关键词： 精益生产   生产管理   污水处理  

摘要： 近年来,随着环保意识的提高和法规的严格执行,污水处理成为了企业生产过程中不可或缺的环节,SJ公司作为一家具有一定规模的农药化工生产企业,也面临着合规性要求和环境保护的压力,污水处理车间作为SJ公司生产过程中的关键环节,其生产管理的效率和质量对企业的可持续发展至关重要。 本研究围绕SJ公司的污水处理车间开展,在对SJ公司污水处理车间的生产管理现状进行深入分析后,指出了车间在人员管理、设备管理和生产线平衡方面存在的浪费问题,如员工作业效率低、设备综合效率低和生产线平衡率低,并对这些问题的成因进行了详细分析,诸如工艺工序不合理、员工作业标准化程度不足、设备使用维护不当等。为了改善这些问题,消除生产中的浪费现象,本文借助精益生产理论来重新设计和改善车间的生产管理,在人员管理方面,本文提出了加强现场培训和技能提升培训的方案,实施标准化作业,以提高员工的职业素养和工作热情,实现员工的全员参与;在设备管理方面,通过5S管理和制定全员生产维护方案,提高了设备的综合利用效率,确保设备在最佳状态下运行,减少停机时间:在生产线平衡方面,运用ECRS分析法和生产线平衡理论分析并优化工序和工艺流程,调整作业人员以提高生产线平衡率。 结果表明通过上述改善措施的实施,车间浪费情况得到明显改善,生产效率得到了显著提高,员工的工作态度和设备的使用效率也都得到了显著改善,为确保改善措施的长期有效性,本文还提出了一系列的保障措施。 最后,本文总结了本次课题的研究结论,并且指出研究存在的不足之处和对未来的展望。精益生产理论在SJ公司污水处理车间的应用获得了实质性的成功,由SJ公司污水处理车间生产管理改善的效果来看,精益生产方式对污水处理车间的生产管理有极大的帮助,解决车间生产管理中的实际问题,实现消除浪费、提升车间生产效率的作用,SJ公司污水处理车间的生产管理得到了显著改善,也为同行业提供了宝贵的参考和借鉴。

关键词： 藻-菌共生系统   氮   磷   迁移转化   胞外聚合物  

摘要： 藻-菌共生污水处理系统在污水深度处理方面得到了广泛的研究和应用,尤其是在污水中氮、磷的处理方面取得了显著的成果。氮、磷作为污水处理的重要水质指标,氮、磷含量的多少直接决定着污水的处理效果。因此,氮和磷在藻-菌共生系统中迁移转化,及其转化路径和存在形态对研究藻-菌共生污水处理系统的应用具有重要的意义。此外,胞外聚合物（EPS）是微生物释放的高分子化合物,通过吸附和降解作用,有助于藻菌共生污水系统对有机物和污染物的去除,进而实现水体的净化。通过对不同初始环境条件下,可溶性颗粒物（SMP）、胞外聚合物（EPS）、胞内聚合物（IPS）中氮、磷的形态和含量分析,有助于我们全面了解氮、磷在藻-菌共生系统中的迁移转化规律。从而为优化藻-菌共生污水处理系统的设计和运行提供实验数据和理论支持。 本实验通过改变碳、氮和磷的初始浓度,考察氮、磷在藻-菌共生污水处理系统中的迁移转化情况及其对EPS含量及构成可能造成的影响。实验结果如下: （1）当初始氮浓度为15 mg/L,48mg/L及60mg/L时,氨氮的去除率分别为97%、55%及45%;初始氮含量越低氨氮的去除效率越高,即使氮浓度过高,也不会直接影响磷的去除效果。过高的初始磷浓度会超过藻-菌共生系统的除磷能力,当外界磷浓度过高时,微藻倾向于过度吸磷。当初始P浓度为21mg/L时,SMP中TP的去除效率较低,且IPS中的TP含量明显高于另外两个初始浓度。碳氮比越大,氨氮在SMP中迁移速度越快,TP的迁移路径是SMP中向EPS中迁移。 （2）低氮初始浓度有助于提高SMP的除磷速度,而高氮初始浓度有利于EPS吸收P并且会产生大量的蛋白质。中间氮浓度有利于促进IPS吸收P并有助于EPS分泌多糖类物质。当系统内磷浓度较高时,藻类和细菌倾向于过度吸收外界磷。在高磷浓度条件下增加了IPS向细胞内储存磷的转运速率。氮浓度增加,磷酸基团的峰强增强,并且会加速SMP中的P向EPS和IPS的迁移,高氮浓度促进EPS摄取P。 （3）改变初始碳、氮、磷浓度测量的EPS中不同形态磷的含量,三种初始条件中Fe/Al-P都是含量最高的磷形态。初始氮含量为48mg/L组中的Fe/Al-P的平均浓度最高为3.454mg/L,约占胞外总磷的59%,其次为氮含量60mg/L组,Fe/Al-P的平均浓度为3.004 mg/L,约占胞外总磷的58%;15mg/L氮含量组中Fe/Al-P的平均浓度最低仅3.3 mg/L,约占胞外总磷的57%。初始磷浓度为9 mg/L,15 mg/L及21 mg/L三组中的Fe/Al-P的平均浓度分别为2.271 mg/L、2.822 mg/L及3.178 mg/L,分别占胞外总磷含量的60%、58%及54%。在三个不同碳氮比条件下,Fe/Al-P含量都表现出最高的水平,并且碳含量越高,Fe/Al-P的含量也越高,随着NH4Cl-P含量的降低,对应Ca-P含量的上升,胞外磷中的NH4Cl-P向Ca-P转化。

关键词： 低温   异养硝化-好氧反硝化菌   脱氮   污水处理  

摘要： 低温会抑制脱氮菌的生长与代谢，从而导致冬季污水处理厂存在脱氮效果差、出水水质难以达标的问题，筛选在低温条件下具有高效脱氮能力的异养硝化-好氧反硝化菌株是解决该问题的关键措施。本研究从内蒙古某化工厂的活性污泥中筛选分离耐低温脱氮菌株，并对菌株进行鉴定；分别以氨氮、硝态氮及亚硝态氮为唯一氮源研究其脱氮特性，进一步分析不同单因素条件—碳源、碳氮比(C/N)、pH、转速和温度对菌株脱氮性能的影响，通过响应面法优化菌株脱氮效率的关键因子，确定菌株最佳脱氮条件；最后，将分离的菌株用于2种不同类型的污水，检测其脱氮效果。结果显示，从污泥中筛出的耐低温菌经鉴定属于阴沟肠杆菌(Enterobacter cloacae)，命名为N2 (GenBank No. OQ834747)；菌株N2在8℃条件下对氨氮(304 mg/L)、硝态氮(37 mg/L)、亚硝态氮(30 mg/L)的去除率均达到100%。在碳源为蔗糖、C/N为8～20、pH 7～9、转速150～180 r/min时，对300 mg/L氨氮表现出优异的去除能力，其中最优脱氮条件为：碳源为蔗糖，C/N为8.97,pH 6.62，在此条件下总氮的去除率最高(83.2%)；菌株N2在8℃低温条件下，对化工厂污水和焦化厂污水的氨氮去除率分别达到100%和91%，总氮去除率分别达到99%和80%。因此，菌株N2在低温条件下具有优异的生长和脱氮性能，可应用于寒冷地区的污水脱氮。

关键词： 过程挖掘   一致性检测   污水处理厂   深度学习   运行诊断  

摘要： 随着污水处理厂建设规模的日益增加,污水处理厂操作流程运行诊断及预测方面需要提出较为完善的解决措施。现如今,数据挖掘应用到污水处理厂的相关研究众多,但针对污水处理厂流程异常操作分析,传统的数据挖掘是一个“黑箱”模型,不能从流程的角度进行分析,存在一定的局限性。同时,目前污水处理厂存在着污水处理效能高度依赖运行人员经验、缺乏相应的绩效考核、污水处理设备运行维护不及时、缺乏故障分析预警等问题。针对上述问题,本文以实现污水处理厂的稳定运行为研究目标,旨在探索过程挖掘与深度学习在污水处理厂操作流程运行诊断及预测方面的应用价值,建立一套行之有效的污水处理厂操作流程运行诊断及预测方法系统架构,从而辅助管理人员进行决策,具体内容包括以下几个方面: (1)针对直接将过程发现技术应用于事件日志会得到难以解释的复杂模型问题,本文将具体的污水处理厂领域知识与过程挖掘结合起来,提出了一种结合自然语言处理与层次聚类的轨迹聚类方法,通过对流程轨迹进行向量化及聚类,以实现对整体流程的划分。最后通过三个数据集的对比实验,相较于当前流行的轨迹聚类技术,本文提出的方法在聚类精度上表现较好。 (2)针对目前业务流程预测研究主要集中在固定事件日志属性的缺陷,本文对业务流程预测方法进行了有效改进,提出了一种基于随机森林的事件日志特征属性筛选方法,通过加入重要特征属性并构建基于双向长短期记忆网络的业务流程多任务预测模型,以预测业务流程中的下一个活动及时间戳。通过不同数据集的对比实验,本文提出的方法与现有的预测下一个活动及时间戳方法相比,预测精度均有明显提升。 (3)本文以日照市某污水处理厂为实际研究地点对所提出的方法进行了应用研究,同时首次将过程挖掘技术应用于污水处理厂的操作流程运行诊断方面。首先利用轨迹聚类及业务流程预测技术对风险因素进行了诊断及预测分析,然后通过加入过程挖掘的一致性检测技术以Petri网建模的形式进行可视化分析。整个实验验证了本文的操作流程运行诊断及预测方法可以准确识别操作流程中的风险因素,该应用研究取得了满意的实验结果。

关键词： 软测量技术   A2O污水处理工艺   LSTM   CNN-BiLSTM-Attention  

摘要： 随着我国对环境保护要求的提高和技术的发展,对污水处理过程关键指标参数的实时测量和监测已成为当前环境工程领域的研究热点。传统的检测方法主要依靠人工现场采样和实验室分析,因其存在操作复杂、时效性低等缺点,已经逐渐不能满足污水处理厂对关键指标参数实时监测的需求。因此,本文进行了污水处理过程关键指标软测量技术研究,旨在通过软测量技术,即利用现有的过程可测变量通过建立软测量模型来测量那些难以直接测量的关键指标参数,来提高污水处理过程的监控效率和处理质量,具有重要的现实意义。主要研究内容如下: （1）污水处理工艺理论研究以及变量选取:本研究主要针对A2O（Anaerobic-Anoxic-Oxic,A2O）污水处理工艺的好氧阶段,通过对A2O工艺流程的梳理以及化学需氧量（COD）和氨氮（NH4+-N）在污水处理效果评估方面的重要性,选取好氧出水COD和好氧出水NH4+-N这两种关键指标参数作为软测量变量。通过机理分析和相关性分析为其选择相关度较高的辅助变量,为好氧出水COD选取的辅助变量为pH、电导率（EC）、水温（T）和溶解氧（DO）,为好氧出水NH4+-N选取的辅助变量为pH、溶解氧（DO）、浊度（TU）和水温（T）。并对所采集到的辅助变量样本数据集进行数据预处理,得到最终的辅助变量样本数据集。 （2）构建基于长短期记忆（LSTM）神经网络的软测量模型:针对污水数据具有时间序列的特性,选择拥有处理复杂时间序列数据能力的LSTM神经网络来构建软测量模型。将辅助变量样本数据输入到LSTM神经网络模型中,得到好氧出水COD和NH4+-N的软测量值以及软测量值和真实值之间的对比曲线,并通过RMSE、MAE和R2来评估模型性能。 （3）构建基于卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆（BiLSTM）和注意力机制（Attention）的软测量模型:为进一步提高软测量精度,结合CNN、BiLSTM和注意力机制,通过这三种方法的优势互补,实现了对数据特征的更深层次的提取。实验结果表明,CNN-BiLSTM-Attention软测量模型的软测量精度更高,误差更小,同时将该模型与其他模型进行对比分析,最终结果表明,该模型的精度高于其它对比模型,证明了该模型的优越性。 （4）设计开发污水关键指标软测量系统:该系统由硬件部分和软件部分组成。硬件部分由辅助变量传感器和STM32单片机构成,对辅助变量的进行实时采集,并将采集到的数据实时发送到PC端的软件部分。软件部分是基于Python的标准GUI库Tkinter开发设计的,用户在PC端的软件窗口通过输入辅助变量的值,便可调用后台的软测量模型,实现COD和NH4+-N的实时软测量。并且本系统支持在线训练模型,可以使系统更好地应用于新场景。同时,该系统实现了历史数据查询功能,工作人员可以根据特定的时间范围进行查询。最后对设计完成的软测量系统进行实际测试,验证了该系统的实用性和有效性。