MBR污水处理膜污染智能预警方法研究

发布时间：2020-05-12 00:07

【摘要】：膜生物反应器(Membrane Bioreactor,MBR)是一种新型污水处理工艺,具有传统污泥处理技术和膜分离技术两者的优点,包括出水质量好、节约占地面积、操作灵活、管理方便等。目前已广泛应用在城市污水处理的过程中。然而在应用MBR处理污水的过程中,膜污染是一个不能忽视的问题。膜污染会造成污水处理效果的下降以及生产能耗和使用费用的上升,这些都严重影响了MBR的进一步大规模应用。减少膜污染危害的有效方法是在准确预测膜污染状况的基础上,在出水水质发生恶化之前,能够提早提出预报警,提示水厂工作人员采取相应措施。然而,目前国内外缺乏对膜污染预警方法理论的研究。针对这个问题,本文在深入了解膜污染机制的基础上,获取了膜污染相关性关键变量,建立了膜污染预测模型,研究了膜污染等级的评价方法,完成了膜污染智能预警系统的设计开发,实现了膜污染的在线智能预警。该论文的研究工作包括以下几个方面:1.膜污染相关性变量获取;在膜污水处理厂的实际运行中,通常以膜透水率的大小表征膜的污染状况;文中基于MBR处理污水过程的特点和采集的历史数据,分析膜透水率与其它过程参数的关系,利用机理分析及偏最小二乘算法(Partial Least Squares,PLS)从可采集的多种过程变量中筛选出与透水率相关性较高的过程参数,包括:产水流量、产水压力、曝气量、好氧区硝酸盐以及缺氧区氧化还原电位(Oxidation Reduction Potential,ORP)。2.膜污染预测模型设计;针对膜污染存在的在线预测困难的问题,提出了基于递归模糊神经网络(Recursive Fuzzy Neural Network,RFNN)的膜污染预测模型,以膜透水率作为预测模型的输出变量,以PLS算法确定的膜透水率相关参数作为预测模型的输入变量,并基于多步预测策略,利用污水处理厂实际采集的数据对膜污染预测模型进行学习训练,从而成功实现对未来较长一段时间内的膜污染的预测。实验结果显示:文中提出的基于RFNN的膜污染预测模型可以实现对未来较长一段时间内的膜透水率的预测,从而实现对膜污染的预测,并且跟其它的膜透水率预测模型相比,文中提出的膜污染预测模型具有可预测的时间范围较长、预测效果较好的优势。3.膜污染等级评价方法设计;针对现存的预警策略大多停留在预测水平,不能满足水厂生产实际要求中多等级预警的问题,文中提出了一种基于膜透水率预测值和其它膜污染相关变量当前值的膜污染多等级评价方法。实验结果表明,基于实际膜污染预警等级划分和应用要求的膜污染等级评价方法,可以实现对膜污染等级的确定,进而实现对膜污染状况的智能预警。4.膜污染智能预警系统设计;针对目前膜污染预警系统缺少的问题,文中提出了一种智能的膜污染预警系统。为了保证膜污水处理现场控制的安全性,预警系统增加了网关隔离,即采用FameView组态软件从PLC中读取相关过程变量,并将采集的数据转换为OPC DA/UA的方式传至系统的数据采集模块;为了不干扰水厂其余系统的正常工作,预警系统采用双网卡的结构独立于现场的控制系统;为了满足预警系统的智能化需求,膜污染预测算法和膜污染等级评价等算法都以.dll文件的形式嵌入到系统中,在方便系统调用的同时实现系统的预测预报警功能。将设计的膜污染智能预警系统应用于北京市某污水处理厂,工作人员可以在任何接入水厂局域网的地方查询该智能预警系统的工作状态,并通过对该膜污染智能预警系统的实际测试应用,证明该智能预警系统在实际膜污水处理厂中的有效性和实用性。
【图文】：

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北京工业大学工学硕士学位论文子系统部分采用 B/S 结构。系统的开发语言为 C#。框架为.NetFrameW艺人员可以在任何地点通过互联网访问部署于 MySQL 数据服务器上用服务，查询膜污染的状态信息。此外，通过长期数据积累，水厂工艺基于膜运行数据、清洗评价数据和智能预测曲线来分析 MBR 膜的使用

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系统的用户登录界面主要包括 3 部分，新用户注册、旧用户登录以及当用户登录密码忘记后的密码找回。用户登录的具体流程图如 5-2 所示。具体的用户界面登录图如 5-3 所示。用户登录信息是否正确输入登录信息完成登录操作是否已注册注册新用户NYY找回密码N图 5-2 用户登录系统流程图Fig.5-2 The flow chart of the user logon system
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：X703

【参考文献】