污水處理中的軟測量技術(shù)研究論文
摘要：隨著科技的發(fā)展，各領(lǐng)域內(nèi)一些難題都得到了很好的解決。同樣，由于污水處理過程本身所具有的特性，導(dǎo)致很難對污水系統(tǒng)進(jìn)行參數(shù)的測量。而軟測量技術(shù)的出現(xiàn)很好的解決了這一問題，它具有檢測污水水質(zhì)，降低檢測成本的優(yōu)點(diǎn)。但仍然需要對其進(jìn)行進(jìn)一步的研究，使其更加的具有社會經(jīng)濟(jì)價值。
關(guān)鍵詞：污水處理過程；軟測量技術(shù)；研究應(yīng)用
一、前言
當(dāng)前，由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民生活的需要，每天都會產(chǎn)生大量的工業(yè)污水和生活污水。污水處理已經(jīng)有了一套自動化控制系統(tǒng)，為了滿足污水排放的相關(guān)要求，就勢必要對污水的各類參數(shù)進(jìn)行實(shí)時的監(jiān)控檢驗(yàn)。但是由于污水處理過程存在非線性、時變性和復(fù)雜性，很多參數(shù)都難以利用傳統(tǒng)的方式進(jìn)行測量。在科技的發(fā)展之下，軟測量技術(shù)對這一問題大有幫助，如何不斷將其優(yōu)化，使其能夠發(fā)揮最大的價值，是當(dāng)前需要研究和探索的一個方向。
二、軟測量技術(shù)概述
（一）軟測量技術(shù)的定義
軟測量技術(shù)實(shí)際上就是利用選擇和被估計(jì)的主導(dǎo)變量關(guān)系密切的，并且容易直接測量得出數(shù)據(jù)的輔助變量，根據(jù)最優(yōu)原則，搭建一個輔助變量為輸入值，主導(dǎo)變量為輸出值的數(shù)學(xué)模型，并將實(shí)現(xiàn)此模型的算法輸入到計(jì)算機(jī)的相應(yīng)軟件當(dāng)中進(jìn)行計(jì)算，得出貼近實(shí)際的一個主導(dǎo)變量的估計(jì)值。[1]
（二）軟測量技術(shù)的構(gòu)成
軟測量技術(shù)主要由輔助變量的篩選，數(shù)據(jù)的具體處理、所需模型的建立和對所建立模型的實(shí)時校正構(gòu)成。其中對于輔助變量的篩選，是在變量類型、變量的數(shù)據(jù)量和監(jiān)測點(diǎn)三個因素中篩選的。其選擇標(biāo)準(zhǔn)是保證靈敏性、特異性、過程適用性和精確度；數(shù)據(jù)的具體處理是指對所獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行交換和誤差調(diào)整，從而確保數(shù)據(jù)的精確度，在后面進(jìn)行模型的應(yīng)用時候不會出現(xiàn)較大的偏差。所需模型的建立是該技術(shù)的應(yīng)用核心，它以數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)，又高于數(shù)學(xué)模型，是利用二次變量來實(shí)現(xiàn)對主要變量的最優(yōu)估計(jì)。[2]雖然在數(shù)學(xué)的模型有很多，但是不是所有的模型都能夠直接應(yīng)用于污水處理的，要對各類模型的特點(diǎn)進(jìn)行分析，并和污水處理的技術(shù)要領(lǐng)和參數(shù)指標(biāo)進(jìn)行比對，將各類模型進(jìn)行融合，才能最終得出一個較為可靠的建模方法。具體的模型建立在之后的文章中會進(jìn)行介紹。最后就是對軟測量模型的矯正。模型在一開始建立的時候只是初步的搭建了一個框架，而沒有將具體的對象應(yīng)用進(jìn)去，而對象又是在動態(tài)變化著的，所以要對已經(jīng)構(gòu)建的模型進(jìn)行實(shí)時的矯正，當(dāng)前最常用的是利用分析儀表的離線測量值來進(jìn)行在線矯正。
三、軟測量技術(shù)的具體應(yīng)用
雖然軟測量技術(shù)有許多種模型建立的方法，但是并不是每一種模型都適合應(yīng)用于污水處理過程的，要根據(jù)污水處理自身的特點(diǎn)，在掌握了污水處理工程的機(jī)理的前提下，將幾種方法結(jié)合進(jìn)行建模，才能使得技術(shù)的應(yīng)用更有意義、更有價值。下面是兩種具體的軟測量技術(shù)的應(yīng)用。
（一）多元性回歸軟測量建模法的應(yīng)用
學(xué)過建模的人都知道，回歸分析法作為建模時候最常用的方法之一，它可以應(yīng)用的范圍十分廣泛，并且以最小二乘原理為基礎(chǔ)的一元和多元性回歸技術(shù)已經(jīng)十分成熟，很多領(lǐng)域都用其來解決各類問題。將其實(shí)際應(yīng)用于污水處理的參數(shù)預(yù)測中顯然十分合適。該模型的建立主要是依靠對于可檢測量的參數(shù)數(shù)據(jù)和化驗(yàn)數(shù)值，和進(jìn)行操作的工藝等外在的影響無關(guān)。[3]它所建立起的模型十分簡單，且可以將具體算法輸入計(jì)算機(jī)的應(yīng)用軟件，即可得出重要的出水參數(shù)的預(yù)測。通過反復(fù)試驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)，該模型的結(jié)果擬合度較高，但是仍然存在著一些缺陷的，比如進(jìn)水參數(shù)存在著滯后性。這是由于實(shí)驗(yàn)的'時候采樣時間較長且采樣不均造成的。該方法可以對參數(shù)進(jìn)行粗略的估計(jì)，但是要進(jìn)行精確度更高的估計(jì)，還是要采用下列所述的第二種方法。
（二）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模法的應(yīng)用
相較于第一種方法，第二種方法更加適用于系統(tǒng)較為復(fù)雜的情況。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有前向網(wǎng)絡(luò)和反饋網(wǎng)絡(luò)兩種類型。在不斷的實(shí)驗(yàn)中，發(fā)現(xiàn)使用分離網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分別測量在厭氧和好氧兩種條件下的參數(shù)，將兩者加以區(qū)分，能夠使結(jié)果更加精確，卻得更好的效果。但是該方法的缺陷在于無法對一些參數(shù)例如COD等進(jìn)行測量。[4]不僅如此，國外研究人員還基于此種方法得出了一種在無法獲得污水處理過程參數(shù)時的近似方法。其原理在于，僅僅采用一些便于測量的參數(shù)亮，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息的處理，建立各種輔助性參數(shù)，經(jīng)過一系列算法得出所要的水質(zhì)參數(shù)。從中可以看出，無論是哪種方法，都需要或多或少的污水水質(zhì)參數(shù)作為建模的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，才能保證模型算法的良好實(shí)現(xiàn)。[5]
四、軟測量技術(shù)的未來發(fā)展方向
從上述軟測量技術(shù)對污水處理的具體應(yīng)用中可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前的幾種建立的模型都在實(shí)際的應(yīng)用中存在著一定的漏洞或者局限性，所以，該技術(shù)未來的發(fā)展方向就是突破當(dāng)前存在的這些技術(shù)屏障。比如，上文所提到的第二種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在進(jìn)行該方法的應(yīng)用的時候必須對生產(chǎn)數(shù)據(jù)有一個全面的了解，但是在未來的污水處理中對水質(zhì)的整體要求會逐漸提高，生產(chǎn)數(shù)據(jù)勢必會更加難以獲取，這對該方法的未來應(yīng)用肯定存在著打擊。[6]所以，如何有一個長遠(yuǎn)的目光，使得未來污水控制的越發(fā)嚴(yán)格的時候，該技術(shù)仍然能夠很好的應(yīng)用于污水處理，是技術(shù)在發(fā)展過程中首先需要考慮的，也是必須考慮的。
五、結(jié)束語
綜上可知，在社會的不斷發(fā)展下，污水排放量增加，更多水質(zhì)參數(shù)需要進(jìn)行測量，這給予了污水處理技術(shù)一個很大的難題。污水處理具有非線性、時變性和復(fù)雜性，一些水質(zhì)參數(shù)是很難直接測量得出的。這就需要軟測量技術(shù)的幫助。軟測量技術(shù)主要是建立起模型對估計(jì)值進(jìn)行求解，適合污水處理的模型方法有多元性回歸軟測量建模法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模法。但這兩種方法仍然存在著一些缺陷，在未來的發(fā)展中要進(jìn)行著重的研究，來滿足污水處理的需要。
參考文獻(xiàn)
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