基于计算智能方法的活性污泥系统的模拟、评价和优化

发布时间：2020-06-27 01:24

【摘要】：活性污泥法是目前广泛应用的废水生物处理技术。活性污泥系统由于进水水量以及水质组成的显著变化而具有高度的复杂性和非线性特征,需要合适的方法用于该系统的设计、控制与优化。本论文利用计算智能方法,并与活性污泥数学模型相结合,分别建立了活性污泥系统的模拟模型,比较了好氧颗粒污泥与絮体活性污泥系统的综合性能,构建了活性污泥系统的优化模型,为活性污泥系统的实际运行提供理论依据和技术支持。主要研究内容和研究成果如下: 1.培养出富含PHB的好氧颗粒污泥以及富含AOB的硝化颗粒污泥。控制进水浓度可以获得沉降性能良好、PHB产率高的颗粒污泥;接种好氧颗粒污泥可以快速培养出富含AOB的硝化颗粒污泥,并实现SBR反应器中稳定的短程硝化和亚硝酸盐的积累。 2.建立了两步硝化活性污泥数学模型,确定硝化颗粒污泥中AOB和NOB的动力学参数。该模型除考虑硝化反应之外,还将维持过程和颗粒内部的氧气扩散及基质传质考虑于其中;利用间歇实验得到了硝化颗粒污泥中AOB和NOB的动力学参数;该模型不仅可以模拟硝化颗粒污泥中AOB和NOB的耗氧速率和氮转化动力学,还可以模拟基于硝化颗粒污泥反应器的运行工况。 3.基于模糊层次分析法和熵权法,建立了定量评价好氧颗粒污泥和活性污泥絮体综合性能的数学模型。集合主观权重(模糊层次分析法)和客观权重(熵权法)的评价结果表明好氧颗粒污泥的综合性能优于活性污泥絮体;但由于颗粒粒径对颗粒污泥有很大的影响,需要控制合适的粒径,以实现好氧颗粒污泥反应器的脱氮除磷和长期稳定运行。 4.结合加权的非线性最小二乘法和加速遗传算法,建立了估算活性污泥存储过程动力学参数的方法。将Monod方程积分后,采用加权的非线性最小二乘法构建优化目标函数,然后用加速遗传算法优化目标函数,估算出活性污泥存储过程动力学参数值。验证结果显示该方法可以快速、准确的估算出活性污泥存储过程中的动力学参数,而且该方法还可用于其他废水生物处理过程动力学参数的估算。 5.建立集成活性污泥数学模型3号(ASM3)、生物磷模型、神经网络模型(NN)和遗传算法(GA)于一体的数学模型用于模拟进水波动较大的污水处理厂运行工况。即使在进水波动很大的情况下,该模型的模拟结果也与实验测定结果一致。同ASM模型和NN模型相比,该集成模型可以捕捉足够的残差信息用于补偿结构模型的不准确性,并提高NN模型的外延能力。 6.基于加速遗传算法(AGA)的投影寻踪(PP)建立了多指标定量评价模型,用于评价处理城市污水的正置A~2O工艺和倒置A~2O工艺。评价结果显示所建立的评价模型可以定量地比较特定城市污水污水厂的正置A~2O工艺和倒置A~2O工艺。该模型是解决多指标评价问题的有效工具。 7.构建了集成ASM3、生物磷模型、支持向量机模型(SVM)和AGA算法于一体的数学模型,用于优化同时脱氮除磷的A~2O工艺,获得了最优工艺条件,使其在满足出水水质的同时可以节能降耗。本研究所建立的集成ASM、生物磷模型、SVM和AGA于一体的数学模型,是优化复杂生物系统,如活性污泥系统的有效工具。
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：X703

【参考文献】