活性污泥数学模型参数校核方法

　　申请日2014.12.15

　　公开(公告)日2015.05.13

　　IPC分类号G06F17/50

　　摘要

本发明公开了一种活性污泥数学模型参数校核的方法。本发明方法主要包括：(1)构建活性污泥数学模型及确定模型参数校核的基础数据;(2)筛选活性污泥数学模型需要校核的参数;(3)利用敏感性

共线性指数γk和可识别程度ρk计算方法对活性污泥数学模型需要校核的参数集进行识别和排序分析;(4)采用模型出水的COD、NH4+-N、TN和TP这4个指标的加权误差平方和为目标函数对参数集进行求解，得到校核后的模型参数集;(5)将校核的模型参数集带入活性污泥数学模型进行动态检验，检验其参数校核是否满足要求。本发明方法所需工作量少、计算精度高、减少或避免参数相互影响问题，可广泛应用于各活性污泥处理工艺数学模型的参数校核。

　　权利要求书

　　1.一种活性污泥数学模型参数校核的方法，其特征在于包括如下步骤：

　　(1)构建活性污泥数学模型及确定模型参数校核的基础数据：根据实际污水厂处理工艺、主要设计参数、排放标准及处理要求的基本条件从已有系列活性污泥数学模型中构建该厂的活性污泥数学模型;以污水厂一段时间的实际进水水量、进出水水质及工艺参数作为模型参数校核的基础数据;

　　(2)筛选活性污泥数学模型需要校核的参数：对该活性污泥数学模型的动力学参数和化学计量数进行灵敏度si,j的分析，从而确定模型需校核的参数;

　　(3)利用敏感性共线性指数γk和可识别程度ρk计算方法对活性污泥数学模型需要校核的参数集进行识别和排序分析，得到模型需要校核的参数集;

　　(4)采用模型出水的COD、NH4+-N、TN和TP这4个指标的加权误差平方和为目标函数对参数集进行求解，得到校核后的模型参数集;

　　(5)将校核的模型参数集带入活性污泥数学模型进行动态检验，检验其参数校核是否满足要求。

　　2.根据权利要求1所述活性污泥数学模型参数校核的方法，其特征在于：步骤(1)中，所述模型参数校核的基础数据的取样时间为2～12个月。

　　3.根据权利要求1所述活性污泥数学模型参数校核的方法，其特征在于：步骤(2)中，当灵敏度|si,j|≥0.5时，模型所对应的参数可能需校核。

　　4.根据权利要求1所述活性污泥数学模型参数校核的方法，其特征在于：步骤(3)中，耦合了敏感性共线性指数γk和可识别程度ρk的计算方法，从而得到了模型需要校核的参数集;具体是，当γk大于9时，参数集共线性较好，参数集可识别性差，当ρk大于10时，参数集被认为可被识别。

　　5.根据权利要求1所述活性污泥数学模型参数校核的方法，其特征在于：步骤(4)中，利用Matlab软件编制相关的求解程序对目标函数的参数集进行求解，其结果就是该活性污泥数学模型校核后的参数集;同时，目标函数的污染物种类可根据工艺目标、排放要求进行调整。

　　说明书

　　一种活性污泥数学模型参数校核的方法

　　技术领域

　　本发明属于活性污泥数学模型仿真技术领域，具体涉及一种活性污泥数学模型参数校核的方法。

　　背景技术

　　IAWQ(International Association on Water Quality)先后推出了ASM1、 ASM2、ASM2d和ASM3等系列活性污泥数学模型，受到了污水处理工程界的广泛关注，目前已经成为活性污泥处理工艺数学仿真、工艺设计、运行控制及优化的理论基石。

　　ASMs模型包含了大量的化学计量学参数和动力学参数，IAWQ给出了 ASMs模型参数的默认值，但实际污水厂应用中模型的参数值与默认值存在一定偏差，制约了活性污泥数学模型运用的推广和发展，因此应用前必须对其参数进行校核。通过参数修正使模型的计算值与实测值相符，这一过程被称为活性污泥数学模型参数的校核或校正。ASMs参数校核主要有专家法、试验校正法、试差校正法、优化校正法等方法，其中应用最多的为试差校正法。但这些方法在实际污水厂活性污泥数学模型校核时均存在费时又耗力、很难反应各参数之间相互影响效应，且需获得足量的高质量数据才能取得满意结果等缺点。因此，提高模型参数校核效率及减少工作量，是本领域内研究人员急需解决的问题。而利用灵敏度分析、参数识别和目标函数优化求解为一体的参数集校核方法不仅可提高模型的预测精度、同时又减少模型参数校核的试验工作量、节约时间，具有潜在广阔的应用前景。

　　发明内容

　　本发明的目的在于针对现有模型参数校核时存在费时又耗力、很难反应各参数之间相互影响效应，且需大量基础数据等问题，而提供一种试验工作量少、节约时间，且计算精度高的活性污泥数学模型参数校核的方法。

　　本发明活性污泥数学模型参数校核的方法，包括如下步骤：

　　(1)构建活性污泥数学模型及确定模型参数校核的基础数据：根据实际污水厂处理工艺、主要设计参数、排放标准及处理要求的基本条件从已有系列活性污泥数学模型中构建该厂的活性污泥数学模型;以污水厂为期2～12月的实际进水水量、进出水水质及工艺参数作为模型参数校核的基础数据。

　　(2)筛选活性污泥数学模型需要校核的参数：对该活性污泥数学模型的动力学参数和化学计量数进行灵敏度si,j的分析，从而确定模型需校核的参数;

　　模型参数的灵敏度si,j是指参数xi变化(一般为±10%)对系统状态变量yi的影响程度，计算如式(1-1)：

　　 $s_{i, j} = (dy / y) (dx / x) = \frac{(y_{2} - y_{1}) / y_{1}}{(x_{1} - x_{2}) / x_{2}} - - - (1 - 1)$

　　式中：x1、x2——参数的典型值及调整后的值;y1、y2——目标指标在x1、 x2下的对应预测值;

　　根据式(1-1)的计算结果，当|si,j|≥0.5时，认为模型所对应的参数可能需校核。

　　(3)利用敏感性共线性指数γk和可识别程度ρk计算方法对活性污泥数学模型需要校核的参数集进行识别和排序分析，得到模型需要校核的参数集;

　　模型参数识别分析过程主要包括敏感性共线性指数γk和可识别程度 ρk三个过程;其中，表示独立参数在整个参数集中的重要等级程度，值越大重要等级越高;γk表示参数集中各参数的相关关联程度或依赖程度;ρk表示参数集的可识别性程度;三个参数均与灵敏度si,j相关，计算方法如式(1-2)～ (1-5)：

　　式中：S——无量纲的灵敏度矩阵;——S的标准化矩阵;si,j——灵敏度; ——矩阵S的第j列的范德华模数;

　　计算方法如式(1-3)：

　　 $δ_{j}^{msqr} = \sqrt{\frac{1}{n} Σ_{i = 1}^{n} s_{i, j}^{2}} - - - (1 - 3)$

　　一般认为值越大表明参数j对模型的模拟结果影响程度越大，值越大重要等级越高，时参数j对模型的模拟结果不会产生影响，无需校核;

　　共线性指数γk定义如式(1-4)：

　　式中：——参数集K中所包含的n×k标准化矩阵或归一化矩阵，其列等于参数集K的矢量sj;β——长度为K的矢量系数，——矩阵的最小特征值;

　　参数集的可识别程度ρk计算见式(1-5)：

　　 $ρ_{k} = \det {(S_{k}^{T} S_{k})}^{1 / 2 k} = {(Π_{j = 1}^{k} λ_{j})}^{1 / 2 k} - - - (1 - 5)$

　　式中：λj——矩阵Sk的第j个特征值;

　　γk可表征列的线性程度大小，当γk等于无穷大，则的列是线性的，即暗示参数集K中的参数θj的微小变化对输出结果的影响可以通过加大调整参数集K中其他参数来进行补偿;一般认为当γk大于9时，参数集K共线性较好，参数集可识别性差;ρk包含了由和γk提供的信息，当很大且γk很小时，ρk值则很大;γk越小ρk越大表明参数集K的可识别程度越高，一般认为当ρk大于 10时，参数集被认为可被识别;

　　根据敏感性共线性指数γk和可识别程度ρk的计算结果，确定该活性污泥数学模型所需要且能够校核的参数集。

　　(4)采用模型出水的COD、NH4+-N、TN和TP这4个指标的加权误差平方和为目标函数对参数集进行求解，得到校核后的模型参数集;

　　活性污泥处理工艺主要是去除COD、NH4+-N、TP和TN等常规污染物，因此可以以这些污染物的加权误差平方和作为目标函数，同时目标函数的污染物种类可根据工艺目标、排放要求进行调整;如以出水的COD、NH4+-N、TN和 TP的加权误差平方和作为目标函数的计算方法如式(1-6)所示：

　　 $J (θ) = Σ_{i = 1}^{n} {(\frac{Y_{i, COD} - {\hat{Y}}_{i, COD} (θ)}{{\hat{Y}}_{COD}})}^{2} + Σ_{i = 1}^{n} {(\frac{Y_{i, {NH}_{3}} - {\hat{Y}}_{i, NH} (θ)}{{\hat{Y}}_{NH}})}^{2} + Σ_{i = 1}^{n} {(\frac{Y_{i, TN} - {\hat{Y}}_{i, TN} (θ)}{{\hat{Y}}_{TN}})}^{2} + Σ_{i = 1}^{n} {(\frac{Y_{i, TP} - {\hat{Y}}_{i, TP} (θ)}{{\hat{Y}}_{TP}})}^{2} - - - (1 - 6)$

　　式中：θ——校核的参数集;Yi,——第i个实测值和模拟值;n——实测值个数;

　　利用Matlab软件编制相关的求解程序对目标函数式(1-6)的参数集K进行求解，其结果就是该活性污泥数学模型校核后的参数集。

　　(5)将校核的模型参数集带入活性污泥数学模型进行动态检验，检验其参数校核是否满足要求。

　　本发明方法与现有技术相比，具有以下特点：

　　(1)本发明方法采用活性污泥数学模型参数集的校核方法解决了传统模型参数校核方法过程中参数相互影响的问题，避免了模型参数非线性的影响;

　　(2)本发明的模型参数校核方法以实际生产数据为输入条件，无需额外的传统呼吸测量试验等，校核过程中所需的时间及工作量均比传统方法要少;

　　(3)通过本发明校核的模型参数在模型应用过程中具有预测精度高等优点。