【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及废水处理监测的，尤其涉及一种废水监测方法和系统。
技术介绍
1、在工业生产环保领域，废水监测是重要的环境保护措施之一。准确、及时地监测废水的成分和浓度对于确保水质安全和污染防治至关重要。然而，目前的废水监测方法存在诸多不足之处，这些不足在很大程度上限制了环保效率和效果。
2、首先，现有的废水监测方法多依赖于传统的化学分析技术，如气相色谱、高效液相色谱等。这些方法虽然准确度高，但操作过程繁琐、耗时长，且需要专业的技术人员进行操作，这在一定程度上限制了监测的实时性和普及性。其次，传统监测方法在设备和维护成本上较高。高精度的分析仪器成本昂贵，且需要定期维护和校准，这增加了长期监控的经济负担。此外，这些设备通常体积庞大，不适合在偏远或资源有限的地区进行部署，限制了其应用范围。再者，现有技术在数据处理和分析方面也存在不足。虽然可以通过仪器获得大量数据，但缺乏高效的数据处理和分析工具来实时解读这些数据，尤其是在面对复杂的水质组成时，传统方法往往难以快速准确地提供污染物种类和浓度的全面信息。最后，环境因素对传统废水监测方法的影响较大。例如，水样中的悬浮颗粒、生物污染、温度和ph值的波动等因素都可能影响监测结果的准确性，这使得在变化多端的现场环境中获取可靠数据成为一大挑战。
3、综上所述，现有废水监测技术虽然在一定程度上能够满足环保需求，但在实时性、成本、数据处理及环境适应性等方面仍存在显著不足，迫切需要更先进、高效、低成本且能适应复杂环境的新型监测技术来应对废水处理的监测任务。
1、有鉴于此，本专利技术提供一种废水监测方法和系统，目的在于(1)提高监测的准确性和实时性：通过综合考虑水流动力学和污染物扩散动力学建立的污水池污染模型，能够更准确地反映污水池内污染物的实际分布和浓度变化。这种方法比传统的依赖定期采样和实验室分析的监测方式更能实时反映污水池的污染状况。(2)优化采样策略，降低运维成本：根据污水池结构参数和污染模型确定的关键取样点位置和深度以及取样频率，使得采样更加有针对性和科学。这不仅提高了采样的效率，还降低了采样成本，尤其是在人力和物力资源有限的情况下尤为重要。(3)增强污水处理的适应性和灵活性：通过实时监测和污染模型的预测，本专利技术能够根据污水池的实际情况灵活调整处理策略。(4)支持数据驱动的决策制定：本专利技术中的数据录入和模型分析为污水处理和环境管理提供了强有力的数据支持。这些数据不仅可以用于日常的污水处理操作，还可以为长期的环境规划和政策制定提供科学依据。为实现上述目的，本专利技术提供的一种废水监测方法，包括以下步骤：
2、步骤s1：获取初期污水池结构参数、污染物类型信息及污水池水流信息；
3、步骤s2：根据水流动力学和污染物扩散动力学特征，建立污水池污染模型；
4、步骤s3：根据污水池结构参数确定取样点位置、深度；
5、步骤s4：根据水流流量、污染物浓度变化以及所述步骤s2建立的污水池污染模型确定取样频率；
6、步骤s5：根据所述步骤s2、s3、s4确定的取样方案进行取样，检测样品并录入检测数据。
7、作为本专利技术的进一步改进方法：
8、可选的，所述步骤s1中获取初期污水池结构参数、污染物类型信息及污水池水流信息，包括：
9、污水池结构参数，包括：形状为长方形，长度l，宽度w，最大深度h_max；
10、污水池污染物类型，包括：生物需氧量bod、化学需氧量cod、固体性悬浮物质ss、总氮tn、总磷tp；
11、污水池水流量q；
12、以及水位实时h(t)。
13、可选的，所述步骤s2中建立污水池污染模型，包括污染物浓度变化模型和污染物浓度预测模型；其中污染物浓度变化模型为：
14、
15、其中，t为参考时间；为求偏导的符号；i为污染物类型指代，为生物需氧量bod、化学需氧量cod、固体性悬浮物质ss、总氮tn、总磷tp之一，ci为第i种污染物流出污水池中的浓度，ci,in为第i种污染物进入污水池中时的浓度；qin，qout分别为流入、流出污水池流量；
16、v(t)为池的体积，随水位变化：v(t)＝l*w*h(t)；
17、di为扩散项，表示第i种污染物在污水池中的空间扩散；为拉普拉斯算子，表示空间扩散作用，算式为：
18、
19、其中，x、y、z为空间轴向；
20、ri为第i种污染物的去除率；考虑生化反应、温度，ph值，污染物浓度等，算式为：
21、
22、其中，ksi为半饱和常数，表示第i种特定污染物在该浓度下生物降解速率是最大速率的一半；x为微生物浓度；ph为污水池当前酸碱度；t为污水池当前温度；
23、k(t)为在温度t下的微生物反应速率常数，算式为：
24、
25、其中，kref为在参考温度tref下的微生物反应速率常数，e为反应活化能，r为气体常数，取r＝8.314；e为自然常数；tref为污水池参考温度，设为标准温度，以卡尔文为单位；
26、fph(ph)为ph值对污染物去除率ri的影响函数，算式为：
27、
28、其中，phopt为微生物活性的最佳ph值；σ为标准偏差，用于控制ph影响函数的宽度，取σ＝1；
29、其中污染物浓度预测模型为：
30、其中，tpre为预测时间，t0为上一次监测时间，ci(tpre)，ci(t0)分别指预测时间和上一次监测时间的污染物浓度；为t0到tpre区间范围内污染物浓度变化速度；
31、由于无法实时计算得到各种污染物浓度变化速度，因而近似取
32、可选的，所述步骤s3中确定取样点位置包括污水池入水口处、出水口处、污水池中心；深度选择根据水位确定，当水位h(t)≤1m时，取水体表层和最底层；当水位h(t)＞1m时，取水体表层，最底层和水下距离水体表层处，以覆盖不同深度的污染物分布。
33、可选的，所述步骤s4中确定取样频率f的方法为：
34、
35、其中，max{·}为取各污染物浓度随时间变化的最大值；kf为频率调节因子，取kf＝15；fbase为采样基准频率，取fbase＝4次/天；为前一天各污染物浓度随时间变化的最大值；q为污水池流量，qref为污水池参考流量，取立方米/秒。
36、可选的，所述步骤s5中取样，检测样品并录入检测数据，具体取样方法为使用自动采样器或手动取样，采样器能够调整的特定深度并且采样同时记录环境参数，包括时间，温度，ph值，微生物浓度；取样样品应冷藏并迅速送往实验室检测，将测试数据录入数据库，以指导后一天模型的预测。
37、本专利技术还提供了一种废水监测系统，包括：
38、采样器：用于采集污水池各个污染物样品，包括：
39、采样模块：用于在所述取样位置对污本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种废水监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的废水监测方法，其特征在于，所述步骤S1中获取初期污水池结构参数、污染物类型信息及污水池水流信息，包括：
3.如权利要求1所述的废水监测方法，其特征在于，所述步骤S2中建立污水池污染模型，包括污染物浓度变化模型和污染物浓度预测模型；所述污染物浓度变化模型为：
4.如权利要求3所述的废水监测方法，其特征在于，所述第i种污染物的去除率Ri的计算方法为：
5.如权利要求4所述的废水监测方法，其特征在于，所述在温度T下的微生物反应速率常数k(T)的计算方法为：
6.如权利要求4所述的废水监测方法，其特征在于，所述pH值对污染物去除率Ri的影响函数fpH(pH)的计算方法为：
7.如权利要求1所述的废水监测方法，其特征在于，所述步骤S3中确定取样点位置包括污水池入水口处、出水口处、污水池中心；深度选择根据水位确定，当水位H(t)≤1m时，取水体表层和最底层；当水位H(t)＞1m时，取水体表层，最底层和水下距离水体表层处。
8.如权利要求1
9.如权利要求1所述的废水监测方法，其特征在于，所述步骤S5中取样，检测样品并录入检测数据，具体取样方法为使用自动采样器或手动取样，采样器能够调整的特定深度并且采样同时记录环境参数，包括时间，温度，pH值，微生物浓度；取样样品应冷藏并迅速送往实验室检测，将测试数据录入数据库。
10.一种废水监测系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种废水监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的废水监测方法，其特征在于，所述步骤s1中获取初期污水池结构参数、污染物类型信息及污水池水流信息，包括：
3.如权利要求1所述的废水监测方法，其特征在于，所述步骤s2中建立污水池污染模型，包括污染物浓度变化模型和污染物浓度预测模型；所述污染物浓度变化模型为：
4.如权利要求3所述的废水监测方法，其特征在于，所述第i种污染物的去除率ri的计算方法为：
5.如权利要求4所述的废水监测方法，其特征在于，所述在温度t下的微生物反应速率常数k(t)的计算方法为：
6.如权利要求4所述的废水监测方法，其特征在于，所述ph值对污染物去除率ri的影响函数fph(ph)的计算方法为：
【专利技术属性】
技术研发人员：陈外荣，陈细云，楚柏生，黄晶晶，
申请(专利权)人：永兴长隆环保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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