Содержание к диссертации
Введение
1 Анализ технологического процесса биологической очистки сточных вод как объекта управления 11
1.1 Требования к очищенной воде 12
1.2 Описание типового технологического процесса биологической очистки сточных вод 15
1.3 Классификации и технологические структуры биореакторов 18
1.4 Модели гидродинамических потоков 23
1.5 Состав и особенности биохимических процессов активного ила 25
1.6 Базовые модели биохимических процессов активного ила. Модели ASM 29
1.7 Обзор методов и состояние проблемы синтеза нелинейных систем управления 35
1.8 Обзор методов управления биохимическими процессами очистки сточных вод 46
1.9 Постановки задач 50
Выводы по первой главе 53
2 Базовые модели биологической очистки 55
2.1 Модель Моно 56
2.1.1 Определение типов равновесных состояний 57
2.1.2 Анализ динамики модели Моно 61
2.2 Модель Герберта 65
2.2.1 Определение типов равновесных состояний 65
2.2.2 Анализ динамики модели Герберта 70
2.3 Модель Холдейна 72
2.3.1 Определение типов равновесных состояний 72
2.3.2 Анализ динамики модели Холдейна 77
2.4 Модель Кенейла 80
2.4.1 Определение типов равновесных состояний 82
2.4.2 Анализ динамики модели Кенейла 88
Выводы по второй главе 93
3 Модель биологической очистки ASM1 95
3.1 Модель нитрификации 95
3.2 Модель денитрификации 105
3.3 Полная модель ASM1
3.3.1 Исследование влияния растворенного кислорода на входе реактора 119
3.3.2 Исследование влияния расхода сточных вод
3.4 Модель двухзонного реактора с рециклом 122
3.5 Модель трехзонного реактора с рециклом 126
3.6 Модель реактора с мембранным блоком 127
3.7 Модель трехзонного биореактора с рециклом и мембранным блоком
3.7.1 Исследование влияния расхода рециркуляционного потока 133
3.7.2 Исследование влияние концентрации растворенного кислорода 136
3.7.3 Расчет зависимости растворенного кислорода от расхода воздуха 139
3.7.4 Исследование влияния расхода сточных вод 141
3.7.5 Исследование влияния расхода возвратного потока из мембранного блока 144
3.8 Сравнение результатов вычислительного эксперимента и лабораторного анализа 146
Выводы по третьей главе 148
4 Система управления процессом очистки сточных вод 151
4.1 Показатели качества процессов 151
4.2 Синтез логико-динамического регулятора 152
4.3 Управление расходом рециркуляционного контура 156
4.4 Управление концентрацией кислорода 157
4.5 Управление расходом исходной воды 159
4.6 Управление расходом возвратного потока из мембранного блока 160
4.7 Методика параметрической настройки регулятора 162
4.8 Результаты работы регулятора 163
4.9 Сравнительный анализ процессов биологической очистки с различными законами управления 168
4.10 Исследование качества процессов при различных начальных условиях 171
4.11 Исследование влияния вариаций параметров на качество процессов 173
4.12 Реализация закона управления в программируемом контроллере 175
Выводы по четвертой главе 181
Заключение 183
Список сокращений и условных обозначений 186
Список литературы 187
- Классификации и технологические структуры биореакторов
- Анализ динамики модели Моно
- Исследование влияния растворенного кислорода на входе реактора
- Управление расходом рециркуляционного контура
Введение к работе
Актуальность работы. Растущая потребность в использовании питьевой, технической и промышленной воды связана с увеличением числа населенных пунктов и количества новых производственных объектов. Возрастающий объем сточных вод обусловливает необходимость развития и разработки новых методов и технологий их очистки.
К числу наиболее перспективных и эффективных способов очистки сточных вод относится биологический (биохимический) метод удаления загрязняющих веществ активным илом с использованием мембранной технологии. Организмы активного ила преобразуют соединения азота и фосфора до безопасного для окружающей среды состояния. Очищенная таким способом вода предназначена для сброса в водные источники различного назначения (рыбохозяйственные, культурно-бытовые и т. д.).
Автоматизация технологических процессов (ТП) очистки сточных вод на основе современных методов и средств управления позволяет повысить качество очищенной воды, регламентируемое нормативными документами.
Важный этап проектирования систем управления (СУ) ТП очистки сточных вод составляет разработка и применение адекватных динамических моделей управляемых биохимических процессов. Потребность в математическом моделировании обусловлена сравнительно жесткими требованиями к очистке, ограниченным набором средств измерения, трудностью проведения натурных экспериментов, а также временными затратами на проведение лабораторных исследований и сложностью качественного анализа проб активного ила. В настоящее время потенциальные возможности математического моделирования не находят достаточного практического применения при создании СУ ТП очистных сооружений.
Изучение биохимических процессов активного ила с помощью математического моделирования нашло свое отражение в трудах известных исследователей В.В. Кафарова, А.Ю. Винарова, Л.С.Гордеева, В.А. Вавилина, В.Б. Васильева, Н.С. Жмур, Г.Ю. Ризниченко, А.Д. Базыкина, Н.А. Базякина, M. Henze, W. Gujer, P.A. Vanrolleghem, G. Sin, B. Petersen, K. Gernaey, G.A. Ekama, J.L. Gouze, O. Bernard и многих других.
При проектировании очистных сооружений производится технологический расчет параметров аэротенков (расход, объем и т. д.) с учетом средних показателей загрязняющих веществ. Возмущающие воздействия в виде изменений концентраций этих веществ в исходной воде (субстрате), водородного показателя, температуры окружающей среды и т. п. могут привести к недопустимым отклонениям содержания загрязняющих веществ в очищенной воде (пермеате) от установленных норм и даже к вымыванию активного ила из биореактора. Следовательно, необходимо установить интервалы изменения концентраций возмущающих воздействий и оценить их влияние на исследуемый объект. Для снижения влияния возмущений на качество очистки требуется разработать СУ ТП.
Проблемам управления очисткой сточных вод уделяется внимание в трудах В.В. Кафарова, Ю.М. Романовского, Н.В. Степановой, Д.С. Чернавского, E. Ali, J. Busch, S.R. Weijers, M. Barbu, H. Vanhooren, K. Nguen, H. Moral, Y. Zhao, S. Skogestad, P.E. Strandberg, L. Lukasse, C.-F. Lindberg, Q. Chai, G.T. Moore и ряда
других ученых. Следует заметить, что во многих работах применяются несложные модели процессов, представленные дифференциальными уравнениями (ДУ) невысоких порядков. В то же время используемые в мировой практике исследований математических моделей (ММ) биохимических процессов типа ASM (модели активного ила), характеризуются сравнительно высокими порядками (30-40 и выше) систем нелинейных ДУ. Разработка и реализация алгоритмов управления по таким моделям на основе известных методов синтеза нелинейных систем, требующих нередко использования нелинейных наблюдателей, затруднительна. Предлагаемые методы синтеза на основе линеаризации нелинейных моделей ограничены в применении при работе системы в условиях существенных возмущений.
Использование распространенных в промышленности ПИД-регуляторов с традиционными методиками настройки параметров, как показывают исследования, зачастую не обеспечивает требуемого качества очистки на всех возможных технологических режимах. Важно также отметить, что принимаемые в Российской Федерации нормы предельных концентраций загрязняющих веществ для сброса в водоемы ры-бохозяйственного назначения жестче, чем за рубежом, что затрудняет синтез СУ.
Сказанное позволяет сделать вывод об актуальности цели диссертационного исследования.
Цель диссертационной работы заключается в разработке и исследовании динамических математических моделей технологического процесса водоочистного комплекса с мембранным биореактором как объекта управления.
Для достижения поставленной цели в работе решались следующие задачи.
-
Выбор технологических структур биореактора для исследования процессов очистки сточных вод.
-
Разработка концептуальных моделей изолированных и взаимосвязанных процессов нитри- и денитрификации в однозонном реакторе.
-
Анализ математических моделей активного ила с целью определения допустимых соотношений параметров биореактора и концентраций загрязняющих веществ в сточных водах.
-
Разработка и исследование математических моделей процессов очистки сточных вод, построенных на базе ASM1, в биореакторах с различной технологической структурой.
-
Разработка алгоритма и структуры управляющего устройства, а также методики параметрической настройки.
-
Исследование системы управления процессами очистки сточных вод в трех-зонном мембранном реакторе с контуром рециркуляции на основе математической модели ASM1.
-
Разработка компьютерных моделей технологических процессов биологической очистки сточных вод.
8. Реализация синтезированного регулятора на базе контроллера Siemens.
Объектом исследования в работе являются технологические процессы био
логической очистки сточных вод в реакторах мембранного типа.
Предмет исследования заключается в разработке и анализе неуправляемых и управляемых динамических математических моделей процессов биологической очистки сточных вод в условиях широкого изменения концентраций загрязняющих
веществ.
Методы исследования. При получении теоретических результатов применялись методы качественной теории динамических систем, теории автоматического управления, методы математического моделирования. Расчет и компьютерное моделирование проводились с использованием программных средств MATLAB и Maple.
Основные научные результаты диссертационной работы
-
Концептуальные модели изолированных и взаимосвязанных процессов нитри- и денитрификации в однозонном реакторе.
-
Аналитические зависимости, ограничивающие значения технологических параметров реактора и концентраций загрязняющих веществ для базовых моделей биоочистки и моделей нитри- и денитрификации.
-
Математические модели процессов в двух- и трехзонном биореакторах с рециклом активного ила и мембранным блоком.
-
Алгоритм и структура управляющего устройства, а также методика параметрической настройки.
-
Математическая модель управляемых процессов биологической очистки сточных вод трехзонного мембранного биореактора с рециклом активного ила.
Степень новизны научных результатов
-
Концептуальные модели процессов активного ила в однозонном реакторе, в отличие от существующих, отражают взаимовлияние реагирующих компонентов процессов нитри- и денитрификации и качественно характеризуют их тенденции изменения, что упрощает разработку математических моделей управляемых процессов.
-
Математические модели базовых биохимических процессов, а также процессов нитри- и денитрификации отличаются аналитически установленными граничными соотношениями параметров биореактора и концентраций загрязняющих веществ в исходной воде, что позволяет предотвратить вымывание ила из технологического пространства биореактора.
-
Математические модели биологической очистки в двух- и трехзонном биореакторах с рециклом активного ила строятся на базе модели ASM1 и отличаются наследуемым характером топологических особенностей моделей нитри- и денитрификации, а также возвратным потоком из мембранного блока при неидеальной фильтрации.
-
Логико-динамическое управляющее устройство характеризуется многомерностью, многосвязностью, иерархической структурной организацией и обеспечивает требуемые показатели качества на различных режимах работы биореактора. Методика параметрической настройки управляющего устройства ориентирована на нелинейную модель трехзонного мембранного реактора, основанную на ASM1.
-
Математическая модель управляемых процессов биоочистки отличается логико-динамическим регулированием выходных концентраций загрязняющих веществ в условиях значительных изменений их концентраций в исходной воде.
Положения диссертационной работы, выносимые на защиту
-
Усовершенствованные математические модели процессов биологической очистки сточных вод с граничными соотношениями расхода сточных вод и концентраций загрязняющих веществ на входе биореактора.
-
Математические модели процессов в многозонных биореакторах с рециклом активного ила и мембранным блоком.
-
Логико-динамическое устройство управления биохимическими процессами, представленными математической моделью ASM1.
-
Математическая модель управляемого процесса биологической очистки сточных вод для трехзонного мембранного биореактора с рециклом активного ила.
Степень достоверности научных результатов. Достоверность исследований подтверждается корректным использованием математического аппарата, обоснованностью используемых ограничений и допущений, сравнением результатов анализа и моделирования с данными натурных экспериментов на производственном объекте – очистном сооружении, апробацией результатов диссертационной работы в виде докладов на научно-технических конференциях и публикациями в периодической печати.
Практическая ценность полученных результатов заключается: в установленных граничных соотношениях, связывающих параметры биореактора и концентрации загрязняющих веществ в исходной воде, и накладываемых ограничениях на управляющие воздействия; в разработанной системе управления, обеспечивающей очистку сточных вод в широком спектре загрязнений; в методике параметрической настройки логико-динамического регулятора; в универсальных компьютерных моделях управляемых процессов очистки сточных вод; в программно-аппаратной реализации регулятора на базе программируемого логического контроллера Siemens CPU 315-2 PN DP.
Реализация результатов
Полученные в работе результаты внедрены в практику проектирования систем управления технологическими процессами очистки сточных вод производственно-инжиниринговой компании ЗАО «Акваметосинтез» г. Санкт-Петербурга, о чем имеется соответствующий акт.
Результаты работы используются в учебном процессе кафедры автоматики и процессов управления Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) при проведении практических занятий и курсового проектирования по учебным дисциплинам «Моделирование систем управления», «Математическое моделирование объектов и систем», а также при выполнении студентами выпускных квалификационных работ по направлению «Управление в технических системах» подготовки бакалавров и магистров.
Апробация работы. Основные положения работы докладывались и обсуждались на 4-й, 5-й и 7-й международных научных конференциях «Системный синтез и прикладная синергетика» в 2011, 2013, 2015 гг., 3-м национальном научном форуме «Нарзан – 2015» Актуальные проблемы гидролитосферы (диагностика, прогноз, управление, автоматизация)», 9-й Международной научно-технической конференции молодых специалистов, аспирантов и студентов «Математическое и компьютерное моделирование естественно-научных и социальных проблем» (МКМ – 15), Всероссийской научной конференции по проблемам управления в технических системах (ПУТС-2015), XXXI международной научно-технической конференции «Проблемы автоматизации и управления в технических системах» в 2015 г., а также на ежегодных научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава СПбГЭТУ «ЛЭТИ» в 2012–2015 годах.
Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в четырнадцати печатных работах, в том числе в семи журнальных статьях (шесть из них из перечня
ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, рекомендованных ВАК для публикации основных научных результатов), и семи работах в сборниках материалов международных и всероссийских научных и научно-технических конференций.
Структура и объём работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав с выводами и заключения, списка литературы, включающего 250 наименований, 6 приложений. Основная часть работы изложена на 184 страницах машинописного текста. Работа содержит 193 рисунка и 22 таблицы.
Классификации и технологические структуры биореакторов
Технологии очистки сточных вод развивались вместе с цивилизацией. Подробно с историей развития очистных сооружений со времен Древнего Рима и Древней Греции до начала 20 века можно ознакомиться в [1].
По своему назначению водные источники подразделяют на рыбохозяйствен-ные, хозяйственно-бытовые и культурно-бытовые. В свою очередь рыбохозяй-ственные разделяют на две категории: применяемые для ценных пород рыб с высокой чувствительностью к кислороду и используемые для других рыбохозяй-ственных целей [2]. Нормы сброса очищенных сточных вод зависят от класса и категории водного объекта.
Ввиду сложности состава и невозможности определения каждого загрязнителя применяют так называемые групповые показатели, характеризующие свойства воды. Общие требования к составу и свойствам воды сформулированы в гигиенических требованиях к охране поверхностных вод, введенных в 2001 г. [3]. Полный санитарно-химический анализ включает следующие характеристики: температура; окраска; за 13 пах; прозрачность; водородный показатель (pH); сухой остаток; взвешенные вещества; перманганатная окисляемость; химическое потребление кислорода (ХПК) - количество кислорода, потребляемое при химическом окислении содержащихся в воде органических и неорганических веществ под действием различных наиболее сильных окислителей; биологическое потребление кислорода (БПК) - количество растворенного кислорода, потребляемого микроорганизмами за установленное время и в определенных условиях при биохимическом окислении содержащихся в воде органических веществ, характеризует содержание легкоокисляемых органических веществ, способных к биохимическому разложению; фосфаты; хлориды; сульфаты; азот (общий, аммонийный, нитритный, нитратный); тяжелые металлы; поверхностно-активные вещества; нефтепродукты; растворенный кислород; микробное число; бактерии группы кишечной палочки; яйца гельминтов [2].
Из множества элементов и соединений (более 1000) осуществляется выбор наиболее опасных и наиболее характерных для сбрасываемых в водные объекты данного региона сточных вод [3]. Сущность их выбора сводится к последовательному исключению из общего перечня поступающих в водный объект (водоем, водоток или иной объект с водным режимом) тех загрязняющих веществ, которые не приоритетны для контроля. В итоге качество воды водного объекта на региональном уровне оценивается как по общим показателям, единым для всех водных объектов страны, так и по дополнительному перечню приоритетных загрязняющих веществ, специфичных только для данного региона и для данного источника загрязнений. Выбор приоритетных показателей водного объекта осуществляется учреждениями государственной санитарно-эпидемиологической службы по определенным критериям: - специфичность вещества для сточных вод, поступающих в водные объекты региона; - степень превышения предельно допустимых концентраций (ПДК) вещества в воде водного объекта; - класс опасности и лимитирующий признак вредности; - канцерогенность; - частота обнаружения вещества в воде; - тенденция к росту концентраций вещества в воде при долговременном наблюдении; - биоразлагаемость; - степень контакта вещества с населением.
В соответствии с современными действующими в России нормами ПДК при сбросе сточных вод в водные объекты культурно-бытового водопользования концентрация аммония солевого в расчетном створе не должна превышать 2 мг/л, нитратов - 10 мг/л [4]. Для объектов рыбохозяйственного водопользования ПДК аммония солевого составляет 0,39 мг/л, нитритов - 0,02 мг/л, нитратов - 9 мг/л (Приказ Росрыболовства от 18.01.2010 № 20), ХПК не более 30 мг О2/л [3].
Для постоянного контроля влияния антропогенных факторов на окружающую среду, и, в частности, соответствия водных объектов физическим, химическим и гидробиологическим показателям, существует Государственная служба наблюдений. В обязанности данной службы входит выполнение режимных, специальных и экспедиционных наблюдений [5].
Требования к качеству очищенной воды, поступающей во все водные объекты, в нашей стране являются более жесткими в сравнении с нормами Евросоюза, а также Украины [6], особенно если учесть, что большинство водных объектов в Российской Федерации причислены к рыбохозяйственному пользованию. Поэтому при проектировании городских очистных сооружений санитарные органы требуют строгого соблюдения вышеуказанных нормативов.
Сточные воды по происхождению подразделяют на три категории: хозяйственно-бытовые, производственные и атмосферные. К основным характеристикам сточных вод причисляют расход, виды и концентрации загрязнений, а также степень равномерности их поступления в стоки. Разнообразие категорий и качества сточных вод определяет выбор соответствующей системы водоотведения и метода очистки.
Сточные воды химических и нефтехимических производств не могут очищаться с помощью биологического метода, поскольку они содержат токсичные для организмов вещества. Такие воды должны проходить предварительную обработку для возможности последующего использования очистки активным илом.
Для дальнейшего исследования в качестве точки сброса очищенной воды выбран водный объект рыбохозяйственного назначения, поскольку принадлежит к числу наиболее многочисленных в нашей стране.
Анализ динамики модели Моно
Исследуем влияние уровня входного воздействия Ссвх и начального состояния (Сс(0),Си(0)) на поведение системы. Моделирование процессов производится при начальном состоянии системы, соответствующем режиму выращивания иловой массы. Это означает, что начальная концентрация субстрата в реакторе нулевая, а концентрация иловой массы является результатом первоначальной сухой иловой загрузки. При моделировании принимаются следующие значения параметров: 7 = 0,55, \im =0,49 ч1, Кс =29 ч1, gвх =7м3/ч, F = 100 м3. Аналогичные исследования, но при других параметрах были проведены в [7].
На рисунке 2.1 изображены процессы изменения концентраций ила Си и субстрата Сс при различных значениях уровней загрязнений на входе Свх. Предельное значение концентрации субстрата Cc lim, выше которого происходит рост популяции организмов, показано штрих-пунктирной линией. Из графиков видно, что выполнение условия (2.8) обеспечивает рост популяции активного ила и снижает начальную концентрацию субстрата, что отвечает состоянию равновесия (2.5). В противном случае концентрация ила снижается до нулевого значения, а субстрата - не изменяется, то есть происходит вымывание культуры из реактора, и система приходит в состояние (2.4). В силу соотношения Т = VI вх и постоянного объема биореактора время контакта реагентов T становится управляющим параметром посредством Cсв
На рисунке 2.2 приводятся графики концентраций субстрата и ила на выходе биореактора при различных значениях параметра Т времени нахождения в реакторе (периода аэрации). При Т=1 (или Т 1) система находится в состоянии (2.4) и очистка не происходит. При увеличении параметра Т снижается концентрация субстрата и растет концентрация ила. При слишком больших значениях Т время установления концентрации ила слишком велико. Таким образом, выбор параметра Т должен соответствовать концентрации субстрата Cсв х во входном потоке.
На рисунке 2.3 приводятся графики зависимости установившихся значений концентраций субстрата Сс и ила Сиот времени Т нахождения в реакторе при фиксированном значении концентрации субстрата Ссвх на входе. Как видно из графика, существует интервал значений Т, при котором очистка проходит эффективно. Минимальное значение Т определяется из условия (2.8) Максимальный период аэрации выбирается исходя из требований к допустимым концентрациям субстрата на выходе.
По фазовому портрету модели Моно можно сделать ряд выводов.
1. Сепаратриса, идущая из седловой особой точки О1 в узловую точку О2 разбивает фазовую плоскость на две области. Все траектории, начинающиеся выше сепаратрисы и заканчивающиеся на ней, характеризуются возрастанием концентрации ила при одновременном убывании концентрации субстрата. Такой характер объясняется тем, субстрат поглощается илом, вызывая рост последнего. Область траекторий, ограниченная линиями ОО1О2, характеризуется увеличением концентрации ила, а область, лежащая ниже линии ОО2 – уменьшением концентрации ила. В области ООхОг сначала происходит очень незначительный рост ила с увеличением субстрата на выходе, а затем ил начинает активно поглощать субстрат при изменении траектории вдоль сепаратрисы. В области под кривой ОО2 имеющегося субстрата недостаточно для роста ила и вследствие этого концентрация ила убывает. Чем больше начальная концентрация ила, тем интенсивнее происходит его убывание, что заметно по траекториям, расположенным ближе к узлу.
2. Наиболее эффективный режим работы соответствует движению вдоль се партрисы, когда \dCи I dCc = max. При этом на одно и то же приращение субстрата приходится наибольший прирост ила из всех траекторий. Крайне неэффективны режимы соответствующие траекториям, подходящим к узлу справа (не вдоль сепаратрисы), поскольку при возрастании субстрата наблюдается незначительный рост ила с последующей убылью (если траектории направлены сверху вниз) либо только его убыль (для траекторий, идущих снизу вверх).
3. Если уменьшать значение периода аэрации, то будет происходить сбли жение узла с седлом. При критическом (минимальном) значении Т- = с с узел совпадет с седловой точкой, превратившись в седло-узел. Корни характеристического уравнения станут равными:
Дальнейшее уменьшение значения периода аэрации Т приводит к исчезновению устойчивого узла и сохранению одной неустойчивой особой точки типа седло. Это ведет к вымыванию биомассы из реактора, поскольку прирост биомассы не компенсирует ее отток.
Резюмируя исследования данного параграфа, можно отметить следующие результаты. Определены состояния равновесия модели Моно и установлены их типы. Найдены соотношения параметров в виде неравенств, при которых система переходит в точку вымывания ила или в точку роста ила и осуществления очистки. В случае выполнения условия (2.8) точка роста является устойчивым узлом, а точка вымывания – седлом. В противном случае происходит вымывание активного ила. Подтверждено наличие временного интервала контакта реагентов как управляющего параметра, при котором происходит эффективная очистка. Если время контакта меньше этого значения, система переходит в точку вымывания, если больше – качество очистки практически не улучшается, однако снижается производительность системы. Найдены области начальных условий эффективной очистки.
Исследование влияния растворенного кислорода на входе реактора
Исследуется характер устойчивости особой точки с координатами (3.4). Исследования на промежутках входных концентраций Soвх и Snвhх в пределах исследуемых значений показали, что одна из координат особой точки всегда отрицательна, поэтому состояние равновесия (3.4) физически не достижимо.
На рисунке 3.5 приводятся графики переходных процессов при различных входных концентрациях аммонийного азота. В случае превышения уровня, определенного соотношением (3.9), обеспечивается рост бактерий и происходит нитрификация, т. е. осуществляется удаление аммония из сточных вод. Когда уровень аммония ниже, наблюдается вымывание культуры из реактора, поскольку бактериям при ограниченном расходе сточных вод недостаточно питания.
Поскольку нитрификация проходит с участием кислорода, его увеличение должно способствовать лучшей очистке. В результате компьютерных экспериментов определен характер зависимости установившихся значений концентраций аммония на выходе от входной концентрации кислорода. Установлено, что при низких концентрациях аммония на входе (меньше 2 мг/л) зависимость его установившихся значений на выходе от входной концентрации кислорода нелинейная (рисунок 3.6). При увеличении подачи кислорода удаление аммония проходит быстрее. При повышении входной концентрации загрязнителя (более 2 мг/л) скорость удаления аммония можно считать линейной. Однако стоит отметить, что даже в случае аэрации реактора чистым кислородом сложно достичь концентрации растворенного кислорода выше 10 мг/л, поскольку растворимость его зависит от температуры воды [232].
Зависимость установившихся значений аммония на выходе от концентрации кислорода на входе Следовательно, управлять процессом очистки можно путем изменения подачи кислорода и входного расхода сточных вод. В связи с этим необходимо учитывать условие (3.8) для того, чтобы избежать вымывания активного ила из реактора и сохранить популяцию бактерий в случае обедненных стоков.
Таким образом, для модели нитрификации определены равновесные состояния, которые частично совпали с состояниями равновесия модели Герберта. Поэтому рассматриваемая модель также имеет особую точку, соответствующую очистке и росту организмов, и особую точку, характеризующую вымывание. Показано, что третья точка равновесия физически недостижима, поскольку имеет отрицательные координаты. Определено граничное (критическое) соотношение параметров модели для перехода из точки роста в точку вымывания ила, выраженное через минимальные концентрации растворенного кислорода, или аммонийного азота на входе системы, или максимальное значение расхода исходной воды.
Следует учесть, что управление растворенным кислородом должно иметь ограничение сверху, обусловленное физическими особенностями растворения газа в жидкости. Кроме того, в условиях пониженного содержания аммония в исходной воде кривую зависимости установившихся значений концентрации аммония на выходе от концентрации растворенного кислорода на входе системы можно условно разбить на два участка, один из которых будет линейным, а второй – нелинейным (экспоненциально затухающим). Интерес представляет нелинейная часть кривой, поскольку она попадает в зону заданных значений концентраций аммония. Поэтому управление с помощью подачи кислорода в этой части должно иметь нелинейный характер, например, с ограничением. Ограничение обусловливается предельной концентрацией растворенного кислорода в воде при определенной температуре, увеличить которую не удается посредством возрастания расхода воздуха.
Денитрификация – это микробиологический процесс превращения нитрата в атмосферный азот в результате действия бактерий. Процесс протекает в условиях отсутствия кислорода, причем окисляющим элементом является нитрат. Такие условия принято называть аноксическими. В случае наличия кислорода денитрифицирующие бактерии преимущественно используют его как окислитель [21].
При рассмотрении ММ денитрификации предполагается, что процесс нитрификации отсутствует в рассматриваемом объеме. Также полагается, что во входном потоке присутствуют только аммонийный и нитратный растворимый азот.
В результате детального изучения процесса денитрификации получена концептуальная модель, представленная на рисунке 3.7 в виде схемы. Эта схема, как и схема модели нитрификации, позволяет проследить основные реакции данного процесса и взаимное влияние отдельных компонент друг на друга. Стрелки на схеме носят тот же смысл, что и для концептуальной модели нитрификации в 3.1.
Принятые для модели денитрификации наименования величин, а также их обозначения и единицы измерения сведены в таблицу 3.2.
Как следует из концептуальной модели, бактерии-денитрификаторы растут в результате поглощения нитратов и легко разлагаемого органического вещества. Их распад увеличивает концентрации взвешенного органического азота, медленно разлагаемого органического вещества, а также взвешенного инертного вещества. В результате гидролиза органического азота образуется растворимый органический азот, концентрация которого снижается в процессе аммонификации. Этот процесс увеличивает концентрацию аммония и щелочность, причем последняя растет также и в результате роста бактерий. В данной модели процесс денитрификации рассматривается обособленно от нитрификации, поэтому щелочность только увеличивается. Наконец, в результате гидролиза органического вещества получается легко разлагаемое органическое вещество.
Управление расходом рециркуляционного контура
На базе ранее исследованных моделей разработана модель трехзонного биореактора с управляемым потоком рецикла на основе системы уравнений (3.24). Общее количество ДУ модели составляет 27, алгебраических уравнений - 18. При разработке устройства управления (УУ), как ранее отмечалось, необходимо учитывать резуль 153 таты анализа влияния управляющих воздействий на управляемые величины, установленные в 3.7. Следует также принять во внимание действия реагирующих элементов, отраженных схемой взаимосвязи компонентов полной модели ASM1 (рисунок 3.11). В основу построения регулятора закладывается принцип необходимого управляющего воздействия: управляющее воздействие прикладывается к объекту только в случае отрицательных ошибок управления. Это означает, что количество загрязнителя на выходе объекта выходит за пределы допустимого уровня. При формировании закона управления используется информация о характере влияния внешних воздействий на процессы в объекте, полученная ранее в ходе моделирования. Характер изменения (возрастающий, убывающий) управляемых величин (строки таблицы) при росте управляющих (столбцы) представлен в таблице 4.1.
Как видно из таблицы 4.1, расходы входного, рециркуляционного и возвратного потоков, а также воздуха, подаваемого на аэрацию зоны нитрификации, различным образом влияют на аммонийный и нитратный азот, а также ХПК.
Представленные в таблице противоположные тенденции изменения выходных величин затрудняют формирование закона управления. В то же время, учет априорной информации о характере влияния управлений на выходы объекта может упростить структуру регулятора.
В силу того, что влияние управляющих воздействий на управляемые переменные проявляются различным образом (см. 3.7.1, 3.7.2, 3.7.4), возникает задача уравнивания отклонений концентраций. Для этого вводятся в рассмотрение величины процентных (относительных) отклонений:
Логическая часть УУ должна предусматривать такое распределение получаемой с датчиков информации о расходах рециркуляционного и возвратного потоков, концентрации растворенного кислорода и расходе исходной воды между ПИД-регу-ляторами, чтобы отклонения от заданий в одинаковой степени уменьшались по всем каналам. Для этого необходимо обеспечить возможность сравнения двух и более управляемых величин со схожим характером отклика на управляющее воздействие, причем сравнению подвергаются не сами величины, а их средневзвешенные ошибки. При сравнении нескольких отрицательных ошибок производится выбор большей по модулю, сигнал которой поступает на вход динамической части УУ. Если на входах сравнивающего устройства обнаруживаются только неотрицательные ошибки, то на вход ПИД-регулятора с выхода логической части подается нулевое значение.
Структурная схема логико-динамического регулятора (ЛДР), имеющего иерархический характер построения, приводится на рисунке 4.1. Как следует из рисунка 4.1, ЛДР представляет собой многомерное многосвязное логико-динамическое УУ выходными концентрациями и потоками трехзонного мембранного биореактора.
Логическая часть управления включает набор логических устройств, анализирующих знак ошибки или соотношение ошибок. Результатом работы логического уровня иерархии является определение минимальной средневзвешенной отрицательной ошибки или определение знака ошибки. Быстродействие этого уровня самое высокое.
Динамическая часть управляющего устройства состоит из настраиваемых ПИД-регуляторов, на входы которых поступают ошибки с логического уровня. Выходами этого уровня являются сигналы, представляющие собой задающие воздействия для контуров регулирования расходами и подачей кислорода. На динамическом уровне иерархии быстродействие снижается за счет интегрирующих элементов.
На следующем, исполнительном, уровне в соответствии с заданиями осуществляется непосредственное управление расходами. Эта часть системы также включает в себя настраиваемые ПИД-регуляторы, соединяемые с насосами (Н) и компрессором (К) через преобразователи частоты (ПЧ). В силу того, что скорости изменения концентраций загрязнений на выходе объекта на несколько порядков ниже скоростей изменения расходов, динамическими характеристиками исполнительной части можно пренебречь и принять элементы безынерционными.
Управление строится по иерархическому принципу, изложенному в 4.2. На логическом уровне логический регулятор Л1 проверяет условие отрицательности ошибки по аммонийному азоту. При выполнении этого условия инвертированный сигнал ошибки поступает на следующий уровень - динамический, включающий ПИД-регулятор Р1. В случае неотрицательной ошибки в качестве входного сигнала Р1 используется последнее неположительное значение ошибки из устройства памяти, входящего в Л1.
Логический регулятор Л2 сравнивает ошибки по нитратному азоту и ХПК. Если обе ошибки отрицательны, то выбирается наименьшее средневзвешенное значение, если одна из них неотрицательна - выбирается отрицательная. В случае обеих неотрицательных ошибках, на выходе Л2 формируется нулевое значение. Выходной сигнал этого регулятора используется в качестве входа для регулятора динамического уровня - ПИД-регулятора Р2.
Устройство предусматривает компенсацию управляющих воздействий, поступающих с выходов регуляторов Р1 и Р2, в результате алгебраического сложения сигналов. Результирующий сигнал ограничивается минимальным нулевым значением u1min и максимальным u1max , равным 2000 м3/сут.
Ограничивающее управление проявляется в случае, когда легко биологически разложимого вещества во входном потоке не достаточно для переработки де-нитрификаторами нитратного азота. Исследования показали, что потребление нитратов ограничивается содержанием легко биологически разложимого вещества (см. 3.2). Даже при снижении расхода потока в контуре рецикла до полного отключения уровень нитратов не опустится ниже нормы при дефиците Ssвх . На рисунке 4.2 приводится компьютерная модель ЛДР расхода рециркуляционного потока, представленная в программной среде Matlab/Simulink.