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申请/专利权人：生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所)
摘要：本发明提供一种尾矿库泄漏低温高浊重金属污水处理方法，该方法包括：采用磁化模块根据磁场强度和磁化时间将尾矿污水进行磁化处理；将磁化处理后的尾矿污水输送至混合池，根据絮凝剂投加量、混凝剂投加量和磁种投加量向混合池中投加磁种、絮凝剂和混凝剂；根据沉淀池沉降完成时沉降时间、上清液最终浊度和重金属最终浓度的实际值训练第一神经网络模型；根据第一神经网络模型输出的沉降时间、上清液最终浊度和重金属最终浓度调整下一次尾矿污水的处理参数。有效地对尾矿库泄漏的低温高浊重金属污水进行处理，节省投加量，根据神经网络预测的结果自适应调整。
主权项：1.一种尾矿库泄漏低温高浊重金属污水处理方法，其特征在于，包括：采用磁化模块根据磁场强度和磁化时间将尾矿污水进行磁化处理；将磁化处理后的尾矿污水输送至混合池，根据絮凝剂投加量、混凝剂投加量和磁种投加量向混合池中投加磁种、絮凝剂和混凝剂；经过混合反应时间后，通过磁富集模块打捞混合池中的带磁絮团，将混合池中剩余的尾矿污水传输至沉淀池；将所述带磁絮团通过磁回收模块脱水分离得到尾矿污水、磁种和污泥，将分离得到的磁种循环投加至混合池，分离得到的尾矿污水传输至沉淀池；检测沉淀池沉降完成时沉降时间、上清液最终浊度和重金属最终浓度的实际值；根据沉淀池沉降完成时沉降时间、上清液最终浊度和重金属最终浓度的实际值训练第一神经网络模型；根据第一神经网络模型输出的沉降时间、上清液最终浊度和重金属最终浓度调整下一次尾矿污水的处理参数；所述根据沉淀池沉降完成时沉降时间、上清液最终浊度和重金属最终浓度的实际值训练第一神经网络模型包括：将絮凝剂投加量、混凝剂投加量、磁种投加量、矿浆浓度、磁场强度和磁化时间输入第一神经网络模型；第一神经网络模型输出沉降时间、上清液最终浊度和重金属最终浓度；根据第一神经网络模型输出沉降时间、上清液最终浊度和重金属最终浓度与沉淀池沉降完成时沉降时间、上清液最终浊度和重金属最终浓度的实际值计算总损失函数；迭代训练至总损失函数满足预设要求时停止。
全文数据：
权利要求：
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