SBR工艺好氧阶段节能优化控制研究

【摘要】：污水处理是一个高耗能、高成本的行业，如何节能降耗，减少运行成本是关键。在SBR工艺的污水处理厂中，鼓风曝气系统的能耗占厂区总能耗50%以上，因此对SBR工艺好氧阶段的曝气环节进行节能优化控制研究有现实意义。本文综合分析了国内外污水处理节能优化技术的现状、存在的问题及发展趋势，并对过程控制理论、PID控制理论、智能控制理论及它们在SBR工艺中的应用作了概述。 本文通过对SBR好氧阶段的DO、COD、氨氮与曝气量之间的关系测试，得到DO与COD、氨氮的变化曲线以及曝气量与DO平均浓度、COD降解速率和硝化速率的关系曲线。 基于SBR工艺节能优化控制平台，本文设计出了SBR曝气环节的常规PID控制器和模糊自适应PID控制器，研究3种曝气量控制方式在SBR好氧阶段的节能效果。通过测量好氧阶段的累计曝气量、曝气时间、COD和氨氮去除率，对3种控制方式的节能效果和水质处理效果进行对比分析。试验结果表明，应用模糊自适应PID控制方式的节能效果最佳，常规PID控制方式次之，实时手动控制节能效果最差。 此外，文章还采用模糊神经网络控制方法对SBR好氧阶段曝气过程建立了数学模型，并设计出了模糊神经网络控制器。通过MATLAB软件对模糊神经网络控制器和模糊自适应PID控制器进行仿真训练，仿真结果显示，模糊神经网络控制器比后者的控制性能更优、稳定性更强。 【关键词】：SBR工艺 曝气量控制 节能优化 模糊控制 仿真训练
【学位授予单位】：北京建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：X703
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-5
• 目录5-7
• 第1章 绪论7-12
• 1.1 课题背景和研究意义7-8
• 1.1.1 课题背景7
• 1.1.2 研究意义7-8
• 1.2 国内外污水处理节能优化技术的现状8-11
• 1.2.1 国内外污水处理节能优化技术的应用现状8-10
• 1.2.2 国内外污水处理节能优化技术的研究进展10-11
• 1.3 污水处理节能优化技术的发展趋势11-12
• 第2章 过程控制理论在 SBR 工艺中的应用12-26
• 2.1 SBR 工艺简介12
• 2.2 过程控制理论12-16
• 2.2.1 自动控制系统的构成13-14
• 2.2.2 自动控制系统的分类14
• 2.2.3 过程控制系统的基本控制方式14-15
• 2.2.4 SBR 工艺过程控制的分类15-16
• 2.3 PID 控制理论16-21
• 2.3.1 位置式 PID 控制算法17-18
• 2.3.2 增量式 PID 控制算法18-20
• 2.3.3 PID 控制理论在 SBR 工艺中的应用20-21
• 2.4 智能控制理论21-25
• 2.4.1 模糊控制21-23
• 2.4.2 神经网络控制23-24
• 2.4.3 专家控制24-25
• 2.5 课题研究目的与主要研究内容25-26
• 第3章 SBR 工艺好氧阶段控制参数变化规律研究26-36
• 3.1 试验材料与方法26-29
• 3.1.1 试验装置26-27
• 3.1.2 监测项目与分析方法27-29
• 3.1.3 试验用水来源及水质29
• 3.1.4 试验方案29
• 3.2 试验结果与分析29-35
• 3.2.1 进水 COD 负荷冲击对 DO 变化规律的影响29-31
• 3.2.2 进水氨氮负荷冲击对 DO 变化规律的影响31-32
• 3.2.3 不同曝气量对 DO 变化规律的影响32-35
• 3.3 试验小结35-36
• 第4章 SBR 工艺好氧阶段节能效果对比研究36-58
• 4.1 试验概述36-41
• 4.1.1 试验设备36-37
• 4.1.2 试验平台的建立37-41
• 4.1.3 试验方案41
• 4.2 实时手动控制41-42
• 4.2.1 试验原理及步骤41
• 4.2.2 运行结果41-42
• 4.3 常规 PID 控制42-47
• 4.3.1 试验原理及步骤42-45
• 4.3.2 常规 PID 控制的实现过程45-47
• 4.3.3 运行结果47
• 4.4 模糊自适应 PID 控制47-53
• 4.4.1 试验原理及步骤47-52
• 4.4.2 模糊自适应 PID 控制的实现过程52
• 4.4.3 运行结果52-53
• 4.5 三种控制方式的运行结果比较分析53-58
• 4.5.1 累计曝气量的对比分析53-54
• 4.5.2 曝气时间的对比分析54
• 4.5.3 单位时间曝气量的对比分析54-55
• 4.5.4 COD 和氨氮去除率的对比分析55-57
• 4.5.5 节能效率的对比分析57-58
• 第5章 SBR 工艺好氧阶段的控制器性能对比研究58-67
• 5.1 模糊神经网络控制介绍58
• 5.2 数学模型的建立58-61
• 5.2.1 数学模型58-60
• 5.2.2 模型稳定性分析60
• 5.2.3 模型可控性分析60-61
• 5.3 SBR 工艺模糊神经网络控制器的设计61-64
• 5.3.1 控制方案61
• 5.3.2 内环控制器设计61
• 5.3.3 外环控制器设计61-64
• 5.4 仿真实验研究64-67
• 5.4.1 离线学习64-65
• 5.4.2 在线学习65-66
• 5.4.3 仿真结果比较66-67
• 结论67-68
• 参考文献68-71
• 致谢71-72
• 附录72-77

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