造纸废水处理中温室气体减排的溶解氧智能优化控制

发布时间：2022-07-15 16:56

　　造纸工业普遍采用活性污泥法处理废水,然而对该过程中温室气体排放却关注很少,缺少温室气体在线监测和减排措施。针对这一问题,提出了一种基于自适应回归神经网络PI控制（Adapted Kernel Regression Back Propagation Neural Network-Proportional Integral Control, AKRBP-PI）的溶解氧分层优化控制策略,旨在保证出水质量的同时,减少温室气体排放。该优化控制基于溶解氧对温室气体排放的作用机制,采用分层思想,根据出水污染物含量与溶解氧的函数约束关系,采用遗传算法求解溶解氧优化设定值,实现神经网络跟踪控制。仿真结果表明,对比开环控制,AKRBP-PI方案的出水污染物含量均未超标,温室气体总排放量减少了8.6%。其中,减少的温室气体主要来自曝气机耗电量的下降。 

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【文章目录】：
1 方法
    1.1 过程模型
        1.1.1 活性污泥法废水处理工艺模型
        1.1.2 温室气体排放模型
            1.1.2. 1 直接排放
            1.1.2. 2 间接排放
    1.2 溶解氧浓度对温室气体排放的影响
    1.3 控制系统架构
    1.4 优化控制算法
        1.4.1 出水约束层
        1.4.2 优化设定层
        1.4.3 跟踪控制层
2 结果与讨论
    2.1 溶解氧控制
    2.2 曝气量的变化
    2.3 出水水质控制
    2.4 温室气体减排
3 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]典型制浆造纸厂的CO2排放及碳强度的算法和分析[J]. 张欣,张放,蔡慧,张辉.  中国造纸学报. 2019(01)
[2]基于PCA降维模型的造纸废水处理过程软测量建模[J]. 刘鸿斌,李祥宇,杨冲.  中国造纸学报. 2018(04)
[3]造纸企业温室气体排放核算及其应用[J]. 李永智,刘晶晶,孔令波.  中国造纸. 2017(10)
[4]一种基于自适应回归核函数的污水处理能耗模型[J]. 韩红桂,张璐,乔俊飞.  化工学报. 2016(03)
[5]城市污水处理过程中不同形态氮类营养物的转化特性[J]. 金鹏康,宋利,任武昂.  环境工程学报. 2015(09)
[6]溶解氧浓度的直接自适应动态神经网络控制方法[J]. 张伟,乔俊飞,李凡军.  控制理论与应用. 2015(01)

博士论文
[1]城市污水处理过程多目标优化控制方法及应用研究[D]. 侯莹.北京工业大学 2018
[2]城市污水处理过程优化决策与智能控制方法研究[D]. 栗三一.北京工业大学 2018
[3]基于神经网络的污水处理过程实时优化控制研究[D]. 韩广.北京工业大学 2014



本文编号：3662463