CN1112694A - 净水工艺混凝剂投加量的优化控制 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种采用计算机程序控制水厂净水 工艺的方法，特别是净水工艺混凝剂投加量的优化控 制，它通过现场仪表将采集到的参量信号送计算机处 理，并根据混凝剂投加量数学模型以及反馈微调投加 模型进行分析处理，使净水浊度合格率达到100％， 平均节约药剂12～20％，并实现了管理自动化，广泛 适于水厂、污水厂等水质处理工厂应用。

Description

净水工艺混凝剂投加量的优化控制

本发明涉及一种采用计算机程序，控制水厂净水工艺的方法，特别是一种净水工艺混凝剂投加量的优化控制。

在水处理净水工艺中，混凝剂投加量的多少，直接决定其净水效果，其目的主要是除去水中的悬浮物和胶体，这关系到饮用水的水质，同时也是影响制水成本的主要因素。确定混凝剂投加量主要有四种方式：

1.试验室确定投加率，生产上人工控制其设备；

2.采用模拟装置，自动控制其投加设备；

我国上海相树浦水厂，广州西村水厂采用过模拟沉淀池法控制混凝剂投加量，美国有的水厂采用模拟池法控制混凝剂投加量，此种方式能进行反馈自动控制，与上一种方式比较，提高了水质合格率，降低了药耗，但因采用的是模拟装置，与生产工艺有差别，并仍有滞后问题。

3.建立前馈经验模式，实现计算机自动控制，目前我国只有苏州、广州、重庆自来水公司，在有关研究部门的协助下，总结出前馈经验公式，但没在生产实际中应用，发达国家有些水厂也总结出线性经验公式，但这些经验公式没有理论依据和严密科学的指导，只处于经验公式阶段，该种方式优于前两种方式，但控制方式仍属于开环自动制，仍不属于闭环优化制，并且经验公式有待于深入定性和定量理论研究。

经过DIALOG系统的数据检索，经查看文摘，未发现国际上有本发明内容相同文献，国内中文数据库中检出相关文件0篇。

本发明的目的是提供一种采用计算机程序控制净水混凝剂投加量的方法，以提高水质，节省混凝剂药耗，并形成计算机自动化的系统管理方式。

图1为混凝剂投加量与混凝沉淀效果曲线图；

图2为计算机控制混凝剂投加程序框图。

如图2所示的控制净水工艺混凝剂投加量框图，它是一种净水工艺混命剂投加量的优化控制，是通过安装在现场的一次仪表，对原水流量、原水浊度、原水水温、原水PH值、原水耗氧量、原水氨氮、沉淀池出水浊度等进行实际检测，检测系统通过传感器，把采集到的参数与计算的参量信号，经变送器输出，送给计算机处理，并对运算结果进行分析，控制混凝剂投加量并对混凝剂投加量进行微量调节和校正，其特征是采用了如下控制步骤：

(1).启动系统工作，在计算机内确立数学模型中的各变量，并分配给一定的内存空间，这些变量有：x₁--原水进水浊度；  x₂--原水进水温度；x₃--原水进水PH值；  x₄--原水进水耗氧量；

x₅--原水进水氨氮量；x_s--沉淀池出水浊度；x_f--滤池出水浊度。

根据实际生产过程记录，运用数理统计方程计算出给定系数：a₁--原水浊度系数；a₂--原水水温系数；a₃--原水PH值系数；a₄--原水耗氧量系数；a₅--原水进行氨氮量系数。

给定常数：C--投加率常数；K--药剂系数

(2).判断净水工艺系数是否投入工作，如果净水工艺系数未工作，则安检修处理，如果净水工艺系统工作，则进入下一步。

(3).首先建立前馈数学优化模型，即混凝剂投加量按公式(2)计算后投加，进一步建立反馈微调数学优化模型，即沉淀池出水反馈微调投加量计算公式(6)，以及滤池出水反馈投加量计算公式(3)。Y₁＝K(a₁x₁+a₂x₂+a₃x₃+a₄x₄+a₅x₅+C)

y₁-混凝剂前馈给定投加量；F(x_s)＝混凝剂沉淀池反馈投加量；d₁，d₂是根据生产实际情况产生沉淀出水浊度最佳区间；d₃d₄是根据生产实际情况产生的滤池出水浊度最佳区间

(4).净水工艺系统同时对上述参变量的信号进行实时采集，用检测来的各数据对前一次参变量进行刷新，新的数据参与前投加量运算和处理，前一次的数据压缩进入历史数据库；

(5).系统设立延时判断，当混凝剂的投入时间大于延时时间，沉淀池和滤池出水水质的检测信号才能反馈到系统中来参与控制；

(6).系统对投加时间进行判断，若投入时间＜t时，则系统仍使用公式(1)控制投加量，当投入时间≥t时，引入反馈微调公式，Y＝Y₁+F(x_s)+F(x_f)此时系统先确立F(x_s)中加的取值区间，再确立F(x_f)中的x_f的取值区间，最后得出反馈后的混凝剂投加量值Y，经过选择后，Y值是如下几种情况中的一种：

a若沉淀池为d₂≤x_s≤d₁，且滤池d₄≤x_f≤d₃时，

则Y＝Y₁

b若沉淀池为d₂≤x_s≤d₁，且滤池为d₃＜x_f时，

则Y＝Y₁+a_f(x_f-d₃)

c若沉淀池为d₂≤x_s≤d₁，且滤池为d₄＞x_f时，

则Y＝Y₁+a_f(x_f-d₄)

d若沉淀池为d₁＜x_s，且滤池为d₄≤x_f≤d₃时，

则Y＝Y₁+a_s(x_s-d₁)

e若沉淀池为d₁＜x_s，且滤池为d₃＜x_f时，

则Y＝Y₁+a_s(x_s-d₁)+a_f(x_f-d_s)

f若沉淀池为d₁＜x_s，且滤池为d₄＞x_f时，

则Y＝Y₁+a_s(x_s-d₁)+a_f(x_f-d₄)

g若沉淀池为d₂)x_s，且滤池为d₄≤x_f≤d₃时，

则Y＝Y₁+a_s(x_s-d₂)

h若沉淀池为d₂＞x_s，且滤池为d₃≤x_f时，

则Y＝Y₁+a_s(x_s-d₂)+a_f(x_f-d₃)

i若沉淀池为d₂＞x_s，且滤池为d₄＞x_f时，

则Y＝Y₁+a_s(x_s-d₂)+a_f(x_f-d₄)

本发明在理论上定性与定量研究混凝剂投加量，对供水行业的净水厂，城市用水和废水处理的混凝剂投加量工艺，完全可采用本发明实现计算机优化控制，本发明的优点在于：提高水质合格率，使净水浊度合格率达到100％，完全达到国家标准，减少了混凝剂的消耗，平均节约药剂为12～20％左右，降低制水成本，具有显著的经济效益，实现了自动控制，提高了水厂的管理质量和工作效率，同时减少了操作人员的劳动强度。

为了得到混凝剂投加量规律，我们就应研究混凝剂投加量对混凝沉淀效果的影响。图1是用混凝沉淀后残余浊度，胶体电荷，

电位与混凝剂投加量的函数关系，来研究混凝剂投加量对混凝沉淀效果的影响，所谓理论上的最优投加量，就是对于某一种原水，存在一种最佳的沉淀效果，也就是使净化后的水残余浊度最低，见图1上的C点。这时，混凝沉淀后的胶体滴定电荷与

电位都趋于零，分别见图1上的D、E点。通过分析，我们就可以得到理论上最优投加量定义：理论上混凝剂最优投加量，使其混凝沉淀后净水浊度最低，胶体滴定电荷与

电位值都趋于零。从图1可以看出，当混凝剂投加量超过理论上最优投加量后，净化后水的残余浊度逐渐增高，这时胶体滴定与 电位值由负值变成正值，并逐渐增大，这就说明混凝剂投加量过高，并不能获得好的净化效果。理论上混凝剂最佳投量，能使净水残余浊度最低，获得最好的净化效果，但是该投加量非常高，制水成本高，不经济，也不容易控制，为了在生产工艺中实现混凝剂最优投加，就必须建立混凝剂最优投加量的概念与理论。在饮用水处理中，要使净化水达到国家标准，并不需要采用理论上混凝剂的最优投加量，一般控制沉淀池出水浊度在10NTU以下，就可达到。如控制沉淀出水浊度在5NTU以下，则滤后水浊度即可达到1NTU左右，但混凝剂投加量则偏高，相应制水成本就高。所以混凝剂最优投加量，不仅使净化残余浊度达到国家标准，还要使混凝剂投加量较少，并且在生产工艺中易于控制，控制沉淀池出水与滤池出水浊度在某一最佳范围，就能实现混凝剂最优投加。如在图1中，控制沉淀池出水浊度在AB区间，就能确定保滤池出水浊度达到标准，同样，我们再控制滤出水浊度在一个最佳范围，还能使混凝剂平均投加量降低，这就是生产中混凝剂最优投加量。影响混凝剂投加量参数很多，应选用其主要影响参数来建立数学模型。在数理论统计学中对于多参数的变量，宜采用计算简便的线性回归方程模式。我们可以在深入研究混凝剂投加量规律与生产净化工艺基础上，根据混凝剂最优投加量理论，建立起数学模型的基本假设，然后用数理论统计方法，推导出最优投加量的线性数学模式。现提出以下几个基本假设：

1.混凝剂最优投加率，是由前馈给定量与反馈微调节组成，首先，可根据原水水质的参数确定出前馈给定量，然后可分别根据沉淀池出水与滤池出水浊度，进行反馈调节其前馈给定量，该调节量称之为反馈微调节量。

2.混凝剂最优投加率是前馈给定量和反馈微调节量的函数，可以把这两部分投加量视为相互独立的随机变量。

3.一般来说原水水质的浊度、水温、碱度或PH值、有机物(TOC或COD)，氨氮等参数，是影响混凝剂前馈给定量的主要因素，我们可把这些参数视为相互独立的随机变量。

4.原水水温、碱度或PH值，有机物(TOC或COD)、NH₃-N值变化范围较小，它们前馈给定量的系数，可分别用模拟试验来确定；而原水浊度变化范围比较大，因此原水浊度前馈给定量的系数，必须用生产中大量数据，运用线性回归法求得。

5.反馈微调节量与沉淀、过滤工艺中许多参数有关，很难确定它们之间函数关系式。但是其后馈微调节量与沉淀池出水浊度、有明显的直接函数关系，就可用这两个变量，做为反馈微调节量的自变量。并且把这两个出水浊度视为相互独立的随机变量。

6.根据混凝剂最优投加量定义可知，混凝剂最优投加量会使沉淀池出水浊度与滤池出水浊度，分别都在最佳范围，该最佳范围可由大量生产资料统计分析得到。

7.如果沉淀池出之浊度与滤池出水浊度都在最佳范围不需作反馈微调节，如果其中有一个出水浊度不在最佳范围，则进行相应的反馈调节，其微调节量一是沉淀池出水浊度与该最佳范围之差成正比；二是滤池出水浊度与该最佳范围之差成正比：

为了计算方便，我们令混凝剂最优投加率为Y，其前馈给定量为Y₁，反馈微调节量为Y₂，根据基本假设1，可知Y是Y₁与Y₂的函数，由基本假设2知道Y₁与Y₂是相互独立的随机变量，根据数理统计理论可知：如果任何一个随机变量与其它的随机变量是相互独立的，那么可以近似认为它们服从正态分布，这样就可以用其相互独立随机变量之和，来表示其统计关系：

Y＝Y₁+Y₂    (1)

设原水浊度为X₁，水温为X₂，PH值为X₃，耗氧量为X₄，氨氮为X₅。根据基本假设3，可知X₁、X₂、X₃、X₄、X₅是相互独立的随机变量，也是可视为服从政态分布，则可用多元线性回归方程表示：

Y₁＝K(a₁x₁+a₂x₂+a₃x₃+a₄x₄+a₅x₅+C)    (2)式中：a₁、a₂、a₃、a₄、a₅--分别为原水浊度、水温、PH值、耗氧量、氨氮系数；

C--投加率常数；

K--药剂系数。

根据基本假设4，a₂、a₃、a₄、a₅可分别用模拟试验获得其数据，用数理统计方法确定。当确定某一参数的系数时，让其它参数不变，设某一参数为x，其相应投加量为z，改变该参数x，做出x与z的大量数据，用数理统计方法中直线回归方程表示：

$z\left(x\right)=m_z+K\frac{K_{\mathrm{XE}}}{D_x}(x-m_z)---\left(3\right)$ 把(3)式简化，可得到标准公式：

Z_(x)＝ax+b                (4)(4)式中的a，就是该参数的系数。

根据基本假设4，原水浊度系数a₁，要采用生产实际的数据，也可用(3)、(4)式求得，由于生产数据多，可采用电子计算机计算。

对于某一特定原水水质参数，即已知x₁、x₂、x₃、x₄、x₅之值，这时，生产实际投加量为y，C值可由(2)式推得。 $C=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{C}_i=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\{K_{y_i}-\[a_1{\left(x_1\right)}_i+a_2{\left(x_2\right)}_i+a_3{\left(x_3\right)}_i+a_4{\left(x_4\right)}_i+a_5{\left(x_5\right)}_i\]\}---\left(5\right)$

这样，就可以求得前馈给定量的各个系数，建立前馈给定量的数学模式

设沉淀池出水浊度为x_s，滤池出水浊度为x_f，由基本假设5可知：

        y₂＝F(x_s，x_f)由于x_s与x_f是相互独立的随机变量，则可得到：

        y₂＝F₁(x_s)+F₂(x_f)

设沉淀池出水浊度最佳范围为(d₁，d₂)，这里d₁＞d₂；滤池出水浊度最佳范围(d₃，d₄)，这里d₃＞d₄。  根据基本假设6，这两个最佳范围，可由大量生产资料统计而得。

首先推导沉淀池出水后馈微调投加量。根据基本假设7，当沉淀池出水浊度在(d₁，d₂)时：

       F₁(x_s)＝0

当沉淀池出水浊度大于d₁时；

       F₁(x_s)＝a_s(x_s-d₁)

当沉淀池出水浊度小于d₂时：

       F₁(x_f)＝a_s(x_s-d₂)

可通过大量数据用数理统计发求得，这样沉淀池出水反馈微调投加量公式：

同样，可以推导出滤出水反馈微调投加量计算公式：

a_f可通过大量数据用数理统计发求得。

上述是研究混凝剂最优投加率，对于不同水量Q，混凝剂投加量与水量是成正比的。这样可得到混凝剂最优投加量模式：

      Y＝yQ＝(y₁+y₂)Q          (8)

在实际生产中，原水浊度变化范围比较大时，原水浊度可以分几个区，得到其相应的混凝剂最优投加量模式。但不论采用几个模式，都要经过生产实际验证，并加以修改，再应用到计算机控制程序中去。

以下是实施例：

我们根据哈尔滨市三水厂，供水规模为30万m^3/d，通过生产试验了优化数学模型，净水工艺引进国外先进可靠的传感器和执行等设备，采用日本横河公司生产的uxl集散控制系统。

首先根据该专利与生产数据建立数学模式，前馈数学模式：

y₁＝1.0(0.09839x₁-0.1732x₂-0.1845x₃+0.9650x₄

        +5.1253x₅+27.6012)

沉淀池反馈数学模式：

滤池出水反馈数学模式：

下面是哈尔滨市供水三水厂在实际控制中一个实例：

松花江原水流量与水质是在变化，在某一时刻检测到x₁＝150mg/l，x₂＝16℃，x₃＝7.3，x₄＝4.5mg/l，x₅＝0.25mg/l，Q＝13.5千m³/l，前馈投加量为：

Y₁＝y₁Q

       ＝1.0×(0.09839×150-0.1732×16-0.1845×

         7.3+0.9650×4.5+5.1253×0.25+27.6012)

         ×13.5

       ＝43.8654×13.5

       ＝592.1829(Kg/h)

根据沉淀池出水浊度x_s，进行反馈调节，实际测得沉淀池出水浊度为10NTU，说明要调节量为：

Y₂＝y₂Q

      ＝0.5342×(10-9)×13.5

      ＝7.2117(Kg/h)

再根据滤池出水浊度x_f，进行反馈调节，实际测得滤池出水浊度为1.5NTU，满足了要求，说明要调节量为零：

Y₃＝y₃Q

       ＝0×13.5＝0

Claims (1)

1，一种净水工艺混凝剂投加量的优化控制，是通过安装在现场的一次仪表，对原水流量、原水浊度、原水水温、原水PH值、原水耗氧量、原水氨氮、沉淀池出水浊度等进行实际检测，检测系统通过传感器，把采集到的参数与计算的参量信号，经变送器输出，送给计算机处理，并对运算结果进行分析，控制混凝剂投加量并对混凝剂投加量进行微量调节和校正，其特征是采用了如下控制步骤：

(1).启动系统工作，在计算机内确立数学模型中的各变量，并分配给一定的内存空间，这些变量有：x₁--原水进水浊度；  x₂--原水进水温度；x₃--原水进水PH值；  x₄--原水进水耗氧量；x₅--原水进水氨氮量；x_s--沉淀池出水浊度；x_f--滤池出水浊度。

根据实际生产过程记录，运用数理统计方程计算出给定系数：a₁--原水浊度系数；a₂--原水水温系数；a₃--原水PH值系数；a₄--原水耗氧量系数；a₅--原水进行氨氮量系数。

给定常数：C--投加率常数；K--药剂系数

(2).判断净水工艺系数是否投入工作，如果净水工艺系数未工作，则按检修处理，如果净水工艺系统工作，则进入下一步。

(3).首先建立前馈数学优化模型，即混凝剂投加量按公式(2)计算后投加，进一步建立反馈微调数学优化模型，即沉淀池出水反馈微调投加量计算公式(6)，以及滤池出水反馈投加量计算公式(7)。

Y₁＝K(a₁x₁+a′₂x₂+a₃x₃+a₄x₄+a₅x₅+C)    (2)

y₁—混凝剂前馈给定投加量；F(x_s)＝混凝剂沉淀池反馈投加量；d₁，d₂是根据生产实际情况产生沉淀出水浊度最佳区间；d₃d₄是根据生产实际情况产生的滤池出水浊度最佳区间

(4).净水工艺系统同时对上述参变量的信号进行实时采集，用检测来的各数据对前一次参变量进行刷新，新的数据参与前投加量运算和处理，前一次的数据压缩进入历史数据库；

(5).系统设立延时判断，当混凝剂的投入时间大于延时时间，沉淀池和滤池出水水质的检测信号才能反馈到系统中来参与控制；

(6).系统对投加时间进行判断，若投入时间＜t时，则系统仍使用公式(1)控制投加量，当投入时间≥t时，引入后馈微调公式，Y＝Y₁+F(x_s)+F(x_f)此时系统先确立F(x_s)中x_s的取值区间，再确立F(x_f)中的x_f的取值区间，最后得出反馈后的混凝剂投加量值Y，经过选择后，Y值是如下几种情况中的一种：

a若沉淀池为d₂≤x_s≤d₁，且滤池d₄≤x_f≤d₃时，

则Y＝Y₁

b若沉淀池为d₂≤x_s≤d₁，且滤池为d₃＜x_f时，

则Y＝Y₁+a_f(x_f-d₃)

c若沉淀池为d₂≤x_s≤d₁，且滤池为d₄＞x_f时，

则Y＝Y₁+a_f(x_f-d₄)

d若沉淀池为d₁＜x_s，且滤池为d₄≤x_f≤d₃时，

则Y＝Y₁+a_s(x_s-d₁)

e若沉淀池为d₁＜x_s，且滤池为d₃＜x_f时，

则Y＝Y₁+a_s(x_s-d₁)+a_f(x_f-d₃)

f若沉淀池为d₁＜x_s，且滤池为d₄＞x_f时，

则Y＝Y₁+a_s(x_s-d₁)+a_f(x_f-d₄)

g若沉淀池为d₂＞x_s，且滤池为d₄≤x_f≤d₃时，

则Y＝Y₁+a_s(x_s-d₂)

h若沉淀池为d₂＞x_s，且滤池为d₃＜x_f时，

则Y＝Y₁+a_s(x_s-d₂)+a_f(x_f-d₃)

i若沉淀池为d₂＞x_s，且滤池为d₄＞x_f时，

则Y＝Y₁+a_s(x_s-d₂)+a_f(x_f-d₄)

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