动态调节式污水工况处理方法与流程

本发明涉及污水处理技术领域，特别涉及一种动态调节式污水工况处理方法。

背景技术：

随着时代和科技的发展，人民生活水平日益提高，人类对生存环境的要求也越来越高，水资源的污染已经成为社会最关注的问题之一。大量的污水排放，破坏了水环境，特别是一些化工企业，污水在不经过处理的情况下直接排放到河道中，严重破坏了环境，影响了人们的生产和生活。

目前，在污水处理方面，虽然实现了设备的智能化控制，但是在每一个污水处理点(主要是污水处理厂)还都是各自进行各自的管控，无法实现统一的、高效的管理，人力成本较高，管理成本大大增加，并且也未有针对各种不同类型的污水进行统一的管控。另外，在污水处理过程中，为保证污水的处理质量，需要严格地控制各个环节污水处理设备的运行参数，但目前对于污水处理设备的控制基本是基于工作人员的操作经验或者操作规定进行控制，并没有动态的根据实时采集的污水处理各环节的水质监测数据对污水处理设备的运行进行调节，所以存在着污水处理效率低下的问题。

技术实现要素：

本发明意在提供一种动态调节式污水工况处理方法，能够根据实时采集的污水种类以及污水处理各环节的水质信息对污水处理设备进行动态调节。

为解决上述技术问题，本发明提供的基础方案如下：

动态调节式污水工况处理方法，包括以下步骤：

数据采集步骤：采集各个污水处理点的各个污水处理设备中污水的水质信息和污水处理设备的运行信息，并将水质信息和污水处理设备的运行信息发送给云服务器；

污水识别步骤：在云服务器接收到水质信息和污水处理设备的运行信息时，识别水质信息和污水处理设备的运行信息对应的污水种类和污水处理点，并将识别后的水质信息和污水处理设备的运行信息存储至数据库；

数据库，存储有不同种类的各个污水处理点的水质总信息和控制模型，所述水质总信息包括历史水质信息、当前水质信息、历史污水处理设备的运行信息、当前污水处理设备的运行信息和污水处理设备的调控信息；

模型建立步骤：根据某一种类下的某一污水处理点的历史水质信息和历史污水处理设备运行信息建立优化各种污水处理设备的控制模型，并将控制模型存储至数据库；

模型匹配步骤：根据当前接收到的水质信息从数据库中选择该污水种类下的污水处理点所对应的控制模型，并将该控制模型的调控信息传输给对应污水处理点的控制器，控制器根据调控信息控制各污水处理设备的运行参数。

本发明技术方案的有益效果为：

1、模型建立模块根据某一种类下的某一污水处理点的历史水质信息和历史污水处理设备运行信息建立与水质信息对应的优化各种污水处理设备的控制模型，也就是每一种类下的每个污水处理点都有对应的控制模型，当数据采集子系统实时采集到某一污水处理点的水质信息后，对不同种类的不同污水处理点建立不同的控制模型，来达到对不同类型和不同污水处理点的污水采取不同的处理措施。

2、系统能够根据实时采集的各污水处理点的水质信息来动态调整污水处理设备的运行参数，以有效保证污水处理质量和效率，实现了不同种类下的各个污水处理点的智能化调控。

3、基于云服务器的大数据处理能力，实现了不同处理点和不同种类污水的统一调控管理，进一步实现了不同种类下的各个污水处理点的智能化、高效调控。

进一步，污水在处理过程中依次经过的污水处理设备为：调节池、净化装置、二沉池和污泥干化池，二沉池连通有用于给二沉池加药的储药装置，经过污泥干化池分离的污水重新排进调节池中。

调节池用于均化水质水量，让流进净化装置内的水量和水质保持稳定；净化装置主要作用是通过生化反应去除污染物；二沉池用于将污水静置以使污水中的污泥沉降，并通过储药装置向二沉池加药的方式促进污泥沉降；污泥干化池用于将污泥和水过滤分离，将分离的污泥干化，将过滤的水重新排进调节池中进行二次处理。

进一步，所述数据采集步骤包括原位数据采集步骤，原位数据采集步骤：采集调节池的出水处、净化装置的进水处、净化装置的中部以及净化装置的出水口处的第一原位数据，以及采集调节池和二沉池中的第二原位数据，所述第一原位数据包括do数据、温度数据和ph数据，所述第二原位数据包括ss数据。

名词解释：do表示污水中的溶解氧；ss表示污水中的悬浮物浓度。

通过采集污水处理各个环节中的do数据、温度数据、ph数据和ss数据，能够实现对污水处理各个环节中的水质情况进行全面的检测；通过采集调节池和净化装置中的do数据、温度数据和ph数据，能够向用户反映出调节池和净化装置的工作状态，方便污水处理系统对调节池和净化装置进行调控；通过对调节池和二沉池中ss数据的采集，可以对流入的水质以及处理后的水质进行检测，进而方便控制加药量。

进一步，所述数据采集步骤还包括异位数据采集步骤，异位数据采集步骤：采集调节池的出水处、净化装置的进水处、净化装置的中部以及净化装置的出水口处的异位数据，所述异位数据包括cod数据、氨氮数据、总氮数据和总磷数据。

名词解释：cod表示污水中的化学需氧量。

cod数据、氨氮数据、总氮数据和总磷数据需要的测量仪器分别为cod测定仪、氨氮测定仪、总氮测定仪以及总磷测定仪，cod测定仪、氨氮测定仪、总氮测定仪以及总磷测定仪需要通过设置取样管道进行取样后再进行数据的采集，取样管道的进水口设置在净化装置的进水处、净化装置的中部以及净化装置的出水口处，所以能够对净化装置中水质进行全面的检测，方便用户掌握净化装置中的工作情况，方便污水处理系统对净化装置进行有效调控。

进一步，还包括：

警报步骤：在接收到的水质信息超出正常范围值时，向控制子系统发出警报信息。

一旦监测到某项或者某些水质数据超出正常范围值，则说明污水处理设备可能出现故障，及时发出警报，有利于及时发现问题，进行检修。

进一步，所述数据库，预先存储有与各种水质信息对应的专家经验数据；所述模型匹配步骤：当匹配不到某一控制模型时，根据当前接收的水质信息选择相应的专家经验数据，若选择到相应的专家经验数据，则将该专家经验数据发送给与水质信息对应的控制器。

在数据库中存储专家经验数据，是对控制模型的一种补充，当模型匹配模块匹配不到某一控制模型时，模型匹配模块根据当前接收的水质信息选择相应的专家经验数据，若选择到相应的专家经验数据，则根据该专家经验数据对污水处理设备进行调控。

附图说明

图1为本发明动态调节式污水工况处理方法实施例一的示意性框图；

图2为本发明动态调节式污水工况处理方法施例一的流程图；

图3为本发明动态调节式污水工况处理方法实施例二的示意性框图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式进一步详细说明：

实施例一

为了更清楚的阐述本发明动态调节式污水工况处理方法，本实施例中，还公开了一种动态调节式污水工况处理系统，如图1所示，包括位于各个污水处理点的数据采集子系统、污水处理子系统和控制子系统，以及与各个控制子系统通信连接的云服务器，所述数据采集子系统和污水处理子系统与控制子系统通信连接；控制子系统包括控制器和无线通信模块，本实施例中的数据采集子系统和污水处理子系统只与同一污水处理点的控制子系统通信连接，并且本实施例中的污水处理点表示不同位置的污水处理厂，本实施例中的各个污水处理点还设有监测机房。

污水处理子系统，包括污水处理各环节中的污水处理设备；本实施例中的污水处理设备包括通过管道依次连通的调节池、净化装置、二沉池、污泥干化池和用于给二沉池加药的储药装置，污泥干化池与调节池连通，本实施例中的净化装置采用生物转笼，通过生物转笼的旋转，使污水、空气和生物充分接触，为污水中的生化反应提供条件，利用微生物的生化反应(如硝化、反硝化等生化反应过程)将污水中的污染物去除。

数据采集子系统，用于实时采集各个污水处理设备中污水的水质信息并发送给控制子系统；本实施例中的数据采集子系统包括原位采集模块和异位采集模块，其中原位采集模块包括do传感器、温度传感器、ph传感、ss传感器，do传感器、温度传感器以及ph传感器均设置在调节池的出水处、净化装置的进水处、净化装置的中部以及净化装置的出水口处，所述ss传感器设置在调节池以及二沉池中；异位采集模块包括位于监测机房内的cod测定仪、氨氮测定仪、总氮测定仪以及总磷测定仪，监测机房与净化装置和调节池之间设有取样管道，所述取样管道的进水口设置在调节池的出水处、净化装置的进水处、净化装置的中部以及净化装置的出水口处。

控制子系统，用于将接收到的水质信息发送给云服务器；具体地，控制子系统包括控制器和无线通信模块，控制器通过无线通信模块发送水质信息的同时，也上传采集该水质信息的数据采集子系统的污水处理点地址信息，例如，每个污水处理点的数据采集子系统都有对应的编号，控制器通过无线通信模块同时发送水质信息和该水质信息所对应的编号给云服务器。

污水识别模块，用于在接收到水质信息时识别该水质信息对应的污水种类和该水质信息对应的污水处理点；具体地，污水识别模块内置有水质分类对应表，每种污水类型都有一一对应的水质信息，从而污水识别模块能够根据接收到的水质信息匹配到对应的污水种类。

数据库，用于存储不同种类的各个污水处理点的水质总信息和控制模型，所述水质总信息包括历史水质信息、当前水质信息、历史污水处理设备的运行信息、当前污水处理设备的运行信息和污水处理设备的调控信息；还预先存储有与各种水质信息对应的专家经验数据；具体地，数据库包括多个子数据库，一个种类下的各个污水处理点的水质总信息和控制模型存储在一个子数据库中。例如，某一污水种类a，在该种类下的某一处理点a1，某一处理点a2，某一处理点a3；某一污水种类b，在该种类下的某一处理点b1，某一处理点b2，某一处理点b3；本实施例中为每个污水种类下的每一个污水处理点均建立了子数据库，即针对某一处理点a1，某一处理点a2，某一处理点a3，某一处理点b1，某一处理点b2，某一处理点b3均建立了子数据库。

模型建立模块，用于根据某一种类下的某一污水处理点的历史水质信息和历史污水处理设备运行信息建立与水质信息对应的优化各种污水处理设备的控制模型，所述控制模型与各种类下的各污水处理点一一对应；例如，针对污水种类a下的处理点a1的控制模型为m11，针对污水种类a下的处理点a2的控制模型为m12，针对污水种类a下的处理点a3的控制模型为m13；针对污水种类b下的处理点b1的控制模型为m21，针对污水种类b下的处理点b2的控制模型为m22；具体地，假设污水种类a下的处理点a1的控制模型m11如表一所示(为便于理解，本发明实施例进行举例说明，以使用旋转式生物膜法工艺的污水处理为例)：

表一

说明：第一列，向上的箭头表示对应的数据指标比设定的标准值高；向下的箭头表示对应的数据指标比设定的标准值低。

第二列及后面几列，均表示应如何调整相应设备。向上的箭头表示增大相应设备功率/转速，向下的箭头表示减小相应设备功率/转速。

模型匹配模块，用于根据当前接收到的水质信息从数据库中选择该污水种类下的污水处理点所对应的控制模型，并将该控制模型的调控信息传输给对应污水处理点的控制子系统，控制子系统根据调控信息控制各污水处理设备的运行参数；还用于匹配不到某一控制模型时，根据当前接收的水质信息选择相应的专家经验数据，若选择到相应的专家经验数据，则将该专家经验数据发送给与水质信息对应的控制子系统。以表一中的cod数据为例，假设cod浓度高于预先设定的标准值，则降低进水泵的功率(如降低额定功率的5％)和增加电机的转速(如增加转速范围的10％)，一段时间后(如5min)，再次测量cod浓度，如果降到标准值，则不再降低进水泵的功率和增加电机的转速，若尚未降到标准值，则继续降低进水泵的功率和增加电机的转速；如此循环，直到cod浓度降到标准值为止。

警报模块，用于在接收到的水质信息超出正常范围值时，向控制子系统发出警报信息。

本实施例动态调节式污水工况处理方法，包括以下步骤：

数据采集步骤：采集各个污水处理点的各个污水处理设备中污水的水质信息和污水处理设备的运行信息，并将水质信息和污水处理设备的运行信息发送给云服务器；数据采集步骤包括原位数据采集步骤和异位数据采集步骤，原位数据采集步骤：采集调节池的出水处、净化装置的进水处、净化装置的中部以及净化装置的出水口处的第一原位数据，以及采集调节池和二沉池中的第二原位数据，所述第一原位数据包括do数据、温度数据和ph数据，所述第二原位数据包括ss数据。异位数据采集步骤：采集调节池的出水处、净化装置的进水处、净化装置的中部以及净化装置的出水口处的异位数据，所述异位数据包括cod数据、氨氮数据、总氮数据和总磷数据。

污水识别步骤：在云服务器接收到水质信息和污水处理设备的运行信息时，识别水质信息和污水处理设备的运行信息对应的污水种类和污水处理点，并将识别后的水质信息和污水处理设备的运行信息存储至数据库；

数据库，存储有不同种类的各个污水处理点的水质总信息和控制模型，所述水质总信息包括历史水质信息、当前水质信息、历史污水处理设备的运行信息、当前污水处理设备的运行信息和污水处理设备的调控信息；还预先存储有与各种水质信息对应的专家经验数据；

模型建立步骤：根据某一种类下的某一污水处理点的历史水质信息和历史污水处理设备运行信息建立优化各种污水处理设备的控制模型，并将控制模型存储至数据库；

模型匹配步骤：根据当前接收到的水质信息从数据库中选择该污水种类下的污水处理点所对应的控制模型，并将该控制模型的调控信息传输给对应污水处理点的控制器；当匹配不到某一控制模型时，根据当前接收的水质信息选择相应的专家经验数据，若选择到相应的专家经验数据，则将该专家经验数据发送给与水质信息对应的控制器；控制器根据调控信息控制各污水处理设备的运行参数；

警报步骤：在接收到的水质信息超出正常范围值时，向控制子系统发出警报信息。

实施例二

本实施例与实施例一的动态调节式污水工况处理系统的区别在于：位于污水处理第一环节的污水处理设备的进水管上连通有多个分支进水管，也就是在调节池的进水管上连通有多个分支进水管，各个分支进水管上设有进水电磁阀，进水电磁阀与控制器信号连接，各个分支进水管用于向进水管输入不同种类的污水；数据库存储的水质总信息还包括进水电磁阀信息，进水电磁阀信息与各个种类的各个污水处理点一一对应，数据库中存储的水质总信息还包括该种污水的酸碱性信息。

监测机房内设有集水池，集水池与cod测定仪、氨氮测定仪、总氮测定仪以及总磷测定仪的出水口连通，监测机房与净化装置和调节池之间设有送样管道，送样管道的进水口设置在调节池的出水处、净化装置的进水处、净化装置的中部以及净化装置的出水口处，送样管道与集水池连通，送样管道与集水池的连接处设有送水电磁阀，送水电磁阀与控制器信号连接；净化装置与二沉池之间的管道内设有排水泵和排水电磁阀，排水泵和排水电磁阀与控制器信号连接，调节池和净化装置内设有与控制器信号连接的液位检测装置，本实施例液位检测装置采用液位计；

云服务器还包括：

计时模块，用于计时某一污水处理点处理同一种污水的时长；

液位检测装置，用于检测调节池和净化装置内的液位高度，并将液位高度信息发送给控制器；液位检测装置的设置是为了让调节池和净化装置内残留部分上次进行处理的污水；

所述控制器，预先设有液位高度阈值，还用于当接收的液位高度信息中的液位高度低于液位高度阈值时，控制调节池、净化装置和二沉池之间的管道内的阀门和水泵关闭；具体地，主要是控制进水电磁阀、排水电磁阀、进水泵和排水泵关闭；还用于控制送水电磁阀打开；

所述污水匹配模块，预先设有时间阈值，还用于当计时模块计时的时长超过时间阈值时，根据污水识别模块识别到的污水种类从数据库中匹配出与该污水酸碱性相反的另一种污水，并将匹配出的相反污水信息通过通信模块发送给对应污水处理点的控制子系统，控制子系统根据相反污水信息控制对应的分支进水管的进水电磁阀打开，以及控制调节池、净化装置和二沉池之间的管道内的阀门和水泵打开。

本实施例与实施例一的动态调节式污水工况处理方法，区别在于，还包括以下步骤：

计时步骤：计时某一污水处理点处理同一种污水的时长；

液位检测步骤：检测调节池和净化装置内的液位高度，并将液位高度信息发送给控制器；液位检测装置的设置是为了让调节池和净化装置内残留部分上次进行处理的污水；

控制器控制步骤：当接收的液位高度信息中的液位高度低于液位高度阈值时，控制器控制调节池、净化装置和二沉池之间的管道内的阀门和水泵关闭；具体地，主要是控制进水电磁阀、排水电磁阀、进水泵和排水泵关闭；还用于控制送水电磁阀打开；

污水匹配步骤：当计时的时长超过时间阈值时，根据识别到的污水种类从数据库中匹配出与该污水酸碱性相反的另一种污水，并将匹配出的相反污水信息发送给对应污水处理点的控制子系统，控制子系统根据污水信息控制对应的分支进水管的进水电磁阀打开，以及控制调节池、净化装置和二沉池之间的管道内的阀门和水泵打开。

具体地，假设某污水处理点a1在近一个月以来一直处理的为污水a，且该污水a呈酸性，当超过一个月时，污水匹配模块根据污水识别模块识别到的污水种类从数据库中存储的水质信息匹配到另一种与污水a酸碱性相反的污水b，并将相反污水信息发送给该污水处理点a1的控制子系统，控制子系统控制与污水b对应的电磁阀打开，让污水b流进调节池中；而送水电磁阀的打开是为了让集水池内的污水再次排进调节池和净化装置中，集水池的设置是为了对cod测定仪、氨氮测定仪、总氮测定仪以及总磷测定仪取样分析后的污水统一收集；在一开始排进污水b时，污水b与调节池、净化装置和管道内残留的污水a发生中和反应，在排进污水b一段时间后，再将集水池中的污水a排进调节池和净化装置中，以实现在处理污水b过程中一直对污水b进行中和，一是为了提高采样后的污水的利用率，二是为了降低污水b的ph值，改善污水b的水质状况，提高对污水的处理效率。

实施例三

本实施例与实施例二的动态调节式污水工况处理系统的区别在于：在污水处理各个环节过程中涉及到的管道中设置多个流量检测装置，所有流量检测装置均与控制器信号连接，本实施例中的流量检测装置为流量计；云服务器还通信连接有工作人员使用的用户终端，数据库还存储有各个工作人员到达各个检修位置的标准时长信息，云服务器还包括：信息获取模块、异常判断模块、任务发放模块、任务禁止模块、第二计时模块、距离判断模块、故障信息匹配模块和调度模块，用户终端包括任务接收确认模块和任务更改模块。

信息获取模块，预先设有流量阈值，用于获取所有流量检测装置的流量信息，并判断流量信息是否低于流量阈值；信息获取模块获取流量信息的同时，也获取了采集该流量信息的流量检测装置的位置信息，从而可得出该流量信息对应的污水处理点，并且信息获取模块在判断出流量信息低于流量阈值时向用户终端发送管道堵塞信息和对应的污水处理点位置信息。

异常判断模块，用于在某一管道内的阀门关闭，且信息获取模块获取到该管道内的流量信息，或在某一管道内的阀门开启，且信息获取模块没有获取到该管道内的流量信息时，生成阀门故障信息，并将阀门故障信息和对应的污水处理点位置信息发送给用户终端。

所述警报模块还用于在接收到的水质信息超出正常范围值时，向用户终端发送污水处理设备故障信息。

任务接收确认模块，用于工作人员确认是否接收故障信息，故障信息包括，管道堵塞信息、阀门故障信息或污水处理设备故障信息。

任务禁止模块，用于在该检修信息被确认接收后，向其余用户终端发送任务禁止接收信息。

第二计时模块，用于计算工作人员确认了该检修信息时和工作人员到达该检修位置时之间的时长，并调取数据库中该检修人员到达该检修位置的标准时长信息，判断标准时长信息是否小于工作人员到达该检修位置的时长。

任务更改模块，用于工作人员在检修位置发现实际故障与接收的故障信息不一致时，向云服务器发送新故障信息，新故障信息包括管道堵塞信息、阀门故障信息或污水处理设备故障信息。

距离判断模块，用于计算各个用户终端之间的距离。

故障信息匹配模块：用于匹配获取有与新故障信息相同故障信息的工作人员。

调度模块，在接收到新故障信息后，根据距离判断模块和故障信息匹配模块，判断距离该用户终端最近，且获取有与新故障信息相同故障信息的工作人员，并向该工作人员发送任务信息。

本实施例与实施例二的动态调节式污水工况处理方法，区别在于，还包括以下步骤：

信息获取步骤：获取所有流量检测装置的流量信息，并判断流量信息是否低于预先设置的流量阈值；在获取流量信息的同时，也获取了该采集该流量信息的流量检测装置的位置信息，从而可得出该流量信息对应的污水处理点。

异常判断步骤：在某一管道内的阀门关闭，且获取到该管道内的流量信息，或在某一管道内的阀门开启，且没有获取到该管道内的流量信息时，给用户终端发送阀门故障信息和对应的污水处理点位置信息。

报警步骤：在接收到的水质信息超出正常范围值时，还可向用户终端发送污水处理设备故障信息。

任务接收确认步骤：工作人员确认是否接收故障信息，故障信息包括，管道堵塞信息、阀门故障信息或污水处理设备故障信息。

任务禁止步骤：在该检修信息被确认接收后，向其余用户终端发送任务禁止接收信息。

第二计时步骤：计算工作人员确认了该检修信息时和工作人员到达该检修位置时之间的时长，并调取数据库中该检修人员到达该检修位置的标准时长信息，判断标准时长信息是否小于工作人员到达该检修位置的时长。

任务更改步骤：工作人员在检修位置发现实际故障与接收的故障信息不一致时，向云服务器发送新故障信息，新故障信息包括管道堵塞信息、阀门故障信息或污水处理设备故障信息。

距离判断步骤：计算各个用户终端之间的距离。

故障信息匹配步骤：匹配获取有与新故障信息相同故障信息的工作人员。

调度步骤：在接收到新故障信息后，判断距离该用户终端最近，且获取有与新故障信息相同故障信息的工作人员，并向该工作人员发送任务信息。

具体的，当工作人员通过任务接收确认模块，接收了检修任务后，第二计时模块开始计时，在工作人员到达检修位置时停止计时，并判断标准时长信息是否小于工作人员到达该检修位置的时长，若小于则证明该工作人员并没有及时的赶去检修位置进行检修。

当工作人员到达检修位置后，发现实际故障并不是接收到的故障信息，而工作人员并没有带检修该实际故障的检修工具，此时就可通过任务更改模块，发送新故障信息，调度模块就会自动匹配到距离该用户终端最近，且获取有与新故障信息相同故障信息的工作人员，并向其发送任务信息，让带了检修该实际故障工具的工作人员前来检修，有利于加快检修效率。

以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。