[发明专利]一种基于混合智能算法的厌氧系统出水氨氮软测量方法

说明书

本发明涉及了一种厌氧废水处理系统出水氨氮的软测量预测方法，目的在于解决厌氧废水处理系统中出水氨氮浓度测量中存在的测量时间滞后长、价格昂贵、维护困难等问题。该方法基于厌氧废水处理生化特性，通过主成分分析和最小二乘法支持向量机混合智能算法，成功实现厌氧废水处理中出水氨氮的实时检测。实验证明，该软测量方法出水氨氮预测值与实际测量真实值相关系数为0.9970，说明该软测量模型能够快速、准确地预测出水氨氮的浓度，不仅可以提高了厌氧废水处理系统中出水氨氮质量监控水平，更可进一步解决现有测定仪器价格昂贵、维护困难和测量滞后等问题，具有十分重要的应用价值。

技术领域

本发明涉及厌氧废水处理技术领域，更具体地，涉及一种基于主成分分析和最小二乘支持向量机混合智能算法的厌氧过程出水氨氮的软测量方法。

背景技术

近年来随着现代科学技术的快速发展，各类生产处理过程包括化工、轻工和废水处理等已经发生了显著的变化。以前简单的、局部的、常规的控制方法已经不能满足现代生产工艺的要求。为了保证生产过程的正常进行和获取最大的经济效益，先进控制和优化控制纷纷被应用于现代生产过程中。在应用过程中常常遇到的难题就是许多产品质量变量的在线测量和一些与产品质量密切相关的重要过程参数，如化学反应器中反应物浓度和产品分布、生物发酵罐中的生物量参数、精馏塔的塔顶和塔底产品的组分浓度等等。由于受工艺和技术的限制而难以或无法通过硬件传感器在线检测，只能通过离线实验室分析得到分析值。但是，离线实验室分析往往存在长时间滞后的问题，无法满足在线实时控制和优化操作的要求。近年来，为解决这类变量的估计和控制问题，软测量技术取得了重大发展。软测量技术的基本点在于根据某种最优准则，选择一组与主导变量有密切联系又容易测量的二次变量，通过构造某种数学关系，用计算机软件实现对主导变量的估计。在以软测量传感器的估计值为反馈信号的控制系统中，控制器与估计器是分离的，因而给控制器和软传感器的设计都带来极大的方便。

同时，随着我国水污染问题依然严重，对氮污染物的排放标准也日益严格，氨氮是污水中氮污染控制中的一项主要指标。多年来以厌氧为主体的污水处理工艺已经在各种类型废水处理中得到成功应用，取得了显著的经济和环境效益。近年来厌氧脱氮技术也的得到了快速发展，此为代表的厌氧氨养化脱氮污水处理工艺是涉及化学、物理、生物等多门学科的综合性技术。处理过程中进水流量、基质成分和浓度都在不断地变化，同时受制于微生物活性易受环境条件和系统本身变化的特性，在污水处理系统中，对出水条件等重要参数的即时监控是十分重要的。另一方面，由于现有的大多数检测传感器和仪表普遍存在的测量时间滞后长、价格昂贵、维护困难等问题。在实际污水处理过程中仍是靠人工进行化验操作，导致了出水水质质量波动大，耗时长以及高费用等问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种厌氧废水处理系统出水氨氮的软测量方法，旨在解决厌氧废水处理过程不能实时测量出水氨氮浓度而导致系统不能及时调控而造成的出水水质下降，同时可以大大的降低测量成本，为污水处理厂提供了一种快速高效的测量手段。该方法在基于最小二乘法支持向量机算法建立起的厌氧废水处理系统出水氨氮预测模型基础上，引入主成分分析算法分析各个变量的相关性实现输入高维辅助变量的降维处理，在去除冗余信息的同时减少了模型计算量，进一步提高模型的准确度和运算速度。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下。

一种基于混合智能算法的厌氧系统出水氨氮软测量方法，其包括如下步骤：

(1)辅助变量的确定：选取能直接测量并且与厌氧过程密切相关的水质变量；

(2)搭建厌氧废水处理系统，建立训练样本数据库：采集不同进水条件下厌氧反应器的进水水质和出水水质，构建模型输入输出向量对的集合；进水水质包括进水亚硝酸盐氮、进水COD、进水pH、产气量的参数；出水水质包括出水氨氮浓度、出水pH、产气量；

(3)对(2)中采集到的模型输入输出向量进行异常值的剔除和归一化处理，建立辅助变量数据样本集和关键状态变量即预测变量数据集；