污水處理智能控制的研究、應用與發展

時間：2007-05-17 來源： 作者：

　　智能控制是自動控制發展的高級階段，是人工智能、控制論、系統論和信息論等多種學科的高度綜合與集成，它主要包括模糊控制、神經網絡控制、學習控制和專家控制等。智能控制在各種非穩定的動態工程系統中的應用日益廣泛與深入，特別是近年來取得的研究與應用成果更受矚目[1、2]。由于污水處理的運行費用是龐大的、長期的，如果通過有效的控制能將城市污水處理廠的運行費用節省1%，也是個天文數字。由此可見，加強城市污水處理系統智能控制的研究非常必要。

　　1 國內外自控技術現狀分析

　　發達國家在二級處理普及以后投入大量資金和科研力量加強污水處理設施的監測、運行和管理，實現了計算機控制、報警、計算和瞬時記錄。美國在20世紀70年代中期開始實現污水處理廠的自動控制，目前主要污水處理廠已實現了工藝流程中主要參數的自動測試和控制。80年代以來在美國召開了兩次水處理儀器和自動化的國際學術會議，會上發表的數百篇論文反映出水處理自動化已發展到實用水平[3]。與國外相比，我國污水處理自動化控制起步較晚，進入90年代以后污水處理廠才開始引入自動控制系統[4、5]，但多是直接引進國外成套自控設備，國產自動控制系統在污水處理廠應用很少。

　　近年來，國內外均有學者對污水處理自動控制工藝進行研究，以尋求更精確、更可靠的方法實施自動控制。Zipper等[6]開發了適用于小型污水處理廠的自動控制系統，該系統采用基于氧化還原電位(ORP)的控制器。這個控制器自動工作，并可以在硝化和反硝化之間進行優化，從而減少能耗，他們在中試中發現，污水處理廠的實際負荷與ORP曲線變化具有很強的相關性。采用兩點ORP控制保證了在增加負荷時硝化時間占運行時間的比率也隨之增加，這些都為開發小型污水處理廠控制規則奠定了基礎。

　　John等[7]采用兩種SBR反應器對家禽生產廢水進行處理，并且評價了它們的處理效率，同時也考察了脫氮與反應器ORP之間的關系，并且使用了用于實時pH、ORP和DO監控的先進儀器設備和基于ORP設定值控制曝氣時間的過程控制。當處理變組分廢水時，該研究不僅獲得了穩定的出水水質，而且依靠ORP控制曝氣時間，減少了空壓機的運行時間。Yu等[8]設計研究了一套帶有實時ORP和pH控制系統的連續進水SBR反應器。該實時監測和控制系統由傳感器、計算機、人機對話界面和控制部件組成。SBR反應器中安裝了4個帶有Ag/AgCl電極的ORP儀表、1個DO表和1個pH儀表，傳感器的模擬信號通過AD/DA轉換器轉換成數字信號，并且依靠計算機每秒鐘采集一次信號。計算機對采集來的數據進行分析后，通過控制線路傳遞到繼電器，由它開/關攪拌器、潷水器和鼓風機。試驗結果顯示，采用實時控制的SBR反應器在底物去除效率和降低能耗方面均優于采用時序控制的SBR反應器。Puznava等[9]在同步硝化/反硝化的生物濾池中引入了實時曝氣控制，建立了基于DO在線監測的反饋控制和基于氨氮和DO在線監測的串聯控制。與傳統硝化—反硝化生物曝氣濾池(BAF)相比，采用實時曝氣控制的生物濾池在達到相同處理效果(出水TN＜20mg/L)時，曝氣量低于傳統方法的50%。王淑瑩[10]在國外已有的時間和流量程序控制的基礎上，提出一種SBR法有機物濃度控制，使控制過程更定量化和精密化。工業廢水的水質變化很大，當進水有機物濃度高時，為使出水水質達標，應適當增加反應時間使運行更可靠；而當進水有機物濃度低時可以減少反應時間以節省運行費用。彭永臻等[11]將ORP作為SBR反應器有機物降解程度間接指標的研究結果表明，無論是在很大范圍內改變曝氣量或者改變MLSS濃度，還是使反應初始COD在230～2180mg/L之間逐漸變化或突然變化，當COD達到難降解濃度時，ORP都迅速、大幅度地升高，隨后又很快趨于平穩，并在某一特定范圍內穩定下來。因此，可以用ORP作為SBR法反應時間的計算機控制參數，實現計算機在線自動控制。

　　通過以上分析，目前污水處理自動控制中存在以下問題：

　�、� 傳統污水處理自動控制系統要求建立精確的數學模型，并且提出必須遵循一些比較苛刻的線性化假設，然而實際污水處理系統由于存在復雜性、非線性、時變性、不確定性和不完全性等，一般無法獲得精確的數學模型和與實際相符的假設，因此采用傳統控制理論建立的污水處理自動控制系統在實際工程應用上存在出水水質波動較大等問題。

　　② 污水處理自動控制系統中所采用的一些自動化檢測設備、儀表的功能目前還很不完善，在實際檢測中達不到預期效果、誤差很大，因此依靠這些檢測設備判斷污水處理情況并實施自動控制，往往很難達到處理水質達標排放和節約能源的目的。

　�、� 國內外許多學者為提高污水處理廠的處理效率和降低能耗開展了許多實時控制研究，如采用ORP、DO和pH值作為控制參數來控制出水水質和減小曝氣量，但這些方法也存在一些問題，例如控制污水處理廠硝化—反硝化過程所使用的ORP就很難判定，因此絕大多數基于ORP控制的污水處理廠也執行時間控制，作為當控制器無法找到ORP特征點時的應急控制，這樣就導致許多污水處理系統實際上仍然采用的是按時間控制整個處理過程。

　�、� 污水處理自動控制有別于其他控制系統，它需要對大量閥門、泵、鼓風機和吸(刮)泥機、曝氣池和污泥消化池內的攪拌器等機械設備及沉淀池和消化池進、排泥量進行控制，因此污水處理廠需要自動控制的開關量多，它們常常要根據一定時間或邏輯順序定時開/停，然而目前我國生產的閥門質量存在一些問題，使用壽命較短，如果從國外進口價格又很昂貴，一般污水處理廠很難承受，因此筆者認為制約我國污水處理自動控制發展的主要原因不是生產工藝問題，而是設備問題。

　　2 智能控制技術應用與發展

　　作為智能控制重要分支的模糊控制、神經網絡控制、專家控制和自學習控制等除了應用到工業過程控制以外，已經擴大到軍事、醫學、高科技領域。由于智能控制系統具有自學習、自適應和自組織功能，特別適用于復雜的污水處理動態過程的控制，因此近年來智能控制在美國、歐洲、日本的給水處理、污水生物處理、污水的物理化學處理中都有典型的成功應用，正在研究與開發的更是不勝枚舉[12]。從現在可以檢索到的有關污水處理自動控制的研究論文來看，有近1/3的論文涉及到智能控制，可見智能控制已成為該領域的一個研究熱點與前沿課題，顯示出極為廣闊的應用前景。

　　2.1 模糊控制

　　模糊控制(Fuzzy Control)能將操作者或專家的控制經驗和知識表示成語言變量描述的控制規則，然后用這些規則去控制系統。因此，模糊控制特別適用于數學模型未知的、復雜的非線性系統的控制。正是基于模糊控制這些特點，近年來它已成為污水處理系統的研究熱點。

　　1980年Tong等首次將模糊控制應用到污水處理中，將出水BOD、SS、曝氣池MLSS、DO及出水氨氮濃度、回流污泥量等監測數據作為輸入變量輸入該系統，“模糊化”以后再與“規則集”進行匹配，隨后確定相應的控制手段，最后通過反模糊化得到量化的具體信號來實施控制。Flanagan利用Olsson等提出的曝氣池DO控制技術，以沿池長的DO濃度變化曲線來估計曝氣池中底物利用效率和微生物活性。他的知識庫中的知識不僅有根據工藝狀態確定采用何種控制措施這一類啟發性規則，而且還有DO曲線特征及相關工藝狀態方面的知識。Barnett把這些知識稱為“匯編知識”(compiled knowledge)，“匯編知識”作為啟發性知識的補充，提高了系統解決問題的深度和廣度[13]。由于活性污泥法出水BOD或COD濃度通常隨出水懸浮物濃度增加而增大，因此Tsai等人建立了對出水懸浮物濃度進行預測和控制的動態活性污泥法模糊控制[14]，他們所提出的模糊控制策略能有效地降低出水SS濃度，從而使處理系統的運行穩定可靠。

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