基于污水处理反应器的臭氧催化氧化控制的优化

基于污水处理反应器的臭氧催化氧化控制的优化该文描述了基于污水处理的臭氧催化氧化的控制。通常在污水处理过程中将臭氧催化氧化的过程操作和已存在的臭氧生产过剩结合起来处理以达到排放标准。既然这样，氧气消耗量则不是优化控制的唯一参数，操作费也是必须考虑的重要因素。这篇文章的目标是臭氧催化氧化反应器的优化，其选用了一个连续系统传递函数模型。连续系统传递函数模型用来代表试验性能，并且提出的最优控制方法可以使污染物明显减少，污染物的减少由吸收率来表示。高级氧化技术AOP就是化学处理过程所使用的氧化技术。通常高级氧化技术是由于试剂的引进使得自由基发展的结果，例如臭氧和过氧化氢。通常紫外线和特定催化剂的结合会促进羟基自由基的发展。在全面的工业应用中，AOP存在一些弊端，一方面是运营成本高，另一方面是在过程控制中控制输出信号，传感器容易出现问题。这篇文章是通过研究一种新型的AOP技术，即臭氧催化氧化来优化污水处理控制。目标是通过在线测量吸光度来减少污染物并且通过减少臭氧的生产量来减少氧气的消耗。臭氧是强氧化剂，能和混合物发生直接或间接的反应。直接反应是一个选择性的缓慢过程，间接反应是一个快速反应过程，包括羟基自由基的反应过程。AOP技术的目标是将直接反应和间接反应结合起来，在臭氧催化氧化中通过使用催化剂可以将两者很好地结合起来。通过可控电源的电子设备可以现场产生臭氧，并能够不断地引入到反应器上。另外，臭氧是有毒气体，生产过多会使臭氧集中在反应器顶部，必须使用烤炉在475°C的条件下才能消除。以前所进行的研究是固定一些参数，例如：污染物浓度，处理水流量，臭氧通量的范围。在以后的工作中，目标是研究催化剂浓度的影响。该研究的分子模型是对硝基苯酚，是一种芳香族污染物，这种分子是难溶的物质，通过在化学工业中才使用。AOP的缺点：需要在开环控制系统中运行，因此需要过量的试剂。在作者看来，很少在反馈控制系统中使用AOP应用程序。该研究的主要目标：优化臭氧催化氧化实验，减少臭氧消耗量和消费，减少氧气消耗，达到水溶液的特定标准。该实验装有臭氧气体传感器，放在反应器出口的顶部，在臭氧炉的前面。为了在水相阶段控制污染物的含量和减少氧气消耗量因此将其和臭氧发生器电源联系起来。另外一个传感器用来测量污染物。由于在这个试验中，COD无法直接测量，因此选择在水溶液中用吸光率测量来量化污染物的减少，接下来讨论初步方案。未脱气和脱气样品在波长为340nm时代表同样的吸光率。因此，在这个波长下，臭氧的吸光率和有机废水的吸光率比起来可以忽略。紫外线细胞检测水的流动，通过分光光度计测量吸收率来在线检测吸光率。吸收率通过在线测量获得，COD也可以通过一个手动过程来获得。图5表明了对硝基酚通过氧化的减少时的测量吸光率和COD之间的关系。这篇文章所提出的过程控制在方块图中表示出来了。控制输入是臭氧发电机功率P，控制输出是处理过的水出口吸光度Absinle和臭氧气体生产过剩Ozout。进口吸光度Absinlet对控制环是一个干扰。使用该方法的优点：污染物减少30%，减少电力和氧气消耗量。在臭氧催化氧化实验中臭氧发电机功率的输入采用阶跃信号。臭氧催化氧化是一个单输入双输出的过程。在该过程中选择带有延时的连续系统的传递函数模型。因此在本论文的控制应用中，非线性特性可以被忽略，线性一阶传递函数则可以产生一个简易的结果。（2）式根据Laplace变换的时间信号来识别参数向量，输出量将从给定的臭氧气体传感器的初值变换得到或通过分光光度计的吸收率来测量。输入从臭氧发生器电源的初值P(t)-P(0)中变换得到。由于它的参数，连续系统是非线性的。因此基于最优算法的输出误差方法用来估计参数，通常在迭代算法中考虑二次误差准则。一种可以得到整体收敛的方法是输入输出方法中选择合适的初始化，这样可以使识别过程达到优化。基于初始化部分的方程误差用初始化Levenberg–Marquardt算法来检验。之前所提到的研究是实验室操作而不是工业操作。不断流入的COD需要考虑进去，但不会因此影响吸光度。污水流量是恒定的并且PH也不用控制。实验由臭氧发生器电源所激发。吸光率缓慢减小的偏差是由于积累现象所引起的，考虑到控制程序的作用，因此这一缓慢动态过程可以忽略。对传递参数的估计中输入输出数据可由一个四阶高通Butterworth滤波器得到。臭氧催化氧化试验模型选用状态空间模型。【几个矩阵是怎么选取的？】该方案的第一个目标是使吸收率Abs和参考吸收率接近，接近0.5，控制输出达到期望输出；第二个目标是通过状态反馈使电量和氧气消耗量减少。值得一提的是没有观测器的二次方程也能得到很好的鲁棒性。对该研究的整个测试分为四步：在开环系统中进行操作，吸收率达到0.5；进口吸光度保持在1.5；正干扰抑制达到1.85；负干扰抑制降低到1.25。模拟测试主要是研究延迟的作用，在二次控制中忽略非线性。由于吸收率和功率之间的叠加，闭环控制系统的特性没有受到影响。这篇文章的主要目标是在污水处理过程中对臭氧催化氧化实验的优化。在先进的氧化过程中，臭氧催化氧化过程是很高效的技术，它能将直接和间接臭氧反应做一个很好的融合。但是臭氧催化氧化的过程中消耗了大量的氧气并且成本较高。