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印染行业污水处理调控方法

　　申请日2013.10.27

　　公开(公告)日2014.03.12

　　IPC分类号G06Q50/00

　　摘要

　　一种印染行业污水处理调控方法，涉及印染行业污水处理技术。确定印染行业污水的指标体系;利用采集数据和行业标准建立原始数据指标矩阵;对矩阵进行有量纲矩阵模型的规范化;利用无量纲的样本矩阵获得每一次取样过程各指标的最优处理值和最劣处理值;用熵权法确定规范化矩阵中各指标的权重;计算最优密切值与最劣密切值;改进密切值法进行结果排序比较;根据步骤7排序结果调整印染行业污水处理工艺，直到输出符合行业标准的污水停止。本发明提出的一种印染行业污水处理调控方法，可以提高印染废水的出水水质，保证设备实际运行效率，提高技术的可靠性和稳定性，同时最大限度降低其对周围环境的影响。

　　权利要求书

　　1.一种印染行业污水处理调控方法，其特征在于：包括以下步骤：

　　步骤1：确定印染行业污水的指标体系;所述的指标体系包括定量指标和定性指标共15 项评价指标，其中，定量指标包括：COD去除率、色度、pH值、SS的去除率、污水处理量、 初期投入资金和运行管理费用共7项指标;定性指标包括：技术可靠性和稳定性、耐水力冲 击负荷能力、在技术上对设备实际运行效率、技术人员达标率、管理人员分配效率、对周围 环境的影响、对操作人员的健康的影响和对周围具名健康的影响共8项指标;

　　对于定量指标，通过现场实地调研和多次取样获得;对于定性指标，通过专家评分法给 予各指标评分，评分方法采用五标度的评价标准;

　　步骤2：利用步骤1采集数据和行业标准建立原始数据指标矩阵，过程如下：

　　原始数据指标矩阵共有15列，每一列表示步骤1中的一个指标，原始数据指标矩阵的行从 第一行开始，按由上至下的顺序，依次表示第一次取样、第二次取样、直至最后一次取样、 一般情况下进行m次取样，且m取正整数，原始数据指标矩阵共有m+z行，第m行之后的每行 表示不同国家标准下的定性指标的标准值、定量指标的标准值;

　　步骤3：利用步骤2得到的矩阵进行有量纲矩阵模型的规范化;

　　步骤4：通过步骤3无量纲的样本矩阵获得每一次取样过程各指标的最优处理值和最劣 处理值;

　　步骤5：用熵权法确定步骤3规范化矩阵中各指标的权重;

　　步骤5-1：确定信息熵值，过程为：

　　将由m+z个样本与n个指标构成的m+z行，n=15列的原始数据指标矩阵(Aij)(m+z)×n进行标准 化处理，公式如下：

　　令

　　${y_{\mathrm{ij}}}^{\prime }=\frac{y_{\mathrm{ij}}}{\underset{i=1}{\overset{m+z}{\Sigma }}{y}_{\mathrm{ij}}},0\le y_{\mathrm{ij}}\le 1---\left(5\right)$

　　式中，正向指标Qj指的是该指标数据越小则符合标准要求，负向指标Qj表示该数据越大越 能够符合标准要求，当第n列指标为正向指标时，新的标准化矩阵中的的元素等于原始数据指 标矩阵中的元素与该列的最小值的比值，当第n列的指标为负向指标时，新的标准化矩阵中的 的元素等于原始数据指标矩阵中的元素与该列的最大值的比值，由此变换之后能够得到新的 标准化矩阵，公式为：

　　Y=Yij(m+z)×n

　　根据斯梯林公式计算，可得第i行中第j项指标的信息熵值ej：此信息熵值ej为之后的信息 效用价值做准备，

　　$e_j=-k\underset{i=1}{\overset{m+z}{\Sigma }}{y}_{\mathrm{ij}}{\ln y}_{\mathrm{ij}}---\left(6\right)$

　　式中,常数k与系统的样本数m+z有关，k=[ln(m+z)]-1

　　步骤5-2：确定权重函数：

　　某项指标的信息效用价值取决于该指标的信息熵ej与1的差值hj，即hj=1-ej，计算第i 行的第j项指标的权重，即每项指标的信息效用价值与该项指标所在行的和值的比值，公式 如下：

　　$w_j=\frac{h_j}{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{h}_j}---\left(7\right)$

　　式中，hj表示第i行第j个评价指标的信息效用价值，wj表示第j列评价指标的权重值;

　　步骤6：利用步骤4与步骤5的结果计算最优密切值与最劣密切值，过程为：

　　待评价的每行印染处理工艺指标数据与步骤4中该污水处理工艺能够达到的最优和最劣 的污水处理工艺指标进行计算，采用欧氏距离计算求得和待评价指标数据与虚拟最优和最劣 的污水处理工艺指标间的差距和通过此差距进而求得最优密切值与最劣密切值，公 式如下：

　　$d_{i,A^{+}}=\sqrt{\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{W}_j{[r_{\mathrm{ij}}-{\left(r_{\mathrm{ij}}\right)}_{A^{+}}]}^2}---\left(8\right)$

　　$d_{i,A^{-}}=\sqrt{\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{W}_j{[r_{\mathrm{ij}}-{\left(r_{\mathrm{ij}}\right)}_{A^{-}}]}^2}---\left(9\right)$

　　最优密切值

　　$E_{i,A^{+}}=\frac{d_{i,A^{+}}}{\max \{d_{1,A^{+}},d_{2,A^{+}},...,d_{m,A^{+}}\}}-\frac{d_{i,A^{-}}}{\min \{d_{1,A^{-}},d_{2,A^{-}},...,d_{m,A^{-}}\}}---\left(10\right)$

　　最劣密切值

　　$E_{i,A^{-}}=\frac{d_{i,A^{-}}}{\max \{d_{1,A^{-}},d_{2,A^{-}},...,d_{m,A^{-}}\}}-\frac{d_{i,A^{+}}}{\min \{d_{1,A^{+}},d_{2,A^{+}},...,d_{m,A^{+}}\}}---\left(11\right)$

　　步骤7：改进密切值法进行结果排序比较;

　　在技术评价中的15个指标数据中转化为：能从总体上衡量环境质量优劣的单指标最优密 切值或最劣密切值来进行描述，针对关于印染行业处理工艺的不同指标参数，进行大小评价 比较：

　　当最优密切值越小，说明待评价的15项印染污水处理指标与该工艺在此条件下能够达到 的最佳处理效果越接近，证明该工艺已经处于良好的处理效果，改进空间较少;

　　当与最劣密切值越近时，证明该工艺处于较差的处理效果，有较大的提升与改进空间; 当密切值为零时，证明此时的印染污水处理技术达到最佳处理效果;

　　步骤8：根据步骤7排序结果调整印染行业污水处理工艺，直到输出符合行业标准的污 水停止。

　　2.根据权利要求1所述的印染行业污水处理调控方法，其特征在于：步骤3所述的对步骤2 的矩阵进行有量纲模型的规范化，过程如下：

　　采用改进后的目标差值率法，各评价指标的量纲、数量级及指标优劣的取向进行规范化处 理，公式为：

　　式中，Aij为第i个测得数据中第j个指标监测值;Ej为第j个评价指标的目标值，即正向指 标取第j个评价指标中i个测得数据连同3级评价标准取最大值，负向指标取第j个评价指标中 i个测得数据连同3级评价标准最小值;rij为第i个测得数据中第j个指标的无量纲化值，

　　综上可得无量纲的样本矩阵：

　　(rij)(m+z)×n。

　　说明书

　　一种印染行业污水处理调控方法

　　技术领域

　　本发明涉及印染行业污水处理技术，特别涉及一种印染行业污水处理调控方法。

　　背景技术

　　纺织印染工业是我国传统的支柱产业，包括纺织、印染、化纤、服装和纺织专用设备制造等5个部分。据不完全统计，我国印染废水每天排放量为300～400万m3。印染废水具有水量大、有机污染物浓度高、色度深、碱性大、水质变化大、成分复杂等特点，属较难处理的工业废水之一。

　　印染行业污水处理技术好坏，主要采用传统方法进行评估，包括层次分析法(APH)、加权优序法、效用函数法、相关分析法、综合评价法、模糊综合评价法等，对于以上列举的各种方法均存在一定的缺点。不能完全准确的评估污水处理技术，由于在指标的选择方面不够完善具体，也就不能给出合理的调控手段，关于印染行业污水处理调控的方法还是处于起步价段。

　　发明内容

　　针对现有技术存在的不足，本发明的目的是提供一种印染行业污水处理调控方法。

　　本发明的技术方案是这样实现的：一种印染行业污水处理调控方法，包括如下步骤：

　　步骤1：确定印染行业污水的指标体系;所述的指标体系包括定量指标和定性指标共15项评价指标，其中，定量指标包括：COD去除率、色度、pH值、SS的去除率、污水处理量、初期投入资金和运行管理费用共7项指标;定性指标包括：技术可靠性和稳定性、耐水力冲击负荷能力、在技术上对设备实际运行效率、技术人员达标率、管理人员分配效率、对周围环境的影响、对操作人员的健康的影响和对周围具名健康的影响共8项指标;

　　对于定量指标，通过现场实地调研和多次取样获得;对于定性指标，通过专家评分法给予各指标评分，评分方法采用五标度的评价标准;

　　步骤2：利用步骤1采集数据和行业标准建立原始数据指标矩阵，过程如下：

　　原始数据指标矩阵共有15列，每一列表示步骤1中的一个指标，原始数据指标矩阵的行从第一行开始，按由上至下的顺序，依次表示第一次取样、第二次取样、直至最后一次取样、一般情况下进行m次取样，且m取正整数，原始数据指标矩阵共有m+z行，第m行之后的每行表示不同国家标准下的定性指标的标准值、定量指标的标准值;

　　步骤3：利用步骤2得到的矩阵进行有量纲矩阵模型的规范化;

　　步骤4：通过步骤3无量纲的样本矩阵获得每一次取样过程各指标的最优处理值和最劣处理值;

　　步骤5：用熵权法确定步骤3规范化矩阵中各指标的权重;

　　步骤5-1：确定信息熵值，过程为：

　　将由m+z个样本与n个指标构成的m+z行，n=15列的原始数据指标矩阵(Aij)(m+z)×n进行标准化处理，公式如下：

　　令

　　${y_{\mathrm{ij}}}^{\prime }=\frac{y_{\mathrm{ij}}}{\underset{i=1}{\overset{m+z}{\Sigma }}{y}_{\mathrm{ij}}},0\le y_{\mathrm{ij}}\le 1---\left(5\right)$

　　式中，正向指标Qj指的是该指标数据越小则符合标准要求，负向指标Qj表示该数据越大越能够符合标准要求，当第n列指标为正向指标时，新的标准化矩阵中的的元素等于原始数据指标矩阵中的元素出该列的最小值的比值，当第n列的指标为负向指标时，新的标准化矩阵中的的元素等于原始数据指标矩阵中的元素出该列的最大值的比值，由此变换之后能够得到新的标准化矩阵，公式为：

　　Y=Yij(m+z)×n

　　根据斯梯林公式计算，可得第i行中第j项指标的信息熵值ej：此信息熵值ej为之后的信息效用价值做准备，

　　$e_j=-k\underset{i=1}{\overset{m+z}{\Sigma }}{y}_{\mathrm{ij}}{\ln y}_{\mathrm{ij}}---\left(6\right)$

　　式中，常数k与系统的样本数m+z有关，k=[ln(m+z)]-1

　　步骤5-2：确定权重函数：

　　某项指标的信息效用价值取决于该指标的信息熵ej出1的差值hj，即hj=1-ej，计算第i行的第j项指标的权重，即每项指标的信息效用价值出该项指标所在行的和值的比值，公式如下：

　　$w_j=\frac{h_j}{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{h}_j}---\left(7\right)$

　　式中，hj表示第i行第j个评价指标的信息效用价值，wj表示第j列评价指标的权重值;

　　步骤6：利用步骤4出步骤5的结果计算最优密切值出最劣密切值，过程为：

　　待评价的每行印染处理工艺指标数据出步骤权中该污水处理工艺能够达到的最优和最劣的污水处理工艺指标进行计算，采用欧氏距离计算求得和待评价指标数据出虚拟最优和最劣的污水处理工艺指标间的差距和通过此差距进而求得最优密切值出最劣密切值，公式如下：

　　$d_{i,A^{+}}=\sqrt{\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{W}_j{[r_{\mathrm{ij}}-{\left(r_{\mathrm{ij}}\right)}_{A^{+}}]}^2}---\left(8\right)$

　　$d_{i,A^{-}}=\sqrt{\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{W}_j{[r_{\mathrm{ij}}-{\left(r_{\mathrm{ij}}\right)}_{A^{-}}]}^2}---\left(9\right)$

　　最优密切值

　　$E_{i,A^{+}}=\frac{d_{i,A^{+}}}{\max \{d_{1,A^{+}},d_{2,A^{+}},...,d_{m,A^{+}}\}}-\frac{d_{i,A^{-}}}{\min \{d_{1,A^{-}},d_{2,A^{-}},...,d_{m,A^{-}}\}}---\left(10\right)$

　　最劣密切值

　　$E_{i,A^{-}}=\frac{d_{i,A^{-}}}{\max \{d_{1,A^{-}},d_{2,A^{-}},...,d_{m,A^{-}}\}}-\frac{d_{i,A^{+}}}{\min \{d_{1,A^{+}},d_{2,A^{+}},...,d_{m,A^{+}}\}}---\left(11\right)$

　　步骤7：改进密切值法进行结果排序比较;

　　在技术评价中的15个指标数据中转化为：能从总体上衡量环境质量优劣的单指标最优密切值或最劣密切值来进行描述，针对关于印染行业处理工艺的不同指标参数，进行大小评价比较：

　　当最优密切值越小，说明待评价的15项印染污水处理指标出该工艺在此条件下能够达到的最佳处理效果越接近，证明该工艺已经处于良好的处理效果，改进空间较少;

　　当出最劣密切值越近时，证明该工艺处于较差的处理效果，有较大的提升出改进空间。当密切值为零时，证明此时的印染污水处理技术达到最佳处理效果;

　　步骤8：根据步骤7排序结果调整印染行业污水处理工艺，直到输出符合行业标准的污水停止。

　　步骤3所述的对步骤2的矩阵进行有量纲模型的规范化，过程如下：

　　采用改进后的目标差值率法，各评价指标的量纲、数量级及指标优劣的取向进行规范化处理，公式为：

　　式中，Aij为第i个测得数据中第j个指标监测值;Ej为第j个评价指标的目标值，即正向指标取第j个评价指标中i个测得数据连同3级评价标准取最大值，负向指标取第j个评价指标中i个测得数据连同3级评价标准最小值;rij为第i个测得数据中第j个指标的无量纲化值，

　　综上可得无量纲的样本矩阵：

　　(rij)(m+z)×n。

　　本发明的有益效果：本发明提出的一种印染行业污水处理调控方法，对多目标决策的优选，最终解决有限方案多目标决策的技术问题;计算简便灵活，结果直观，分辨率高;对印染技术的清洁生产的污水处理技术进行排序优化。此评价方法能够结合具体印染污水处理工艺过程，对每种指标进行评价，并且给出解决方案，可以提高印染废水的出水水质，保证设备实际运行效率，提高技术的可靠性和稳定性，同时最大限度降低其对周围环境的影响。

　　附图说明

　　图1为本发明一种实施方式指标体系结构示意图;

　　图2为本发明一种实施方式印染行业污水处理调控方法流程图。

　　具体实施方式

　　下面结合附图对本发明的实施方式作一步详细的说明。

　　本实施方式采用的一种印染行业污水处理调控方法，其流程，如图2所示，包括如下步骤：

　　步骤1：确定印染行业污水的指标体系;本实施方式中的指标体系包括定量指标和定性指标共15项评价指标，如图1所示。其中，定量指标包括：COD去除率(如采用重铬酸盐法获得)、色度(如依据GB/T11903-1989标准)、pH值(如采用玻璃电极法获得)、SS的去除率(如采用重量法获得)、污水处理量、初期投入资金和运行管理费用共7项指标。上述指标一般通过现场实地调研和多次取样获得，本实施方式中，取样的次数取3～10次均可。指标所对应的标准是根据《清洁生产标准纺织业(棉印染)》(HJ/T185-2006)而确定的，包括：该工艺下的出水COD的排放限值应小于等于50-70mg/L，色度30-50，SS悬浮物的浓度小于等于30-50，pH值的范围在6-8之间等，

　　定性指标包括技术可靠性和稳定性、耐水力冲击负荷能力、在技术上对设备实际运行效率、技术人员达标率、管理人员分配效率、对周围环境的影响、对操作人员的健康的影响和对周围具名健康的影响共8项指标。本实施方式通过专家评分法给予各指标评分，评分方法可采用五标度的评价标准。根据评价决策的需要，本文欲建立得定性指标评分表将根据模糊综合评判法中的隶属度概念进行评价划分，将评价等级划分为好、较好、一般、较差、差五标度的评分原则。然后根据《清洁生产标准纺织业(棉印染)》(HJ/T185-2006)中的确定的 三级标准，即z=3，

　　步骤2：利用步骤1采集数据和行业标准建立原始数据指标矩阵。

　　本实施方式中建立的原始数据指标矩阵如下：

　　式中，Q1，Q2，…Qj…Qn表示评价指标，对于本实施方式来说，n=15(即代表步骤1的15个指标)，其中，j=1，2，…，n。

　　每一行表示每一次取样过程，如本实施方式设置取样的次数为5次，则A1表示第一次取样，测得的15项评价指标Q1～Q15的各自对应的取值;A2表示第二次取样，测得15项评价指标Q1～Q15的各自对应的取值;……;A5表示第五次取样，测得15项评价指标Q1～Q15的各自对应的取值。本实施方式中行业标准数据分为3级，即z=3，其中包括15项指标，定性指标为印染行业允许排放污染物的限值，例如COD、SS等的三级排放限值和处理率，定量指标需要根据五级评分标准进行评定，一般标准中的三级标准可以按照较好、好、一般来进行评价，其中差和较差为不符合印染废水处理标准和要求的。本实施方式中，第A6行表示按照印染污水处理排放要求的第一个评价标准的，第A7和A8行表示第二个和第三个评价标准的15项指标。

　　步骤3：利用步骤2得到的矩阵进行有量纲矩阵模型的规范化;

　　本实施方式中采用改进后的目标差值率法，各评价指标的量纲、数量级及指标优劣的取向进行规范化处理。如，本实施方式中定量指标之间如COD、SS、pH值等量纲存在差异，并且定性和定量指标之间量纲也不一致，则利用如下公式进行处理：

　　举例说明：其中正向指标指的是该指标数据越小则符合标准要求，负向指标表示该数据 越大越能够符合标准要求，如，COD出水指标越低则处理效果越好，则应该取正向;技术可靠性和稳定性的指标越高越好，则应该取负向。

　　如本实施方式中COD指标与SS等指标数量级不一致，并且定性与定量指标的数量级不一致，需要对原始数据指标矩阵进行规范化处理，处理目的是为得到统一量纲的规范化矩阵。

　　如本实施方式中COD、SS、色度等指标的为正向指标，所以按照公式(2)中的Qj为正向指标进行计算，AiJ表示原始数据指标矩阵的元素，其中Ej表示该列指标的目标值，即需要达到的最好的处理效果值。对于技术可靠性和稳定性、耐水力冲击负荷的能力等指标为负向指标，需要按照公式(2)中Qj为负向指标进行计算，最终得到标准化之后量纲一致的矩阵。

　　步骤4：确定每一次取样各指标的最优处理值和最劣处理值，具体过程为：确定此时的处理工艺可达到的最佳处理效果和最差处理效果，本实施方式中。用如下公式描述印染污水处理工艺的最优水质，公式为：

　　A+(r1+，r2+，…，r3+，rn+)

　　由于是针对每一行的所以对于矩阵A解释这个公式

　　用如下公式描述印染污水处理最劣水质，公式为：

　　A-(r1-，r2-，…，r3-，rn-)

　　由于是针对每一行的所以对于A解释这个公式

　　步骤5：用熵权法确定步骤3规范化矩阵各评价指标权重;

　　将由m+z个样本(本实施方式中为m=5，z=3)与n(各指标构成的原始数据指标矩阵[Aij](m+z)×n进行标准化处理，公式如下：

　　令

　　${y_{\mathrm{ij}}}^{\prime }=\frac{y_{\mathrm{ij}}}{\underset{i=1}{\overset{m+z}{\Sigma }}{y}_{\mathrm{ij}}},0\le y_{\mathrm{ij}}\le 1---\left(5\right)$

　　(Aij)min表示第j列中评价指标的最小值，即每个定性和定量指标的最小值，(Aij)max表示第j列中评价指标的最大值，即每个定性和定量指标的最大值。

　　由此可得标准化矩阵：

　　Y=[Yij](m+z)×n

　　根据斯梯林公式计算，可得j项指标的信息熵值ej：

　　$e_j=-k\underset{i=1}{\overset{m+z}{\Sigma }}{y}_{\mathrm{ij}}{\ln y}_{\mathrm{ij}}---\left(6\right)$

　　式中主常数k与系统的样本数m+z有关，k=[ln(m+z)]-1。m一般取5，z取3，则得到k=[ln8]-1,

　　步骤6：利用步骤4与5结果计算最优密切值与最劣密切值。

　　本实施方式采用欧氏距离计算待评价指标数据(本实施方式指测定的15项指标数据)与虚拟最优处理值(本实施方式指在该印染污水处理工艺下虚拟的最佳的处理效果值)的距离 和虚拟最劣处理值即得到现有检测处理结果与该工艺最佳和最差处理效果之间的距离关系，其工程上的意义表示该处理工艺能够在现有基础上提高的潜力或是减排量。

　　$d_{i,A^{+}}=\sqrt{\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{W}_j{[r_{\mathrm{ij}}-{\left(r_{\mathrm{ij}}\right)}_{A^{+}}]}^2}---\left(8\right)$

　　$d_{i,A^{-}}=\sqrt{\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{W}_j{[r_{\mathrm{ij}}-{\left(r_{\mathrm{ij}}\right)}_{A^{-}}]}^2}---\left(9\right)$

　　式中，Wj为第j个评价指标的权重;

　　最优密切值：

　　$E_{i,A^{+}}=\frac{d_{i,A^{+}}}{\max \{d_{1,A^{+}},d_{2,A^{+}},...,d_{m,A^{+}}\}}-\frac{d_{i,A^{-}}}{\min \{d_{1,A^{-}},d_{2,A^{-}},...,d_{m,A^{-}}\}}---\left(10\right)$

　　最劣密切值：

　　$E_{i,A^{-}}=\frac{d_{i,A^{-}}}{\max \{d_{1,A^{-}},d_{2,A^{-}},...,d_{m,A^{-}}\}}-\frac{d_{i,A^{+}}}{\min \{d_{1,A^{+}},d_{2,A^{+}},...,d_{m,A^{+}}\}}---\left(11\right)$

　　步骤7.改进密切值法进行结果排序比较;

　　步骤8：根据步骤7排序结果调整印染行业污水处理工艺，直到输出符合行业标准的污水停止。印染废水处理方法有：物理法，化学法，生物法，或者它们中的两种或更多的方法结合在一起，如：物理-化学法，化学-生物法，物理-生物法等，如果所得结果COD不达标要采用厌氧-好氧联合处理法，出水色度如果不符合要求，要进行pH不符合要求就需要用物理方法进行加强处理，出水中SS如果超标，改进物理方法，例如采用纳滤法。如果其他定性指标排序与最优值差距较大，需要按照清洁生产标准和污水排放标准进行改进，具体指标见清洁生产具体标准。

　　虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域内的熟练的技术人员应当理解，这些仅是举例说明，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，而不背离本发明的原理和实质。本发明的范围仅由所附权利要求书限定。

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