Wielopoziomowy system sterowania stężeniem tlenu i wyznaczania trajektorii zadanej stężenia tlenu w biologicznej oczyszczalni ścieków

• Autorzy: Piotrowski R.

Identyfikatory

DOI

10.14313/PAR_230/19

Warianty tytułu

EN

Multilevel control system for dissolved oxygen control and determining the set point trajectory of dissolved oxygen in a biological wastewater treatment plant

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Napowietrzanie ścieków jest jednym z najważniejszych i najdroższych procesów w oczyszczalni ścieków. Stężenie tlenu jest natomiast głównym parametrem wpływającym na efektywność zachodzenia procesów biologicznych w oczyszczalni ścieków. W artykule przedstawiono wielopoziomowy nieliniowy system sterowania stężeniem tlenu i wyznaczania trajektorii zadanej tej wielkości. W testach symulacyjnych pokazano wyniki sterowania dla oczyszczalni ścieków typu SBR.

EN

Aeration of wastewater is one of the most important and expensive process in a wastewater treatment plant. Dissolved oxygen concentration is the main parameter influencing the effectiveness of biological processes in wastewater treatment plant. In the paper, a multilevel nonlinear control system for dissolved oxygen control and determining the set point trajectory of dissolved oxygen was designed. The control results for the SBR wastewater treatment plant were presented in simulation tests.

Słowa kluczowe

PL

napowietrzanie ścieków; oczyszczalnia ścieków; SBR; stężenie tlenu; wielopoziomowy system sterowania

EN

aeration; wastewater treatment plant; SBR; dissolved oxygen; multilevel control system

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Robotyka
• Rocznik: 2018
• Tom: R. 22, nr 4
• Strony: 19--23
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Piotrowski R.

• Politechnika Gdańska, Wydział Elektrotechniki i Automatyki, ul. G. Narutowicza 11/12, 80-233 Gdańsk

Bibliografia

• 1. Jenkins T. E., Aeration Control System Design. A Practical Guide to Energy and Process Optimization. John Wiley & Sons. New Jersey, 2013.
• 2. Piotrowski R., Two-Level Multivariable Control System of Dissolved Oxygen Tracking and Aeration System for Activated Sludge Processes. "Water Environment Research”. Vol. 87, No. 1, 2015, 3-13.
• 3. Ozturk M. C., Serrat F. M., Teymour F., Optimization of Aeration Profiles in the Activated Sludge Process. "Chemical Engineering Science”, Vol. 139, 2016, 11-14, DOI: 10.1016/j.ces.2015.09.007.
• 4. Jujun R., Chao Z., Ya L., Peiyi L., Zaizhi Y., Xiaohong Ch., Mingzhi H., Tao Z., Improving the efficiency of dissolved oxygen control using an on-line control system based on a genetic algorithm evolving FWNN software sensor. "Journal of Environmental Management”, Vol. 187, 2017, 550-559, DOI: 10.1016/j.jenvman.2016.10.056.
• 5. Santín I., Pedret C., Vilanova R., Applying variable dissolved oxygen set point in a two level hierarchical control structure to a wastewater treatment process. "Journal of Process Control”, Vol. 28, 2015, 40-55, DOI: 10.1016/j.jprocont.2015.02.005.
• 6. Harja G., Vlad G., Nascu I., MPC advanced control of dissolved oxygen in an activated sludge wastewater treatment plant. Proc. of the 2016 IEEE International Conference on Automation, Quality and Testing, Robotics (AQTR), May 19-21 2016, Cluj-Napoca, Romania, DOI: 10.1109/AQTR.2016.7501329.
• 7. Houzhao D., Mingjian H., Cong L., Yaning Z., Research of the Dissolved Oxygen Intelligent Control System in the Aeration System of Wastewater Treatment. "Applied Mechanics and Materials”, Vols. 433-435, 2013, 1136-1140, DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMM.433-435.1136.
• 8. Grochowski M., Rutkowski T. A., Supervised model predictive control of wastewater treatment plant. Proc. of the 21st International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics - MMAR 2016, August 29-September 1 2016, Międzyzdroje, Poland, DOI: 10.1109/MMAR.2016.7575206.
• 9. Błaszkiewicz K., Piotrowski R., Duzinkiewicz K., A Model-Based Improved Control of Dissolved Oxygen Concentration in Sequencing Wastewater Batch Reactor. "Studies in Informatics and Control”, Vol. 23, No. 4, 2014, 323-332.
• 10. Piotrowski R., Zaawansowane algorytmy sterowania i optymalizacji w biologicznej oczyszczalni ścieków typu wsadowego. Monografie 169, Wydawnictwo Politechniki Gdańskiej, 2018.
• 11. Henze M., Gujer W., Mino T., Matsuo T., Wentzel M. C., Marais G.V.R., van Loosdrecht M.C.M., Activated Sludge Model No. 2d, ASM2d. "Water Science and Technology”. Vol. 39, No. 1, 1999, 165-182, DOI: 10.1016/S0273-1223(98)00829-4.
• 12. Simba 2018. http://www.ifak-system.com/en/environmental-simulation/simba/ [dostęp 1.10.2018].
• 13. Piotrowski R., Skiba A., Nonlinear Fuzzy Control System for Dissolved Oxygen with Aeration System in Sequencing Batch Reactor. "Information Technology and Control”. Vol. 44, No. 2, 2015, 182-195, DOI: 10.5755/j01.itc.44.2.7784.
• 14. Cytawa S., Dereszewska A., Zastosowanie sondy do pomiaru zawartości azotu amonowego i azotanowego jako elementu sterowania procesem oczyszczania ścieków. „Ekonomia i Zarządzanie”, Vol. 4, Nr 1, 2012, 127-136.

Uwagi

PL

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).