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制浆造纸污水排放量大、污染严重,仅仅经过SBR处理后的污水其COD难以达到新的污水排放标准,非常有必要对其进行深度处理以实现达标排放。针对造纸污水SBR后出水的特点,本文利用团队前期研究的光电催化氧化污水深度处理技术,开展了以下两方面的研究工作:首先,利用西门子S7-200 PLC和组态王Kingview6.53,设计了一套与光电催化氧化工艺相匹配的造纸污水连续深度处理自动监控系统,实现对污水连续处理过程中污水流量、缓冲池液位和出水pH的在线监测和控制,系统具备数据记录、故障报警等功能,为后续处理工艺的改进提供可靠的数据。监控系统设计后,利用罗丹明B染料污水对其进行了调试运行。运行结果表明:该系统能按照设计的程序和控制策略对污水深度处理过程实施监控,出水pH值基本控制在6-8范围之内,满足工艺的要求,整套系统可以安全、稳定、连续地运行。其次,针对污水COD测量仪昂贵以及COD离线测量耗时的现状,为了实现出水COD的在线及时监测,本文以造纸污水光电催化氧化深度处理过程中的在线测量参数ORP、DO和pH为辅助变量,以COD为主变量,利用多元线性回归模型(MLR)、多层感知器神经网络(MLP)、反向传播神经网络(BPNN)、径向基函数神经网络(RBNN)、广义回归神经网络(GRNN)、极限学习机(ELM)和回归型支持向量机(SVR)七种建模方法,建立了COD软测量模型。经过训练和验证,确定RBNN模型为最优的COD软测量模型,其模型精度R2为0.913。利用另外一组造纸污水的光电催化氧化深度处理过程数据对COD软测量模型进行了测试,结果表明:该模型可实现对造纸污水光电催化氧化深度处理过程中COD的软测量,其模型精度R2达到0.921。最后将COD软测量模型应用于广东某原木制浆厂和某商品浆造纸厂的污水样品深度处理中,对模型的适应性进行探究。结果表明:当污水成分和污染负荷不同时,COD软测量模型的适应性下降,需要利用具体的污水处理过程数据重新建立软测量模型,但是其建模方法不变;同时,COD软测量模型在两个纸厂污水中的应用结果,验证了软测量模型对工艺对象依赖性较大的特性。