[发明专利]炼化污水COD的软测量方法和装置及机器可读存储介质

说明书

本发明实施例提供一种炼化污水COD的软测量方法和装置及机器可读存储介质，属于环境保护技术领域。该软测量方法包括：获取用于训练的辅助变量的测量值和COD样本数据，其中所述辅助变量包括以下参数：挥发性有机物、温度、pH及浊度；获取用于测量的辅助变量的测量值；基于所述用于训练的辅助变量的测量值和与所述COD样本数据训练神经网络模型；以及基于训练之后的神经网络模型及获取的用于测量的辅助变量的测量值确定所述炼化污水COD的软测量结果。藉此，实现了对炼化污水COD的软测量，实现了对炼化污水COD的实时估计，提高了对炼化污水COD的预测效果。

技术领域

本发明涉及环境保护技术领域，具体地涉及一种炼化污水COD的软测量方法和装置及机器可读存储介质。

背景技术

化学需氧量(COD)是衡量污水水质的重要指标，可综合表征污水中有机物的含量。目前国标GB11914-89中COD的测定方法为重铬酸钾回流法：利用硫酸汞掩蔽氯离子，在酸性介质硫酸的环境下，重铬酸钾作为氧化剂、硫酸银作为催化剂，高温消解，重铬酸钾将水中的还原性物质氧化，利用滴定法或者比色法确定剩余的重铬酸钾最后，基于差减法计算出COD的值。但是利用该方法存在着需人工投入、费时费力和试剂消耗量大的问题。随着自动化技术的兴起，很多国内外公司针对市政污水开发了一系列自动水质分析仪器，也都基于上述重铬酸钾法的原理。

炼化污水相较于市政污水具有污水来源复杂、污染物种类多、成分复杂、毒性大以及危害严重等特点，常常需要对其来水进行分析，以便后续调整工艺参数。但对炼化废水的来水COD进行分析时，常遇到以下难点：使用国标法时同样存在着人工成本高、时间较久、试剂消耗和二次污染问题。使用水质分析仪器测定进水时，也常常受到污油和其他一些腐蚀性污染物的影响，造成仪器迅速损坏老化，所以在炼油化工企业，很少在来水位置安装在线COD测定仪器。

近年来，市政污水中常常使用软测量的方法来解决COD的实时估计的难题。其基本核心为采用数据驱动的方式，选择易于测量的量，通过构建算法来估算难以实时测量的量。软测量的两个核心问题为辅助变量的选择和算法的构建。发明新型专利“一种基于输出观测器的污水COD软测量方法” (授权公告号：CN103399134B)选取了TOC、DO、ORP、pH、T、HRT和r作为辅助变量。其中TOC难以实时测量，并且对于炼化污水来说，ORP 和COD的相关性较小。并且该专利中的软测量模型是基于线性控制系统模型中的观测变量设计的，这种类型的模型需要有线性假设条件，而现实中 COD与其他观测变量之间的关系极其复杂，具有较强的非线性特性，因此该模型不符合COD软测量的实际情况；另外，该模型可优化待选的观测器数量太少，因此优化出来的模型测量效果不佳。

发明内容

本发明的目的是提供一种炼化污水COD的软测量方法和装置及机器可读存储介质，其可解决或至少部分解决上述问题。

为了实现上述目的，本发明的一个方面提供一种炼化污水COD的软测量方法，该软测量方法包括：获取用于训练的辅助变量的测量值和COD样本数据，其中所述辅助变量包括以下参数：挥发性有机物、温度、pH及浊度；获取用于测量的辅助变量的测量值；基于所述用于训练的辅助变量的测量值和与所述COD样本数据训练神经网络模型；以及基于训练之后的神经网络模型及获取的用于测量的辅助变量的测量值确定所述炼化污水COD的软测量结果。