水廠混凝劑投加智能控制系統

盧友杰

（重慶遠通電子技術開發有限公司 重慶市 400000）

歷年來，水務行業凈水廠存在加藥系統控制、排泥系統控制、濾池反沖控制等三大控制難點，現階段并沒有非常成熟的控制處理手段，其中加藥系統的控制是生產運行的痛點。一是水廠加藥（混凝劑投加）是制水工藝中非常關鍵的一個環節，控制好壞直接影響到出水水質，而出水水質達標是水廠生產運行控制的紅線。二是影響因素多、控制困難，源水流量、濁度、溫度、PH 的變化都會決定加藥量的變化。三是反饋滯后，以一個10 萬噸的平流沉淀池為例，經實測加藥量變化需經2 小時后才能監測到明顯的水質變化。

1 現狀分析

目前，我國各市政自來水凈水廠普遍采用絮凝沉淀凈水工藝，即源水加絮凝劑后使其充分混凝，經過一段時間后使混凝物在預沉沉淀池沉淀，以此去除水中顆粒、懸浮物和膠體物質，絮凝劑一般采用聚合氯化鋁（PAC）。國內凈水廠混凝劑投加通常采用定值比例投加方式，即高級技工根據源水流量和濁度決定按比例投加一定量并且多數較為富余的混凝劑，當水量和濁度無明顯變化時，長時間以此投加量來加藥，當流量或者濁度發生變化時，又根據經驗重新判斷一個投加量。以上投加方式取決于有一套完善的計量投加設備，能夠較為精確的控制投加量，并且控制系統根據PAC 的配比濃度，主要結合源水流量和一定區間濁度，能夠給出一個基本的投加建議值，高級技工根據建議值并結合實際的流量、濁度、溫度等參數，適當修正判斷，輸入最終的投加值。

2 存在問題

盡管以上投加方式已經實現了半自動化，并且依賴精確投加設備有一定的投加可靠性，但仍然存在一些問題。

（1）水質穩定性差，依賴人工經驗投加，控制及時性差，連續性不強，而源水參數（流量、濁度、溫度、PH）是實時的連續變化的，投加量應該是一個實時跟隨變化的值，特別是暴雨等導致水質突變時，往往人工反應比較滯后，有水質安全隱患。

（2）投加精確性差，凈水廠以水質達標為最根本的考核點，往往生產人員會在一個適配投加值基礎上上浮一定比列盲投，充分保證水質安全，但同時也增加了藥耗成本。

（3）人工強度大，人工投加的條件就是實時觀察源水水質水量的變化，并及時做出調整，修正投加值，這對運行人員要求極高。

3 解決方案

鑒于以上問題并結合我們已經獲得的寶貴運行經驗，現提出一種結合多參數自動控制的水廠混凝劑投加系統解決方案。針對自來水處理過程中混凝劑投加量依靠經驗判斷、投加過程依賴人工干預、投加精確性差等特點，混凝劑投加控制系統采用“前饋+模型+反饋”的多參數控制模式，綜合考慮進出水水量、濁度、混凝劑投加種類及濃度、混凝劑投加點攪拌強度、溫度、pH 等影響因素，采用人工神經網絡方法建立精確的加藥量計算數學模型，將在線儀表數據作為模型的輸入參數，實時計算混凝劑投加量，引入模型預測控制（Model Predictive Control）策略，控制加藥泵（組）的啟/停、運行負荷的變化，實現“按需供藥”。當有多個投加點時，系統可通過控制加藥管路的支管閥門開度，實現不同加藥點投加量的合理分配。

預計混凝劑投加控制系統可以為自來水廠混凝劑投加環節帶來以下效益：

（1）實現混凝劑加藥過程的精細化控制，減少人工操作強度；

（2）實現混凝劑加藥量的精細化控制，穩定出水濁度；

（3）預計可節省5%～15%的混凝劑藥劑投加量。

混凝劑投加控制系統原理：混凝劑投加控制系統采用“前饋+模型+反饋”的多參數控制模式，控制原理如圖1所示。

圖1：混凝投加智能控制原理圖

混凝劑投加控制系統綜合考慮進出水水量、濁度、混凝劑投加種類及濃度、混凝劑投加點攪拌強度、溫度、pH等影響因素，采用“前饋+模型+反饋”的多參數控制模式，通過建立精準的藥劑投加量數學模型，根據藥劑濃度以及稀釋比例，實時計算出某一特性濃度的混凝劑投加量，并將需藥量信號發送至加藥泵主控柜MCP，一方面，控制清水泵（組）對藥劑進行稀釋，滿足混凝劑投加濃度要求；另一方面，調控藥劑投加泵（組）的運行負荷，調節總加藥量，實現按需供藥。同時，通過加藥管路上閥門開度的調控，來實現不同加藥點藥劑投加量的合理分配，從而實現藥劑投加的精細化控制。

為了降低混凝沉淀的非線性、大時滯對混凝劑投加控制系統控制性能的影響，引入了模型預測控制（Model Predictive Control，MPC）對混凝劑投加進行控制，提升了控制性能，實現混凝劑投加的精細化控制。

3.1 數據預處理模塊

自來水廠的設備、在線儀表經常處于嚴峻的工況環境下，信號傳輸過程中受到各種干擾，造成信號傳輸不準確，嚴重者甚至造成在線信號無法使用，這樣的信號將無法被直接采用。混凝劑投加控制系統中，特別設計了常見在線儀表的數據處理策略，將利用數據清洗把“臟數據、壞數據”清理掉，給我們提供可利用且高質量的數據。

3.2 加藥量在線計算模塊

混凝劑投加去除濁度的過程涉及到物理、化學、流體力學等多種過程共同作用，受到進水水量、濁度、混凝劑投加種類及濃度、混凝劑投加點攪拌強度、溫度、pH 等多種因素的影響，因此混凝劑投加量的計算需要綜合考慮多種因素，建立基于機理的加藥量“白盒”模型帶來的技術難度大，即使將某幾個因素考慮在內建立的半機理模型，也存在計算精度低、準確性差等缺點，并且機理模型參數的測量、校正都存在不確定性。為了克服基于反應機理建建立“白盒”的缺點及技術難度，建議采用基于神經網絡的建模方式，建立綜合多種參數影響下計算加藥量的 “黑盒模型”。如圖2所示。

圖2：多參數加藥量計算的黑盒模型

3.3 藥劑投加泵（組）控制模塊

控制原理：系統根據藥劑濃度以及稀釋比例，實時計算出某一特性濃度的混凝劑投加量，將計算得到的需藥量信號發送至加藥泵主控柜MCP，利用加藥泵控制模塊調控藥劑投加泵（組）的運行負荷，調節加藥量。

加藥泵組控制策略：以加藥量計算模型為核心，綜合考慮長時滯性因素（水力停留時間、礬花形成時間、顆粒物沉降）和短時滯性因素（溫度、加藥量、PH 值），引入模型預測控制技術，采用多步預測、滾動優化和反饋校正等策略，實現控制過程中實時預測下一個時段（分鐘、小時）控制參數的變化趨勢，對控制策略進行優化調整，從而提高控制系統的魯棒性和控制精度。

3.4 數據信號要求

進水區：進水流量、進水濁度、進水溫度。

加藥泵（組）：加藥泵組出口流量、加藥泵組出口壓力、加藥泵組變頻反饋混凝沉淀池沉后水濁度、液位、PH。

4 預期效果

預計混凝劑投加控制系統可以為自來水廠混凝劑投加環節帶來以下效益：

（1）實現混凝劑加藥過程的精細化控制，減少人工操作強度、避免人工操作失誤。

（2）實現混凝劑加藥量的精細化控制，穩定出水濁度，提高控制的精確性、及時性、穩定性。

（3）保證水質安全的前提下，提高藥耗的經濟性。

5 結語

在當今大數據時代，水務行業在發展的同時也在反思中改進，緊緊跟隨著時代的潮流，越老越重視數據挖掘和信息化技術的利用，大力發展智能水廠和智慧水務，助力產業升級。智能加藥作為構建智能水廠關鍵和不可缺少的一環，現目前盡管有些瓶頸，但最終全面實現凈水廠智能投加只是一個時間問題。