软测量在污水处理中的研究

《软测量在污水处理中的研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、软测量在污水处理中的研究　　污水处理指的就是通过设立一项有效、可靠的体系治理与改善水质，并且依据切实可行的自主监控体系维护其正常运行，此体系涉及参数比较多，在必要的情况下需要给予及时检测，这样才可以确保污水排放指标符合我国有关部门的规定。在实际操作过程中，因为处理过程的繁琐、复杂、非线性，需要进行有效、准确的检测与数据传输，为此，需要加大软测量技术的应用力度。　　1软测量技术　　软测量技术指的就是根据可以测量、容易测量过程的变量与无法直接测量的待测变量之间的关系，遵照相关原则，利用新型网络计算机技术开展检测与评估变量的手段。一

2、般而言，软测量技术内容主要有：数据信息的收集与处理、辅助变量的选取、软测量模型构建及在线校正等。首先，数据信息收集指的就是对原始辅助变量与主导变量历史数据的收集，使其具备代表性、均衡、精简的特点，以此来对污水处理过程的所有情况进行体现；数据信息处理主要为数据变换处理、误差处理，其目的就是保证数据的一致性，降低污水处理过程的非线性，减少产生误差的因素。其次，辅助变量选取主要就是类型、检测点方位、数量等内容的选取，需要基于灵活性、准确性、特异性的原则展开。最后，软测量模型构建及在线校正，模型构建形式有很多，主要有人工神经网络构建法

3、、回归分析构建法等。其中对于人工神经网络构建法的研究最多。在构建模型的时候，需要将模型辨识作为核心要素，并且对其进行全面检验，确保模型满足预设标准要求，为污水处理的有序进行奠定坚实的基础。　　故障诊断中的应用在污水处理过程中，需要大量传感器对运行状态进行监测，以此来保证处理过程的有序进行。运行状态监测本质就是一种模式识别过程，指的就是将系统运行状态分成两种情况，即正常运行、异常运行。所以，在污水处理过程中，需要利用模式分类方法，实现对处理过程的状态监测，为污水处理的有序进行提供可靠保障。在有关研究[1]中，主要就是用SOM+P

4、CA进行多维数据的处理，用K均值算法予以模式识别，之后根据数据模式展开故障诊断。针对基于结构风险最小化准则的支持向量机方法因为结构简单，具有良好的全局性与推广能力，使得软测量故障诊断得到了有效研究。在有关研究中，主要就是借助SVM+BP软测量模型进行二沉池SVI的预测，从而对污泥膨胀进行判断。然而，在实际运用中，还是存在着一些不足，在运用SVI的同时，忽视了SV、ZSV、丝状菌长度等因素，在判定污泥膨胀的时候，容易出现偏差。除此之外，在运用支持向量机方法的时候，因为各类别样本数大小不同，针对样本数较大的类别来说，其训练误差与预

5、测误差相对较小；针对样本数较小的类别来说，其训练误差与预测误差相对较大。在具体情况中，特别是污水处理过程的状态监测而言，异常情况样本数一直少于正常情况样本数，所以，一定要尽量消除此种偏差，要不然就会增大异常情况的预测误差，致使出现错误判断。有关研究显示，为了对传感器偏移情况进行检验，需要对比传感器的实测值和软传感器的预测值，之后利用余差进行故障验证。在用NLPCA、NNPLS模型进行氮氧化物预测的时候，需要在传感器失效之后，重构数据，展开软冗余。在用PLS模型进行磷浓度与转换率预测的时候，将其和羟基指标进行结合，对复杂间歇聚类

6、过程故障予以诊断。在用KPLS模型进行出水指标预测的时候，还可以将其在毒性物质流入优化与现报过程中予以应用。然而，用出水水质预报毒性物质流入的时候，会导致水力停留时间内毒性物质处在监视盲区，并且出现异常漏报状态。对此情况，需要进行深入研究，进一步拓展软测量的应用范围。　　污水处理优化中的应用　　曝气优化应用在污水生化处理中，好氧反应是非常重要的组成环节，在反应过程中，大功率鼓风机曝气耗能与污水成本要求之间存在着很大的矛盾，一直以来都困扰着污水处理企业。尤其是污水中微生物对氧需求量随环境、时间不断变化的形势下，氧少就会导致污泥膨

7、胀与出水水质降低，氧多不仅无法确保出水水质，还会出现极大的资源浪费现象。所以，需要对不同工况条件下的污水生化处理过程溶解氧模型进行研究，尤其是优化过程中难以测量变量的精确与实时测量，需要根据此变量及模型对鼓风量予以低能耗优化控制。　　药品投放及其它优化应用污水在经过一级、二级处理之后，水质改善情况相对明显，细菌含量也会大幅度下降，但是其绝对值依然非常可观，并且可能存在着很多病原菌，所以，在排放污水之间，需要对其进行严格的消毒。然而，在投放氯的时候，必须保证适量。针对此类问题，有关研究表明，将PH、ORP当成是输入神经网络软测量

8、，对大肠杆菌群数进行预测，并且在氯化反应与反氯化反应中加入适当的氯，以此来实现节约成本的目的。除了在优化加氯中应用软测量之外，还可以在SBR工艺循环时间估计中运用软测量。通过有关研究发现，在SBR工艺循环时间估计中运用软测量能够弥补时间固定的缺陷，并且利用软测量得到SBR各阶