通过基于A2O膜生物反应器的实时过程模拟的智能自动化操作策略来优化去除
Hyuck Kwon1, Yuchan Park2, Seonju Kim3
1Department of Environmental Engineering, Inha University, Inharo 100, Michuhol-gu, Incheon, Republic of Korea; Research and Development Center, ECORBIT Co., Ltd., Songpadaero 155, Songpa-gu, Seoul, Republic of Korea.
Journal of environmental management
|June 18, 2025
概括
一个智能自动化操作策略 (IAOS) 改善了无氧-无氧-氧 (A2O) 膜生物反应器 (MBR) 中的去除. 与手动控制相比,全自动化提高了11.3%的效率,证明了卓越的性能.
科学领域:
- 环境工程 环境工程
- 废水处理技术 废水处理技术
- 生物反应器优化优化
背景情况:
- 无氧-无氧-有氧 (A2O) 膜生物反应器 (MBR) 对于废水处理至关重要.
- 在A2O MBR中优化去除效率是具有挑战性的,因为负载波动.
- 当前的运营策略往往依赖于手动调整,导致性能低于最佳.
研究的目的:
- 开发和评估一个智能自动化操作策略 (IAOS) 来增强A2O MBR中的去除.
- 创建一个智能算法来实时计算最佳操作参数.
- 通过将数据驱动模型与传统方法相结合,提高运营模拟的准确性.
主要方法:
- 使用智能算法计算最佳内部回报率 (IR),无氧液压保留时间 (AnHRT),有氧液压保留时间 (AHRT) 和混合液体悬浮固体 (MLSS) 的IAOS开发.
- 使用标准公式和激活泥模型2d (ASM 2d) 评估参数计算的适用性.
- 集成机器学习模型以提高在动态操作条件下的模拟精度.
主要成果:
- 仅仅对IR比率的自动控制就使得处理效率提高了5.7%.
- 与手动操作相比,采用旋转反应堆和对所有参数的自动控制使除效率提高了11.3%.
- 自动化整个过程显示出比自动化单个单元流程更高的效率.
结论:
- 开发的IAOS显著提高了A2O MBR中去除效率.
- 在优化生物废水处理方面,运行参数的全自动化比部分自动化更有效.
- IAOS为管理复杂的生物反应和提高废水处理性能提供了强大的解决方案.
