一种A2O生物池工艺智能控制方法技术

本发明专利技术公开了一种A2O生物池工艺智能控制方法。本发明专利技术包括以下步骤：设定建模所需输入参数；建立A2O生物池的ASM2D模型；建立二沉池的ASM3数学模型；建立二沉池的沉淀过程数学模型；以上模型采用C语言编写，并转化为软件可调用的用于模拟A2O工艺的S函数；对以上模型进行稳态模拟，校正各模型参数，模拟调整出水水质；进行深度学习自适应控制和自适应校正，筛选目标控制参数；输出模型模拟之后的最佳控制参数；最佳控制参数输出到PLC控制平台，对工艺进行控制。本发明专利技术可以为污水处理厂智能化控制系统改造及优化提供技术指导，实现更高的污水处理效率，降低污水处理厂的运行能耗，节约运行成本。成本。成本。

【技术实现步骤摘要】
一种A2O生物池工艺智能控制方法


[0001]本专利技术属于污水处理
，具体涉及一种A2O生物池工艺智能控制方法。

技术介绍

[0002]目前在污水处理行业中，科技手段发展的智慧水务、成熟的工艺以及暴露的问题，使得污水处理过程中的优化控制技术成为了亟需解决的问题。活性污泥法所衍生出的水处理工艺成熟稳定，处理效果良好；但其在工艺设计和运行维护等方面仍然采用经验法或半经验法。因此，目前大多数污水处理厂在设计和运维方面缺乏科学的管理和控制，导致投资、运行的成本的增加。
[0003]A2O(Anaerobic
‑
Anoxic
‑
Oxic)工艺，即厌氧
‑
缺氧
‑
好氧工艺，是一种常用的二级污水处理工艺，并被广泛应用于城市污水处理厂。A2O工艺采用活性污泥法，具有良好的脱氮除磷效果，可用于城市污水处理厂中的二级污水处理或三级污水处理。ASM2D数学模型自研发以来不断被应用于污水处理中的仿真与控制实验，给污水处理厂的工艺设计和运行维护过程中出现的问题提供了科学的解决办法。将污水处理中的仿真与控制进行耦合，并引入智能控制的概念，从而形成一种智能工艺控制方法。在实际运行中，采用这种智能工艺控制方法并结合利用精密的在线检测仪器，从而实现对污水处理厂工艺过程的仿真模拟。该方法不仅可以提前预测尚未发生的工况，根据该工况提前计算出控制信号，由此调整模型的运行，从而实现真正意义上的前馈控制；而且该方法还能够结合深度学习分析虚拟运行结果，对目标值进行筛选和优化，获得最优值。
[0004]综上，A2O生物池工艺智能控制方法可以提高污水处理系统的智能控制水平，为其他污水处理厂的升级改造提供了技术参考。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种A2O生物池工艺智能控制方法。该方法通过软件实现，其所述特征和步骤如下：
[0006]步骤1，设定输入参数；
[0007]步骤2，建立模型：
[0008]1)根据ASM2D数学模型、物料平衡方程原则和物质数量模型的建模原则建立A2O生物池工艺模型；
[0009]2)根据ASM3数学模型和物质数量模型的建模原则建立二沉池的ASM3数学模型；
[0010]3)根据分布参数建模方法和子空间物质能量传递守恒原则建立二沉池的沉淀过程数学模型；
[0011]步骤3，以上模型采用C语言编写，并转化为软件可调用的用于模拟A2O生物池工艺的S函数。
[0012]步骤4，对模型进行稳态模拟，校正模型参数，调整污泥回流比、混合液内回流比以及DO浓度三个工艺运行参数的出水水质，并进行深度学习自适应控制和自适应校正，筛选
目标控制参数；
[0013]步骤5，输出模型模拟之后的最佳控制参数；
[0014]步骤6，最佳控制参数输出到PLC控制平台，对工艺进行控制。
[0015]优选地，步骤1所述的输入参数包括生物池进水流量q0、污泥回流量混合液内回流量排泥量q
w
、构筑物体积和生物池进水组分浓度；其中生物池进水组分浓度包括化学需氧量COD
Cr
、五日生化需氧量BOD5、悬浮物SS、总氮TN、总磷TP、氨氮NH3‑
N等。
[0016]优选地，步骤2所述的物料平衡方程的原则为：
[0017]进入量
‑
排出量+反应量＝积累量
[0018]物质数量模型的建模原则为：
[0019][0020]式中：V为反应器体积，单位为m3；ρ
j
为组分j的质量浓度，单位为g/m3；q
V,in
为流入流量，单位为m3/d；q
V,out
为流出流量，单位为m3/d；r
j,n
为组分j在第n个反应中浓度的变化速率。
[0021]优选地，1)所述的A2O生物池工艺模型包含厌氧池工艺模型、缺氧池工艺模型和好氧池工艺模型；所述的厌氧池工艺模型包含以下微分方程：
[0022][0023][0024][0025][0026][0027][0028][0029][0030][0031][0032][0033][0034][0035][0036]所述的缺氧池工艺模型包含以下微分方程：
[0037][0038][0039][0040][0041][0042][0043][0044][0045][0046][0047][0048][0049][0050]所述的好氧池工艺模型包含以下微分方程：
[0051][0052][0053][0054][0055][0056][0057][0058][0059][0060][0061][0062][0063][0064]上述公式2
‑
40中，q0为生物池进水流量，为污泥回流量，为混合液回流量，q
w
为二沉池排泥量，q1为厌氧池出水量，q2为缺氧池出水量，q3为好氧池出水量；其中V1表示厌氧池体积，V2表示缺氧池体积，V3表示好氧池体积；t为反应时间，K
La
为溶解氧传质系数；S
F
、S
A
、均为溶解性组分，它们分别表示溶解氧、可发酵的易生物降解有机物、发酵产物、铵态氮和氨氮、硝酸盐氮与亚硝酸盐氮、溶解性无机磷；X
I
、X
S
、X
H
、X
PAO
、X
PP
、X
PHA
、X
AUT
均为颗粒性组分，它们分别表示惰性颗粒性有机物质、慢速可降解基质、异养菌、聚磷菌PAO、聚磷酸盐、聚磷菌的细胞内贮存物、硝化菌；ρ1至ρ
19
表示ASM2D模型中的过程反应速率；
公式2
‑
40中S
F
、S
A
、X
I
、X
S
、X
H
、X
PAO
、X
PP
、X
PHA
的下标逗号后的0表示生物池，下标逗号的1、2、3、4分别表示厌氧池、缺氧池、好氧池和二沉池；ρ1至ρ
19
过程速率采用IWA颁布的系数表。
[0065]优选地，在使用A2O生物池工艺模型时，还包括模型限制条件，对ASM2D较主要的限制是：该模型只对城市污水有效；它不能模拟有S
A
溢流至曝气池的过程；pH值应接近于中性(6.8
‑
7.5)；温度应在10
‑
25℃之间；另外，不推荐模型在上述范围之外的应用。
[0066]优选地，二沉池内主要发生内源呼吸反应，而ASM3数学模型是基于更为先进的內源呼吸理论，因此二沉池的生化反应模型采用了ASM3数学模型。根据权利要求1所述的A2O生物池工艺智能控制方法，2)所述的二沉池ASM3的数学模型包含以下微分方程：
[0067][本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种A2O生物池工艺智能控制方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1，设定输入参数；步骤2，建立模型：1)根据ASM2D数学模型、物料平衡方程原则和物质数量模型的建模原则建立A2O生物池工艺模型；2)根据ASM3数学模型和物质数量模型的建模原则建立二沉池的ASM3数学模型；3)根据分布参数建模方法和子空间物质能量传递守恒原则建立二沉池的沉淀过程数学模型；步骤3，以上模型采用C语言编写，并转化为软件可调用的用于模拟A2O生物池工艺的S函数；步骤4，对模型进行稳态模拟，校正模型参数，调整污泥回流比、混合液内回流比以及DO浓度三个工艺运行参数的出水水质，并进行深度学习自适应控制和自适应校正，筛选目标控制参数；步骤5，输出模型模拟之后最佳控制参数；步骤6，最佳控制参数输出到PLC控制平台，对工艺进行控制。2.根据权利要求1所述的A2O生物池工艺智能控制方法，其特征在于，步骤1所述的输入参数包括生物池进水流量q0、污泥回流量混合液内回流量排泥量q
w
、构筑物体积和生物池进水组分浓度；其中生物池进水组分浓度包括化学需氧量COD
Cr
、五日生化需氧量BOD5、悬浮物SS、总氮TN、总磷TP、氨氮NH3‑
N。3.根据权利要求1所述的A2O生物池工艺智能控制方法，其特征在于，步骤2所述的物料平衡方程的原则为：进入量
‑
排出量+反应量＝积累量物质数量模型的建模原则为：式中：V为反应器体积，单位为m3；ρ
j
为组分j的质量浓度，单位为g/m3；q
V，in
为流入流量，单位为m3/d；q
V，out
为流出流量，单位为m3/d；r
j，n
为组分j在第n个反应中浓度的变化速率。4.根据权利要求1所述的A2O生物池工艺智能控制方法，其特征在于，步骤2所述的A2O生物池工艺模型包含厌氧池工艺模型、缺氧池工艺模型和好氧池工艺模型；所述的厌氧池工艺模型包含以下微分方程：艺模型包含以下微分方程：艺模型包含以下微分方程：艺模型包含以下微分方程：艺模型包含以下微分方程：
所述的缺氧池工艺模型包含以下微分方程：所述的缺氧池工艺模型包含以下微分方程：所述的缺氧池工艺模型包含以下微分方程：所述的缺氧池工艺模型包含以下微分方程：所述的缺氧池工艺模型包含以下微分方程：所述的缺氧池工艺模型包含以下微分方程：所述的缺氧池工艺模型包含以下微分方程：所述的缺氧池工艺模型包含以下微分方程：所述的缺氧池工艺模型包含以下微分方程：
所述的好氧池工艺模型包含以下微分方程：所述的好氧池工艺模型包含以下微分方程：所述的好氧池工艺模型包含以下微分方程：所述的好氧池工艺模型包含以下微分方程：所述的好氧池工艺模型包含以下微分方程：所述的好氧池工艺模型包含以下微分方程：所述的好氧池工艺模型包含以下微分方程：所述的好氧池工艺模型包含以下微分方程：所述的好氧池工艺模型包含以下微分方程：所述的好氧池工艺模型包含以下微分方程：所述的好氧池工艺模型包含以下微分方程：所述的好氧池工艺模型包含以下微分方程：上述公式2
‑
40中，q0为生物池进水流量，为污泥回流量，为混合液回流量，q
w
为二沉池排泥量，q1为厌氧池出水量，q2为缺氧池出水量，q3为好氧池出水量；其中
V1表示厌氧池体积，V2表示缺氧池体积，V3表示好氧池体积；t为反应时间，K
La
为溶解氧传质系数；均为溶解性组分，它们分别表示溶解氧、可发酵的易生物降解有机物、发酵产物、铵态氮和氨氮、硝酸盐氮与亚硝酸盐氮、溶解性无机磷；X
I
、X
S
、X
H
、X
PAO
、X
PP
、X
PHA
、X
AUT
均为颗粒性组分，它们分别表示惰性颗粒性有机物质、慢速可降解基质、异养菌、聚磷菌PAO、聚磷酸盐、聚磷...

【专利技术属性】
技术研发人员：施宇震，郭保秀，关清卿，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：