（控制科学与工程专业论文）污水处理过程递归神经网络控制方法研究.pdf

： 矿 j kj 一1 | 、 j i 独创性声明 m l l l i i i i l l l l i l l i i l l l l m l i l l l l l l l l l l l l l y 17 8 8 3 4 0 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他 人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构 的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均 已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 签名：劢以居 关于论文使用授权的说明 本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权 保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部 分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 签名：诊n 缪 导师签名： 日期：f ， & ， | | 馕 ， 摘要 摘要 活性污泥法污水处理过程是一种模拟自然界中水的自净化过程、利用活性污 泥中微生物的新陈代谢作用去除污水中污染物的方法。由于进水水质水量的剧烈 变化，以及微生物生长的复杂性，使得该过程具有多变量、非线性、强耦合、大 滞后和不确定性等特点，这导致了其过程控制自动化水平的相对落后。 为提高污水处理的出水质量、降低污水处理成本、保障污水处理系统的高效 平稳运行，进行污水处理过程的智能控制方法研究具有重要的理论和现实意义， 并且可以为其它非线性、大滞后的复杂系统控制问题提供有益的借鉴。 本文在深入分析现有研究成果的基础上，针对活性污泥法污水处理过程中的 溶解氧浓度和微生物浓度的控制问题，设计了基于递归神经网络的控制方法，并 通过仿真实验验证了该方法的可行性和有效性。主要工作如下： 1 、根据活性污泥系统的内在机理，建立了活性污泥污水处理系统的数学模 型，该模型反映了溶解氧浓度、活性污泥浓度以及底物浓度之间的内在关系，为 进行污水处理系统的控制研究提供了依据； 2 、对活性污泥法污水处理过程中溶解氧浓度的控制，设计了递归神经网络 控制器，详细分析了其结构及算法，并验证了该控制器的鲁棒性与自适应性。通 过与前馈神经网络控制进行对比实验，证明该控制器具有更好的动态性能。 3 、对活性污泥法污水处理过程中溶解氧和微生物浓度的多变量控制，设计 了基于改进e 1 m a n 递归神经网络的控制器，推导出了改进e l m a n 网络的权值调整 公式，并将其应用于污水处理过程中，保持曝气池中溶解氧和微生物浓度在一定 水平，使污泥具有良好的去污能力和沉淀性能。 论文围绕污水处理过程控制问题，研究了递归神经网络控制方法，提出了两 种递归神经网络控制器，分别用于污水处理过程的单变量和多变量控制中，研究 工作对类似的复杂过程控制问题提供了可借鉴的思路。 关键词：污水处理过程；活性污泥法；控制；递归神经网络 n 卜 “ 、 a b s t r a c t a b s t r a c t a c t i v a t e ds l u d g ew a s t e w a t e rt r e a t m e n tp r o c e s si sa ne n e c t i v em e t h o dw h i c h s i r n u l a t e st h ew a t e rp u r i f i c a t i o np r o c e s si 1 1t h en a t u r ea i l dl l s e st h ea c t i v i t i e so f m i c r o o 玛a i l i s m st 0r e m o v ep o l l u t a n t si i l 、v a s t e w a t e r d r 锄：蚍i cc h a n g e si nw a t e r q u a l i t ya n dq u a n t “y ，a sw e l la st h ec o m p l e x i t yo fm i c r o b i a lg r o 、t km a k e st h ep r o c e s s am u l t i v a r i a b l e ，n o i l l i i l e 鸩g 昀n gc o u p l i i 培，t i r n ed e l a ya n du n c e r t a i n t ya n ds oo n 、_ h i c hl e a d st oal o wl e v e lo f2 l u t o m a t i cc o n t r 0 1 t o 沛p r o v et h eq u a l i t yo fo u t p u tw a l e r ，r e d u c et h ec o s t s ，a n dg u a r a n t e et h e s m o o t ha r l de 丘i c i e mo p e r a t i o no f 、随e w a t e rt r e a t m e n ts y s t e m ，r e s e a r c h e so nt h e n e l l i g e mc o n t r o lm e t h o di l lw a s t e w a t e rt r e a t m e n tp r o c e s s ( m p ) h a v e 呻o r t 锄 t h e o r e t i c a la n dp r a c t i c a ls i g n i f i c a n c e i nt h i sp 印e r ，o nt h eb a s i so ft h o r o u g ha n a l y z i n gp a s ta c h i e v e i n e n t s ，f o rt h e c o n t r o lo fd i s s o l v e do x y g e na n dm i c r o b i a lc o n c e n t r a t i o nma c t i v a t e ds l u d g ep r o c e s s ( a s p ) ，t h ea u t h o rd e s i g n e dc o m r o lm e t h o db a s e do nr e c u r r e mn e u r a ln e t w o r k ，锄dt h e s i i i l u l a t i o nr e s u n sd e m o n s t r a t et h e 诧a s i b i l i t ya n de 虢c t i v e n e s so ft l l i sm e t h o d t h e m a i l lc o n t e n to f t h i sp a p e ri sa sf o l l o w s ： 1 a c c o r d i n gt ot h e 缸e r m li n e c l l a i l i s m o fa c t i v a t e d s l u d g es y s t e m ，w e e s t a b l i s h e dt h em a t h e i n a t i c a lm o d e lo fa c t i v a t e ds l u d g ew a s t e w a t e rt r e a t m e n ts y s t e i l l ， w i l i c hr e n e c t st h e 硫e m lr e l a t i o n s l l i po fd i s s o l v e do x y g e nc o n c e n t r a t i o l l ，s l u d g e c o n c e n t r a t i o n 锄ds u b s t r a t ec o n c e m r a t i o 玛a n dp r 0 v i d e sab a s i sf o rt h ec o n t r o lo ft h e w a s t e w a t e rt r e a t m e n ts y s t e i l l 2 f o rt h e c o n t r o lo fd i s s 0 1 v e do x y g e nc o n c e n t r a t i o 玛、e d e s i g n e dr e c u r r e n t n e u r a ln e t 、o r kc o n t r o l l e r ( 对叮n c ) ，a 1 1 a l y z e di t ss t n i c t u r ea n da l g o r i t h mi i ld e t a i l ，a n d v e r i f i e dt h er o b u s t n e s sa n da d 印t a b i l i t yo fi 心n c b ye x p e r i h l e n t sc o i n p a r e dw i t h f e e d - f o m 搬dn e 嗽ln e t 、v o 咄w ed e m o n s t r a t e dt h e 砌呵n ch a sb e t t e r d y 彻m i c p e r f o n n a n c e 3 f o rt h em u h i v a r i a b l ec o m r o lo fd i s s o l v e do x y g e na n d “c r o b i a lc o n c e n t r a t i o n i 1 1a s p ，w ed e s i g n e dc o m r o l l e rb a s e do ni r n p r o v e de h m nr e c u r r e n tn e u r a ln e t w o 比 d e r i v e dt h ef o r m u l at o 砌u s tt h ew e 逗h t so f 抽叩r o v e de h i l a nn e t w o r k ，a n d 印p l i e di t i i lw w t pt om a n a i l lt h ec o n c e m r a t i o no fd i s s o l v e do x y g e na n dm i c r o o r g a l l i s m si n 2 u e r a t i o nt a i l l 【a tac e r r t a ml e v e l ，a n dm a k et h es l u d g eh a v e9 0 0 dp e r f o 姗n c eo f d e c o n t a m i i l a t i o na n ds e d i m e m a t i o n t l l i sp a p e rd e s i g n e dt h ec o n t r o lm e t h o db a s e do nr e c u r r e n tn e u r a ln e t w o r k i i i 一 、i 目录 目录 摘要i a b s t r a c t i i i 目录v 第1 章绪论1 1 1 论文的课题背景及研究意义1 1 1 1 课题背景1 1 1 2 研究意义1 1 2 污水处理过程的建模与自动控制现状3 1 2 1 污水处理过程中的建模现状3 1 2 2 污水生化处理过程控制系统分析6 1 2 3 污水处理过程控制方法的研究现状7 1 3 课题来源与主要研究内容1 l 1 4 本章小结1 2 第2 章活性污泥污水处理系统的分析与建模1 3 2 1 活性污泥法污水处理系统1 3 2 2 活性污泥系统相关参数15 2 2 1 活性污泥法的重要工艺参数1 5 2 2 2 活性污泥法的重要水质参数一15 2 2 3 污水综合排放国家标准1 6 2 3 活性污泥污水处理过程的数学模型1 7 2 3 1 微生物的生长动力学1 7 2 3 2 曝气机理分析18 2 3 3 活性污泥法污水处理数学模型的建立1 9 2 4 本章小结2 2 第3 章递归神经网络的设计2 3 3 1 递归神经网络典型模型2 3 7 3 1 1 全局递归神经网络2 3 3 1 2 局部递归神经网络2 4 3 2e l m a n 递归神经网络的学习算法2 6 3 2 1e l m a n 网络模型2 6 3 2 2e l m a n 网络的学习算法2 7 3 3 仿真实验及结果分析3 0 v 北京t 业大学l ：学硕十学传论文 3 4 本章小结3 2 第4 章递归神经网络在污水处理过程溶解氧控制中的应用3 3 4 1 污水处理过程溶解氧控制模型3 4 4 1 1 控制变量的选择3 4 4 1 2 溶解氧控制模型的建立3 4 4 2 污水处理过程溶解氧控制器设计3 6 4 2 1 控制系统及控制器结构3 6 4 2 2 递归神经网络权值的修正公式3 8 4 3 仿真实验及结果分析3 9 4 4 本章小结4 2 第5 章基于改进e l m a n 神经网络的污水处理过程多变量控制4 3 5 1 污水处理过程除碳模型4 3 5 2 多变量控制器设计4 7 5 2 1 控制系统及控制器结构4 7 5 2 2 改进e l m n 网络的学习算法4 9 5 3 仿真实验及结果分析5 l 5 4 本章小结5 7 结论5 9 参考文献6 l 攻读硕士学位期间发表的学术论文6 7 致谢6 9 v i 第1 章绪论 第1 章绪论 1 1 论文的课题背景及研究意义 1 1 1 课题背景 在经济快速增长的当今社会，水资源严重短缺已经成为制约经济发展和社会 进步的关键因素之一。水污染是当今世界各国面临的首要的环境问题，尤其是对 于我国这样一个水资源严重匮乏的国家。虽然我国水资源总量达到2 8 万亿立方 米，居世界第四位，但是人均水资源占有量只有2 3 0 0 立方米，为世界人均量的 四分之一，居世界第1 2 1 位，而且在时域和地域分布上非常不均匀【l 】。更为严重 的是，我国8 0 以上的河流、湖泊已经受到不同程度的污染1 2 j 。现在我国6 6 8 个 城市中，己有4 0 0 多个城市供水不足，其中有1 1 8 个城市属于严重缺水。每年因 缺水而影响的工业产值近2 3 0 0 亿元。同时由于缺水，全国农田平均受旱面积增 加到5 亿多亩，在我国农村大约有8 0 0 0 万人口连饮水也比较困难。国家建设部 统计，截止到2 0 0 7 年的数据，中国6 6 5 个( 目前为6 6 1 个) 城市用水量目前达 到5 0 1 9 亿立方米年，按照城市的户籍人口来算，人均的综合耗水量大概就是在 3 9 0 升天左右，平均每人每天消费4 0 0 升水，增长较快。 我国的水资源状况一方面存在先天不足，而在另一个方面，随着我国国民经 济的迅猛发展，城市规模不断扩大，人口数目增长迅速，随之而来的是城市污水 的水量不断加大，水质也越来越复杂，并且有继续恶化的趋势。我国大部分城市 9 5 的污水未经处理排放入水体，仅仅依靠稀释及水体自净作用已经无法使污水 满足达标排放的要求，并且会对下游水体产生较大的污染和影响。有资料显示， 中国现在是世界上污水排放量最大的国家，也是污水排放量增长速度最快的国家 之一。在全国水资源质量评价的1 0 万公里河长中，受污染的河长占5 1 。在城 市，污染情况尤为严重，全国9 0 以上的城市水域污染严重。3 2 个重点城市的 7 1 个水源地，3 0 个达不到二级标准，占总数的4 2 。水体的不同程度的污染， 进一步加剧了城市用水紧张。为了进一步推进我国城市化和社会经济的可持续发 展，缓解水资源紧张状况，确保城市水资源的可持续利用，强化城市污水处理， 减轻水环境的污染是十分必要的。但是目前我国城市污水处理率比较低。 1 1 2 研究意义 我国于2 0 0 6 年发布的第十一个五年规划3 1 指出，加强城市污水处理设施建 北京一1 ：业大学t 学硕十学位论文 设，到2 0 1 0 年城市污水处理率不低于7 0 。在国家筹划的“十二五 规划中， 预计污水处理领域的投资将达到1 5 0 0 亿。污水量会随着人口总量的增加而增加， 根据预测，中国人口要在2 0 2 0 年至2 0 2 5 年间达到高峰，污水量也将在2 0 2 0 年 左右达到最高峰，而污水量有多大，就意味着污水处理的市场有多大。近年来， 各地相继建设了一批城市污水处理厂，将国外先进的工艺及设备引进国内，在提 高工艺设备技术水平的同时，控制系统和管理水平也有了很大的提高，结束了以 往污水处理全部用人工或简单的电器控制的落后局面。找到一种成本低廉而又行 之有效的污水处理方法，已经成为相关领域科研人员共同奋斗的目标。积极开展 污水处理新技术新方法的研究，显著提高污水处理质量、降低治理成本和推进污 水的再生利用，其研究成果必将具有广阔的应用前景，具有重要的经济意义和社 会意义。 污水生化处理技术是目前国际上普遍采用的污水处理技术，其原理是：通过 微生物的作用，将有机污染物转变成无害的气体产物( 如c 0 2 、n 0 2 、n 2 ) 、液 体产物( 如水) 以及富含有机物的固体产物( 生物污泥) ，其中生物污泥在沉淀 池沉淀，从净化后的污水中除去。污水生化处理一般作为城市污水处理厂或工业 污水处理厂的二级处理单元。一个典型的生化污水处理过程如图1 1 所示，该生 化处理过程又叫活性污泥法处理过程，它包括生化反应池和沉淀池。在生化反应 池，微生物消化有机物养料而生长和繁殖。在沉淀池，微生物絮凝在一起，并沉 淀到池底形成污泥。处理过的污水从沉淀池溢出，排入江河。沉淀在沉淀池中的 污泥一部分回流到反应池以维持适当的污泥浓度( 微生物浓度) ，剩余污泥作为 固体废物排出作进一步处理。生化反应池根据不同的处理工艺包括厌氧池和或 缺氧池和或好氧池。 污泥同流排放污泥 图1 1 活性污泥法基本t 艺流程图 f i g u r e1 - lt h eb 雒i cn o wc h a r to f a c t i v a t e ds l u d g ep r o c e s s 一，ll 第1 章绪沦 由上可知活性污泥污水处理过程是复杂的、动态的生物反应系统，它具有以 下的特征1 4 j ： ( 1 ) 每日处理的废水量非常大； ( 2 ) 伴随着污水处理厂的主要内部循环，工艺内部有很多的交互作用； ( 3 ) 从污水管网到受纳水体，有很多的外部耦合关系； ( 4 ) 必须将生物固体与出水有效分离； ( 5 ) 污水中的污染物质的含量可能非常小，也可能非常大； ( 6 ) 进水必须处理，不存在将其返回给供给者的情形； ( 7 ) 所得产品的市场价值非常低； ( 8 ) 出水排放标准将越来越严格，并且要现场测定； ( 9 ) 与大多数工业过程相比每日水质水量的波动很大( 干扰严重) ； ( 1 0 ) 无论污水处理过程是出现故障还是运行良好，其响应时间的范围都很 宽( 大滞后) ； ( 1 1 ) 活性污泥中微生物的行为和种群分布不断变化( 大时变) ； ( 1 2 ) 设计者为运行操作人员留下了很少的操作变量和控制权利。 ( 1 3 ) 过程严重非线性，限制了简单有效的控制器的应用； 以上所述特点均表明污水处理过程是非线性、大时变、大滞后、干扰严重的 复杂系统，建立精确的模型十分困难，基于模型的传统控制方法难以应用，因此 研究此类复杂过程的智能控制方法，不仅具有重要的现实意义，而且具有重要的 理论研究价值：研究工作有助于丰富和发展控制理论与方法，可以为非线性、大 滞后、不确定性复杂系统的控制问题提供新的理论方法。特别是研究递归神经网 络的控制方法，对推动智能控制的理论发展具有重要的意义。递归神经网络由于 其固有的反馈结构增加了网络本身处理动态信息的能力，代表着神经网络建模、 辨识与控制的发展方向【5 j 。 1 2 污水处理过程的建模与自动控制现状 1 2 1 污水处理过程中的建模现状 污水处理过程建模对控制系统尤其是基于模型的控制系统的设计具有非常 重要的作用。污水处理的建模方法主要有传统数学模型、智能模型以及混合模型。 1 ) 传统数学模型 活性污泥法的数学模型研究始于2 0 世纪5 0 年代中后期，其中最具有代表性 的是e c k e n f e l d e r 、m c k i n n e y 【6 】以及l a 、) v r e n c e m c c a n y i7 j 的活性污泥法静态模型。 1 9 6 1 年e c k e n 佗l d e r 提出的模型是在二相说的基础上，将基质的降解和微生物的 北京t q k 大学t 学硕十学佗论文 增殖分为高基质浓度和低基质浓度两相，采用五个基本参数而建立不同数学模 型。1 9 6 2 年所提出的m c k 血1 e y 模型较e c k e n f e l d e r 模型缺少微生物浓度因素， 模型认为曝气池中的基质浓度和微生物浓度相比，是属于低基质浓度，微生物的 增殖处于增殖率下降的阶段，是基质的浓度控制代谢过程。1 9 7 0 年所提出的 l a w e n c e m c c a r t v 模型采用一相说的概念，即认为微生物的增殖存在连续关系， 模型突出泥龄参数，认为系统出水水质与泥龄有关，因此较其它模型更具实用价 值。这些简化模型的计算过程和参数求解相对简单，得出的稳态结果基本满足处 理要求，因此曾在污水处理系统广泛采用。然而伴随水体富营养化现象的加剧， 活性污泥法增加了出水脱氮除磷工艺，简化模型只涉及含碳有机物的去除及仅有 静念模拟的缺陷使其应用范围越来越受到限制。 7 0 年代中后期国外学者开发出活性污泥法动态模型，南非的m a r a i s 【8 】提出除 碳、氮、磷的动态活性污泥数学模型，但由于结构非常复杂而限制了它的应用。 在m a r a i s 和d o l d 等人研究的基础上，国际水协会( i w 于1 9 8 7 年推出的活性污 泥1 号模型a s m l 【9 】，是活性污泥模型发展的里程碑。该模型包含了碳化、硝化、 反硝化过程，以矩阵形式描述了污水中好氧和缺氧条件下所发生的有机碳水解、 微生物生长和衰减等8 个反应过程。模型包含1 3 种组分、5 个化学计量参数和 1 4 个动力学参数。模型可以很好地描述活性污泥法污水处理系统的构造状况、 进水水质特性以及系统运行参数。a s m l 模型采用了d o l d 等人提出的“死亡一 再生”( d e a t h - r e g e n e r a t i o n ) 模型化思想，体现了对代谢残余物的再利用【1 0 】。a s m l 是模拟硝化和反硝化的良好工具，促进了关于模型和污水特性描述的进一步研 究，自推出以来在欧美得到广泛使用，成为模拟活性污泥系统的强有力的工具。 但a s m l 主要的缺陷是未包含磷的吸收和释放过程，无法模拟包含除磷过程的 污水处理系统。i w a 于1 9 9 5 年推出了活性污泥2 号模型a s m 2 【】，它在a s m l 的基础上引入了生物除磷和化学除磷过程，还增加了厌氧水解，酵解及与聚磷菌 有关的4 个反应过程。因此a s m 2 模型更庞大复杂。a s m 2 的1 9 个组分中引入 发酵过程；包含1 9 个反应过程、2 2 个化学计量系数以及4 2 个动力学参数。1 9 9 9 年，i w 又相继推出a s m 2 d 、a s m 3 模型。a s m 2 d 是对a s m 2 的发展，增加 了两个过程模拟聚磷菌利用细胞内有机产物的反硝化。a s m 3 的侧重点由水解转 为有机物在微生物体内的储藏，以强调细胞内部的活动过程。该模型所涉及的主 要反应过程与a s m l 相同，没有包括生物除磷。同时，a s m 3 的准确性和实用性 尚需大量的试验进行验证【l2 1 。 近年来，国内学者开始以a s m 模型为基础，针对污水处理过程的建模做较 深入的探讨。季民等【1 3 】在总结a s m 模型的基础上进行适当简化，建立适合普通 活性污泥法的碳氧化数学模型。模型包含8 个组分和3 个生化过程。杨青等【1 4 】 以a s m l 模型为基础，通过合理假设，建立动力学模型，对碳化、硝化、反硝 第1 章绪论 化过程进行动态模拟。黄勇等【l5 】建立结构化生物反应动力学模型，文中采用概念 模型图示和矩阵表达法表述模型中的定性定量信息。 2 ) 智能模型 智能建模方法具有很强的学习能力或者说是自适应能力，并且智能建模方法 在处理大量原始数据而不能用规则或公式描述的问题上，表现出极大的灵活性和 自适应性，因而在污水处理建模中得到了广泛应用。主要的智能建模方法有：模 糊建模、模糊神经网络建模、时间延迟神经网络建模、递归神经网络建模、b p 神经网络建模、r b f 径向基神经网络建模等。主要的建模对象是曝气池、二沉 池或整个活性污泥系统。 z h u 等【l6 】研究开发了一种基于时间延迟神经网络模型的在线废水水质预测 系统：首先采用多层感知器模型减少数据维度，然后采用时间延迟神经网络改善 多层感知器模型性能来在线预测出水b o d ( 生化需氧量) 。d u 等【l7 】采用模糊神 经网络模拟活性污泥法污水处理过程并可较准确估计污泥龄。t a y 等【l8 】鉴于厌氧 污水处理系统的过程复杂性，采用以神经网络为基础的自适应模糊推理系统为工 具模拟厌氧处理系统，研究表明，自适应模糊神经网络对厌氧处理系统的不同运 行条件表现良好的适应性。w 撕掣1 9 1 将人工神经网络( 砧州) 与遗传算法( g a ) 结 合，用于污水厂出水水质预报及控制参数优化，建成的模型具有自组织、自学习 能力，对出水水质预报准确率达到了7 0 。c h e n 等【2 0 】采用递归神经网络去预测 硝化反应的程度。 国内学者在智能建模方面的研究，大多是采用神经网络进行建模。余颖、乔 俊飞【2 l 】用自适应模糊神经网络建立了活性污泥法污水处理过程模型，具有很好的 数据拟合效果。郭劲松等【2 2 】建立了间歇曝气活性污泥系统b p 神经网络水质模型， 直接以污水处理厂实际运行的历史数据为学习样本，出水水质指标预测平均误差 7 5 。唐光临等【2 3 】建立三层递归神经网络模型对焦化废水水质进行了准确预 测。 3 ) 混和模型 将传统数学模型与神经网络模型的优势结合，形成所谓混合模型。混合模型 的难点在于需要实际出水值和数学模型输出值的相应误差数据作为神经网络的 训练样本，因此目前所见到的文献比较有限，但混合模型的耐用性强、便于控制 的特点使其成为活性污泥系统建模的新思路。 c o t e 等【2 4 】将神经网络建模技术与数学模型结合建立污水处理过程模型。该 模型首先采用l e s s a r d 等建立的数学模型对过程初步建模，随后利用b p 神经网 络预测数学模型仿真结果与实验测试结果间的误差来改善模型预测输出，两种模 型求和作为混合模型的实际输出实时估计s s 浓度、c o d 浓度、出水氨氮浓度以 及混合液溶解氧浓度。z h a o 等【2 5 】分别采用a s m 2 模型、s p m 简化模型、s p m 简 北京i ：业大学t 学硕十学位论文 化模型和神经网络结合的混合模型对s b r 序批式活性污泥系统进行建模和比 较，结果表明：a s m 2 模型针对s b r 系统运行比s p m 简化模型有更准确的机 理描述，但a s m 2 参数需不断校正；混合模型耐用性强并通过神经网络改善 预测结果；a s m 2 模型的过程模拟性好，而混合模型更适合过程的在线预测和 控制。 1 2 2 污水生化处理过程控制系统分析 在污水处理过程中采用控制技术，不仅可以提高系统的性能、产率、可靠性， 而且还可以增加系统的稳定性、降低操作成本、加快启动过程等。而工艺控制策 略在污水处理过程中的应用己经有比较长的历史，早在2 0 世纪3 0 年代，芝加哥 就已经使用了常规的控制技术来控制污泥回流比。发展至今，就污水生物处理系 统的控制变量而言，其工艺控制技术主要有以下几种： 1 ) 曝气控制 供氧充足有利于生物量的生长，但能量的消耗亦相应增加，同时高通风量可 能破坏污泥的质量，对厌氧池中反硝化过程的进展产生不利影响。溶解氧浓度控 制的难点之一是过程本身的非线性和时变性，尤其是通风中氧传递速率的准确估 计。目前研究关注的是把局部的溶解氧控制与某些工艺指标关联起来，构成更复 杂的曝气控制系统。 2 ) 外加碳源控制 反硝化进程主要依赖污水中是否有充足的易代谢碳源。对于反硝化后置工 艺，之前的生化反应已降解了大量的碳源，从外部补助碳源( 如醋酸盐、甲醇、 乙醇和来自主污泥发酵的水解物等) 常常是必要的。对于反硝化前置工艺，若来 水中碳氮比过低( 如工业废水) ，也需要添加碳源。不同的碳源具有不同的特征 和反硝化速率，微生物也可能需要几周时间才能适应补加的碳源。加量不足，反 硝化反应进行的不完全，过量则增加污泥产量，也可能造成出水碳源溢出，增加 不必要的操作费用。控制系统构成主要有两种方案：即测量最后某个厌氧池或出 水中的硝酸盐浓度，按某种控制策略调整外补给碳源量，达到指定的硝酸盐浓度。 文献【2 6 2 7 】分别给出了在交替式b i o d e n i p h o t m 工艺和双污泥反硝化后置工艺上实 施补给碳源量的控制方法。选择合适的碳源、恰当的补加位置和流量自动控制都 有助于提高碳源的利用率和改善出水质量。 3 ) 污泥停留时间( s i 玎) 或泥龄控制 对于脱氮工艺，污泥停留时间是重要的设计和调整参数。增加s r t ，硝化充 分，污泥产量亦低；减少s r t 即降低了流程中混杂液悬浮物料量，由此带来设 备尺寸缩小、投资节省、二次沉降池适应更大水力冲击能力和除磷效果增加等好 第1 章绪论 处。要使硝化过程进展充分，足够高的溶解氧浓度和足够大的曝气池体积是两个 重要的环境因素。当单纯地控制溶解氧浓度时，若来水中氨成分有波动，出水中 氨浓度仍然无法直接加以控制。通过手动改变d o 的设定值或构造串级控制系统 固然是一种有效的方法，但若曝气池体积不够大，通风量( 阀) 可能饱和但仍达 不到期望值。另外，在反硝化前置工艺中，后续曝气池d o 过高，通过循环将影 响到反硝化池的d o ，反过来又抑制了反硝化。通过调整曝气池体积实现控制硝 化过程是解决上述问题的手段之一【2 引。 4 ) 污泥排放控制( 污泥回流控制) 生化反应所产生的污泥一部分通过污泥回流控制回流到生化池，剩余的污泥 则需通过污泥排放控制排出。通过污泥排放控制保持污泥的泥龄在某一适当的范 围，也通过污泥回流确保生化池的微生物达到一定浓度。污泥排放多( 污泥回流 少) ，生化池的微生物浓度偏低，细菌的生长率下降，影响污水处理效果，并且 增加污泥处理费用。而排放过少时( 回流过多) ，沉淀池的进水量增加，从而增 加了沉淀池的水力冲击，影响沉淀池的固液分离效果。 1 2 3 污水处理过程控制方法的研究现状 为了保证污水处理过程的正常运转以及出水的质量、降低系统能耗，因此必 须对污水处理过程加以控制。然而，相对其他工业过程，污水处理过程的控制方 法和手段都比较落后，主要原因有：系统认知的缺陷，对过程的生物机理还不十 分了解，但是这对传统的控制策略而言是至关重要的；测量手段的欠缺，对某些 变量，现有传感器还达不到足够的精确性和可靠度，无法进行准确和有效的在线 测量。 然而，随着世界各国对环境问题越来越重视，以及污染控制指标的日益严格 和计算机技术的迅速发展，使得人们对于污水处理过程控制技术的发展也越来越 关注。在国外，尤其是北欧【2 9 1 、日本3 0 1 、美国【3 、英国吲等一些国家在2 0 世纪 7 0 与8 0 年代就开始污水生化处理过程建模和控制的研究，发表了大量的研究报 道【3 3 1 ，而且也在污水处理厂中得到了广泛的应用，最令人瞩目的是他们部分污水 处理厂已经实现了智能控制，如美国的厌氧硝化处理、德国的污水物化、日本的 给水处理，它们都成功的应用了模糊控制技术。然而在国内，即使是新建的污水 处理厂，其自动化水平仍较为落后【3 4 1 ，多采用p l c 作为核心控制器，以自适应 方式实现自动控制，控制方式停留在数据采集和简单控制( 如提升泵、污泥回流 泵、鼓风机的开关控制) 的水平上，不过国内近年来也开始了智能控制技术在污 水处理中的应用研究。 近年来，国内外均有学者对污水处理自动控制工艺进行研究，以寻求更精确、 北京t 业大学i ：学帧十学佗沦文 更可靠的方法实施自动控制。z i p p e r 等【”】开发了适用于小型污水处理厂的自动控 制系统，该系统采用基于氧化还原电位( o r p ) 的控制器。p u 皿a v a 等【3 6 】在同步硝 化反硝化的生物滤池中引入了实时曝气控制，建立了基于溶解氧( d o ) 在线监测 的反馈控制和基于氨氮和d o 在线监测的串联控制。与传统硝化反硝化生物曝 气滤池( b a f ) 相比，采用实时曝气控制的生物滤池在达到相同处理效果( 出水 t n 1 2 时的控制指标，括号内数值为水温1 2 时的控制指标。 2 3 活性污泥污水处理过程的数学模型 用活性污泥法处理废水已有百年的发展历史。在工艺和设备不断完善的同 时，对活性污泥反应过程的建模也提出了许多方案，其中最流行的是国际水协会 ( i w a ) 发布的活性污泥模型a s m 【l 。a s m l 描述了生化脱除有机物、硝化和 反硝化过程的特征、促进了活性污泥处理废水过程的模型化和最优控制的研究。 随着各国在废水排放标准中，对主要营养成分氮和磷含量提出更高的要求，i w a 又相继发表了a s m 2 和a s m 2 d 两个版本，以适应生物除磷工艺的模型化需要。 a s m 3 则是a s m l 的最新修正版本，这个模型摒弃了a s m l 中所依赖的生物死 亡后可以再生的假设，代之以内源储藏的概念。上述a s m 模型能准确描述活性 污泥过程的一些特征，在工艺设计、仿真和验证等方面已经得到广泛认同。 2 3 1 微生物的生长动力学 最初的活性污泥污水处理数学描述是由m o n o d 在1 9 4 2 年提出的，即莫诺 特( m o n o d ) 方程式，其对微生物的生长速率与微生物浓度及某些限制性底物浓度 的关系进行了定量分析，数学关系如方程2 1 所示。 s p 2p i 西 ( 2 - 1 ) 式中p 为比增长率，表示单位微生物的增长速度，定义为p = 竺学；丘 为j l l 在限制增长的底物浓度达到饱和时的最大值，受温度影响；s 为限制微生物 生长的底物浓度；k 为饱和常数，数值上等于p = 丘2 时的底物浓度。 另外，细菌除增长以外，还会因为衰减而死亡，即内源呼吸阶段。根据h e r b e r t 等式，微生物的内源代谢时微生物的消耗速率与现阶段的微生物量成正比，也就 是 北京f j 业大学l ：学硕十学何论文 ( 筹) d = x ( 2 2 ) 其中心为微生物的衰减系数。 微生物的生长量是增长量与消耗量之差，所以可以写成： 【净增长量】= 【总增长量】一【内源呼吸消耗的微生物量】 ( 2 - 3 ) 用数学表达式表示为： ( 警) = ( 警) 譬一( 警) d c 2 呦 将( 2 1 ) 、( 2 2 ) 代入( 2 4 ) 有 警= p 志一k x ( 2 - 5 ) 一= “一一a 。五 r 7 s 、 衍 k + s 5 卜叫 在实际中，微生物的比增长速率还和氧气的浓度具有一定的关系，为了在数 学模型中更加确切的描述微生物的生长过程( 以d 表示溶解氧浓度) ，在生物固 体的好氧生长过程中增加一个溶解氧的开关函数旦一，因此微生物好氧生长 k 。+ u 的比增长速率变为： 、so p 2 p 乏巧百历 ( 2 - 6 ) 由上式可以看到，在好氧生长的过程中，当溶解氧浓度过低时，微生物的比 增长速率很小，当溶解氧浓度很高时，则比增长速率与溶解氧无关。加入溶解 氧的开关函数以后，微生物生长的表达式为： 警= 丘南南n 髟x 亿7 ， 一= “一一五一k 。a ，7 、 d t k ，+ sk 、+ o u - q 2 3 2 曝气机理分析 活性污泥法是一种好氧生物处理方法，有机物降解和有机体合成都需要氧的 参与。没有充足的溶解氧，好氧微生物不能生存，更不能发挥氧化分解的作用。 同时，作为一个有效的处理工艺，还必须使微生物、底物和氧充分接触，因此， 混合、搅拌作用也是不可缺少的。通过曝气可实现充氧和混合这两个目的。 微生物生长过程需要底物和氧气，该过程表示如式( 2 8 ) 所示： 第2 荦稻性行泥污水处理糸统的分耵r 弓定候 【底物】+ 【氧气】j 丝与【微生物】 ( 2 8 ) 一般把底物所产生( 合成) 的微生物量定义为产率l ，用数学表达式可以表 示为： 】，= 等 ( 2 - 9 ) 其中从为活性微生物的增量；丛为被微生物利用的底物。微分形式可以 写为： 】，= 芸 ( 2 1 0 ) 所以根据式( 2 1 ) 、( 2 6 ) 、( 2 - 1 0 ) 可以知道微生物生长过程中底物和氧气的消 耗速率分别为： 鲁一专卢志南x p 一= 一一“一一五 ，7 1 1 、 d l y k ：+ sk 、+ o - 一。 鲁一警卢嘉南x p 一= = 一一i 上一一i ，。7 一_ j 、 d tf y k 。+ sk 、+ o - 一。 其中d 为溶解氧浓度，厂是联系有机物与需氧量的一个因子( gb o d 5 儋 c o d ) ，厶是微生物对氧的消耗因子( gc o d 儋v s s ) 。 又有微生物衰减过程中也消耗氧气，所以总的氧气消耗速率可用下式表示： 鲁一半应南南x 一六髟x 协 d lf y k 。+ sk ，+ o u 一 2 3 3 活性污泥法污水处理数学模型的建立 根据上述污水处理过程微生物的生长机理和曝气机理，就可以建立活性污泥 法污水处理过程的简单数学模型。但是污水处理过程中组分众多并且其内部发生 反应的复杂，有些甚至尚未十分了解；如果对每一组分和过程都加以考虑，增加 了模型的复杂性的同时，也不利于使用者理解。因此在建立数学模型的过程中， 往往通过抽象和简化，对污水处理过程最关键部分进行刻画。但是这却限制了依 赖于精确数学模型的传统控制方法的使用，因此智能控制策略在污水处理过程中 的应用是十分必要和迫切的。 在建模过程中一般做如下假设： 1 ) 将活性污泥处理过程简化为反应器内部只发生好氧生长过程； 2 ) 认为在该过程中只涉及三种组成物，即微生物、底物和溶解氧； 3 ) 进入曝气池的原污水中不含有微生物； 北京t q p 大学t 学硕十学位论文 4 ) 微生物在二次沉淀过程中没有活性，不进行代谢活动； 5 ) 二沉池污泥没有积累，且固液分离良好，完全沉淀后生物量为零； 6 ) 进水中所有的可生物降解的底物均为溶解性的； 7 ) 回流污泥影响污泥龄与生长系数。 依据国际水协废水生物处理设计与运行数学模型课题组建立的活性污泥1 号模型( a s m l ) 【6 6 】，并根据物料平衡原理： 【输入量】一【输出量】+ 【反应生成量】= 【累积量】 ( 2 1 4 ) 将公式( 2 7 ) 、( 2 1 1 ) 、( 2 1 3 ) 代入( 2 1 4 ) 可以得到下面模型： 坚：应l j l k ，x + 望z 一盟凹 d t 1 k ，+ sk 、j + o 6 v l y 要：一乒黑点+ 等( 墨埘 ( 2 - 1 5 ) 一= 一一一一一+ 三f 譬一y 、 ，) 1 气、 d t y n hk ，+ sk o + o y 、i 。、 警一等掣南南一六髟胁一= 一一丁 + ， 出 口n h k s + sk o + o “。 其中，