污水处理厂故障诊断

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1、污水处理厂故障诊断摘要：开发了一个用于诊断城市污水处理厂日常运行故障的专家系统。系统采用了正反向混合推理机制，并采用故障树的形式将知识库中的知识组织形式向用户公开，便于用户使用和对系统的维护。现已用于北京某污水处理厂中。关键词：故障诊断0　引言　　　　经验表明，城市污水处理厂长期稳定运行是较为困难的，在一些污水处理厂中，处理效果不佳、运行费用高和污染环境等现象常常是由运行的问题引起的［1］。由于针对污水处理厂日常运行问题的解决策略在书籍中难以找到，长期以来运行人员往往是根据多年积累的经验对污水处理厂进行管理。然而这些经验的积累要求具有

2、较长时间的实际操作经验和广泛的知识，所以只为少数人员所掌握。目前我国环境保护事业正在蓬勃发展，各地新建了不少城市污水处理厂。在这些新建的污水处理厂中，由于缺乏有经验的运行管理人员，污水处理厂的运行就显得更加困难。因此十分有必要开发一套用于指导城市污水处理厂日常运行的决策支持系统。根据目前的实际情况，采用专家系统是较好的解决方法。　1　专家系统及其功能　　专家系统是人工智能的一个分支，它可以定义为一个能在特定领域内，以人类专家水平去解决该领域内困难问题的计算机程序。其主要特征是它依靠人类专家经验性的规则来分析和解决问题［2］。它是将

3、经验性的知识应用于尚未完全得到理解的领域的一种方法，因而很适合在污水处理过程这样一个尚未得到完全理解的领域中应用。　　本专家系统是污水处理厂日常运行决策支持系统的一个组成部分，其主要功能为：①故障诊断功能：根据用户输入的数据和信息，对污水处理厂的实际运行情况作出分析，确定运行中出现的问题并给出解决的办法。②故障检索功能：对污水处理厂运行中经常出现的问题，采用故障列表的形式进行检索，对具体的故障给出原因和解决策略的详细分析。③活性污泥法的培训功能：充分利用计算机多媒体的优势，运用文字、图形等多种方式向用户介绍活性污泥法的有关知识，对污水处理厂

4、的职工进行培训。　　　本专家系统和污水处理厂日常运行决策支持系统的另一个组成部分--IAWQ模型数值模拟软件相互支持、相互验证，共同为污水处理厂的日常运行提供帮助。2　专家系统的开发　　　　软件设计基于Windo.3　专家系统的总体结构　　专家系统包括知识库、推理机、数据库、用户接口等几个部分。3.1　知识库　　从人类专家处获得的知识，经过组织后以规则If…，Then…的形式存储在知识库中。根据以往的经验，知识的良好组织是系统能够灵活应用的必要条件［5］。为此知识库采用了模块化结构，即把知识分成若干相互独立的知识库，如故障诊断知识库

5、，故障检索知识库，活性污泥法培训知识库等。系统在工作时，推理机根据实际情况将相应的知识库调入内存使用。　　为了便于用户根据自身的实际情况对知识库进行相应的修改和完善，系统采用了故障树的形式将污水处理厂故障诊断知识库向用户公开。故障树的方法本质上是一个分解的等级逼近法：从故障树的根结点出发，通过对输入信息的分析以及运行人员和系统之间的交流，将故障逐级分解，直至找到引起污水处理厂运行故障的基本原因，最后给出故障的解决方案。3.2　推理机　　包含解决问题的策略和推理方法，接收从人机界面部分传送来的信息，根据数据库汇总的记录，调用知识库中的有关知识

6、对该信息进行相应的处理，并将处理结果送往人机界面或其它结构。　　本系统在运行过程中，根据不同情况，采用不同的推理机制。由于故障诊断是一个典型的解析问题的过程，而决策过程则是一个典型的合成过程，所以在故障诊断过程中使用与其特点相适应的反向推理机制，在决策过程中使用与其特点相适应的正向推理机制［3］。这两种推理机制的混合使用，使系统避免向使用人员提出冗余的问题，从而使提出的问题数最少，方便了用户和系统的交流，提高了运行速度。3.3　数据库　　存放所有的原始数据资料，求解过程中的中间数据、动态数据查询表、最后结果及推进记录。3.4　用户接口

7、　　负责将用户输入的信息转化成系统内规范化的表示形式，再把这些内部表示交给相应的模块去处理，系统输出的内部信息也由它转化成用户易于理解的外部表示形式显示给用户。4　专家系统的应用实例　　本专家系统在北京某污水处理厂的运用中已取得实际效果。　　该污水处理厂长期在污泥浓度较低(1000mg/L左右)的情况下运行，存在的主要问题有：氨氮基本得不到去除(平均去除率低于5%)，总氮去除率低(平均去除率低于20%)，曝气池白色泡沫过多，二沉池内藻类滋生等。　　专家系统对该污水处理厂近3年的运行数据和现象进行了分析，认为这些问题是相互联系的，主要原因是：

8、剩余污泥排放量过大(2400m3/d)，污泥龄短(3d左右)。由于硝化细菌的生长需要较长的时间，在该厂的运行条件下，污泥龄小于硝化细菌的世代时间，曝气池中的硝化细菌流失殆尽，硝化