CN105439285B - 一种污水处理的调控方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种污水处理系统优化的方法，包括收集污水处理系统的设计参数和运行参数，通过数学模型获得该污水处理系统最优的动力学参数和计量学参数；获取污水处理系统的进水水质特征；设置模拟值的第95百分位数，以污水处理系统当前的操作参数作为初始操作参数，先通过数学模型计算初步的出水浓度，如果出水浓度小于预先设置的目标区间，则调整操作参数，分别通过数学模型计算初步的出水浓度，从所有满足预先设置的目标区间的操作参数中挑选出最优的操作参数。本发明保障出水达标的同时避免了过量曝气和过量药剂添加情况的发生，可以大幅降低曝气能耗及药剂量。

Description

一种污水处理的调控方法

技术领域

本发明涉及环境资源技术领域，特别是涉及一种污水处理的调控方法。

背景技术

快速的工业化及城镇化建设导致环境压力的增大和环境健康的退化，迫切需要削减人为的营养物输入，以降低对受纳水体的影响及富营养化、从而改善水生态环境并保护饮用水水源。污水处理系统被广泛应用于去除市政污水的可降解有机物及营养盐。随着对污水处理系统出水水质要求的提高以及对能耗削减的重视，污水处理过程优化已经成为当前污水处理研究的热点。操作条件对能耗和出水水质有着重要的影响，一般来说，一旦一个具体的污水处理系统构筑物建成，工艺形式改变的灵活性就会受到限制。然而，一些对污染物的去除及微生物群落产生重要影响的操作参数是可控制的。比如，溶解氧是微生物细胞新陈代谢中的重要基质之一，溶解氧水平不仅与出水水质有极大的关系，还与能耗有直接的联系。

活性污泥模型(比如ASMs系列)越来越可靠，可以用于描述污水处理过程中的生化转变过程及污染物降解过程，是污水处理过程优化调控的有效手段。数学模型可以根据反应的动力学方程及操作条件的限制，计算出最优的情景。对操作条件及控制方式进行及时调整，实现同步去除有机物及氮磷化合物，节约污水处理成本。

在污水厂中常用的简易传感器有温度(T)、电导率、pH、氧化还原电位(ORP)、溶解氧(DO)、流量、浊度、总溶解性固体等传感器，它们性能可靠，可方便及时的获取水质信息，而且维护费用极低，已广泛应用于污水处理系统中。其它传感器，如有机物传感器、营养盐传感器以及软件传感器等，它们是新兴的水质监测仪器，随着技术的发展，其精度、频率以及可靠性已经适用于污水处理过程在线监控系统。经过几十年的发展，传感器不再是在线控制的瓶颈，而污水厂缺乏灵活性则成为其调控运行的关键制约。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种污水处理的调控方法，以在保障出水水质的同时，降低曝气能耗和药剂量，从而节省污水处理成本。

基于上述目的，本发明提供的污水处理的调控方法包括以下步骤：

1)收集污水处理系统的设计参数和运行参数，通过数学模型获得该污水处理系统最优的动力学参数和计量学参数；

2)获取污水处理系统的进水水质特征；

3)设置模拟值的第95百分位数，以污水处理系统当前的操作参数作为初始操作参数，先通过数学模型计算初步的出水浓度，如果出水浓度小于预先设置的目标区间，则调整操作参数，分别通过数学模型计算初步的出水浓度，从所有满足预先设置的目标区间的操作参数中挑选出最优的操作参数。

在本发明的一些实施例中，所述设计参数包括处理构筑物的容积和尺寸(长度、宽度及深度)、生化池的格室数量、操作方法，所述运行参数包括水力负荷、历史进出水水质特征数据；和/或

所述数学模型为ASM3+bio-p模型。

在本发明的一些实施例中，所述步骤1)包括：

以实测进水水质特征作为模拟值输入，通过数学模型计算模拟出水水质特征，若所述模拟出水水质特征超过实测出水水质特征的误差区间，则修改数学模型的缺省值，重新计算模拟出水水质特征，直至所述模拟出水水质特征在所述实测出水水质特征的误差区间内。

在本发明的一些实施例中，在步骤3)的优化计算时有以下几种情况：

A)初步模拟计算，若在污水处理系统现行的操作参数下，出水可以达到排放要求，此时，再进一步优化操作参数，同时确保出水模拟值满足预设的第95百分位数；优化的操作参数作为决定因子提供给决策执行系统，下达执行命令，按照最优的操作参数执行；

B)初步计算，没有达到出水要求，但经过优化操作参数，能达到排水要求，继续按上述A)执行。

C)初步计算，没有达到出水要求，经过优化操作参数后，仍然不能达到排水要求，则投加碳源，进一步强化脱氮除磷，并在投加量及操作参数之间多次调整优化，达到一个平衡，继续按上述A)执行。

在本发明的一些实施例中，所述操作参数包括曝气量、硝化液回流比、污泥回流比以及碳源投加量。

在本发明的一些实施例中，所述污水处理系统的污水处理系统基于物联网，包括潜水泵位于曝气沉砂池内，从曝气沉砂池抽水至贮水箱，进水蠕动泵从贮水箱抽水至缺氧池，且缺氧池、好氧池、二沉池从左至右依次相连通；潜水泵的启停由液位控制器控制，液位控制器接受贮水箱的水位信号。

在本发明的一些实施例中，在缺氧池内设置搅拌器，好氧池还与空气压缩机相连，送气管道上设有若干个电动调节阀；

所述好氧池尾端的混合液出口通过硝化液回流管道与好氧池的前端相连通，硝化液回流比控制在50～150％。

在本发明的一些实施例中，所述二沉池底部的污泥出口一部分通过污泥回流管道与好氧池前端的管道相连通，剩余污泥排出系统之外。

在本发明的一些实施例中，在该污水处理系统的前端设置在线传感器，在缺氧池和好氧池内分别设有若干个简易传感器。在所有传感器处及电动调节阀处均设有ZigBee节点，收集的信息作为接收信号传至中央监控机，经过数据分析及控制策略优化，形成决策，转换为发送信号，到达电动调节阀处，实现对污水处理过程的调控优化。

从上述可以看出，本发明提供的污水处理的调控方法可以根据实时监测系统提供的进水水质信息，依据模型分析系统提供决策支持，灵活调整可控的操作参数(如曝气量、污泥回流比、硝化液回流比、碳源投加量等)，增强了工艺运行调控管理的灵活性；保障出水达标的同时，避免了过量曝气和过量药剂添加情况的发生，可以大幅降低曝气能耗及药剂量。

附图说明

图1为本发明实施例的污水处理的调控方法的流程图；

图2为本发明实施例污水处理系统的结构示意图。

其中：1、潜水泵，2、贮水箱，3、进水蠕动泵，4、缺氧池，5、搅拌器，6、好氧池，7、空气压缩机，8、二沉池，9、硝化液回流泵，10、污泥回流泵，11、碳源投加泵，12、剩余污泥，13、ZigBee节点，14、电动调节阀，15、在线传感器(COD，氨氮、磷酸盐、温度等)，16、简易传感器(DO、pH、ORP等)，17、水桶，18、醋酸盐溶解液，19、曝气沉砂池出口，20、接收信号，21、发送信号，22、中央监控机，23、液位控制器。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

参见图1，其为本发明实施例的污水处理的调控方法的流程图。作为本发明的一个实施例，所述污水处理的调控方法包括以下步骤：

步骤101：收集污水处理系统的设计参数和运行参数，通过数学模型获得该污水处理系统最优的动力学参数和计量学参数。

其中，所述设计参数包括处理构筑物的容积和尺寸(长度、宽度及深度)、生化池的格室数量、操作方法，所述运行参数包括水力负荷、历史进出水水质特征数据。

参见图2，其为本发明实施例污水处理系统的污水处理系统的结构示意图。该污水处理系统基于物联网，包括潜水泵1位于曝气沉砂池19内，从曝气沉砂池19抽水至贮水箱2，进水蠕动泵3从贮水箱2抽水至缺氧池4，且缺氧池4、好氧池6、二沉池8从左至右依次相连通。潜水泵1的启停由液位控制器23控制，液位控制器23接受贮水箱2的水位信号。在缺氧池4内设置搅拌器5，好氧池6还与空气压缩机7相连，送气管道上设有若干个电动调节阀14。所述好氧池6尾端的混合液出口通过硝化液回流管道与好氧池6的前端相连通，硝化液回流比控制在50～150％。进一步地，该硝化液回流管道上设有硝化液回流泵9。所述二沉池8底部的污泥出口一部分通过污泥回流管道与好氧池6前端的管道相连通，剩余污泥12排出系统之外。进一步地，该污泥回流管道上设有污泥回流泵10。在该污水处理系统的前端设置在线传感器15(COD，氨氮、磷酸盐、温度等)，在缺氧池4和好氧池6内分别设有若干个简易传感器16(DO、pH、ORP等)。在所有传感器处及电动调节阀14处均设有ZigBee节点13，收集的信息作为接收信号20传至中央监控机22，经过数据分析及控制策略优化，形成决策，转换为发送信号21，到达电动调节阀14等处，实现对污水处理过程的调控优化。以醋酸盐溶解液18为碳源，浓度为25000mg COD/L，通过蠕动泵转速调节投加量。

数学模型能模拟污水处理过程，可设置反应器容积、反应器的数量、二沉池的数量等，还可设置进水量及进水点，内回流流量及回流点，以及从二沉池排出的污泥回流量及回流点，还可灵活调整生化池内的溶解氧、污泥龄、回流量等，还可实现不同操作温度下的模拟情况。可选地，所述数学模型可以选择活性污泥模型，例如ASM3+bio-p模型，通过合适的数学模型得到一套最优的动力学参数及计量学参数。ASM3+bio-p模型能模拟污水处理过程，具有较高的准确性，经过参数率定及验证后可以用于后续的优化调控。通过在线传感器15提供的实时监测数据可以作为数学模型的输入条件。

数学模型用于模拟研究污水处理系统，在模型中建立符合上述的污水处理系统，利用污水处理系统的历史进出水质特征数据对模型进行率定及验证，再根据实测进水水质特征进行模拟优化，获得最优的动力学参数和计量学参数。

具体地，以实测进水水质特征作为模拟值输入，通过数学模型计算模拟出水水质特征，若所述模拟出水水质特征超过实测出水水质特征的误差区间，则修改数学模型的缺省值，重新计算模拟出水水质特征，直至所述模拟出水水质特征在所述实测出水水质特征的误差区间内，从而使得由数学模型计算出的模拟值对工艺运行调控具有较强的指导意义。误差区间可以设置为[-实测出水水质特征的15％，+实测出水水质特征的15％]。

在ASIM(EAWAG)模拟软件平台上，建立ASM3+bio-p模型，其包含一套描述反应过程的方程及初始参数。这个软件能自由调整动力学及计量学参数、流程图以及控制策略。根据历史数据获取主要模型参数的最佳取值，详表1。

表1模型中动力学参数及计量学参数(20℃)

参数	定义	单位	数值
				μ<sub>H</sub>	异养菌最大生长速率	d<sup>-1</sup>	2
b<sub>H,O2</sub>	异养菌好氧内源呼吸速率	d<sup>-1</sup>	0.28
				μA	自养菌最大生长速率	d<sup>-1</sup>	0.65
b<sub>H,NO</sub>	异养菌厌氧内源呼吸速率	d<sup>-1</sup>	0.1
				b<sub>STO,O2</sub>	贮存物的好氧呼吸速率	d<sup>-1</sup>	0.2
b<sub>STO,NO</sub>	贮存物的缺氧呼吸速率	d<sup>-1</sup>	0.1
				b<sub>A,O2</sub>	自养菌的内源呼吸速率	d<sup>-1</sup>	0.2
K<sub>PP,O2</sub>	聚磷酸盐的贮存速率	d<sup>-1</sup>	1.5
				μ<sub>PAO</sub>	聚磷菌最大生长速率	d<sup>-1</sup>	1
b<sub>PHA，O2</sub>	聚羟基丁酯的好氧呼吸速率	d<sup>-1</sup>	0.2

Y<sub>STO,O2</sub>	溶解性易降解基质的好氧贮存产物产率	g X<sub>STO</sub>g<sup>-</sup>	0.85
				Y<sub>H,O2</sub>	异养菌的好氧生长产率	g X<sub>H</sub>g<sup>-</sup>	0.63
Y<sub>A,O2</sub>	自养菌的好氧池生长产率	g X<sub>A</sub>g<sup>-</sup>	0.24
				Y<sub>PAO,O2</sub>	聚磷菌的好氧生长产率	g X<sub>PAO</sub>g<sup>-</sup>	0.6

步骤102：根据实时监测系统获取污水处理系统的进水水质特征。

实时监测的数据通过在线传感器获取，通过ZigBee节点传送给ZigBee节点。在进水口设置传感器，感知水源的水质特征，该数据应经过诊断处理，具有高度的准确性，通过ZigBee节点无线传输到中央主控制模块。

如果获取的实时数据偏离预设区间，报警系统提醒，需要对传感器进行维护或者更换。所述的预设区间是根据污水处理系统常年进水水质监测数据制定的。所述进水水质特征(如COD，氨氮，硝氮，磷酸盐及水温等)需要记录下来，作为数学模型的输入条件。

以某市政污水处理系统的进水为例，进水的水质特征及预设区间详表1。考虑到水质的波动，预设区间比实测范围较大。

表2进水的水质特征(2012年至2014年)及预设区间

指标	单位	实测范围	预设区间
				COD	mg/L	78.0～217.0	70～350
NH<sub>4</sub><sup>+</sup>-N	mg/L	10.9～28.4	8～35
				NO<sub>2</sub><sup>-</sup>-N	mg/L	0～0.14	0～0.5
NO<sub>3</sub><sup>-</sup>-N	mg/L	0.02～2.82	0～4
				TN	mg/L	15.0～35.6	10～40
TP	mg/L	1.20～3.03	1～5

基于步骤103：设置合理的模拟值的百分位数(比如第95百分位数)，保障实际出水水质满足排放条件。百分位数的设定应考虑反应器对目标污染物的去除性能及当地法规对出水水质的要求。

以污水处理系统当前的操作参数作为初始操作参数(曝气量、污泥回流比、硝化液回流比、碳源投加量等)，先通过数学模型计算初步的出水浓度(COD、氨氮，磷酸盐等)。如果出水浓度小于预先设置的目标区间，可以继续实施操作参数。也可以调整操作参数，分别通过数学模型计算初步的出水浓度，从所有满足预先设置的目标区间的操作参数中挑选出最优的操作参数。一般而言，经过几次调整，模拟出水浓度可以达到预先设置的目标区间，这样就可以通过决策执行系统将最优的操作参数应用于污水处理中，实现对污水处理系统优化控制。此外，由于模拟值与实际值之间有一定的偏差，及时评价控制策略有助于后续对污水处理过程的管理和控制，进一步提高反应器的性能。

需要说明的是，预先设置的目标区间的出水浓度要比排放标准要严格，因为模拟值刚好达标，而实际情况受多种因素的影响有可能比模拟情况差一点，所以要考虑安全系数。

所述操作参数包括曝气量、硝化液回流比、污泥回流比以及碳源投加量。污水处理过程中的信息，如溶解氧，通过在线传感器收集，溶解氧的浓度也可以根据设定值通过电动调节阀调整曝气量，硝化液回流比、污泥回流比以及外碳源投加量均可通过蠕动泵调节。

在优化计算时有以下几种情况：

A)初步模拟计算，若在污水处理系统现行的操作参数下，出水可以达到排放要求，此时，再进一步优化操作参数，同时确保出水模拟值满足预设的百分位数(比如第95百分位数)，详表3。获得的操作参数就可以作为决定因子提供给决策执行系统，下达执行命令，按照最优的操作参数执行。

B)初步计算，没有达到出水要求，但经过优化操作参数，能达到排水要求，继续按上述A)执行。

C)初步计算，没有达到出水要求，经过优化操作参数后，仍然不能达到排水要求。考虑投加药剂(如碳源)进一步强化脱氮除磷。在投加量及操作参数之间多次调整优化，达到一个平衡，继续按上述A)执行。

具体地，举例来说，通过在线传感器获取的信息，水温20℃，进水COD为144mg/L，氨氮26.3mg/L，磷酸盐2.8mg/L，通过ZigBee传至中央监控机的数据库。

表3基于数值模拟的污水处理系统排放条件

操作参数	第95百分位数(mg/L)	最大值(mg/L)
			COD	25	50
氨氮	1.5	5.0
			硝酸盐氮	9	12
磷酸盐	0.5	0.8

对好氧池内的溶解氧来说，先输入实测浓度3.3mg/L(指平均浓度)，出水的氨氮浓度为0.38mg/L，显然满足上述的百分位数，然而在这样高溶解氧的环境里，必然有富余的溶解氧得不到有效利用造成能耗浪费；既然下调溶解氧浓度至2.5mg/L，出水的氨氮浓度为0.42mg/L，与调控前相比，尽管溶解氧浓度下降，但氨氮浓度变化不大，说明溶解氧仍有富余；继续下调溶解氧浓度至1.5mg/L时，出水的氨氮浓度为1.38mg/L，此时满足表3的条件，同时降低了溶解氧浓度起到节约曝气能耗的作用。

对碳源投加量来说，若不投加碳源，看看模拟出水水质是否符合表3的要求，若不符合，向缺氧池第一个格室投加20mg(醋酸盐)/L(污水)的剂量，看看出水是否符合表3的要求，直到满足上述要求。

需要说明的是，污水处理过程是一个复杂的系统，当调整一个操作参数时，也会影响其它参数的最优取值，因此为了获取整个系统的最优状态，就要对不同水平的操作参数对出水模拟值的响应关系进行正交试验，最终获取在某一进水条件下的最优操作参数。

根据数学模型分析系统，得出最优的操作参数，详表4。

表4通过数学模型获得的最优操作参数

分别利用传统方法及本发明方法对水样进行化验，分析结果详表5。与传统控制方法相比，本发明方法能显著提高出水水质，曝气量减少了16.3％，药剂量减少了40.9％，具有明显的经济效益及环境效益。

表5不同控制方法主要污染物进出水浓度变化(mg/L)

项目	COD	NH<sub>4</sub><sup>+</sup>-N	TN	TP
					进水	144	26.3	29.5	2.8
出水-传统方法	23.6	0.5	13.2	0.95
					出水-本发明方法	21.3	1.1	12.6	0.79

如上所述，本发明提供的污水处理优化控制方法可以根据实时监测系统提供的进水水质信息，依据模型分析系统提供决策支持，灵活调整可控的操作参数(如曝气量、污泥回流比、硝化液回流比、碳源投加量等)，增强了工艺运行调控管理的灵活性；保障出水达标的同时避免了过量曝气和过量药剂添加情况的发生，可以大幅降低曝气能耗及药剂量。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种污水处理的调控方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)收集污水处理系统的设计参数和运行参数，通过数学模型获得该污水处理系统最优的动力学参数和计量学参数；

2)获取污水处理系统的进水水质特征；

3)设置模拟值的第95百分位数，以污水处理系统当前的操作参数作为初始操作参数，先通过数学模型计算初步的出水浓度，如果出水浓度小于预先设置的目标区间，则调整操作参数，分别通过数学模型计算初步的出水浓度，从所有满足预先设置的目标区间的操作参数中挑选出最优的操作参数；

在步骤3)的优化计算时有以下几种情况：

A)初步模拟计算，若在污水处理系统现行的操作参数下，出水可以达到排放要求，此时，再进一步优化操作参数，同时确保出水模拟值满足预设的第95百分位数；优化的操作参数作为决定因子提供给决策执行系统，下达执行命令，按照最优的操作参数执行；

B)初步计算，没有达到出水要求，但经过优化操作参数，能达到排水要求，继续按上述A)执行；

C)初步计算，没有达到出水要求，经过优化操作参数后，仍然不能达到排水要求，则投加碳源，进一步强化脱氮除磷，并在投加量及操作参数之间多次调整优化，达到一个平衡，继续按上述A)执行；

其中，所述数学模型为ASM3+bio-p模型。

2.根据权利要求1所述的污水处理的调控方法，其特征在于，所述设计参数包括处理构筑物的容积和尺寸、生化池的格室数量、操作方法，所述运行参数包括水力负荷、历史进出水水质特征数据。

3.根据权利要求1所述的污水处理的调控方法，其特征在于，所述步骤1)包括：

以实测进水水质特征作为模拟值输入，通过数学模型计算模拟出水水质特征，若所述模拟出水水质特征超过实测出水水质特征的误差区间，则修改数学模型的缺省值，重新计算模拟出水水质特征，直至所述模拟出水水质特征在所述实测出水水质特征的误差区间内。

4.根据权利要求1所述的污水处理的调控方法，其特征在于，所述操作参数包括曝气量、硝化液回流比、污泥回流比以及碳源投加量。

5.根据权利要求1所述的污水处理的调控方法，其特征在于，所述污水处理系统的污水处理系统基于物联网，包括潜水泵位于曝气沉砂池内，从曝气沉砂池抽水至贮水箱，进水蠕动泵从贮水箱抽水至缺氧池，且缺氧池、好氧池、二沉池从左至右依次相连通；潜水泵的启停由液位控制器控制，液位控制器接受贮水箱的水位信号。

6.根据权利要求5所述的污水处理的调控方法，其特征在于，在缺氧池内设置搅拌器，好氧池还与空气压缩机相连，送气管道上设有若干个电动调节阀；

所述好氧池尾端的混合液出口通过硝化液回流管道与好氧池的前端相连通，硝化液回流比控制在50～150％。

7.根据权利要求5所述的污水处理的调控方法，其特征在于，所述二沉池底部的污泥出口一部分通过污泥回流管道与好氧池前端的管道相连通，剩余污泥排出系统之外。

8.根据权利要求5所述的污水处理的调控方法，其特征在于，在该污水处理系统的前端设置在线传感器，在缺氧池和好氧池内分别设有若干个简易传感器；在所有传感器处及电动调节阀处均设有ZigBee节点，收集的信息作为接收信号传至中央监控机，经过数据分析及控制策略优化，形成决策，转换为发送信号，到达电动调节阀处，实现对污水处理过程的调控优化。