成 睿，孟廣源,2，殷 瑤，鄭雨諾，張芯婉，李 童，陳 鵬,2，張樂華,2

（1.華東理工大學(xué)高濃度難降解有機(jī)廢水處理技術(shù)國家工程實(shí)驗(yàn)室, 上海 200237；2.華東理工大學(xué)國家環(huán)境保護(hù)化工過程環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)與控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 上海 200237；3.上海市政工程設(shè)計(jì)研究總院(集團(tuán))有限公司, 上海 200092；4.亳州大學(xué)繼續(xù)教育中心, 安徽亳州 236800）

氨氮是我國江、河、湖泊等自然水系以及養(yǎng)殖用水主要污染物中所含元素，對以魚類為代表的水生動物在生長代謝、組織結(jié)構(gòu)和免疫功能等方面均表現(xiàn)出毒性效應(yīng)[1-2]。氨氮的主要來源包括工業(yè)廢水排放[3-6]、含氮排泄物[4,7]、含氮有機(jī)物（如化肥、沉積物）分解[8-9]等。常見的氨氮處理方法根據(jù)原理可分為物化法和生物法[5,8]。物化法包括蒸餾、萃取、吹脫、氧化等過程，具體技術(shù)包括離子交換法、折點(diǎn)加氯法、膜分離法等，但其存在交換容量有限、二次污染、價(jià)格昂貴等局限[10-11]。生物法是利用各種微生物的硝化以及反硝化作用，將廢水中的過量氨氮轉(zhuǎn)化成N2，同時可以去除水體中多種有機(jī)污染物，但生物法存在脫氮效率低、抗沖擊負(fù)荷能力差、污泥顆粒脫落等問題[12-13]，且處理效果受限于菌種脫氮能力，處理所需時間相對較久[14]。此外，通過生物處理和膜處理技術(shù)在特定條件下可以達(dá)到更理想的氨氮處理效果，但未來發(fā)展還需克服使用壽命較短和投資成本高等問題[8]。

電化學(xué)法去除氨氮存在操作簡單、無二次污染等特點(diǎn)，對處理高氨氮廢水有明顯優(yōu)勢[15]。房睿[16]通過電吸附法同時去除氨氮與鹽類物質(zhì)，氨氮去除率可達(dá)60%，除鹽率為71%～75%；在外電場的作用下，金屬陽極氧化生成金屬陽離子，經(jīng)過水解和聚合生成具有凝聚和吸附作用的氫氧化物，絮凝沉淀去除氨氮，而外加藥劑或構(gòu)造電Fenton 體系可以有效提高電絮凝的氨氮去除率[17-18]；此外，采用電化學(xué)法還可以同時去除其他污染物，Wang 等[19]利用涂層電極同時去除污水處理廠廢水中的有機(jī)污染物和氨氮。電化學(xué)系統(tǒng)去除氨氮主要分為直接氧化和間接氧化兩種反應(yīng)[20]：廢水呈堿性條件，氨氮吸附至電極表面失去3 個電子，經(jīng)過直接氧化生成N2，反應(yīng)過程陽極電位需維持在合適的范圍，電位過低無法有效去除氨氮，電位過高則容易產(chǎn)生析氧副反應(yīng)或?qū)﹄姌O造成腐蝕；當(dāng)廢水中存在一定濃度氯離子時，電化學(xué)法可以利用其作為媒介產(chǎn)生氧化劑，進(jìn)而間接氧化氨氮[21]。電氧化產(chǎn)物一般為無毒害作用的N2，但氧化污染物機(jī)理尚未形成共識[20]。影響電化學(xué)法氧化去除氨氮效率的工藝因素包括pH、電流密度、氨氮初始濃度、氯離子濃度等，實(shí)際廢水的共存組分還可能存在抑制或者增強(qiáng)氨氮去除的現(xiàn)象[22]。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，ANN）是一種典型的深度學(xué)習(xí)算法，通過使用大量非線性并行處理器來模擬大腦神經(jīng)元之間的突觸行為，從而實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)的功能[23]。ANN 可以直接從輸入和輸出數(shù)據(jù)之間的關(guān)系學(xué)習(xí)而不必完全解讀其物理或化學(xué)過程，因此對于非線性、時變、多源和多目標(biāo)問題方面表現(xiàn)出優(yōu)異的性能[24]，對于易發(fā)生副反應(yīng)且原理尚未形成共識的電化學(xué)系統(tǒng)研究具有獨(dú)特優(yōu)越性，例如董皓月等[25]通過ANN 模型尋找最優(yōu)條件，獲得最大微囊藻毒素去除率（98.36%）。增加輸入數(shù)據(jù)量在一定程度上可以使ANN 模型具有更好的魯棒性，但過擬合或欠擬合的現(xiàn)象是ANN 在應(yīng)用過程中需要重點(diǎn)關(guān)注的問題[23]。

根據(jù)電化學(xué)法氧化去除氨氮原理，開發(fā)了一種基于ANN 算法的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation Neural Network，BPNN）控制系統(tǒng)，用于研究氨氮的電化學(xué)法去除過程，以優(yōu)化其可控性和處理效率，并建立了合適的人工智能模型用于電化學(xué)法去除氨氮的模擬和預(yù)測，最終實(shí)現(xiàn)氨氮去除過程的智能控制。BPNN模型可以學(xué)習(xí)和存儲大量非線性關(guān)系，其核心算法是在反向傳播的過程中通過梯度下降法來不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中各神經(jīng)元的權(quán)重和閾值，以減小目標(biāo)誤差[26]。

本文研究了初始pH、初始污染物質(zhì)量濃度、電流、氯離子質(zhì)量濃度等工藝因素對氨氮去除效率的影響，并依據(jù)研究數(shù)據(jù)確定最佳神經(jīng)元數(shù)量和訓(xùn)練次數(shù)，以提高BPNN 模型預(yù)測準(zhǔn)確度，所建立的BPNN模型包括具有負(fù)反饋調(diào)節(jié)機(jī)制的優(yōu)化模塊和具有自適應(yīng)優(yōu)化算法的控制模塊，利用該結(jié)構(gòu)與控制流程，電化學(xué)系統(tǒng)可以高速率、低能耗地氧化氨氮，為電化學(xué)過程中氨氮去除的模擬、預(yù)測、優(yōu)化和智能控制奠定了基礎(chǔ)。

1 實(shí)驗(yàn)部分

1.1 實(shí)驗(yàn)材料

硫酸銨：分析純，上海麥克林生化有限公司；氯化鈉：分析純，上海麥克林生化有限公司。以上試劑用于配制模擬氨氮廢水。陽極與陰極均為釕銥鈦板（Ti/RuO2-IrO2，60 mm×40 mm×0.1 mm），蘇州舒爾泰工業(yè)科技有限公司。

1.2 氨氮去除條件優(yōu)化

氨氮去除的電化學(xué)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)裝置（見圖1）包括燒杯、直流電源、電解池、循環(huán)泵、磁力攪拌裝置和一對20 mm 恒定距離的電極。實(shí)驗(yàn)前準(zhǔn)備含有不同劑量硫酸銨、氯化鈉的模擬廢水溶液。電解池裝有250 mL 溶液，每次從電解池內(nèi)取樣10 mL 用于測定pH，收集數(shù)據(jù)后溶液循環(huán)回到電解池。條件優(yōu)化包括初始pH（3、5、7、9、11）、氨氮初始質(zhì)量濃度（50、100、150、200、300 mg/L，以N 計(jì)）、恒定電流（5、10、15、20、25 mA）、攪拌速率（0、300、650 r/min）及氯離子初始質(zhì)量濃度（0、1、2 g/L，以NaCl 計(jì)），總運(yùn)行時間為50 min。

圖1 實(shí)驗(yàn)裝置及檢測儀器的流程圖（a）與實(shí)物圖（b）Fig.1 Flowchart (a) and pictures (b) of the experimental device and testing instruments

1.3 數(shù)據(jù)測定與收集

樣品的氨氮質(zhì)量濃度：首先采用電位計(jì)（PHSJ-3F 型，上海儀電科學(xué)儀器股份有限公司雷磁儀器儀表分公司）于50 mL 密封離心管中測定樣品的電位，再通過氨氮質(zhì)量濃度-電位的線性關(guān)系計(jì)算得出；pH 值通過實(shí)驗(yàn)室pH 計(jì)（FE20 型，上海梅特勒-托利多儀器（上海）有限公司）測定得出；氯離子質(zhì)量濃度通過電極法測定和標(biāo)準(zhǔn)曲線計(jì)算得出；電流通過直流集電器（ZH-44121-14F2 型，深圳市中創(chuàng)智合科技有限公司）記錄。

1.4 BPNN 控制系統(tǒng)搭建

BPNN 由人工神經(jīng)元（受生物神經(jīng)系統(tǒng)啟發(fā)）的分層互連網(wǎng)絡(luò)組成，它們并行運(yùn)行以解決從數(shù)據(jù)輸入到結(jié)果預(yù)測的問題。BPNN 模型是一個3 層分層結(jié)構(gòu)，由自變量的輸入層、因變量的輸出層和隱藏層組成，通過尋找合適的激活函數(shù)和反饋機(jī)制以調(diào)整神經(jīng)元的互連權(quán)重來模擬給定輸入層和輸出層之間的關(guān)系，通過使用Jupyter notebook 和Python 3 中的BPNN 工具箱開發(fā)單層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型6-4-1，即6 個神經(jīng)元（氨氮初始質(zhì)量濃度、初始pH、電解時間、電流、氯離子初始質(zhì)量濃度和攪拌速率）形成輸入層，4 層隱藏層組成模型內(nèi)部運(yùn)算環(huán)節(jié)，1 個神經(jīng)元（氨氮去除率）形成輸出層，來估計(jì)電化學(xué)系統(tǒng)的氨氮去除率，其結(jié)構(gòu)如圖2 所示。BPNN 模型部分參數(shù)見表1，表中隱藏層和輸出層的激活函數(shù)分別為relu 和tanh。

表1 BPNN 模型的參數(shù)Table 1 Parameters for BPNN models

圖2 電化學(xué)除氨氮過程的BPNN 結(jié)構(gòu)示意圖Fig.2 Schematic diagram of the structure of BPNN for the electrochemical ammonia removal process

2 結(jié)果與討論

2.1 電化學(xué)系統(tǒng)氨氮去除效果及優(yōu)化

探究了電流、初始pH、初始氨氮質(zhì)量濃度及攪拌速率對電化學(xué)系統(tǒng)去除氨氮效果的影響，實(shí)驗(yàn)結(jié)果見圖3（實(shí)驗(yàn)電極面積恒為4 cm×6 cm，極間距恒為2 cm，氯離子質(zhì)量濃度恒為1 g/L（以NaCl 計(jì)））。

由圖3(a)可知，在其他條件相同情況下，除25 mA外，不同電流條件下氨氮去除率在反應(yīng)時間為0～15 min時沒有顯著差異。當(dāng)反應(yīng)時間延長至50 min 時，氨氮去除率隨電流增大呈先增加后降低的趨勢，其中恒定15 mA 在處理時長為25～45 min 時氨氮去除率高于其他電流條件，而恒定電流10 mA 在50 min 時達(dá)到最高氨氮去除率（72.53%）。綜合考慮氨氮去除效果及能耗，本文選取恒定電流10 mA 作為最優(yōu)電流條件，后續(xù)實(shí)驗(yàn)均選擇此電流條件。

由圖3(b)可見，初始pH 為7～11 時氨氮去除率相對較高，原因是堿性條件有助于直接氧化的進(jìn)行及間接氧化中次氯酸根的生成，但與pH 為7 條件相比，初始pH 為11 時大多數(shù)時間點(diǎn)氨氮去除率更低，原因是溶液堿性過強(qiáng)時氨氮于陰陽極產(chǎn)生的氣體在吹脫作用下部分以NH3形式逸散到空氣中，又因整體電解槽處于相對密封狀態(tài)且NH3極易溶于水，故可能出現(xiàn)吹脫而出的NH3重新溶解于反應(yīng)液中，造成電化學(xué)系統(tǒng)氨氮去除率降低[21]。因此選擇初始pH=7 為最優(yōu)條件，后續(xù)實(shí)驗(yàn)沿用此條件。

圖3(c)中氨氮去除率變化趨勢表明，本文所選最優(yōu)電流條件（10 mA）及最優(yōu)初始pH（pH=7）在氨氮初始質(zhì)量濃度為150 mg/L 時可以實(shí)現(xiàn)較高的氨氮去除率。當(dāng)初始氨氮質(zhì)量濃度較低時，氨氮吸附至電極表面難度增加，與間接氧化生成的氧化劑接觸概率下降，因而表現(xiàn)出較低的氨氮去除率；當(dāng)初始氨氮質(zhì)量濃度較高時，電極產(chǎn)生的OH?及ClO?不足以氧化反應(yīng)液中的全部氨氮，因此氨氮去除率降低[21]。

圖3(d)示出了攪拌速率對電化學(xué)系統(tǒng)氨氮去除率的影響，從圖中可以看出，在不進(jìn)行攪拌處理時，電化學(xué)反應(yīng)初期氨氮去除率明顯高于攪拌速率為300 r/min 和650 r/min 條件下的氨氮去除率，原因是攪拌造成的溶液擾動影響電極穩(wěn)定性，也加速了Cl2和NH3的逸出[22]，使系統(tǒng)氨氮去除率下降。但在反應(yīng)后期，3 種攪拌條件下均達(dá)到相對較高的氨氮去除率，而增大攪拌速率對氨氮去除率沒有明顯增強(qiáng)或抑制作用。

圖3 氨氮去除率隨時間的變化Fig.3 Variation of ammonia removal rate with time

根據(jù)滕洪輝等[22]的研究，pH、電流密度均會對電化學(xué)系統(tǒng)氨氮去除率造成顯著影響。胡元娟等[21]的研究結(jié)果表明，在高氯鹽廢水條件下，較高的電流密度（33 mA/cm2）和較高的初始pH（6～9）有利于提高氨氮去除速率，與本文總體規(guī)律相符。

2.2 BPNN 模型的優(yōu)化和性能

為了訓(xùn)練和測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集（占總數(shù)據(jù)的70%）和測試集（占總數(shù)據(jù)的30%）兩組。基于訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練 BPNN 模型，并在訓(xùn)練模式期間使用部分?jǐn)?shù)據(jù)測量模型泛化程度。訓(xùn)練后的模型使用測試集數(shù)據(jù)進(jìn)行獨(dú)立測量以驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)性能，實(shí)驗(yàn)結(jié)果見圖4。為了解決由于互連權(quán)重的隨機(jī)分配造成的偏差，模型會訓(xùn)練并測試10 次，并計(jì)算決定系數(shù)的平均值。

由圖4(a)可知，隨著隱藏層數(shù)由1 增加至4，電化學(xué)去除氨氮系統(tǒng)的決定系數(shù)（R2）總體呈上升趨勢，于隱藏層數(shù)為4 時達(dá)到最大值，之后隨隱藏層數(shù)的繼續(xù)增加而波動下降，同時均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE）也在隱藏層數(shù)為4 時最小，因此4 層隱藏層模型可以提供性能較優(yōu)的氨氮去除率模擬結(jié)果。同理，根據(jù)圖4(b)選擇每層隱藏層中神經(jīng)元數(shù)為60 作為模型構(gòu)建條件。圖4(c)示出了采用BPNN模型（6-4-1）估計(jì)的氨氮去除率的RMSE 圖，可以看出，隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加，訓(xùn)練集和測試集的RMSE均呈現(xiàn)略微下降趨勢，表明該模型在訓(xùn)練結(jié)果和測試目標(biāo)之間匹配度好，擬合性能優(yōu)越。

圖4 不同隱藏層數(shù)（a）和單層隱藏層不同神經(jīng)元數(shù)（b）的BPNN 模型對應(yīng)的R2 及RMSE；訓(xùn)練集和測試集的RMSE 隨訓(xùn)練次數(shù)的變化（c）Fig.4 R2 and RMSE corresponding to BPNN model with different numbers of hidden layers (a),different numbers of neurons in single hidden layer (b), and RMSE changes in training set and test set with training time (c)

為達(dá)到更高的預(yù)測精度，本文對BPNN 模型進(jìn)行優(yōu)化，使該模型在預(yù)測氨氮去除率的同時，也可預(yù)測實(shí)時電位和實(shí)時pH 等指標(biāo)。經(jīng)過大量訓(xùn)練，BPNN模型預(yù)測值與實(shí)際值相關(guān)度對比如圖5 所示，可以看出，實(shí)時電位、實(shí)時pH 和氨氮去除率這3 個參數(shù)的預(yù)測值（Target）和實(shí)際值（Input）之間具有較強(qiáng)的線性關(guān)系，BPNN 模型的整體性能可以得到直觀體現(xiàn)與數(shù)據(jù)支撐。采用該模型對實(shí)驗(yàn)條件的變化進(jìn)行預(yù)測，可以提前設(shè)置重點(diǎn)階段，密切關(guān)注系統(tǒng)內(nèi)水質(zhì)條件變化趨勢，或根據(jù)模型預(yù)測結(jié)果與實(shí)際采樣數(shù)據(jù)的綜合分析，聯(lián)動控制藥劑投加設(shè)備，實(shí)現(xiàn)自動化、一體化氨氮處理系統(tǒng)。

圖5 BPNN 模型預(yù)測值與實(shí)際值相關(guān)度對比圖Fig.5 Comparison of the correlation between the predicted value of the BPNN model and the actual value

這種出色的預(yù)測性能可歸因于經(jīng)過優(yōu)化后的BPNN 模型能夠從有限的電化學(xué)反應(yīng)過程測量數(shù)據(jù)中推測各變量之間存在的復(fù)雜行為或趨勢。除此之外，使用典型數(shù)據(jù)分析電化學(xué)反應(yīng)過程中輸入和輸出參數(shù)之間的復(fù)雜相互作用，可以進(jìn)一步優(yōu)化BPNN模型的預(yù)測性能。

2.3 電化學(xué)系統(tǒng)去除氨氮BPNN 模型預(yù)測與響應(yīng)面模型預(yù)測結(jié)果對比

響應(yīng)面模型在分析多因素對某反應(yīng)過程中的關(guān)聯(lián)程度及對反應(yīng)結(jié)果影響力大小方面具有直觀的效果，也具有預(yù)測給定條件下反應(yīng)結(jié)果的功能。由BPNN 模型和響應(yīng)面模型得到去除率預(yù)測模型，輸入不同參數(shù)（氨氮初始質(zhì)量濃度、pH、時間和電流等）預(yù)測氨氮去除率和去除率變化趨勢。圖6(a)和6(b)分別示出了在不同的初始pH 下，BPNN 模型與響應(yīng)面模型氨氮去除率預(yù)測值隨時間變化的結(jié)果，圖6(a)中斜率即為反應(yīng)速率。圖6(c)為BPNN 模型預(yù)測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為3D 圖顯示效果。氨氮去除率預(yù)測值在反應(yīng)前期隨時間增加而迅速增加，在后期反應(yīng)速率不斷變緩，氨氮去除率逐漸達(dá)到該條件下的極值。

由初始pH 變化趨勢（圖6(a)）分析可知，BPNN模型預(yù)測的中性或偏弱堿性（pH 為7～8）條件下的氨氮去除速率明顯高于強(qiáng)酸（pH 為3～4）或強(qiáng)堿性（pH 為10～11）條件下的氨氮去除速率。以去除率達(dá)到40%為例，在初始pH=7 條件下，BPNN 模型預(yù)測需要反應(yīng)20～25 min 即可達(dá)到目標(biāo)氨氮去除率，但在初始pH 為3 或11 條件下，則需要超過35 min的反應(yīng)時間，該模型預(yù)測準(zhǔn)確度較高，R2為0.9580。響應(yīng)面模型與BPNN 模型預(yù)測的電化學(xué)系統(tǒng)中氨氮去除率隨初始pH 及反應(yīng)時間的變化規(guī)律相似，結(jié)果相近。響應(yīng)面模型需要輸入最適條件才能保證預(yù)測結(jié)果的精確性，但在實(shí)際生產(chǎn)中前期試驗(yàn)性工程所得數(shù)據(jù)不一定包含最適條件，且本研究中涉及5 個以上影響因素，因此響應(yīng)面模型預(yù)測準(zhǔn)確性相對較差(R2=0.8901)。劉海軍[27]在設(shè)計(jì)4 因素模型時發(fā)現(xiàn)BPNN 模型可以更準(zhǔn)確優(yōu)化工藝參數(shù)，尤其是針對多影響因素和變化因素的反應(yīng)過程時，BPNN 模型略優(yōu)于響應(yīng)面模型，與本研究結(jié)論一致。

圖6 BPNN 模型(a, c)與響應(yīng)面模型(b)對氨氮去除率預(yù)測值隨時間變化比較圖Fig.6 Comparison of the variation of predicted ammonia removal rate with time by BPNN model (a, c) and response surface model (b)

根據(jù)兩種模型的預(yù)測結(jié)果，可以推測在實(shí)際電化學(xué)法去除氨氮的系統(tǒng)中，控制初始pH 甚至控制反應(yīng)系統(tǒng)實(shí)時pH 范圍對提高氨氮去除率有積極影響，因此對于電化學(xué)法去除氨氮的實(shí)際應(yīng)用，應(yīng)綜合考慮藥劑投加和pH 范圍控制之間的關(guān)系，以同步實(shí)現(xiàn)高去除率與低運(yùn)行成本。

2.4 BPNN 模型優(yōu)化廢水中氨氮處理?xiàng)l件實(shí)現(xiàn)低能耗智能控制

圖7 示出了BPNN 模型對氨氮去除過程的預(yù)測，以氨氮去除率達(dá)到40%為目標(biāo)，其他條件保持一致時，預(yù)測得到不同電流條件下達(dá)到此目標(biāo)所需時間。根據(jù)圖7 可以看出，在氨氮初始質(zhì)量濃度為150 mg/L 的反應(yīng)體系中，達(dá)到去除率目標(biāo)所需時間隨電流增大呈先減小后增加趨勢，最短反應(yīng)時間位于20 mA 附近，而針對不同的氨氮初始質(zhì)量濃度，最適電流條件相應(yīng)產(chǎn)生變化，此結(jié)果與2.1 節(jié)具有一致性。

圖7 不同電流達(dá)到目標(biāo)氨氮去除率所需時間分布圖Fig.7 Time distribution diagram of different currents to reach the target ammonia nitrogen removal rate

為了驗(yàn)證所提出的智能控制策略在電化學(xué)系統(tǒng)中的性能，采用BPNN 算法和智能控制系統(tǒng)來優(yōu)化反應(yīng)過程實(shí)時電流密度。通過分階段預(yù)測氨氮去除率與電流密度的關(guān)系來選擇最佳電流條件，以此達(dá)到相同氨氮去除效果的同時系統(tǒng)維持低能耗運(yùn)行的目標(biāo)。

BPNN 模型的初始參數(shù)為：氨氮初始質(zhì)量濃度為150 mg/L，電流為20 mA，反應(yīng)時間為40 min，pH 為7，攪拌速率為650 r/min，ρNaCl為1 g/L。根據(jù)BPNN模型預(yù)測結(jié)果，建議使用的智能控制策略如圖8(a)所示，共分為4 個階段（0～10 min 內(nèi)電流為20 mA，10～20 min 內(nèi)電流為15 mA，20～30 min 內(nèi)電流為12 mA，30～40 min 內(nèi)電流為10 mA）。

圖8 原策略與智能控制策略氨氮去除率預(yù)測值變化趨勢(a1)與電流變化圖(a2)；原策略與智能控制策略能耗實(shí)時分析(b1)及氨氮去除率與系統(tǒng)總能耗對比圖(b2)Fig.8 Comparison of predicted ammonia removal rate (a1) and current change trend (a2) of post strategy with intelligent control strategy;Real-time analysis of energy consumption (b1) and comparison of ammonia removal rate and total system energy consumption (b2) of post strategy with intelligent control strategy

由圖8(a)結(jié)果可知，智能控制策略在減小能耗的同時有效維持甚至增加了系統(tǒng)對氨氮的去除能力。在反應(yīng)時間達(dá)到25 min 時，智能控制策略在低電流條件下表現(xiàn)出更高的氨氮去除率。圖8(b) 結(jié)果表明，智能控制策略能耗降低至原策略的62%，同時確保了不低于原策略的去除效果，表明具有智能控制系統(tǒng)的BPNN 模型算法能夠針對確定目標(biāo)，通過改變單一變量來獲得降低電化學(xué)系統(tǒng)能耗的優(yōu)化方案。

2.5 應(yīng)對水質(zhì)突變的智能控制策略

電化學(xué)法去除氨氮系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中需要面對水量不穩(wěn)定、高質(zhì)量濃度氨氮廢水流入反應(yīng)系統(tǒng)的狀況。為了適應(yīng)氨氮廢水水質(zhì)的動態(tài)變化，需要根據(jù)氨氮質(zhì)量濃度突變情況實(shí)時調(diào)整電化學(xué)系統(tǒng)工藝參數(shù)，以保證最終出水水質(zhì)。BPNN 模型可以根據(jù)輸入水質(zhì)突變后實(shí)時的氨氮質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)，得到當(dāng)前氨氮質(zhì)量濃度下給定時間內(nèi)達(dá)到去除目標(biāo)所需的執(zhí)行策略，通過輸出相關(guān)工藝參數(shù)，實(shí)現(xiàn)動態(tài)水質(zhì)智能控制過程。

通過模擬實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證水質(zhì)變化情況下BPNN 模型的預(yù)測準(zhǔn)確度。氨氮初始質(zhì)量濃度設(shè)置為152.33 mg/L，目標(biāo)為30 min 內(nèi)達(dá)到45%的氨氮去除率，即反應(yīng)時長為30 min 時，反應(yīng)液中氨氮質(zhì)量濃度低于83.78 mg/L。實(shí)驗(yàn)開始時電化學(xué)系統(tǒng)保持電流為20 mA，在反應(yīng)5 min 和15 min 時分別向反應(yīng)液內(nèi)加入高質(zhì)量濃度的氨氮溶液，以模擬水質(zhì)波動情況，實(shí)驗(yàn)過程中反應(yīng)液的氨氮實(shí)時質(zhì)量濃度的BPNN 模型預(yù)測結(jié)果見圖9（a）。BPNN 模型根據(jù)實(shí)時氨氮質(zhì)量濃度，在5 min 和15 min時調(diào)整系統(tǒng)電流，以適應(yīng)反應(yīng)液中氨氮質(zhì)量濃度變化，調(diào)整策略見圖9（b）。為了避免測量延遲引起的系統(tǒng)誤差，減少模型的偏差，于25 min 時再次調(diào)整系統(tǒng)電流，并比較最終的去除效果。經(jīng)過3 次電流調(diào)整，最終氨氮質(zhì)量濃度為76.15 mg/L，說明該模型可以通過調(diào)整電流以抵抗水質(zhì)波動，達(dá)到目標(biāo)氨氮去除率，實(shí)現(xiàn)動態(tài)水質(zhì)的智能控制。

圖9 BPNN 模型處理水質(zhì)變化過程智能控制策略圖(a)；智能控制策略電流隨時間變化圖(b)Fig.9 Intelligent control strategy diagram of BPNN model processing the water quality change process (a); Current change diagram of the intelligent control strategy over time (b)

3 結(jié)論與展望

本文采用電化學(xué)法處理廢水中的氨氮，采用電位計(jì)測定電化學(xué)過程參數(shù)，開發(fā)了BPNN 模型以通過Levenberg Marquardt 反向傳播算法估計(jì)氨氮的去除率。在理想的6-4-1 設(shè)計(jì)拓?fù)錀l件下，BPNN 建模的R2為0.9580。結(jié)果表明，BPNN 模型預(yù)測值與實(shí)際值之間有強(qiáng)關(guān)聯(lián)性。依據(jù)進(jìn)水的水質(zhì)變化對氨氮去除的負(fù)面影響制定智能控制策略，在不增加反應(yīng)時間條件下達(dá)到了氨氮的目標(biāo)去除率，應(yīng)用智能控制策略可以減少38%的電能消耗。構(gòu)建合理完善的BPNN 模型，通過物聯(lián)網(wǎng)聯(lián)合傳感器與藥劑投加等設(shè)備調(diào)控反應(yīng)池內(nèi)實(shí)時電化學(xué)反應(yīng)條件，維持各項(xiàng)工藝條件處于最適范圍，或通過污染物濃度傳感器實(shí)時檢測處理效果以變更反應(yīng)條件，提供低能耗高效率水處理策略，為未來打造自動化、智慧化的電化學(xué)水處理流程提供可能。