煤化工废水处理的自动化控制

＊白 皓

（云南安益安全评价有限公司 云南 650000）

引言

煤化工行业作为我国重要的能源产业之一，为经济和社会发展作出了巨大贡献。然而，煤化工生产过程中产生的废水却成为一个值得关注和解决的问题。这些废水中含有大量的有机物、重金属和其他污染物，其排放对环境和人类健康造成严重的威胁[1-3]。因此，对煤化工废水进行有效处理至关重要。自动化控制技术与废水处理之间存在着密切的关联，通过自动化控制技术，废水处理能够实现更高效、准确和可靠的操作。例如，自动化控制技术可以对废水处理设备进行监测和调节，确保其正常运行和达到预期效果。此外，自动化控制技术还可以实现废水处理系统的智能化管理，通过数据分析和算法优化，提高废水处理的效率和资源利用率[4]。因此，自动化控制技术在废水处理中发挥了重要的作用，不仅提升了处理效果，还降低了对人力资源的需求，实现了废水处理的可持续发展。本文旨在探讨煤化工废水处理的自动化控制方法和技术，并深入分析其研究意义，以期为煤化工行业的环境保护和可持续发展做出积极贡献。

1.煤化工废水处理的自动化控制概述

(1)自动化控制在废水处理中的作用和优势

自动化控制在废水处理中发挥着重要的作用，在提高处理效率和质量方面具有诸多优势。首先，自动化控制技术可以实现废水处理过程的智能化和精确化。通过使用传感器和仪器设备，对废水的各种参数进行实时监测，监测参数包括pH值、溶解氧、浊度、温度、电导率、化学需氧量（COD）、生化需氧量（BOD）、氨氮、亚硝酸盐氮、硝酸盐氮、总磷、总氮以及重金属等，将数据反馈给控制系统，以实现精确的调节和控制。其次，自动化控制系统能够根据不同运行状态下的要求实现最佳性能。在吕鹏[5]的研究中，自动化控制系统可以根据实时的数据和条件，自动调节操作参数、流程和处理方式，以提高废水处理的效率和质量。此外，自动化控制技术还可以通过实时监测和报警，对废水处理过程进行有效的管理和维护。另外，自动化控制系统对相关监控人员有一定的要求。第一，监控人员需要具备良好的技术和专业知识，熟悉废水处理过程及相关设备的原理和操作方法。第二，他们需要掌握自动化控制系统的基本原理和操作流程，能够理解和分析监测数据，并做出相应的判断和决策[6]。第三，监控人员还需要具备良好的沟通和团队合作能力，能与其他技术人员密切配合，及时解决问题并优化废水处理过程。

(2)煤化工废水处理自动化控制的现状及其在工业实践中的应用

煤化工废水处理自动化控制是一种高效、环保的废水处理技术，通过采用先进的自动化控制系统，实现对废水处理工艺的监测、调控和优化，提高处理效率、降低成本，并减少对环境的污染[7]。目前，煤化工废水处理自动化控制在工业实践中已得到广泛应用。首先，自动化控制系统能够实时监测废水处理过程中的关键指标，如水质、溶解氧、pH值等是废水处理过程中三个至关重要的指标，它们之间是相互关联、相互影响的，通过实时监测和精确控制这些指标，自动化控制系统可以确保整个废水处理过程的顺利进行，并达到理想的处理效果。通过自动调节投加药剂的量和配比，可有效预防废水处理过程中的异常情况和事故发生，保证处理效果的稳定性和可靠性。其次，煤化工废水处理自动化控制能够优化废水处理工艺，提高处理效率。

2.自动化控制方法和技术

(1)自动化控制方法

自动化控制方法主要包括基于规则、基于模型和基于模糊逻辑的控制方法。这些方法都在不同领域的自动化系统中得到了广泛应用。基于规则的控制方法是一种基于预定义规则和条件的控制方式。它通过事先编制好的规则集合，将输入信号与规则进行匹配，并执行相应的操作[8]。

(2)煤化工废水处理中常用的自动化控制技术

在煤化工废水处理中，常用的自动化控制技术包括PID控制、神经网络控制和模型预测控制。PID控制是一种基于比例、积分和微分操作的经典控制技术。PID控制通过不断地调节控制器输出信号，使得系统的实际输出与设定值之间的差距最小化。在煤化工废水处理中，PID控制常用于控制某些关键参数，如溶解氧浓度、pH值等。PID控制具有简单、稳定、易于实现和调试的特点，能够在一定范围内对废水处理过程进行有效控制[9]。人工神经网络是一种模拟生物神经网络的计算模型，用于模拟和解决复杂问题。它由多层神经元节点组成，每个节点模拟一个神经元。人工神经网络通过学习和调整神经元之间的连接权重来实现对输入数据的处理和输出结果的预测。它被广泛应用于图像识别、自然语言处理、数据挖掘等领域。人工神经网络具有自适应、并行计算和非线性映射等特点，在模式识别和模拟学习上表现出良好的性能和灵活性。神经网络控制是一种基于人工神经网络的自适应控制技术。它通过模拟人脑神经元的工作原理，建立起多层次的神经网络模型，并通过训练和学习过程来调整网络的权重和参数，以实现对系统的控制。在煤化工废水处理中，神经网络控制可以用于模拟复杂非线性系统，优化废水处理工艺，提高处理效率和稳定性。模型预测控制是一种基于建立系统动态模型来进行预测和优化的控制技术。它通过建立数学模型来描述废水处理过程的动态特性，根据实时收集到的数据进行预测，然后根据预测结果对系统进行优化控制。模型预测控制在煤化工废水处理中可以用于在线监测和调整处理参数，以实现更精确、高效的废水处理。

3.自动化控制在煤化工废水处理中的应用

(1)自动化控制在废水处理过程中的具体应用

①进水调节是废水处理过程中的重要环节。通过自动化控制技术，可以根据进水的流量和水质信息，在不同情况下自动调整处理设备的运行状态和操作参数。例如，当进水量发生突增时，可以通过自动调整处理设备的载荷和投加药剂的量来保持处理效果的稳定性。

②pH控制是废水处理中常见的一个环节[10]。通过自动控制系统对废水中的pH值进行监测，并根据其与设定值之间的差距自动调整酸碱药剂的投加量。这样可以保持废水处理系统的酸碱平衡，避免因pH值偏离设定点而导致的处理效果变差或设备损坏。

③氧化还原潜能调节是一种用于调控废水处理过程中的微生物活性的方法。通过自动检测废水中的溶解氧含量和氧化还原电位等指标，可以实时了解微生物活性状态，并根据需要自动控制曝气量和曝气时间。这样可以达到保持废水处理系统中适宜的微生物生长和降解能力，提高废水处理效果。

(2)自动化控制在不同处理工艺中的应用案例

①生物处理工艺

在生物处理过程中，自动化控制被广泛用于控制曝气系统、混合系统和沉淀池等单元操作。例如，通过自动化控制系统检测废水中的溶解氧（DO）含量，自动调节曝气设备的状态，以保持适宜的DO水平，提高活性污泥的生物降解能力。另一方面，根据混合罐中反应物质的浓度和时间，自动化控制系统可以调控搅拌和通气设备的运行状态，确保废水中的污染物被充分降解。

②化学处理工艺

①所有3组患者在治疗前和治疗后采用TCSS(包括患者神经症状、感觉功能及神经反射，总分共计为19分）进行评分。

在化学处理过程中，自动化控制常用于调节药剂投加量和加药方式。例如，在调节pH值的过程中，自动化控制系统可以根据所需的pH设定值，逐步调整酸碱药剂的投入量，以满足处理要求。此外，自动化控制还可以根据在线检测数据，计算并调整药剂的配比，实现精确的化学处理。

③自动化控制技术应用的案例

化工炼油厂中，自动化控制技术应用案例涉及温度、压力、流量和浓度等方面的控制。通过集成仪表、传感器、执行器和控制算法等组成的系统，实现对炼油过程的自动监测和控制。自动化控制可以确保化工反应在合适的温度下进行，避免过热或过冷；监测和调节压力，保持设备和工艺的稳定；监测和调节物料流动速率，维持适当的供应和运输；控制反应物料的浓度，确保准确和高效性反应。自动化控制提高生产效率，降低成本，并最大限度地减少人为错误和事故风险，确保安全和稳定的化工生产。

4.煤化工废水处理自动化控制存在的问题与未来发展方向

(1)当前煤化工废水处理自动化控制的局限性和挑战

①处理过程复杂性

煤化工废水的组成复杂，处理过程中存在多个参数之间的相互作用关系。传统的自动化控制技术在处理这种复杂性方面存在一定的局限性，可能无法准确建立或难以维护准确的数学模型来进行控制。

②参数变化和不确定性

煤化工废水的性质和组成在不同时间和条件下可能会发生变化，导致处理过程中参数不稳定，从而影响控制效果。此外，废水处理过程中存在一些不确定的因素，可能增加自动化控制的难度。

废水处理涉及大量的数据获取和分析，包括进水水质监测、处理设备状态监测等。然而，获取准确、实时的数据并进行有效的分析仍然是一个挑战。

(2)未来的研究重点和发展方向

①智能控制算法

通过引入智能控制算法，如模糊控制、神经网络和遗传算法等，来提高自动化控制系统对复杂非线性系统的建模和控制能力。这些算法具有适应性和泛化能力，可以更好地应对处理过程中的不确定性和变化。

②大数据分析

利用大数据和机器学习技术分析海量的废水处理数据，从中挖掘出有价值的信息，优化处理过程和决策。

③人工智能技术的应用

引入人工智能技术，如深度学习和增强学习等，实现智能化的废水处理自动化控制。

5.结语

通过对煤化工废水处理自动化控制的综述分析，不仅可以看到其在提高废水处理效率和质量方面的重要性，还能明确当前面临的挑战。进一步的研究和开发自动化控制技术将有助于解决这些挑战，并进一步推动煤化工废水处理工艺的发展与创新。煤化工废水处理的自动化控制可以极大地提高废水处理的效率和质量。通过采用先进的传感器和数据采集技术，自动化控制系统能够实时监测废水处理过程中的各项指标，如水质参数、流量、温度等。在此基础上，应用智能控制算法和模型预测控制等方法，自动化控制系统能够根据实时数据进行准确的控制决策和调整，以实现最佳处理效果。然而，在煤化工废水处理自动化控制的实践中仍然面临着一些挑战。为了克服这些挑战，未来的研究和开发工作需要进一步完善自动化控制算法，引入智能控制算法、大数据分析和人工智能技术等，加强废水处理系统的传感技术，提高对废水水质和处理设备状态的实时监测能力。引入在线传感器、图像识别和智能监控技术，实现高精度、实时的数据采集与分析。利用大数据和机器学习技术分析海量的废水处理数据，优化处理过程和决策，预测可能发生的问题并采取相应措施。

综上所述，通过进一步的研究和开发自动化控制技术，可以解决当前煤化工废水处理自动化控制面临的挑战，并推动废水处理工艺的发展与创新。