生物电极脱氮工艺的在线模糊控制研究（一）

彭永臻 王淑莹 周 利 (哈尔滨建筑大学市政环境工程学院)
黑田正和 许燕青(日本群马大学工学部)

　　摘 要 在硝酸态氮污染水脱氮处理的新方法--生物电极法的研究基础上，提出了该工艺的过程控制方法和在线模糊控制系统。介绍了生物电极法在线模糊控制系统的基本思想、输入输出变量的确定和控制变量变化量的换算与计算方法，给出了其模糊控制系统流程图。为解决具有非线性、时变性、随机性和模糊性的复杂系统控制问题开创了新的思路。
　　关键词 水处理 生物电极法 脱氮 模糊控制

　　模糊控制的显著特点是：它在建立模糊控制规则时可利用人的知识和经验以及不断产生的新研究成果，并且让计算机模拟人脑对模糊事物的处理方法，使部分自然语言作为算法语言直接进入计算机程序，进而使计算机能处理其它控制方式无法处理的模糊信息。
　　黑田等人 ^[1～3] 将生物法与电化学法结合起来，开发研究了一种处理硝酸态氮污染水的新方法--生物电极法(如图1所示)。它把脱氮菌作为生物膜固定在以炭为材料的电极上，称之为固定化微生物电极；通过在电极间通电产生的电解氢作为脱氮的电子供体。反应方程式如下：

　　阳极　　　C+2H₂O→CO₂+4H⁺+4e^-
　　阴极　　　2H⁺+2e^-→H_{2
　　　　　　　2NO3^-+5H2→N2+4H2O+2OH^-}

　　图1所示生物电极法装置是由泵(混合搅拌)、直流电源和固定化生物电极构成的完全混合式反应器，该工艺方法不仅可以使脱氮反应器中保持高浓度与高密度的脱氮菌生物膜，提高处理效率，而且在通常的进水NO_x^-浓度下，不必投加有机物作为电子供体。也不存在处理水中残留有机物问题。只有在进水中NO_x^-浓度很高时，才投加有机物作为辅助的脱氮电子供体。与从外部投加氢供体以及用氢气作为电子供体的脱氮法相比，本法通过低电流低电压电解产生的电解氢是以分子状态存在的，在脱氮反应中更容易被高效地利用，而且还可通过适当的电流密度控制，进一步提高处理效率。目前该工艺的研究还在进一步开展。

　　为了使生物电极脱氮法进一步提高效率，寻求其有效合理的自动控制方式是必须首先解决的一个问题。生物电极法反应器中生物化学反应很复杂，其反应过程受到多种因素的影响，例如，生物膜中脱氮菌的量与活性、温度、pH值、电流密度等，尤其在处理含有高浓度NO_x^-的工业废水时，受流量、NO_x^-浓度的变化以及作为电子供体投加的有机物量等影响更显著。显然，这是一个典型的具有非线性、时变性、随机性、模糊性和非稳定性的复杂系统，不仅难于用较准确的数学模型来描述，就连准确地测定和表示其中脱氮菌的浓度也很困难。因此，它很难应用传统的控制理论进行有效地控制，而模糊控制理论正是解决这类复杂系统控制问题的有利工具。本研究的目的是设计出一个适用于生物电极法、结构简单、具有良好的可行性、可靠性与稳定性，并且能使处理系统在处理水质满足要求的前提下尽可能节省运行费用的模糊控制系统。

1 模糊控制系统的组成与基本原理

　　 模糊控制的组成与原理如图2所示。它的核心部分是图中虚线框中的模糊控制器。模糊控制操作是由计算机运行其模糊控制程序来实现的，主要步骤如下。

　　① 经传感器采样后计算机获取被控对象输出的被控制量(非模糊的数据)，将其值与给定值(如处理水质标准)比较，经计算得到误差信号E，将E作为模糊控制器的输入变量。
　　② 把该精确的误差信号E经过模糊化处理后变成模糊变量(可用模糊语言表示)，得到偏差E的模糊集合向量。
　　③ 根据模糊推理合成规则，由和模糊控制规则的模糊关系合成进行模糊决策，得到模糊控制的输出变量即控制量的模糊值为：

　　　　　　　　　(1)
　　式中 ～--模糊变量 。--模糊关系的合成?
　　这一步也可以根据上述原理制成的查询表获得。
　　④ 为了精确地控制被控对象，将模糊控制变量经非模糊量化处理后，得到精确的数字控制量，再经数模转换为精确的模拟量传递给执行机构，对被控对象进行实时控制。然后再中断采样进行下一步控制，实现其在线模糊控制。

2 在线模糊控制系统的基本思想

　　对于生物电极脱氮法，令人满意的自动控制系统应当满足以下3个控制目标。
　　① 处理水中NO_x^--N浓度(以下用 N_off 表示)满足给定的水质标准。
　　② 不过量地投加有机物(例如甲醇CH₃OH)。
　　③ 尽可能减小其运行费用。
　　为了实现上述指标，应当在满足处理水水质标准的前提下，减小运行费用。
　　生物电极法的运行特点分析如下。它的输入变量有：进水流量、进水NO_x^--N浓度(以下用 N_in 表示)、温度、电流密度、有机物的投加量、磷和其它微量元素的投加量。主要的输出变量有：出水流量、N_off、处理水中有机物和磷的浓度。可以看出，输入变量中有些变量可以作为控制变量，有些变量难以控制，有些变量不必作为控制变量。
　　为了在满足上述三个控制目标的前提下，使控制系统能实现并且尽可能简单易行，本研究只选择处理水 N_off 作为被控制变量，以电流密度和有机物投加量作为控制变量。在生物电极法在线模糊控制系统的设计时，以在线测定出的 N_off 与给定的处理水NO_x^--N标准浓度(以下用 N_s 表示)的偏差 E_i 和一个采样周期后该偏差 E_i 的变化量 CE_i 这两者的综合信息作为模糊控制器的输入变量(即生物电极法的被控制量)。
　E_i=N_offi-N_s i =1，2，3……(2)
　CE_i=E_i-E_i-1 i =1，2，3……(3)
　　式中 i -- 第 i 次采样的相应数据(以下同)
　　　　E_i-1 -- 第 i -1次采样的处理水
　　　　NO_x^--N的偏差
　　根据这个输入变量，经过模糊控制器的计算、判断与决策，作为模糊输出变量的是生物电极反应器的控制变量的变化量，将进行非模糊化处理，得到施加于生物电极法反应器的控制变量，它包括电流密度的变化量ΔI_i?和有机物投加量的变化量ΔS_i，磷与其它微量元素投加量P_i(以下简称P的投加量)的增量 ΔP_i 取决于有机物投加量S_i，即用 P_i= f(S_i) 表示P的投加量和有机物投加量之间的函数关系。当有机物投加量不大时，可能不需要投加磷等。
　　确定了模糊控制器的输入与输出变量后，根据模糊控制理论得出的生物电极法在线模糊控制系统的流程如图3所示。图中的虚线流向表示根据各种不同的进水水质、水量、电流密度、有机物和P的投加量等输入变量与处理水水质等输出变量之间关系，反复修正原有的模糊控制器，使其控制品质越来越好，逐渐趋向最优控制。

3 控制变量变化量的换算与计算方法

　　首先对处理水中N_off 的偏差和偏差变化进行模糊化处理，根据模糊关系和模糊推理与计算，作出模糊决策；然后对其作为模糊变量输出的控制变量变化量进行非模糊处理，得到应当对生物电极法反应器施加确定的控制变量的变化量ΔU_i；再根据当时的控制变量U_i-1，可得到本控制周期新的控制变量U_i。
　U_i=U_i-1+ΔU_i (4)
　U_i-1=I_i-1+S_i-1 (５)
　　式中?I_i-1、S_i-1-- 上一个控制周期的电流密度和有机物投加量
　　　　　ΔU_i -- 确定值(可正可负)
　　式(4)和式(5)中的变量都是确定的量。下一步的问题是将ΔU_i 换算成为电流密度的变化量ΔI_i 或(和)有机物投加量的变化量ΔS_i。
　　黑田等人的研究^［７］表明：可通过电流密度的控制高效地利用电解氢进行脱氮。利用电解氢和投加有机物作为供氢体，还可在处理水中不残留有机物的前提下提高脱氮效率。此外，一方面随着电流密度的增大，电解时产生氢的量也随之增大，可以加快脱氮速率；另一方面，随着电压和电流密度的增大，不仅电解时产生氧的量随之增大，减弱脱氮菌的脱氮活性，而且单位电流量电解产生的氢量也将下降，降低了电流效率。电流密度I和生成氢的电解效率η_H以及电解产生的氧量P_O2的关系大致如图4所示。因此，应通过试验确定一个电流效率η_H较高且氧的生成量又不大的电流密度上限I_max，称为最大电流密度，在进行电流密度控制时不能超过I_max。

　　控制策略的原则是：在保持较高的电流效率前提下，尽可能利用电解氢作为脱氮的供氢体，不投或少投加有机物，以避免出水中残留有机物。在进水NO_x^-负荷较低时，只靠电解出的氢作为脱氮的供氢体，只有在进水NO_x^-负荷较高时才辅以投加有机物作为供氢体。
　　例如，当式(4)中控制变量的变化量ΔU_i为正时，只要将其转变为电流密度后，在 U_i≯I_max 的情况下，就可以将ΔU_i 换算成正电流密度的增量，通过图3中的电流控制机构来改变电流密度；如果 U_i-1>I_max，只好将ΔU_i 换算成有机物投加量的增量，再通过图3中有机物控制机构来改变有机物的投加量。在6种不同情况下，将ΔU_i 换算成ΔI_i、ΔS_i 的具体计算方法如下：
　　①　当ΔU_i≥0时
　　若U_i≤I_max(即S_i-1=0)
　　ΔI_i=ΔU_i,ΔS_i=0；
　　若U_i-1≥I_max(即I_i-1=I_max,S_i-1＞0)
　　ΔI_i=0,ΔS_i=ΔU_i；
　　若U_i＞I_max，Ｕ_i-1＜I_max(即S_i-1=0)
　　I_i=I_max,ΔS_i=ΔU_i-ΔI_i（即ΔI_i=I_max-I_i-1）
　　②　当ΔU_i＜0时
　　若U_i≤I_max(即S_i-1=0)
　　I_i=ΔU_i,ΔS_i=0；
　　若U_i-1＞I_max，U_i-1≥I_max(即I_i-1=I_max,S_i-1＞0)
　　ΔI_i=0,ΔS_i=ΔU_i；
　　若U_i＞I_max，Ｕ_i-1＜I_max(即I_i-1=I_max,S_i-1＞0)
　　S_i=0，I_i=U_i（即ΔS_i=－S_i-1，ΔI_i=ΔU_i-ΔS_i）。 　　　　　　　　　　(7)

　　必须指出，在进行上述计算时，虽然应当明确增加单位电流密度产生的氢作为电子供体相当于投加多少有机物电子供体，但是存在一些换算误差也没有关系，因为在线模糊控制器本身就能不断地调整与消除控制变量的误差。
根据黑田等人^［7］的研究结果，没有投加P也能较彻底地完成脱氮，这可能是由于进水中作为脱氮菌底物的NO_x^-浓度较低，使脱氮菌始终处于内源呼吸状态。但是，当进水中NO_x^-较高且进水流量较大时，伴随着反应器中脱氮菌的增殖，必然需要磷及其它微量元素，这也意味着只有当有机物投加量达到某一量以上时才需要投加P。因此 ，在线模糊控制器通过试验确定了投加有机物量与投P量的关系后，很容易根据模糊控制器给出的有机物投加量来确定相应的投P量。其它微量营养元素可与投P同时按一定比例投加。有机物与P不混合在一起用同一控制机构来投加的理由：一是有机物投加量少时，脱氮菌可能不增殖或增殖极慢而不需要P；二是如果被处理的工业废水中含有充分的P等营养元素时，可不加P；三是P与有机物的投加量很可能呈非线性关系P_i=f(S_i)，这是很重要的理由。
原则上说，既不要使P成为脱氮反应的限制因素，又不要使出水中有过量的P排出。正因为如此，控制量变化ΔU_i 中不包括P的投加量，而模糊控制器能很容易根据有机物的投加量计算出所需要的P投加量。

4 结论

　　① 生物电极脱氮法是一种处理含硝酸态氮污水的新方法。在生物电极脱氮过程中既有电化学反应，又有微生物参与的生物化学反应，这是一个典型的具有非线性、时变性、随机性和模糊性的复杂系统。因此，生物电极脱氮法很难应用传统的控制理论进行有效地控制，而模糊控制理论正是解决这类复杂系统控制问题的有利工具。
　　② 本研究提出了生物电极脱氮法的在线模糊控制系统，给出相应的控制系统流程图。由于只选择处理水NO_x^-浓度作为被控制变量，以电流密度和有机物投加量作为控制变量，所以该控制系统具有结构简单可行与可控性好的优点。
　　③ 本研究以控制变量的变化量作为模糊控制器的输出模糊变量。在提出了最大电流密度I_max的概念之后，给出了在所有的6种不同情况下控制变量变化量换算成电流密度、有机物投加量的变化量的计算方法。

参考文献

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国家自然科学基金资助项目(59878016)

作者简介：彭永臻 教授 工学博士 博士生导师
通讯处：150008 哈尔滨建筑大学新区607^＃
(收稿日期 1998-08-04)