多功能蜂窩斜管填料廠家污水廠生化池在線監控的探討

　　多功能蜂窩斜管填料生產廠家污水廠生化池在線監控的探討。 作為污水處理廠來說，核心的處理構筑物是生物反應池，生物反應池承載了大部分的有機污染物質、營養物質的去除，水質的達標與否和生物反應池的管理有著直接的聯系，運行人員對生物池的理解和管理也在不斷的加強，也希望通過更精細的數據來對生物池進行管理，但是現階段傳統的污水廠對生物池可依賴的數據較少，形不成有效的精細化管理，隨著在線設備的制作工藝和測量水平越來越高，如何利用在線監控儀表實現污水廠的工藝人員對生物池的精準化管理呢?

　　在了解在線儀表的應用之前，我們先來看看沒有在線的情況下，污水廠能夠掌握的生物池的數據都有哪些。污水廠內建有化驗室，化驗室會對每天的進出水水質、生物池內的活性污泥參數等進行化驗，得出運行數據以供工藝人員調整使用，受到化驗方法的限制，以及化驗人員的工作時間等，一般這些數據每天化驗一次。

　　污水廠化驗室針對管理重點的生物池的活性污泥控制化驗參數，比較常用的有污泥濃度、揮發性污泥濃度MLVSS、沉降比SV、溶解氧、微生物鏡檢等，受到人工取樣的時間、周期以及生物池內水流的推動流向的限制，一般會選擇生物池的末端進行取樣，這個點位的化驗數據主要監測的是生物池內活性污泥對污水中各種污染物質的最終反應的結果，一般的傳統的專業書籍也在用這個點位的數據對生物池的常規檢測參數進行確定。比如溶解氧常規的說法是2mg/L，但是在整個好氧池中，前段的溶解氧由于進水中的有機物較多，微生物大量的吸附降解有機物，消耗大量的氧氣，這樣就出現了前段的溶解氧遠遠低于2mg/L，但是隨著曝氣區域的延伸，污水中的有機污染物逐步被微生物降解完畢，微生物不再需要氧氣，水中剩余的溶解氧會逐步增多，為了避免氧氣的浪費，一般在生物池曝氣區的末端控制溶解氧在2mg/L，這樣可以減少不必要的能源消耗，也對活性污泥的老化有良好的控制。

　　因此在生物池末端的監測，可以以傳統的數據來評判生物池內的活性污泥對污水的處理程度，工藝人員使用這些數據進行日常的工藝調整和管理等。但是在末端檢測和以日為單位的頻次對出水水質結果對整體的工藝調控也存在很大的滯后性，化驗室手工檢測其實也是一種結果檢測，不過是將出水水質的結果檢測提前到了生物池的末端，并沒有形成生物反應的過程檢測，提前預判也就更無能為力，在現階段出水水質的嚴格管控下，對工藝運行的有了更高層次的要求，原有的結果檢測需要向前進入到過程中進行檢測，甚至需要具備預判的能力，在現有的手工檢測的模式下是很難實現這個目標的。

　　同時數據的檢測密度也帶來了工藝控制的不準確性，污水廠的生物處理流程是一個流動性的過程，流動的處理過程，水質數據，過程數據是一個隨著時間、空間位置實時變化的狀態，而取樣時，僅能取到一個固定地點的瞬時的水樣，瞬時水樣要代表整個生物池內的所有的變化時不可能的。只有當取樣點的密度或者數量足夠大的時候才會有比較貼合實際的數據，所以這需要一個長期的穩定的檢測，并且保證工藝、進水、環境等都處于一個較為穩定的狀態下才會有，但實際上這時不可能的，因此手工取樣的化驗結果，要盡可能積累更多的數據量，在大數據量中消除取樣的偶然性，才會具備判斷的依據，下面是幾張不同檢測頻次的數據曲線圖，我們可以對比下數據監測頻次的不同：

　　高標準的出水水質要求帶來了對生物處理過程進行控制需求，人工監測無法滿足生物處理的復雜而變化的工藝過程的參數監測，在線檢測的儀表被用于過程控制來提升工藝管理水平成為污水廠新的管控思路，那么如何在生物池內的設置在線監控來提升過程管控能力呢?

　　在實現在線儀表的提升管控能力之前，需要明確工藝管控的內容和現階段能夠被利用的檢測儀表有哪些。只有在對工藝和監測設備的充分了解的基礎之上，才有可能為工藝管控選擇合理的監測方式。對于除磷脫氮來說，生物除磷和生物脫氮是最為經濟和符合自然規律的去除工藝，污水廠現階段常規的除磷脫氮的A2O工藝以功能區進行不同的營養物質的去除。

　　在了解生物段的污水處理工藝以后，就需要對現階段能夠利用的儀表進行了解，污水廠生物池上能夠利用的儀表主要有溶氧儀DO，污泥濃度計MLSS，氧化還原電位ORP，硝態氮儀NO3—N，液位計等。這些儀表的監測方式不同的廠家有不同的方式，紫外、熒光、電解液等不一而足，對于用戶來說，不需要了解這些監測的方式，只需要了解它能夠提供什么樣的數據就可以了，下面針對這幾種儀表的在生物池內的應用分別進行探討一下。

　　對于生物池內的儀器儀表通用內容是安裝條件滿足，A2O生物池是一個推流式的反應容器，內部的活性污泥處于一個懸浮的混合液的狀態，這需要有不同的設備提供充足的攪拌動力來滿足生物池的懸浮狀態。儀表對水質的監測數據需要一個相對平穩的環境來獲得更為準確的數據，因此儀表的安裝要選擇水流平穩的區域，不要安裝在攪拌設備，內外回流點位這種水流過快處，避免過快的水流帶來的數據波動，產生規律性不強的數據，缺乏指導意義。但要注意的是水流平穩不等于水力死角，在一些生物池中有些局部區域會有水力死角的情況，在水力死角的位置，往往出現泥水分層，活性污泥無法和污水充分接觸進行反應，各項環境參數也具有誤導性，安裝位置要避開可能的水力死角區域。安裝深度一般要在液面下1～1.5米處，這樣的可以避免活性污泥在表層分層沉淀帶來的測量值偏差，對表層的氣流擾動帶來的數據偏差也能較好的規避，在運行中可能會有一些生物池停用后，液位下降的情況，過高的安裝會造成探頭暴露在空氣中;在生物池的表面通常有較多的懸浮雜質、污泥泡沫堆積等運行中出現的工況，避開表面的這些雜質，對探頭可以起到良好的保護作用。

　　DO(溶解氧檢測儀)，A2O工藝是通過溶解氧的不同劃分了不同的功能區域來滿足除磷和脫氮的工藝要求，因此監測各個功能區的溶解氧是對生物除磷脫氮最基本的一個控制參數，常規的參數要求：厭氧區為0.1mg/L左右，缺氧區≤0.5mg/L，好氧區末端2mg/L左右。當然實際的運行中，溶解氧的范圍可以根據各廠的實際良好出水水質的運行控制情況進行調整，比如越來越多的污水廠因為內回流比調大，對好氧區的出口的位置溶解氧控制要求更低，甚至在1mg/L以下，以滿足內回流帶回的溶解氧含量足夠低，來滿足反硝化的缺氧環境。溶解氧是A2O工藝功能區劃分的基本控制參數，安裝足夠和精準的DO儀，是進行A2O工藝控制的要求，在實際使用中，需要對各個功能區的平穩區各安裝一臺溶氧儀，以便檢測功能區的溶解氧狀態。

　　MLSS(污泥濃度計)，污泥濃度計可以檢測生物池內的活性污泥的數量，而活性污泥的數量是進行生物池各項運行指標的一項基本的計算參數，包括污泥負荷F/M，污泥指數SVI，有機份MLVSS/MLSS等計算都需要MLSS的數據，先進的檢測技術可以通過探頭來直接檢測MLSS數值，不再需要在實驗室通過兩個小時以上的烘干、恒重、稱量、計算得出數值，直接檢測的MLSS數值可以快速的反應出生物池內的活性污泥的數量的變化，對于通過剩余污泥排放來控制活性污泥濃度，還有對運行中的一些故障，比如在外回流泵故障導致的回流量減少、攪拌器故障和風機故障導致活性污泥分層沉淀等都有快速的數據相應，運行人員可以根據在線的MLSS快速的進行生物池內的活性污泥數量的判斷，來做出相應的工藝調整。理論上是生物池內的污泥濃度是一個均勻分布的，但是由于生物池是一個前端進水和回流混合，全程完全混合推流的過程，實際中存在著前端低，后端高，同時受到內外回流、推流攪拌器設置位置影響的一個復雜的變化情況，為了減少這些不確定的變化因素帶來的數據偏移，一般選擇在出口位置進行污泥濃度的檢測。

　　ORP(氧化還原電位儀)，對于除磷脫氮都可以通過電子的轉移的氧化還原的化學方式來判斷其進行的條件，通過檢測氧化還原電位，可以間接的判斷除磷脫氮的反應條件能否滿足，因此使用ORP可以提升工藝管理人員對除磷脫氮反應進程的判斷。通過經驗的各反應的ORP范圍值來進行反應的檢測，如下表所示：

　　由于ORP主要檢測的是除磷脫氮的生物反應，因此ORP儀主要設置在厭氧區和缺氧區，來檢測生物反應的進行情況。

　　NO3-N(硝態氮檢測儀)，隨著脫氮工藝的深入開發，檢測脫氮的過程變化的硝態氮在生物池內的存在情況，可以判斷硝化和反硝化反應進行程度(區別在于安裝位置的不同)，氨氮轉化為硝態氮是硝化反應，檢測好氧末端的硝態氮可以判斷硝化反應的進行程度;在缺氧區的硝態氮檢測，可以判斷缺氧區硝態氮的去除情況，從而判斷總氮的去除效果，在一些A2O的改良工藝中，分為一段、二段缺氧，分別檢測硝態氮的含量，可以判斷硝態氮的去除效果，更好的確定系統總氮的變化，為碳源的投加，內回流比的控制，溶解氧的控制都有很積極的作用。

　　液位計，作為物位儀表，可以檢測生物池的液面高度，特別是在并列的多條處理線，使用同一套供氣管路，并且可以調節出口堰板高度來調節生物池液位的，需要通過檢測生物池的液位來保持并列多條處理線的平衡，這樣才能確保供氣管路的出風壓力的平衡，使供氣量也保持平衡，便于工藝的管控。一般需要在每條工藝線路上都進行安裝。

　　除去這些常用的儀表以外，還有一些儀表也在生物池中有一些應用，比如PH計，可以間接的檢測硝化反應后堿度的消耗情況，針對一些高氨氮的污水較為適用;SOUR儀，通過呼吸速率進行判斷生物反應的變化情況可以檢測活性污泥的生物活性，推定生物池的反應效果，現在還有采用最新的一些檢測技術的氨氮探頭，總磷檢測探頭等可以更為直接檢測生物除磷脫氮的反應效果。

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　　在了解了這么多可以實際采用的參數探頭以后，污水廠在實際的使用中，又該如何真正的發揮其探頭的作用來改進生產呢，這一期和大家一起探討污水廠生化池的在線監控的應用。

　　當污水廠通過設置在生化池上的探頭采集了大量數據進入到污水廠的中控計算機后，這些采集的實施參數數據最終成為污水廠的運行的歷史數據，這些歷史數據在大部分的污水廠中缺乏足夠的重視，污水廠內的工藝管理人員不認為這些數據能夠起到管理工藝的支撐作用，造成大量數據被存在計算機硬盤內最終被遺失。

　　造成這種情況的原因有很多，有相當大的一部分原因，是工藝管理人員缺少足夠的數據分析能力，對這些大量的運行數據沒有能力來進行關聯性的分析，并從這些大量的數據中尋找關聯性，同時數據量越大，分析整理的難度也越大，曲線之間的擬合和關聯也越不容易被發現。在污水廠中工藝人員仍舊保持傳統的經驗指導操作的方式來進行日常的管理，他們相信自己的感覺遠比這些儀表數據更為可靠，也更具有操作性。

　　不否認在很多時候，運行人員的經驗帶來了工藝操作上一些改善和提高，但是在一些情況，工藝人員的經驗不能很好的和真實的運行數據相互結合，會使很多經驗數值飄忽不定，明明采取了與上次同樣的操作，但是卻沒有得到很好的改善。這其實反應出純粹的經驗積累往往不足以應對復雜的變化，而這些變化能從更為全面和詳細的數據中得來。這就是數據和經驗的區別。

　　依賴長久的經驗的運行人員是不習慣于對數據變化進行分析的，當忽視這些儀表所產生的數據的時候，運行人員在管理中也就會忘記這些儀表的存在，沒有足夠的重視，在工作中對儀表的基本維護要求就不再注意，導致儀表出現損壞后，詢價發現更換儀表的費用非常之高，再結合日常對這些數據的忽視，通過簡單的投入產出的計算，很自然的就會將這些儀表不再投入高額費用進行維護了。

　　但是在運行管理人員能夠分析這些儀表產生的數據所反映的規律后，反而會得到更好的管控。污水廠在實際運行中，在同一個地區的居民生活用水的習慣在一定時間范圍內是呈現一定的規律性變化的，這種規律變化與季節變化，生活習慣，作息習慣等等都有很大的關聯性，這種規律性的變化通過數據曲線可以很好的疊加和重合起來，這種通過數據反應出來的規律性更為精準和具備前瞻性。工藝運行人員可以通過這種數據的變化做出相應的管控措施，使污水廠的運行管理成為預先管理，在規律性的季節變化之前進行調整，從而得到更好的管理。

　　通過規律性的分析，制定的預管理措施，減少了大量的被動性的工藝管控所造成的人力物力的損耗，這筆費用往往超過了現場儀表探頭的更換費用，使投入產出的就能夠平衡甚至盈利。這是污水廠軟實力提升帶來的成本節省，這種節省更為技術性，也更不容易被管理人員發掘，不被發現的軟實力的提升鏈條中的自控探頭以及自控數據也就被棄之一邊，成為污水廠的一種擺設。

　　但是隨著大數據計算技術的更新，對海量數據的分析和學習的AI技術的不斷擴展，使得對污水廠每日產生的大量數據的規律性和關聯性的尋找成為可能。具備學習能力的AI技術，可以不斷地去學習工藝變化中產生的大量的數據，得出更符合一個污水廠運行實際的指導性意見。

　　具備可操作性的指導意見除去收集、AI學習以外，還有一點極為重要的就是合理的算法，也就是基于生化處理的原理，或者是一些污水處理工藝的管控要點，也可以是污水廠內的一些獨特的工藝設置等，成為對數據分析的重要算法的基礎，這一點也是很多污水廠在設計中控室監控軟件中所欠缺的，也就是自控技術人員缺乏和資深的工藝管理人員的一種深入的交流，雙方應該在污水廠管控的工藝需求上，結合工藝水質探頭，引入新的計算技術，真正的把污水廠的中控系統的控制作用發揮出來，使污水廠的控制從人的經驗性脫離出來，利用數據來指導生產，利用計算技術改變管理的粗放型，實現管理的優化和提升。

　　良好和有效的過程控制需要更為精準的數據化來實現，數據化的鏈條中的每一個環節的改善和提升，對于污水廠來說都具有很大的挑戰性，需要更多的專業技術不斷地投入和研發，污水廠實現過程控制的光明前景，是通過長久的努力和堅持才能實現的，希望更多的專業人員關注污水處理的過程控制的計算技術的開發和應用，為水環境事業共同努力。