CN108002532A - 基于物联网和大数据技术的污水处理模型动态核验方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于物联网和大数据技术的污水处理模型动态核验方法，该方法通过采用物联网实时采集污水处理点的数值数据，并通过大数据平台将采集到的出水水质数据与ASM1模型评价标准进行比对，判断出水水质数据是否超标，得到超标数据及问题原因，并给出调整建议。本发明可以及时发现当前采用模型的预期效果与生产环境的实际效果的偏差；优化污水处理工艺，降低污水处理成本。

Description

基于物联网和大数据技术的污水处理模型动态核验方法
技术领域
本发明属于污水处理技术领域，具体指代一种基于物联网和大数据技术的污水处理模型动态核验方法。
背景技术
污水处理过程具有高度非线性和时变性，其复杂程度超出正常人类的直觉范围，而数学模型的使用虽然不具备严格的科学性，却是污水处理较为有效的方法。数学模型的建立需要数据作为参考依据，数据量大、种类多样可以有效保证合理化数学模型的实际应用。传统的污水处理模型的相对复杂性与实际操作人员的知识有限性之间的矛盾，使得当前的建模存在两个难点：一是缺少有效的模型核验方法；二是缺少实时的数据对模型进行核验。
发明内容
针对于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于物联网和大数据技术的污水处理模型动态核验方法，本发明利用物联网的数据采集技术和大数据的数据处理技术，对污水处理模型进行实时的数据校验和模型调整，改进现有的建模软件依靠历史数据进行数据校验的缺陷，提高模型的稳定性和准确性，优化污水处理工艺，降低污水处理成本。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：
本发明的一种基于物联网和大数据技术的污水处理模型动态核验方法，包括步骤如下：
1)通过物联网网关实时采集污水处理点的水质数据；
2)将采集到的水质数据传输至大数据平台；
3)大数据平台将上述水质数据中的出水水质数据与活性污泥数学模型的评价标准进行比对，判断排放是否超标，若未超标，则数据正常，步骤结束；若超标，则进入步骤4)；
4)发出预警通知，并判断水质数据中哪种参数超标；
5)大数据平台对历史数据进行数据挖掘和分析，所述历史数据能够明确的展示出超标参数与处理过程中各个环节的参数的关联关系，能够判断出导致该参数超标发生的环节；
6)大数据平台对历史数据进行数据挖掘和分析，通过历史数据得到当某个参数超标时，给出调整建议，调整对应环境下的对应处理方法。
优选地，所述步骤1)中通过物联网网关还实时采集设备运行数据。
优选地，所述设备包括：曝气风机、提升泵、回流泵、清水泵、液位开关、流量计、PH计、温度计。
优选地，所述活性污泥数学模型的评价标准为：氨浓度上限为4mg/L，总氮上限为18mg/L，总固体悬浮物上限为30mg/L，生化需氧量上限为10mg/L，化学需氧量上限为100mg/L。
本发明的有益效果：
1、利用物联网和大数据技术实时采集、分析生产环境的污水数据，对污水处理数学模型进行调整，可以及时发现当前采用模型的预期效果与生产环境的实际效果的偏差，模拟值与实际测试值的COD平均值的误差为5.4％，达到了设计要求。
2、利用物联网和大数据技术实时采集、分析污水处理场曝气生化系统溶解氧浓度，及时按照ASM1模型提出曝气生化系统的优化控制策略，如调整曝气器供气量、溶解氧(DO)、曝气设备清洁度等。结果显示，曝气池溶解氧均控制在2mg/L时，每日曝气费用由原先的489元下降到292元，全年可节约资金约7万元，总能耗下降约22.4％。
3、利用物联网的数据采集技术和大数据的数据处理技术，对ASM1模型的污水处理过程中各个环节的参数进行动态核验，改进现有的建模软件依靠历史数据进行数据校验的缺陷，提高模型的稳定性和准确性，优化污水处理工艺，降低污水处理成本。
附图说明
图1绘示本发明的方法原理示意图。
具体实施方式
为了便于本领域技术人员的理解，下面结合实施例与附图对本发明作进一步的说明，实施方式提及的内容并非对本发明的限定。
参照图1所示，本发明的一种基于物联网和大数据技术的污水处理模型动态核验校正方法，包括步骤如下：
1)通过物联网网关实时采集污水处理点的水质数据；
将物联网网关与污水处理环节中的设备传感器相连，以便采集水质数据和设备数据；需要连接的设备包括：曝气风机、提升泵、回流泵、清水泵、液位开关、流量计、PH计、温度计。
图1中①～⑦描述了各个污水处理环节需要采集的水质、设备及环境数据，包含：
①采集的是进水的溶解氧浓度(DO)、硝态氮浓度(SNO)、温度、PH值、混合液悬浮固体浓度(MLSS)、污泥龄、进水流量、泵压力。
②采集的是沉砂池中的温度、混合液悬浮固体浓度(MLSS)。
③采集的是初沉池中的温度、混合液悬浮固体浓度(MLSS)。
④采集的是溶解氧浓度(DO)、硝态氮浓度(SNO)、温度、PH值。
⑤采集的是溶解氧浓度(DO)、硝态氮浓度(SNO)、温度、PH值。
⑥采集的是曝气池中的溶解氧浓度(DO)、硝态氮浓度(SNO)、温度、PH值、曝气设备供气量。
⑦采集的是二沉池中的氨浓度(NH)、总固体悬浮物(TSS)、生化需氧量(BOD5)、化学需氧量(COD5)、总氮(Ntot)。
2)将采集到的水质数据通过网络传输至大数据平台。采集出水水质数据目的如下：
a)若出水水质数据存在超标，需要将超标情况下的中间环节数据，与正常情况下的中间环节数据进行比对，以便找到可能发生问题的环节，进行调整；
b)将采集到的出水水质数据作为历史价值数据进行存储，后续可通过大数据平台对其就行挖掘、分析，找出互相之间的内在关联和影响，以便优化模型。因为真实环境存在不确定性，因此ASM1只能做为基础模型，需要以这些出水水质数据为基础，对ASM1模型进行适当的调整，才能生成最适合当前环境的模型。
3)将上述水质数据中的出水水质数据与活性污泥模型(ASM1)的评价标准进行比对，判断排放是否超标，若未超标，则数据正常，步骤结束；若超标，则进入步骤4)；
将采集到的水质数据中的出水水质数据的(NH)、固体悬浮物(SS)、生化需氧量(BOD5)、化学需氧量(COD)、总氮(Ntot)与ASM1模型评价标准进行比对，ASM1模型评价标准如下表1：
表1
4)发出预警通知，并得到出水水质中哪种参数超标。
5)通过大数据平台定位超标原因，找到问题数据出现的环节，并给出调整建议；
大数据平台通过大量的数据积累，进行数据关联分析，找到上述五种出水水质数据如果出现超标，可能关联的环节是哪一步，并根据ASM1及时将该环节的设备、水位、温度、化学试剂进行调整。
本发明具体应用途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于物联网和大数据技术的污水处理模型动态核验方法，其特征在于，包括步骤如下：
1）通过物联网网关实时采集污水处理点的水质数据；
2）将采集到的水质数据传输至大数据平台；
3）大数据平台将上述水质数据中的出水水质数据与活性污泥数学模型的评价标准进行比对，判断排放是否超标，若未超标，则数据正常，步骤结束；若超标，则进入步骤4）；
4）发出预警通知，并判断水质数据中哪种参数超标；
5）大数据平台对历史数据进行数据挖掘和分析，判断出导致该参数超标可能发生的环节；
6）大数据平台对历史数据进行数据挖掘和分析，给出调整建议。
2.根据权利要求1所述的基于物联网和大数据技术的污水处理模型动态核验方法，其特征在于，所述步骤1）中通过物联网网关还实时采集设备运行数据。
3.根据权利要求2所述的基于物联网和大数据技术的污水处理模型动态核验方法，其特征在于，所述设备包括：曝气风机、提升泵、回流泵、清水泵、液位开关、流量计、PH计、温度计。
4.根据权利要求1所述的基于物联网和大数据技术的污水处理模型动态核验方法，其特征在于，所述活性污泥数学模型的评价标准为：氨浓度上限为4mg/L，总氮上限为18mg/L，总固体悬浮物上限为30mg/L，生化需氧量上限为10mg/L，化学需氧量上限为100mg/L。
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