[发明专利]基于HPP元胞自动机模型的活性污泥净化过程的模拟方法有效
申请号: | 200910082953.6 | 申请日: | 2009-04-24 |
公开(公告)号: | CN101540008A | 公开(公告)日: | 2009-09-23 |
发明(设计)人: | 乔俊飞;郭迎春;韩红桂 | 申请(专利权)人: | 北京工业大学 |
主分类号: | G06N3/00 | 分类号: | G06N3/00;C02F3/12 |
代理公司: | 北京思海天达知识产权代理有限公司 | 代理人: | 张 慧 |
地址: | 10012*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 hpp 自动机 模型 活性污泥 净化 过程 模拟 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种活性污泥净化过程的模拟方法,特别涉及一种基于HPP(Hardy,de Pazzis and Pomea提出的格子气元胞自动机,简称HPP)格子气元胞自动机模型的活性污泥净化过程的模拟方法,该方法对于污水处理过程分析和控制器的设计具有重要的价值,属于智能科学与环境工程学科领域。
背景技术
活性污泥法净化废水的过程实质是有机物作为营养物质被活性污泥微生物摄取、代谢与利用的过程,即“活性污泥反应”的过程。这一过程的结果是废水得到净化,微生物获得能量合成新的细胞,使活性污泥得到增长。在这一过程中,发生了复杂的生化反应,整个活性污泥系统表现出多样性、随机性、不确定性、强非线性、大时变性等复杂系统的特征,使得模型建立异常困难。
目前活性污泥系统的模型可分为传统数学模型、智能模型以及混合模型。传统的数学模型以国际水污染控制协会废水生物处理设计与运行数学模型课题组提出的ASM系列模型为代表,尽管这些模型可以描述生化过程的动态特性,但是这些模型的设计是相当困难,主要因为模型中含有严重的不确定性、时变、非线性等因素。模型中许多定量关系是由经验得到的,未知参数多,不确定参数在不同的环境呈现不确定变化。智能建模方法与经典数学建模方法相比并非优越,只是当对问题的机理不甚了解或不能用数学模型表明的系统,智能建模往往是最有利的工具。智能建模主要的建模方法有:模糊建模、模糊神经网络建模、递归神经网络建模、BP神经网络建模、RBF径向基神经网络建模,但是这种类似“黑匣子”的建模方法限制了人们对污水生物处理机理的认识和研究。将神经网络模型和数学模型相结合,就形成所谓的混合模型,它综合了两者的优势,但是增加了模型的复杂性,也并没有克服两种模型的缺陷,不利于活性污泥系统的控制和应用。
同时,上述的各种模型表明人们尚未能用复杂系统和生命系统的观点去认识和理解活性污泥系统,因此所建立的各种模型均未能表现活性污泥生长的复杂性和曝气池内微生物演化的复杂过程,无法反映出作为复杂的自然生命系统的活性污泥法系统的典型特征,不能实现污水处理过程的可视化,在动态模拟能力、微生物动力学行为方面也存在很多不足和缺陷,从而限制了人们对其生物机理的认识和研究,不利于活性污泥系统的控制和应用。
发明内容
本发明的目的是利用HPP格子气元胞自动机仿真实现活性污泥系统曝气池内有机物作为营养物质被活性污泥微生物摄取、代谢与利用的过程,解决现有的模型难以克服活性污泥系统的复杂性的问题。可以从生物角度有效地模拟污泥扩散、吸附和代谢的复杂过程。本发明主要是针对有机物的去除和微生物的增长,对其进行分析利用,调整微生物和有机物的浓度可以用于指导建立更加精确的活性污泥扩散、吸附和代谢的模型。
本发明采用了如下的技术方案及实现步骤:
1.本发明是基于HPP格子气元胞自动机模型的,包括以下步骤:
(1)首先要建立活性污泥系统中相应的初始模型,并初始化元胞状态。
由于传统活性污泥系统连续进水且水质稳定,即每次有机物浓度和回流污泥浓度不变,每个横截面的演化过程相同,所以本设计采用二维元胞自动机模拟横截面的演化过程。以N×N的坐标作为二维的空间,N代表坐标轴的最大值。将该坐标轴划分为M×M个结点作为初始模型。每个结点的状态表示粒子的存在或不存在。四个格子组成的方形格子代表一个元胞,元胞的状态由中心结点和相邻的东、南、西、北四个扩散结点的结点状态决定。
由于活性污泥法净化废水的过程实质是有机物污染物作为营养物质被活性污泥微生物摄取、代谢与利用的过程,所以本设计通过有机物粒子和微生物粒子两类粒子来描述污水净化过程。微生物粒子的状态表示为2,当它占据元胞的中心结点时,具有吸附有机物粒子的功能,表示已经驯化好的微生物,是静止的;当它占据元胞的扩散结点时,不具有吸附功能,表示新生成的微生物粒子。有机物粒子位于扩散结点上,当它被微生物吸附时,用状态3表示,该粒子静止;当它自由扩散时,用状态1表示。粒子不存在或为气体和水时,用状态0表示。对于每个结点,最多有一个粒子,为了满足排他原理。
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