[发明专利]一种提升D-氨基酸减缓MBR膜污染效能的智能优化方法

说明书

本发明从数学模型的角度，利用多元线性回归分析(MLR)与响应面优化(RSM)相结合的方法，通过对D‑氨基酸(DAA)应用于MBR污水处理过程中操作条件参数的智能调控与优化预测，实现MBR膜污染的减缓并促进DAA在MBR系统中的进一步应用，可为MBR膜生物污染问题的解决提供新型、有效的控制策略。本发明将DAA‑MBR中操作条件与膜污染速率之间的关系进行拟合优化分析，定量评价了各个操作条件对膜污染速率的影响程度，并确定了操作条件的最佳组合工艺参数。同时有效预测了试验范围内和试验范围外的各个水平的操作条件下DAA‑MBR膜污染速率的数值与趋势。本发明不仅能够通过智能调控和优化操作条件实现DAA‑MBR膜污染的减缓，促进DAA在MBR中的应用，而且计算简便、实用性强，可为膜生物污染控制中的工艺优化提供指导。

技术领域

本发明属于污水处理领域，具体涉及一种提升D-氨基酸减缓MBR水处理过程中膜污染效能的智能优化方法，即利用多元线性回归分析(MLR)与响应面优化(RSM)相结合的方法，通过对D-氨基酸应用于MBR污水处理过程中操作条件参数的智能调控与优化预测，实现MBR膜污染的减缓并促进D-氨基酸在MBR系统中的进一步应用。

背景技术

膜生物反应器(Membrane Bioreactor，MBR)利用膜分离装置代替传统的二沉池，实现了固液的有效分离，被视为最具发展潜力和应用前景的污水处理新工艺之一。然而膜污染是限制MBR进一步工业化应用的瓶颈问题，如何减缓MBR膜污染问题是目前研究的热点。MBR中的膜污染主要是由于微生物自发地聚集在膜表面及膜孔内，形成生物膜，造成膜的不可逆堵塞，引起膜通量的持续下降。一旦形成，生物膜很难根除。传统的基于物理化学原理的减缓膜生物污染方法，如膜表面改性、操作条件的优化、物理化学清洗等，具有效率低、耗能，对微生物有害等缺点。近期D-氨基酸(DAA)作为一种新型的、环境友好型的非杀菌的生物抑制剂，引起了广泛的关注。

然而，DAA应用于MBR膜生物污染控制的可行性还未可知。因此，通过将DAA简单地投加到MBR系统中，建立一种新型的DAA-MBR系统，以期为DAA有效缓减MBR膜生物污染提供一条可行的途径。此外，利用DAA控制MBR膜生物污染的过程中，操作条件是影响膜生物污染性能的关键因素。因此，研究操作条件对提高DAA在MBR系统中的潜在适用性、减缓膜生物污染具有重要的意义。

目前，通过数学模型优化实验条件以促进研究的发展已经引起高度重视。由于整个实验周期冗长，实验过程复杂，难度较大；此外，对不同实验条件的探索还会增加实验操作的成本，甚至会限制对所研究的DAA-MBR膜生物污染科学规律本质的认识。

综上所述，本发明的目的在于从数学模型的角度，利用多元线性回归分析(MLR)与响应面优化(RSM)相结合的方法，通过对D-氨基酸应用于MBR污水处理过程中操作条件参数的智能调控与优化预测，实现MBR膜污染的减缓并提升D-氨基酸在MBR系统中的进一步应用，可为MBR膜生物污染问题的解决提供新型、有效的控制策略。

发明内容

本发明的目的在于针对利用DAA抑制MBR膜生物污染的操作优化过程中存在的问题，提出一种利用MLR与RSM相结合实现对DAA-MBR系统污水处理过程中操作条件参数的智能调控和优化预测的新方法。

即通过利用MLR拟合线性方程来模拟预测变量(DAA-MBR系统的膜污染速率)和响应变量(操作条件)之间的关系，以定量评价单个操作条件对膜污染速率的影响程度，筛选主控因子；为进一步优化操作参数，基于MLR单因素试验的基础上，应用响应面分析中的Box-Behnken原理设计三因素两水平试验，以DAA-MBR系统操作条件为自变量，膜污染速率为响应值，进一步考察操作条件的交互作用，探寻最优操作条件组合工艺参数，并优化实现最低的膜污染速率。此外，MLR和RSM分别能实现单因素操作条件和多因素操作条件交互组合下对DAA-MBR膜污染速率的预测，使用相对较少的数据提供有用的结果，实现DAA-MBR系统中对操作条件的智能调控与优化预测，可进一步减缓DAA-MBR系统的膜生物污染并提升DAA在MBR中的应用。