智能控制在净水混凝投药系统中的应用

《中国给水排水》2017年13期

徐少川 阎相伊 刘宝伟 李斌

混凝投药作为净水工艺的重要环节,关系着出厂水水质、净水投药成本、净水厂利润等,体现着工艺的现代化程度。在保证出厂水水质达标的前提下,如何降低混凝剂的投加量,实现投药量的最佳控制,始终是净水行业亟待解决的重点问题。目前实现混凝效果的改进,主要依靠两种方式:生产工艺的改造和控制方式的改进。

由于原水温度、pH值、浊度以及混凝剂品质存在较大的不确定性,单一的人工操作方式已很难实现出水浊度、混凝剂投加量的准确控制,因此笔者拟通过改变控制算法方式实现混凝剂投量的自动控制。与BP神经网络、专家控制、模糊控制等智能控制算法相比,CMAC神经网络算法在复杂函数逼近、收敛速度、泛化能力等方面均表现出独特的优势。而混凝投药控制系统作为一个复杂的、非线性系统,如果能提高其实际生产过程中应对扰动时的调整速度,使之快速达到稳定状态,对其稳定生产意义深远。笔者对基本CMAC神经网络进行研究和改进,设计了一种更加符合实际净水生产的混凝投药控制器,在确保出厂水浊度满足《生活饮用水卫生标准》(GB5749-2006)的条件下,实现降低混凝剂投量、节省净水药剂成本的目标。

1、净水投药控制模型

在整个净水工艺过程中,原水的浊度、温度、pH值、流量等均会对混凝效果造成影响,同时这些因素具有很强的不稳定性,某一或几个因素发生波动将会引起混凝效果的较大变化,造成药剂的严重浪费。通过对混凝投药系统的研究分析,文献从净水混凝环节和反冲洗环节着手,根据广东某水厂实际情况,建立了出水浊度与原水浊度、混凝剂投加量的数学模型:

由于CMAC神经网络在工业预测控制过程中具有很强的泛化能力、无需准确模型,同时采用前馈控制可削弱系统滞后环节的影响,因此为了研究分析的方便,本研究暂时不考虑系统的滞后环节,利用咸阳中环制水有限公司的实际生产经验数据,对式(1)进行参数回归,获得简易数学模型:

其中,Z1表示滤前浊度值,Z0表示原水浊度值,m表示混凝剂聚合氯化铝在10g/m³条件下的投加系数。在实际生产中,滤前浊度限定在1.7~1.9NTU范围内,聚合氯化铝的投加系数随原水浊度的变化曲线如图1所示。

在原水温度、pH值确定的前提下,低浊度时,混凝剂投加量与浊度呈明显的非线性关系,而原水浊度大于一定值后,则近似呈线性关系。

2、混凝投药控制器的设计

净水混凝投药控制系统的原理如图2所示,包含控制器设计部分和比例投药控制部分。控制器的主要作用是将原水检测参数温度、浊度作为控制器输入变量,实现聚合氯化铝投加系数的输出。比例投药控制是将原水流量和投药系数作为输入变量,实现聚合氯化铝实际投加量的输出。在该控制器的设计过程中,将比例控制和改进CMAC神经网络控制相结合,共同实现混凝投药的优化控制。

改进CMAC神经网络是在CMAC神经网络映射过程添加关联模糊隶属函数,为前向计算和反向权值修正引入灵敏度算子,有针对性地利用和修正权值,缩短在线修正时间,提高控制精度。

净水混凝投药系统控制结构如图3所示。

改进CMAC控制器设计基于改进CMAC神经网络算法,是将多输入—单输出的问题转化为多个关联单输入—单输出的问题,其关联系数通过设定相应的关联模糊隶属函数求得。通过对咸阳中环制水有限公司实际生产数据的分析,发现影响混凝投药系统投药量的关键因素是原水温度和浊度,同时聚合氯化铝对同一范围内的温度变化不敏感,因此将温度划分为0~15、15~20、20~28、>28°C四个区间范围,建立原水浊度与聚合氯化铝投加系数的改进型CMAC控制结构。

3、工程案例分析

3.1工程实施

以咸阳中环制水有限公司为实施对象,该厂占地面积为9.6hm²,处理量为30×10m³/d,采用加药混合一絮凝一沉淀一过滤一加氯消毒的常规给水处理工艺。由净水混凝投药的实际生产数据获知其原水浊度一般在0~30NTU范围内波动,在雨季汛期时其波动范围较大一般为40~100NTU,特殊情况下会出现几百NTU甚至更高。由于该净水厂采用湖库型水源,其原始浊度一般在0~30NTU范围变化,因此选取量化等级S=60,泛化常数C=3,0~30NTU混凝投药模型非线性段进行控制。

净水控制系统由三层结构组成,即工艺控制流程层、基础自动化层和过程控制层,如图4所示。

在工艺控制流程层中,由工艺设备、混凝投药设备、沉淀池、滤池和清水池组成,传递的信息数据有DI(原水浊度、pH值、流量和温度)、D2(投药量)、D3(沉淀后浊度)、D4(滤后浊度)、D5(出厂水浊度),检测仪表通过硬接线方式或网络通讯方式将检测信息D1、D3~D5与PLC系统传递模拟量信息数据,PLC根据投药比例系数计算投药量输出模拟量信号D2给变频泵。在基础自动化层中,由PLC控制系统、比例投药控制PLC系统和上位机监控系统组成;在PLC控制系统中将检测变量信息数据D1、D3~D5进行滤波处理,并根据处理后D1数据信息,在比例投药控制PLC系统中根据改进CMAC控制原则输出D2控制量;而在上位机监控系统中,实现重要数据显示、实时数据显示、报警和报表记录,并通过通讯方式与PLC控制系统、比例投药控制PLC系统和仪表校正系统进行数据传递;数据信息包括D6(包含D1、D3~D5和改进CMAC规则库数据)、D7(采用OPC通讯方式与仪表校正系统交换的信息数据)。在过程控制层中,过程控制系统包含改进CMAC控制系统模块和自学习系统模块以及仪表校正模块;过程控制系统完成改进CMAC规则自学习功能、重要参数调整和录入(如滞后时间)、仪表校验、专家数据备份等重要功能;仪表校正系统根据基础自动化层送来的出厂水浊度、滤后浊度、沉淀后浊度三个检测数据相互之间的关系来校正浊度检测仪,并将校正后的数值送自学习系统,自学习系统利用检测数据信息,并再次滤波处理后利用自学习算法周期性修正改进CMAC知识库,将修正的数据信息传递给改进CMAC控制系统;经过信息更新的改进CMAC控制系统将知识库信息备份并下载给上位机监控系统,最终传递到比例投药控制PLC系统。

3.2结果分析

在该净水厂实际生产过程中,只要将滤前浊度控制在1.7~1.9NTU范围内,即可使出厂水浊度达到《生活饮用水卫生标准》。试运行改进CMAC控制器,并采集记录原水浊度、滤前浊度、投药系数信息,数据采集间隔为0.5h。对比改进CMAC控制方式和常规处理方式,结果如表1所示。

由试运行数据可知,改进CMAC控制器方式能够将滤前浊度更加合理地控制在1.7~1.9NTU范围内(平均值为1.76NTU),而所需平均投药系数为1.89;在相同条件下,常规处理方式下的平均滤前浊度为1.66NTU,所需平均投药系数为1.98。虽然改进CMAC控制方式的平均滤前浊度值较常规处理方式的要高,但其控制准确度高,能使之合理控制在1.7~1.9NTU范围。在处理湖库水时,改进CMAC控制方式所需投药量较常规方式要节省0.9g/m³,

而该水厂的处理量为300000m³/d,聚丙烯酰胺药剂的市场价格为2000t,则采用改进CMAC控制方式可节省药剂费为540元/d。

4、结论

在保证出厂水浊度达标的情况下,分别采用改进CMAC控制方式和常规处理方式对相同水质进行投药控制,改进CMAC控制方式所需加药量明显少于常规处理方式,节省了混凝药剂费用。并且,改进CMAC算法具有自学习作用,在原水浊度发生明显变化时,会对混凝药剂投加量作出相应预测调整,使得滤前浊度稳定在期望范围,确保出水水质的稳定性。

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