CN110186505B - 一种基于支持向量机的农村生活污水处理设施出水达标情况的预测方法 - Google Patents

一种基于支持向量机的农村生活污水处理设施出水达标情况的预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于支持向量机的农村生活污水处理设施出水达标情况的预测方法，该方法包括：同时采集训练集中农村生活污水处理设施的进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度，并记录处理设施的出水达标情况；以进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度作为输入，农村生活污水处理设施出水达标情况作为输出，利用支持向量机对训练集进行训练，构建预测模型；采集待预测的农村生活污水处理设施的进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度，输入至预测模型中，得到预测结果。本发明将检测指标进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度与农村生活污水处理设施的出水达标情况进行关联，并构建支持向量机模型获得预测模型，不仅预测准确性高，而且快速、廉价。

Description

一种基于支持向量机的农村生活污水处理设施出水达标情况 的预测方法
技术领域
本发明涉及废水处理技术领域，尤其涉及一种基于支持向量机的农村生活污水处理设施出水达标情况的预测方法。
背景技术
随着我国对农村生活污水处理的日益重视，全国各地建设了大量的分散式农村生活污水处理设施，相比于城市污水处理厂，这些设施处理水量较小，每天处理的水量一般为几吨至几百吨，且地理位置高度分散。
目前，这些设施排水达标情况的监测主要依靠人工采样后基于国标法监测相应的水质指标来判断，在监管过程中取样与水质测试的成本较高、周期较长、工作量较大，难以实时指示设施的水达标情况。
以浙江省为例，目前省内的农村生活污水处理设施排放标准执行《农村生活污水处理设施水污染物排放标准》(DB 33/973—2015)，主要水质指标有pH、化学需氧量(COD)、氨氮(NH3-N)、总磷(以P计)、悬浮物(SS)等，对应的一级和二级排放标准分别为6-9、60mg/L、15mg/L、2mg/L、20mg/L和6-9、100mg/L、25mg/L、3mg/L、30mg/L。
对于数量众多且位置分散的农村生活污水处理设施而言，采样和水质测试的工作量十分巨大。并且，基于国标方法，检测的成本较高，时效性较差，无法通过获得实时出水结果来针对性的调控农村生活污水处理设施。
此外，由于资金上的限制，农村污水处理设施不可能像城市污水厂一样，采用大量的在线监测装置对出水水质进行***的监测与管理；并且，由于针对COD、氨氮等指标的快速检测方法往往与国标法存在一定误差，当通过这些快速水质检测仪器获得的结果来判断农村生活污水处理设施出水的水质情况时，往往因误差累积而使得判断结果失准。
因此，对农村生活污水处理设施水达标情况的监测是农村污水处理设施运维的难题。
发明内容
本发明提供了一种基于支持向量机的农村生活污水处理设施出水达标情况的预测方法，该方法将检测指标进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度与农村生活污水处理设施的出水达标情况进行关联，并构建支持向量机模型获得预测模型，不仅预测准确性高，而且快速、廉价。
具体技术方案如下：
一种基于支持向量机的农村生活污水处理设施出水达标情况的预测方法，包括以下步骤：
(1)选取若干农村生活污水处理设施作为训练集，同时采集训练集中农村生活污水处理设施的进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度，并记录相对应的农村生活污水处理设施的出水达标情况；
(2)以进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度作为输入，农村生活污水处理设施出水达标情况作为输出，利用支持向量机对训练集进行训练，构建农村生活污水处理设施运行出水达标情况的预测模型；
(3)采集待预测的农村生活污水处理设施的进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度，输入至步骤(2)所得的预测模型中，得到预测结果。
本发明中，所述的农村生活污水是指农村居民生活所产生的污水，具体包括三类污水，即：经化粪池处理后的粪尿污水、厨房污水和洗衣污水，其主要污染物为COD、总氮、氨氮、总磷以及悬浮物。所述农村生活污水处理设施是指用于处理农村生活污水的处理设置。
经试验发现，对于上述农村生活污水处理设施而言，进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度与农村生活污水处理设施的出水达标情况之间存在相关性，可以将进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度作为输入代入支持向量机模型中，并根据农村生活污水处理设施出水达标情况的结果进行训练，构建农村生活污水处理设施出水达标情况的预测模型，进而实现农村生活污水处理设施水达标情况的预测。
为保证预测模型的预测结果更为准确，步骤(1)中，所述训练集中样本数量至少大于120～150个。
由于电导率值与水温有关，本领域普遍以水温20℃或者25℃时的电导率值作为参比进行校正，且常规电导率仪一般会自动校正。本发明中只需保证测定的电导率采用相同标准进行校正即可。
本发明所述农村生活污水处理设施为A2O处理设施、人工湿地处理设施、SBR处理设施和曝气滤池处理设施中的至少一种。上述农村生活污水处理设施均由进水调节池和污水处理装置两部分组成，污水处理装置的出水处设有出水井。
进一步地，步骤(1)中，
所述进水电导率在农村生活污水处理设施的调节池内测定，测定时间为调节池内提升泵开启15min后；
所述出水电导率和出水悬浮物浓度在农村生活污水处理设施的出水井内测定，与进水电导率同时测定。
进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度测定方式为：采集调节池或出水井内的水样测定电导率值和悬浮物浓度，或者，直接采用在线监测电导率仪和在线悬浮物浓度仪测定调节池或出水井内的水。
作为优选，在提升泵开启15min后，同时各测定进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度一次，此后每隔15分钟各检测进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度一次，共连续测定3～4次，分别取平均值作为检测阶段的进水电导率值、出水电导率值和出水悬浮物浓度；
在每次检测进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度的同时，检测农村生活污水处理设施的出水井内其他污染物的浓度，计算各污染物在进水和出水中浓度的平均值作为检测阶段的其他污染物浓度，将其他污染物浓度值与污染物排放标准进行比对，确定判断农村生活污水处理设施的出水达标情况。
上述其他污染物是指除悬浮物浓度以外的《农村生活污水处理设施水污染物排放标准》所规定的其他污染物指标，例如：pH、化学需氧量(COD)、氨氮(NH3-N)、总磷(以P计)、悬浮物(SS)。
进一步地，步骤(1)中，所述出水达标情况为出水达标或出水超标；出水是否达标根据国家或当地的《农村生活污水处理设施水污染物排放标准》进行判定，所有指标均符合排放标准记为出水达标，任一指标不符合排放标准记为出水超标。
出水达标判定标准根据实际情况选取，试验发现，判定标准的选取不影响本发明方法的适用性。
进一步地，步骤(2)中，先分别将进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度代入mapminmax函数中进行归一化处理，再输入至支持向量机中；
mapminmax函数的公式为：y＝(x-xmin)/(xmax-xmin) (1)；
式(1)中，y为归一化处理后的进水电导率、出水电导率或出水悬浮物浓度的实测数据，x为归一化处理前的进水电导率、出水电导率或出水悬浮物浓度的实测数据，xmin为x中的最小值，xmax为x中的最大值；
将出水达标的农村生活污水处理设施标记为1，出水超标的农村生活污水处理设施标记为-1。
进一步地，步骤(2)中，利用Libsvm工具箱训练模型，所述训练包括惩罚参数c和RBF核函数参数g的优化；
所述优化为利用SVMcgForClass函数对惩罚参数c和核函数参数g进行两轮优选，得到惩罚参数c和核函数参数g的最优解。
进一步地，步骤(3)中，采集待预测的农村生活污水处理设施的进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度后，先进行初判；
所述初判的方法为：直接根据农村生活污水处理设施水污染物排放标准中悬浮物浓度的达标限值进行出水达标或出水超标的判定；
若待预测的农村生活污水处理设施的出水悬浮物浓度＞达标限值，判定为出水超标；反之，则再将采集的待预测的农村生活污水处理设施的进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度输入至步骤(2)所得的预测模型中，得到预测结果。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
(1)本发明将检测指标进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度与农村生活污水处理设施的出水达标情况进行关联，并构建支持向量机模型获得预测模型，不仅预测准确性高，而且快速、廉价。
(2)相对于常规的标准检测方法(最快需要30min左右的时间)，本发明预测方法可以实现快速预测，有利于后续设施调控的进行。
附图说明
图1为本发明实施例1中基于支持向量机的农村生活污水处理设施出水达标情况的预测方法的流程图。
图2为实施例1中粗选过程最佳惩罚参数c和核函数参数g的选择结果图。
图3为实施例1中细选过程最佳惩罚参数c和核函数参数g选择结果图。
图4为实施例1中预测结果与实际结果对比图。
图5为实施例2中预测结果与实际结果对比图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步描述，以下列举的仅是本发明的具体实施例，但本发明的保护范围不仅限于此。
实施例1
一种基于支持向量机的农村生活污水处理设施出水达标情况的预测方法，具体步骤如下：
(1)选取长三角地区164个农村生活污水处理设施，该农村生活污水处理设施包含主流的A2O处理设施、人工湿地处理设施、SBR处理设施和曝气滤池设施，处理规模5-160t/d不等；所有设施均由进水调节池和污水处理装置两部分组成，进水调节池内装有提升泵，污水处理装置的出水处设有出水井。上述设施处理的农村生活污水由经化粪池处理后的粪尿污水、厨房污水和洗衣污水组成，其主要污染物为COD、总氮、氨氮、总磷以及悬浮物SS；
测定农村生活污水处理设施的进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度，具体测定方法为：
在提升泵开启15min后，同时采集调节池和出水井内的水样，测定得到第一次进水电导率值、第一次出水电导率值和第一次出水悬浮物浓度；15分钟后，测定得到第二次进水电导率值、第二次出水电导率值和第二次出水悬浮物浓度；30分钟后，测定得到第三次进水电导率值、第三次出水电导率值和第三次出水悬浮物浓度；分别将三次进水电导率值、出水电导率值和出水悬浮物浓度进行平均，得到平均进水电导率值、平均出水电导率值和出水悬浮物浓度；
与此同时，参照目前浙江省内执行的《农村生活污水处理设施水污染物排放标准》(DB 33/973—2015)中的二级标准，一般监测的水质指标为pH、化学需氧量(COD)、氨氮(NH3-N)、总磷(以P计)、悬浮物(SS)，对应的二级排放标准为6-9、100mg/L、25mg/L、3mg/L、30mg/L。记录测定电导率和悬浮物浓度所对应的农村生活污水处理设施的出水各污染物的浓度，分别计算各污染物浓度的三次平均值，将各出水污染物浓度平均值与污染物排放标准限值进行比对，确定判断农村生活污水处理设施的出水达标情况。即：当设施出水达标时记为1，设施出水超标时记为-1。
(2)以进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度作为输入，农村生活污水处理设施的出水达标情况作为输出，在164组数据中随机选取154组作为训练集，利用支持向量机对训练集进行训练，构建农村生活污水处理设施出水达标情况的预测模型；
具体步骤为：
先分别将进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度代入mapminmax函数中进行归一化处理，再输入至支持向量机中；
mapminmax函数的公式为：y＝(x-xmin)/(xmax-xmin) (1)；
式(1)中，y为归一化处理后的进水电导率、出水电导率或出水悬浮物浓度的实测数据，x为归一化处理前的进水电导率、出水电导率或出水悬浮物浓度的实测数据，xmin为x中的最小值，xmax为x中的最大值；
训练过程中，利用Libsvm工具箱，实现支持向量机对训练集进行训练，构建农村生活污水处理设施运行出水达标情况的预测模型，进行惩罚参数c和RBF核函数参数g的优化；
利用SVMcgForClass函数对惩罚参数c和核函数参数g进行两轮优选，得到惩罚参数c和核函数参数g的最优解；
其中，第一轮为粗选，惩罚参数c和核函数参数g的变化范围分别为[2-10,210]和[2-10,210]；第二轮为细选，惩罚参数c和核函数参数g的变化范围分别为[2-5,25]和[2-5,25]。
(3)剩余的10组数据作为预测集，采集待预测的农村生活污水处理设施的进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度，进行初判；
初判的方法为：直接根据农村生活污水处理设施水污染物排放标准中悬浮物浓度的达标限值进行出水达标或出水超标的判定；
若待预测的农村生活污水处理设施的出水悬浮物浓度＞达标限值，判定为出水超标；反之，则再将采集的待预测的农村生活污水处理设施的进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度输入至步骤(2)所得的预测模型中，得到预测结果。
预测结果：8个设施的实际出水达标情况与预测出水达标情况相同，表明预测正确；2个设施的实际出水达标情况与预测出水达标情况不同，表明预测错误；故预测集的预测正确率为80％。
实施例2
本实施例除将出水达标的判定标准改为“根据国家《城镇污水处理厂污染物排放标准》一级B标准”外，其余采用与实施例1完全相同的样本和预测方法。
预测结果：8个设施的实际有效性与预测有效性相同，表明预测正确；2个设施的实际有效性与预测有效性不同，表明预测错误；故预测集的预测正确率为80％。

Claims (6)

1.一种基于支持向量机的农村生活污水处理设施出水达标情况的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)选取若干农村生活污水处理设施作为训练集，同时采集训练集中农村生活污水处理设施的进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度，并记录相对应的农村生活污水处理设施的出水达标情况；
记录出水达标情况的方法为：在每次检测进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度的同时，检测农村生活污水处理设施的出水井内其他污染物的浓度，计算各污染物在出水中浓度的平均值作为检测阶段的其他污染物浓度，将其他污染物浓度值与污染物排放标准进行比对，确定判断农村生活污水处理设施的出水达标情况；
所述其他污染物为pH、化学需氧量、氨氮和总磷；所述污染物排放标准为国家或当地的《农村生活污水处理设施水污染物排放标准》；
(2)以进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度作为输入，农村生活污水处理设施出水达标情况作为输出，利用支持向量机对训练集进行训练，构建农村生活污水处理设施运行出水达标情况的预测模型；
(3)采集待预测的农村生活污水处理设施的进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度，输入至步骤(2)所得的预测模型中，得到预测结果。
2.如权利要求1所述的基于支持向量机的农村生活污水处理设施出水达标情况的预测方法，其特征在于，步骤(1)中，所述农村生活污水处理设施为A2O处理设施、人工湿地处理设施、SBR处理设施和曝气滤池处理设施中的至少一种。
3.如权利要求1所述的基于支持向量机的农村生活污水处理设施出水达标情况的预测方法，其特征在于，步骤(1)中，
所述进水电导率在农村生活污水处理设施的调节池内测定，测定时间为调节池内提升泵开启15min后；
所述出水电导率和出水悬浮物浓度在农村生活污水处理设施的出水井内测定，与进水电导率同时测定。
4.如权利要求1所述的基于支持向量机的农村生活污水处理设施出水达标情况的预测方法，其特征在于，步骤(2)中，先分别将进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度代入mapminmax函数中进行归一化处理，再输入至支持向量机中；
mapminmax函数的公式为：y＝(x-xmin)/(xmax-xmin) (1)；
式(1)中，y为归一化处理后的进水电导率、出水电导率或出水悬浮物浓度的实测数据，x为归一化处理前的进水电导率、出水电导率或出水悬浮物浓度的实测数据，xmin为x中的最小值，xmax为x中的最大值；
将出水达标的农村生活污水处理设施标记为1，出水超标的农村生活污水处理设施标记为-1。
5.如权利要求1所述的基于支持向量机的农村生活污水处理设施出水达标情况的预测方法，其特征在于，步骤(2)中，利用Libsvm工具箱训练模型，所述训练包括惩罚参数c和RBF核函数参数g的优化；
所述优化为采用SVMcgForClass函数对惩罚参数c和核函数参数g进行两轮优选，得到惩罚参数c和核函数参数g的最优解。
6.如权利要求1所述的基于支持向量机的农村生活污水处理设施出水达标情况的预测方法，其特征在于，步骤(3)中，采集待预测的农村生活污水处理设施的进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度后，先进行初判；
所述初判的方法为：直接根据农村生活污水处理设施水污染物排放标准中悬浮物浓度的达标限值进行出水达标或出水超标的判定；
若待预测的农村生活污水处理设施的出水悬浮物浓度＞达标限值，判定为出水超标；反之，则再将采集的待预测的农村生活污水处理设施的进水电导率、出水电导率和出水悬浮物浓度输入至步骤(2)所得的预测模型中，得到预测结果。
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