AAO污水处理工艺介绍.ppt

1.城市污水脱氮除磷工艺及模拟控制2.研究内容与技术路线 3.交互式反应器研究与中试装置设计 4.交互式反应器中试运行研究汇汇 报报 内内 容容5.5.交互式反应器交互式反应器BPBP神经网络模型研究神经网络模型研究6.6.交互式反应器交互式反应器ANFIS仿真模型研究仿真模型研究7.7.结论与建议结论与建议1 1、城市污水生物脱氮理论与技术、城市污水生物脱氮理论与技术生物处理过程氮的转化 一、城市污水脱氮除磷工艺与模拟控制一、城市污水脱氮除磷工艺与模拟控制环境因素：环境因素：1 1、水温、水温2 2、pHpH3 3、DO DO 4 4、C/NC/N5 5、Fm&SRTFm&SRT6 6、毒性物质、毒性物质7 7、内回流比、内回流比2 2、城市污水除磷技术、城市污水除磷技术 2.1化学除磷 一、城市污水脱氮除磷工艺与模拟控一、城市污水脱氮除磷工艺与模拟控 2.22.2生物除磷生物除磷 3 3、常规生物脱氮除磷工艺、常规生物脱氮除磷工艺3.1 A/A/O系列一、城市污水脱氮除磷工艺与模拟控一、城市污水脱氮除磷工艺与模拟控BardenphoBardenpho工艺工艺 典型典型A/A/OA/A/O工艺工艺 3 3、常规生物脱氮除磷工艺、常规生物脱氮除磷工艺3.1 A/A/O系列一、城市污水脱氮除磷工艺与模拟控制一、城市污水脱氮除磷工艺与模拟控制UCTUCT工工艺艺 M-UCTM-UCT工艺工艺 JHBJHB工艺工艺 3 3、常规生物脱氮除磷工艺、常规生物脱氮除磷工艺3.2 SBR系列一、城市污水脱氮除磷工艺与模拟控制一、城市污水脱氮除磷工艺与模拟控制CASTCAST工工艺艺 MSBRMSBR工艺工艺 UNITANKUNITANK工工艺艺 3 3、常规生物脱氮除磷工艺、常规生物脱氮除磷工艺3.3 氧化沟系列一、城市污水脱氮除磷工艺与模拟控制一、城市污水脱氮除磷工艺与模拟控制T T型氧化沟型氧化沟 奥贝尔氧化沟奥贝尔氧化沟 卡路塞尔氧化沟卡路塞尔氧化沟 卡鲁塞尔卡鲁塞尔DenitIRA2/C工艺流程工艺流程4 4、生物脱氮除磷新工艺、生物脱氮除磷新工艺4.1 BICT工艺一、城市污水脱氮除磷工艺与模拟控制一、城市污水脱氮除磷工艺与模拟控制4.2 A2/N工艺工艺4.3 BCFS工艺工艺4.4 分段进水分段进水BNR工艺工艺4.5 厌氧厌氧-往复好氧组合式工艺往复好氧组合式工艺4.1 BICT工艺工艺新工艺特点新工艺特点1、合理分配碳源；、合理分配碳源；2、节约曝气量，利用硝酸盐；、节约曝气量，利用硝酸盐；3、减少污泥量；、减少污泥量；4、减小反应池容积、减小反应池容积5 5、污水处理建模理论与技术、污水处理建模理论与技术一、城市污水脱氮除磷工艺与模拟控制一、城市污水脱氮除磷工艺与模拟控制5.2 处理过程的智能控制：基于任务，有效变量输入输出，实现过处理过程的智能控制：基于任务，有效变量输入输出，实现过程控制或时间控制程控制或时间控制5.3 专家控制系统：基于经验控制，不断完善和学习专家控制系统：基于经验控制，不断完善和学习5.4 模糊控制：建立模糊控制器及模糊推理，简化输入输出模糊控制：建立模糊控制器及模糊推理，简化输入输出5.5 神经网络：基于系统的学习记忆和自适应能力神经网络：基于系统的学习记忆和自适应能力5.1 处理过程的动态模拟：基于模糊控制技术与处理过程的动态模拟：基于模糊控制技术与PLC技术结合技术结合5.6 混合人工智能：单一技术的局限，及各家所长混合人工智能：单一技术的局限，及各家所长5.7 ASM：基于生物生长衰亡机理、污染物降解机理。：基于生物生长衰亡机理、污染物降解机理。1.1 工艺路线研究工艺路线研究 针对南方城市污水有机物浓度低、而氮磷浓度相对较高、针对南方城市污水有机物浓度低、而氮磷浓度相对较高、且进水水质水量变化大的特征，研究不同情况下低碳高氮磷城且进水水质水量变化大的特征，研究不同情况下低碳高氮磷城市污水脱氮除磷工艺中污染物的存在形态与转化规律，寻求适市污水脱氮除磷工艺中污染物的存在形态与转化规律，寻求适合于低碳高氮磷城市污水脱氮除磷的工艺及相关运行参数；合于低碳高氮磷城市污水脱氮除磷的工艺及相关运行参数；1.2 仿真与预测仿真与预测 建立交互式反应器的脱氮除磷处理工艺的神经网络模型，建立交互式反应器的脱氮除磷处理工艺的神经网络模型，模拟与预测进出水水质和运行工况，并进行仿真与预测，满足模拟与预测进出水水质和运行工况，并进行仿真与预测，满足工程实施控制的目的和要求，为示范工程的运行提供依据。同工程实施控制的目的和要求，为示范工程的运行提供依据。同时，为我国类似城市污水处理厂的设计及运行提供参考。时，为我国类似城市污水处理厂的设计及运行提供参考。二、研究内容与技术路线二、研究内容与技术路线1 1、研究目的、研究目的 2.1 传统工艺路线研究传统工艺路线研究研究传统的生物脱氮除磷工艺处理低碳高氮磷城市污水的特点与规律。研究传统的生物脱氮除磷工艺处理低碳高氮磷城市污水的特点与规律。2.2 新工艺路线研究新工艺路线研究研究低碳高氮磷城市污水高效、低消耗生物脱氮除磷工艺。研究低碳高氮磷城市污水高效、低消耗生物脱氮除磷工艺。即研究交互式反应器提高生物脱氮除磷的途径、机理以及合适运行参数。即研究交互式反应器提高生物脱氮除磷的途径、机理以及合适运行参数。2.3 运行模式研究运行模式研究分析低碳高氮磷污水水质变化规律，寻求该型污水处理厂的运行新模式分析低碳高氮磷污水水质变化规律，寻求该型污水处理厂的运行新模式 2.4 建立神经网络进行出水水质的模拟仿真建立神经网络进行出水水质的模拟仿真2.5对比对比BP神经网络和神经网络和ANFIS模糊网络的模拟仿真的效果和稳定性。模糊网络的模拟仿真的效果和稳定性。二、研究内容与技术路线二、研究内容与技术路线2 2、研究内容、研究内容二、研究内容与技术路线二、研究内容与技术路线3 3、技术路线、技术路线研究技术路线图研究技术路线图1 1、工艺开发背景、工艺开发背景1.1 实现碳调控的脱氮除磷目的三、交互式反应器研究与中试装置设计三、交互式反应器研究与中试装置设计1.2 工艺可多生化模式运行，适应不同的碳氮比污水工艺可多生化模式运行，适应不同的碳氮比污水1.3 工艺可生化工艺可生化/物化串并联运行，适应不同的除磷要求物化串并联运行，适应不同的除磷要求1.4 工艺根据污水水质和排放标准，可容易切换运行模式工艺根据污水水质和排放标准，可容易切换运行模式1.5 工艺适应性强，抗冲击负荷能力强工艺适应性强，抗冲击负荷能力强1.6 根据构建的模型，使系统具有自适应和调整能力根据构建的模型，使系统具有自适应和调整能力2 2、工艺概念与流程、工艺概念与流程2.1 工艺概念三、交互式反应器研究与中试装置设计三、交互式反应器研究与中试装置设计交互式是指可以针对不同水质水量、处理目的、交互式是指可以针对不同水质水量、处理目的、环境条件灵活改变物化处理单元与生化处理单环境条件灵活改变物化处理单元与生化处理单元的串并联、长短流程运行；元的串并联、长短流程运行；各单元内部的功能也可改变，进行高效、节能各单元内部的功能也可改变，进行高效、节能或抗冲击负荷等不同模式运行达到在一个反应或抗冲击负荷等不同模式运行达到在一个反应器内将物化和生化优化集成、生物处理单元中器内将物化和生化优化集成、生物处理单元中各种不同功能菌群高效运行、系统高度协同开各种不同功能菌群高效运行、系统高度协同开放的目的。放的目的。为城市污水处理提供一种新型高效的物化为城市污水处理提供一种新型高效的物化/生化生化反应器。反应器。2 2、工艺概念与流程、工艺概念与流程2.2 平面布置三、交互式反应器研究与中试装置设计三、交互式反应器研究与中试装置设计A.进水井进水井B.交互式反应器交互式反应器C.二沉池二沉池D.鼓风机鼓风机 E.加药罐加药罐.反应器分区编号反应器分区编号 交互式物化交互式物化/生化反应器平面图生化反应器平面图 2 2、工艺概念与流程、工艺概念与流程2.3 流程布置三、交互式反应器研究与中试装置设计三、交互式反应器研究与中试装置设计交互式物化交互式物化/生化反应器流程图生化反应器流程图 3 3、运行模式与控制、运行模式与控制3.1 运行模式图三、交互式反应器研究与中试装置设计三、交互式反应器研究与中试装置设计交互式物化交互式物化/生化反应器运行模式图生化反应器运行模式图 高效生化工艺高效生化工艺物化强化物化强化生化强化生化强化沉淀沉淀进水进水人工人工生态生态AFDEBCG3 3、运行模式与控制、运行模式与控制3.2 运行模式表三、交互式反应器研究与中试装置设计三、交互式反应器研究与中试装置设计运行模式运 行 状 态运行途径预期目标串联高效生化脱氮除磷处理A D 最大程度除磷，其他指标达一级排放标准高效生化/物化处理A B C达一级排放标准强化物化/生化协同处理F E G在进水水质低时达一级排放标准低氧生化/物化处理A B C节能、达到二级排放标准并联部分污水物化处理、部分污水生化处理 A DF C低水质节能运行抗冲击负荷3 3、运行模式与控制、运行模式与控制3.3 运行控制目标三、交互式反应器研究与中试装置设计三、交互式反应器研究与中试装置设计当原污水有机碳源不能同时满足生物脱氮除磷要求时，当原污水有机碳源不能同时满足生物脱氮除磷要求时，首先满足生物脱氮，首先满足生物脱氮，在生物处理后投加新型混凝剂强化生物除磷，在生物处理后投加新型混凝剂强化生物除磷，确保氮磷同时达标确保氮磷同时达标。4 4、串联运行模式研究、串联运行模式研究4.1 串联运行模式1三、交互式反应器研究与中试装置设计三、交互式反应器研究与中试装置设计串联运行模式串联运行模式1工艺示意图工艺示意图正常水量、污染物浓度较高，正常水量、污染物浓度较高，氮磷浓度较高条件下氮磷浓度较高条件下或冬季运行时采用或冬季运行时采用4 4、串联运行模式研究、串联运行模式研究4.2 串联运行模式2三、交互式反应器研究与中试装置设计三、交互式反应器研究与中试装置设计串联运行模式串联运行模式2工艺示意图工艺示意图正常水量、污染物浓度较低，正常水量、污染物浓度较低，夏季运行时采用夏季运行时采用5 5、并联运行模式研究、并联运行模式研究三、交互式反应器研究与中试装置设计三、交互式反应器研究与中试装置设计并联运行模式工艺示意图并联运行模式工艺示意图1、模式、模式1：水量或水质超负荷：水量或水质超负荷2、模式、模式2：COD、TN偏低时偏低时6 6、中试装置设计、中试装置设计6.1 设计参数三、交互式反应器研究与中试装置设计三、交互式反应器研究与中试装置设计单元名称长(m)宽(m)有效水深(m)有效容积(m3)合计(m3)进水井第1部分1.01.01.41.403.80第2部分1.881.01.32.40反应器区0.71.03.02.1037.44区1.941.03.05.82区2.01.03.06.00区1.64+4.661.03.018.9区0.71.03.02.10区0.91.02.82.52二沉池直径：2.852.012.7512.75污泥池1.01.01.691.691.69加药罐直径：0.81.00.500.50旱季：旱季：100t/d雨季：雨季：150t/d6 6、中试装置设计、中试装置设计6.2 中试基地平面三、交互式反应器研究与中试装置设计三、交互式反应器研究与中试装置设计6 6、中试装置设计、中试装置设计6.3 中试流程三、交互式反应器研究与中试装置设计三、交互式反应器研究与中试装置设计6 6、中试装置设计、中试装置设计 6.4 相关照片三、交互式反应器研究与中试装置设计三、交互式反应器研究与中试装置设计中试基地生物处理单元中试基地生物处理单元运行中的交互式反应器运行中的交互式反应器6 6、中试装置设计、中试装置设计 6.4 相关照片三、交互式反应器研究与中试装置设计三、交互式反应器研究与中试装置设计交互反应器搅拌机和循环流量监测交互反应器搅拌机和循环流量监测人工湿地进水人工湿地进水1 1、运行工况、运行工况四、交互式反应器中试运行研究四、交互式反应器中试运行研究工况条件工况一工况二工况三工况四工况五试验时间(2004年，月.日)5.246.156.167.167.178.168.179.119.1210.1数据采集时间数据采集时间6.56.146.237.167.258.168.289.119.229.29反应器内水温()21.6-24.524.6-28.126.1-28.625.8-27.224.7-25.7进水量平均值(m3/h)4.674.676.298.336.24平均污泥回流比110.80.50.8平均混合液回流比211.511.5HRT(h)预缺氧池0.450.450.340.250.34厌氧池1.241.240.930.700.93缺氧池1.281.280.960.720.96好氧池5.035.033.772.533.77总停留时间8864.26二沉池平均HRT(h)2.72.72.01.52.0生物反应器总体积(m3)37.4437.4437.4434.9237.44平均MLSS(mg/L)2951 2405311028772801平均MLVSS(mg/L)123979496411801372平均SVI(mL/g)50.242.334.444.470.6系统总泥龄(d)44.755.226.116.317.7DO(mg/L)预缺氧池0.120.130.150.150.20厌氧池0.090.130.110.120.13缺氧池0.120.120.150.100.11好氧池1.207.800.605.750.605.500.954.400.604.05COD/TN3.383.994.233.893.95COD/TKN3.544.174.364.024.03COD/TP34.6232.9941.6539.0144.53有机负荷0.200.250.300.520.39TN负荷0.0590.0610.0700.1330.0992 2、运行数据、运行数据四、交互式反应器中试运行研究四、交互式反应器中试运行研究水质指标工况一工况二工况三工况四工况五COD进水(mg/L)82.46570.8106.9133.6出水(mg/L)19.916.215.616.522.7去除率(%)75.875.178.084.683.0SS进水(mg/L)4740584240出水(mg/L)2422221621去除率(%)48.945.062.161.947.5NH4+-N进水(mg/L)19.4716.4815.924.4829.29出水(mg/L)1.429.281.254.8319.67去除率(%)92.743.792.180.332.8TN进水(mg/L)24.3716.2816.7427.4533.86出水(mg/L)14.4412.8412.7415.7523.39去除率(%)40.721.123.942.630.9TP进水(mg/L)2.381.971.72.743出水(mg/L)2.171.611.552.250.71去除率(%)8.818.38.817.976.3NO2-N进水(mg/L)0.240.070.030.010.00出水(mg/L)0.100.090.250.850.48NO3-N进水(mg/L)0.840.610.490.850.73出水(mg/L)12.135.3510.5610.692.82pH进水7.387.387.457.457.45出水7.047.207.127.087.39碱度进水(mg/L)278208210208262出水(mg/L)120162116992023 3、中试运行小结、中试运行小结 3.1 结论1四、交互式反应器中运行研究四、交互式反应器中运行研究水温为水温为21.628.3，进水，进水COD为为13.2179.4mg/L、SS为为12218mg/L，平均有，平均有机负荷在机负荷在0.52 kgCOD/(kgMLVSSd)以下时，以下时，AAO运行模式各工况对运行模式各工况对COD和和SS均均有良好的去除效果，受冲击负荷影响很小，处理出水有良好的去除效果，受冲击负荷影响很小，处理出水COD低于低于35mg/L、SS低于低于24mg/L。试验结果表明，当有机负荷在试验结果表明，当有机负荷在0.2 kgCOD/(kgMLVSSd)以上时，以上时，COD平均去除率平均去除率可在可在70%以上。以上。AAO运行模式中，运行模式中，COD的去除主要发生在反应器的厌氧区和缺氧区。的去除主要发生在反应器的厌氧区和缺氧区。3.2 结论结论2进水进水NH4+-N为为2.0933.28mg/L、TN2.8839.39mg/L，水温，水温21.628.3，泥龄，泥龄15d时，要保持良好的硝化效果，则时，要保持良好的硝化效果，则COD负荷和负荷和TN负荷应分别小于负荷应分别小于0.5 kgCOD/(kgMLVSSd)和和0.10 kgTN/(kgMLVSSd)。当当NH4+-N去除率去除率80%，由于进水的平均，由于进水的平均COD/TKN90，进水，进水COD90mg/L，且，且COD/TN3.3时，时，TN的去除的去除主要通过反硝化作用，而且绝大部分在厌氧区内反硝化去除，增大混合液回流比对主要通过反硝化作用，而且绝大部分在厌氧区内反硝化去除，增大混合液回流比对脱氮效率的提高贡献不大。脱氮效率的提高贡献不大。3 3、中试运行小结、中试运行小结 3.3 结论3四、交互式反应器中运行研究四、交互式反应器中运行研究进水进水COD180mg/L，且平均，且平均COD/TN80%时，由于碳源严重不足，脱氮效率不高，随回流污时，由于碳源严重不足，脱氮效率不高，随回流污泥进入厌氧区的泥进入厌氧区的NO3-N对生物除磷效果造成不利影响，对生物除磷效果造成不利影响，TP去除率在去除率在50%以下。以下。当当NH4+-N去除率去除率50%，且进水，且进水COD超过超过60mg/L时，进入厌氧区的硝酸时，进入厌氧区的硝酸盐浓度持续低于盐浓度持续低于2.0mg/L，系统的生物除磷能力逐渐加强；，系统的生物除磷能力逐渐加强；当进水当进水COD持续在持续在100mg/L以上时，出水以上时，出水TP可在可在1.0mg/L以下。虽然进以下。虽然进入厌氧区的入厌氧区的NO3-N对除磷有不利影响，但系统的除磷功能不会丧失殆尽，对除磷有不利影响，但系统的除磷功能不会丧失殆尽，但是降雨引起的进水但是降雨引起的进水COD急剧下降能导致系统除磷功能完全丧失急剧下降能导致系统除磷功能完全丧失 3.4 结论结论4低碳高氮磷城市污水，因碳源不足，采用低碳高氮磷城市污水，因碳源不足，采用AAO模式时，一旦出水模式时，一旦出水NH4+-N和和TN满足满足城镇污水处理厂污染物排放标准城镇污水处理厂污染物排放标准(GB 18918-2002)中的一级中的一级B标准，出水标准，出水TP不达标。不达标。建议采用生物脱氮法保证出水氮达标，投加混凝剂保证出水磷达标。建议采用生物脱氮法保证出水氮达标，投加混凝剂保证出水磷达标。3 3、中试运行小结、中试运行小结 3.5 结论5四、交互式反应器中运行研究四、交互式反应器中运行研究交互式反应器系统交互式反应器系统AAO运行模式下，降雨季节，进水运行模式下，降雨季节，进水COD较低，较低，SVI基本基本50mL/g，MLVSS/MLSS降雨频繁时有下降的趋势，在降雨频繁时有下降的趋势，在0.250.4雨水较少时，雨水较少时，SVI和和MLVSS/MLSS均有升高的趋势，均有升高的趋势，SVI在在5090mL/g，MLVSS/MLSS在在0.40.5之间。之间。3.6 结论结论6增加抗冲击负荷能力措施：增加抗冲击负荷能力措施：增大混合液回流比；增大混合液回流比；加大系统进水流量；加大系统进水流量；维持反应器系统维持反应器系统MLVSS在在1000mg/L以上；以上；投加混凝剂。投加混凝剂。当进水当进水COD平均值小于平均值小于70mg/L，为提高系统抗冲击负荷的能力，保证出，为提高系统抗冲击负荷的能力，保证出水氨氮达标，可将水氨氮达标，可将HRT缩短为缩短为4h，以增加污泥的有机负荷，减缓污泥的，以增加污泥的有机负荷，减缓污泥的内源呼吸过程，维持系统内源呼吸过程，维持系统MLVSS在在1000mg/L以上。以上。考虑到低碳高氮磷城市污水的脱氮和抗冲击负荷能力，系统的混合液回流考虑到低碳高氮磷城市污水的脱氮和抗冲击负荷能力，系统的混合液回流比宜在比宜在12之间，污泥回流比宜在之间，污泥回流比宜在0.51.0之间。之间。1 1、BPBP神经网络技术神经网络技术 1.1 特点五、交互式反应器五、交互式反应器BP神经网络模型研究神经网络模型研究(1)高度的并行性；高度的并行性；(2)高度的非线性全局作用；高度的非线性全局作用；(3)良好的容错性与联想记忆功能；良好的容错性与联想记忆功能；(4)强大的自适应、自学习功能。强大的自适应、自学习功能。1.2 设计设计(1)网络的层数（输入层、隐含层、输出层）；网络的层数（输入层、隐含层、输出层）；(2)隐含层的神经元数量；隐含层的神经元数量；(3)传递函数（传递函数（Sigmoid)2 2、交互式反应器、交互式反应器BPBP神经网络模型神经网络模型 2.1 双隐含层MIMO五、交互式反应器五、交互式反应器BP神经网络模型研究神经网络模型研究 2.2 双隐含层双隐含层MISO(1)记忆能力强；记忆能力强；(2)自学能力和抗干扰能力差；自学能力和抗干扰能力差；(3)训练时间长训练时间长(4)模拟结果较差模拟结果较差(1)记忆能力强；记忆能力强；(2)预测能力差预测能力差(3)自学能力和抗干扰能力差；自学能力和抗干扰能力差；(4)训练时间长训练时间长 2.3 单隐含层单隐含层MISO(1)预测表现稳定；预测表现稳定；(2)预测能力强；预测能力强；(3)训练速度快；训练速度快；(4)神经元数量以神经元数量以10个为宜个为宜3 3、BPBP神经网络模型模拟结果神经网络模型模拟结果 3.1 出水NH3-N预测五、交互式反应器五、交互式反应器BP神经网络模型研究神经网络模型研究 3.2 出水出水TN预测预测A:输入进水：输入进水：COD、SS、NH3-N、NO3-NB:输入进水：输入进水：COD、SS、NH3-N、TN(1)二组相关系数基本一样二组相关系数基本一样(2)A组预测性优于组预测性优于B组组A:输入进水：输入进水：COD、SS、NH3-N、TPB:输入进水：输入进水：COD、SS、TN、TP(1)二组相关系数基本一样二组相关系数基本一样(2)A组预测数据、训练数据均优于组预测数据、训练数据均优于B组组 3.3 出水出水NO2-N预测预测A:输入进水：输入进水：COD、NO3-N、NO2-N、NH3-NB:输入进水：输入进水：COD、NO3-N、NO2-N、TN(1)二组训练误差接近二组训练误差接近(2)A组预测数据误差优于组预测数据误差优于B组组3 3、BPBP神经网络模型模拟结果神经网络模型模拟结果 3.4 出水NO3-N预测五、交互式反应器五、交互式反应器BP神经网络模型研究神经网络模型研究A:输入进水：输入进水：COD、NO3-N、NO2-N、NH3-NB:输入进水：输入进水：COD、NO3-N、NO2-N、TN(1)预测误差接近，预测误差接近，A组训练误差小组训练误差小(2)二组误差均较大二组误差均较大C：输入进水：输入进水：COD、NO3-N、NO2-N、NH3-N、TN 隐含层神经元个数由隐含层神经元个数由10增加为增加为12(3)误误差差依依然然较较大大：原原始始数数据据变变化化幅幅度度大大；进进水水NO3-N 较小时，对网络性能影响大；数据量和数据精度有限较小时，对网络性能影响大；数据量和数据精度有限 3.5 出水出水TP预测预测A:输入进水：输入进水：COD、SS、TP、NH3-NB:输入进水：输入进水：COD、SS、TP、TN(1)二组训练误差接近二组训练误差接近(2)B组预测数据误差优于组预测数据误差优于A组组,但二组预测误差均较大但二组预测误差均较大(3)进进水水中中TP浓浓度度低低；测测量量误误差差致致出出水水TP大大于于进进水水；数据规律性差数据规律性差1 1、ANFISANFIS网络模型网络模型 1.1 特点六、交互式反应器六、交互式反应器ANFIS仿真模型研究仿真模型研究(1)很好的推理功能；很好的推理功能；(2)较强自学习能力；较强自学习能力；(3)理解经验语言；理解经验语言；(4)融合神经网络与模糊推理。融合神经网络与模糊推理。1.2 设计设计(1)MathWorks公司的公司的MATLAB计算语言；计算语言；(2)ANFIS模型结构：多输入但输出、单输出模型结构：多输入但输出、单输出;(3)隶属度函数（隶属度函数（gaussmf)2 2、ANFISANFIS网络模型设计网络模型设计 2.1 输入输出六、交互式反应器六、交互式反应器ANFIS仿真模型研究仿真模型研究 2.2 隶属度函数隶属度函数(1)与与BP网络一致：网络一致：4输入单输出输入单输出(1)2个；个；(2)3个个(3)3个个隶隶属属度度函函数数在在训训练练模模拟拟精精度较高；预测误差较大度较高；预测误差较大(4)确定用确定用2个隶属度函数个隶属度函数3 3、ANFISANFIS网络模型模拟网络模型模拟 3.1 出水NH3-N预测六、交互式反应器六、交互式反应器ANFIS仿真模型研究仿真模型研究输入进水：输入进水：COD、SS、NH3-N、NO3-N(1)训练误差、测试误差均优于训练误差、测试误差均优于BP网络网络(2)模拟数据稳定性好模拟数据稳定性好隶属度函数个数相关系数标准均方差隶属度函数训练数据测试数据训练数据测试数据20.7380.4695.21577.3403gaussmf;outmfType=constant3 3、ANFISANFIS网络模型模拟网络模型模拟 3.2 出水TN预测六、交互式反应器六、交互式反应器ANFIS仿真模型研究仿真模型研究输入进水：输入进水：COD、SS、NH3-N、TP(1)预测效果优于预测效果优于BP网络网络(2)预测性误差小预测性误差小隶属度函数个数相关系数标准均方差隶属度函数训练数据测试数据训练数据测试数据20.8160.5283.95714.7765gaussmf;outmfType=constant3 3、ANFISANFIS网络模型模拟网络模型模拟 3.3 出水NO2-N预测六、交互式反应器六、交互式反应器ANFIS仿真模型研究仿真模型研究输入进水：输入进水：COD、NO3-N、NO2-N、NH3-N(1)训练误差测试误差均大于训练误差测试误差均大于BP网络网络(2)预测效果差于预测效果差于BP网络网络(3)隶属度函数不适合隶属度函数不适合隶属度函数个数相关系数标准均方差隶属度函数训练数据测试数据训练数据测试数据20.8780.8033.17366.6171gaussmf;outmfType=constant3 3、ANFISANFIS网络模型模拟网络模型模拟 3.4 出水NO3-N预测六、交互式反应器六、交互式反应器ANFIS仿真模型研究仿真模型研究输入进水：输入进水：COD、NO3-N、NO2-N、NH3-N(1)训练误差测试误差均小于训练误差测试误差均小于BP网络网络(2)预测效果好于预测效果好于BP网络网络(3)隶属度函数调整可进一步提高精度隶属度函数调整可进一步提高精度隶属度函数个数相关系数标准均方差隶属度函数训练数据测试数据训练数据测试数据20.610.212.73332.2462gaussmf;outmfType=constant3 3、ANFISANFIS网络模型模拟网络模型模拟 3.5 出水TP预测六、交互式反应器六、交互式反应器ANFIS仿真模型研究仿真模型研究输入进水：输入进水：COD、SS、TP、TN(1)训练误差测试误差均小于训练误差测试误差均小于BP网络网络(2)预测效果好于预测效果好于BP网络网络(3)模拟相关系数较高模拟相关系数较高隶属度函数个数相关系数标准均方差隶属度函数训练数据测试数据训练数据测试数据20.7840.7491.00152.5860gaussmf;outmfType=constant4 4、ANFISANFIS与与BPBP网络对比网络对比六、交互式反应器六、交互式反应器ANFIS仿真模型研究仿真模型研究(1)在相同数据基础上，在相同数据基础上，ANFIS系统的模拟误差更小系统的模拟误差更小(2)ANFIS系系统统的的模模拟拟结结果果更更稳稳定定，多多次次模模拟拟时时其其结结果果不不会会发发生生太太大大的的变变化化，而而神神经经网网络络的的模模拟拟结结果果每每次次都都有有很很大大的的不不同同，造造成成使使用用者者对对最最佳佳模模拟拟精精度度无法掌握。无法掌握。究究其其原原因因：主主要要是是因因为为ANFIS系系统统事事先先根根据据前前人人经经验验设设置置了了初初始始隶隶属属度度函函数数，可可以以避避免免训训练练过过程程中中收收敛敛于于局局部部最最小小点点；而而神神经经网网络络在在初初始始时时刻刻给给出出的权重矩阵是随机的，训练过程中很容易陷入局部最小点。的权重矩阵是随机的，训练过程中很容易陷入局部最小点。(3)通通过过两两种种网网络络对对TP的的模模拟拟可可以以看看出出，对对于于变变化化范范围围较较小小的的数数据据用用ANFIS能更好的体现其走势能更好的体现其走势(4)两种网络的模拟误差均不是特别理想。主要是因为两种网络的模拟误差均不是特别理想。主要是因为1）数据测量不够准确，而且数据时间间隔不合理；）数据测量不够准确，而且数据时间间隔不合理；2）存在一部分超出平均值很多的非合理数据；）存在一部分超出平均值很多的非合理数据；3）数据量太少；）数据量太少；4）从从ANFIS模模拟拟过过程程的的各各误误差差曲曲线线可可以以看看出出，文文中中采采用用的的模模型型结结构构还还不不是是太合理，还有很大的改进空间。太合理，还有很大的改进空间。1 1、结论、结论七、结论与建议七、结论与建议(1)中试研究发现污泥驯化调试主要任务培养硝化菌；中试研究发现污泥驯化调试主要任务培养硝化菌；(2)交交互互式式反反应应器器AAO(厌厌氧氧缺缺氧氧好好氧氧)运运行行模模式式在在HRT=48h、污污泥泥回回流流比比为为0.51.0、混混合合液液回回流流比比为为12时时，COD的的去去除除主主要要发发生生在在厌厌氧氧区区和和缺缺氧氧区区。TN去去除除率率随随进进水水COD及及COD/TN的的增增加加而而增增加加。TN的的去去除除主主要要发发生生在在厌厌氧氧区区，增增大大混混合合液液回回流流比比对对提提高高脱脱氮氮效效率率无无益益，但但可可提提高高抗冲击负荷能力。抗冲击负荷能力。(3)在在ALO运运行行模模式式中中，通通过过在在低低氧氧区区进进水水端端设设置置缺缺氧氧区区，使使易易生生物物降降解解碳碳源源优优先先用用于于短短程程反反硝硝化化，节节省省的的碳碳源源则则用用于于聚聚磷磷菌菌的的厌厌氧氧释释磷磷以以及及后后续续的的短短程程反反硝硝化化，提提高高了了氮氮、磷磷去去除除率率，降降低低了了空空气气消消耗耗量量。ALO运运行行模模式式具具有有高高效效脱脱氮氮同同时时兼兼顾顾除除磷磷，对对低低C/N城城市市污污水水的的脱脱氮氮除除磷磷具具有有实实际际意义意义。(4)水水温温低低于于18，短短程程硝硝化化现现象象逐逐步步减减弱弱直直至至消消失失。为为提提高高系系统统的的硝硝化化效效果，可按果，可按AO脱氮模式运行。脱氮模式运行。当当反反应应水水温温在在1012，污污泥泥回回流流比比和和混混合合液液回回流流比比分分别别为为1.5和和2，通通过延长过延长HRT为为12h，可使系统的，可使系统的NH4+-N和和TN去除率达到去除率达到35%以上。以上。1 1、结论、结论七、结论与建议七、结论与建议(5)BP神经网络采用神经网络采用MISO模式较好；模式较好；双隐含层的神经元数量一般为双隐含层的神经元数量一般为5或或6；单隐含层的神经元数量在单隐含层的神经元数量在10左右较好。左右较好。同同一一个个神神经经网网络络结结构构随随着着神神经经元元个个数数的的增增加加，训训练练数数据据的的精精度度越越来来越越高高，但但测测试试数数据据的的精精度度一一般般是是随随着着神神经经元元个个数数的的增增加加升升高高后后再再降降低。低。(6)自自适适应应神神经经网网络络（ANFIS）隶隶属属度度函函数数一一般般2个个就就可可以以满满足足基基本本要要求求，函函数数的的型型式式可可采采用用gbellmf或或gaussmf等等。模模拟拟效效果果和和稳稳定定性性基本优于基本优于BP网络。网络。2 2、建议、建议七、结论与建议七、结论与建议(1)为为了了便便于于交交互互式式反反应应器器的的应应用用与与推推广广，应应该该进进行行基基于于不不同同水水质质的的不不同工况运行的自动切换与控制系统研究。同工况运行的自动切换与控制系统研究。(2)BP神神经经网网络络训训练练数数据据的的数数量量决决定定了了训训练练时时间间的的长长短短，随随数数据据量量的的增加，训练时间越来越长，在线控制时可能造成控制不及时增加，训练时间越来越长，在线控制时可能造成控制不及时;建建议议通通过过与与其其它它算算法法如如遗遗传传算算法法等等结结合合，以以改改进进训训练练速速度度和和效效果果，获得较优的神经网络结构。获得较优的神经网络结构。对对于于不不同同的的水水质质指指标标，采采用用不不同同的的BP神神经经网网络络结结构构或或ANFIS自自适适应模糊神经网络系统进行模拟仿真，以获得较好的仿真效果。应模糊神经网络系统进行模拟仿真，以获得较好的仿真效果。(3)在在模模拟拟仿仿真真参参数数中中，增增加加处处理理工工艺艺过过程程的的运运行行参参数数，或或设设定定出出水水水水质质指指标标值值，将将运运行行参参数数作作为为网网络络的的输输出出值值，以以便便与与PLC控控制制系系统统结结合，控制污水处理过程系统的自动运行，获得最佳的运行效果。合，控制污水处理过程系统的自动运行，获得最佳的运行效果。2008年年12月月欢迎批评指正！欢迎批评指正！谢谢谢谢!