專利名稱：：生物處理污水工藝中在線控制曝氣量的方法
技術領域：
：本發(fā)明涉及一種控制曝氣量的方法，特別是涉及一種生物處理污水工藝中在線控制曝氣量的方法。
背景技術：
：采用生物處理污水的處理工藝中，經(jīng)過曝氣，將污水中的一部分有機物經(jīng)過微生物呼吸作用轉化為二氧化碳和水，而一部分有機物被微生物吸收或吸附到污泥中。我們通常希望更多的有機物轉移到污泥中，不僅因為污泥的處理成本較低，而且意味著消耗更少的溶解氧。如果溶解氧(DO)濃度值過高，其結果是更多的有機物轉化為二氧化碳和水，即經(jīng)由污泥的呼吸作用而消耗。但這個過程要消耗大量的氧，造成曝氣的浪費，而且污泥容易老化。如果DO值過低，則影響到了微生物的呼吸和吸附有機物的過程，造成出水有機物含量過高。所以，如何精確地控制生化反應池中的DO值，一方面使得污水處理達到既定的標準，另一方面又能節(jié)約能源，具有十分重要的意義。在先技術中，大多數(shù)污水廠的曝氣系統(tǒng)采用了兩類簡單的控制回路來自動或人工地控制曝氣。一是采用溶解氧檢測儀和電動調(diào)節(jié)蝶閥作為簡單的控制回路。如圖1所示，當生化反應池1內(nèi)的DO值大于某一個設定值時，關閉電動蝶閥3；當DO值小于某一個設定值時則打開電動蝶閥3。二是采用了PID(比例-積分-微分)進行定值調(diào)節(jié)，根據(jù)池中溶解氧檢測儀的DO反饋信號與DO設定值進行比較，將偏差通過PID運算后傳給閥門的行程控制器調(diào)節(jié)閥門的開度，進而控制池內(nèi)的DO值。上述在先技術控制方法的缺點在于一是由于時間延遲，即從開始曝氣到池內(nèi)DO變化需要一段時間，造成溶解氧的控制波動很大；二是實際運行中存在大量的干擾，上述的方法不能及時根據(jù)實際變化及時調(diào)節(jié)曝氣量；三是上述的方法能耗高，為了保證安全運行，系統(tǒng)的DO設定值只能保持在較高的數(shù)值上，保持了過大的余度而造成浪費；四是過大的波動會使得池內(nèi)的生物環(huán)境不穩(wěn)定，干擾生物系統(tǒng)的工作。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的一個目的在于，改進上述在先技術的曝氣控制系統(tǒng)，使得曝氣系統(tǒng)能夠根據(jù)生化反應池的需要提供曝氣量。本發(fā)明的另外一個目在于，在改進了的曝氣控制系統(tǒng)和精確確定曝氣流量的方法基礎上，使得出水達到既定的污水排放標準的情況下，能適當降低曝氣量，從而減少耗電量、節(jié)約運營成本。為了達到上述的目的，本發(fā)明所采取的技術方案是在線控制曝氣流量。其方法是將曝氣控制系統(tǒng)中的溶解氧測量儀置放在生化反應池內(nèi)測量其生化反應池內(nèi)的溶解氧；將帶有行程控制機構的氣體流量調(diào)節(jié)閥門置放在通入生化反應池內(nèi)的曝氣管道上用于控制曝氣流量；在氣體流量調(diào)節(jié)閥門輸出端的曝氣管道上安裝氣體流量計檢查設定的曝氣流量和實際和實際的曝氣流量；在溶解氧測量儀與帶有行程控制機構的氣體流量調(diào)節(jié)閥門之間加入生化池處理過程模型模塊和曝氣流量計算模塊；用曝氣流量計算模塊計算的曝氣流量設定值和鼓風機設定壓力值控制氣體流量調(diào)節(jié)閥門的開度和鼓風機的壓力。如上述本發(fā)明的方法主要特征是在曝氣控制系統(tǒng)中添加生化池處理過程模型模塊和曝氣流量計算模塊。所述的生化池處理過程模型模塊采用仿真數(shù)學模型。所采用的仿真數(shù)學模型是仿真氧擴散過程，或是仿真微生物呼吸過程，或是仿真有機碳的吸附過程，或是仿真氨氮反硝化過程，或是仿真污泥的回流過程，或是仿真水力學過程的數(shù)學模型。也就是說，在生化池處理過程模型模塊中，可建立氧擴散過程、微生物呼吸過程、有機碳的吸附過程、氨氮反硝化過程、污泥的回流過程、水力學過程等的仿真數(shù)學模型。一般說來，這些過程的仿真數(shù)學模型為相互耦合的、具有一定剛性的非線性常微分方程組(ODEs)。在這些數(shù)學模型的基礎上，曝氣流量計算模塊的功能在于以最優(yōu)化控制的方式計算曝氣流量，并以此為依據(jù)對閥門開度的進行控制。上述仿真數(shù)學模型可簡單地采用國際水污染研究與控制協(xié)會(IAWPRC)所提出的第一模型(ASM1)或第二模型(ASM2)，但這些模型沒有包括在實際運行過程中可能出現(xiàn)的干擾因素(包括污水流量、進水COD(化學需氧量)、BOD(生物需氧量)、PH值、污泥回流比、溫度)。為彌補這一不足之處，在本實施例中，一方面進一步考慮這些可能存在的干擾因素，同時考慮可將各個變量的初始值設定為相應變量在某一實際運行時段內(nèi)的統(tǒng)計平均值。從而使得本發(fā)明的生物處理污水工藝中在線控制曝氣量的方法具有更高的可靠性和更強的適應性?？衫每删幊踢壿嬚Z言(PLC)或其它方式將上述兩個模塊固化至曝氣控制系統(tǒng)中。本發(fā)明的在線控制曝氣量的方法效果顯著。因為本發(fā)明的方法是以曝氣流量計算模塊計算出的曝氣流量設定值和鼓風機的設定壓力值來實時控制氣體流量調(diào)節(jié)閥門的開度和鼓風機壓力；而不是像在先技術中，當溶解氧(DO)濃度值高了，關閉氣體流量調(diào)節(jié)閥門；當溶解氧(DO)濃度值低了，再開啟氣體流量調(diào)節(jié)閥門。因此，本發(fā)明的方法不僅實現(xiàn)了在線控制曝氣流量，而且能夠精確地控制曝氣流量。由于能夠精確地控制曝氣的流量，所以，使得污水處理池中溶解氧的波動能夠限制在設定的范圍內(nèi)。通?？梢韵拗圃凇?.2mg/L的波動范圍內(nèi)。并同時減少了總的曝氣量。即達到了減少耗電量，節(jié)約運營成本的目的。本發(fā)明的仿真數(shù)學模型中包括實際運行過程中的相關干擾量，使得本的方法具有更高的可靠性和更強的適應性。本發(fā)明另外一個顯著的特點在于開始設計時，就可以設定比較低的溶解氧設定值，這就能夠減少曝氣量。由于在先技術中的控制方法溶解氧波動過大，生化處理系統(tǒng)在設計階段會為溶解氧設定值留有較大的余度。而使用本發(fā)明在線控制曝氣量的方法，可以將溶解氧波動限制在±0.2mg/L的波動范圍內(nèi)(在先技術方法的溶解氧波動范圍在±1-2mg/L范圍內(nèi))。隨著溶解氧波動的減少，便能夠降低溶解氧設定值，從而帶來更大的節(jié)能空間。圖1為在先技術的曝氣控制系統(tǒng)示意圖。圖2為本發(fā)明改進的曝氣控制系統(tǒng)示意圖。圖3為曝氣控制系統(tǒng)的控制方法流程示意圖。圖4為有機碳去除過程的工藝流程示意圖。圖5為曝氣流量計算模塊中的計算流程圖。圖6為本發(fā)明方法的一個實施例的DO濃度和曝氣量隨時間變化的曲線圖。其中橫座標為時間(Time)，Y1縱座標SO代表DO濃度，Y2縱座標qa代表曝氣量。具體實施例方式下面結合附圖和實施例詳細描述本發(fā)明的方法。但該實施例為非限定性的實例，即可在本發(fā)明的范圍內(nèi)，對實施例做出適當?shù)母倪M和變化。圖1是在先技術的曝氣控制系統(tǒng)的示意圖。如圖1所示，在先技術中曝氣控制系統(tǒng)是將溶解氧測量儀2置放在生化反應池(或稱污水處理池)1內(nèi)，測量其生化反應池1內(nèi)的溶解氧(DO)。當溶解氧值過高時，使行程控制機構打開連接在通入到生化反應池1中的曝氣管道4上的氣體流量調(diào)節(jié)閥門3，當溶解氧值過低時，則關門氣體流量調(diào)節(jié)閥門3。圖2是本發(fā)明方法中所采用的曝氣控制系統(tǒng)的示意圖。由圖2與圖1對比，顯示出本發(fā)明的方法是在溶解氧測量儀2與帶有行程控制機構的氣體流量調(diào)節(jié)閥門3之間加入生化池處理過程模型模塊5和曝氣流量計算模塊6。將曝氣流量計算模塊6的輸出連接到氣體流量調(diào)節(jié)閥門3的行程控制機構和鼓風機10上，以便用曝氣流量計算模塊6計算的曝氣流量設定值來控制氣體流量調(diào)節(jié)閥門3的開度大小，以及用曝氣流量計算模塊6計算出來的鼓風機設定壓力值控制鼓風機10的壓力。為了能夠檢查和確切地顯示曝氣流量，在氣體流量調(diào)節(jié)閥門3與生化反應池1之間的曝氣管道4上安裝一氣體流量計8。在氣體流量調(diào)節(jié)閥門3的進氣的曝氣管道4上裝一壓力變送器9，用于檢測管道漏損，閥門泄漏，曝氣頭堵塞等異?，F(xiàn)象。在生化池處理過程模型模塊5上加上一參數(shù)預置模塊7，用于預置生化池處理過程模型模塊5中所需要的參數(shù)，包括生化反應池的尺寸、平均的污水流量、平均的進水COD(化學需氧量)，BOD(生物需氧量)參數(shù)，平均的PH值、平均的污泥回流比及擾動范圍、正常的曝氣壓力限值。圖3是本發(fā)明曝氣控制系統(tǒng)控制方法的流程圖。需要注明的是圖3中控制模式即系統(tǒng)模型1、2、3分別對應本地自動控制(正常模式)、安全模式、人工強制控制模式三種控制方式。系統(tǒng)模型1和2分別包括不同控制模式下的生化池處理過程模型和曝氣流量計算模塊，這兩種模式下模型相同，區(qū)別在于參數(shù)設置的不同。人工強制控制是指完全由人工接管控制，自動控制模型不發(fā)揮作用?？刂颇Ｊ?、2下所求得的設定流量和設定壓力的數(shù)值是不同的，同樣這兩種控制方式下的DO的設定值也是不同的。雖然氣體流量控制可以選擇本地自動控制，人工強制控制，或安全模式三種控制方式。本地自動控制是推薦控制方式，用于污水廠污水處理工藝正常運行、精確曝氣控制系統(tǒng)的氣體流量計、溶解氧測量儀、壓力變送器工作正常情況下，具有最大的節(jié)氣效能；人工強制控制是在污水廠污水處理工藝處于非正常運行條件下，例如污水負荷突然大幅度改變、污水含有有毒物質、生化反應池處于異常狀態(tài)等情況下，直接允許人工操縱的控制方式；安全模式是一種大余度的自動控制方式，用于污水廠污水處理工藝經(jīng)常處于大擾動條件下，比如進水的污水負荷較大范圍的經(jīng)常性變動、進入生化反應池的水量有較大的變化情況下，大余度控制的本質是提高系統(tǒng)抵抗大擾動的能力，提高安全運行系數(shù)。圖3的流程中，開始前，首先收集、設定預置參數(shù)即由參數(shù)預置模塊7設定參數(shù)。開始后，首先選擇控制模式，選擇生化池處理過程模型；將曝氣流量計算模塊6求得設定流量Q1和求得鼓風機設定壓力并分別輸送到調(diào)節(jié)氣體流量閥門3和鼓風機10上；根據(jù)設定流量值Q1調(diào)整調(diào)節(jié)氣體流量閥門3的開度大??；再將由氣體流量計8測得的流量值Q2與設定流量值Q1比較，若沒到達了目標值再調(diào)整調(diào)節(jié)氣體流量閥門3；若已經(jīng)到達了目標值則測量DO值，將測得的DO值與設定的DO值比較，若ΔDO(觀測值和設定值之間的差值)在±0.2mg/L的范圍內(nèi)，則正常運行；否則分析故障。在本實施例中，生化池處理過程模型模塊所采用的仿真數(shù)學模型是采用有機碳的去除模型。圖4所示為有機碳去除過程的工藝流程示意圖。在該過程中，入流的污水在生化反應池中與空氣進行化學反應，去除污水中的有機碳，然后在沉淀池中沉淀?？膳懦龀恋沓刂懈黜椫笜司_到標準的上層水。而沉淀池底部的污泥，一部分被排出，一部分回流至生化反應池。如上述，在本實施例中所采用的仿真數(shù)學模型中，加入實際運行過程中相關干擾量，擴展了國際水污染研究與控制協(xié)會(IAWPRC)所提出的第一模型ASM1(或第二模型ASM2)，用以計算實際處理過程中的干擾對動態(tài)過程和曝氣量的影響，例如dSSdt=qFV(SSF-SS)-&mu;HYH(SSKS+SS)(SOKOH+SO)XH+(1-fp)bHXH+p1]]>dSOdt=qFVSOF-qF+qRVSO+YH-1YH&mu;H(SSKS+SS)(SOKOH+SO)XH+a(1-e-qA/b)(SO,sat-SO)+p2]]>dXHdt=qFVXHF-qWV(qF+qRqW+qR)XH+&mu;H(SSKS+SS)(SOKOH+SO)XH-bHXH+p3]]>其中，分別為曝氣池底物、溶解氧的濃度和異氧菌的濃度；在ASM1(或ASM2)模型的基礎上所增加的干擾變量p1，p2，p3，在具體的實施例中，可設定為任何相關變量(例如PH值、溫度的變化，或狀態(tài)變量的波動等)。進一步地，將這些干擾變量在數(shù)學上可以采用隨機變量的形式。在本實施例中，將進水流量qF設置成干擾變量。在計算中取其一個區(qū)間段內(nèi)的平均值。需要指出的是，這一選擇是示例性的，不具排他性，可在小實施例實質的范圍內(nèi)擴充與改進這一選擇。其中，空氣流量和氧總轉移系數(shù)設定為指數(shù)關系(即采用Monod模型)。公式中的符號所代表的變量如下表所示。<tablesid="table1"num="001"><tablewidth="780">V曝氣池容積bH異氧菌衰亡系數(shù)SSF進水物濃度fP惰性組分SOF進水溶解氧濃度qR污泥回流量SO，sal溶解氧飽和濃度qw剩余污泥排放量SS曝氣池底物的濃度qA空氣流量KOH氧飽和系數(shù)qF進水流量KS底物飽和系數(shù)a曝氣量最大時空氣氧擴散系數(shù)YH產(chǎn)率系數(shù)bMonod模型中的衰減系數(shù)XH曝氣池內(nèi)異氧菌濃度μH異氧菌最大生長速率XHF進水異氧菌濃度</table></tables>記狀態(tài)變量為X&RightArrow;=(SS,SO,XH)T,]]>干擾變量為控制變量為q，并用代表數(shù)值仿真模型中的動態(tài)關系式，即以上方程組中的右端項，可得到，X&RightArrow;.=F&RightArrow;(X&RightArrow;,q,p&RightArrow;),---(1)]]>狀態(tài)變量的初始值和干擾變量可設定為，實際污水處理工藝中對相應變量在某一時段內(nèi)的統(tǒng)計平均值。如此，在實際的狀態(tài)變量稍微偏離其名義值時、而且在干擾變量處于許可范圍內(nèi)時，依據(jù)本發(fā)明的控制方法仍可達到既定的控制目標，即本發(fā)明的生物處理污水工藝中在線控制曝氣量的方法具有更高的可靠性和更強的適應性。優(yōu)化控制中的目標函數(shù)設定為minqJ=&Integral;0T(SO-S&OverBar;O)2dt+&alpha;&Integral;0Tqdt,]]>其中，T為總時間。該目標函數(shù)包括兩項積分，第一項中，SO為DO濃度，為DO濃度的期望值，該第一項度量了實際的DO濃度值偏離其期望值的大??；第二項即為總的空氣曝氣量。通過最小化目標函數(shù)，一方面可確保DO濃度僅在其期望值附近的較小區(qū)間內(nèi)波動，另一方面，可減小總的曝氣量，從而達到節(jié)能的目的；α∈R+為權值，用于調(diào)節(jié)第一項和第二項在目標函數(shù)中的相對比重。在優(yōu)化控制中，引入狀態(tài)變量的對偶變量&lambda;&RightArrow;&Element;RN,]]>N為狀態(tài)變量或其對偶變量的個數(shù)。并使其滿足對偶方程-&lambda;&RightArrow;.-(&PartialD;F&RightArrow;&PartialD;X&RightArrow;)&prime;&lambda;&RightArrow;+&PartialD;J&PartialD;X&RightArrow;=0,---(2)]]>其中，為動態(tài)系統(tǒng)對于狀態(tài)變量的Jacobian(雅可比)矩陣，而為目標函數(shù)相對于狀態(tài)變量的梯度。該對偶變量在t＝T時刻的值應滿足&lambda;&RightArrow;(T)=0&Element;RN.]]>采用數(shù)值方法求得方程(1，2)的數(shù)值解以后，可以計算目標函數(shù)相對于控制變量的一階導數(shù)，&PartialD;J&PartialD;q=&Integral;0T(-&lambda;&RightArrow;&PartialD;F&RightArrow;&PartialD;q)dt+&Integral;0T&alpha;dt.---(3)]]>于是可通過最速下降法、即采用迭代公式qn+1=qn-&beta;&PartialD;J&PartialD;q---(4)]]>來計算控制變量(此處即為曝氣流量)，其中系數(shù)β可由經(jīng)驗或其它方法確定。所述的曝氣流量計算模塊中的計算步驟是(1)首先將控制變量以分段恒定的方式離散，即按照運行時間等間隔地劃分區(qū)間，在每一區(qū)間內(nèi)，取控制變量的值恒定；(2)設定包括曝氣量和溶解氧波動量在內(nèi)的目標函數(shù)；(3)求解仿真數(shù)學模型及其對偶方程；(4)依據(jù)上述步驟求解的結果，計算目標函數(shù)相對于控制變量的一階導數(shù)值；(5)依據(jù)上述步驟的導數(shù)值，采用數(shù)值優(yōu)化方法，計算出控制變量值；(6)上述步驟計算出的控制變量值，如果迭代過程收斂，則輸出該控制變量值；否則，重復上述迭代過程。上述曝氣流量計算模塊中的計算步驟如流程圖5所示。首先將控制變量(即曝氣流量)以分段恒定的方式離散，劃分成區(qū)間，取每一個區(qū)間中的恒定值(即平均值)。并設定目標函數(shù)，該目標函數(shù)包括曝氣量和DO波動量；然后求解仿真數(shù)學模型公式(1)及其對偶方程公式(2)，在這些解的基礎上，根據(jù)公式(3)計算目標函數(shù)相對于控制變量(即曝氣流量)的一階導數(shù)值公式(3)；利用該一階導數(shù)值，通過數(shù)值優(yōu)化方法計算出最優(yōu)的控制變量值；所述的數(shù)值優(yōu)化方法可以是最速下降法，或是牛頓法，或是置信區(qū)間法等，在本實施例中采用最速下降法公式(4)；如果迭代過程收斂，則輸出該控制變量值；否則，重復上述迭代過程。在數(shù)值優(yōu)化中，可采用不同的收斂準則來判定迭代過程是否收斂。在本實施例中所采用的收斂準則基于相鄰兩次迭代中，迭代變量的相對變化值，即收斂應滿足||qk+1-qk||||qk||&le;&epsiv;,]]>其中ε為預先選定的一個正的小值，其取值范圍可為10-2至10-6，優(yōu)選地為10-3至10-4。離散控制變量時，將運行時間等間隔地劃分為M個區(qū)間，在每一區(qū)間內(nèi)，控制變量的值恒定，從而便于操作流量控制閥門和/或其它相關設備。該M的取值范圍取決于運行時間、所需滿足的控制精度、相關計算設備的硬件條件等因素。在本實施例中總的運行時間為T＝24小時，相應地，M取值范圍為20至480。本實施例將該時段劃分為M＝24個等間隔的區(qū)間。如前所述，這一離散方式可簡化控制系統(tǒng)。這里劃分的區(qū)間越多，計算的精度越高，但運算量大。其中目標函數(shù)包括兩項，其一為DO的波動量，另一項為曝氣總量；它取決于計算中所采用的計量單位，可以選取該權值α來調(diào)節(jié)前述兩項的相對比重關系。在本實施例中，其取值范圍在10-3至10-4，優(yōu)選地為5×10-4。圖6的曲線為本實施例中考慮進水量的擾動對最優(yōu)曝氣量的影響。在圖6中，兩個箭頭6標明優(yōu)化進行的方向。曲線1、2、3為優(yōu)化過程中，即采用不同的，但并非最優(yōu)曝氣量時DO的濃度曲線。這些曲線的取值從圖6中的Y1縱坐標中讀取，可以看到這些曲線所代表的DO波動范圍較大。其中曲線4為本實施例采用最優(yōu)曝氣量時的DO濃度值，從圖6中可見，此時DO濃度的波動在兩條直線7與8的范圍內(nèi)，換言之位于±0.2mg/L的范圍內(nèi)。從曲線4與曲線1、2、3比較清楚地顯示出用本發(fā)明方法能夠控制溶解氧濃度在波動較小的范圍內(nèi)。而且在溶解氧濃度波動較小的范圍內(nèi)時，曝氣量的設定值比較低。圖6中的折線5為分段恒定的最優(yōu)曝氣量，其值從y2縱坐標中讀取。總的曝氣量較優(yōu)化前減少了5.36％。需要特別指出的是，本說明書中所描述的最優(yōu)控制方法同樣適合于擾動量是其它任意相關變量，如溫度變化、污水的PH值等的情形。權利要求1.一種生物處理污水工藝中在線控制曝氣量的方法，將曝氣控制系統(tǒng)中的溶解氧測量儀置放在生化反應池內(nèi)測量其生化反應池內(nèi)的溶解氧，將帶有行程控制機構的氣體流量調(diào)節(jié)閥門置放在通入生化反應池內(nèi)的曝氣管道上用于控制曝氣流量，其特征在于在氣體流量調(diào)節(jié)閥門輸出端的曝氣管道上安裝氣體流量計檢查設定的曝氣流量和實際的曝氣流量；在溶解氧測量儀與帶有行程控制機構的氣體流量調(diào)節(jié)閥門之間加入生化池處理過程模型模塊和曝氣流量計算模塊；用曝氣流量計算模塊計算的曝氣流量設定值和鼓風機設定壓力值控制氣體流量調(diào)節(jié)閥門的開度和鼓風機的壓力。2.根據(jù)權利要求1的生物處理污水工藝中在線控制曝氣量的方法，其特征在于所述的生化池處理過程模型模塊是采用仿真數(shù)學模型。3.根據(jù)權利要求2的生物處理污水工藝中在線控制曝氣量的方法，其特征在于所述的采用的仿真數(shù)學模型是仿真氧擴散過程，或是仿真微生物呼吸過程，或是仿真有機碳的吸附過程，或是仿真氨氮反硝化過程，或是仿真污泥的回流過程，或是仿真水力學過程的數(shù)學模型。4.根據(jù)權利要求2或3的生物處理污水工藝中在線控制曝氣量的方法，其特征在于所述的仿真數(shù)學模型中包括實際運行過程中的相關干擾量。5.根據(jù)權利要求1的生物處理污水工藝中在線控制曝氣量的方法，其特征在于所述的曝氣流量計算模塊中的計算步驟是(1)首先將控制變量以分段恒定的方式離散，即按照運行時間等間隔地劃分區(qū)間，在每一區(qū)間內(nèi)，取控制變量的值恒定；(2)設定包括曝氣量和溶解氧波動量在內(nèi)的目標函數(shù)；(3)求解仿真數(shù)學模型及其對偶方程；(4)依據(jù)上述步驟求解的結果，計算目標函數(shù)相對于控制變量的一階導數(shù)值；(5)依據(jù)上述步驟的導數(shù)值，采用數(shù)值優(yōu)化方法，計算出控制變量值；(6)上述步驟計算出的控制變量值，如果迭代過程收斂，則輸出該控制變量值；否則，重復上述迭代過程。6.根據(jù)權利要求1的生物處理污水工藝中在線控制曝氣量的方法，其特征在于所述的采用的數(shù)值優(yōu)化方法是最速下降法，或是牛頓法，或是置信區(qū)間法。7.根據(jù)權利要求1的生物處理污水工藝中在線控制曝氣量的方法，其特征在于所述的生化池處理過程模型模塊和曝氣流量計算模塊可利用可編程邏輯語言將其固化在曝氣控制系統(tǒng)中。全文摘要一種生物處理污水工藝中在線控制曝氣量的方法，其特點是在曝氣控制系統(tǒng)中的溶解氧測量儀與氣體流量調(diào)節(jié)閥門之間加入作為生化池處理過程模型模塊的仿真數(shù)學模型和曝氣流量計算模塊。用曝氣流量計算模塊計算的曝氣流量設定值和鼓風機設定壓力值控制氣體流量調(diào)節(jié)閥門的開度和鼓風機的壓力。其中仿真數(shù)學模型中包括實際運行過程中的相關干擾量，使得本發(fā)明的方法具有更高的可靠性和更強的適應性。用本發(fā)明的方法能夠在線控制曝氣的流量，使得污水處理池中溶解氧的波動限制在設定的范圍內(nèi),能夠限制在±0.2mg/L的范圍內(nèi)。并同時減少總的曝氣量，獲得節(jié)能的效果。文檔編號C02F3/02GK1730409SQ20051002872公開日2006年2月8日申請日期2005年8月12日優(yōu)先權日2005年8月12日發(fā)明者范岳峰,謝磊,周一軍申請人:上海昊滄系統(tǒng)控制技術有限責任公司,上海西派埃自動化技術工程有限公司