基于不确定性理论与方法的城市污水处理厂优化决策研究

【摘要】： 城市污水处理厂的规划、设计和运行是涉及到多变量的、受多种不确定性影响的一系列决策过程。传统的优化决策理论与方法不能有效地考虑系统固有不确定性的影响,存在一定的片面性和局限性,使模型的实际应用受到限制。本文应用不确定性理论与方法对城市污水处理厂优化决策进行研究,内容包括费用模型的建立、设计阶段的工艺方案优选、设计参数对优化设计的影响分析和不确定性优化设计模型的求解,以及影响运行效果的关键参数污水量的非线性动力学特性研究及其短时预测。这对优化污水处理厂的设计和运行,具有重要的指导意义。 污水处理费用模型的非线性、基础数据收集和统计中的不确定性以及费用影响因子内相关等特点,都限制了传统方法的应用。考虑到神经网络自适应、自学习能力以及理论上逼近任意非线性连续映射的优点,本文采用BP神经网络对污水处理厂的费用模型进行探索性的研究。研究以台湾地区26组污水处理厂数据为基础,选取设计水量、处理程度、入流BOD5浓度和集水区域面积作为网络输入,总造价和工厂建设费为输出。采用动量-自适应学习率调整算法、“留一法”和“提前停止”来克服传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺点,以及样本容量有限、过拟合等问题。结果表明,建立的BP神经网络模型学习能力强,能够较好地预测台湾地区污水处理厂的经济费用,比多元线性回归模型有了很大的改进,预测值与样本之间的相对误差显著降低,预测精度提高。 城市污水处理厂的设计首先要涉及到污水处理工艺方案的选择。针对污水处理工艺方案优化决策多目标、多指标、确定性与多种不确定性共存的特点,本文建立了多层次模糊灰色耦合模型和多属性集对分析模型,以弥补现有优化方法单纯考虑费用因素,受人为主观影响较大的不足,为决策提供科学的依据。多层次模糊灰色耦合模型结合了灰色关联分析和层次分析法的优点,采用多层次多指标评判,较常用的单层次评判更能反映方案的实际特性;综合关联度作为优劣评判的不确定度量,具有全面性和提高方案可比性的优点。多属性集对分析模型考虑了确定性和不确定性共存的特点,拓展了结构函数——同异反联系度的概念;独特的稳定性分析通过基序分析其稳定区域,判定扩展序的存在,保证了决策的准确性和可靠性。实例研究验证了两个模型的有效性。某污水处理厂提供了四种候选方案,即A2/O法、三沟式氧化沟、厌氧-单沟式氧化沟和SBR法。考察的指标有项目投资、经营成本、占地面积、氮磷去除效果、污泥处理效果、运行稳定性、工艺成熟性和操作难易程度等8项。研究结果表明,对该污水处理厂而言,厌氧-单沟式氧化沟为最佳方案,其综合效益最高。 污水处理厂传统的优化设计很少考虑模型不确定性参数的影响,故一般情况下产生的设计方案往往不是最优的。本文采用典型的Lawrence-McCarty模式(即泥龄法)对活性污泥系统进行优化设计,在这个基础上对模型参数分别开展了不确定性分析和灵敏度分析,考察各参数对系统优化设计的影响。对优化设计影响较大的参数有:进水水量和水质、与氧转移效率相关的校正参数以及二沉池的浓缩常数。这对于建立低灵敏度系统,对提高设计方案理论最优解的工程实用性有重要的指导意义。 城市污水处理厂优化设计模型经过40多年的发展,在理论上渐趋完善,但由于模型本身的可解性差而使其实用性变差,尤其是不具有对设计方案进行动态优化调控的能力。区间数优化设计模型的表达和求解均以区间数的形式直接反映了系统的不确定性信息。决策者在决策时,可结合实际情况和各种新的信息,根据个人或集体经验、偏好在这一行为区间中确定具体行为方案,与传统优化模型相比更科学更实用,具有更大的灵活性和可操作性。但是由于模型的高维非线性,利用传统优化方法计算繁琐,且解的质量和计算效率对迭代初始点比较敏感。本文尝试将遗传算法与传统的步长搜索法相结合,对城市污水处理厂区间数优化设计模型的求解进行了探索。实例验证表明,这种新方法不涉及求导等复杂的数学运算,同时将大大提高区间解的搜索速度。与常规数值解法所得结果相比,目标函数总费用改善了20%左右,具有显著的经济效益。 城市污水处理厂的污水量对生产合理调配具有很大的参考价值。它是系统内在和外在随机因素共同作用的结果,其预测准确与否不仅仅受外在随机因素的影响,更重要的是由系统内在动力学特征所决定。本文运用相空间重构理论,通过计算最大Lyapunov指数,判断城市污水水量时间序列存在混沌特性,可以短时预测。对长沙市第二污水处理厂污水量时间序列的相空间重构,确定延迟时间为2天,嵌入维数为9,最大Lyapunov指数为0.0274。据此确定神经网络的结构,输入层、输出层和隐含层节点分别为9,1和16。该法避开了传统BP网络结构设计依赖经验,易出现偏差的缺点。将整个时间序列10%的数据(36个)作为验证数据,其余90%(329个)作为训练数据。结果表明,建立的污水量短时预测混沌神经网络模型效果良好,最大绝对预测误差为0.2449,预测的平均误差为0.077。 【关键词】：不确定性 污水处理厂 优化决策
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：X703
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-14
• 第1章 绪 论14-24
• 1.1 我国城市污水处理现状14-16
• 1.2 城市污水处理厂设计和运行中存在的主要问题16-20
• 1.2.1 规划滞后，城市污水处理设施的选址不合理16
• 1.2.2 盲目跟风，污水处理工艺的选择不合理16-17
• 1.2.3 设计保守，规模偏大造成设施能力部分闲置17-18
• 1.2.4 设计落后，传统方法不能获得满意的设计效果18-19
• 1.2.5 管理不规范，实际运行不能达到预期的效果19-20
• 1.3 本研究课题的提出20-22
• 1.4 本课题的研究内容与结构安排22-24
• 第2章 城市污水处理厂优化决策中的不确定性24-37
• 2.1 不确定性的影响因素及分类24-26
• 2.2 城市污水处理厂优化决策中的不确定性26-30
• 2.2.1 自然界固有的不确定性26-27
• 2.2.2 人类活动引起的不确定性27
• 2.2.3 决策过程中的不确定性27-30
• 2.3 不确定性理论与方法30-33
• 2.3.1 随机数学方法30
• 2.3.2 模糊数学方法30-31
• 2.3.3 灰色系统理论31
• 2.3.4 集对分析方法31
• 2.3.5 未确知数学方法31
• 2.3.6 粗糙集理论31-32
• 2.3.7 各种不确定性方法的耦合32
• 2.3.8 人工智能方法32-33
• 2.3.9 混沌理论33
• 2.4 城市污水处理厂不确定性优化决策研究进展33-35
• 2.4.1 污水处理费用模型研究33-34
• 2.4.2 城市污水处理工艺方案的优选34
• 2.4.3 城市污水处理厂数学模型的不确定性分析34-35
• 2.4.4 城市污水处理厂不确定性优化设计模型的建立与求解35
• 2.4.5 城市污水处理厂进水量的短时预测35
• 2.5 本章小结35-37
• 第3章 基于模糊线性回归及BP 神经网络的污水处理费用模型研究37-63
• 3.1 费用模型的概念及应用38
• 3.2 污水处理费用模型的特征及影响因素38-39
• 3.3 国内外污水处理费用函数的研究情况39-44
• 3.3.1 费用函数的研究方法39-40
• 3.3.2 国内外费用模型研究成果40-44
• 3.4 模糊线性回归分析和BP 神经网络44-51
• 3.4.1 模糊线性回归分析44-46
• 3.4.2 BP 神经网络学习算法46-47
• 3.4.3 BP 神经网络建模的基本步骤47-51
• 3.5 基于模糊线性回归分析及BP 神经网络的污水处理厂费用模型——以台湾地区为例51-62
• 3.5.1 样本数据51-53
• 3.5.2 实例研究53-62
• 3.6 本章小结62-63
• 第4章 城市污水处理工艺方案优化决策研究63-86
• 4.1 城市污水处理工艺方案选择的原则63-64
• 4.1.1 技术合理64
• 4.1.2 经济节能64
• 4.1.3 易于管理64
• 4.2 城市污水处理工艺方案优化决策的指标体系64-66
• 4.2.1 经济指标65
• 4.2.2 技术指标65-66
• 4.2.3 管理指标66
• 4.2.4 资源占有及环境指标66
• 4.3 城市污水处理工艺方案优化决策的特点66-67
• 4.3.1 多目标性与目标的相互矛盾性66-67
• 4.3.2 多层次和多指标67
• 4.3.3 定性指标与定量指标相结合67
• 4.3.4 评价指标的相互交错性67
• 4.3.5 不确定性67
• 4.4 城市污水处理工艺方案优化的原理和方法67-73
• 4.4.1 工艺方案优化的原理67-68
• 4.4.2 工艺方案优化的方法68-73
• 4.5 城市污水处理工艺方案的优化模型73-84
• 4.5.1 数据的定量化与标准化处理73-74
• 4.5.2 指标权重的确定74-77
• 4.5.3 多层次的模糊灰色耦合优化决策模型77-81
• 4.5.4 基于集对分析的多属性优化决策模型81-84
• 4.6 本章小结84-86
• 第5章 活性污泥系统优化设计对不确定性参数的灵敏度研究86-102
• 5.1 活性污泥工艺的设计计算方法86-89
• 5.1.1 污泥负荷法87-88
• 5.1.2 数学模型法88
• 5.1.3 泥龄法88-89
• 5.2 活性污泥系统的泥龄法设计数学模式89-93
• 5.2.1 曝气池90-91
• 5.2.2 二沉池91-92
• 5.2.3 费用函数92-93
• 5.3 活性污泥系统优化设计对不确定性参数的灵敏度研究93-101
• 5.3.1 参数不确定性分析93-95
• 5.3.2 活性污泥系统的优化设计与灵敏度分析95-101
• 5.4 本章小结101-102
• 第6章 城市污水处理厂优化设计模型及遗传算法在区间数优化设计模型中的应用研究102-130
• 6.1 城市污水处理厂优化设计模型的发展103-106
• 6.1.1 国外研究现状103-104
• 6.1.2 国内研究现状104-106
• 6.2 几个代表性的典型优化模型106-113
• 6.2.1 Chia 等（1969）建立的动态优化设计模型106-107
• 6.2.2 Paul 等（1970）建立的污水处理厂模型107-108
• 6.2.3 Tyteca 等（1981）建立的非线性规划模型108-109
• 6.2.4 Uber 等（1991）建立的鲁棒优化设计模型109-111
• 6.2.5 林玉鹏等（2000）建立的区间数优化设计模型111-113
• 6.3 改进的遗传算法在区间数优化设计模型中的应用研究113-126
• 6.3.1 城市污水处理厂的区间数优化设计模型113-122
• 6.3.2 模型求解122-124
• 6.3.3 改进的遗传算法求解区间数优化设计模型124-126
• 6.4 实例应用126-129
• 6.5 本章小结129-130
• 第7章 城市污水量的混沌特性及短期预测模型130-146
• 7.1 污水处理厂水量预测研究方法130-133
• 7.1.1 传统预测方法131-132
• 7.1.2 不确定性预测方法132-133
• 7.1.3 混沌理论的发展及其在短期负荷预测中的应用133
• 7.2 城市污水量时间序列的混沌特性分析133-140
• 7.2.1 混沌的概念134
• 7.2.2 相空间重构理论与方法134-137
• 7.2.3 混沌时间序列的确定性检验137-139
• 7.2.4 城市污水量时间序列的混沌特性分析139-140
• 7.3 城市污水量短时预测的混沌神经网络模型140-141
• 7.4 实例应用141-145
• 7.4.1 基本资料141-142
• 7.4.2 污水水量时间序列的相空间重构142-143
• 7.4.3 污水水量时间序列最大Lyapunov 指数的计算143-144
• 7.4.4 神经网络的训练与预测144-145
• 7.5 本章小结145-146
• 结论146-149
• 1. 关于城市污水处理厂优化决策中的不确定性146
• 2. 关于城市污水处理厂费用模型的研究146
• 3. 关于城市污水处理厂工艺方案的优选146-147
• 4. 关于活性污泥系统优化设计对不确定性参数的灵敏度研究147
• 5. 关于城市污水处理厂区间数优化设计模型的高效求解147-148
• 6. 关于城市污水处理厂进水水量短时预测的混沌神经网络模型148-149
• 参考文献149-163
• 附录A 攻读博士学位期间发表的论文目录163-166
• 附录B 攻读学位期间参与编写的著作目录166-167
• 附录C 攻读学位期间参与的研究课题167-168
• 致谢168

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