小型生活污水处理设施

小型生活污水处理设施

公司产品：地埋式一体化污水处理设备、二氧化氯发生器、加药装置、气浮机、机械格栅、固液分离机及UASB厌氧反应器。

生物除磷虽然可以得到较好的除磷效果，但是由于其本身所具有的局限性，使出水中磷的含量很难稳定达标。

而通过化学除磷则可以保证出水中磷的稳定达标。所以，在污水处理过程中，对于出水水质要求的提标，需要完善污水处理工艺，我们通过投加化学药剂达到净化水质和处理目标值，特别是相关除磷要求。本文分别对初沉进水和经过生化曝气处理的A/O水用聚合化铝（PAC)化学除磷。

污水处理指的就是通过设立一项有效、可靠的体系治理与改善水质，并且依据切实可行的自主监控体系维护其正常运行，此体系涉及参数比较多，在必要的情况下需要给予及时检测，这样才可以确保污水排放指标符合我国有关部门的规定。在实际操作过程中，因为处理过程的繁琐、复杂、非线性，需要进行有效、准确的检测与数据传输，为此，需要加大软测量技术的应用力度。

其次，辅助变量选取主要就是类型、检测点方位、数量等内容的选取，需要于灵活性、准确性、特异性的原则展开。后，软测量模型构建及在线校正，模型构建形式有很多，主要有人工神经网络构建法、回归分析构建法等。其中对于人工神经网络构建法的研究多。在构建模型的时候，需要将模型辨识作为核心要素，并且对其进行全面检验，确保模型满足预设标准要求，为污水处理的有序进行奠定坚实的础。

2污水处理过程中软测量的具体应用

然而，在实际运用中，还是存在着一些不足，在运用SVI的同时，忽视了SV、ZSV、丝状菌长度等因素，在判定污泥膨胀的时候，容易出现偏差。除此之外，在运用支持向量机方法的时候，因为各类别样本数大小不同，针对样本数较大的类别来说，其训练误差与预测误差相对较小；针对样本数较小的类别来说，其训练误差与预测误差相对较大。在具体情况中，特别是污水处理过程的状态监测而言，异常情况样本数一直少于正常情况样本数，所以，一定要尽量消除此种偏差，要不然就会增大异常情况的预测误差，致使出现错误判断。

2.2污水处理优化中的应用

3.1选择输入输出变量在构建COD、BOD软测量模型的时候，需要对系统的过程辅助变量予以明确。辅助变量较多能够更好的包涵污水处理信息，然而输入变量太多就会增加数据处理工作量。根据经验因素与有关文献研究，将进水COD浓度、进水流量、进水pH值、进水温度、好氧反应区溶解氧浓度、污泥浓度钓是模型的辅助变量，输出变量为出水COD浓度、出水BOD浓度。

3.2数据预处理在明确重要辅助变量之后，展开预处理与尺度变换工作。在开展尺度变换工作的时候，主要将其转变为[0,1]或者[-1,1]的范围。

3.3建立模型输入进水COD浓度、进水流量、进水pH值、进水温度、好氧反应区溶解氧浓度、污泥浓度向量，输出COD浓度、BOD浓度向量，构建简化模型。

随着生活水平不断提高，水体富营养化被广泛的关注，而引起富营养化的主要元素是氮、磷。由于人们生产生活中大量的使用了农药、化肥及含磷洗涤剂，不达标工业废水的排放等，造成河流湖泊等水体中的氮、磷含量增加，水质恶化，严重危害到了人类的健康。因此，高效的污水处理技术对水质尤为重要。在污水处理技术中，采用了各种方法来除磷，包括化学除磷、生物除磷、物理除磷。

不同水质中PAC对色度、浊度的影响A/O系统对原水经生化处理曝气，TP降至1.0mg/L左右（测得的高TP为1.6mg/L），低于进水TP:5mg/L，其他各项参数也都大幅降低，见表1所示。由于初沉进水没有生化处理，污水中色度和浊度的指标过高，加入PAC后明显改善，色度从190降到120，浊度从99降到52，并且二者都随PAC投药率继续加大线性地降低。而预先经过生化处理的A/O水由于其本身色度和浊度就已经较低，开始加入PAC后色度从31降到23，浊度从6降到5，PAC继续加入二者的变化幅度很小。

软测量技术

软测量技术指的就是根据可以测量、容易测量过程的变量与无法钟测量的待测变量之间的关系，遵照相关原则，利用新型网络计算机技术开展检测与评估变量的手段。一般而言，软测量技术内容主要有：数据信息的收集与处理、辅助变量的选取、软测量模型构建及在线校正等。首先，数据信息收集指的就是对原始辅助变量与主导变量历史数据的收集，使其具备代表性、均衡、精简的特点，以此来对污水处理过程的所有情况进行体现；数据信息处理主要为数据变换处理、误差处理，其目的就是保证数据的一致性，降低污水处理过程的非线性，减少产生误差的因素。

不同时段PAC的除磷效果不同时段PAC的除磷效果的据实验得出，由于不同时段的原水水质的不同，会对除磷效果产生一定的影响。但是总体看采用PAC进行处理，除磷效果稳定，说明PAC对原水水质适应性强。总磷符合小于0.5mg/L的国家一级污水处理排放标准。

2.4PAC对固体悬浮物的影响从污水处理的生产运行上看，出水水质中磷的含量与出水SS有着密切的关系，如果要使出水中磷的含量小于1.0mg/L，那么就要使出水的SS保持在20mg/L以下。通过实验，可以看出PAC对初沉进水中固体悬浮物的去除效果。投入PAC后，SS的去除率明显下降，SS浓度同时也下降。这是由于PAC相对链较长在中和粒子表面电荷的同时能使粒子结合得更牢固，形成更加稳定的絮凝体，从而提高SS的去除率。在PAC投药率为11.18mg/L时，SS的去除率可以达到85%。PAC混凝絮体形成团，沉降速度高，因而反应沉淀时间可缩短，在相应条件下可提高处理能力1.5~3.0倍；此外，PAC能够明显改善沉降过滤及污泥脱水性能，絮体颗粒大而紧密。

有关研究显示，为了对传感器偏移情况进行检验，需要对比传感器的实测值和软传感器的预测值，之后利用余差进行故障验证。在用NLPCA、NNPLS模型进行氮氧化物预测的时候，需要在传感器失效之后，重构数据，展开软冗余。在用PLS模型进行磷浓度与转换率预测的时候，将其和指标进行结合，对复杂间歇聚类过程故障予以诊断。

针对此类问题，有关研究表明，将PH、ORP当成是输入神经网络软测量，对大肠杆菌群数进行预测，并且在化反应与反化反应中加入适当的，以此来实现节约成本的目的。除了在优化加中应用软测量之外，还可以在SBR工艺循环时间估计中运用软测量。通过有关研究发现，在SBR工艺循环时间估计中运用软测量能够弥补时间固定的缺陷，并且利用软测量得到SBR各阶段的优处理时长，对整个SBR处理工艺进行优化。同时，有关研究结果显示，将入水组分与流量当成是输入神经网络软测量模型，之后对入水组分变化进行预测，将其运用在污水处理过程优化中。在用KPLS模型进行出水指标预测的时候，还可以将其在毒性物质流入优化与现报过程中予以应用。然而，用出水水质预报毒性物质流入的时候，会导致水力停留时间内毒性物质处在监视盲区，并且出现异常漏报状态。对此情况，需要进行深入研究，进一步拓展软测量的应用范围。

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