本发明属于污水处理领域，具体涉及一种污水处理中的溶氧控制方法。
背景技术
一般情况下，ao池进水的污染物浓度、温度、进水量、浊度等数据随着时间的变化而变化，这就要求生物池溶解氧根据进水水质的变化随时进行调整，目前的控制方法不能够很好的控制生物池需要量，难以达到最佳的处理效果。
技术实现要素：
本发明为了解决上述现有技术中存在的问题，本发明提供了一种污水处理中的溶氧控制方法，能够很好的控制生物池需要量，达到最佳的处理效果，并实现节能减排。
本发明采用的具体技术方案是：
一种污水处理中的溶氧控制方法，根据污水厂的历史实测数据，生成ao池进水流量、浊度与对应空气流量、溶解氧设定值及进气阀开度的基础数据字典，所述的溶氧控制方法包括如下步骤：
a、获取用户设定ao池的溶氧设定值；
b、以该溶氧设定值查询基础数据字典，筛选符合该溶氧设定值的数据集合，定义为溶氧参考集合；
c、根据当前污水池的进水流量瞬时值查询溶氧参考集合，筛选符合该进水流量的数据集合，定义为进水流量参考集合；
d、根据当前污水池的浊度瞬时值查询进水流量参考集合，筛选符合该浊度的数据集合，定义为浊度参考集合；
e、若该浊度参考集合为数据为单条，则根据该单条字典数据记载的空气流量及阀门进气阀开度进行调节，实现溶氧控制，
若该浊度参考集合为多条数据集合，则根据进水流量和浊度1％的递减误差进行深度筛选，直至得到单条字典数据。
步骤c中的进水流量瞬时值的确定方法为：当前瞬时进水流量和上次瞬时进水流量相差100吨范围内则进水流量视为不变，则沿用上次瞬时进水流量为进水流量瞬时值，否则以当前瞬时进水流量为进水流量瞬时值，两次瞬时进水流量的测定时间间隔为1秒。
步骤d的浊度瞬时值的确定方法为：当前瞬时浊度和上次瞬时浊度相差10mg/l范围内则浊度视为不变，则沿用上次瞬时浊度为浊度瞬时值，否则以当前瞬时浊度为浊度瞬时值，两次进水流量的时间间隔为1秒。
步骤c中的进水流量参考集合的筛选条件为：
进水流量瞬时值-x1≤溶氧参考集合中的进水流量≤进水流量瞬时值+x1，x1由用户输入设定。
步骤d中的浊度参考集合的筛选条件为：
浊度瞬时值-x2≤流量参考集合中的浊度≤浊度瞬时值+x2，x2由用户输入设定。
步骤e中根据进水流量和浊度1％的递减误差进行深度筛选的方法为：
若当前ao池内浊度值为nmg/l，
则第一次轮训的数据查询条件则为：n-n×1％≤浊度参考集合中的浊度值≤n+n×1％，若仅存单条字典数据，则以该单条字典数据进行调节，否则进行第二次轮训；
第二次轮训的数据查询条件为：n-n×1％+n×(1％)2≤浊度参考集合中的浊度值≤n+n×1％-n×(1％)2，若仅存单条字典数据，则以该单条字典数据进行调节，否则进行第三次轮训；
第三次轮训的数据查询条件为：
n-n×1％+n(1％)2×(3-1)≤浊度参考集合中的浊度值≤n+n×1％-n×(1％)2×(3-2)，若仅存单条字典数据，则以该单条字典数据进行调节，否则继续进行第y次轮训；
第y次轮训的数据查询条件为：
n-n×1％+n(1％)2×(y-1)≤浊度参考集合中的浊度值≤n+n×1％-n×(1％)2×(y-2)，y取＞3的整数，直至仅存单条字典数据时结束轮训，并以该单条字典数据进行调节。
本发明的有益效果是：
本发明通过采集大量污水厂的污水处理数据，生成了具有指导意义的基础数据字典，根据该基础数据字典并通过大数据计算，通过下位程序把溶氧设定值、进水流量、浊度每1秒的时间间隔通过plc传给上位机，然后通过上位机的脚本程序查询基础数据字典中唯一一条符合工况条件的数据记录反馈给plc，plc根据此条记录的进气流量通过pid来整定进气阀门的开度，从而达到ao池溶氧控制的目的，依照本溶氧控制模型能够很好的控制生物池需要量，达到最佳的处理效果，并实现节能减排。
附图说明
图1为本发明的控制流程框图；
图2为采用本发明的控制方法实现的溶氧折线图；
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步说明：
具体实施例1，如图1及图2所示，本发明为一种污水处理中的溶氧控制方法，根据污水厂的历史实测数据，即15个10w吨以上的污水厂，每秒采集一条数据集合，然后筛选出出水水质较好的数据组合，生成ao池进水流量、浊度与对应空气流量、溶解氧设定值及进气阀开度的基础数据字典，所述的溶氧控制方法包括如下步骤：
a、获取用户设定ao池的溶氧设定值；
b、以该溶氧设定值查询基础数据字典，筛选符合该溶氧设定值的数据集合，定义为溶氧参考集合；
c、根据当前污水池的进水流量瞬时值查询溶氧参考集合，筛选符合该进水流量的数据集合，定义为进水流量参考集合；
d、根据当前污水池的浊度瞬时值查询进水流量参考集合，筛选符合该浊度的数据集合，定义为浊度参考集合；
e、若该浊度参考集合为数据为单条，则根据该单条字典数据记载的空气流量及阀门进气阀开度进行调节，实现溶氧控制，
若该浊度参考集合为多条数据集合，则根据进水流量和浊度1％的递减误差进行深度筛选，直至得到单条字典数据。
本发明的溶氧控制模型根据下位程序采集的污水的进水流量及池内的浊度变化参数，通过精确查找的方式实现对经验模型基础数据字典的查找，寻找到最为逼近的设定参数，从而依照该参数进行进气阀门开度及风机控制，实现最优化阀门开度及空气流量的控制效果，节约风机用电实现最好的溶氧浓度控制。
具体实施例2，由于污水的排入并非是恒定不变的，为了便于对进水流量瞬间值的采集，因此对进水流量的数据设定滤波算法，即步骤c中的进水流量瞬时值的确定方法为：当前瞬时进水流量和上次瞬时进水流量相差100吨范围内则进水流量视为不变，则沿用上次瞬时进水流量为进水流量瞬时值，否则以当前瞬时进水流量为进水流量瞬时值，两次瞬时进水流量的测定时间间隔为1秒。
具体实施例3，由于污水的排入并非是恒定不变的，为了便于对浊度瞬间值的采集，因此对浊度的数据设定滤波算法，步骤d的浊度瞬时值的确定方法为：当前瞬时浊度和上次瞬时浊度相差10mg/l范围内则浊度视为不变，则沿用上次瞬时浊度为浊度瞬时值，否则以当前瞬时浊度为浊度瞬时值，两次进水流量的时间间隔为1秒。
通过具体实施例2、3的滤波操作，将下位程序采集的进水流量及浊度信息进行筛选，相当于对连续变化的上述两种参数进行离散，在该波动范围内最大程度减少了plc控制的介入，减少了风机及阀门的调节频率，提高了控制的平滑程度，在保证控制效果的前提下，降低控制能耗。
具体实施例4，步骤c中的进水流量参考集合的筛选条件为：
进水流量瞬时值-x1≤溶氧参考集合中的进水流量≤进水流量瞬时值+x1，x1由用户输入设定。
步骤d中的浊度参考集合的筛选条件为：
浊度瞬时值-x2≤流量参考集合中的浊度≤浊度瞬时值+x2，x2由用户输入设定。
步骤e中根据进水流量和浊度1％的递减误差进行深度筛选的方法为：
若当前ao池内浊度值为nmg/l，
则第一次轮训的数据查询条件则为：n-n×1％≤浊度参考集合中的浊度值≤n+n×1％，若仅存单条字典数据，则以该单条字典数据进行调节，否则进行第二次轮训；
第二次轮训的数据查询条件为：n-n×1％+n×(1％)2≤浊度参考集合中的浊度值≤n+n×1％-n×(1％)2，若仅存单条字典数据，则以该单条字典数据进行调节，否则进行第三次轮训；
第三次轮训的数据查询条件为：
n-n×1％+n(1％)2×(3-1)≤浊度参考集合中的浊度值≤n+n×1％-n×(1％)2×(3-2)，若仅存单条字典数据，则以该单条字典数据进行调节，否则继续进行第y次轮训；
第y次轮训的数据查询条件为：
n-n×1％+n(1％)2×(y-1)≤浊度参考集合中的浊度值≤n+n×1％-n×(1％)2×(y-2)，y取＞3的整数，直至仅存单条字典数据时结束轮训，并以该单条字典数据进行调节。
如若当前ao池内浊度值为1000mg/l，
则第一次轮训的查询条件为，990≤浊度参考集合中的浊度值≤1010。
第二次轮训的查询条件为，990.1≤浊度参考集合中的浊度值≤1009.9。
第三次轮训的查询条件为，990.2≤浊度参考集合中的浊度值≤1009.8。
以此类推，直至筛选到最精确的唯一一条数据。
此发明主要是基于大数据计算，通过下位程序把溶氧设定值、进水流量、浊度每1秒的时间间隔通过plc传给上位机，然后通过上位机的脚本程序查询基础数据字典中唯一一条符合工况条件的数据记录反馈给plc，plc根据此条记录的进气流量通过pid来整定进气阀门的开度，从而达到ao池溶氧控制的目的。