化糞池污水處理一體化設備
化糞池污水處理一體化設備之逄
污水處理優(yōu)化中的應用
3.1選擇輸入輸出變量在構建COD、BOD軟測量模型的時候,需要對系統的過程輔助變量予以明確。輔助變量較多能夠更好的包涵污水處理信息,然而輸入變量太多就會增加數據處理工作量。根據經驗因素與有關文獻研究,將進水COD濃度、進水流量、進水pH值、進水溫度、好氧反應區(qū)溶解氧濃度、污泥濃度釣是模型的輔助變量,輸出變量為出水COD濃度、出水BOD濃度。
3.2數據預處理在明確重要輔助變量之后,展開預處理與尺度變換工作。在開展尺度變換工作的時候,主要將其轉變?yōu)閇0,1]或者[-1,1]的范圍。
3.3建立模型輸入進水COD濃度、進水流量、進水pH值、進水溫度、好氧反應區(qū)溶解氧濃度、污泥濃度向量,輸出COD濃度、BOD濃度向量,構建簡化模型,如圖1所示。
其次,輔助變量選取主要就是類型、檢測點方位、數量等內容的選取,需要于靈活性、準確性、特異性的原則展開。zui后,軟測量模型構建及在線校正,模型構建形式有很多,主要有人工神經網絡構建法、回歸分析構建法等。其中對于人工神經網絡構建法的研究zui多。在構建模型的時候,需要將模型辨識作為核心要素,并且對其進行全面檢驗,確保模型滿足預設標準要求,為污水處理的有序進行奠定堅實的礎。
2污水處理過程中軟測量的具體應用
然而,在實際運用中,還是存在著一些不足,在運用SVI的同時,忽視了SV、ZSV、絲狀菌長度等因素,在判定污泥膨脹的時候,容易出現偏差。除此之外,在運用支持向量機方法的時候,因為各類別樣本數大小不同,針對樣本數較大的類別來說,其訓練誤差與預測誤差相對較??;針對樣本數較小的類別來說,其訓練誤差與預測誤差相對較大。在具體情況中,特別是污水處理過程的狀態(tài)監(jiān)測而言,異常情況樣本數一直少于正常情況樣本數,所以,一定要盡量消除此種偏差,要不然就會增大異常情況的預測誤差,致使出現錯誤判斷。
PAC不同投藥率的除磷效果PAC在初沉進水中的除磷效果根據實驗得出,隨著PAC投藥率的增加,磷的去除率相應增加,投藥率11.2mg/L時,總磷的去除率達到85%,同受磷濃度低于0.5mg/L。通過試驗,我們發(fā)現,在初沉進水和A/O水中PAC的除磷效果很顯著,從除磷現象看,PAC的投入能很快的形成混凝絮團,PAC的加入量是其絮凝效果的決定因素。這在大規(guī)模污水處理上顯得特別重要。PAC投入到污水中后,水解形成多核陽離子,作用過程中能和含磷的離子結合,形成結構復雜的大分子物質,降低它的水溶性,zui后被混凝沉降下來,同時沉降下來的絮體有很強的吸附能力,可以通過絮體的吸附作用吸磷從而來降低污水中磷的濃度。
絲狀菌的觀察:在活性污泥系統中,并不是絲狀菌越少越好,因為絲狀菌在污泥絮體中起骨架作用。通過顯微鏡觀察絲狀菌的數量及長度、豐度等可鐘反映工藝的運行情況。
需要補充的是:生物相觀察只是一種定性的方法,運行中只能作為理化方法的補充手段,不可作為主要的工藝檢測方法,需要在不斷的實踐中注意積累資料,總結出本工程的生物相變化規(guī)律。
5、MLSS、MLVSS、F/M、SRT等污泥理化指標
①SV30(污泥的沉降比):污泥的沉降比是指曝氣池中的混合液在1000ml的量筒中,靜置30min后,沉降污泥與混合液的體積之比,一般用SV30表示。SV30是衡量活性污泥沉降性能和濃縮性能的一個指標。對于某種濃度的活性污泥,SV30越小,說明其沉降性能和濃縮性能越好。正常的活性污泥其MLSS濃度為1500~4000mg/L。SV30一般在15%~30%的范圍內。
在超高負荷的活性污泥系統中,鞭毛蟲占優(yōu)勢,出水質量很差。但在活性污泥培養(yǎng)過程中,鞭毛蟲的出現并占優(yōu)勢,則說明活性污泥已經形成,并且向良性方向發(fā)展。
在中等負荷的活性污泥中,草履蟲將占優(yōu)勢,此時的處理效果好,活性污泥發(fā)育正常,沉降性能和生物活性良好,出水水質好。在低負荷延時曝氣活性污泥系統中,輪蟲和線蟲將占優(yōu)勢,此時出水中可能挾帶大量的針狀絮體。輪蟲和線蟲大量出現表明活性污泥正常。如發(fā)現鐘蟲不活躍,往往表守氣不足,如果出現鐘蟲等原生動物死亡,則說明曝氣池內有有毒物進入。在大量鐘蟲存在的情況下,楯線蟲數量多而且活躍,這有可能會令污泥變得松散,如果鐘蟲數量遞棘而楯纖蟲數量增加,則潛伏著污泥膨脹的危險。
鏡檢中發(fā)現各類原生動物極少,球衣菌或硫絲細菌很多時,說明污泥已發(fā)生膨脹,若發(fā)現單個鐘蟲活躍,其體內的食物泡都能清晰可見,說明污水處理程度高,DO充足。若在二沉池中有許多水蚤(魚蟲),其體內血色素低,說明DO高;水蚤的顏色很紅時,則說明出水幾乎無溶解氧。當輪蟲數量劇增時,則指示污泥老化,結構松散并解體,應加強排泥。
曝氣優(yōu)化應用在污水生化處理中,好氧反應是非常重要的組成環(huán)節(jié),在反應過程中,大功率鼓風機曝氣耗能與污水成本要求之間存在著很大的矛盾,一直以來都困擾著污水處理企業(yè)。尤其是污水中微生物對氧需求量隨環(huán)境、時間不斷變化的形勢下,氧少就會導致污泥膨脹與出水水質降低,氧多不僅無法確保出水水質,還會出現*的資源浪費現象。所以,需要對不同工況條件下的污水生化處理過程溶解氧模型進行研究,尤其是優(yōu)化過程中難以測量變量的精確與實時測量,需要根據此變量及模型對鼓風量予以低能耗優(yōu)化控制。
河南?。亨嵵菔?洛陽市 焦作市 商丘市 信陽市 周口市 鶴壁市 安陽市 濮陽市 駐馬店市 南陽市 開封市漯河市 許昌市 新鄉(xiāng)市 濟源市 靈寶市 偃師市 鄧州市 登封市 三門峽市 新鄭市 禹州市 鞏義市 永城市 長葛市 義馬市 林州市 項城市 汝州市 滎陽市 平頂山市 衛(wèi)輝市 輝縣市 舞鋼市 新密市 孟州市 沁陽市 郟縣
黑龍江省:哈爾濱市 伊春市 牡丹江市 大慶市 雞西市 鶴崗市 綏化市 齊齊哈爾市 黑河市 富錦市 虎林市密山市 佳木斯市 雙鴨山市 海林市 鐵力市 北安市 五大連池市 阿城市 尚志市 五常市 安達市 七臺河市 綏芬河市 雙城市 海倫市寧安市 訥河市 穆棱市 同江市 肇東市
湖北?。何錆h市 荊門市 咸寧市 襄樊市 荊州市 黃石市 宜昌市 隨州市 鄂州市 孝感市 黃岡市 十堰市 棗陽市 老河口市 恩施市 仙桃市 天門市 鐘祥市 潛江市 麻城市 洪湖市 漢川市 赤壁市 松滋市 丹江口市 武穴市 廣水市 石首市大冶市 枝江市 應城市 宜城市 當陽市 安陸市 宜都市 利川市三河市 冀州市 武安市 河間市深州市 新樂市 泊頭市 安國市 雙灤區(qū) 高碑店市CorinnaCortes、Vapnik等提出了支持向量機的概念,其在解決小樣本、非線性及高維模式識別中表現出許多*的優(yōu)勢,并能夠推廣應用到函數擬合等其他機器學習問題中。zui小二乘支持向量機(LSSVR)作為一種標準支持向量機,實現了計算機復雜性的簡化,加快了求解速度,在智能控制中的應用越來越普遍。然而,在實際應用中,因為的不完備性,造成分類支持向量機無法接近任意分類界面,同時也無法接近任意目標函數。在此礎上,提出了多尺度小波zui小二乘支持向量回歸機(MW-LSSVR),通過對二次優(yōu)化問題的求解,得到不同尺度參數,進而構建軟測量模型,實現對出水COD濃度、出水BOD濃度的在線預測,有效解決了COD、BOD的在線監(jiān)測問題。
故障診斷中的應用在污水處理過程中,需要大量傳感器對運行狀態(tài)進行監(jiān)測,以此來保證處理過程的有序進行。運行狀態(tài)監(jiān)測本質就是一種模式識別過程,指的就是將系統運行狀態(tài)分成兩種情況,即正常運行、異常運行。所以,在污水處理過程中,需要利用模式分類方法,實現對處理過程的狀態(tài)監(jiān)測,為污水處理的有序進行提供可靠保障。在有關研究[1]中,主要就是用SOM+PCA進行數據的處理,用K均值算法予以模式識別,之后根據數據模式展開故障診斷。針對于結構風險zui小化準則的支持向量機方法因為結構簡單,具有良好的全局性與推廣能力,使得軟測量故障診斷得到了有效研究。在有關研究中,主要就是借助SVM+BP軟測量模型進行二沉池SVI的預測,從而對污泥膨脹進行判斷。
COD的測試分析是廢水處理調試運行工作的重要組成部分,一方面掌握工藝流程中各處理單元的進出水情況,確保進水穩(wěn)定,不至于產生較大的波動和對系統的沖擊;另一方面,通過各處理單元前后進出水的COD變化情況,了解處理單元的處理效果和效率。其重要作用可總結為以淆點:
1)提供詳細的進出水濃度,使管理人員根據濃度變化情況相應的對運行工況作出調整,保證廢水處理系統正常、穩(wěn)定運行;
安全生產
2)作為一項重要的技術指標,反映各處理單元的運行情況及處理效率等;
3)為整個系統中出現的各種現象及異常情況的分析判斷及合理解釋提供依據。
化學需氧量(COD)。COD的測試方法嚴格遵守廢水水質分析國家標準測試方法?;瘜W需氧量是用化學氧化劑氧化水中的有機污染物時所消耗的氧化劑量,用氧量(mg/L)表示。化學需氧量越高,也表示水中有機污染物越多。常用的氧化劑主要是重鉻和。以作氧化劑時,測得的值稱CODMn或簡稱OC。以重鉻作氧化劑時,測得的值稱COD¬Cr,或簡稱COD。如果廢水中有機物的組成相對穩(wěn)定,則化學需氧量和生化需氧量之間有一點個比例關系。一般說,重鉻化學需氧量與階段生化需氧量之差,可以粗略的表示為不能被需氧微生物分解的有機物。
溫度在很大程度上影響活性污泥(包括厭氧、兼氧和好雪中的微生物活性程度,并且對諸如溶解氧、曝氣量等產生影響,同時對生化反應速率產生影響。不同種類的微生物所生長的溫度范圍不同,約為5℃~80℃。在此溫度范圍內,可分成zui低生長溫度、zui高生長溫度和zui適生長溫度。以微生物適應的溫度范圍,微生物可分為中溫性、好熱性和好冷性三類。中溫微生物的生長溫度范圍在20℃~45℃,好冷性微生物的生長溫度在20℃以下,好熱性微生物的生長溫度在45℃以上。
廢水生化處理調試是以微生物的培養(yǎng)為主要過程的工作,按照微生物的需氧情況可分為好氧處理、兼氧處理和厭氧處理;按照微生物的生長形式可分為活性污泥法和生物膜法;按照廢水和微生物的形式可分為*混合式、序批式等;按照其反應器形式則包括更多類型。本人在結合理論及該制藥公司現有廢水處理工程實踐的礎上,對廢水生化處理過程中的影響因素、監(jiān)測手段及控制參數等進行整理,供企業(yè)參考。
1、溫度
溫度對生化培養(yǎng)過程起著至關重要的作用。目前,盡管本項目廢水處理工程尚未做到對生化系統控制溫度的程度,但是各生化反應系統、各運行階段中溫度的測量和分析依舊對生化污泥馴化培養(yǎng)過程起到指導性作用,它能夠為生化培養(yǎng)過程中各現象的解釋提供依據,有助于幫助管理及操作人員對系統運行管理做出正確及時的判斷。
廢水生化好氧生物處理,以中溫細菌為主,其生長繁殖的zui適溫度為20℃~37℃。當溫度超過zui高生物生長溫度時,會使微生物的蛋白質迅速變性及酶系統遭到破壞而失去活性,嚴重者可使微生物死亡。低溫會使微生物的代謝活力降低,進而處于生長繁殖停止狀態(tài),但仍保存其生命力。
厭氧生物處理中的中溫性甲烷菌zui適溫度范圍在20℃~40℃之間,高溫性為50℃~60℃,厭氧生物處理常采用溫度33℃~38℃和50℃~57℃。
pH值
不同的微生物有不同的pH值適應范圍。例如細菌、放線菌、藻類和原生動物的pH值適應范圍是在4~10之間。大多數細菌適宜中性和偏性(pH值6.5~7.5)環(huán)境;氧化硫化桿菌喜歡在酸性環(huán)境,它的zui適pH值為3,亦可以在pH值1.5的環(huán)境中生活;酵母菌和霉菌要求在酸性或偏酸性的環(huán)境中生活,zui適pH值3.0~6.0,適應pH值范圍為1.5~10之間。
廢水生物處理過程保持zui適pH值范圍是十分重要的。如用活性污泥法處理廢水,曝氣池混合液的pH值達到9.0時,原生動物將由活躍轉為呆滯,菌膠團粘性物質解體,活性污泥結構遭到破壞,處理效率顯著下降。如果進水pH值突然降低,曝氣池混合液呈酸性,活性污泥結構也會變化,二沉池中出現大量浮泥現象。
對拉螺桿防滲漏處理
在對污水處理池進行施工時首先需要對氧化池內壁用對拉螺桿進行固定,需要將對拉螺桿相應的安裝位置上焊接三塊50mm的正方形鋼板止水片,對拉螺桿和鋼板止水片之間的焊接可以鐘對螺桿的防水措施造成影響,而止水鋼板的面積也會是防水zui終效果受到干擾。在對對拉螺桿滲水狀況急性施工處理時,首先要對前期原材料質量進行嚴格檢查。因為螺桿的數量較多,在施工前需要委派專員對螺桿進行一一檢查,防止出現質量問題,在檢查過關之后才可以在施工中運用。螺桿和止水片之間的焊縫一定要焊滿,力求做到發(fā)現不了焊縫。在施工過程中止水片必須要和螺桿維持垂智度,如果沒有達到角度要求,一定要技術人員立即進行焊接處理,而且在對模板進行安裝前要二次檢查對拉螺桿與止水片之間的焊接狀況,保障對拉螺桿與止水鋼片能夠完成止水的任務。
因此在施工時應該采取相關控制措施:在安裝止水鋼板時要注意安裝質量。在將池壁的鋼筋捆綁定型之后,需要檢查施工縫處的止水鋼板有沒有出現問題,如果有問題,要將止水鋼板施工固定,在居中部分安裝好?;炷翝补嗖荒鼙戎顾摪宓囊话敫?,這會導致分布位置不均衡,止水成果也不會很理想,在止水鋼板的接縫處一定要做滿焊處理,避免在施工時因為震動而使止水鋼板出現移位,導致走水。在底板澆灌混凝土之后要在施工縫周圍開始鑿毛處理,要在混凝土剛剛凝固好的時候就對施工縫進行鑿毛,有一些浮漿因為不能*鑿除,所以要在澆灌混凝土墻體前首先使用鋼刷對墻體表面進行刷洗。
施工縫處防滲漏處理
在進行氧化池池壁的施工時,首先需要在底板上方80厘米處安裝一條施工縫。在安裝施工縫前需要提前對止水鋼板進行安裝,在池壁定型之后再按照方案要求將止水鋼板安裝在規(guī)定的位置,在底板上*澆灌混凝土時需要澆到止水鋼板中間的位置。在對氧化池進行試水時施工縫很容易出現滲漏問題。因為在第二次澆灌的過程中澆灌高度相對過高,可以形成8米的差距,因此在澆筑混凝土時在施工縫那里很容易出現模板漏槳與安裝不準確等狀況,比較嚴重的話還可能會造成麻面,引起滲水現象的發(fā)生。在對模板進行安裝時要保持混凝土與模板之間的接縫能夠緊密結實,如果在這個部位出現漏槳會很容易在施工縫周圍出現蜂窩,可以使用在混凝土和模板之間填充物體的的方式來預防漏槳,并且還能有效避免因振搗在混凝土內部產生的麻面等問題。