基于數據分析的自來水廠參數自適應次氯酸鈉投加算法*

彭一恒 章紅 劉衛斌

開發設計

基于數據分析的自來水廠參數自適應次氯酸鈉投加算法*

彭一恒1章紅1劉衛斌2

（1.江漢大學物理與信息工程學院，湖北 武漢 430056 2.武漢市白鶴嘴水廠，湖北 武漢 430040）

針對某自來水廠的實際情況，通過數據分析獲得次氯酸鈉投加的特征和規律，設計參數自適應次氯酸鈉投加算法。基于某水廠制水工藝，利用歷史數據庫中進出水流量、清水庫液位、源水濁度和反沖洗狀態等參數，采用趨勢擬合等方法確定各參數與次氯酸鈉投加流量的關系，并將次氯酸鈉的投加控制轉換成清水庫的液位預測控制。經仿真，該算法理論庫氯值與實際庫氯值的平均絕對誤差為0.060 mg/L，可實現對庫氯的穩定控制。

自動控制；次氯酸鈉投加；數據分析

0　引言

加氯環節作為水廠制水工藝最重要的環節之一，起到消毒滅菌作用。目前，國內大多數水廠采用手動加氯方法，其效率和成本難以保證。而現階段的自動加氯方法大都采用PLC設備及PID算法[1-5]，大滯后的加氯控制系統穩定性和可靠性無法保證。隨著生活水平的提高，人們對水質的要求也不斷提升，高效率、低成本、可靠和穩定的自動加氯控制系統成為當前趨勢。自來水通常采用次氯酸鈉消毒滅菌。次氯酸鈉相較于氯氣的消毒設備更簡單，安全性更高[6]。

本文以某水廠的升級改造為契機，針對該水廠次氯酸鈉投加控制要求，設計基于數據分析的自來水廠參數自適應次氯酸鈉投加算法。首先，介紹該水廠的制水工藝流程，通過其歷史數據，分析次氯酸鈉投加特征和規律，發現改造前次氯酸鈉投加控制缺陷；然后，提出參數自適應次氯酸鈉投加算法，通過進出水流量、清水庫液位、源水濁度和反沖洗狀態等參數預測清水庫液位，從而實現次氯酸鈉投加流量自動控制；最后，經仿真和實際運行證明該算法可行。

1　水廠消毒滅菌過程

改造前，某水廠采用傳統的手動加氯氣方式實現自來水的消毒滅菌。改造過程中，利用10%的次氯酸鈉溶液替代氯氣，與傳統加氯氣相比，消毒能力基本相同，但提高了安全性，降低了運輸成本，增加了消毒反應時間。次氯酸鈉水解后分解成次氯酸根和鈉離子，次氯酸根與水中氫離子結合形成次氯酸，起到消毒作用；與細菌反應主要生成NH2Cl，NHCl2及NHCl3，稱為化合氯。未反應的氯主要存在形式為OCl+，HOCl，Cl2，稱為游離氯，游離氯在清水庫和出廠水中分別稱為庫氯和余氯。

出廠自來水要求余氯在0.9 mg/L~1.2 mg/L內，以達到自來水流入城市管網中還有消毒滅菌作用。某水廠制水工藝流程如圖1所示，大致可分為3個階段：

1）源水消毒沉淀階段：在源水池中加入礬和臭氧，臭氧可以氧化源水中多種有機物和無機物，滅毒殺菌；礬可以與源水中的雜質結合，形成沉淀，此階段主要目的是對源水進行沉淀和消毒；

2）過濾階段：在石英砂、碳濾池中，用石英砂濾除礬無法結合沉淀的雜質，并通過活性炭吸附雜質，此階段的主要作用是去除水中剩余雜質；

3）清水消毒階段：通過變頻泵向清水庫和調水庫投加次氯酸鈉溶液，完成對出廠自來水的消毒滅菌。

該廠改造前，次氯酸鈉投加以余氯控制為主，庫氯控制為輔，自來水中的氯含量控制不夠穩定，控制過程存在滯后，可能出現余氯過高或過低情況，影響出廠自來水水質。

本文設計為以庫氯控制為主，采用參數自適應次氯酸鈉投加算法，既可提高消毒滅菌效率又能保證出廠自來水的安全。

圖1　某水廠制水工藝流程圖

2　次氯酸鈉投加特征分析

改造前，該水廠次氯酸鈉投加通過調整各次氯酸鈉投加變頻泵的開度，控制出廠自來水余氯在要求范圍內，控制效率低，穩定性差。改造后，通過上位機監控界面可實時監控次氯酸鈉投加參數的變化；同時，可以通過上位機內部算法調整各次氯酸鈉投加變頻泵工作，以提高控制效率和控制穩定性。

本文算法設計過程中，收集該水廠2019年6月~2019年8月近十萬條數據，包括進出水流量、清水庫和調水庫補加氯的次氯酸鈉投加流量、變頻泵開度、庫氯、余氯、清水庫液位、源水濁度和反沖洗狀態等。通過對比分析發現：進出水流量、變頻泵開度、源水濁度和次氯酸鈉投加控制關聯度較強。具體分析如下：

1）次氯酸鈉投加對庫氯的影響存在延時

以2019年8月15日的清水庫2為例，次氯酸鈉投加流量與庫氯變化關系圖如圖2所示，進出水流量折線圖如圖3所示。為更直觀分析，庫氯做擴大100倍處理。由圖3可知：在7:00~23:00之間進出水流量無明顯變化。分析圖2中11:00~17:30和18:15~20:40兩個時間段次氯酸鈉投加流量變化與庫氯變化之間的關系可知：當設定次氯酸鈉投加流量變化時，啟動變頻泵工作，經過25 min左右庫氯值才開始變化，再經過20 min庫氯值才基本穩定。因此，次氯酸鈉投加與庫氯值變化存在延時，延時響應時間約25 min，庫氯值達到穩定時間約45 min。

圖2　2019年8月15日次氯酸鈉投加流量與庫氯變化關系圖

圖3　2019年8月15日進出水流量折線圖

2）進出水流量可預測次氯酸鈉投加流量

圖4和圖5是2019年8月27日和28日兩天的進出水流量與庫氯變化曲線。為更直觀分析，庫氯做擴大15000倍處理。進出水流量的變化與城市生活用水量密切相關，當用水量增加時，需加大供水，出水流量增大，要求制水量增加，從而進水量增加（加車）；當用水量減小時，需減少供水，出水量降低，可減少制水量，從而減少進水量（減車）。

圖4　2019年8月27日進出水流量與庫氯變化曲線

圖5　2019年8月28日進出水流量與庫氯變化曲線

對比圖4和圖5可知：加車時間一般在清晨，減車時間一般在深夜，但不同日期的加減車時間不盡相同。再進一步分析圖4和圖5的庫氯變化曲線，發現加減車時，庫氯延時一段時間后出現明顯變化，這主要是因為加減車會使清水庫液位發生明顯變化，從而影響庫氯值的變化。若要保證庫氯值穩定，需改變次氯酸鈉投加流量。由此可見，根據進出水流量可預知清水庫液位變化，從而預測庫氯穩定情況下次氯酸鈉投加流量。綜上分析，該水廠的庫氯變化與進出水流量有關，而次氯酸鈉投加與庫氯變化之間存在滯后。如果能夠進一步明確進出水流量與庫氯變化之間的關系，即可通過控制次氯酸鈉投加實現對庫氯的控制。

3　算法設計

該水廠清水庫次氯酸鈉投加反應具有大滯后、延時特性，通過進出水流量可預測清水庫液位的變化，進而可預測次氯酸鈉投加流量。因此，次氯酸鈉投加算法將次氯酸鈉投加流量問題轉化為清水庫液位預測控制問題，解決次氯酸鈉投加大滯后和延時問題。具體思路為：根據進出水流量、源水濁度、投礬流量、反沖洗時間、加次氯酸鈉流量、實際液位等參數，預測清水庫液位；再根據庫氯期望值（水廠工程師根據經驗，將庫氯期望值設定在0.6 mg/L~0.8 mg/L，本文設定為0.7 mg/L），確定次氯酸鈉投加流量。次氯酸鈉投加控制系統結構圖如圖6所示。次氯酸鈉投加控制器由參數融合模塊和投加流量計算模塊組成，其中參數融合模塊主要完成傳感器采集參數的融合計算；投加流量計算模塊根據融合參數計算當前次氯酸鈉投加流量。

圖6　次氯酸鈉投加控制系統結構圖

次氯酸鈉投加算法實現步驟如下：

1）通過采集進水流量、出水流量、源水濁度、投礬流量、反沖洗時間、加次氯酸鈉流量、當前穩定液位等數據，進行數據融合來預測20 min后的清水庫液位。

當設定次氯酸鈉投加流量變化時，庫氯值發生變化約滯后25 min，故預測20 min后的液位可以作為庫氯值滯后變化的超前補償。因進水流量、出水流量、源水濁度、投礬流量、反沖洗時間、加次氯酸鈉流量、當前穩定液位等參數均對清水庫20 min后的液位有影響，通過對數據庫中的數據分析比對，采用趨勢擬合法，即將上述參數的序列值作為自變量，20 min后清水庫液位的序列值作為因變量，建立時間序列的回歸模型，并選擇耦合度較好的擬合函數。擬合函數為

0.5+Clflow]/100+dis_now (1)

2）在液位預測準確的情況下，通過清水庫液位變化計算次氯酸鈉投加流量，計算公式為

3）分別根據進出水流量變化對液位進行預測，計算次氯酸鈉的投加流量。

進水流量對應的液位預測公式為

出水流量對應的液位預測公式為

次氯酸鈉投加流量控制公式為

次氯酸鈉投加算法設計（式(1)~式(5)）用到的相關參數符號定義如表1所示。

表1 算法參數符號定義

4　算法仿真與調試

為保證次氯酸鈉投加控制系統的安全性和穩定性，將次氯酸鈉投加算法調試過程分為3個步驟。

步驟2：算法參數整定合理后，轉入全自動控制模式。在全自動模式下，上位機對次氯酸鈉投加流量自動轉為變頻泵開度，并控制變頻泵動作，實現次氯酸鈉的自動投加。

步驟3：在全自動控制模式下，采集運行數據與日志進行分析，對異常數據所對應各項參數重新梳理和推導，找出影響結果的因素，并根據實際情況，對算法進行優化。

采用2019年10月15日~10月31日共17天數據作為仿真數據，進行次氯酸鈉投加算法仿真調試，具體步驟如下：

1） 20 min后的液位預測

以2019年10月19日的數據為例，在式(1)中，取值1 = 0.012，在Clean_W[19]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,9,8,7,6,5,4,3,2,1}的情況下，預估液位與實際液位曲線如圖7所示。此時兩者的平均絕對誤差為2.32 cm，由于清水庫液位一般在4 m ~5 m，因此液位預測結果在數據驗證中較為準確。

圖7　2019年10月19日預估液位與實際液位對比曲線

2）通過液位變化計算次氯酸鈉投加流量

式(2)中，要確定2值，需通過現有的次氯酸鈉投加流量、液位預測值和庫氯來推斷。液位預測值誤差為0時，次氯酸鈉預測量最準確。

圖8　清水庫液位預測庫氯值與實際庫氯值對比曲線圖

兩者的平均絕對誤差為0.59 mg/L，誤差值較大。由圖8可知：在18:30~22:00時間段內，庫氯理論值與實際值較為吻合，但其他時間兩者相差較大。如圖9所示，通過分析進水流量、出水流量、源水濁度等對液位預測有影響的自變量后發現，進出水流量在18:30~22:00較為穩定，沒有較大的階梯變化。

圖9　進水流量與出水流量對比曲線圖

3）通過進出水流量對應的液位變化計算次氯酸鈉投加流量

由于通過液位預測計算次氯酸鈉投加流量與進水量、出水量有一定的關系，故液位預測值由進水流量對應的液位預測值、出水流量對應的液位預測值和穩定液位3部分構成。

在式(5)中，取3 = 1.5，4 = 0.01，此時進水流量對應的液位預測庫氯值與實際庫氯值對比曲線圖如圖10所示，兩者的平均絕對誤差為0.060 mg/L，達到較為理想的狀態。

圖10　根據進水流量加權預測庫氯值與實際庫氯值對比曲線圖

次氯酸鈉投加算法實現了該水廠次氯酸鈉自動投加控制，通過進出水流量、源水濁度等參數對清水庫液位進行趨勢擬合，分別計算進水流量、出水流量、穩定液位三者所對應的預測液位，并進行加權運算，得出給定庫氯要求下次氯酸鈉的投加流量。通過仿真可知，該算法能夠初步達到預想效果，但是還存在一些問題：

1）由于沒有對清水庫的進水量進行控制，2個清水庫隨機進水，導致每個庫的進水量隨機；

2）有時出現加次氯酸鈉變頻泵堵塞的情況，導致變頻泵開度最大時流量偏低，無法達到設置值；

3）清水庫的次氯酸鈉投加點與庫氯值監測點相隔較近，導致在次氯酸鈉與水混合不均勻時就直接檢測；

4）當庫氯值穩定在0.5 mg/L時，由于進水流量增加，算法運算后將加次氯酸鈉流量從30 L/h改變至40 L/h，經過一段時間的反應，理論上庫氯將穩定在0.7 mg/L～0.8 mg/L左右，但穩定后庫氯值為1.3 mg/L，與理論推斷不符，推斷變頻泵采集的次氯酸鈉投加流量與實際的次氯酸鈉投加流量可能有一定的出入。

5　自適應改進算法

為達到更好的控制效果，本文設計了自適應次氯酸鈉投加算法，對應的參數自適應控制系統結構圖如圖11所示。其中，庫氯值穩定性判斷主要是利用前60 min的庫氯值，求平均值與給定庫氯值比較得到偏差；權值產生器根據庫氯偏差進行積分加權求取次氯酸鈉投加流量的權重值。經測試，權值產生器中的積分加權值在0.5~1.0之間取值，選取0.7為最佳。權值產生器輸出權值的范圍在0.5~2.0之間。該算法在實際運行中達到了次氯酸鈉自動投加下庫氯穩定可控。

圖11　參數自適應次氯酸鈉投加控制系統結構圖

6　結語

本文通過數據分析次氯酸鈉投加的特征和規律，設計了參數自適應次氯酸鈉投加算法。該算法在仿真中達到較為理想狀態，在實際運行中可實現庫氯穩定可控，從而降低控制成本，減輕員工工作量，同時保證自來水的出廠品質。針對不同水廠的典型特征，只要修改一定的參數，該算法就可以推廣到其他水廠，使加氯環節變得簡單、可靠和穩定。

[1] SINGER P C. Disinfection by-products in US drinking waters: past, present and future[J]. Water Science & Technology: Water Supply, 2004, 4(1):151-157.

[2] 劉躍輝.某凈水廠藥劑投加系統自動化控制改造研究[D].長春:吉林大學,2017.

[3] 謝崇錦.水廠加藥自動控制系統的設計與應用探討[J].科技風,2018(18):170.

[4] 王建平,陸翔敏.水廠加藥自動控制系統的設計與應用[J].凈水技術,2016,35(S1):140-143.

[5] 趙士琦.水廠加氯系統自動控制的設計與實現[J].工業控制計算機,2012,25(7):116,118.

[6] 封雷.氯氣消毒改造為次氯酸鈉消毒在大型水廠中的應用[J].中國科技投資,2017(11):325-326.

Parameter Adaptive NaClO Dosing Algorithm for Waterworks Based on Data Analysis

Peng Yiheng1Zhang Hong1Liu Weibin2

(1.Physics and Electronic Information Engineering of Jianghan University, Wuhan 430056, China 2.Baihezui Waterworks, Wuhan 430040, China)

Based on the actual situation of a waterworks, this paper uses data analysis technology to analyze the characteristics and laws of NaClO dosing in waterworks, and designs an parameter adaptive NaClO dosing algorithm. Based on the waterworks making process, utilizing the historical databases which contains in and out of the water flow, reservoir's water level, source water turbidity and backwash state parameters, Using the methods of trend fitting analysis of the various parameters and the relationship between NaClO addition quantity, to make NaClO dosing controlling convert to reservoir prediction of liquid level controlling. In the process of debugging, according to the actual circumstances of the waterworks, design a set of parameter adaptive algorithm of automatic dosing NaClO. In the simulation, the average absolute error between the theoretical chlorine value and the actual chlorine value of the algorithm is 0.060 mg/L, which reaches the ideal state. In the actual operation, the stable control of the reservoir's free chlorinein can be realized.

automatic control; NaClO dosing; data analysis

江漢大學產學研用橫向課題（H2019120308175693）

彭一恒，男，1996年生，碩士研究生，主要研究方向：智能機器人。

章紅（通信作者），女，1969年生，教授，主要研究方向：計算機控制系統，網絡化控制系統及其故障診斷與容錯控制等。E-mail: ujjxa@163.com

TP273.2

A

1674-2605(2020)05-0005-07

10.3969/j.issn.1674-2605.2020.05.005