智能化技術在污水處理系統中的應用與效果評估

關鍵詞：污水處理；智能監控；數據采集；智能決策

中圖分類號：X705 文獻標志碼：A 文章編號：1003-5168（2025）11-0004-04

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2025.11.001

Application and Effect Evaluation of Intelligent Technology in Sewage Treatment System

HOU YongtaoGUO Nan （Shandong Zhongxin Zhengda Project Consulting Co.， Ltd.， Zibo 255ooO， China）

Abstract： [Purposes] This paper aims to improve the efficiencyand reliability of sewage treatment systems by introducing intelligent monitoring and management technologies.[Methods] The paper first analyzes the architecture of the inteligent monitoring system for sewage treatment.The system is mainly composed of multiple key components，covering allevels from on-site monitoring，data collection to central control.Secondly，taking the inteligent transformation project ofa large sewage treatment plant as an example，the study describes in detail the key technical applications in the implementation process，including the integration of real-time data monitoring，automatic adjustment system and intelligent decision support system.[Findings] By comparing the operating data before and after the renovation，the fluctuation range of dissolved oxygen concentration decreased from 2.0＼～12.0 mg/L to 3.0＼～10.0 mg/L. The fluctuation range of pH value waterquality has decreased from 6.5＼～8.5 to 6.8＼～7.8.The electricity consumption has decreased from 100000kW? h/month to 88 Ooo kW·h/month.The equipment failure rate has been reduced from 5% to 4.25% . The equipment fault repair time was reduced from 12 hours to 7 hours.[Conclusions] The study shows that the application of inteligent monitoring and management technology has optimized the water quality control process of the sewage treatment system，reduced energy consumption，and improved the efficiency of equipment failure early warning and repair.In the future，this technology is expected to be promoted in a wider range of environmental management and industrial applications，and can further explore the potential of intelligent technologyin the fieldof environmental protection.

Keywords： sewage treatment; intelligent monitoring; data collection; intelligent decision-making

0 引言

隨著工業化進程的加快和城市化水平的提高，污水處理的需求日益增加，傳統的污水處理方式已難以滿足實時性、精確性和智能化的要求。因此，智能化監控與管理系統的應用成為提高污水處理效率、降低運營成本、實現可持續發展的重要方向。基于信息技術、傳感器技術、大數據分析及人工智能等多學科的綜合應用，智能化污水處理系統能夠實現對污水處理過程的全面監控、數據實時采集和自動化控制，有效提升系統運行的智能化水平[1]污水處理系統的智能化監控與管理不僅可以提高處理效率，還能實現故障預警、設備維護優化和節能減排等。通過對系統運行數據的深度挖掘與分析，能夠精確判斷和調整工藝參數，保障污水處理的穩定性和可靠性。本研究旨在探討智能化監控與管理技術在污水處理中的應用與實踐，通過對相關案例的分析，展示其在實際運營中的可行性與成效，最終為提升污水處理系統的智能化水平提供理論依據和技術支持。

1污水處理智能化監控系統概述

1.1 系統架構與組成

污水處理智能化監控系統以分層、模塊化的方式設計，以確保各部分高效地協同工作，具體如圖1所示。由圖1可知，該系統主要由多個關鍵組件組成，涵蓋了從現場監控、數據采集到中央控制的各個層次。首先，現場設備和傳感器（如污泥濃縮房、粗格柵、提升泵房等）通過現場儀表和可編程邏輯控制器（PLC）進行實時數據采集和處理。這些設備通過工業以太網交換機和千兆冗余光纖環網與更高層的控制系統進行數據傳輸，確保數據傳輸的可靠性和實時性[2。其次，在中控層，數據通過工業電視控制系統、管理層交換機等設備傳輸至中央控制室，形成一個多級監控體系。中央控制室是系統的核心，通過主監視器、主監控器等設備對污水處理過程進行實時監控，并結合圖像服務器、網絡圖像服務器等設備，實現對現場圖像和數據的集中管理與顯示[3]。再次，化驗室操作臺、操作站、工程師站等功能區域則為操作人員提供了靈活的調度與管理接口，確保各項處理工藝的有效實施。最后，在高層管理與決策層（如廠長辦公室、技術科辦公室、總工辦公室等），通過管理信息系統（MIS）服務器與系統進行信息交換，為管理者提供實時的運行數據和決策支持，進而優化污水處理過程

1.2數據采集與處理技術

在污水處理智能化監控系統中，數據采集與處理技術是確保整個系統實時精確運行的關鍵。該過程通常包括數據的獲取、預處理、傳輸、存儲及后續分析等。為了保障數據采集的準確性，現場的各種傳感器（如pH傳感器、溶解氧傳感器、流量傳感器等）與PLC控制器共同完成實時監測，并將數據傳輸到上級控制系統[4]

數據采集的精確性和穩定性往往依賴于多種傳感器和控制器的協作工作。在傳感器工作時，噪聲和外部干擾往往會導致信號的不準確，常采用卡爾曼濾波（KalmanFilter）算法對數據進行預處理。卡爾曼濾波器是一種用于估計動態系統狀態的遞歸算法，適用于處理噪聲干擾數據。其數學模型的表示見式（1）和式（2）。

x_k=Ax_k-1+Bu_k+w_k

z_k=Hx_k+v_k

式中： x_k 是系統的狀態； A 是狀態轉移矩陣； B 是控制輸人矩陣； u_k 是控制輸人； w_k 是過程噪聲； z_k 是觀測值； H 是觀測矩陣； v_k 是觀測噪聲。通過上述公式，卡爾曼濾波器能夠估算出系統的最優狀態，減小噪聲對數據準確性的影響

此外，在數據采集過程中，常用的數據傳輸方式是工亞以太網，采用TCP/IP協議進行數據的實時傳輸。為了保證高效的數據流通，數據傳輸過程中通常會利用傳輸控制協議（TCP）中的擁塞控制和流量控制算法，以確保系統的實時性和穩定性。同時，數據傳輸的過程中也會采用冗余機制，如雙鏈路傳輸和環網技術，確保數據不會丟失并減少延遲。最終，采集的數據會存儲在云平臺或數據庫中，便于進行歷史數據分析、趨勢預測及系統優化。在存儲和管理方面，采用大數據技術與數據倉庫架構，對海量數據進行處理和分析[5]。

1.3智能決策與控制算法

智能決策與控制算法在污水處理智能化監控系統中負責根據實時數據對系統進行優化控制。常見的控制算法包括PID控制、模糊控制、神經網絡控制等。PID控制廣泛應用于污水處理的各項調節任務，如溶解氧、污泥濃縮、流量調節等，能夠通過實時調節各個處理環節的控制變量，確保系統在理想狀態下運行。PID控制算法的基本數學模型見式（3）。

式中： e（t） 是誤差； u（t） 是控制輸出； K_p、K_i、K_d 分別為比例、積分和微分增益系數。通過實時監測溶解氧、流量、液位等參數與設定值之間的誤差，PID控制器能夠自動調整閥門、泵浦等設備的運轉，從而維持污水處理過程中的參數在最優狀態。

為了適應復雜的工藝變化和不確定性，模糊控制也被廣泛應用于污水處理系統中。模糊控制通過模糊邏輯系統來處理不精確或不確定的控制信息。模糊控制的核心是通過模糊規則庫將輸入變量（如溶解氧 ?pH 值等）映射到控制變量（如曝氣量、藥劑添加量等）。模糊控制器輸出結果的計算見式（4）。

式中： w_i 為模糊規則的權重； ??μ_i（?x） 為輸人變量在模糊集合中的隸屬度； u（t） 為控制輸出。這些預測模型可以用來預測污水處理過程中可能出現的故障或異常，及時調整處理工藝，以提高系統的穩定性與效率。

1.4系統集成與調試

系統集成與調試是污水處理智能化監控系統能夠高效穩定運行的基礎。系統集成過程包括硬件和軟件兩個層面的工作，確保傳感器、PLC控制器、SCADA系統及智能控制模塊能夠順暢連接與交互。

在硬件層面，系統集成時需要確保所有設備（如PLC、傳感器、控制器等）能夠按照預設的通信協議進行數據交換。對于網絡系統，通常采用冗余設計保證網絡通信的可靠性。為了保證系統的穩定性，冗余通信網絡中常使用最大流算法來保證信息的暢通。如假設有多個數據傳輸路徑，系統可以通過流量優化模型來選擇最優的傳輸路徑，具體見式（5）。

γ（i，j）=max_i，jf_ij

式中： γ（i，j） 表示從 i 點到 j 點最佳路徑; f_ij 為從節點 i 到節點 j 的流量。

在軟件層面，系統集成主要通過統一的控制平臺（如SCADA或DCS系統）進行設備控制和數據展示。調試階段需要確保各模塊在接人系統后能夠正常運行，包括硬件設備與控制程序的協同工作。調試時應先進行單元測試，逐個檢查設備是否能按預期工作，再進行系統級調試，確保系統各部分能夠協調運作。為了驗證系統性能，常進行負載測試和故障模擬。負載測試通常通過模擬污水處理系統在不同負載下的運行情況，來檢查系統是否能夠在各種工況下穩定運行。故障模擬則包括傳感器失效、通信中斷、PLC故障等情況的模擬，通過這些測試來驗證系統的容錯能力。

2污水處理智能化管理系統應用

2.1 應用案例背景

本研究以某大型工業園區的污水處理廠作為應用案例，該污水處理廠日處理污水能力達到2萬t，主要處理園區內的工業廢水和生活污水。隨著園區規模的擴大和污水量的增加，傳統的污水處理方法面臨著運維成本高、響應時間慢及處理效果波動等問題。為此，采取了基于智能化監控與管理技術的升級改造，應用了一套集成實時數據采集、自動調節及智能決策的監控系統。

在該項目中，污水處理廠的各個環節均布設了傳感器（如 pH 值傳感器、溶解氧傳感器、流量計等），實時采集水質和設備運行數據。每小時，約有20個監測點的傳感器采集數據，包括 pH 值（范圍：6.5～8.5）溶解氧濃度（范圍： 2～12mg/L ）、水流量（最大流量： 500m³/h ）等關鍵參數。數據通過PLC控制系統進行初步處理和傳輸，隨后傳輸到中央控制室的SCADA系統中進行實時顯示和監控。此外，為了提高系統的響應速度和智能調節能力，污水處理廠實施了基于大數據和機器學習的智能決策系統。通過采集歷史數據并運用數據挖掘技術，智能決策系統能夠預測污水量的變化趨勢，自動調整曝氣量、加藥量等工藝參數。

2.2 應用過程

在該污水處理廠的智能化改造過程中，實施了全面的數據采集、實時監控與自動調節控制的系統整合。系統在污水處理的關鍵節點（包括初沉池、好氧池、沉淀池等）布設了超過50個傳感器，涵蓋了水質監測、流量監控及設備狀態感知等多種數據采集內容。這些傳感器采集的關鍵數據包括pH值、溶解氧濃度、渾濁度、流量、溫度等指標，數據采集頻率為每分鐘一次。

所有的實時監測數據通過現場PLC進行初步處理后，經過工業以太網傳輸至中央控制系統。中央控制系統通過SCADA平臺進行數據的可視化展示，并將處理結果反饋給現場操作員。在此過程中，數據分析系統對收集到的實時數據進行篩選和處理，運用卡爾曼濾波等算法去除噪聲，確保數據的準確性。為了實現智能化調節，在處理過程中當溶解氧濃度低于設定范圍（通常為 4.0mg/L 時，系統會自動調整曝氣泵的運行速度，通過增加曝氣量來提高水中的溶解氧濃度；而當溶解氧濃度超過上限 12.0mg/L} 時，則自動降低曝氣量。此外，污水處理廠還通過大數據預測模型對水質變化趨勢進行分析，尤其是在負荷高峰時段（早高峰和晚高峰時段），通過歷史數據訓練出的模型自動預測污水量變化，提前調整設備運行，避免過負荷運轉。在這個過程中，系統不僅能根據實時數據做出即時反應，還能通過預測分析在負荷波動時進行預調節，確保系統運行的高效性和穩定性。

3系統實施后的效果評估

在污水處理系統實施智能化改造后，運行效果得到了顯著提升，改造前后主要指標對比見表1。

能化控制使得污水處理過程更加穩定與高效。根據實際數據，經過智能化改造后，污水處理過程中關鍵參數的波動幅度顯著減小，尤其是溶解氧和水質pH值的波動，能夠保持在更為穩定的范圍內。如溶解氧濃度的波動范圍從改造前的 2.0～12.0mg/L 縮小為改造后的 3.0～10.0mg/L ，水質控制的精度明顯提高，處理效果更加符合環保標準。其次，從能效角度進行分析，智能化系統顯著降低了能源消耗。通過智能預測與調節，特別是在負荷波動較大的時段（如暴雨期間），系統能夠提前調整設備的運行參數，避免了過度運行和不必要的能源消耗。根據系統運行數據，智能化改造后，整個污水處理廠的電力消耗降低了 12% ，設備運行效率提升了 8% 。最后，在設備維護方面，智能化監控系統提供了實時的故障預警和狀態監測功能。通過傳感器的實時數據采集和分析，系統能夠及時發現潛在的設備故障，并提前預警。根據實際數據，設備故障率降低了 15% ，設備平均故障修復時間從原來的 12h 縮短至 7h 。

4結語

本研究通過對污水處理智能化監控與管理系統的研究與應用，可以明確得出結論，智能化技術的引入顯著提高了污水處理過程的效率和穩定性。數據采集與處理技術的精確性、智能決策與控制算法的實時響應及系統集成的高效性，共同保障了污水處理廠在面對高峰負荷和復雜環境變化時，仍然能夠高效、穩定地運行。應用效果表明，系統不僅優化了水質控制，降低了能耗，還提升了設備管理水平和維護效率，為污水處理行業的智能化發展提供了寶貴的實踐經驗。

參考文獻：

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