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如何提升污水厂的自动控制系统作用(上)

2021-03-15 08:49来源:微信公众号“治污者说”作者:郝晓光关键词:污水厂自动控制系统生物处理收藏点赞

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污水厂的自控系统在各个厂内起到的作用可以说是参差不齐,自动控制系统在很多行业中对生产起到非常重要的控制作用,对解放员工的工作量,替代人做一些重复性的细节工作都有很重要的作用。但是在污水厂内,受到污水厂自身的一些工况因素,很多污水厂的自控系统没有工艺控制作用,有相当大的一部分污水厂自控系统处于仅仅记录一些仪表数据的情况,还有的甚至只是有个画面,数据记录也不完善。这样的自控系统对污水厂的精细化管理很难起到相应的作用,如何在计算机技术长足发展的今天提升污水厂的自动控制系统的作用,从而改善和优化污水厂的工艺的过程控制?

首先来分析污水厂的自控系统为什么存在这些不足。

污水厂自控系统的移植于工业自动化,在工业化生产中,大部分生产流程来自于人类工作的模拟和强化,这些模拟的流程是可以通过不同的指标来进行约束和控制的,这就是工业化生产中自控系统的长项,它利用这些设置好的边界控制因素,对生产流程进行规范化的运行,替代了人类在进行大量重复性的工作可能因为疲劳而产生的误差,很大程度上消除了产品的不合格率。生产环节中的各类因素精准可控,大量的重复性工况,使工业自动化在工业生产中越来越发挥其重要作用。

对于污水厂来说,核心的处理环节是生物处理环节,利用微生物进行的工艺运行,不再是冷冰冰的机器指令能够很好的控制的,对于微生物这种具有生命活性的处理工艺中很多参与控制的因素,如果仅仅依靠因素本身的数据变化来判断对生物体的影响就会发现和预期不一样,因为微生物本身的生存活动能力是没有办法用数据来界定的。核心处理工艺的不确定性,造成了自控程序设计困难,很多自控系统都有意的回避对污水处理核心工艺区生化段这方面的控制,对于污水厂用户来说,核心区的自控实现是减少自身工作量的主要内容,如果没有核心处理流程的自动控制,这样的系统也就没有多少关注度了。

除去核心工艺区的计算模型建立的困难性以外,还有就是自动化人员和污水厂的工艺技术人员交流不够。污水厂内其实有很多是可以实现自动控制的,但是这些自动控制有着鲜明的污水厂运行特色,需要污水厂运维技术人员提出合理的控制模式,自控程序编写人员将这些控制模式转化成算法,最终通过自控系统来实现。在实际中,很多污水厂工艺技术人员忽略自控系统的编制中工艺技术人员的技术引导,只是一味的认为自控人员就应该把自己所想要的自动控制环节都罗列出来。但是自控人员其实并不是很懂工艺运行,只能凭借自己在其他项目上的一些案例或者理解,编制进去。这种嫁接的自控系统往往在本厂的实际运行中作用和意义都不大,有些甚至完全不匹配,这样的自控系统也使运行人员对自控系统失望,最终忽略了自控系统的实际应用。

还有一点需要注意的就是自控仪表的选配。污水厂的自控系统会采用大量的在线仪表进行数据的采集,采集周期可以达到1~10分钟。这些数据和手工化验数据相比,具有很强的时效性,连续性,对污水厂的工艺运行过程控制可以起到非常重要的作用。但在实际中,从初期检测仪表设备的选配上,仪表安装位置、安装台数都需要设计人员、运行工艺人员共同探讨合理方案,在没有充足的运行管理经验的时候,这些仪表选配上就存在了初期的不足。而仪表设备的选择也是非常重要的,现在市面上销售的仪表,进口国产的仪表,鱼龙混杂,在选购的同时,还有多方利益的权衡和照顾,这样最终安装到污水厂内的仪表早已走样。曾经在某污水厂的曝气池上看到某厂家的溶解氧仪在缺氧区检测数值显示10mg/L以上,这种仪表对生产究竟能起到那种作用,确实值得我们深思。

即使选择了良好的仪表,在污水厂内后期对仪表的运维也是非常重要的。污水厂的检测仪表大部分是具有分析功能的,需要直接和污水进行接触,污水水质本身的复杂性,以及处理流程中大量聚集的微生物,都极易污染仪表的浸没探头,造成探头检测数据的失真,最终影响工艺人员的判断。污水厂对自控仪表探头的维护一方面缺乏足够的仪表专业人员,一方面没有规范的运维体系,使仪表探头不敢和不会维护,导致仪表探头从安装到报废基本无人问津,等无法使用需要更换时,发现更换费用极高,又考虑到仪表产生的日常数据关注度不够,对生产的作用不大,就不再愿意继续投入,最终使仪表体系成为摆设,失去仪表数据的自控系统更失去了基本的数据收集能力,没有数据的支持,控制更是空中楼阁。这样的管理使污水厂的自控系统最终沦为参观的花架子。

列举了这么多的污水厂自控系统的不足,并不是要说明污水厂不需要采用自控系统,而是说污水厂的自控系统还存在很大的改进和提升空间,特别是污水厂对水质的严格要求,使污水厂需要更精准的进行过程控制,精准的过程控制需要更密集的数据采集,实时细微的工艺参数的调整,不间断的过程监控,这些依靠人的能力是极易出错,也容易被忽略的。同时计算技术的长足发展,AI的自我学习功能,解决了之前核心工艺区的微生物环境因子的数据描述界限的人为给定的不足,通过大数据的不断学习,AI是可以模拟出微生物的最佳生存曲线的,利用AI的自我学习和模拟,最终大幅度的提升污水厂的工艺管理水平和力度也将会是未来污水厂自控系统的发展和提升方面。

随后的自控系统文章将从实际运行的污水厂需求和大家深入讨论,欢迎大家持续关注并参与讨论。

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