|
污水处理智能控制的研究应用与其发展（四） |
|
www.65e.com.cn 来源：合肥晚报 2008-9-2 15:34:41
 |
Gontarski等应用BP算法人工神经网络预测一个工业废水处理厂的出水水质，试验中共使用了7个神经网络，每一个反应器用一个神经网络，最后一个神经网络用来预测出水TOC的变化。试验结果表明，废水的流量和进水pH值是废水处理厂重要的控制参数。
在活性污泥法污水处理厂中，污泥膨胀是引起运行不正常的一个严重问题，它直接影响污水处理厂的处理效率，因此许多学者从活性污泥法的运行机理上对污泥膨胀现象进行了广泛的研究，但至今尚未获得克服污泥膨胀的经济而有效的方法。近年来，国外一些学者采用人工神经网络技术建立模型来预测和防止污泥膨胀现象的发生。Capodaglio等在分析活性污泥系统输入和输出的基础上，应用污水处理厂的数据建立了人工神经网络模型，随后用这种模型预测未来污泥膨胀的发生。为使所构建的模型能更好地反映活性污泥法的实际状况，他们为输入参数选择了一个时间滞后输入方案。从模型预测结果可以看出，这种模型的预测精度远远超过其他传统预测方法。Belanche等在Capodaglio建立的模型基础上引入定性信息，这些定性信息主要来源于显微镜对细菌和微型动物的观察和一些主观经验，并利用该模型对废水处理厂污泥膨胀现象进行预测。试验结果显示，定性信息对处理厂污泥膨胀现象影响很大，模型对污泥膨胀的预测同污水处理厂专家的评价判断吻合得很好。
Tay等人在一个神经模糊模型的基础上，为污水厌氧处理系统开发出一个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，此系统可以提前1h对不同系统的干扰进行预测。因此，该系统在实时控制上有很大的应用潜力。
Wen等人研究了一种曝气池神经网络模型。该曝气池神经网络模型的数据由一个专家系统来提供，专家系统又从神经网络模型获取其所要的数据，从而对整个污水处理厂实施智能控制。专家系统从各种传感器和检测器获得信号后检查系统的状态，推断出一个污泥回流比。然后，专家系统把这个值送给神经网络，神经网络把从专家系统获得的当前状态值与通过网络预测得到的值进行比较，分析该值是增加还是减小或者是维持不变。专家系统根据当前BOD和MLSS的值以及神经网络预测的曝气池状态判断是否采用这个污泥回流比。如果预测状态不是所期望的，那么专家系统将再给出一个污泥回流比，重新进行一次测试，直到找到合理的污泥回流比。若专家系统想增加曝气池内的BOD浓度，它在向神经网络模型传输这组数据时，可以在当前BOD浓度上加一个小小的增量(例如0.05)作为目标值，神经网络模型就以此值预测一个污泥回流比，并把它反馈给专家系统。
2.3专家控制
专家控制(ExpertControl)是智能控制的一个重要分支，又称专家智能控制。所谓专家控制，是把专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合，在未知环境下仿效专家的智能，实现对系统的控制。20世纪90年代国外就有学者开始研究采用专家系统智能控制技术来实现污水处理的自动控制，并取得了有效成果。
Barnett建立了一个基于规则的专家系统，用于污泥厌氧消化的故障诊断。整个过程由计算机进行模拟，过程变量包括消化池的输入输出及表征池内状态的9个参数，控制变量是进泥量、回流污泥量、稀释水量和调节pH值的酸碱投量。另外，研究者为专家系统界定5类消化工艺运行不正常状态，每类状态又细分为注意、警告、危急和恢复正常等几类亚状态。
|
免责声明：
1、本文系本网编辑转载，转载目的在于传递更多信息；南京搜浪互联网络技术有限公司对本网所
刊登之所有信息内容不保证其正确性、可靠性，您于此接受并承认信赖任何信息所生之风险
应自行承担。
2、刊登信息任何部分之错误或疏失（如涉及作品内容、版权及其它问题），敬请及时联系本网
（025-52312618），本网将在最短时间给予妥善处理！ |
|
