基于物聯網技術的污水處理站遠程智能控制系統設計

張長強

（廣東省廣業裝備制造集團有限公司，廣州 510700）

0 引言

隨著國家在環境保護方面意識的加強，以及國家在農村污水處理方面的大力投入，國內的農村污水處理技術也在不斷發展，在農村污水處理過程中，不同地區項目的特點也不同，大多偏遠地區，如果人工進行日常的操作和維護，會給運營帶來較大的成本支出。本文在設計完善污水處理相關工藝的前提下，綜合傳統底層邏輯控制，引入物聯網終端、云平臺、智能算法等相關技術，設計一種無人值守、運行可靠的控制系統，來解決實際運行中的無人值守不可靠，遠程操作無法實現的問題。李千振[1]提出利用先進儀表實現污水處理控制系統的精準控制設計。左旭巖[2]的研究表明我國污水處理控制技術相對國外比較落后。鄧新莉等[3]則提出污水處理過程控制具有高度非線性、時變性，不確定性和時滯等特點。Souza T M 等[4]根據實際徑流資料，建立了水流滯時之間的線性模型。陸軼[5]提出我國污水處理技術起步較晚，能耗大、成本高等問題仍未能得到徹底解決。

本文以中山流域治理農污處理項目為基礎，提出在A2O+MBR 膜的污水處理工藝下，基于物聯網終端的數據傳輸、智能算法控制技術的遠程污水控制處理工藝和設備設計是解決偏遠地區污水處理站運營的一種方法，以減少運營成本，提升污水處理站可靠運行，實現遠程無人抄表、設備自我應急處置、污水處理達標排放等，具有廣泛的工程意義。

1 總設計組成

農村污水處理設施，大部分主要分布在比較偏遠的地區，設施建設投產后，長期無人看管，水量不穩定，設計時必須考慮雨季造成的影響。農村污水智能控制系統的工藝流程設計是實現出水標達的控制系統設計。張文藝等[6]建立了活性污泥工藝下的神經網絡模型。馬溪平等[7]闡明了厭氧工藝在污水處理中的應用效果。張品[8]在純水制備過程中使用了膜工藝技術。本文基于中山流域農村污水項目，對工藝和控制進行設計，其中處理流程采用相對簡單的工藝，處理規模為60～200 t/d，部分重點區域靠近水源地的農污處理設備應能使水質達到一級A 標準。農村污水處理設備主要包括提升部分、調節部分、生化部分、污泥分離部分，針對水質要求較高的增加MBR 膜處理工藝技術，最終經過消毒后就近達標排放河涌。農村污水水量不穩定，也給生化系統的穩定運行帶來不必要的沖擊，尤其是雨季時，部分雨水會隨管道等進入到系統中，降低了進水COD 的濃度，為維持生活系統也需要碳源的補充，給控制系統設計增加了難度。中山流域農村污水的主要控制工藝流程如圖1所示。

圖1 農村污水處理控制工藝流程

農村污水處理設備包括一體化設備、進水提升泵站、調節池以及設備間。其中，進水泵站一般由玻璃鋼罐體、鋼格柵、提升泵及液位計等組成；調節池主要設備包括玻璃鋼罐體、推流器、提升泵、液位計等；一體化設備主要包括箱體、曝氣管、生物填料等；污泥分離器包括砂濾、MBR 膜等；設備間主要包括加藥泵、鼓風機、反洗泵等，以及消毒系統設備。提升泵站與調節池之間設計了流量計，通過對提升泵進行變頻控制，實現流量恒定調節，在調節池設置有液位計來控制進水液位，厭氧池和好氧池設置了溶解氧和ORP 等儀表，為自動控制系統控制回流和曝氣提供數據判斷條件。電氣控制系統采用PLC 為主要邏輯控制單位，產水端通過ABB 變頻器控制產水泵，實現恒流量和壓力產水。PLC 采集和控制數據后，通過物聯網終端模塊實時將底層模擬量數據和設備控制情況傳輸到云平臺，本文設計了遠程控制中心，在對歷史數據進行分析后，將智能算法計算所得數據轉換為指令，從而實現對PLC的總體控制。

一體化泵站進水口設計有粉碎格柵，目的是攔截污水中的固體廢物，去除污水中一些大的懸浮固體。設備設計配置包括罐體、格柵、提升泵、液位計、流量計，一體化泵站的提升泵把污水提到調節池，水經格柵處理后進入調節池進行水量、水質的調節均化，保證后續生化處理系統水量和水質的均衡、穩定；然后，利用調節池內提升泵將污水提入厭氧池，此過程主要控制溶解氧的濃度，使得污水處于厭氧狀態，在厭氧菌的作用下使有機物水解、酸化，去除廢水中的有機物，并提高污水的可生化性。污水進入厭氧區，同步進入的還有從沉淀池排出的含磷回流污泥，本反應器的主要功能是釋放磷，同時部分有機物進行氨化；污水從厭氧池自流到缺氧池，在脫氮工藝中，其作用是反硝化去除硝態氮，硝態氮是通過內循環由好氧反應器送來的，循環的混合液量較大，一般為2.2Q（Q為原污水流量）。通過PLC 實時采集ORP儀表數據，在線分析當前污水狀態，混合液進入好氧池，這一反應器單元是多功能的，去除BOD、硝化和吸收磷等反應都在該反應器內進行?；旌弦褐泻蠳O3-N，污泥中含有過剩的磷，而污水中的BOD 則得到去除。最后，混合液進入二沉池，進行泥水分離，上清液作為處理水排入砂濾池，經紫外線消毒后達標排放。沉淀污泥的一部分回流厭氧池，另一部分作為剩余污泥排放。

農村污水的水質組成主要包括含部分油污和磷的生活污水、少量養殖污水以及部分作坊沖洗水，水質成分數據不穩定，COD 大部分在50～250，雨季時受降雨等因素影響，水質COD 較低，對系統進行雨季和旱季2 種運行控制方式進行設計，保證系統正常運行。農村污水經過控制后流經池體，首先控制提升泵將曝氣池注滿廢水，然后投入其他生活污水處理廠的正常污泥，采用間斷控制的方式進行曝氣，滿負荷培養。通過設計基于PLC 模擬量的溶解氧儀表、污泥濃度儀表反饋，當曝氣池內混合液的30 min 沉降比達到15%～20%時，污泥具有良好的凝聚沉淀性能，污泥內含有大量的菌膠團和纖毛蟲原生動物等時，可使BOD 的去除率達到90%左右，達到活性污泥已培養馴化正常后自控系統正式投入試運行。

底層PLC 控制曝氣風機過程設計滿足好氧池需求，好氧池污泥沉降比設計為30～40，池內菌種主要以異養型細菌（補充菌種）為主，而反硝化主要是以自養型硝化菌（補充菌種）為主。BOD5 應在20 mg/L 內。若BOD5 濃度過高，會使異養菌迅速繁殖，抑制自養型硝化菌的生長。降低進水中BOD5 的濃度，揮發酚控制在15 mg/L 以內，氨氮控制在20 mg/L 以內。好氧池內溶解氧的濃度控制在4～6 mg/L?？刂莆勰嘣诤醚醭貎鹊耐Ａ魰r間約為36 h?？刂坪醚醭販囟仍?2～30 ℃。

2 硬件設計

為解決遠程維護和操作的問題，在設備硬件設計過程中使用物聯網技設備、云平臺設備等。物聯網技術是實現遠程或者邊遠地區無線控制的重要手段，如鄭爽[9]提出了基于無線傳輸的狀態監測；魯東海等[10]在監控系統中引入了遠程物聯網技術進行設計。遠程污水處理技術適合農村污水處理站的遠程控制，該技術集無線物聯網終端、云平臺、現地控制單元、數據傳輸、邊緣技術等相關技術為一體，包括底層邏輯控制層、云數據傳輸層、遠程監控層設計等，應用于農污處理遠程控制可實現便利的操作和維護。

物聯網技術在農污污水處理遠程控制的設計中主要的設備分為三層：物理層、數據傳輸層、平臺操作層。其中，底層物理層控制設計主要有現地控制單位，包括PLC單元、觸摸屏單元、現地啟動回路控制箱，儀表包括超聲波液位計、ORP、電磁流量計等；數據傳輸層包括物聯網終端、無線路由等；遠程平臺操作層包括平臺畫面設計、物聯終端配置等。物聯網數據傳輸系統如圖2 所示。

圖2 物聯網數據傳輸系統

農村污水處理站底層設備控制由PLC 實現，采集的設備參數包括電壓、電流、功率，采集的模擬量數據包括OPR 數據、溶解氧、污泥濃度、流量、進水液位等，實時數據采集并通過物聯網終端模塊將數據上傳至相應的云平臺，數據上傳后通過遠程云平臺將實時數據顯示到控制系統，調度中心通過云平臺數據傳輸將指令傳輸給物聯網終端模塊，物聯網模塊通過MODBUS TCP/IP 協議將指令寫入到PLC 中，再由PLC 控制現場設備的啟動和停止，以及系統的控制、清洗等。通過設計該系統，實現了對底層數據的采集和上傳，遠程控制不再需要到現場進行操作，也不需要以往的光纖等數據傳輸方式，對偏遠地區農村污水處理的監管和控制都有良好的成本優勢。

3 基于智能算法的控制系統設計

由于農村污水處理特點，需要對成本進行良好控制，尤其對農污長期運行，需要對不斷累積的數據進行分析，并對系統進行成本優化，才更具有現代大數據分析的優勢，從而實現最優的運行方式和加藥預決策。Windsor[11]采用線性規劃算法進行水量調度求解，可用智能算法有很多種，包括神經網絡算法[12]、粒子群算、遺傳算法等，根據各算法特點，結合污水處理站多站點、周期長等特點，選擇遺傳算法來對污水處理站進行優化分析計算。根據歷史數據，對全過程加藥數據和污水處理加藥量等進行分析，基于農村污水處理多站點布置特點以及長期運行的數據分析，采用遺傳算法對分析函數和決策函數進行優化，實現智能決策系統。

遺傳算法是一種自然演變最優求解的一種算法，具有較好的收斂性能[13-14]。本文利用GA算法來求解污水處理加藥函數最優解。

遺傳算法是基于一種遺傳基因傳遞的算法[15]。在基因群里相互傳遞過程中將上一代屬性傳遞給下一代，同時能將壞因子有效去除等，劃分后的區域降加藥量可以視為第一代因子，進入多站的加藥函數屬性因子是第二代遺傳因子，在加藥調度過程中屬性的遺傳與變化是第三代因子。

遺傳算法的群組定義：

式中：M為群體數量；F為函數評價；s為選擇算子；c為交叉算子；m為變異算子；pc為交叉概率；pm為變異概率。

算法編碼：

解碼公式：

遺傳算法通過不斷的迭代和計算來尋求函數最優解，實現加藥量、曝氣量數據的準確預測，但該算法在計算區域多站污水處理整體加藥量最優計算過程中，在追求最接近實際最優加藥的同時，存在參數變量較多及計算時間長等問題，但它在區域農村污水處理過程中有著較好的計算性能。遺傳算法是長期運行的加藥預測函數最優解的一種解決方法，在最優求解過程中可以快速收斂，在未來城市污水處理總量優化方面有著良好的工程價值。

在農村污水模型的基礎上，應用遺傳算法進行優化，可解決流域各個污水站流量、水質和加藥模型復雜多變的問題。本文以中山市農污項目為例，系統計算步驟如下。

（1）中山河涌流域各污水處理站的水質、流量、降雨、排污、節假日等因素不同，地下家庭住戶排污情況也不同，在此基礎上，本文歸類模型參數的問題集。

（2）對影響模型計算的各參數進行編碼，i=0，1，2，…，16。

（3）初始化中山流域農污處理模型問題參數集的遺傳群體。

（4）對模型的各影響因子進行編碼計算，并計算出各個問題參數在模型中的適應情況，結合歷史記錄數據分析各參數的適應度。

（5）若各參數在流量、水質分析、加藥預測計算中有著較好的適應性，則輸出結果；反之，則引入遺傳變量因子，對相關編碼因子進行交叉，重新進入計算，尋找適合中山農污處理和加藥模型的參數變量，并再次結合歷史數據，得出最優解。

4 應用效果分析

遠程操作界面的設計結合了現階段成熟的物聯網技術，完成了遠程數據和操作的可視化設計。采用物聯網終端BL101 模塊，終端模塊采用以太網協議，設置參數后，實時讀取CPU 數據，該模塊再通過遠程云平臺組態指令設置，將污水處理站現地西門子1212C的CPU數據，包括水位、流量、水質參數等重要數據實時傳輸至云平臺，遠程操作界面采集數據后，顯示如圖3 所示的云平臺組態界面。該界面可以實時查詢到加藥量累計曲線、累計排水流量等數據。云界面上包括水質參數5 項、累計排水流量曲線以及實時液位曲線、加藥量曲線、ORP參數曲線等，可以遠程實時分析當前設備的運行狀態，分析后再操作水泵和風機，以調整溶解氧等，實現對水種細菌的精準培養和控制。

圖3 云平臺組態界面

采集遠程數據后，所設計的存儲數據的后臺服務器在對數據進行分析和處理后，可通過智能算法分析歷史曲線和預測曲線。在系統加藥參數上，在進水COD 較低的條件下，生化菌群需要加投碳源以為維持一定的數量。通過該算法，可以有效預測周期范圍內的加藥量，大大減少了碳源的不確定定量難度，優化后在滿足出水達標的情況下，實現了加藥量減少12%，優化前后加藥量對比分析曲線如圖4 所示。在整個流域系統內減少的加藥成本也是十分可觀的，基于智能算法和物聯網技術下的遠程污水處理站，實現了設備智能跟蹤、分析、綜合控制，在人工方面、成本方面都得到了明顯的優化。

圖4 優化前后加藥量對比分析曲線

5 結束語

對農村污水處理向一體化、智能化進行設計，同時解決了農村污水處理站無人值守問題，降低了運營成本等問題。物聯網技術和現代智能算法提升了農村污水處理效率，實現了對水量運行時的良好分配和調度，工藝控制比以往更加精準，水質效果也更好，提升了設備可維護效果，為農村黑臭水體處理、環境保護提供了解決方法。結合污水處理工藝，應用現代智能設備，采用物聯網技術和現代智能算法的綜合污水處理站，是未來農村污水處理的發展方向，在區域污水處理運營和加藥成本優化方面都有一定優勢，在工程應用中有較好的價值。