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3d森林舞会在汙水處理減汙降耗管理與人工智能預測方面取得系列進展
发表日期: 2021-11-08 作者: 陈杨武 文章來源:
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 汙水處理行業碳排放量占全球碳排放量的2%5%,位居全球十大碳排放行業,是不可忽視的碳減排領域。因此,在保證汙水處理設施穩定達標排放的基礎上,進一步優化汙水處理設施的運行管理,降低汙水處理過程運行能耗則顯得極爲重要。 

 为全面评估污水处理设施能耗与经济环境效益,推动清洁低碳生产,成都生物研究所污染生物治理项目组谭周亮研究員指导杨振东博士基于生命周期评价方法对四川某污水处理厂升级改造前后进行了综合评估。结果表明,污水处理厂提标改造后(A2/O-MBR工藝,75000/天)顯著提高了處理性能(出水達到DB51/ 2311-2016標准),但不可避免地伴隨著更多的單位投入來滿足日趨嚴格的處理標准。因此,需要采取行動和戰略來平衡處理性能、能源和成本消耗以及當前和未來清潔生産項目的環境影響, 提高汙水處理廠升級的可持續性,實現汙水處理低碳運行。 

  1 升级前后污水处理厂流程圖和系统边界示意圖;BUAU分別代表升級前和升級後。 

 在此基础之上,以实现污水处理科学、精准调控为目标,谭周亮研究員指导联合培养博士生汪锐采用人工智能算法对污水处理进行了模拟优化,共取得3項計算機軟件著作權(2020SR06575832020SR18676702021SR0546766)。在進水預測方面,考慮氣象條件(降水和氣溫)對模型預測精度的影響,針對宜賓某汙水廠(A2/O工藝,20000/天)建立了基于4种机器学习算法的进水水质和水量预测模型,并提出了提高预测精度的改进思路。在出水水质预测方面,考虑迟滞条件、过程参数和数据优化分析方法对模型预测精度的影响,针对资阳某污水厂(氧化沟工藝,10000/天)建立了基于9種機器學習算法的出水水質水量預測模型,出水CODTNTPpH預測精度分別達到92.66%90.86%82.81%99.47% 

  2汙水處理廠出水水質預測結果(紅線代表預測值,黑線代表觀測值) 

 上述研究爲全面評價汙水處理設施能耗與經濟環境效益,准確預測汙水處理設施運行狀況,指導工藝優化調控提供了理論依據,爲汙水處理設施減汙降碳管理提供了新的思路。 

 上述研究成果分別發表在期刊Journal of Cleaner Production (IF=9.297)Journal of Environmental Management (IF=6.789) Polish Journal of Environmental Studies (IF=1.699)上。上述研究得到了中國科學院西部之光交叉團隊項目(2019XBZG_JCTD_ZDSYS_001)、中國科學院科研装备研制项目(YJKYYQ20180002)、四川省重大科技專項課題(2019YFS0501)的聯合資助。 

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