引用本文

杨翠丽, 武战红, 韩红桂, 乔俊飞. 城市污水处理过程优化设定方法研究进展. 自动化学报, 2020, 46(10): 2092−2108 doi: 10.16383/j.aas.c200294

Yang Cui-Li, Wu Zhan-Hong, Han Hong-Gui, Qiao Jun-Fei. Perspectives on optimal setting methods for municipal wastewater treatment processes. Acta Automatica Sinica, 2020, 46(10): 2092−2108 doi: 10.16383/j.aas.c200294

http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c200294

关键词

城市污水处理过程，优化设定，运行指标模型，设定值寻优算法 

摘要

城市污水处理过程优化运行的目标是保证出水水质达标, 降低运行成本. 为了实现该目标, 需要动态更新污水处理过程操作变量的最优设定值. 由于城市污水处理过程具有多变量、多冲突、多目标、多约束、动态、时变等特点, 如何设计精确的污水处理过程运行指标模型, 如何优化过程操作变量的最优设定值, 是实现城市污水处理过程优化运行亟待解决的难题. 本文梳理了城市污水处理过程优化设定方法的研究进展. 首先, 介绍了城市污水处理过程特性和过程优化设定问题; 其次, 分别概述了基于机理和基于数据驱动的城市污水处理过程运行指标建模方法; 然后, 分别讨论了城市污水处理过程单运行指标和多运行指标的操作变量设定值寻优算法; 最后, 展望了城市污水处理过程优化设定问题的未来研究方向.

文章导读

随着我国城市化建设的高速发展, 排放的工业、生活污水也急剧增长[1]. 因此, 建设城市污水处理厂是预防水体污染、保护水环境的重要举措. 至2017年底, 我国共计建成5000多座城镇污水处理厂[2], 污水处理能力大大提高. 但是, 我国城市污水处理厂运行状况不容乐观. 首先, 城市污水处理过程水质超标现象很频繁[3], 我国一半以上的城市污水处理厂都存在水质超标问题[4]. 此外, 城市污水处理面临能耗大、运行成本高的难题[5]. 以电能消耗为例, 我国平均吨水耗电量约为0.24千瓦时, 是发达国家吨水耗电量的2倍[6]. 高能耗导致部分污水处理厂面临“建的起, 养不起”的困难[7]. 因此, 实现城市污水处理过程的优化运行已经迫在眉睫.

城市污水处理过程优化运行的目标是“保质降耗”, 即保证出水水质, 同时降低系统能耗[8]. 为实现该目标, 多位专家学者提出了污水处理过程优化控制技术, 其不仅要求被控对象输出稳定、精准跟踪设定值, 同时在保证出水水质达标排放的条件下, 尽可能降低系统能耗. 目前, 污水处理过程优化控制技术已经在美国、加拿大、芬兰等国家的部分城市污水处理厂获得成功应用[9-11]. 但是, 我国城市污水处理厂自动化水平普遍不高, 部分影响污水处理效果的过程操作变量设定值往往依赖人工经验设定. 当工况发生改变时, 设定值会偏离理想值, 即使精准的回路跟踪控制也不可能实现运行指标的最优化. 因此, 城市污水处理过程操作变量的优化设定是实施过程优化控制的关键环节.

城市污水处理过程优化设定问题的求解过程, 本质上是基于过程运行指标模型, 优化过程操作变量设定值的过程. 城市污水处理过程具有多变量、多冲突、多目标、多约束、动态、时变等特点, 其导致过程运行指标模型设计和操作变量设定值寻优算法设计极其困难. 近年来, 多位专家学者对城市污水处理过程优化设定问题投入了大量研究[12-13], 并取得了一系列重要进展, 先进的过程优化设定技术已经在污水处理厂成功应用, 实现了污水处理的优化运行[14]. 论文首先概述城市污水处理过程及主要特性, 阐述过程优化设定问题及其难点. 其次, 围绕城市污水处理过程运行指标模型设计问题, 分别描述了基于机理和基于数据驱动的过程运行指标建模方法. 然后, 从保质降耗的需求出发, 分别阐述了城市污水处理过程单运行指标和多运行指标的操作变量设定值寻优算法. 最后, 针对污水处理过程优化设定方法在实际应用中存在的问题, 对污水处理过程优化设定问题未来研究方向进行了展望和总结.

图 1  城市污水处理过程简图

图 2  基于数据驱动的城市污水处理过程运行指标模型设计框架

图 3  城市污水处理过程操作变量设定值寻优算法设计框架

随着大数据、人工智能时代的到来, 石油化工[131]、有色冶金[132]、赤铁矿磨矿[133]等复杂流程工业都在向着信息化、智能化的方向发展, 污水处理过程也致力于提高自动化和智能化水平. 日益增加的污水排放量和日益短缺的水资源对污水处理过程出水水质标准和节能降耗提出了更高的要求, 因此需要设计高效能的污水处理过程工艺设计、高质量的检测设备仪表、高水平的优化控制系统. 伴随智能检测和人工智能技术的快速发展, 未来污水处理过程优化设定技术的自动化、智能化水平将会大幅提高, 并且逐步从单目标优化向多目标优化发展, 从静态优化向动态优化发展, 从开环优化向闭环优化发展, 从底层回路优化向全流程优化发展, 同时促进在线水质检测、优化控制、工况识别、故障诊断技术的发展. 先进的城市污水处理过程优化设定技术也会逐步投入实际应用, 解决污水处理过程优化运行所面临的难题, 提升现代污水处理工艺, 引领污水处理发展潮流, 创造污水处理行业更大的经济效益.

作者简介

杨翠丽

北京工业大学副教授. 主要研究方向为神经网络和智能优化算法. E-mail: clyang5@bjut.edu.cn

武战红

北京工业大学硕士研究生. 主要研究方向为多目标优化算法. E-mail: wuzh@emails.bjut.edu.cn

韩红桂

北京工业大学教授. 主要研究方向为污水处理工艺复杂建模与控制, 神经网络分析与设计. E-mail: rechardhan@sina.com

乔俊飞

北京工业大学信息学部教授. 主要研究方向为污水处理过程智能控制, 神经网络结构设计与优化. 本文通信作者. E-mail: junfeq@bjut.edu.cn