一种基于沉淀池沉积曲线的动态行车排泥方法与流程

1.本发明涉及沉淀池排泥领域，尤其涉及一种基于沉淀池沉积曲线的动态行车排泥方法。


背景技术：

2.现阶段沉淀池行车排泥方法主要分两类，一是完全依靠人工操作，技术人员凭借经验现场观察沉淀池的运行情况，手动开关行车。这种手动控制排泥方式有很大的随意性且效率低下，人力资源消耗大，仅仅依靠经验操作并无法确定准确的排泥周期和行程。二是单一自动控制，即通过设置排泥周期或者排泥时长，定时控制行车自动排泥，这类控制方法需通过现场调试摸索确定排泥周期，且不能适应进水水量、水质的动态变化。这种控制方式无法保证出厂水水质，还增加了排泥成本。因此亟需设计一种全新的排泥的方式来解决该现状。
3.中国专利文献cn112691413b公开了“一种用于沉淀池的排泥控制方法及装置”，采用当检测到沉淀池当前总产泥量大于或等于预设第一临界产泥量时，执行排泥动作，或者当检测到沉淀池当前总产泥量小于预设第一临界产泥量，且检测到污泥区悬浮物浓度大于或等于预设的悬浮物浓度上限时，执行强制排泥动作，直至到达排泥时间停止排泥，所述排泥时间根据沉淀池当前总产泥量和排泥速度计算得到。在某一个实施例中，所述沉淀池当前总产泥量的计算方式为：当沉淀池进水运行时，根据公式：，计算所述沉淀池内投放的药剂量x1，单位为mg/l，其中q1为监测仪表反馈的进水流量，单位为m3/s，q2为混凝加药泵出口流量，单位为m3/s，为预设药剂浓度；根据所述药剂量x1，利用公式：计算得到排泥时间周期内，所述沉淀池当前总产泥量w，其中ss0进水悬浮物浓度，sse为预设出水悬浮物浓度。在某一个实施例中，所述预设第一临界产泥量为，其中v为所述沉淀池内污泥斗总容积，单位为m3，为预设排泥含固率。在某一个实施例中，所述排泥时间根据沉淀池当前的总产泥量和排泥速度计算得到，具体为：根据公式，计算执行正常排泥或强制排泥后的持续排泥时间t，其中q3为排泥速度，单位为m3/s。在某一个实施例中，所述污泥区悬浮物浓度为:采用自动阀在污泥区一定高度进行取样后，将样本传送至水样自动稀释装置；利用在线仪表测定稀释后的水样浓度，并按稀释倍数折算得到污泥区悬浮物浓度；其中，所述在线仪表包括悬浮物在线监测仪、污泥浓度监测仪或在线浊度仪。第二方面，本发明实施例还提供一种用于沉淀池的排泥控制装置，所述装置包括：正常排泥模块，用于当检测到沉淀池当前总产泥量大于或等于预设第一临界产泥量时，执行排泥动作；强制排泥模块，用于当检测到沉淀池当前总产泥量小于预设第一临界产泥量，且检测到污泥区悬浮物浓度大于或等于预设的悬浮物浓度上限时，执行强制排泥动作；排泥计时模块，用于直至到达排泥时间停止排泥，所述排泥时间根据沉淀池当前总产泥量和排泥速度计算得到。但是该方式依旧无法实现根据沉淀池内实际的淤泥趁机情况进行行车排泥。


技术实现要素：

4.本发明主要解决原有沉淀池行车排泥精度不高、效率较低的技术问题，提供一种基于沉淀池沉积曲线的动态行车排泥方法，本专利通过构建沉泥量模型对沉淀池内的沉泥分布情况和沉泥量进行预估，将预估结果和排泥沉淀阈值曲线s
p
进行对比确定采取局部排泥的方案还是全面排泥方案对沉淀池内的沉泥进行清理。
5.本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：本发明步骤包括：s1构建沉淀池的沉泥量模型；s2根据沉泥量模型对沉泥量进行预估；s3根据沉泥量制定行车排泥方案完成排泥。
6.在现有日常沉淀池沉泥清理过程中，一般采取的方式是将沉淀池内的储水全部排出后直接控制行车对整个沉淀池进行全面的排泥工作。但是不同的沉淀池内情况不一致，沉淀池内也未必全部分布有沉泥，若每次清洗沉淀池时都采取全部排泥的方式非常耗费时间，同时清洗整个沉淀池所需耗费物质的成本非常大。因此不根据现实沉淀池内沉泥分布情况制定适宜的排泥方案对于成本的结算以及提高排泥效率都非常重要。因此本专利根据所需要清洗的沉淀池内的情况建立起沉泥量模型，结合建立完成的沉泥量模型预估获得待清理的沉淀池内的沉泥分布状况以及沉泥量，通过预估结果对局部区域存在大量沉泥的沉淀池采取局部排泥的清洗方式，控制行车针对沉泥存在区域进行针对性的清洗；对大范围存在沉泥的沉淀池采取全面排泥的清洗方式进行排泥清洗。通过本发明的方式在满足沉淀池进行正常沉泥清洗，确保沉淀池水质符合标准的前提下，同时实现高效率、低成本的沉泥清洗目标。
7.作为优选，所述步骤s1中，构建沉泥量模型时，首先确定沉淀池内的沉泥沉积量，计算公式为：式中w为沉泥沉积量，n为进水浊度，n0为出水浊度，q瞬时进水流量，再通过建立沉积速度模型确定沉淀池内任意区域沉泥的积累速度，确定公式为：其中v(p|w)为沉泥沉积量w下的沉积速度观测曲线，a，b，c对应观测模型的观测系数，并且2a+b＜0，p为沉淀池内任意观测位置，结合时间维度的累计得到沉泥沉积曲线，曲线计算公式为：式中s(p)为沉积量w下的沉淀曲线，再根据沉泥沉积曲线计算出沉淀池一定范围内的沉积总量，计算完成后对沉泥量模型进行标定，获得所需行车排泥的沉淀池的沉泥量模型。构建沉泥模型时，在确定相关参数后计算获得沉淀池内总的沉泥量，并获得在该沉泥量下任意沉泥的积累速度，从量和堆积速度两个方面综合考量不同沉淀池的沉泥实际状况。通过这两个维度计算获得沉泥速度曲线，具象化地将沉淀池沉泥状况表现出来，便于后续沉泥量模型的建立。
8.作为优选，所述步骤s1中，计算沉淀池内一定区域内的沉泥沉积总量时，计算公式为：式中g(δ
p
)为沉积量w下的观测模型，δ
p
为沉淀池某一区间段内的累计沉淀总量，p0为区间的起始点，p1为区间的终点，l为沉淀池宽度，ρ为污泥密度，在根据w和g的关系对沉泥量模型进行标定时，计算步骤如下：泥量模型进行标定时，计算步骤如下：定义一个模型指标为k，则根据模型指标k对沉泥量模型进行标定。为了能够使得沉泥量模型能够更直观的反馈出沉淀池内沉泥情况，通过定义模型指标k来衡量沉泥量模型反馈出来的结果作为优选，所述步骤s2中，根据模型指标k对沉泥量模型标定后获得若干组进水量和进水浊度下的模型沉积曲线，标定时：首先在沉淀池需要行车排泥的区域内每隔一段距离设置测量点，测量点设定为p1，p2，p3，...，pn，并在沉淀池进水处安装流量计监测进水流量q，在进水处和出水处均安装浊度仪监测获得进水浊度n和出水浊度n0；设定测量点后每隔一段时间δt进行监测获得沉泥厚度h1，h2，h3，...，hn，根据监测点的监测数值获知沉淀池内任意位置的单位时间内沉泥的累计高度并计算出对应位置的沉泥累计速度，完成标定后通过临近相关曲线进行插值预估获得沉淀池内实时总沉泥沉积量或者任意大小区域内的沉泥沉积量。为了获得相关参数去搭建沉泥量模型，在沉淀池的进水口以及出水口设置若干监测点，沉淀池进水口的监测点能够清晰地反馈出进水流量和进水浊度，通过进水口的进水流量判断流入沉淀池的水量是否正常，便于工作人员判断沉淀池上游状况是否正常，排除影响因素；通过进水口的进水浊度判断进入沉淀池的水质是否正常，根据进水浊度也能够判断出进入沉淀池的水质是否正常，当沉淀池水质出现问题时也能够该监测结果能够帮助相关人员排除不必要的影响因素。出水口的出水浊度能够直观反应沉泥清洗过后沉淀池出水的水质，通过该因素能够帮助相关人员直观的验证沉泥排除工作是否到位。
9.作为优选，所述步骤s2中，插值预估时：式中v
p
为沉积速度，k
min
为最小k模型指标，k
max
为最大模型指标，为最大沉积速度，为最小沉积速度，通过插值预估得到实时总沉降量g：
局部沉积量分析为：
10.通过插值预估获得总沉降量能够反馈出整个沉淀池大范围内沉泥的总沉降和，在量上反馈出沉淀池内沉泥堆积程度，根据总沉降量来来判断后续是否需要启动全面排泥；通过局部沉积量来判断沉淀池某一区域内沉泥堆积程度，根据该参数反馈局部沉泥堆积程度，若局部沉泥堆积程度较高，则后续启动局部排泥方案，对局部堆积沉泥较多的区域进行高强度的清洗，若在局部沉泥堆积较高的区域使用全面排泥并不能有效清楚该区域内所有的沉泥，针对性的采用局部排泥使得该区域能够着重清理干净，提高清理沉泥的效率。
11.作为优选，所述步骤s3中，根据沉淀池内沉泥的分布情况，并在确保出水水质的前提下，控制行车进行智能排泥。根据沉淀池不同区域沉泥堆积程度采取不同的排泥方案能够针对性有效的清理沉淀池内的所有沉泥，提高清理沉泥效率，降低沉泥清洗成本。
12.作为优选，所述步骤s3中控制行车智能排泥的具体步骤如下：首先定义排泥沉淀阈值曲线s
p
，定义沉降清扫阈值上限vh和下限v
l
，根据曲线形状判断沉泥量是否超过沉降清扫阈值上限vh和下限v
l
，根据不同沉淀池位置的排泥阈值需求实施排泥，若沉淀池大范围内沉泥量超过阈值上限，实行全面排泥；若仅仅是沉淀池局部沉泥量较多，采用局部排泥的方式进行行车排泥。若沉淀池内沉泥堆积程度未超过沉降清扫阈值上限时，对该区域不会控制行车进行沉泥清洗；当某区域进行沉泥清洗时，若沉淀池内沉泥堆积程度超过沉降清扫阈值下限时，该区域内的沉泥清洗工作停止，完成沉泥清洗工作。
13.作为优选，所述进行局部排泥时，定义行车起始位置p
start
和行车结束位置p
end
，根据排泥沉淀阈值曲线s
p
情况，满足排泥要求后在p
start
和p
end
之间控制行车进行若干次局部排泥，直至排泥完成。沉淀池内部分区域沉泥堆积程度较高，若只是控制行车从起始位置到结束位置行走一次未必能够将该区域内的沉泥清理干净，因此根据沉泥阈值曲线，若沉泥堆积量一直超过阈值，则会控制行车在该段起始位置和结束位置之间往返多次清理直至沉泥量低于阈值为止。
14.本发明的有益效果是：本发明依据进水流量、进出水浊度等，建立沉淀池污泥沉降量模型，构建沉积曲线并得到沉淀池池底污泥量的实时分布情况，根据水厂排泥量需求和出水水质要求，自动调整行车排泥策略，使行车的排泥运行更加精密合理。
附图说明
15.图1是本发明的一种基于沉淀池沉积曲线的动态行车排泥方法的流程图。
16.图2是本发明的一种沉泥沉降高度曲线图。
17.图3是本发明的一种k值变化曲线图。
具体实施方式
18.下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
19.实施例：本实施例的一种基于沉淀池沉积曲线的动态行车排泥方法，如图1至3所示，包括沉淀池现有进水量、进水浊度、出水浊度等有效信息，构建沉淀池沉泥状态模型，作为行车智能排泥方案控制的参考依据。沉淀池是水厂生产中的一个重要环节，主要通过重
力沉淀作用去除水中的悬浮物。随着水处理生产的不断进行，沉淀区池底的污泥高度在不断增加，且沉淀池前端和后端泥量和泥高度也有很大差异。若吸泥行车排泥不及时，易引起沉淀池翻池，严重影响出水水质；若排泥次数过于频繁或是次排泥时长过长，则会过多浪费人力资源以及水资源，进而增加排泥工作的成本。因此，发明出一种沉淀池行车精确排泥模型控制方法变得尤为重要。目前水厂沉淀池排泥系统还没有一套精确计算和预测沉淀池污泥产生速率、池底污泥高度的方法和排泥行车精确排泥的智能控制方案。现阶段行车排泥方法主要分两类：一是完全依靠人工操作，技术人员凭借经验现场观察沉淀池的运行情况，手动开关行车。这种手动控制排泥方式有很大的随意性且效率低下，人力资源消耗大，仅仅依靠经验操作并无法确定准确的排泥周期和行程；二是单一自动控制，即通过设置排泥周期或者排泥时长，定时控制行车自动排泥，这类控制方法需通过现场调试摸索确定排泥周期且不能适应进水水量、水质的动态变化。这种控制方式无法保证出厂水水质，还增加了排泥成本。为了能够更加智能的对沉淀池内的沉泥进行清理，本专利首先建立沉泥量模型来反馈出所需待清理的沉淀池内沉泥的分布情况和堆积程度。具体方式如下：首先需要确定沉淀池内的沉淀沉积量：其中，n为进水浊度，n0为出水浊度，q为瞬时进水流量。沉淀池的沉淀沉积量受进水口沉泥输入量的直接影响，该量可以等效到沉淀池的沉积量。再建立沉积速度模型：其中，v(p)代表某一特定进水流量q和进水浊度n环境下的沉积速度观测曲线，即沉积量w下的沉泥沉积速度，δ
t
为间隔时间，a，b，c对应观测模型的观测系数，且2a+b＜0，p代表不同沉淀池从行车头部到尾部的任意观测位置。通过该模型能够沉淀池内任一位置沉泥单位时间内积累的速度，该模型能够有效的帮助相关人员获知不同沉淀池内的不同位置沉泥在堆积速度上的情况，有助于相关人员把握沉泥堆积速度较快的区域，针对堆积较快的区域可以标记并在沉泥清洗时着重采取局部排泥的方式清理该区域，确保沉淀池内所有区域都能够清理干净，提高沉淀池出水水质的品质。然后结合时间维度的累计，预估计出沉泥沉积曲线：其中，s(p)(q|n)代表某一特定进水流量q和进水浊度n环境下的沉淀曲线，即沉积量w下的沉淀曲线。通过沉积曲线换算出沉淀池局部/全部段的沉积总量：其中，g(δ
p
)(q|n)代表某一特定进水流量q和进水浊度n环境下的观测模型，即沉积量w下的观测值，δ
p
代表沉淀池某一区间段内的累计沉淀总量，p0和p1区间端的始末，l为沉淀池宽度，ρ为污泥密度。最后对沉淀模型进行标定，得出实际w和g的关系曲线，并设定一个模型指标k来直观的反馈模型反馈结果，以便后续沉积量预估计步骤如下：
即模型符合如下关系：简化定义模型指标k：其中，沉积量w和g的观测曲线，仅受n、q影响，n0、l、ρ均为常量；p0、p1表示固定区间段的定量，ap2+bp+c为仅受n、q影响的沉降速度，即v(p|w)为待校准量。
20.标定完沉泥量模型后需要对待清理的沉淀池进行沉淀池沉泥量的预估。沉积曲线如图3所示，根据模型指标k关系进行沉泥量模型标定后，能够得到多组不同进水量和进水浊度下的模型沉积曲线。而在污水沉降模型建模阶段时，需要通过设置标定监测点采集若干参数来进行模型标定。采集参数时，在沉淀池边从行车头部到尾部每隔一定距离设一个测量点为p1，p2，p3，...，pn，每隔一段时间δt采集监测点监测到的污泥厚度h1，h2，h3，...，hn，累加后得到沉淀区任一位置泥量的在单位时间内的累计高度，根据沉泥累计高度可以计算获得沉淀区内任一位置泥量单位时间积累速度。在沉淀池进水处安装流量计监测进水流量q，在进出水处分别安装浊度仪，监测进水浊度为n和出水浊度n0。通过上述标定，即得出如图3所示的模型指标k的v(p|w)部分过程曲线，实际沉泥清理过程中，根据实际需要只需要标定出需要的数量组，其他的通过临近相关曲线进行插值预估即可，差值预估的方式如下：按照模型设计，有了v
p
部分实时参数，即可按照前文拖到过程预估，即可以得出模型关系，得到实时总沉降量g如下：则，局部沉积量分析
根据沉泥量模型结果，相关人员可获知沉淀池内沉泥横向的分布情况以及纵向的堆积程度，并根据沉泥量模型的结果制定不同区域内的沉淀池行车排泥方案。
21.实现实时监控沉淀池污泥量、污泥分布情况，并在保证出水水质的前提下，智能控制行车排泥，提高沉泥清洗效率、降低沉泥清理成本。本实施例中沉泥清洗方式包括局部排泥、全面排泥两个维度并进行相应的调控优化。若沉淀池局部区域内的沉泥堆积非常多进行局部排泥，该方式仅针对沉降池沉泥高度高于沉淀要求的区段进行排泥，其它区段暂不处理。使用该方式能够单次清泥区段小，并降低清扫成本，还能减少范沉泥清洗时对沉淀池整体范围的影响。除此之外该方式单次清泥耗时短，达到节省排泥时间，并减小时间维度上对沉淀池的影响。另外一种沉泥清理方式为全面排泥：无差别处理，针对所有区段全面排泥。该方式在沉淀池大范围淤泥沉积量均较高时可采用，保障沉淀池整体沉淀效果和效率不受影响，使用该方式时，行车控制维度主要根据淤泥沉积量、沉积高度，动态调控排泥行车周期、行程以及排泥频率，降低排泥成本。根据沉泥量模型的结果，相关人员能够有效获知沉淀池内沉泥具体横向上分布的范围以及纵向上的堆积程度，根据实际情况有效实现上述两种排泥方式的有效分配。执行时：首先针对整个沉淀池行程，定义出排泥沉淀阈值曲线s
p
，依照沉降曲线设定，从入口到出口由高到低呈现，即不同位置排泥阈值需求不同。定义沉降清扫阈值上限vh，下限v
l
的。触发下限需求时，则认为需要计划排泥，触发上限需求时，则认为必须实施排泥。行车排泥前定义行车起始位置p
start
，即沉降量大的位置停靠(即入水口)；定义行车结束位置p
end
，沉降量最小位置(即出水口)。若行车从p
start
到p
end
或者p
end
到p
start
进行排泥时，该方式定义为局部排泥过程。该方式实行时根据沉降曲线s
p
阈值要求，触发v
l
后分配行车动作，达到排泥高度时，开始局部排泥，局部排泥结束后就地停靠，由于局部沉泥量较多，因此在排泥过程中一次行车局部排泥不一定能将沉泥清理干净，因此排泥过程允许往返，即不限定任意一次排泥的方向进行多次排泥。排泥过程如有多处v
l
的触发，则触发量根据超出程度大小定义优先级。若采用全部排泥时，行车排泥前定义整个沉淀池边界线，行车将边界线所有范围内的区域进行排泥清理，区域均清理完成后行车排泥工作才结束。通过全部排泥和局部排泥的有机结合能够提高沉泥清理地效率，有针对性的选择排泥方式也在确保沉淀池水质的前提下节省了排泥工作的时间、人力成本。

技术特征：
1.一种基于沉淀池沉积曲线的动态行车排泥方法，其特征在于，步骤包括s1构建沉淀池的沉泥量模型；s2根据沉泥量模型对沉泥量进行预估；s3根据沉泥量制定行车排泥方案完成排泥。2.根据权利要求1所述的一种基于沉淀池沉积曲线的动态行车排泥方法，其特征在于，所述步骤s1中，构建沉泥量模型时，首先确定沉淀池内的沉泥沉积量，计算公式为：式中w为沉泥沉积量，n为进水浊度，n0为出水浊度，q瞬时进水流量，t为采样间隔时间，再通过建立沉积速度模型确定沉淀池内任意区域沉泥的积累速度，确定公式为：其中v(p|w)为沉泥沉积量w下的沉积速度观测曲线，a，b，c对应观测模型的观测系数，并且2a+b＜0，，h为沉泥高度，p为沉淀池内任意观测位置，结合时间维度的累计得到沉泥沉积曲线，曲线计算公式为：式中s(p)为沉积量w下的沉淀曲线，t为采样间隔时间，再根据沉泥沉积曲线计算出沉淀池一定范围内的沉积总量，计算完成后对沉泥量模型进行标定，获得所需行车排泥的沉淀池的沉泥量模型。3.根据权利要求2所述的一种基于沉淀池沉积曲线的动态行车排泥方法，其特征在于，所述步骤s1中，计算沉淀池内一定区域内的沉泥沉积总量时，计算公式为：式中g(δ
p
)为沉积量w下的观测模型，δ
p
为沉淀池某一区间段内的累计沉淀总量，p0为区间的起始点，p1为区间的终点，l为沉淀池宽度，ρ为污泥密度，在根据w和g的关系对沉泥量模型进行标定时，计算步骤如下：量模型进行标定时，计算步骤如下：定义一个模型指标为k，则根据模型指标k对沉泥量模型进行标定。4.根据权利要求3所述的一种基于沉淀池沉积曲线的动态行车排泥方法，其特征在于，所述步骤s2中，根据模型指标k对沉泥量模型标定后获得若干组进水量和进水浊度下的模型沉积曲线，标定时：首先在沉淀池需要行车排泥的区域内每隔一段距离设置测量点，测量
点设定为p1，p2，p3，...，p
n
，并在沉淀池进水处安装流量计监测进水流量q，在进水处和出水处均安装浊度仪监测获得进水浊度n和出水浊度n0；设定测量点后每隔一段时间δt进行监测获得沉泥厚度h1，h2，h3，...，h
n
，根据监测点的监测数值获知沉淀池内任意位置的单位时间内沉泥的累计高度并计算出对应位置的沉泥累计速度，完成标定后通过临近相关曲线进行插值预估获得沉淀池内实时总沉泥沉积量或者任意大小区域内的沉泥沉积量。5.根据权利要求1至4所述的一种基于沉淀池沉积曲线的动态行车排泥方法，其特征在于，所述步骤s2中，插值预估时：式中v
p
为沉积速度，k
min
为最小k模型指标，k
max
为最大模型指标，为最大沉积速度，为最小沉积速度，通过插值预估得到实时总沉降量g：局部沉积量分析为：6.根据权利要求1所述的一种基于沉淀池沉积曲线的动态行车排泥方法，其特征在于，所述步骤s3中，根据沉淀池内沉泥的分布情况，并在确保出水水质的前提下，控制行车进行智能排泥。7.根据权利要求6所述的一种基于沉淀池沉积曲线的动态行车排泥方法，其特征在于，所述步骤s3中控制行车智能排泥的具体步骤如下：首先定义排泥沉淀阈值曲线s
p
，定义沉降清扫阈值上限v
h
和下限v
l
，根据曲线形状判断沉泥量是否超过沉降清扫阈值上限v
h
和下限v
l
，根据不同沉淀池位置的排泥阈值需求实施排泥，若沉淀池大范围内沉泥量超过阈值上限，实行全面排泥；若仅仅是沉淀池局部沉泥量较多，采用局部排泥的方式进行行车排泥。8.根据权利要求6和7所述的一种基于沉淀池沉积曲线的动态行车排泥方法，其特征在于，所述进行局部排泥时，定义行车起始位置p
start
和行车结束位置p
end
，根据排泥沉淀阈值曲线s
p
情况，满足排泥要求后在p
start
和p
end
之间控制行车进行若干次局部排泥，直至排泥完成。

技术总结
本发明公开了一种基于沉淀池沉积曲线的动态行车排泥方法，步骤包括S1构建沉淀池的沉泥量模型；S2根据沉泥量模型对沉泥量进行预估；S3根据沉泥量制定行车排泥方案完成排泥，本发明依据进水流量、进出水浊度等，建立沉淀池污泥沉降量模型，构建沉积曲线并得到沉淀池池底污泥量的实时分布情况，根据水厂排泥量需求和出水水质要求，自动调整行车排泥策略，使行车的排泥运行更加精密合理。行车的排泥运行更加精密合理。行车的排泥运行更加精密合理。


技术研发人员：孙建彬 付炜炜 陈燕飞 周俊 顾冬梅 位翱洋
受保护的技术使用者：浙江中控信息产业股份有限公司
技术研发日：2023.08.07
技术公布日：2023/10/15