基于大数据管理技术的城市污水处理系统技术方案

本实用新型专利技术公开了基于大数据管理技术的城市污水处理系统，包括大数据管理系统及与大数据管理系统相连接的污水处理机构，所述大数据管理系统内设置有数据采集与预处理系统、数据清洗系统、数据存储系统、数据库服务器及人机交互界面，所述大数据管理系统连接数据采集与预处理系统，所述数据采集与预处理系统连接数据清洗系统，所述数据清洗系统连接数据存储系统，所述数据存储系统连接数据库服务器，所述数据库服务器连接人机交互界面；将污水处理过程中的各个工艺环节的参数信息进行采集，并以此形成大数据基础，为实现多地污水处理工艺参数共享做基础架构设计；并可采用大数据管理模式，结合当前污水水质及工艺流程，形成一种优化的处理策略。

【技术实现步骤摘要】

本技术涉及污水处理、大数据等
，具体的说，是基于大数据管理技术的城市污水处理系统。
技术介绍
污水处理(sewagetreatment, wastewater treatment):为使污水达到排水某一水体或再次使用的水质要求对其进行净化的过程。初沉池可除去废水中的可沉物和漂浮物，废水经初沉后，约可去除可沉物、油脂和漂浮物的50%、B0D的20%，按去除单位质量BOD或固体物计算，初沉池是经济上最为节省的净化步骤，对于生活污水和悬浮物较高的工业污水均易采用初沉池预处理。主要作用:( I)去除可沉物和漂浮物，减轻后续处理设施的负荷。(2)使细小的固体絮凝成较大的颗粒，强化了固液分离效果。(3)对胶体物质具有一定的吸附去除作用。(4) 一定程度上，初沉池可起到调节池的作用，对水质起到一定程度的均质效果。减缓水质变化对后续生化系统的冲击。(5)有些废水处理工艺系统将部分二沉池污泥回流至初沉池，发挥二沉池污泥的生物絮凝作用，可吸附更多的溶解性和胶体态有机物，提高初沉池的去除效率。(6)还可在初沉池前投加含铁混凝剂，强化除磷效果。含铁的初沉池污泥进入污泥消化系统后，还可提高产甲烷细菌的活性，降低沼气中硫化的含量，从而既可增加沼气产量，又可节省沼气脱硫成本。 影响初沉池运行的因素:(I)表面负荷:表面负荷增加，可影响悬浮物的有效沉降，使悬浮物的去除率下降，水力负荷率一般取0.6-1.2m3/ (m2.h)为宜。(2)废水性质:新鲜程度:新鲜的污水沉淀后去除率较高，废水新鲜程度又取决于污水管道的长短、栗站级数等，此外缺氧的高浓度工业废水易于腐败变质。固体物颗粒大小、形状和密度:废水中的固体物粒大、形状规则、相对密度大时沉降较快。温度废水温度降低、水中悬浮物黏滞度增加，例如悬浮物在27°C时比10°C时沉降快50%。然而水温高也会加速污水的腐败、厌氧发酵，出液的密度差减少，不利于颗粒物下沉，从而降低悬浮物的沉降性能。(3)操作因素:前道工序如格栅井或沉砂池的运行状况可直接影响初沉池的运行。若前道工序运行不好会加重初沉池的负荷，并降低去除效果。(4)在二沉池污泥和污泥消化池的消化污泥进入初沉池的处理系统中，应特别注意使污泥均匀、稳定地进入。切忌间隙、冲击式投加，否则会使初沉池超负荷运行，腐化污泥数量亦大大增加，影响到固体的去除，并对环境产生不良影响。二沉池，即二次沉淀池(secondary settling tank )二沉池是活性污泥系统的重要组成部分，其作用主要是使污泥分离，使混合液澄清、浓缩和回流活性污泥。其工作效果能够直接影响活性污泥系统的出水水质和回流污泥浓度。大数据(big data)，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。在维克托?迈尔-舍恩伯格及肯尼斯?库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点:Volume (大量)、Velocity (高速)、Variety (多样)、Value (价值)。对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce —样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
技术实现思路
本技术的目的在于设计出基于大数据管理技术的城市污水处理系统，将污水处理过程中的各个工艺环节的参数信息进行采集，并以此形成大数据基础，为实现多地污水处理工艺参数共享做基础架构设计；并可采用大数据管理模式，结合当前污水水质及工艺流程，形成一种优化的处理策略，并启用该优化的处理策略进行污水处理，得到最优化的污水处理效果。本技术通过下述技术方案实现:基于大数据管理技术的城市污水处理系统，包括大数据管理系统及与大数据管理系统相连接的污水处理机构，所述大数据管理系统内设置有数据采集与预处理系统、数据清洗系统、数据存储系统、数据库服务器及人机交互界面，所述大数据管理系统连接数据采集与预处理系统，所述数据采集与预处理系统连接数据清洗系统，所述数据清洗系统连接数据存储系统，所述数据存储系统连接数据库服务器，所述数据库服务器连接人机交互界面。进一步的为更好的实现本技术，能够通过人机交互的形式人为的对污水处理各个环节的工艺参数进行调节或设置，并能够实时显示出来，以便技术员能够可视化的知晓此时的处理效果，特别设置有下述结构:所述人机交互界面还连接污水处理机构。进一步的为更好的实现本技术，技术员对于所需要特别了解的当前工艺参数信息进行采集，以便为技术员进行人工更改当前处理工艺参数，达到形成一种人为的优化处理策略，特别设置有下述结构:所述人机交互界面还连接数据采集与预处理系统。进一步的为更好的实现本技术，特别设置有下述结构:所述污水处理机构内设置有化粪池、机械格栅渠、初沉池及微生物分解池，所述化粪池连接机械格栅渠，所述机械格栅渠连接初沉池，所述初沉池连接微生物分解池，所述数据采集与预处理系统内的数据采集器分别连接化粪池、机械格栅渠、初沉池及微生物分解池。进一步的为更好的实现本技术，特别设置有下述结构:还包括发酵室及生物堆肥系统，所述发酵室分别连接微生物分解池和生物堆肥系统，所述数据采集与预处理系统内的数据采集器分别与发酵室和生物堆肥系统连接。进一步的为更好的实现本技术，特别设置有下述结构:所述生物堆肥系统内设置有细格栅通道、积肥室、转运系统，所述转运系统连接积肥室，所述积肥室连接细格栅通道，所述细格栅通道连接发酵室，所述数据采集与预处理系统内的数据采集器分别与细格栅通道、积肥室、转运系统连接。进一步的为更好的实现本技术，特别设置有下述结构:所述生物堆肥系统内还设置有微生物繁衍室及增氧机，所述微生物繁衍室及增氧机皆与积肥室连接，所述数据采集与预处理系统内的数据采集器分别与微生物繁衍室和增氧机连接。进一步的为更好的实现本技术，能够组建大数据模型，以便为形成最优污水处理策略本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于大数据管理技术的城市污水处理系统，其特征在于：包括大数据管理系统及与大数据管理系统相连接的污水处理机构，所述大数据管理系统内设置有数据采集与预处理系统、数据清洗系统、数据存储系统、数据库服务器及人机交互界面，所述大数据管理系统连接数据采集与预处理系统，所述数据采集与预处理系统连接数据清洗系统，所述数据清洗系统连接数据存储系统，所述数据存储系统连接数据库服务器，所述数据库服务器连接人机交互界面。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：汪锐，章友京，杨开虎，潘志成，邢飞，费功全，李勇，陈春阳，
申请(专利权)人：海天水务集团股份公司，
类型：新型
国别省市：四川;51