【模子工具】基于时间序列剖析的污水处理厂入流水质模子

2021-02-24 网络
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[科技新闻]【模子工具】基于时间序列剖析的污水处理厂入流水质模子

原问题:【模子工具】基于时间序列剖析的污水处理厂入流水质模子

原文问题:Empirical Sewer Water Quality Model for Generating Influent Data for WWTP Modelling

作者:Jeroen Langeveld, Petra Van Daal et al.

第一作者单元:Section Sanitary Engineering, Department of Water Management, Delft University of Technology

期刊:Water

导读

污水处理厂(Wastewater treatment plants,WWTP)模子在水厂设计、运行和控制中均有重要作用,而天生水厂入流水质数据是建模不可或缺的环节。但受限于对机理历程(如沉积物的运送)的熟悉不足和管网数据的匮乏,机理和履历的天生方式均有其固有局限性。本文接纳时间序列剖析方式来描绘水厂入流水质动态转变的历程。

,科技日报,

案例水厂位于荷兰都会Eindhoven,服务人口75万。受纳水体Dommel河水质没有到达欧盟尺度,亟需构建水厂模子以改善水质(系统概化如图1所示)。

图1 案例水厂入流概化图

该研究在上图标有“A”的位点处监测入流水质(TSS、COD等)和水量,时间距离划分为2分钟和1分钟。监测数据用于入流水质天生模子的率定与验证。该天生模子将水厂入流划分为四个阶段:旱季(Dry Weather Flow, DWF),雨季最先(onset),稀释(dilution)和恢复(recovery),各阶段入流水质划分建模(如图2所示)。

图2 水厂入流阶段示意

DWF阶段,入流水质凭据由10天监测数据平均获得的旱季模式天生。雨季三个阶段划分由履历方程示意(形式为二次函数、指数函数等),这些履历方程的参数(如稀释系数、恢复系数等)凭据监测数据举行率定。同时需要输入监测的流量数据。差别阶段切换的判据为水厂集水井的液位、流量等,判断阈值是模子参数,也需要率定。

文章接纳DREAM算法,通过马尔可夫链对参数举行采样,确定了两种水质模子,即COD模子和氨氮模子的相关参数。研究发现,对于COD模子,模子参数在大雨和中雨下有显著差异,而氨氮模子则趋同。模子验证效果(以氨氮为例)如下图所示:

图3 入流水质验证效果

由图可知,模子效果和监测数据间整体具有优越的一致性,但旱季阶段模拟值偏高,反映出旱季水质存在颠簸,而雨季动态转变历程拟合较好。

本文构建的入流水质模子实质为多个履历模子的组合,其特点是将入流历程划分为差别阶段,并划分概化。在案例区域,该方式具有优越的显示,开端证实了其可行性。由于结构简朴,该模子可以较为方便地应用到污水处理厂的建模。但在迁移到其他污水厂时,还需进一步验证水质转变历程是否相符研究所归纳的特点。

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