基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的污水處理站遠(yuǎn)程智能控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

張長(zhǎng)強(qiáng)

（廣東省廣業(yè)裝備制造集團(tuán)有限公司，廣州 510700）

0 引言

隨著國(guó)家在環(huán)境保護(hù)方面意識(shí)的加強(qiáng)，以及國(guó)家在農(nóng)村污水處理方面的大力投入，國(guó)內(nèi)的農(nóng)村污水處理技術(shù)也在不斷發(fā)展，在農(nóng)村污水處理過(guò)程中，不同地區(qū)項(xiàng)目的特點(diǎn)也不同，大多偏遠(yuǎn)地區(qū)，如果人工進(jìn)行日常的操作和維護(hù)，會(huì)給運(yùn)營(yíng)帶來(lái)較大的成本支出。本文在設(shè)計(jì)完善污水處理相關(guān)工藝的前提下，綜合傳統(tǒng)底層邏輯控制，引入物聯(lián)網(wǎng)終端、云平臺(tái)、智能算法等相關(guān)技術(shù)，設(shè)計(jì)一種無(wú)人值守、運(yùn)行可靠的控制系統(tǒng)，來(lái)解決實(shí)際運(yùn)行中的無(wú)人值守不可靠，遠(yuǎn)程操作無(wú)法實(shí)現(xiàn)的問(wèn)題。李千振[1]提出利用先進(jìn)儀表實(shí)現(xiàn)污水處理控制系統(tǒng)的精準(zhǔn)控制設(shè)計(jì)。左旭巖[2]的研究表明我國(guó)污水處理控制技術(shù)相對(duì)國(guó)外比較落后。鄧新莉等[3]則提出污水處理過(guò)程控制具有高度非線性、時(shí)變性，不確定性和時(shí)滯等特點(diǎn)。Souza T M 等[4]根據(jù)實(shí)際徑流資料，建立了水流滯時(shí)之間的線性模型。陸軼[5]提出我國(guó)污水處理技術(shù)起步較晚，能耗大、成本高等問(wèn)題仍未能得到徹底解決。

本文以中山流域治理農(nóng)污處理項(xiàng)目為基礎(chǔ)，提出在A2O+MBR 膜的污水處理工藝下，基于物聯(lián)網(wǎng)終端的數(shù)據(jù)傳輸、智能算法控制技術(shù)的遠(yuǎn)程污水控制處理工藝和設(shè)備設(shè)計(jì)是解決偏遠(yuǎn)地區(qū)污水處理站運(yùn)營(yíng)的一種方法，以減少運(yùn)營(yíng)成本，提升污水處理站可靠運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程無(wú)人抄表、設(shè)備自我應(yīng)急處置、污水處理達(dá)標(biāo)排放等，具有廣泛的工程意義。

1 總設(shè)計(jì)組成

農(nóng)村污水處理設(shè)施，大部分主要分布在比較偏遠(yuǎn)的地區(qū)，設(shè)施建設(shè)投產(chǎn)后，長(zhǎng)期無(wú)人看管，水量不穩(wěn)定，設(shè)計(jì)時(shí)必須考慮雨季造成的影響。農(nóng)村污水智能控制系統(tǒng)的工藝流程設(shè)計(jì)是實(shí)現(xiàn)出水標(biāo)達(dá)的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)。張文藝等[6]建立了活性污泥工藝下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。馬溪平等[7]闡明了厭氧工藝在污水處理中的應(yīng)用效果。張品[8]在純水制備過(guò)程中使用了膜工藝技術(shù)。本文基于中山流域農(nóng)村污水項(xiàng)目，對(duì)工藝和控制進(jìn)行設(shè)計(jì)，其中處理流程采用相對(duì)簡(jiǎn)單的工藝，處理規(guī)模為60～200 t/d，部分重點(diǎn)區(qū)域靠近水源地的農(nóng)污處理設(shè)備應(yīng)能使水質(zhì)達(dá)到一級(jí)A 標(biāo)準(zhǔn)。農(nóng)村污水處理設(shè)備主要包括提升部分、調(diào)節(jié)部分、生化部分、污泥分離部分，針對(duì)水質(zhì)要求較高的增加MBR 膜處理工藝技術(shù)，最終經(jīng)過(guò)消毒后就近達(dá)標(biāo)排放河涌。農(nóng)村污水水量不穩(wěn)定，也給生化系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行帶來(lái)不必要的沖擊，尤其是雨季時(shí)，部分雨水會(huì)隨管道等進(jìn)入到系統(tǒng)中，降低了進(jìn)水COD 的濃度，為維持生活系統(tǒng)也需要碳源的補(bǔ)充，給控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)增加了難度。中山流域農(nóng)村污水的主要控制工藝流程如圖1所示。

圖1 農(nóng)村污水處理控制工藝流程

農(nóng)村污水處理設(shè)備包括一體化設(shè)備、進(jìn)水提升泵站、調(diào)節(jié)池以及設(shè)備間。其中，進(jìn)水泵站一般由玻璃鋼罐體、鋼格柵、提升泵及液位計(jì)等組成；調(diào)節(jié)池主要設(shè)備包括玻璃鋼罐體、推流器、提升泵、液位計(jì)等；一體化設(shè)備主要包括箱體、曝氣管、生物填料等；污泥分離器包括砂濾、MBR 膜等；設(shè)備間主要包括加藥泵、鼓風(fēng)機(jī)、反洗泵等，以及消毒系統(tǒng)設(shè)備。提升泵站與調(diào)節(jié)池之間設(shè)計(jì)了流量計(jì)，通過(guò)對(duì)提升泵進(jìn)行變頻控制，實(shí)現(xiàn)流量恒定調(diào)節(jié)，在調(diào)節(jié)池設(shè)置有液位計(jì)來(lái)控制進(jìn)水液位，厭氧池和好氧池設(shè)置了溶解氧和ORP 等儀表，為自動(dòng)控制系統(tǒng)控制回流和曝氣提供數(shù)據(jù)判斷條件。電氣控制系統(tǒng)采用PLC 為主要邏輯控制單位，產(chǎn)水端通過(guò)ABB 變頻器控制產(chǎn)水泵，實(shí)現(xiàn)恒流量和壓力產(chǎn)水。PLC 采集和控制數(shù)據(jù)后，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)終端模塊實(shí)時(shí)將底層模擬量數(shù)據(jù)和設(shè)備控制情況傳輸?shù)皆破脚_(tái)，本文設(shè)計(jì)了遠(yuǎn)程控制中心，在對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后，將智能算法計(jì)算所得數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為指令，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)PLC的總體控制。

一體化泵站進(jìn)水口設(shè)計(jì)有粉碎格柵，目的是攔截污水中的固體廢物，去除污水中一些大的懸浮固體。設(shè)備設(shè)計(jì)配置包括罐體、格柵、提升泵、液位計(jì)、流量計(jì)，一體化泵站的提升泵把污水提到調(diào)節(jié)池，水經(jīng)格柵處理后進(jìn)入調(diào)節(jié)池進(jìn)行水量、水質(zhì)的調(diào)節(jié)均化，保證后續(xù)生化處理系統(tǒng)水量和水質(zhì)的均衡、穩(wěn)定；然后，利用調(diào)節(jié)池內(nèi)提升泵將污水提入?yún)捬醭?，此過(guò)程主要控制溶解氧的濃度，使得污水處于厭氧狀態(tài)，在厭氧菌的作用下使有機(jī)物水解、酸化，去除廢水中的有機(jī)物，并提高污水的可生化性。污水進(jìn)入?yún)捬鯀^(qū)，同步進(jìn)入的還有從沉淀池排出的含磷回流污泥，本反應(yīng)器的主要功能是釋放磷，同時(shí)部分有機(jī)物進(jìn)行氨化；污水從厭氧池自流到缺氧池，在脫氮工藝中，其作用是反硝化去除硝態(tài)氮，硝態(tài)氮是通過(guò)內(nèi)循環(huán)由好氧反應(yīng)器送來(lái)的，循環(huán)的混合液量較大，一般為2.2Q（Q為原污水流量）。通過(guò)PLC 實(shí)時(shí)采集ORP儀表數(shù)據(jù)，在線分析當(dāng)前污水狀態(tài)，混合液進(jìn)入好氧池，這一反應(yīng)器單元是多功能的，去除BOD、硝化和吸收磷等反應(yīng)都在該反應(yīng)器內(nèi)進(jìn)行?；旌弦褐泻蠳O3-N，污泥中含有過(guò)剩的磷，而污水中的BOD 則得到去除。最后，混合液進(jìn)入二沉池，進(jìn)行泥水分離，上清液作為處理水排入砂濾池，經(jīng)紫外線消毒后達(dá)標(biāo)排放。沉淀污泥的一部分回流厭氧池，另一部分作為剩余污泥排放。

農(nóng)村污水的水質(zhì)組成主要包括含部分油污和磷的生活污水、少量養(yǎng)殖污水以及部分作坊沖洗水，水質(zhì)成分?jǐn)?shù)據(jù)不穩(wěn)定，COD 大部分在50～250，雨季時(shí)受降雨等因素影響，水質(zhì)COD 較低，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行雨季和旱季2 種運(yùn)行控制方式進(jìn)行設(shè)計(jì)，保證系統(tǒng)正常運(yùn)行。農(nóng)村污水經(jīng)過(guò)控制后流經(jīng)池體，首先控制提升泵將曝氣池注滿廢水，然后投入其他生活污水處理廠的正常污泥，采用間斷控制的方式進(jìn)行曝氣，滿負(fù)荷培養(yǎng)。通過(guò)設(shè)計(jì)基于PLC 模擬量的溶解氧儀表、污泥濃度儀表反饋，當(dāng)曝氣池內(nèi)混合液的30 min 沉降比達(dá)到15%～20%時(shí)，污泥具有良好的凝聚沉淀性能，污泥內(nèi)含有大量的菌膠團(tuán)和纖毛蟲(chóng)原生動(dòng)物等時(shí)，可使BOD 的去除率達(dá)到90%左右，達(dá)到活性污泥已培養(yǎng)馴化正常后自控系統(tǒng)正式投入試運(yùn)行。

底層PLC 控制曝氣風(fēng)機(jī)過(guò)程設(shè)計(jì)滿足好氧池需求，好氧池污泥沉降比設(shè)計(jì)為30～40，池內(nèi)菌種主要以異養(yǎng)型細(xì)菌（補(bǔ)充菌種）為主，而反硝化主要是以自養(yǎng)型硝化菌（補(bǔ)充菌種）為主。BOD5 應(yīng)在20 mg/L 內(nèi)。若BOD5 濃度過(guò)高，會(huì)使異養(yǎng)菌迅速繁殖，抑制自養(yǎng)型硝化菌的生長(zhǎng)。降低進(jìn)水中BOD5 的濃度，揮發(fā)酚控制在15 mg/L 以內(nèi)，氨氮控制在20 mg/L 以內(nèi)。好氧池內(nèi)溶解氧的濃度控制在4～6 mg/L?？刂莆勰嘣诤醚醭貎?nèi)的停留時(shí)間約為36 h?？刂坪醚醭販囟仍?2～30 ℃。

2 硬件設(shè)計(jì)

為解決遠(yuǎn)程維護(hù)和操作的問(wèn)題，在設(shè)備硬件設(shè)計(jì)過(guò)程中使用物聯(lián)網(wǎng)技設(shè)備、云平臺(tái)設(shè)備等。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程或者邊遠(yuǎn)地區(qū)無(wú)線控制的重要手段，如鄭爽[9]提出了基于無(wú)線傳輸?shù)臓顟B(tài)監(jiān)測(cè)；魯東海等[10]在監(jiān)控系統(tǒng)中引入了遠(yuǎn)程物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)。遠(yuǎn)程污水處理技術(shù)適合農(nóng)村污水處理站的遠(yuǎn)程控制，該技術(shù)集無(wú)線物聯(lián)網(wǎng)終端、云平臺(tái)、現(xiàn)地控制單元、數(shù)據(jù)傳輸、邊緣技術(shù)等相關(guān)技術(shù)為一體，包括底層邏輯控制層、云數(shù)據(jù)傳輸層、遠(yuǎn)程監(jiān)控層設(shè)計(jì)等，應(yīng)用于農(nóng)污處理遠(yuǎn)程控制可實(shí)現(xiàn)便利的操作和維護(hù)。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)污污水處理遠(yuǎn)程控制的設(shè)計(jì)中主要的設(shè)備分為三層：物理層、數(shù)據(jù)傳輸層、平臺(tái)操作層。其中，底層物理層控制設(shè)計(jì)主要有現(xiàn)地控制單位，包括PLC單元、觸摸屏單元、現(xiàn)地啟動(dòng)回路控制箱，儀表包括超聲波液位計(jì)、ORP、電磁流量計(jì)等；數(shù)據(jù)傳輸層包括物聯(lián)網(wǎng)終端、無(wú)線路由等；遠(yuǎn)程平臺(tái)操作層包括平臺(tái)畫面設(shè)計(jì)、物聯(lián)終端配置等。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)如圖2 所示。

圖2 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)

農(nóng)村污水處理站底層設(shè)備控制由PLC 實(shí)現(xiàn)，采集的設(shè)備參數(shù)包括電壓、電流、功率，采集的模擬量數(shù)據(jù)包括OPR 數(shù)據(jù)、溶解氧、污泥濃度、流量、進(jìn)水液位等，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集并通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)終端模塊將數(shù)據(jù)上傳至相應(yīng)的云平臺(tái)，數(shù)據(jù)上傳后通過(guò)遠(yuǎn)程云平臺(tái)將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)顯示到控制系統(tǒng)，調(diào)度中心通過(guò)云平臺(tái)數(shù)據(jù)傳輸將指令傳輸給物聯(lián)網(wǎng)終端模塊，物聯(lián)網(wǎng)模塊通過(guò)MODBUS TCP/IP 協(xié)議將指令寫入到PLC 中，再由PLC 控制現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的啟動(dòng)和停止，以及系統(tǒng)的控制、清洗等。通過(guò)設(shè)計(jì)該系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)底層數(shù)據(jù)的采集和上傳，遠(yuǎn)程控制不再需要到現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行操作，也不需要以往的光纖等數(shù)據(jù)傳輸方式，對(duì)偏遠(yuǎn)地區(qū)農(nóng)村污水處理的監(jiān)管和控制都有良好的成本優(yōu)勢(shì)。

3 基于智能算法的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

由于農(nóng)村污水處理特點(diǎn)，需要對(duì)成本進(jìn)行良好控制，尤其對(duì)農(nóng)污長(zhǎng)期運(yùn)行，需要對(duì)不斷累積的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行成本優(yōu)化，才更具有現(xiàn)代大數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢(shì)，從而實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的運(yùn)行方式和加藥預(yù)決策。Windsor[11]采用線性規(guī)劃算法進(jìn)行水量調(diào)度求解，可用智能算法有很多種，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法[12]、粒子群算、遺傳算法等，根據(jù)各算法特點(diǎn)，結(jié)合污水處理站多站點(diǎn)、周期長(zhǎng)等特點(diǎn)，選擇遺傳算法來(lái)對(duì)污水處理站進(jìn)行優(yōu)化分析計(jì)算。根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，對(duì)全過(guò)程加藥數(shù)據(jù)和污水處理加藥量等進(jìn)行分析，基于農(nóng)村污水處理多站點(diǎn)布置特點(diǎn)以及長(zhǎng)期運(yùn)行的數(shù)據(jù)分析，采用遺傳算法對(duì)分析函數(shù)和決策函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)智能決策系統(tǒng)。

遺傳算法是一種自然演變最優(yōu)求解的一種算法，具有較好的收斂性能[13-14]。本文利用GA算法來(lái)求解污水處理加藥函數(shù)最優(yōu)解。

遺傳算法是基于一種遺傳基因傳遞的算法[15]。在基因群里相互傳遞過(guò)程中將上一代屬性傳遞給下一代，同時(shí)能將壞因子有效去除等，劃分后的區(qū)域降加藥量可以視為第一代因子，進(jìn)入多站的加藥函數(shù)屬性因子是第二代遺傳因子，在加藥調(diào)度過(guò)程中屬性的遺傳與變化是第三代因子。

遺傳算法的群組定義：

式中：M為群體數(shù)量；F為函數(shù)評(píng)價(jià)；s為選擇算子；c為交叉算子；m為變異算子；pc為交叉概率；pm為變異概率。

算法編碼：

解碼公式：

遺傳算法通過(guò)不斷的迭代和計(jì)算來(lái)尋求函數(shù)最優(yōu)解，實(shí)現(xiàn)加藥量、曝氣量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，但該算法在計(jì)算區(qū)域多站污水處理整體加藥量最優(yōu)計(jì)算過(guò)程中，在追求最接近實(shí)際最優(yōu)加藥的同時(shí)，存在參數(shù)變量較多及計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)等問(wèn)題，但它在區(qū)域農(nóng)村污水處理過(guò)程中有著較好的計(jì)算性能。遺傳算法是長(zhǎng)期運(yùn)行的加藥預(yù)測(cè)函數(shù)最優(yōu)解的一種解決方法，在最優(yōu)求解過(guò)程中可以快速收斂，在未來(lái)城市污水處理總量?jī)?yōu)化方面有著良好的工程價(jià)值。

在農(nóng)村污水模型的基礎(chǔ)上，應(yīng)用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化，可解決流域各個(gè)污水站流量、水質(zhì)和加藥模型復(fù)雜多變的問(wèn)題。本文以中山市農(nóng)污項(xiàng)目為例，系統(tǒng)計(jì)算步驟如下。

（1）中山河涌流域各污水處理站的水質(zhì)、流量、降雨、排污、節(jié)假日等因素不同，地下家庭住戶排污情況也不同，在此基礎(chǔ)上，本文歸類模型參數(shù)的問(wèn)題集。

（2）對(duì)影響模型計(jì)算的各參數(shù)進(jìn)行編碼，i=0，1，2，…，16。

（3）初始化中山流域農(nóng)污處理模型問(wèn)題參數(shù)集的遺傳群體。

（4）對(duì)模型的各影響因子進(jìn)行編碼計(jì)算，并計(jì)算出各個(gè)問(wèn)題參數(shù)在模型中的適應(yīng)情況，結(jié)合歷史記錄數(shù)據(jù)分析各參數(shù)的適應(yīng)度。

（5）若各參數(shù)在流量、水質(zhì)分析、加藥預(yù)測(cè)計(jì)算中有著較好的適應(yīng)性，則輸出結(jié)果；反之，則引入遺傳變量因子，對(duì)相關(guān)編碼因子進(jìn)行交叉，重新進(jìn)入計(jì)算，尋找適合中山農(nóng)污處理和加藥模型的參數(shù)變量，并再次結(jié)合歷史數(shù)據(jù)，得出最優(yōu)解。

4 應(yīng)用效果分析

遠(yuǎn)程操作界面的設(shè)計(jì)結(jié)合了現(xiàn)階段成熟的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，完成了遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)和操作的可視化設(shè)計(jì)。采用物聯(lián)網(wǎng)終端BL101 模塊，終端模塊采用以太網(wǎng)協(xié)議，設(shè)置參數(shù)后，實(shí)時(shí)讀取CPU 數(shù)據(jù)，該模塊再通過(guò)遠(yuǎn)程云平臺(tái)組態(tài)指令設(shè)置，將污水處理站現(xiàn)地西門子1212C的CPU數(shù)據(jù)，包括水位、流量、水質(zhì)參數(shù)等重要數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸至云平臺(tái)，遠(yuǎn)程操作界面采集數(shù)據(jù)后，顯示如圖3 所示的云平臺(tái)組態(tài)界面。該界面可以實(shí)時(shí)查詢到加藥量累計(jì)曲線、累計(jì)排水流量等數(shù)據(jù)。云界面上包括水質(zhì)參數(shù)5 項(xiàng)、累計(jì)排水流量曲線以及實(shí)時(shí)液位曲線、加藥量曲線、ORP參數(shù)曲線等，可以遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)分析當(dāng)前設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，分析后再操作水泵和風(fēng)機(jī)，以調(diào)整溶解氧等，實(shí)現(xiàn)對(duì)水種細(xì)菌的精準(zhǔn)培養(yǎng)和控制。

圖3 云平臺(tái)組態(tài)界面

采集遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)后，所設(shè)計(jì)的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的后臺(tái)服務(wù)器在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理后，可通過(guò)智能算法分析歷史曲線和預(yù)測(cè)曲線。在系統(tǒng)加藥參數(shù)上，在進(jìn)水COD 較低的條件下，生化菌群需要加投碳源以為維持一定的數(shù)量。通過(guò)該算法，可以有效預(yù)測(cè)周期范圍內(nèi)的加藥量，大大減少了碳源的不確定定量難度，優(yōu)化后在滿足出水達(dá)標(biāo)的情況下，實(shí)現(xiàn)了加藥量減少12%，優(yōu)化前后加藥量對(duì)比分析曲線如圖4 所示。在整個(gè)流域系統(tǒng)內(nèi)減少的加藥成本也是十分可觀的，基于智能算法和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下的遠(yuǎn)程污水處理站，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備智能跟蹤、分析、綜合控制，在人工方面、成本方面都得到了明顯的優(yōu)化。

圖4 優(yōu)化前后加藥量對(duì)比分析曲線

5 結(jié)束語(yǔ)

對(duì)農(nóng)村污水處理向一體化、智能化進(jìn)行設(shè)計(jì)，同時(shí)解決了農(nóng)村污水處理站無(wú)人值守問(wèn)題，降低了運(yùn)營(yíng)成本等問(wèn)題。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和現(xiàn)代智能算法提升了農(nóng)村污水處理效率，實(shí)現(xiàn)了對(duì)水量運(yùn)行時(shí)的良好分配和調(diào)度，工藝控制比以往更加精準(zhǔn)，水質(zhì)效果也更好，提升了設(shè)備可維護(hù)效果，為農(nóng)村黑臭水體處理、環(huán)境保護(hù)提供了解決方法。結(jié)合污水處理工藝，應(yīng)用現(xiàn)代智能設(shè)備，采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和現(xiàn)代智能算法的綜合污水處理站，是未來(lái)農(nóng)村污水處理的發(fā)展方向，在區(qū)域污水處理運(yùn)營(yíng)和加藥成本優(yōu)化方面都有一定優(yōu)勢(shì)，在工程應(yīng)用中有較好的價(jià)值。