基于改进粒子群算法的污水处理氧化沟工艺优化控制研究与实现

【摘要】：污水处理是环境保护的重要内容。污水的有效处理可以改善河流水质,改善自然生态。带有氧化沟的活性污泥污水处理方法是目前世界上流行的一种主要污水处理方法。活性污泥中的微生物通过对有机物生物分解,可以有效地减少污染物。由于污水处理的过程需要消耗大量的电能,且我国的污水处理过程能源利用效率与发达国家相比有较大差距,每吨水耗电量约为发达国家的两倍,污水处理成本过高给政府财政带来了巨大的负担。过高的能耗导致部分污水未被处理即直接排出,对地表水体造成严重污染。在保障出水水质的前提下,有效降低污水处理能耗是本文的主要研究内容。本文以溶解氧浓度和污泥浓度为控制变量,将遗传算法和粒子群算法应用于求解溶解氧浓度和污泥浓度的最佳设定值。当溶解氧浓度和污泥浓度为最佳设定值时,污水处理的能耗低,且出水水质达标。本文比较了遗传算法和粒子群算法的求解性能,对传统粒子群算法做了改进,降低了算法陷入局部最优解的可能。本文设计的基于改进的粒子群算法的污水处理优化控制解决方案成功应用于黄山市污水处理厂,有效节约了电能。本文设计的解决方案同样可以应用于其他采用活性污泥法氧化沟工艺的污水厂,具有一定的推广价值。 【关键词】：污水处理 优化控制 粒子群算法
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：X703;TP18
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• Abstract9-14
• 第一章 绪论14-19
• 1.1 论文的课题背景及研究意义14-15
• 1.2 污水处理的研究现状15-17
• 1.3 课题来源17
• 1.4 主要研究内容17-19
• 1.4.1 基于遗传算法的污水处理过程控制17-18
• 1.4.2 基于改进的粒子群算法的污水处理过程控制18
• 1.4.3 优化控制解决方案的应用18-19
• 第二章 活性污泥法污水处理过程控制模型及仿真19-31
• 2.1 活性污泥法污水处理工艺简介19-21
• 2.1.1 有机物质去除机理19-20
• 2.1.2 活性污泥法污水处理工艺流程20-21
• 2.2 ASM1模型21-25
• 2.3 基于ASM1的污水处理过程控制数学模型25-27
• 2.3.1 水质预测模型25-26
• 2.3.2 用电代价模型26-27
• 2.4 数据验证及仿真27-30
• 2.5 本章小结30-31
• 第三章 基于遗传算法的污水处理过程优化控制31-39
• 3.1 遗传算法简介31-32
• 3.2 基于遗传算法的污水处理过程优化32-34
• 3.3 基于遗传算法的优化方法测试34-38
• 3.4 本章小结38-39
• 第四章 基于改进粒子群算法的污水处理过程优化控制39-49
• 4.1 标准粒子群算法39-40
• 4.2 算法参数分析40
• 4.2.1 粒子群规模40
• 4.2.2 惯性权重40
• 4.2.3 加速常数40
• 4.3 对粒子群算法的改进40-41
• 4.4 基于改进粒子群算法的污水处理过程优化41-42
• 4.5 算法比较42-48
• 4.5.1 最优解比较43-45
• 4.5.2 运行时间比较45-46
• 4.5.3 优化前系统代价与改进PSO优化后代价比较46-48
• 4.6 本章小结48-49
• 第五章 污水厂优化控制系统设计与实现49-62
• 5.1 污水厂工艺流程设计49-51
• 5.2 控制结构51-52
• 5.2.1 中央控制室51-52
• 5.2.2 就地控制分站设计52
• 5.3 监控软件功能设计52-56
• 5.3.1 设备控制52-53
• 5.3.2 数据库53
• 5.3.3 系统模拟图53-54
• 5.3.4 系统报表54-56
• 5.4 控制策略56-59
• 5.4.1 基于改进粒子群算法的氧化沟优化控制策略56-58
• 5.4.2 格栅运行的程序控制58
• 5.4.3 沉砂池控制58
• 5.4.4 二沉池控制58
• 5.4.5 污泥浓缩脱水机房的控制58-59
• 5.5 黄山市污水厂优化控制策略应用前后用电量比较59-61
• 5.6 本章小结61-62
• 第六章 总结和展望62-63
• 参考文献63-66
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况66-67

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