生活污水处理监控系统的设计与实现

【摘要】：近年来，随着国家城市化、工业化的快速发展，大量生活废水和工业废水的排放,导致了我国现有水源水质急剧下降，水体污染日益严重，一系列生态问题相继出现，严重危害着人们的身心健康，因此污水处理也越来越受到社会的重视。污水治理不仅可以实现水的循环利用，节约水资源，还可以减少污水的二次污染。同时为了提高污水处理的效率以及经济效益，设计一套有效的监控系统十分必要。本文以广东揭西县污水处理厂自控系统项目为背景，介绍了污水厂集散控制系统（DCS）整体的设计以及实现。 揭西县污水厂采用传统A2/O工艺流程，设计的日处理污水能力为3万吨/d，污水主要成分为生活用水。根据污水厂处理工艺流程以及控制要求等特点，集散控制系统设计为典型的三层网络结构：现场层、控制层以及管理层。现场层由各种在线仪表以及机械设备构成，实现数据采集以及设备执行；控制层由现场控制柜和PLC柜组成，完成数据处理以及自动控制；管理层主要位于中控室，实现对整个系统的监视以及远程控制。 本系统采用SIEMENS公司提供的S7-300系列的PLC为控制器，结合各种在线仪表，完成对污水水质（如：PH值、COD值）的检测，根据污水处理过程子工艺的特点以及设备控制要求完成现场设备的控制；上位机监控系统以东芝公司提供的TOSVIEW组态软件进行开发，工作人员通过监控系统可以实现污水厂的监控以及远程控制，同时系统还设计报表功能，供工作人员后期分析。 针对污水处理过程大时滞、非线性、强干扰等特点，很难对污水处理过程建立精确模型进行控制。通过分析污水处理过程机理，确定DO、进水COD、MLSS、ORP等参数与出水COD的关系，建立了基于GRNN出水预测模型。通过仿真实验验证，取得了很好的效果。为以后污水厂智能化改造以及技术升级打下了基础。 本系统已经在揭西县污水处理厂运行将近一年，运行效果还是不错的，出水水质达到国家的要求标准，提高了工作效率，达到预期的目的。 【关键词】：污水处理 DCS 监控系统 GRNN 预测模型
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：X703
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-15
• 1.1 概述11
• 1.2 国内外污水处理研究现状11-13
• 1.2.1 国外污水处理研究现状12
• 1.2.2 国内污水研究现状12-13
• 1.3 污水处理技术展望13-14
• 1.4 本课题的研究任务14-15
• 第二章 城市污水处理工艺15-23
• 2.1 城市污水概述15-16
• 2.1.1 城市污水的组成15
• 2.1.2 污水主要水质指标15-16
• 2.2 污水处理工艺使用的方法16-19
• 2.2.1 污水处理方法分类16-17
• 2.2.2 污水处理分级17-18
• 2.2.3 城市污水处理工艺选择一般原则18-19
• 2.3 本系统采用核心工艺流程介绍19-22
• 2.3.1 传统活性污泥法介绍19
• 2.3.2 氧化沟的基本概念以及原理19-20
• 2.3.3 A2/O 工艺以及脱氮除磷原理20-21
• 2.3.4 系统总体工艺介绍21-22
• 2.4 本章总结22-23
• 第三章 污水厂监控系统总体设计23-28
• 3.1 监控系统介绍23-25
• 3.1.1 监控系统的功能23
• 3.1.2 监控系统的组成23-24
• 3.1.3 常见的监控系统24-25
• 3.1.4 污水处理控制方式25
• 3.2 监控系统方案总体设计25-27
• 3.2.1 监控系统设计一般原则25-26
• 3.2.2 本项目监控系统结构设计26-27
• 3.3 本章总结27-28
• 第四章 污水厂监控系统硬件设计28-35
• 4.1 分布式 PLC 站设计28-30
• 4.1.1 PLC 概述以及特点28-30
• 4.1.2 PLC 选型30
• 4.2 通讯系统设计30-32
• 4.2.1 工业以太网30-31
• 4.2.2 VPN 技术31-32
• 4.2.3 OPC 技术32
• 4.3 仪表系统设计32-33
• 4.3.1 仪表选型原则32-33
• 4.3.2 仪表系统选型及布局33
• 4.4 中央监控室33-34
• 4.5 本章小结34-35
• 第五章 污水厂监控系统软件设计35-52
• 5.1 下位机程序设计35-42
• 5.1.1 进水系统控制策略35-40
• 5.1.2 氧化沟控制策略40-41
• 5.1.3 污泥沉淀系统控制策略41-42
• 5.2 上位机监控系统的设计42-51
• 5.2.1 监控系统操作界面介绍43-45
• 5.2.2 工艺流程图画面以及控制窗口设计45-51
• 5.3 本章小结51-52
• 第六章 广义回归神经网络的水质预测模型52-65
• 6.1 人工神经网络介绍52-55
• 6.1.1 人工神经网络概述52-53
• 6.1.2 人工神经网络分类53-54
• 6.1.3 人工神经元数学模型54-55
• 6.2 BP 神经网络55-59
• 6.2.1 BP 神经网络基本原理55-56
• 6.2.2 BP 网络算法56-59
• 6.3 GRNN 网络59-61
• 6.3.1 GRNN 网络的网络结构59-60
• 6.3.2 GRNN 网络工作原理60-61
• 6.4 预测模型建立以及仿真对比61-64
• 6.5 本章小结64-65
• 结论与展望65-67
• 参考文献67-70
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果70-71
• 致谢71-72
• 附件72

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