CN1214852C - 调节膜过滤设备的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种在最大化生产率的同时防止膜的不可逆阻塞的方法，而不论设备进水口处液体的质量如何。该方法在于基于神经网络模型对膜的阻塞发展进行的相关预测，由待处理液体质量导致的性能来自动控制设备的操作参数，以模拟膜过滤设备的长期操作，该模型使得可以基于给定周期中流动液体的质量以及膜的状态，计算在指定的水平周期内基于时间的膜阻塞状态的发展，在所述水平周期(H)内对恒定或变化的模拟流动质量来进行所述计算，所述计算控制并调节设备操作参数。

Description

调节膜过滤设备的方法
本发明涉及膜过滤设备的操作，更具体地说，涉及通过预测性模拟阻塞的方法，例如神经网络，调节这种设备。
我们知道近年来，膜，尤其是超滤膜的使用变得很广泛，特别是在饮用水或工业用水的生产领域。因此使用中空纤维膜以达到所需的水质，即使资源将被恶化。
目前，人们进行大量的研究，目标是改进使用这种膜生产生活或工业用水的设备的生产率。这种研究基于与不同质量的表面水或其它液体的过滤的相关的不同因素和现象的知识。限制通过膜的生产的第一因素是由颗粒在膜的表面和/或孔隙上的沉积引起的。这种第一因素是一种短期现象。为了去除以涂层或结块形式沉积在膜上的这些颗粒，定期地执行液压，气压或液压气动冲洗操作。第二限制因素是有机物质在膜表面上或膜孔隙中的吸附，这种因素形成长期现象。
可以通过液压，气压或液压气动冲洗去除的膜阻塞部分经常称为可逆阻塞，反之其它部分称为不可逆阻塞。
许多参数与水处理中所使用膜的阻塞有关。一方面，是与被处理的液体的质量相关的参数，另一方面，是操作参数，这两种参数相互依赖。
可以理解，认识如何增加过滤设备的生产率的方式之一，在于更好地理解与膜阻塞相关的现象。为此，一种研究通向模拟膜设备。尽管已经完成大量致力于阻塞的研究，这些生产模型不适用于说明经天然水之类的复杂液体的膜的阻塞。但是，许多有前途的工具允许开发的模拟模型确实存在。其中，应该提到由人工神经网络制成的模型。这种网络已经成功用于预测短期性能。并且，人们已经设想开发一种模型，用于预测用来获得饮用水的设备的生产率，这种预测既依赖于所处理水的质量，又依赖于长期操作参数，考虑参数的最小值。关于这点，读者可以参考N.Delgrange-Vincent等人发表于2000年Desalination  131第353-362页，题为“Neural networks for long termpredition of fouling and backwash efficiency in ultrafiltration fordrinking water production”的文章。
根据本发明，提供一种调节膜过滤设备的方法，设计成通过指定阻塞水平极限防止膜的不可逆阻塞，同时最大化生产率，而不论进入设备的液体的质量如何，此调节以如下方式执行，设备在等于或小于此极限的阻塞水平的情况下操作，该方法按照通过神经网络模型预测的关于膜阻塞的变化，把设备的操作参数从属于由待处理液体质量所导致的性能特征，以模拟膜过滤设备的长期操作，该模型使得能够：按照给定周期中引入液体的质量和膜的状态，计算在限定的水平周期内作为时间函数的上述膜的阻塞状态的变化，对引入液体的模拟质量执行上述计算，上述质量在此水平周期H内为恒定不变或可变，监测并调节设备操作参数，特征在于，在每个生产周期：确定设备上所有质量参数和操作条件的试验值；把这些参数作为输入进入基于神经网络的阻塞预测模型，它计算在预测水平周期H内的阻塞变化，从而使预测H生产周期后的渗透率成为可能；当H周期后渗透率小于渗透率极限Lp_c时，指定净流量减小；当H周期后渗透率大于渗透率极限Lp_c时，通过改变渗透流量和/或过滤时间，增加指定净流量，渗透流量过滤时间对的相应值有如下从属关系，H周期后渗透率等于或大于渗透率极限Lp_c，并且净流量尽可能高。
并且，在所述方法中监测一个或多个以下操作参数的相应值：渗透流量或跨膜压，决定于生产中是以恒定压力进行操作还是以恒定流量进行操作；过滤时间；循环流量；循环回路清洗流量；回流时间；回流压力或回流流量，决定于对于回流是以恒定压力进行操作还是以恒定流量进行操作；回流水中溶解的氯或任何其它添加剂浓度；在过滤循环过程中添加剂的剂量参数。
现在参照附图中的图1，它示意用于获得饮用水的试验性超滤设备。
此图示意一种中空纤维型的超滤模块。待处理的水首先预过滤，接着使用泵P1注入模块的循环回路中，泵P2在回路中循环它。
与水质相关的因素如下：
-温度T；
-传导率；
-pH；
-溶解的氧(O2)浓度；
-TOC(总有机碳)；
-氧化还原电势EH；
-浊度(Tur)；
-UV吸光率(uv)。
设备操作参数如下：
-跨膜压(transmembrane pressure)，Ptm；
-渗透流量，Qp；
-循环流量，Qc；
-循环回路清洗流量，Qpurge；
-过滤时间，tF；
-回流压力，PBW；
-回流时间，tBW；
-液压回流流量，QBW；
-回流水的氯浓度(或另一化学添加剂的浓度)，[Cl2]BW；
-过滤循环过程中控制添加剂注入的特征参数，目的是增加过滤性能和/或过滤出水的质量。
此设备产生恒定的渗透流量Qp，导致压力在过滤期间升高。循环流量Qc代表模块入口的进水速度。使用添加氯的过滤水定期地液压冲洗膜。通过这种方式，降低膜阻塞的水平。超滤模块的总流体阻力以如下公式表示：
R＝Ptm/(μ.Qp/A)
其中μ为水的与温度相关的粘度，Ptm为平均跨膜压，A为膜面积。
总阻力由膜的阻力，可逆阻塞引起的阻力和不可逆阻塞引起的阻力构成。在渗透流量恒定的情况下，阻力在过滤期间增大，并在回流之后减小，如附图中的图2所示。
因此，生产曲线由周期构成，每个周期的特征是过滤周期结束时的阻力(Re)，和下一个周期开始即液压冲洗之后的阻力(Rs)。因而(Re)和(Rs)周期持续时间内的变化，足以代表和说明过滤过程中的变化。
实验性生产设备的性能可以表示如下：
-总产量，也就是说模块出口处的渗透流量；和
-净产量，考虑冲洗操作过程中的水损失和冲洗期间的产量不足。
在回流的情况下，净流量通过以下公式表示：
Qpnet＝(VF-VBW)/(tF+tBW)
其中：
VF为过滤体积；
VBW为回流体积；
tF为过滤时间；
tBW为回流时间。
本发明的目标是提供一种调节所设计膜过滤设备的方法，以防止膜的不可逆阻塞，同时最大化生产率(通过适当的标准评估，例如净产量)，而不论进入系统的液体的质量如何。换句话说，通过本发明必须解决的问题在于把过滤设备的性能从属于输入液体的质量；这种从属直接根据述设备阻塞中的变化而定，通过神经网络模型预测这种变化，以模拟过滤设备的长期操作，此模型允许实时地监测和控制设备。
如果我们考虑临界流量的概念，如在文献中所解释的，最好以足够低的流量操作，以完全避免可逆阻塞。并且，已经发现当膜的液压阻力在周期开始处增加时，不可逆阻塞的数量随时间而增加。这种发现说明，膜被阻塞的越多，不可逆阻塞的数量越大。那么就引起一个问题，此问题归因于以下事实，当所处理水的质量差时，生产流量非常低。解决的方法在于发现每个周期的操作条件，以使既便发生阻塞，也可能通过液压冲洗去除它，并保证这种阻塞不是不可逆的。
为了实现这种调节，可能改变多个上述的操作参数，可以从如下参数中选择：
-跨膜压，Ptm；
-渗透流量，Qp；
-循环流量，Qc，其可能从再循环模式切换至横向模式；
-循环回路清洗流量，Qpurge；
-过滤时间，tF；
-回流压力，PBW；
-回流时间，tBW；
-液压回流流量，QBW；
-回流水的氯浓度(或另一化学添加剂的浓度)，[Cl2]BW；
-过滤循环过程中控制添加剂注入的特征参数，目的是增加过滤性能和/或过滤出水的质量。
作为示例，本发明一方面采用过滤时间，另一方面采用渗透流量，用于这种调节，应该理解在不偏离本发明领域的基础上，也可以使用其它操作参数的组合。
应该可能以最小渗透流量和最小过滤时间工作，以选择对应阻塞现象的最谨慎方法，但是在这种情况下，生产率将太低。按照本发明，改变生产率参数，例如渗透流量和过滤时间，以发现在一方面最高水产量和另一方面阻塞数量间的折衷方案，使用神经网络模型为这种折衷方案定量，这种模型根据待处理的液体的质量和给定周期的膜的状态，计算在限定的水平周期内，作为时间的函数的膜渗透率的变化，在这段水平周期内模拟的液体质量(常数或变量)。
一种先验，可以出现两种情况：
1)待处理液体的质量如下，在预测水平周期内膜阻塞急剧增加，有可能通过液压阻力，渗透率或跨膜压之类的参数描述膜阻塞状态。那么必须降低膜过滤模块的性能要求(例如，流量和/或过滤时间)，同时等待所处理液体的质量被改进。
2)液体的质量相对较高，并且膜阻塞的数量保持较低。那么可以增加下一周期的产量。
上面提到在给定周期内膜的状态可以表征为其渗透率，在周期开始时它的液压阻力或它的跨膜压。形成本发明主题的调节方法设定周期开始时的阻塞水平极限，表征为渗透性极限(Lp_c)，并保证设备以等于或大于此值的渗透率操作。
因此，按照本发明，在每个周期k实验性设备将：
1)获得本模型所需的所有质量参数和操作条件的值；
2)把这些值输入神经网络模型，它将计算在一定预测水平周期内的阻力，从而允许获得在H周期结束时的渗透率，即Lp(k+h)。对这些计算而言，认为质量参数和模块操作条件在H周期内恒定不变，并等于k周期的相应值。也可能取等于进行周期k的n个周期的平均值的常数值。也可能设想考虑对应H周期中这些参数值的变化的图表。
应该考虑两种情况：
-情况A：Lp(k+h)＜Lp_c：这意味着膜阻塞在恒定极限之上。因此必须降低指定生产率；
-情况B：Lp(k+h)＞Lp_c：这意味着没有膜阻塞即刻风险。因此可能通过改变一个或更多操作参数，换句话说，在这种非限制例子中，渗透流量和/或过滤时间，增加指定于模块之上的生产率；
3)使用这种模型，计算所有渗透流量Qp-过滤时间tF对在H周期结束时的渗透率，即Lp(k+h)，并选择Lp(k+h)＞Lp_c且生产率最高的对。也可能使用优化净流量的程序。
还要限制选择何种参数，以应用这种调节。必需选择如下参数：
-预测水平周期H；
-所允许生产率参数，例如渗透流量和过滤时间的最小值和最大值；
-这些参数的变化幅度；
-渗透率极限值Lp_c。
使用实验性设备调节模拟，做出这种调节参数的选择。
按照上述策略执行这些模拟。为了测验模型的反应，做出六种操作，在此期间模块的液压阻力漂移或不漂移。相应的水质曲线绘制为时间的函数。
在每个周期k，周期开始的试验参数和操作条件作为输入，以循环方式被导入计算模型和神经网络，水平周期H内的液压阻力由假设所有的输入参数在这些周期中恒定不变开始。因此获得H周期后的渗透率Lp_i(k+H)，并计算净流量Qp_net_i。
测验所有可能应用于下一周期的(Qp；tF)对，对每对而言，计算H周期后的渗透率Lp(k+H)：
-如果Lp_i(k+H)＞Lp_c，保留净流量大于Qp_net_i的那对，但是条件是Lp(k+H)＞Lp_c；
-如果Lp_i(k+H)＜Lp_c，保留获得Lp(k+H)＞Lp_c的那对，如果有可能最大化净流量。
接下来，通过预先输入渗透流量Qp和过滤时间tF计算命令，以及新的水质和操作条件参数，使用神经网络模拟试验设备对下一周期k+1的实际反应。此网络计算此周期结束和下一周期开始时的阻力。
考虑到待处理的液体的质量可能会有较大的变化，有必要选择足够长的水平周期，以说明液压阻力的漂移，但是，如果足够短的话，有可能认为水质在水平周期H内恒定不变。
也要限定渗透流量和过滤时间极限，和为应用调节所选择的变化幅度。变化幅度是所测验的不同流量和时间值之间的跳变，目的是优化净流量。
最后，测验渗透率极限值Lp_c的选择对控制和渗透率漂移的影响。
使用这些模拟来实现本发明的调节方法，利用神经网络模型模拟试验设备的反应。因此有可能证实渗透率保持特别高的水平，并且净流量相比没有调节的传统操作较高。
那么这种技术就直接原位对实验性超滤设备生效。
建立调节算法。构建这种算法所基于策略的基本点如下：
-过滤时间和渗透流量(分别为tF和Qp)的变化控制在恒定最小极限和最大极限之间；
-就渗透流量而言，从一个周期到下一周期的变化限制于5l.h-1.m-2；
-对每个周期来说，在满足限制：Lp(k+H)＞Lp_c的情况下，寻找产生最高净流量的对(tF和Qp)；
-如果tF＝tF_min.，Qp＝Qp_min.，并假定Lp(k+H)＜Lp_c，则产生警报。按照一种实施方式，警报触发试验设备的整体关闭。但是，可以引入更为渐进性的行动系列，例如一个阀值，超过此值在一些周期内保持最小控制，另一阀值，超过此值试验设备关闭，或者要求操作者干预。
图3表示此算法的流程图。
此算法中涉及的常量是：
-渗透率设定点：Lp_c；
-长度，作为预测水平周期的数目：H；
-Qp和tF变化的最小和最大极限：Qp_min，Qp_max，tF_min，tF_max；
-在测验所有(Qp，tF)对的过程中Qp和tF的变化幅度：ΔQp和ΔtF。
局部变量为：
-渗透流量Qp和过滤时间tF；
-Qp_net0，作为(Qp和tF)对的性能比较标准的净流量；
-Qp的变化，从一个周期到另一周期被限制于±5l.h-1.m-2，Qp_low和Qp_high为Qp可以改变的极限；
-Qp_i，Qp_net_i和Lp_i分别为初始流量，初始净流量和初始渗透率；
-Lp为通过神经网络计算的渗透率向量；
-Qp_net为利用Qp和tF的当前值计算的净流量；
-Qp_c和tF_c为所使用的流量和时间控制值，它们作为响应变量在程序的出口处被传送；
-警报为布尔型，在程序的出口传送，它指示是否有临界操作条件。
响应变量是：
-输入：T，Qp，tF，Qc，Tur，TOC，O2，pH，UV，EH，Xi，PBW，[cl2]BW，tBW，Ptm；
-输出：Qp，tF，警报。
在“初始化”区段，Qp_c和tF_c分别被初始化为Qp_min和tF_min，警报初始化为0。
形成本发明主题的调节方法原位生效。经过一周的操作所获得结果的例子以图4a至4c和5a至5c中的曲线表示，其中操作周期的数目绘制在x轴，水质，渗透率，通过模型预测的H周期后的渗透率，渗透流量和过滤时间控制等各种测量参数绘制在y轴上。
由于本发明，通过改变过滤时间tF和渗透流量Qp，以限制超滤膜的阻塞量，已经可能在几天内把渗透率保持在恒定的极限之上。
当然，仍需声明的是本发明并不限于上述的实施方式，相反它包含其所有变体，例如那些采用液压气动和气动冲洗操作，或者利用不同于渗透流量或过滤时间的操作参数的实施方式。

Claims (2)

1.调节膜过滤设备的方法，设计成通过指定阻塞水平极限防止膜的不可逆阻塞，同时最大化生产率，而不论进入设备的液体的质量如何，此调节以如下方式执行，设备在等于或小于此极限的阻塞水平的情况下操作，该方法按照通过神经网络模型预测的关于膜阻塞的变化，把设备的操作参数从属于由待处理液体质量所导致的性能特征，以模拟膜过滤设备的长期操作，该模型使得能够：
-按照给定周期中引入液体的质量和膜的状态，计算在限定的水平周期内作为时间函数的上述膜的阻塞状态的变化，对引入液体的模拟质量执行上述计算，上述质量在此水平周期H内为恒定不变或可变，
-监测并调节设备操作参数，
特征在于，在每个生产周期：
-确定设备上所有质量参数和操作条件的试验值；
-把这些参数作为输入进入基于神经网络的阻塞预测模型，它计算在预测水平周期H内的阻塞变化，从而使预测H生产周期后的渗透率成为可能；
-当H周期后渗透率小于渗透率极限Lp_c时，指定净流量减小；
-当H周期后渗透率大于渗透率极限Lp_c时，通过改变渗透流量和/或过滤时间，增加指定净流量，
-渗透流量-过滤时间对的相应值有如下从属关系，H周期后渗透率等于或大于渗透率极限Lp_c，并且净流量尽可能高。
2.如权利要求1的方法，特征在于监测一个或多个以下操作参数的相应值：
-渗透流量或跨膜压，决定于生产中是以恒定压力进行操作还是以恒定流量进行操作；
-过滤时间；
-循环流量；
-循环回路清洗流量；
-回流时间；
-回流压力或回流流量，决定于对于回流是以恒定压力进行操作还是以恒定流量进行操作；
-回流水中溶解的氯或任何其它添加剂浓度；
-在过滤循环过程中添加剂的剂量参数。
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