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1.1早期动力学阶段国内外对WWTPs的评价管理,早期重点通过活性污泥模型法(ActivatedSludgeModel,简称ASM)预测水质并间接实现对WWTPs的评价管理。此模型主要通过研究微生物生化反应机理,建立微生物对生化需氧量(BOD)、化学需氧量(COD)等指标的去除率方程并确定参数,通过方程实现对出水水质指标的预测,进而实现对WWTPs进行评价管理。ASM的发展经历了四个主要阶段:(1)AMS1[2]主要基于生物动力学基础,通过相关参数研究建立ASM1模型对WWTPs进行管理评价,但是由于研究处于初级阶段,且机理较为复杂,因此研究过程并不涉及生物脱氮和除磷;(2)AMS2[3]扩展了AMS1,增加了脱氮除磷的研究和预测,在一定程度上改善了ASM1模型的性能;(3)AMS2d,在AMS2的基础上稍作改进,通过调整参数、模型改进,减少了模型的根方均误差(RootMeanSquareError,简称AMSE),提高了预测准确度;(4)AMS3[4]为了简化评价模型,引入了生物的可选择性,使模型适用范围有所改善,同时也增加了模型的复杂程度。尽管ASM具有一定的使用价值,但是对于实际WWTPs的评价管理,模型存在较大的局限性(1)不能准确把水厂故障原因与结果很好的结合起来,对水厂的评估和预测效果比较差;(2)需要大量的动力学、化学反应参数的计算,许多参数测量难度较大。(3)不同处理过程、不同运行条件都需要大量的参数验证,因此任务繁重,在一定程度上浪费时间和精力[5]。出现这些问题的主要原因是,对于一个实际污水处理厂,存在较复杂的生物反应以及水量、水质、PH等高度变化的随机因子,而ASM参数的确定主要基于稳定的运行条件,当运行条件波动较大时模型偏差较大,因此模型的适应度较差。
1.2统计分析阶段面对WWTPs复杂的生物反应、高度变化的随机因子,动力学模型已经渐渐失去优势,人们将目标转向了用数学方法处理数据并建立拟合模型的领域。为减少运算复杂程度,此阶段的模型形式较为简单,通常为低阶线性模型,但模型可靠性、适用性却大大提高。通常环境效益、经济指标都可以考虑进去,丰富了WWTPs的评价指标体系。其中,最常用的模型为最小二乘法回归分析(PartialLeastSquaresModel,简称PLSR)、多项式回归法(Polyno-mialRegressionModel,简称PRM)、多项偏最小二乘法回归(NumberofPartialLeastSquaresRegression,简称N-PLSR)、平行因子分析法(ParallelFactorA-nalysis,简称PARAFAC)。PLSR、PRM、N-PLSR、PARAFAC等模型所给出的评价分值和权重矩阵是合理的,应用于WWTPs的评价管理中也是适用的。但是由于此类评价方法多局限于水质指标[6],而对并不存在明确线性关系的环境效益指标如:资源回用量等并未考虑,因此对WWTPs的评价比较片面,通常适用于WWTPs水质指标的预测评价或者评价要求精度适中的WWTPs。
1.3数据驱动建模阶段基于自动化检测技术的提高以及环境效益指标数据的获取,利用系统中的软件传感数据驱动建模成为WWTPS运行管理评价的主要方法。在目前的传感模型中,黑箱子传感模型使用较多,此模型会自动捕捉到系统的主要过程,并且自动把输入输出数据连接起来[7]。DDM中最常用的方法是:神经网络模型、熵权物元法、自组织映射以及随机预测等方法[7]。这类模型主要基于历史数据,如果历史数据缺失或者出现错误,那么此类方法将不能使用,存在一定风险,因此需要经过反复的验证以及专业人士仔细推敲才能确定模型是否适用,通常在满足条件的情况下,模型越简单越好。基于神经网络[8]很强的非线性拟合能力、可映射任意复杂的非线性关系、学习规则简单等特点,神经网络模型通常用于一些复杂的动态模型中,尤其是动态的环境评价管理中,它是一种对变量较多的动态系统进行评估与管理中比较有优势的方法。但是ANN模型存在以下问题:(1)不能解释本身的推理过程和推理依据。(2)主要基于历史数据,当数据不充分时就无法正常工作。(3)把问题的特征转变为数字,把推理转变为数值计算,造成部分信息丢失。因此,在使用神经网络前需要收集足够的历史数据、人为将某些问题转换为数据,进而降低模型本身带来的缺陷,此外,由于本身较强的自运算能力,在一定程度上可以给出合理的预测评价。因此,这种方法是目前WWTPs运营管理评价中最流行的方法。熵权物元法可用于评价计算多重指数、模糊问题以及差异性问题,该方法具有简单的计算方法、清晰的原则以及客观的权重等特点。基于这些特点,熵权物元法可以用于评价污水资源和容量,水环境质量,生态承载力等。到目前为止,该方法首次应用于WWTPs的综合评价,是一种极具潜力的评价方法。
2工程应用
工程实例①,SinghK.P.[9]采用PLSR(PLS1R、PLS2R、PLS2R-A)、PRM、ANN等三种模型对印度WWTPs进行预测和评价管理。采用上述三种模型、使用进水指标BOD、COD、TKN、氨氮等数据资料实现对出水指标BOD和COD的预测,进而实现对WWTPs的评价管理。实验中采用一年144组数据,72组数据用于训练,36组数据用于验证,36组数据用于预测。结果表明,三种模型均能满足要求,且神经网络模型优于多项式回归分析,多项式回归分析优于偏最小二乘法,最优模型为ANN模型,各项评价指标均比较理想。最终得出ANN是目前WWTPs评价管理中最好的方法。综合分析上述案例,PLSR、PRM属于低阶线性模型,而ANN模型属于复杂的非线性模型,可以拟合较复杂的动态过程,因此PLSR、PRM在模型精度上不及ANN模型,成为印度污水处理厂的最优评价模型;此工程实例仅仅以主要的水质指标作为WWTPs的评价指标,模型评价指标体系比较片面;此工程实例中PLSR、PRM不能计算权重,没有办法给出评价指标对WWTPs的影响程度,因此不利于对WWTPs运营管理的评价。工程实例②,David[10]使用熵权物元法从以下三个方面对WWTPs进行评价:水质指标、操作成本以及环境效益。熵权物元法对WWTPs的预测评价主要通过权重计算以及欧式贴近度来体现。当环境效益评价指标权重越大、运行成本评价指标权重越小,WWTPs评价指数就越高。David由模糊数学计算最优从属度物元矩阵,分析了不同因素对水厂运营质量的权重,结果表明总氮的去除率与污泥饼产生量对污水处理厂的运营管理影响比较大,从而间接证明硝化反硝化微生物、脱水设备、脱水药剂以及工艺条件对WWTPs的运营管理有比较大的影响。欧式贴近度(通常用Rph表示)用来表述评价结果,贴近度越大,表示结果越好。由于欧式贴近度由模糊物元平方法以及指标权重法计算而得,因此,欧式贴近度可以反映污水处理厂的综合评价。在文献[10]中,根据不同水厂欧式贴近度计算结果进行了排序,筛选出了最优和最差的污水处理厂。但熵权物元法评价结果与实际运行结果存在一定的偏差,因此,采用欧式贴近度作为评价指标,可靠性尚存在一定的问题。此外,尽管此模型有较好的适用性以及相对的准确性,但是现有模型没有考虑到污水处理厂的规模以及处理水量等问题,而这些指标对WWTPs的评价管理具有决定性的意义,其他如资源回用量、环境质量评价等对环境效益有较大影响的环境效益指标,也未曾考虑,因此,模型有待进一步完善。由于此模型是首次应用于WWTPs的评价与管理中,其模型是否存在其他方面的问题有待进一步商榷。
3展望
通过研究国内外WWTPs的评价管理状况,所适用的主要分为三类:(1)动力学阶段:ASM机理模型;(2)数据统计阶段:PLSR、PRM、N-PLSR、PARAFAC等模型;(3)数据驱动阶段:熵权物元法和ANN模型。由于ASM机理模型对水质波动的适应性较差,PLSR、PRM、N-PLSR、PARAFAC模型精度有限,因此目前比较好的评价方法是熵权物元法和ANN模型。熵权物元法作为一种新方法首次用于WWTPs的评价管理,应用前景比较广泛,但同时所存在的问题尚不明确,因此有待进一步开发研究。而ANN模型则是一种比较成熟的模型,无论是现在以及未来发展趋势中,都是WWTPs评价管理中必不可少的研究方法。虽然现有WWTPs环境管理工作考虑到了运行效率、环境效益等方面,并且在一定程度上能够对水质改善起到一定的作用,促进WWTPs运营管理效率的提高,但是对于WWTPs的评价相当的片面:对于运行效率,只是停留在耗电量、絮凝剂的投加量等确切指标上,没将人员比例、运行负荷、安全事故发生比例考虑进去,使其难以准确对WWTPs进行评价管理;除此之外,对于环境效益,国内外WWTPs的评价管理都把重点放在了改善出水水质上,没有将资源回用量、对周围环境的影响、民众的满意度等考虑进去,因此,评价过于狭隘片面。存在这种状况的主要原因是(1)主要水质指标之间存在比较明确的关系,易于建立模型;(2)现在环境管理者对水质指标之外其它指标关注较少;(3)随着指标数量的增加,会增加模型的复杂程度;(4)出水水质指标直接反应污水处理厂对周围河道等的影响,效果比较明显。这样的评价体系带来的直接后果是使WWTPs的管理者只重视出水水质,而忽略了运行成本如耗电量、絮凝剂添加量,甚至忽略了WWTPs是否有资源回用等状况,直接造成资源的浪费。基于上述问题,我们要综合考虑WWTPs的成本、运行效率和环境效益等方面,改变中国污水处理厂运行成本高、运营效率低、管理体系不完善等问题。因此,现阶段以及未来对WWTPs评价管理的首要任务是完善评价指标体系,寻找准确有效的WWTPs评价模型。
4总结
随着环境质量的日益恶化,WWTPs的管理评价变得越来越突出。目前存在较多的模型用于WWTPs的评价管理,每一模型都有优点和缺陷,因此,在使用各种模型之间必须要明确它的适用范围。综合比较各个模型,目前WWTPs管理评价最有潜力的模型是熵权物元法,最常用的模型是神经网络模型,最需要完成的任务是健全和完善指标体系,并将其应用于模型中,实现WWTPs相关指标的合理预测,优化WWTPs的评价管理。
作者:商巧巧董晓清李朝林单位:哈尔滨工业大学深圳研究生院环境科学与工程研究中心深圳信息职业技术学院