Процесс биоокисления, используемый на станциях биохимической очистки сточных вод (БХО) требует строго соблюдения технологического режима, поскольку он чувствителен к изменению температуры и pH-среды, ингибирующему действию органических и неорганических соединений. При появлении в стоках высоких концентраций этих веществ требуется их разбавление. Нормальную работу комплекса БХО сложно обеспечить ввиду отсутствия стабильности состава и уровня концентраций веществ в сточной воде, нестационарного расхода стоков и сезонных колебаний температуры окружающей среды. Более того, в практике работы очистных сооружений типичны примеры внезапного появления “залповых” сбросов вредных веществ с промышленных предприятий и резкого увеличения гидравлической нагрузки, возникающей в результате выпадения ливневых дождей. В первом случае это приводит к частичному или полному отравлению микроорганизмов, возникновению у них “шокового” состояния и, окончательно, к “срыву” процесса очистки в результате вымывания биологической культуры из аппаратов станции. Во втором случае повышенный расход воды способен полностью вымыть микроорганизмы активного ила из системы. При этом сточные воды, содержащие высококонцентрированные примеси, не подвергаясь биообработке поступают в искусственные или естественные водоемы, отравляют в них флору и фауну, загрязняют водную среду и способствуют возникновению эпидемий.

За последние десятилетия в России и за рубежом начали развиваться автоматизированные системы управления технологией очистки сточных вод. Наряду с развитием технического обеспечения (микропроцессоров, контрольно-измерительных приборов и т.д.) интенсивно развивается математическое обеспечение АСУ ТП, основанное на современной теории управления [1 - 3] и др. Однако в большинстве работ решаются задачи стабилизации режима очистки, но при этом вопросы оптимального выбора заданий локальным системам регулирования процесса биохимических превращений остаются открытыми. Следует также отметить, что существующих системах управления станциями БХО не заложены принципиальные возможности компенсации возмущений, ведущих к серьезному нарушению режима биохимической очистки.

Предлагаемая в данной работе система автоматической аварийной защиты и управления станцией БХО обладает следующими функциями [4]:

• прогноз аварийных ситуаций на станциях БХО;
• упреждение аномальных ситуаций в подсистеме “аэротенк - вторичный отстойник”;
• стабилизация режима работы станции в период действия аварийных возмущений;
• переход к режиму ее нормальной эксплуатации после снятия указанных возмущений.

При появлении в реальной системе гидравлических и концентрационных возмущений необходимо “блокировать” возможность срыва процесса БХО с помощью управляющих воздействий, значения которых находятся в результате решения следующей задачи оптимального управления статическими режимами работы станции.

Задача А-I. Найти оптимальные значения управляющих воздействий станции БХО , при которых векторная целевая функция

                                                                                                                                 (1)

принимает оптимальное значение и при этом удовлетворяются ограничения:

а) на соотношение определяющих параметров гидродинамического и биохимического режимов очистки сточных вод в подсистеме “аэротенк - вторичный отстойник”

;                                                                                                                       (2)

б) на содержание растворенного кислорода в аэротенке

;                                                                                                                                        (3)

в) на управляющие воздействия

;                                                                                                               (4)

а также выполняется уравнение связи

,                                                                    (5)

представляющее математическую модель процесса биохимической очистки. В задаче А-I

использованы обозначения:

- соответственно концентрации ХПК, аммонийного и нитратного азота, растворенного кислорода и ингибитора;

- соответственно концентрации микроорганизмов активного ила и нитрифицирующих бактерий;

- соответственно средний возраст ила и среднее время пребывания частиц жидкости в аэротенке;

- значение минимально допустимой концентрации растворенного кислорода (обычно 1.5 – 2.0 мг/л);

- допустимые границы изменения отношения ;

- соответственно отношение рециркуляции и расход воздуха, подаваемого на аэрацию;

- нелинейная векторная функция алгебраического типа;

- множество допустимых значений управления .

Поскольку расход жидкости нестационарный, значение среднего времени пребывания частиц жидкости в аэротенке вычисляется по формуле

,                                                                                                                         (6)

где  - объем аэротенка;

- расход воды;

- соответственно момент регистрации гидравлического и/или концентрационного возмущения в канализационном коллекторе и текущее время.

Для определения  воспользуемся выражением (при условии представления гидродинамической структуры аэротенка моделью ячеечного типа)

,                                                          (7)

в котором  - объем аэротенка;

- концентрация ила в рецикле;

- расход избыточного ила;

- концентрация ила в i-ой ячейке аэротенка;

- объем i-ой ячейки аэротенка.

Смысл ограничения (2) состоит в том, чтобы “сбалансировать” гидродинамический и биохимический режимы работы станции БХО в период действия аварийных возмущений за счет . При этом выбор значений  производится в режиме нормальной эксплуатации станции.

Поскольку решение задачи А-I осуществляется в условиях опережения возмущений, то в момент реального входа их в подсистему “аэротенк - вторичный отстойник” состояние процесса биохимической очистки может измениться под действием случайных факторов. Возникает необходимость в коррекции .

Учитывая высокую скорость распространения возмущений в рассматриваемой подсистеме, оперативное решение задачи А-I не представляется возможным. В таком случае зафиксируем найденное значение , а все случайные отклонения состояния процесса биохимической очистки будем рассматривать одновременно с двух позиций – обеспечения активного ила необходимым количеством растворенного кислорода и сокращения перерасхода воздуха в системе аэрации. Для этого сформулируем задачу стабилизации кислородного режима на станции БХО.

Задача А-II. Для заданных  и значений расхода , известных в дискретные моменты времени  найти такие значения , при которых выполняется условие

,                                                                                                                                   (8)

удовлетворяется ограничение на управление

                                                                                                                                       (9)

и оказывается справедливым уравнение связи

,                                                                                (10)

где  - соответственно значения концентрации растворенного кислорода в аэротенке, соответствующие моментам времени  и ;

- значение концентрации растворенного кислорода, найденное в результате решения задачи А-I;

- погрешность моделирования, измерения и функционирования исполнительного механизма в момент времени ;

- некоторая нелинейная функция.

Заметим, что решение задачи А-II осуществляется на интервале “аварийных” возмущений в режиме “on-line”.

После снятия указанных возмущений, в системе аварийной защиты возникает задача перехода к режиму нормальной эксплуатации станции БХО. Ее постановка соответствует задаче А-I. При этом должен учитываться тот факт, что в результате действия “аварийных” возмущений в режиме в подсистеме “аэротенк – вторичный отстойник” может измениться биологическая активность микроорганизмов, произойти распад хлопьев и т.д. В связи с этим в системе предусмотрена коррекция параметров модели (10).

В блочном виде система аварийной защиты станции БХО представлена на рис 1.

Подсистема упреждения “срыва” статического режима содержит:

• многомерную нелинейную модель, с помощью которой производится анализ влияния гидравлических и концентрационных возмущений на величину  и ;
• линейную модель усреднителя;
• алгоритмы коррекции параметров нелинейной модели и оптимизации критерия (1).

На станции БХО усреднитель обеспечивает сглаживание влияния гидравлических и концентрационных пульсаций входного потока жидкости. Поэтому, на вход нелинейной модели поступают усредненные значения “аварийных” возмущений.

Подсистема стабилизации содержит упрощенную одномерную модель растворения и поглощения кислорода в жидкости, а также алгоритмы коррекции ее параметров и адаптивной стабилизации, реализуемые в реальном масштабе времени.

Проверка основных идей, положенных в основу системы аварийной защиты станции БХО, осуществлялась средствами имитационного эксперимента на ПЭВМ. В подсистеме упреждения “срыва” процесса использовалась модель, описанная в работе [5]: Модель усреднителя была представлена уравнением [1]:

,                                                                                                       (11)

в котором  - соответственно концентрации таких примесей, как  и pH на входе и выходе усреднителя;

- интервал усреднения;

- соответственно объем и пропускная способность усреднителя.

Вместо векторного критерия (1) в задаче А-I был использован скалярный критерий

,                                                                                                                  (12)

где  - соответственно значения биохимической потребности в кислороде в контрольном створе водоема – приемника и ее предельно-допустимое значение;

- соответственно значение концентрации субстрата нитрифицирующих микроорганизмов на выходе аэротенка и ее предельно-допустимое значение.

Расчет БПК производится в соответствии с результатами работы [6]. Решение задачи А-I и коррекция параметров нелинейной модели подсистемы “аэротенк – вторичный отстойник” осуществлялись симплекс-методом. В подсистеме стабилизации использовалась модель вида

,                                                                    (13)

в которой  - концентрация растворенного кислорода во входном потоке;

- соответственно объем аэротенка и расход воды;

- отношение рециркуляции;

- расход воздуха в системе аэрации;

- концентрация насыщения растворенного кислорода;

- неизвестные параметры модели.

Использование упрощенной модели с сосредоточенными переменными для аэротенка, являющегося в сущности объектом с распределенными переменными, продиктовано следующими важными обстоятельствами:

• стабилизацией кислорода в сравнительно узком диапазоне значений;
• необходимостью обработки информации в темпе с процессом;
• прямым включением в (13) значений ;
• возможностью текущей коррекции модели “под процесс”.

Целесообразность применения (13) стабилизации подтверждается и результатами исследования статических режимов работы аэротенка. В частности, следуя рекомендациям Бойте [7], относящихся к рациональному распределению входного потока по длине 1-го – к-го коридоров аэротенка, было найдено, что минимальная концентрация растворенного кислорода обычно наблюдается на выходе аэротенка (см. рис. 2). В таком случае оправдано использование модели с гидродинамическим режимом типа “полного смешения”.

В дискретном виде решение уравнения (13) имеет вид

,                                                                    (14)

где  - концентрация растворенного кислорода, соответствующая  -ому моменту времени;

- вектор входных переменных;

- вектор параметров модели;

- шаг дискретизации решения по времени.

Для коррекции параметров модели воспользуемся рекуррентным алгоритмом наименьших квадратов

,                                                      (15)

в котором  - ковариационная матрица, удовлетворяющая уравнению

,                                                 (16)

а  - функция переключения, имеющая вид

.                                                                   (17)

Здесь  - экспериментальное значение растворенного кислорода, соответствующее - ому моменту времени;

- единичная матрица;

- допустимая погрешность модели;

.

Смысл функции состоит в том, чтобы сохранять оценки параметров модели постоянными, пока ошибка прогноза  оказывается меньше установленного уровня. Этим обеспечивается глобальная сходимость алгоритма адаптивной стабилизации [8,9]. После определения вектора параметров  решения задачи А-II сводится к замене  на  и определение  из уравнения

,                                                                                                                   (18)

линейного по управлению.

Рассмотренный подход к разработке системы автоматической аварийной защиты станции БХО проверим на модели станции, в состав которой “аэротенк –вторичный отстойник” с характеристиками показанными в таблице 1.

Таблица 1.

Характеристики подсистемы “аэротенк –вторичный отстойник”

Наименование	Единица измерения	Количество
Количество коридоров аэротенка	-	3
Длина аэротенка	м	45
Ширина коридора аэротенка	м	4.5
Высота аэротенка	м	5
Число ячеек в коридоре (при использовании ячеечной модели)	-	3
Радиус вторичного отстойника	м	10
Высота вторичного отстойника	м	3
Входной расход воды	м3/сутки	12500

 

Результаты решения задач А-I и А-II для станции приведены на рис. 2, рис. 3, рис. 4 и рис. 5.

В частности на   рис. 3. показана ситуация “срыва” статического режима работы станции БХО, возникшая по причине ступенчатого изменения  . С помощью оптимальных управляющих воздействий  , являющихся решение задачи А-I, оказывается возможным “заблокировать” действие аварийных возмущений. При этом 

На рис. 4. изображена диаграмма подстройки параметров модели под новый кислородный режим в аэротенке, характеризуемый значением . Действие случайных факторов в объекте управления имитировалось с помощью датчика случайных чисел  . Из этой диаграммы следует, что в случае выбора значений , новые оценки вектора  могут быть найдены за 8-10 интервалов дискретностей, или примерно за 5 минут. Такое время идентификации параметров модели (14) оказывается приемлемым для последующего решения задачи А-II в подсистеме стабилизации.

На рис. 5. изображен процесс управления кислородным режимом в аэротенке. Он водится к определению таких значений , при которых удается скомпенсировать отрицательные воздействия случайных факторов .

Предложенная система аварийной защиты может найти широкое применение на станции БХО, обслуживающей гибкие химико-технологические производства. В этом случае упрощается задача оперативной диагностики возмущений и оценки их влияния на работу подсистемы “аэротенк –вторичный отстойник”.

Литература

1. Гордин И.В., Манусова Н.Б., Смирнов Д.Н. Оптимизация химико-технологических систем очистки сточных вод. – Л.: Химия, 1977. - 176 с.

2. A Hierhical Optimization of a wide Region Water Supply System with Transport Lags / Ohsato A., Sekingchi T., Saito S., Kodate H. // Preprintsss of IFAC Symposium on Water and Related Land Resourse Systems. – 1980. – P. 57-66.

3. Kodate H., Nakayama R., Shimizu T. An algorithm on optimal operation of activated sluge systems. // Wat. Sci. Tech. – 1981. V. 13. N 9. – P. 147-152.

4. Попов Н.С., Немтинов В.А. Система автоматической аварийной защиты и управления станцией биохимической очистки сточных вод.// Автоматизация и роботизация химических производств. Межвузовский сб. науч. тр. - М., 1989. - С. 61-66.

5. Прогнозирование режимов функционирования реконструируемых станций биологической очистки / Гордин И.В., Попов Н.С., Немтинов В.А. и др.// Теоретические основы химической технологии. - 1988. - N 6. - С. 803-809.

6. Смолчич В., Штамбук-Гилянович Н. Оценка качества воды на основе концентрации кислорода, пятидневного биологического потребления кислорода, содержания общего азота и фосфора. Пер. с сербо-хорватского № Д-11492. /ЦООНТИ/ВНО. - № Д-11492. – М., 1984. – 18 с.

7. Очистка производственных сточных вод. / Яковлев С.В., Карелин Я.А., Ласков Ю.М. и др. – М.: Стройиздат, 1979. – 320 с.

8. Goodwin G.C., Sin K.S. Adaptive Filtering Production and Control. - N.-Y.: Prentice-Hall., 1984. - 246 p.

9. OrtegoR., Lozano-Leal R. A Note on Direct Adaptive Control of Systems with Bounded Disturbances // Automatica. – 1987. – V. 23, N 2. – P. 253-254.