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摘要：对污水厂进行科学的管理是保证其正常运行的重要手段，对污水厂的在正常运行中的相关指标进行定期、准确的监测，并获得的数据进行正确的分析、统计，以此来对污水处理厂的水质进行正确的判断是污水厂正常运行的关键。对于污水处理厂来说，通过对相关关键数据的统计分析，可以提高其管理的水平，具有一定的现实意义。
关键词：污水处理；检测数据；统计分析
在污水处理厂中，常常需要对检测数据进行统计分析，主要应用了统计学中的方差分析、回归分析等方法来研究和分析水质和数据之间的关系，以此确定检测数据的有效性。在污水处理厂中主要对PH值、COD、氨氮、硝氮、亚硝氮、总磷等进行检测，确定其数据的有效性和水质之间的关系。
一、污水处理厂中的相关处理方法简介
对于污水处理厂来说水质就是是水与水中杂质共同表现的综合特征，其中水中杂质的尺度就被称之为水质指标。在污水处理中常常需要考虑多种监测指标，简单可以分为物理指标、化学指标、生物指标。同时也可以按照检测过程进行分类，可以分为运行前监测指标、运行中监测指标、出水监测指标，这些分类方法可以按照不同的需要进行恰当的分类。
在我国污水处理厂要进行四级处理的方法，即初级处理、一级处理、二级处理和三级处理的方式。其中一级处理主要是水中的悬浮固体物、浮油或重油、胶状物等进行分离，可以使用水质水量调节、上浮、自然沉淀、隔油等方法来实现[1]。二级处理主要是去除胶状污染物和可进行生物降解的有机溶解物，减少水的CDD和BOD，常用生物化学的方法。对于环境标准要求高而且水质污染比较严重的情况，或者BOD和CDD比值非常小（小于0.2～0.25），则用三级处理的方法。三级处理是去除生物难降解的有机污染物和溶解在废水中的无机污染物，常用化学氧化和活性炭吸附的方法，也可以使用膜分离技术或离子交换等方法。针对不同的污水可以根据具体情况，选择不同组合的处理方法[2]。
二、对检测数据常用的统计方法分析
化学需氧量（COD）的测定是污水处理厂主要的监测项目，对COD的测定可以掌握构筑物的实际情况，通过对COD的数据分析，可以随时调整构筑物的运行情况，以保证污水处理的效果。对污水厂出水来说，COD也是是必须监测的项目，其出水的水质应当达到国家的相关标准。污水中的CODCr由可以进行降解所需要的氧气含量CODB和不可以进行降解的有机物所需要的氧气含量CODNB组成，在可以用以下式子所组成[3]：
CODCr=CODB+CODNB（1）
假设m= CODB/BOD5，（1）式可以表示为
CODCr=m BOD5+CODNB（2）
或者 BOD5=1/m CODCr-1/m CODNB（3）
当实验条件相同，水质一定时，m和CODNB为某个常数，可以通过最小二乘方法将检测到的CODCr、BOD5数据进行回归处理。在置信度为95%的情况下，r的取值氛围为r0.05n-2≤r≤1，（2）式子所确定的方程才有意义。当r接近1的时候，其线性相关程度也越高，其中回归方程的置信区间为BOD5=1/m CODCr-1/m CODNB±2S，式子S表示剩余标准差，可以用下式来计算
通过此式可以确定在测量氛围的每个CODCr都有95%的BOD5值落在置信带内。
在污水处理厂中常常得到大量的检测数据，如果对所得到的一组数据进行分析时会经常发现某个数据和其它数据之间的差距比较大，这些数据被称为离群数据。在污水处理厂中通常要判断检测的数据是否满足排放的保证，以及不同的方法和工作人员对检测结果的影响，常常需要对数据进行离群值检验，然后才能进行其它的判断。在离群值检验中又常常分为两种情况，如标准差未知和已知的情况。
在大部分的情况下，标准差都是未知的，需要对检验组中的数据进行分析来判断离群值数据是否进行保留，常用的有统计学中的Q检验法、极差法、t检验法、格拉布斯法等方法。在标准偏差已知的情况下，可以用一些公式来进行检验[4]，
其中Xd表示被检验数据的离群值，表示测定值的算术平均值，σ表示有不含异常值的其它实验测定值。如果计算所得到了T值大于表中的临界值，则Xd应当作为异常值而舍去。
t检验法是检测污水排放是否达标中的一项重要的数学方法，通过对检测数据进行分析，判断检测结果是否小于标准值。建设现在有小于20个检测数据，它们分别为x1、x2、x3……一共n个这样的数据，其中不包含离群值。可以用以下方法判断其是否小于标准值[5]：
首先应当计算其算术平均值和标准偏差，
其次选择经验显著水平α，通过查表可以得到自由度为n-1时的t1-α；
然后计算；
最后如果（X-C）>μ，则可以判断其检测结果大于标准值。
三、结束语
当不考虑人为因素对检测数据的影响，那么检测数据就能够恰当的表现了环境状况的变化，常常出现以下几种检测结果：（1）如果算术平均值低于标准值，但是S值比较大，说明了环境质量不容乐观，可以采用显著检验的方法进一步分析，判断其数据是否达标；（2）如果算术平均值低于标准值，S值非常小，说明水质质量比较稳定，超标的概率不是很大；（3）如果算术平均值高于标准值，S值非常大，说明水质质量不够稳定，而且其中有很多不确定因素，可以采用显著检验的方法进一步分析，判断其数据是否达标；（4）如果算术平均值高于标准值，S值非常小，说明水质质量不够稳定，而且超标。
参考文献：
[1]赵玉林，徐蕾.污水处理厂检测数据统计分析的研究[J].环境科学与管理，2009，34（12）：25-30.
[2]赵玉林，徐蕾.污水处理厂检测数据统计分析的研究[J].新疆环境保护，2009，31（02）：11-16.
[3]陈传星，康孝友.城市污水处理在线监测管理系统的研究与应用[J].中国高新技术企业，2009，（14）：4-6.
[4]董艳平，王合生，喻义勇等.城镇污水处理厂进、出水COD浓度变化规律分析[J].环境科学与管理，2009，34（11）：105-108.
[5]银媛媛，詹方云，陈颖等.桂林市污水处理厂水质TOC特征探讨[J].环境科技，2011，24（z2）：82-84.
关键词：污水处理；检测数据；统计分析
在污水处理厂中，常常需要对检测数据进行统计分析，主要应用了统计学中的方差分析、回归分析等方法来研究和分析水质和数据之间的关系，以此确定检测数据的有效性。在污水处理厂中主要对PH值、COD、氨氮、硝氮、亚硝氮、总磷等进行检测，确定其数据的有效性和水质之间的关系。
一、污水处理厂中的相关处理方法简介
对于污水处理厂来说水质就是是水与水中杂质共同表现的综合特征，其中水中杂质的尺度就被称之为水质指标。在污水处理中常常需要考虑多种监测指标，简单可以分为物理指标、化学指标、生物指标。同时也可以按照检测过程进行分类，可以分为运行前监测指标、运行中监测指标、出水监测指标，这些分类方法可以按照不同的需要进行恰当的分类。
在我国污水处理厂要进行四级处理的方法，即初级处理、一级处理、二级处理和三级处理的方式。其中一级处理主要是水中的悬浮固体物、浮油或重油、胶状物等进行分离，可以使用水质水量调节、上浮、自然沉淀、隔油等方法来实现[1]。二级处理主要是去除胶状污染物和可进行生物降解的有机溶解物，减少水的CDD和BOD，常用生物化学的方法。对于环境标准要求高而且水质污染比较严重的情况，或者BOD和CDD比值非常小（小于0.2～0.25），则用三级处理的方法。三级处理是去除生物难降解的有机污染物和溶解在废水中的无机污染物，常用化学氧化和活性炭吸附的方法，也可以使用膜分离技术或离子交换等方法。针对不同的污水可以根据具体情况，选择不同组合的处理方法[2]。
二、对检测数据常用的统计方法分析
化学需氧量（COD）的测定是污水处理厂主要的监测项目，对COD的测定可以掌握构筑物的实际情况，通过对COD的数据分析，可以随时调整构筑物的运行情况，以保证污水处理的效果。对污水厂出水来说，COD也是是必须监测的项目，其出水的水质应当达到国家的相关标准。污水中的CODCr由可以进行降解所需要的氧气含量CODB和不可以进行降解的有机物所需要的氧气含量CODNB组成，在可以用以下式子所组成[3]：
CODCr=CODB+CODNB（1）
假设m= CODB/BOD5，（1）式可以表示为
CODCr=m BOD5+CODNB（2）
或者 BOD5=1/m CODCr-1/m CODNB（3）
当实验条件相同，水质一定时，m和CODNB为某个常数，可以通过最小二乘方法将检测到的CODCr、BOD5数据进行回归处理。在置信度为95%的情况下，r的取值氛围为r0.05n-2≤r≤1，（2）式子所确定的方程才有意义。当r接近1的时候，其线性相关程度也越高，其中回归方程的置信区间为BOD5=1/m CODCr-1/m CODNB±2S，式子S表示剩余标准差，可以用下式来计算
通过此式可以确定在测量氛围的每个CODCr都有95%的BOD5值落在置信带内。
在污水处理厂中常常得到大量的检测数据，如果对所得到的一组数据进行分析时会经常发现某个数据和其它数据之间的差距比较大，这些数据被称为离群数据。在污水处理厂中通常要判断检测的数据是否满足排放的保证，以及不同的方法和工作人员对检测结果的影响，常常需要对数据进行离群值检验，然后才能进行其它的判断。在离群值检验中又常常分为两种情况，如标准差未知和已知的情况。
在大部分的情况下，标准差都是未知的，需要对检验组中的数据进行分析来判断离群值数据是否进行保留，常用的有统计学中的Q检验法、极差法、t检验法、格拉布斯法等方法。在标准偏差已知的情况下，可以用一些公式来进行检验[4]，
其中Xd表示被检验数据的离群值，表示测定值的算术平均值，σ表示有不含异常值的其它实验测定值。如果计算所得到了T值大于表中的临界值，则Xd应当作为异常值而舍去。
t检验法是检测污水排放是否达标中的一项重要的数学方法，通过对检测数据进行分析，判断检测结果是否小于标准值。建设现在有小于20个检测数据，它们分别为x1、x2、x3……一共n个这样的数据，其中不包含离群值。可以用以下方法判断其是否小于标准值[5]：
首先应当计算其算术平均值和标准偏差，
其次选择经验显著水平α，通过查表可以得到自由度为n-1时的t1-α；
然后计算；
最后如果（X-C）>μ，则可以判断其检测结果大于标准值。
三、结束语
当不考虑人为因素对检测数据的影响，那么检测数据就能够恰当的表现了环境状况的变化，常常出现以下几种检测结果：（1）如果算术平均值低于标准值，但是S值比较大，说明了环境质量不容乐观，可以采用显著检验的方法进一步分析，判断其数据是否达标；（2）如果算术平均值低于标准值，S值非常小，说明水质质量比较稳定，超标的概率不是很大；（3）如果算术平均值高于标准值，S值非常大，说明水质质量不够稳定，而且其中有很多不确定因素，可以采用显著检验的方法进一步分析，判断其数据是否达标；（4）如果算术平均值高于标准值，S值非常小，说明水质质量不够稳定，而且超标。
参考文献：
[1]赵玉林，徐蕾.污水处理厂检测数据统计分析的研究[J].环境科学与管理，2009，34（12）：25-30.
[2]赵玉林，徐蕾.污水处理厂检测数据统计分析的研究[J].新疆环境保护，2009，31（02）：11-16.
[3]陈传星，康孝友.城市污水处理在线监测管理系统的研究与应用[J].中国高新技术企业，2009，（14）：4-6.
[4]董艳平，王合生，喻义勇等.城镇污水处理厂进、出水COD浓度变化规律分析[J].环境科学与管理，2009，34（11）：105-108.
[5]银媛媛，詹方云，陈颖等.桂林市污水处理厂水质TOC特征探讨[J].环境科技，2011，24（z2）：82-84.