污水生物处理过程建模、优化与控制研究

【摘要】：基于活性污泥法的污水生物处理是利用微生物去除污水中有机污染物的一种有效方法,是当前有机污水处理,特别是城市生活污水处理的主要途径。其过程是一个外界干扰强烈、时变性强、耦合性强、非线性的复杂动态生物化学过程。由于微生物在污水中的生存规律及所依赖的条件还没有被完全认识,现场试验又周期长、成本高,因此利用基于复杂机理建立模型的计算机仿真方法是污水处理相关问题研究中的重要手段之一 以ASMs模型为代表的ASP过程模型中,虽然对过程进行了完整的描述,但是其过于复杂,并不能适用于实践中的污水处理过程的模拟；而实际污水厂运行中DO控制不稳定,使得出水水质得不到保证,同时也造成了大量的曝气成本浪费,不符合国家的节约型社会发展思路。而对于污水处理这样一种靠政府扶持的非营利、高能耗企业来讲,过大的处理成本使得企业入不敷出,生存状况堪忧。本文于理论模型、控制方法以及在实际污水厂的控制等问题展开研究,并取得一定的成果。 在过程模型与仿真软件包的研究中,针对现有复杂模型无法直接应用于实际污水处理厂模拟的现状,对ASM1进行分解、简化,得到简化的有机碳去除模型,该模型简单可靠,对以除碳为目的的污水处理特定过程有着重要的意义；同时,利用Matlab/Simulink建立了完整的ASP过程模拟软件包,并将其应用于ASP的模拟与验证,通过改进聚类方法,对仿真软件包运行数据进行合理分类,并以此建立了过程的多模型表述,仿真结果显示,多模型建模方法有利于提高过程建模精度,并为后续控制相关问题的研究提供模型支持。 在ASP过程的DO控制相关问题的研究中,针对DO控制不稳定、曝气成本过高等问题,提出了模型预测控制、结合优化神经网络的GMC控制等两种控制策略用于改进PI控制中存在的缺陷。其中,结合优化神经网络的GMC控制策略用于解决有机碳消耗模型中的DO浓度控制问题,该策略融合了神经网络能够无限逼近非线性过程的特性,使得过程中的未知机理得以更准确的模拟,与现有控制策略相比具有更高效、可靠的控制性能,而且能够降低处理成本,节约运行费用。 在ASP过程的优化研究中,结合出水底物浓度过高和处理成本过高等两大突出问题,提出了一种将这两者综合起来考虑的ASP优化方法,以有机物排放为限制条件、以降低污水处理主要成本为目标,将克隆选择算法首次应用于ASP过程的多变量优化控制,对比仿真实验验证了该策略的优越性。 【关键词】：活性污泥法 污水生物处理 溶解氧 氨氮 建模 控制
【学位授予单位】：兰州理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：X703
【目录】：

• 摘要7-9
• Abstract9-11
• 插图索引11-13
• 附表索引13-14
• 第1章 绪论14-24
• 1.1 研究背景及意义14-16
• 1.2 研究目的16-17
• 1.3 国内外研究现状17-22
• 1.3.1 污水处理过程模型研究17-20
• 1.3.2 污水处理过程D0浓度值控制研究20-22
• 1.4 本文的主要贡献22-23
• 1.5 本文内容结构安排23-24
• 第2章 活性污泥法污水生物处理过程及其机理模型24-42
• 2.1 营养物质去除过程机理25-26
• 2.2 活性污泥过程的机理模型26-42
• 2.2.1 传统的活性污泥模型27-28
• 2.2.2 污水处理动态模型28-42
• 第3章 活性污泥法污水生物处理过程建模研究42-67
• 3.1 问题的提出42-44
• 3.2 活性污泥法污水生物处理过程建模研究44-66
• 3.2.1 曝气池溶解氧浓度模型研究44-45
• 3.2.2 异养菌好氧生长与有机碳消耗模型45-48
• 3.2.3 利用Matlab语言编制BSM1仿真软件包的研究48-57
• 3.2.4 利用Simulink编制基于BSM1的活性污泥过程数学模型57-60
• 3.2.5 Benchmark下聚类多模型建模策略研究60-66
• 3.3 本章小结66-67
• 第4章 污水生物处理过程中的溶解氧(DO)控制67-83
• 4.1 DO控制的重要性67-68
• 4.2 Benchmark下的DO值过程控制研究68-73
• 4.2.1 模型预测控制69-71
• 4.2.2 过程状态空间模型辨识71
• 4.2.3 控制器性能测试71-73
• 4.2.4 对比仿真结果73
• 4.3 结合优化神经网络的一般模型控制策略研究73-82
• 4.3.1 一般模型控制概述74-75
• 4.3.2 结合神经网络的GMC混合建模75-76
• 4.3.3 有机碳去除模型76-78
• 4.3.4 用于估计OUR的神经网络设计与优化78-80
• 4.3.5 仿真实验80-82
• 4.4 本章小结82-83
• 第5章 污水生物处理过程优化控制83-99
• 5.1 问题的提出83-84
• 5.2 污水生物处理过程优化控制研究84-89
• 5.2.1 污水处理过程中的多变量最优控制模型85-86
• 5.2.2 基本性能指标的建立86-87
• 5.2.3 仿真实验与结论87-89
• 5.3 污水处理厂控制实践89-98
• 5.3.1 平凉市污水厂概况89-95
• 5.3.2 污水处理厂A~2/O工艺控制实践结果95-98
• 5.4 本章小结98-99
• 第6章 结论与展望99-102
• 6.1 结论99-100
• 6.2 进一步的工作展望100-102
• 参考文献102-113
• 致谢113-114
• 附录A (攻读学位期间所发表的学术论文)114-115
• 附录B (攻读学位期间所参与完成的项目)115-116
• 附录C (BSM1模型的M-files实现代码)116-121
• 附录D (平凉市污水厂2012年9月日在线监测数据)121-122

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