史步海 孫宗海

(華南理工大學(xué) 自動化科學(xué)與工程學(xué)院，廣州 510641)

自來水廠混凝沉淀過程是自來水生產(chǎn)凈水處理過程中一個重要工藝環(huán)節(jié)，它是實現(xiàn)自來水生產(chǎn)自動化和保障水質(zhì)品質(zhì)的重要一環(huán)?；炷恋磉^程是一個大時滯的化學(xué)和物理反應(yīng)過程，其反應(yīng)機理非常復(fù)雜，不但與原水濁度、溫度、流量、pH值、水中有機物有關(guān)，還與水的混合方式、反應(yīng)池環(huán)境、水力條件等反應(yīng)條件有關(guān)。所以混凝沉淀過程是一個多變量、大時滯、多擾動、非線性過程。用反應(yīng)機理建立數(shù)學(xué)模型幾乎是不可能，而且每個水廠的混凝沉淀反應(yīng)環(huán)境條件不一樣，即使得出某個數(shù)學(xué)模型，也很難具備一般性。因此，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行研究建立具高效和可操作性的混凝沉淀過程模型，以及如何準(zhǔn)確控制混凝劑的投加實現(xiàn)混凝劑量投加的智能優(yōu)化控制算法，一直是自來水和自動控制行業(yè)人們長期以來最為關(guān)心又有待解決的問題[1-4]。

1 混凝沉淀的機理

在原水的懸浮物中其1nm～100nm的微粒屬于膠體的范圍，是自來水處理中最難沉淀和處理的顆粒。膠體由膠核、吸附層和擴散層三部分組成。膠核是膠體粒子的核心，它表面選擇吸附了一層帶電荷的離子(電位離子)。因此在其周圍吸附了大量的異號離子(反離子層)，反離子的電荷總量和電位離子的電荷總量相等，但符號相反，這樣在膠核的周圍介質(zhì)的相間區(qū)域就形成了較穩(wěn)定的所謂雙電層。這也是膠體微粒具有布朗運動特征，微小顆粒在水中穩(wěn)定的原因之一。水分子每時每刻都在作無規(guī)則的運動，大量的水分子從各個方向撞擊水中的顆粒。如果顆粒粒徑較大，每一時刻來自水分子撞擊力在各個方向保持平衡，因此，顆粒在重力作用下將會發(fā)生自然沉降。如果顆粒粒徑較小，顆粒在每一時刻來自水分子撞擊力在各個方向不平衡，同時微小顆粒重力較小，顆粒在水分子撞擊力作用下作無規(guī)則運動，如無外界力量干預(yù)，它們在水體中不會沉降，處于相對穩(wěn)定狀態(tài)。這也是水處理混凝沉淀過程中必須投加混凝劑的原因之一[5，6]。

要對投藥混凝沉淀過程有一個深入的了解，除對混凝過程機理了解外，還必須對影響混凝沉淀過程的主要因素進行進一步的分析，了解它們的自身特點、變化規(guī)律以及這些主要因素對混凝過程的影響程度。

1.1 原水pH值的影響

原水的pH值的高低不僅會影響水體中的雜質(zhì)存在的形態(tài)和表面性質(zhì)，還會影響混凝劑水解過程和水解產(chǎn)物存在的形態(tài)、時間。

圖1為廣州某水廠采集的西江原水pH值變化趨勢圖。從圖中可知廣州地區(qū)西江水質(zhì)為弱酸性水質(zhì)。

圖1 原水pH值變化趨勢圖Fig.1 The pH trend chart of the river

表1是原水水質(zhì)在一定條件下，不同pH值時對混凝加藥沉淀的影響實驗數(shù)據(jù)。

從表1中可以看出既使pH的微小變化對混凝沉淀過程也會發(fā)生一定的變化。因此對于建立混凝沉淀投藥數(shù)學(xué)模型中pH值是重要的參數(shù)之一，不能不考慮在內(nèi)。

表1 不同pH值時混凝沉淀實驗數(shù)據(jù)Tab.1 The data of coagulation lab with different pH Value

1.2 原水溫度的影響

對于采用平流沉淀池的自來水處理工藝，原水溫度對混凝效果有明顯的影響。同樣濁度的原水在冬季與在夏季相比，要達到同樣的混凝沉淀效果混凝劑的投加量是不一樣的。這是因為：混凝劑水解過程是吸熱反應(yīng)，水溫低時，混凝劑水解就困難。同時，水溫低時，水的粘度大，水中雜質(zhì)微粒的布朗運動強度減弱，減少了彼此之間的接觸碰撞機會，不利于脫穩(wěn)膠粒相互凝集。同時，水的粘度大時，水流剪力增大，影響絮凝體的成長，即礬花的形成。

圖2為西江原水溫度變化趨勢圖。從圖中我們可以看出：原水溫度的變化范圍是12℃～30℃。對于河水的溫度實際可將四季分為三季：即冬季(1，2，3，12)月份，溫度范圍(12℃～ 19℃)；春秋季(4，5，11)月份，溫度范圍(19℃～24℃)；夏季(6，7，8，9，10)月份，溫度范圍(24℃～ 30℃)。

圖2 原水溫度變化趨勢圖Fig.2 The temperature trend chart of the river

從實際運行的經(jīng)驗得知，溫度越高混凝反應(yīng)越激烈，混凝效果越好，所需的投礬量越小。由此可知水溫直接影響到了絮凝的反應(yīng)和礬花的形成，影響到了混凝沉淀的速度和效果。因此，在混凝投藥數(shù)學(xué)模型中溫度是一個不可忽略的重要參數(shù)之一。

1.3 進水流量的影響

自來水廠混凝沉淀構(gòu)筑物(混凝池和沉淀池)的進水流量對混凝效果有著極大地影響。這種影響主要表現(xiàn)在：一是直接影響著混凝池的速度梯度，也就是直接影響著混凝藥劑的攪拌力度；二是直接影響著原水在混凝池的混凝過程時間；三是影響著已混凝的水在沉淀池的時間，流量越大沉淀時間越短(體積已定)。因此，水量變化對混凝效果有直接的影響，故在建立投藥數(shù)學(xué)模型時我們一定要考慮原水進水流量這個因素。

通常自來水廠出水量將隨著城市用水負荷量的變化而變化，進水流量也將隨之而變化，各處理單元的工作狀況也隨時發(fā)生變化，因此可知建立混凝沉淀投藥數(shù)學(xué)模型中進水流量是一個重要的參數(shù)之一。因此，我們可以將原水水量確定為加藥自動化數(shù)學(xué)模型中的前饋參數(shù)?？梢杂檬?1)表示，即：

1.4 原水濁度的影響

混凝沉淀過程的主要目的是去除水中的懸浮顆粒物，而濁度是反映水中懸浮物和膠體雜質(zhì)多少的重要指標(biāo)。從混凝機理和實際的生產(chǎn)運行中可以知道，原水濁度的大小直接關(guān)系到混凝劑投加用量，在混凝沉淀處理過程中原水濁度對混凝效果的影響是直接和關(guān)鍵的，混凝沉淀的過程也是要將較高濁度的原水處理成為較低濁度的待濾水(出水濁度)的過程。因此可知，原水進水濁度是影響混凝加藥的重要參數(shù)之一，混凝沉淀過程中濁度是一個貫穿整個過程的變量和指標(biāo)。

1.5 混凝劑的影響

在混凝沉淀過程中選擇合適的混凝劑是至關(guān)重要的，常用的混凝劑可分為無機混凝劑和有機混凝劑。在無機混凝劑中最常用的有硫酸鋁和聚合氯化鋁(PAC)，聚合氯化鋁的適應(yīng)水質(zhì)較寬，混凝效果隨溫度變化小，形成絮體時間快，密度大，適于pH值寬(6～9)，加藥量相對較小。在廣州地區(qū)PAC是人們首選的混凝劑。

控制混凝沉淀過程效果的實質(zhì)手段就是混凝劑的投放，混凝劑的投加多少直接影響著混凝沉淀的效果?；炷齽┑耐斗胚^少會使膠體不能脫穩(wěn)充分，影響混凝效果，但過量的投量又容易使膠體發(fā)生再穩(wěn)現(xiàn)象，同樣得不到好的混凝效果。圖3為混凝效果與加藥量之間的關(guān)系圖[7]。

當(dāng)加藥量G點時，膠體顆粒發(fā)生再穩(wěn)定現(xiàn)象，并伴隨發(fā)生凝聚的惡化和中斷，將會使待濾水濁度緩慢上升。

圖3 待濾水濁度與加藥量的關(guān)系曲線Fig.3 The output turbidity&dosing alum relation curve

2 數(shù)據(jù)的收集和預(yù)處理

通過分析可以看出，影響混凝沉淀效果主要有五大因素：即原水流量 p1、原水濁度 p2、原水 pH值p3、原水溫度p4和混凝劑投加量g。下面將針對廣州某水廠的混凝沉淀數(shù)據(jù)進行收集和預(yù)處理。

圖4 真實原始數(shù)據(jù)趨勢圖Fig.4 The change trend chart of original data

2.1 常用數(shù)字濾波方法

隨著計算機技術(shù)和微電子技術(shù)的發(fā)展，在工業(yè)控制、數(shù)據(jù)處理以及在做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模還是常規(guī)的多元回歸方程建模中，都需要進行數(shù)字濾波處理。對于圖2所述數(shù)據(jù)樣本，首先需要進行數(shù)字濾波預(yù)處理。

在工程實際中，常用的數(shù)字濾波算法有邏輯判斷濾波[8]、限幅濾波、中值濾波、均值濾波、滑動平均濾波[9]、加權(quán)平均濾波、RC低通濾波、巴特沃斯低通濾波[10]等。

對于原水流量、混凝劑投加量和原水溫度的檢測，由其測量原理可知。這類的測量信號除隨機的高斯白噪聲外沒有意外和隨機的突變尖脈沖信號，因此可采用的一般的滑動平均濾波算法。而對于原水濁度和pH值這二個量，由于此二種儀表其獨特的易堵塞和測量頭反沖洗測量原理及要求，極易造成測量輸出信號的突變。

對于上述的突發(fā)尖鋒脈沖的擾動現(xiàn)象，通常的數(shù)字濾波方法有依據(jù) Bessel公式的拉依達準(zhǔn)則(3準(zhǔn)則)進行處理。為標(biāo)準(zhǔn)差，可按照Bessel公式標(biāo)準(zhǔn)差濾波算法[11]計算出來。

當(dāng)某一樣本數(shù)據(jù)xi的偏差vi( 1i)滿足：

2.2 改進的復(fù)合數(shù)字濾波方法

根據(jù)原水濁度和pH值這二個量獨特的特點，本文提出了多限幅濾波加滑動平均濾波的復(fù)合方法，此方法既能去除突發(fā)尖脈沖非正常干擾信號，又能濾去一定限幅的隨機噪聲信號，從而使數(shù)據(jù)樣本變得更加真實，也使得對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練更為準(zhǔn)確有效。

在計算教學(xué)中,必須注意算理的剖析,引導(dǎo)學(xué)生依據(jù)算理,理解算法,掌握算法，從而發(fā)展學(xué)生的智力,并促進運算技能的形成和提高。要提高學(xué)生的計算能力，教師要注重學(xué)生思維的提高和鍛煉，還要增強學(xué)生思考的動力，以及對算法的深刻理解。此外，對于學(xué)生直觀思維的鍛煉和培養(yǎng)則需要運用計算中的估算法，這種方法是適當(dāng)?shù)膶嶋H生活中遇到的一些數(shù)學(xué)問題引入教學(xué)實例中，從而將學(xué)生的實際經(jīng)歷和數(shù)學(xué)知識更加緊密的結(jié)合起來，增強其運用數(shù)學(xué)知識進行解決實際問題的能力，還可以提起學(xué)生運用數(shù)學(xué)方法解決問題的意識。

限幅濾波算法算式如下：

滑動平均濾波算法算式為：

式中：N為滑動窗口項數(shù)，文中數(shù)據(jù)處理滑動窗口N取10。

此算法對于非正常的干擾突發(fā)尖鋒脈沖信號以及超過隨機噪聲幅值的脈沖信號都具有很好的濾波效果。將上述二式聯(lián)立使用，就得到了多幅值限幅濾波加滑動平均濾波的復(fù)合算法。

3 數(shù)據(jù)濾波的實驗結(jié)果

采用多限幅濾波加滑動平均濾波復(fù)合算法，對某自來水水廠的原始數(shù)據(jù)樣本進行了數(shù)字濾波預(yù)處理，獲得了真實有效的數(shù)據(jù)樣本。

3.1 原水濁度的濾波實驗結(jié)果

這里對原水濁度的原始數(shù)據(jù)進行濾波處理，首先對具有尖鋒脈沖的原水濁度數(shù)據(jù)按式(4)，(5)進行多限幅濾波處理。濾波程序使用 VB編制，圖5所示是2007年的7月16，17日兩日原水濁度原始數(shù)據(jù)和經(jīng)過多限幅濾波程序運行處理后的實驗結(jié)果圖。

圖5 原水濁度原始數(shù)據(jù)和濾波后趨勢圖Fig 5 The original data of river turbidity&sharp pulsed filtered trend chart

從上圖中可以看出在河水原始濁度2000min處有一尖鋒脈沖干擾輸出，峰值高達580NUT。這是由于濁度儀自身特點，測量管路瞬時堵塞造成的非正常輸出，需要濾除掉。根據(jù)現(xiàn)場實際測量經(jīng)驗知道，濁度儀在正常河水濁度測量的隨機噪聲幅度X=15 NUT。在河水濁度>=3X(45NUT)時，即為尖鋒脈沖干擾輸出信號，按照式(4)，(5)編制的多限幅濾波程序進行處理，運行后尖鋒干擾脈沖以及超越正常噪聲幅度值的超限噪聲信號統(tǒng)統(tǒng)都被濾除掉了，并用不同時刻的滑動平均值代之。圖5中虛線所示即為多限幅濾波后的數(shù)據(jù)值，濾掉了突變的尖鋒脈沖干擾和超值噪聲信號輸出值，還原了河水濁度樣本數(shù)據(jù)的真實情況。

3.2 原水pH值的濾波實驗結(jié)果

同樣對于原水pH值的測量，由于pH計探頭有間斷性反沖清洗要求，使得 pH值的測量原始數(shù)據(jù)也會產(chǎn)生突發(fā)的尖鋒脈沖輸出，這些非正常的數(shù)據(jù)都是不真實的，應(yīng)該濾除掉。同樣按照式(4)，(5)進行多限幅濾波處理，如圖6所示。

圖6 原水pH值原始數(shù)據(jù)和濾波后趨勢圖Fig.6 The original data of river pH value&sharp pulsed filtered trend chart

從圖中看到原水pH值在2090min處有突然高于正常pH值的脈沖干擾輸出，峰值高達9.3。圖中虛線即為多限幅濾波后的數(shù)據(jù)輸出值趨勢圖，而對于沒有超出X噪聲幅度的采樣信號，濾波器保持了原始數(shù)據(jù)的真實性。

4 數(shù)據(jù)的歸一化方法

對于原始數(shù)據(jù)樣本在作了必須的數(shù)字濾波以后，下面需要作的就是樣本數(shù)據(jù)的歸一化處理，使數(shù)據(jù)在[0，1]范圍之內(nèi)。對于數(shù)據(jù)的歸一化處理，看似一件簡單的事，實際上數(shù)據(jù)歸一化處理方法對否？它將關(guān)系到能否把該數(shù)據(jù)對控制過程的影響力和函數(shù)關(guān)系真實的反映出來，它將影響到后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用。

4.1 歸一化處理方法

常用的數(shù)據(jù)歸一化處理方法是極值法。

另外在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練的數(shù)據(jù)歸一化方法中，為了避免歸一化后數(shù)據(jù)過于飽和在數(shù)據(jù)1和0，使得收斂精度下降。實際在式(6)中，還需改造為如下型式[12]。

因此對于上述三個變量 p1、p2、p3實際采用式(7)作數(shù)據(jù)歸一化處理。

但是，對于原水溫度變量來說每日的溫度變化較小，通常一天的溫度變化范圍在1℃左右。在這個小的時間段，原水溫度好似是恒定值，對混凝沉淀過程的影響顯現(xiàn)不出來。只有在一個較大的時間段，如在一個季節(jié)的溫度變化區(qū)間才能顯現(xiàn)出溫度對混凝沉淀過程的影響程度。

為了能夠全面的描述既能顯示溫度的變化又要顯示絕對溫度值的不同，本文在式(7)的基礎(chǔ)上，采用了溫度的全年范圍溫度變化值作為歸一化的分母值，稱為改進的全范圍數(shù)據(jù)歸一化處理方法，或特殊數(shù)據(jù)歸一化處理方法：

4.2 歸一化處理結(jié)果

西江河水四季的溫度輸出趨勢圖，如圖 7所示。此時全年最低河水溫度值a取10，全年最高河水溫度值b取33。

本文對春秋、夏、冬三季的原始溫度數(shù)據(jù)分別按照式(7)，(8)進行歸一化處理，并進行對比仿真實驗。結(jié)果如下圖8、圖9所示。

從圖 8可以看出春秋、夏、冬三組數(shù)據(jù)按式(7)作一般數(shù)據(jù)歸一化處理后，數(shù)據(jù)變化都在[0.4，1]之間變化，數(shù)據(jù)分布也極其的相似，對于春秋、夏、冬溫度絕對值高低的變化，無法在此歸一化方法中表現(xiàn)出來。而用此方法處理的歸一化數(shù)據(jù)，主要描述的是數(shù)據(jù)的變化量作用明顯，對于溫度變量的溫度絕對值的大小反映不出來，從而降低了此溫度變量絕對值對主導(dǎo)控制過程變化時的影響。

圖9是采用改進歸一化運算公式(8)后對三組數(shù)據(jù)作的處理，歸一化輸出曲線。以圖8(b)和圖9(b) 圖中數(shù)據(jù)對比可以看到，歸一化后其數(shù)據(jù)分布變化圖形雖有些相似之處，但數(shù)據(jù)絕對值發(fā)生了較大的變化。也就是說，采用式(8)方法處理的歸一化數(shù)據(jù)，不但描述了變量值的大小還描述了變量的變化量趨勢，從而能夠更加準(zhǔn)確的反映此變量對控制過程變化的影響和函數(shù)關(guān)系。

5 結(jié)論

圖7 不同季節(jié)一天的原水溫度值輸出圖Fig.7 The river temperature trend chart for a day with different season

圖8 一般數(shù)據(jù)歸一化方法的溫度數(shù)據(jù)輸出圖Fig.8 The temperature data chart with general number normalization

圖9 改進數(shù)據(jù)歸一化方法的溫度數(shù)據(jù)輸出圖Fig.9 The temperature data chart with improved number normalization

本文首先介紹混凝沉淀過程的主要機理，根據(jù)收集的歷史數(shù)據(jù)分析了影響混凝沉淀過程的主要影響因素。然后描述了采集數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中數(shù)字濾波的常用方法，根據(jù)濁度儀、pH計等儀器數(shù)字信號中包含有大量的非正常和隨機信號等特點，提出了改進的多限幅濾波加滑動平均濾波的復(fù)合方法。同時還對不同性質(zhì)的變量的數(shù)據(jù)歸一化方法進行了論述，提出了全數(shù)據(jù)范圍的改進數(shù)據(jù)歸一化方法。文中通過對具體的原水濁度、原水pH值采樣數(shù)據(jù)的多幅值限幅濾波程序的仿真實驗運行證明，上述方法是可行的，濾波效果良好。文中還針對溫度變量的數(shù)據(jù)歸一化方法，對其采用一般數(shù)據(jù)歸一化和改進數(shù)據(jù)歸一化方法進行了對比研究，指出了其優(yōu)越性和不同點。采用改進歸一化方法的有效性將在混凝沉淀過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模訓(xùn)練過程中得到了進一步驗證[13]。

[1]樊冠球.搞好混凝處理是提高供水水質(zhì)的關(guān)鍵[J].中國給水排水，2002，17(8)：58-60

[2]常青.水處理絮凝學(xué)[M].北京：化學(xué)工業(yè)出版社，2003.

[3]胡萬里.混凝·混凝劑·混凝設(shè)備[M].北京：化學(xué)工業(yè)出版社，2001.

[4]白樺，李圭白.智能控制在凈水廠混凝投藥過程中的應(yīng)用研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)博士學(xué)位論文，2002，3-25.

[5]汪大軍，雷樂成，水處理新技術(shù)及工程設(shè)計[M].北京：化學(xué)工業(yè)出版社，2001.

[6]Mark D Rosenzweig.Motionless Mixers Move into New Processing Roles[J].Chem Eng，1977：95-96.

[7]李孟，許國仁，南軍，等.透光率脈動絮凝投藥自控系統(tǒng)配置的工程實踐研究[J].給水排水，1999，25(9)：66-68.

[8]任克強，劉暉．微機控制系統(tǒng)的數(shù)字濾波算法[J]．現(xiàn)代電子技術(shù)，2003(3)：15-18.

[9]王慶河，王慶山．?dāng)?shù)據(jù)處理中的幾種常用數(shù)字濾波算法[J].計量技術(shù)，2003(4)：53-54.

[10]余志強，劉建華．巴特沃茲數(shù)字濾波及其在智能測控系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].電測與儀表，2007，44(5)：5-18.

[11]崔玉理.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的污水處理建模及仿真的研究[D].山東科技大學(xué)碩士學(xué)位論文，2006，20-26.

[12]張吉禮.模糊—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制原理與工程應(yīng)用[M].哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社，2004.

[13]史步海，基于先驗知識的混凝沉淀過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模[J].華南理工大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2008，36(5)：113-118.

[14]李影，徐濤，邢偉.基于進化遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化[J].長春理工大學(xué)學(xué)報，2006，29(3)：48-50.