彭一恒 章红 刘卫斌

开发设计

基于数据分析的自来水厂参数自适应次氯酸钠投加算法*

彭一恒1章红1刘卫斌2

（1.江汉大学物理与信息工程学院，湖北 武汉 430056 2.武汉市白鹤嘴水厂，湖北 武汉 430040）

针对某自来水厂的实际情况，通过数据分析获得次氯酸钠投加的特征和规律，设计参数自适应次氯酸钠投加算法。基于某水厂制水工艺，利用历史数据库中进出水流量、清水库液位、源水浊度和反冲洗状态等参数，采用趋势拟合等方法确定各参数与次氯酸钠投加流量的关系，并将次氯酸钠的投加控制转换成清水库的液位预测控制。经仿真，该算法理论库氯值与实际库氯值的平均绝对误差为0.060 mg/L，可实现对库氯的稳定控制。

自动控制；次氯酸钠投加；数据分析

0　引言

加氯环节作为水厂制水工艺最重要的环节之一，起到消毒灭菌作用。目前，国内大多数水厂采用手动加氯方法，其效率和成本难以保证。而现阶段的自动加氯方法大都采用PLC设备及PID算法[1-5]，大滞后的加氯控制系统稳定性和可靠性无法保证。随着生活水平的提高，人们对水质的要求也不断提升，高效率、低成本、可靠和稳定的自动加氯控制系统成为当前趋势。自来水通常采用次氯酸钠消毒灭菌。次氯酸钠相较于氯气的消毒设备更简单，安全性更高[6]。

本文以某水厂的升级改造为契机，针对该水厂次氯酸钠投加控制要求，设计基于数据分析的自来水厂参数自适应次氯酸钠投加算法。首先，介绍该水厂的制水工艺流程，通过其历史数据，分析次氯酸钠投加特征和规律，发现改造前次氯酸钠投加控制缺陷；然后，提出参数自适应次氯酸钠投加算法，通过进出水流量、清水库液位、源水浊度和反冲洗状态等参数预测清水库液位，从而实现次氯酸钠投加流量自动控制；最后，经仿真和实际运行证明该算法可行。

1　水厂消毒灭菌过程

改造前，某水厂采用传统的手动加氯气方式实现自来水的消毒灭菌。改造过程中，利用10%的次氯酸钠溶液替代氯气，与传统加氯气相比，消毒能力基本相同，但提高了安全性，降低了运输成本，增加了消毒反应时间。次氯酸钠水解后分解成次氯酸根和钠离子，次氯酸根与水中氢离子结合形成次氯酸，起到消毒作用；与细菌反应主要生成NH2Cl，NHCl2及NHCl3，称为化合氯。未反应的氯主要存在形式为OCl+，HOCl，Cl2，称为游离氯，游离氯在清水库和出厂水中分别称为库氯和余氯。

出厂自来水要求余氯在0.9 mg/L~1.2 mg/L内，以达到自来水流入城市管网中还有消毒灭菌作用。某水厂制水工艺流程如图1所示，大致可分为3个阶段：

1）源水消毒沉淀阶段：在源水池中加入矾和臭氧，臭氧可以氧化源水中多种有机物和无机物，灭毒杀菌；矾可以与源水中的杂质结合，形成沉淀，此阶段主要目的是对源水进行沉淀和消毒；

2）过滤阶段：在石英砂、碳滤池中，用石英砂滤除矾无法结合沉淀的杂质，并通过活性炭吸附杂质，此阶段的主要作用是去除水中剩余杂质；

3）清水消毒阶段：通过变频泵向清水库和调水库投加次氯酸钠溶液，完成对出厂自来水的消毒灭菌。

该厂改造前，次氯酸钠投加以余氯控制为主，库氯控制为辅，自来水中的氯含量控制不够稳定，控制过程存在滞后，可能出现余氯过高或过低情况，影响出厂自来水水质。

本文设计为以库氯控制为主，采用参数自适应次氯酸钠投加算法，既可提高消毒灭菌效率又能保证出厂自来水的安全。

图1　某水厂制水工艺流程图

2　次氯酸钠投加特征分析

改造前，该水厂次氯酸钠投加通过调整各次氯酸钠投加变频泵的开度，控制出厂自来水余氯在要求范围内，控制效率低，稳定性差。改造后，通过上位机监控界面可实时监控次氯酸钠投加参数的变化；同时，可以通过上位机内部算法调整各次氯酸钠投加变频泵工作，以提高控制效率和控制稳定性。

本文算法设计过程中，收集该水厂2019年6月~2019年8月近十万条数据，包括进出水流量、清水库和调水库补加氯的次氯酸钠投加流量、变频泵开度、库氯、余氯、清水库液位、源水浊度和反冲洗状态等。通过对比分析发现：进出水流量、变频泵开度、源水浊度和次氯酸钠投加控制关联度较强。具体分析如下：

1）次氯酸钠投加对库氯的影响存在延时

以2019年8月15日的清水库2为例，次氯酸钠投加流量与库氯变化关系图如图2所示，进出水流量折线图如图3所示。为更直观分析，库氯做扩大100倍处理。由图3可知：在7:00~23:00之间进出水流量无明显变化。分析图2中11:00~17:30和18:15~20:40两个时间段次氯酸钠投加流量变化与库氯变化之间的关系可知：当设定次氯酸钠投加流量变化时，启动变频泵工作，经过25 min左右库氯值才开始变化，再经过20 min库氯值才基本稳定。因此，次氯酸钠投加与库氯值变化存在延时，延时响应时间约25 min，库氯值达到稳定时间约45 min。

图2　2019年8月15日次氯酸钠投加流量与库氯变化关系图

图3　2019年8月15日进出水流量折线图

2）进出水流量可预测次氯酸钠投加流量

图4和图5是2019年8月27日和28日两天的进出水流量与库氯变化曲线。为更直观分析，库氯做扩大15000倍处理。进出水流量的变化与城市生活用水量密切相关，当用水量增加时，需加大供水，出水流量增大，要求制水量增加，从而进水量增加（加车）；当用水量减小时，需减少供水，出水量降低，可减少制水量，从而减少进水量（减车）。

图4　2019年8月27日进出水流量与库氯变化曲线

图5　2019年8月28日进出水流量与库氯变化曲线

对比图4和图5可知：加车时间一般在清晨，减车时间一般在深夜，但不同日期的加减车时间不尽相同。再进一步分析图4和图5的库氯变化曲线，发现加减车时，库氯延时一段时间后出现明显变化，这主要是因为加减车会使清水库液位发生明显变化，从而影响库氯值的变化。若要保证库氯值稳定，需改变次氯酸钠投加流量。由此可见，根据进出水流量可预知清水库液位变化，从而预测库氯稳定情况下次氯酸钠投加流量。综上分析，该水厂的库氯变化与进出水流量有关，而次氯酸钠投加与库氯变化之间存在滞后。如果能够进一步明确进出水流量与库氯变化之间的关系，即可通过控制次氯酸钠投加实现对库氯的控制。

3　算法设计

该水厂清水库次氯酸钠投加反应具有大滞后、延时特性，通过进出水流量可预测清水库液位的变化，进而可预测次氯酸钠投加流量。因此，次氯酸钠投加算法将次氯酸钠投加流量问题转化为清水库液位预测控制问题，解决次氯酸钠投加大滞后和延时问题。具体思路为：根据进出水流量、源水浊度、投矾流量、反冲洗时间、加次氯酸钠流量、实际液位等参数，预测清水库液位；再根据库氯期望值（水厂工程师根据经验，将库氯期望值设定在0.6 mg/L~0.8 mg/L，本文设定为0.7 mg/L），确定次氯酸钠投加流量。次氯酸钠投加控制系统结构图如图6所示。次氯酸钠投加控制器由参数融合模块和投加流量计算模块组成，其中参数融合模块主要完成传感器采集参数的融合计算；投加流量计算模块根据融合参数计算当前次氯酸钠投加流量。

图6　次氯酸钠投加控制系统结构图

次氯酸钠投加算法实现步骤如下：

1）通过采集进水流量、出水流量、源水浊度、投矾流量、反冲洗时间、加次氯酸钠流量、当前稳定液位等数据，进行数据融合来预测20 min后的清水库液位。

当设定次氯酸钠投加流量变化时，库氯值发生变化约滞后25 min，故预测20 min后的液位可以作为库氯值滞后变化的超前补偿。因进水流量、出水流量、源水浊度、投矾流量、反冲洗时间、加次氯酸钠流量、当前稳定液位等参数均对清水库20 min后的液位有影响，通过对数据库中的数据分析比对，采用趋势拟合法，即将上述参数的序列值作为自变量，20 min后清水库液位的序列值作为因变量，建立时间序列的回归模型，并选择耦合度较好的拟合函数。拟合函数为

0.5+Clflow]/100+dis_now (1)

2）在液位预测准确的情况下，通过清水库液位变化计算次氯酸钠投加流量，计算公式为

3）分别根据进出水流量变化对液位进行预测，计算次氯酸钠的投加流量。

进水流量对应的液位预测公式为

出水流量对应的液位预测公式为

次氯酸钠投加流量控制公式为

次氯酸钠投加算法设计（式(1)~式(5)）用到的相关参数符号定义如表1所示。

表1 算法参数符号定义

4　算法仿真与调试

为保证次氯酸钠投加控制系统的安全性和稳定性，将次氯酸钠投加算法调试过程分为3个步骤。

步骤2：算法参数整定合理后，转入全自动控制模式。在全自动模式下，上位机对次氯酸钠投加流量自动转为变频泵开度，并控制变频泵动作，实现次氯酸钠的自动投加。

步骤3：在全自动控制模式下，采集运行数据与日志进行分析，对异常数据所对应各项参数重新梳理和推导，找出影响结果的因素，并根据实际情况，对算法进行优化。

采用2019年10月15日~10月31日共17天数据作为仿真数据，进行次氯酸钠投加算法仿真调试，具体步骤如下：

1） 20 min后的液位预测

以2019年10月19日的数据为例，在式(1)中，取值1 = 0.012，在Clean_W[19]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,9,8,7,6,5,4,3,2,1}的情况下，预估液位与实际液位曲线如图7所示。此时两者的平均绝对误差为2.32 cm，由于清水库液位一般在4 m ~5 m，因此液位预测结果在数据验证中较为准确。

图7　2019年10月19日预估液位与实际液位对比曲线

2）通过液位变化计算次氯酸钠投加流量

式(2)中，要确定2值，需通过现有的次氯酸钠投加流量、液位预测值和库氯来推断。液位预测值误差为0时，次氯酸钠预测量最准确。

图8　清水库液位预测库氯值与实际库氯值对比曲线图

两者的平均绝对误差为0.59 mg/L，误差值较大。由图8可知：在18:30~22:00时间段内，库氯理论值与实际值较为吻合，但其他时间两者相差较大。如图9所示，通过分析进水流量、出水流量、源水浊度等对液位预测有影响的自变量后发现，进出水流量在18:30~22:00较为稳定，没有较大的阶梯变化。

图9　进水流量与出水流量对比曲线图

3）通过进出水流量对应的液位变化计算次氯酸钠投加流量

由于通过液位预测计算次氯酸钠投加流量与进水量、出水量有一定的关系，故液位预测值由进水流量对应的液位预测值、出水流量对应的液位预测值和稳定液位3部分构成。

在式(5)中，取3 = 1.5，4 = 0.01，此时进水流量对应的液位预测库氯值与实际库氯值对比曲线图如图10所示，两者的平均绝对误差为0.060 mg/L，达到较为理想的状态。

图10　根据进水流量加权预测库氯值与实际库氯值对比曲线图

次氯酸钠投加算法实现了该水厂次氯酸钠自动投加控制，通过进出水流量、源水浊度等参数对清水库液位进行趋势拟合，分别计算进水流量、出水流量、稳定液位三者所对应的预测液位，并进行加权运算，得出给定库氯要求下次氯酸钠的投加流量。通过仿真可知，该算法能够初步达到预想效果，但是还存在一些问题：

1）由于没有对清水库的进水量进行控制，2个清水库随机进水，导致每个库的进水量随机；

2）有时出现加次氯酸钠变频泵堵塞的情况，导致变频泵开度最大时流量偏低，无法达到设置值；

3）清水库的次氯酸钠投加点与库氯值监测点相隔较近，导致在次氯酸钠与水混合不均匀时就直接检测；

4）当库氯值稳定在0.5 mg/L时，由于进水流量增加，算法运算后将加次氯酸钠流量从30 L/h改变至40 L/h，经过一段时间的反应，理论上库氯将稳定在0.7 mg/L～0.8 mg/L左右，但稳定后库氯值为1.3 mg/L，与理论推断不符，推断变频泵采集的次氯酸钠投加流量与实际的次氯酸钠投加流量可能有一定的出入。

5　自适应改进算法

为达到更好的控制效果，本文设计了自适应次氯酸钠投加算法，对应的参数自适应控制系统结构图如图11所示。其中，库氯值稳定性判断主要是利用前60 min的库氯值，求平均值与给定库氯值比较得到偏差；权值产生器根据库氯偏差进行积分加权求取次氯酸钠投加流量的权重值。经测试，权值产生器中的积分加权值在0.5~1.0之间取值，选取0.7为最佳。权值产生器输出权值的范围在0.5~2.0之间。该算法在实际运行中达到了次氯酸钠自动投加下库氯稳定可控。

图11　参数自适应次氯酸钠投加控制系统结构图

6　结语

本文通过数据分析次氯酸钠投加的特征和规律，设计了参数自适应次氯酸钠投加算法。该算法在仿真中达到较为理想状态，在实际运行中可实现库氯稳定可控，从而降低控制成本，减轻员工工作量，同时保证自来水的出厂品质。针对不同水厂的典型特征，只要修改一定的参数，该算法就可以推广到其他水厂，使加氯环节变得简单、可靠和稳定。

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Parameter Adaptive NaClO Dosing Algorithm for Waterworks Based on Data Analysis

Peng Yiheng1Zhang Hong1Liu Weibin2

(1.Physics and Electronic Information Engineering of Jianghan University, Wuhan 430056, China 2.Baihezui Waterworks, Wuhan 430040, China)

Based on the actual situation of a waterworks, this paper uses data analysis technology to analyze the characteristics and laws of NaClO dosing in waterworks, and designs an parameter adaptive NaClO dosing algorithm. Based on the waterworks making process, utilizing the historical databases which contains in and out of the water flow, reservoir's water level, source water turbidity and backwash state parameters, Using the methods of trend fitting analysis of the various parameters and the relationship between NaClO addition quantity, to make NaClO dosing controlling convert to reservoir prediction of liquid level controlling. In the process of debugging, according to the actual circumstances of the waterworks, design a set of parameter adaptive algorithm of automatic dosing NaClO. In the simulation, the average absolute error between the theoretical chlorine value and the actual chlorine value of the algorithm is 0.060 mg/L, which reaches the ideal state. In the actual operation, the stable control of the reservoir's free chlorinein can be realized.

automatic control; NaClO dosing; data analysis

江汉大学产学研用横向课题（H2019120308175693）

彭一恒，男，1996年生，硕士研究生，主要研究方向：智能机器人。

章红（通信作者），女，1969年生，教授，主要研究方向：计算机控制系统，网络化控制系统及其故障诊断与容错控制等。E-mail: ujjxa@163.com

TP273.2

A

1674-2605(2020)05-0005-07

10.3969/j.issn.1674-2605.2020.05.005