污水處理智能控制的研究、應用與發(fā)展

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。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。

1、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。美國在20世紀70年代中期開(kāi)始實(shí)現污水處理廠(chǎng)的自動(dòng)控制，目前主要污水處理廠(chǎng)已實(shí)現了工藝流程中主要參數的自動(dòng)測試和控制。80年代以來(lái)在美國召開(kāi)了兩次水處理儀器和自動(dòng)化的國際學(xué)術(shù)會(huì )議，會(huì )上發(fā)表的數百篇論文反映出水處理自動(dòng)化已發(fā)展到實(shí)用水平。與國外相比，我國污水處理自動(dòng)化控制起步較晚，進(jìn)入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。Zipper等開(kāi)發(fā)了適用于小型污水處理廠(chǎng)的自動(dòng)控制系統，該系統采用基于氧化還原電位(ORP)的控制器。這個(gè)控制器自動(dòng)工作，并可以在硝化和反硝化之間進(jìn)行優(yōu)化，從而減少能耗，他們在中試中發(fā)現，污水處理廠(chǎng)的實(shí)際負荷與ORP曲線(xiàn)變化具有很強的相關(guān)性。采用兩點(diǎn)ORP控制保證了在增加負荷時(shí)硝化時(shí)間占運行時(shí)間的比率也隨之增加，這些都為開(kāi)發(fā)小型污水處理廠(chǎng)控制規則奠定了基礎。

John等采用兩種SBR反應器對家禽生產(chǎn)廢水進(jìn)行處理，并且評價(jià)了它們的處理效率，同時(shí)也考察了脫氮與反應器ORP之間的關(guān)系，并且使用了用于實(shí)時(shí)pH、ORP和DO監控的先進(jìn)儀器設備和基于ORP設定值控制曝氣時(shí)間的過(guò)程控制。當處理變組分廢水時(shí)，該研究不僅獲得了穩定的出水水質(zhì)，而且依靠ORP控制曝氣時(shí)間，減少了空壓機的運行時(shí)間。Yu等設計研究了一套帶有實(shí)時(shí)ORP和pH控制系統的連續進(jìn)水SBR反應器。該實(shí)時(shí)監測和控制系統由傳感器、計算機、人機對話(huà)界面和控制部件組成。SBR反應器中安裝了4個(gè)帶有Ag/AgCl電極的ORP儀表、1個(gè)DO表和1個(gè)pH儀表，傳感器的模擬信號通過(guò)AD/DA轉換器轉換成數字信號，并且依靠計算機每秒鐘采集一次信號。計算機對采集來(lái)的數據進(jìn)行分析后，通過(guò)控制線(xiàn)路傳遞到繼電器，由它開(kāi)/關(guān)攪拌器、潷水器和鼓風(fēng)機。試驗結果顯示，采用實(shí)時(shí)控制的SBR反應器在底物去除效率和降低能耗方面均優(yōu)于采用時(shí)序控制的SBR反應器。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)以上分析，目前污水處理自動(dòng)控制中存在以下問(wèn)題：

① 傳統污水處理自動(dòng)控制系統要求建立精確的數學(xué)模型，并且提出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，一般無(wú)法獲得精確的數學(xué)模型和與實(shí)際相符的假設，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。

② 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。

③ 國內外許多學(xué)者為提高污水處理廠(chǎng)的處理效率和降低能耗開(kāi)展了許多實(shí)時(shí)控制研究，如采用ORP、DO和pH值作為控制參數來(lái)控制出水水質(zhì)和減小曝氣量，但這些方法也存在一些問(wèn)題，例如控制污水處理廠(chǎng)硝化—反硝化過(guò)程所使用的ORP就很難判定，因此絕大多數基于ORP控制的污水處理廠(chǎng)也執行時(shí)間控制，作為當控制器無(wú)法找到ORP特征點(diǎn)時(shí)的應急控制，這樣就導致許多污水處理系統實(shí)際上仍然采用的是按時(shí)間控制整個(gè)處理過(guò)程。同時(shí)可以查看中國污水處理工程網(wǎng)更多技術(shù)文檔。

④ 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。

2、智能控制技術(shù)應用與發(fā)展

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。由于智能控制系統具有自學(xué)習、自適應和自組織功能，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，正在研究與開(kāi)發(fā)的更是不勝枚舉。從現在可以檢索到的有關(guān)污水處理自動(dòng)控制的研究論文來(lái)看，有近1/3的論文涉及到智能控制，可見(jiàn)智能控制已成為該領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)與前沿課題，顯示出極為廣闊的應用前景。

2.1 模糊控制

模糊控制(Fuzzy Control)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。Barnett把這些知識稱(chēng)為“匯編知識”(compiled knowledge)，“匯編知識”作為啟發(fā)性知識的補充，提高了系統解決問(wèn)題的深度和廣度[13]。由于活性污泥法出水BOD或COD濃度通常隨出水懸浮物濃度增加而增大，因此Tsai等人建立了對出水懸浮物濃度進(jìn)行預測和控制的動(dòng)態(tài)活性污泥法模糊控制，他們所提出的模糊控制策略能有效地降低出水SS濃度，從而使處理系統的運行穩定可靠。

與常規活性污泥法相比，高純氧活性污泥法(High Purity Oxygen Activated Sludge，HPO—AS)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。

與國外相比，國內從事污水處理模糊控制的研究人員較少。彭永臻等對硝態(tài)氮污染水脫氮處理的新方法——生物電極法采用模糊控制，也取得了較好的控制效果。這種在線(xiàn)模糊控制器具有構造簡(jiǎn)單、可行性好、可靠性高、穩定性好和對進(jìn)水硝態(tài)氮負荷變化的適應性強等優(yōu)點(diǎn)，有利于避免過(guò)量地投加有機物并盡可能節省運行費用。彭永臻、曾薇等[19]采用SBR法處理石油化工廢水，根據反應器內有機物的去除與DO濃度的相關(guān)性，提出以DO作為SBR法的模糊控制參數。通過(guò)大量試驗，認為可根據初始階段DO濃度及變化情況預測進(jìn)水有機物濃度，進(jìn)而實(shí)現對曝氣量的模糊控制。

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的控制(ANN—based Control)簡(jiǎn)稱(chēng)神經(jīng)控制(Neural Control)。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。

Zhu等研究開(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)10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。

在活性污泥法污水處理廠(chǎng)中，污泥膨脹是引起運行不正常的一個(gè)嚴重問(wèn)題，它直接影響污水處理廠(chǎng)的處理效率，因此許多學(xué)者從活性污泥法的運行機理上對污泥膨脹現象進(jìn)行了廣泛的研究，但至今尚未獲得克服污泥膨脹的經(jīng)濟而有效的方法。近年來(lái)，國外一些學(xué)者采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)建立模型來(lái)預測和防止污泥膨脹現象的發(fā)生。Capodaglio 等在分析活性污泥系統輸入和輸出的基礎上，應用污水處理廠(chǎng)的數據建立了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型，隨后用這種模型預測未來(lái)污泥膨脹的發(fā)生。為使所構建的模型能更好地反映活性污泥法的實(shí)際狀況，他們?yōu)檩斎雲�數選擇了一個(gè)時(shí)間滯后輸入方案。從模型預測結果可以看出，這種模型的預測精度遠遠超過(guò)其他傳統預測方法。Belanche等在Capodaglio建立的模型基礎上引入定性信息，這些定性信息主要來(lái)源于顯微鏡對細菌和微型動(dòng)物的觀(guān)察和一些主觀(guān)經(jīng)驗，并利用該模型對廢水處理廠(chǎng)污泥膨脹現象進(jìn)行預測。試驗結果顯示，定性信息對處理廠(chǎng)污泥膨脹現象影響很大，模型對污泥膨脹的預測同污水處理廠(chǎng)專(zhuān)家的評價(jià)判斷吻合得很好。

Tay等人在一個(gè)神經(jīng)模糊模型的基礎上，為污水厭氧處理系統開(kāi)發(fā)出一個(gè)快速預測神經(jīng)模糊模型來(lái)預測高速率厭氧系統對干擾的響應，此系統可以提前1h對不同系統的干擾進(jìn)行預測。因此，該系統在實(shí)時(shí)控制上有很大的應用潛力。

Wen等人研究了一種曝氣池神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型。該曝氣池神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型的數據由一個(gè)專(zhuān)家系統來(lái)提供，專(zhuān)家系統又從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型獲取其所要的數據，從而對整個(gè)污水處理廠(chǎng)實(shí)施智能控制。專(zhuān)家系統從各種傳感器和檢測器獲得信號后檢查系統的狀態(tài)，推斷出一個(gè)污泥回流比。然后，專(zhuān)家系統把這個(gè)值送給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )把從專(zhuān)家系統獲得的當前狀態(tài)值與通過(guò)網(wǎng)絡(luò )預測得到的值進(jìn)行比較，分析該值是增加還是減小或者是維持不變。專(zhuān)家系統根據當前BOD和MLSS的值以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )預測的曝氣池狀態(tài)判斷是否采用這個(gè)污泥回流比。如果預測狀態(tài)不是所期望的，那么專(zhuān)家系統將再給出一個(gè)污泥回流比，重新進(jìn)行一次測試，直到找到合理的污泥回流比。若專(zhuān)家系統想增加曝氣池內的BOD濃度，它在向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型傳輸這組數據時(shí)，可以在當前BOD濃度上加一個(gè)小小的增量(例如0.05)作為目標值，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型就以此值預測一個(gè)污泥回流比，并把它反饋給專(zhuān)家系統。

2.3 專(zhuān)家控制

專(zhuān)家控制(Expert Control)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。Flores 等設計了一個(gè)智能化系統來(lái)運行和管理多級厭氧系統，這個(gè)厭氧系統由各自的控制器控制，而這些控制器又通過(guò)寬帶網(wǎng)與遠處的中央管理器相聯(lián)。中央管理器采集、分析、解釋和存儲由各生物反應器控制系統傳來(lái)的數據，并采用圖形界面的形式使操作者能清楚地看到這些信息。

Sung等采用在線(xiàn)綜合控制系統對水質(zhì)、水量變化較大的食品廢水進(jìn)行控制�？刂颇繕耸鞘钩鏊瓹OD濃度較地方標準低50%，并且盡量減少曝氣費用。此控制系統由兩層組成，即管理層和過(guò)程控制層。在管理層中應用基于規則的專(zhuān)家系統為過(guò)程控制層提供最優(yōu)控制點(diǎn)。此外，為避免鼓風(fēng)機超負荷運行，還設計了基于規則的負荷分配系統。此控制系統已經(jīng)成功地運行了2年，與不實(shí)行控制之前相比，出水COD濃度降低大約50%，節能約50%。

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。

3、結語(yǔ)

① 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。從文獻來(lái)看，我國從事這方面研究的人員太少，這也是制約我國污水處理自動(dòng)控制和智能控制發(fā)展的主要因素。

② 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。

③ 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。來(lái)源：谷騰水網(wǎng)