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基于大数据分析的曝气调控技术实践与研究

发布时间:2018-06-06 06:11

  本文选题:大数据 + 精确曝气 ; 参考:《中国给水排水》2016年22期


【摘要】:曝气是污水处理过程中的重要环节,传统的曝气系统普遍存在曝气滞后、能耗高、溶解氧波动大等问题。为此,将大数据分析技术应用于污水处理的曝气调控过程中,提出了曝气调控实践路径,并结合五龙口污水处理厂生物池的曝气过程进行了实证研究,经多维数据统计、多维数据拟合计算和应用与反馈3个环节,求得该生物池曝气环节中不同时段最优鼓风机功率的动态调控图,为该污水处理厂曝气调控过程的优化提供了参考。结果表明,运用大数据分析技术对污水处理曝气环节进行调控优化,可以在无需停运改造的前提下有效提升污水处理厂的曝气效率,使吨水电耗降低3%~5%,为污水处理曝气环节的优化提供了新思路。
[Abstract]:Aeration is an important part in the process of wastewater treatment. The traditional aeration system has many problems such as lag of aeration, high energy consumption and large fluctuation of dissolved oxygen. Therefore, the big data analysis technology is applied in the process of aeration control of sewage treatment, and the practical path of aeration control is put forward, and an empirical study on the aeration process of biological pond of Wulongkou sewage treatment Plant is carried out. In order to optimize the aeration process of the wastewater treatment plant, the dynamic control diagram of the optimal blower power in different time periods in the aeration link of the biological tank was obtained by fitting and calculating the multi-dimension data and applying and feedback to the three links, which provided a reference for the optimization of the aeration control process of the wastewater treatment plant. The results show that the aeration efficiency of sewage treatment plant can be effectively improved by using big data analysis technology to optimize the aeration link of sewage treatment plant without outage and transformation. It can reduce the consumption of water and electricity by 3% and 5%, which provides a new idea for the optimization of aeration link in sewage treatment.
【作者单位】: 郑州大学管理工程学院;河南煤层气开发利用有限公司;黄河勘测规划设计有限公司测绘信息工程院;五龙口污水处理厂;
【分类号】:X703

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号:1985496

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