CN113003692A - 一种基于案例推理的城市污水处理脱氮过程加药控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种基于案例推理的城市污水处理脱氮过程加药控制方法,针对城市污水处理过程出水总氮难以优化排放的问题,本发明根据实际水厂运行的优良历史数据,应用偏最小二乘法选取案例库的条件属性变量构建案例库,通过挖掘案例库中的相似案例并进行匹配、推理总氮优化设定值调节甲醇加药量实现出水总氮浓度的控制,能够保证出水总氮排放合格的情况下,降低能耗,避免资源的浪费。
Description
技术领域
本发明专利利用基于案例推理的城市污水处理脱氮过程加药控制方法实现出水总氮浓度的控制,通过调节甲醇加药量确保出水总氮满足排放要求,既属于水研究领域,又属于智能控制领域。
背景技术
总氮是衡量污水处理过程排放的重要指标之一,可以表示水体受营养物质污染的程度,是水中各种形态无机氮和有机氮的总量,具体为NO3-、NO2-和NH4+和蛋白质等无机氮以及酶、氨基酸和有机胺等有机氮。目前国内对于出水总氮的排放非常严格,在实际运行中总氮难以控制。目前常规的脱氮方法是微生物异养反硝化技术,即向水中投加甲醇、乙酸及葡萄糖等碳源,在厌氧反硝化细菌的作用下进行反硝化脱氮。如果碳源投加过少,会引起总氮浓度过高,排放水体富营养化,导致微生物大量繁殖,水生植物的异常生长,使水中其它生物难以生存;如果碳源投加过高,会造成资源的浪费。因此,优化总氮排放具有重要意义。
本发明设计了一种基于案例推理的城市污水处理脱氮过程加药控制方法,能够根据当前工况条件,挖掘案例库的相似案例并进行推理获取优化总氮的设定值,确保排放合格的情况下,避免资源的浪费。
发明内容
本发明获得了一种基于案例推理的城市污水处理脱氮过程加药控制方法,根据实际水厂运行的数据,采用案例推理实时优化当前工况的出水总氮设定值调节甲醇加药量实现总氮的控制。
本发明采用了如下的技术方案及实现步骤:
1.一种基于案例推理的城市污水处理脱氮过程加药控制方法,其特征在于,通过挖掘案例库中的相似案例与控制作用时刻的数据进行匹配以优化总氮设定值,同时通过控制器调节甲醇加药量稳定出水总氮浓度,可以确保总氮设定值实时优化,保证控制出水总氮排放合格的情况下降低能耗,包括以下步骤:
(1)脱氮过程是通过化学或生物方法依次将污水中的有机氮转换成氨氮、硝酸盐或亚硝酸盐和氮气以达到脱氮效果的过程,为了有效提高脱氮效率,污水处理过程一般通过加药操作达到预期目的,加药操作涉及到出水总氮浓度和甲醇加药量两个变量,其中出水总氮浓度称为被控变量,甲醇加药量是操纵变量,是加药操作过程允许调节的变量;
(2)构建出水总氮浓度设定值的案例库,案例库来源于实际污水处理厂运行的优良工况数据,出水总氮排放浓度低于10mg/L称为优良工况,案例库包括B条案例,第k条案例Ck由案例条件属性Fk和案例解属性Gk两部分组成,其中B为大于40的整数,k为大于等于1且小于等于B的整数,Fk和Gk描述如下:
Fk=[f1,k,f2,k,f3,k,f4,k,f5,k] (1)
Gk=gk (2)
其中f1,k为第k条案例的进水氨氮浓度,f2,k为第k条案例的缺氧区末端硝态氮浓度,f3,k为第k条案例的厌氧区中端氧化还原电位,f4,k为第k条案例的缺氧区末端混合液悬浮固体浓度,f5,k为第k条案例的好氧区前端溶解氧浓度,gk为第k条案例的出水总氮浓度设定值;
案例检索:寻找案例库中与t时刻案例的条件属性最相似的案例,t时刻下案例记为C(t),C(t)包括条件属性F(t)和解属性G(t),其中F(t)可以通过传感器获取,G(t)通过案例推理确定,计算F(t)与Fk之间的整体相似度:
其中fi(t)表示t时刻案例的第i个条件属性,fi,k表示案例库中第k条案例的第i个条件属性,sim(fi(t),fi,k)表示第i个条件属性的局部相似度,wi是第i个条件属性所占比重,根据偏最小二乘法分析案例库中各个条件属性对解属性的统计规律确定;
第i个条件属性的局部相似度sim(fi(t),fi,k)的计算公式为:
其中e=2.72,π=3.14,σ=0.36,imax为案例库中第i个条件属性的最大值,imin为案例库中第i个条件属性的最小值;
案例重用:获得t时刻案例的建议解属性,t时刻下条件属性F(t)与案例库中条件属性整体相似度SIM(F(t),Fk)大于相似度阈值TH的案例称为相似案例,记为L,其中相似度阈值TH=0.95,L为t时刻下相似案例的个数,该L个案例记为Ch,1,Ch,2,…,Ch,L,该L个案例对应的解属性和整体相似度分别记为Gh,1,Gh,2,…,Gh,L和SIMh,1,SIMh,2,…,SIMh,L,其中SIMh,1,SIMh,2,…,SIMh,L通过公式(3)计算,则t时刻下的建议解属性为:
其中l为大于等于1且小于等于L的整数,以t时刻下的建议解属性G(t)作为t+1时刻出水总氮浓度的设定值,即yd(t+1)=G(t),yd(t+1)为t+1时刻出水总氮浓度的设定值;
(3)设计基于案例推理的出水总氮控制方法,具体为:
①控制作用初始时刻t=1;
②控制器的输入为:
E(t)=yd(t)-y(t) (6)
其中E(t)为t时刻出水总氮浓度设定值yd(t)与实际测量值y(t)的差值;
控制器的输出为甲醇加药量,计算方式如下:
其中u(t)是甲醇加药量,KP为比例增益,KI为积分增益,KD为微分增益,且KP=100,KI=300,KD=50;
利用传感器获取t时刻案例的条件属性数据F(t),根据公式(3)-(5)通过案例推理得到下一个控制作用时刻出水总氮浓度的设定值;
③t=t+1,若t<200,则返回步骤②,若t=200,则结束该循环,该循环可以实现出水总氮的优化排放控制;
(4)利用求解出的u(t)对出水总氮浓度进行控制,最终控制系统的输出为实际测量的出水总氮浓度值。
本发明的创造性主要体现在:
根据过程积累的优良数据,通过挖掘案例库中的相似案例与控制作用时刻的数据进行匹配以优化总氮设定值,同时利用控制器调节甲醇加药量稳定出水总氮浓度,实现出水总氮的优化排放。
附图说明
图1是本发明的总体控制结构图
图2是本发明的出水总氮控制结果图
具体实施方式
本发明获得了一种基于案例推理的城市污水处理脱氮过程加药控制方法,根据实际水厂运行的数据,采用案例推理实时优化当前工况的总氮设定值调节甲醇加药量实现总氮的控制。
本发明采用了如下的技术方案及实现步骤:
1.一种基于案例推理的城市污水处理脱氮过程加药控制方法,其特征在于,通过挖掘案例库中的相似案例与控制作用时刻的数据进行匹配以优化总氮设定值,同时通过控制器调节甲醇加药量稳定出水总氮浓度,可以确保总氮设定值实时优化,保证控制出水总氮排放合格的情况下降低能耗,包括以下步骤:
(1)脱氮过程是通过化学或生物方法依次将污水中的有机氮转换成氨氮、硝酸盐或亚硝酸盐和氮气以达到脱氮效果的过程,为了有效提高脱氮效率,污水处理过程一般通过加药操作达到预期目的,加药操作涉及到出水总氮浓度和甲醇加药量两个变量,其中出水总氮浓度称为被控变量,甲醇加药量是操纵变量,是加药操作过程允许调节的变量;
(2)构建出水总氮浓度设定值的案例库,案例库来源于实际污水处理厂运行的优良工况数据,出水总氮排放浓度低于10mg/L称为优良工况,案例库包括B条案例,第k条案例Ck由案例条件属性Fk和案例解属性Gk两部分组成,其中B=50,k为大于等于1且小于等于50的整数,Fk和Gk描述如下:
Fk=[f1,k,f2,k,f3,k,f4,k,f5,k] (1)
Gk=gk (2)
其中f1,k为第k条案例的进水氨氮浓度,f2,k为第k条案例的缺氧区末端硝态氮浓度,f3,k为第k条案例的厌氧区中端氧化还原电位,f4,k为第k条案例的缺氧区末端混合液悬浮固体浓度,f5,k为第k条案例的好氧区前端溶解氧浓度,gk为第k条案例的出水总氮浓度设定值;
案例检索:寻找案例库中与t时刻案例的条件属性最相似的案例,t时刻下案例记为C(t),C(t)包括条件属性F(t)和解属性G(t),其中F(t)可以通过传感器获取,G(t)通过案例推理确定,计算F(t)与Fk之间的整体相似度:
其中fi(t)表示t时刻案例的第i个条件属性,fi,k表示案例库中第k条案例的第i个条件属性,sim(fi(t),fi,k)表示第i个条件属性的局部相似度,wi是第i个条件属性所占比重,根据偏最小二乘法分析案例库中各个条件属性对解属性的统计规律确定;
第i个条件属性的局部相似度sim(fi(t),fi,k)的计算公式为:
其中e=2.72,π=3.14,σ=0.36,imax为案例库中第i个条件属性的最大值,imin为案例库中第i个条件属性的最小值;
案例重用:获得t时刻案例的建议解属性,t时刻下条件属性F(t)与案例库中条件属性整体相似度SIM(F(t),Fk)大于相似度阈值TH的案例称为相似案例,记为L,其中相似度阈值TH=0.95,L为t时刻下相似案例的个数,该L个案例记为Ch,1,Ch,2,…,Ch,L,该L个案例对应的解属性和整体相似度分别记为Gh,1,Gh,2,…,Gh,L和SIMh,1,SIMh,2,…,SIMh,L,其中SIMh,1,SIMh,2,…,SIMh,L通过公式(3)计算,则t时刻下的建议解属性为:
其中l为大于等于1且小于等于L的整数,以t时刻下的建议解属性G(t)作为t+1时刻出水总氮浓度的设定值,即yd(t+1)=G(t),yd(t+1)为t+1时刻出水总氮浓度的设定值;
(3)设计基于案例推理的出水总氮控制方法,具体为:
①控制作用初始时刻t=1;
②控制器的输入为:
E(t)=yd(t)-y(t) (6)
其中E(t)为t时刻出水总氮浓度设定值yd(t)与实际测量值y(t)的差值;
控制器的输出为甲醇加药量,计算方式如下:
其中u(t)是甲醇加药量,KP为比例增益,KI为积分增益,KD为微分增益,且KP=100,KI=300,KD=50;
利用传感器获取t时刻案例的条件属性数据F(t),根据公式(3)-(5)通过案例推理得到下一个控制作用时刻出水总氮浓度的设定值;
③t=t+1,若t<200,则返回步骤②,若t=200,则结束该循环,该循环可以实现出水总氮的优化排放控制;
(4)利用求解出的u(t)对出水总氮浓度进行控制,最终控制系统的输出为实际测量的出水总氮浓度值,图2为污水处理过程的出水总氮控制结果图,X轴:时间,单位是15分钟/样本,Y轴:出水总氮浓度,单位是毫克/升,黑色实线为出水总氮浓度实际测量值,黑色虚线为出水总氮浓度限定值。
Claims (1)
1.一种基于案例推理的城市污水处理脱氮过程加药控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)脱氮过程是通过化学或生物方法依次将污水中的有机氮转换成氨氮、硝酸盐或亚硝酸盐和氮气以达到脱氮效果的过程,加药操作涉及到出水总氮浓度和甲醇加药量两个变量,其中出水总氮浓度称为被控变量,甲醇加药量是操纵变量,是加药操作过程允许调节的变量;
(2)构建出水总氮浓度设定值的案例库,案例库来源于实际污水处理厂运行的优良工况数据,出水总氮排放浓度低于10mg/L称为优良工况,案例库包括B条案例,第k条案例Ck由案例条件属性Fk和案例解属性Gk两部分组成,其中B为大于40的整数,k为大于等于1且小于等于B的整数,Fk和Gk描述如下:
Fk=[f1,k,f2,k,f3,k,f4,k,f5,k] (1)
Gk=gk (2)
其中f1,k为第k条案例的进水氨氮浓度,f2,k为第k条案例的缺氧区末端硝态氮浓度,f3,k为第k条案例的厌氧区中端氧化还原电位,f4,k为第k条案例的缺氧区末端混合液悬浮固体浓度,f5,k为第k条案例的好氧区前端溶解氧浓度,gk为第k条案例的出水总氮浓度设定值;
案例检索:寻找案例库中与t时刻案例的条件属性最相似的案例,t时刻下案例记为C(t),C(t)包括条件属性F(t)和解属性G(t),其中F(t)通过传感器获取,G(t)通过案例推理确定,计算F(t)与Fk之间的整体相似度:
其中fi(t)表示t时刻案例的第i个条件属性,fi,k表示案例库中第k条案例的第i个条件属性,sim(fi(t),fi,k)表示第i个条件属性的局部相似度,wi是第i个条件属性所占比重,根据偏最小二乘法分析案例库中各个条件属性对解属性的统计规律确定;
第i个条件属性的局部相似度sim(fi(t),fi,k)的计算公式为:
其中e=2.72,π=3.14,σ=0.36,imax为案例库中第i个条件属性的最大值,imin为案例库中第i个条件属性的最小值;
案例重用:获得t时刻案例的建议解属性,t时刻下条件属性F(t)与案例库中条件属性整体相似度SIM(F(t),Fk)大于相似度阈值TH的案例称为相似案例,记为L,其中相似度阈值TH=0.95,L为t时刻下相似案例的个数,该L个案例记为Ch,1,Ch,2,…,Ch,L,该L个案例对应的解属性和整体相似度分别记为Gh,1,Gh,2,…,Gh,L和SIMh,1,SIMh,2,…,SIMh,L,其中SIMh,1,SIMh,2,…,SIMh,L通过公式(3)计算,则t时刻下的建议解属性为:
其中l为大于等于1且小于等于L的整数,以t时刻下的建议解属性G(t)作为t+1时刻出水总氮浓度的设定值,即yd(t+1)=G(t),yd(t+1)为t+1时刻出水总氮浓度的设定值;
(3)设计基于案例推理的出水总氮控制方法,具体为:
①控制作用初始时刻t=1;
②控制器的输入为:
E(t)=yd(t)-y(t) (6)
其中E(t)为t时刻出水总氮浓度设定值yd(t)与实际测量值y(t)的差值;
控制器的输出为甲醇加药量,计算方式如下:
其中u(t)是甲醇加药量,KP为比例增益,KI为积分增益,KD为微分增益,且KP=100,KI=300,KD=50;
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③t=t+1,若t<200,则返回步骤②,若t=200,则结束该循环;
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