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每两小时取样做一次化验,从化验的数据表格上,很难观察到具体的变化的情况,这种情况下,我们一般要采用数据的可视化工具,通过表格软件的图表功能,可以把这些数据转化成变化的曲线,从曲线上进行数据的分析:
从这张图中可以看到,1月的COD值变化极大,极大的拉伸了整个图表的纵坐标,使其他月份的曲线无法准确看到,这就是今天我们要讨论的数据坏点的去除问题。对于这种异常的数据我们要怎样的进行分析呢?
首先要确认这些异常数据的来源,一般来说,污水厂的进水取样点会放在粗格栅或者细格栅后面,而厂区内的生产生活产生的废水一般通过厂内的污水管道会排入到污水厂的集水井内,这部分废水来源有办公区的生活污水,污泥车间的脱泥上清液,污泥储池的溢流,二沉池的浮渣液,各车间的生产洗涤排水等等。这些废水有时会干扰进水水质,而有时特殊情况下,比如初期暴雨,厂外异常检修等都会造成进厂水质突增。为此我们分析了取样期间的工艺运行情况。了解到出现这么大的变化的原因是由于A厂的污水处理车间在1月27日进行工艺排泥造成的进水水质增加。在除去1月份的COD高幅度变化曲线以后的2~12月份变化曲线来看,2月、5月的变化曲线明显高于其他各月的曲线,这个主要是由于工艺排泥对厂区区进水的影响造成的,其中2月是净化车间的运行排泥,5月是通过浓缩池的上清液回流到厂区污水里造成的影响,而其余各月都是全天的变化趋势基本持平。这样我们就能确厂内工艺排泥对进水水质的影响较大,为此我们把1月份的数据认为收到了严重的外界干扰,采样分析得到的数据不代表真实的进水水质,因此把1月份数据判别为数据坏点,在后续的分析中,我们进行了剔除,剔除1月份的数据后,重新绘制的曲线如下:
当数据坏点去除以后,曲线变化就比较明显的集中在了500上下,特别是2月和5月的同样存在的这样的问题,因此通过曲线很容易看到,进水水质COD基本在500mg/L上下波动。
我们把A厂区进水COD的各月份24小时数据进行年平均值为845.90mg/L,在抛去1、2、5月的厂内工艺运行排水对COD的影响数据以后,进水COD平均值为498.05mg/L。根据上述数据,可以近似推出厂区排水造成的进水水质的污染幅度增加在400~500mg/L之间。
通过A厂的数据分析我们了解了数据坏点的分析和处理方法,接下来我们再来看看B厂的数据,由于B厂的数据量较大,我们做了部分数据的截图,大家了解数据表的结构就可以了:
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