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    污水處理中的軟測量技術研究論文

    時間:2021-04-13 10:29:36 論文 我要投稿

    污水處理中的軟測量技術研究論文

      摘要:隨著科技的發展,各領域內一些難題都得到了很好的解決。同樣,由于污水處理過程本身所具有的特性,導致很難對污水系統進行參數的測量。而軟測量技術的出現很好的解決了這一問題,它具有檢測污水水質,降低檢測成本的優點。但仍然需要對其進行進一步的研究,使其更加的具有社會經濟價值。

    污水處理中的軟測量技術研究論文

      關鍵詞:污水處理過程;軟測量技術;研究應用

      一、前言

      當前,由于經濟發展和人民生活的需要,每天都會產生大量的工業污水和生活污水。污水處理已經有了一套自動化控制系統,為了滿足污水排放的相關要求,就勢必要對污水的各類參數進行實時的監控檢驗。但是由于污水處理過程存在非線性、時變性和復雜性,很多參數都難以利用傳統的方式進行測量。在科技的發展之下,軟測量技術對這一問題大有幫助,如何不斷將其優化,使其能夠發揮最大的價值,是當前需要研究和探索的一個方向。

      二、軟測量技術概述

      (一)軟測量技術的定義

      軟測量技術實際上就是利用選擇和被估計的主導變量關系密切的,并且容易直接測量得出數據的輔助變量,根據最優原則,搭建一個輔助變量為輸入值,主導變量為輸出值的數學模型,并將實現此模型的算法輸入到計算機的相應軟件當中進行計算,得出貼近實際的一個主導變量的估計值。[1]

      (二)軟測量技術的構成

      軟測量技術主要由輔助變量的篩選,數據的具體處理、所需模型的建立和對所建立模型的實時校正構成。其中對于輔助變量的篩選,是在變量類型、變量的數據量和監測點三個因素中篩選的。其選擇標準是保證靈敏性、特異性、過程適用性和精確度;數據的具體處理是指對所獲取的數據進行交換和誤差調整,從而確保數據的精確度,在后面進行模型的應用時候不會出現較大的偏差。所需模型的建立是該技術的應用核心,它以數學模型為基礎,又高于數學模型,是利用二次變量來實現對主要變量的最優估計。[2]雖然在數學的模型有很多,但是不是所有的模型都能夠直接應用于污水處理的,要對各類模型的特點進行分析,并和污水處理的技術要領和參數指標進行比對,將各類模型進行融合,才能最終得出一個較為可靠的建模方法。具體的模型建立在之后的文章中會進行介紹。最后就是對軟測量模型的矯正。模型在一開始建立的時候只是初步的搭建了一個框架,而沒有將具體的對象應用進去,而對象又是在動態變化著的,所以要對已經構建的模型進行實時的矯正,當前最常用的是利用分析儀表的離線測量值來進行在線矯正。

      三、軟測量技術的具體應用

      雖然軟測量技術有許多種模型建立的方法,但是并不是每一種模型都適合應用于污水處理過程的,要根據污水處理自身的特點,在掌握了污水處理工程的機理的前提下,將幾種方法結合進行建模,才能使得技術的應用更有意義、更有價值。下面是兩種具體的軟測量技術的應用。

      (一)多元性回歸軟測量建模法的應用

      學過建模的人都知道,回歸分析法作為建模時候最常用的方法之一,它可以應用的范圍十分廣泛,并且以最小二乘原理為基礎的一元和多元性回歸技術已經十分成熟,很多領域都用其來解決各類問題。將其實際應用于污水處理的參數預測中顯然十分合適。該模型的建立主要是依靠對于可檢測量的參數數據和化驗數值,和進行操作的工藝等外在的影響無關。[3]它所建立起的模型十分簡單,且可以將具體算法輸入計算機的應用軟件,即可得出重要的出水參數的預測。通過反復試驗可以發現,該模型的結果擬合度較高,但是仍然存在著一些缺陷的,比如進水參數存在著滯后性。這是由于實驗的'時候采樣時間較長且采樣不均造成的。該方法可以對參數進行粗略的估計,但是要進行精確度更高的估計,還是要采用下列所述的第二種方法。

      (二)人工神經網絡建模法的應用

      相較于第一種方法,第二種方法更加適用于系統較為復雜的情況。人工神經網絡有前向網絡和反饋網絡兩種類型。在不斷的實驗中,發現使用分離網絡結構分別測量在厭氧和好氧兩種條件下的參數,將兩者加以區分,能夠使結果更加精確,卻得更好的效果。但是該方法的缺陷在于無法對一些參數例如COD等進行測量。[4]不僅如此,國外研究人員還基于此種方法得出了一種在無法獲得污水處理過程參數時的近似方法。其原理在于,僅僅采用一些便于測量的參數亮,并利用神經網絡進行信息的處理,建立各種輔助性參數,經過一系列算法得出所要的水質參數。從中可以看出,無論是哪種方法,都需要或多或少的污水水質參數作為建模的基礎數據,才能保證模型算法的良好實現。[5]

      四、軟測量技術的未來發展方向

      從上述軟測量技術對污水處理的具體應用中可以發現,當前的幾種建立的模型都在實際的應用中存在著一定的漏洞或者局限性,所以,該技術未來的發展方向就是突破當前存在的這些技術屏障。比如,上文所提到的第二種人工神經網絡模型,在進行該方法的應用的時候必須對生產數據有一個全面的了解,但是在未來的污水處理中對水質的整體要求會逐漸提高,生產數據勢必會更加難以獲取,這對該方法的未來應用肯定存在著打擊。[6]所以,如何有一個長遠的目光,使得未來污水控制的越發嚴格的時候,該技術仍然能夠很好的應用于污水處理,是技術在發展過程中首先需要考慮的,也是必須考慮的。

      五、結束語

      綜上可知,在社會的不斷發展下,污水排放量增加,更多水質參數需要進行測量,這給予了污水處理技術一個很大的難題。污水處理具有非線性、時變性和復雜性,一些水質參數是很難直接測量得出的。這就需要軟測量技術的幫助。軟測量技術主要是建立起模型對估計值進行求解,適合污水處理的模型方法有多元性回歸軟測量建模法和人工神經網絡建模法。但這兩種方法仍然存在著一些缺陷,在未來的發展中要進行著重的研究,來滿足污水處理的需要。

      參考文獻

      [1]吳冰.污水處理過程中軟測量技術的研究及應用[J].化學工程與裝備,2016(2):166-168.

      [2]彭向華.軟測量技術在污水處理中的應用研究[D].昆明理工大學,2016:90-92.

      [3]夏宏,伍溢春,張祥春.軟測量技術在污水處理中的應用[J].城市建設理論研究:電子版,2014(4):34-36.

      [4]王立營.試析軟測量在污水處理過程中的研究與應用[J].科學技術創新,2015(12):86-88.

      [5]卓明,馮裕釗,陳勇.軟測量技術在污水處理過程中的應用[J].中國給水排水,2015,21(11):34-36.

      [6]卿曉霞,余建平.軟測量技術及其在污水處理系統中的應用[J].工業水處理,2015,25(3):13-16.

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