污水處理智能控制的發(fā)展現狀研究

摘要：由于污水處理的運行費用是龐大的、長(cháng)期的，如果通過(guò)有效的控制能將城市污水處理廠(chǎng)的運行費用節省1%，也是個(gè)天文數字。由此可見(jiàn)，加強城市污水處理系統智能控制的研究非常必要。文章對污水處理智能控制的發(fā)展現狀進(jìn)行了探討。

關(guān)鍵詞：污水處理；智能控制；人工智能；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )；模糊控制

污水處理的智能化是行業(yè)發(fā)展的技術(shù)升級與科學(xué)發(fā)展的具體體現。智能控制是自動(dòng)控制發(fā)展的高級階段，是人工智能、控制論、系統論和信息論等多種學(xué)科的高度綜合與集成，它主 要包括模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制、學(xué)習控制和專(zhuān)家控制等。智能控制在各種非穩定的動(dòng)態(tài)工程系統中的應用日益廣泛與深入，特別是近年來(lái)取得的研究與應用成果更受矚目。

一、國內外自控技術(shù)現狀分析

發(fā)達國家在二級處理普及以后投入大量資金和科研力量加 強污水處理設施的監測、運行和管理，實(shí)現了計算機控制、報警、計算和瞬時(shí)記錄。與國外相比，我國污水處理自動(dòng)化控制起步較 晚，進(jìn)入20世紀90年代以后污水處理廠(chǎng)才開(kāi)始引入自動(dòng)控制系統，但多是直接引進(jìn)國外成套自控設備，國產(chǎn)自動(dòng)控制系統在污水處理廠(chǎng)應用很少。近年來(lái)，國內外均有學(xué)者對污水處理自動(dòng)控 制工藝進(jìn)行研究，以尋求更精確、更可靠的方法實(shí)施自動(dòng)控制。

例如Puznava等在同步硝化/反硝化的生物濾池中引入了實(shí) 時(shí)曝氣控制，建立了基于DO在線(xiàn)監測的反饋控制和基于氨氮 和DO在線(xiàn)監測的串聯(lián)控制。與傳統硝化－反硝化生物曝氣濾 池（BAF）相比，采用實(shí)時(shí)曝氣控制的生物濾池在達到相同處理 效果（出水TN＜20mg/L）時(shí)，曝氣量低于傳統方法的50%。王淑 瑩在國外已有的時(shí)間和流量程序控制的基礎上，提出一種SBR 法有機物濃度控制，使控制過(guò)程更定量化和精密化。工業(yè)廢水 的水質(zhì)變化很大，當進(jìn)水有機物濃度高時(shí)，為使出水水質(zhì)達標，應適當增加反應時(shí)間使運行更可靠；而當進(jìn)水有機物濃度低時(shí) 可以減少反應時(shí)間以節省運行費用。彭永臻等將ORP作為SBR 反應器有機物降解程度間接指標的研究結果表明，無(wú)論是在很 大范圍內改變曝氣量或者改變MLSS濃度，還是使反應初始 COD在230～2180mg/L之間逐漸變化或突然變化，當COD達到 難降解濃度時(shí)，ORP都迅速、大幅度地升高，隨后又很快趨于平 穩，并在某一特定范圍內穩定下來(lái)。因此，可以用ORP作為SBR 法反應時(shí)間的計算機控制參數，實(shí)現計算機在線(xiàn)自動(dòng)控制。 通過(guò)以上對污水處理現狀分析，得出以下問(wèn)題：合理數學(xué) 模型的建立嚴重制約著(zhù)傳統污水處理技術(shù)的發(fā)展，并且建模必 須遵循一些比較苛刻的線(xiàn)性化假設，然而實(shí)際污水處理系統由 于存在復雜性、非線(xiàn)性、時(shí)變性、不確定性和不完全性等，因此 采用傳統控制理論建立的污水處理自動(dòng)控制系統在實(shí)際工程 應用上存在出水水質(zhì)波動(dòng)較大等問(wèn)題。污水處理自動(dòng)控制系統 中所采用的一些自動(dòng)化檢測設備、儀表的功能目前還很不完 善，在實(shí)際檢測中達不到預期效果、誤差很大，因此依靠這些檢 測設備判斷污水處理情況并實(shí)施自動(dòng)控制，往往很難達到處理 水質(zhì)達標排放和節約能源的目的。污水處理自動(dòng)控制有別于其 他控制系統，它需要對大量閥門(mén)、泵、鼓風(fēng)機和吸（刮）泥機、曝 氣池和污泥消化池內的攪拌器等機械設備及沉淀池和消化池 進(jìn)、排泥量進(jìn)行控制，因此污水處理廠(chǎng)需要自動(dòng)控制的開(kāi)關(guān)量 多，它們常常要根據一定時(shí)間或邏輯順序定時(shí)開(kāi)/停，然而目前 我國生產(chǎn)的閥門(mén)質(zhì)量存在一些問(wèn)題，使用壽命較短，如果從國外進(jìn)口價(jià)格又很昂貴，一般污水處理廠(chǎng)很難承受，因此筆者認 為制約我國污水處理自動(dòng)控制發(fā)展的主要原因不是生產(chǎn)工藝 問(wèn)題而是設備問(wèn)題。

二、智能控制技術(shù)的應用與發(fā)展

隨著(zhù)科技的發(fā)展和市場(chǎng)運作的成熟，智能控制特別適用于 復雜的污水處理動(dòng)態(tài)過(guò)程的控制，因此近年來(lái)智能控制在美 國、歐洲、日本的給水處理、污水生物處理、污水的物理化學(xué)處 理中都有典型的成功應用。作為智能控制重要分支的模糊控 制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制、專(zhuān)家控制和自學(xué)習控制等除了應用到工業(yè) 過(guò)程控制以外，已經(jīng)擴大到軍事、醫學(xué)、高科技領(lǐng)域。

（一）模糊控制

模糊控制（Fuzzy Contro）l能將操作者或專(zhuān)家的控制經(jīng)驗和 知識表示成語(yǔ)言變量描述的控制規則，然后用這些規則去控制 系統。因此，模糊控制特別適用于數學(xué)模型未知的、復雜的非線(xiàn) 性系統的控制。正是基于模糊控制這些特點(diǎn)，近年來(lái)它已成為 污水處理系統的研究熱點(diǎn)。

1980年Tong等首次將模糊控制應用到污水處理中，將出水 BOD、SS、曝氣池MLSS、DO及出水氨氮濃度、回流污泥量等監測 數據作為輸入變量輸入該系統，“模糊化”以后再與“規則集”進(jìn) 行匹配，隨后確定相應的控制手段，最后通過(guò)反模糊化得到量 化的具體信號來(lái)實(shí)施控制。Flanagan利用Olsson等提出的曝氣 池DO控制技術(shù)，以沿池長(cháng)的DO濃度變化曲線(xiàn)來(lái)估計曝氣池中 底物利用效率和微生物活性。他的知識庫中的知識不僅有根據 工藝狀態(tài)確定采用何種控制措施這一類(lèi)啟發(fā)性規則，而且還有 DO曲線(xiàn)特征及相關(guān)工藝狀態(tài)方面的知識。

與常規活性污泥法相比，高純氧活性污泥法對控制的要求 更加嚴格。由于過(guò)程滯后和噪聲干擾，此系統兩種常規反饋控制 在控制過(guò)程中經(jīng)常出現問(wèn)題。為此Yin等人研究了四種模糊邏輯 控制系統，結果表明在正常條件下，模糊控制比常規的反饋控制 更加節約能源、減少DO波動(dòng)、穩定進(jìn)水流量和出氣流速。

Manesis等人對一個(gè)前置反硝化污水處理廠(chǎng)進(jìn)行了模糊控 制系統研究。他們以反應器中氨氮、硝態(tài)氮、DO、溫度、MLSS和 二沉池進(jìn)出水BOD的差值作為模糊控制系統的輸入變量，以曝 氣區供氧速率、好氧區向缺氧區的回流速率以及二沉池向反應 器的污泥回流速率作為輸出變量，以處理廠(chǎng)操作人員的經(jīng)驗建 立模糊控制規則，并在希臘Patras污水處理廠(chǎng)進(jìn)行了仿真，取得 了較好的結果。

（二）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的控制（ANN—basedContro）l簡(jiǎn)稱(chēng)神經(jīng)控制 （NeuralContro）l。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是由大量人工神經(jīng)元廣泛聯(lián)結而 成的網(wǎng)絡(luò )，它具有很強的自適應性和學(xué)習能力、非線(xiàn)性映射能力 和容錯能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )因具備上述特點(diǎn)，近年來(lái)越來(lái)越受到國內 外污水處理專(zhuān)家的重視，并在污水處理自動(dòng)控制系統中開(kāi)展人工 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制研究，取得了許多具有推廣應用價(jià)值的成果。 國外研究者研究開(kāi)發(fā)了一種基于時(shí)間延遲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型 的在線(xiàn)廢水水質(zhì)預測系統。他們首先提出采用多層感知器 （MLP）網(wǎng)絡(luò )模型對所建立的時(shí)間延遲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（TDNN）的輸入 節點(diǎn)進(jìn)行篩選，最后得到一個(gè)輸入TDNN模型，網(wǎng)絡(luò )經(jīng)過(guò)訓練以 后，其對廢水處理預測精度均優(yōu)于標準MLP模型。Gontarski等應 用BP算法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )預測一個(gè)工業(yè)廢水處理廠(chǎng)的出水水質(zhì)， 試驗中共使用了7個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，每一個(gè)反應器用一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )， 最后一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )用來(lái)預測出水TOC的變化。試驗結果表明，廢水的流量和進(jìn)水pH值是廢水處理廠(chǎng)重要的控制參數。

（三）專(zhuān)家控制

專(zhuān)家控制（Expert Contro）l是智能控制的一個(gè)重要分支，又 稱(chēng)專(zhuān)家智能控制。所謂專(zhuān)家智能控制，是把專(zhuān)家系統的理論和 技術(shù)同控制理論、方法與技術(shù)相結合，在未知環(huán)境下仿效專(zhuān)家 的智能，實(shí)現對系統的控制。20世紀90年代國外就有學(xué)者開(kāi)始 研究采用專(zhuān)家系統智能控制技術(shù)來(lái)實(shí)現污水處理的自動(dòng)控制， 并取得了有效成果。

Barnett建立了一個(gè)基于規則的專(zhuān)家系統，用于污泥厭氧消 化的故障診斷。整個(gè)過(guò)程由計算機進(jìn)行模擬，過(guò)程變量包括消化池的輸入輸出及表征池內狀態(tài)的9個(gè)參數，控制變量是進(jìn)泥量、回流污泥量、稀釋水量和調節pH值的酸堿投量。另外，研究者為專(zhuān)家系統界定5類(lèi)消化工藝運行不正常狀態(tài)，每類(lèi)狀態(tài)又 細分為注意、警告、危急和恢復正常等幾類(lèi)亞狀態(tài)。這些狀態(tài)和 亞狀態(tài)再與相關(guān)的控制措施相對應，即不正常狀態(tài)的類(lèi)型和程度決定了該采取什么樣的控制手段，以便使消化恢復正常。通過(guò)以上分析可知，智能控制技術(shù)在污水處理中應用較晚 （只是近20年才逐漸得到應用），而且大多數仍停留在實(shí)驗室研究階段，很多地方還很不完善。以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制為例，目前研究 較多的模型屬于靜態(tài)模型，在一定程度上不太適合污水處理在線(xiàn)控制，因為活性污泥法污水處理隨時(shí)間變化較大而且具有較 大滯后性。因此，建議從事污水處理智能控制的科研人員以實(shí) 際污水處理廠(chǎng)為研究目標，找出各種控制參數隨時(shí)間的變化規律，運用動(dòng)態(tài)模型建立污水處理智能控制系統。

三、結語(yǔ)

雖然智能控制已成為污水處理的研究與應用中的前沿與熱點(diǎn)，但國內外仍處于廣泛應用的初級階段。與發(fā)達國家相比，我國在污水處理的基本理論、工藝流程和工程設計等方面并不明 顯落后，但是在運行管理與自動(dòng)控制方面卻存在著(zhù)較大的差距。 目前，我國城市污水處理廠(chǎng)的噸水耗電量是發(fā)達國家的近兩倍，而運行管理人員數又是其若干倍，因此加強我國污水處理系統智能控制的研究與應用具有重要的科學(xué)意義與應用價(jià)值。由于智能 控制的優(yōu)越性及其研究與應用的迅速發(fā)展，目前國外許多城市污 水和工業(yè)廢水處理廠(chǎng)正在通過(guò)技術(shù)改造向實(shí)現智能控制方向過(guò) 渡。我國應當在現有條件的情況下，在污水處理廠(chǎng)的規劃、設計與建設初期就盡可能采用或部分采用智能控制。

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