一种废水站的数据实时监控与过程控制方法与流程

本发明涉及废水处理，具体地说是一种废水站的数据实时监控与过程控制方法。

背景技术：

1、废水站是工业生产过程中用于处理生产废水的重要设施，其通常包括调节池、生化处理单元、沉淀单元、消毒单元以及配套输送设备等多个工艺单元，各工艺单元之间按照既定工艺流程依次连接，共同完成废水处理过程。由于进水水质、水量及设备运行状态会随生产工况不断变化，废水站运行过程中需要持续采集各工艺单元的运行数据，并根据运行状态及时调整工艺参数，以保证出水稳定达标。

2、现有废水站通常采用自动化监控系统对流量、液位、水质指标及设备运行状态等数据进行实时采集，并依据预设规则对相关设备进行控制，从而实现废水处理过程的自动运行。然而，现有监控方式大多以单个工艺单元或单一监测参数作为分析对象，对不同工艺单元之间的运行关联关系考虑不足。当废水负荷波动、设备运行状态变化或多个工艺参数相互影响时，难以全面反映废水站整体运行状态，导致运行工况识别准确性较低，过程控制主要依赖局部参数调节，控制策略难以及时适应整体工况变化。

3、此外，现有过程控制方法通常将运行监测、状态分析及控制调节作为相互独立的功能模块，缺乏各环节之间的数据联动和反馈更新机制。当废水站运行工况发生持续变化时，控制策略难以及时根据运行状态进行调整，容易造成控制响应滞后，影响废水处理效率、运行稳定性以及出水水质。

4、因此，有必要提供一种废水站的数据实时监控与过程控制方法，能够充分利用废水站各工艺单元的实时运行数据，综合各工艺单元之间的关联关系，对废水站整体运行工况进行识别，并结合运行状态预测和控制策略优化，实现废水站运行过程的闭环控制，提高废水站运行的稳定性和控制效率。

5、综上所述，本发明提供了一种废水站的数据实时监控与过程控制方法，以解决上述问题。

技术实现思路

1、本发明提供了一种废水站的数据实时监控与过程控制方法，通过构建工艺关联映射表，将废水站各工艺单元之间的运行关联关系引入运行状态分析过程，并结合工况特征向量、运行状态预测模型及多目标控制策略评价，实现废水站运行工况识别、风险预测、控制优化及反馈更新的闭环控制，以解决现有技术中各工艺单元运行关联关系利用不足、运行监测与过程控制相互独立、控制策略难以及时适应工况变化的问题。

2、本发明具体的技术方案如下：

3、一种废水站的数据实时监控与过程控制方法，包括以下步骤：

4、s1、采集废水站各工艺单元的实时运行数据，并依据统一时间基准进行时间标定，形成统一时间序列数据；

5、本发明中，实时运行数据包括工艺运行参数、设备运行参数、水质监测参数以及报警数据，其中工艺运行参数包括流量、液位、停留时间、污泥回流比及曝气量中的至少一种；设备运行参数包括设备运行频率、运行电流、运行功率及启停状态中的至少一种；水质监测参数包括ph值、cod、氨氮、悬浮物、溶解氧及氧化还原电位中的至少一种。

6、s2、对所述统一时间序列数据进行数据质量处理，生成可信数据集；

7、本发明中，当连续缺失采样点数量小于预设值时，采用线性插值或相邻有效采样值进行补偿；当连续缺失采样点数量大于预设值时，将对应数据标记为失效数据，不参与当前控制周期工况识别。

8、s3、根据各工艺单元之间的物流流向及处理顺序构建工艺关联映射表，基于所述可信数据集提取污染负荷特征、工艺稳定特征、设备健康特征及处理效率特征，构建工况特征向量，并结合所述工艺关联映射表识别当前运行工况；

9、本发明中，分别计算当前工况特征向量与各历史工况特征向量之间的工况距离及余弦相似度，当工况距离最小且余弦相似度大于预设阈值时，判定为对应运行工况；否则判定为新的运行工况。

10、本发明中，设废水站包含n个工艺单元，则建立工艺关联映射表：，其中：，表示第i工艺单元对第j工艺单元影响权重，权重由物流流向、处理顺序、参数耦合程度共同决定：，l是物流连接；p是处理顺序；c是参数耦合。

11、本发明中，工况特征向量可表示为：，其中，，表示变化率，表示波动程度，表示互相关系数，具体来说：，，。

12、本发明中，运行工况包括工况距离可表示为：，余弦相似度可表示为：。

13、s4、将所述工况特征向量输入运行状态预测模型，对各工艺单元的运行状态、出水水质及工艺运行趋势进行预测，并根据预测结果和所述工艺关联映射表计算各工艺单元的风险评价值；

14、本发明中，预测函数可表示为：，θ是预测模型参数。参数更新可表示为：，其中l是预测误差，η是学习率。

15、本发明中，历史运行数据划分为训练集及验证集，通过最小化预测误差函数迭代更新预测模型参数，直至预测误差满足预设条件后得到运行状态预测模型。

16、本发明中，风险评价可表示为：，其中：，表示预测偏差；进一步：，分别表示水质、设备和报警造成的影响。

17、本发明中，根据风险评价值划分风险等级，当风险评价值低于第一阈值时判定为低风险；位于第一阈值与第二阈值之间时判定为中风险；高于第二阈值时判定为高风险。

18、s5、根据所述风险评价值生成候选过程控制策略，在满足工艺运行约束条件及出水排放要求下进行综合评价，并选取目标过程控制策略；

19、本发明中，工艺运行约束包括风机频率上下限、加药泵最大流量、污泥回流比范围、排放标准。

20、本发明中，根据风险评价值分别生成保守控制策略、均衡控制策略及强化控制策略，每一种控制策略分别对应不同的曝气量、加药量及污泥回流比调节方案。

21、本发明中，综合评价可表示为：，其中g是评价指标，包括达标率、能耗、药耗、设备负荷。

22、本发明中，综合评价值越大表示对应控制策略越优，并选择综合评价值最大的控制策略作为目标控制策略。

23、s6、根据所述目标过程控制策略生成控制指令，对工艺运行参数进行动态调节；

24、本发明中，控制指令经plc发送至对应执行设备完成参数调节，并由scada系统记录控制结果。

25、s7、采集控制后的实时运行数据，对预测结果与实际结果进行偏差分析，根据偏差更新预测模型参数、工艺关联映射表中的影响权重及控制策略评价参数，调整控制周期。

26、本发明中，控制周期是指系统完成一次数据采集、工况识别、运行预测、策略生成、控制执行及反馈更新所对应的时间周期，其可根据风险评价值动态调整。

27、本发明中，当预测偏差连续多个控制周期小于预设阈值时，保持当前预测模型参数及工艺关联映射表参数；否则继续更新。

28、本发明中，预测模型更新可表示为：，工艺关联更新可表示为：，评价更新可表示为：。

29、作为本发明的一种改进，所述步骤s2中所述数据质量处理包括时间同步、异常数据处理、缺失数据补偿及报警数据融合；

30、所述异常数据处理是根据相邻采样点的数据变化率、设备运行状态及通信状态，识别设备异常数据、通信异常数据及正常工艺变化数据；对所述设备异常数据及通信异常数据进行修正，并将连续超过异常次数且无法修正的数据剔除；对反映废水水质波动、冲击负荷、工艺调整的正常工艺变化数据予以保留；

31、所述报警数据融合是将处理后的数据与报警数据按照报警发生时间、报警对象及报警类型进行关联，形成所述可信数据集。

32、作为本发明的一种改进，所述步骤s3中所述工艺关联映射表依据废水站各工艺单元之间的物流流向、处理顺序及运行参数耦合关系建立，表示上游工艺单元运行状态变化对下游工艺单元运行状态变化的影响程度；

33、所述工况特征向量依据污染负荷特征、工艺稳定特征、设备健康特征及处理效率特征的变化率、波动特征及互相关系数计算得到。

34、作为本发明的一种改进，所述步骤s4中所述运行状态预测模型基于历史运行数据构建，输入当前控制周期对应的实时工况特征向量进行预测，输出各工艺单元的运行状态、出水水质及工艺运行趋势；

35、所述风险评价值依据预测结果与目标运行值的偏离程度，结合所述工艺关联映射表中的影响权重加权计算得到。

36、作为本发明的一种改进，所述步骤s5中所述综合评价采用多指标综合评价，对候选控制策略分别计算综合评价值，所述综合评价值依据各评价指标对应权重计算得到。

37、作为本发明的一种改进，所述步骤s7中所述偏差分析包括：

38、预测偏差分析，计算预测出水水质与实际出水水质的差值；

39、控制偏差分析，计算目标设定值与实际执行值的差值；

40、根据预测偏差更新运行状态预测模型参数，根据所述控制偏差更新工艺关联映射表的影响权重及控制策略评价参数。

41、作为本发明的一种改进，还包括建立废水站历史运行知识库，所述知识库用于匹配当前运行工况对应的工况特征向量及控制策略，并在匹配成功时调用对应控制策略，将所述控制策略作为候选控制策略参与综合评价。

42、本发明中，知识库可表示为：，其中f是工况；c是控制；e是效果，匹配可表示为：。

43、与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

44、1.本发明通过建立工艺关联映射表，将各工艺单元之间的物流流向、处理顺序及运行参数耦合关系引入工况识别过程，使运行状态分析由单工艺单元分析扩展至废水站整体运行分析，提高了运行工况识别的准确性和稳定性。

45、2.本发明通过工况特征向量、运行状态预测及风险评价生成候选过程控制策略，并结合多指标综合评价确定目标控制策略，实现运行监测、预测分析及过程控制的闭环联动，提高了控制响应速度和出水稳定达标能力。

46、3.本发明通过偏差分析持续更新运行状态预测模型、工艺关联映射表中的影响权重及控制策略评价参数，使控制策略能够随着废水站运行工况变化进行自适应调整，提高了系统长期运行的稳定性及鲁棒性。