Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Повышение энергоэффективности природопромышленных систем 11
1.1. Особенности современной энергетической политики России 11
1.2. Научный подход к обеспечению энергетической эффективности природных и промышленных систем 24
1.3. Очистные сооружения г. Тамбова как объект экологической и энергетической безопасности 35
1.4. Разработка методики и результаты проведения совместного энергоэкоаудита в подсистеме аэротенк - отстойник 41
Выводы к главе 1 55
Глава 2. Особенности управления процессом биологической очистки сточных вод в условиях неопределенности 56
2.1. Статистический анализ входных возмущений в подсистеме биологической очистки 56
2.2. Разработка модели предиктора входной нагрузки на аэротенк 66
2.3. Теоретические основания для проектирования двухуровневой системы управления биологической очисткой 74
2.4. Постановка задачи двухуровневого управления подсистемой биологической очистки 84
Выводы к главе 2 90
Глава 3. Моделирование и имитационное исследование двухуровневой системы управления биологической очисткой 91
3.1. Моделирование процессов в аэротенке 91
3.2. Моделирование процесса осаждения во вторичном отстойнике Q7
3.3. Разработка метода глобальной параметрической идентификации сложных систем 100
3.3.1. Алгоритмы параметризации ППС со сложной структурой 114
3.4. Разработка процедуры проверки адекватности модели «по распределению» 124
3.5. Результаты исследования модели аэротенк - отстойник 128
3.6. Моделирование оптимального распределения кислорода воздуха в коридорном аэротенке 133
3.7. Программное и метрологическое обеспечение системы управления процессом биологической очистки в АСУ ТП ГОС 137
Выводы к главе 3 145
Выводы 146
Заключение 148
Список литературы
- Научный подход к обеспечению энергетической эффективности природных и промышленных систем
- Разработка методики и результаты проведения совместного энергоэкоаудита в подсистеме аэротенк - отстойник
- Теоретические основания для проектирования двухуровневой системы управления биологической очисткой
- Результаты исследования модели аэротенк - отстойник
Введение к работе
Актуальность исследования. Цели и задачи государственной Программы РФ «Энергосбережение и повышение энергетической эффективности на период до 2020 года» направлены на обеспечение устойчивого экономического развития страны в условиях рационального и экологически ответственного использования энергоресурсов, модернизации технологического оборудования, разработки и внедрения современных информационно-измерительных и управляющих систем энергосбережения. В научном плане это означает исследование возможностей важнейшего класса вероятностных систем, именуемых природо-промышленными, с позиций оптимального потребления материально-энергетических ресурсов и образования допустимого уровня отходов. Для региональной экономики особое значение имеют природо-промышленные системы (ППС) муниципального уровня, обладающие экономической самостоятельностью, конкретными географическими особенностями и высоким уровнем энергопотребления. В работе к ним отнесены городские очистные сооружения (ГОС), находящиеся в непрерывном взаимодействии с внешней средой: канализационной системой, метеофакторами, энергоресурсами, водоемом-приемником очищенных стоков и т.п.
Научная актуальность работы обусловлена тем, что существующие методы проектирования и управления режимами функционирования ГОС, основанные на детерминированном подходе к процессам биологической очистки, традиционных способах контроля и регулирования переменных состояния и «аппаратном» методе энергосбережения, не в полной мере отвечают целям и задачам названной Программы в плане повышения энергоэффективности ГОС, работающих в условиях неопределенности входной нагрузки, случайных изменений метеопараметров, наличия в подсистеме биологической очистки «быстрых» и «медленных» компонент и других важных обстоятельств.
Степень разработанности темы исследования. Основу теоретической базы исследования составили научные труды по проектированию ГОС: С. В. Яковлева, Т. А. Корюхиной, И. В. Гордина, Б. М. Худенко, И. В. Скирдова и других; по математическому моделированию процессов биологической очистки: В. А. Вавилина, В. Б, Васильева, В. И. Баженова, М. Хенце, П. Армоэса, С. П. Л. Греди, Г. Т. Дейгера; по теории прогнозирования случайных процессов: Дж. Бокса, Г. Дженкинса, Д. Ваттса, П. М. Бертокса; по теории регулирования и управления очистными сооружениями: Д. Н. Смирнова, А. С. Дмитриева, И. В. Гордина, Дж. Эндрюса и других; по энергосбережению и безопасности: В. И. Баженова, А. Н. Эпова, И. А. Носковой, А. В. Чигинова, В. Г. Матвейкина, А. С. Гордеева, Ю. Н. Матвеева, Дж. Дадли и др.
ГОС как объект энергосбережения выполняет важнейшую функцию в структуре ЖКХ, а именно – защиты окружающей среды от загрязнений промышленными и бытовыми стоками. Их расчет осуществляют при обоснованно высоких значениях расхода сточной воды, предполагаемом составе загрязняющих веществ и значениях их концентраций, что приводит к весьма надежной, но неэкономичной системе, основную часть времени функционирующей с непроизводительными конструктивно-технологическими запасами и при одном и том же режиме работы оборудования. Между тем, для ГОС
свойственны суточные, недельные и месячные флуктуации нагрузки, а также сезонные колебания температуры внешней среды, что должно учитываться при выборе оптимальных режимов подачи воздуха в аэротенк, обеспечивая тем самым минимально-необходимое энергопотребление в подсистеме аэро-тенк–отстойник (А–О).
При этом наиболее сложной научной задачей оказывается нахождение задания регуляторам нижнего уровня по концентрации кислорода в коридорах аэротенка, в зависимости от изменений входных концентраций примесей. И в этой связи цели данного исследования связаны с разработкой алгоритмов функционирования информационно-измерительной и управляющей системы биологической очистки, обеспечивающей повышение энергоэффективности ГОС.
Объект исследования: двухуровневая информационно-измерительная и управляющая система энергосбережения процесса биологической очистки сточных вод.
Предмет исследования: алгоритмическое обеспечение информационно-измерительной и управляющей системы энергосбережения биологической очистки в условиях неопределенности внешних воздействий.
Методология и методы исследования: теория моделирования и управления природо-промышленными системами; метод проведения совместного энергоэкоаудита; метод динамического программирования Р. Беллмана; метод анализа и синтеза двухуровневой системы управления динамическими объектами; метод прогнозирования случайных процессов Дж. Бокса и Г. Дженкинса; метод имитационного исследования Монте-Карло.
Цель работы: минимизация электропотребления воздуходувной станцией в подсистеме А–О в условиях изменений входной нагрузки на аэротенк и отстойник и удовлетворении нормативных требований к качеству очищенных стоков посредством разработки алгоритмического обеспечения информационно-измерительной и управляющей системы и его программной реализации в АСУ ТП ГОС.
Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:
выполнен анализ состояния ГОС г. Тамбова как объекта системной модернизации в аспекте энергосбережения и экологической безопасности;
собрана экспериментальная информация о работе подсистемы А–О;
формализована постановка задачи оптимального энергосбережения в подсистеме биологической очистки;
разработана математическая модель процессов в подсистеме А–О;
созданы модели прогноза входной нагрузки на подсистему А–О;
разработана и обоснована структура двухуровневой энергосберегающей системы управления биологической очисткой;
произведена проверка работоспособности созданного программного обеспечения средствами имитационного исследования.
Научная новизна:
- разработан метод проведения совместного энергоэкоаудита, отличи
тельная особенность которого состоит в реализации комплексного проблем-
но-ориентированного плана обследования энергетического и экологического состояния объектов в ППС;
разработана структура двухуровневой системы управления биологической очисткой, новизна которой заключена в использовании предиктора входной нагрузки и координатора «быстрой» и «медленной» компонент процесса;
предложена процедура проверки адекватности моделей вероятностных систем «по распределению», смысл которой заключается в статистической оценке меры совпадения 1-го и 2-го моментов в плотности вероятности выходных переменных объекта и его модели;
создана нелинейная квазистатическая модель подсистемы А–О, использующая кинетику биоокисления углерод- и азотсодержащих веществ гетеротрофными и нитрифицирующими микроорганизмами, зависящую от величины нагрузки, расхода воздуха, температуры и pH-среды, что позволяет рассчитывать концентрацию растворенного кислорода по длине коридора аэротенка в условиях прогнозируемого расхода и степени загрязненности воды для любого времени года;
сформулирована и решена задача минимизации электропотребления воздуходувной станцией за счет оптимальной подачи кислорода воздуха в аэротенк согласно нагрузке;
развит метод глобальной параметрической идентификации статических детерминированных и вероятностных моделей ППС с иерархической структурой, и с регуляризацией параметров по А.Н. Тихонову, обеспечивающий повышение точности прогнозов в результате использования принципа оптимальности Р.Беллмана при поиске параметров модели всей системы в целом;
создано алгоритмическое обеспечение информационно-измерительной и управляющей системы энергосбережения в процессе биологической очистки, реализующее принципы упреждения возмущений и координации режима работы подсистемы А–О.
Положения, выносимые на защиту:
метод проведения совместного энергоэкоаудита;
структура и функциональное содержание двухуровневой энергосберегающей системы управления биологической очисткой с предиктором и координатором;
процедура проверки адекватности модели «по распределению»;
метод глобальной параметрической идентификации статических моделей ППС с иерархической структурой соединения элементов;
алгоритмическое и программное обеспечение информационно-измерительной и управляющей системы энергосбережения в подсистеме А–О.
Теоретическая и практическая значимость работы: разработано программно-алгоритмическое обеспечение информационно-измерительной и управляющей системы энергосбережения процесса биологической очистки сточных вод в составе следующих модулей: прогноза входной нагрузки с помощью моделей поведения временных рядов типа АРПСС (p, d, q); глобальной
параметрической идентификации моделей с иерархической структурой; стабилизации соотношения среднего «гидравлического» времени пребывания частиц жидкости и среднего «биологического» возраста ила в подсистеме А–О; базы данных параметров и нормативных значений качества очищенной воды; расчета оптимальных значений подачи кислорода воздуха в аэротенк; проверки адекватности модели биологической очистки реальному процессу. Использование программного обеспечения в проекте модернизации ГОС г. Тамбова способно обеспечить снижение электропотребления в условиях изменения входной нагрузки в среднем на 15%.
Внедрение результатов исследования. Результаты диссертационной работы переданы для использования в проекте АСУ ТП на предприятие АО «Тамбовские коммунальные системы».
Степень достоверности и апробация результатов исследования. Достоверность результатов исследования обеспечена: сбором исходных данных из технической документации рассматриваемой ГОС; статистической обработкой и анализом данных лабораторного контроля процесса биологической очистки; сопоставлениями результатов имитационного моделирования с литературными и экспериментальными результатами.
Основные результаты работы обсуждались на ежегодных научно-практических конференциях аспирантов ФГБОУ ВПО «ТГТУ» в 2012 – 2015 гг., были представлены на Международной научно-практической конференции, посвященной 150-летию со дня рождения В. И. Вернадского (Тамбов, 2013), на Всероссийском совещании по проблемам управления (ВСПУ) (Москва, 2014).
Часть диссертации выполнялась в рамках Международного проекта TEMPUS 530620-TEMPUS-1-2012-1-1T-TEMPUS-JPCR «Обучение в течение всей жизни и магистратура в области инновационных технологий в сфере энергосбережения и экологического контроля в российских университетах с участием работодателей».
Публикации. Основные научные результаты по теме диссертации опубликованы в 13 печатных работах, из них – 8 статей в журналах, рекомендованных ВАК при Минобрнауки РФ для публикации основных результатов диссертации, 3 учебных пособия и 2 доклада.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, приложений. Общий объем диссертации 168 страниц.
Научный подход к обеспечению энергетической эффективности природных и промышленных систем
Функционирование природных и искусственных систем жизнеобеспечения неизбежно связано с проблемой использования доступных и эффективных источников энергии. Источники и качество энергии определяют состав и численность биологических видов в экосистемах, характер функциональных процессов, возможности экономического развития и образ жизни человека. Приняв энергию за основу «первичной» классификации экосистем Ю. Одум выделил следующие четыре класса [9]: 1. Природные экосистемы, движимые Солнцем, несубсидируемые. 2. Природные экосистемы, движимые Солнцем, субсидируемые другими естественными источниками энергии. 3. Экосистемы движимые Солнцем и субсидируемые человеком. 4. Промышленно-городские, движимые топливом (ископаемым, другим органическим или ядерным).
Четыре основных типа экосистем, определенные по источнику, уровню и качеству энергии описаны в таблице 1.3. Показатель плотности энергии в ккал/ м2 свидетельствует о величине работы, которая выполняется или может выполняться на единице площади экосистемы, а также о величине энтропии, которую система должна рассеивать, чтобы оставаться жизнеспособной. В графе «уровень мощности» приведены две цифры: одна - диапазон количества энергии в ккал, другая - соответствующее количество солнечной энергии в ккал с учетом её качества.
Четвертый тип экосистем, движимый топливом, является объектом особого интереса, поскольку в нём высококоцентрированная потенциальная энергия топлива замещает солнечную энергию. При современных методах ведения городского хозяйства солнечная энергия почти не используется, а иногда становится помехой, если нагревает строительные конструкции или способствует образованию смога. Пищевые ресурсы, как продукт систем 1-3 типов, являются внешними по отношение» к городу, поскольку подавляющая их часть завозится извне. Во многих странах в целях экономии органического топлива уже активно используют солнечную, ветровую и геотермальную энергию как вариант экономии и удешевления энергии горючего топлива. В этом случае наблюдается эволюция перерастания промышленно-городских систем в природо-промышленные, движимые и энергией топлива, и энергией Солнца, и энергией разнообразных природных сил. Таблица 1.3 - Классификация экосистем по источникам и уровню поступления энергии [9] Тип экосистемы Ежегодный приток энергии (уровень мощности), ккал- м-2 1. Несубсидируемые природные, получающие энергию от Солнца. Примеры: открытые океаны, высокогорные леса. Они 1000 - 10000 — основа системы жизнеобеспечения «космического корабля» Земля.2. Получающие энергию от Солнца, но с естественной энергетической субсидией. Примеры: эстуарии в приливных (20000) морях, некоторые дождевые леса. Это природные системы, 10000 - 40000 обладающие естественной плодородностью и характеризующиеся не только высокой поддерживающей способностью, но и производящие излишки органического вещества, которые могут выноситься в другие системы или накапливаться.3. Субсидируемые человеком, получающие энергию от Солнца. Примеры: агроэкосистемы, аквакультура. Это системы, (20000) производящие продукты питания и волокнистые материалы и 10000 - 40000 получающие дотации в форме горючего (или других формах), поставляемого человеком.4. Промышленно-городские системы, получающие энергию топлива. Примеры: города, пригороды, индустриализованные зеленые зоны. Это системы, в которых (20000) генерируется наше богатство (а также и загрязняющие 100000 - 3000000 вещества). Главным источником энергии здесь служит не Солнце, а топливо. Эти системы зависят от экосистем первых трех типов, паразитируют на них, получая продукты питания и топливо. (2000000) К особенностям экосистем четвертого типа, по мнению Ю. Одума, относится огромная потребность в энергии плотно населенных районов. Она оказывается на 2-3 порядка больше того потока энергии, который поддерживает жизнь в системах первого, второго и третьего типов, что и объясняет возможность проживания большого числа людей на относительно небольшой площади города. Кроме того, промышленный город, как гетеротрофная система, получает пищевые ресурсы, воду и другие вещества с больших территорий находящихся за его пределами и при этом формирует потоки токсичных отходов и негативных энергий, рассеиваемых на смежные пространства. Чтобы воспринимать проблемы промышленногородских систем в реальной сложности, необходимо вынести границы активных действий за их пределы, включая в рассмотрение экологическое окружение и делая их, тем самым, природо-промышленными системами (ППС).
Таким образом системы природо-промышленного типа являются открытыми, поскольку взаимодействуют с окружающей внешней средой посредством различных потоков энергии и вещества. Потоки свободно проникают в систему и покидают её. Расположение границы ППС с внешней средой определяется существенно большей теснотой связей интересуемых объектов внутри системы, нежели чем с объектами за её границей.
Нвых — энтальпия потоков массы, 0вх, 0вых — другие виды информационно энергетических потоков. Согласно первому закону термодинамики с ма всех потоков энергии поступающих в систему ( Евх) равна сумме всех потоков энергии и работы покидающих её ( Евъх) в данной промежуток времени. В случае осуществления экологического контроля за энергетическими процессами в ППС необходимо также знать и все входные и выходные материальные потоки, а для принятия решений по управлению работой ППС - информационные сигналы, связанные с изменением её состояния. Тогда, на основе полного математического описания ППС возможно решение следующих задач: анализа причин появления отходов и энергетических потерь в технологическом процессе или сфере потребления продукта; исследования путей переноса вредных веществ в природную среду; изучения процессов био-физико-химического превращения веществ и накопления примесей в экосистемах; анализа реакции биоценозов на загрязнение; оценки возможных видов ущербов, наносимых природе и обществу; поиска оптимальных энергосберегающих управленческих решений в промышленной и/или экологической среде.
Особый интерес результаты экологического прогноза имеют для оценки энергетической и экологической безопасности проектируемых, реконструируемых и действующих производств. При этом процесс принятия оптимальных управленческих решений соответствует схеме рисунка 1.4.
Ведущим принципом построения экологически безопасных и энергоэффективных технологий является принцип устойчивого развития ППС, реализация которого предполагает [4]: - комплексное исследование проблемы на расширенном пространстве переменных состояния ППС; - приоритета экологических или энерго-экономических закономерностей развития ППС на этапе формализации природоохранных задач; - всемерного уменьшения энергозатрат и достижения наивысшей эффективности их использования;
Разработка методики и результаты проведения совместного энергоэкоаудита в подсистеме аэротенк - отстойник
В разделе 1.2 утверждается что очистные сооружения относятся к классу природо-промышленных систем, одна из особенностей которых заключается в вероятностном характере их поведения. В Приложении 1 объясняются причины этого обстоятельства. Они связаны с биологической сущностью экологической подсистемы и проявляются в неопределенности реакций на возмущения, неполноте информации о входных воздействиях, невозможности получения точных значений на выходе и т.п.
Между тем для подсистемы аэротенк - отстойник, входящей в состав промышленной подсистемы ГОС, тоже свойственна детерминированно- стохастическая природа некоторых процессов внутри аэротенка. Например, время пребывания частиц жидкости в нем является случайной величиной, описываемой распределением Эрланга. И за счёт этого время контакта частицы ила и воды оказывается случайным, а процесс биологической очистки в целом - вероятностным. Именно поэтому при проектировании аэротенков приходится использовать величину среднего времени пребывания частиц жидкости в аппарате.
В этой связи задачи данного раздела нацелены на определение основных каналов возмущений в подсистеме А - О, оценку уровня возмущений и на выявление возможных статистических закономерностей, позволяющих прогнозировать появление случайных воздействий.
План проведения статистического исследования сводится к следующему: 1 - необходимо выделить переменные, к которым наиболее чувствительна работа подсистемы биологической очистки; 2 - необходимо сформулировать и проверить гипотезы о принадлежности случайных переменных известным типам распределений; 3 - используя известные статистические методы обработки экспериментальных данных требуется определить диапазоны изменений переменных и те внутренние закономерности, которые могут быть характерны для временных рядов. Объект исследования представим в виде схемы на рисунке 2.1
Входными переменными, содержащими случайные составляющие, являются: F(t) - расход воды, изменяющийся на суточной, недельной и сезонной шкалах, t - время; SQ (t) - S" (t) - концентрации примесей в сточной воде (обычно коррелированные с F(t)); SoBbIX (t) - SoBbIX (t) -качество очищенной воды на выходе из подсистемы; T(t) - сезонные колебания температуры воды в аэротенке; (t) - стохастические воздействия, значения которых невозможно измерить, но удается оценивать по значениям переменных SoBbIX (t) - S”BbIX (t).
Поскольку регулировка технологических режимов на очистных сооружениях г. Тамбова практически невозможна, будем считать, что экспериментальные значения входных переменных регистрируются при постоянном значении управлений u=const.
Все названые входные переменные оказывают существенное влияние на процессы биоокисления, что подтверждается практикой ГОС и многочисленными фактами изложенными в литературе, а поэтому они включены в данное статистическое исследование.
На графиках рис. 2.2 - 2.4 приведены реализации таких входных переменных Sg(t) SQ (t), как концентрации органических и неорганических веществ в единицах ХПК, а также взвешенных веществ (ВВ) и температуры. А на графиках рис. 2.5 и 2.6 - выходных концентраций веществ в единицах ХПК и БПК.
Обработка экспериментальных данных производилась с помощью пакета STATGRAPHICS Plus. В отношении временных рядов концентраций ХПК и БПК выдвигалась гипотеза о принадлежности их значений закону нормального распределения. С этой целью строились графики распределения вероятностей (рис 2.8, 2.10 и 2.14) и гистограммы (рис. 2.9, 2.11 и 2.15), а затем осуществлялась проверка гипотезы на «нормальность» по критершо у . С вероятностью 95% была подтверждена гипотеза о нормальном распределении значений концентраций ХПК и БПК только на выходе подсистемы А - О.
Другой важный вопрос статистической обработки экспериментальных дынных касался коррелированности значений временных рядов. Было установлено (см. рис. 2.12 и 2.13), что выходные значения ХПК и БПК некоррелированы и фактически образуют «белый шум». Из этого следует, что аэротенк с отстойником в известной мере являются фильтром для колебаний концентраций веществ во входном потоке воды, и это свойство способствует «экологической безопасности» ГОС.
Теоретические основания для проектирования двухуровневой системы управления биологической очисткой
В аэротенке, представляющем собой проточный биоинженерный реактор значительных размеров, проходят процессы биоокисления органических веществ и рост колоний микроорганизмов в форме частиц активного ила. Для поддержания их во взвешенном состоянии и насыщения воды кислородом воздуха используют пневмоаэрацию. В отстойнике биомасса ила осаждается, уплотняется в придонной области и частично возвращается в аэротенк, а избыточное количество ила удаляется из системы. Осветленная вода, образуемая в верхней части отстойника, отводится в водоем-приемник. К наблюдаемым входным переменным системы А 75
О относятся: расход F и температура вода t, оперативно контролируемые концентрации органических веществ, мутность, рН среды; к управляемым - расход воздуха на аэрацию, расход ила в рецикле pF, отвод избыточного ила из системы
При заданной эффективности очистки стабильность работы системы А - О регламентируется соответствием технологических, гидравлических и аналитических показателей проектным значениям, а кроме того, зависит от квалификации обслуживающего персонала, выполнения графика плановопредупредительных работ и качества систем управления.
В реальных ситуациях условия регламента не всегда выполняются. Так расход сточных вод и концентрации содержащихся в них веществ на входе в аэротенк могут меняться в несколько раз в течение суток, месяцев или сезонов [11]. При этом возможны спонтанные появления ливневых вод, непредсказуемые аварийные сбросы высококонцентрированных веществ с предприятий, случайные проскоки токсичных примесей, вызывающие шоковое состояние микрофлоры. Колебания расхода и состава стоков сопровождаются сезонными колебаниями температуры воды, что также приводит к нестабильности процессов биоокисления и стратификации водных потоков по плотности [28]. Особая ситуация возникает в случаях необходимости расширения очистных сооружений и их технологической модернизации.
На рисунке 2.24 показан график суточного изменения расхода сточной воды F, характерное для городских очистных сооружении, на рисунке 2.25 - типичные изменения температуры воды в аэротенке и концентрации органических веществ по БПК в поступающих сточных водах в течение года.
Между тем в практике проектирования очистных сооружений распространен подход, ориентированный на средние значения расхода и загрязненности воды, климатических условий и т.п., что не обеспечивает заданного качества очистки. Например, по СНиП 2.04.03-85 вместимость аэротенков определяется по среднечасовому поступлению воды за период аэрации в часы максимального притока воды. Альтернативный подход в проектировании сфокусирован на максимально сложные условия функционирования: залповые сбросы вод, наиболее низкие для процесса биоокисления зимние температуры и самые высокие летние ее значения для процесса аэрации. В результате создается неэкономичный комплекс, подавляющую часть времени функционирующий с избыточным запасом надежности [28].
Изменение концентрации органических веществ по БПК в сточных водах (1) и температуры воды в аэротенках (2) в течение года ситуациях со случайн и нагрузка и реко енду т устанавливать усреднители на входе системы А - О, выбирать подходящие гидродинамические режимы работы аэротенков, распределять ввод воды по секциям и другие технологические мероприятия. Однако радикальным способом решения обсуждаемой проблемы нестационарности является совмещенное проектирование оборудования очистных сооружений с системами управления, способными компенсировать действие случайных факторов на биоокисление. Цель данного раздела - обоснование структуры системы управления процессом биологической очистки.
Важнейшую функцию по стабилизации работы системы А - О выполняет самоорганизуемая и саморегулируемая биосистема активного ила, представляющая собой сложное сообщество микроорганизмов разных систематических групп: бактерий, актиномицетов, простейших, грибов, водорослей, вирусов, членистоногих и некоторых других. Динамическое постоянство состава и свойств внутренней среды ила, его устойчивость к изменению внешних условий (концентраций, рН среды, температуры и др.), достигается за счет механизма гомеостаза, в котором решающее значение имеет конкуренция различных форм микроорганизмов за пищевые ресурсы.
В сообществе микроорганизмов в первую очередь выживают те, которые способны усваивать доступные питательные вещества с большей, чем у других, скоростью и при значительно низких концентрациях [9].
Большей устойчивости активного ила внешним изменениям способствует и симбиоз отдельных групп микроорганизмов в некое единое целое - «микрокосм», с общей оболочкой. Такой более сложный вариант существования популяций благоприятен для роста всех участников микрокосма и в нем сильнее проявляется тенденция к устойчивости как независимости от внешних воздействий [29].
На рисунке 2.26 показана концептуальная схема саморегуляции активного ила, основанная на механизме гомеостаза. В ней различимы два контура обратных связей: 1 - положительной (ПОС) и 2 - отрицательной (ООС). Контур 1 действует при увеличении концентрации питательных веществ в системе, что приводит к активному росту всех популяций. Контур 2 включается при появлении отклонений условий внешней среды от оптимальных для любого вида микроорганизмов в сообществе и запускает механизм «конкурентного исключения видов», снижающий скорость роста популяций.
Результаты исследования модели аэротенк - отстойник
С математической модели подсистемы А - О, при известных x, z и и, снимаем значения концентраций примесей в очищенной воде у и строим функцию плотности вероятности f (у). Сделаем предположение о том, что модель адекватна реальному процессу, если у и у принадлежат одному и тому же типу распределения. Для этого введем понятия операторов свертки: технологического T и модельного - M, действие которых соответствуют следующей схеме: а) [[[f (x) f (z)] f (и)] f ($„)] f (у) 127 б) [[/ ( x) f (z)] f(u)] f (y ), где - знак операции свертки распределений. И пусть f (у) N(р,а2), а f (yf) = f (yf р, 2).
Утверждение - модель адекватна реальному процессу «по распределению», если оценки р и а2 несмещеншя, состоятельшя, эффектившя и достаточшя в смысле р и а2. Выдвигаем гипотезу Н0 : р Ф р против альтернативных Н1 : р р и Н2 : р р. Критерием проверки И0 является неравенство [52]: 1 р -р Ul-a/2“ , (3.89) Vn где U - значение нормированной случайной величины с нормальным законом распределения на уровне значимости a. Затем выдвигаем гипотезу Н0 : а2 = а2 против альтернативных Н1 : а2 а2 и И2 : а2 а2 . Критерием проверки Н0 является неравенство [52]: V 2 л2 V а -"2 а а ——, (3.90) X1-a/2 Xa/2 где v = n -1 - число степеней свободы; X2-a /2 и ха /2 - значения распределения хи - квадрат на уровне значимости a. Гипотезы Н1 и Н0 принимаются, если неравенства (3.89) и (3.90) справедливы. А это означает адекватность модели реальному процессу в смысле статистически значимого совпадения значений р и а2 со значениями р и а2.
При необходимости периодической проверки адекватности модели параметры р, р, а2 и а2 можно уточнять по мере получения новой информации о состоянии выходных переменных в подсистеме А - О. Алгоритмы последовательного вычисления средних значений и дисперсий имеют вид [53]: Y(N) = (1 - у) Y(N -1) + у y(N), (3.91) где Y (N) - оценка среднего значения выходной величины Y к N-му отсчету времени; y(N) - измеренное в N-м отсчете значение Y; у - постоянный коэффициент, удовлетворяющий условию 0 у 2. D{y(N)} = y2(N) - y(N) (3.92) где D{y(N)} - оценка дисперсии после N отсчётов. Значения x2(N) и x(N) вычисляются по итерационным формулам: 2(N) = (1 -у) y2(N -1) + у .y2(N), (3.93) y( N) =(1 -у) y(N -1) + у y( N). (3.94) При достаточно больших N оценки средних и дисперсий оказываются несмещенными. С уменьшением у точность вычисления дисперсии повышается, однако снижается мобильность алгоритма. 4.5. Результаты исследования модели аэротенк - отстойник Исследование статических режимов работы подсистемы аэротенк - отстойник проводилось на основе моделей, описанных в разделах 3.1 и 3.2. Основной интерес был связан с решением следующих задач: 1. Разработкой программного обеспечения, необходимого для системы управления энергопотреблением. 2. Установление закономерностей процесса биоокисления и осаждения, знание которых позволяет повысить эффективность работы подсистемы А - О. 3. Оценкой чувствительности вектора управляющих воздействий к изменениям внешних воздействий.
В таблицах Приложений 3 и 4 представлены значения параметров моделей, на основе которых производилось решение систем уравнений. Глобальная параметризация, соответствующая в структурном плане рисунку 3.3 а), сводилась к коррекции параметра K, при котором обеспечивается устойчивость процесса осаждения частиц ила в отстойнике.
Краевая задача (3.15) - (3.17) решалась в аналитическом виде (3.26) - (3.29). В процессе совместного решения систем уравнений (3.3) - (3.8) и (3.26) - (3.29). производился «разрыв» рецикла. Методом ускоренной сходимости Вегстейна осуществлялось итерационное вычисление всех переменных состояния аэротенка. Относительная погрешность при этом не превышала 0,1%. Наибольшее число итераций составляло от 3-х до 5.
Для проверки адекватности модели были использованы результаты натурных измерений, часть которых представлена в разделе 2.1. Оценка совпадении значений средних и дисперсий для БПК5, нитратов и ХПК на выходе из подсистемы биологической очистки проводилась на уровне значимости а = 0,05. Было принято решение о целесообразности использования модели в имитационном исследовании названных выше задач.
В схему исследования вошли следующие переменные: p = FpjF отношение рециркуляции; со = Fro /F - коэффициент отвода избыточного ила; G - расход воздуха на аэрацию; n - количество псевдоячеек в коридоре; H - высота заполнения отстойника.
Исходные данные к расчёту формировались случайным образом, с помощью датчика случайных чисел, принадлежащих закону равновероятного распределения. Диапазоны значений устанавливались из размаха гистограмм, приведенных в разделе 2.1.
На рис. 3.10 и 3.11 приведены графики изменения переменных состояния процесса биоокисления в зависимости от двух важнейших параметров - числа псевдоячеек идеального смешения, аппроксимирующих режим вытеснения жидкости в коридорном аэротенке, и возраста ила. Из графиков следует, что каждая псевдоячейка имеет собственную скорость реакции биоокисления даже в случае работы подсистемы А - О в установившемся режиме. Эффект воздействия возраста ила на очистку стоков весьма значителен и может составлять до 30-50%, в зависимости от числа аппроксимирующих псевдоячеек.
На рис. 3.14 приведена завистюсть концентрации ХПК от числа псевдоячеек n и отношения рециркуляциир, из которой следует, что значение p слабо влияет на процесс биологической очистки в каждой отдельной псевдоячейке, но весьма существенно изменяет концентрации в цепочке. То есть процесс чувствителен не только к n, но и к р.
На рис. 3.15 приведено семейство статических характеристик процесса, входной переменной которого является отношение рециркуляции р. Интересно отметить тот факт, что в диапазоне значенийр от 0,5 до 0,75 наблюдается снижения потребления кислорода, что объясняется снижением концентрации гетеротрофных микроорганизмов.
На рис. 3.16 приведены зависимости переменных состояния от коэффициента отведения избыточного ила со. При этом содержание кислорода меняется незначительно. Концентрация нитрифицирующих бактерий при со = 0,32 резко уменьшается и процесс нитрификации прекращается.