[发明专利]一种污水处理过程中生化需氧量BOD的软测量方法

说明书

技术领域

软测量是检测技术及仪表研究的主要发展趋势之一，是先进制造技术领域的重要分 支，本发明涉及污水处理过程中出水水质指标的软测量方法。软测量是根据某种最优准则， 选择一组既与主变量密切联系，又容易测量的辅助变量(如温度、压力、流量等)，通过构 造某种数学模型(即软测量模型)，依靠事先学习和记忆实现对主变量的估计。软测量的精 度取决于对实测数据的学习、记忆和联想的效果以及不断进行再学习的能力。将软测量技 术应用于污水处理系统，既可节约投资和运行成本，又能及时监测出水水质和相关参数， 从而促使污水处理厂高效稳定运行。因此，软测量技术在污水处理系统中的应用研究具有 重要意义。

背景技术

随着国民经济的增长和公众环保意识的增强，污水处理自动化技术迎来了前所未有的 发展机遇。据统计，2005年我国污水处理率是45.6％，一大半污水没有得到处理，为加快 城市的污水治理，建设部、国家环保总局、科技部联合发布政策指出，在“十一五”期间 的目标是所有城市污水处理率必须超过60％，重点城市如省会城市、风景旅游城市、环保 重点城市，要求污水处理率超过70％。国家中长期科技发展规划中提出要研究并推广高效、 低能耗的污水处理新技术。因此，本发明的研究成果具有广阔的应用前景。

污水排放标准中，衡量是否达标的参数指标有：生化需氧量BOD、出水化学耗氧量 COD、悬浮物、氨氮、磷等。其中生化需氧量BOD反映有机污染的程度，它是其他参数 无法替代的，生化需氧量BOD的测量对控制水体污染具有重要的意义。生化需氧量BOD 是指微生物在一定的温度和时间条件下分解氧化有机物所消耗的溶解氧量，以每升水样消 耗的氧的毫克数表示(毫克/升或mg/L)。

目前污水处理厂多通过使用稀释接种法、微生物传感器快速测定法测定不同类型水中 生化需氧量BOD，其BOD分析测定周期一般为5天，不能及时反映污水处理实际情况， 不能实现对BOD实时测量，从而限制了污水处理闭环控制系统的投用。本发明提出一种 新的BOD软测量方法，通过构建动态神经网络模型，实现对污水处理过程中关键参数BOD 的间接在线测量。

发明内容

本发明获得了一种基于动态神经网络的污水处理关键水质参数BOD的软测量方法。 该方法通过分析污水处理过程，在众多可测变量中选择一组既与BOD有密切联系又容易 测量的变量作为辅助变量，通过构造动态神经网络，实现辅助变量与BOD之间的映射， 从而实现污水水质BOD的在线测量，解决了当前BOD测量周期长的问题。

本发明采用了如下的技术方案及实现步骤：

1.一种污水处理过程中生化需氧量BOD软测量的方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)设计的污水水质BOD软测量动态神经网络拓扑结构如图1所示；网络分为三层： 输入层、隐含层、输出层；输入为污水调节池进水水质指标，输出为生化需氧量BOD；

初始化神经网络：确定神经网络p-n-1的连接方式，即输入层神经元为p个，隐含层 神经元为n个，输出层神经元为1个；对神经网络的权值进行随机赋值；神经网络的输入表 示为x₁，x₂，…，x_p，神经网络的期望输出表示为y_d；设共有m个训练样本，则第k个训练样本 为x₁(k)，x₂(k)，…，x_p(k)，y_d(k)，用第k个训练样本训练神经网络时，神经网络各层的计算功能 是：

输入层，该层由p个神经元组成：