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污水处理厂自动控制系统控制策略的研究与应用

来源:论文学术网
时间:2024-08-20 13:50:17
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污水处理厂自动控制系统控制策略的研究与应用【摘要】:曝气是生物污水处理的重要环节,溶解氧(DO)浓度是保证污水处理达标与否的重要参数。研究表明,将DO在某一阶段控制在一个比较稳定的

【摘要】:曝气是生物污水处理的重要环节,溶解氧(DO)浓度是保证污水处理达标与否的重要参数。研究表明,将DO在某一阶段控制在一个比较稳定的浓度可以有效地提高污水处理出水水质,同时节约曝气量。然而目前国内大多数污水处理厂DO波动很大,同时DO的变化滞后于鼓风机曝气量的变化,因此非常不利于污水处理系统的安全稳定运行。本文针对实际污水处理厂存在的这个问题,首先进行智能控制器的设计,使DO能够长期稳定在设定的浓度附近,进而节省曝气量,降低污水处理能耗。 经过查阅大量文献和对实际污水处理厂运行状况进行分析,得出过高或过低的DO设定浓度都有可能影响生物池缺氧段的反硝化效果。而在不同的进出水水质和进出水量的情况下将DO设定为不同的值可以更好地控制污水处理过程。经过深入研究和实验,本文提出根据生物池出口处NH4-N、出水COD来动态调节溶解氧浓度设定值。生物池出口处NH4-N可以方便采用在线仪表进行在线测量,但是出水COD在线检测仪仍存在滞后较大、误差较大及价格昂贵等问题,比如COD浓度一般每4-12小时测试一次。因此本文采用软测量技术对污水处理出水COD进行预测,进而对调节溶解氧浓度设定值提供参考。 结果表明,本文建立的智能控制系统可以较好地对污水处理过程进行控制,出水水质较采用此控制系统前有很大提升,较大幅度节约能耗,对污水处理厂的稳定高效运行具有重要意义。 【关键词】:污水处理 曝气 DO 软测量
【学位授予单位】:华东理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TP273
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 绪论10-16
  • 1.1 课题背景及来源10-11
  • 1.1.1 课题背景10
  • 1.1.2 课题来源10-11
  • 1.2 污水处理过程控制系统研究现状11
  • 1.2.1 污水处理曝气控制技术11
  • 1.2.2 DO浓度设定值控制技术11
  • 1.3 污水处理软测量技术研究现状11-13
  • 1.3.1 污水处理过程传统数学模型11-12
  • 1.3.2 污水处理过程智能模型12-13
  • 1.4 活性污泥法处理工艺概述13-14
  • 1.4.1 活性污泥法处理工艺简介13
  • 1.4.2 A~2/O污水处理法工艺流程13-14
  • 1.4.3 A~2/O活性污泥处理系统主要工艺参数14
  • 1.5 本文主要研究内容和结构安排14-16
  • 第2章 杭州七格污水处理厂三期工程自控系统设计16-31
  • 2.1 全厂自控系统架构16-17
  • 2.2 全厂自控系统控制站功能配置17-19
  • 2.2.1 中央控制室17
  • 2.2.2 五座分控制站17-18
  • 2.2.3 全厂监控数据通信网络系统设计18-19
  • 2.2.4 控制模式的设计19
  • 2.3 自控系统PLC选型及编程软件选型19-20
  • 2.3.1 自控系统PLC选型19-20
  • 2.3.2 PLC编程软件20
  • 2.4 自控系统各子模块控制功能实现20-26
  • 2.5 上位机监控系统26-30
  • 2.5.1 三维力控组态软件26
  • 2.5.2 上位机监控系统的设计26-30
  • 2.6 本章小结30-31
  • 第3章 精确曝气控制系统的设计31-41
  • 3.1 曝气过程控制方式31-32
  • 3.1.1 传统曝气控制方式31
  • 3.1.2 精确曝气控制方式31-32
  • 3.2 模糊控制和PID控制简介32-34
  • 3.2.1 模糊控制32
  • 3.2.2 PID控制32-34
  • 3.3 精确曝气模糊控制器的设计34-37
  • 3.4 设计存在问题及改进措施37
  • 3.5 曝气过程控制仿真效果验证37-39
  • 3.5.1 曝气过程仿真模型的建立37-38
  • 3.5.2 仿真分析38-39
  • 3.6 DO设定值动态调整控制器的设计39-40
  • 3.7 本章小结40-41
  • 第4章 污水处理系统软测量模型的建立41-53
  • 4.1 软测量技术41-43
  • 4.1.1 辅助变量的选择41
  • 4.1.2 数据预处理41-42
  • 4.1.3 软测量模型的建立方法42-43
  • 4.1.4 在线校正43
  • 4.2 BP神经网络43-47
  • 4.2.1 BP神经网络的基本结构44
  • 4.2.2 BP算法的具体过程44-45
  • 4.2.3 BP算法的学习规则45-46
  • 4.2.4 BP算法的缺陷和改进46-47
  • 4.3 三次样条插值法47-48
  • 4.4 出水COD软测量模型建立48-50
  • 4.4.1 出水COD软测量模型辅助变量选择48
  • 4.4.2 建模数据预处理48-49
  • 4.4.3 多步记忆法处理数据49-50
  • 4.4.4 采用改进BP神经网络进行建模50
  • 4.4.5 数据反归一化处理50
  • 4.4.6 出水COD软测量模型结构50
  • 4.5 仿真研究50-52
  • 4.5.1 建模数据选择50
  • 4.5.2 软测量模型评价指标50-51
  • 4.5.3 结果分析51-52
  • 4.6 本章小结52-53
  • 第5章 精确曝气控制系统现场实施53-61
  • 5.1 精确曝气控制系统现场实施方案53-54
  • 5.2 精确曝气控制系统实际控制过程54-56
  • 5.2.1 控制模块介绍54-55
  • 5.2.2 精确曝气控制系统控制流程55-56
  • 5.3 精确曝气控制系统上位机监控系统设计56-57
  • 5.4 精确曝气系统实施效果57-60
  • 5.5 本章小结60-61
  • 第6章 总结与展望61-63
  • 6.1 总结61
  • 6.2 展望61-63
  • 参考文献63-66
  • 致谢66-67
  • 作者攻读硕士学位期间发表的论文67


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