CN105700384A - 一种构建废水污染物排放Petri网仿真模型的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种构建废水污染物排放Petri网仿真模型的方法，包括：对污水的各个污染指标浓度进行统计，得出污水中各污染物指标的浓度值范围；污染指标包括BOD、COD、NH3-N；设定BAT处理工艺中各个处理工段对污染物去除率的区间范围；对污水处理过程进行仿真，得出了经过处理之后的各污染指标浓度均值的置信区间，从而得到各污染物排放限值。根据三个典型污染行业生产和排污过程，采用基于Petri网理论的OPMSE软件，分别对三个典型污染行业中具体企业的水污染物BAT处理工艺的削减能力进行了仿真计算，仿真结果可以为排放限值的制定提供一定的依据，同时也可以为企业污水处理工艺的改进给出指导意义。
Description
技术领域
本发明涉及污水处理技术领域，具体涉及一种构建废水污染物排放Petri网仿真模型的方法。
背景技术
污染防治最佳可行技术(BAT)是为治理生活、生产过程中形成的各种环境问题，削减污染物的排放量，并从整体上达到高水平的环境保护目标而提出的先进且可行的污染防治工艺和技术。它与国家或地区在某一期间的技术、经济发展程度和环境治理要求相符合。欧盟最先提出了BAT的概念。1996年9月，欧盟执行委员会发布了污染综合防治指令(简称IPPC指令)。该指令提出，预防或减少污染物排放的技术方法应基于BAT。该指令还要求欧盟各成员国为多个工业和特定污染物，确立包括制订排放限值、推广BAT的许可制度。
自欧盟执行委员会提出IPPC指令至今，欧盟已有能源、钢铁、有色、化工和造纸等27个行业的BAT参考文件(BREF)被相继颁布实施，此外6个跨行业的BREFs也提出了相应的BAT。
BAT在中国的发展一直比较缓慢，2007年《国家环境技术管理体系建设规划》颁布实施，BAT在中国开始起步。截至目前，我国BAT导则的编制工作只涉及到钢铁、燃煤等6个行业(工艺)。肉类产品能够提供人体所必须的蛋白质、脂肪、矿物质等营养成分，是人类生活中必须的食品来源。我国对畜类屠宰加工行业污水的二级排放标准要求为：悬浮物＝100mg/L，生化需氧量BOD＝50mg/L，化学需氧量COD＝120mg/L，动植物油＝20mg/L，氨氮NH3-N＝20mg/L。我国对畜类屠宰加工行业污水的一级排放标准为：悬浮物＝50mg/L，生化需氧量BOD＝20mg/L，化学需氧量COD＝70mg/L，动植物油＝15mg/L，氨氮NH3-N＝10mg/L。我国对现有酵母工业企业污水排放要求为：COD控制在300-400mg/L，BOD5控制在40-80mg/L，SS控制在70-100mg/L，总氮控制在25-40mg/L，总磷控制在1.0-2.0mg/L，pH值控制在6-9。对新建酵母工业企业污水排放要求为：COD控制在150-400mg/L，BOD5控制在30-80mg/L，SS控制在50-100mg/L，总氮控制在20-40mg/L，总磷控制在0.8-2.0mg/L，pH值控制在6-9。
发明内容
本发明的目的在于提供一种构建废水污染物排放Petri网仿真模型的方法。
一种构建废水污染物排放Petri网仿真模型的方法，包括以下步骤：
步骤1、对污水的各个污染指标浓度进行统计，得出污水中各污染物指标的浓度值范围；污染指标包括BOD、COD、NH3-N；
步骤2、设定BAT处理工艺中各个处理工段对污染物去除率的区间范围；
步骤3、对污水处理过程进行仿真，得出了经过处理之后的各污染指标浓度均值的置信区间，从而得到各污染物排放限值。
采用基于对象Petri网的离散事件系统建模对污水处理过程进行仿真。
采用基于对象Petri网的离散事件系统建模的步骤如下：
(1)明确用户需求；
(2)确立对象，建立对象模型，采用面向对象的建模方法，列出对象的名称、属性、方法、消息即操作；
(3)标识对象之间的关系；
(4)建立系统初始模型，通过使用OOPN的语法进行说明、表示，建立初始的系统OOPN模型；
(5)对OOPN初始模型进行优化，并与(2)、(3)、(4)构成一个迭代过程；
(6)集成模型，确立整个离散事件系统的OOPN模型；
(7)对OOPN模型进行分析并确定其完整性：模型分析即通过语法来对建立的模型进行分析；
(8)离散事件系统设计：如果对(7)的结果满意，则对离散事件系统进行设计，否则转到(2)，循环后面的过程，直到完成离散事件系统设计。
有益效果：
根据三个典型污染行业生产和排污过程，采用基于Petri网理论的OPMSE软件，分别对三个典型污染行业中具体企业的水污染物BAT处理工艺的削减能力进行了仿真计算，仿真结果可以为排放限值的制定提供一定的依据，同时也可以为企业污水处理工艺的改进给出指导意义。仿真计算过程中采用区间计算的方法进行多次仿真，并以所有仿真的结果作为统计样本，当设定总体满足或近似满足正态分布时，用仿真结果的统计样本对总体正态分布的均值进行区间估计，从而得出总体正态分布均值的置信区间。
附图说明
图1是本发明具体实施方式采用OPMSE软件进行模拟仿真的流程图；
图2是本发明具体实施方式造纸厂的生产工艺基本流程图；
图3是本发明具体实施方式对象加工过程流程图；
图4是本发明具体实施方式生产工艺开始运行阶段流程图；
图5是本发明具体实施方式造纸生产工艺中废水处理工段流程图；
图6是本发明具体实施方式屠宰厂产品生产工艺流程图；
图7是本发明具体实施方式屠宰厂生产工艺开始运行阶段流程图；
图8是本发明具体实施方式对象屠宰废水处理工艺流程图；
图9是本发明具体实施方式啤酒生产工艺流程图；
图10是本发明具体实施方式啤酒生产工艺开始运行阶段流程图；
图11是本发明具体实施方式啤酒废水处理工艺流程图；
图12是本发明具体实施方式造纸行业BAT水处理计算仿真模型的COD最终浓度仿真结果；
图13是本发明具体实施方式造纸行业BAT水处理计算仿真模型的BOD最终浓度仿真结果；
图14是本发明具体实施方式造纸行业BAT水处理计算仿真模型的NH3-N最终浓度仿真结果；
图15是本发明具体实施方式屠宰行业BAT水处理计算仿真模型的COD最终浓度仿真结果；
图16是本发明具体实施方式屠宰行业BAT水处理计算仿真模型的BOD最终浓度仿真结果；
图17是本发明具体实施方式屠宰行业BAT水处理计算仿真模型的NH3-N最终浓度仿真结果；
图18是本发明具体实施方式啤酒行业BAT水处理计算仿真模型的COD最终浓度仿真结果；
图19是本发明具体实施方式啤酒行业BAT水处理计算仿真模型的BOD最终浓度仿真结果；
图20是本发明具体实施方式啤酒行业BAT水处理计算仿真模型的NH3-N最终浓度仿真结果。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细说明。
一种构建废水污染物排放Petri网仿真模型的方法，包括以下步骤：
步骤1、对污水的各个污染指标浓度进行统计，得出污水中各污染物指标的浓度值范围；污染指标包括BOD、COD、NH3-N；
步骤2、设定BAT处理工艺中各个处理工段对污染物去除率的区间范围；
步骤3、对污水处理过程进行仿真，得出了经过处理之后的各污染指标浓度均值的置信区间，从而得到各污染物排放限值。
采用基于对象Petri网的离散事件系统建模对污水处理过程进行仿真。
OOPN将目标系统通过一个相互协作的对象来映射，并将各个对象的行为和对象之间的通信关系通过Petri网来描述。OOPN中，任意一个对象(即一个个Petri子网)只对外提供其调用接口，而不对外界提供其内部实现细节。这样的信息隐藏机制提高了模型的可维护性和可重用性。
当对一个系统进行建模时，应该先考虑功能需求分析，然后采用面向对象的方法，包括面向对象的分析(OOA)、设计(OOD)和实现(OOP)，从OOA到OOD的过程也就是建模的过程。为了简化建模过程的复杂性，同时提高对象的重用性，建模过程可以只考虑对象之间最基本的消息传递，而忽略对象之间的复杂关系和约束。
采用基于对象Petri网的离散事件系统建模的步骤如下：
(1)明确用户需求；
(2)确立对象，建立对象模型，采用面向对象的建模方法，列出对象的名称、属性、方法、消息即操作；
(3)标识对象之间的关系；为了指明对象之间的交互，这一步要了解各对象内部的行为及与其它对象间的联系；
(4)建立系统初始模型，通过使用OOPN的语法进行说明、表示，建立初始的系统OOPN模型；
(5)对OOPN初始模型进行优化，并与(2)、(3)、(4)构成一个迭代过程；
(6)集成模型，确立整个离散事件系统的OOPN模型；
(7)对OOPN模型进行分析并确定其完整性：模型分析即通过语法来对建立的模型进行分析，从而尽可能地降低出错的损失。因此模型的有效性和完整性等一些特性可以通过分析结果来判断；；
(8)离散事件系统设计：如果对(7)的结果满意，则对离散事件系统进行设计，否则转到(2)，循环后面的过程，直到完成离散事件系统设计。
本实施方式采用OPMSE软件进行模拟仿真。如图1所示，主要的技术路线是先通过文献查询及现场调研，分别确定清河流域三个典型污染行业造纸、屠宰、啤酒行业的产品生产污染防治最佳可行技术，即BAT技术，并对行业所产生污水的各个污染指标浓度(BOD、COD、NH3-N)进行统计，得出污水中各污染物指标的浓度值范围。最后，在结合三个典型污染行业BAT技术的基础上，通过设定BAT处理工艺中各个处理工段对污染物去除率的区间范围，对三个典型污染行业水污染物的BAT处理工艺进行仿真计算，得出了经过处理之后的各污染指标浓度均值的置信区间，从而做出基于技术的典型污染物排放限值。
OPMSE包括以下主要模块：
(1)可视化的模型编辑器
模型编辑器是将图形和文本编辑融于一体的可视化集成编辑环境，可以对OPDL模型、表现代码及剧本进行编辑。编辑器的语法制导性能更有利于人们的使用，该性能对不满足语法要求的操作不予响应并给出提示。
(2)模型库管理器
模型库位于模型服务器上，包括剧本库和OPDL类库。模型库管理完成插入、删除、库合并等模型库的维护工作。
(3)SDL语言解释执行器
SDL语言可嵌入到OPDL模型中，也可应用到剧本中，能够实现算术运算、逻辑运算、循环结构、变量定义、变量复制、条件选择结构、函数定义及模型操作等功能。模型执行的同时由仿真推理机调用SDL解释器解释执行SDL代码。
(4)分布式仿真管理器
分布式仿真管理器实现仿真环境的配置和管理。在仿真运行中，分布式仿真管理又是用户与仿真器联系的中介。它可接收用户的命令，并与其它仿真节点协调以完成用户的操作。
(5)分布式时钟管理
时钟管理采用保守法推进分布式仿真时钟。每个节点的局部时钟代理接受本节点各对象的时钟推进建议，仲裁后形成本节点的时钟推进建议，上报全局时钟管理。再经全局时钟管理仲裁后返回至各仿真节点，再到各对象。
(6)OPDL仿真器
根据OOPN点火的规则，OPDL仿真器不断构建本地转移使能集。在判断转移是否使能时，除判断基本Petri网点火条件外，还必须满足嵌入的谓词函数为真，并依据解冲突规则去掉冲突。对使能转移，推理机调度它们点火执行，将Token从其输入位置取出，并将Token向其输出位置置入。如果本地输出位置中不含端口且与之相连的对象，则需调用通信模块进行传送。此外，还要调用SDL解释器执行嵌入的动作函数，并向多媒体服务器发送表现请求。仿真器通过本地局部时钟管理获得时钟服务。
(7)多媒体演示服务器
多媒体演示服务器接受各仿真对象传来的表现命令，并将这些表现请求合成、演示。对象的表现模型在客户端中以本对象的坐标原点为参考点。因此服务器端的参考点需进行坐标交换等预处理。
(8)数据的事后处理
仿真结束后，统计数据被各仿真节点写入统计数据库。统计分析模块按事件发生的时间顺序，将各站点的跟踪报告进行整合。在此基础上，可对数据进行统计处理和分析，并通过曲线、图表的形式进行显示。
(9)通信子系统的实现
通信子系统完成网络数据通信，包括多媒体表现请求的传输、仿真控制命令的传输、模型数据的传输等。通信子系统支持组广播及点到点的可靠传输，并维护名字表，支持名字服务。
如图2所示，造纸厂的生产工艺基本流程为：造纸原材料—制备工段—蒸煮工段—洗涤工段—筛选工段—漂白工段—加工过程—成品。其中，P1，P2，P3，P4，P5，P6，P7，P8，P9，P10，P11，P12，P13，P14，P15，P16，P17，P18，P19分别表示造纸原材料，废水，纸浆，蒸煮废液，纸浆，黑液，废液，纸浆，半农黑液，烧碱，白液，废液，纸浆，漂白纸浆，成品，废水，出水，蒸煮工段。其中，T1，T2，T3，T4，T5，T6，T7，T8，T9，T10，T11，T12分别表示制备工段，蒸煮工段，洗涤工段，蒸煮罐，焚烧，苛化工段，筛选工段，漂白工段，废水收集，加工，整理，回流。对象加工过程细化如图3所示，其中，P0，P1，P2，P3，P4，P5，P6，P7，P8，P9，P10，P11，P12，P13，P14分别表示水，漂白纸浆，废渣，打浆后纸浆，胶料，施胶后纸浆，填料，加添后纸浆，水，调浓后纸浆，成型纸页，脱水后纸页，近干纸页，性能改善的纸页，纸或纸板。其中，T0，T1，T2，T3，T4，T5，T6，T7，T8分别表示打浆，施胶，加填，调浓，纸页成型工段，压榨工段，干燥工段，压光工段，整理工段。造纸厂纸类生产工艺仿真体系中，生产工艺开始运行阶段如图4所示。
纸张生产过程中，废水主要来源为：制备工段废液，蒸煮废液，筛选工段废液，漂白工段废液。在该工艺模拟流程图中，主要对污水COD、BOD、NH3-N三种指标进行模拟。由于实际生产过程中，每日所产生污染物的量不同，导致污水中的各污染指标不尽相同，因此模拟中设置污水的COD浓度为1000～5000mg/L，BOD浓度为500～1500mg/L，NH3-N浓度为5～15mg/L。
造纸废水处理工艺基本流程为：粗格栅过滤—细格栅过滤—沉淀池—冷却池—均衡池—调制池—上流式厌氧污泥反应器—曝气池—二沉池—混合反应池—终沉池废水处理工艺模拟流程图，即造纸生产工艺中废水处理工段细化如图5所示，其中，P0，P1，P2，P3，P4，P5，P6，P7，P8，P9，P10，P11，P12，P13，P14，P15，P16分别表示制浆废水，集水井，沉淀池，冷却池，均衡池，调制池，上流式厌氧污泥反应器，均质池，曝气池，二沉池，混合反应池，终沉池，达标出水，剩余污泥，污泥调制罐，污泥脱水机，污泥。T0，T1，T2，T3，T4，T5，T6，T7，T8，T9，T10，T11，T12，T13，T14，T15，T16分别表示废水输送，粗格栅过滤，细格栅过滤，沉淀，冷却，均衡水质，调制水质，厌氧处理，调节水质，好氧生物处理，沉淀，投加PAC和PAM，沉淀，污泥浓缩，投加PAM，脱水，污泥外运。
由于实际处理过程中，处理效率不可能为一个固定的数值，因此，模拟中将沉淀池、上流式厌氧污泥反应器、曝气池、混合反应池对污水中COD、BOD、NH3-N的处理效率分别设定为一个区间范围，使计算出的结果更具有准确性。
屠宰行业的生产工艺基本流程为：宰前检疫—电击—刺杀放血—摇烫机—刨毛机—洗猪机—预剥皮机—提升机—割头蹄—桥式劈半锯—立式三段锯—分割线操作台—定量包装工作台—冷鲜肉。基于OPMSE，屠宰厂产品生产工艺流程图如图6所示，其中P0，P1，P2，P3，P4，P5，P6，P7，P8，P9，P10，P11，P12，P13，P14，P15，P16，P17，P18，P19，P20，P21，P22，P23分别表示禽畜，平板输送机，悬挂机，摇烫机，刨毛机，清水池，洗猪机，预剥皮机，提升机，操作台，桥式劈半锯，立式三段锯，前肢中段后腿，分割线操作台，定量包装工作台，冷鲜肉，血污废水，清洗废水，淋洗废水，血污废水，冲淋废水，肉屑、骨屑废水，出水，清洗废水，肉屑、骨屑废水。其中T0，T1，T2，T3，T4，T5，T6，T7，T8，T9，T10，T11，T12，T13，T14，T15，T16分别表示宰前检疫，电击，刺杀放血，气动卸猪，刮毛修毛，毛猪清洗，进一步清洗，去皮，取内脏同步检验、旋毛虫检验，割头蹄，冲淋、修整、复检，切割，输送，切块儿，过磅入库，废水收集，外排。
屠宰厂产品生产工艺仿真体系中，生产工艺开始运行阶段如图7所示。屠宰过程中，废水主要来源为：淋洗废水，血污废水，清洗废水，冲淋废水，肉屑、骨屑废水。在该工艺模拟流程图中，主要对污水COD、BOD、NH3-N三种指标进行模拟。由于实际生产过程中，每日所产生污染物的量不同，导致污水的污染指标不尽相同，因此模拟中设置污水的COD浓度为1000～3000mg/L，BOD浓度为700～1200mg/L，NH3-N浓度为50～100mg/L。屠宰废水处理工艺基本流程为：格栅除渣、捞毛—隔油沉淀池—调节池—气浮池—水解酸化池—SBR池—滤池。废水处理工艺模拟流程图，即屠宰工艺中，对象屠宰废水处理工艺细化如图8所示，其中，P0，P1，P2，P3，P4，P5，P6，P7，P8，P9，P10，P11，P12，P13，P14，P15分别表示外运栅渣，隔油沉淀池，调节池，气浮池，PAC和PAM，浮渣，水解酸化池，SBR池，鼓风机，滤池，水，污泥浓缩池，板框式压滤机，泥饼，污泥，水解酸化池。其中，T0，T1，T2，T3，T4，T5，T6，T7，T8，T9，T10，T11，T12，T13，T14，T15，T16分别表示格栅除渣、捞毛，去油沉淀，调节水质，投加，气力浮选，大分子转化为小分子有机物，供氧，生物氧化，反冲洗，过滤，外运，污泥浓缩，压滤，回流，外运。
由于实际处理过程中，处理效率不可能为一个固定的数值，因此，模拟中将气浮池、水解酸化池、SBR池对污水中COD、BOD、NH3-N的去除率分别设定为一个区间范围，使计算出的结果更具有准确性。
啤酒行业的生产工艺基本流程为：麦芽—粉碎机粉碎—糊化锅—糖化锅—麦汁过滤槽—加啤酒花煮沸—麦汁冷却器—热交换器—发酵罐—成熟罐—啤酒过滤机—生啤酒—成品。基于OPMSE，啤酒生产工艺流程图如图9所示，其中，P0，P1，P2，P3，P4，P5，P6，P7，P8，P9，P10，P11，P12，P13，P14，P15，P16，P17，P18，P19，P20分别表示麦芽，糊化锅，糖化锅，麦汁过滤槽，透明的麦汁，麦汁冷却器，热交换器，发酵罐，成熟罐，啤酒过滤机，生啤酒，成品，市场，糖化废水，过滤废水，罐洗废水，过滤废水，冷却水，洗瓶、洗罐水，废酒花，成品。其中，T0，T1，T2，T3，T4，T5，T6，T7，T8，T9，T10，T11，T12，T13，T14分别表示粉碎机粉碎，对麦芽及淀粉等辅料煮沸，加温水转化为麦芽糖，过滤，加啤酒花煮沸，回旋沉淀，冷却，除酵母，成熟，过滤，装瓶、装罐，目测及严格检查，废水收集，外排。啤酒生产工艺仿真体系中，生产工艺开始运行阶段如图10所示，T0粉碎机粉碎转移正在发生。啤酒生产过程中，废水主要来源为：糖化废水，过滤废水，废酒花，冷却水，罐洗废水，洗瓶、洗罐水。在该工艺模拟流程图中，主要对污水COD、BOD、NH3-N三种指标进行模拟。由于实际生产过程中，每日所产生污染物的量不同，导致污水的污染指标不尽相同，因此模拟中设置污水的COD浓度为1000～3000mg/L，BOD浓度为600～1800mg/L，NH3-N浓度为10～35mg/L。
啤酒生产废水处理工艺基本流程为：粗格栅过滤—集水井—旋转格栅—调节池—预酸化池—投配罐—EC厌氧反应器—接触氧化池—斜板沉淀—污泥浓缩池—污泥脱水机。
废水处理工艺模拟流程图，即啤酒生产工艺中，啤酒废水处理工艺细化如图11所示，其中，P0，P1，P2，P3，P4，P5，P6，P7，P8，P9，P10，P11，P12，P13，P14，P15，P16分别表示集水井，旋转格栅，调节池，预酸化池，投配罐，EC厌氧反应器，接触氧化池，污泥，污泥浓缩池，污泥脱水机，泥饼，污泥，出水，污泥，出水，投配罐，泥水，接触氧化池。其中，T0，T1，T2，T3，T4，T5，T6，T7，T8，T9，T10，T11，T12，T13，T14分别表示粗格栅过滤，污水提升，过滤，调节水质，水解酸化，投加药剂、调节pH，出水回流，厌氧处理，好氧处理，污泥回流，泥水分离，重力浓缩，进一步脱水，污泥外运，斜板沉淀。
由于实际处理过程中，处理效率不可能为一个固定的数值，因此，模拟中将水解酸化池、EC厌氧反应器、接触氧化池对污水中COD、BOD、NH3-N的处理效率分别设定为一个区间范围，使计算出的结果更具有准确性。
造纸行业BAT水处理组合仿真结果分析：通过对清河流域的开原造纸厂分析研究，对基于OPMSE的造纸行业BAT水处理组合进行了模拟仿真，且通过模拟仿真得到了最终排放污染物的COD浓度、BOD浓度、NH3-N浓度。图12、图13、图14分别给出了造纸行业BAT水处理计算仿真模型的COD最终浓度仿真结果、造纸行业BAT水处理计算仿真模型的BOD最终浓度仿真结果、造纸行业BAT水处理计算仿真模型的NH3-N最终浓度仿真结果。
模拟仿真100次以后，对得到结果的均值、标准差、最大值以及最小值进行统计，表1给出了上述所有项。
表1造纸行业BAT水处理计算仿真模型的仿真数据分析表
注：上表的数值单位均为mg/L
根据上表1的数值，得出COD、BOD、NH3-N浓度在用正态分布统计时不同置信水平下的置信区间，如下表2所示：
表2造纸行业BAT水处理出水污染物浓度置信区间
注：上表的数值单位均为mg/L
从上表2可以看出，造纸行业BAT水处理组合对该厂的污染物去除的总体效果还是较好的，出水水质满足《辽宁省地方标准污水综合排放标准》(DB21/1627-2008)直接排放的水质要求。表1仿真结果中的最小值指出了处理效率达到最大化时所能达到的水质，即通过人为提高水处理的效率之后，所能达到的出水污染指标浓度。建议所有造纸行业在采用该BAT处理组合的基础上，提高各处理工段的工作效率，达到更好的污染物减排效果和最低的出水污染指标浓度。下表3给出了理想状况下最佳和最差的出水水质的污染指标浓度。
表3造纸行业BAT水处理出水最佳及最差水质
注：上表的数值单位均为mg/L
根据仿真结果的置信区间，并与现有的标准进行对比。将不同的排放指标值的大小做了比较，得出下表4。
表4仿真结果与现有排放限值的对比
注：上表的数值单位均为mg/L
综合上述仿真结果以及和现有标准的对比，初步拟定基于BAT的清河流域造纸行业污染物排放限值一份。
表5基于BAT的清河流域造纸行业污染物排放限值
注：上表的数值单位均为mg/L
通过对清河流域的某公司分析研究，对基于OPMSE的屠宰行业BAT水处理组合进行了模拟仿真，且通过模拟仿真得到了最终排放污染物的COD浓度、BOD浓度、NH3-N浓度。图15、图16、图17分别给出了屠宰行业BAT水处理计算仿真模型的COD最终浓度仿真结果、屠宰行业BAT水处理计算仿真模型的BOD最终浓度仿真结果、屠宰行业BAT水处理计算仿真模型的NH3-N最终浓度仿真结果。
模拟仿真100次以后，对得到结果的均值、标准差、最大值以及最小值进行统计，表6给出了上述所有项。
表6屠宰行业BAT水处理计算仿真模型的仿真数据分析表
注：上表的数值单位均为mg/L
根据上表6的数值，可以得出COD、BOD、NH3-N浓度在用正态分布统计时不同置信水平下的置信区间，如表7所示：
表7屠宰行业BAT水处理出水污染物浓度置信区间
注：上表的数值单位均为mg/L
从上表7可以看出，屠宰行业BAT水处理组合对该厂的污染物去除的总体效果还是较好的，出水水质可以达到《肉类加工工业水污染物排放标准》(GB13457-1992)一级排放标准。表6仿真结果中的最小值指出了处理效率达到最大化时所能达到的水质。即通过人为提高水处理的效率之后，所能达到的出水污染指标浓度。建议所有屠宰行业在采用该BAT处理组合的基础上，提高各处理方法的工作效率，达到更好的污染物减排效果和最低的出水污染指标浓度。下表8给出了理想状况下最佳和最差的出水水质的污染指标浓度。
表8屠宰行业BAT水处理出水最佳及最差水质
注：上表的数值单位均为mg/L
根据仿真结果的置信区间，并与现有的标准进行对比。将不同的排放指标值的大小做了比较，得出下表9。
表9仿真结果与现有排放限值的对比
注：上表的数值单位均为mg/L
综合上述仿真结果以及和现有限值的对比，初步拟定基于BAT的清河流域屠宰行业污染物排放限值一份。
表10基于BAT的清河流域屠宰行业污染物排放限值
注：上表的数值单位均为mg/L
啤酒行业BAT水处理组合仿真结果分析：通过对清河流域的某有限公司分析研究，对基于OPMSE的啤酒行业BAT水处理组合进行了模拟仿真，且通过模拟仿真得到了最终排放污染物的COD浓度、BOD浓度、NH3-N浓度。图18、图19、图20分别给出了啤酒行业BAT水处理计算仿真模型的COD最终浓度仿真结果、啤酒行业BAT水处理计算仿真模型的BOD最终浓度仿真结果、啤酒行业BAT水处理计算仿真模型的NH3-N最终浓度仿真结果。
模拟仿真100次以后，对得到结果的均值、标准差、最大值以及最小值进行统计，下表11给出了上述所有项。
表11啤酒行业BAT水处理计算仿真模型的仿真数据分析表
注：上表的数值单位均为mg/L
根据上表11的数值，可以得出COD、BOD、NH3-N在用正态分布统计时不同置信水平的置信区间，如下表12所示：
表12啤酒行业BAT水处理出水污染物浓度置信区间
注：上表的数值单位均为mg/L
从上表12可以看出，啤酒行业BAT水处理组合对该厂的污染物去除的总体效果还是较好的，出水水质可以达到《酵母工业水污染物排放标准》(GB25462-2010)的直接排放标准。表11仿真结果中的最小值指出了处理效率达到最大化时所能达到的水质。即通过人为提高水处理的效率之后，所能达到的出水污染指标浓度。建议所有啤酒行业在采用该BAT处理组合的基础上，提高各处理方法的工作效率，达到更好的污染物减排效果和最低的出水污染指标浓度。下表13给出了理想状况下最佳和最差的出水水质的污染指标浓度。
表13啤酒行业BAT水处理出水最佳及最差水质
注：上表的数值单位均为mg/L
啤酒行业排放限值研究：根据仿真结果的置信区间，并与现有的标准进行对比。将不同的排放指标值的大小做了比较，得出下表14。
表14仿真结果与现有排放限值的对比
注：上表的数值单位均为mg/L
综合上述仿真结果以及和现有限值的对比，初步拟定基于BAT的清河流域啤酒行业污染物排放限值一份。
表15基于BAT的清河流域啤酒行业污染物排放限值
注：上表的数值单位均为mg/L
经过文献查询及现场调研，对三个典型污染行业产生污水的各个指标浓度(BOD、COD、NH3-N)进行统计，从而得出排放污水中各污染物指标的浓度值范围。然后，通过OPMSE的仿真计算，得出采用相应行业BAT处理污水，污染物排放浓度正态分布均值在90％、95％、99％置信水平下的置信区间。在置信水平为99％时，造纸行业的COD置信区间为(34.09，41.84)，BOD置信区间为(6.65，8.40)，NH3-N置信区间为(6.28，7.34)；屠宰行业的COD置信区间为(43.31，52.86)，BOD置信区间为(20.83，23.78)，NH3-N置信区间为(6.83，8.13)；啤酒行业的COD置信区间为(75.83，95.95)，BOD置信区间为(19.30，25.88)，NH3-N置信区间为(5.68，6.85)。然后将仿真结果与现有排放标准对比，并据此分别对三个典型污染行业的污染物排放限值进行了研究，拟定造纸行业的污染物直接排放限值为COD＝45mg/L，BOD＝9mg/L，NH3-N＝8mg/L；屠宰行业的污染物直接排放限值为COD＝65mg/L，BOD＝25mg/L，NH3-N＝10mg/L；啤酒行业的污染物直接排放限值为COD＝125mg/L，BOD＝30mg/L，NH3-N＝8mg/L，证实了将Petri网技术用于典型污染行业水污染物的防治研究具有一定的可行性。
本实施方式以清河流域沿岸三大典型污染行业作为研究范例，通过使用计算机软件OPMSE对三个典型污染行业BAT组合水处理工艺进行了模拟仿真，并分别选取三个典型污染行业中的代表性企业作为研究对象，对其BAT削减能力进行了仿真计算，并得出了以下结论：
(1)对BAT削减能力的仿真计算得出了造纸行业污水、屠宰行业污水和啤酒行业污水经过BAT处理之后COD、BOD、NH3-N的浓度正态分布均值在不同置信水平下的置信区间，在置信水平为99％时，造纸行业的COD置信区间为(34.09，41.84)，BOD置信区间为(6.65，8.40)，NH3-N置信区间为(6.28，7.34)；屠宰行业的COD置信区间为(43.31，52.86)，BOD置信区间为(20.83，23.78)，NH3-N置信区间为(6.83，8.13)；啤酒行业的COD置信区间为(75.83，95.95)，BOD置信区间为(19.30，25.88)，NH3-N置信区间为(5.68，6.85)。
(2)经过仿真可以得到BAT处理之后的最佳出水浓度和最差出水浓度，造纸行业的最佳出水各指标浓度为COD＝12.79mg/L，BOD＝2.62mg/L，NH3-N＝3.33mg/L，最差出水各指标浓度为COD＝70.47mg/L，BOD＝14.51mg/L，NH3-N＝10.22mg/L；屠宰行业的最佳出水各指标浓度为COD＝17.34mg/L，BOD＝14.18mg/L，NH3-N＝3.09mg/L，最差出水各指标浓度为COD＝97.32mg/L，BOD＝39.66mg/L，NH3-N＝13.29mg/L；啤酒行业的最佳出水各指标浓度为COD＝4.14mg/L，BOD＝5.36mg/L，NH3-N＝2.71mg/L，最差出水各指标浓度为COD＝20.64mg/L，BOD＝20.70mg/L，NH3-N＝10.86mg/L。最佳出水的各指标浓度可以为污染物削减潜力和企业减排的空间给出指导意义，而最差出水浓度也可以为污染源预警提供指导。
(3)仿真结果表明，造纸行业BAT水处理组合对该厂的污染物去除的总体效果还是较好的。根据仿真结果并结合现有的排放标准，拟定清河流域造纸行业污染物排放限值，直接排放限值为COD＝45mg/L、BOD＝9mg/L、NH3-N＝8mg/L。
(4)仿真结果表明，屠宰行业BAT水处理组合对该厂的污染物去除的总体效果还是较好的。根据仿真结果并结合现有的排放标准，拟定清河流域屠宰行业污染物排放限值，直接排放限值为COD＝65mg/L、BOD＝25mg/L、NH3-N＝10mg/L。
(5)仿真结果表明，啤酒行业BAT水处理组合对该厂的污染物去除的总体效果还是较好的。根据仿真结果并结合现有的排放标准，拟定清河流域啤酒行业污染物排放限值，直接排放限值为COD＝125mg/L、BOD＝30mg/L、NH3-N＝8mg/L。
Claims (3)
1.一种构建废水污染物排放Petri网仿真模型的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、对污水的各个污染指标浓度进行统计，得出污水中各污染物指标的浓度值范围；污染指标包括BOD、COD、NH3-N；
步骤2、设定BAT处理工艺中各个处理工段对污染物去除率的区间范围；
步骤3、对污水处理过程进行仿真，得出了经过处理之后的各污染指标浓度均值的置信区间，从而得到各污染物排放限值。
2.根据权利要求1所述的构建废水污染物排放Petri网仿真模型的方法，其特征在于，采用基于对象Petri网的离散事件系统建模对污水处理过程进行仿真。
3.根据权利要求2所述的构建废水污染物排放Petri网仿真模型的方法，其特征在于，采用基于对象Petri网的离散事件系统建模的步骤如下：
(1)明确用户需求；
(2)确立对象，建立对象模型，采用面向对象的建模方法，列出对象的名称、属性、方法、消息即操作；
(3)标识对象之间的关系；
(4)建立系统初始模型，通过使用OOPN的语法进行说明、表示，建立初始的系统OOPN模型；
(5)对OOPN初始模型进行优化，并与(2)、(3)、(4)构成一个迭代过程；
(6)集成模型，确立整个离散事件系统的OOPN模型；
(7)对OOPN模型进行分析并确定其完整性：模型分析即通过语法来对建立的模型进行分析；
(8)离散事件系统设计：如果对(7)的结果满意，则对离散事件系统进行设计，否则转到(2)，循环后面的过程，直到完成离散事件系统设计。
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