하수처리시설에 구비된 적어도 하나의 센서로부터 슬러지에 대한 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 상기 슬러지에 대한 데이터에 기초하여 입력 데이터를 구성하고, 상기 입력 데이터를 기저장된 슬러지 지수 예측 모델에 입력하여 상기 슬러지에 대한 SVI(sludge volume index) 수치값을 산출하는 슬러지 지수 산출부 및 상기 산출된 SVI 수치값을 기저장된 슬러지 상태 분류 모델에 입력하여 상기 슬러지에 대한 상태 예측 결과를 산출하는 슬러지 상태 산출부를 포함하는 슬러지 팽화 모니터링 장치
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제1항에 있어서, 상기 슬러지 지수 예측 모델은 SAE-ELM(stacked autoencoder - extreme learning machine) 모델이고, 상기 슬러지 상태 분류 모델은 DBN(deep-belief network) 모델인 슬러지 팽화 모니터링 장치
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제1항에 있어서, 상기 데이터 수집부는, 유입수의 유량 데이터, MLSS(mixed liquor suspended solids) 데이터, DO(dissolved oxygen) 농도 데이터, 시안화물(cyanide) 농도 데이터 및 COD(influent chemical oxygen demand) 데이터 중 적어도 하나의 데이터를 상기 슬러지에 대한 데이터로 수집하는 슬러지 팽화 모니터링 장치
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제3항에 있어서, 상기 슬러지 지수 산출부는,상기 적어도 하나의 데이터에 대한 랜덤 특징 매핑(random feature mapping)을 통해 도출되는 특징 데이터를 상기 입력 데이터로 구성하는 슬러지 팽화 모니터링 장치
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제1항에 있어서, 상기 슬러지 지수 산출부는, 상기 슬러지 지수 예측 모델에 구비된 스택 오토 인코더(stacked autoencoders, SAE)로부터 잠재 변수로 인코딩된 적어도 하나의 값을 산출하는 슬러지 팽화 모니터링 장치
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제5항에 있어서, 상기 슬러지 상태 산출부는,상기 산출된 SVI 수치값과 상기 잠재 변수로 인코딩된 적어도 하나의 값을 상기 슬러지 상태 분류 모델에 입력하여 상기 상태 예측 결과를 산출하는슬러지 팽화 모니터링 장치
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제1항에 있어서, 상기 슬러지 상태 산출부는, 상기 슬러지의 팽화 상태의 예측 결과를 정상(normal), 보통(moderate) 및 나쁨(worst) 중 적어도 하나로 산출하는슬러지 팽화 모니터링 장치
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데이터 수집부에서, 하수처리시설에 구비된 적어도 하나의 센서로부터 슬러지에 대한 데이터를 수집하는 단계; 슬러지 지수 산출부에서, 상기 슬러지에 대한 데이터에 기초하여 입력 데이터를 구성하고, 상기 입력 데이터를 기저장된 슬러지 지수 예측 모델에 입력하여 상기 슬러지에 대한 SVI(sludge volume index) 수치값을 산출하는 단계 및 슬러지 상태 산출부에서, 상기 산출된 SVI 수치값을 기저장된 슬러지 상태 분류 모델에 입력하여 상기 슬러지에 대한 상태 예측 결과를 산출하는 단계를 포함하는 슬러지 팽화 모니터링 방법
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제8항에 있어서, 상기 슬러지에 대한 데이터를 수집하는 단계는, 상기 데이터 수집부에서, 유입수의 유량 데이터, MLSS(mixed liquor suspended solids) 데이터, DO(dissolved oxygen) 농도 데이터, 시안화물(cyanide) 농도 데이터 및 COD(influent chemical oxygen demand) 데이터 중 적어도 하나의 데이터를 상기 슬러지에 대한 데이터로 수집하는슬러지 팽화 모니터링 방법
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제9항에 있어서, 상기 슬러지에 대한 SVI 수치값을 산출하는 단계는, 상기 슬러지 지수 산출부에서, 상기 적어도 하나의 데이터와, 상기 적어도 하나의 데이터에 대한 랜덤 특징 매핑(random feature mapping)을 통해 도출되는 데이터를 상기 입력 데이터로 구성하는 슬러지 팽화 모니터링 방법
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제8항에 있어서, 상기 슬러지에 대한 SVI 수치값을 산출하는 단계는, 상기 슬러지 지수 산출부에서, 상기 슬러지 지수 예측 모델에 구비된 스택 오토 인코더(stacked autoencoders, SAE)로부터 잠재 변수로 인코딩된 적어도 하나의 값을 산출하는 슬러지 팽화 모니터링 방법
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제11항에 있어서, 상기 슬러지에 대한 상태 예측 결과를 산출하는 단계는,상기 슬러지 상태 산출부에서, 상기 산출된 SVI 수치값과 상기 잠재 변수로 인코딩된 적어도 하나의 값을 상기 슬러지 상태 분류 모델에 입력하여 상기 상태 예측 결과를 산출하는슬러지 팽화 모니터링 방법
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