一种污泥沉降体积指数SVI的软测量方法技术

一种污泥沉降体积指数SVI的软测量方法属于水处理领域。污水处理过程的生产条件恶劣，随机干扰严重，具有强非线性、大时变、严重滞后的特点，我国几乎所有的城市污水处理厂和大部分工业污水处理厂每年都存在着不同程度的污泥膨胀，污泥膨胀的主要特征是污泥沉降性能恶化，污泥沉降体积指数SVI是表示污泥沉降性能的参数，但是SVI这一关键指标难以在线测量。本发明专利技术针对污水处理过程中污泥沉降体积指数SVI无法在线测量的问题，采用基于自组织RBF神经网络的软测量方法，利用自组织RBF神经网络对污水处理过程中污泥沉降体积指数SVI在线软测量，保证了污水处理的正常运行、降低成本，为污水处理过程实现闭环控制提供及时监测参数，促使污水处理厂高效稳定运行。

【技术实现步骤摘要】
一种污泥沉降体积指数SVI的软测量方法
本专利技术利用自组织RBF神经网络实现污水处理过程中污泥沉降体积指数SVI的软测量，SVI的浓度直接决定了污水处理过程中污泥沉降的信息，对污水处理的正常运行有着重要影响；将软测量方法应用于污水处理系统，既可节约投资和运行成本，又能及时监测污水处理相关参数，促使污水处理厂高效稳定运行；SVI的软测量作为污水处理的重要环节， 是先进制造
的重要分支，既属于水处理领域，又属于控制领域。
技术介绍
水资源问题已成为世界各国政府首要关注的议题，联合国《世界水资源综合评估报告》指出水问题将严重制约21世纪全球经济与社会发展，并可能导致国家间冲突；因此，建立污水处理厂，最大限度地保护水环境，实现淡水资源持续利用和良性循环，已经成为我国政府水资源综合利用的战略举措。环保部2010年《中国环境状况公报》中指出2009年全国废水排放总量为589. 2亿吨，比上年增加3. 0%，而全年累计处理污水343. 33亿立方米，水污染防治形势依然严峻。 国务院2008年实施的《中华人民共和国水污染防治法》中明确提出国家鼓励、支持水污染防治的科学技术研究和先进适用技术的推广应用，要求造成水污染的企业进行技术改造， 采取综合防治措施，提高水的重复利用率。在此背景下，截至2010年底，在全国肪4个设市城市中，已有607个城市建有污水处理厂，占城市总数的92. 8%，全国设市城市、县累计建成城镇污水处理厂观32座，日处理能力达1. 25亿立方米。但是污水处理厂的运行状况却不容乐观由于设施运行负荷率低、污水厂进水化学需氧量浓度低，水质监管、检测不完备等原因，在污水处理过程中，难以保证污水厂运行的稳定性和可靠性。目前，我国几乎所有的城市污水处理厂和大部分工业污水处理厂每年都存在着不同程度的污泥膨胀。污泥膨胀不仅使污泥流失，出水水质超标，甚至导致整个污水处理系统崩溃，危害巨大。因此，抑制污泥膨胀发生，确保污水处理质量达标是当前亟待解决的问题。污泥膨胀的主要特征是污泥沉降性能恶化，SVI是表示污泥沉降性能的参数，通常当SVI高于150mL/g时发生污泥膨胀。SVI这一关键指标难以在线测量，实际应用中靠人工化验得到，其分析测定周期一般需要多个小时。大部分污水处理厂SVI的测量频率为每周 1-2次，很难依靠SVI的测量值及时获取污泥膨胀信息。同时，由于引起污泥膨胀的原因是多方面的，而且这些因素相互影响，相互联系，相互制约，因此，污泥膨胀的建模问题是一个世界性的难题，对于普遍发生的污泥膨胀进行识别和预测，这既是一个工程问题又涉及到了微生物的相关知识，需要多个学科知识交叉结合。因此，研究新的测量方法解决SVI的实时测量问题，已成为污水控制工程领域研究的重要课题，并且具有重要的现实意义。本专利技术提出一种SVI软测量方法，通过构建自组织RBF神经网络模型，选择一组既与SVI密切联系，又容易测量的辅助变量作为自组织RBF神经网络的输入，实现对SVI的实时测量，从而确保及时发现污泥膨胀，降低污泥膨胀发生，保证污水处理厂的正常运行。
技术实现思路
本专利技术获得了一种自组织RBF神经网络的污水处理过程中污泥沉降体积指数SVI 的软测量方法；该方法通过分析污水处理过程，在众多可测变量中选择一组与SVI有密切联系且容易测量的变量作为辅助变量，通过构造自组织RBF神经网络，实现SVI的在线测量，解决了当前SVI无法实时准确获取的问题；本专利技术采用了如下的技术方案及实现步骤一种污泥沉降体积指数SVI的软测量方法，(1)对样本数据进行校正；设有N个初始数据样本(x(l)，x O)，...，x(N))，均值为X，每一个样本的偏差为 D(j) =x(j)-x, j = 1，2，...，队计算标准偏差权利要求1. 一种污泥沉降体积指数SVI的软测量方法(1)对样本数据进行校正；设有N个初始数据样本(x(l),x(2),...,x(N)),均值为χ，每一个样本的偏差为D (j) =χ (j) - χ，j = 1，2，· · ·，N，计算标准偏差全文摘要一种污泥沉降体积指数SVI的软测量方法属于水处理领域。污水处理过程的生产条件恶劣，随机干扰严重，具有强非线性、大时变、严重滞后的特点，我国几乎所有的城市污水处理厂和大部分工业污水处理厂每年都存在着不同程度的污泥膨胀，污泥膨胀的主要特征是污泥沉降性能恶化，污泥沉降体积指数SVI是表示污泥沉降性能的参数，但是SVI这一关键指标难以在线测量。本专利技术针对污水处理过程中污泥沉降体积指数SVI无法在线测量的问题，采用基于自组织RBF神经网络的软测量方法，利用自组织RBF神经网络对污水处理过程中污泥沉降体积指数SVI在线软测量，保证了污水处理的正常运行、降低成本，为污水处理过程实现闭环控制提供及时监测参数，促使污水处理厂高效稳定运行。文档编号G01N15/04GK102494979SQ20111031855公开日2012年6月13日 申请日期2011年10月19日 优先权日2011年10月19日专利技术者乔俊飞, 袁喜春, 韩红桂 申请人:北京工业大学本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：韩红桂，乔俊飞，袁喜春，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：