Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Wody infiltracyjne i przypadkowe

Kaczor G.

Wodociągi - Kanalizacja

|

2013

|

nr 10

52--56

2

Tworzenie szeregów czasowych natężenia dopływu i parametrów jakości ścieków na potrzeby symulacji pracy oczyszczalni komunalnych

Sobota J., Szetela R.

Ochrona Środowiska

|

2006

|

R. 28, nr 2

39-46

PL

Możliwość tworzenia szeregów czasowych wejść oczyszczalni komunalnych, opisujących z godzinowym krokiem wartości natężenia przepływu i stężeń zanieczyszczeń dopływających ścieków, jest istotna w zagadnieniach projektowania i eksploatacji procesów oczyszczania ścieków. W pracy przedstawiono propozycje metody tworzenia takich wejść. Jej istotą jest wyodrębnienie z surowych przebiegów czasowych odpowiednich składowych deterministycznych (uśrednionych dobowych i rocznych "szkieletów" natężenia dopływu i stężenia zanieczyszczeń) i losowych, których modele są budowane osobno, a ich połączenie daje model generatora wejść. Wykazano, że generator dobrze naśladuje charakterystyczną zmienność sezonową, dobową i godzinową wejść oczyszczalni. Pozwala to na jego zastosowanie w analizach symulacyjnych, służących optymalizacji procesów technologicznych i strategii ich sterowania. Obecnie w większości oczyszczalni brak jest odpowiednio bogatych, kilkuletnich zbiorów danych źródłowych, obejmujących charakterystykę jakości ścieków surowych, niezbędnych do opracowania odpowiedniego generatora wejść. Na potrzeby takich przypadków zaproponowano metodologię alternatywną, wykorzystującą stwierdzone zależności korelacyjne pomiędzy średnim dobowym natężeniem dopływu ścieków i średnimi dobowymi wartościami wskaźników zanieczyszczeń ścieków surowych.

EN

The potentiality for generating the time series of the inputs for municipal wastewater treatment plants such that describe, in hourly steps, the flow rates and concentrations of pollutants in the influent wastewater stream is of importance to the design and control of wastewater treatment processes. In this paper, a method is proposed for the generation of such inputs. The method consists in separating from the raw time series appropriate deterministic (averaged daily and annual 'skeletons' of inflow rate and pollutant concentrations) and stochastic components; their models are constructed separately, and the combination of those models produces the model of the input generator. The generator well imitates the characteristic seasonal, daily and hourly variability of the inputs for the wastewater treatment plant and can therefore be applied to simulation analyses aimed at optimizing technological processes and relevant control strategies. Presently, only few wastewater treatment plants in Poland are in possession of comprehensive data sets including the characteristic of raw wastewater quality recorded for several years, which are needed when designing an input generator. With these thoughts in mind, an alternative methodology is proposed, where use is made of the correlations between the average daily rate of wastewater inflow and the average daily concentrations of the pollutants in raw wastewater.

3

Krótkoterminowe prognozowanie [dla oczyszczalni ścieków]

Borowa A.

Wodociągi - Kanalizacja

|

2005

|

nr 2

16--17

4

Jednowymiarowe modele natężenia i jakości ścieków dopływających do oczyszczalni komunalnych

Sobota J., Szetela R.

Ochrona Środowiska

|

2005

|

R. 27, nr 1

15-22

PL

Zarówno natężenie przepływu, jak i główne wskaźniki jakości ścieków dopływających do oczyszczalni, wykazują dobową powtarzalność. Zjawisko to, nazywane sezonowością, powinno być uwzględniane podczas budowania modeli prognostycznych i symulacyjnych. W pracy przedstawiono wyniki badań nad wyborem najlepszego modelu, opisującego wskaźniki ścieków dopływających do oczyszczalni komunalnych. Na podstawie przeprowadzonych analiz oraz wyników wcześniejszych prac stwierdzono, że klasyczny sezonowy model autoregresji postaci (delta)24Zt=(fi)1(delta)24Zt-1+at opisuje zmienność zarówno natężenia dopływu ścieków jak i wartości wskaźników tlenowych (BZT5, ChZT) lepiej niż niesezonowe modele autoregresji. Wykazano, że modele nie zawierające parametru sezonowości były nieadekwatne. Przy praktycznym zastosowaniu tego modelu okazało się jednak, że nie daje on zadowalających prognoz dla wskaźników nie mających dokładnej dobowej powtarzalności. W wypadku występowania silnych zakłóceń (np. w wyniku intensywnych opadów deszczu następowało zawyżanie prognozowanych wartości w następnej dobie. W pracy zaproponowano zmodyfikowany model w postaci Zt=(fi)1Zt-1+(fi)2Zt-24+(fi)3Zt-25+at inaczej uwzględniający dobową sezonowość. Dzięki temu jakość prognoz uległa znacznej poprawie, nawet w wypadku doby o nietypowej charakterystyce. Ze względu na małe wartości współczynnika (fi)3 oraz stosunkowo duże błędy tego estymatora, w niektórych przypadkach model upraszcza się do postaci Zt=(fi)1Zt-1+(fi)2Zt-24+bo+at. Stwierdzono, że szeregi czasowe niektórych wskaźników jakości nie wykazywały wyraźnego charakteru okresowego. W tym kontekście wprowadzono kryterium operujące pojęciem "pamięci procesu", pozwalające na wstępną ocenę trafności wyboru modelu sezonowego. Wskazano na pewną graniczną wartość "pamięci procesu", poniżej której szeregu czasowego nie daje się adekwatnie opisać modelem sezonowym.

EN

Both the flow rate and the composition of the wastewater stream entering the plant follow a 24-hour diurnal pattern. This phenomenon (also refered to as seasonality) should be taken into account when constructing models for the needs of forecasting or simulation. Our investigations reported on in this paper concentrated on the choice of such a model that would best describe the influents to municipal wastewater treatment plants. Our analyses, as well as the results of our previous studies, have revealed that the classical seasonal autoregressive model (delta)24Zt=(fi)1(delta)24Zt-1+at describes the variability not only of the flow rate but also of the organic constituents (BOD5, COD) better than the nonseasonal autoregressive models. Models that did not include the seasonality parameter were found to be inadequate. It has been shown, however, that the classical seasonal model fails to yield reliable forecast, when applied to time series deviating from exact 24-hour repeatability. Whenever there were episodes of strong disturbance (e.g. due to heavy rainfall), they always produced overrated forecast values for the subsequent 24-hours. In our present paper, the classical model was modified to the form of Zt=(fi)1Zt-1+(fi)2Zt-24+(fi)3Zt-25+at. In this way it was possible to upgrade noticeably the quality of the forecasts, even if a 24-hour period displayed an atypical characteristic. In some cases, when the (fi)3 coefficient took low values, and its estimator error was big, the model was simplified to the form of Zt=(fi)1Zt-1+(fi)2Zt-24+bo+at. It was found that the time series for some wastewater constituents did not show a distinct seasonality. In this context, a criterion was introduced, which involved the notion "process memory", thus enabling the adequacy of the choice of the seasonal model to be preliminarily assessed. It was shown that there is a certain limit value of the "process memory" below which the time series can not be adequately described by the seasonal model.