[发明专利]结合离线模拟数据的在线污水水质预警方法

权利要求书

1.结合离线模拟数据的在线污水水质预警方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1.获取指定污水厂的水质信息以及水处理设备的运行属性；

步骤2.将获取的水质信息数据以及运行属性执行写入ASM类模型，生成离线模型，并对该离线模型执行校准；

步骤3.利用离线模型依次模拟多种情景，获取模拟结论信息，其中多种情景获取的模拟结论信息至少包括在以下情形下污水处理厂的出水水质情况：平均进水水量与平均污染荷载、不同的污泥和混合液回流、不同的污泥停留时间、不同的溶解氧设定值、峰值水量、暴雨情况、高峰荷载、低温情况、设备维护以及部分廊道停运检修一种或者几种情况，进而量化以上因素在污水处理厂对于出水水质的影响；

步骤4.将离线模型写入智慧水务平台，生成在线模型，进而对在线模型进行模拟调试，优化为具有预测功能的在线模型；

步骤5.将离线模型的模拟结论信息写入数据平台，同步调用在线模型计算后，触发综合性污水预警；

步骤6.执行至少一遍步骤1至步骤5。

2.根据权利要求1所述的预警方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：所述水质信息至少包括进水与出水的化学需氧量浓度、氨氮浓度、总磷浓度、悬浮颗粒固体浓度；所述水处理设备的运行属性至少包括设备极限运行功率，设备运行极限转速。

3.根据权利要求2所述的预警方法，其特征在于，所述水质信息以及所述水处理设备的运行属性获取途径至少包括工艺图纸、实验分析、现场调研、历史数据以及补充实验的数据结果。

4.根据权利要求1所述的预警方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：所述ASM模型包括国际水协发布的公开ASM类模型或者购买的商业模型；离线模型校准包括如下步骤：首先完成进水水质特征确定、接着完成动力学参数确定，最后完成污泥性状确定，其中当离线模型使用历史输入数据时，计算的结果与历史出水数据一致。

5.根据权利要求1所述的预警方法，其特征在于，所述步骤4具体包括：将智慧水务平台中自动收集获得的实时在线监测数据进行整理，整理后的数据写入数据库中，供在线模型调用；同时将技术人员手动上传到智慧水务平台的人工记录数据及实验室化验分析数据进行分类和整理，进而将上述人工记录数据及实验室化验分析数据按照进水数据和运行数据整合到平台的在线模型中，生成根据平台数据更新频率进行计算的对于工艺运行状态和出水水质具有预测功能的在线模型；

其中整理的数据至少包括去除不合理数据后求得小时内的平均值。

6.根据权利要求5所述的预警方法，其特征在于，所述数据整理过程为将模拟数据结论与实时监测或定时监测的状态参数进行结合，对比分析数值之间的差异，进而得到对比后的结论数据，所述结论数据即为整理后数据。

7.根据权利要求6所述的预警方法，其特征在于，所述状态参数至少包括生化反应器状态参数混合液挥发性悬浮固体浓度、溶解于水中的氧浓度、二沉池状态参数表面溢流率、固态荷载率以及底流污泥浓度。

8.根据权利要求6所述的预警方法，其特征在于，所述步骤5具体包括将模拟结论信息中的污水处理厂可以处理的最大水量与荷载、不同情景下的限制性因素、不同情景下造成出水超标的关键性因素、污水处理厂的核心控制要素以及污水处理厂遭遇不同的极端情况时可能的应对措施中的一种或者几种写入在线模型，同步调用在线模型计算后，在线模型会实时根据出水水质指标升高的程度、指标升高的发生时长以及状态参数的对比结论数据来综合判定超标风险，当数值达到预警阈值时，触发污水预警。

9.根据权利要求8所述的预警方法，其特征在于，所述在线模型的预警类型包括模型有效性预警、模型预测预警、高风险情景预警以及运行监测预警。