Zastosowanie sterowania dawką koagulantu w czasie rzeczywistym w celu zwiększenia skuteczności procesu koagulacji

• Autorzy: Kłos M. , Gumińska J.

Warianty tytułu

EN

Use of real time coagulant dose control to upgrade the efficiency of the coagulation process

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Zagadnienie sterowania dawką koagulantu w procesie oczyszczania wód powierzchniowych nie jest jeszcze zagadnieniem w pełni rozwiązanym. Stosowane w praktyce wodociągowej rozwiązania techniczne opierają się głównie na określeniu korelacji między wybranymi wskaźnikami jakości ujmowanej wody, np. mętnością, potencjałem elektrokinetycznym (analiza prądu strumieniowego) i ich wykorzystaniem w prostych układach automatyki. W artykule przedstawiono wyniki badań nad założeniami pracy układu oczyszczania wody działającego zgodnie z proponowanymi algorytmami sterującymi dawkowaniem koagulantu. Badania przeprowadzono w zakładzie oczyszczania wody powierzchniowej w rejonie pogórskim, w którym wody charakteryzują się dużą zmiennością jakości. Analiza wyników badań, wykorzystująca zarówno klasyczne modele matematyczne, jak i sztuczne sieci neuronowe, dała podstawy systemu sterowania dawką koagulantu, pozwalającego na rozszerzenie funkcjonalności układu wykorzystującego standardowy analizator prądu strumieniowego.

EN

There are no simple solutions to the problem of coagulant dose control in the process of surface water treatment. Those currently being used in engineering are generally focused on determining the correlation between some of the parameters that describe the quality of raw water, e.g. turbidity or the electrokinetic potential (streaming current analysis), and on implementing them in simple automatics. This paper describes the results of investigations that underlie the assumptions for the water treatment train, and based on these data proposes an algorithm for coagulant dose control. Pertinent studies were conducted at a surface water treatment plant located in a foot-hill area. The water entering the treatment plant is highly variable in quality. Analysis of the test results (where use was made of both classical mathematical models and artificial neural networks) enabled formulation of the principles for the system of coagulant dose control, which consequently upgraded the functionality of the system involving a standard stream current analyzer. słowa kluczowe polskie: Koagulacja, sterowanie dawką koagulantu, jakość wody, sztuczne sieci neuronowe, modelowanie.

Słowa kluczowe

PL

koagulacja; sterowanie dawką koagulantu; jakość wody; sztuczne sieci neuronowe; modelowanie

EN

coagulation; coagulant dose control; water quality; artificial neural networks; modeling

• Wydawca: Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych, Oddział Dolnośląski
• Czasopismo: Ochrona Środowiska
• Rocznik: 2011
• Tom: Vol. 33, nr 4
• Strony: 71--76
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz., tab.

Twórcy

autor

Kłos M.

autor

Gumińska J.

• Politechnika Śląska, Wydział Inżynierii Środowiska i Energetyki, Zakład Technologii Wody i Ścieków, ul. S. Konarskiego 18, 44-100 Gliwice,

Bibliografia

• 1. M. KŁOS, J. GUMIŃSKA: Wykorzystanie pomiaru liczby cząstek do optymalizacji dawki koagulantu w oczyszczaniu wód powierzchniowych. Ochrona Środowiska 2009, vol. 31, nr 3, ss. 25–28.
• 2. M. KŁOS, J. GUMIŃSKA: Badania nad określeniem stopnia spolimeryzowania wstępnie zhydrolizowanych koagulantów glinowych. Ochrona Środowiska 2007, vol. 29, nr 2, ss. 27–31.
• 3. P. ZHANG, Z. WU, G. ZHANG, G. ZENG, H. ZHANG, J. LI, X. SONG, J. DONG: Coagulation characteristics of polyaluminum chlorides PAC-Al30 on humic acid removal from water. Separation and Purification Technology 2008, Vol. 63, No. 3, pp. 642–647.
• 4. J.-L. LIN, C.-J.M. CHIN, C. HUANG, J.R. PAN, D. WANG: Coagulation behavior of Al13 aggregates. Water Research 2008, Vol. 42, No. 16, pp. 4281–4290.
• 5. J. GUMIŃSKA: Wpływ rozbicia kłaczków pokoagulacyjnych podczas flokulacji na skuteczność usuwania naturalnych substancji organicznych z wody. Ochrona Środowiska 2009, vol. 31, nr 2, ss. 31–34.
• 6. J. GUMIŃSKA: Zastosowanie pomiaru liczby cząstek do analizy mechanizmu i skuteczności procesu koagulacji zanieczyszczeń wody. Ochrona Środowiska 2010, vol. 32, nr 2, ss. 21–26.
• 7. F. BERNAZEAU, P. PIERRONE, J.P. DUGUET: Interest in using a streamline current detector for automatic coagulant dose control. Water Supply 1992, Vol. 10, No. 4, pp. 87–96.
• 8. R.F. CRITCHLEY, E.O. SMITH, P. PETTIT: Automatic coagulation control at water-treatment plants in the north-west region of England. Water and Environment Journal 1990, Vol. 4, No. 6, pp. 535–543.
• 9. K.S. DENTEL: Coagulation control in water treatment. Critical Reviews in Environmental Control 1991, Vol. 21, pp. 41–135.
• 10. M. KŁOS: Sterowanie dawką koagulantu jako element optymalizacji procesu koagulacji. W: M.M. SOZAŃSKI [red.]: Zaopatrzenie w wodę, jakość i ochrona wód – zagadnienia współczesne. PZITS Oddział Wielkopolski, Poznań 2010, t. II, ss. 385–396.
• 11. M. ŚWIDERSKA-BRÓŻ: Czynniki współdecydujące o potencjale powstawania i rozwoju biofilmu w systemach dystrybucji wody. Ochrona Środowiska 2010, vol. 32, nr 3, ss. 7–13.
• 12. B. KOŁWZAN: Zastosowanie czujników biologicznych (biosensorów) do oceny jakości wody. Ochrona Środowiska 2009, vol. 31, nr 4, ss. 3–14.
• 13. J. GUMIŃSKA: Wpływ transformacji form glinu na skuteczność oczyszczania wody z zastosowaniem koagulantów spolimeryzowanych. Ochrona Środowiska 2011, vol. 33, nr 2, ss. 17–32.
• 14. M. ŚWIDERSKA-BRÓŻ, M. WOLSKA: Usuwanie frakcji ogólnego węgla organicznego z wody powierzchniowej w procesie koagulacji. Ochrona Środowiska 2011, vol. 33, nr 1, ss. 9–12.
• 15. H. BERNHARDT, H. SCHELL: Control of flocculants by use of a streaming current detector. Journal of Water Supply: Research and Technology – Aqua 1993, Vol. 42, pp. 239–251.
• 16. T.H. HAN et al.: Optimization of coagulant dosing process in water purification system. Proc. of SICE Annual Conference, Tokushima 1997, pp. 1105–1109.
• 17. M. MRKVA: Automatic u.v.-control system for relative evaluation of organic water pollution. Water Research 1975, Vol. 9, No. 5–6, pp. 587–589.
• 18. H.R. MAIER, N. MORGAN, C.W.K CHOW: Use of artificial neural networks for predicting optimal alum doses and treated water quality parameters. Environmental Modelling & Software 2004, Vol. 19, pp. 485–494.