一种用于污水厂水质风险管理的决策支持系统及方法与流程

1.本技术属于污水处理厂运营管理技术领域，具体涉及一种用于污水厂水质风险管理的决策支持系统及方法。


背景技术：

2.城镇污水厂是城镇污水处理系统的核心部分，负责接收城镇居民及各种公共设施产生的污水并进行有效处理直至达到国家规定的排放标准。城镇污水的来源主要包括住宅、医院、公共场所等处排放的生活污水，也包括部分允许进入城镇污水的工业废水。对于大多数小型城镇污水厂，由于其所在城镇产业单一以及人员的不稳定，易导致污水厂进水水质的不稳定。
3.目前城镇污水厂大都采用以微生物法为主要处理方法的工艺。由于污水厂在设计时并未能充分预测到进水水质、水量的变化及其对处理效果产生的冲击，易使污水处理系统中某一个或几个单元运行出现异常而导致出水无法达到国家规定的排放标准。污水厂的有效运行需要专业的运营、维护人员，可以根据出水水质的异常或进水水质、水量的变化，快速准确地发现问题并提出解决方案。但由于污水厂处理过程中存在多个反应单元，仅根据最终的污水处理厂出水水质异常，无法及时、准确地判断具体哪个或哪几个处理单元处在非正常工作状态，也难以确定导致非正常工作状态的真正原因，更难做到快速响应，即调整相关的运营参数(如曝气量、投药量等)。大多数城镇污水厂尤其是中小型污水厂选址不够理想，同时许多地区与污水处理配套的污水收集管网建设不完善，及存在雨污不分流的情况，当遇到大量降雨的时候，对污水处理厂的水量和水质会引起较大的冲击，如应对措施不及时，会降低污水处理系统的处理效果，从而导致污水处理厂出水水质达不到国家标准要求。
4.城镇污水处理除了要面临上述水质、水量的不稳定外，另一个核心问题就是城镇污水的处理通常需要消耗大量能源。以中小型污水厂的运营为例，用电成本占比达到了50％。造成这一问题的主要原因除了工艺本身设计的局限性外，多是因为运营管理不优化使得设备长期处于频繁开启及过载运行造成的。
5.另外，为获得理想的处理效果，需要管理经验丰富的专业人员。但目前在一些污水处理厂中普遍存在着运维人员不够专业和因人设岗的现象，导致当污水厂在面临水质风险时，难以得到及时有效地进行响应，为污水厂的稳定运营管理和确保出水水质带来了相当大的难度。


技术实现要素：

6.为了解决现有技术中存在的至少一个技术问题，本技术提供一种用于污水厂水质风险管理的决策支持系统及方法。
7.第一方面，本技术公开了一种用于污水厂水质风险管理的决策支持系统，包括：
8.在线监测系统，用于对污水厂的水质信息进行周期性的采集；
9.预警单元，用于获取所述在线监测系统采集的水质信息，并选取其中预定类型的水质指标与该水质指标对应的预设值进行比较，当超过预设值时，发出对应水质指标超标的报警指令；
10.决策存储单元，其存储有应对不同类型的报警指令而预先设定的决策，所述决策中包括按照预定顺序对污水厂进行异常原因排查的排查方案，以及针对排查出的不同的异常原因所预设的解决方案；
11.决策处理单元，用于根据所述预警单元发送的报警指令类型，从所述决策存储单元选取对应的决策，并依据所述决策中的排查方案对污水厂进行异常原因排查，以及针对排查出的不同的异常情况选取对应的解决方案。
12.根据本技术的至少一个实施方式，所述在线监测系统包括设置在污水厂出水处的化学需氧量传感器、总磷监测仪、总氮监测仪以及氨氮检测仪，分别用于采集污水厂出水处水质的化学需氧量、总磷量、总氮量以及氨氮量；
13.对应的，所述预警单元选取的水质指标是化学需氧量、总磷量、总氮量以及氨氮量，并且，针对每个水质指标，所述预警单元是选取其连续三个采集周期的数值与其对应的预设值进行比较，当三次都高于预设值时，发出对应水质指标超标的报警指令。
14.根据本技术的至少一个实施方式，所述在线监测系统还包括设置污水厂出水处的化学需氧量传感器、设置在进水处的化学需氧量传感器，以及设置在好氧区内的活性污泥呼吸仪和ph计，分别用于实时采集污水厂进水处水质的化学需氧量、出水处水质的悬浮物浓度，以及好氧区内水质的污泥呼吸速率和ph值；
15.对应的，所述决策存储单元的排查方案中需要参照进水处水质的化学需氧量、出水处水质的悬浮物浓度、好氧区内水质的污泥呼吸速率和ph值中的至少一种参数。
16.根据本技术的至少一个实施方式，所述的用于污水厂水质风险管理的决策支持系统还包括：人机交互系统，用于实现人机交互，以及用于对所述在线监测系统采集的水质信息、所述决策存储单元中的解决方案进行显示。
17.根据本技术的至少一个实施方式，所述的用于污水厂水质风险管理的决策支持系统还包括：水质信息存储单元，用于存储所述在线监测系统采集的水质信息；
18.水质处理单元，用于根据所述水质信息存储单元存储的对应水质指标以及该水质指标的采集周期，生成对应水质指标随时间变化的数据曲线；
19.对应的，所述人机交互系统还用于对所述水质处理单元生成的数据曲线进行显示。
20.根据本技术的至少一个实施方式，所述在线监测系统对污水厂水质信息的采集周期是每15min一次。
21.第二方面，本技术还公开了一种污水厂水质风险管理方法，包括如下步骤：
22.步骤一、对污水厂的水质信息进行周期性的采集；
23.步骤二、在步骤一中采集的水质信息中，选取预定类型的水质指标与该水质指标对应的预设值进行比较，当超过预设值时，发出对应水质指标超标的报警指令；
24.步骤三、针对不同类型的报警指令，预先设定决策，所述决策中包括按照预定顺序对污水厂进行异常原因排查的排查方案，以及针对排查出的不同的异常原因所预设的解决方案；
25.步骤四、根据步骤二发出的报警指令类型，从步骤三中选择对应的决策，并依据所述决策中的排查方案对污水厂进行异常原因排查，以及针对排查出的不同的异常情况选取对应的解决方案。
26.根据本技术的至少一个实施方式，在所述步骤一中，采集的水质信息包括污水厂出水处水质的化学需氧量、总磷量、总氮量以及氨氮量；对应的，在所述步骤二中，选取的水质指标是化学需氧量、总磷量、总氮量以及氨氮量，并且，针对每个水质指标，是选取其连续三个采集周期的数值与其对应的预设值进行比较，当三次都高于预设值时，发出对应水质指标超标的报警指令。
27.根据本技术的至少一个实施方式，在所述步骤一中，采集的水质信息还包括污水厂进水处水质的化学需氧量、出水处水质的悬浮物浓度，以及好氧区内水质的污泥呼吸速率和ph值；
28.对应的，在所述步骤三预先设定决策时，所述决策的排查方案中需要参照所述进水处水质的化学需氧量、出水处水质的悬浮物浓度、好氧区内水质的污泥呼吸速率和ph值中的至少一种参数。
29.根据本技术的至少一个实施方式，所述的污水厂水质风险管理方法还包括：
30.步骤五、根据步骤一采集到的对应水质指标以及该水质指标的采集周期，生成对应水质指标随时间变化的数据曲线；
31.步骤六、通过人机交互模式，选择性地对步骤一中采集的水质信息、所述步骤四中选取的解决方案以及步骤五中的数据曲线进行显示。
32.本技术至少存在以下有益技术效果：
33.1)本技术的用于污水厂水质风险管理的决策支持系统及方法中，通过采集到的污水厂水质信息进行分析，实现对污水厂运行情况进行实时监测，当污水厂运行出现问题导致出水水质不达标时，导致水质风险的情况下，可以根据决策存储单元中存储的决策进行自主智能判断，确认出现问题的处理单元(即进行异常原因排查)，并提供解决方案；
34.并且，上述针对污水厂水质不达标的判断、异常原因的排查以及最后解决方案的提供，都是在短时间内迅速做出的响应，从而节省了在传统情况下由管理人员进行判断所需耗费的大量时间，降低污水厂运行风险，并大幅减少了污水厂运行人工成本；
35.2)本技术的用于污水厂水质风险管理的决策支持系统及方法中，对污水厂运行中水质信息进行监测并周期性上传数据，并预设报警条件，当出水水质连续触(三次)发报警条件或超过预设的出水指标上限值时自动进行自主决策，可有效防止系统误判；
36.3)本技术的用于污水厂水质风险管理的决策支持系统及方法中，可以将污水厂水质监测数据传输至水质信息存储单元，水质处理单元可根据对应水质指标以及该水质指标的采集周期，生成对应水质指标随时间变化的数据曲线，以便于更加直观地展示污水厂运行情况，使得管理者能够更精准的做出应对决策；
37.4)本技术的用于污水厂水质风险管理的决策支持系统及方法中，通过人机交互系统可以引入专家系统进行人工诊断，当出现系统判断失误或进水水质情况复杂等情况时，通过人工对检查设备故障并进行修复，进一步提高污水厂运行的可靠性。
附图说明
38.图1是本技术的运行逻辑图；
39.图2是本技术中出水cod触发报警条件时系统决策树；
40.图3是本技术中出水tp触发报警条件时系统决策树；
41.图4是本技术中出水tn触发报警条件时系统决策树；
42.图5是本技术中出水nh
3-n触发报警条件时系统决策树。
具体实施方式
43.为使本技术实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合一具体实例以及实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行更加详细的描述。所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本技术，而不能理解为对本技术的限制。
44.第一方面，如图1所示，本技术公开了一种用于污水厂水质风险管理的决策支持系统，可以包括在线监测系统、预警单元、决策存储单元以及决策处理单元。
45.其中，在线监测系统用于对污水厂的水质信息进行周期性的采集。
46.在本实施例中，在线监测系统具体包括：设置在污水厂出水位置的cod传感器、在线总磷(tp)监测仪、在线总氮(tn)监测仪、在线氨氮(nh
3-n)检测仪、悬浮物在线(ss)监测仪以及活性污泥呼吸仪(soue)；其中，活性污泥呼吸仪通过监测活性污泥呼吸速率(sour)判断污泥活性；并且，本实施例中优选上述各监测设备每15分钟(即15分钟为一个采集周期)进行一次数据采集，采集到的数据可以直接传送至预警单元，也可以先存储在后续将要介绍的水质信息存储单元中。
47.预警单元用于获取在线监测系统采集的水质信息，并选取其中预定类型的水质指标与该水质指标对应的预设值进行比较，当超过预设值时，发出对应水质指标超标的报警指令。
48.在本实施例中，对应于上述具体的在线监测设备，选取的水质指标是化学需氧量cod、总磷量tp、总氮量tn以及氨氮量nh
3-n，其中，各指标具体是：
49.cod标准设置为50mg/l；tp标准设置为0.5mg/l；tn标准设置为15mg/l；nh
3-n标准设置为5mg/l。
50.并且，本实施例中，预警单元是选取其连续三个采集周期的数值与其对应的预设值进行比较，当三次都高于预设值时，则发出对应水质指标超标的报警指令。
51.决策存储单元存储有应对不同类型的报警指令而预先设定的决策，决策中包括按照预定顺序对污水厂进行异常原因排查的排查方案，以及针对排查出的不同的异常原因所预设的解决方案。
52.决策处理单元用于根据预警单元发送的报警指令类型，从决策存储单元选取对应的决策，并依据决策中的排查方案对污水厂进行异常原因排查，以及针对排查出的不同的异常情况选取对应的解决方案。
53.另外需要说明的是，当报警系统发送警报指令时，决策处理单元会将在线监测系统所收集的数据与预设在其中的产生原因进行逐一比对，具体为：
54.若本次判断与预设原因相同，则调取决策存储单元中的解决方案，同时进入下一
预设原因继续判断，直至所有预设原因均完成判断；
55.若本次判断与预设原因不同，则直接进入下一预设原因继续判断，直至所有预设原因均完成判断。
56.进一步的，在本实施例中，针对上述化学需氧量cod、总磷量tp、总氮量tn以及氨氮量nh
3-n，决策存储单元具体处理方式如下：
57.针对出水cod：
58.如图2所示，当出水cod达到预设报警条件后，首先对水温进行判断，若温度异常，则提高或降低温度，即执行上述图2中公开的解决方案1；
59.若温度正常，则对进水水质及水量进行判断，是否存在进水cod超标或进水量过大导致停留时间不足，若是，则立即通过调节池停止进水或减少进水流量，即执行上述图2中公开的解决方案2；
60.若进水水质和水量正常，则通过出水处的ss在线监测仪判断出水ss是否存在超标情况，若ss超标，则通过溶解氧监测仪判断溶解氧是否处在合理范围，若溶解氧过高则可能存在曝气过量情况，此时减少曝气，即执行上述提到的解决方案3，若溶解氧正常，则执行上述提到的解决方案4；
61.若呼吸速率突然下降则污泥可能发生中毒现象，应立即停止进水并加大内回流比，即执行上述图2中公开的解决方案5；
62.若ss未超标，则判断是污泥是否存因为营养不平导致活性下降，若污泥营养比例失衡，则按照比例进行营养元素投加，即执行上述图2中公开的解决方案6；
63.若营养平衡，则通过sour监测污泥呼吸速率，若存在呼吸速率逐步下降情况则污泥发生老化，则进行排泥并开始投加新鲜污泥，即执行上述图2中公开的解决方案7。
64.针对出水tp：
65.如图3所示，当出水tp达到预设报警条件后，首先判断温度是否正常，若温度异常则调节温度，即执行上述图3中公开的解决方案1；
66.若温度正常，则判断进水tp是否过高，再判断深度处理除磷单元是否药剂投加量过低，若是，则增加除磷单元药剂投加量，即执行上述图3中公开的解决方案2。
67.针对出水tn：
68.如图4所示，当出水tn达到预设报警条件后，首先判断温度是否正常，若温度异常则调节温度，即执行上述图4中公开的解决方案1；
69.若温度无正常，则判断是否缺少碳源，若是，则按碳:氮比4～6，投加碳源，即执行上述图4中公开的解决方案2；
70.若不缺少碳源，则判断内回流比是否过低，若是，则提高内回流比至200～400％，即执行上述图4中公开的解决方案3；
71.若内回流比正常，否判断反硝化过程溶解氧是否过高，若是，则减少内回流比或者内回流处曝气，即执行上述图4中公开的解决方案4；
72.若溶解氧正常，则排除以上原因，确定为进水中可能含杂环有机氮，应增加预处理工序，即执行上述图4中公开的解决方案5。
73.针对出水nh
3-n：
74.如图5所示，当出水nh
3-n达到预设报警条件后，首先判断温度是否正常，若温度异
常则调节温度，即执行上述图5中公开的解决方案1；
75.若温度正常，则判断ph是否过低，若是，则加碱以提高ph，即执行上述图5中公开的解决方案2；
76.若ph值正常，则判断溶解氧是否过低，若是，则增大曝气量，即执行上述图5中公开的解决方案3；
77.若溶解氧正常，则根据污泥呼吸速率判断污泥是否发生老化，若是，则开始进行排泥并投加污泥，即执行上述图5中公开的解决方案4。
78.进一步，本技术的用于污水厂水质风险管理的决策支持系统还包括水质信息存储单元(remote dictionary server)和水质处理单元，其中，水质信息存储单元与在线监测系统连接，用于收集并存储水质数据信息；水质处理单元用于根据水质信息存储单元存储的对应水质指标以及该水质指标的采集周期，生成对应水质指标随时间变化的水质曲线图。
79.进一步，在本实施例中，还包括人机交互系统(即人机交互控制台)，用于实现人机交互，另外，人机交互系统包括的显示装置用于对在线监测系统采集的水质信息、决策存储单元中的解决方案以及对水质处理单元生成的数据曲线进行显示。
80.其中，人机交互控制台可以包括外壳、中央处理器、视频显示装置和输入装置；外壳内部设置有容纳腔，容纳包含多个模块插口，中央处理器、视频显示装置与输入装置均安装在所述模块插口上。
81.第二方面，本技术还分开了一种污水厂水质风险管理方法，包括如下步骤：
82.步骤一、对污水厂的水质信息进行周期性的采集；
83.步骤二、在步骤一中采集的水质信息中，选取预定类型的水质指标与该水质指标对应的预设值进行比较，当超过预设值时，发出对应水质指标超标的报警指令；
84.步骤三、针对不同类型的报警指令，预先设定决策，决策中包括按照预定顺序对污水厂进行异常原因排查的排查方案，以及针对排查出的不同的异常原因所预设的解决方案；
85.步骤四、根据步骤二发出的报警指令类型，从步骤三中选择对应的决策，并依据决策中的排查方案对污水厂进行异常原因排查，以及针对排查出的不同的异常情况选取对应的解决方案。
86.进一步的，在步骤一中，采集的水质信息包括污水厂出水处水质的化学需氧量、总磷量、总氮量以及氨氮量；
87.对应的，在步骤二中，选取的水质指标是化学需氧量、总磷量、总氮量以及氨氮量，并且，针对每个水质指标，是选取其连续三个采集周期的数值与其对应的预设值进行比较，当三次都高于预设值时，发出对应水质指标超标的报警指令。
88.进一步的，在步骤一中，采集的水质信息还包括污水厂进水处水质的化学需氧量、出水处水质的悬浮物浓度，以及好氧区内水质的污泥呼吸速率和ph值；
89.对应的，在步骤三预先设定决策时，决策的排查方案中需要参照进水处水质的化学需氧量、出水处水质的悬浮物浓度、好氧区内水质的污泥呼吸速率和ph值中的至少一种参数。
90.进一步的，本技术的污水厂水质风险管理方法还可以包括：
91.步骤五、根据上述步骤一采集到的对应水质指标以及该水质指标的采集周期，生成对应水质指标随时间变化的数据曲线；
92.步骤六、通过人机交互模式，选择性地对步骤一中采集的水质信息、步骤四中选取的解决方案以及步骤五中的数据曲线进行显示。
93.最后，将通过两个应用案例对本技术的用于污水厂水质风险管理的决策支持系统及方法作进一步的说明。
94.应用案例1
95.南方某城镇污水厂，该污水厂主要用于处理居民生活污水，设计日处理量为10000t/d，设计进水指标：cod≤350mg/l，bod5≤160mg/l，ph为6.5～8.5，ss≤200mg/l、nh
3-n≤32mg/l、tn≤45mg/l、tp≤2.5mg/l。该污水处理厂主要采用a/o和a2/o可互相调节的生化处理工艺，建成后主要运行a2/o工艺，剩余污泥采用板框压滤机脱水处理工艺，该污水处理厂一直运行良好，出水cod一直稳定在50mg/l以下，可以稳定达标排放。某天出水cod突然超标，最高达到154mg/l。
96.针对cod含量超标，首先系统会触发cod报警系统，决策处理单元开始判断并调取决策存储单元中预设的原因；
97.该污水厂地理位置处于南方，事故发生时无温度过低的情况，进水流量以及cod无异常；
98.检测ss是否超标，结果为否；通过在线监测系统中活性污泥呼吸仪，调取污泥呼吸速率曲线，判断污泥活性下降，结果污泥呼吸速率曲线无突然下降情况，且进水营养比例未失衡；
99.此时，可以确定导致水质cod超标的原因是因为污泥产生老化的情况，决策处理单元提供的最终处理方案为：排泥并开始投加新鲜污泥；此时，系统将会自动执行处理方案。
100.最终，经过处理后的污水符合《城镇污水处理厂污染物排放标准》(gb18918－2002)的一级a标准。
101.应用案例2
102.某市政污水厂，主要采用ao工艺，进水设计水质为cod≤350mg/l、bod5≤150mg/l、ss≤150mg/l、nh
3-n≤35mg/l、tn≤40mg/l、tp≤4.0mg/l。某天出水nh
3-n含量超标，且持续升高，同时tn存在超标情况，出水tp正常，总出水cod升高但幅度不大，未超标。
103.由于本次存在多个异常状态，系统首先会将水质数据发送给水质信息处理单元，同时调取水质信息存储单元内部的历史水质数据，将两者生成相应的水质曲线图。
104.针对nh
3-n含量超标，系统触发nh
3-n报警系统，决策处理单元开始判断并调取角色存储单元中预设的原因；
105.事发时温度处于正常状态，首先排除气温过低带来的影响；
106.针对升高nh
3-n的状态，先检测ph是否存在过低的情况，结果为否；
107.继续检测氧池溶解氧是否过低，经过实际测试，好氧池溶解氧为1.9mg/l，处于偏高范围，排除溶解氧过低影响；
108.最后通过活性污泥呼吸仪检测污泥呼吸速率，结果污泥呼吸速率较低且存在缓慢下降情况，可以判断存在污泥老化影响硝化反应导致出水nh
3-n升高，决策处理单元提供的解决方案1为：开始进行排泥并投加污泥。
109.针对tn含量超标情况(系统会在触发nh
3-n报警系统的同时还触发tn警报系统)，首先判断是否缺少碳源(由于在nh
3-n报警事件中已经判断温度无异常，直接跳过此数据判断)，结果为否，即不存在缺少碳源情况，cn比处于正常范围内；继续检测缺氧池中溶解氧浓度，经过检测溶解氧浓度高于0.2mg/l，可以确定是由于内回流导致缺氧池溶解氧浓度过高，此时决策处理单元提供的解决方案2为：调下内回流比。
110.最终，随着按照本技术中决策支持系统提供方案进行调节，生物系统逐渐恢复，出水nh
3-n及tn恢复到正常水平，经过处理后的污水符合《城镇污水处理厂污染物排放标准》(gb18918－2002)的一级a标准。
111.以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。