[发明专利]应用于膜法污水处理的膜污染智能化预警方法

说明书

本发明属于污水处理技术领域，提供了应用于膜法污水处理的膜污染智能化预警方法，该方法是通过膜污染预警系统实现，其步骤包括：膜污染预警系统通过数据采集模块对污水处理过程中的数据进行采集，智能分析模块根据采集数据通过人工智能的方式建立膜通量预测模型，当膜通量预测模型提供的膜通量数据低于预警判断模块中设置的膜通量阈值时，预警判断模块判定发生膜污染，预警模块向管理人员发出膜污染预警，并通过声波成像技术检测出膜污染区域并进行冲洗。本发明通过实时管控污水处理系统及时地了解膜污染情况并自动采取一定膜清洗措施，方便了管理人员的膜污染监控和膜清洗操作。

技术领域

本发明属于污水处理技术领域，具体为应用于膜法污水处理的膜污染智能化预警方法。

背景技术

按处理深度，可将污水处理分为一级处理、二级处理和深度处理。膜法技术通常用于处理二级处理活性污泥出水，或者将膜处理系统直接置于生化池，代替原有二沉池、絮凝沉淀池等环节。使用膜法技术改造之后，传统污水处理工艺可以直接生产出高品质再生水。但是在膜法污水处理过程中，膜组件中的膜避不可免的会出现被污染的情况，膜污染之后膜通量有所下降，产水阻力增大，所以及时地根据膜污染的情况对被污染的膜片进行清洗是非常有必要的。

发明内容

本发明所解决的技术问题在于提供一种预警方法，使得膜污染影响到膜通量的时候能够及时向管理人员发出预警，及时对被污染的膜片进行清洗。

本发明提供的基础方案：应用于膜法污水处理的膜污染智能化预警方法，使用膜污染预警系统，所述膜污染预警系统包括数据采集模块、智能分析模块、预警判定模块、预警模块、超声波检测模块、声波成像模块、污染物检测模块和冲洗模块，所述应用于膜法污水处理的膜污染智能化预警方法包括以下步骤：

数据检测步骤，膜污染预警系统通过数据采集模块对污水处理过程中的数据进行采集；

数据分析步骤，智能分析模块根据采集数据通过人工智能的方式建立膜通量预测模型，通过膜通量预测模型预测膜通量数据；

预警判定步骤，当当膜通量预测模型预测的膜通量数据低于预警判断模块中设置的膜通量阈值时，预警判断模块判定发生膜污染并将判定结果发送给预警模块；

智能处理步骤，预警模块向管理人员发出膜污染预警，超声波检测模块向膜面发出超声波并接收反射声波，然后通过声波成像模块将接收到的反射声波信号分析处理为膜污染图像，再通过污染物分析模块分析膜污染图像中的污染物分布情况，最后通过冲洗模块根据污染物分布情况对污染物进行冲洗。

本发明的原理及优点在于：本方案运用人工智能的方式根据污水处理过程中采集的数据建立膜通量预测模型，从而预测膜通量变化情况，在膜通量低于预警判断模块中设定的膜污染阈值时，向管理人员发出膜污染预警并通过超声波成像技术生成膜污染图像，再根据膜污染图像分析出污染膜上的污染物分布情况并依据污染物分布情况对污染物进行冲洗；本方案通过构建膜通量预测模型来判断膜污染情况，实现了对膜污染的精准预测；并且在膜污染预警后通过超声波成像技术分析出污染膜上的污染物分布情况并对污染物进行针对性的冲洗，实现了在管理人员不能及时对污染膜进行清洗的情况下能够对膜污染进行智能化清洗处理，提高了净化水的生产效率；而且在污水处理过程中对膜进行清洗还可以减少将膜取出进行清洗的次数，从而降低了膜的损耗。

进一步，所述膜污染预警系统中还包括膜组件调控模块和膜组件序列模块；

所述智能分析模块还用于分析膜组件的膜通量变化率；

所述数据分析步骤中还包括以下步骤：

膜通量变化率计算步骤，智能分析模块根据膜通量预测模型分析出各个膜组件的膜通量变化率；

序列生成步骤，膜组件序列模块根据各个膜组件的膜通量变化率由高到低生成膜组件序列，再根据膜组件序列中各个膜组件的膜通量变化率通过冒泡算法生成膜调控序列；