基于模糊神经网络的精确曝气系统设计

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什么是曝气控制?

目前城市污水处理较多采用活性污泥生物处理工艺。即利用微生物的代谢作用,使污水中呈溶解、胶体状态的有机污染物转化为稳定的无害物质。生物处理工程是个复杂的生物化学反应过程,这个过程中,需要持续维持微生物反应所需的好氧环境。而这个好氧环境是通过曝气控制来实现的。曝气控制简单来说,就是向水中注入空气,使得水中保持一定的溶解氧浓度,以确保微生物顺利的完成代谢功能。因此曝气控制维持好氧环境是污水处理工艺中一个非常重要的环节。

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曝气控制的节能价值

不同的工艺,曝气方式也有所不同,但是在几乎所有的采用活性污泥生物处理工艺的污水处理厂中,鼓风曝气都是能耗最大的环节。目前从国内的污水处理厂耗电量统计来看,曝气占据了总耗电量的50-70%,所以曝气系统是整个污水厂节能降耗运行的关键环节。以一个20万吨处理能力的污水厂为例,月电费为90万左右,其中用于曝气的耗电量约占60%左右,即54万。如果能通过精确曝气控制耗电量,降低30%左右的电量,每月将节约电费16.2万,全年194.4万。

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什么是精确曝气系统?

精确曝气系统是一个智能控制系统,旨在为生物处理工艺提供精确曝气,即实现精确溶解氧(DO)控制。其核心是生物处理过程建模(ASM模型)和鼓风曝气精确配气调节,在控制过程中其模型会根据系统的在线数据进行自动的优化调整。

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九鼎瑞信基于模糊神经网络的自适应精确曝气系统设计

九鼎瑞信公司基于模糊神经网络理论,设计了一套具有自适应能力的前馈-反馈精确曝气控制系统,解决目前污水处理曝气过程中冗余曝气能源浪费、溶解氧波动大的问题。

九鼎瑞信在了解生物反应池曝气过程中各参数变化与关系,从而选定针对性控制参数,将在曝气过程设计多组水质传感器,传感器与控制器组成的控制系统可分为前馈和反馈控制部分,如下图所示:

该系统在前馈部分,可根据污水进水水质计算所需溶解氧需求量,其计算过程线性化动态特性占主要作用,但其线性化误差也很明显,控制过程具有很大的时滞性;反馈部分为明显的非线性关系。九鼎采用线性ARX模型与模糊神经网络模型合成线性化误差补偿模型, 线性误差作为可测量的“扰动”,以补偿器来消除这种“扰动”的影响,非线性被控过程就可以线性化,那么传统的线性控制技术,如PID控制就能直接运用。 九鼎瑞信设计了一种基于模糊神经网络的自适应控制系统,前馈线性控制系统能确定控制的大致范围,通过对反馈控制器参数进行在线调节,从而使得系统的输出值能够较快地跟踪设定值。

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精确曝气系统的总结和展望

本文针对在污水生物处理工艺系统中运用精确曝气流量控制进行了研究,并提出了运用模糊神经网络理论,以处理过程溶解氧需求量、减少生物反应池溶解氧浓度波动波幅、使生物处理过程处于最佳状态为目标,建立一套自适应的学习控制体系的曝气量实现方法。

从工艺流程分析,污水处理系统受进水量和进水水质直接影响,同时还受季节、温度和气象因素的影响。如采用非线性方法获取这些输入参数对处理过程的影响,从而需要长期大量数据的支撑,具有参数维数高和高度非线性的特点;并且,处理过程中存在大时滞,系统难以在短时间内达到平衡和输入量随机性的特征,建立污水处理系统的精确数学模型仍较为困难。

因此,精确曝气流量控制对污水处理行业来说是一项较复杂的研究和实践课题。针对污水处理曝气生物反应池的特点,从控制理论上进行分析,说明采用先进控制理论,能从理论上有效地降低曝气能耗,减小反应池溶解氧波动。目前,该系统还处于设计阶段,在实际应用过程中,还需要进一步深入分析和探索。

九鼎瑞信依托深厚的大数据基础能力和在水务行业的多年深耕,借助于“行云”、“行智”、“行明”三大基础产品,为水务行业客户提供从生产、管理、运营到服务的整体智慧化解决方案,致力于成为大数据智慧水务领域的行业专家

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