Тест в сосуде имитирует процесс коагуляции/флокуляции водоочистной установки, чтобы помочь оптимизировать ее работу. Требуемая доза коагулянта определяется лабораторными испытаниями в сосуде и используется в качестве начальной уставки для насоса-дозатора коагулянта. Дальнейшая регулировка дозы коагулянта может производиться до тех пор, пока на установке не будет достигнут желаемый перелив осветлителя и/или мутность отфильтрованной воды. Ручной контроль дозы коагулянта подходит для ситуаций, когда мутность сырой воды остается постоянной в течение длительного периода времени. В действительности мутность сырой воды может сильно варьироваться в зависимости от источника сырой воды, водозаборного сооружения или сезонных подмен сырой воды. Это может потребовать частого вмешательства оператора. Пропорциональное управление потоком является простейшей формой автоматического управления дозой коагулянта, поскольку оно реагирует на изменение притока сырой воды, но не на колебания качества сырой воды. Пропорциональное управление потоком достигается за счет управления скоростью дозирующего насоса в зависимости от скорости потока на входе. Сырая вода, стоки отстойников и стоки фильтров контролируются вручную операторами завода каждые два часа. При значительных изменениях качества исходной воды проводятся лабораторные баночные испытания для определения новой дозы коагулянта в мг/л. Промежуток времени между наблюдением за изменением качества сырой воды и вводом измененной дозы коагулянта может составлять более двух часов, что может привести к ухудшению качества очищенной воды.

Испытания в сосудах

Испытания в сосудах используются для определения оптимальной дозы коагулянта, которая зависит от ряда факторов, включая мутность сырой воды, pH, щелочность, общий органический углерод и ионную силу. Тест в сосуде имитирует процесс очистки воды от забора сырой воды до процесса осветления включительно. Химические стаканы с образцами сырой воды и магнитными мешалками помещают на многопозиционный блок магнитной мешалки. Технологические химикаты добавляются в той же последовательности, в которой они добавляются на заводе. Один параметр, такой как доза коагулянта, варьируется для достижения оптимальных дозировок. Тесты в сосудах можно использовать для оценки: • удаления мутности и/или окраски • удаления прекурсоров тригалометана • удаления железа и марганца • вкуса и запаха очищенной воды • управления технологическим процессом, например выбора коагулянта и дозировки, оптимального pH, энергии смешивания, выбора вспомогательного коагулянта • Характеристики шлама. Тестирование в сосуде можно проводить в сочетании с другими тестами, такими как спектрофотометрия и обнаружение проточного тока, для определения оптимальной дозы коагулянта.

Спектрофотометрия

В некоторых случаях цвет исходной воды является основным фактором при выборе типа и дозировки коагулянта. Сырые воды, характеризующиеся высоким содержанием природного органического вещества (NOM), обычно сильно окрашены. Хорошим примером сильно окрашенной воды с низкой мутностью является сырая вода Западного Кейпа. Спектрофотометрия основана на том принципе, что свет от источника света в спектрофотометре, проходя через образец воды в кювете, будет ослабляться из-за поглощения входящего света определенной длины волны органическими соединениями в образце. Поглощение ультрафиолета легко определяется. с помощью спектрофотометра. Закон Бера-Ламберта связывает поглощение (при выбранных длинах волн) определенных групп органических соединений в растворе с концентрацией. Удельное поглощение ультрафиолета (SUVA, выраженное как Abs/мг/л) представляет собой поглощение ультрафиолетового (УФ) света пробой воды при длине волны, нормализованной для растворенного органического углерода (DOC); SUVA определяют путем измерения поглощения УФ-излучения при 254 нм (выраженного в единицах поглощения на метр), деленного на концентрацию DOC в мг/л. Этот метод может быть реализован как в лабораторном масштабе, так и в непрерывной системе на полномасштабной водоочистной станции с помощью онлайн-оборудования.

Чтобы автоматически контролировать дозировку коагулянта на своих водоочистных сооружениях, город Кейптаун экспериментировал со спектрофотометрией при очистке сырой воды естественного цвета из-за органических соединений. Они ввели в эксплуатацию пилотную установку, в которой использовалась система, сочетающая SUVA, анализ pH и систему математического моделирования под названием DACAR (сбор данных, контроль и отчетность) для оптимизации дозирования коагулянта. Используя значения SUVA и показания других параметров в режиме онлайн, они сократили использование химикатов для коагуляции на 5%. Они не внедрили эту систему на основной завод, так как не был установлен контроль химических веществ, регулирующих рН, и вторичной коагуляции.

Дзета-потенциал

Дзета-потенциал (электрофоретическая подвижность) измеряется с помощью дзета-метра в лаборатории. К раствору внутри ячейки для электрофореза подают ток, а скорость и направление частиц измеряют с помощью стереоскопического микроскопа. Это известно как электрофоретическая подвижность. Дзета-потенциал чувствителен к изменениям концентрации ионов, таким как рН. Измерения дзета-потенциала полезны для: • определения коагулянта • определения оптимального pH • дозировки химикатов • оценки требований к разбавлению и смешиванию.

Автоматическое регулирование дозы коагулянта

Большинство южноафриканских водоочистных сооружений (WTP) по-прежнему используют методы ручного управления дозированием коагулянта. Автоматическое дозирование коагулянта не требует вмешательства оператора, так как оно контролируется технологическим процессом. Управление технологическим процессом достигается путем создания достаточно точной математической модели, представляющей процесс, и использования этой модели для установления типичных управляющих переменных, которыми можно манипулировать для оптимизации работы процесса. Существует два типа механизмов управления технологическим процессом: это управление с прямой связью и управление с обратной связью. • Упреждение — измеряет качество или параметр сырой воды для прогнозирования необходимой дозы коагулянта. • Обратная связь — измеряет свойства коагулированной воды после добавления коагулянта и быстрого перемешивания. Упреждающий контроль наиболее полезен для источников сырой воды, которые подвержены быстрым изменениям качества сырой воды. Сырую воду более стабильного качества лучше всего контролировать вручную с помощью насосов-дозаторов, пропорциональных расходу.

Контуры управления

Контур управляется путем обеспечения того, чтобы переменная процесса (управляемый параметр) не отклонялась от заданного значения (требуемое значение для поддержания). Когда переменная процесса (PV) ниже или выше уставки (SP), выход контроллера (дозирующий насос) корректируется соответствующим образом. Функции автоматического управления с использованием алгоритмов управления с пропорциональной интегральной производной (ПИД). ПИД-регулятор смотрит на заданное значение и сравнивает его с фактическим значением PV. • P — Пропорциональный член (P) в мВ или мА или любой другой единице измерения, относящейся к выходу контроллера, регулирует выход контроллера пропорционально разнице между уставкой и значением переменной процесса. Увеличение пропорционального усиления обеспечивает быструю реакцию контура, но слишком высокое усиление может привести к колебательному контуру. • I — Интегральный член (I) относится ко времени отклика регулировки на выходе контроллера, как определено термином P. (I) суммирует ошибку уставки с течением времени и медленно регулирует выходной сигнал контроллера до тех пор, пока ошибка не станет равной нулю. Ошибка контроллера определяется как SP – PV (Smith, 2009). Интегральное действие уменьшает ошибку уставки, но слишком большое интегральное действие может привести к слишком быстрому нарастанию интегральной составляющей, вызывая выброс уставки. • D — Производный термин (D) представляет собой скорость изменения «I» со временем. Он дополнительно настраивает контур управления и уменьшает выходной сигнал контроллера, когда скорость изменения переменной процесса быстро увеличивается.

Ошибка – это значение, полученное при вычитании переменной процесса из уставки, указанной. Затем ошибка умножается на члены P, I и D, если они активированы для использования. Затем результирующие «действия управления ошибкой Х» суммируются и передаются на выход контроллера для управления требуемой скоростью дозирования. Все три термина используются в ПИД-регулировании, только P и I в PI-регуляторе и термин P в пропорциональном регулировании, что приводит к трем режимам управления: • Пропорциональное управление (только P) • Пропорционально-интегральное (PI) • Пропорционально-интегрально-дифференциальное (ПИД). Контур управления калибруется с помощью процесса, называемого настройкой. Этот процесс калибрует все части контура управления для оптимального отклика контура управления. Это включает в себя подходящее расположение переменных, таких как: • Химическая и электронная калибровка управляющего оборудования (т. насоса) Настройка ПИД-регулятора требует определения коэффициента усиления процесса, интегральной составляющей и производной. Двумя наиболее важными динамическими характеристиками процесса являются количество мертвого времени в процессе и его постоянная времени. Время простоя процесса называется задержкой транспортировки или временем реакции на изменение, которое регистрируется как сигнал. Соответствующая система контроля дозы коагулянта требует выбора соответствующей формы анализа. Для компонента анализа, используемого в типичной автоматической системе дозирования коагулянта, доступны следующие опции: • Мутность • Обнаружение потока • Поглощение ультрафиолета • Подсчет частиц • Мониторинг оседания • Флуорометрия • Математическое моделирование. Тематические исследования показали, что, как правило, при оптимизации системы дозирования коагулянта используется более одного метода анализа.

Мутность

Мутность определяется Американской ассоциацией общественного здравоохранения (APHA) как «выражение оптического свойства, которое заставляет свет рассеиваться и поглощаться, а не проходить через образец по прямым линиям». Это происходит из-за присутствия в воде взвешенных и коллоидных частиц. На мутность не влияют некоторые компоненты сырой воды, такие как гуминовые кислоты, которые влияют на дозировку коагулянта. Это ограничивает использование мутномера для контроля дозировки первичного коагулянта. Во время изучения американских водоочистных сооружений Джеймс Эдзвальд и др. (2008) обнаружили, что там, где преобладало природное органическое вещество (NOM), необходимое количество коагулянта зависело от NOM, а не от мутности. Они разработали практический метод установки дозировки коагулянта, основанный на двух принципах: первый — использование условий коагуляции с оптимальным рН при быстром перемешивании; и второй — дозирование достаточного количества коагулянта для достижения оптимального удаления NOM (достижение цели очищенной воды UV254). Это исследование было выполнено на натурном уровне с использованием сульфата алюминия в качестве коагулянта.

Флуоресценция

Флуоресценция – это процесс, при котором свет поглощается молекулами. Затем поглощенный свет возбуждает частицы. Частицы излучают поглощенную энергию, когда возвращаются в невозбужденное состояние. Затем измеряется длина волны реализованной энергии. Есть флуорометры, которые могут измерять органику и мутность. Затем два онлайновых или портативных зонда могут измерять параметры, влияющие на дозировку коагуляции, для контроля дозы. Тематических исследований с целью оптимизации или контроля дозировки коагулянта не проводилось (Peter Hiller, 2014). 2.5.4 Обнаружение потокового тока (SCD) В настоящее время наиболее часто используемой системой автоматического контроля коагуляции является обнаружение потокового тока/анализ заряда ионов. Детектор проточного тока (SCD) был впервые использован для автоматического дозирования коагулянта при очистке воды в 1980-х годах во всем мире, но уже в 1960-х годах широко использовался в других отраслях промышленности, таких как целлюлозно-бумажная промышленность, а также при очистке воды и сточных вод. SCD можно использовать для онлайн-управления с обратной связью в приложениях, где плотность заряда воды может быть изменена, например, при дозировании коагулянта на водоочистных сооружениях. Мониторинг SCD является непрерывным, а корректировка дозы коагулянта происходит относительно быстрее по сравнению со случаем, когда используются тесты в сосудах. Заряженные частицы генерируют электрический ток в воде. Когда частицы перемещаются вверх и вниз внутри камеры, частицы прикрепляются к поршню, и электроды могут затем измерять ток, давая выходной сигнал, известный как поток тока (Edzwald, 2013). Изменение тока течения связано с изменением количества заряженных частиц в воде.

Детектор потокового тока измеряет суммарный ионный и коллоидный поверхностный заряд в образце. Качающийся поршень обеспечивает непрерывный поток пробы в камеру датчика. Поршень и камера покрываются частицами, и движение поршня вызывает отделение заряженных частиц. Миграция заряда к соответствующим электродам в кольце создает поток тока (SC). После амплификации и ректификации выход SCD готов для контроля дозы коагулянта. На рис. 2.10 выше показано, как SCD реагирует на дозировку коагулянта. Реакция SCD очень чувствительна во время нейтрализации заряда; и во время нейтрализации заряда при заданном значении SC имеется только одна соответствующая доза коагулянта (это представлено линейным участком кривой отклика SC). После выхода за пределы диапазона доз нейтрализации заряда ответ SC становится менее чувствительным к системным изменениям, что приводит к заданному значению SC, которое соответствует более чем одной дозе коагулянта. Это усложняет логику управления (AWWA Staff, 2002). Утверждается, что SCD обеспечивает ряд преимуществ при мониторинге и контроле скорости подачи коагулянта, в том числе: • Поддержание неизменно высокого качества конечной воды • Более стабильная работа осветлителя, позволяющая увеличить продолжительность работы фильтра • Автоматизация и оптимизация использования коагулянта • Регистрация изменений в водной химии • Оптимизирует использование реагентов для коагуляции. Факторы, влияющие на работу SCD: • Скорость потока, так как быстрый поток сокращает время пребывания пробы. • Размер и тип частиц, зернистость должны быть удалены, а линии отбора проб должны быть устойчивыми к загрязнению и засорению. • Смешивание; образец должен быть полностью перемешан, а SCD должен быть правильно расположен относительно блока смешивания. • рН, как и в случае с дзета-потенциалом • Растворимые соли могут ухудшить показания, хотя это зависит от типа соли. Во всем мире было проведено множество тематических исследований с использованием SCD как в бумажной промышленности, так и в водной промышленности. Полезное международное тематическое исследование было проведено в Великобритании Университетом Сандерленда и компанией Northumbrian Water Limited. Две пилотные установки большой мощности были запущены вместе с основной водоочистной станцией компании Northumbrian Water, которая использовала ту же сырую воду и сульфат алюминия в качестве коагулянта. Было обнаружено, что pH оказывает большое влияние на показания SCD и что при контроле системы дозирования лучше использовать один связанный контур управления, включающий как SC, так и pH, вместо двух отдельных контуров управления; по одному на каждый параметр. Новая Зеландия обязала использовать SCD для воды высшего качества, например. Питьевая вода. Австралия также внедрила SCD; в тематическом исследовании водоочистной станции Варрагул (Ablett, 2003) компания Gippsland Water модернизировала ВС Варрагул для использования SCD путем изменения точек дозирования и т. д. Станция водоподготовки обрабатывала сырую воду с высокой мутностью и яркой окраской. После запуска завода с использованием SCD было обнаружено, что произошло значительное сокращение использования химикатов, вмешательства оператора и случаев загрязнения воды. Америка давно использует SCD и сейчас движется к математическому моделированию.

Исследование было завершено в 2013 году Явичем и Ван де Веге; они проверили использование SCD и математической модели на водоочистной станции в Голландии, где в качестве коагулянта использовался сульфат алюминия. Было обнаружено, что SCD работает хорошо, но большие изменения мутности сырой воды требуют изменения уставки (выполняется вручную с помощью тестов в сосуде). SCD был ограничен, когда наблюдалась флокуляция при развертке или высокий NOM. Модель была более устойчивой, но требует точных технологических данных в режиме реального времени и работает на основе прямой связи. В Южной Африке очень немногие водоочистные сооружения используют SCD. Umgeni Water в настоящее время использует детекторы проточного тока для контроля коагулянта. Умгени Уотер (Слаттер, 1991 г.) завершил теоретическую и оперативную оценку реализации SCD на основных ВОС в Умгени Уотер. В отчете указано, что SCD сводит к минимуму недостаточную и передозировку WTP. Дозирование химикатов контролировалось таким образом, чтобы экономия средств была заметной. Единицы были точными и обеспечивали быстрое измерение и коррекцию параметров. SCD хорошо работал даже при изменении параметров сырой воды, таких как мутность и расход. Проблемы, с которыми пришлось столкнуться, были в основном эксплуатационными. Агрегаты требовали регулярного обслуживания и чистки. Использование извести повысило показания SCD, поскольку они чувствительны к pH и ионным параметрам, таким как соли кальция. Операторы приветствовали использование SCD, и было обнаружено, что это «бесценный инструмент для экономически эффективного производства воды постоянного качества». В компании Rand Water Сибия (2013 г.) провела исследование для оценки возможности использования SCD для контроля коагуляции с использованием полимерных коагулянтов. Плотина Ваал была источником сырой воды, используемой в экспериментах. Испытания в банке были объединены с SCD, и показания снимались с 30-секундными интервалами в течение 5 минут, и регистрировалось среднее значение. Полимерный коагулянт (полимерные смеси) дозировали при быстром перемешивании. Сибия (2013) пришла к выводу, что SCD демонстрирует потенциал для оптимизации оперативного управления.

Подсчет и определение размера частиц

Существует множество различных типов счетчиков частиц, использующих различные методы работы для выполнения основной функции подсчета и определения размера частиц: • Системы блокировки света • Системы монохроматического светорассеяния • Системы электрического сопротивления. Эти анализаторы были созданы для использования в промышленном секторе. Подсчет частиц в водном секторе в основном используется за пределами Южной Африки и обычно в сочетании с другими системами контроля. Частицы являются трехмерными, но обычно характеризуются своим диаметром и другими параметрами, такими как блокирование или рассеяние света, электрическое сопротивление или движение. Подсчет и определение размера частиц легко выполняются на частицах размером более 1 мкм (Edzwald, 2013). Во многих статьях, которые составляли часть обзора литературы, счетчики частиц были частью блок-схемы системы дозирования коагулянта, но не упоминались в тексте статьи. Будет интересно исследовать их значение в очистке воды. Мониторинг осаждения FlocDose — это анализатор, предназначенный для определения скорости осаждения частиц в образце жидкости. Этот продукт используется для контроля дозировки флокулянта в жидкости, из которой был извлечен образец (SRE Developments). Устройство состоит из камеры, находящейся в непосредственном контакте с мутной водой. Он использует вакуум, создаваемый внутри камеры для отбора проб, для забора пробы жидкости. Когда пробоотборная камера заполнена, ее закрывают (пережимным клапаном) и измеряют скорость осаждения внутри камеры. Затем электрический сигнал (запускаемый алгоритмом) регулирует скорость дозирующего насоса. Пользователь должен знать оптимальное время отстаивания сырой воды, чтобы иметь возможность ввести уставку.

Моделирование на основе исторических данных процесса

Недавно были проведены исследования по математическому моделированию с использованием исторических данных предприятия для оптимизации дозирования коагулянта. Картографические данные использовались операторами на протяжении десятилетий. Исторические данные для конкретного объекта записываются в течение нескольких лет (например, мутность в сравнении с оптимальной дозой коагулянта при определенной температуре и pH), и когда условия аналогичны тем, которые были записаны ранее, оператор вручную изменяет заданное значение дозы коагулянта в соответствии с ситуацией. . Эта идея породила исследования, направленные на автоматизацию системы построения графиков. Известно, что нейронные сети успешно предсказывают сложные функции и используются в моделировании и управлении. Они состоят из множества обрабатывающих элементов, расположенных слоями, каждый слой получает входные данные из взвешенной суммы выходных данных предыдущего элементарного слоя (Бернардет и др., 2005). Выход слоя проходит через нелинейную функцию и становится входом следующего слоя. Эта система предсказывает уравнение, которое связывает входы с выходами сети. Чтобы сеть функционировала должным образом, необходимо завершить обучение, чтобы свести к минимуму разницу между реальными и нейронными выходными данными. Входы для двухступенчатого датчика, разработанного Bernardete et al. (2005) – это параметры качества сырой воды, т.е. температура, pH, мутность, общее количество карбонатов, общее количество взвешенных веществ (TSS) и доза коагулянта. После внедрения и использования было обнаружено, что нейронная модель способна точно соответствовать реальным данным. Другой подход исследовал Алаа Хусаин Вади (2013). Он разработал онлайн-программу для определения оптимальной дозы коагулянта. Этот подход использует методы пошаговой регрессии для разработки прогностических уравнений. Утверждается, что в программном обеспечении используется подход к управлению с опережением, при котором свойства сырой воды измеряются и используются в качестве информации для определения и поддержания требуемых условий коагулянта. Этот метод во многом зависит от наличия подробных записей о качестве сырой воды и данных о коагуляции; охватывая весь диапазон качества воды, с которым можно столкнуться. Рекомендуется использовать данные, охватывающие как минимум один годовой цикл. Испытания этого метода проводились на небольшой пилотной установке с мутностью в диапазоне от 0,1 до 40 NTU и историческими данными за 18 месяцев. Было обнаружено, что эта программа поддерживает дозирование как неорганического, так и органического коагулянта. Утверждается, что это уменьшает необходимое вмешательство оператора и улучшает качество очищенной воды. Программа также позволяет пользователям настраивать и оптимизировать созданный компьютером дизайн. Математическая модель была реализована на водоочистной станции в западном Мичигане, и Джон Виренга и Алекс Явич (2005) завершили исследование эффективности системы. Исследование показало, что внедрение компьютерной программы для контроля дозы коагулянта значительно сократило время реакции между состоянием расстройства и необходимым изменением дозы коагулянта. Станция водоподготовки не могла использовать ХДС, так как приходилось использовать большие дозы сульфата алюминия, что вызывало флокуляцию при зачистке, что мешало работе ХДС.