[发明专利]一种基于机理-数据驱动的城市污水处理脱氮过程的混合建模方法

权利要求书

1.一种基于机理-数据驱动的城市污水处理脱氮过程的混合建模方法，其特征在于，包括以下具体步骤：

S1、首先基于活性污泥一号模型(ASM1)，主要考虑脱氮过程对ASM1模型进行合理简化，建立简化机理模型；

S2、基于matlab平台上，采用T-S模糊神经网络对简化机理模型与原模型的出水指标误差建立数据模型，补偿简化机理模型的建模误差；

S3、基于已建立的简化机理模型和数据模型，采用并联结构进行融合，建立城市污水处理脱氮过程机理-数据混合模型，最后对该混合模型的出水指标进行了验证，同时与简化机理模型进行建模评价指标对比，验证了混合模型的有效性；

2.根据权利要求1所述的一种基于机理-数据驱动的城市污水处理脱氮过程的混合建模方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下内容：

S1-1、对ASM1模型进行合理简化：

ASM1模型中包含13种组分、19个模型参数以及8个生化反应过程，模型组分和参数较多且模型复杂，导致模型在用于优化或者控制的时候，在进行污水处理脱氮过程仿真的时候存在着一定的困难。因此，本发明对ASM1模型做了合理简化，建立了简化ASM1的数学模型；

基于城市污水处理脱氮过程，主要考虑硝态氮和溶解氧的相关生化反应过程，ASM1机理模型的简化依据如下：

(1)通常在污水处理过程中，慢速微生物降解有机物的水解主要是受其自身浓度的控制，因此在水解反应过程中采用一级反应动力学方程来表达；

(2)进水中的微生物衰减颗粒性物质(X_p)不参与脱氮反应过程，因此，在简化过程中不计入模型。

(3)进水中的惰性颗粒状有机物(X_I)和代谢反应生成的惰性溶解性有机物(S_I)在污水处理过程较为稳定，不参与生化反应过程，因此在简化过程中不计入模型；

(4)碱度与其他的组分不存在关联，较为独立。因此假设pH值为中性，在简化过程中不计入模型；

基于上述的合理简化，机理模型由原来包含13种组分简化为只包含9种组分；

简化后的机理模型输入组分为：

S＝[S_S，X_S，X_BH，X_BA，S_O，S_NO，S_NH，S_ND，x_ND]^T＃(1)

S1-2、建立污水处理生化反应池的数学模型，根据质量守恒定律对生化反应池建立数学模型，质量守恒关系式可表达为：

积累量＝输入量-输出量+反应量

根据上式可以进一步得到：

其中V为生化反应池的体积(m³)，S_i为某组分浓度(mg/L)，S_in、S_out分别为某一组分在进水、出水中的浓度(mg/L)，Q_in为生化反应池中的进水流量(m³/h)，r_i为反应速率；

反应速率由反应化学计数量和生化反应过程对应的反应速率相乘得到，基本关系式可表达为：

其中v_ij为化学计数量，θ_j为生化反应过程对应的反应速率；

简化后的机理模型生化反应过程、组分及反应速率为：

其中S_S为易于生物降解底物浓度，Y_H为异养生物的生长速率；

X_S(i＝2) r₂＝(1-f_p)(θ₄+θ₅)-θ₇＃(5)

其中X_S为缓慢生物降解底物浓度，f_p为生物固体的惰性组分值；

X_BH(i＝3) r₃＝θ₁+θ₂-θ₄#(6)

其中X_BH为活性异养生物浓度；

X_BA(i＝4) r₄＝θ₃-θ₅＃(7)

其中X_BA为活性自养生物浓度；

其中S_O为溶解氧浓度，Y_A为自养生物速率；

其中S_NO为硝酸盐和亚硝酸盐氮浓度，f_p为生物固体的惰性组分值；

其中S_NH为氨氮浓度，i_XB为生物固体的含氮量；

S_ND(i＝8) r₈＝-θ₆+θ₈＃(11)

其中S_ND为可溶性生物降解有机氮浓度；

X_ND(i＝9) r₉＝(i_XB-f_pi_XP)θ₄+(i_XB-f_pi_XP)θ₅-θ₈＃(12)

其中X_ND为颗粒可降解有机氮浓度，i_XP为生物固体的含氮量；

公式所述生化反应过程速率具体为：

i＝1：异养生物的好氧生长过程速率方程；

j＝2：异养生物的缺氧生长过程速率方程；

j＝3：自养生物的有氧生长过程速率方程；

j＝4：异养生物的衰变过程速率方程；

θ₄＝b_HX_BH＃(16)

j＝5：自养生物的衰变过程速率方程；

θ₅＝b_AX_BA＃(17)

j＝6：可溶性有机氮的氨化反应过程速率方程；

θ₆＝k_aS_NDX_BH＃(18)

j＝7：捕获有机物的水解反应过程速率方程；

j＝8：捕获有机氮的水解反应过程速率方程。

S1-3、根据S1-2所述，建立生化反应池数学模型。

S1-4、建立二次沉淀池数学模型。

至此简化机理模型建立完毕。