市政污水厂工艺优化运行管理（五十八）

市政污水厂工艺优化运行管理（五十八）

智能算法：引入智能控制系统（如PLC或AI算法），通过安装的实时监测的浊度仪（SS）、TP分析仪等监测浓度自动调节药剂泵。实际运行中的污水处理过程非线性、滞后性等复杂特性的特征，容易导致人工药剂投加不足造成出水不达标，或投加过量造成不必要的成本浪费。为解决这一问题，行业开始探索基于人工智能的精准控制方法。通过利用深度学习模型（如LSTM-GRU算法和自注意力机制），对实时水质信息进行建模和预测，可以计算并输出当前时刻最优的药剂投加量。这种数据驱动的智能决策方式，能够克服传统控制的滞后性问题，实现全流程的实时在线控制，从而在保障出水水质稳定的同时，显著降低运营成本。

注：（将LSTM-GRU算法与自注意力机制结合，可以构建一个更强大的智能加药系统：前端：自注意力机制对海量的运行数据进行预处理和特征提取，自动识别出影响加药效果的核心因子，并为这些因子分配权重。后端：经过自注意力机制筛选和加权的序列数据输入到 LSTM-GRU模型中，进行精准的时序预测，输出未来水质变化趋势。控制：根据模型的预测结果，系统可以动态调整加药泵的频率或投加量，实现精确、实时、自适应的智能加药控制。）

（2）、药剂种类优化选择：

优化无机絮凝剂（PAC、PFS）与有机高分子助凝剂的组合使用，提高絮体沉降性能，降低药耗。

絮凝剂的选择：药剂的选择在于深度处理单元进水水质的确定，通过实时在线或手工监测的进水水质数据，特别是SS和TP在进水中的浓度，确定深度处理单元采用的药剂。生化段的TP的生物和同步加药的去除效果较好时，甚至已经达到和接近了控制指标，这时候，深度处理单元的主要去除物是SS，使用PAC（聚合氯化铝）更为适合；当进水中TP含量较高，应选择除磷效果更好的PFS（聚合氯化铁、硫酸铁）作为深度处理单元的絮凝剂，可以在深度处理单元有效的保障TP的达标，PFS在使用过程中铁离子会和铁质的金属管道发生反应，造成金属管道的腐蚀，这需要在运行中针对不同的药剂进行管道、管件等的适配。

助凝剂的选择：深度处理单元投加了大量的金属盐类进行SS和TP的去除，这些金属盐类在水中电离后，形成大量的阳性的离子，助凝剂的选择上不能和阳性相互冲突，因此在深度处理单元采用阴离子的助凝剂，可以形成异性相吸的絮凝效果，结合成更大的絮凝体，加速其沉淀效果。

在实际的运行中，污水厂的对药剂的选择更多的是对药剂厂商推销人员的选择，缺少科学理论化的体系，致使最终选择的药剂和实际运行效果有一定的差别，在对药剂的选择上，通过进水水质的监测，确定药品选择的种类，通过化验室小试，确定药品的投加配比，通过经济比选，确定最优的供应商。对药剂的选择，是一个较为综合的技术经济比选的过程，污水厂应建立完善的药剂采购方案，作为药剂优化选择采购的依据。

（3）、混合与絮凝优化控制：

    深度处理单元加药后的混合与絮凝的控制，应从絮凝体生长的状态进行优化的调控，不同的混合强度对应着絮凝体不同的生成过程。

快速混合：设置高强度搅拌（G值200-400 s??），混合时间10-30秒，确保药剂均匀分散。

慢速絮凝：设置低强度搅拌（G值20-70 s??），絮凝时间10-20分钟，促进絮体生长。

设备维护：定期检查搅拌器叶片磨损，清洗投药管道，避免堵塞。

运行人员定期巡检深度处理单元的絮凝体生长情况，以生成较大，快速沉淀的絮体为最佳的装药，通过调整絮凝剂和助凝剂搅拌装置的速率，优化絮体的生成情况。搅拌装置的变速装置使用机械手轮，可以提供更长的使用年限和稳定的使用效果，但是不能及时的提供数据进入到中控系统，缺少实时的监控，需要日常巡视加强。特别是在不同的进水条件下，絮凝剂和助凝剂投加量发生变化时，要及时的进行观察，确定絮体的成长情况，采取相应的措施进行调控优化，保障絮体的良好生长。