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      以溶解氧濃度作為SBR法模糊控制參數

      論文類型 技術與工程 發表日期 2000-04-01
      來源 《中國給水排水》2000年第4期
      作者 曾薇,彭永臻,王淑瑩,高景峰,李探微
      關鍵詞 COD DO SBR 模糊控制
      摘要 曾薇,彭永臻,王淑瑩,高景峰,李探微 (哈爾濱建筑大學 市政環境工程學院,黑龍江 哈爾濱150090)   摘要:采用SBR法處理石油化工廢水,根據反應器內有機物降解與溶解氧濃度(DO)的相關性,提出了以DO作為SBR法的模糊控制參數。通過大量試驗,總結出反應初始階段(8~10 min)溶解 ...

      曾薇,彭永臻,王淑瑩,高景峰,李探微
      (哈爾濱建筑大學 市政環境工程學院,黑龍江 哈爾濱150090)

        摘要:采用SBR法處理石油化工廢水,根據反應器內有機物降解與溶解氧濃度(DO)的相關性,提出了以DO作為SBR法的模糊控制參數。通過大量試驗,總結出反應初始階段(8~10 min)溶解氧濃度不僅能夠間接地反映進水有機物濃度(COD),而且對整個反應過程都有重要影響。溶解氧的高低主要受曝氣量大小控制,因此可根據初始階段溶解氧的濃度及變化情況預測進水有機物濃度,進而實現對曝氣量的模糊控制。同時,還發現當有機物不再被降解時,DO迅速大幅度升高,可根據DO變化這一特點實現對反應時間的模糊控制。
        關鍵詞:COD;DO;SBR;模糊控制?
        中圖分類號:X703
        文獻標識碼:A
        文章編號:1000-4602(2000)04-0005-06

      Fuzzy Control of SBR Process Using DO as Parameter

      ZENG Wei,PENG Yong?zhen,WANG Shu?ying,GAO Jing?feng,LI Tan?wei
      (School of Munic. and Environ. Eng., Harbin Univ. of Civil Eng. and Architec.,Harbin 150090, China)

        Abstract:Petrochemical wastewater was treated by SBR process using DO as fuzzy control parameter in considering the relationship between the organic matter degradation and DO concentration. It was concluded by many experiments that DO concentration during the initial reaction stage (8~10 min) not only was related to influent COD, but also affected the whole reaction process significantly. The influent COD could be predicted by the concentration and the ranging of DO in initial stage and the fuzzy control of aeration was realized since DO was mainly controlled by aeration volume. The fuzzy control of reaction time could also be realized based on the fact that DO went up quickly when the degradation of organic matter stopped.
        Keywords: COD; DO; SBR; fuzzy control

        模糊控制在水處理領域已得到成功的應用,尤其是活性污泥法污水處理系統,它本身屬于復雜的動態工程系統,無法找到精確的模型來描述,目前研究較多的是對出水懸浮物進行預測和控制的動態活性污泥法模糊控制[1];在高純氧活性污泥法中采取模糊控制,既能防止能量浪費,又能避免DO不足[2]。對硝酸態氮污染水脫氮處理的新方法—生物電極法采用模糊控制,有利于避免過量地投加有機物,節省運行費用[3、4]
        80年代以來,序批式活性污泥法(SBR法)用于處理間歇排放的水質水量變化很大的工業廢水取得了很大成功并被廣泛應用。SBR法的主要缺點是運行管理復雜,只有實現SBR法的自動控制,才能發揮其優勢。傳統的控制方法是時間程序控制和流量程序控制,即確定SBR法五個階段所需要的時間后,實現其計算機控制。而工業廢水的排放不僅是變化的或間歇的,而且其有機物濃度也隨時間變化很大,往往相差幾倍或十幾倍。如果按相同的反應時間控制SBR的運行,當進水濃度高時出水不達標,當進水濃度低時曝氣時間過長,浪費能源還易發生污泥膨脹。為了實現SBR法更高層次的計算機在線控制,必須尋找一個參數既能反映進水COD濃度的變化及反應過程中的降解情況,又能作為計算機控制參數,這也是深化SBR自動控制的重要研究課題。溶解氧濃度由于其能夠在線檢測、響應時間短、精確度高,人們在活性污泥法中圍繞溶解氧濃度已做了大量研究,包括用溶解氧濃度作為SBR法過程控制和反應時間控制參數[5],在脫氮反應過程中以在線檢測的DO值模糊控制曝氣量[6]等。但未見到采用SBR法處理工業廢水時以在線檢測的DO值作為模糊控制參數的研究。

      1 試驗設備與方法

        SBR法試驗裝置如圖1所示。

        反應器高70cm,直徑30cm,總有效容積38L,采用鼓風曝氣,轉子流量計調節曝氣量。在反應過程中在線檢測DO值,并根據DO值的變化在一定的時間間隔內取樣測定COD及混合液污泥濃度(MLSS)等指標。
        試驗用石化廢水中含有乙酸、偏苯三酸及苯酐等多種有機化合物,加適量的自來水稀釋,使COD濃度在400~1900mg/L范圍內變化。由于原水中氮、磷元素含量極少,本試驗按BOD5∶N∶P=100∶5∶1的比例投加氯化銨(NH4Cl)和磷酸二氫鉀(KH2PO4)配制的營養液,并調整pH值為6~6.5,水溫控制在20 ℃左右。

      2 試驗結果與分析

        為了實現以DO作為SBR法運行過程中曝氣量及反應時間的模糊控制參數,必須尋找DO與有機物降解之間的規律性。因此,本試驗在兩種不同條件下研究DO濃度對反應過程的影響。
      2.1 同一進水濃度不同曝氣量
        試驗配制原水COD濃度為1800mg/L,進水混合后反應初始COD濃度為1600mg/L。反應過程平均MLSS=2000 mg/L,曝氣量分別為0.6m3/h、1.0m3/h、1.2m3/h時試驗結果如圖2所示。

        從圖中可以看出,反應開始8~10min左右,不同曝氣量下DO值顯著不同。曝氣量越小,此時的DO值越低,致使整個反應過程DO處于較低水平,大大延長了反應時間。隨著曝氣量的增大,初始DO值也在增大,帶來整個反應過程DO的提高,縮短了有機物達到難降解程度的時間,即減少了反應時間。但是,過分地增大曝氣量,初始DO的過高會造成整個過程DO處于過高的水平,卻不能有效地縮短反應時間,還造成能量的巨大浪費。產生這種現象可以從耗氧速率與DO的相關關系的研究中得到解釋,因為在低DO濃度下,DO濃度對生化反應速率的影響較大。當DO在1~2mg/L范圍內,隨著DO的提高,耗氧速率大幅度提高,標志著有機物降解速率的加快,從而縮短反應時間。當DO超過2mg/L后,繼續增大DO值,由于受污泥濃度(MLSS)的限制,有機物降解速率的增加幅度較小。?
        取進水COD濃度分別為400、600、800、1000、1300、1600、1900mg/L,每一進水濃度又在不同曝氣量下進行試驗,比較DO與有機物降解情況。試驗中發現控制反應過程中DO為2.0 mg/L左右時最經濟合理,其相應的曝氣量為合適的曝氣量。通過試驗找出每一進水濃度下合適的曝氣量,并應隨著進水COD濃度的不同,根據檢測的初始DO(8~10min左右)值調節曝氣量,使整個反應過程的DO處于適當的水平,既能保證出水水質,又能節省運行費用。
      2.2 不同進水濃度相同曝氣量
        試驗配制原水COD濃度分別為850、1200、1500mg/L,進水混合后COD濃度分別為650、980、1300mg/L,反應過程平均MLSS為2000mg/L,曝氣量為0.6 m3/h,試驗結果如圖3所示。

      p7-1.gif (19624 bytes)

        從圖可以看出,不同的進水COD濃度,反應10 min左右時DO值有很大差別,COD濃度越高,DO值越低,二者有很好的相關性。在COD濃度為650mg/L時,反應10 min左右DO值就升到4.5 mg/L;而COD濃度為1300 mg/L時,反應10 min時的DO值僅為1.3 mg/L。因此,在反應開始后較短的時間內就可以根據檢測的DO值的大小預測出相應的進水COD濃度。
        用SBR法處理石化廢水,以上述試驗研究結果為基礎,設定每一周期初始的曝氣量均為0.6m3/h,在不知進水COD濃度的情況下,以在線檢測反應10min左右時DO值的大小為依據,預測出該進水COD濃度,再找出在該進水COD濃度下適宜的曝氣量,將其歸納總結如表1所示。與此同時,發現在上述每一試驗過程中,當有機物達到難降解程度時,DO都有迅速大幅度升高的現象發生,并且在較短的時間內上升到5~6mg/L。根據反應期間DO的變化,實現對SBR供氣量和反應時間的模糊控制。

      表1 進水COD濃度和反應時間預測 初始DO值
      (mg/L) 預測進水COD濃度
      (mh/L) 適宜曝氣量
      (m3/h) 反應時間
      (min) 5.5~5 400~600 0.2~0.3 90 5~3.70 600~800 0.3~0.4 100 3.70~2.20 800~1000 0.4~0.6 100 2.20~1.50 1000~1300 0.6~0.8 120 1.50~1.15 1300~1600 0.8~1.0 120 1.15~1.0 1600~1900 1.0~1.2 130

      3 DO作為模糊控制參數的基本思想

        SBR法的模糊控制目的有三:一是實現計算機自動控制;二是在保證出水水質前提下盡可能節省運行費用;三是避免曝氣量不足或反應時間過長而引起的污泥膨脹。
      3.1 以初始DO作為模糊控制參數
        設定每一周期反應初始的曝氣量均為0.6m3/h,以在線檢測的反應初始階段(8~10 min左右)的DO值(DOoff)作為被控制變量,以曝氣量(u)為控制變量。在模糊控制系統的設計時,以在線檢測的DOoff與設定的DO標準濃度(DOs)的偏差Ei作為模糊控制器的一個輸入變量,1min為一個采樣周期,一個采樣周期后該偏差Ei的變化量CEi作為模糊控制器的另一個輸入變量。

        Ei=DOoff-DOs i=1,2,3……(1)?
        CEi=Ei-Ei-1?i=1,2,3……(2)?
        式中 i--第i次采樣的相應數據?
           Ei-1--第i-1次采樣處理水DOoff的偏差。

        根據這兩個輸入變量,經過模糊控制器的計算、判斷與決策,作為模糊控制系統輸出變量的則是控制變量的變化量Δui,即曝氣量的變化量。
        確定了模糊控制器的輸入與輸出變量后,根據模糊控制理論按照以下步驟實現模糊控制系統。
      3.1.1 精確量的模糊化
        根據表1所得的試驗結果,將DO的偏差及偏差的變化量用模糊變量來表示,即將被控制變量進行模糊化處理,得到模糊集合向量。
        對誤差E,誤差變化CE及控制量u的模糊集及其論域定義如下:?
        CE和u的模糊集均為:{NB,NM,NS,O,PS,PM,PB}?
        E的模糊集為:{NB,NM,NS,NO,PO,PS,PM,PB}?
        上述模糊語言變量的意義:?
        NB=Negative Big(負大)?
        PB=Positive Big(正大)?
        NM=Negative Medium(負中)?
        PM=Positive Medium(正中)?
        NS=Negative Small(負小)?PS=Positive Small(正小)?
        NO=Negative Zero(負零)?
        PO=Positive Zero(正零)?
        O=Zero?
        E和CE的論域均為:{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,+1,+2,+3,+4,+5,+6}?
        u的論域為:{-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,+1,+2,+3,+4,+5,+6,+7}?
        將Ei、CEi、ui化為各自論域上離散的整型變量,即整型化處理。在此設定DOs=2.0mg/L,是相對于COD=1000 mg/L、曝氣量為0.6m3/h、反應9min時的DO濃度。
        E、CE及u的模糊集和論域確定后,須對模糊語言變量確定隸屬函數,即所謂對模糊變量賦值,就是確定論域內元素對模糊語言變量的隸屬度。上述論域E、CE、u上的模糊變量均假定為正態型模糊變量,其正態函數為:?

        F(x)=exp[-((x-a)/σ)2]       (3)

        此函數確定了模糊隸屬函數曲線的形狀。將確定的隸屬函數曲線離散化,就得到了有限個點上的隸屬度,便構成了一個相應的模糊變量的模糊子集。
      3.1.2 建立模糊控制規則
        在試驗基礎上,分析DO與有機物降解及曝氣量之間的關系,建立以模糊語言表示的模糊控制推理的合成規則和模糊控制規則。
        根據操作過程中可能遇到的各種情況和系統的運行數據,將相應的控制策略歸納為表2,這是一組根據系統輸出的誤差及誤差的變化趨勢來消除誤差的模糊控制規則。

      表2 SBR法曝氣過程模糊控制規則表 E CE NB NM NS O PS PM PB △u NB PB PB PB PB PM PS O NM PB PB PB PM PS O NS NS PB PM PM PS O NS NM NO PM PM PS O NS NS NM PO PM PS PS O NS NM NM PS PM PS O NS NM NM NB PM PS O NS NM NB NB NB PB O NS NM NB NB NB NB

        上述這些模糊控制規則可以用模糊條件語句來描述,例如:?
        if E=NB or NM and CE=NB or NM then u=PB or?
        if E=NB or NM and CE=NS then u=PB or ……

        上述選取控制量變化的原則是:當誤差大或較大時,選擇控制量以盡快消除誤差為主;而當誤差較小時,選擇控制量要注意防止超調,以系統的穩定性為主要出發點。例如,當DO誤差及誤差變化均為負大時,就是SBR反應器內DO濃度很低,而且有進一步降低的趨勢,如果不加以調整,勢必造成反應時間過長或引起污泥膨脹,為盡快提高DO濃度,消除誤差,必須增大曝氣量,所以Δu取正大。當誤差為負小,誤差變化為正小時,系統本身具有消除誤差的能力,可以不調整曝氣量。
      3.1.3 模糊推理及其模糊量的非模糊化
        在模糊控制規則的指導下,經過模糊決策后,得到模糊控制變量Δui:為了對被控制對象SBR處理系統施加精確的控制,還需要將模糊控制變量Δui轉化為可執行的精確量,即曝氣量變化量的準確量,這就是非模糊化處理過程。
        上述模糊控制規則所確定的每一條模糊條件語句都可以計算出相應的模糊控制量ui。例如,由第1條語句所確定的模糊關系可用式(4)表示:?

        R=(NBE+NME)×PBu]·[(NBCE+NMCE)×PBu]     (4)

        如果此刻采樣所得到的實際誤差模糊變量為e,誤差變化的模糊變量為ce,根據推理的合成規則進行模糊決策,得到模糊控制量為u1:?
        u1=eo[(NBE+NME)×PBu]·?ceo·[(NBCE+NMCE)×PBu]    (5)
        同理,可由其余模糊條件語句計算出相應的模糊控制量u2,u3,……,由于各條件語句之間是或的關系,則控制量的模糊集合u表示為:

        u=u1+u2+……+un         (6)?
        由式(6)所計算出的控制量是一個模糊子集,不能直接應用于被控對象,必須經過非模糊化處理轉化為精確量。本文采用加權平均法作為非模糊化處理方法,計算式如下:

        p9-1.gif (3003 bytes)

        這種方法可以充分利用模糊推理結果、模糊子集提供的有用信息量,得到SBR法曝氣過程的模糊控制表,儲存在計算機中。
        上述過程是反應進行到8~9min,根據在線檢測的DO值預測進水COD濃度,并在第10min對曝氣量進行調整。為了保證較好的控制效果,可在后續反應過程中繼續檢測DO值,并對曝氣量進行再一次調整。調整次數的多少應視預測進水COD濃度的大小及相應反應時間的長短而定。在有機物達到難降解程度時,DO迅速大幅度升高,這是停止曝氣的信號。如果在反應過程中,頻繁地調整曝氣量,勢必使DO始終維持在2.0mg/L左右,而不會發生DO迅速大幅度升高的現象,進而影響反應時間的控制。因此,試驗中根據表1的試驗結果,在反應8~10 min預測到進水COD濃度后,便相應地預知反應時間。如果預測的反應時間在120min之內,進行兩次調整,第二次是在反應進行到30 min,DOs仍取2.0 mg/L,具體的控制方法同前。如果預測的反應時間超過120 min,則進行三次調整,第三次是在反應進行到60 min,DOs仍取2.0 mg/L,具體的控制方法同前。經過這樣的方法控制,就可以彌補第一次調整曝氣量(8~10 min)所造成的誤差,而且不會影響對反應時間的控制。
      3.2 作為反應時間的控制參數
        在反應初期(8~10 min),以上述的模糊控制方法對曝氣量進行調整后,使后續反應過程中DO處于合適的水平。由于SBR法間歇運行的特點,當有機物達到難降解程度時,DO迅速大幅度升高,在10 min內DO便可上升到3.5 mg/L,反應結束時DO可升到6 mg/L左右。這一變化特點可用模糊語言變量加以描述,以此作為停止曝氣的信號,故引入了用DO誤差的大小和誤差變化的快慢作為模糊控制器的兩個輸入變量。SBR法處理石油化工廢水的試驗結果表明:當DO(升高的幅度)>3.5 mg/L,且DO的變化速率>0.30 mg/(L·min)時,反應已結束,應停止曝氣,這是建立模糊控制規則的重要依據。
        由于兩種現象中誤差及誤差的變化均為正,可以簡化對誤差E、誤差變化CE及控制量u的模糊集和論域的定:
        E、CE的模糊集均為:{PS,PM,PB}?
        E、CE的論域為:{1,2,3,4,5,6}?
        而對控制量u(即曝氣量)而言,只有兩種選擇:一種是維持原來的曝氣量不變,繼續等待;另一種是立即停止曝氣,不存在改變曝氣量大小的問題。對輸入變量E和CE進行模糊化處理,此時DO的設定值DOs取2.0 mg/L。模糊化方法與3.1.1節中闡述的方法相同,不再重復。在此僅對模糊規則的建立進行說明,模糊規則控制如表3所示。

      表3 SBR反應時間模糊控制表 E CE PS PM PB △u PS 0 0 0 PM 0 0 0 PB 0 — — 注 —表示停止曝氣

        當DO的誤差為PS和PM時,無論DO的變化速率如何,均維持原有的曝氣量,避免因曝氣時間不夠而使出水達不到排放標準。只有當E達到PB,且CE達到PM或PB,才認為有機物不再被降解,應該停止曝氣。
        將3.1、3.2闡述的內容結合起來,便可以DO作為控制參數,實現對SBR法曝氣過程和反應時間的模糊控制。當然,任何一種控制方法都無法保證每一次預測和控制都是準確無誤的,有時難免會出現異?,F象。例如:根據8~10min的DO值預知反應時間為120min左右,可是在90min就出現了DO迅速大幅度升高的現象,說明COD的預測值大于實際值。如果這種情況發生,此時不應該再調整曝氣量,為防止因較早停止曝氣而使出水不達標,只能改變反應時間控制規則中的某些參數,使控制規則更為嚴格。本試驗中DO升高的幅度由正常時的3.5 mg/L提高到4.5 mg/L,DO變化速率也由0.30 mg/(L·min)提高到0.35 mg/(L·min),即只有Ei≥4.5 mg/L,CEi≥0.35 mg/(L·min),才可以停止曝氣。還有另外一種相反的情況,就是預測的反應時間為90 min,而實際運行至120 min DO仍沒有迅速大幅度升高,說明COD的預測值小于實際值。如果這種情況發生,則應放寬控制規則,將Ei由3.5mg/L降到2.5 mg/L,CEi由0.30 mg/(L·min)降到0.20 mg/(L·min),即Ei≥2.5 mg/L,CEi≥0.20mg/(L·min),就可以停止曝氣。因此,在對反應時間進行控制時,既要根據在線檢測的DO變化情況,也要參考前面的預測結果,如果有上述的異常情況發生,就要采取不同的控制規則,保證控制效果和系統的正常運行。?

      4 結論

       ?、?采用SBR法處理石油化工廢水,有機物降解初期(8~10 min)的溶解氧濃度對整個反應過程有重要影響。如果初始DO值過高必將導致反應過程DO值的普遍過高,不但不會有效地縮短反應時間,反而會增大運行費用。相反,如果 DO值過低,則延長了反應時間,而且容易引起污泥膨脹。
       ?、?可以用反應初始階段溶解氧濃度作為SBR法曝氣量的模糊控制參數。假定每一反應周期初始曝氣量相同,可根據反應開始后較短時間內(8~10 min)DO值的變化情況預測進水COD濃度,進而調整到該濃度下適宜的曝氣量。在反應過程中,也可以根據DO變化情況對曝氣量進行再一次調整。
       ?、?SBR反應器內,當有機物達到難降解程度時,DO迅速大幅度升高,這一變化特點可用模糊語言變量加以描述,實現對SBR反應時間的模糊控制。

      參考文獻:
      [1]Tsai Y P et al?. Effluent Suspended Solid Control of ActivatedSludge Process by Fuzzy Control Approach[J].Wat Environ Res,1996,68(6):1045-1053.
      [2]Mark T Yin.Fuzzy Logic Process Control of HPO-AS[J]. Journal of Environmental Engineering,1996.
      [3]彭永臻,王淑瑩,周利等.生物電極脫氮工藝的在線模糊控制研究(一)[J].中國給水排水,1999,15(2).
      [4]彭永臻,王淑瑩,周利等.生物電極脫氮工藝的在線模糊控制研究(二)[J].中國給水排水,1999,15(4).
      [5]王淑瑩,彭永臻,周利.用溶解氧濃度作為SBR法過程控制和反應時間控制參數.中國環境科學,1998,18(5):415-418.
      [6]Ferrer J. Energy Saving in The Aeration Process by Fuzzy Logic Control[J].Wat Sci Tech,1998,38(3):209-217.


      基金項目:國家自然科學基金資助項目(59878016);黑龍江省自然科學基金資助項目

      作者簡介:曾薇(1974-),女,黑龍江巴彥人,哈爾濱建筑大學在讀博士研究生,研究方向:污水生物處理及SBR法的模糊控制。
      電話:(0451)6282443?

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