污水处理系统介绍

污水处理系统工艺介绍

污水处理系统的优化、智能控制 污水处理系统的优化、 及软测量北京金控自动化技术有限公司 北京工商大学Company

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污水处理系统工艺介绍

Contents

污 水 处 理 系 统

1

系统概述 2 3 4 过程优化 智能控制 软测量技术

5

研究团队及承担项目介绍

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一、系统概述SBR法简介 工艺流程：空气 进水 一沉池 污泥 污水 曝气池 回流污泥 剩余污泥 图 3.1 活性污泥法处理流程 二沉池 净水

SBR法的五个运行阶段：进水，反应，沉淀，排放，闲置 法的五个运行阶段：进水，反应，沉淀，排放， 法的五个运行阶段 运行特点：序列间歇 运行特点：

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SBR污水处理系统实验装置介绍 污水处理系统实验装置介绍

DO 传 感器 进水 滗水器 反应池 调节池 中间池 滤罐 储水池 出水管

进水泵 鼓风机 加压泵

计算机

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上位机

下位机

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水处理设备控制软件—组态王

6.53

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污水处理课题研究内容介绍1 2 3

过程优化

智能控制

软测 量技术

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污水处理课题研究内容介绍

出水条 件、优 化指标

过程优 化，获 得DO曲 线

工艺参 数测量

对DO 进行优 化模糊 控制

水处理 系统及 其模型

出水 BOD 软测量

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二、过程优化方案过程优化方法

遗传算法特点： 1.自组织、自适应和 自学习性； 2.群体搜索特性； 3. 内在启发式随机搜 索特性。 .

粒子群算法特点： 1. 以较大的概率保 证最优解； 2. 提高局部区域的 收敛速度； 3. 实施过程简单。

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1.遗传算法优化实现步骤

构建 RBF神经网络

遗传 算法优化

获得最优值

Phase 1

Phase 2

Phase 3

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Phase 1RBF神经网络建立污水处理过程数学模型 神经网络建立污水处理过程数学模型输入层 反应时间 t X' 溶解氧浓度 DO 隐层 输出层 S'

BOD 浓度 S

┆

污泥排放量 Qw 排放的有机物量 Z

MLSS 浓度 X

电费 Jc

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Phase 2 遗传算法优化编码和产生 初始种群 计算种群中 个体适应度 是否满足 优化标准 N 开始 结束 选择 遗 传 操 作 最佳个体 Y

交叉

变异

数群更新

gen←gen+1 图 4.1 遗传算法基本流程图

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Phase 3 获得最优值

溶解氧优化曲线

曝气池底物浓度 变化曲线

MLSS浓度 曲线

电费曲线

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系统实现Visual Basic 6.0和MATLAB 6.5的混合编程

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2.粒子群算法优化实现步骤

构建 RBF神经网络

粒子群 算法优化

获得最优值

Phase 1

Phase 2

Phase 3

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Phase 1RBF神经网络建立污水处理过程数学模型 神经网络建立污水处理过程数学模型输入层 反应时间 t X' 溶解氧浓度 DO 隐层 输出层 S'

BOD 浓度 S

┆

污泥排放量 Qw 排放的有机物量 Z

MLSS 浓度 X

电费 Jc