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造纸废水处理中温室气体减排的溶解氧智能优化控制
中国造纸行业2020-9-15 6:34:34 造纸术中国纸业网造纸废水处理
  造纸工业普遍采用活性污泥法处理废水,然而对该过程中温室气体排放却关注很少,缺少温室气体在线监测和减排措施。针对这一问题,提出了一种基于自适应回归神经网络PI 控制(Adapted Kernel Regression Back Propagation Neural Network-Proportional Integral Control, AKRBP-PI)的溶解氧分层优化控制策略,旨在保证出水质量的同时,减少温室气体排放。该优化控制基于溶解氧对温室气体排放的作用机制,采用分层思想,根据出水污染物含量与溶解氧的函数约束关系,采用遗传算法求解溶解氧优化设定值,实现神经网络跟踪控制。仿真结果表明,对比开环控制,AKRBP-PI方案的出水污染物含量均未超标,温室气体总排放量减少了8.6%。其中,减少的温室气体主要来自曝气机耗电量的下降。

温室气体排放模型

基于ASM1模型和物质守恒建立了温室气体直接和间接排放模型,以实现温室气体的在线监测。温室气体的直接排放源为:内源性衰变、BOD去除、硝化过程和反硝化过程;间接排放源为:曝气机耗电、泵耗电、化学品消耗和污泥处理。

溶解氧浓度对温室气体排放的影响

采用Pearson相关系数法评估曝气量的变化对各个温室气体排放源的影响,这是实现温室气体减排的溶解氧优化控制的基础。综合各排放源与曝气量的关系,全部正相关系数之和为0.3429,因此温室气体总排放量随着曝气量的增加而增加。


图1 废水处理过程温室气体排放源与曝气量Pearson相关系数的关系


溶解氧浓度分层优化控制

AKRBP-PI控制基于溶解氧对温室气体排放的作用机制,采用分层思想,根据出水污染物含量与溶解氧的函数约束关系,采用遗传算法求解溶解氧优化设定值,实现神经网络跟踪控制。


图2 造纸废水处理过程实现温室气体减排的AKRBP-PI分层优化控制方案


使用不同控制策略的温室气体排放量

将AKRBP-PI优化控制方案的仿真结果与开环控制、恒定的溶解氧设定值(1 mg/L)和恒定的PI控制参数(Kp=0.9、Ki=0.15)、恒定的溶解氧设定值(1 mg/L)和自整定的BP-PI控制方案进行对比。控制仿真结果表明,对比开环控制,PI控制和BP-PI控制下的温室气体总排放量分别增加了8.1%和4.1%;然而在AKRBP-PI控制下,不仅未出现出水水质超限,而且减少了8.6%的温室气体总排放量,其中主要来源于曝气机耗电间接产生的温室气体减少。


图3 造纸废水处理过程采用不同控制方案所带来的温室气体减排量

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