摘 要：本文基于PAC化學除磷工藝，針對污水處理廠總磷去除及除磷藥劑投加自動化控制問題進行研究，分析影響化學除磷的因素，應(yīng)用除磷加藥智能化控制系統(tǒng)。系統(tǒng)基于“機理+數(shù)理”模型，通過分析進水流量、進出水總磷等工藝參數(shù)，動態(tài)計算藥劑的投加量，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、藥劑投加泵變頻調(diào)節(jié)技術(shù)對加藥量進行智能調(diào)節(jié)控制，并利用出水在線數(shù)據(jù)進行反饋邏輯計算，不斷修正加藥量。該系統(tǒng)投入調(diào)試運行后，在保證出水水質(zhì)達標的前提下，有效減少了藥劑投加量，與投運前相比，PAC平均加藥量節(jié)約了36.8%，實現(xiàn)了化學除磷藥劑投加的精細化和自動化控制。

關(guān)鍵詞：PAC；除磷；自動控制；降耗

中圖分類號：X 52" 文獻標志碼：A

城鎮(zhèn)污水處理廠采用的除磷技術(shù)主要為生物除磷和化學除磷。生物除磷由生物池活性污泥中的聚磷菌完成?；瘜W除磷通過投加混凝劑形成不溶性磷酸鹽沉淀物，固液分離后將磷從污水中除去[1]。在污水處理系統(tǒng)中，化學除磷藥劑投加是污水處理過程的一個重要工藝，加藥控制系統(tǒng)的性能直接影響污水處理廠的運營成本和污水處理的出水水質(zhì)。

目前上海某污水處理廠出水水質(zhì)標準執(zhí)行《城鎮(zhèn)污水處理廠污染物排放標準》（GB 18918—2002）一級A排放標準。該污水處理廠使用性價比較高的高分子無機混凝劑PAC（聚合氯化鋁）除磷[2]，溶液濃度為30%（含10%的Al2O3）。原采用人工設(shè)定加藥量的控制方式投加藥劑，即運行人員根據(jù)幾個小時的平均進水量計算對應(yīng)的PAC投加量，從而調(diào)節(jié)加藥泵的流量。由于人工調(diào)節(jié)很難精確及時調(diào)節(jié)PAC投加量，因此為避免藥劑投加量不足影響出水水質(zhì)，通常會投加過多藥劑，從而造成浪費，進而會對排放水體環(huán)境造成影響[3]。因此，研究污水處理加藥的優(yōu)化設(shè)定模型和預(yù)測模型，對加藥進行優(yōu)化控制，對節(jié)約污水處理過程的藥劑成本和人工成本，有重要的意義和廣泛的應(yīng)用前景[4]。

1 研究方法

本文通過研究影響污水處理化學除磷的因素，分析進水總磷、進水流量、出水總磷等重要工藝參數(shù)，探索水量、水質(zhì)與加藥量的非線性關(guān)系，動態(tài)計算出藥劑的投加量，并對加藥系統(tǒng)的配置進行升級，優(yōu)化投料環(huán)節(jié)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、藥劑投加泵變頻調(diào)節(jié)技術(shù)對加藥量進行智能調(diào)節(jié)控制，并將出水在線監(jiān)測數(shù)據(jù)用于系統(tǒng)的反饋邏輯計算，不斷修正加藥量。在出水總磷滿足國家排放標準的前提下，實現(xiàn)化學除磷藥劑投加精細化控制和自動化控制，降低運行成本。研究結(jié)果可為除磷藥劑投加智能化精準調(diào)控提供理論依據(jù)，可以為污水處理除磷工藝系統(tǒng)的高效運行提供指導(dǎo)。

1.1 除磷藥劑投加模型

除磷藥劑投加量直接關(guān)系到污水處理出水的達標排放和運行成本，本課題對原有的加藥系統(tǒng)進行優(yōu)化，建立藥劑投加新模型，包括機理模型（投加率模型及摩爾比模型）和數(shù)理模型（大數(shù)據(jù)預(yù)測模型），通過優(yōu)化設(shè)定模型和預(yù)測模型，對藥劑進行精細化自動化控制，提高污水處理率，同時節(jié)約污水處理廠的運行成本。

1.1.1 基于摩爾比的機理模型投加藥劑

污水處理化學除磷的效率受到很多因素的制約，加入除磷藥劑后其反應(yīng)過程變化也十分復(fù)雜，在缺乏有效歷史數(shù)據(jù)學習的情況下，為了更大程度地去除磷，提高除磷藥劑的利用率，需要深入了解反應(yīng)機理，建立一個符合水質(zhì)特性的金屬鹽投加經(jīng)驗公式。

當化學除磷時，去除1mol（31g）磷至少需要0.9倍的鋁。由于在實際中，反應(yīng)并不是100%有效的，OH-會與金屬離子競爭反應(yīng)，生成相應(yīng)的氫氧化物，因此通常需要超量投加化學藥劑，以保證達到所需要的出水濃度。當計算時，提出了投加系數(shù)β的概念[5]，如公式（1）所示。

β=（molal）molp " （1）

投加系數(shù)β受多種因素影響（例如投加地點、混合條件等），實際投加時可以通過歷史數(shù)據(jù)和投加試驗確定。在最佳條件下（投加適宜、混合良好和形成絮凝體）β=1；非最佳條件下β取3或更高。計算PAC如公式（2）所示。

（2）

式中：瞬時PAC流量為PAC投加量，m3/h；水量為預(yù)處理區(qū)進水流量，m3/h；ΔTP為須去除的磷，mg/L；ACC為控制精度，防止泵調(diào)節(jié)過于頻繁（默認值0.01）；PAC有效濃度默認取10%；密度為溶液密度，默認取1200kg/m3；投加系數(shù)β為經(jīng)驗系數(shù)，通常取1.5～3。對模型進行分析驗證，基于摩爾比投加的算法模型預(yù)測的加藥，有計算速度快和不依賴歷史數(shù)據(jù)的優(yōu)點，主要利用經(jīng)驗判斷其投加系數(shù)，計算結(jié)果受儀表數(shù)據(jù)異常波動的影響，當進水水質(zhì)波動較大或儀表發(fā)生異常時（TP值徒增），計算結(jié)果會出現(xiàn)瞬時波動，模型穩(wěn)定性較差，在加藥系統(tǒng)控制中會造成泵頻繁啟停。

1.1.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的數(shù)理模型調(diào)節(jié)加藥

污水處理系統(tǒng)通常存在延遲、滯后等特點，各工藝段的水力停留時間隨水量變化、工藝調(diào)整而變化，僅利用機理模型算法容易造成水質(zhì)控制不佳、藥劑浪費等情況。因此，引入了基于BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)理算法模型（算法邏輯如圖1所示），通過BP算法利用輸出后的誤差來估計輸出層的直接前導(dǎo)層的誤差，再用這個誤差估計更前一層的誤差，如此層層反傳，獲得所有層的誤差估計，按照誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)來對污水處理系統(tǒng)的進水水質(zhì)、水量、出水水質(zhì)等參數(shù)與藥劑投加量之間的關(guān)系進行關(guān)聯(lián)，動態(tài)計算藥劑的投加量，保證在投加量充足的情況下降低處理成本。

由于污水處理PAC除磷是一個復(fù)雜的過程，加藥是由很多因素造成的，它們之間通常呈現(xiàn)一種非線性關(guān)系，因此，選取數(shù)據(jù)庫中的進水流量、進水總磷含量與加藥量的關(guān)系進行研究，通過自動化監(jiān)測與控制系統(tǒng)以5min作為時間間隔在線采集污水廠的動態(tài)數(shù)據(jù)，通過規(guī)律以及過往人工經(jīng)驗可知，加藥量隨著進水流量和進水總磷含量增加而增加。而進水水量、水質(zhì)變化存在波動，通常不成正比。與此同時，在總磷去除率相同的情況下，進水總磷濃度越高，其投加的化學藥劑也越多。隨著加藥量增加，出水總磷濃度降低。當加藥量達到一定值時，出水總磷濃度幾乎不再降低，說明除磷的藥劑投加量有最佳值。為降低藥耗成本，提高除磷效率，本課題建立基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的除磷加藥預(yù)測模型[6]，精準把握水量、水質(zhì)與加藥量的非線性關(guān)系，達到精確加藥的目的。通過相關(guān)分析，對影響因素較大的參數(shù)進行數(shù)學建模，如公式（3）所示。

Qp=f（Q，TPin，TPout，...）" " " "（3）

式中：Q為進水流量；TPin為進水總磷；TPout為出水總磷。

利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的數(shù)理模型通過大數(shù)據(jù)分析、特征工程、機器學習、深度學習等方法，對歷史數(shù)據(jù)進行學習訓(xùn)練建模，以前饋+反饋的方式對加藥量、水質(zhì)等進行預(yù)測，從而精準調(diào)節(jié)加藥，該模型泛化能力較好，可以有效地避免儀表波動造成的加藥量波動。

1.2 除磷藥劑投加智能化調(diào)控系統(tǒng)建設(shè)

由于該污水處理廠的沉淀池工藝段缺少進水水質(zhì)參數(shù)，通過單一的大數(shù)據(jù)學習方法無法根據(jù)進水水量、水質(zhì)參數(shù)準確地預(yù)測加藥量，因此本研究的除磷藥劑投加智能化調(diào)控系統(tǒng)采用“機理+數(shù)理”模型相結(jié)合的控制方法，利用機理模型計算速度快、無須利用歷史數(shù)據(jù)的優(yōu)點與數(shù)理模型前饋與反饋結(jié)合的精準預(yù)測、不受儀表數(shù)據(jù)異常波動影響的優(yōu)點，兩種模型彼此互補、查漏補缺，根據(jù)進水水質(zhì)、水量參數(shù)，精確地計算藥物投加量，同時在出水端安裝水質(zhì)儀表，用于系統(tǒng)的反饋邏輯計算，不斷修正加藥量（原理如圖2所示）。

通過除磷藥劑投加智能化調(diào)控系統(tǒng)的運行和自動投加，可有效減少藥物投加量和化學物污泥產(chǎn)量，節(jié)約藥耗，提供水廠的自動化運行水平。

2 應(yīng)用效果分析

2.1 藥劑投加智能化調(diào)控系統(tǒng)除磷效果和流量調(diào)節(jié)分析

除磷藥劑投加智能化調(diào)控系統(tǒng)自2023年3月投入運行，研究通過除磷藥劑PAC使用量及其除磷效果來觀察系統(tǒng)運行情況。經(jīng)過系統(tǒng)投運之前的6個月（2022年9月—2023年2月）與系統(tǒng)投運之后6個月（2023年3月—8月）的前后數(shù)據(jù)的分析對比（如圖3所示）可知，系統(tǒng)投運之后污水處理總磷去除率由97.96%增至99.06%，去除率提高1.12%，PAC加藥流量從1.45 m3/h降至0.97 m3/h，除磷藥劑PAC投加流量減少33.2%。

2.2 藥劑投加智能化調(diào)控系統(tǒng)藥劑使用與藥耗分析

結(jié)合該污水處理廠1年間PAC藥劑投加流量和污水處理量，對PAC藥劑使用量和萬噸水藥耗進行分析（如圖4所示）。

結(jié)果表明，2022年9月—2023年2月的PAC藥劑投加量每月均值為1284.76t，2023年3月—2023年8月的PAC藥劑投加量每月均值為812.17t，與投運前相比，除磷藥劑投加智能化調(diào)控系統(tǒng)投運后月平均PAC藥劑投加量降低36.8%；2022年9月—2023年2月的PAC萬噸水藥耗月均值為0.399 t/萬m3，2023年3月—2023年8月的PAC萬噸水藥耗月均值為0.294 t/萬m3，與投運前相比，系統(tǒng)投運后月平均PAC萬噸水藥耗下降26.3%。

3 結(jié)論

本文的除磷藥劑投加智能化調(diào)控系統(tǒng)基于“機理+數(shù)理”相結(jié)合的模型，通過分析進水總磷、進水流量、出水總磷等重要工藝參數(shù)。精準把握水量、水質(zhì)與加藥量的非線性關(guān)系，同時升級加藥系統(tǒng)配置，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、藥劑投加泵變頻調(diào)節(jié)技術(shù)，動態(tài)計算藥劑的投加量，對加藥量進行智能調(diào)節(jié)，同時實現(xiàn)了化學除磷藥劑投加精細化控制和自動化控制，充分釋放人工效能。通過除磷藥劑投加智能化調(diào)控系統(tǒng)自動投加，有效降低了PAC投加量，經(jīng)過對調(diào)試投運一定時間的效果進行對比，在保證出水水質(zhì)達標的前提下，PAC平均加藥量和污水處理萬噸藥耗明顯降低，平均每月節(jié)約加藥量約36.8%，有效降低了污水處理成本。

未來可以進一步優(yōu)化除磷藥劑投加智能化調(diào)控系統(tǒng)。目前系統(tǒng)投入運行時間較短，沒有足夠的大數(shù)據(jù)學習，因此還需要進一步調(diào)試來保證系統(tǒng)長期運行的穩(wěn)定性，進一步考證水量、水質(zhì)波動或其他突發(fā)工況下的運行和藥劑投加，后續(xù)會根據(jù)實際運行情況進行模型改進和系統(tǒng)升級，以期達到除磷藥劑的精準投加和最優(yōu)控制的目的。本研究結(jié)果可為除磷藥劑投加智能化精準調(diào)控提供理論依據(jù)，應(yīng)用研究成果可以提高污水處理廠污水處理率，節(jié)約運行成本，提高自動化運行水平，達到外部藥品投加降本增效的目的。

參考文獻

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