机电之家论文网

Fuzzy Control of SBR Process Using DO as Parameter

ZENG Wei,PENG Yongzhen，WANG Shuying,GAO Jingfeng,LI Tanwei
(School of Munic. and Environ. Eng., Harbin Univ. of Civil Eng. and Architec.,Harbin 150090, China)

　　Abstract：Petrochemical wastewater was treated by SBR process using DO as fuzzy control parameter in considering the relationship between the organic matter degradation and DO concentration. It was concluded by many experiments that DO concentration during the initial reaction stage (8～10 min) not only was related to influent COD, but also affected the whole reaction process significantly. The influent COD could be predicted by the concentration and the ranging of DO in initial stage and the fuzzy control of aeration was realized since DO was mainly controlled by aeration volume. The fuzzy control of reaction time could also be realized based on the fact that DO went up quickly when the degradation of organic matter stopped.
　　Keywords: COD; DO; SBR; fuzzy control

　　模糊控制在水处理领域已得到成功的应用，尤其是活性污泥法污水处理系统，它本身属于复杂的动态工程系统，无法找到精确的模型来描述，目前研究较多的是对出水悬浮物进行预测和控制的动态活性污泥法模糊控制^［1］；在高纯氧活性污泥法中采取模糊控制，既能防止能量浪费，又能避免DO不足^［2］。对硝酸态氮污染水脱氮处理的新方法—生物电极法采用模糊控制，有利于避免过量地投加有机物，节省运行费用^［3、4］。
　　80年代以来，序批式活性污泥法（SBR法）用于处理间歇排放的水质水量变化很大的工业废水取得了很大成功并被广泛应用。SBR法的主要缺点是运行管理复杂，只有实现SBR法的自动控制，才能发挥其优势。传统的控制方法是时间程序控制和流量程序控制，即确定SBR法五个阶段所需要的时间后，实现其计算机控制。而工业废水的排放不仅是变化的或间歇的，而且其有机物浓度也随时间变化很大，往往相差几倍或十几倍。如果按相同的反应时间控制SBR的运行，当进水浓度高时出水不达标，当进水浓度低时曝气时间过长，浪费能源还易发生污泥膨胀。为了实现SBR法更高层次的计算机在线控制，必须寻找一个参数既能反映进水COD浓度的变化及反应过程中的降解情况，又能作为计算机控制参数，这也是深化SBR自动控制的重要研究课题。溶解氧浓度由于其能够在线检测、响应时间短、精确度高，人们在活性污泥法中围绕溶解氧浓度已做了大量研究，包括用溶解氧浓度作为SBR法过程控制和反应时间控制参数^［5］，在脱氮反应过程中以在线检测的DO值模糊控制曝气量^［6］等。但未见到采用SBR法处理工业废水时以在线检测的DO值作为模糊控制参数的研究。

1 试验设备与方法

　　SBR法试验装置如图1所示。

　　反应器高70cm，直径30cm，总有效容积38L，采用鼓风曝气，转子流量计调节曝气量。在反应过程中在线检测DO值，并根据DO值的变化在一定的时间间隔内取样测定COD及混合液污泥浓度（MLSS）等指标。
　　试验用石化废水中含有乙酸、偏苯三酸及苯酐等多种有机化合物，加适量的自来水稀释，使COD浓度在400～1900mg/L范围内变化。由于原水中氮、磷元素含量极少，本试验按BOD₅∶N∶P=100∶5∶1的比例投加氯化铵（NH₄Cl）和磷酸二氢钾（KH₂PO₄）配制的营养液，并调整pH值为6～6.5，水温控制在20 ℃左右。

2 试验结果与分析

　　为了实现以DO作为SBR法运行过程中曝气量及反应时间的模糊控制参数，必须寻找DO与有机物降解之间的规律性。因此，本试验在两种不同条件下研究DO浓度对反应过程的影响。
2.1 同一进水浓度不同曝气量
　　试验配制原水COD浓度为1800mg/L，进水混合后反应初始COD浓度为1600mg/L。反应过程平均MLSS=2000 mg/L，曝气量分别为0.6m³/h、1.0m³/h、1.2m³/h时试验结果如图2所示。

　　从图中可以看出，反应开始8～10min左右，不同曝气量下DO值显著不同。曝气量越小，此时的DO值越低，致使整个反应过程DO处于较低水平，大大延长了反应时间。随着曝气量的增大，初始DO值也在增大，带来整个反应过程DO的提高，缩短了有机物达到难降解程度的时间，即减少了反应时间。但是，过分地增大曝气量，初始DO的过高会造成整个过程DO处于过高的水平，却不能有效地缩短反应时间，还造成能量的巨大浪费。产生这种现象可以从耗氧速率与DO的相关关系的研究中得到解释，因为在低DO浓度下，DO浓度对生化反应速率的影响较大。当DO在1～2mg/L范围内，随着DO的提高，耗氧速率大幅度提高，标志着有机物降解速率的加快，从而缩短反应时间。当DO超过2mg/L后，继续增大DO值，由于受污泥浓度（MLSS）的限制，有机物降解速率的增加幅度较小。
　　取进水COD浓度分别为400、600、800、1000、1300、1600、1900mg/L，每一进水浓度又在不同曝气量下进行试验，比较DO与有机物降解情况。试验中发现控制反应过程中DO为2.0 mg/L左右时最经济合理，其相应的曝气量为合适的曝气量。通过试验找出每一进水浓度下合适的曝气量，并应随着进水COD浓度的不同，根据检测的初始DO（8～10min左右）值调节曝气量，使整个反应过程的DO处于适当的水平，既能保证出水水质，又能节省运行费用。
2.2 不同进水浓度相同曝气量
　　试验配制原水COD浓度分别为850、1200、1500mg/L，进水混合后COD浓度分别为650、980、1300mg/L，反应过程平均MLSS为2000mg/L，曝气量为0.6 m³/h，试验结果如图3所示。

　　从图可以看出，不同的进水COD浓度，反应10 min左右时DO值有很大差别，COD浓度越高，DO值越低，二者有很好的相关性。在COD浓度为650mg/L时，反应10 min左右DO值就升到4.5 mg/L；而COD浓度为1300 mg/L时，反应10 min时的DO值仅为1.3 mg/L。因此，在反应开始后较短的时间内就可以根据检测的DO值的大小预测出相应的进水COD浓度。
　　用SBR法处理石化废水，以上述试验研究结果为基础，设定每一周期初始的曝气量均为0.6m³/h，在不知进水COD浓度的情况下，以在线检测反应10min左右时DO值的大小为依据，预测出该进水COD浓度，再找出在该进水COD浓度下适宜的曝气量，将其归纳总结如表1所示。与此同时，发现在上述每一试验过程中，当有机物达到难降解程度时，DO都有迅速大幅度升高的现象发生，并且在较短的时间内上升到5～6mg/L。根据反应期间DO的变化，实现对SBR供气量和反应时间的模糊控制。

3 DO作为模糊控制参数的基本思想

　　SBR法的模糊控制目的有三：一是实现计算机自动控制；二是在保证出水水质前提下尽可能节省运行费用；三是避免曝气量不足或反应时间过长而引起的污泥膨胀。
3.1 以初始DO作为模糊控制参数
　　设定每一周期反应初始的曝气量均为0.6m³/h，以在线检测的反应初始阶段（8～10 min左右）的DO值（DO_off）作为被控制变量，以曝气量（u）为控制变量。在模糊控制系统的设计时，以在线检测的DO_off与设定的DO标准浓度（DO_s）的偏差E_i作为模糊控制器的一个输入变量，1min为一个采样周期，一个采样周期后该偏差E_i的变化量CE_i作为模糊控制器的另一个输入变量。

　　E_i=DO_off-DO_s i=1，2，3……(1)
　　CE_i=E_i-E_i-1i=1，2，3……(2)
　　式中　i--第i次采样的相应数据
　　　　　E_i-1--第i-1次采样处理水DO_off的偏差。

　　根据这两个输入变量，经过模糊控制器的计算、判断与决策，作为模糊控制系统输出变量的则是控制变量的变化量Δu_i，即曝气量的变化量。
　　确定了模糊控制器的输入与输出变量后，根据模糊控制理论按照以下步骤实现模糊控制系统。
3.1.1 精确量的模糊化
　　根据表1所得的试验结果，将DO的偏差及偏差的变化量用模糊变量来表示，即将被控制变量进行模糊化处理，得到模糊集合向量。
　　对误差E,误差变化CE及控制量u的模糊集及其论域定义如下：
　　CE和u的模糊集均为：{NB,NM,NS,O,PS,PM,PB}
　　E的模糊集为：{NB,NM,NS,NO,PO,PS,PM,PB}
　　上述模糊语言变量的意义：
　　NB=Negative Big(负大)
　　PB=Positive Big(正大)
　　NM=Negative Medium（负中）
　　PM=Positive Medium(正中)
　　NS=Negative Small(负小)PS=Positive Small(正小)
　　NO=Negative Zero(负零)
　　PO=Positive Zero(正零)
　　O=Zero
　　E和CE的论域均为：{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，+4，+5，+6}
　　u的论域为：{-7，-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，+4，+5，+6，+7}
　　将E_i、CE_i、u_i化为各自论域上离散的整型变量，即整型化处理。在此设定DO_s=2.0mg/L,是相对于COD=1000 mg/L、曝气量为0.6m³/h、反应9min时的DO浓度。
　　E、CE及u的模糊集和论域确定后，须对模糊语言变量确定隶属函数，即所谓对模糊变量赋值，就是确定论域内元素对模糊语言变量的隶属度。上述论域E、CE、u上的模糊变量均假定为正态型模糊变量，其正态函数为：

　　F(x)=exp[-((x-a)/σ)²]　　　　　　　(3)

　　此函数确定了模糊隶属函数曲线的形状。将确定的隶属函数曲线离散化，就得到了有限个点上的隶属度，便构成了一个相应的模糊变量的模糊子集。
3.1.2 建立模糊控制规则
　　在试验基础上，分析DO与有机物降解及曝气量之间的关系，建立以模糊语言表示的模糊控制推理的合成规则和模糊控制规则。
　　根据操作过程中可能遇到的各种情况和系统的运行数据，将相应的控制策略归纳为表2，这是一组根据系统输出的误差及误差的变化趋势来消除误差的模糊控制规则。

　　上述这些模糊控制规则可以用模糊条件语句来描述，例如：
　　if E=NB or NM and CE=NB or NM then u=PB or
　　if E=NB or NM and CE=NS then u=PB or ……

　　上述选取控制量变化的原则是：当误差大或较大时，选择控制量以尽快消除误差为主；而当误差较小时，选择控制量要注意防止超调，以系统的稳定性为主要出发点。例如，当DO误差及误差变化均为负大时，就是SBR反应器内DO浓度很低，而且有进一步降低的趋势，如果不加以调整，势必造成反应时间过长或引起污泥膨胀，为尽快提高DO浓度，消除误差，必须增大曝气量，所以Δu取正大。当误差为负小，误差变化为正小时，系统本身具有消除误差的能力，可以不调整曝气量。
3.1.3 模糊推理及其模糊量的非模糊化
　　在模糊控制规则的指导下，经过模糊决策后，得到模糊控制变量Δu_i：为了对被控制对象SBR处理系统施加精确的控制，还需要将模糊控制变量Δu_i转化为可执行的精确量，即曝气量变化量的准确量，这就是非模糊化处理过程。
　　上述模糊控制规则所确定的每一条模糊条件语句都可以计算出相应的模糊控制量u_i。例如，由第1条语句所确定的模糊关系可用式（4）表示：

　　R=(NB_E+NM_E)×PB_u］·［(NB_CE+NM_CE)×PB_u］　　　　　(4)

　　如果此刻采样所得到的实际误差模糊变量为e，误差变化的模糊变量为ce,根据推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量为u₁:
　　u₁=e_o［(NB_E+NM_E)×PB_u］·ce_o·［(NB_CE+NM_CE)×PB_u］　　　　(5)
　　同理，可由其余模糊条件语句计算出相应的模糊控制量u₂,u₃,……,由于各条件语句之间是或的关系，则控制量的模糊集合u表示为：

　　u=u₁+u₂+……+u_n　　　　　　　　　(6)
　　由式（6）所计算出的控制量是一个模糊子集，不能直接应用于被控对象，必须经过非模糊化处理转化为精确量。本文采用加权平均法作为非模糊化处理方法，计算式如下：

　　这种方法可以充分利用模糊推理结果、模糊子集提供的有用信息量，得到SBR法曝气过程的模糊控制表，储存在计算机中。
　　上述过程是反应进行到8～9min，根据在线检测的DO值预测进水COD浓度，并在第10min对曝气量进行调整。为了保证较好的控制效果，可在后续反应过程中继续检测DO值，并对曝气量进行再一次调整。调整次数的多少应视预测进水COD浓度的大小及相应反应时间的长短而定。在有机物达到难降解程度时，DO迅速大幅度升高，这是停止曝气的信号。如果在反应过程中，频繁地调整曝气量，势必使DO始终维持在2.0mg/L左右，而不会发生DO迅速大幅度升高的现象，进而影响反应时间的控制。因此，试验中根据表1的试验结果，在反应8～10 min预测到进水COD浓度后，便相应地预知反应时间。如果预测的反应时间在120min之内，进行两次调整，第二次是在反应进行到30 min，DO_s仍取2.0 mg/L，具体的控制方法同前。如果预测的反应时间超过120 min，则进行三次调整，第三次是在反应进行到60 min，DO_s仍取2.0 mg/L，具体的控制方法同前。经过这样的方法控制，就可以弥补第一次调整曝气量（8～10 min）所造成的误差，而且不会影响对反应时间的控制。
3.2 作为反应时间的控制参数
　　在反应初期（8～10 min），以上述的模糊控制方法对曝气量进行调整后，使后续反应过程中DO处于合适的水平。由于SBR法间歇运行的特点，当有机物达到难降解程度时，DO迅速大幅度升高，在10 min内DO便可上升到3.5 mg/L,反应结束时DO可升到6 mg/L左右。这一变化特点可用模糊语言变量加以描述，以此作为停止曝气的信号，故引入了用DO误差的大小和误差变化的快慢作为模糊控制器的两个输入变量。SBR法处理石油化工废水的试验结果表明：当DO(升高的幅度)＞3.5 mg/L，且DO的变化速率＞0.30 mg/(L·min)时，反应已结束，应停止曝气，这是建立模糊控制规则的重要依据。
　　由于两种现象中误差及误差的变化均为正，可以简化对误差E、误差变化CE及控制量u的模糊集和论域的定：
　　E、CE的模糊集均为：{PS，PM，PB}
　　E、CE的论域为：{1，2，3，4，5，6}
　　而对控制量u（即曝气量）而言，只有两种选择：一种是维持原来的曝气量不变，继续等待；另一种是立即停止曝气，不存在改变曝气量大小的问题。对输入变量E和CE进行模糊化处理，此时DO的设定值DO_s取2.0 mg/L。模糊化方法与3.1.1节中阐述的方法相同，不再重复。在此仅对模糊规则的建立进行说明，模糊规则控制如表3所示。

　　当DO的误差为PS和PM时，无论DO的变化速率如何，均维持原有的曝气量，避免因曝气时间不够而使出水达不到排放标准。只有当E达到PB,且CE达到PM或PB，才认为有机物不再被降解，应该停止曝气。
　　将3.1、3.2阐述的内容结合起来，便可以DO作为控制参数，实现对SBR法曝气过程和反应时间的模糊控制。当然，任何一种控制方法都无法保证每一次预测和控制都是准确无误的，有时难免会出现异常现象。例如：根据8～10min的DO值预知反应时间为120min左右，可是在90min就出现了DO迅速大幅度升高的现象，说明COD的预测值大于实际值。如果这种情况发生，此时不应该再调整曝气量，为防止因较早停止曝气而使出水不达标，只能改变反应时间控制规则中的某些参数，使控制规则更为严格。本试验中DO升高的幅度由正常时的3.5 mg/L提高到4.5 mg/L，DO变化速率也由0.30 mg/(L·min)提高到0.35 mg/(L·min)，即只有E_i≥4.5 mg/L,CE_i≥0.35 mg/(L·min)，才可以停止曝气。还有另外一种相反的情况，就是预测的反应时间为90 min，而实际运行至120 min DO仍没有迅速大幅度升高，说明COD的预测值小于实际值。如果这种情况发生，则应放宽控制规则，将E_i由3.5mg/L降到2.5 mg/L,CE_i由0.30 mg/(L·min)降到0.20 mg/(L·min)，即E_i≥2.5 mg/L,CE_i≥0.20mg/(L·min)，就可以停止曝气。因此，在对反应时间进行控制时，既要根据在线检测的DO变化情况，也要参考前面的预测结果，如果有上述的异常情况发生，就要采取不同的控制规则，保证控制效果和系统的正常运行。

4 结论

　　① 采用SBR法处理石油化工废水，有机物降解初期（8～10 min）的溶解氧浓度对整个反应过程有重要影响。如果初始DO值过高必将导致反应过程DO值的普遍过高，不但不会有效地缩短反应时间，反而会增大运行费用。相反，如果 DO值过低，则延长了反应时间，而且容易引起污泥膨胀。
　　② 可以用反应初始阶段溶解氧浓度作为SBR法曝气量的模糊控制参数。假定每一反应周期初始曝气量相同，可根据反应开始后较短时间内（8～10 min）DO值的变化情况预测进水COD浓度，进而调整到该浓度下适宜的曝气量。在反应过程中，也可以根据DO变化情况对曝气量进行再一次调整。
　　③ SBR反应器内，当有机物达到难降解程度时，DO迅速大幅度升高，这一变化特点可用模糊语言变量加以描述，实现对SBR反应时间的模糊控制。

参考文献：
［1］Tsai Y P et al. Effluent Suspended Solid Control of ActivatedSludge Process by Fuzzy Control Approach［J］.Wat Environ Res，1996,68(6)：1045-1053.
［2］Mark T Yin.Fuzzy Logic Process Control of HPO-AS［J］. Journal of Environmental Engineering,1996.
［3］彭永臻，王淑莹，周利等.生物电极脱氮工艺的在线模糊控制研究(一)［J］.中国给水排水，1999,15（2）.
［4］彭永臻,王淑莹,周利等.生物电极脱氮工艺的在线模糊控制研究(二)［J］.中国给水排水，1999，15（4）.
［5］王淑莹,彭永臻,周利.用溶解氧浓度作为SBR法过程控制和反应时间控制参数.中国环境科学,1998，18(5)：415-418.
［6］Ferrer J. Energy Saving in The Aeration Process by Fuzzy Logic Control［J］.Wat Sci Tech，1998，38(3)：209-217.

基金项目：国家自然科学基金资助项目(59878016)；黑龙江省自然科学基金资助项目

作者简介：曾薇(1974-)，女，黑龙江巴彦人，哈尔滨建筑大学在读博士研究生，研究方向：污水生物处理及SBR法的模糊控制。
电话：(0451)6282443