农村分散式生活污水处理设备

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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+PCA进行数据的处理，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。针对于结构风险zui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。
PAC不同投药率的除磷效果PAC在初沉进水中的除磷效果根据实验得出，随着PAC投药率的增加，磷的去除率相应增加，投药率11.2mg/L时，总磷的去除率达到85%，同受磷浓度低于0.5mg/L。通过试验，我们发现，在初沉进水和A/O水中PAC的除磷效果很显著，从除磷现象看，PAC的投入能很快的形成混凝絮团，PAC的加入量是其絮凝效果的决定因素。这在大规模污水处理上显得特别重要。PAC投入到污水中后，水解形成多核阳离子，作用过程中能和含磷的离子结合，形成结构复杂的大分子物质，降低它的水溶性，zui后被混凝沉降下来，同时沉降下来的絮体有很强的吸附能力，可以通过絮体的吸附作用吸磷从而来降低污水中磷的浓度。
生物除磷虽然可以得到较好的除磷效果，但是由于其本身所具有的局限性，使出水中磷的含量很难稳定达标。
而通过化学除磷则可以保证出水中磷的稳定达标。所以，在污水处理过程中，对于出水水质要求的提标，需要完善污水处理工艺，我们通过投加化学药剂达到净化水质和处理目标值，特别是相关除磷要求。本文分别对初沉进水和经过生化曝气处理的A/O水用聚合化铝（PAC)化学除磷。评估了在不同水质的污水中TP的去除效果，并对协同去除SS等情况进行了比较，旨在为化学辅助除磷工艺提供参考依据。聚合化铝是一种净水材料，无机高分子混凝剂，又被简称为聚铝，英文缩写为PAC，由于氢氧根离子的架桥作用和多价阴离子的聚合作用而生产的分子量较大、电荷较高的无机高分子水处理药剂。在形态上又可以分为固体和液体两种。固体按颜色不同又分为棕褐色、米黄色、金黄色和白色，液体可以呈现为无色透明、微黄色、浅黄色至黄褐色
水处理中,絮凝是一种重要而被广泛采用的工艺方法。它是通过化学机理把胶体物质和小的悬浮粒聚集成大的集合体,以提高这些集合体对水体中各种杂质的吸收,从而有利于后面的污水处理。

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1实验原料
1.1实验药剂聚合化铝PAC：浓度10％以Al2O3计。由于每升水的投加药剂量太小，因此PAC原液经稀释10倍，再按理论计算投加率投加，以减小投药量误差。聚丙烯（PAM），实测密度为1.269g/mL，分子水解度25％。其主要作用是加强污水中絮团沉降。
1.2实验方法高分子絮凝剂聚丙烯干粉（PAM）无论是在物化还是A/O系统中，投加率均为0.35ppm计。为了使采集的水样更具备代表意义，采取两个措施：（1）正确限定采样地点，即初沉池进水加药点处和A/O曝气池后部加药点处；（2）多时段取样：3月20日8：00时，3月27日15：00时及4月4日10：00时三时段。取污水样1000mL于六联联动混凝搅拌仪中，不同药剂调节水样相应的pH值，加入设计投加量，转速：（150r/min）10min；（40r/min）5min，再静置15min在上清液1/2处取水样。TP、SS、色度、浊度、COD等指标均采用德国MERCK公司的多参数水质分析仪NOVO400分析。
2实验结果
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。
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，需要于灵活性、准确性、特异性的原则展开。zui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、回归分析构建法等。其中对于人工神经网络构建法的研究zui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础。
2污水处理过程中软测量的具体应用
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，将其和指标进行结合，对复杂间歇聚类过程故障予以诊断。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。

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2.2污水处理优化中的应用
2.2.1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胀与出水水质降低，氧多不仅无法确保出水水质，还会出现*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。
2.2.2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，对大肠杆菌群数进行预测，并且在化反应与反化反应中加入适当的，以此来实现节约成本的目的。除了在优化加中应用软测量之外，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各阶段的*处理时长，对整个SBR处理工艺进行优化。同时，有关研究结果显示，将入水组分与流量当成是输入神经网络软测量模型，之后对入水组分变化进行预测，将其运用在污水处理过程优化中。除此之外，充分利用软测量对出水水质参数进行预测，并且将其成本与其它运行成本建成评价函数，借助*化理论与方法，明确代价函数取*值，对污水处理过程参数予以优化，保证污水处理过程的有序完成。
3MW-LSSVR污水处理过程中的软测量探析
污水处理作为环境保护的重要组成部分，COD、BOD等是污水处理效果的主要衡量指标，因为传感器技术的制约，导致这些参数大部分需要人工化验得知，不仅影响了污水处理效果，还制约了污水处理过程的自动化发展。软测量技术作为工业过程分析、控制、优化的重要工具，是现阶段工业传感器数量与品种还不足的一种补充，在污水处理过程中，软测量技术得到了一定的应用，并且取得了良好的处理效果。1995年，CorinnaCortes、Vapnik等提出了支持向量机的概念，其在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多*的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。zui小二乘支持向量机（LSSVR）作为一种标准支持向量机，实现了计算机复杂性的简化，加快了求解速度，在智能控制中的应用越来越普遍。然而，在实际应用中，因为的不完备性，造成分类支持向量机无法接近任意分类界面，同时也无法接近任意目标函数。在此础上，提出了多尺度小波zui小二乘支持向量回归机（MW-LSSVR），通过对二次优化问题的求解，得到不同尺度参数，进而构建软测量模型，实现对出水COD浓度、出水BOD浓度的在线预测，有效解决了COD、BOD的在线监测问题。
3.1选择输入输出变量在构建COD、BOD软测量模型的时候，需要对系统的过程辅助变量予以明确。辅助变量较多能够更好的包涵污水处理信息，然而输入变量太多就会增加数据处理工作量。根据经验因素与有关文献研究，将进水COD浓度、进水流量、进水pH值、进水温度、好氧反应区溶解氧浓度、污泥浓度钓是模型的辅助变量，输出变量为出水COD浓度、出水BOD浓度。
A/DAT-IAT池的控制 
A/DAT－IAT池整个设备的开停和运行状态主要由第二子站的PLC控制。缺氧池中安装了pH计和污泥计，DAT池和IAT池中分别安装了pH值计、DO仪、污泥浓度计。A/DAT－IAT池自动控制过程为：缺氧池连续进水，DAT池连续曝气，曝气量由空气闸阀控制，而闸阀开启度由DO仪反馈信号有关；IAT池间歇曝气、间歇搅拌、间歇沉淀、间歇滗水，IAT池在曝气阶段的控制与DAT池的控制一样。
进水泵房控制 
水泵是污水厂的关键设备之一，是将粗格栅流出的废水提升到细格栅间。在进水房里，假设有四台水泵需要监控，其中有一台为变频泵，另三台两用一备。在进水泵房里设有就地控制箱，可进行手动与自动控制转换。自动控制过程如下：先将井水房水位设置为超低、低、较低、中、较高、高、超高。一般水位维持在中水位，只需启动变频水泵就可以。
格栅有粗细两道，废水由污水井进入粗格栅，主要拦截较粗大的悬浮物，保证进水泵正常运行。然后流入细格栅，以去除废水中较小颗粒的悬浮物。在现场设有就地控制器，可以进行手动和自动转换控制。对格栅自动控制采用两套方案，一是根据格栅前和格栅后液位差进行控制运行，当液位差达到设定值，说明格栅上的悬浮物较多，启动格栅运行刮去格栅上的悬浮物；二是定时运行，当液位计失灵时，格栅由液位控制转为定时运行，运行时间和运行间隔可根据污水厂运行经验来设定。另外还可实现自动控制栅渣输送，处理与格栅联动，延时停机，各设备运行工况指示及事故报警，重要运行参数远传至*控制室[52]。 
A3/O-MBBR一体化污水处理装置中，预脱池210、厌氧池220、缺氧池231、第二缺氧池232、好氧池240、沉淀池250和清水池260依次连通。此外，将化液回流机构设在好氧池240与第二缺氧池232之间，并在缺氧池231与厌氧池220之间增设缺氧液回流机构。
污水处理的方法为：通过进水管211将外部的污水由预脱池210的进水口送入预脱池210中，然后使污水依次流经预脱池210、厌氧池220、缺氧池231、第二缺氧池232、好氧池240和沉淀池250进行处理；厌氧池220中的部分污水经厌氧液回流机构回流至预脱池210中；缺氧池231中的部分污水经缺氧液回流机构回流至厌氧池220中；好氧池240中的部分污水经化液回流机构回流至第二缺氧池232中；沉淀池250中沉淀出来的部分污泥经污泥回流机构回流至厌氧池220中，经沉淀池250沉淀的污水则进入清水池260中。清水池260中的水经安设在出水管261上的紫外消恩消毒后排出。
将挡152板和第二挡板154平行设置于沉淀池池体内，使挡板152和第二挡板154的两侧边分别与沉淀池池体的两池壁固定连接，并且使挡板152和第二挡板154的底部与锥形污泥斗的锥形壁不接触，同时还设置挡板152和第二挡板154的顶部高于沉淀池池体的zui高液面位处，即使挡板152和第二挡板154的顶部可伸出zui高液面。此外，挡板152的底部距离其正下方的锥形污泥斗的锥形壁20cm，第二挡板154的底部则位于沉淀池池体zui高液面位处下方20cm，从而使挡板152的底部低于第二挡板154的底部。由此，挡板152与池壁158之间的区域构成进水区，进水区的容积为沉淀池池体总容积的5-10％；第二挡板154与第二池壁159之间的区域构成出水区，出水区的容积为沉淀池池体总容积的1-3％；挡板152与第二挡板154之间的区域构成沉淀区；进水区与沉淀区在挡板152的下方连通，沉淀区与出水区在第二挡板154的下方连通。