污水处理过程的智能监控系统设计与实现

【摘要】：污水处理过程中由于受到浊度、PH值、流量、温度和其他水质污染等因素的影响，使得出水的化学需氧量(COD)、氨氮(NH3-N)、油、硫化物、固体悬浮物(SS)等杂质的去除率难以满足要求，且操作人员的手动控制经常导致水质不稳定，处理成本较高。为了避免这些问题，除了工艺改良外，实现污水处理过程的自动控制对于提高出水质量、提高生产效率、降低生产成本等具有重要的现实意义。因此，本文结合某石化污水处理厂的控制系统设计与开发项目，开展了污水处理过程智能监控方法的研究，并设计和开发出智能监控系统，主要工作如下： (1)针对溶解氧(DO)浓度测量滞后不利于准确控制曝气量的问题，将案例推理、遗传算法和群决策思想结合起来，提出一种群遗传案例推理回归方法去实现DO浓度的软测量，通过案例表示、案例检索、群决策重用、案例存储等环节建立其软测量模型，达到了实时、快速、准确估计DO浓度的目的，为曝气量的精确控制打下了方法基础； (2)针对污水处理设备众多、控制指标不易稳定的特点，将DO浓度的软测量技术与计算机自动控制技术相结合，设计了污水处理过程的智能监控方案，给出了系统的总体结构与功能，介绍了控制软件、DO浓度软测量模块、操作指导的组态编程方法，为系统的具体实施奠定了方法基础； (3)将智能监控方案和基于DO浓度软测量的曝气量控制方法应用于污水处理现场，完成了硬件集成设计和软件的组态开发，设计的人机界面直观友好，操控方便，经过现场安装与调试，成功运行于某污水处理厂，使得出水杂质的去除率达到了预期目标，取得显著经济效益。 【关键词】：污水处理过程 智能监控 溶解氧浓度 案例推理
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP273.5
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 课题背景和意义9-10
• 1.2 污水处理自动控制发展状况10-11
• 1.3 污水处理自动控制中存在的问题11-12
• 1.4 本文的主要工作及结构安排12-15
• 1.4.1 主要工作12
• 1.4.2 结构安排12-15
• 第2章 污水处理过程描述15-21
• 2.1 工艺流程15-17
• 2.2 控制要求17-19
• 2.3 指标分析19-20
• 2.4 小结20-21
• 第3章 基于 DO 浓度软测量的曝气量控制方法21-33
• 3.1 DO 浓度的智能软测量模型21-31
• 3.1.1 DO 浓度动态分析22
• 3.1.2 结构与功能22-23
• 3.1.3 算法实现23-28
• 3.1.4 实验测试28-31
• 3.2 控制曝气量31-32
• 3.2.1 控制结构31-32
• 3.2.2 控制功能32
• 3.3 小结32-33
• 第4章 智能监控系统的设计与开发33-71
• 4.1 系统结构与功能33-35
• 4.1.1 系统结构34
• 4.1.2 功能分析34-35
• 4.2 硬件集成与选型35-43
• 4.2.1 硬件结构35-37
• 4.2.2 控制系统选型37-43
• 4.3 组态方法43-58
• 4.3.1 FameView 组态软件及组态过程43-51
• 4.3.2 STEP7 及硬件组态51-54
• 4.3.3 通讯组态54-58
• 4.4 软件开发58-69
• 4.4.1 控制软件开发58-63
• 4.4.2 DO 浓度软测量63-64
• 4.4.3 操作指导64-69
• 4.5 小结69-71
• 第5章 智能监控系统的工程应用71-79
• 5.1 应用背景71
• 5.2 系统安装与调试71-75
• 5.3 应用效果75-78
• 5.4 小结78-79
• 结论79-81
• 参考文献81-85
• 攻读学位期间发表的学术论文85-87
• 致谢87

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