数据清洗对污水处理厂生物建模可靠性影响研究

摘要：

为应对污水处理厂出水水质要求的不断提升,通过生物建模技术降低污水处理厂碳源、除磷药剂投加量,实现达标排放同时降低运营成本已成为必要手段.然而,数据质量是影响模型可靠性的关键因素.为提高建模数据质量,本研究在生物建模过程中提出了系统性3步清洗方法:统计分析法标定可疑数据;物料平衡计算法剔除大误差并闭合流量平衡;污泥特征分析法修正污泥组分.应用该方法成功对天津宁河芦台桥北污水处理厂2019年1-7月历史水质数据、SCADA在线流量数据及补充采集的3日水质数据实现有效的清洗,并完成基于Biowin-ASDM活性污泥模型的生物建模案例研究.通过与直接利用原始数据进行模拟拟合的对比结果表明,应用清洗后的数据进行建模可有效提升模型可靠性,不但校正参数趋于合理,更可实现生化段主要污染物TSS、TCOD、TN、TP去除率的模拟误差≤3％.

关键词：数据清洗、生物建模、统计分析、物料平衡、污泥特征

所属期刊栏目：40

分类号：X703(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金项目;国家水体污染控制与治理科技重大专项

在线出版日期：2020-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：3298-3310