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Die
vorliegende Erfindung betrifft den Betrieb von Anlagen zum Filtrieren
auf Membranen und spezieller die Regelung von solchen Anlagen durch
Erstellen von voraussagenden Modellen der Verstopfung durch neuronale
Netzwerke, gemäß dem Patentanspruch
1.
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Man
weiß,
dass der Gebrauch von Membranen, insbesondere zur Ultrafiltration,
im Laufe der letzten Jahre allgemein üblich geworden ist, insbesondere
auf dem Gebiet der Produktion von Trinkwasser oder Industriewasser.
Die dazu verwendeten Hohlfasermembranen erlauben es, den Anforderungen
an die Qualität
der Wässer
selbst im Falle einer Verschlechterung der Ressourcen gerecht zu
werden.
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Umfangreiche
Forschungen haben derzeit das Ziel, die Produktivität der Anlagen
zur Trink- oder Industriewassergewinnung zu verbessern, die solche Membranen
verwenden. Diese Forschungen beruhen auf der Kenntnis verschiedener
Faktoren und Erscheinungen, die mit der Filtration von Oberflächenwässern oder
anderen Fluiden von variabler Qualität zusammenhängen. Der erste Faktor, der
die Leistung der Membranen begrenzt, liegt in der Ablagerung von Partikeln
auf der Oberfläche
und/oder in den Poren der Membranen. Dieser erste Faktor ist eine
kurzfristige Erscheinung. Um diese Partikel, die sich auf den Membranen
in Form einer Schicht oder eines Belags ablagern, zu entfernen,
führt man
periodisch hydraulische, pneumatische oder hydropneunatische Waschungen
durch. Der zweite begrenzende Fakter ist die Absorption von organischen
Materien an der Oberfläche
der Membranen und in den Poren dieser letzteren, wobei dieser Faktor
eine Langzeit-Erscheinung bildet.
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Der
Anteil der Verstopfung der Membranen, der durch hydraulische, pneumatische
oder hydropneumatische Waschungen entfernt werden kann, wird oft
als reversible Verstopfung bezeichnet, während der andere Anteil irreversible
Verstopfung genannt wird.
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Es
gibt zahlreiche Parameter, die mit der Verstopfung der zur Behandlung
des Wassers verwendeten Membranen im Zusammenhang stehen. Es handelt
sich einerseits um Parameter bezüglich
der Qualität
der zu behandelnden Flüssigkeit
und andererseits um Arbeitsparameter, wobei diese beiden Typen von
Parametern voneinander abhängen.
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Man
versteht, dass eine der Vorgehensweisen, die es erlauben zu wissen,
wie die Produktivität der
Filtrations-Anlage erhöht
werden kann, in einem besseren Verständnis der Erscheinungen liegt,
die mit der Verstopfung der Membranen im Zusammenhang stehen. Zu
diesem Zweck gelangt man zu einer Erstellung eines Modells der Membran-Anlage. Wenn
auch eine sehr große
Anzahl von der Verstopfung gewidmeten Untersuchungen existiert,
so sind doch die Modelle, die realisiert wurden, nicht dazu anwendbar,
die Verstopfung der Membranen durch komplexe Flüssigkeiten wie natürliche Wässer zu
beschreiben. Es gibt jedoch eine gewisse Anzahl von viel versprechenden
Werkzeugen, die es erlauben, Simulationsmodelle zu entwickeln. Unter
diesen kann man die künstlichen
neuronalen Netzwerke angeben. Solche Netzwerke sind mit Erfolg bei
der Voraussage von Leistungen im Kurzzeitbereich benutzt worden.
Außerdem
hat man sich vorgenommen, ein Modell zu entwickeln, das es ermöglicht,
eine Voraussage der Produktivität
einer Trinkwasser-Gewinnungsanlage
zu treffen, wobei diese Voraussage zugleich auf der Qualität des zu
behandelnden Wassers und auf den Langzeit-Arbeitsparametern beruht,
wobei eine minimale Anzahl von Parametern berücksichtigt wird. Zu diesem
Thema kann man sich auf die Veröffentlichung „NEURAL
NETWORKS FOR LONG TERM PREDICTION OF FOULING AND BACKWASH EFFICIENCY
IN ULTRAFILT-RATION
FOR DRINKING WATER PRODUCTION" von
N. Delgrange-Vincent et al. Beziehen, erschienen in „Désalination" (Entsalzung), 131,
Seiten 353 – 362,
2000.
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Man
bezieht sich nun auf die 1 der beigefügten Zeichnungen, die schematisch
eine Pilot-Anlage zur Ultrafiltration darstellt, die zur Trinkwassergewinnung
benutzt wird.
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In
dieser Figur wurde schematisch der Modul der Ultrafiltration des
Hohlfaser-Typs dargestellt. Das zu behandelnde Wasser wird zuvor
vorgefiltert, dann mithilfe einer Pumpe P1 in die Umlaufschleife
des Moduls eingeführt,
wobei eine Pumpe P2 den Umlauf in der Schleife sicherstellt.
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Die
auf die Qualität
des Wassers bezogenen Faktoren sind die folgenden:
- – Temperatur
T;
- – Leitfähigkeit;
- – pH-Wert;
- – Konzentration
des gelösten
Sauerstoffs (O2);
- – COT
(Gesamtmenge des organischen Kohlenstoffs);
- – Redoxpotenzial
EH;
- – Trübung (Tur);
- – Ultraviolett-Absorption
(uv).
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Die
Arbeitsparameter der Anlage sind die folgenden:
- – Druckabfall über die
Membranen, Ptm ;
- – Massenstrom
des Permeats, QP;
- – Umlauf-Massenstrom,
QC;
- – Reinigungsstrom
der Umlauf-Schleife, QPruge;
- – Filtrationsdauer,
tF;
- – Rückspülungsdruck,
PRL;
- – Rückspülungsdauer,
tRL;
- – Massenstrom
der hydraulischen Rückspülung, QRL;
- – die
Konzentration von Chlor (oder anderer chemischer Zusatzstoffe) des
Rückspülwassers, [Cl2]RL ;
- – die
charakteristischen Parameter der Einspritzung von Zusatzstoffen
während
des Filtrationszyklus, zu dem Zweck, die Leistungen der Filtration
und/oder die Qualität
des gefilterten Ausflusses zu erhöhen.
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Die
Anlage produziert einen konstanten Massenstrom von Permeat QP, was eine Zunahme des Drucks während der
Filtrationsperiode mit sich bringt. Der Umlauf- Massenstrom QC gibt
die Zulaufgeschwindigkeit am Einlass des Moduls wieder. Man führt periodisch
hydraulische Waschungen der Membranen mit gefiltertem und mit Chlor
versetztem Wasser durch. Man kann so das Verstopfungsniveau der Membran
senken.
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Der
hydraulische Gesamt-Widerstand des Ultrafiltrationsmoduls wird ausgedrückt durch
die Beziehung: R = Tmp / (μ · QP /
S),worin μ die
Viskosität
des Wassers ist, abhängig
von der Temperatur, Tmp der mittlere Druckabfall über die Membran
und S die Membranoberfläche.
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Der
Gesamtwiderstand umfasst den Widerstand der Membran, den Widerstand
aufgrund von reversibler Verstopfung und den Widerstand aufgrund
von irreversibler Verstopfung. Bei einem konstanten Permeat-Massenstrom
nimmt der Widerstand während
der Filtrationsperiode zu, und er nimmt nach einer Rückspülung ab,
so wie es in der 2 der beigefügten Zeichnungen dargestellt
ist.
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Folglich
wird eine Produktionskurve aus Zyklen gebildet, deren jeder durch
den Widerstand (Rf) am Ende des Filtrationszyklus und am Beginn
des folgenden Zyklus, d. h. nach hydraulischer Spülung (Rd),
gekennzeichnet ist. Schwankungen der Zeitdauern der Zyklen (Rf)
und (Rd) genügen
also, um die Variationen des Filtrationsprozesses zu kennzeichnen
und zu beschreiben.
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Die
Leistungen einer Anlagensteuerung können ausgedrückt werden
durch:
- – die
Rohproduktion, d. h. den Permeat-Massenstrom am Ausgang des Moduls,
und
- – die
Netto-Produktion, die die Wasserverluste bei den Spülungen und
den Produktionsausfall während
der Spülzeiten
berücksichtigt.
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Im
Fall einer Rückspülung wird
der Netto-Massenstrom ausgedrückt
durch die Beziehung: QPnetto =
(VF – VRL) / (tF + tRL) in der bedeuten:
- VF das filtrierte Volumen;
- VRL das Rückspülvolumen;
- tF die Filtrationsdauer und
- tRL die Rückspüldauer.
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Gegenstand
der vorliegenden Erfindung ist es, ein Verfahren zum Regeln einer
Anlage zur Filtration auf Membranen zu schaffen, das so gestaltet
ist, dass die irreversible Verstopfung der Membranen vermieden wird,
wobei zugleich die Produktivität
maximiert wird (die durch ein geeignetes Kriterium wie die Netto-Produktion
bewertet wird), welcher Qualität auch
immer die Flüssigkeit
am Einlauf der Anlage ist. In anderen Worten besteht das zu lösende Problem darin,
die Leistungen einer Filtrationsanlage auf die Qualität der einlaufenden
Flüssigkeit
einzusteuern; diese Einsteuerung ist direkt abhängig von der Entwicklung der
Verstopfung der besagten Anlage, wobei diese Entwicklung durch Modellerstellung
in neuronalen Netzwerken vorausgesagt wird, derart, dass die Langzeit-Funktion
der Filtrationsanlage simliert wird, wobei das Modell es erlaubt,
die Anlage in Echtzeit zu überwachen
und zu steuern.
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Wenn
man sich auf das Konzept des kritischen Flusses bezieht, so wie
es in der Literatur erörtert
wird, ist es zu bevorzugen, mit einem hinreichend geringen Fluss
zu arbeiten, um eine reversible Verstopfung vollständig zu
vermeiden. Außerdem
hat man beobachtet, dass die Intensität der irreversiblen Verstopfung
mit der Zeit zunimmt, wenn der hydraulische Widerstand der Membranen
am Zyklusbeginn ansteigt. Diese Feststellung bedeutet, dass, je
mehr die Membran verstopft ist, desto mehr die Intensität der irreversiblen
Verstopfung zunimmt. Es stellt sich dann ein Problem, das durch
die Tatsache verursacht ist, dass der produzierte Fluss extrem schwach
ist, wenn das behandelte Wasser von schlechter Qualität ist. Ein
Kompromiss besteht darin, in jedem Zyklus die operativen Bedingungen
so zu finden, dass es selbst bei aufkommender Verstopfung möglich ist, diese
durch hydraulische Waschung zu beseitigen, und außerdem dafür zu sorgen,
dass diese Verstopfung nicht irreversibel ist.
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Um
diese Regelung auszuführen,
ist es möglich,
auf eine gewisse Anzahl von Arbeitsparametern einzuwirken, welche,
wie man weiter oben gesehen hat, ausgewählt werden können aus:
- – dem
Druckabfall über
die Membran, Ptm;
- – dem
Permeat-Massenstrom, QP;
- – dem
Umlauf-Massenstrom, QC, ggf. mit Übergang
von einem Umlauf-Modus
zu einem Frontal-Modus;
- – dem
Reinigungsstrom der Umlauf-Schleife, QPurge;
- – der
Filtrationsdauer, tF;
- – dem
Rückspüldruck,
PRL;
- – der
Rückspüldauer,
tRL;
- – dein
Massenstrom der hydraulischen Rückspülung, QRL;
- – der
Konzentration von Chlor (oder anderer chemischer Zusatzstoffe) des
Rückspülwassers, [Cl2]RL;
- – den
charakteristischen Parametern der Einspritzung von Zusatzstoffen
während
des Filtrationszyklus, zu dem Zweck, die Leistungen der Filtration
und/oder die Qualität
des gefilterten Ausflusses zu erhöhen.
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Die
vorliegende Erfindung hat, zu Beispielzwecken, für diese Regelung einerseits
die Filtrationsdauer und andererseits den Permeat-Massenstrom aufgegriffen,
wobei wohlgemerkt auch andere Kombinationen von Arbeitsparametern
ins Spiel gebracht werden können,
ohne insoweit den Rahmen der Erfindung zu verlassen.
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Man
hätte auch
sich vornehmen können,
mit minimalem Permeat-Massenstrom und minimaler Filtrationsdauer
zu arbeiten, um so die vorsichtigste Annäherung bezüglich der Verstopfungs-Erscheinung auszuwählen, aber
in diesem Fall wäre
die Produktivität
zu gering. Erfindungsgemäß beeinflusst
man also die Parameter der Produktivität, wie z. B. Permeat-Massenstrom
und Filtrationsdauer, um einen Kompromiss zwischen der höchsten Produktion
von Wasser einerseits und der Intensität der Verstopfung andererseits
zu finden, wobei die Quantifizierung dieses Kompromisses mithilfe
eines Modells in neuronalen Netzwerken erhalten wird, welches in
Abhängigkeit
von der Qualität
der zu behandelnden Flüssigkeit und
von dem Zu stand der Membran in einem gegebenen Zyklus die Entwicklung
der Permeabilität
der Membran über
der Zeit auf einem bestimmten Horizont berechnet, wobei die Qualität der Flüssigkeit
auf diesem Horizont simuliert wird (konstant oder variabel).
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A
priori können
zwei Fälle
sich darstellen:
- 1.) die Qualität der zu
behandelnden Flüssigkeit ist
so beschaffen, dass die Verstopfung der Membran in dem Voraussage-Horizont
stark zunimmt, wobei der Stand der Verstopfung der Membran durch
Parameter wie den hydraulischen Widerstand, die Permeabilität oder den
Druckabfall über die
Membran beschrieben werden kann. Es ist dann notwendig, die Leistungen,
die man vom Modul der Membran-Filtration verlangt (solche wie z.
B. Massenstrom und/oder Filtrationsdauer), zu verringern, um abzuwarten,
dass die Qualität der
behandelten Flüssigkeit
sich verbessert;
- 2.) die Qualität
der Flüssigkeit
ist relativ gut und die Intensität
der Verstopfung der Membran bleibt gering. Dann kann man die Produktion
des folgenden Zyklus erhöhen.
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Man
hat zuvor gesehen, dass der Zustand der Membran in einem gegebenen
Zyklus durch ihre Permeabilität
gekennzeichnet werden kann, durch ihren hydraulischen Widerstand
am Beginn des Zyklus oder ihren Druckabfall. Das erfindungsgemäße Regelungsverfahren
setzt sich zum Ziel ein Grenzniveau der Verstopfung am Zyklusbeginn,
das durch eine Grenz-Permeabilität
(Lp_c) gekennzeichnet ist, und man bewirkt, dass die Anlage mit
einer Permeabilität
arbeitet, die gleich oder höher
als dieser Wert ist.
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So
wird man gemäß der Erfindung
in jedem Zyklus k:
- 1.) in der Steuerung die
Werte aller Parameter erfassen, die für die Qualität und die
Betriebsbedingungen in dem Modell notwendig sind;
- 2.) diese an den Eingang des Modells der neuronalen Netzwerke
eingeben, welches den Widerstand auf einen gewissen Voraussage-Horizont berechnen
wird, was es erlaubt, die Permeabilität am Ende von H Zyklen vorauszusehen,
also Lp(k+H). Für
diese Berechnungen geht man davon aus, dass die Qualitätsparameter
und die Arbeitsbedingungen des Moduls für H Zyklen konstant und gleich
den entsprechenden Werten des Zyklus k sind. Es ist auch möglich, einen
konstanten Wert anzunehmen, der gleich den Mittelwerten in n Zyklen
ist, die dem Zyklus k vorausgehen. Man kann auch so verfahren, dass
ein Profil von Veränderungen
der Werte dieser Parameter über H
Zyklen in Betracht gezogen wird.
- Zwei Fälle
können
sich darstellen:
- – Fall
A : Lp(k+H) < Lp_c
: dies bedeutet, dass sich die Membran über die festgesetzten Grenzen hinaus
verstopft. Es ist also notwendig, die vorgegebene Produktivität zu verringern.
- – Fall
B : Lp(k+H) > Lp_c
: dies bedeutet, dass es kein unmittelbares Risiko der Verstopfung
der Membran gibt. Es ist also möglich,
die den Modulen vorgegebene Produktivität zu erhöhen, indem man auf einen oder
mehrere der Arbeitsparameter einwirkt, so in diesem nicht einschränkenden Beispiel
auf den Permeat-Massenstrom und/oder die Filtrationsdauer.
- 3.) Man berechnet mithilfe des Modells die Permeabilität am Ende
von H Zyklen, d. h. Lp(k+H) für
alle Paare: Permeat-Massenstrom Qp und Filtrationsdauer
tF, und man wählt das Paar aus, für das man
Lp(k+H) > Lp_c erhält und für das die Produktivität am höchsten ist.
Man könnte
auch eine Methode zum Optimieren des Netto-Massenstroms benutzen.
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Es
bleibt zu bestimmen, welche Parameter sinnvollerweise für die Anwendung
dieser Regelung auszuwählen
sind. Es ist notwendig auszuwählen:
- – den
Voraussage-Horizont H;
- – die
minimalen und maximalen zulässigen
Werte der Parameter der Produktivität, wie z. B. Permeat-Massenstrom
und Filtrationsdauer;
- – die
Schritte der Veränderung
dieser Parameter und
- – den
Wert der Grenz-Permeabilität
Lp_c.
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Diese
Auswahl der Regelungs-Parameter wird mithilfe von Regelungs-Simulationen der
Steuerung durchgeführt.
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Man
hat diese Simulationen nach der hiervor erörterten Vorgehensweise ausgeführt. Um
die Antwort des Modells zu testen, hat man sechs Manipulationen
ausgeführt,
während
denen es Abweichungen des hydraulischen Widerstands des Moduls gab
oder nicht. Man hat die entsprechenden Kurven der Qualität des Wassers über der
Zeit aufgezeichnet.
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In
jedem Zyklus k hat man dem Eingang des Modells die experimentellen
Parameter und die Arbeitsbedingungen am Beginn des Zyklus zugeführt, und
das neuronale Netzwerk hat im Schleifenmodus den hydraulischen Widerstand
auf einem Horizont von H Zyklen berechnet, wobei es von der Hypothese ausging,
dass alle Eingangsparameter während
dieser Zyklen konstant seien. Man hat so die Permeabilität Lp_i(k+H)
am Ende von H Zyklen erhalten, und man berechnet den Netto-Massenstrom Qp_net_i.
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Man
hat sodann alle Paare (Qp; tF) getestet, die
man auf den folgenden Zyklus anwenden konnte, und man hat für jeden
die Permeabilität
Lp(k+H) am Ende von H Zyklen berechnet.
- – Wenn Lp_i(k+H) > Lp_c, behält man das
Paar bei, für
das der Netto-Massenstrom
höher als Qp_net_i
ist, aber mit der Bedingung, dass Lp(k+H) > Lp_c ;
- – Wenn
Lp_i(k+H) < Lp_c,
behält
man das Paar bei, für
das man erhält
Lp(k+H) > Lp_c, wobei
der Netto-Massenstrom, wenn möglich,
erhöht
wird.
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Sodann
wird das neuronale Netzwerk benutzt, um die reelle Antwort der Steuerung
im folgenden Zyklus k+1 zu simulieren, man gibt dort die Vorgaben
für den
Permeat-Massenstrom Qp und der Filtrationsdauer tF ein,
die zuvor berechnet wurden, so wie die neuen Parameter der Qualität des Wassers und
der Betriebsbedingungen. Das Netzwerk berechnet den Widerstand am
Ende des Zyklus und am Beginn des folgenden Zyklus.
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Um
eventuelle wesentliche Veränderungen der
Qualität
der zu behandelnden Flüssigkeiten
zu berücksichtigen,
ist es notwendig, einen hinreichend großen Horizont zu bestimmen,
damit eine Abweichung des hydraulischen Widerstands einbezogen wird,
der jedoch genügend
gering sein muss, damit man annehmen kann, dass die Wasserqualität auf dem
Horizont H konstant bleibt.
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Auch
die Schritte der Veränderungen
und Grenzen des Permeat-Massenstroms und der Filtrationsdauer wurden
bestimmt, die zum Anwenden der Regelung ausgewählt werden müssen. Die
Schritte der Veränderung
sind die Intervalle zwischen den unterschiedlichen Massenstrom-Werten
und Zeiten, die zum Optimieren des Netto-Massenstroms getestet wurden.
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Schließlich hat
man den Einfluss der Auswahl des Wertes der Grenz-Permeabilität Lp_c auf die
Steuerbefehle und auf die Drift der Permeabilität getestet.
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Diese
Simulationen haben es erlaubt, das Regelungsverfahren gemäß der Erfindung
zu bewerten, indem man sich des Modells der neuronalen Netzwerke
bediente, um die Antwort der Steuerung zu simulieren. Man konnte
so nachweisen, dass die Permeabilität auf einem besonders hohen
Niveau gehalten wurde und dass der Netto-Massenstrom in Bezug auf eine konventionelle
Arbeitsweise ohne Regelung erhöht
wurde.
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Diese
Technik wurde sodann direkt vor Ort auf der Pilotanlage der Ultrafiltration
ausgewertet.
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Man
hat den Algorithmus der Regelung konstruiert. Die wesentlichen Punkte
der Strategie, von der ausgehend dieser Algorithmus konstruiert
wurde, waren die folgenden:
- – Veränderungen
der Regelung der Filtrationsdauer und des Permeat-Massenstroms (jeweils
tF und Qp) zwischen den festgesetzten Minimal-
und Maximal-Grenzen;
- – für den Permeat-Massenstrom
die Veränderung von
einem Zyklus zum nächsten
begrenzt auf 5 l / h m2 ;
- – Ermittelung
für jeden
Zyklus des Paares (tF und Qp), das den höchsten Netto-Massenstrom
produziert mit der Bedingung Lp(k+H) > Lp_c, wobei Lp_c fest ist;
- – im
Falle dass tF = tF_min.,
Qp = Qp_min und sobald Lp(k+H) < Lp_c,
Erzeugung
eines Alarms. In einer Ausführungsform bewirkt
der Alarm ein generelles Anhalten der Pilotanlage. Man kann jedoch
eine eher fortschreitende Folge von Aktionen vorsehen, wie eine
Alarmschwelle, von der an man die Regelungen während einiger Zyklen auf einem
Minimum hält,
und eine andere Schwelle, von der an man die Pilotanlage anhält oder auch
den Eingriff einer Bedienperson anfordert.
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Das
Schema des Algorithmus ist in 3 dargestellt.
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Die
bei dem Algorithmus verwendeten Konstanten sind:
- – die Vorgabe
der Permeabilität
: Lp_c;
- – die
Länge,
in Zyklen, des Voraussage-Horizontes : H;
- – die
Minimal- und Maximal-Grenzen der Veränderung von Qp und tF Qp min, Qp max, tF_min, tF_max ;
- – die
Schritte der Veränderung
von Qp und tF beim Testen aller Paare (Qp,
tF) : ΔQp
und ΔtF.
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Die
lokalen Variablen sind
- – der Permeat-Massenstrom Qp
und die Filtrationsdauer tF;
- – Qp_net0,
der Netto-Massenstrom, der als Bezugswert zum Vergleichen der Leistungen
der Paare (Qp und tF) beibehalten wird;
- – die
Veränderungen
von Qp, die von einem Zyklus zum nächsten begrenzt sind auf 5
l / h · m2, Qp_tief und Qp hoch sind die Werte der
Grenzen, zwischen denen Qp variieren kann,
- – Qp_i
und Qp_net_i und Lp_i sind der Massenstrom, der Netto-Massenstrom und die
Permeabilität
jeweils zum Beginn;
- – Lp
ist der Vektor der Permeabilitäten,
die durch das neuronale Netzwerk berechnet werden;
- – Qp_net
ist der Netto-Massenstrom, der mit den aktuellen Werten von Qp und
tF berechnet wird;
- – Qp_c
und tF_c sind die Werte der Regelungen, die
vom Massenstrom und der Dauer beibehalten werden, die in Aufruf-Variablen
am Ausgang des Programms übergeben
werden;
- – Alarm
ist eine boolesche Variable, die am Ausgang des Programms ausgegeben
wird, und die angibt, ob man sich in einem kritischen Arbeitsbereich
befindet oder nicht.
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Die
Aufruf-Variablen sind:
- – am Eingang : T, Qp, tF , Qc, Tur, COT, O2,
pH, UV, EH, Xi, PRL, [Cl2]RL, tRL, Ptm;
- – am
Asgang : Qp, tF, Alarm.
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In
dem Block „Initialisierungen" initialisiert man
Qp_c und tF_c jeweils zu Qp_min und tF_min und den Alarm zu 0.
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Das
erfindungsgemäße Regelungsverfahren ist
vor Ort ausgetestet worden. Ein Beispiel der während ungefähr einer Woche von Versuchen
erhaltenen Resultate wird durch die Kurven der 4a bis 4c und 5a bis 5c dargestellt,
in denen man auf den Abszissen die Anzahl von Arbeits-Zyklen findet
und auf den Ordinaten die unterschiedlichen gemessenen Parameter
der Qualität
des Wassers, der Permeabilität, der
Voraussage der Permeabilität
nach H Zyklen durch das Modell und die Regelungen des Permeat-Massenstroms
und der Filtrationsdauer.
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Es
war dank der Erfindung möglich,
eine Permeabilität
oberhalb einer festgesetzten Grenze während mehrerer Tage beizubehalten,
indem auf die Filtrationsdauer tF und auf
den Permeat-Massenstrom Qp eingewirkt wurde, um das Auftreten von
Verstopfungen der Ultrafiltrations-Membranen zu begrenzen.