一种污泥脱水性能检测方法技术

本发明专利技术涉及一种污泥脱水性能检测方法，包括：测定若干个污泥样品的污泥碱度、粒径和Zeta电位理化性质，并收集对应批次污泥的脱水预处理药剂配比和污泥批产能现场运行数据；通过多元线性回归模型进行数据预处理，确定出与污泥批产能相关联的泥质条件和调理药剂配方，筛选得到神经网络的输入、输出分量；搭建神经网络并初始化；将输入、输出分量导入神经网络，调整参数进行网络训练，确定出预测性能最优的参数值，得到污泥脱水性能预测模型；测定待脱水污泥的污泥碱度、粒径、Zeta电位、固

【技术实现步骤摘要】
一种污泥脱水性能检测方法


[0001]本专利技术涉及污泥处理
，尤其是涉及一种污泥脱水性能检测方法。

技术介绍

[0002]随着社会的迅速发展，生产生活中产生的污水急剧增加，目前最常见的污水处理方法是生物处理方法，而随着污水的处理量越来越多，生物处理方法产生的高含水率剩余污泥急剧增加。污泥是由有机物、细菌、无机颗粒及胶体等组成的及其复杂的非均质体，含有大量有毒有害物质，因此，在污水处理之后，污泥应当如何处理俨然成为一个亟待解决的问题。污泥处理要实现减量化、稳定化、无害化和资源化的要求，其中减量化是污泥处理的重要环节，一般污泥的处理成本会占到污水处理厂总运营成本的40
‑
50％，对污泥进行脱水，减少污泥的体积可以很大程度节省处理污泥所需的空间和能量。
[0003]由于污泥的组成成分十分复杂，污泥的脱水性能与许多理化性质有关，不同性质的污泥脱水性能存在差异，导致在实际脱水操作中，污泥调理剂的类型和剂量等方面都缺乏科学的指导，使得污泥处理效率低下且成本高昂。因此有必要对当前的污泥脱水性能进行有效检测，以便于后续实现不同性质污泥的精准高效处理。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种污泥脱水性能检测方法，能够方便、准确地检测得到污泥脱水性能。
[0005]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种污泥脱水性能检测方法，包括以下步骤：
[0006]S1、采集若干份污泥样品，测定每个污泥样品的污泥碱度、粒径和Zeta电位理化性质，并收集对应批次污泥的脱水预处理药剂配比和污泥批产能现场运行数据；
[0007]S2、通过多元线性回归模型进行数据预处理，确定出与污泥批产能相关联的泥质条件和调理药剂配方，以筛选得到神经网络的输入分量与输出分量；
[0008]S3、搭建神经网络并初始化；
[0009]S4、将输入分量和输出分量导入神经网络，调整参数以进行神经网络训练，确定出预测性能最优的参数值，得到污泥脱水性能预测模型；
[0010]S5、测定待脱水污泥的污泥碱度、粒径、Zeta电位、固
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液界面能和脱水方案药剂投加量输入污泥脱水性能预测模型，输出得到该污泥在相应药剂调理方案下的污泥批产能。
[0011]进一步地，所述污泥碱度具体为CaO碱度、CaCO3碱度或HCO3‑
碱度。
[0012]进一步地，所述步骤S1和步骤S5中测定污泥碱度的具体过程为：
[0013]取体积为V的污泥，选用浓度为C的盐酸标准溶液进行滴定；
[0014]当滴定至pH＝8.3时，表示污泥中氢氧化物被中和并且碳酸盐均转为重碳酸盐，此时盐酸标准溶液用量为P mL；
[0015]继续滴定至pH＝4.4，表示污泥中重碳酸盐都被中和，此阶段盐酸标准溶液用量为
M mL；
[0016]滴定过程中盐酸标准溶液总消耗量为T＝P+M，根据滴定过程中盐酸标准溶液总消耗量、污泥体积以及盐酸标准溶液的浓度，计算得到污泥碱度。
[0017]进一步地，所述污泥碱度的计算公式为：
[0018][0019]其中，污泥碱度的单位为mg/L。
[0020]进一步地，所述污泥预处理药剂配比具体为污泥脱水处理时所投加阳离子聚丙烯酰胺(CPAM)、非离子聚丙烯酰胺(NPAM)和聚合氯化铝(PAC)的比例。
[0021]进一步地，所述步骤S2具体是分别构建污泥各项理化性质及预处理药剂配比与污泥批产能的多元线性回归模型，以确定出污泥各项理化性质及预处理药剂配比与污泥批产能的相关性，将污泥批产能作为神经网络的输出分量，将相关性数值大于预设阈值的理化性质及对应预处理药剂配比作为神经网络的输入分量。
[0022]进一步地，所述步骤S3具体是采用Levenberg
‑
Marquardt神经网络算法搭建神经网络，并设定模型结构和参数初值。
[0023]进一步地，所述步骤S4中神经网络训练时调整的参数包括神经元个数、学习速率和训练精度。
[0024]进一步地，所述步骤S4具体是结合设定的评价指标，以对训练后的神经网络预测性能进行评价，进而确定出预测性能最优的神经网络所对应的参数值，即得到污泥脱水性能预测模型。
[0025]进一步地，所述评价指标具体为神经网络的相关系数(Correlation coefficient，R2)和均方根误差(Root Mean Square Error，RMSE)。
[0026]与现有技术相比，本专利技术考虑到污泥碱度能够反映污泥组成物质的亲水性能，是从污泥组成特性角度分析污泥脱水性能优劣的本质指标，因此以碱度作为关键指标来建立污泥脱水性能预测模型，通过测定污泥样品的污泥碱度、粒径和Zeta电位理化性质，并收集对应批次污泥的脱水预处理药剂配比和污泥批产能现场运行数据；再结合多元线性回归模型进行数据预处理，确定出与污泥批产能相关联的泥质条件和调理药剂配方，以筛选得到神经网络的输入分量与输出分量；之后通过神经网络模型实现了污泥碱度等理化性质与污泥脱水性能之间非确切物化关系的关联性拟合，从而构建得到污泥脱水性能预测模型，将实际待检测污泥理化性质输入该预测模型，即可得到相应的污泥脱水性能检测结果，即实现了方便、准确检测污泥脱水性能的目的。
附图说明
[0027]图1为本专利技术的方法流程示意图；
[0028]图2为实施例的应用过程示意图；
具体实施方式
[0029]下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。
[0030]实施例
[0031]如图1所示，一种污泥脱水性能检测方法，包括以下步骤：
[0032]S1、采集若干份污泥样品，测定每个污泥样品的污泥碱度、粒径和Zeta电位理化性质，并收集对应批次污泥的脱水预处理药剂配比和污泥批产能现场运行数据；
[0033]S2、通过多元线性回归模型进行数据预处理，确定出与污泥批产能相关联的泥质条件和调理药剂配方，以筛选得到神经网络的输入分量与输出分量；
[0034]S3、搭建神经网络并初始化；
[0035]S4、将输入分量和输出分量导入神经网络，调整参数以进行神经网络训练，确定出预测性能最优的参数值，得到污泥脱水性能预测模型；
[0036]S5、测定待脱水污泥的污泥碱度、粒径、Zeta电位、固
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液界面能和脱水方案药剂投加量输入污泥脱水性能预测模型，输出得到该污泥在相应药剂调理方案下的污泥批产能。
[0037]需要说明的是，碱度定义为污泥体系的酸中和能力，广义的酸指能够供给质子的物质，而碱指能够接受质子的物质。接受质子意味着质子亲和能力，而水中氢原子由于极性化合键作用呈现质子特性，因此质子亲和能力等价于水分亲和能力。污泥碱度的形成主要是由于重碳酸盐、碳酸盐、氢氧化物、硼酸盐、磷酸盐和硅酸盐、有机碱类、金属水解性盐类等。因此污泥碱度能够反映其组成物质的亲水性能，是从污泥组成特本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种污泥脱水性能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集若干份污泥样品，测定每个污泥样品的污泥碱度、粒径和Zeta电位理化性质，并收集对应批次污泥的脱水预处理药剂配比和污泥批产能现场运行数据；S2、通过多元线性回归模型进行数据预处理，确定出与污泥批产能相关联的泥质条件和调理药剂配方，以筛选得到神经网络的输入分量与输出分量；S3、搭建神经网络并初始化；S4、将输入分量和输出分量导入神经网络，调整参数以进行神经网络训练，确定出预测性能最优的参数值，得到污泥脱水性能预测模型；S5、测定待脱水污泥的污泥碱度、粒径、Zeta电位、固
‑
液界面能和脱水方案药剂投加量输入污泥脱水性能预测模型，输出得到该污泥在相应药剂调理方案下的污泥批产能。2.根据权利要求1所述的一种污泥脱水性能检测方法，其特征在于，所述污泥碱度具体为CaO碱度、CaCO3碱度或HCO3‑
碱度。3.根据权利要求1所述的一种污泥脱水性能检测方法，其特征在于，所述步骤S1和步骤S5中测定污泥碱度的具体过程为：取体积为V的污泥，选用浓度为C的盐酸标准溶液进行滴定；当滴定至pH＝8.3时，表示污泥中氢氧化物被中和并且碳酸盐均转为重碳酸盐，此时盐酸标准溶液用量为P mL；继续滴定至pH＝4.4，表示污泥中重碳酸盐都被中和，此阶段盐酸标准溶液用量为M mL；滴定过程中盐酸标准溶液总消耗量为T＝P+M，根据滴定过程中盐酸标准溶液总消耗量、污泥体积以及盐酸标准溶液的浓度，计算得到污泥碱度。4....

【专利技术属性】
技术研发人员：李赫威，卢宇飞，武博然，李春江，戴晓虎，张斌，叶伟，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：