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污水處理故障診斷方法有這些你都了解嗎?

2019-03-05 10:14:30 合肥鴻昇自動化科技有限公司 閱讀

 污水處理控制系統故障診斷方法有這些你都了解嗎?

  3.1知識綜合法


  采用知識綜合診斷法對某氧化溝工藝的污水處理廠進行問題診斷,通過收集污水處理廠運行一年的進出水水質水量數據,利用專業知識積累、文獻查詢或咨詢專業人士等手段來尋找運行問題的原因,發現進水碳源問題、供氧問題等幾個方面的原因并給出了優化建議。對某CAST工藝污水處理廠進行診斷分析,在歷史運行數據的基礎上,通過污泥活性測試和工藝模擬試驗提出相應的工藝優化運行措施。


  知識綜合法進行故障診斷需要長期的知識和經驗的積累,專業性太強,且容易以主觀意識為主,缺乏科學性,導致診斷結論錯誤,造成損失。

污水處理控制系統.jpg

  3.2數學模擬法


  數學模擬法是近幾年興起較快的一項技術,在污水處理診斷、工藝優化、升級改造、能耗評估等多方面均有實際應用。目前應用比較多的模擬模型軟件包括:BioWin模擬軟件、TUD模型、GP-X軟件、WEST軟件等。

  數學模擬法需要基于數據建模或者利用現有的模型軟件建立概化模型等,需要專業水處理知識和強的數學功底,同時對模型軟件很好的掌握,能獨立操作,相對難度大。另外,目前數學模擬法也僅局限于對生活污水的處理,對于進水成分復雜的工業廢水目前應用效果不好,有空缺。但是數學模擬法有很多別的方法不能比擬的優勢,一方面能夠通過數據校正、擬合,對污水處理廠進水水質水量改變、污水處理工藝條件變化、構筑物容積等發生改變的情況下對污水處理系統的影響,對于新建污水處理廠和需要完成升級改造的污水處理廠有比較準確的預測作用,可以節約成本和節省工作量。另一方面,模型軟件可以同時實現診斷與優化,并針對每個污水處理廠的實際情況提出精確、具體可行的優化方法,包括工藝優化和能耗優化,實用性非常強。


  3.3統計學診斷法


  為了克服PCA方法的不足,提出因子分析(FA)故障診斷方法,并在BSM1模型上進行了驗證,發現與PCA法相比,FA錯誤率更低,對不確定信息的表述能力更完整。

 

  3.4故障樹診斷法


  故障樹診斷法可以單獨用來對故障進行分析,也常用來與其他方法進行組合后以集成的方式來進行診斷。


  針對CAST工藝常見出水故障,采用故障樹法分析故障原因和邏輯關系,建立了基于規則的故障診斷模型,并用于某工業園區廢水處理故障診斷,離線診斷對污水處理系統的穩定運行有積極作用。

 

  3.5其他集成診斷法


 將遺傳算法和聚類算法應用于污水處理異常診斷中,采用基于距離的異常因子來檢測異常數據,再建立故障診斷規則。通過實際案例證明該方法能對污水處理控制系統中的異常數據進行有效檢測。

污水處理控制系統.jpg

  四、結論與展望


  在總結故障診斷方法的基礎上,結合對污水處理故障診斷方法的認識和目前應用現狀的了解,對該領域未來的發展提出以下觀點:


  (1)現有的診斷方法或者診斷系統基本集中在對某種處理工藝、單一的故障診斷問題等,對于多種處理工藝都通用的診斷系統和多方位故障診斷還比較缺乏。與此同時,污水處理廠運行故障與故障之間可能存在各種關聯,會產生鏈式反應。因此建立適應性更強、全污水廠逐級分布式故障診斷系統是一個可行的研究方向。


  (2))目前互聯網技術的發展,有助于建立虛擬故障診斷平臺,實施遠程故障診斷。電腦搭載診斷系統的同時開發診斷APP,污水處理控制系統廠實時數據傳輸到診斷APP,利用診斷軟件可以隨時進行故障診斷,更便捷、高效。同時,網絡的發展又可以實現污水處理故障診斷資源共享,幫助處理廠優化運營。


  (3人工智能應用與污水處理故障診斷領域是一個發展趨勢,而目前專家系統、神經網絡等人工智能診斷方法有自身的缺陷和局限性,主要是自主學習能力差、數值計算能力弱、經驗推理能力不足等。因此,將來可以從以下兩方面考慮,一方面可以采用多種智能方法相結合的集成智能診斷系統可以發揮各自優勢,取得更好的效果。另一方面,在人工智能中開發機器自主學習的方法,有助于及時補充知識,提高診斷系統能力。


  



標簽:   污水處理控制系統
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