[发明专利]中空纤维设备的膜污染诊断与预警决策系统有效

专利信息
申请号: 201010262791.7 申请日: 2010-08-26
公开(公告)号: CN101944275A 公开(公告)日: 2011-01-12
发明(设计)人: 许丹宇;唐运平;张志扬;孙凯;侯霙;石岩;张金鸿 申请(专利权)人: 天津市环境保护科学研究院
主分类号: G08B21/12 分类号: G08B21/12;G08B25/00;C02F9/14
代理公司: 天津市杰盈专利代理有限公司 12207 代理人: 朱红星
地址: 300191*** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 中空 纤维 设备 污染 诊断 预警 决策 系统
【说明书】:

技术领域

发明属于水处理技术领域,涉及污水再生、反渗透预处理等领域中废水净化。更具体的说是一种用于中空纤维设备的膜污染智能诊断与预警决策系统。

背景技术

废水再生利用是缓解水资源紧张、降低环境污染的有效途径。目前离子交换、电吸附、臭氧氧化和电渗析等方法均存在投资过大或运行成本偏高等问题,短期内难以在工程上广泛的应用与推广。膜分离技术的发展推进了污水处理与回用工作,特别是中空纤维设备具有结构紧凑、设备控制简便灵活等特点,已在食品、化工、冶金、发电等不同行业废水再生处理中得到广泛应用。但中空纤维设备在使用过程中,受运行条件、膜材质种类、水质特点等因素的影响,其核心部件-中空纤维膜很容易遭受污染。通常根据人为经验依靠跨膜压差和通量变化判断膜污染情况,由于人为影响因素,使参数调节过程中主观性强,膜设备参数调整需要进行多次试调,精度差、效率低,一旦发现膜组件需要进行周期性气水清洗或化学清洗时,表明膜丝已遭受到一定程度的污染,事实证明一般这种“末端解决”的清洗和恢复模式很难使膜丝完全恢复至初始状态,即使恢复正常,其正常通量仍难维持较长的时间,并且伴随着使用时间和清洗次数的增加,清洗药剂的化学作用和残留的膜垢都会对中空纤维本身材质和结构特性有着直接影响,维持正常通量的时间会越来越短。此外,由于目前对中空纤维设备缺乏统一的进水水质标准,一旦出现突发性水质污染时,很可能会导致膜系统遭受到重度污染而无法恢复正常,使成批膜组件报废,造成严重的经济损失。

发明内容

本发明主要目的是针对现有中空纤维膜设备缺陷,建立一套用于中空纤维设备的膜污染智能诊断与预警决策方法和系统。利用本发明可提高膜设备参数调节精度和效率,延长了膜组件化学清洗周期和使用寿命,节约了运行成本,使中空纤维膜设备能够长效稳定运行,对突发性水质污染有着良好的应急效果。

为实现上述发明目的,本发明提供了一种中空纤维设备的膜污染智能诊断与预警决策系统,其特征在于由通过将在线远程监控模块、膜污染预测模块、膜污染评估与预警分级模块、膜系统异常情况智能诊断与决策模块、信息资源管理与人机交互模块进行系统集成,构建出膜污染智能诊断与预警决策平台;中空纤维膜设备上的电磁阀、气动阀、流量计与浊度计、pH计、硬度仪等智能仪表和现场监测计算机、PLC、中心服务器、客户端及工业以太网构成本系统的硬件平台构成。

在中心服务器的计算机上安装包括在线远程监控模块在内的膜污染智能诊断与预警决策软件平台,该服务器由internet网络实现与远程客户的数据交互,并依靠现场控制网络(Intranet)实现远程客户与现场监测计算机(即客户机)的实时数据通信;中空纤维膜设备上直接安装电磁阀、气动阀、流量计、浊度计、pH计、硬度仪等智能仪表,现场监测计算机通过与PLC之间的通信对智能仪表进行调控,实现对膜设备的监控,其中PLC编程口与现场监测计算机采用RS-232C标准的异步串行通信。

所述的中空纤维设备的膜污染智能诊断与预警决策系统,其特征在于膜污染智能诊断与预警决策方法包括:

在线采集监控水质指标和膜系统运行参数数据,通过改进的混合遗传-支持向量机方法对膜污染趋势、速度和污染过程演化进行预测;采用神经网络方法对膜组件的污染程度和状态进行评估,根据所建立的膜污染预警等级规则,进行警情不确定因素分析、警兆分析和警情识别,对膜污染状态的预警等级做出判断;基于数据库和专家系统理论,构建开放式的膜系统异常情况智能诊断平台,快速诊断和分析膜污染的成因,筛选出可抑制中空纤维膜污染变化的最佳控制条件和运行参数,决策出解决此种污染问题最佳控制时段和清洗方案,实现对中空纤维膜设备安全运行的预警分级和先期防治。

所述的中空纤维设备的膜污染智能诊断与预警决策系统,其特征在于所述的中空纤维膜污染智能诊断与预警决策方法按以下步骤进行:

(1)远程在线监控进出水水质、水量和中空纤维膜设备运行参数,进行数据采集;

(2)根据所监控的数据,预测膜污染趋势、速度和过程;

(3)评估膜污染程度,进行警情不确定因素分析、警兆分析和警情识别,判定预警级别;

(4)调用膜系统异常情况智能诊断与决策模块,对造成膜污染的可能因素进行智能诊断;

(5)根据预警级别和污染因素识别,筛选和决策出适合此类情况下的膜污染防治措施和解决方案;

(6)对步骤(1~5)进行数据汇集与信息化处理,通过信息资源管理与人机交互模块实现对中空纤维设备的安全运行进行调控和保障

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