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污水处理故障诊断方法有这些 你都了解吗?
2017-10-11 15:42:29  作者:  来源:给水排水  
  •   污水处理过程复杂、影响因素多,我国污水处理厂故障频发和出水不能实现稳定达标排放,污水处理故障诊断对保证污水处理厂正常运行和达标排放有非常重要的意义。
  污水处理过程复杂、影响因素多,我国污水处理厂故障频发和出水不能实现稳定达标排放,污水处理故障诊断对保证污水处理厂正常运行和达标排放有非常重要的意义。

  我国污水处理系统不正常运行、出水不能稳定达标的现象仍然比较严峻。而造成上述问题的部分原因是污水处理过程复杂、影响因素多、故障不易诊断;污水处理厂工作人员专业性差,致使污水处理过程中出现的各种故障发现滞后并且不能及时准确地解决。因此对污水处理厂进行运行故障诊断和精细化监管十分必要和关键。

  一、污水处理故障诊断方法

  1.1知识综合法

  知识综合法主要是指利用知识和经验等方法综合对污水处理过程中的问题进行诊断并找出解决办法,一般是针对某一案例。知识来源包括前期知识的积累和查阅相关材料来获取与诊断相关的信息,材料如污水处理方面的设计手册、技术规范、技术指南、相关文献和类似污水处理工程案例资料等。

  1.2数学模拟诊断法

  数学模拟法是利用现有的一些污水处理方面的数学模型或模拟软件对污水处理厂的运行工况进行诊断并提出优化方案的一种方法。该方法通过模拟能同时实现诊断与优化。这类方法对操作人员专业水平要求较高,过程较复杂,但是诊断和优化方案比较精确高效,目前很多污水处理厂采用了数学模拟来诊断运行的报道,例如仇付国等利用BioWin软件对北京某ICEAS工艺的污水厂进行氮、磷出水不达标诊断,并从调整工艺运行参数和改变工艺流程两方面提出了升级改造方案。

  1.3统计学诊断法

  污水处理过程复杂,涉及到的影响因素颇多,污水处理参数很多并且相互影响,这就促进了统计学诊断方法应用于污水处理故障诊断中。且统计学诊断方法已从最初的单变量统计逐步发展到多元统计诊断分析,如主成分分析法,偏最小二乘法等。

  (1)基于主成分分析的诊断方法。主成分分析是从影响过程的众多相关变量中挑选几个主要过程变量来表示原有的多个变量,从而简化分析过程的一种统计方法。基于主成分分析的诊断方法是将污水处理的历史数据,按一定标准去掉一些重复的线性干扰,找出影响过程变量的主成分,构建主成分模型,通过数据对模型进行检验,对实时数据与模型之间进行比对,实现故障诊断。

  (2)基于故障树的诊断方法。故障树诊断法是Bell实验室于1961年提出来的一种推理方法,整个构成倒树状结构。最上层是顶事件,向下一级一级分支是中间事件和子事件,子事件下部是导致事件的根部原因。事件与事件之间存在“与”门和“或”门的关系。将故障树诊断法用于污水处理厂的诊断之中,可以通过这样一种树状关系来探讨导致顶事件的可能原因,逻辑清晰,并且能够定量分析出各事件发生的概率。

  (3)基于支持向量机的诊断方法。基于支持向量机的诊断方法是通过构造最优分类平面将异常数据与正常数据区分开,它是基于统计理论的一种机器学习方法,它在解决污水处理厂的故障监测和诊断方面是一个有力工具。

  1.4人工智能诊断法

  (1)基于遗传算法的诊断方法。遗传算法是从生物进化过程“适者生存”“优胜劣汰”启发而来。基于进化过程中的信息遗传机制和优胜劣汰原则的算法,把求解问题的自变量看作原因,编码构成染色体(个体),在个体集合(群体)内依据个体适应能力进行最优评价。遗传算法搜索性能优越,同时能进行全局性能优化。

  (2)基于人工神经网络的诊断方法。人工神经网络是一种用大量简单相连人工神经元来模仿生物神经网络的一种人工智能处理系统,包括硬件和软件。人工神经网络由大量人工神经细胞(处理单元)组成,每个处理单元都可以输出信号,该信号又成为别的处理单元的输入,这种输入和输出关系一般用输入值的加权乘积和函数来表示。人工神经网络的运作有学习过程和回想过程,可以进行大规模的运算、存储、处理、学习和记忆能力,针对污水处理这类多影响因素和条件可以进行评估和诊断。人工神经网络诊断在污水处理故障诊断领域主要关注的是污水处理过程的模拟和控制和对特定参数进行预测等。

  (3)基于模糊理论的故障诊断方法。模糊理论诊断法是模仿人类思维的模糊综合判断推理来处理问题的一种方法。该方法对于诊断一些过程本身具有不确定性、不精确性的问题有突出优势,主要是通过构造隶属度函数来实现诊断。

  (4)基于专家系统的诊断方法。基于专家系统的诊断方法是将长期大量的知识经验和故障信息进行收集和整理,然后转化成计算机语言,设计出智能程序来解决复杂问题。专家系统诊断法在设备、电子系统、机械系统和运行过程故障诊断方面都有大量的应用,同时也逐步开始应用于污水处理故障诊断中。

  1.5集成诊断法

  集成诊断法是结合各种诊断方法的优点而形成的一种诊断方法,基于此作出的决策对污水处理厂的管理有重要推动作用。用的比较多的集成诊断法有神经网络和专家系统的集成、模糊理论和专家系统的集成、故障树和专家系统的集成、模糊理论和神经网络集成等。

  二、专家系统在污水处理故障诊断中的应用

  专家系统包括知识库、推理机、数据库、解释模块和人机交互端口等几部分。专家系统最重要的是知识库,也是整个系统的瓶颈所在。需要尽可能多的收集所诊断对象可能出现的问题,并且找出对应问题的原因和解决办法。推理机是根据一定的逻辑及推理规则,利用知识库里的知识,对用户输入的问题进行分析和解释。数据库是系统操作对象。解释模块是对用户的提问进行解释。人机交互端口是用户与计算机或者只能专家进行交流的端口。

  专家系统及其集成系统从1970年开始在污水处理领域得到应用,至今为止已经有不少成功案例,相关文献报道也比较多。既有用于全过程诊断的,也有针对某个具体处理单元的。

  孙强等在国内首次提出建立基于模糊理论的城市污水处理厂故障诊断专家系统(STFES)。施汉昌等2001年用正反向推理机制,用故障树的形式,建立了一套故障诊断系统,并用于城市污水处理厂的运行诊断。王刚通过故障树法进行知识库构建,采用正向推理机制,在Eclipse平台采用MySQL开发工具构建数据库,构建了一套专家诊断系统,用于榨菜废水处理厂故障诊断。该诊断系统还包括运行维护模块,可以提供废水处理运行、维护和管理知识的查询功能。田在兴利用故障树理论对引起出水问题的原因进行组织和整理,构建知识库(如图1)。然后采用正向推理机制,建立了一套专家诊断系统,用于城市污水处理厂BAF工艺的诊断中。通过实际应用发现该诊断系统能准确判断出水异常数据并能对引发故障的原因给予解释并提出相应解决方案。刘宇基于贝叶斯网络法构建贝叶斯网络模型,再基于该模型构建了城市污水处理厂A2/O工艺故障诊断专家系统。王龙双针对处理冶炼废水和混合化工废水的工业废水处理厂运行故障,利用模糊理论构建知识库,采用正向推理方法构建推理机,在此基础上开发了一套污水处理运行监控与故障诊断的专家系统。该系统能实现污水处理厂运行异常数据自动提取、实时显示、故障在线或离线诊断功能,实际调试运行效果良好。

  

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