本发明专利技术公开了一种基于BP神经网络的AAO外加碳源智慧投加系统，涉及污水处理领域，包括AAO工艺装置，还包括PLC智能控制柜，所述PLC智能控制柜连接碳源投加装置，所述碳源投加装置与缺氧池连接，所述厌氧池前端连接厌氧池进水参数监测仪，所述缺氧池上连接缺氧池水体参数监测仪，所述好氧池后端连接好氧池出水参数监测仪，连接所述厌氧池和缺氧池的管道上设置与好氧池末端连接的内循环管道，所述内循环管道上设置内循环监测仪，所述PLC智能控制柜内承载BP神经网络模型。对比现有技术，本发明专利技术的有益效果在于：实现快速、精准的碳源投加，避免造成容易造成TN超标，节约成本。节约成本。节约成本。
【技术实现步骤摘要】
一种基于BP神经网络的AAO外加碳源智慧投加系统及方法
[0001]本专利技术涉及污水处理
，具体为一种基于BP神经网络的AAO外加碳源智慧投加系统及方法。
技术介绍
[0002]随着我国城市化进程加快以及城市生活水平显著提高，来自食品加工、农业化肥、生活垃圾等高氨氮废水不断增加，致使城市生活污水具有低C/N比的特征，若不加治理排入河流湖泊，会导致水体富营养化，影响生态环境。污水生物脱氮包括氨化、硝化、反硝化三个阶段，氨化阶段，有机氮化合物在氨化菌的作用下分解转化为氨态氮；硝化阶段，氨态氮在自养型硝化菌的作用下分解氧化为硝酸氮；反硝化阶段，硝酸氮在异养型反硝化菌的作用下还原为氮气，反硝化菌是异养型菌在还原硝酸氮的过程中需要有机物作为碳源提供能量。我国大部分城镇污水处理厂采用AAO工艺实现脱氮，对于目前污水低C/N比的状况，绝大部分污水厂采用外加碳源的方法来提高反硝化效果。目前城镇污水处理厂外加碳源的量都是通过单一的计算公式给定，计算出的碳源投加量难以反映污水处理工艺中外加碳源量、进水条件、反硝化池状态和出水总氮之间存在的复杂非线性关系，且往往有滞后性，容易造成TN超标，增加成本等问题。
技术实现思路
[0003]为解决现有技术中的不足，本专利技术提供一种基于BP神经网络的AAO外加碳源智慧投加系统及方法，实现快速、精准的碳源投加，避免造成容易造成TN超标，节约成本。
[0004]本专利技术为实现上述目的，通过以下技术方案实现：一种基于BP神经网络的AAO外加碳源智慧投加系统，包括AAO工艺装置，所述AAO工艺装置包括通过管道依次连接的厌氧池、缺氧池和好氧池，还包括PLC智能控制柜，所述PLC智能控制柜连接碳源投加装置，所述碳源投加装置与缺氧池连接，所述厌氧池前端连接厌氧池进水参数监测仪，所述缺氧池上连接缺氧池水体参数监测仪，所述好氧池后端连接好氧池出水参数监测仪，连接所述厌氧池和缺氧池的管道上设置与好氧池末端连接的内循环管道，所述内循环管道上设置内循环监测仪，所述厌氧池进水参数监测仪、缺氧池水体参数监测仪、好氧池出水参数监测仪和内循环监测仪均连接PLC智能控制柜，所述PLC智能控制柜内承载BP神经网络模型。
[0005]所述碳源投加装置包括碳源储存罐，所述碳源储存罐连接软管泵，所述软管泵连接与PLC智能控制柜连接的软管泵智能控制阀，所述软管泵智能控制阀与碳源储存罐连接。
[0006]所述碳源储存罐上设置高液位监测器和低液位监测器，所述碳源储存罐上设置与高液位监测器和低液位监测器连接的报警装置。
[0007]一种基于BP神经网络的AAO外加碳源智慧投加方法，包括以下步骤：
[0008]S1、将污水通入AAO工艺装置；
[0009]S2、厌氧池进水参数监测仪监测的厌氧池前进水的BOD5、氨氮、总氮实时数据，缺氧池水体参数监测仪监测的缺氧池内硝酸氮、温度、溶解氧、PH、碳源有机物实时数据，好氧
池出水参数监测仪监测的好氧池后出水的BOD5、氨氮、总氮实时数据，内循环监测仪监测的内循环硝化液回流量实时数据接入PLC智能控制柜；
[0010]S3、PLC智能控制柜调动BP神经网络模型搭建，运算得到外加碳源精准投加量；
[0011]S4、外加碳源精准投加量通过PLC智能控制柜发出指令输出到软管泵智能控制阀，软管泵智能控制阀根据PLC智能控制柜指令控制软管泵运行或者暂停，精准控制外加碳源投加量；
[0012]S5、当碳源储存罐的碳源量下降到低液位监测器时，报警装置报警，PLC智能控制柜接受报警装置报警输出给用户，向碳源储存罐里补加碳源，补加过程中，达到高液位监测器时，报警装置报警，PLC智能控制柜接受报警装置报警输出给用户，停止向碳源储存罐里补加碳源；
[0013]S3中BP神经网络模型搭建包括以下步骤：
[0014]S3
‑
1、选取厌氧池进水参数监测仪监测的厌氧池前进水的BOD5、氨氮、总氮实时数据，缺氧池水体参数监测仪监测的缺氧池内硝酸氮、温度、溶解氧、PH、碳源有机物实时数据，好氧池出水参数监测仪监测的好氧池后出水的BOD5、氨氮、总氮实时数据，内循环监测仪监测的内循环硝化液回流量实时数据为输入参数，外加碳源投加量为输出参数；
[0015]S3
‑
2、选取至少100组输入输出参数数据，其中一半数据用于模型训练，另外一半数据用于模型验证；
[0016]S3
‑
3、进行数据预处理；
[0017]S3
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4、BP神经网络模型采用3层BP神经网络，其中输入层神经元数为12个，隐含层神经元数为15个，隐含层神经元数为1个；
[0018]S3
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5、输入层、隐含层、隐含层之间通过节点连接，由激活函数完成输入到输出的非线性映射，激活函数选取S型函数，将100组训练参数数据输入构建好的模型，训练优化模型；
[0019]S3
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6、模型验证，将100组证数据输入训练好的网络模型，比较外加碳源量的网络预测结果与实际投加量的误差，误差小于3％，模型构建成功；
[0020]其中，S3
‑
3中利用归一法将数据控制在[0,1]的区间内，归一法公式：
[0021][0022]其中表示归一化后的数据，x
i
表示输入输出数据的实际值，x
max
表示实际输入输出数据变化范围内的max值,x
min
表示相应的min值。
[0023]对比现有技术，本专利技术的有益效果在于：
[0024]系统通过厌氧池进水参数监测仪、缺氧池水体参数监测仪、好氧池出水参数监测仪监测、内循环监测仪反映污水处理工艺中外加碳源量、进水条件、反硝化池状态和出水总氮之间存在的复杂非线性关系，通过BP神经网络系统模型运算可得到外加碳源精准投加量，实现快速、精准的碳源投加，避免造成容易造成TN超标，节约成本。
附图说明
[0025]附图1是基于BP神经网络的AAO碳源智慧投加系统的系统图；
[0026]附图2是碳源投加装置图；
[0027]附图3是BP神经网络模型示意图。
[0028]附图中所示标号：
[0029]1、PLC智能控制柜；2、碳源储存罐；3、高液位监测器；4、报警装置；5、低液位监测器；6、软管泵；7、软管泵智能控制阀；8、缺氧池水体参数监测仪；9、内循环管道；10、内循环监测仪；11、厌氧池进水参数监测仪；12、好氧池出水参数监测仪；13、厌氧池；14、缺氧池；15、好氧池。
具体实施方式
[0030]下面结合具体实施例，进一步阐述本专利技术。应理解，这些实施例仅用于说明本专利技术而不用于限制本专利技术的范围。此外应理解，在阅读了本专利技术讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本专利技术作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所限定的范围。
[0031]一种基于BP神经网络的AAO外加碳源智慧投加系统，包括AAO本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于BP神经网络的AAO外加碳源智慧投加系统，包括AAO工艺装置，所述AAO工艺装置包括通过管道依次连接的厌氧池(13)、缺氧池(14)和好氧池(15)，其特征在于：还包括PLC智能控制柜(1)，所述PLC智能控制柜(1)连接碳源投加装置，所述碳源投加装置与缺氧池(14)连接，所述厌氧池(13)前端连接厌氧池进水参数监测仪(11)，所述缺氧池(14)上连接缺氧池水体参数监测仪(8)，所述好氧池(15)后端连接好氧池出水参数监测仪(12)，连接所述厌氧池(13)和缺氧池(14)的管道上设置与好氧池(15)末端连接的内循环管道(9)，所述内循环管道(9)上设置内循环监测仪(10)，所述厌氧池进水参数监测仪(11)、缺氧池水体参数监测仪(8)、好氧池出水参数监测仪(12)和内循环监测仪(10)均连接PLC智能控制柜(1)，所述PLC智能控制柜(1)内承载BP神经网络模型。2.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络的AAO外加碳源智慧投加系统，其特征在于：所述碳源投加装置包括碳源储存罐(2)，所述碳源储存罐(2)连接软管泵(6)，所述软管泵(6)连接与PLC智能控制柜(1)连接的软管泵智能控制阀(7)，所述软管泵智能控制阀(7)与碳源储存罐(2)连接。3.根据权利要求2所述的一种基于BP神经网络的AAO外加碳源智慧投加系统，其特征在于：所述碳源储存罐(2)上设置高液位监测器(3)和低液位监测器(5)，所述碳源储存罐(2)上设置与高液位监测器(3)和低液位监测器(5)连接的报警装置(4)。4.一种基于BP神经网络的AAO外加碳源智慧投加方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将污水通入AAO工艺装置；S2、厌氧池进水参数监测仪(11)监测的厌氧池(13)前进水的BOD5、氨氮、总氮实时数据，缺氧池水体参数监测仪(8)监测的缺氧池(14)内硝酸氮、温度、溶解氧、PH、碳源有机物实时数据，好氧池出水参数监测仪(12)监测的好氧池(15)后出水的BOD5、氨氮、总氮实时数据，内循环监测仪(10)器监测的内循环硝化液回流量实时数据接入PLC智能控制柜(1)；S3、PLC智能控制柜(1)调动BP神经网络模型搭建，运算得到外加碳源精准投加量；S4、外加碳源精准投加量通过PLC智能控制柜(1)发出指令输出到软管泵智能控制阀(7)，软管泵智能控制阀(7)根据PLC智能控制柜(1)指令控制...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘汝鹏，朱炜臣，王国秀，孙翠珍，金岩，
申请(专利权)人：山东建筑大学，
类型：发明
国别省市：
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