公布日：2023.06.13

申請(qǐng)日：2023.03.24

分類號(hào)：C02F7/00(2006.01)I;C02F3/02(2023.01)I;G05B13/04(2006.01)I;C02F101/16(2006.01)N

摘要

本發(fā)明公開了一種污水處理智能曝氣設(shè)置方法，涉及污水處理技術(shù)領(lǐng)域。通過積累污水處理系統(tǒng)相關(guān)參數(shù)，篩選與曝氣量相關(guān)的顯著響應(yīng)變量，利用數(shù)據(jù)擬合工具以曝氣量為輸出值，以響應(yīng)變量為輸入值，形成曝氣量理論函數(shù)模型，系統(tǒng)進(jìn)入智能運(yùn)行期后，利用實(shí)際出水氨氮與設(shè)置出水氨氮的差值修正理論函數(shù)模型得到的理論曝氣量，獲得實(shí)際曝氣量。間隔固定時(shí)間，構(gòu)建實(shí)際曝氣量和理論曝氣量之間的損失函數(shù)，通過優(yōu)化算法矯正理論函數(shù)模型相關(guān)系數(shù)，使損失函數(shù)最小。本發(fā)明解決了傳統(tǒng)污水處理曝氣方法依靠特定響應(yīng)參數(shù)及固定理論模型導(dǎo)致的工藝適應(yīng)性差、控制不精確等缺點(diǎn)。通過自行選擇響應(yīng)參數(shù)，自動(dòng)生成函數(shù)模型，實(shí)現(xiàn)曝氣的精細(xì)化與智能化。

權(quán)利要求書

1.一種污水處理智能曝氣設(shè)置方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：原始數(shù)據(jù)積累；根據(jù)污水處理系統(tǒng)設(shè)定控制出水氨氮指標(biāo)為Nc，按照污水處理系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行情況，采集好氧池中的相關(guān)運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)，形成參數(shù)序列；所述相關(guān)運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)包括曝氣量、進(jìn)水水量、溶解氧量、進(jìn)水氨氮濃度、進(jìn)水懸浮物濃度、進(jìn)水TN濃度、進(jìn)水化學(xué)需氧量、出水化學(xué)需氧量、出水TN濃度、回流比、溫度和氣壓；步驟2：參數(shù)相關(guān)性確認(rèn)；計(jì)算曝氣量與其它各個(gè)相關(guān)運(yùn)行參數(shù)之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)、余弦相似度、歐式距離及Sperman秩相關(guān)系數(shù)，以皮爾遜相關(guān)系數(shù)、余弦相似度、歐式距離及Sperman秩相關(guān)系數(shù)的平均值作為曝氣量與各個(gè)相關(guān)運(yùn)行參數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)，根據(jù)相關(guān)系數(shù)的大小判斷各個(gè)相關(guān)運(yùn)行參數(shù)對(duì)曝氣量影響的大��；步驟3：響應(yīng)參數(shù)篩選；將對(duì)曝氣量影響大的相關(guān)運(yùn)行參數(shù)保留作為響應(yīng)參數(shù)，將對(duì)曝氣量影響小的相關(guān)運(yùn)行參數(shù)刪除；步驟4：模型擬合；以好氧池中的曝氣量為輸出值，以保留的響應(yīng)參數(shù)為輸入值，利用數(shù)據(jù)擬合工具擬合形成好氧池的理論曝氣量函數(shù)模型；步驟5：理論曝氣量獲�。晃鬯�處理系統(tǒng)進(jìn)入智能運(yùn)行期，利用理論曝氣量函數(shù)模型自動(dòng)獲得好氧池的理論曝氣量QT；步驟6：理論曝氣量修正；測(cè)得好氧池實(shí)際的出水氨氮值為Ne，以控制出水氨氮指標(biāo)Nc為基準(zhǔn)進(jìn)行后饋補(bǔ)償，當(dāng)|Ne-Nc|≤10％Nc時(shí)，不進(jìn)行后饋補(bǔ)償；當(dāng)Ne-Nc>10％Nc時(shí)，則設(shè)置補(bǔ)償系數(shù)k為1.2；當(dāng)Nc-Ne>10％Nc，設(shè)置補(bǔ)償系數(shù)k為0.9；輸出實(shí)際的曝氣量QA＝kQT；步驟7：模型矯正；每間隔30天，以本階段內(nèi)積累的數(shù)據(jù)，構(gòu)建QA-QT的損失函數(shù)，采用優(yōu)化算法矯正理論曝氣量函數(shù)模型的相關(guān)系數(shù)，使損失函數(shù)最小，重復(fù)步驟5到步驟7。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水處理智能曝氣設(shè)置方法，其特征在于，步驟1具體包括：原始數(shù)據(jù)積累過程中，采集不小于30天的好氧池的相關(guān)運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)，每次采集的相關(guān)運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)為一組相關(guān)運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水處理智能曝氣設(shè)置方法，其特征在于，步驟2具體包括：計(jì)算曝氣量與溶解氧量之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)、余弦相似度、歐式距離及Sperman秩相關(guān)系數(shù)，并以皮爾遜相關(guān)系數(shù)、余弦相似度、歐式距離及Sperman秩相關(guān)系數(shù)的平均值作為曝氣量與溶解氧量之間的相關(guān)系數(shù)，根據(jù)相關(guān)系數(shù)的大小判斷溶解氧量對(duì)曝氣量的影響的大�。灰酝瑯拥姆椒ㄓ�(jì)算曝氣量與進(jìn)水水量、進(jìn)水氨氮濃度、進(jìn)水懸浮物濃度、進(jìn)水TN濃度、進(jìn)水化學(xué)需氧量、出水化學(xué)需氧量、出水TN濃度、回流比、溫度和氣壓之間的相關(guān)系數(shù)，并判斷進(jìn)水水量、進(jìn)水氨氮濃度、進(jìn)水懸浮物濃度、進(jìn)水TN濃度、進(jìn)水化學(xué)需氧量、出水化學(xué)需氧量、出水TN濃度、回流比、溫度和氣壓對(duì)曝氣量的影響的大��；將所得的所有的相關(guān)系數(shù)從大到小進(jìn)行排列為相關(guān)系數(shù)列，取相關(guān)系數(shù)列中前80％為顯著相關(guān)系數(shù)，顯著相關(guān)系數(shù)對(duì)應(yīng)的相關(guān)運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)為將對(duì)曝氣量影響大的相關(guān)運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)；取相關(guān)系數(shù)列中后20％為非顯著相關(guān)系數(shù)，非顯著相關(guān)系數(shù)對(duì)應(yīng)的相關(guān)運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)為將對(duì)曝氣量影響小的相關(guān)運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水處理智能曝氣設(shè)置方法，其特證在于，步驟4所述的數(shù)據(jù)擬合工具為1stopt軟件。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水處理智能曝氣設(shè)置方法，其特證在于，設(shè)計(jì)出水氨氮值為Ns，所述控制出水氨氮指標(biāo)Nc應(yīng)滿足Ns-Nc≥30％Ns。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水處理智能曝氣設(shè)置方法，其特證在于，步驟7采用的優(yōu)化算法為梯度下降或Adam算法或遺傳算法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目是提供一種污水處理智能曝氣設(shè)置方法，通過對(duì)污水處理系統(tǒng)相關(guān)運(yùn)行參數(shù)與曝氣量進(jìn)行相關(guān)性計(jì)算，篩選顯著響應(yīng)變量，利用數(shù)據(jù)擬合工具形成曝氣量理論函數(shù)模型，系統(tǒng)進(jìn)入智能運(yùn)行期后，利用設(shè)置出水氨氮修正理論函數(shù)模型得到的理論曝氣量，獲得實(shí)際曝氣量，并間隔固定時(shí)間，構(gòu)建實(shí)際曝氣量和理論曝氣量之間的損失函數(shù)，通過優(yōu)化算法矯正理論函數(shù)模型相關(guān)系數(shù)，使損失函數(shù)最小。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了以下技術(shù)方案：

一種污水處理智能曝氣設(shè)置方法，包括以下步驟：

步驟1：根據(jù)污水處理系統(tǒng)設(shè)定控制出水氨氮指標(biāo)為Nc，按照污水處理系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行情況，采集好氧池中的相關(guān)運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)，形成參數(shù)序列；所述相關(guān)運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)包括曝氣量、進(jìn)水水量、溶解氧量、進(jìn)水氨氮濃度、進(jìn)水懸浮物濃度、進(jìn)水TN濃度、進(jìn)水化學(xué)需氧量、出水化學(xué)需氧量、出水TN濃度、回流比、溫度和氣壓等。

除了曝氣量的其他相關(guān)運(yùn)行參數(shù)的選取并不固定，可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選取。

步驟2：參數(shù)相關(guān)性確認(rèn)；由于各參數(shù)對(duì)曝氣量的影響程度不同，需計(jì)算曝氣量與其它各個(gè)相關(guān)運(yùn)行參數(shù)之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)、余弦相似度、歐式距離及Sperman秩相關(guān)系數(shù)，以皮爾遜相關(guān)系數(shù)、余弦相似度、歐式距離及Sperman秩相關(guān)系數(shù)的平均值作為曝氣量與各個(gè)相關(guān)運(yùn)行參數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)，根據(jù)相關(guān)系數(shù)的大小判斷各個(gè)相關(guān)運(yùn)行參數(shù)對(duì)曝氣量影響的大小。

步驟3：響應(yīng)參數(shù)篩選；將對(duì)曝氣量影響大的相關(guān)運(yùn)行參數(shù)保留作為響應(yīng)參數(shù)，將對(duì)曝氣量影響小的相關(guān)運(yùn)行參數(shù)刪除，以盡可能減少分析數(shù)據(jù)及計(jì)算量。

步驟4：模型擬合；以好氧池中的曝氣量為輸出值，以保留的響應(yīng)參數(shù)為輸入值，利用數(shù)據(jù)擬合工具擬合形成好氧池的理論曝氣量函數(shù)模型。

步驟5：理論曝氣量獲��；污水處理系統(tǒng)進(jìn)入智能運(yùn)行期，利用理論曝氣量函數(shù)模型自動(dòng)獲得好氧池的理論曝氣量QT。

步驟6：理論曝氣量修正；測(cè)得好氧池實(shí)際的出水氨氮值為Ne，以控制出水氨氮指標(biāo)Nc為基準(zhǔn)進(jìn)行后饋補(bǔ)償，當(dāng)|Ne-Nc|≤10％Nc時(shí)，認(rèn)為系統(tǒng)出水圍繞控制值小幅度波動(dòng)，不具備超標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)，因此不進(jìn)行后饋補(bǔ)償；當(dāng)Ne-Nc>10％Nc時(shí)，認(rèn)為系統(tǒng)出水氨氮濃度較高，可能存在超標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)，通過設(shè)置補(bǔ)償系數(shù)k為1.2，在理論曝氣量基礎(chǔ)上進(jìn)一步上調(diào)曝氣量；當(dāng)Nc-Ne>10％Nc，認(rèn)為系統(tǒng)出水氨氮濃度過低，為節(jié)省曝氣能耗，可設(shè)置補(bǔ)償系數(shù)k為0.9，在理論曝氣量基礎(chǔ)上進(jìn)一步下調(diào)曝氣量；輸出實(shí)際的曝氣量QA＝kQT。

步驟7：模型矯正；每間隔30天，以本階段內(nèi)積累的數(shù)據(jù)，構(gòu)建QA-QT的損失函數(shù)，采用優(yōu)化算法矯正理論曝氣量函數(shù)模型的相關(guān)系數(shù)，使損失函數(shù)最小，重復(fù)步驟5到步驟7。

優(yōu)選地，步驟1具體包括：

原始數(shù)據(jù)積累過程中，采集不小于30天的好氧池的相關(guān)運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)，每次采集的相關(guān)運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)為一組相關(guān)運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)。

優(yōu)選地，步驟2具體包括：

計(jì)算曝氣量與溶解氧量之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)、余弦相似度、歐式距離及Sperman秩相關(guān)系數(shù)，以皮爾遜相關(guān)系數(shù)、余弦相似度、歐式距離及Sperman秩相關(guān)系數(shù)的平均值作為曝氣量與溶解氧量之間的相關(guān)系數(shù)，根據(jù)相關(guān)系數(shù)的大小判斷溶解氧量對(duì)曝氣量的影響的大�。�

以同樣的方法計(jì)算曝氣量與進(jìn)水水量、進(jìn)水氨氮濃度、進(jìn)水懸浮物濃度、進(jìn)水TN濃度、進(jìn)水化學(xué)需氧量、出水化學(xué)需氧量、出水TN濃度、回流比、溫度和氣壓等的相關(guān)系數(shù)，并判斷進(jìn)水水量、進(jìn)水氨氮濃度、進(jìn)水懸浮物濃度、進(jìn)水TN濃度、進(jìn)水化學(xué)需氧量、出水化學(xué)需氧量、出水TN濃度、回流比、溫度和氣壓對(duì)曝氣量的影響的大小；

將所得的所有的相關(guān)系數(shù)從大到小進(jìn)行排列為相關(guān)系數(shù)列，取相關(guān)系數(shù)列中前80％為顯著相關(guān)系數(shù)，顯著相關(guān)系數(shù)對(duì)應(yīng)的相關(guān)運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)為將對(duì)曝氣量影響大的相關(guān)運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)；取關(guān)系數(shù)列中后20％為非顯著相關(guān)系數(shù)，非顯著相關(guān)系數(shù)對(duì)應(yīng)的相關(guān)運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)為將對(duì)曝氣量影響小的相關(guān)運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)。

優(yōu)選地，步驟4所述的數(shù)據(jù)擬合工具建議為1stopt軟件等。

優(yōu)選地，設(shè)計(jì)出水氨氮值為Ns，所述控制出水氨氮指標(biāo)Nc應(yīng)滿足Ns-Nc≥30％Ns。控制出水標(biāo)準(zhǔn)氨氮指標(biāo)為污水處理系統(tǒng)中設(shè)定的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)值，其小于出水氨氮值Ns。

優(yōu)選地，步驟7采用的優(yōu)化算法為梯度下降或Adam算法或遺傳算法等。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明帶來了以下有益技術(shù)效果：

1)出水標(biāo)準(zhǔn)高；通過精細(xì)化曝氣量調(diào)控,可實(shí)現(xiàn)氨氮指標(biāo)穩(wěn)定優(yōu)于《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB3838-2002)II類水標(biāo)準(zhǔn)，滿足污水廠高標(biāo)準(zhǔn)排放及穩(wěn)定達(dá)標(biāo)。

2)出水水質(zhì)穩(wěn)定且抗沖擊性強(qiáng)；出水水質(zhì)變異系數(shù)(水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)差與均值之比，CV)＜0.3，且低于進(jìn)水水質(zhì)變異系數(shù)。

3)運(yùn)行費(fèi)用低；通過智能控制，實(shí)現(xiàn)污水處理按需曝氣，較傳統(tǒng)人工控制可降低曝氣能耗20％以上。

4)工藝適應(yīng)性良好；算法模型不依靠現(xiàn)有國際水協(xié)ASM或(GB50014-2006)固有模型，而是針對(duì)原始數(shù)據(jù)積累后，自行擬合，更加符合具體污水處理系統(tǒng)實(shí)際需求，可適應(yīng)于不同的工藝類型。

5)控制更智能，效果更穩(wěn)定，能耗及碳排更低；根據(jù)后饋補(bǔ)償修正實(shí)際曝氣量，控制更精準(zhǔn)，從而進(jìn)一步提高了污水處理按需曝氣，節(jié)省了曝氣能耗；此外，每間隔一段時(shí)間，根據(jù)本階段運(yùn)行情況矯正算法模型，使控制更加精確。

（發(fā)明人：韓文杰;吳迪;周家中;郭盛輝;楊忠啟;薛磊;劉玉良;辛濤;王江寬）