溶解氧控制系统方案
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污水处理关键参数控制标题:污水处理关键参数控制引言概述:污水处理是保护环境和人类健康的重要工作,而控制污水处理过程中的关键参数是确保处理效果的关键。
本文将从污水处理的角度出发,探讨关键参数的控制方法。
一、pH值控制1.1 确定适当的pH范围:不同的污水处理工艺需要不同的pH值范围,通常在6.5-8.5之间。
1.2 使用调节剂:根据实际情况添加碱性或酸性调节剂,如氢氧化钠或硫酸等,以维持稳定的pH值。
1.3 定期监测和调整:定期对污水处理系统中的pH值进行监测,及时调整调节剂的投加量,确保处于适当范围。
二、溶解氧控制2.1 提高曝气效率:通过增加曝气设备数量或提高曝气强度,增加水中溶解氧的含量。
2.2 控制曝气时间:根据水体中的氧需求量和温度等因素,合理控制曝气时间,确保溶解氧的充分溶解。
2.3 防止过度曝气:过度曝气会造成能源浪费和氧气浪费,因此需要根据实际情况合理控制曝气量。
三、温度控制3.1 确定适宜温度范围:不同的微生物在不同的温度下活性不同,因此需要确定适宜的温度范围。
3.2 控制进水温度:控制进水温度,避免因温度波动导致微生物活性的变化。
3.3 考虑季节因素:根据不同季节的气温变化,及时调整污水处理系统的温度控制参数。
四、氨氮控制4.1 选择合适的氨氮去除工艺:根据水质情况和处理要求,选择适合的氨氮去除工艺,如硝化-脱氮工艺等。
4.2 控制进水氨氮浓度:监测进水氨氮浓度,确保在处理系统可接受的范围内。
4.3 定期清理污泥:定期清理污泥,避免氨氮在污泥中的积累,影响处理效果。
五、余氯控制5.1 确定适宜的余氯浓度:根据不同的处理工艺和水质要求,确定适宜的余氯浓度范围。
5.2 定期监测余氯浓度:定期对处理系统中的余氯浓度进行监测,及时调整氯气投加量。
5.3 避免余氯过量:余氯过量会对水体造成污染,因此需要严格控制余氯浓度,避免过量投加。
结论:通过对污水处理过程中关键参数的控制,可以有效提高处理效果,保护环境和人类健康。
工业废水处理中溶解氧的控制
目前工业废水采用好气微生物处理已较普遍,而好气微生物必须在有氧的条件下才能使有机物分解成二氧化碳、水、硝酸盐。
在活性污泥法处理工业废水中,通常采用测定溶解氧DO(溶于处理水中的游离氧)的多少来适当调节微生物的氧气。
一般工业废水不含有溶解氧,往往借助于各种曝气器冲气来满足微生物的供氧。
溶解氧的作用不仅提供活性污泥的形成(细胞合成),而且提供细胞物质自身的氧化内(骨源呼吸)和微生物的代谢把有机物氧化分解。
活性污泥法处理工业废水在曝气区内一般溶解氧控制在(2~4)mg∕1(曝气区上、中、下层溶解氧一般误差不大于0.5mg∕1)°溶解氧过高或过低都会影响微生物的代谢、降低水处理效果。
溶解氧过高(大于4mg∕1)会加速消耗污水中的有机物质,使微生物因缺乏营养而引起活性污泥的老化,丝状菌的大量繁殖。
长期过高的溶解氧会降低活性污泥的絮凝性能和吸附能力。
溶解氧过低(小于1.5mg∕1)会使微生物的生命活动受到抑制,导致微生物的衰亡、解体、变质;影响微生物的呼吸作用和活性污泥的净化能力,出现污泥上浮、腐化直至膨胀。
所以,在工业废水处理中,对溶解氧Do的监控工作非常重要。
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水体环境监测与水质自动分析控制系统设计水是生命的源泉,但如今,因为工业排放、人类生活和农业活动等原因,水污染问题变得越来越突出。
水质污染严重影响了人民生活和生态环境,因此,对于水体环境的治理和保护,开展水体环境监测工作变得尤为重要。
随着信息科技的发展和智能技术的运用,水体环境监测技术也逐步向智能化和自动化方向发展。
水质自动分析控制系统便是这一发展趋势的重要成果。
一、水质自动分析控制系统的概述水质自动分析控制系统主要用于自动监测水体环境,能够对水体的温度、PH值、浊度、溶解氧等多项指标进行实时监测和分析。
通过无线信号传输到监测中心,让工作人员可以在系统监控下对水体环境进行实时掌握。
系统可以通过检测到变化,及时对污染源进行预警和报警,保障人民生活用水安全和生态环境保护。
建立水质自动分析控制系统的主要流程包括传感器安装、数据传输与处理、GIS地图建立和网络化管理等步骤。
首先,传感器作为系统的核心元件,需要准确地安装在水体上以保证采集到准确的数据。
然后,与传感器相连的数据采集仪将采集到的数据送到数据处理中心。
最后,将处理后的数据使用GIS技术制成密度地图,并建立网络化管理系统。
二、系统实现方案水质自动分析控制系统的核心是传感器和数据采集仪。
传感器是利用物理或化学效应对物理量或化学物质进行检测和测量的电子器件。
目前常用的传感器有温度传感器、PH传感器、溶解氧传感器、浊度传感器等。
数据采集仪是一种数据采集设备,可以将传感器采集到的数据通过有线或无线方式传输到数据处理中心。
数据采集仪还包括存储器、处理器、通信接口和电源等组成部分。
系统需要精准地安装传感器和采集仪,以确保数据的准确性。
数据处理中心需要针对不同的传感器进行不同的处理,可以采用计算机技术对数据进行实时处理和监控。
并且需要灵活运用先进的数据挖掘算法,对大量数据进行分析,从而提高数据处理的精准性和效率。
三、系统应用效果水质自动分析控制系统的应用可以大幅度提高水环境监测的准确性和实时性,进而更好地保护水资源和生态环境。
氧是鱼类赖以生存和生长发育必备条件之一。
水中溶氧量主要与温度、湿度和鱼的密度等因素有关。
鱼类惟独在水中溶氧量达到一定数值后,才干维持其生命活动,且在一定的范围内,其生长速度及对饲料的利用率都将随着水中溶氧量的升高而增加,低氧对鱼类的生活及生长是十分不利的。
目前,大多数渔业养殖户对水中溶解氧含量的判断主要来自经验,即通过观察阳光、气温、气压以及鱼有无浮头等现象,判断水中溶解氧含量的高低,并控制增氧机是否开机增氧。
为了防止发生泛塘现象,渔民需要花费大量的时间、精力观察鱼塘的情况。
这种方式存在事后控制、增氧不及时或者过度增氧、费时、劳动强度大等缺点,在一定程度上影响了鱼类的生长,增加了养殖的成本。
为了提高鱼类产品饲养的质量和数量,提升水产养殖技术的自动化水平,减轻渔民的劳动强度,降低水产养殖的成本,研制了鱼塘含氧量自动控制系统,实时监测水中的溶氧量和温度,自动启动鱼塘中增氧机运行,使鱼塘中水的溶氧量和温度的上下限保持在设定的范围内,有效地提高了鱼类养殖的安全性,降低了养殖成本,对提高养殖产量,达到高产高效的目的,具有重要的意义。
池塘水产养殖[过程中需要自动监测水中溶氧量及水温,并在超过水温上限及溶氧量上、下限时进行自动报警和控制增氧机开/关的装置。
池塘水产养殖增氧机控制系统主要由传感器节点、增氧机和终端控制模块三部份组成。
整个系统完成的功能是利用温度和溶解氧传感器将采集到的数据传输到传感器节点,并进行数据处理,然后通过无线通信协议发送到终端控制模块,终端控制模块进行判断,在超出设定的界限时发出报警信号,同时开启或者关闭增氧机。
整个系统框图如图 1 所示。
由于传感器节点放在池塘中,考虑到供电的方便和安全,所以采用电池供电。
传感器节点的无线通信协议采用满足 IEEE802.15.4 网络通信标准[10]的 Zigbee 协议。
同时在电路设计过程中,芯片的选择均从低功耗、体积小、应用方便等角度进行考虑。
传感器节点主控芯片及电路介绍此设计中传感器节点主要由溶氧量和温度传感器、运算放大电路、处理器、无线收发模块和电源等构成。
厌氧是厌氧菌参与的生化处理过程,厌氧菌不需要氧气,可以说氧气对他们是有毒物质,因此要求系统内溶解氧等于零,这是最大的特点,另外,厌氧反应需要较高、较稳定的温度,其中中温反应在31~33摄氏度之间。
厌氧反应需要严格的pH。
缺氧反应是兼性菌参与的生化反应,兼性菌是可以在好氧也可以在厌氧的情况下反应,要求系统的溶解氧在L以下,对温度和pH的要求也没有厌氧反应严格以DO区分,一般小于L就称为厌氧段,大于L小于L称为缺氧段。
厌氧段释磷,缺氧段反硝化脱氮。
厌氧段和缺氧段的溶解氧确实不像好氧段那样容易控制,毕竟没有消耗氧的设备,如果出现溶解氧过高的情况就很为难,若DO太高,可以加氧稀释工序,减少DO含量(缺氧段溶解氧低于不影响反硝化)不过可以从一下几个方面做工作。
一、进水,污水一般溶解氧很少,但是如果经过曝气沉砂池或进水前有跌落充氧就要考虑控制减少气量或减少落差,以减少充氧。
二、回流污泥,沉淀池进水的溶解氧够用就好,只要沉淀池不发生反硝化就好,太多的溶解氧会使回流污泥溶解氧过高。
三、内回流,AO/AAO都设计有内回流,可以通过控制内回流泵附近的曝气使曝气池这一段气量少于其他段,则内回流带回去的溶解氧也会较少。
污水处理过程控制最佳方案随着人口和工业化的不断增长,污水处理成为一项十分重要的环保工作。
有效的污水处理过程控制是实现水环境保护和可持续发展的关键。
本文将探讨污水处理过程控制的最佳方案,并提出相应的措施与建议。
一、前处理阶段前处理阶段是污水处理过程中的重要环节,其主要任务是将原污水中的固体颗粒、悬浮物和沉淀物去除,以减少对后续处理设备的负担。
在前处理阶段,以下控制方案可采用:1. 筛分除砂:通过设置细筛和粗筛,去除污水中的大颗粒杂质和砂粒,减少对后续处理设备的磨损和阻塞。
2. 沉淀除磷:应用化学沉淀或生物沉淀技术,去除污水中的磷元素,以减少对自然水体的污染。
3. 调节pH值:通过添加酸碱调节剂,控制污水的pH值,以保证后续处理工艺的正常运行。
二、生物处理阶段生物处理是目前主要采用的污水处理方法,通过活性污泥对有机物进行降解和去除。
在生物处理阶段,以下控制方案可采用:1. 溶解氧控制:控制曝气设备的风量和氧气供给,以维持生物反应器中充足的溶解氧,促进污水中有机物的降解。
2. 混合液悬浮固体浓度控制:通过控制混合液的悬浮固体浓度,可保持生物反应器内菌种的适宜生长环境,提高有机物的去除效率。
3. 进水负荷平衡:根据进水水质和水量的变化,及时调整投加有机物的量,保持生物反应器内的菌种活性稳定。
三、深度处理阶段深度处理是为了进一步去除生物处理阶段未能彻底去除的有机物、氮和磷等。
在深度处理阶段,以下控制方案可采用:1. 生物脱氮:通过控制曝气设备的风量和氧气供给,创造好氧、厌氧的环境条件,促进硝化和反硝化反应,实现有机氮的去除。
2. 化学除磷:采用化学沉淀的方法,投加草酸铝等化学药剂,与污水中的磷形成不溶性沉淀物,达到去除磷的目的。
3. 吸附材料处理:添加活性炭、生物炭等吸附材料,吸附污水中的有机物和重金属离子,提高水质的净化效果。
四、系统监控与优化为了确保污水处理过程的稳定和高效运行,需要进行系统监控与优化,以下措施可采用:1. 自动化控制系统:引入自动化控制系统,实时监测和控制处理设备的运行参数,提高处理效率和能耗利用率。
污水处理系统溶解氧的BP^PID控制算法DOIDO:I 10.11907/rjdk.1725800 引言随着现代工业的发展和城镇化进程的加快,水污染问题越来越严重。
对污水进行有效处理,可以提高居民的生活质量,改善人们的生活条件[1] 。
污水处理是一个复杂系统,其处理过程受到很多因素的影响[2] 。
其中,对曝气池中溶解氧的含量精准控制是污水处理系统的重要环节,当溶解氧含量过高或过低时,都会对污水处理效率造成相应影响。
传统的PID 由于鲁棒性好、控制算法简单、易于实现等优点,被广泛运用于污水处理系统溶解氧含量的控制中,比直接作用式调节器的控制效果好。
然而传统PID 控制也存在一些不足,其中最重要的是PID参数的设置问题,因为一旦PID的参数得到确定,则整个控制过程都是固定的[3] 。
而在实际污水处理系统中,系统状态会时常发生改变,PID参数的固定不变会导致系统处于不稳定状态。
针对传统PID 控制的这一不足,提出了将BP神经网络与传统PID 相结合的方法,实现了PID 控制器控制参数的自整定[4-5] 。
仿真实验表明,此法提高了系统的动态性能和稳态精度,能够较好地满足系统需求。
1 溶解氧浓度模型建立有效的水处理取决于对瀑气池中溶解氧含量的适当处理。
溶解氧含量受两个因素影响:①提供给曝气池的空气速率;②污水中溶解氧的消耗速率。
污水处理过程中溶解氧含量具有非线性、时变性特点[7] ,其速率变化公式为:溶解氧含量变化率=DO输入速率-DO输出速率+DO 产生率-DO消耗率[8],曝气过程的动态数学模型如下:2 基于BP 神经网络的PID 原理2.1 总体结构设计(1)经典PID 控制器。
PID 控制器是一种线性控制器,根据系统误差,利用比例参数kp,积分参数kI,微分参数kd对系统进行控制[9]。
PID的控制原理如图1所示。
(2)基于BP神经网络的PID控制器。
BP神经网络能根据系统运行状态,通过在线学习调节PID 控制器的控制参数,使其系统性能达到最优[10-11] 。
溶解氧控制系统⽅案溶解氧控制系统⽅案(修改稿)⼀、概述污⽔⽣化处理的耗氧反应是重要的反应阶段,⽬前国内的污⽔⽣化处理的加氧⼯作都是采⽤⼤功率的⿎风机实现的,需要消耗⼤量的电能,在保证⽔质的情况下,如何实现节能控制,降低成本,是⽬前国内外需要认真考虑的问题。
污⽔中的微⽣物对氧的需求量是⼀定的,少了会降低⽔质,多了不仅不能保证⽔质,⽽且还浪费能源,通常以溶解氧的含量来判断某个时候供氧量是否合适。
但是,所需要的溶解氧不应该是⼀个定值,它是随着污⽔的浓度、天⽓、⽓温、时间变化的函数。
就是说污⽔处理过程控制具有显著的⾮线性、⼤滞后、多变量、时变性的特点。
为此,需要研究在不同⼯况条件下,溶解氧设定值的优化。
建⽴污⽔⽣化处理过程的溶解氧变化的模型,并依据该模型对⿎风量进⾏低能耗的优化控制。
建⽴能适应环境变化的基于污⽔⽣化过程。
在国内曝⽓量优化控制⽅⾯进⾏了⼀些研究,常⽤的⽅法主要是基于溶解氧⽬标值的PID 控制。
但是,由于污⽔⽣化处理过程的⾮线性、时滞及溶解氧⽬标值时变性,使PID 控制很难跟踪溶解氧⽬标值。
在PID 控制基础上发展了变增益的PID 控制、模糊PD 控制,这些⽅法仍然不能解决过程不确定性问题。
为此,许多学者采⽤神经⽹络⾃动诊断、模糊专家控制等智能控制⽅法。
但是,对于复杂的污⽔⽣化处理过程,学习样本有限和专家知识不⾜,使这些⽅法的效果不明显。
国外这⽅⾯成功经验也很少。
所以说国内的污⽔处理过程的⾃动化⽔平还有待提⾼,⼤多数只停留在数据采集和简单控制(如提升泵、污泥回流泵、⿎风机的开关控制)的⽔平上。
污⽔处理过程建模和控制⽅⾯的研究属于刚起步,主要⽤模糊神经⽹络控制、递阶神经⽹络、仿⼈智能、⾃适应、专家知识等⽅法来构建可知模型,取得⼀定成功。
但这些⽅法有待深⼊研究和完善。
⼆、⽅案提出我们在总结先前的经验和实际运⽤的基础上,对于污⽔的⼊⽔⽔质、⽣化反应过程、出⽔⽔质波动等各种在线、离线检测数据进⾏科学分析,结合智能检测、诊断与控制技术对⽣物化过程进⾏综合控制与优化,以保证在各种⼲扰条件下出⽔⽔质稳定达标。
sbr工艺溶解氧控制
SBR工艺(序批式生物反应器工艺)是一种常用的污水处理
工艺,可以有效去除有机物和氮、磷等营养物质。
溶解氧(DO)控制在SBR工艺中非常重要,因为DO水平可以影响
微生物的活性和生长,从而影响污水处理效果。
正常运行的SBR工艺中,DO的控制范围通常在2-5mg/L之间。
当DO过低时,微生物可能因缺氧而无法正常工作,导致废水
处理效果下降;当DO过高时,可以导致氧浸泡过剩,从而浪
费能量和氧气。
常见的DO控制方法包括:
1. 溶解氧控制器:通过测量污水中的DO含量,根据设定的范
围自动调整加氧的强度和时间,保持DO在适当范围内。
2. 溶解氧探头:安装在SBR反应器中,实时监测DO含量,
并反馈给控制系统,由控制系统根据反馈信号调整供氧设备。
3. 曝气系统调节:通过调整曝气系统的进气量和曝气板的布置方式,控制DO含量。
可以通过减少或增加曝气量来调节DO
水平。
通过合理的溶解氧控制,可以提高SBR工艺的处理效果,减
少能源和氧气的浪费,实现更加经济高效的废水处理。
水质在线监测系统设计方案一、背景介绍水质是人类生存和生活中至关重要的资源,而水质污染现象也日益严重。
为了及时监测和控制水质的变化情况,保障水质安全,设计一套水质在线监测系统是非常必要和重要的。
二、系统目标1.实时监测水质参数,包括水温、pH值、溶解氧、浊度、电导率等指标。
2.自动报警功能,当水质指标超出设定阈值时能及时提醒相关人员。
3.数据可远程传输到监控中心,实现远程监控和实时数据分析。
4.实现数据可视化,通过图表、曲线等方式直观地展示水质参数变化情况。
三、系统组成1.传感器:采用多种传感器对水质相关参数进行测量,如水温传感器、pH值传感器、溶解氧传感器、浊度传感器、电导率传感器等。
2.控制单元:负责控制传感器的采集和数据传输,可以集成多个传感器的数据。
3.数据处理模块:对传感器采集到的数据进行处理和分析,包括数据校正和异常值处理等。
4.报警模块:当水质指标超出阈值范围时,触发报警,并通过声音、光照等方式提醒相关人员。
5.通信模块:负责将传感器采集到的数据传输到监控中心,可以选择无线方式或有线方式。
6.监控中心:接收和处理来自水质在线监测系统的数据,进行实时监控和数据分析,并提供数据可视化接口。
四、系统设计和实现步骤1.传感器的选择和安装:根据实际需求选择适当的水质传感器,并安装在水体中,保证传感器与水体的充分接触。
2.控制单元的设计和搭建:设计控制单元,包括传感器的数据采集和传输功能。
3.数据处理模块的设计:对采集到的数据进行校正和异常值处理,并实现实时数据分析功能。
4.报警模块的设计和实现:设定水质阈值,在数据超出阈值时触发报警,并选择合适的报警方式进行提醒。
5.通信模块的选择和配置:根据实际情况选择无线或有线通信方式,配置通信模块与监控中心的连接。
6.监控中心的设计和实现:搭建监控中心,接收和处理来自水质在线监测系统的数据,实现数据可视化和远程监控功能。
五、系统优势1.实时性强:水质在线监测系统可以实时监测水质指标的变化情况,及时发现和处理异常情况。
厌氧池溶解氧1. 引言厌氧池是污水处理中常用的处理单元之一,通过利用微生物在缺氧条件下分解有机物来去除废水中的污染物。
而在厌氧池中控制溶解氧的含量对于微生物的活性和生命周期至关重要。
本文将深入探讨厌氧池中溶解氧的含量的重要性以及影响因素。
2. 溶解氧的作用溶解氧在厌氧池中起着重要的作用,一方面是为了维持有机物分解的缺氧条件,另一方面也是为了维持微生物群落的生存和生长。
在厌氧条件下,微生物会利用底泥中的有机物进行分解,产生甲烷、硫化氢等产物。
而溶解氧的存在会影响这些微生物的代谢路径和产物种类,从而影响整个废水处理系统的性能。
3. 影响溶解氧含量的因素3.1 温度温度是影响溶解氧含量的重要因素之一。
一般来说,温度越高,气体溶解性越低,溶解氧含量也越低。
而在厌氧池中,高温会对微生物产生不利影响,因此需要控制厌氧池的温度在适宜范围内。
3.2 pH值pH值是指溶液的酸碱性程度,也是影响溶解氧含量的因素之一。
在厌氧池中,微生物对pH值非常敏感,过高或者过低的pH值都会抑制微生物的活性,影响有机物的分解和溶解氧的含量。
3.3 溶解气体浓度除了溶解氧之外,厌氧池中还存在其他溶解气体,如氮气和二氧化碳等。
这些气体的浓度会影响厌氧菌的代谢活性和生长速率,从而间接影响溶解氧的含量。
3.4 底泥性质底泥中的有机物含量、种类和分布情况也会对厌氧池中的溶解氧含量产生影响。
有机物含量高的底泥会导致微生物的过量生长,从而消耗过多的溶解氧。
4. 控制溶解氧含量的方法为了保持厌氧池中的合适溶解氧含量,可以采取以下措施: 1. 调节进料水中的溶解氧含量,通过曝气等方式来控制。
2. 控制厌氧池的温度,保持在适宜的范围内。
3. 监测底泥的有机物含量,进行适时清除和处理。
4. 对废水处理系统进行合理运行和管理,确保各处理单元之间的协调性。
5. 结论厌氧池中的溶解氧含量对于有机物分解和微生物的生长发育起着至关重要的作用。
温度、pH值、溶解气体浓度和底泥性质都对溶解氧含量产生影响,需要进行合理的控制和管理。
溶解氧控制系统方案(修改稿)
一、概述
污水生化处理的耗氧反应是重要的反应阶段,目前国内的污水生化处理的加氧工作都是采用大功率的鼓风机实现的,需要消耗大量的电能,在保证水质的情况下,如何实现节能控制,降低成本,是目前国内外需要认真考虑的问题。
污水中的微生物对氧的需求量是一定的,少了会降低水质,多了不仅不能保证水质,而且还浪费能源,通常以溶解氧的含量来判断某个时候供氧量是否合适。
但是,所需要的溶解氧不应该是一个定值,它是随着污水的浓度、天气、气温、时间变化的函数。
就是说污水处理过程控制具有显著的非线性、大滞后、多变量、时变性的特点。
为此,需要研究在不同工况条件下,溶解氧设定值的优化。
建立污水生化处理过程的溶解氧变化的模型,并依据该模型对鼓风量进行低能耗的优化控制。
建立能适应环境变化的基于污水生化过程。
在国内曝气量优化控制方面进行了一些研究,常用的方法主要是基于溶解氧目标值的PID 控制。
但是,由于污水生化处理过程的非线性、时滞及溶解氧目标值时变性,使PID 控制很难跟踪溶解氧目标值。
在PID 控制基础上发展了变增益的PID 控制、模糊PD 控制,这些方法仍然不能解决过程不确定性问题。
为此,许多学者采用神经网络自动诊断、模糊专家控制等智能控制方法。
但是,对于复杂的污水生化处理过程,学习样本有限和专家知识不足,使这些方法的效果不明显。
国外这方面成功经验也很少。
所以说国内的污水处理过程的
自动化水平还有待提高,大多数只停留在数据采集和简单控制(如提升泵、污泥回流泵、鼓风机的开关控制)的水平上。
污水处理过程建模和控制方面的研究属于刚起步,主要用模糊神经网络控制、递阶神经网络、仿人智能、自适应、专家知识等方法来构建可知模型,取得一定成功。
但这些方法有待深入研究和完善。
二、方案提出
我们在总结先前的经验和实际运用的基础上,对于污水的入水水质、生化反应过程、出水水质波动等各种在线、离线检测数据进行科学分析,结合智能检测、诊断与控制技术对生物化过程进行综合控制与优化,以保证在各种干扰条件下出水水质稳定达标。
主要采用“前馈+串级”的组合控制模型,以污水处理厂进水区温度、流量、进水水质检测值等为前馈信号,来决策溶解氧的给定值;生化处理池中溶解氧检测仪为反馈信号给主回路;鼓风机风量用风量传感器检测作为反馈信号和变频器构成副回路。
各回路控制规律为:前馈采用人工智能;主回路采用模糊PID控制;副回路采用传统的PID控制。
为节省成本对污泥回流控制可以根据回流量流量大小分1-3档位的控制。
参见图2-1 生物化过程前馈-串级控制系统。
三、方案论证
1、前馈控制
活性污泥污水处理系统属于复杂的动态工程系统,目前无法建立精确的模型来描述完整的系统。
而城市污水进水水质在不同的时间变化极其不稳定,有机物含量的变化在每年内随季节的推移而变化,每日内随时间而变化;所以无法给出确定的控制量—溶氧。
但我们可以根据不同时间,不同参数,其内在的规律来推论出需要溶氧的控制量多少;也就是用人工智能来解决。
基于计算机编程方便,可以采用人工智能领域中发展起来的专家系统。
该系统基本上是模拟有经验调试人员的整定思路,通过分析控制系统的输入输出信号,根据已知的调节规律对调节器参数进行整定。
从控制结构讲,它由知识库、控制规则集、推理机构组成。
只要得到的事实集和经验数据库、经验公式等,
根据各参数中的隶属、耦合等关系,可以得到切合实际的控制决策。
2、串级控制
鼓风机的风量受动力电(电压波动较大约10%-15%),和信号回路的磁场等干扰,所以出口风量需要不断实施控制,稳定在一个恒定值上。
一般说:污水处理用的鼓风机电机规格近几种,所以采用常规的增量式PID可以很好控制其出风量。
而对于曝气生物池的溶氧控制就变得复杂些。
常规的双入单出模糊控制器是以误差和误差变化率作为输入变量,相当于PD 控制器。
因少积分作用,模糊控制器消除系统稳态误差的性能较差,,难以达到较高的控制精度。
而传统PID 调节器的积分调节作用从理论上可使系统的稳态误差控制为零,有着很好的消除稳态误差的作用,因此可以将模糊控制器和PID 控制相结合,当误差大于某个阀值时,采用模糊控制以获得更好的瞬态性能;当误差小于这个阀值时,则采用PID 控制以获得更好的稳态性能。
模糊PID 控制结合了模糊控制和PID 控制的控制优点,不需要精确的数学模型,而是根据控制规则及在线检测结果决定控制量的大小。
对于好氧处理曝气系统中难以精确建模、滞后大、强干扰、多变量的溶氧控制难点,模糊PID 控制都可以很好的解决(如果考虑PID参数的变化可以再考虑用自适应PID控制方案)。
实践以及证明这点。
将两者采用串级可以实现更高的精度,且起到很好的节能作用。
3、多级控制
考虑到节能和成本污水回流与排放控制可以根据实际情况,取得影响程度进行档位控制。
这样即保证水质有节省投资成本,同时接受
能耗。
所以初步定3个档控制方案,也可根据实际情况决定。
该控制系统前馈控制接受在线的水质参数和离线水质参数。
如是是离散的水质参数,可以做个接口电路,按通讯规约接受水质的参量。
从而推断控制决策。
四、实施计划
1、完成仿真实验
2、完成中试
3、做出产品
五、经费情况
1、完成仿真**万
2、完成中试**万(建设实验室,第一步实验室进行,第二部在污
水厂实施)
3、产品制作**万(产品具有和PLC 及上位机进行MODBUS 通
讯协议。
现在国内几乎没有产品。
国外有几个厂家有)
附:1
VACOMASS®曝气控制系统VACOMA SS®曝气控制系统是由德国Binder公司开发的一套针对活性污泥法的曝气控制系统,共包括5个组件:现场控制器、热质空气流量计、菱形调节阀、鼓风机压力控制单元和模拟校验调试单元。
针对于污水厂工艺工程师或中控室技术人员设定的溶解氧设定值,VACOMASS系统通过实时的专家智
能系统来处理溶解氧设定值所需的空气量,然后利用专有的菱形调节阀来控制空气量,而空气量则由热质流量计来精确测量,从而使曝气池维持在所需的溶解氧浓度,稳定发挥活性污泥的高效降解性能,并尽可能的减少曝气量或曝气能耗。
不但如此,VACOMASS系统还带有压力控制单元,综合所有控制回路的实际气体流量信号及阀位信号,通过量,从而使曝气池维持在所需的溶解氧浓度,稳定发挥活性污泥的高效降解性能,并尽可能的减少曝气量或曝气能耗。
不但如此,VACOMASS系统还带有压力控制单元,综合所有控制回路的实际气体流量信号及阀位信号,通过精确计算,给出一个最低所需的压力设定,传给鼓风。