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现在人们可以利用数学模型对一个集成市政污水处理系统进行模拟。一般可以采用管网模型(如Kosim)模拟排水管网过程,用ASM模型模拟污水处理厂的运行情况,再用河流模型(入RWQM1)模拟河流水质的变化。需要特别注意的是模型之间的接口。
控制理论的发展
自动控制理论和技术已经有了巨大的进步。通过状态空间理论,可以处理线性系统、非线性系统以及多变量的系统,此外还有很多诸如模糊控制、模型预测控制等先进控制方法。现在的控制技术要求发展更好的数据工具,但是也应该认识到,污水处理行业到底需要多么复杂的控制系统?在现在的工业体系里,如造水工业或电力工业,95%的控制系统仍然在使用简单的PID控制器。污水处理过程中有很多非线性过程,参数具有可变性,并且很多过程耦合在一起,简单控制很难奏效。但是,我们可以通过对时间域的分解,判断出哪些过程显著,哪个过程不显著,这样就能够使控制系统得到简化。
控制过程的主要要求
污水处理行业的自动控制仍然还有很多挑战,对今后的工作提出了四点要求:一是要更好的理解工艺过程,二是要尽量利用好传感器,三是需要有足够的设备控制权限,四是要尽量多地从仪表中提取出所需的知识和信息。做到以上四点,才能够更好的理解控制规则,实施控制策略。
现在,有很多正在研发或者已经研发的单元控制技术,比如曝气池的DO控制。从上世纪70年代开始,人们已经发表了数百篇的文章来研究DO控制问题,主要包括控制器的复杂性,DO分布控制,以及基于氨氮的DO控制等方向。现在也开发了对硝酸盐回流的控制,通过控制回流污泥来控制污泥龄;以及加药控制,如外加碳源的控制和化学除磷药剂的控制等。
厌氧消化过程控制的挑战
在厌氧消化控制方面,研究也有了比较大的进展。现在已经能够非常准确地计算甲烷的产率,估算系统甲烷产量;此外还能够准确地计算出PH、碱度以及氢气的产量等。通过监测甲烷气体流速和其他相关参数,可以控制厌氧消化装置的内循环过程和负荷。
但是现在仍然存在挑战,主要是如何更好地理解和控制活性污泥与产气量之间的关系。此外还要进一步深化认识:第一,控制的复杂程度达到多少才是足够的。第二,传感器的放置位置。第三,控制的结构和控制的系统。第四,评估不确定性并找到方法来补偿这种不确定性。
全厂控制的原因与策略
污水行业自动化应该考虑整个污水处理系统,不仅仅包含污水处理厂,还包含管网和受纳水体。需要这样系统考虑的原因在于:一是能够更有效地利用能源,提高能源利用效率,二是更好地确定碳源的使用情况,三是将活性污泥系统的污泥产量与需要的产气量关联起来,四是控制进水负荷并确定扰动方法和策略,最后要尽量减少对受纳水体的影响,这也是是污水处理的终极目标。
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5月22日,重庆市发展和改革委员会印发《推动经济社会发展全面绿色转型行动计划(2025—2027年)》的通知。三年行动计划指出:1、推动传统产业“智改数转绿色化”转型。推动钢铁、有色、石化、化工、建材、造纸、印染等行业实施节能降碳改造升级,深入推进“绿效码”应用,推进存量低效数据中心节能降碳
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5月21日,生态环境部等七部门印发《美丽河湖保护与建设行动方案(2025—2027年)》,方案提出,到2027年,美丽河湖建成率达到40%左右;到2030年,美丽河湖建设取得明显成效;到2035年,美丽河湖基本建成。中央财政积极支持美丽河湖保护与建设。引导和鼓励地方财政及社会资本加大投入,不断强化资金保障
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AINews网站发表署名RyanDaws的文章,题目是:WilltheAIboomfuelaglobalenergycrisis(人工智能的蓬勃发展会引发全球能源危机吗?)?(来源:国际能源小数据作者:ESmallData)人工智能对能源的需求正在膨胀成一个巨大的挑战。这不仅仅是关于电费的问题。其对环境的影响是严重的,包括消耗宝贵的水资源
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