污水厂设计进水指标的确定

很多设计院和咨询单位在定污水厂设计水质时，往往采用保证率方法。这种方法流程如下：对所有进水水质指标按大小排列，取值到能够覆盖90%或者95%范围最大值作为单项水质指标。在我看来，这种方法较为粗糙，主要问题在于：①忽略了同一时间，总氮和BOD不一定都会取到最高值。因此，往往非常容易造成生物池池容的浪费；②对好氧池、缺氧池池容的比例也不好掌握，导致碳源的浪费。此外，我们都知道，微生物的降解能力与温度也有很大的关系。俺曾经手过一座污水处理厂，当地由于地热资源丰富，在冬天有大量的温泉水作为取暖用水排放到污水处理厂中，从而稀释了污水，水温也跟普通污水厂有较大区别。从上面的例子我们可以看出，忽略季节及各进水水质指标的关系，得出的计算数据是不可靠的。

很多设计院和咨询单位在定污水厂设计水质时，往往采用保证率方法。这种方法流程如下：对所有进水水质指标按大小排列，取值到能够覆盖90%或者95%范围最大值作为单项水质指标。

在我看来，这种方法较为粗糙，主要问题在于：①忽略了同一时间，总氮和BOD不一定都会取到最高值。因此，往往非常容易造成生物池池容的浪费；②对好氧池、缺氧池池容的比例也不好掌握，导致碳源的浪费。此外，我们都知道，微生物的降解能力与温度也有很大的关系。俺曾经手过一座污水处理厂，当地由于地热资源丰富，在冬天有大量的温泉水作为取暖用水排放到污水处理厂中，从而稀释了污水，水温也跟普通污水厂有较大区别。从上面的例子我们可以看出，忽略季节及各进水水质指标的关系，得出的计算数据是不可靠的。

一位北控水处理技术牛人曾有一天找我编了一段小代码，主要是想把一年的水质数据输入到他的计算书中，计算每一天对应的水质应该是多少。这样取够一年的设计值后，取最大的值作为设计依据。我是很赞同这种做法的，首先，采集的数据都是实实在在发生的数据，设计依据十分充分；其次，这样做可以避免保证率法所有值都取到最大的弊端，节约投资及运行成本。

这种事请当然不能手动一个一个去算，当时因为事情多，花了几分钟写了一段VBA，各种意外情况（如有测错的数据，空数据）都没有考虑，简单思路如下：

1 让计算书里的每一个水质指标 = 一天的每个指标

2 将计算书里算出的生物池大小打印到每天数据的旁边

3 循环上面步骤

Option Explicit
Sub volumecal()
    Dim i, j     For i = 2 To 365        For j = 2 To 8            Sheets("Cal").Cells(2, j) = Sheets("wtqlt").Cells(i, j)         Next j         Sheets("wtqlt").Cells(i, 10) = Sheets("Cal").Cells(9, 3)    Next i

End Sub

因为VBA现在使用的人不多了，因此，补充了一段py脚本，当然也只是简单写了一下。使用的前提是你的计算书已经做好，你的计算书和进出水指标工作表名称需要自己在脚本中改。如，我的计算书工作表叫biotank，进水水指标叫wtqlt，如下

import openpyxl as ex

# 指定文件目录filepath = r'C:/Users/Lenovo/Desktop/pyBiotank.xlsx'      

wb = ex.load_workbook(filepath)# 指定工作表inlet = wb['wtqlt']                         biotank = wb['biotank']

for i in range(2, inlet.max_row+1):    for j in range(9, 16):        biotank.cell(j, 4).value = inlet.cell(i, j-7).value        inlet.cell(i, 7).value = biotank.cell(40, 4).value        inlet.cell(i, 8).value = biotank.cell(74, 4).value        inlet.cell(i, 9).value = inlet.cell(i, 7).value + inlet.cell(i, 8).value

inlet.cell(1, 7).value = '缺氧池'inlet.cell(1, 8).value = '好氧池'inlet.cell(1, 9).value = '总池容'

wb.save(filepath)  

print('done')

以上仅仅提出方法，希望以后的设计计算能够考虑的更全面一些。

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知识点：污水厂设计进水指标的确定