【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及污水处理，尤其涉及一种污水中污泥沉降预警模型的构建方法。
技术介绍
1、利用微生物转化废水中污染物主要是有机物的方法，称之为废水的生物处理。活性污泥法属于废水的生物化学处理方法。活性污泥是由细菌、真菌、原生动物和后生动物等不同种属的微生物组成的。活性污泥法是废水处理过程中应用最广泛的一种方法，在活性污泥法运行中，污泥沉降比是需要测定的主要项目。
2、在污水处理过程中，污泥沉降比(sv)和污泥沉降速率(sr)是非常关键的指标。污泥沉降比(sv)是指曝气池混合液在1000ml量筒中静止沉降30min后，沉降污泥与原混合液的体积比，以ml/l为单位；污泥沉降速率(sr)指的是污泥沉降比(sv)变化速率，以％/min为单位。二者在生产运行管理是非常重要的依据，以此来判断污泥状态、当前处理是否合理、处理效果是否达标、效率是否符合规定，对污水处理的稳定运行有很大的影响。污泥的沉降性能决定着后段污泥分离设备例如沉淀池的工作，出水质量和污泥利用率。具体来说，污泥沉降比高于正常值(污泥沉降速率低于正常值)，污泥沉降性能变差，上清液ss偏高，二沉池出水量降低，水质超标，为后续处理工序和达标排放带来较大困难。
3、现有技术中，对污泥沉降比和污泥沉降速率测量忽视了污泥沉降比(sv)、污泥沉降速率(sr)变化趋势或者仅仅凭经验大致预测，因而不能提供污泥沉降比(sv)或污泥沉降速率(sr)在合理范围内变化的参考值或者预测的准确性较差，因而对沉降比变化后对后续水处理工艺影响难以提供合理的预警。因而为了保证二沉池出水量和出
技术实现思路
1、鉴于上述的分析，本专利技术旨在提供一种污水中污泥沉降预警模型的构建方法，用以解决现有的技术问题中的污泥沉降性能变化难以对后续水处理工艺提供预警和经验设定污泥沉降预警值准确性较差的问题。
2、本专利技术的目的主要是通过以下技术方案实现的：
3、本专利技术提供了一种污水中污泥沉降预警模型的构建方法，包括以下步骤：
4、在不同时间对污水取样工段进行污水取样，对污水样品进行沉降实验，获取第1天至第i天的污泥取样样品在污水沉降实验第r时刻的污泥沉降比svri的集合qr；
5、获取污水取样工段的后段污泥分离设备第1天至第i天的出水水质指标数据集q2，通过对q2和qr相关分析获取相关水质指标；
6、以相关水质指标为变量与qr拟合分析构建秩序参数不同的预测模型的集合qy，并利用相关分析从qy中获取最优预测模型；
7、根据历年相关水质指标变化阈值和最优预测模型获取污泥沉降比上警戒值sv上警戒和污泥沉降比下警戒值sv下警戒；
8、根据历年相关水质指标变化阈值和最优预测模型获取污泥沉降速率上警戒值sr上警戒和污泥沉降速率下警戒值sr下警戒。
9、优选的，污泥分离设备的出水采样方法为：在t+hrt时刻采集污泥沉降设备的出水；t为污水取样工段的取样时刻；hrt为污水取样工段取样点至后段污泥沉降设备出水口的水力停留时间。
10、优选的，相关水质指标的获取方法为：
11、s1:对污泥分离设备的出水水质指标数据集q2和qr进行二项式拟合分析构建沉降比预测模型集qz，计算qz中各预测模型的决定系数r2和显著性水平p；
12、s2:对qz中各预测模型的决定系数r2和显著性水平p进行比较，筛选出相关水质指标。
13、优选的，相关出水水质指标的预测模型的决定系数r2和显著性水平p应满足：|r2-1|在qz各预测模型中最小，且显著性水平p＜0.01。
14、优选的，获取最优预测模型的方法为：
15、将相关水质指标和qr进行二项式拟合分析构建多个秩序参数不同的预测模型的集合qy，计算qy中各预测模型的决定系数r2和显著性水平p；
16、对qy中各预测模型的决定系数r2和显著性水平p进行比较，筛选出最优预测模型。
17、优选的，最优预测模型的决定系数r2和显著性水平p应满足：|r2-1|在qy各预测模型中最小，且显著性水平p＜0.01。
18、优选的，构建集合qr的具体方法为：
19、在污泥沉降比控制工段第1天至第i天进行污水取样；
20、对污水样品进行沉降试验，收集第1天至第i天的污泥取样样品在污水沉降实验第r时刻的图像或影像数据，构建污水沉降的源历史数据；
21、识别源历史数据，获取1天至第i天的污泥取样样品在污水沉降实验第0时刻至第r时刻的的污泥沉降比的数据集q1；其中污泥沉降比＝污泥体积/污水取样总体积；污泥体积为泥水分离液面的量筒刻度；
22、选取数据集q1中第1天至第i天的污泥取样样品在污水沉降实验第r时刻的污泥沉降比svri构建数据集qr。
23、优选的，污泥分离设备的出水水质指标包含codcr、bod5、ss、总氮、tp和氨氮；相关水质指标为codcr、bod5、ss、总氮、tp和氨氮中一种或多种。
24、优选的，获取污泥沉降比上警戒值sv上警戒和污泥沉降比下警戒值sv下警戒方法为：
25、计算数据集qr中svri的均值作为sv基准；提取数据集qr中多天sv数据，去掉其中最大值和最小值，计算污泥沉降比的平均值作为多天sv数据的基准sv基准；
26、以q2中水质指标为变量，代入最优预测模型计算svri的最大值svmax和svri的最小值svmin；
27、根据排放标准或实际运行标准获取污泥分离设备水质排放警戒指标wqi警戒，将wqi警戒代入最优预测模型获得排放警戒值svwqi；
28、计算污泥沉降比上警戒值sv上警戒和污泥沉降比下警戒值sv下警戒；其中sv上警戒＝sv基准+min{|svmax-sv基准|；|svmin-sv基准|；|svwqi-sv基准|}，sv下警戒＝sv基准-min{|svmax-sv基准|；|svmin-sv基准|；|svwqi-sv基准|}；min{x，y，z}函数表示取x，y，z中最小值。
29、优选的，污泥沉降速率上警戒值sr上警戒和污泥沉降速率下警戒值sr下警戒的获取方法为：
30、将数据集qr中svri，计算根据公式sr-ri＝svri/r，计算第i天取样0-r时刻的平均污泥沉降速率sr-ri；
31、计算多日sr-ri的平均值作为多日sr-ri数据的基准sr-r基准；
32、根据最优预测模型计算历年相关水质指标变化阈值内的sv的最大值svmax和sv的最小值svmin；根据公式sr-ri＝svri/r，计算平均污泥沉降速率的最大值sr-rmax和平均污泥沉降速率的最小值sr-rmin；历年相关水质指标变化阈值可以由历年监测数据获得，监测周期不小于2年；
33、将水质排放警戒指标wqi警戒，代入最优预测模型计算得sv本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种污水中污泥沉降预警模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，污泥分离设备的出水采样方法为：在T+HRT时刻采集污泥沉降设备的出水；T为污水取样工段的取样时刻；HRT为污水取样工段取样点至后段污泥沉降设备出水口的水力停留时间。
3.根据权利要求2所述的构建方法，其特征在于，相关水质指标的获取方法为：
4.根据权利要求3所述的构建方法，其特征在于，相关出水水质指标的预测模型的决定系数R2和显著性水平p应满足：|R2-1|在Qz各预测模型中最小，且显著性水平p＜0.01。
5.根据权利要求3所述的构建方法，其特征在于，获取最优预测模型的方法为：
6.根据权利要求5所述的构建方法，其特征在于，最优预测模型的决定系数R2和显著性水平p应满足：|R2-1|在Qy各预测模型中最小，且显著性水平p＜0.01。
7.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，构建集合Qr的具体方法为：
8.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，污泥分离设备的出水水质指标包含
9.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，获取污泥沉降比上警戒值SV上警戒和污泥沉降比下警戒值SV下警戒方法为：
10.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，污泥沉降速率上警戒值SR上警戒和污泥沉降速率下警戒值SR下警戒的获取方法为：
...【技术特征摘要】
1.一种污水中污泥沉降预警模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，污泥分离设备的出水采样方法为：在t+hrt时刻采集污泥沉降设备的出水；t为污水取样工段的取样时刻；hrt为污水取样工段取样点至后段污泥沉降设备出水口的水力停留时间。
3.根据权利要求2所述的构建方法，其特征在于，相关水质指标的获取方法为：
4.根据权利要求3所述的构建方法，其特征在于，相关出水水质指标的预测模型的决定系数r2和显著性水平p应满足：|r2-1|在qz各预测模型中最小，且显著性水平p＜0.01。
5.根据权利要求3所述的构建方法，其特征在于，获取最优预测模型的方法为：
6.根据权利要求5所述的构建...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨斌，郝启文，王张卿，刘辉，吴绍斌，
申请(专利权)人：北京金控数据技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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