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城市污水處理過程異常工況識別和抑制

所屬分類:新聞中心 點擊次數:12 發布日期:2019-08-26

      近年來,我國大力推進城市污水處理廠建設及其相關技術開發應用,有效的提升了我國污水處理率。但是我國城市污水處理廠的運行狀況卻不容樂觀,異常工況已成為困擾我國城市污水處理廠運營和發展的主要瓶頸。

      城市污水處理過程由于進水流量、進水成份、污染物種類、有機物濃度等被動接受,系統始終運行在非平穩狀態,導致污泥膨脹等異常工況頻發。常見的異常工況包括:

1) 污泥膨脹,該現象的發生將導致出水水質惡化,而且污泥持續流失會使曝氣池內的微生物數量銳減,使之不能有效降解污染物,從而導致整個系統的性能下降,甚至崩潰;


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2) 泡沫,該異常將導致二沉池中污泥不易沉降,降低污泥的沉淀性能,使出水水質惡化,嚴重時會溢出曝氣池,同時伴隨刺激性氣味,給污水處理廠的運行和管理帶來很多麻煩;


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3) 浮渣,該異常一方面將導致曝氣池處于嚴重的缺氧或厭氧狀態,另一方出現的浮渣也極易導致堵塞現象,甚至影響設備的正常運轉。


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異常工況一旦發生,會降低污水處理效率,引起出水水質超標等問題,嚴重時造成污水處理過程崩潰,引發事故。因此,降低異常工況發生率、保證城市污水處理過程安全平穩運行,是城市污水處理過程亟待解決的難題

及時有效的預防和抑制污水處理過程異常工況是保障城市污水處理過程安全平穩運行的重要一環。近年來,國內外對城市污水處理廠異常工況的識別和抑制方法投入了大量研究,旨在預防和抑制異常工況的發生,確保污水處理廠安全穩定運行。經過多年的努力,污水處理過程自動化技術取得一系列重要突破,先進的控制技術已經開始在城市污水處理異常工況識別和抑制中得到應用。例如,在識別方面,采用圖像識別微生物狀態、熒光原位雜交(FISH)等機理方法,以及利用隱馬爾可夫模型、神經網絡等數據驅動方法識別異常工況特征指數等;在抑制方面,采用添加劑法、增設工藝環節等機理方法,以及采用基于經典控制和智能控制的過程調控方法等。

如何提高城市污水處理異常工況的識別與抑制水平?目前先進的城市污水處理異常工況識別與抑制方法不斷地降低異常工況的發生率,保障了污水處理過程運行的安全平穩。然而,這方法在實際應用過程中還存在諸多問題未能解決,制約了異常工況的識別與抑制水平,其中的問題包括:

1) 先進識別和抑制技術依賴于結構固定化模型設計,包括軟測量模型和智能控制辨識模型;

2) 以先進的識別和抑制技術功能單一;

3) 識別和抑制方法的可靠性不足且評價困難;

4) 抑制方法的指導信息獲取困難。

為此,需要從根本上解決方法中存在的問題,相應的解決思路有:

1) 提高軟測量模型和智能控制辨識模型自身的適應能力,也即設法隨著污水處理水質成分、工況環境等的變化,不斷調整軟測量模型和智能控制器模型自身結構和參數,從而保持辨識和控制過程的性;

2) 根據需求和異常工況的特性,個性化識別和抑制方法,提高識別和抑制的精細程度,也即在識別和抑制過程中,針對不同類型、不同嚴重程度、不同范圍等特征的異常工況,根據實際需求和污水處理建設與運營信息,給不同的異常工況劃分類別、類型、優先級等,同時匹配和制定相應的抑制措施;

3) 鑒于污水處理過程存在豐富的先驗知識,融入知識經驗可提高異常工況識別和抑制的完備性和可靠性,構建合理的驗證模型和評價體系;

4)采用優化算法和知識推理方法等為異常工況抑制提供的指導信息。

      總之,對污水處理異常工況識別和抑制而言,目前存在著在污水處理工況環境和水質多變情況下軟測量模型和智能控制模型的結構自組織問題、在多類型和多需求異常工況識別和抑制精細化分級和匹配問題、異常工況識別和抑制方法可靠性不高和評價難以及指導信息難以獲取等難題,這些問題對于實施異常工況識別和抑制至關重要,需要盡快加以研究,得出有效的結果。

      此外,隨著自動化、人工智能等技術的發展,污水處理廠將走向自動化、智能化和無人化。可以預見未來城市污水處理過程不僅能夠解決當前異常工況識別與抑制的主要問題,還將結合信息處理、推理預測、仿真及多媒體技術,全面展示實際污水處理處理過程的運行概況,給出異常工況發生分析與預警,提供合理的抑制策略,保證污水處理效果、安全可靠生產等目標,并取得較好的社會效益和經濟效益。


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