CN106495321A - 生物池工艺优化及运行控制***及其控制方法 - Google Patents
生物池工艺优化及运行控制***及其控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106495321A CN106495321A CN201610887902.0A CN201610887902A CN106495321A CN 106495321 A CN106495321 A CN 106495321A CN 201610887902 A CN201610887902 A CN 201610887902A CN 106495321 A CN106495321 A CN 106495321A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- biological
- concentration
- dynamic
- control system
- dissolved oxygen
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 67
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 238000011112 process operation Methods 0.000 title claims abstract description 25
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 55
- 238000004540 process dynamic Methods 0.000 claims abstract description 43
- 239000010865 sewage Substances 0.000 claims abstract description 40
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 21
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 14
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 7
- 230000000813 microbial effect Effects 0.000 claims abstract description 3
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 claims description 119
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 claims description 119
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 117
- 238000010992 reflux Methods 0.000 claims description 77
- 241000894006 Bacteria Species 0.000 claims description 60
- XKMRRTOUMJRJIA-UHFFFAOYSA-N ammonia nh3 Chemical compound N.N XKMRRTOUMJRJIA-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 51
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 49
- 229910002651 NO3 Inorganic materials 0.000 claims description 41
- NHNBFGGVMKEFGY-UHFFFAOYSA-N Nitrate Chemical compound [O-][N+]([O-])=O NHNBFGGVMKEFGY-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 41
- 230000031018 biological processes and functions Effects 0.000 claims description 41
- 239000010802 sludge Substances 0.000 claims description 33
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 22
- 230000036284 oxygen consumption Effects 0.000 claims description 22
- 230000001651 autotrophic effect Effects 0.000 claims description 21
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 18
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 17
- QGZKDVFQNNGYKY-UHFFFAOYSA-N Ammonia Chemical compound N QGZKDVFQNNGYKY-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 15
- 239000007789 gas Substances 0.000 claims description 15
- 230000012010 growth Effects 0.000 claims description 15
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 14
- OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N Phosphorus Chemical compound [P] OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 12
- 229910052698 phosphorus Inorganic materials 0.000 claims description 12
- 239000011574 phosphorus Substances 0.000 claims description 12
- 238000005273 aeration Methods 0.000 claims description 11
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 claims description 10
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 9
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 claims description 9
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 claims description 8
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 7
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 claims description 7
- 229910019142 PO4 Inorganic materials 0.000 claims description 6
- 229910021529 ammonia Inorganic materials 0.000 claims description 6
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 6
- NBIIXXVUZAFLBC-UHFFFAOYSA-K phosphate Chemical compound [O-]P([O-])([O-])=O NBIIXXVUZAFLBC-UHFFFAOYSA-K 0.000 claims description 6
- 239000010452 phosphate Substances 0.000 claims description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 6
- 230000035484 reaction time Effects 0.000 claims description 6
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims description 5
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims description 4
- 238000004886 process control Methods 0.000 claims description 4
- MYMOFIZGZYHOMD-UHFFFAOYSA-N Dioxygen Chemical compound O=O MYMOFIZGZYHOMD-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 3
- 230000009604 anaerobic growth Effects 0.000 claims description 3
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 3
- 239000007791 liquid phase Substances 0.000 claims description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 3
- 238000013386 optimize process Methods 0.000 claims description 3
- 238000004065 wastewater treatment Methods 0.000 claims description 3
- 239000003403 water pollutant Substances 0.000 claims description 2
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 claims 1
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 12
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 description 6
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 4
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 4
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 244000005700 microbiome Species 0.000 description 3
- 230000004071 biological effect Effects 0.000 description 2
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 2
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000004134 energy conservation Methods 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000005276 aerator Methods 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000008094 contradictory effect Effects 0.000 description 1
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 239000010842 industrial wastewater Substances 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000012821 model calculation Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000010841 municipal wastewater Substances 0.000 description 1
- 239000005416 organic matter Substances 0.000 description 1
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 1
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000004062 sedimentation Methods 0.000 description 1
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
- 239000002351 wastewater Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F3/00—Biological treatment of water, waste water, or sewage
- C02F3/30—Aerobic and anaerobic processes
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F3/00—Biological treatment of water, waste water, or sewage
- C02F3/02—Aerobic processes
- C02F3/12—Activated sludge processes
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F3/00—Biological treatment of water, waste water, or sewage
- C02F3/02—Aerobic processes
- C02F3/12—Activated sludge processes
- C02F3/1205—Particular type of activated sludge processes
- C02F3/1221—Particular type of activated sludge processes comprising treatment of the recirculated sludge
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F3/00—Biological treatment of water, waste water, or sewage
- C02F3/02—Aerobic processes
- C02F3/12—Activated sludge processes
- C02F3/1278—Provisions for mixing or aeration of the mixed liquor
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F2101/00—Nature of the contaminant
- C02F2101/30—Organic compounds
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F2209/00—Controlling or monitoring parameters in water treatment
- C02F2209/005—Processes using a programmable logic controller [PLC]
- C02F2209/006—Processes using a programmable logic controller [PLC] comprising a software program or a logic diagram
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F2209/00—Controlling or monitoring parameters in water treatment
- C02F2209/02—Temperature
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F2209/00—Controlling or monitoring parameters in water treatment
- C02F2209/03—Pressure
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F2209/00—Controlling or monitoring parameters in water treatment
- C02F2209/08—Chemical Oxygen Demand [COD]; Biological Oxygen Demand [BOD]
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F2209/00—Controlling or monitoring parameters in water treatment
- C02F2209/10—Solids, e.g. total solids [TS], total suspended solids [TSS] or volatile solids [VS]
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F2209/00—Controlling or monitoring parameters in water treatment
- C02F2209/14—NH3-N
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F2209/00—Controlling or monitoring parameters in water treatment
- C02F2209/15—N03-N
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F2209/00—Controlling or monitoring parameters in water treatment
- C02F2209/22—O2
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F2209/00—Controlling or monitoring parameters in water treatment
- C02F2209/38—Gas flow rate
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F2209/00—Controlling or monitoring parameters in water treatment
- C02F2209/40—Liquid flow rate
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F2209/00—Controlling or monitoring parameters in water treatment
- C02F2209/44—Time
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F2301/00—General aspects of water treatment
- C02F2301/04—Flow arrangements
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F2301/00—General aspects of water treatment
- C02F2301/04—Flow arrangements
- C02F2301/043—Treatment of partial or bypass streams
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F2301/00—General aspects of water treatment
- C02F2301/04—Flow arrangements
- C02F2301/046—Recirculation with an external loop
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02W—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO WASTEWATER TREATMENT OR WASTE MANAGEMENT
- Y02W10/00—Technologies for wastewater treatment
- Y02W10/10—Biological treatment of water, waste water, or sewage
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02W—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO WASTEWATER TREATMENT OR WASTE MANAGEMENT
- Y02W10/00—Technologies for wastewater treatment
- Y02W10/30—Wastewater or sewage treatment systems using renewable energies
- Y02W10/33—Wastewater or sewage treatment systems using renewable energies using wind energy
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Microbiology (AREA)
- Hydrology & Water Resources (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Purification Treatments By Anaerobic Or Anaerobic And Aerobic Bacteria Or Animals (AREA)
- Activated Sludge Processes (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
本发明公开了生物池工艺优化及运行控制***,包括生物工艺智能优化及过程动态控制***,负责对污水厂进水及微生物活性的动态、非线性变化特征实现在线过程控制,并实时将上述动态优化的工艺运行参数作为目标控制值提供给生物池控制***;SCADA/DCS***,SCADA/DCS***用于将监测数据发送给生物工艺智能优化及过程动态控制***,并接收生物工艺智能优化及过程动态控制***计算处理后的数据,最终对执行机构进行控制;执行机构,执行机构用于将检测到的数据传送给生物工艺智能优化及过程动态控制***,并执行通过SCADA/DCS***发来的工艺运行参数指令;本发明从工艺优化运行角度出发,对污水厂生物池运行控制实现智能化精确自动控制,达到节能减排的目的。
Description
技术领域
本发明涉及污水池水质控制领域,特别涉及生物池工艺优化及运行控制***及其控制方法。
背景技术
随着城镇化的快速发展,工业废水、生活污水量不断增多,同时要求出水污染量进一步削减,给城市污水处理厂带来越来越大的压力。国家环境保护总局于2002年12月发布了《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB18918-2002),并于2003年7月1日起实施。与该标准对比,大部分的污水处理厂在氨氮、总氮和总磷达标排放等方面均存在差距。同时由于建设资金的缺乏和建厂后沉重的运行费用,使“建厂难,养厂更难”成为污水处理行业不争的事实,通常能耗费用占全厂运行费用的50%,曝气鼓风能耗占总能耗费用的60%。
基于活性污泥法的废水生物处理技术是现有污水厂应用较为普遍的一种重要工程技术手段;活性污泥***是一个多因素相互作用、多过程相互耦合的复杂***,且受一定环境因素的影响;目前,污水厂的实际运行中存在很多问题和困难,进水水质,水量随昼夜交替、季节变换、居民生活习惯等因素变化而变化,活性污泥的生物活性及沉降性能一旦发生冲击变化,需要很长的时间才能恢复正常;这些因素不但造成了污水处理的效率低,处理效果的不稳定,而且还造成了一些处理设备及电力的浪费。因此,深入分析污水处理厂运行成本构成,积极探索污水处理过程中的过程优化和节能减排途径,进行合理的工艺优化控制,对污水厂的稳定运行与达标排放具有重要意义。
以脱氮除磷为主的AAO工艺及其变型的活性污泥工艺,集合有机物去除、脱氮、除磷三种功能,因而其工艺参数应同时满足各种功能的要求。如能有效地脱氮或除磷,一般也能同时高效地去除BOD5。但除磷和脱氮往往是相互矛盾的,具体体现在某些参数上,使这些参数只能局限在某一狭窄的范围内。影响其生物脱氮除磷的因素包括:厌氧池和缺氧池的可生物降解基质,溶解氧DO的传递和浓度,污泥泥龄,污泥沉降性能,污泥浓度MLSS/MLVSS,碱度,pH值,污泥回流量,内回流量,剩余污泥量,二次释磷,生物毒性等。
现有技术存在的缺点如下:
1、依靠现场人员经验值设定污水处理厂生物池的运行参数(一个固定的曝气量、维持一个固定的DO设定值、固定的内回流量),没有根据实时进水负荷进行动态设置;
2、传统的基于后馈的PI/PID控制,存在滞后、振荡现象;
3、对于溶解氧控制,现有的鼓风机压力控制,通过恒压控制,各个控制区各自为政,相互影响,鼓风机被动调节,难以稳定;
4、缺乏完整***的生物工艺过程控制,没有进行内回流IRQ控制,或者没有进行DO和IRQ关联控制;
5、鼓风机、控制阀、变频器等设备频繁操作,机械损坏大。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种能够对污水厂生物处理实行智能化精确自动控制的生物池工艺优化及运行控制***及其控制方法。
为达到上述目的,本发明的技术方案如下:
生物工艺智能优化及过程动态控制***,基于氨氮/硝酸盐的前馈+后馈控制逻辑,负责对污水厂进水及微生物活性的动态、非线性变化特征实现在线过程控制,优化生物池的工艺运行参数,并实时将上述动态优化的工艺运行参数作为目标控制值提供给生物池控制***,完成对于污水厂生物处理过程的智能化精确自动控制;
SCADA/DCS***,所述SCADA/DCS***通过以太网与生物工艺智能优化及过程动态控制***连接,用于将监测数据发送给生物工艺智能优化及过程动态控制***,并接收生物工艺智能优化及过程动态控制***处理后的数据,最终对执行机构进行控制;
执行机构,所述执行机构用于将检测到的数据传送给生物工艺智能优化及过程动态控制***,并执行通过SCADA/DCS***发来的工艺运行参数指令。
在本发明的一个实施例中,所述工艺运行参数包括动态溶解氧DO和内回流IRQ,其基于氨氮/硝酸盐的前馈+后馈控制逻辑,并根据实际进水污染物负荷和污水厂排放标准,经数学模型实时动态给出。
在本发明的一个实施例中,所述执行机构包括安装在生物池空气管道上的电动调节阀门、鼓风机***、内回流泵、就地控制柜以及安装在污水处理设备上的电磁流量计、在线温度计、热式空气流量计、空气总管压力计、在线溶解氧分析仪、在线污泥浓度计、在线氨氮/硝酸盐双通道分析仪。
污水厂生物池工艺优化及运行控制***的控制方法,所述控制方法包括动态溶解氧DO控制和内回流IRQ控制,其中动态溶解氧DO控制可实现单点或多点控制,控制点位不受限制。
在本发明的一个实施例中,所述动态溶解氧DO控制的方法如下:
(1)在满足出水氨氮设定值前提下,使动态溶解氧DO设定值最小化;根据污染物负荷在推流生物反应器中的递减分布规律,各好氧控制区的动态溶解氧DO设定值和气量也呈递减分布。根据实时的污水厂进水负荷,数学模型计算最优的动态溶解氧DO设定值,进而计算满足动态溶解氧DO设定值所需的最小需气量;
对于推流式生物反应池,如果反应池没有进行物理性分隔,采用以下公式划分好氧反应区数量(实际工程案例中,需结合生物池廊道的布置特征):
其中,N为好氧反应区的数量;
L-好氧区的长度;
Q-生物反应池进水流量;
IRQ-内回流量;
RAS-外回流量;
W-好氧区的宽度;
H-好氧区的有效水深;
好氧反应区的氨氮浓度变化公式为:
其中,为氨氮转换速率;
Ti为某好氧反应区反应时间;
μA-自养菌最大比增长速率;
μH-异养菌最大比增长速率;
SNH-溶解性氨氮的质量浓度;
SO-溶解氧浓度;
SCOD-快速可生物降解基质浓度;
SPO4-溶解性磷酸盐浓度;
SALK-重碳酸盐碱度;
KNH-自养菌的氨半饱和系数,
KCOD-快速可生物降解基质的半饱和系数;
KO,A-自养菌的氧半饱和系数;
KO,H-异养菌的氧半饱和系数;
KP-磷的饱和系数;
KALK-碱度(HCO3 -)的饱和系数;
XB,A-自养菌浓度;
XB,H-异养菌浓度;
Vi-某好氧控制区的体积;
f-水力短流系数;
Q-生物反应池进水流量;
IRQ-内回流量;
RAS-外回流量;
(2)生物工艺智能优化及过程动态控制***采集污水处理工艺相关的大量数据,并对所有这些数据进行预处理,包括噪声过滤、缺失值处理、合理化验算等,使采集的信息符合实际工况,数据可靠准确;
设定动态溶解氧DO的最大值、最小值,以及计算步长;
先将生物池各好氧控制区的上一周期动态溶解氧DO设定值赋值给本周期的动态溶解氧DO设定值,生物池工艺优化及运行控制***采集流量、温度、生物池缺氧区末端的氨氮、生物池污泥浓度的实时在线仪表数据,获取混合液回流量、污泥回流量以及实验室相关检测数据,通过公式1.1至1.3解ODEs方程,预测每个好氧控制区的氨氮浓度;
根据好氧区末端的氨氮预测值和好氧区末端的氨氮实际测量值进行加权计算,其最终计算值与生物池出水氨氮的目标设定值进行比较;
与目标设定值相比,若超出或低于,需提高或降低动态溶解氧DO设定值一个步长;
继续执行程序(1),直至两者差异在允许误差范围内;
完成动态溶解氧DO设定值的计算;
(3)基于氧传递速率OTR和耗氧速率OUR等值原理,实现溶解氧DO设定值与需气量的转化。
生物池好氧反应过程中,动态溶解氧DO浓度是供氧与耗氧两者的平衡;其中采用氧传递速率(OTR)用于测量从气态氧传递到液态氧的速率,即供氧量;采用耗氧速率(OUR)用于测量细菌消耗的溶氧量;为了维持动态溶解氧DO设定点,OUR与OTR需相等,即溶解氧的供给与消耗相当。
OTR=αKLa(20)[βρCS(T)-C]1.024(T-20)
(1.5)
其中,OUR为耗氧速率;OTR为氧传递速率;
YH-异养菌产率系数;
YA-自养菌产率系数;
μA-自养菌最大比增长速率;
μH-异养菌最大比增长速率;
SNH-溶解性氨氮的质量浓度;
SO-溶解氧浓度;
SCOD-快速可生物降解基质浓度;
KNH-自养菌的氨半饱和系数,
KCOD-快速可生物降解基质的半饱和系数;
KO,A-自养菌的氧半饱和系数;
KO,H-异养菌的氧半饱和系数;
XB,A-自养菌浓度;
XB,H-异养菌浓度;
α-污染物负荷系数;
β-修正系数;
ρ-压力修正系数;
KLa(20)-水温为20℃时的氧总转移系数;
T-水温;
CS(T)-T℃水温条件下,饱和溶解氧浓度;
C-液相溶解氧浓度;
生物工艺智能优化及过程动态控制***根据进水负荷、水温、MLSS计算耗氧速率OUR;由于维持动态溶解氧DO值需要和耗氧速率OUR相等的氧传递速率OTR,控制***实时计算OTR气量,同时又综合了实时气量消耗和溶解氧变化速率进行反馈,复核模型的计算;将每个控制区的气量设定值进行加和,发送总需气量设定值至鼓风机***;在执行步骤中,通过鼓风机总协调控制柜;,达到按实际所需供应空气的目的;调节生物池内各个曝气支管上电动调节阀的开启度,使通过阀门的空气流量满足流量设定值的要求;
为尽量减少设备频繁动作,一般生物工艺智能优化及过程动态控制***的控制周期设在15min,即15分钟给出一组设定参数,后一周期的设定值均会对于之前周期历史数据进行不间断地模拟计算和复核,做到当前设定值的最优化。
在本发明的一个实施例中,所述内回流IRQ控制的方法如下:
(1)根据内回流泵现场配备情况,设定内回流IRQ的最大值、最小值,以及计算步长;
先将内回流IRQ设定为最小值,采集缺氧区末端和好氧区末端的硝酸盐浓度数据、进水流量、温度、生物池污泥浓度的在线仪表数据,获取污泥回流量、实验室相关检测数据,通过公式2.1和2.2解ODEs方程,预测每个缺氧区的硝酸盐浓度,从而获取缺氧末端的硝酸盐浓度;
具体公式为:
其中,为硝酸盐转换速率;
Ti为某缺氧反应区反应时间;
μH-异养菌最大比增长速率;
SNO3-溶解性硝酸盐的质量浓度;
SO-溶解氧浓度;
SCOD-快速可生物降解基质浓度;
SPO4-溶解性磷酸盐浓度;
SALK-重碳酸盐碱度;
KCOD-快速可生物降解基质的半饱和系数;
KO,H-氧半饱和系数;
KP-磷的饱和系数;
KALK-碱度(HCO3 -)的饱和系数;
KNO3-硝酸盐半饱和系数,
XB,H-异养菌浓度;
ηg-异养菌缺氧生长的校正因数;
Vi-某缺氧反应区的体积;
f-水力短流系数;
Q-生物反应池进水流量;
IRQ-内回流量;
RAS-外回流量;
(2)生物工艺智能优化及过程动态控制***采集污水处理工艺相关的大量数据,并对所有这些数据进行预处理,包括噪声过滤、缺失值处理、合理化验算等,使采集的信息符合实际工况,数据可靠准确;
根据缺氧区末端的在线氨氮测量值,从历史数据库获取NH4/TKN,TKN/TCOD,SCOD/TCOD进水组分比值,计算缺氧区进水SCOD浓度;
根据缺氧区末端的硝酸盐预测值和缺氧区末端的硝酸盐实际测量值进行加权计算,其最终计算值与生物池缺氧区硝酸盐的目标设定值进行比较;
与目标设定值相比,若超出目标设定值,需提高IRQ一个步长;反之,降低IRQ一个步长;
继续执行程序(1),直至两者差异在允许误差范围内;
同时,核定生物工艺智能优化及过程动态控制***IRQ计算值是否在最大和最小范围内;
将计算完成的动态IRQ设定值,传递给SCADA/DCS***;
再由SCADA/DCS***传达指令给内回流泵就地控制柜,通过变频器调节或者调整内回流泵开启台数,使之满足内回流IRQ的计算流量。
通过上述技术方案,本发明的有益效果是:
本发明能够对污水厂生物处理实行智能化精确自动控制,进而在保证出水稳定达标的基础上,达到节能减排的目的;并且能够保证内回流液中溶解氧处于较低状态,确保反硝化反应的进行,实现氨氮与总氮的高效去除;不但实现了曝气能耗的降低,更为硝化与反硝化反应创造了最佳的生物环境。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明***结构图;
图2为本发明***原理图;
图3为本发明控制原理图;
图中数字和字母所表示的相应部件名称:
10、生物工艺智能优化及过程动态控制*** 20、SCADA/DCS*** 30、执行机构31、水质水量仪表 32、氨氮/硝酸盐分析仪 33、电动调节阀门 34、内回流泵*** 35、鼓风机*** 40、以太网。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面结合具体图示,进一步阐述本发明。
参见图1至图3所示,本发明公开了生物池工艺优化及运行控制***,包括生物工艺智能优化及过程动态控制***、SCADA/DCS***以及执行机构;生物工艺智能优化及过程动态控制***采用先进的氨氮/硝酸盐前馈+后馈追踪实时控制原理,使用基于国际水协ASM工艺模型为基础、强大历史数据库和专家判断数据库等研发的生物工艺智能优化及过程动态控制***,针对污水厂进水及生物活性的动态、非线性变化特征,实现在线过程控制,优化生物池的工艺运行参数(包括溶解氧DO和内回流IRQ),并实时将上述动态优化的工艺运行参数作为目标控制值提供给生物池控制***(频率:15min一次或按照设定),完成对于污水厂生物处理过程的智能化精确自动控制,进而在保证出水稳定达标的基础上,达到节能减排的目的;生物工艺智能优化及过程动态控制***正式调试以前,选派专门的工艺工程师到达现场,使用微生物活性体检仪(ABAM)对于污水厂进水水质特征以及活性污泥微生物性能特征进行密集采样分析,通过活性污泥的耗氧速率/硝化速率/反硝化速率等参数进行确认,这些数据都将成为生物工艺智能优化及过程动态控制***运行的初始数据;而由于生物工艺智能优化及过程动态控制***内建的数据库功能,在***运行控制中,获得的实际耗氧速率/硝化速率/反硝化速率等,用来修正ABAM初始的数据。
SCADA/DCS***通过以太网与生物工艺智能优化及过程动态控制***连接,用于将监测数据发送给生物工艺智能优化及过程动态控制***,并接收生物工艺智能优化及过程动态控制***处理后的数据,最终对执行机构进行控制;执行机构用于将检测到的数据传送给生物工艺智能优化及过程动态控制***,并执行通过SCADA/DCS***发来的工艺运行参数指令;执行机构包括安装在生物池空气管道上的电动调节阀门、鼓风机***、内回流泵(变频泵)及就地控制柜;安装在污水处理设备上的仪表包括:电磁流量计(介质为水体)、在线温度计、热式空气流量计、空气总管压力计、在线溶解氧分析仪、在线污泥浓度计、在线氨氮/硝酸盐双通道分析仪。
在线检测仪表是污水厂的“眼睛”,只有通过安装在线仪表才能及时知晓污水厂的实时进水状况,从而及时做出预警;污水厂进水端安装电磁流量计(介质为水体)和在线温度计,指示生物池的处理量和水温条件;生物池好氧区设置悬浮物MLSS测量仪和溶解氧DO测量仪,根据实际需求,设置多个溶解氧监测点;缺氧区末端安装氨氮分析仪,及时反映进水污染物浓度的变化,并调整曝气控制策略;缺氧区末端安装硝酸盐分析仪,作为内回流IRQ控制的反馈信号,用于指示反硝化反应的出水硝酸盐浓度;好氧区末端安装氨氮分析仪,监测出水氨氮浓度,用于动态溶解氧DO的反馈控制;好氧区末端安装硝酸盐分析仪,监测好氧出水硝酸盐浓度,用于内回流IRQ的前馈控制信号。
根据实际的曝气控制分区,独立控制区由单独的空气管供气,并在每段管道前安装电动可调阀门,用于调节气量,安装热式空气流量计,用于监测进入各段的曝气量;空气管径和生物池好氧区的曝气器根据污染物负荷的特点,呈递减分布。
鼓风机***作为活性污泥处理工艺中的关键设备,对溶解氧DO控制起着关键作用,其性能要求如下:鼓风机***配置MCP,能接受总风量设定值,保证其良好的追踪精度和追踪速度。
内回流泵***由内回流泵、变频器、就地控制柜组成,是实现内回流IRQ动态控制的执行机构,其性能要求如下:内回流泵远程可控,变频调节,内回流泵量程范围和数量符合工艺运行要求。
中控室/中控分站安装生物工艺智能优化及动态控制***,生物工艺智能优化及过程动态控制***含工业计算机电脑IPC、PLC和人机交互界面(HMI)触摸屏。
污水厂生物池工艺优化及运行控制***的控制方法包括动态溶解氧DO控制和内回流IRQ控制;工作时生物工艺智能优化及过程动态控制***从SCADA/DCS***获取相关监测数据,SCADA/DCS***将生物工艺智能优化及过程动态控制***优化计算得到的数值传递至执行机构,执行机构作出相应的操作。
动态溶解氧DO控制的方法如下:
(1)在满足出水氨氮设定值前提下,使动态溶解氧DO设定值最小化;根据污染物负荷在推流生物反应器中的递减分布规律,各好氧控制区的动态溶解氧DO设定值和气量也呈递减分布。根据实时的污水厂进水负荷,数学模型计算最优的动态溶解氧DO设定值,进而计算满足动态溶解氧DO设定值所需的最小需气量。
对于推流式生物反应池,如果反应池没有进行物理性分隔,采用以下公式划分好氧反应区数量(实际工程案例中,需结合生物池廊道的布置特征):
其中,N为好氧反应区的数量;
L-好氧区的长度;
Q-生物反应池进水流量;
IRQ-内回流量(混合液回流量);
RAS-外回流量(污泥回流量);
W-好氧区的宽度;
H-好氧区的有效水深;
好氧反应区的氨氮浓度变化公式为:
其中,为氨氮转换速率;
Ti为某好氧反应区反应时间;
μA-自养菌最大比增长速率;
μH-异养菌最大比增长速率;
SNH-溶解性氨氮的质量浓度;
SO-溶解氧浓度;
SCOD-快速可生物降解基质浓度;
SPO4-溶解性磷酸盐浓度;
SALK-重碳酸盐碱度;
KNH-自养菌的氨半饱和系数,
KCOD-快速可生物降解基质的半饱和系数;
KO,A-自养菌的氧半饱和系数;
KO,H-异养菌的氧半饱和系数;
KP-磷的饱和系数;
KALK-碱度(HCO3 -)的饱和系数;
XB,A-自养菌浓度;
XB,H-异养菌浓度;
Vi-某好氧控制区的体积;
f-水力短流系数;
Q-生物反应池进水流量;
IRQ-内回流量(混合液回流量);
RAS-外回流量(污泥回流量);
(2)生物工艺智能优化及过程动态控制***采集污水处理工艺相关的大量数据,并对所有这些数据进行预处理,包括噪声过滤、缺失值处理、合理化验算等,使采集的信息符合实际工况,数据可靠准确;
设定动态溶解氧DO的最大值、最小值,以及计算步长;
先将生物池各好氧控制区的上一周期动态溶解氧DO设定值赋值给本周期的动态溶解氧DO设定值,生物池工艺优化及运行控制***采集流量、温度、生物池缺氧区末端的氨氮、生物池污泥浓度的实时在线仪表数据,获取混合液回流量、污泥回流量以及实验室相关检测数据,通过公式(1.1-1.3)解ODEs方程,预测每个好氧控制区的氨氮浓度;
根据好氧区末端的氨氮预测值和好氧区末端的氨氮实际测量值进行加权计算,其最终计算值与生物池出水氨氮的目标设定值进行比较;
与目标设定值相比,若超出或低于,需提高或降低动态溶解氧DO设定值一个步长;
继续执行程序(1),直至两者差异在允许误差范围内;
完成动态溶解氧DO设定值的计算;
(3)基于氧传递速率OTR和耗氧速率OUR等值原理,实现动态溶解氧DO设定值与需气量的转化。
生物池好氧反应过程中,动态溶解氧DO浓度是供氧(鼓风曝气)与耗氧(活性污泥微生物好氧降解污染物)两者的平衡。其中采用氧传递速率(OTR)用于测量从气态氧传递到液态氧的速率,即供氧量;采用耗氧速率(OUR)用于测量细菌消耗的溶氧量。为了维持动态溶解氧DO设定点(动态溶解氧DO设定值实现),OUR与OTR需相等,即溶解氧的供给(鼓风曝气)与消耗相当。
OTR=αKLa(20)[βρCS(T)-C]1.024(T-20)
(1.5)
其中,OUR为耗氧速率;OTR为氧传递速率;
YH-异养菌产率系数;
YA-自养菌产率系数;
μA-自养菌最大比增长速率;
μH-异养菌最大比增长速率;
SNH-溶解性氨氮的质量浓度;
SO-溶解氧浓度;
SCOD-快速可生物降解基质浓度;
KNH-自养菌的氨半饱和系数,
KCOD-快速可生物降解基质的半饱和系数;
KO,A-自养菌的氧半饱和系数;
KO,H-异养菌的氧半饱和系数;
XB,A-自养菌浓度;
XB,H-异养菌浓度;
α-污染物负荷系数;
β-修正系数;
ρ-压力修正系数;
KLa(20)-水温为20℃时的氧总转移系数;
T-水温;
CS(T)-T℃水温条件下,饱和溶解氧浓度;
C-液相溶解氧浓度;
生物工艺智能优化及过程动态控制***根据进水负荷、水温、MLSS等计算耗氧速率OUR;由于维持DO值需要和耗氧速率OUR相等的氧传递速率OTR,控制***实时计算OTR气量,同时又综合了实时气量消耗和溶解氧变化速率进行反馈,复核模型的计算;将每个控制区的气量设定值进行加和,发送总需气量设定值至鼓风机***。在执行步骤中,通过鼓风机总协调控制柜(MCP),达到按实际所需供应空气的目的;调节生物池内各个曝气支管上电动调节阀的开启度,使通过阀门的空气流量满足流量设定值的要求。
为尽量减少设备频繁动作,一般生物工艺智能优化及过程动态控制***的控制周期设在15min,即15分钟给出一组设定参数,后一周期的设定值均会对于之前周期历史数据进行不间断地模拟计算和复核,做到当前设定值的最优化。
内回流IRQ控制的方法如下:
(1)根据内回流泵现场配备情况,设定内回流IRQ的最大值、最小值,以及计算步长;
先将内回流IRQ设定为最小值,采集缺氧区末端和好氧区末端的硝酸盐浓度数据、进水流量、温度、生物池污泥浓度的在线仪表数据,获取污泥回流量、实验室相关检测数据,通过公式(2.1-2.2)解ODEs方程,预测每个缺氧区的硝酸盐浓度,从而获取缺氧末端的硝酸盐浓度。
具体公式为:
其中,为硝酸盐转换速率;
Ti为某缺氧反应区反应时间;
μH-异养菌最大比增长速率;
SNO3-溶解性硝酸盐的质量浓度;
SO-溶解氧浓度;
SCOD-快速可生物降解基质浓度;
SPO4-溶解性磷酸盐浓度;
SALK-重碳酸盐碱度;
KCOD-快速可生物降解基质的半饱和系数;
KO,H-氧半饱和系数;
KP-磷的饱和系数;
KALK-碱度(HCO3 -)的饱和系数;
KNO3-硝酸盐半饱和系数,
XB,H-异养菌浓度;
ηg-异养菌缺氧生长的校正因数;
Vi-某缺氧反应区的体积;
f-水力短流系数;
Q-生物反应池进水流量;
IRQ-内回流量(混合液回流量);
RAS-外回流量(污泥回流量);
(2)生物工艺智能优化及过程动态控制***采集污水处理工艺相关的大量数据,并对所有这些数据进行预处理,包括噪声过滤、缺失值处理、合理化验算等,使采集的信息符合实际工况,数据可靠准确;
根据缺氧区末端的在线氨氮测量值,从历史数据库获取NH4/TKN,TKN/TCOD,SCOD/TCOD进水组分比值,计算缺氧区进水SCOD浓度;
根据缺氧区末端的硝酸盐预测值和缺氧区末端的硝酸盐实际测量值进行加权计算,其最终计算值与生物池缺氧区硝酸盐的目标设定值进行比较;
与目标设定值相比,若超出目标设定值,需提高IRQ一个步长;反之,降低IRQ一个步长;
继续执行程序(1),直至两者差异在允许误差范围内;
同时,核定生物工艺智能优化及过程动态控制***IRQ计算值是否在最大和最小范围内;
将计算完成的动态IRQ设定值,传递给SCADA/DCS***;
再由SCADA/DCS***传达指令给内回流泵就地控制柜,通过变频器调节或者调整内回流泵开启台数,使之满足内回流IRQ的计算流量。
本发明的工作站应该安装在中央控制室,为用户提供最佳的可视化与可操作化效果,并能通过以太网获得污水处理厂的进水水量、水质等相关数据;之后,经生物工艺智能优化及过程动态控制***在线计算出生物反应池最优化控制参数,例如:溶解氧DO值和内回流IRQ值;然后由中央控制***通过现场控制站实现这些最优化参数的控制;上述参数地动态计算应由***根据污水厂实时进水的水质、水量等动态变量自动进行,无须人工干预。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (6)
1.生物池工艺优化及运行控制***,其特征在于,包括:
生物工艺智能优化及过程动态控制***,基于氨氮/硝酸盐的前馈+后馈控制逻辑,负责对污水厂进水及微生物活性的动态、非线性变化特征实现在线过程控制,优化生物池的工艺运行参数,并实时将上述动态优化的工艺运行参数作为目标控制值提供给生物池控制***,完成对于污水厂生物处理过程的智能化精确自动控制;
SCADA/DCS***,所述SCADA/DCS***通过以太网与生物工艺智能优化及过程动态控制***连接,用于将监测数据发送给生物工艺智能优化及过程动态控制***,并接收生物工艺智能优化及过程动态控制***处理后的数据,最终对执行机构进行控制;
执行机构,所述执行机构用于将检测到的数据传送给生物工艺智能优化及过程动态控制***,并执行通过SCADA/DCS***发来的工艺运行参数指令。
2.根据权利要求1所述的生物池工艺优化及运行控制***,其特征在于,所述工艺运行参数包括动态溶解氧DO和内回流IRQ,其基于氨氮/硝酸盐的前馈+后馈控制逻辑,并根据实际进水污染物负荷和污水厂排放标准,经数学模型实时动态给出。
3.根据权利要求1所述的生物池工艺优化及运行控制***,其特征在于,所述执行机构包括安装在生物池空气管道上的电动调节阀门、鼓风机***、内回流泵、就地控制柜以及安装在污水处理设备上的电磁流量计、在线温度计、热式空气流量计、空气总管压力计、在线溶解氧分析仪、在线污泥浓度计以及在线氨氮/硝酸盐双通道分析仪。
4.生物池工艺优化及运行控制***的控制方法,其特征在于,所述控制方法包括动态溶解氧DO控制和内回流IRQ控制;其中动态溶解氧DO控制可实现单点或多点控制,控制点位不受限制。
5.根据权利要求4所述的生物池工艺优化及运行控制***的控制方法,其特征在于,所述动态溶解氧DO控制的方法如下:
(1)在满足出水氨氮设定值前提下,使动态溶解氧DO设定值最小化;根据污染物负荷在推流生物反应器中的递减分布规律,各好氧控制区的动态溶解氧DO设定值和气量也呈递减分布。根据实时的污水厂进水负荷,数学模型计算最优的动态溶解氧DO设定值,进而计算满足动态溶解氧DO设定值所需的最小需气量;
对于推流式生物反应池,如果反应池没有进行物理性分隔,采用以下公式划分好氧反应区数量:
其中,N为好氧反应区的数量;
L-好氧区的长度;
Q-生物反应池进水流量;
IRQ-内回流量;
RAS-外回流量;
W-好氧区的宽度;
H-好氧区的有效水深;
好氧反应区的氨氮浓度变化公式为:
其中,为氨氮转换速率;
Ti为某好氧反应区反应时间;
μA-自养菌最大比增长速率;
μH-异养菌最大比增长速率;
SNH-溶解性氨氮的质量浓度;
SO-溶解氧浓度;
SCOD-快速可生物降解基质浓度;
SPO4-溶解性磷酸盐浓度;
SALK-重碳酸盐碱度;
KNH-自养菌的氨半饱和系数,
KCOD-快速可生物降解基质的半饱和系数;
KO,A-自养菌的氧半饱和系数;
KO,H-异养菌的氧半饱和系数;
KP-磷的饱和系数;
KALK-碱度(HCO3 -)的饱和系数;
XB,A-自养菌浓度;
XB,H-异养菌浓度;
Vi-某好氧控制区的体积;
f-水力短流系数;
Q-生物反应池进水流量;
IRQ-内回流量;
RAS-外回流量;
(2)生物工艺智能优化及过程动态控制***采集污水处理工艺相关的大量数据,并对所有这些数据进行预处理,包括噪声过滤、缺失值处理、合理化验算等,使采集的信息符合实际工况,数据可靠准确;
设定动态溶解氧DO的最大值、最小值,以及计算步长;
先将生物池各好氧控制区的上一周期动态溶解氧DO设定值赋值给本周期的动态溶解氧DO设定值,生物池工艺优化及运行控制***采集流量、温度、生物池缺氧区末端的氨氮、生物池污泥浓度的实时在线仪表数据,获取混合液回流量、污泥回流量以及实验室相关检测数据,通过公式1.1至1.3解ODEs方程,预测每个好氧控制区的氨氮浓度;
根据好氧区末端的氨氮预测值和好氧区末端的氨氮实际测量值进行加权计算,其最终计算值与生物池出水氨氮的目标设定值进行比较;
与目标设定值相比,若超出或低于,需提高或降低动态溶解氧DO设定值一个步长;
继续执行程序(1),直至两者差异在允许误差范围内;
完成动态溶解氧DO设定值的计算;
(3)基于氧传递速率OTR和耗氧速率OUR等值原理,实现溶解氧DO设定值与需气量的转化。
生物池好氧反应过程中,动态溶解氧DO浓度是供氧与耗氧;其中采用氧传递速率(OTR)用于测量从气态氧传递到液态氧的速率,即供氧量;采用耗氧速率(OUR)用于测量细菌消耗的溶氧量;为了维持动态溶解氧DO设定点,OUR与OTR需相等,即溶解氧的供给与消耗相当。
OTR=αKLa(20)[βρCS(T)-C]1.024(T-20)
(1.5)
其中,OUR为耗氧速率;OTR为氧传递速率;
YH-异养菌产率系数;
YA-自养菌产率系数;
μA-自养菌最大比增长速率;
μH-异养菌最大比增长速率;
SNH-溶解性氨氮的质量浓度;
SO-溶解氧浓度;
SCOD-快速可生物降解基质浓度;
KNH-自养菌的氨半饱和系数,
KCOD-快速可生物降解基质的半饱和系数;
KO,A-自养菌的氧半饱和系数;
KO,H-异养菌的氧半饱和系数;
XB,A-自养菌浓度;
XB,H-异养菌浓度;
α-污染物负荷系数;
β-修正系数;
ρ-压力修正系数;
KLa(20)-水温为20℃时的氧总转移系数;
T-水温;
CS(T)-T℃水温条件下,饱和溶解氧浓度;
C-液相溶解氧浓度;
生物工艺智能优化及过程动态控制***根据进水负荷、水温、MLSS计算耗氧速率OUR;由于维持动态溶解氧DO值需要和耗氧速率OUR相等的氧传递速率OTR,控制***实时计算OTR气量,同时又综合了实时气量消耗和溶解氧变化速率进行反馈,复核模型的计算;将每个控制区的气量设定值进行加和,发送总需气量设定值至鼓风机***;在执行步骤中,通过鼓风机总协调控制柜,达到按实际所需供应空气的目的;调节生物池内各个曝气支管上电动调节阀的开启度,使通过阀门的空气流量满足流量设定值的要求;
为尽量减少设备频繁动作,一般生物工艺智能优化及过程动态控制***的控制周期设在15min,即15分钟给出一组设定参数,后一周期的设定值均会对于之前周期历史数据进行不间断地模拟计算和复核,做到当前设定值的最优化。
6.根据权利要求4所述的生物池工艺优化及运行控制***的控制方法,其特征在于,所述内回流IRQ控制的方法如下:
(1)根据内回流泵现场配备情况,设定内回流IRQ的最大值、最小值,以及计算步长;
先将内回流IRQ设定为最小值,采集缺氧区末端和好氧区末端的硝酸盐浓度数据、进水流量、温度、生物池污泥浓度的在线仪表数据,获取污泥回流量、实验室相关检测数据,通过公式2.1和2.2解ODEs方程,预测每个缺氧区的硝酸盐浓度,从而获取缺氧末端的硝酸盐浓度;
具体公式为:
其中,为硝酸盐转换速率;
Ti为某缺氧反应区反应时间;
μH-异养菌最大比增长速率;
SNO3-溶解性硝酸盐的质量浓度;
SO-溶解氧浓度;
SCOD-快速可生物降解基质浓度;
SPO4-溶解性磷酸盐浓度;
SALK-重碳酸盐碱度;
KCOD-快速可生物降解基质的半饱和系数;
KO,H-氧半饱和系数;
KP-磷的饱和系数;
KALK-碱度(HCO3 -)的饱和系数;
KNO3-硝酸盐半饱和系数,
XB,H-异养菌浓度;
ηg-异养菌缺氧生长的校正因数;
Vi-某缺氧反应区的体积;
f-水力短流系数;
Q-生物反应池进水流量;
IRQ-内回流量;
RAS-外回流量;
(2)生物工艺智能优化及过程动态控制***采集污水处理工艺相关的大量数据,并对所有这些数据进行预处理,包括噪声过滤、缺失值处理、合理化验算等,使采集的信息符合实际工况,数据可靠准确;
根据缺氧区末端的在线氨氮测量值,从历史数据库获取NH4/TKN,TKN/TCOD,SCOD/TCOD进水组分比值,计算缺氧区进水SCOD浓度;
根据缺氧区末端的硝酸盐预测值和缺氧区末端的硝酸盐实际测量值进行加权计算,其最终计算值与生物池缺氧区硝酸盐的目标设定值进行比较;
与目标设定值相比,若超出目标设定值,需提高IRQ一个步长;反之,降低IRQ一个步长;
继续执行程序(1),直至两者差异在允许误差范围内;
同时,核定生物工艺智能优化及过程动态控制***IRQ计算值是否在最大和最小范围内;
将计算完成的动态IRQ设定值,传递给SCADA/DCS***;
再由SCADA/DCS***传达指令给内回流泵就地控制柜,通过变频器调节或者调整内回流泵开启台数,使之满足内回流IRQ的计算流量。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610887902.0A CN106495321B (zh) | 2016-10-11 | 2016-10-11 | 生物池工艺优化及运行控制***及其控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610887902.0A CN106495321B (zh) | 2016-10-11 | 2016-10-11 | 生物池工艺优化及运行控制***及其控制方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106495321A true CN106495321A (zh) | 2017-03-15 |
CN106495321B CN106495321B (zh) | 2019-09-10 |
Family
ID=58293902
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610887902.0A Active CN106495321B (zh) | 2016-10-11 | 2016-10-11 | 生物池工艺优化及运行控制***及其控制方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106495321B (zh) |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107686160A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-02-13 | 浙江工商大学 | 一种基于sbr反应器的污水处理方法及*** |
CN108763595A (zh) * | 2018-06-28 | 2018-11-06 | 北京天诚同创电气有限公司 | 污水处理数据回溯方法和*** |
CN110104778A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-08-09 | 江苏复星节能环保有限公司 | 一种风量控制*** |
CN111484124A (zh) * | 2019-01-27 | 2020-08-04 | 凯秘克(上海)环保科技有限公司 | 一种污水处理智能控制与生化工艺集约方法及*** |
CN112250173A (zh) * | 2020-09-09 | 2021-01-22 | 长江大学 | 一种oic脱氮污水处理装置及方法 |
CN112390356A (zh) * | 2020-10-23 | 2021-02-23 | 美尚生化环境技术(上海)有限公司 | 一种生物连续反应智能*** |
CN114275876A (zh) * | 2021-12-27 | 2022-04-05 | 湖南北控清源水务有限责任公司 | 一种碳源精确智能投加控制***及方法 |
CN114560561A (zh) * | 2022-03-14 | 2022-05-31 | 北京碧水源科技股份有限公司 | Mbr工艺脱氮除磷加药耦合膜污染智能控制***和方法 |
CN117263367A (zh) * | 2023-11-21 | 2023-12-22 | 天津创业环保集团股份有限公司 | 一种用于污水处理活性污泥工艺的在线控制方法及*** |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1837091A (zh) * | 2006-04-17 | 2006-09-27 | 彭永臻 | A/o工艺短程硝化反硝化污水处理控制***及其在线控制方法 |
CN104102255A (zh) * | 2014-07-17 | 2014-10-15 | 北京城市排水集团有限责任公司 | 氨氮耦合溶解氧曝气节能控制***及控制方法 |
-
2016
- 2016-10-11 CN CN201610887902.0A patent/CN106495321B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1837091A (zh) * | 2006-04-17 | 2006-09-27 | 彭永臻 | A/o工艺短程硝化反硝化污水处理控制***及其在线控制方法 |
CN104102255A (zh) * | 2014-07-17 | 2014-10-15 | 北京城市排水集团有限责任公司 | 氨氮耦合溶解氧曝气节能控制***及控制方法 |
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107686160A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-02-13 | 浙江工商大学 | 一种基于sbr反应器的污水处理方法及*** |
CN108763595A (zh) * | 2018-06-28 | 2018-11-06 | 北京天诚同创电气有限公司 | 污水处理数据回溯方法和*** |
CN108763595B (zh) * | 2018-06-28 | 2023-11-07 | 北京天诚同创电气有限公司 | 污水处理数据回溯方法和*** |
CN111484124A (zh) * | 2019-01-27 | 2020-08-04 | 凯秘克(上海)环保科技有限公司 | 一种污水处理智能控制与生化工艺集约方法及*** |
CN110104778A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-08-09 | 江苏复星节能环保有限公司 | 一种风量控制*** |
CN112250173A (zh) * | 2020-09-09 | 2021-01-22 | 长江大学 | 一种oic脱氮污水处理装置及方法 |
CN112390356A (zh) * | 2020-10-23 | 2021-02-23 | 美尚生化环境技术(上海)有限公司 | 一种生物连续反应智能*** |
CN114275876A (zh) * | 2021-12-27 | 2022-04-05 | 湖南北控清源水务有限责任公司 | 一种碳源精确智能投加控制***及方法 |
CN114560561A (zh) * | 2022-03-14 | 2022-05-31 | 北京碧水源科技股份有限公司 | Mbr工艺脱氮除磷加药耦合膜污染智能控制***和方法 |
CN114560561B (zh) * | 2022-03-14 | 2023-11-03 | 北京碧水源科技股份有限公司 | Mbr工艺脱氮除磷加药耦合膜污染智能控制***和方法 |
CN117263367A (zh) * | 2023-11-21 | 2023-12-22 | 天津创业环保集团股份有限公司 | 一种用于污水处理活性污泥工艺的在线控制方法及*** |
CN117263367B (zh) * | 2023-11-21 | 2024-03-22 | 天津创业环保集团股份有限公司 | 一种用于污水处理活性污泥工艺的在线控制方法及*** |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN106495321B (zh) | 2019-09-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106495321B (zh) | 生物池工艺优化及运行控制***及其控制方法 | |
CN104102255B (zh) | 氨氮耦合溶解氧曝气节能控制***和控制方法 | |
CN102156432B (zh) | 一种实时控制生化反应池中曝气量的方法 | |
CN203630652U (zh) | Aao脱氮除磷污水处理工艺回流量控制*** | |
CN104238527B (zh) | 污水处理厂曝气总量的精确控制方法 | |
CN107986428B (zh) | 一种污水处理精确曝气方法 | |
Zhou et al. | Simulation and performance evaluation of the anoxic/anaerobic/aerobic process for biological nutrient removal | |
CN113044973B (zh) | 一种污水处理控制***及出水tn控制方法 | |
CN105439285B (zh) | 一种污水处理的调控方法 | |
CN102491506A (zh) | 一种污水处理厂曝气生物滤池控制方法及*** | |
CN103601342A (zh) | 一种化学除磷工艺优化控制装置 | |
CN109809560A (zh) | 一种多点进水多级a/o工艺的碳源精确投加控制装置及方法 | |
CN112875859A (zh) | 基于aoa工艺的污水脱氮除磷控制*** | |
CN210855457U (zh) | 一种曝气控制*** | |
CN105906032A (zh) | 污水处理厂拟人化经验管理控制***及方法 | |
JP2017109170A (ja) | 曝気制御装置及び曝気制御方法 | |
CN202808475U (zh) | 表面曝气节能控制装置 | |
CN110655176B (zh) | 一种基于聚类的污水处理曝气量前馈控制方法 | |
CN102682190A (zh) | 简化的污水处理过程活性污泥模型 | |
CN115321683B (zh) | 污泥双回流aoa工艺的可切换区与污泥回流控制***与方法 | |
CN207877400U (zh) | 一种污水处理曝气*** | |
CN212334752U (zh) | 一种多级a/o工艺的除磷药剂精确投加控制装置 | |
CN104111666A (zh) | 优化的cast生活污水污泥减量化控制***及工作方法 | |
CN221071274U (zh) | 一种基于实时模拟仿真的污水处理除磷药剂智能投加*** | |
CN201936179U (zh) | 非稳态改良分段进水深度脱氮除磷过程控制*** |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |