(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211071013.9 (22)申请日 2022.09.02 (71)申请人 湖北中烟工业有限责任公司 地址 430040 湖北省武汉市东西湖金山大 道1355号 申请人 湖北新业烟草薄片开发有限公司 (72)发明人 戴泽军　毛文煜　黄明　刘良才　 王静　陈鹏　郑军　刘李侃　 雷梦恒　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 刘静莉 (51)Int.Cl. G01N 33/18(2006.01) G01N 27/06(2006.01)G06F 30/27(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种废水化学需氧量的检测方法、 装置、 介 质及系统 (57)摘要 本申请涉及水质监测技术领域， 公开了一种 废水化学需氧量的检测方法， 实时获取待测水样 的特征参数数据； 将特征参数数据输入至预设化 学需氧量预测模型， 得到待测水样的化学需氧 量。 由于预设化学需氧量预测模 型能够根据水样 的特征参数数据预测化学需氧量， 因此将实时获 取到的待测水样的特征参数数据输入至预设化 学需氧量预测模 型即可预测水样的化学需氧量； 相比通过化学方法检测水样的化学需氧量， 通过 模型预测化学需氧量的速度快， 不需消耗化学药 品， 对水质几乎无影响， 成本较低， 能够实时反映 废水中化学需氧量的变化， 为实际生产过程提供 即时的数据指导。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 115436591 A 2022.12.06 CN 115436591 A 1.一种废水化学需氧量的检测方法， 其特 征在于， 包括： 实时获取待测水样的特征参数数据； 所述特征参数数据包括所述待测水样的 电导率、 固体悬浮物浓度、 pH值和溶解氧； 将所述特征参数数据输入至预设化学需氧量预测模型， 得到所述待测水样的化学需氧 量； 其中， 所述预设化学需氧量预测模型为基于多元线性回归模型、 多项式拟合模型、 正则 化回归模型和机器学习拟合模型中任一种模型构建得到的所述特征参数数据与所述化学 需氧量之间的关系模型。 2.根据权利要求1所述的废水化学需氧量的检测方法， 其特征在于， 所述预设化学需氧 量预测模型为基于所述机器学习拟合模型构建得到的所述特征参数数据与所述化学需氧 量之间的关系模型， 所述将所述特征参数数据输入至预设化学需氧量预测模型之前， 还包 括： 选取极端随机森林模型作为所述机器学习拟合模型； 将基于所述极端随机森林模型构建得到的所述特征参数数据与所述化学需氧量之间 的关系模型作为所述预设化学需氧量预测模型。 3.根据权利要求2所述的废水化学需氧量的检测方法， 其特征在于， 所述将基于所述极 端随机森林模型构建得到的所述特征参数数据与所述化学需氧量之间的关系模型作为所 述预设化学需氧量预测模型， 包括： 获取已知化学需氧量的测试 水样； 确定所述测试 水样的所述特 征参数数据； 划分所述测试 水样得到数据集和 测试集； 确定所述极端随机森林模型包含的若干决策树， 并生成与所述决策树对应的若干化学 需氧量初始预测模型； 所述决策树包 含多个决策树子单 元； 利用每个所述化学需氧量初始预测模型对所述数据集进行递归采样， 得到与 所述决策 树子单元对应的子数据集； 利用所述子数据集对所述决策树进行训练， 并将所述测试集数据代入各所述化学需氧 量初始预测模型， 确定测试集相关系数最高的化学需氧量初始预测模型作为所述预设化学 需氧量预测模型。 4.根据权利要求3所述的废水化学需氧量的检测方法， 其特征在于， 所述将所述特征参 数数据输入至预设化学需氧量预测模型， 得到所述待测水样的化学需氧量， 包括： 将所述特征参数数据输入至所述预设化学需氧量预测模型的各所述决策树子单元中， 得到每个所述决策树子单 元对应的输出 结果； 将各所述输出 结果的均值作为所述待测水样的所述 化学需氧量。 5.根据权利要求1所述的废水化学需氧量的检测方法， 其特征在于， 所述将所述特征参 数数据输入至预设化学需氧量预测模型之前， 还 包括： 分别基于所述多元线性回归模型、 所述多项式拟合模型、 所述正则化回归模型和所述 机器学习拟合模型构建得到的所述特 征参数数据与所述 化学需氧量之间的四个关系模型； 分别确定所述 四个关系 模型的准确率， 将所述准确率最高的关系 模型作为所述预设化 学需氧量预测模型。 6.一种废水化学需氧量的检测装置， 其特 征在于， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115436591 A 2特征参数数据获取模块， 用于实时获取待测水样的特征参数数据； 所述特征参数数据 包括所述待测水样的电导 率、 固体悬浮物浓度、 pH值和溶解氧； 化学需氧量检测模块， 用于将所述特征参数数据输入至预设化学需氧量预测模型， 得 到所述待测水样的化学需氧量； 其中， 所述预设化学需氧量预测模型为基于多元线性回归 模型、 多项式拟合模型、 正则化回归模型和机器学习拟合模型中任一种模型构建得到的所 述特征参数数据与所述 化学需氧量之间的关系模型。 7.一种废水化学需氧量的检测装置， 其特 征在于， 包括存 储器， 用于存 储计算机程序； 处理器， 用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述的废水化学需氧 量的检测方法的步骤。 8.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机 程序， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求 1至5任一项 所述的废水化学需氧量 的检测方法的步骤。 9.一种废水化学需氧量的检测系统， 应用于权利要求1 ‑5任一项所述的废水化学需氧 量的检测方法， 其特 征在于， 包括： 集成式探头， 所述集成式探头用于实时检测待测水样的特征参数数据， 并将所述特征 参数数据发送至终端； 所述特征参数数据包括所述待测水样的电导率、 固体悬浮物浓度、 pH 值和溶解氧； 所述终端， 用于实时获取所述测待测水样的所述特征参数数据， 将所述特征参数数据 输入至预设化学需氧量预测模型， 得到所述待测水样的化学需氧量； 其中， 所述预设化学需 氧量预测模型为基于多元线性回归模型、 多项式拟合模型、 正则化回归模型和机器学习拟 合模型中任一种模型构建得到的所述特 征参数数据与所述 化学需氧量之间的关系模型。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115436591 A 3