基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能加藥技術(shù)在十萬(wàn)噸級(jí)自來(lái)水廠中的研究與應(yīng)用

周伏虎，張?jiān)?，張艮華

(中國(guó)水利水電第七工程局有限公司，成都，611730)

1 研究背景

自來(lái)水廠一般采用“沉砂-絮凝沉淀-過(guò)濾-消毒”制水工藝，而制水消毒系統(tǒng)主要包括聚合氯化鋁(簡(jiǎn)稱PAC)混凝劑、聚丙烯酰胺(簡(jiǎn)稱PAM)絮凝劑和次氯酸鈉(NaClO)消毒液?；炷?、絮凝沉淀是自來(lái)水廠的第一道水處理工藝，為核心制水單元，是促進(jìn)原水泥沙、膠體顆粒凝結(jié)沉淀，降低原水濁度、提升水質(zhì)和降低能耗的主要制水工藝環(huán)節(jié)和關(guān)鍵環(huán)節(jié)，對(duì)后續(xù)的水處理工藝產(chǎn)生非常重要的影響[1]。若PAC混凝劑、PAM絮凝劑投加量過(guò)少，將不足以使水中的膠體顆粒凝聚成團(tuán)而沉淀，難以獲得較好的混凝沉淀效果，由此可能會(huì)影響到后續(xù)的水處理過(guò)程，造成濾前濁度較高、濾池過(guò)濾時(shí)間長(zhǎng)、反沖洗頻率高，從而大大降低水廠的制水效率，甚至可能會(huì)造成出廠水濁度高、水質(zhì)較差或達(dá)不到標(biāo)準(zhǔn)的水；反之，若PAC混凝劑、PAM絮凝劑投加量過(guò)多，在制水過(guò)程中會(huì)形成沉降性能良好的絮體，亦可能會(huì)發(fā)生“膠體保護(hù)”現(xiàn)象而使得混凝沉淀效果反而變得更差。因此，混凝劑投加量過(guò)多時(shí)，不僅會(huì)影響到沉淀效果，還會(huì)造成藥劑的浪費(fèi)，增加制水成本，違背環(huán)保和節(jié)約的初衷[2]。另外，次氯酸鈉通過(guò)電解氯化鈉(NaCl、無(wú)碘食用鹽)產(chǎn)生并投加，屬于氯化消毒，在水中反應(yīng)產(chǎn)生氯原子，用以消殺水中的有害菌體，最終實(shí)現(xiàn)供水消毒。同時(shí)，《生活飲用水衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)》(GB 5749-2022)要求出廠水氯含量應(yīng)大于0.3mg/L、小于2mg/L[3]]。

青衣水廠位于四川省樂(lè)山市夾江縣，取水水源為青衣江河流地表水，設(shè)計(jì)制供水規(guī)模為14萬(wàn)m3/d、一期5萬(wàn)m3/d。采用制水工藝流程為：原水→預(yù)沉→網(wǎng)格絮凝沉淀→斜管沉淀→V型濾池過(guò)濾→消毒→清水池→輸送至配水管網(wǎng)。主要設(shè)施包括預(yù)沉網(wǎng)格絮凝斜管沉淀池、V型濾池、清水池、反沖洗泵房、加氯加藥間、送水泵房、配電房、排水排泥池、污泥濃縮池、脫水機(jī)房及配套的生產(chǎn)輔助設(shè)施。青衣水廠制水消毒系統(tǒng)主要包括PAC混凝劑、PAM絮凝劑和NaClO消毒液，同時(shí)配套活性炭、高錳酸鉀等應(yīng)急深度處理設(shè)施，可有效應(yīng)對(duì)原水水質(zhì)突變情況下的供水質(zhì)量保障。該水廠設(shè)計(jì)供水規(guī)模巨大，加藥的劑量至關(guān)重要，如何實(shí)現(xiàn)水廠制水消毒精準(zhǔn)加藥，對(duì)保障水質(zhì)、降低藥耗成本、節(jié)約人工成本、提高制水效率和供水質(zhì)量具有重要意義。因此，本文基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究了智能加藥技術(shù)并在水廠中進(jìn)行應(yīng)用，以提高十萬(wàn)噸級(jí)自來(lái)水廠制水效率和供水質(zhì)量。

2 水廠智能投加藥技術(shù)的研究

2.1 智能投加藥技術(shù)研究的目的

自來(lái)水廠混凝反應(yīng)沉淀具有延時(shí)的特性，在原水水質(zhì)、水量等發(fā)生變化時(shí)，采用人工經(jīng)驗(yàn)控制難以實(shí)現(xiàn)混凝劑投加量的及時(shí)精準(zhǔn)調(diào)整和控制，導(dǎo)致濾前水質(zhì)不穩(wěn)定而影響到后續(xù)濾池的過(guò)濾效果，造成濾池反沖洗頻次高、周期長(zhǎng)[4]。采用人工經(jīng)驗(yàn)控制投加藥的制水方式存在以下問(wèn)題：

(1)水質(zhì)波動(dòng)大，存在不安全風(fēng)險(xiǎn)且制水效率低；(2)存在不連續(xù)性及滯后性等問(wèn)題；(3)不能解放人工，且其精度差、損耗大，生產(chǎn)運(yùn)行成本高。

近年來(lái)，隨著科技水平的不斷發(fā)展和驅(qū)動(dòng)，工業(yè)智能技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)等不斷被應(yīng)用和融入水務(wù)行業(yè)，自來(lái)水廠的加藥系統(tǒng)正在從人工控制向智能控制、精準(zhǔn)控制發(fā)展。智能加藥控制技術(shù)可以反應(yīng)及時(shí)、準(zhǔn)確性高，能夠依據(jù)原水水質(zhì)和流量的變化及時(shí)確定和調(diào)整混凝劑的投加量，對(duì)建立安全、高效、節(jié)能型水廠具有深遠(yuǎn)的現(xiàn)實(shí)意義[4]：

(1)實(shí)現(xiàn)水廠智能自動(dòng)加藥，確保水質(zhì)安全，提高制水效率；(2)實(shí)現(xiàn)水廠人力釋放，降低生產(chǎn)運(yùn)行人工成本；(3)實(shí)現(xiàn)水廠精準(zhǔn)加藥，減少藥劑浪費(fèi)，實(shí)現(xiàn)節(jié)能降耗并降低生產(chǎn)運(yùn)行成本。

2.2 水廠制水藥量影響因素分析

經(jīng)對(duì)夾江青衣水廠制水生產(chǎn)工藝進(jìn)行的長(zhǎng)時(shí)間研究分析得知：對(duì)于水廠混凝沉淀制水工藝而言，影響沉淀效果或PAC混凝劑、PAM絮凝劑投加量的因素諸多，包括原水濁度、原水溫度、原水pH值、原水流量(來(lái)水量)等，其中原水濁度、原水流量為主要影響因素。

夾江青衣水廠為實(shí)現(xiàn)智能加藥技術(shù)，同時(shí)為及時(shí)、有效地獲取原水水量、水質(zhì)等參數(shù)，在取水口安裝配置了超聲波流量計(jì)和濁度、pH值、溫度、溶解氧、電導(dǎo)率、高錳酸鉀指數(shù)、氨氮、總磷、生物毒性等水質(zhì)參數(shù)在線監(jiān)測(cè)儀器儀表，并已實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和遠(yuǎn)程傳輸，為智能加藥技術(shù)的研究和應(yīng)用提供了必要條件。

2.3 理論研究

在自來(lái)水廠自動(dòng)化加藥研究前期，對(duì)前饋控制、反饋控制方法進(jìn)行了研究、應(yīng)用和總結(jié)。由于前饋控制是一種開環(huán)控制，沒(méi)有被控量的反饋?zhàn)饔?，因此不能保證控制量的控制精度。而反饋控制系統(tǒng)是基于加藥后水質(zhì)參數(shù)的反饋控制系統(tǒng)，根據(jù)生活飲用水衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定一個(gè)出水濁度值作為控制目標(biāo)進(jìn)行反饋控制，可以有效提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。但由于混凝沉淀過(guò)程需要藥劑與原水混合、反應(yīng)及生成絮體所需的時(shí)間較長(zhǎng)而導(dǎo)致反饋滯后時(shí)間長(zhǎng)[5]。

由于自來(lái)水廠加藥混凝具有非線性、大時(shí)滯等特點(diǎn)，直接使用傳統(tǒng)的回歸理論模型很難達(dá)到滿意的效果，項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)研究并提出了帶有前饋、后饋及記憶功能的LSTM算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化智能控制理論。LSTM算法即長(zhǎng)短時(shí)記憶(long short-term memory)，是一種特定形式的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)增加輸入、輸出和遺忘找尋，使自循環(huán)的權(quán)重發(fā)生變化，避免了梯度消失或梯度膨脹的問(wèn)題。通過(guò)篩選的變量，探索不同的參數(shù)和模型效果的關(guān)系得出最優(yōu)的參數(shù)，最后通過(guò)生產(chǎn)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工藝流程見圖1。

圖1 基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能加藥技術(shù)工藝流程

2.4 模型試驗(yàn)

基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能加藥模型，運(yùn)用制水混凝沉淀藥耗與原水監(jiān)測(cè)指標(biāo)的相關(guān)性，同時(shí)使用前饋和反饋數(shù)據(jù)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合自動(dòng)化控制平臺(tái)，能夠根據(jù)進(jìn)水水質(zhì)、水量和出水水質(zhì)適時(shí)調(diào)整混凝劑的加藥量。

混凝加藥模型包括原水管、原水水質(zhì)在線監(jiān)測(cè)儀表、進(jìn)廠水流量計(jì)、絮凝反應(yīng)池、斜管沉淀池、V型濾池、清水池、濾前濾后濁度儀等。對(duì)原水濁度、水量等參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和讀取；在線儀表將數(shù)據(jù)傳輸給中央控制端的PLC；PLC通過(guò)遠(yuǎn)程模塊將水質(zhì)參數(shù)和工藝運(yùn)行參數(shù)遠(yuǎn)傳至數(shù)據(jù)采集終端，將采集到的數(shù)據(jù)運(yùn)用計(jì)算機(jī)模塊學(xué)習(xí)，最終一方面在混凝加藥管控平臺(tái)上展示，另一方面反饋輸出加藥指令[4]。通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，探索其不同的參數(shù)和模型效果的關(guān)系并得出最優(yōu)的參數(shù)，通過(guò)輸入歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)并與真實(shí)的藥耗數(shù)據(jù)對(duì)比進(jìn)行驗(yàn)證。原水濁度-PAC投加量關(guān)系曲線見圖2，原水流量-PAC投加量關(guān)系曲線見圖3。

圖2 原水濁度-PAC投加量關(guān)系曲線

圖3 原水流量-PAC投加量關(guān)系曲線

為驗(yàn)證模型的預(yù)測(cè)效果，對(duì)模型預(yù)測(cè)加藥量與實(shí)際加藥量進(jìn)行效果對(duì)比，通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)比不同投藥量下的出水水質(zhì)，其數(shù)據(jù)包括模型預(yù)測(cè)加藥量下的出水水質(zhì)與人工加藥量的出水水質(zhì)。與人工投藥相比，采用模型預(yù)測(cè)加藥時(shí)，沉淀池與V型濾池的出水濁度有不同程度的降低[4]，且V型濾池的出水強(qiáng)度得到提高、反沖洗頻率有所降低，出水水質(zhì)得到有效提升。在對(duì)人工加藥和模型預(yù)測(cè)加藥量進(jìn)行對(duì)比統(tǒng)計(jì)時(shí)發(fā)現(xiàn)，PAC模型預(yù)測(cè)的加藥量較人工加藥藥耗量降低13.5%，說(shuō)明采用模型預(yù)測(cè)加藥能有效節(jié)省藥劑消耗。PAC加藥量模型試驗(yàn)分析曲線見圖4。

圖4 PAC加藥量模型試驗(yàn)分析曲線

3 水廠智能投加藥技術(shù)成果的應(yīng)用

運(yùn)用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能加藥系統(tǒng)前，經(jīng)對(duì)夾江青衣水廠長(zhǎng)時(shí)間的生產(chǎn)運(yùn)行和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得知，年均噸水液態(tài)PAC耗藥量為14.15g/m3，運(yùn)用智能系統(tǒng)后，年均噸水液態(tài)PAC耗藥量為12.24g/m3，單位藥耗降低了13.5%。同時(shí)省掉了2個(gè)投加藥人員，解放了人力資源，確保了水廠供水水質(zhì)并提高了水廠制供水效率。夾江縣青衣水廠智能加藥系統(tǒng)操作界面見圖5。

圖5 夾江縣青衣水廠智能加藥系統(tǒng)操作界面

4 結(jié)語(yǔ)

本文結(jié)合四川省夾江縣青衣水廠智能投加藥技術(shù)的研究與應(yīng)用，將自來(lái)水廠的制水藥耗量預(yù)測(cè)放入當(dāng)前時(shí)間前后一個(gè)周期內(nèi)通盤分析考慮，有效地提高了混凝投藥量的準(zhǔn)確度，相對(duì)于人工手動(dòng)投加系統(tǒng)可以更加有效地保證出廠供水的水質(zhì)、減少藥耗量，極大程度地提升了自來(lái)水廠的自動(dòng)化、智慧化水平，實(shí)現(xiàn)了水廠制水精準(zhǔn)加藥、降低了藥耗成本，充分解放了水廠生產(chǎn)運(yùn)行人力、節(jié)約了人工成本，同時(shí)提高了水廠制水效率和供水質(zhì)量。在水廠制供水安全、成本節(jié)約等方面取得了極大成效，并為水務(wù)行業(yè)、自來(lái)水廠積累了智能投加藥技術(shù)的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，不僅促進(jìn)了水處理智能技術(shù)水平的提高，而且也符合我國(guó)水處理工業(yè)節(jié)能降耗的發(fā)展方向，同時(shí)亦取得了良好的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。