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这是某个污水厂在2004~2007年的COD和BOD的化验数据得月平均数值,一般来说,污水厂由于是专属服务某一个地区的污水处理的,这个地区由于居民生活水平,工业比例,管网建设情况在一定时期内稳定,那么也就是说这个地区的污水的组分是固定的,我们需要通过这些化验数据来做出一个COD和BOD之间的关联关系来,方便我们后期更加快捷方便的通过COD的化验就能预测到BOD的数值,来衡量进水中的碳源。
首先利用EXCEL中的作图功能,这种寻求两个数据之间的关联的方法,一般采用这种散点图,散点图一般用于比较至少两组数值或者两对数据,使用它可以显示值集之间的关系,当我们把某污水厂2004~2007年的COD和BOD月平均值值得数据做成散点图之后,大家可以看到,这个散点图非常明显的显示出两者之间的关系呈线性分布,那么我们现在需要做的就是如何把这个线性关系找到。
这种线性关系得寻找,在计算机辅助下,可以非常方便快捷的得到,大家可以利用EXCEL里面得数据趋势线的添加方式来进行,选择添加趋势线,在趋势线的选择框里,选择线性,注意下面要把“显示公式”得选项选择上,这样这个公式就能很方便的得出来了。
当我们通过几年的数据进行分析后,得出得这个公式
Y=0.4366X+45.574,换成BOD和COD的关系就是:
BOD=0.4366COD+45.574
能够通过COD来预估进水的BOD,从而研判进水中得碳源是否充足了。
当然这个是快捷得方式,如果是要采用数学推理计算的方式,这种线性关联的方式就要通过线性回归方程来进行计算。
第一:用所给样本求出两个相关变量的(算术)平均值:
xp=(x1+x2+x3+...+xn)/n
yp=(y1+y2+y3+...+yn)/n
第二:分别计算分子和分母:(两个公式任选其一)
分子=(x1y1+x2y2+x3y3+...+xnyn)-nXpYp
分母=(x12+x22+x32+...+xn2)-n*x2
第三:计算b:b=分子/分母
第四:最后把x,y的平均数xp,yp代入a=Yp-bXp
求出a并代入总的公式y=bx+a得到线性回归方程。
为了验证这个数学计算方法,数学方法要求数据样本更多,更多的数据样本可以反应出更准确的数值,我们把某厂的2007年的每日的COD和BOD的值进行统计计算,出于篇幅原因,我们把数据表的部分列出来,然后用EXCEL里面的公式进行上述的数学运算,计算的结果见表后的数据:
最终计算出2007年的COD和BOD的关系式为:
y=0.3455X+85.56
也就是BOD=0.3455COD+85.56
然后我们用EXCEL的散点图和趋势线的方式来进行验证,可以看到这个曲线图的方程是:
这个方程和我们数学计算的方程基本一致,因此可以知道数学方法和表格方法都是可以完成这个线性方程式的推算的。这个线性方程的得出,可以便捷的通过进水的COD来快捷的判断进水的BOD值,不必要等到5天后出来BOD5再来判断系统的碳源是否充足。
这一期的公众号通过利用计算机软件和数学方法进行了污水厂进水水质数据的关联性分析,得到的方程可以作为污水厂的运行管理有利工具,简化了污水厂对水质的化验程序,增强了污水厂工艺管理人员对水质的把控,从而更准确的对工艺进行控制。这就是我们数据化分析在污水厂中的应用。欢迎大家持续关注公众号,参与数据化分析对污水厂的运行管理的提高的探讨。
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