污水处理自动控制的发展历程及趋势 9页

污水处理自动控制的发展历程及趋势摘要：指出了污水处理的控制方式由最早的人工控制，发展到后来的半自动控制，并在自控技术和计算机网络技术的带动下发展为今天的全自动控制水平。但自控技术也存在着诸如间接控制参数测量滞后和仪表设备可靠性不高的问题，于是智能控制应运而生。简述了传统污水处理控制方式的特点和现阶段污水处理口动控制的研究和应用状况，分析了智能控制技术在污水处理领域的发展动态，为研究污水处理节能运行模式提供思路。关键词：污水处理；自动控制；智能控制1引言自动控制相对人工控制概念而言，是指在无人直接参与的情况下，利用控制器操纵被控対象，使被控量自动地按照预定的规律运行。采用先进的自动控制技术，既可以优化运行过程，节能降耗，又能保证操作的安全,提高生产率，改善工作环境。在早期的污水处理厂运行和管理中，大多根据处理经验进行人工控制，因此运行过程中常会产生较大误差。即使是一些高效的处理系统，也常会因为没有实现自动化系统控制，而大大削减其应有的功效・[1]。虽然自动控制系统的造价不菲，短期内难以回收成木，但从长远角度看，采用自控系统将节省大量的人力成本及运行费用。综合来看，引进自控技术对污水处理行业来说，是提高运行管理效率并有效降低处理成本的明智选择。\n2传统污水处理控制方式传统污水处理控制方式包括人工控制和半口动控制。早期的污水处理厂皋本上采用人工控制，其典型的控制方式为：现场显示仪表+人工调节。该方式采用检测仪表对污水处理过程中的液位、流量、温度、浊度、pH值、DO、BOD.5、COD、MLVSS等指标进行在线或离线采集，再根据测量数据调整设备状态，如阀门的开闭与开度、电机的启停等。采用这种控制方式，工作人员的劳动强度很大，且控制过程易出现滞后或易受操作人员的主观因素影响。因此，人工控制方式很难进行快速和有效的实时控制，往往导致出水水质不稳定。后期出现的半自动控制方式相比前者有了明显的进步。该方式由数据采集装置对过程量进行采样并输入到控制室，控制室内设置有模拟显示器，可显示水质参数、水泵、风机和阀门等的运行状态，监控运行过程。操作员可以通过模拟屏控制部分设备的启停，而其余的设备则需要操作人员现场控制.[2]。半自动控制方式还是存在生产过程无法集中监控的问题，自动化程度较低。传统污水处理控制方式受制于落后的自控技术而显现出上述的种种缺陷和不足，随着自动控制技术、计算机技术和网络技术的突飞猛进，污水处理的自动化水平也越来越高。3污水处理自动控制技术的研究与应用现状3.1研究现状近些年来，业内很多专家学者对污水处理过程的自动控制展开研究，\n探索实现出水高达标率与单位低能耗的一系列控制方法。Zipper等.[3]设计了一套适用于小型污水厂的自控系统，它的核心是一台基于ORP参数监控的控制器。该控制器按预先设定好的程序自动运行,能够在硝化与反硝化的过程中不断进行调整和优化，从而降低了能耗。中试结果显示，污水处理厂的实际负荷与OR卩曲线变化有很强的相关性，采用两点ORP控制保证了在增加负荷时硝化时间占运行时间的比率也相应增加，这些研究成果为开发制定小型污水厂控制策略奠定了基础。Yu等.[4]设计开发出带有实时ORP和pH值监控系统的SBR反应器，该系统主要由智能仪表、计算机（人机界面）和控制、执行机构组成。由智能仪表测量出模拟信号，经A/D转换器转换为数字信号，再输入计算机，计算机对输入的数字信号进行采样分析后形成控制信号传递到下位控制器，进而启动或停止搅拌器、鼓风机等设备。结果显示，采用参数实时控制的SBR反应器较之于固定时序控制反应器，底物去除率提高5%左右，曝气量降低了20%左右。Puznava等.[5]在同步硝化/反硝化的生物滤池中引入了实时曝气控制，建立了基于NH.3-N和D0实时监测的串联控制。与传统硝化-反硝化生物曝气滤池法（BAF）相比，采用该控制方式达到相同处理效果时,曝气量仅为传统方法的一半，节能效果明显。3.21程应用现状发达国家在污水二级处理普及后，投入巨资加强对污水处理设施的监测、运行和管理方面的研发，实现了计算机控制、报警和实时记录。美国在20世纪70年代屮期开始实现污水处理厂的自动控制，耳前主要污水处理厂已实现工艺流程中主要参数的自动监控。\n发达国家非常重视通过先进控制技术节约能源，例如D0的合理控制能节省运行费用，保证出水水质，瑞典Kallby污水处理厂，通过DO设定值优化，曝气能耗降低了32%。美国Stickney污水处理厂(303万t/d)于1998年投入300万美元用于建立曝气池自动监控系统，每年可节约47万美元电费和72.5万美元的人工费，投资可在两年半内收回.[6]o国外应用先进自控系统的污水处理厂一般具有以下特点.[7]：①采用分布式计算机监控系统，设置中央控制室和多个分控站，工作人员通过中控计算机和通讯网络进行管理和维护，可实现现场无人值守；②监控系统采用兀余化设计，各分控站有独立工作能力，大大增强了系统的安全性和可靠性；③采用智能化控制，可根据进水的变化自动对工艺过程进行调整;④大量采用先进的在线水质分析仪和智能仪表，可提供高精度的检测和准确的控制数据；⑤大量采用遥测、遥控设备，有效地利用现有的公共信息通讯网络。相比国外，我国污水处理自动控制起步晚，20世纪90年代后期污水处理厂才开始引进自动控制系统，但人多是宜接引进国外成套的自控设备，国产的自动控制产品在污水处理领域应用不多且集屮在低端产品，但目前发展很迅猛。目前，国内技术较成熟的是由中央控制室计算机和现场级PLC控制单元组成的集散式控制系统(DCS),它通过通讯网络将中央级监控总站和若干现场控制总站连接起来，构成集中管理、分散控制的计算机测控管理系统。系统扩展容易，各部分功能独立，可根据生产需耍增加PLC模块，实现了真正的信息管理和集中调度，并且能够将功能及控制进行分散管理，中控室计算机出现故障，各现场分站仍能独立、稳定地工作,这从根本上提高了系统的可靠性.[8]o河北承德市某日处理量3万t的小\n型生活污水处理厂，早期为人工控制，出水COD在60mg/L水平时，电耗0.3kW?h/t,成本0.51元/t；该厂进行自控系统（DCS+PLC）升级改造后,出水COD为50mg/L时，电耗为0.22kW?h/t,成本0.45元/t,吨水降低电耗成木0.06元/t,年可节约电费64.8万元，同时人工费及其他费用也相应降低，经济效益显著.[9]o3.3现阶段存在的问题（1）无法精确建模。自动控制系统要求建立精确的数学模型，并且提岀必须遵循一些比较苛刻的线性化假设，然而实际污水处理系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，一般难以获得精确的数学模型和与实际相符的假设，因此采用传统控制理论建立的污水处理自动控制系统在实际工程应用上存在出水水质波动较大等问题。（2）使用水质间接参数给系统带来风险。反映污水水质的直接参数,如BOD、COD、SS等很难在线监测,不少实验研究中釆用DO、pH值和ORP等易于在线监测的间接参数来降低曝气量和控制出水水质，一些污水处理厂也应用到了工程实际中。但这些控制参数只能间接地反映污水处理生化过程，运行过程一口出现异常情况，系统缺乏相应的应急预案，难以做出正确判断，导致整个控制系统的瘫痪•[10]O（3）口动化仪表、设备的性能和可靠性不强。污水处理口动控制系统需要对大量阀门、泵、鼓风机和吸（刮）泥机、曝气池和污泥消化池内的搅拌器等机械设备及沉淀池和消化池进、排泥量进行控制，因此污水处理厂需要自动控制的开关量特别多，它们常常要根据一定时间或逻辑顺序定时启/停.[11]。但当前污水处理自动控制系统中采用的自动化检测设\n备、仪表的功能还不完善，在实际监测中往往难以实现预期效果、误差很大，因此依靠这些检测设备判断污水处理情况并实施自动控制，很难达到处理水质达标排放和节约能源的冃的。此外，还存在网络通信以及系统易受干扰等问题。4污水处理自动控制的发展趋势分析智能控制是污水处理自动控制的发展趋势，它作为自动控制发展的高级阶段，是人工智能、控制论、系统论和信息论等多种学科的高度综合与集成。智能控制主要包括模糊控制、神经网络控制、口学习控制和专家控制等。由于智能控制系统具有自学习、自适应和自组织功能，特别适用于复杂的污水处理动态过程的控制，因此，近年来智能控制在欧美、日本的给水处理、污水生物处理、污水的物理化学处理屮都有典型的成功应用，正在研究与开发的项目更是不胜枚举.[12]。4.1模糊控制模糊控制(FuzzyControl)能将操作者或专家的控制经验和知识表达成语言变量描述的控制规则，然后用这些规则去控制系统。模糊控制适合用于数学模型未知的、复杂的非线性系统的控制，因此模糊控制方法特别适用于水处理过程，其在活性污泥法节能方面的效果显著，并已应用于污水处理的多个领域。曾薇、彭永臻等.[13]以溶解氧作为SBR法模糊控制参数，处理石化废水。通过人量实验，总结出反应初始阶段(曝气lOmin左右)溶解氧浓度不仅能间接反映进水有机物浓度，而且对整个反应过程都有重要影响。\n溶解氧的高低主要受曝气量大小控制，根据初始阶段溶解氧的浓度变化及变化情况预测进水有机物浓度，进而实现对曝气量的模糊控制。研究还发现，当COD儿乎不再降解时溶解氧值迅速大幅升高，理论上可以根据DO的这一变化特点对好氧曝气时间进行模糊控制。张翔等.[14]采用模糊自适应PID控制方法控制SBR污水处理工艺中的DO参数，并设计了基于模糊自适应卩TD的控制系统。仿真结果和实际应用表明，采用模糊自适应PID控制器后，显示出较强的鲁棒性，控制系统的响应速度加快。4.2神经网络控制皋于人工神经网络的控制(ANN—basedControl)简称神经控制。神经网络是通过模拟人脑的神经网络结构和行为，由大量简单的人工神经元广泛联结而成的复杂网络。它的自适应性很强，并具有学习能力、非线性映射和容错能力，其最大的优点是可以充分逼近任意复杂的非线性关系并与其他控制方法相结合。神经网络因具备上述特点，备受国内外污水处理专家瞩目。近年来，一些研究人员在污水处理自控系统中开展人工神经网络控制的研究，取得了许多很有价值的成果。常用于污水处理中的神经网络有误差反向传播(BP)神经网络、径向基函数(RBF)神经网络和自适应神经网络等。Tay等・[15]在模糊神经网络模型的基础上，为污水厌氧处理系统开发出快速预测神经模糊模型来预测高速率厌氧系统对干扰的响应，该系统可提前lh対不同系统的干扰进行预测，极具应用前景。\n4.3专家控制专家控制(ExpertControl)是智能控制的一个重要分支。其本质是一种智能化的计算机程序系统，它将人类专家的知识、理论和解决问题的办法、经验编译成计算机语言并形成数据库，通过编制的特定程序调用数据从而来处理某些领域的问题。专家控制C经在污水处理的口动控制及故障诊断方面崭露头角了。Sung等.[16]采用在线综合控制系统对水质、水量变化较人的食品废水进行控制研究。控制目标是使出水COD较地方标准低50%,并尽可能降低曝气量。该控制系统分为两层，即管理层和过程控制层，管理层应用基于规则的专家系统为过程控制层提供最优控制点。此外，为避免鼓风机超负荷运行，还设计了基于规则的负荷分配系统。此控制系统已成功运行2年，与不实行专家控制方式相比，出水COD浓度降低人约50%,节能约50%,基本达到了设定目标。BaezaJuallAntonio等.[17]利用专家系统对提高A.2/0工艺污水处理厂氮的去除效率进行研究。中试结果显示，氮的去除率比常规运行条件下提高了11%,出水的氨氮和总氮分别降低了64%和49%。可见专家控制系统对分布控制系统监管的效果很好，避免了曝气和内循环过程中的能源浪费，大大提高了脱氮效率。上述三类的智能控制系统各有特点，研究表明三种控制方式单独应用在污水处理中都存在较大的缺陷。但是，将智能控制与经典自控相结合（如模糊PID控制、神经网络PID控制等）或者将两种（以上）智能控制方法相结合而建立的综合智能控制系统却显示出优良的特性。例如，模糊控制与神经网络控制相结合的模糊神经网络控制具备了两者的优点，既能利用\n已有的经验，又具有自学习能力，极大地提高了系统的适应性。因此，这种“强强联合”将成为污水处理智能控制的主要研究方向。5结语