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污水处理厂运行维护与管理控制模式:自动化控制

2018-04-28 08:14来源:净水技术作者:曹徐齐,阮辰旼关键词:污水处理厂活性污泥剩余污泥收藏点赞

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安装该SRT自动控制系统后,污水处理厂的性能提升主要表现在以下几方面:

(1)污泥膨胀得到控制

Bellingham污水处理厂最初的设计是采用纯氧曝气工艺,几十年来一直受到丝状菌污泥膨胀问题的困扰,其由低溶氧引起,常出现于SRT较低的环境。十年前该污水厂开始采用厌氧生物选择器,之后SVI得到改善,但仍能观察到SVI偶有上升。近来该污水厂转为采用传统活性污泥处理系统,尽管获益颇多,但未能解决SVI偶发上升的问题。在安装SRT自动控制系统后,SVI的稳定性得到显著提升。图3为每次升级改造后二级处理工艺的处理能力得到的提升。由图可知,在安装SRT自动控制系统后,该污水厂的二级处理能力提升了25%。


采用该SRT自动控制系统后,SRT的平均控制误差从0.5 d(设定点的15%)降至0.1 d(设定点的3%),控制精度提高了5倍,这使得SVI显著下降,其第92位百分数从148 mL/g降至115 mL/g。聚磷菌和丝状菌之间的竞争使得污泥膨胀现象得到了有效缓解。在该SRT控制系统安设之前,为了防止硝化作用,好氧段的SRT通常设置在2 d以下,但这一条件并不适宜聚磷菌的生长,因此SVI通常会升高,尤其是在夏天。

(2)出水水质及消毒效果提升

采用硝化处理工艺的加州Chico污水处理厂,由于碎絮(pin floc)问题,出水浊度较高,硝化工艺时常出现异常,造成氯的使用剂量上升,某些情况下粪大肠菌的数量甚至高于美国国家污染物排放削减制度(NPDES)规定的限值。在安装SRT控制系统并对SRT设定值进行季节性优化之后,这些问题发生的频率显著下降,氯的用量也明显减少。同样地,Sacramento区域污水处理厂在采用SRT控制系统后,出水水质和氯用量都到了明显优化,每年的运行费用节省超过10万美元。

(3)药剂投加节省

Oxnard污水处理厂的滴滤/活性污泥工艺在采用SRT控制系统后,用于污泥浓缩的高分子凝集剂用量减少了25%,Chico污水处理厂等也得到了相似的结果。这主要是由于污泥处理单元接收的污泥总量的变化幅度明显降低,污泥总量稳定性提升。

(4)能耗节省

据工程实践,将传统活性污泥工艺的SRT提高至高于硝化作用的最低需求,污水厂的能耗可提升100%。Oxnard污水处理厂采用DO和SRT精确控制系统后,通过降低DO和SRT的设定值,使得污水厂能耗降低了25%。一座BNR污水处理厂通过提高SRT和降低DO,同时对SRT和DO进行控制优化,实现了20%的能耗降低。同样采用BNR工艺的San Jose污水处理厂在提高SRT并降低DO的前提下,对SRT和DO的设定点进行精确维控,节省了10%的能耗。

2 活性污泥工艺高级自动控制系统

近年来,借助模型预测控制(MPC,model predictive control)工具、多元统计过程控制(MSPC,multivariate statistical process control)工具等实时自动化控制技术,污水处理厂正朝着更高效安全的运行、更高品质的出水以及更加优化的运行成本的方向发展。Mulas等在芬兰东南部的Mussalo污水处理厂的活性污泥工艺(ASP,activated sludge process)安设了一套集成了MPC和MSPC策略的高级控制系统(ACS,advanced control system)包,并对其连续六个月的运行结果进行了追踪分析。该污水处理厂的生物处理单元由四条ASP工艺线组成,每条工艺线由缺氧区Z1(通入预沉污水、二沉池回流污泥及排气池内循环流)、缺氧区Z2和Z3(进一步完成反硝化或硝化过程)、好氧区Z4~Z6(底部微孔曝气,完成硝化过程)及排气脱气区D(混合液脱气)构成,工艺流程如图4所示。


ACS可对污水处理厂运行过程中的关键工艺参数和能耗进行控制和监管,范围小至某一工艺单元,大至整个污水厂,在优化污水厂运行成本的同时,保证出水水质符合相关标准。其主要通过两个模块来实现目标控制——最优过程控制模块(OPCM,optimal process control module)和统计过程控制模块(SPCM,statistical process control module)。对于Mussalo污水处理厂,OPCM主要用于控制生物反应器出水中氨的浓度,同时最小化运行成本;而SPCM主要用于对污水厂的数据和信息进行预处理、选择和补充,在其从内部传输至OPCM之前。在Mussalo污水处理厂的ACS初步部署工程中,两个模块独立工作。

Mussalo污水处理厂活性污泥工艺线的OPCM控制结构主要包含一个控制变量(工艺线尾端的氨浓度)以及三个操纵变量(缺氧区Z2和Z3中的溶解氧设定值、内回流流量)。为确保出水达标,控制变量被设定为1 mg/L。由于OPCM具有模块性,其结构可继续扩充,以进一步提高出水水质和减少运行费用,例如好氧区(Z4~Z6)的溶解氧浓度以及外回流流量也可被列为操纵变量,成为控制结构的一部分;若能测定悬浮性固体以及硝酸盐浓度的值,则它们也能成为控制变量。在众多MPC策略中,动态矩阵控制(DMC,dynamic matrix control)算法可简单直接地解决最优化问题,对于其应用至整个污水处理厂更具可行性。DMC的主要原理同所有预测控制算法一样,是在每一个控制环节计算出一个控制序列,使得某一目标函数最小化,而控制程序是根据工艺简化模型以及实际测量数据计算得到的。

SPCM则根据主成分分析(PCA,principle component analysis)模型残差(residual)得到的两个拟合度量(measure of fit)——霍特林T2统计量(Hotelling’s T2 statistic)和Q统计量(Q statistic),从而筛检出失控的观测数据。前者主要测算目标观测值与其原来所在子空间之间的归一化距离(normalized distance);后者主要测算目标观测值与其在主成分子空间的重建之间的正交距离(orthogonal distance)。通过两个临界值(cut-off value)Tlim2和Qlim,对这两个距离在适当的量级范围内进行量化,以实现控制的目的。根据这两个临界值,异常的观测值可被检出,相应的样品可被标为失控。SPCM主要获取以下原始测量数值:进水流量、内回流流量、外回流流量、Z2~Z6的DO含量、Z1~Z6的气流流量、pH、悬浮性固体以及反应器出口的氨浓度。

原标题:【情报汇编】污水处理厂运行维护与管理控制模式:自动化控制
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