用于預測廢水處理過程的參數(shù)的系統(tǒng)和方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及用于預測廢水處理過程的參數(shù)的系統(tǒng)和方法。特別地，所述系統(tǒng)和方 法適于(但不限于)膨脹顆粒污泥床(EGSB)過程中的流出參數(shù)的預測，并將在下文中進行描 述。
【背景技術】
[0002] 貫穿整個說明書，除非文中另外要求，否則詞語"包含"或者諸如其單數(shù)形式或現(xiàn) 在分詞形式等變形將被理解為暗示包括所表示的整體或整體的組，但不排除任何其它整體 或整體的組。
[0003] 此外，貫穿整個說明書，除非文中另外要求，否則詞語"包括"諸如其單數(shù)形式或現(xiàn) 在分詞形式等變形將被理解為暗示包括所表示的整體或整體的組，但不排除任何其它整體 或整體的組。
[0004] 厭氧廢水處理過程是利用微生物在無氧環(huán)境下降解廢水中的污染物的工業(yè)過程。 工業(yè)中使用的厭氧廢水處理過程的典型變型包括厭氧濾池、下流式靜態(tài)固定膜反應器、流 化床厭氧反應器和上流式厭氧污泥填土反應器(UASB)。膨脹顆粒污泥床(EGSB)反應器是具 有高廢水處理速率的USAB的特殊應用。在EGSB過程中，廢水以高上流速度流過反應器。
[0005] 由于對有機負荷擾動和流入廢水中的物質(zhì)濃度的動態(tài)變化高度靈敏的厭氧廢水 處理過程的復雜性，恰當?shù)氖谴_保適當進行生物質(zhì)發(fā)電的管理。典型地，生物質(zhì)管理是反應 性完成的（即在濃度/擾動突然變化之后），并且這是不期望的，因為在其它問題中，生物質(zhì) 需要更長的時間來適應流入廢水。在由于不能及時反應而導致生物質(zhì)存量低的情況下，可 能出現(xiàn)導致嚴重停工的過程混亂以及生物質(zhì)損失。這種停工可能進一步伴隨由于不能交付 而導致的相關聯(lián)的經(jīng)濟損失、時間和資源損失。因此，需要將廢水處理過程從"反應性"管理 轉(zhuǎn)變?yōu)?預測性"管理。
[0006] 由于上述原因，預測管理的一種方式是使用數(shù)學模型來預測已處理廢水的關鍵組 成質(zhì)量。這種方法減少了對廢水處理過程的有效操作的任何阻礙并且方便生物質(zhì)存量管 理。然而，由于其多價以及非線性的性質(zhì)、對隨機噪聲和由于使用測量設備而導致的系統(tǒng)誤 差的易感性、過程信息的動態(tài)性質(zhì)和時間可延遲性，找到合適的數(shù)學模型來準確預測厭氧 廢水處理性能是一個挑戰(zhàn)。此外，包含基礎理論的當前的數(shù)學模型（例如機械模型)在為厭 氧反應系統(tǒng)的動態(tài)復雜性建模方面是不充分或者不高效的。容易領會，由于系統(tǒng)復雜性的 增加，需要的計算時間也指數(shù)性地增加。這使得機械模型不適于"接近實時"型預測或預期 合理的回旋時間的情況。
[0007] 另一個方法是使用軟傳感器，并且特別地是統(tǒng)計的、數(shù)據(jù)驅(qū)動的軟傳感器，其根據(jù) 所記錄的過程歷史數(shù)據(jù)而建立，以預測諸如總有機碳(TOC)等流出參數(shù)。當將這種軟傳感器 用于預測某些廢水處理過程并監(jiān)測流出（已處理的水)參數(shù)時，需要進一步改進這種軟傳感 器以便在改進預測準確度的同時減少計算要求和資源。
[0008] 由于這些USAB或EGSB過程的復雜性和要考慮的過大量的參數(shù)，還沒有出現(xiàn)軟傳感 器的用于USAB或EGSB過程以預測諸如TOC等流出參數(shù)的應用。此外，還需要通過提供對前述 流出參數(shù)的可靠的評估以估計EGSB反應器在合理的回旋時間（如果不是接近實時的）的性 能來改進這種軟傳感器預測技術的準確度和效率。
[0009]因此，本發(fā)明的目標是滿足上述需要，并至少部分地減少所述挑戰(zhàn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0010]本發(fā)明包括對軟傳感器的開發(fā)以預測并監(jiān)測廢水處理操作的操作，特別是在膨脹 顆粒污泥床(EGSB)反應器的領域中，但在工業(yè)廢水的厭氧處理中不限于這種反應器。在一 個實施例中，基于偏最小二乘法的軟傳感器用于預測TOC作為性能指示來監(jiān)測污水處理廠 (WffTP)中的EGSB反應器。
[0011] 根據(jù)本發(fā)明的方面，存在用于預測廢水處理過程的參數(shù)的方法，其包括如下步 驟:_(a)獲得數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集包括與待預測的廢水處理過程的參數(shù)相關的多個過程變量； (b)獲得待預測的參數(shù)的預定數(shù)量的測量值；（c)預處理所獲得的數(shù)據(jù)集;預處理步驟包括 對準(a I i gn)過程變量以解釋(ac coun t for)過程變量的任何隨時間變化的性質(zhì)、以及將數(shù) 據(jù)集分類成輸入組，輸入組包括數(shù)據(jù)集和待預測的參數(shù)的測量值；（d)在每個軟傳感器獲得 合成輸出；以及(e)對跨多個軟傳感器中的每一個的合成輸出進行平均;平均后的合成輸出 被設為最終的預測參數(shù)。
[0012] 優(yōu)選地，廢水處理過程包括膨脹顆粒污泥床(EGSB)反應器過程，并且待預測的參 數(shù)為EGSB反應器的流出的總有機碳(TOC)。
[0013] 優(yōu)選地，預處理的步驟包括:在數(shù)據(jù)集中檢測到空白的情況下，將性插值法或諸如 多項式和樣條等其它插值法應用到數(shù)據(jù)集。
[0014] 優(yōu)選地，數(shù)據(jù)集的分類包括:采用采用具有外因輸入(ARX)結(jié)構(gòu)的自回歸的方式來 表達數(shù)據(jù)集。
[0015] 優(yōu)選地，待預測的參數(shù)的測量值在步驟(d)之前經(jīng)過噪聲減少濾波器。噪聲減少濾 波器優(yōu)選地可以包括Savitzky-Golay濾波器和/或Kalman濾波器。
[0016] 優(yōu)選地，包括四個軟傳感器。在這種實例中，優(yōu)選地進一步處理四個感應器中的每 一個的輸出，以解釋由步驟(e)之前的廢水處理過程的動態(tài)性質(zhì)產(chǎn)生的不準確性。
[0017] 優(yōu)選地，軟傳感器包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、高斯過程回歸。
[0018] 根據(jù)本發(fā)明的第二方面，存在用于預測廢水處理過程的參數(shù)的系統(tǒng)，其包括被布 置為獲得數(shù)據(jù)集的第一組測量設備，數(shù)據(jù)集包括與待預測的廢水處理過程的參數(shù)相關的多 個處理變量;被布置為獲得待預測的參數(shù)的預定數(shù)量的測量值的第二組測量設備;處理器， 其被布置為:_(i)接收來自第一和第二組測量設備的數(shù)據(jù)集和預定數(shù)量的測量值;處理器 可操作用于預處理所獲得的數(shù)據(jù)集，并將數(shù)據(jù)集分類成輸入組;輸入組還包括數(shù)據(jù)集和待 預測的參數(shù)的測量值；（ii)獲得每個軟傳感器的合成輸出；（iii)對跨多個軟傳感器中的每 一個的合成輸出進行平均;平均后的合成輸出被設為最終的預測參數(shù)。
[0019] 優(yōu)選地，廢水處理過程包括膨脹顆粒污泥床(EGSB)反應器，并且待預測的參數(shù)為 流出參數(shù)。
[0020] 優(yōu)選地，流出參數(shù)包括EGSB反應器的總有機碳(TOC )、化學需氧量(COD )、和生化需 氧量(BOD)。
[0021] 優(yōu)選地，EGSB反應器包括至少一個平衡池和至少一個流入調(diào)節(jié)池。
[0022] 優(yōu)選地，第一組測量設備包括在線和離線測量。
[0023] 優(yōu)選地，第二組測量設備包括離線測量。
[0024] 優(yōu)選地，過程變量包括:至少一個平衡池中的廢水的水平;平衡池與流入調(diào)節(jié)池之 間的流速、流入和流出溫度;平衡池和調(diào)節(jié)池處的廢水pH值。
【附圖說明】
[0025]為使本發(fā)明更容易理解并且有效地進行實踐，現(xiàn)在將參考附圖，附圖示出本發(fā)明 的優(yōu)選實施方式，并且在附圖中：
[0026]圖1顯示了膨脹顆粒污泥床(EGSB)反應器過程；
[0027] 圖2是根據(jù)本發(fā)明的實施例的用于預測廢水處理過程的參數(shù)的方法的流程圖；
[0028] 圖3是用于開發(fā)用于預測廢水處理過程的參數(shù)中的軟傳感器所采用的算法的流程 圖；并且
[0029]圖4顯示了根據(jù)用于預測廢水處理過程的參數(shù)的方法的預測結(jié)果。
[0030]本發(fā)明也可采用其它裝置，并且因此，附圖不能被理解為代替本發(fā)明的說明書的 普遍性。
【具體實施方式】
[0031]在說明書中，要領會，術語"出水"指來自厭氧/EGSB反應器的處理后的廢水。處理 后的廢水可以或可以不達到排放水質(zhì)，即來自厭氧/EGSB反應器的處理后的廢水可能需要 進一步處理以達到足夠的質(zhì)量。
[0032]根據(jù)本發(fā)明的實