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城市污水处理过程优化设定方法研究进展.docx
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城市污水处理过程优化设定方法研究进展.docx
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随着我国城市化建设的高速发展, 排放的工业、生活污水也急剧增长
[1]
. 因此, 建设城
市污水处理厂是预防水体污染、保护水环境的重要举措. 至 2017 年底, 我国共计建成 5000
多座城镇污水处理厂
[2]
, 污水处理能力大大提高. 但是, 我国城市污水处理厂运行状况不容
乐观. 首先, 城市污水处理过程水质超标现象很频繁
[3]
, 我国一半以上的城市污水处理厂都
存在水质超标问题
[4]
. 此外, 城市污水处理面临能耗大、运行成本高的难题
[5]
. 以电能消耗
为例, 我国平均吨水耗电量约为 0.24 千瓦时, 是发达国家吨水耗电量的 2 倍
[6]
. 高能耗导致
部分污水处理厂面临“建的起, 养不起”的困难
[7]
. 因此, 实现城市污水处理过程的优化运行
已经迫在眉睫.
城市污水处理过程优化运行的目标是“保质降耗”, 即保证出水水质, 同时降低系统能
耗
[8]
. 为实现该目标, 多位专家学者提出了污水处理过程优化控制技术, 其不仅要求被控对
象输出稳定、精准跟踪设定值, 同时在保证出水水质达标排放的条件下, 尽可能降低系统能
耗. 目前, 污水处理过程优化控制技术已经在美国、加拿大、芬兰等国家的部分城市污水处
理厂获得成功应用
[9-11]
. 但是, 我国城市污水处理厂自动化水平普遍不高, 部分影响污水处
理效果的过程操作变量设定值往往依赖人工经验设定. 当工况发生改变时, 设定值会偏离理
想值, 即使精准的回路跟踪控制也不可能实现运行指标的最优化. 因此, 城市污水处理过程
操作变量的优化设定是实施过程优化控制的关键环节.
城市污水处理过程优化设定问题的求解过程, 本质上是基于过程运行指标模型, 优化
过程操作变量设定值的过程. 城市污水处理过程具有多变量、多冲突、多目标、多约束、
动态、时变等特点, 其导致过程运行指标模型设计和操作变量设定值寻优算法设计极其困
难. 近年来, 多位专家学者对城市污水处理过程优化设定问题投入了大量研究
[12-13]
, 并取得
了一系列重要进展, 先进的过程优化设定技术已经在污水处理厂成功应用, 实现了污水处理
的优化运行
[14]
. 论文首先概述城市污水处理过程及主要特性, 阐述过程优化设定问题及其难
点. 其次, 围绕城市污水处理过程运行指标模型设计问题, 分别描述了基于机理和基于数据
驱动的过程运行指标建模方法. 然后, 从保质降耗的需求出发, 分别阐述了城市污水处理过
程单运行指标和多运行指标的操作变量设定值寻优算法. 最后, 针对污水处理过程优化设定
方法在实际应用中存在的问题, 对污水处理过程优化设定问题未来研究方向进行了展望和
总结.
1. 城市污水处理过程及优化设定问题描述
本节首先概述城市污水处理过程及其特性. 然后, 描述城市污水处理过程优化设定问
题, 并对其难点展开分析.
1.1 城市污水处理过程描述
活性污泥法在城市污水处理厂的应用很广泛
[15]
, 其利用活性污泥中的微生物群体, 吸
附、氧化、分解污水中有机物, 经过硝化、反硝化、释磷和吸磷等生化反应去除氮磷污染
物. 以应用最广泛的 A2OA2O 为例(如图 1 所示)进行说明, 城市污水处理过程主要包括 4 个
阶段. 首先是一级处理, 污水经过格栅、沉砂池和初次沉淀池进行初步净化, 通过筛选法、
沉淀法、上浮法等物理方法筛除大颗粒的悬浮物
[16-17]
. 其次, 二级处理利用生化反应去除可
溶性的有机污染物、硫化物等物质. 然后, 三级处理利用活性炭过滤法等净化有机污染物、
氮磷等无机物, 达到饮用水水质标准. 最后, 利用浓缩、硝化、脱水等操作处置剩余污泥,
避免水环境二次污染.
图 1 城市污水处理过程简图
Fig. 1 Schematic of MWWTPs
下载: 全尺寸图片 幻灯片
1.2 城市污水处理过程动态特性分析
基于活性污泥法的城市污水处理过程具有如下特性:
1) 城市污水处理过程包含多个操作环节和操作变量
[18]
. 例如, 提升泵房需要设定提升
泵流量, 曝气单元需要设定曝气量, 内回流和外回流环节需要设定内回流量和外回流量.
2) 城市污水处理过程是一个复杂的生化反应过程, 包含物理、生物、化学等过程. 例
如, 模拟污水处理过程的活性污泥模型 2 (Activated Sludge Model 2, ASM2)包含 2 个沉淀过
程, 19 个生物反应, 涉及硝化、反硝化、释磷和吸磷等过程, 22 个化学计量参数和 45 个动
力学参数
[19]
.
3) 城市污水处理过程包含多个出水水质变量和过程变量, 部分变量很难在线实时测
量, 例如出水化学需氧量(Chemical oxygen demand, COD)、出水生物需氧量(Biochemical
oxygen demand, BOD)、出水总悬浮固体浓度(Total suspended solid, TSS)、污染物去除率等.
基于实验室的测量方法普遍面临测量频次少、过程繁琐、历时长的缺点. 例如, BOD 的实
验室测量周期为 5 天
[20]
.
4) 脱氮和除磷工艺对操作变量的要求互相矛盾
[21]
. 例如, 好氧池内过低的溶解氧浓度
会抑制硝化反应, 混合液中过高的溶解氧浓度会降低反硝化反应.
5) 城市污水处理过程涉及多个互相冲突的过程运行指标
[22]
. 例如, 为了改善出水水质,
污水处理厂往往采取增大曝气量、延长水力停留时间、增加硝化液回流比等措施, 这些措
施同时增加运行成本.
6) 城市污水处理系统工况多变, 进水流量、进水组分、污染物种类、有机物浓度等被
动接受
[23]
. 同时, 城市污水处理过程具有动态、时变特点, 其变化过程难以量化计算.
1.3 城市污水处理过程优化设定问题描述及难点分析
城市污水处理过程优化运行的目标是在满足众多等式约束 hi(t,x)hi(t,x)条件(物料平
衡、执行器饱和等)和不等式约束 gj(t,x)gj(t,x)条件(出水达标等)下,
{hi(t,x)=0gj(t,x)≥0,i=1,2⋯,j=1,2⋯{hi(t,x)=0gj(t,x)≥0,i=1,2⋯,j=1,2⋯
(1)
xx 为过程操作变量设定值, tt 为环境(时间)变量, 实现出水水质(出水 BOD、出水
COD、出水氨氮、出水总氮、出水总磷等)达标排放,
minF1m(t,x),m=1,2,⋯minF1m(t,x),m=1,2,⋯
(2)
降低系统能耗或者能源需求(曝气能耗、泵送能耗、药耗等),
minF2n(t,x),n=1,2,⋯minF2n(t,x),n=1,2,⋯
(3)
并优化其他运行指标(温室气体排放量、过程安全运行等),
minF3l(t,x),l=1,2,⋯minF3l(t,x),l=1,2,⋯
(4)
综上, 城市污水处理过程优化设定问题数学描述为:
mins.t.F(t,x)=[F1m(t,x),F2n(t,x),F3l(t,x)]m=1,2⋯,n=1,2⋯,l=1,2⋯{gi(t,x)≥0hj(t,x)=0,i=1,2,⋯,j=1,2,⋯minF(t,x)=[F1m(t,x),F2n(t,x),F3l(t,x)]m=1,2⋯,n=1,2⋯,l=1,2⋯s.t.{gi(t,x)≥0hj(t,x)=0,i=1,2,⋯,j=1,2,⋯
(5)
该问题的求解目标是搜索过程操作变量设定值 xx.
城市污水处理过程优化设定问题的求解过程, 本质上是根据入水负荷、操作条件等环
境变化和运行要求建立过程运行指标模型, 并设计过程操作变量设定值寻优算法, 实现运行
指标动态平衡的过程. 但是, 城市污水处理过程包含多个操作单元, 受到多个性能指标、约
束条件的影响, 导致过程优化设定问题的求解面临一些难题:
1) 难以设计精确的城市污水处理过程运行指标模型. 城市污水处理过程同时包含物
理、生物、化学反应, 涉及多个过程运行指标, 部分出水水质指标或者过程变量无法在线精
确测量, 过程运行指标和操作变量之间关系具有强非线性、机理不清的特点, 如何精准描述
过程运行指标的变化过程是亟待解决的一个难题.
2) 难以实现多个过程操作变量设定值的动态优化. 城市污水处理过程流程长、工况变
化频繁, 过程运行指标众多且关联冲突, 约束条件随进水负荷、系统运行工况动态改变. 如
何设计合适的过程操作变量设定值寻优算法, 平衡众多运行指标之间动态关系, 该问题亟待
解决.
为解决城市污水处理过程优化设定问题, 需要综合建模技术、优化技术和人工智能技
术, 分析污水处理过程特性, 挖掘过程操作变量、过程变量和出水水质指标、能耗指标之间
关系, 建立过程变量模型、出水水质指标模型、能耗指标模型等. 同时, 需要研究多冲突目
标优化方法, 结合过程运行指标模型, 在满足众多约束条件下, 根据运行工况搜索过程操作
变量最优设定值, 最大程度降低操作能耗或成本.
2. 城市污水处理过程运行指标模型
城市污水处理过程运行指标模型是表征过程运行指标和操作变量、过程变量之间关系
的数学描述, 为设计操作变量设定值寻优算法提供评价依据, 也是求解过程优化设定问题的
基础
[24]
. 从研究方法角度划分, 现有的城市污水处理过程运行指标模型主要分为两大类: 基
于机理和基于数据驱动的污水处理过程运行指标模型.
2.1 基于机理的城市污水处理过程运行指标模型
机理建模主要是基于过程机理认知, 利用物料平衡、微生物成长衰亡过程、流体动力
学等理论建立表征污水处理生化反应过程的类似方程式的模型. 现有的污水处理过程机理
模型主要包括 ASMs 系列模型
[25]
、BSMs (Benchmark Sludge Models)系列模型
[26]
和其他机理
模型
[27]
.
基于活性污泥稳态和微生物成长衰亡过程, 国际水质协会先后推出了活性污泥数学模
型 ASM1
[28]
、ASM2
[29]
、ASM3
[30]
等系列模型. 其中, ASM1 能够评价碳化、硝化和反硝化过
程的动态特性, ASM2 中首次引入除磷过程, ASM3 增加了有机物储存过程. 基于 ASM1,
Pallavhee 等
[31]
建立了出水 COD、出水氨氮模型, 获得了出水 COD、出水氨氮与供氧速率
和外加碳源之间的非线性关系, 仿真结果表明该水质模型可以有效提高优化控制策略性能.
基于 ASM1 和 ASM2, Mannina 等
[32]
建立了基于组分微分速率方程的出水水质指标(出水
COD、出水 TSS、出水总氮)模型, 同时利用广义似然不确定估计算法(Generalised
likelihood uncertainty estimation methodology, GlUE)研究了入水水质和水量的不确定性对出
水水质指标的影响. 基于活性污泥反应机理, 彭永臻等
[33]
首次建立了污水处理过程运行费用
与污泥排放量、溶解氧浓度关系的泛函表达式, 为研究污水处理过程多变量最优控制奠定
了基础. 基于 ASM1, Walid 等
[34]
建立了脱氮过程能耗模型, 该模型表征了出水水质、微生
物活性、非生物因素对系统操作成本、运行成本的影响. 基于 ASM2, Sun 等
[35]
建立了好氧
池曝气能耗模型, 其描述了曝气能耗与出水 BOD、出水 COD、出水氨氮、出水总氮等出水
水质参数之间的数学关系. 该能耗模型能够通过出水氨氮浓度的反馈实现曝气量的实时调
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