[发明专利]应用于沉淀池的自动排泥方法

说明书

本发明公开了一种应用于沉淀池的自动排泥方法，包括：S1.构建以沉淀池出水浊度为输出的智能加药模型；S2.构建以沉淀池污泥分布浓度为输出的污泥积累分布规律模型；S3.利用污泥积累分布规律模型预测目标区域的污泥分布浓度预测值，并利用智能加药模型预测目标区域的出水浊度预测值，若污泥分布浓度预测值大于污泥浓度报警值或出水浊度预测值大于出水浊度报警值或排泥周期大于排泥周期报警值，则对沉淀池进行自动排泥。本发明能够实现精准排泥，改善了排泥效果，减少了半成品水的浪费。

技术领域

本发明涉及排泥处理领域，具体涉及一种应用于沉淀池的自动排泥方法。

背景技术

若污泥淤积在沉淀池内，严重时将危及到水厂的安全运行。目前我国沉淀池排泥技术主要是机械排泥，大多数机械排泥仅通过简单的PLC程序控制，不能根据来水水质的波动和污泥量生产的变化进行自动调整排泥策略。而来水水质变化将影响混凝絮凝工艺段药剂投加量，从而影响后续沉淀池的污泥产生量。

现有的借助机器学习算法进行排泥的方法，未能与智能加药系统实现协同控制，没有考虑智能加药对后续排泥的影响；同时，现有的排泥方法在排泥过程中，由于没有进行精准判断，导致大量半成品水的浪费。

因此，需要一种应用于沉淀池的自动排泥方法，能够解决以上问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是克服现有技术中的缺陷，提供应用于沉淀池的自动排泥方法，能够实现精准排泥，改善了排泥效果，减少了半成品水的浪费。

本发明的应用于沉淀池的自动排泥方法，包括如下步骤：

S1.构建以沉淀池出水浊度为输出的智能加药模型；

S2.构建以沉淀池污泥分布浓度为输出的污泥积累分布规律模型；

S3.利用污泥积累分布规律模型预测目标区域的污泥分布浓度预测值，并利用智能加药模型预测目标区域的出水浊度预测值，若污泥分布浓度预测值大于污泥浓度报警值或出水浊度预测值大于出水浊度报警值或排泥周期大于排泥周期报警值，则对沉淀池进行自动排泥。

进一步，构建以沉淀池出水浊度为输出的智能加药模型，具体包括：

以水质参数、加药参数以及排泥参数为输入，以沉淀池出水浊度为输出，通过机器学习算法，构建智能加药模型；其中，所述水质参数包括进水浊度、进水电导率、进水pH以及进水温度；所述加药参数包括混凝剂加药量以及絮凝剂加药量；所述排泥参数包括排泥周期以及排泥流量。

进一步，构建以沉淀池污泥分布浓度为输出的污泥积累分布规律模型，具体包括：

以进水浊度、出水浊度、混凝剂加药量、絮凝剂加药量、排泥周期以及排泥流量为输入，以沉淀池污泥分布浓度为输出，通过机器学习算法，构建污泥积累分布规律模型。

进一步，对沉淀池进行自动排泥，具体包括：

按照排泥行进方向将沉淀池划分为同等长度的n段，并以50Hz的行进速度进行吸泥；

若n段中某一段污泥量占总污泥量的30％及以上，则该段采用20Hz的行进速度进行吸泥；

若n段中某一段污泥量占总污泥量的20％及以上且30％以下，则该段采用35Hz的行进速度进行吸泥；

若n段中某一段污泥量占总污泥量的10％及以上且20％以下，则该段采用50Hz的行进速度进行吸泥；

若n段中某一段污泥量占总污泥量的10％以下，则不吸泥且行进；

其中，在每段之间，设置休息时间为k小时；