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污水處理過程智能優化控制技術

時間:2017-12-8閱讀:1186
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從控制角度來看,污水處理過程存在很多問題,應該通過智能控制、優化控制、軟測量等現代科學技術方法進一步完善污水處理過程,同時污水處理廠應該采用能源信息管理系統對能源使用情況進行監控、管理。通過這些技術手段優化污水處理過程,實現降低能源消耗、穩定出水水質、提高污水處理能力的總體目標。

1污水處理過程控制與優化問題

污水處理過程需解決的問題

污水處理系統是一個復雜的生化反應過程,由于存在非線性、時變性等因素,一般不易獲得的數學模型。從生物化學的角度用機理法建立的數學模型,須遵循許多假設。水協會(IAWQ)發布了多個活性污泥模型ASM1、ASM2、ASM3,這些模型能夠反映處理過程的工作機理,但模型維數高、存在大量的動態變量和當量系數,因此難以在控制中使用。

衡量污水處理過程出水質量的主要指標,如BOD5等目前還無在線檢測儀器或有的參數檢測時間長,需人工進行定時取樣檢測,難以得到實時測量值,不能用于實時閉環控制。

目前污水處理過程各環節控制均是獨立的,一般采用定時或恒值的開環控制,由此引發了出水不達標、污泥膨脹、能耗大、反應時間長等問題。

污水處理控制急待解決的另一重要問題:穩定出水水質,降低能源消耗和廢水處理成本,提高污水處理能力,實現工藝參數的優化控制。

污水處理過程檢測、控制與優化方法

從控制角度來看污水處理存在上述問題,應該通過以下幾種方法解決:

軟測量技術

通過機理分析或實驗數據,建立難以直接測量的待測過程變量(主導變量,如BOD)與易測過程變量(輔助變量,如DO、ORP、TOC、PH等)之間的數學關系,即軟測量模型,從而通過數學計算和估計方法,實現對待測過程變量的預測。軟測量可以完成一些儀器儀表所不能完成的在線實時測量問題,被認為是進行工業過程監測、大滯后系統預測、優化與控制的解決方案之一。

智能控制技術

傳統的控制方法均是建立在系統數學模型的基礎上的,如PID控制。由于污水處理是一個復雜的生化反應過程,難以建立的數學模型,因而傳統的控制方法難以實現污水處理過程的有效控制。

智能控制技術采用人工控制方法,可以實現對無模型系統進行控制,根據干擾、參數變化,可實時改變控制策略,以達到的控制效果。

優化控制技術

除了實現對系統參數(如出水水質BOD)的控制外,通常還要考慮能源消耗等重要指標,針對污水處理的特點,提出以每日允許排放的有機物總量為約束條件,以運行費用(耗電量)為目標函數,實現污水處理過程的優化控制,以節省電能,降低污水處理的成本。運用優化控制與控制方法,尋求使污水處理生產費用與能源消耗zui低的優化工藝參數和優化控制方案。

下面的流程圖給出了具體問題的解決方案,包括優化參數計算,水量水質控制,智能控制,優化控制,測量等等技術方法。

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