人工智能在污水處理中的應用

2005年10月Experiment Science & Technology增刊人工智能在污水處理中的應用Applications of Artificial Intelligence in Sewage Treatment王超*(電子科技大學(xué)22072010班成都610054)摘要:針對我國污水處理行業(yè)智能化水平低的現狀，介紹了以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、模糊計算、專(zhuān)家系統、分布式人工智能等形式的智能技術(shù)在國內外污水處理行業(yè)的應用現狀與前景，分析了現有智能技術(shù)不足，為我國污水處理產(chǎn)業(yè)的智能化發(fā)展提供了一些思路。關(guān)鍵詞:人工智能;污水處理;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò );模糊計算;專(zhuān)家系統;分布式人工智能中圖分類(lèi)號: X703.1文獻標識碼: B文章編號: 1672 -4550(2005 )03 -0162 -032.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) ( Artifcial Neural Network )1前言人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )具有并行分布處理、非線(xiàn)性映經(jīng)過(guò)在“八五”、“九五” 期間的科技投人，射、適應與集成等特性,目前已經(jīng)應用于污水處理我國在污水處理系統的理論基礎和流程設計等方面系統的建模、軟測量、生物處理控制、模擬等方已接近當代國際水平，但是在運行管理的智能化方面。它的自適應、自組織和大規模并行處理能力都面還明顯落后。大量的自控系統及相關(guān)軟件還依靠使該技術(shù)在污水處理領(lǐng)域前景光明。進(jìn)口，而且由于國情的差異和人員培訓、技術(shù)支持文獻[2]討論了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的污水處的不完善,進(jìn)口產(chǎn)品的運行并不理想。因此，加強理軟測量方法，提高了污水處理系統的可靠性并節國內污水處理流程的智能化研究是污水產(chǎn)業(yè)發(fā)展的約了能耗。該方法以在線(xiàn)監測的有機磷( 0RP),當務(wù)之急。污水處理是-一個(gè)極其復雜的系統，特點(diǎn)是多變溶解氧(DO),酸堿度(pH)和混合液懸浮固體量、非線(xiàn)性、時(shí)變性。鑒于污水處理任務(wù)的特殊濃度(MILSS) 為系統輸人信號,利用人工神經(jīng)網(wǎng)性，整個(gè)處理系統又要求有較高的穩定性和可靠絡(luò )的軟測量技術(shù)建立- 一個(gè)三層前饋型BP網(wǎng)絡(luò )(見(jiàn)性。目前人工智能經(jīng)過(guò)四十多年的發(fā)展，已逐漸應圖1),通過(guò)對化學(xué)需氧量(COD)、生物需氧量用于各個(gè)領(lǐng)域。由于具有自學(xué)習、海量數據處理、(BOD)、氮和磷等參數的測量，估計進(jìn)水水質(zhì),數據挖掘等特性，人工智能在污水處理領(lǐng)域的應用決定曝氣量大小、反應時(shí)間，從而控制出水水質(zhì)，正成為一種趨勢。本文希望通過(guò)對國內外部分成果實(shí)現了對污水處理過(guò)程的實(shí)時(shí)控制。的展示與總結，促進(jìn)國內污水處理智能化研究。該方法克服了單獨測量DO、pH或MLSS無(wú)法2人工智能的應用[1-8]反映有機物、磷和氮的動(dòng)態(tài)處理過(guò)程的缺陷。以27人工智能是指能夠在各類(lèi)環(huán)境中自主或交互地組實(shí)際污水分析數據作實(shí)驗(22 組作訓練, 5組作執行各種擬人任務(wù)的技術(shù)，主要有人工神經(jīng)計算、驗證)，訓練結果與實(shí)際污水處理情況較吻合。模糊計算、專(zhuān)家系統和分布式人工智能等形式。目由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可以充分逼近任意復雜的非線(xiàn)性前，人工智能技術(shù)獲得了很大發(fā)展，而且已成功應關(guān)系，因此它還適合于對污水過(guò)程的模擬和建模。用于污水處理，并在設計、分析、控制等方面都極2.2模糊計算(Fuzzv Comoutine)具應用潛力。中國煤化工:應用模糊計算的研究，IYHCNMH G面。彭永臻等對* [收稿日期] 2005 -05 -31;[修改日期] 2005-07-22.. [作者簡(jiǎn)介] 王超(1983-),男，在讀本科生，環(huán)境工程專(zhuān)業(yè)。-162--2005年10月實(shí)驗科學(xué)與技術(shù)增刊分析專(zhuān)家系統，主要提供涉及污水中NH、NO2、ORP一- ap-一 BODNO3、磷,固體懸浮物等指標的優(yōu)化處理方案。它基于Windows操作系統進(jìn)行人機交換，通過(guò)ETH-coDERNET與數據收集計算機相連，接受終端實(shí)時(shí)監測數據。盡管該專(zhuān)家系統仍然存在很多知識盲點(diǎn)，pH一ob一-~N但這些都可由人工輔助解決。它的實(shí)際運行帶來(lái)的益處則是以往手工控制無(wú)法實(shí)現的:MILSS一- (頭2-一P●通過(guò)調整參數(NO3, HNO2等)實(shí)現對當前監測參數的最優(yōu)化控制?！裢ㄟ^(guò)施行針對當前問(wèn)題的措施及驗證性方圖1污水質(zhì) 量指標BP的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )圖法，給出污水控制系統問(wèn)題的解決方案?！窨捎糜趯π聠T工的經(jīng)驗培訓，并為其他處理生物電極法采用模糊控制，有效地解決了硝酸態(tài)氮系統提供信息支持與分析。污染水脫氮的處理，取得了較好的控制效果。主要目前專(zhuān)家系統更多的是作為一個(gè)知識集，進(jìn)行研究了輸人變量和輸出變量的非模糊化處理的計算故障的診斷。但結合具體情況,它的建立方法并不方法,進(jìn)行模糊規則建立,探索控制變量變化的換十分復雜。簡(jiǎn)單故障診斷專(zhuān)家系統的知識庫和推理算與計算方法。經(jīng)過(guò)實(shí)際的驗證，該模糊控制器的規則可按下例思路建立:穩定性較好，對進(jìn)水硝態(tài)氮負荷變化的適應性強，IF FAILURE 0X AND FAILURE 0Y避免了藥劑投放不足或過(guò)量，有效地節省了運行費IF FAILURE 1A WITHOUT FAILURE 1C ...用。IF FAILURE 2B ...國外的例子也有很多，例如Y P Tsai等人研究..........的動(dòng)態(tài)活性污泥法模糊控制。主要是通過(guò)進(jìn)水流量THEN CAUSE a的變化及時(shí)調整污泥回流量以減少出水懸浮物濃IMPLEMENT EMERGENT MEASURES度，降低出水BOD或COD的濃度。由于微生物的PRINTOUT CAUSE a TEXT影響，使各變量間存在高度非線(xiàn)性，無(wú)法應用確定應當指出的是類(lèi)似的故障診斷專(zhuān)家系統由于其的數學(xué)模型，也就無(wú)法用傳統控制方法來(lái)實(shí)現。而設計的線(xiàn)性化，不可能完全分析出污水處理過(guò)程中采用模糊控制理論不僅很好地克服了參數的非線(xiàn)的復雜故障。但其系統設計簡(jiǎn)單,故障庫可以動(dòng)態(tài)性，而且還合理地消除了系統存在的誤差。研究者地完善;經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的運行，可達到較高的穩定使用在線(xiàn)數據合理地預測和控制系統也是- -種較理性和準確性。實(shí)際的應用也證明了該方法的可靠。想的方法。由于使用已有的在線(xiàn)監測數據構造模糊2.4分布式人工智 能( Distributed Arificial Inelli-關(guān)系模型來(lái)推導最優(yōu)的控制措施，使輸出的信息更gence)接近于預先設定的目標值。系統的關(guān)系方程在新的分布式人工智能的主要思想是把一個(gè)復雜的系監測數據的基礎上可以重新構造，這樣就避免了由.統問(wèn)題劃分為多個(gè)子問(wèn)題,并建立多個(gè)子系統予以于系統隨時(shí)間緩慢變化而對控制效果造成的影響。解決;同時(shí)各子系統之間通過(guò)交互作用策略相互協(xié)研究結果表明,采用模糊控制策略能有效地降低出調，從而形成統一的整體及整體效果的最優(yōu)。它的水懸浮物濃度,使處理系統的運行穩定可靠。主要目的是為了有效地利用資源，控制系統的異步2.3專(zhuān)家系統( Expert System)操作，均衡智能系統的目標。它能夠克服單個(gè)智能由于專(zhuān)家系統的啟發(fā)性、透明性和靈活性,使系統在資源、時(shí)空分布和功能上的局限性，具備并其有能力勝任污水的智能處理。專(zhuān)家系統大致分為行、分布、開(kāi)放和容錯等優(yōu)點(diǎn)。分析、預測、診斷、設計、規劃、控制等類(lèi)型，應中國煤化工污水在線(xiàn)控制的分用于污水處理過(guò)程的主要有分析、診斷、控制、設布式CNMH G統形式，很好地實(shí)計等專(zhuān)家系統?，F了社殘控制的行不處埋系玩，同時(shí)有效管理了整EXTRA ( Expert System for Treatment Advice)個(gè)處理流程的多個(gè)單元。該系統由污水管線(xiàn)子系統是一個(gè)德國科研人員開(kāi)發(fā)出的一一個(gè)污水處理流程的和污泥管線(xiàn)子系統兩部分構成。兩者分別由7個(gè)和-163-2005年10月.Experiment Science & Technology增刊4個(gè)基于知識的艾真體( Knowledge - Based Agent)因此，很多研究已經(jīng)開(kāi)始著(zhù)重于它們的復合算組成。分別實(shí)現了格柵、除砂、一級處理、生物反法，尋找克服單獨技術(shù)的不足并保留其優(yōu)點(diǎn)的新方應器控制、二級處理、氯化、污水循環(huán);以及污泥法。例如模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、模糊專(zhuān)家系統、基于遺傳的運輸、濃縮處理、厭氧處理、千燥等各單元的智算法的模糊控制、基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )系統、能控制功能( 見(jiàn)圖2)。經(jīng)過(guò)實(shí)際應用分析,該分模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )自學(xué)習控制系統、神經(jīng)模糊推理系統布式人工智能控制系統與傳統控制系統的主要區別等等。這些復合算法很大程度上克服了單一算法的在于:后者只能在控制器設置好的參數點(diǎn)上發(fā)揮作缺點(diǎn)，同時(shí)發(fā)揮兩者或多者的優(yōu)勢，能夠更好的適用;而前者則可以主動(dòng)地修正原有控制方法，或者用于污水處理過(guò)程中的各個(gè)方面。診斷出監測設備的錯誤。3結語(yǔ)污水管線(xiàn)污泥管線(xiàn)盡管目前人工智能在污水處理領(lǐng)域的應用才剛子系統剛起步，但隨著(zhù)人工智能技術(shù)的成熟，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、模糊計算、專(zhuān)家系統、分布式人工智能為主要蓄于如次的接著(zhù)系線(xiàn)代表的智能技術(shù)必將成為該領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。蓄于知諷的除沙系魄若于如諷的一樓處理系院它們會(huì )解決傳統方法難以勝任的實(shí)時(shí)控制、優(yōu)化計,由于知識的污究站物不間算等難點(diǎn)。上述智能技術(shù)的應用，勢必將更好地促●子知識的二級處理本統r備干知諷障墻處理不就[富丁知識復化處理系憂(yōu)11↓1 福T識的優(yōu)氧處理不晚進(jìn)人類(lèi)與自然的協(xié)調發(fā)展。當干如諷的門(mén)水糖環(huán)承就 第干知識的干面處理事能參考文獻[1] 蔡自興，徐光.人工智能及其應用(第3版) .北圖2分布式人工智 能的多Agent結構京:清華大學(xué)出版社, 2003 .目前分布式人工智能方案在污水處理的應用較2] 任敏，王萬(wàn)良，李探微，等.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的污水前幾種智能形式更少;但其對處理設備的高效利用處理軟測量系統的研究。自動(dòng)化儀表, 2001, 22和強大的計算能力，對于我國目前資金少、任務(wù)重3] 彭永臻，王淑瑩，周利，等.生物電極脫氮法的在(10的污水處理產(chǎn)業(yè)有重要的戰略意義。該方向的研究線(xiàn)模糊控制(I ~ I),模糊控制系統的組成與基將成為今后污水智能處理的一個(gè)熱點(diǎn)。本思想[J]。中國給水排水，199, 15 (2): 5~2.5各技術(shù)的不足與改進(jìn)9; 15 (3): 5210需要注意的是，上述各種智能方法雖各具特[4] Tsai Y P, Ouyang CF，Ching WL, et al, Construction of色，但并不完全是最優(yōu)的，仍然各有其缺點(diǎn):an on -line fury ontoller for the dynanic activated sludlge(1)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的學(xué)習收斂速度慢，對訓練process [J], Wat Res, 1994, 28 (4): 913 ~921.集的要求也很高，可能收斂到局部最小點(diǎn);而且不[5] Ladiges Casta, Menneh Atur. Aplication and Experi-適合表達基于規則的知識，難以充分利用技術(shù)人員ence With Expert Systems for the Operation of Waste的經(jīng)驗知識，整個(gè)建立過(guò)程非常耗費人力與物力。Water Treatment Plants. Wat Sci Tech, 1996, 33(2)模糊計算由于對信息的模糊處理會(huì )導致系(12): 265 ~268統控制精度降低、動(dòng)態(tài)品質(zhì)變差、決策速度降低,[6]張玉艷， 朱小娟，曲延華。污水處理監控系統的研發(fā)與應用，沈陽(yáng)電力高等專(zhuān)科學(xué)校學(xué)報，2004, 6甚至不能實(shí)時(shí)控制;設計尚缺乏系統性，無(wú)法定義(3): 71控制目標，而且控制規則的選擇、論域的選擇、模[7] SaNcbez R RODA M, 1, POCH M, CORTES U, Dai -糊集的定義、量化因子的選取等多采用試湊法,這Depur Architecture: Distributed Agens for Real - time對復雜系統的控制是難以奏效的。wwtp Supervision Aand ControL. Atifcial Intelligence in(3)專(zhuān)家系統中多數參數由人為設定，過(guò)度依中國煤化工賴(lài)專(zhuān)家的經(jīng)驗，缺乏自學(xué)習能力,控制精度不高，[8]?能控制在污水處理而且存在穩態(tài)誤差。YHCN MH G給水排水，2002,0(4)分布式人工智能的系統建立復雜，各部分(18): 24 .通信和協(xié)作效果還不甚理想。一164一