结合离线模拟数据的在线污水水质预警方法技术

本发明专利技术涉及智慧水务管理服务技术技术领域，尤其涉及结合离线模拟数据的在线污水水质预警方法，其包括获取指定污水厂的水质信息以及水处理设备的运行属性；将获取的水质信息数据以及运行属性执行写入ASM类模型，生成离线模型，并对该离线模型执行校准；利用离线模型依次模拟多种情景，获取模拟结论信息；将离线模型写入智慧水务平台，生成在线模型；对在线模型进行模拟调试，优化为具有预测功能的在线模型；将离线模型的模拟结论信息写入数据平台，同步调用在线模型计算后，触发综合性污水预警，本公开通过采用离线模拟数据结合在线实时监测信息，形成在线模型，实现准确预警污水水质情况。水质情况。水质情况。

【技术实现步骤摘要】
结合离线模拟数据的在线污水水质预警方法


[0001]本专利技术涉及智慧水务管理服务
，尤其涉及结合离线模拟数据的在线污水水质预警方法。

技术介绍

[0002]本部分中的陈述仅提供与本公开有关的背景信息并且不构成现有技术。
[0003]对于污水生化处理工艺，在90年代初，从加拿大高校开始出现商业化机理模型的推广与应用，但是，机理模型的应用主要为离线建模分析的方式，原因整体来讲为国外对于将模型搬到“线上”运行的需求不高。然而在国内污水处理厂中相关的运行技术人员由于缺少相应的丰富的职业性训练，同时又因为行业中专业的建模人才较为紧缺，商业化建模工具在市场中不具有良好的应用，但是随着智慧水务的发展，我国独辟蹊径大力发展污水处理厂信息化与数据化平台建设，将模型嵌入数字系统平台，形成在线模型，依据模型的定量化分析，协助污水厂的技术人员及管理者更好地指导污水厂的实际运行，但是相关技术人员在实际作业中发现目前的在线模型的尝试并不能保证模型在线预测的准确性的能力。
[0004]基于此，本领域技术人员亟需提供一种可以进行准确预测的污水水质的在线预测或者预警的方法。

技术实现思路

[0005]专利技术人通过研究发现：目前国内的污水水质的研究和分析，大多依靠实际的过往经验进行，甚至是一些预测预警的作业时，也是简单依靠人为经验进行，这样就潜在预测不准确的风险，不同的技术人员的经验、水平等还是具有差异化的，同时国外的相关技术思路已经较为清楚，因此如果有效结合国外的处理思路，同步适应国内的污水现状，必定可以提供一种进行准确预警污水水质动态信息的方法。
[0006]本公开的目的在于提供结合离线模拟数据的在线污水水质预警方法，来解决现有技术无法提供一种污水水质准确性预警方法的技术问题。
[0007]据本公开的一个方面，结合离线模拟数据的在线污水水质预警方法，包括如下步骤：
[0008]步骤1.获取指定污水厂的水质信息以及水处理设备的运行属性；
[0009]步骤2.将获取的水质信息数据以及运行属性执行写入ASM类模型，生成离线模型，并对该离线模型执行校准；
[0010]步骤3.利用离线模型依次模拟多种情景，获取模拟结论信息，其中多种情景获取的模拟结论信息至少包括在以下情形下污水处理厂的出水水质情况：平均进水水量与平均污染荷载、不同的污泥和混合液回流、不同的污泥停留时间、不同的溶解氧设定值、峰值水量、暴雨情况、高峰荷载、低温情况、设备维护以及部分廊道停运检修一种或者几种情况，进而量化以上因素在污水处理厂对于出水水质的影响；
[0011]步骤4.将离线模型写入智慧水务平台，生成在线模型，进而对在线模型进行模拟
调试，优化为具有预测功能的在线模型；
[0012]步骤5.将离线模型的模拟结论信息写入数据平台，同步调用在线模型计算后，触发综合性污水预警；
[0013]步骤6.执行至少一遍步骤1至步骤5。
[0014]专利技术人经过长期实际工作后得到的方法，其中将离线模型与在线水务平台结合，实现对于动态污水水质的监控，填补了国内污水预警
中的在线与离线结合预警技术的空白。
[0015]在本公开的一些实施例中，所述步骤1具体包括：所述水质信息至少包括进水与出水的化学需氧量浓度、氨氮浓度、总磷浓度、悬浮颗粒固体浓度；所述水处理设备的运行属性至少包括设备极限运行功率，设备运行极限转速。
[0016]在本公开的一些实施例中，所述水质信息以及所述水处理设备的运行属性获取途径至少包括工艺图纸、实验分析、现场调研、历史数据以及补充实验的数据结果。
[0017]在本公开的一些实施例中，所述步骤2具体包括：所述ASM模型包括国际水协发布的公开ASM类模型或者购买的商业模型；离线模型校准包括如下步骤：首先完成进水水质特征确定、接着完成动力学参数确定，最后完成污泥性状确定，其中当离线模型使用历史输入数据时，计算的结果与历史出水数据一致。
[0018]在本公开的一些实施例中，所述步骤4具体包括：将智慧水务平台中自动收集获得的实时在线监测数据进行整理，整理后的数据写入数据库中，供在线模型调用；同时将技术人员手动上传到智慧水务平台的人工记录数据及实验室化验分析数据进行分类和整理，进而将上述人工记录数据及实验室化验分析数据按照进水数据和运行数据整合到平台的在线模型中，生成根据平台数据更新频率进行计算的对于工艺运行状态和出水水质具有预测功能的在线模型；
[0019]其中整理的数据至少包括去除不合理数据后求得小时内的平均值。
[0020]在本公开的一些实施例中，所述数据整理过程为将模拟数据结论与实时监测或定时监测的状态参数进行结合，对比分析数值之间的差异，进而得到对比后的结论数据，所述结论数据即为整理后数据。
[0021]在本公开的一些实施例中，所述状态参数至少包括生化反应器状态参数混合液挥发性悬浮固体浓度、溶解于水中的氧浓度、二沉池状态参数表面溢流率、固态荷载率以及底流污泥浓度。
[0022]在本公开的一些实施例中，所述步骤5具体包括将模拟结论信息中的污水处理厂可以处理的最大水量与荷载、不同情景下的限制性因素、不同情景下造成出水超标的关键性因素、污水处理厂的核心控制要素以及污水处理厂遭遇不同的极端情况时可能的应对措施中的一种或者几种写入在线模型，同步调用在线模型计算后，在线模型会实时根据出水水质指标升高的程度、指标升高的发生时长以及状态参数的对比结论数据来综合判定超标风险，当数值达到预警阈值时，触发污水预警。
[0023]在本公开的一些实施例中，所述在线模型的预警类型包括模型有效性预警、模型预测预警、高风险情景预警以及运行监测预警。
[0024]本公开与目前公开的技术相比，具有如下的优点和有益效果：本公开通过采用离线模拟数据结合在线实时监测信息，形成在线模型，实现准确预测污水水质情况，同时可以
解决依托人工经验预警结论信息的不确定性，将国内污水水质信息预警的准确度进行实质性提高。
附图说明
[0025]图1是本专利技术的预警方法的流程示意图。
[0026][0027]本专利技术的附图1中的箭头仅表示方法处理步骤之间的衔接，不具体指代程序流程的处理逻辑。
具体实施方式
[0028]请参考说明附图1，本实施例提供了结合离线模拟数据的在线污水水质预警方法，该结合离线模拟数据的在线污水水质预警方法已经处于实际使用阶段，专利技术人已经根据相关公开数据和本公开的方法进行了实际污水厂污水水质预警测试，并且取得了较好的效果。
[0029]之后参考附图来更全面地描述本专利技术，在附图中示出了本专利技术的说明性实施例。但是，本专利技术还以许多不同的形式体现并且不应当理解为限制于这里叙述的实施例。相反，这些实施例被提供以便本公开充分和完整，并且将本专利技术的范围完全传递给本领域技术人员。
[0030]还将理解的是，尽管术语第一、第二等可以在这里用来描述各种元件，但这些元件不应当被这些术语限制。这些术语只用来区别一个元件与另一个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.结合离线模拟数据的在线污水水质预警方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.获取指定污水厂的水质信息以及水处理设备的运行属性；步骤2.将获取的水质信息数据以及运行属性执行写入ASM类模型，生成离线模型，并对该离线模型执行校准；步骤3.利用离线模型依次模拟多种情景，获取模拟结论信息，其中多种情景获取的模拟结论信息至少包括在以下情形下污水处理厂的出水水质情况：平均进水水量与平均污染荷载、不同的污泥和混合液回流、不同的污泥停留时间、不同的溶解氧设定值、峰值水量、暴雨情况、高峰荷载、低温情况、设备维护以及部分廊道停运检修一种或者几种情况，进而量化以上因素在污水处理厂对于出水水质的影响；步骤4.将离线模型写入智慧水务平台，生成在线模型，进而对在线模型进行模拟调试，优化为具有预测功能的在线模型；步骤5.将离线模型的模拟结论信息写入数据平台，同步调用在线模型计算后，触发综合性污水预警；步骤6.执行至少一遍步骤1至步骤5。2.根据权利要求1所述的预警方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：所述水质信息至少包括进水与出水的化学需氧量浓度、氨氮浓度、总磷浓度、悬浮颗粒固体浓度；所述水处理设备的运行属性至少包括设备极限运行功率，设备运行极限转速。3.根据权利要求2所述的预警方法，其特征在于，所述水质信息以及所述水处理设备的运行属性获取途径至少包括工艺图纸、实验分析、现场调研、历史数据以及补充实验的数据结果。4.根据权利要求1所述的预警方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：所述ASM模型包括国际水协发布的公开ASM类模型或者购买的商业模型；离线模型校准包括如下步骤：首先完成进水水质特征确定、接着完成动力学参数确定，最后完成污泥性状确定，其中当离线模型使用历史输入数据时，计算的结果与历...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜惟玮，李世民，邓巧斯，
申请(专利权)人：四川文韬工程技术有限公司，
类型：发明
国别省市：