导 读 随着排放标准提高及外碳源投加成本较高等影响,污水处理厂的TN指标成为运行的一大难题,智能控制系统开发及投入可以有效解决出水TN稳定达标排放等问题。通过在3万m3/d处理规模的污水厂进行工程示范,稳定运行6个月结果表明,出水TN可稳定在13 mg/L左右排放,投加成本较投入前降低10%以上;通过构建TN的预测模型曲线可以提前得到7 h后的TN值,可为运营及水质预警提供有效支撑。控制系统中设备仪表选型、关键过程仪表维护使系统的稳定运行得到保障,为进一步推广积累经验。
导 读
随着排放标准提高及外碳源投加成本较高等影响,污水处理厂的TN指标成为运行的一大难题,智能控制系统开发及投入可以有效解决出水TN稳定达标排放等问题。通过在3万m3/d处理规模的污水厂进行工程示范,稳定运行6个月结果表明,出水TN可稳定在13 mg/L左右排放,投加成本较投入前降低10%以上;通过构建TN的预测模型曲线可以提前得到7 h后的TN值,可为运营及水质预警提供有效支撑。控制系统中设备仪表选型、关键过程仪表维护使系统的稳定运行得到保障,为进一步推广积累经验。
引用本文:李传举,丁强,刘杰,等. 碳源智能投加控制系统构建及应用效能评估[J]. 给水排水,2023,49(4):118-123.
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引 言
随着水环境质量要求提高,对污水处理厂总氮(TN)的排放加大监管力度,TN控制及去除受到来水水质波动等影响调控参数较多,同时污水处理厂普遍存在进水C/N比较低情况,反硝化所需内碳源不足,为达到稳定排放,需投加外碳源,通常投加成本超过0.15 元/m3H2O,对日常运行及成本控制造成较大压力。水厂碳源投加主要有三种方式,分别为恒量投加、手动调节、自动投加:恒量投加在出水TN不超标情况下基本不做调整,投加量较大;手动调节一般根据出水TN仪表(2 h/次)进行调整加药量,具有较大的滞后性,经常超量或欠投,出水TN不稳定,常面临超标风险;自动投加一般根据时序控制、高级算法等,较为流行的根据神经网络构建的预测投加等,实际应用中受到水质波动等影响持续稳定控制需进一步加强。因此需要开发一种智能化投加方式,易于操控及实施,可提高出水的稳定性,降低投加成本,同时提高运行管理精细化。
山东某水厂设计处理规模3万m3/d,主体工艺采用倒置AAO,排放标准执行国标一级A(GB 18918-2002)。于2017完成土建施工及设备安装,2018年通水运行,原设计无碳源投加系统,由于进水C/N持续较低,曝气无法调节好氧池末端DO长期5~8 mg/L,回流至缺氧DO较高,总体出水TN不稳定,水厂安装加药计量泵装置进行手动投加碳源,前期按泵100%开度投加,后期根据出水TN指标调整开度改变投加量,但经常出现投加量较大并将出水TN控制较低水平,投加量较小时出水TN面临超标风险。
对该厂加药系统进行优化升级改造,如图1所示,加药计量泵改为变频机械隔膜计量泵,增加过程仪表硝态氮(NO-3)在线分析仪,安装位置为缺氧池末端;增加自动控制柜及上位控制组态,实现碳源加药单元自动化运行,植入自动控制策略,以前馈+反馈及补偿的控制逻辑,通过半年的稳定运行,以实现出水TN稳定达标排放,碳源投加量降低10%的目标。其中1-6月为手动运行,7月投入自动控制运行。
图1 工艺及控制流程图
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系统控制策略
构建碳源智能投加控制系统,以模型构建的前馈+反馈+补偿的复合控制策略为主,如图2所示,其中:
(1)前馈控制:根据进水水量、COD、NH3波动,达到设定幅度后,依据构建模型及设定参数输出NO-3的前馈值,以延后时间投入反馈控制值中;
(2)反馈控制:根据模型复算得到NO-3设定值,与实际运行值偏差,反馈输出计量泵流量,进而调节计量泵频率;
(3)补偿控制:根据出水TN指标,达到预警值时,以补偿流量对计量泵进行控制。
图2 系统工艺控制策略
系统运行过程中,反馈控制起主要作用,持续进行控制输出,水质及水量达到设定幅度时,前馈控制启动将NO-3输出值叠加至反馈控制以削减冲击负荷的影响,出水TN达到预警值时,补偿控制投入将设定的流量叠加到反馈控制中去。由于单一反馈控制易受到生化系统HRT较长造成调节延迟滞后,前馈及补偿的投入,将水质水量等冲击影响进一步削减,复合控制可实现稳定控制目标。
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运行效果分析
2.1 过程仪表选择
该系统的核心过程仪表为NO-3在线仪表,目前主流仪表类型为离子电极法与紫外双吸收法,选择离子电极1#,紫外双吸收2#:0~25mg/L、3#0~50mg/L进行实际工况测试。
图3 不同类型仪表在线值与实测值对比
一般缺氧池中NO-3浓度根据进水TN浓度及排放标准控制在0~10mg/L,从上图可以看出1#仪表高浓度时接近实测值,但低浓度时表现误差较大主要为阴离子如Cl-、SO2-4等离子干扰。2#、3#仪表在线数值与化验值波动基本一致,误差在可控范围1~2 mg/L,低浓度下与测量值接近,稳定性较好。综合对比如下表1,根据上表中综合分析,2#、3#成本较高,但系统控制准确度要求0~2mg/L以内且能稳定反应池中浓度变化,维护量较小,因此选择紫外双吸收法仪表。本工程示范中采用2#、3#仪表投入运行。
表1 过程仪表性能比对情况
2.2 工艺控制效果
根据近1年来水质情况,TN波动较大,为稳定出水达标,控制NO-3在一定范围,首先根据出水TN中各种氮成分:主要包括缺氧池末端NO-3、氨氮硝化作用生成NO-3、出水NH3值,结合回流比构建NO-3初始值反馈模型如下:
式中 Nsp——缺氧池末NO-3反馈控制值,mg/L;
TNc——出水TN内控值,mg/L;
Nk——进水NH3平均值,mg/L;
Nke——出水NH3平均值,mg/L;
R、r——内、外回流比,%。
经统计近1年进水NH3均值30mg/L,TN内控值13mg/L,系统内、外回流比分别为200%、100%,通过硝化作用生成的NO-3按30÷(1+2+1)=7.5 mg/L,出水NH3均值0.1mg/L可忽略,因此将缺氧池末NO-3的反馈设定值为13-7.5=5.5mg/L;如近期进水NH3持续较高,可降低反馈设定值。根据反馈控制的正向控制机理,当NO-3实际值高于设定值时,加药流量增多,加大调节计量泵频率,以达到设定值范围,反之同理。前馈基于波动调节,当水量超过设定值15%、水质超过设定值20%,延时投入前馈NO-3值并于反馈控制中进行调节。当出水TN超过14 mg/L时候,补偿流量对应频率进行控制,以实现出水的稳定达标。出水COD、NH3超过预警值进行报警输出提高曝气量减少加药量的过量投加影响。
两组缺氧池1、2的末端NO-3浓度与计量泵频率的波动情况如下图4所示:
图4 两组NO-3浓度及频率波动情况
6月底完成NO-3仪表测试及控制系统调试并投入运行后,控制NO-3浓度范围4~8mg/L,可以看出,受到池中NO-3浓度的变化,计量泵频率随之发生改变,在浓度较低时,频率保证10 Hz的低限运行,高于设定值时频率增加。7 月下旬受到降雨影响水质较低,NO-3浓度维持在较低水平;进入10 月份后进水水质突然升高,NO-3浓度降低控制范围以达到出水TN稳定控制效果。两组缺氧区末NO-3浓度相差1~2 mg/L,造成加药投加频率有所差别、加药量不同,现场分析主要为两侧来水流量分配不均匀,反硝化处理效果不同所致。
全年的进、出水TN浓度如图5,系统投入前出水TN常高于14 mg/L或低于10 mg/L,造成运营压力较大或投加量较高,且手动调节是在出水TN较高时大幅提高频率,滞后性造成下一周期的出水TN持续较低,整体水质波动性较大。7~8月受降雨水质较低,出水TN维持较低水平,系统控制基本以最低加药量运行,出水TN在10 mg/L左右排放;进入10月份以后受到水质长时间的冲击,出水在13 mg/L左右达标排放。系统投入后,出水更加稳定、可靠,减少了泵频率超调的频次,降低了水质超标的风险。
图5 进、出水TN波动情况
2.3 TN预测曲线
依据过程控制机理及2.2中TN组成及模型,出水NH3浓度较低忽略,结合水质在各工艺段的实际停留时间,构建了出水TN预测的模型:
式中 TNf——预测出水TN值,mg/L;
Nk——0时(基准时间)进水NH3值;mg/L;
R、r——内、外回流比,%;
Npv——实际停留时间时的NO-3仪表值,mg/L。
根据本厂各工艺段停留时间进行校核,进水至缺氧末实际停留时间为3h,至出水为10h,因此TN值表观为采集0时进水仪表的NH3生成NO-3值与3时缺氧池在线NO-3值之和。因此,根据上述原理绘制TN的预测曲线,如下图6所示,可提前7h得到TN的预测值,与实际出水值比较,曲线规律基本一致,保障了运行的稳定性和风险可控性,当进水水质大幅高于设定值风险较大时,提前采取措施使得达标排放。与算法预测相比,通过模型建立的预测曲线更切合现场实际运行,不需要大量的数据进行训练。但同时,要对进水仪表、过程仪表等定期维护保证数据的可靠性,方可保证预测曲线的准确性。
图6 出水TN实际与预测值波动情况
2.4 药耗指标分析
系统投入后碳源加药量得到进一步降低,通过建立三个指标进行综合分析,分别为:吨水投加、单位污染物耗药量及C/N指数,分别代表吨水投加的碳源量,投加碳源去除的TN量,综合进水与碳源COD当量和与TN的去除量比值,公式如下:
式中 F1——吨水碳源投加量,mg/L;
F2——单位污染物耗药量,mg碳源/mgTN;
F3——C/N指数,mgCOD/mgTN;
W——碳源投加量,g;
Q——污水处理量,m3;
ΔTN——进水TN与出水TN的差值,mg/L;
ΔCOD——进水COD与出水COD的差值,mg/L;
TCOD——投加碳源的COD当量总和,mgCOD;
n——运行周期日历天数,d。
根据手动控制与自动控制期间水量、水质及碳源投加量及药耗指标如下表。
通过表2可以看出,全年日处理水量整体波动不大,但TN水质对碳源投加量影响较大,呈现夏季低冬季高的趋势,投加量由35mg/L升高至60mg/L左右。系统投入后在夏季水质较低时保持较低投加量,冬季TN浓度大幅提升后及时调控提高碳源投加浓度,保证出水TN达标。综合三项指标均降幅在10%以上,但吨水投加及单位污染物削减指标未考虑水质波动变化时对碳源投加影响,C/N指数综合了两个因素影响,更客观反映水质波动时控制效果,但该指数需要较多数值计算略复杂,现场难以第一时间直观反应。
表2 系统投入前后水质及碳源投加量情况
2.5 系统推广应用
通过模型构建与单元控制在碳源投加系统的应用,可适用于前置碳源(设置缺氧池)投加水厂,特别对出水TN容易超标项目可有效降低风险,对投加量较大项目可减少药剂成本,设备总投入约75万元,对碳源投加量5吨/d以上水厂2-3年可回收成本。
推广应用中应注重仪表的选型及维护,进水仪表、过程仪表、出水仪表分别对应前馈、反馈、及补偿的控制,若仪表出现故障,则对应策略跳出;各仪表设置区间限值,超出时按限值投入,并报警提示人工进一步判断;如NO-3仪表偏差超过2mg/L则直接影响总体处理效果,因此需对此仪表进行每月/次的清洗校准。同时注重加药泵、流量计选型,计量泵选择变频电机,能在10~50 Hz呈现线性变化,每月/次测试泵流量性能;如果流量计数据不准确,直接反馈控制频率。
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结 论
通过智能控制系统的构建与工程示范应用效果评估,得到以下结论可为系统的推广应用提供支撑:
(1)智能控制总体上可以实现加药单元自动化运行,避免人员频繁操作,出水TN稳定排放,可节省10%以上的碳源投加量。
(2)过程仪表的选型及维护尤为重要,同时需提高水厂对仪表的维护保养意识。
(3)建立TN预测曲线,可辅助智能控制系统运行,也可作为负荷冲击时应对手段。
(4)考核加药量可以从多维度分析,C/N指数可为日常考核或评估指标提供参考。