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Dissolved oxygen concentration control in wastewater treatment process based on reinforcement learning

Science China(Technological Sciences) 2023年第9期66卷 2549-2560页

作者： DU ShengLi CHEN PeiXi HAN HongGui QIAO JunFei School of Artificial Intelligence and Automation Beijing University of TechnologyBeijing 100124China Engineering Research Center of Intelligent Perception and Autonomous Control Ministry of EducationBeijing 100124China Beijing Laboratory of Smart Environmental Protection Beijing 100124China

In this article, the dissolved oxygen(DO) concentration control problem in wastewater treatment process(WWTP) is *** existing control strategies that control DO concentration at a fixed value, here we develop a different control *** the proposed control framework, an intelligent control method of DO concentration based on reinforcement learning(RL)algorithm is presented to resolve the DO concentration control problem. By using the deep deterministic policy gradient(DDPG)algorithm, the DO concentration of the fifth tank in the activated sludge reactor can be adjusted dynamically. In addition, by designing two different reward functions and by analysing the relationships among effluent quality, energy consumption, and DO concentration, the target of energy-saving and emission-reducing is achieved. The simulation results indicate that the designed control method can reduce energy consumption while ensuring that the effluent quality meet the specified standards.

关键词： dissolved oxygen concentration wastewater treatment process intelligent control reinforcement learning energy-saving and emission-reducing

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