摘要：随着城市化建设的不断推进以及人们生态环境意识的不断提高，传统的半自动控制工业水处理方法已经不能满足现代化生活和生产的需求。因此，为了加强污水治理工作，确保企业排放的水达到处理标准，必须重点考虑循环分散控制、集中监测和科学控制方法。通过工业水处理中的智能自动化控制，能够有效提高水处理效率，减少处理成本，以推动企业朝着智能化和现代化的方向发展。

关键词：工业水处理；智能；自动化；控制

引言

工业水处理是城市环境卫生维护与水资源高效利用的重要环节，城市日常运行产生的庞大污水量给水处理的效率与质量提出了较高的要求。智能化水处理是依托传感器技术、自动控制技术等现代信息技术对水处理过程进行智能化改造，提高水处理效率与处理效果，切实降低水处理的能耗，实现水处理过程的自动化、智能化控制。

1工业水处理中的智能自动化控制的优势

1.1提高处理效率

智能自动化控制系统可以实时监测水处理过程中的各项参数，如流量、压力、温度、pH值等，并根据预设的算法和策略自动调节处理设备的运行状态，确保水处理过程的高效进行。这不仅可以提高处理效率，还可以减少人为操作的失误和延迟。

1.2降低运行成本

通过智能自动化控制，可以实现水处理设备的优化运行，降低能耗和物耗，减少运行成本。例如，智能控制系统可以根据实际水质情况自动调节药剂投加量，避免药剂的浪费；同时，通过优化设备运行模式，可以降低设备的维护成本和故障率。

1.3提高水质稳定性

智能自动化控制系统可以实时监测水质情况，并根据水质数据自动调整处理工艺和设备参数，确保出水水质的稳定性和可靠性。这不仅可以提高产品质量，还可以满足用户对水质的高标准要求。

1.4提高安全性和可靠性

智能自动化控制系统具有完善的安全性和权限控制机制，只有授权人员才能访问和操作控制系统。同时，系统还具备防病毒、防黑客攻击等功能，确保数据和系统的安全性。此外，智能控制系统还可以实现设备的远程监控和故障预警，及时发现和处理设备故障，提高系统的可靠性和稳定性。

2工业水处理中的智能自动化控制

智能控制与优化是在信号采集系统的基础上，对实时在线采集的进出口水质数据、净水装置运行状态数据等进行分析，优选最佳的污水处理方案以及设备工艺系统中各设备装置的最优工作组合作为智能决策结果，基于此结果控制污水处理系统各设备装置执行操作指令，提高出水质量达标率，降低水处理能源消耗与处理成本。

2.1模糊控制系统

模糊控制系统是当前智能化水处理系统中常见的智能控制优化方法，其本质是以模糊数学、模糊语言形式的知识表示和模糊逻辑的规则推理为理论基础，采用计算机控制技术构成的一种具有反馈通道的闭环结构的数字控制系统。将模糊控制系统应用于智能化水处理自动控制策略优化中，利用模糊算法模拟水处理系统各变量之间的复杂线性关系，构建系统变量与水处理结果的模糊关系模型，基于模糊关系模型分析不同水处理工艺方案下的水处理结果，经反复模拟与推演给出最优水处理控制方案，使得水处理结果（水处理成本、水处理质量等）达到最优状态。例如，对于污水处理厂中常用的生物电极法，可应用模糊控制系统对此工艺进行自动化控制测量优化改进，将生物电极法中的药剂投放量等作为处理工艺的可控变量，将污水脱氮指标等作为表达水处理质量的变量，根据可控变量与结果变量的非模糊化处理结果构建模糊控制规则，以此规则分析并推演出自可控变量至结果变量的计算公式，分析不同药剂投放量下的污水脱氮指标变化情况，得到最优结果变量下的药剂投放量数据，保证在脱氮指标达标前提下尽可能减少药剂投放量，降低生物电极法处理污水的成本。

2.2专业系统控制

专业系统控制是一种依托专家经验知识进行过程推理与智能决策的系统，其将行业领域专家的经验知识进行结构化与规则化处理与转换，构建智能化水处理自动控制策略优化推理机。将信号采集系统在线采集的进出口水质数据、净水装置运行状态数据等输入到推理机中，利用推理机中的专家知识与思考决策模式推演出最佳的水处理工艺方案。专业控制系统高度集成专家经验知识，同时深度学习以往的污水处理工艺方案，提炼有价值的污水处理控制策略信息，提高推理机推理的合理性与科学性。通过将专家知识与实际案例映射为专家推理机中结构化的知识规则，可以切实提高推理机的智能化水平，有效解决传统污水处理中存在的专家经验与历史做法缺失的问题。

2.3神经网络模型控制

神经网络模型控制是在水处理控制系统中嵌入神经网络模型，利用神经网络模型对复杂非线性问题强大的处理与分析能力推演得到特定水质条件与设备工艺系统工况下的最优水处理工艺方案。当前，智能化水处理系统中常见的神经网络模型包括卷积神经网络模型、遗传算法、BP神经网络模型等，上述算法通过对大量历史数据的学习与挖掘，提炼出水质数据、工况数据与污水处理结果数据之间的关系，并基于训练模型实现污水处理工艺最优方案输出。例如，某智能化水处理系统采用卷积神经网络模型作为控制优化系统，将信号采集系统在线采集的污水溶解氧、混合液悬浮固体浓度、氨氮、有机磷等数据作为卷积神经网络模型的训练样本，利用训练样本集模拟不同设备工艺系统工艺工况下的污水处理结果（出水口水质、曝气量大小等），待卷积神经网络模型训练收敛后，构建用于反演水质参数、工况数据与出水口处理结果数据之间关系的卷积神经网络模型，精准拟合不同工艺组合场景下的出水水质情况，为设备工艺系统控制优化提供决策支持。

2.4厌氧系统控制

厌氧系统控制需要掌握厌氧消化池的基本情况，对系统中污水含量（主要包括有机碳和挥发性浓酸度物质等）采用软测量方式进行正确的测量，对产生碱度的事物和总碱度事物间的总比例进行协调，并控制好该系统内部有机负荷的波动，进而确保智能控制系统的稳定性，成立专业生产操作系统，建立相应的模糊逻辑诊断控制模型，准确估算污水厌氧发酵状况，从而确保整个智能化系统的有效控制。

3工业水处理智能控制系统应用分析

工业水处理场的实际环境较为复杂，智能控制系统还会受到处理场温度、湿度、冲击、灰尘、腐蚀性气体等问题的影响，降低智能控制系统的运行效果，所以针对处理场进行系统调配十分重要。智能控制系统涉及工业水处理工艺流程、系统功能设计与系统软、硬件系统设计，要结合处理场的实际情况进行详细规划，所以在智能控制系统中，所有设备要符合设计要求，所有测量设备和监控装置均需要按照安装设计完成安装。首先进行各环节控制系统的测试，待各环节安装正确无误后再进行整体测试。在设备调试过程中，需要将出现的问题做好数据记录，进行分类整理存档并长期保存以利于后期出现故障进行排查或升级改造。智能控制系统投入工业水处理场使用后，系统工作稳定、工艺参数稳定，未出现故障等问题。系统监控功能良好，大幅降低人工操作失误而引发的安全事故。系统具有手动、自动与远程控制模式，提高企业电气自动化程度。

结束语

综上所述，工业水处理智能控制系统能够实现电气自动化，极大提高工业水处理效率，降低人工事故的发生，为企业带来更高的经济效益与社会效益。

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