城镇污水处理除磷药剂智能调控的研究

摘 要：本文基于PAC化学除磷工艺，针对污水处理厂总磷去除及除磷药剂投加自动化控制问题进行研究，分析影响化学除磷的因素，应用除磷加药智能化控制系统。系统基于“机理+数理”模型，通过分析进水流量、进出水总磷等工艺参数，动态计算药剂的投加量，采用神经网络算法、药剂投加泵变频调节技术对加药量进行智能调节控制，并利用出水在线数据进行反馈逻辑计算，不断修正加药量。该系统投入调试运行后，在保证出水水质达标的前提下，有效减少了药剂投加量，与投运前相比，PAC平均加药量节约了36.8%，实现了化学除磷药剂投加的精细化和自动化控制。

关键词：PAC；除磷；自动控制；降耗

中图分类号：X 52" 文献标志码：A

城镇污水处理厂采用的除磷技术主要为生物除磷和化学除磷。生物除磷由生物池活性污泥中的聚磷菌完成。化学除磷通过投加混凝剂形成不溶性磷酸盐沉淀物，固液分离后将磷从污水中除去[1]。在污水处理系统中，化学除磷药剂投加是污水处理过程的一个重要工艺，加药控制系统的性能直接影响污水处理厂的运营成本和污水处理的出水水质。

目前上海某污水处理厂出水水质标准执行《城镇污水处理厂污染物排放标准》（GB 18918—2002）一级A排放标准。该污水处理厂使用性价比较高的高分子无机混凝剂PAC（聚合氯化铝）除磷[2]，溶液浓度为30%（含10%的Al2O3）。原采用人工设定加药量的控制方式投加药剂，即运行人员根据几个小时的平均进水量计算对应的PAC投加量，从而调节加药泵的流量。由于人工调节很难精确及时调节PAC投加量，因此为避免药剂投加量不足影响出水水质，通常会投加过多药剂，从而造成浪费，进而会对排放水体环境造成影响[3]。因此，研究污水处理加药的优化设定模型和预测模型，对加药进行优化控制，对节约污水处理过程的药剂成本和人工成本，有重要的意义和广泛的应用前景[4]。

1 研究方法

本文通过研究影响污水处理化学除磷的因素，分析进水总磷、进水流量、出水总磷等重要工艺参数，探索水量、水质与加药量的非线性关系，动态计算出药剂的投加量，并对加药系统的配置进行升级，优化投料环节，通过神经网络算法、药剂投加泵变频调节技术对加药量进行智能调节控制，并将出水在线监测数据用于系统的反馈逻辑计算，不断修正加药量。在出水总磷满足国家排放标准的前提下，实现化学除磷药剂投加精细化控制和自动化控制，降低运行成本。研究结果可为除磷药剂投加智能化精准调控提供理论依据，可以为污水处理除磷工艺系统的高效运行提供指导。

1.1 除磷药剂投加模型

除磷药剂投加量直接关系到污水处理出水的达标排放和运行成本，本课题对原有的加药系统进行优化，建立药剂投加新模型，包括机理模型（投加率模型及摩尔比模型）和数理模型（大数据预测模型），通过优化设定模型和预测模型，对药剂进行精细化自动化控制，提高污水处理率，同时节约污水处理厂的运行成本。

1.1.1 基于摩尔比的机理模型投加药剂

污水处理化学除磷的效率受到很多因素的制约，加入除磷药剂后其反应过程变化也十分复杂，在缺乏有效历史数据学习的情况下，为了更大程度地去除磷，提高除磷药剂的利用率，需要深入了解反应机理，建立一个符合水质特性的金属盐投加经验公式。

当化学除磷时，去除1mol（31g）磷至少需要0.9倍的铝。由于在实际中，反应并不是100%有效的，OH-会与金属离子竞争反应，生成相应的氢氧化物，因此通常需要超量投加化学药剂，以保证达到所需要的出水浓度。当计算时，提出了投加系数β的概念[5]，如公式（1）所示。

β=（molal）molp " （1）

投加系数β受多种因素影响（例如投加地点、混合条件等），实际投加时可以通过历史数据和投加试验确定。在最佳条件下（投加适宜、混合良好和形成絮凝体）β=1；非最佳条件下β取3或更高。计算PAC如公式（2）所示。

（2）

式中：瞬时PAC流量为PAC投加量，m³/h；水量为预处理区进水流量，m³/h；ΔTP为须去除的磷，mg/L；ACC为控制精度，防止泵调节过于频繁（默认值0.01）；PAC有效浓度默认取10%；密度为溶液密度，默认取1200kg/m³；投加系数β为经验系数，通常取1.5～3。对模型进行分析验证，基于摩尔比投加的算法模型预测的加药，有计算速度快和不依赖历史数据的优点，主要利用经验判断其投加系数，计算结果受仪表数据异常波动的影响，当进水水质波动较大或仪表发生异常时（TP值徒增），计算结果会出现瞬时波动，模型稳定性较差，在加药系统控制中会造成泵频繁启停。

1.1.2 基于神经网络算法的数理模型调节加药

污水处理系统通常存在延迟、滞后等特点，各工艺段的水力停留时间随水量变化、工艺调整而变化，仅利用机理模型算法容易造成水质控制不佳、药剂浪费等情况。因此，引入了基于BP（Back Propagation）神经网络的数理算法模型（算法逻辑如图1所示），通过BP算法利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差，再用这个误差估计更前一层的误差，如此层层反传，获得所有层的误差估计，按照误差逆传播算法训练的多层前馈网络来对污水处理系统的进水水质、水量、出水水质等参数与药剂投加量之间的关系进行关联，动态计算药剂的投加量，保证在投加量充足的情况下降低处理成本。

由于污水处理PAC除磷是一个复杂的过程，加药是由很多因素造成的，它们之间通常呈现一种非线性关系，因此，选取数据库中的进水流量、进水总磷含量与加药量的关系进行研究，通过自动化监测与控制系统以5min作为时间间隔在线采集污水厂的动态数据，通过规律以及过往人工经验可知，加药量随着进水流量和进水总磷含量增加而增加。而进水水量、水质变化存在波动，通常不成正比。与此同时，在总磷去除率相同的情况下，进水总磷浓度越高，其投加的化学药剂也越多。随着加药量增加，出水总磷浓度降低。当加药量达到一定值时，出水总磷浓度几乎不再降低，说明除磷的药剂投加量有最佳值。为降低药耗成本，提高除磷效率，本课题建立基于神经网络的除磷加药预测模型[6]，精准把握水量、水质与加药量的非线性关系，达到精确加药的目的。通过相关分析，对影响因素较大的参数进行数学建模，如公式（3）所示。

Qp=f（Q，TPin，TPout，...）" " " "（3）

式中：Q为进水流量；TPin为进水总磷；TPout为出水总磷。

利用基于神经网络算法的数理模型通过大数据分析、特征工程、机器学习、深度学习等方法，对历史数据进行学习训练建模，以前馈+反馈的方式对加药量、水质等进行预测，从而精准调节加药，该模型泛化能力较好，可以有效地避免仪表波动造成的加药量波动。

1.2 除磷药剂投加智能化调控系统建设

由于该污水处理厂的沉淀池工艺段缺少进水水质参数，通过单一的大数据学习方法无法根据进水水量、水质参数准确地预测加药量，因此本研究的除磷药剂投加智能化调控系统采用“机理+数理”模型相结合的控制方法，利用机理模型计算速度快、无须利用历史数据的优点与数理模型前馈与反馈结合的精准预测、不受仪表数据异常波动影响的优点，两种模型彼此互补、查漏补缺，根据进水水质、水量参数，精确地计算药物投加量，同时在出水端安装水质仪表，用于系统的反馈逻辑计算，不断修正加药量（原理如图2所示）。

通过除磷药剂投加智能化调控系统的运行和自动投加，可有效减少药物投加量和化学物污泥产量，节约药耗，提供水厂的自动化运行水平。

2 应用效果分析

2.1 药剂投加智能化调控系统除磷效果和流量调节分析

除磷药剂投加智能化调控系统自2023年3月投入运行，研究通过除磷药剂PAC使用量及其除磷效果来观察系统运行情况。经过系统投运之前的6个月（2022年9月—2023年2月）与系统投运之后6个月（2023年3月—8月）的前后数据的分析对比（如图3所示）可知，系统投运之后污水处理总磷去除率由97.96%增至99.06%，去除率提高1.12%，PAC加药流量从1.45 m³/h降至0.97 m³/h，除磷药剂PAC投加流量减少33.2%。

2.2 药剂投加智能化调控系统药剂使用与药耗分析

结合该污水处理厂1年间PAC药剂投加流量和污水处理量，对PAC药剂使用量和万吨水药耗进行分析（如图4所示）。

结果表明，2022年9月—2023年2月的PAC药剂投加量每月均值为1284.76t，2023年3月—2023年8月的PAC药剂投加量每月均值为812.17t，与投运前相比，除磷药剂投加智能化调控系统投运后月平均PAC药剂投加量降低36.8%；2022年9月—2023年2月的PAC万吨水药耗月均值为0.399 t/万m³，2023年3月—2023年8月的PAC万吨水药耗月均值为0.294 t/万m³，与投运前相比，系统投运后月平均PAC万吨水药耗下降26.3%。

3 结论

本文的除磷药剂投加智能化调控系统基于“机理+数理”相结合的模型，通过分析进水总磷、进水流量、出水总磷等重要工艺参数。精准把握水量、水质与加药量的非线性关系，同时升级加药系统配置，采用神经网络算法、药剂投加泵变频调节技术，动态计算药剂的投加量，对加药量进行智能调节，同时实现了化学除磷药剂投加精细化控制和自动化控制，充分释放人工效能。通过除磷药剂投加智能化调控系统自动投加，有效降低了PAC投加量，经过对调试投运一定时间的效果进行对比，在保证出水水质达标的前提下，PAC平均加药量和污水处理万吨药耗明显降低，平均每月节约加药量约36.8%，有效降低了污水处理成本。

未来可以进一步优化除磷药剂投加智能化调控系统。目前系统投入运行时间较短，没有足够的大数据学习，因此还需要进一步调试来保证系统长期运行的稳定性，进一步考证水量、水质波动或其他突发工况下的运行和药剂投加，后续会根据实际运行情况进行模型改进和系统升级，以期达到除磷药剂的精准投加和最优控制的目的。本研究结果可为除磷药剂投加智能化精准调控提供理论依据，应用研究成果可以提高污水处理厂污水处理率，节约运行成本，提高自动化运行水平，达到外部药品投加降本增效的目的。

参考文献

[1]刘宁，陈小光，崔彦召，等.化学除磷工艺研究进展[J].化工进展，2012，31（7）：1597-1603.

[2]马永明，李伟. 某典型城市污水处理厂除磷药剂的选择与效能分析[J]. 有色设备，2022，36（6）：67-70，74.

[3]侯艳玲，刘艳臣，邱勇，等. 化学除磷药剂中三价铁铝对生物系统污泥活性影响的研究[J].给水排水，2010，46（6）：38-41.

[4]邱勇，李冰，刘垚，等. 污水处理厂化学除磷自动控制系统优化研究[J].给水排水，2016，52（7）：126-129.

[5]肖秀梅，李长亮. 生物除磷工艺中同步沉淀除磷药剂投加量计算[J]. 给水排水，2013，49（增刊1）：149-151.

[6]孙龙，朱灿耀，刘薇薇，等. 污水处理厂除磷药剂自动投加系统建设与应用[J]. 给水排水，2022，58（增刊2）：542-548.