COD污泥负荷对SBR脱氮效果的影响.docx
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COD污泥负荷对SBR脱氮效果的影响
COD-污泥负荷对SBR工艺脱氮效果影响研究
基于MATLAB的人工神经网络动态仿真法
邵 青
（ 摘要 利用MATLAB,对COD-污泥负荷对系统脱氮效果的影响建立了预测模型。
:
模型预测精度较高。
这为工艺运行中及时、合理地调整C
OD-污泥。
关键词 C-污泥负荷 SBR工艺 脱氮效果 人工神经网络
ResearchonEffectofCOD-SludgeLoadontheRemovalEfficiencyofNitrogenintheSequencingBatchReactor
DynamicEmulatedPulpApproachofArtificialNeuralNetworkBasedontheSoftwareofMATLAB
ShaoQing
（SchoolofCivilandArchitectureEngineering,WuhanUniversity,WuhanCity430072,China
Abstract:
ApredictingmodelwhichreflectstheeffectofCOD-sludgeloadontheremovalefficiencyofnitrogenintheSequencingBatchReactorises2tablishedbyusingthetoolbarofArtificialNeuralNetwork（ANNofMATLAB.Theexperimentalresultsprovethatthemodelisaccuratebycompar2ingthepredictionresultsofthemodelwiththetestdata.ThemodelsuppliesanewwaytochangeCOD-sludgeloadscientificallyandtimelytoim2provetheremovalefficiencyofnitrogenintheSequencingBatchReactor.
Keywords:
COD-Sludgeload sequencingbatchreactor removalefficiencyofnitrogen artificialneuralnetwork
在利用间歇式反应器SBR（SequencingBatchReactor处理城镇污水时,为了达到脱氮除磷的效果,采用了以下模式进行每个周期的运行:
进水—厌氧—曝气—排泥—缺氧—轻微曝气—沉淀—排水。
影响处理效果的因素有每个反应阶段的时间、污
泥龄、进水COD-污泥负荷、pH值、溶解氧、碳源等。
由于本工艺为后置反硝化,因而COD负荷对脱氮效果的影响非常大。
本文通过调整进水COD浓度来改变系统的COD-污泥负荷,从而着重讨论进水COD-污泥负荷对系统脱氮效果的影响。
图3 相对土面蒸发强度E/ET0与叶面积指数LAI关系
3 结 语
（1春玉米整个生育期棵间蒸发占蒸散的27.24%,在苗期
E/ETc比例最大,为70.91%,抽穗期最小,为11.50%。
（2叶面积指数和表层土壤含水量是影响棵间蒸发的两个
主要因素。
相对蒸发强度E/ET0与叶面积指数LAI的关系呈幂函数形式;相对蒸发强度E/ET0与表层土壤含水量关系呈指数趋势,表层土壤体积含水量低于18%时,E/ET0低而稳定,基本小于20%。
□
参考文献
1 刘 钰,RFernando,LSPereira.微型蒸发器实测量麦田与裸地土面
蒸发强度的试验研究[J].水利学报,1999（6:
45~49
2 刘昌明,张喜英,由懋正.大型蒸渗仪与小型棵间蒸发器结合测定冬
小麦蒸散的研究[J].水利学报,1998（10:
36~39
[作者简介] 张寄阳,男,29岁,助理研究员
（收稿日期:
2002-07-10
5
3中国农村水利水电・2002年第12期
1 试验方法及数据[1]
实验进水流量为0.032m3/d,污泥龄为16d,温度为22~25°C。
污泥浓度MLSS为3000mg/L。
从48组实验数据中选出代表COD-污泥负荷大、中、小的10组数据列如表1以进行数据分析。
表1 进水COD-负荷对系统脱氮效果的影响
试验序号
COD负荷
[kgCOD/
（kgMLSS.d]
进水浓度（mg/L
CODNH3-NTN
出水浓度（mg/L
NH3-NO-3-
TN
去除率（%NH3-NTN
10.19619728.231.52.020.122.192.93020.24024132.836.83.214.818.02
30.26726826.530.48
40.291292514.1189.35550.34734938392.25860.39439673.79.513.288.76270.44845039.142.15.87.713.585.27080.52953240.445.213.54.618.166.66090.59760035.638.915.32.217.557.055100.90290745.750.622.45.427.851.045
从表中可以看出,随着进水COD负荷的提高,TN的去除率逐渐升高,当COD负荷达到0.448kgCOD/（kgMLSS.d时,TN的去除率最高,达到70%,以后随着COD的升高,TN的去除率又逐渐降低。
2 试验结果分析
在进水后的厌氧阶段,由于细菌生活在饥饿条件下,因此生物絮凝体大量吸附营养物质,异氧菌将吸收有机碳源,并以多聚物的形式储存起来[2~3]。
当反应进行到缺氧反硝化阶段时,细菌将储存的碳源释放,并被反硝化菌利用,进行反硝化反应。
因此进水COD负荷提高,为生物储存较多的碳源提供了条件,有利于后置反硝化脱氮。
当进水COD负荷较低时,在曝气阶段,异氧菌在好氧条件下过早将储存的碳源消耗,内源呼吸作用明显,使得反硝化时缺乏碳源,从而降低了脱氮效率。
从1~5号试验结果也可看出,当COD负荷较低时,出水的NH3-N浓度较低,而NO-3-N较高,这说明反硝化阶段缺乏碳源,因此反硝化不完全,出水TN浓度升高。
在进水COD负荷提高到0.448kgCOD/（kgMLSS.d时,TN去除率达到最高,此后随着COD负荷升高,脱氮效果反而逐渐变差。
产生这种现象可能是以下原因:
硝化菌是一类自养菌,泥龄较长,有机基质的浓度并不是它的生长限制因素。
当COD负荷过高时,在好氧条件下,异氧菌大量繁殖,与硝化菌竞争底物和溶解氧,使硝化菌的生长受到抑制,与异氧菌相比成为劣势菌种,使硝化过程受到影响,从而影响脱氮效果。
从试验号8、9、10也可以看出,COD负荷较高时,出水NH3-N升高,NO-3-N浓度却降低,从而使硝化不彻底,脱氮率下降。
因此在SBR反应过程中,通常要取一个合适的COD负荷来同时满足硝化和反硝化的要求。
如何根据运行中水质的具体情况,及时、合理地调整COD-污泥负荷呢?
一个方法是可以通过在线检测仪器,随时监测出各种相应水质指标的含量,进行适当的调整。
但一般仪器较昂贵且不能提前预知这一个运行周期脱氮效果如何,COD-污泥负荷是否合适。
而人工神经网络ANN（
ArtificialNeuralNetwork方法是通过其状态的调整对外部输入信息的动态响应来处理信息的一种新型的黑箱方法[4],与传统的回归模型相比,人工神经网络不要求监测数据具有很强的规律性,就可用训练后的网络模型对其进行预报,具有一定的实用性。
本文将尝试利用BP网络建立SBR反应器中COD-。
3（Network,
反向传播网络的结构及算法
反向传播网络（Back-PropagationNetwork,简称BP网络,是一种多层结构的映射网络。
它能实现从输入到输出的任意非线性映射,其典型结构[4]如图1。
图1 BP网络典型结构图
由图1可知:
BP网络是由输入层、输出层及隐含层组成。
各层节点之间由可调节的权值相连,节点状态由节点处激活函数描述,BP网络经常使用S型的对数或双曲正切激活函数:
f（x=1/（1+e-x
BP算法属于δ算法,是一种监督式的学习算法。
由两部分组成:
信息的正向传递与误差反向传播。
在正向传播过程中,输入信息从输入经隐含层逐层计算传向输出层,每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。
如果在输出层没有得到期望的输出,则计算输出层的误差变化值,然后转向反向传播,通过网络将误差信号沿原来的连接通路反传回来修改各层神经元的权值直至达到期望目标。
详细的计算格式与步骤见参考文献[4]。
3.2 进水COD—污泥负荷对系统脱氮效果影响的人工神经网络预测模型的建立
建立该模型的实质是确定输入层、输出层及隐含层的数量和按照一定的计算格式对网络进行训练,训练的目的就是对网络的权值和阈值进行调整,从而建立起各种神经元之间以及从输入值输出的映射关系。
本研究中进水COD-污泥负荷、进水水质将会影响系统的脱氧效果,因此将进水COD-污泥负荷、进水COD、NH3-N、和TN浓度作为输入节点,输出层产生人工神经网络模型运行的结果,本研究希望输出的是出水NH3-H、NO-3-N和TN浓度,因此输出节点取为3,分别为出水NH3-N、NO-3-N和TN浓度。
经试验,采用4-4-3体系进行建模。
63COD-污泥负荷对SBR工艺脱氮效果影响研究 邵 青
榆次区城市供水现状及对策研究
李怀忠
（030600
摘要 ,人均水资源占有量仅为全国的11%、全省的49,已形成大范围降落漏斗。
通过对城市供水的供需分析、预测,,保护地下水,加大节水力度,才是解决城市缺水的唯一而有效的途径。
关键词 城市供水 供需分析 水资源
1 水资源现状
1.1 水文气象
榆次地处大陆性半干旱气候区,春季多风,夏季多雨,秋季凉爽,冬季干寒,多年平均气温9.71℃,多年平均无霜期186天,多年平均降水量422.2mm（1956~1998年,最大年降水量601.5mm（1973年,最小年降水量195.1mm（1997年,降水多集中于6~9月份,占年降水量的70%,降水的年际和年内变化大。
1.2 水资源量
根据《晋中地区河川径流水资源评价》和《晋中地区地下水资源评价报告》,境内多年平均水资源总量为8.902×107m3,其中地表径流量2.910×107m3,地下水7.698×107m3,重复计算量1.706×107m3,另外,地下水境外补给1.718×107m3。
人均水资源占有量为全国的11%、全省的49%,水资源量特别是地表径流量呈日渐减少的趋势。
2 城市供水现状与需水预测
2.1 城市供水现状
虽然流经榆次城区的潇河,其多年平均来水量为1.471×108m3（源涡大坝,但是由于无控制性工程,城市用水基本不取用地表水,地下水是榆次城市供水的唯一水源。
水源地为源涡、西窑和蔺郊,供水系统由城市自来水和城市自备水源组成,供水对象为城市生活和企业单位用水。
按1998年统计,在采取多种限制用水的措施后,总取水量为2.314×107m3,而城区地下水资源量为1.448×107m3,超采8.659×107m3。
1999年位于鸣谦镇河口村的第三水源工程开始供水,年供水量8×106m3。
2.2 需水预测
根据榆次国民经济和社会发展总体规划和预测,近期（2005年城区人口达27.56万人,流动人口3.8万人,工业总产值达26.81亿元,城市商品菜地为666.7hm2,大生活定额为140
与此同时,MATLAB作为国际公认最优秀的数学应用软件,我们利用它提供的函数对网络进行初始化、仿真和训练,并通过变化的图表观察其动态训练过程。
3.3 系统的神经网络模型训练
利用48组实测资料,选取40组样本为训练样本,8组为检测样本。
在训练前,先对训练样本的输入及输出值作了归一化处理。
经训练,网络达到稳定,得到收敛的节点权值和阈值如表2和表3所示。
表2 输入层与隐含层之间的连接权值
输入节点隐层1隐层2隐层3隐层4偏差13.5963-1.77724.58165.0633-9.691824.5997-4.1863-4.3483-2.26501.78003-3.7178-3.11724.7962-4.02221.71064-0.42074.2368-6.65040.6037-2.8445
表3 隐含层与输出层之间的连接权值
隐层节点输出1输出2输出3偏差1-4.3655-3.98764.76564.577622.07415.2361-4.23382.32123-3.2538-3.74332.89431.987840.37623.4545-5.5323-4.6565
3.4 模型预测结果分析
表4是代表性的期望输出和实际输出结果:
表4 期望输出和实际输出比较表mg/L
水质指标NH3-NNO--NTN
期望输出15.322.42.25.417.527.8实际输出15.362322.34292.20455.432117.519627.8167相对误差（%0.400.200.200.600.100.06
从图2训练过程动态仿真图及表4可以看出:
模型可以收敛,而且速度很快,只需经过78次迭代,SSE达到10-4,预测精度很高,其相对误差很小。
73
中国农村水利水电・2002年第12期
表1 城市需水量预测表
年份项 目
城市生活
人口
（万人
定额
（L
需水量
（104m3
城市工业
产值
（亿元
万元产值取
水量（m3
需水量
（104m3
商 品 菜
面积
（km2
灌溉定额
（m3
需水量
（104m3
需水量合计（104m3
2005居民生活27.5690905
公用事业31.3661698
合 计160328.78022966673503504249
2015居民生活30.75951066
公用事业35.1666.9859
合 计192555.93603506635
L/（人・日,小生活定额90L/（人・日,万元产值取水量为80m3/万元;中期（2015年城区人口达30.75万人,流动人口万人,工业总产值达52.25亿元,hm2活定额150L/（人・日,L/（,
量78m3/万元,,在城区现,近期年缺水2.001×107m3,中期年缺水4.387×107m3。
3 城市供水存在的问题
3.1 地下水超采严重
根据1989年《榆次市水资源开发利用现状分析报告》地下水开采状况分区结果,全市15个乡镇中,有5个乡镇为缺水区,建成区及源涡水源地、南沟、聂村一带已严重超采,鸣谦、鸣李一带、庄子、北田一带已形成超采区,全市缺水区、超采区、严重超采区面积达1014.48km2,占全市面积的76.5%。
特别是作为城市供水水源的源涡水源地,由于集中大量开采,水位下降尤为严重。
源涡水源地开发于1958年,泉群总流量达73.2L/s,随着泉群地下水的开采量逐年增加,地下水位逐年下降,造成泉水断流。
特别是1980年以后,下降幅度迅速增大,1986年泉域年开采量达1.902×107m3,年底水位降至43.79m,1990年泉域年开采量达2.245×107m3,年底水位降至58.78m,1998年泉域年开采量为5.110×107m3,年底水位为67.85m。
历年水源地开采量及水位变化见图1。
与《山西省榆次市源涡泉群若干问题的探讨》报告源涡泉域最大年开采量约1.675×10
7m3,与极限降深30m相比,80年代以来均处于超采状态,从而导致该区地下水位每年以4~5m速度下降,若不采取强制有效的措施,短期内将面临报废的危险。
在城区和源涡水源地下水位大面积大幅度下降的情况下,
图1 榆次市源涡水源地开采量、降深过程线图
二水源工程在未达到设计供水能力的情况下,水位已经大幅度下降,并影响到周围地区的机井供水。
3.2 地表径流利用率低
榆次市境内有潇河、涂河、涧河、龙门河、圪塔河、津水河、牛耕河、黑沙河、泉子河、河口河等十条主要河流,其中涂河为潇河的支流,除潇河和涂河外,其余均为无尾时令河,流域面积不大,地表径流小,开发潜力不大,潇河是晋中市最大的河流,也是榆次区地表水利用的主要水源。
潇河发源于昔阳县沾沿乡马道岭,流经昔阳、寿阳、榆次、清涂等县市,汇入汾河,流域全长137km,流域面积3720km2,其中市区东的源涡大坝以上流域面积为3090km2,境内全长48km。
源涡大坝以上多年平均径流量1.47×108m3（1953~1995年,最大年径流量为1963年的3.81×108m3,最小年径流量为1992年的2.1×107m3,相差约15倍,清水流量为1.0m3/s。
由于潇河缺乏大的控制性工程,仅有的源涡低坝（坝高3.35m也已经淤平,河水利用率极低,且无法向城市提供用水。
据大坝实测资料统计,1953~1997年多年平均引水量为
4 结 语
本研究利用MATLAB的人工神经网络工具箱,对SBR工艺中进水COD-污泥负荷对系统脱氮效果的影响建立了预测模型。
通过对模型预测结果与实测值的比较表明:
模型预测精度较高。
这为工艺运行中及时、合理地调整COD-污泥负荷来提高系统脱氮效果提供了一条新途径。
□
参考文献
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中国科学技术大学出版社,1998
[作者简介] 邵 青,女,33岁,副教授
（收稿日期:
2002-08-22
83榆次区城市供水现状及对策研究 李怀忠
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