论文部分内容阅读
城市污水处理系统是保护城市水环境安全的重要前提，其运行好坏将直接影响城市水环境的安全程度，对于城市污水处理厂运行的监控和管理显得十分必要和关键。目前，我国城镇污水处理厂设施运营监管已初步形成体系，但由于缺乏明晰的异常判别系统和智能化故障诊断系统，往往存在上报数据科学严谨性差、排水监测能力弱、故障诊断不及时等问题，制约着管理部门掌握污水厂运行状况及分析其故障原因的能力，阻碍了城市污水处理的发展。因此，从获得可靠的上报数据和强化城市污水处理厂运行能力监管的角度出发，如何实现科学化、智能化的异常数据判别和工艺故障诊断是目前亟待解决的问题。针对城市污水处理厂运行过程中存在的人为误操作或者人为虚报、实验仪器精确度低、监测设备故障引起的数据异常以及出水不达标现象，依据统计学相关理论，实现了城市污水处理厂的异常数据检测，可以对来自在线监测设备和人工上报的数据进行有效性甄别，奇异值剔除，判断出水水质数据是否达标等，并可判别两者是否存在显著性差异，从而验证人工上报数据是否存在异常。当出水水质超标时，异常数据检测模块将作为前处理措施，为后续故障诊断提供服务支持。本文以某城市污水处理厂A2/O工艺作为研究对象，针对污水处理这一不确定性大、复杂生化过程，基于贝叶斯网络方法，实现了城市污水处理厂A2/O工艺的日常故障诊断；综合考虑了进水水质、进水流量、F/M、DO、ORP、SVI、C/N等对出水水质（SS、COD、NH3-N、TN）的影响，结合领域专家知识和历史训练数据构建了用于故障诊断的贝叶斯网络模型，并通过实际案例分析表明贝叶斯网络模型诊断精确、模型可靠，为解决当前污水处理厂工艺故障诊断中存在的不确定性问题提供了一种新的有效方法。最后，以此为基础构建基于贝叶斯网络的城市污水处理厂A2/O工艺故障诊断专家系统。本文对城市污水处理厂故障诊断专家系统进行了需求分析、数据库设计及详细系统功能设计，基于Java开发平台，采用B/S架构和经典的SSH框架构建了城市污水处理厂故障诊断专家系统应用软件，并结合主体工艺为A2/O工艺的某城市污水处理厂进行实例验证。结果表明：该系统可以实现从异常数据发现到找出故障原因并给出相应解决方案的全过程推理。该系统的实现将为上级监管部门提供有力的科技保证和技术支撑，对于提高城市污水处理厂的运行管理水平，确保污水处理系统稳定、正常、高效地运行有着重要意义。