[发明专利]基于储备池网络的污水处理出水总磷TP软测量方法

说明书

基于储备池网络的污水处理出水总磷TP软测量方法既属于控制科学与工程领域，又属于环境科学与工程领域。出水总磷TP浓度是城市污水处理厂重要的监控指标，也是水质评价的重要指标。针对当前污水处理过程出水总磷TP测量过程繁琐、仪器设备造价和维护费用高、测量结果精确性低等问题，本发明利用主成分分析法确定了软测量模型的输入变量；并设计了一种基于贡献率的储备池结构优化算法，优化网络结构，提高网络性能；最后，基于改进的储备池网络建立了出水总磷TP的软测量模型，实现快速、有效、准确地测量污水处理过程中的出水总磷TP，提高了城市污水处理厂水质质量实时监控的水平，保障城市污水处理过程正常运行。

技术领域

本发明基于城市污水处理生化反应特性，利用储备池网络建立城市污水处理过程出水总磷TP的软测量模型，实现了出水总磷TP的实时测量。出水总磷TP实时测量是实现污水处理优化控制的重要基础，也是水环境保护的重要环节，本发明既属于控制科学与工程领域，又属于环境科学与工程领域。

背景技术

国家《十三五规划纲要》指出，实现城镇生活污水处理设施全覆盖和稳定达标运行，到2020年底，城市污水处理率达到95％的总体目标，并指出对流域污染严重的地区应实行总磷排放总量控制，要求沿海城市污水处理厂加强实施除磷操作。在污水处理过程中，出水总磷浓度是一项非常重要的监测指标，也是水质评定的核心指标。此外，在城市污水处理过程中复杂的运行工序，人工操作不当，检测不完备，水质监控不及时等因素影响下，尚无法达到理想的除磷效果；同时，富含磷的污水排入江河湖泊易引起水体富营养化、导致藻类大量繁殖，是水环境污染和水体富营养化问题的主要因素。出水总磷TP智能检测技术不但有利于城市污水处理过程的优化运行，具有较好的经济效益，而且能缓解我国水体富营养化的现状，具有显著的环境和社会效益。因此，本发明的研究成果具有广阔的应用前景。

目前国内外测量污水处理过程出水总磷TP的方法主要有分光光度法、液相色谱法、气相色谱法、电极法等。虽然这些方法测量精度较高，但是操作繁琐，且耗时长(小时级)，无法实现对出水总磷TP的实时测量，不能满足监管部门对总磷检测日益提高的实时性要求，且极易造成二次污染。市场上常用的总磷检测仪表，多产自欧洲、美国和日本等污水处理技术发展较早的发达国家。总磷仪表均基于化学原理进行检测，并没有根本上改变总磷检测的方式，无法实现总磷的实时检测，并且设备需要进口，购置与维护费用高昂。因此，现有的总磷检测技术和仪器很难满足污水处理厂实时检测的需求，必须寻求新的检测方法。近些年来，随着基于数据驱动的人工智能技术的不断发展，为城市污水处理过程出水总磷TP的测量提供了理论基础和技术支持，其中神经网络凭借其强大的非线性系统建模能力使其在污水处理过程关键变量软测量中得到了较好的验证与推广。通过设计有效的神经网络结构优化算法，优化网络的结构，提高网络性能，实现对城市污水处理过程出水总磷TP的快速高精度预测，为城市污水处理过程出水总磷实时检测的需求，提供一种可行的软测量方法。

本发明设计了一种基于储备池网络的污水处理出水总磷TP软测量方法，实现了城市污水处理过程出水总磷TP的实时测量。

发明内容

本发明获得了一种基于储备池网络的污水处理出水总磷TP软测量方法，解决了城市污水处理过程中出水总磷TP难以实时检测的问题。本发明利用主成分分析法确定了软测量模型的输入变量；并设计了一种基于贡献率的结构优化算法，优化储备池网络结构，提高网络性能；最后，基于改进的储备池网络建立了出水总磷TP的软测量模型，实现快速、有效、准确地测量污水处理过程中的出水总磷TP，提高了城市污水处理厂水质质量实时监控的水平，保障城市污水处理过程正常运行。

本发明采用了如下的技术方案及实现步骤：

1、基于储备池网络的污水处理出水总磷TP软测量方法，包括以下步骤：

第一步：数据预处理及辅助变量的确定