[发明专利]一种用于偶氮废水处理的微生物电解电池的自适应电位控制器及其控制方法

说明书

本发明公开了一种用于偶氮废水处理的微生物电解电池的自适应电位控制器及其控制方法。采用人工智能算法对偶氮废水中的污染物浓度进行软测量，实现了对偶氮废水中污染物浓度的实时监测，并根据偶氮染料对电极上微生物活性的影响来确定因施加的最佳电势并对其进行控制，能最大激发电极微生物的偶氮染料处理能力，提高偶氮废水的处理效率。

技术领域

本发明涉及一种用于偶氮废水处理的微生物电解电池的自适应电位控制器及其控制方法。

背景技术

偶氮染料是染料中最大的化学分类，由于其具有价格低廉、稳定、颜色多样等特点，被广泛的应用于印染造纸等工业生产之中。但是，偶氮染料具有毒性大、难生物降解、色度高的特点，若直接排放于自然水体，会严重影响水生生物的生存，因此寻求合适的偶氮染料废水的处理方法显得尤为重要。

目前对偶氮染料废水预处理方法基本上可以分为化学氧化法和生物法。化学氧化法是通过向废水中添加强氧化剂进行偶氮的降解，有着反应速度快的优点，但因为其处理成本过高、易引起二次污染而导致无法进行大范围的使用。生物法是通过利用微生物水解酸化耦合的方法将某些难降解的物质转化为易降解的物质。相对于化学氧化法，因其具有处理成本低并且没有二次污染的优点，受到了研究人员的广泛关注。但是生物处理法的处理效能低，若能提高水解酸化工艺中对微生物对毒性污染物的耐受和降解能力，必定可以降低对化学药剂的依赖，降低废水的处理成本。

微生物电解电池(Microbial Electrolysis Cells：MEC)是一种采用微生物的胞外电子传递作用强化微生物降解转化的方法。这种方法实际上是通过施加电势的辅助作用，定向控制微生物电子的传递方向，刺激微生物代谢污染物的能力，降低污染物的复杂度，强化偶氮键的断裂，大大改善偶氮废水的可生化性能。

在偶氮废水的污染物去除中，废水中的偶氮浓度具有波动性，在阴极施加的恒定电势大小是根据对偶氮废水中偶氮含量波动范围的分析后得到的，因此在处理的过程中，不同偶氮浓度下微生物的偶氮还原能力在当前恒定电势下有一定损失，无法完全发挥MEC的偶氮废水处理效率。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种用于偶氮废水处理的微生物电解电池的自适应电位控制器及其控制方法，微生物电解电池的自适应电位控制器对施加电势实现自适应控制，以弥补施加恒定电势无法完全激发微生物电解电池中电极上的微生物处理偶氮废水染料的活性，从而大大的提升偶氮染料废水的处理效率。

为解决现有技术问题，本发明采取的技术方案为：

一种用于偶氮废水处理的微生物电解电池的自适应电位控制器，包括数据采集模块、数据预处理模块、RBF神经网络预测模型、逻辑分析模块与PWM转电压输出模块；所述数据采集模块将采集的信息传送至数据预处理模块中进行预处理，再进入RBF神经网络预测模型中训练；训练后的数据输入PWM转电压输出模块中，PWM转电压输出模块的电压输出的正负极与生物电解电池的正负极通过电线相连接；所述RBF神经网络模块由输入层、隐含层、输出层构成；所述数据预处理模块、RBF神经网络预测模型与逻辑分析模块均嵌入树莓派中；所述数据采集模块、PWM转电压模块分别与树莓派的GPIO口连接，实现对数据的接收和对电压的输出。

将RBF神经网络预测模型陷入到树莓派中，并根据偶氮废水污染物浓度、电极微生物活性(电极微生物的活性就是通过提到的电流采集器中的电流体现的) 及工作电极施加电势之间的耦合关系进行输出电压的大小的判定。

所述数据采集模块负责偶氮废水中各项数据的接收，并将各项数据进行预处理，处理后的数据在传入RBF神经网络预测模型。

RBF神经网络预测模型中输入层用于接收数据采集模块中已经预处理完后的各项参数；RBF神经网络模块中隐含层为径向基函数的中心所在位置、宽度的大小；RBF神经网络模块中输出层用于输出偶氮废水中污染物的浓度，为单一值。