一种模块化养殖场污水处理站运行管理方法及系统与流程

本发明涉及污水处理，特别是涉及一种模块化养殖场污水处理站运行管理方法及系统。

背景技术：

1、随着畜禽养殖业的规模化与集约化发展，养殖场产生的污水量持续增加，该类污水具有高浓度有机物、高氨氮含量、水量水质波动幅度大等特点，若处理不当将对周边水环境造成严重污染。模块化养殖场污水处理站因具有建设周期短、部署灵活、可根据处理规模快速扩展等优势，在中小型养殖场污水处理中得到了广泛应用。

2、当前，针对此类模块化污水处理站的运行管理主要采用两类方式，第一类是基于固定工艺参数的人工值守模式，该模式实现简单，但无法适应养殖场因养殖周期、清粪方式及季节变化导致的进水水质水量大幅波动，容易出现处理效果不稳定、出水超标等问题，同时运行参数长期固定也导致能耗与药剂消耗偏高，运行成本居高不下；第二类是基于单一参数反馈的自动控制模式，例如根据溶解氧浓度调节曝气强度，这类方式虽能实现单个工艺参数的闭环控制，但各处理模块独立运行、缺乏协同优化机制，难以从系统层面实现整体处理效能的最优，且对进水负荷突变的响应滞后，容易造成处理系统冲击与出水水质波动；因此，如何实现模块化养殖场污水处理站的智能协同运行管理与自适应优化调控成为了业界面临的难题。

技术实现思路

1、基于此，本发明提供一种能够实现模块化养殖场污水处理站智能协同运行管理与自适应优化调控的模块化养殖场污水处理站运行管理方法及系统。

2、第一方面，本发明提供一种模块化养殖场污水处理站运行管理方法，包括如下步骤：

3、采集模块化养殖场污水处理站各处理模块的运行参数、水质参数及进水负荷参数；

4、构建各处理模块的数字孪生单元模型并进行组网，形成污水处理站整体数字孪生模型，以实现各模块运行状态的虚实映射与协同可视化；

5、基于进水水质水量预测结果和历史优化运行数据，采用多目标优化算法动态确定各处理模块随进水负荷自适应调整的协同运行参数集；

6、实时监控各模块出水水质和运行状态，确定当前污水处理站整体运行状态相对于历史最优基准的效能偏离度；

7、当所述效能偏离度超过预设的效能阈值或单模块出水指标在连续监测周期内超出对应排放标准时，生成分级运行调整指令并联动调控各处理模块。

8、在一些实施例中，采集模块化养殖场污水处理站各处理模块的运行参数、水质参数及进水负荷参数具体包括：

9、在各处理模块的进水端、出水端及关键工艺节点分别部署水质传感器与运行状态传感器；

10、通过工业现场总线周期性采集各传感器的检测数据，得到各处理模块的运行参数、水质参数及进水负荷参数。

11、在一些实施例中，构建各处理模块的数字孪生单元模型并进行组网，形成污水处理站整体数字孪生模型，以实现各模块运行状态的虚实映射与协同可视化具体包括：

12、根据各处理模块的工艺原理与设备参数，分别构建对应处理模块的数字孪生单元模型；

13、按照污水处理站的实际工艺流程与水力连接关系，对各数字孪生单元模型进行组网连接，形成污水处理站整体数字孪生模型；

14、将采集的运行参数与水质参数实时映射至对应数字孪生单元模型，驱动整体数字孪生模型运行，实现各模块运行状态的虚实映射与协同可视化。

15、在一些实施例中，基于进水水质水量预测结果和历史优化运行数据，采用多目标优化算法动态确定各处理模块随进水负荷自适应调整的协同运行参数集具体包括：

16、基于历史进水数据与养殖场生产节律，采用时序预测算法对未来时段的进水水质与水量进行预测，得到进水负荷预测结果；

17、从历史优化运行数据库中提取与当前进水负荷预测结果相近的历史工况数据及其对应的最优运行参数；

18、以处理效果、运行能耗及药剂消耗为优化目标，采用多目标优化算法对各处理模块的运行参数进行协同优化，得到随进水负荷自适应调整的协同运行参数集。

19、在一些实施例中，实时监控各模块出水水质和运行状态，确定当前污水处理站整体运行状态相对于历史最优基准的效能偏离度具体包括：

20、实时获取各处理模块的出水水质指标与运行状态参数；

21、从历史最优运行数据库中提取与当前工况匹配的历史最优基准数据；

22、基于各模块的处理效能权重与当前实测数据相对于历史最优基准的偏离程度，计算得到污水处理站整体运行状态的效能偏离度。

23、在一些实施例中，当所述效能偏离度超过预设的效能阈值或单模块出水指标在连续监测周期内超出对应排放标准时，生成分级运行调整指令并联动调控各处理模块具体包括：

24、持续监测所述效能偏离度是否超过预设的效能阈值，并监测各处理模块出水指标是否在连续监测周期内超出对应排放标准；

25、当任一监测条件满足时，根据触发条件的类型与严重程度，确定对应的调控等级；

26、根据调控等级生成包含具体参数调整量的运行调整指令，并将所述运行调整指令下发至对应处理模块的执行机构，实现各模块的联动调控。

27、在一些实施例中，所述处理模块包括预处理模块、厌氧处理模块、好氧处理模块、深度处理模块及污泥处理模块。

28、在一些实施例中，所述运行参数包括曝气强度、回流比、污泥浓度、药剂投加量及水力停留时间；所述水质参数包括化学需氧量、氨氮浓度、总磷浓度、悬浮物浓度及溶解氧浓度；所述进水负荷参数包括进水流量、进水化学需氧量浓度及进水氨氮浓度。

29、在一些实施例中，所述效能偏离度综合考虑各处理模块的出水达标率、单位水处理能耗及药剂消耗率三个维度的偏离程度。

30、第二方面，本发明提供一种模块化养殖场污水处理站运行管理系统，包括：

31、采集模块，用于采集模块化养殖场污水处理站各处理模块的运行参数、水质参数及进水负荷参数；

32、建模模块，用于构建各处理模块的数字孪生单元模型并进行组网，形成污水处理站整体数字孪生模型，以实现各模块运行状态的虚实映射与协同可视化；

33、优化模块，用于基于进水水质水量预测结果和历史优化运行数据，采用多目标优化算法动态确定各处理模块随进水负荷自适应调整的协同运行参数集；

34、评估模块，用于实时监控各模块出水水质和运行状态，确定当前污水处理站整体运行状态相对于历史最优基准的效能偏离度；

35、调控模块，用于当所述效能偏离度超过预设的效能阈值或单模块出水指标在连续监测周期内超出对应排放标准时，生成分级运行调整指令并联动调控各处理模块。

36、本发明相比现有技术具有以下有益效果：

37、本发明提供的模块化养殖场污水处理站运行管理方法及系统中，首先，采集模块化养殖场污水处理站各处理模块的运行参数、水质参数及进水负荷参数，该步骤可实现对污水处理站全流程多维度运行数据的标准化、周期性采集，为后续的建模、优化与调控提供了全面、可靠的数据基础，确保系统能够实时感知各处理模块的运行状态与进水负荷变化；其次，构建各处理模块的数字孪生单元模型并进行组网，形成污水处理站整体数字孪生模型，以实现各模块运行状态的虚实映射与协同可视化，该步骤可通过数字孪生技术建立物理污水处理站的精确虚拟镜像，实现各处理模块运行状态的直观展示与协同监控，使运行管理人员能够从系统层面把握整体运行态势，同时为后续的仿真优化与虚拟调试提供了模型支撑；然后，基于进水水质水量预测结果和历史优化运行数据，采用多目标优化算法动态确定各处理模块随进水负荷自适应调整的协同运行参数集，该步骤可通过进水负荷预测提前预判水质水量变化，并结合历史优化经验与多目标优化算法，从处理效果、运行能耗及药剂消耗多个维度对各模块运行参数进行协同优化，从而实现运行参数随进水负荷的自适应动态调整，克服了固定参数运行模式无法适应水质水量波动的弊端，在保证出水达标的前提下有效降低运行成本；接着，实时监控各模块出水水质和运行状态，确定当前污水处理站整体运行状态相对于历史最优基准的效能偏离度，该步骤可通过构建多维度的效能评估体系，对污水处理站的整体运行效能进行量化评估，及时发现系统运行状态的劣化趋势，实现对运行异常的早期感知与预警，避免因单参数监控不全面导致的系统性能衰退；最后，当所述效能偏离度超过预设的效能阈值或单模块出水指标在连续监测周期内超出对应排放标准时，生成分级运行调整指令并联动调控各处理模块，该步骤可基于双重监测判据实现分级响应，并通过各处理模块的联动调控快速恢复系统运行效能，既能够应对整体效能劣化的渐进式异常，也能够处理单模块出水超标的突发性问题，从而保障污水处理站稳定、高效、经济运行；综上所述，本发明的方案可实现模块化养殖场污水处理站的智能协同运行管理与自适应优化调控。