基于工业数据分析的有机污水催化降解方法

本发明涉及水处理技术领域，尤其涉及基于工业数据分析的有机污水催化降解方法，包括以下步骤：数据采集与预处理：实时采集有机污水催化降解过程中的工业数据，所述工业数据包括进水水质参数、反应工况参数及出水水质参数；数据分析与建模：对采集的工业数据进行预处理后，输入预先构建的机器学习模型，预测当前污水基质条件下的最佳催化降解参数；参数优化与反馈控制。通过机器学习模型对水质波动的自适应预测，结合闭环反馈与在线自学习机制，实现光强、电流、催化剂投加量等关键参数的动态优化，在稳定提高COD去除率的同时，显著降低能耗与药剂消耗，兼顾处理达标与运行成本。