方荣业,史宇滨,蒋婷,李威,史惠祥*

(1. 浙江大学 环境与资源学院, 浙江 杭州310058； 2.华东勘测设计研究院有限公司, 浙江 杭州310014)

0 引 言

2016年《浙江省水污染防治行动计划》明确： 2017年底前城镇污水处理厂提标改造出水水质全面执行一级A标准，其中COD达到50 mg·L-1.近年来，粉末活性炭吸附技术因吸附效果好、成本低，常被中小型城镇污水厂用于去除废水中的COD，此方法正逐步发展为废水深度处理的主流技术[1].目前，粉末活性炭投加仍处于人工控制阶段，存在“活性炭投加量无法及时响应进水水质的变化”和“技术人员根据经验手动调节泵的流量”等问题，导致出水COD值波动大，活性炭药耗大.

通过分析粉末活性炭吸附去除COD的处理过程发现，出水COD受外部环境动态影响的因素较多，有原水流量、COD、pH值和温度等，这些因素对出水COD的影响是非线性的，难以建立精确的活性炭吸附反应数学模型；环境对吸附反应的作用存在较大时滞.为此，笔者拟采用前馈预测控制器解决反应时滞问题.但传统的数学模型因模型失配无法适应水质的变化.随着智能控制理论的完善，BP神经网络[2]通过学习历史记录数据建立预测模型，提高了模型的精确性.该方法应用于混凝剂自动投加已较成熟，但目前尚未见应用于活性炭投加的报道.此外，通过建立反馈PID控制器以修正前馈预测的投药量，出水COD可实现稳定达标.

本文以浙江省嘉善县某城镇污水厂深度处理工艺中粉末活性炭投加系统为……