某污水廠生化處理能耗優(yōu)化研究

【摘要】：隨著能源危機(jī)日趨嚴(yán)重,節(jié)能優(yōu)化成為未來企業(yè)降低成本,增加競爭力的必經(jīng)之路。本文通過全面調(diào)研某污水生化處理車間生產(chǎn)流程、工藝路線、能耗設(shè)備分布和能耗單元,針對主要的耗能單元泵機(jī)和風(fēng)機(jī)進(jìn)行優(yōu)化改造。對車間泵機(jī)設(shè)計了一個變頻改造和泵機(jī)優(yōu)化組合的改善方案；對車間風(fēng)機(jī)分別建立了各生化處理系統(tǒng)對應(yīng)的溶解氧含量和曝氣量分段函數(shù)映射模型。在滿足國標(biāo)出水要求的前提下,以水中溶解氧濃度作為被控變量,以曝氣量作為控制變量,建立了溶解氧與曝氣量的模糊控制模型,以實現(xiàn)高速離心風(fēng)機(jī)節(jié)能的控制。最后通過一種改進(jìn)的粒子群算法,對所建的模糊控制模型進(jìn)行了優(yōu)化。本文的主要研究內(nèi)容有： (1)通過全面調(diào)研某污水生化處理車間生產(chǎn)流程、工藝路線、能耗設(shè)備分布和能耗單元,構(gòu)建了該污水生化處理車間的工藝能耗地圖和污水生化處理的系統(tǒng)模型,辨識了各構(gòu)成子系統(tǒng)的輸入與輸出。 (2)針對主要能耗設(shè)備泵機(jī)進(jìn)行優(yōu)化研究,設(shè)計了泵機(jī)的變頻調(diào)速節(jié)能方案和組合優(yōu)化控制方案。 (3)針對主要能耗設(shè)備風(fēng)機(jī)進(jìn)行優(yōu)化研究,通過在線監(jiān)測溶解氧溶度,以水中溶解氧濃度作為被控變量,以曝氣量作為控制變量,構(gòu)建了生化處理系統(tǒng)溶解氧與曝氣量的模糊控制系統(tǒng)模型,仿真驗證了該模型的科學(xué)性和有效性。 (4)基于“授之以魚,不如授之以漁”的智能思想,提出了一種改進(jìn)粒子群算法(Velocity improvement-Particle Swarm Optimization, V-PSO),優(yōu)化其速度迭代策略,實驗結(jié)果表明其計算精度和穩(wěn)定性均優(yōu)于傳統(tǒng)PSO算法,該算法被成功應(yīng)用于模糊控制模型的量化因子尋優(yōu)。 【關(guān)鍵詞】：節(jié)能優(yōu)化 模糊控制法 粒子群算法 智能算法 污水處理
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：X703
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 插圖索引9-10
• 附表索引10-11
• 第1章 緒論11-18
• 1.1 研究背景與意義11-12
• 1.2 污水處理節(jié)能優(yōu)化的研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 工藝與設(shè)備上的改進(jìn)研究12-13
• 1.2.2 污水處理的智能優(yōu)化控制研究13-15
• 1.2.3 污水處理集成優(yōu)化技術(shù)15-16
• 1.3 論文的研究思路及內(nèi)容安排16-18
• 1.3.1 研究思路16-17
• 1.3.2 內(nèi)容安排17-18
• 第2章 污水處理車間能源分布研究18-26
• 2.1 污水處理車間生產(chǎn)流程和工藝流程18-22
• 2.2 污水處理車間能耗現(xiàn)狀分析22-24
• 2.3 污水處理車間子系統(tǒng)的劃分24-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第3章 生化處理主要耗能設(shè)備運行優(yōu)化研究26-38
• 3.1 污水處理水泵的節(jié)能優(yōu)化方案設(shè)計26-31
• 3.1.1 水泵現(xiàn)狀分析26
• 3.1.2 機(jī)泵變頻調(diào)速方案的研究26-29
• 3.1.3 水泵組合優(yōu)化技術(shù)29-31
• 3.2 污水處理風(fēng)機(jī)的節(jié)能方案設(shè)計31-37
• 3.2.1 子系統(tǒng)的輸入輸出分析31-35
• 3.2.2 子系統(tǒng)輸入輸出模型35-37
• 3.2.3 生化系統(tǒng)風(fēng)量分配模型37
• 3.3 本章小結(jié)37-38
• 第4章 基于溶解氧監(jiān)測的風(fēng)機(jī)節(jié)能優(yōu)化控制研究38-54
• 4.1 模糊控制理論38-42
• 4.1.1 模糊化(Fuzzification)39-40
• 4.1.2 模糊推理(Fuzzy Inference)40-41
• 4.1.3 反模糊(Defuzzification)41-42
• 4.2 環(huán)氧子系統(tǒng)溶解氧模糊控制建模42-53
• 4.2.1 設(shè)定論域42-43
• 4.2.2 設(shè)定隸屬度函數(shù)43-46
• 4.2.3 模糊規(guī)則設(shè)置46-47
• 4.2.4 模糊推理47-49
• 4.2.5 反模糊處理49
• 4.2.6 仿真驗證49-53
• 4.3 本章小結(jié)53-54
• 第5章 一種改進(jìn)的粒子群算法在污水處理模型的應(yīng)用54-65
• 5.1 粒子群優(yōu)化算法54-55
• 5.2 改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法(V-PSO算法)55-57
• 5.2.1 V-PSO算法介紹55-56
• 5.2.2 V-PSO算法流程56-57
• 5.3 仿真實驗57-62
• 5.3.1 測試函數(shù)選擇57-58
• 5.3.2 實驗參數(shù)設(shè)置58-59
• 5.3.3 仿真實驗結(jié)果59-62
• 5.4 基于V-PSO改進(jìn)模糊控制法62-64
• 5.5 本章小結(jié)64-65
• 結(jié)論與展望65-66
• 參考文獻(xiàn)66-70
• 致謝70-71
• 附錄A 攻讀學(xué)位期間發(fā)表和錄用的論文目錄71

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