【摘 要】
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面对着不断提高的污水排放标准,污水处理厂往往采用投加药剂的方式来辅助出水水质达标。目前,我国许多污水处理厂都存在进水碳源不足的问题,因此外加碳源成为了污水处理厂总氮去除的重要保障。在碳源投加的过程中,大部分污水厂在采用基于人工经验和传统数学公式的投加量计算方法,这种方法不仅准确度低、适应性差,而且具有很强的时滞性。为此,本研究开发了一种基于智能算法的碳源投加控制模型,使其具有较高的准确性、强鲁棒性
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面对着不断提高的污水排放标准,污水处理厂往往采用投加药剂的方式来辅助出水水质达标。目前,我国许多污水处理厂都存在进水碳源不足的问题,因此外加碳源成为了污水处理厂总氮去除的重要保障。在碳源投加的过程中,大部分污水厂在采用基于人工经验和传统数学公式的投加量计算方法,这种方法不仅准确度低、适应性差,而且具有很强的时滞性。为此,本研究开发了一种基于智能算法的碳源投加控制模型,使其具有较高的准确性、强鲁棒性和快速响应的特点,以期降低人工经验投药所造成的误差。本研究以武汉市某污水处理厂Biostyr生物滤池工艺投碳量为研究对象,针对其反硝化滤池碳源投加量难以精确计算的问题,设计了一种基于BP神经网络的碳源投加量预测模型。该模型以污水处理厂在线监测数据为基础,采用三层的BP神经网络,通过实验确定了网络拓扑结构为[13,12,1]。同时,确定网络最佳训练参数为隐含层传递函数Tansig,输出层传递函数Purelin,训练函数Trainlm,权值学习函数Learngdm,学习率设置为0.02,网络训练集的平均误差为25.29%,预测集的平均误差为26.68%。此时,网络误差较高,主要因为BP神经网络每次训练都会随机选取神经元对应权值,导致网络容易陷入局部极小值,使网络收敛性较差。针对BP神经网络存在的训练精度不足的问题,采用具有快速寻优能力的粒子群算法和具有很强的全局搜索能力的遗传算法对BP神经网络中每个节点对应的权值进行优化,分别调节两种优化模型参数。实验表明优化后的两种模型较单独使用BP神经网络准确性均有大幅度提升,遗传算法优化的BP神经网络预测准确度更高,其训练集误差为8.82%,测试集误差为9.23%。测试集准确度较BP神经网络提升了65.4%,较传统数学公式法预测准确度提升了71.24%,且可以根据进出水数据实时变化,响应速度更快。为了进一步验证优化模型的准确性,利用模型预测数据作为污水厂碳源投加策略,考察污水厂出水水质的变化情况,本研究利用基于活性污泥机理模型的Bio Win5.2软件构建污水厂运行工艺模型进行验证。通过现场实测以及Bio Win自带的进水专家评判系统确定了其组分参数分别为Fbs=0.172、Fus=0.082、Fup=0.303、Fac=0.310、Fna=0.858。进一步通过稳态模拟和动态模拟完成了模型的校准。利用该模型对遗传算法优化的BP神经网络模型预测集预测结果进行动态仿真,结果显示,以神经网络预测结果作为碳源投加策略,污水厂出水水质可以保持平稳且全部达到污水一级A排放标准,表明遗传算法优化的BP神经网络模型具有工程实践的可行性。该模型可以辅助污水厂在确定碳源投加量的过程中,减少人为误差、降低处理成本,实现智能化控制。
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