【摘 要】
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污水处理的生化反应复杂多变,化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)作为一个重要指标很难实现实时、精准、经济的测量,应用软测量技术能够有效解决这一难题。曝气过程是整
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污水处理的生化反应复杂多变,化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)作为一个重要指标很难实现实时、精准、经济的测量,应用软测量技术能够有效解决这一难题。曝气过程是整个污水处理过程的核心环节,对出水水质和节能降耗起着至关重要的作用,因此曝气控制系统的优化有着重要的意义。本文在污水厂采用的序批式活性污泥法(Sequencing Batch Reactor Activated Sludge Process,SBR)的基础上,以COD为主导变量,选择适当的辅助变量现场采集数据,对实测数据预处理后利用最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)对COD进行建模预测。并提出粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化的LSSVM算法,在MATLAB平台也对COD建模预测,对比实验结果发现PSO-LSSVM具有更优的精确性和快速性,更适用于污水处理的软测量。在污水处理过程中,曝气环节所占能耗最大,根据COD浓度的变化利用模糊PID控制器控制变频器进而使得鼓风机调频运行,并将COD的软测量建模预测作为反馈,建立曝气闭环控制系统。在SIMULINK平台搭建曝气过程仿真模型,仿真结果表明模糊PID控制器能够有效控制COD浓度快速稳定。再根据最佳工艺曲线选取适当的COD浓度设定值和鼓风机功率,在实际生产中进行实验,对比曝气控制系统优化前后的耗电量。结果可得优化后的吨水电耗比优化前降低了40%~45%,实验证明本文提出的曝气系统优化控制方法能够有效节能,非常具有实用价值。
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