DE29912126U1 - Device for wastewater monitoring with neural networks - Google Patents
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Description
Patentanwälte Erich und Nem GBM213Patent Attorneys Erich and Nem GBM213
Vorrichtung zur Abwasserüberwachung mit neuronalen NetzenDevice for wastewater monitoring with neural networks
Die Erfindung betrifft eine Vorrichtung zur Überwachung und Steuerung von Prozeßabläufen für die Behandlung von Abwässern unterschiedlicher Zusammensetzung aus industriellen, landwirtschaftlichen oder kommunalen Bereichen.The invention relates to a device for monitoring and controlling process sequences for the treatment of waste water of different compositions from industrial, agricultural or municipal areas.
Es ist bekannt, daß Abwässer aus industriellen, landwirtschaftlichen oder kommunalen Bereichen in ihrer Zusammensetzung oft großen Schwankungen unterliegen. So können beispielsweise diskontinuierliche Produktionsabläufe, Umstellungen im Herstellungsprozeß oder Havarien in chemischen Anlagen zu einer kurz- oder längerfristigen Veränderung der Qualität der Abwässer führen. Auch starke Regenfälle können die Abwasserzusammensetzung zum Beispiel in kommunalen Abwasseranlagen beeinflussen. Einleitungen von Abwässern, die derartigen Schwankungen unterliegen, führen zu Überbelastungen bis hin zu Vergiftungen der nachgeschalteten Kläranlagen. Die Folge ist ein Absterben oder Ausschwemmen der Biomasse, die dem Abbau von Inhalts- und Schadstoffen im Abwasser dient, aus der biologischen Klärstufe der Abwasseranlage, wodurch die Abbauleistung der Anlage sinkt und die Gefahr einer Überschreitung der zulässigen Schadstoffgrenzwerte für die Einleitung der geklärten Abwässer in den Vorfluter besteht. Gegenwärtig werden zum Erkennen von veränderten Abwasserzusammensetzungen Einzelparametermessungen durchgeführt, diese elektronisch erfaßt und einzeln extrapoliert. Solche Meßwerterfassungen sind oft sehr langwierig und in ihrer Auswertung recht unübersichtlich. Je mehr Parameter in die Bewertung der Abwasserqualität einbezogen werden , desto ungenauer wird bei dem herkömmlichen Datenabgleich das Gesamtergebnis, da ständig veränderte Abwasserzusammensetzungen ein Angleichen einzelner Parameter an den Gesamtdatenbestand erschweren. Hinzu kommt, daß einzelne Abwasserinhaltsstoffe oft schwer zu analysieren sind und häufig erst das Zusammenwirken mehrerer Komponenten zu Beeinträchtigungen des Reinigungsprozesses führen. Außerdem besteht die Gefahr, daß zwischen der Untersuchung des Abwassers und der Ausgabe einer Warnung eine zu große Zeitspanne vergeht, bevor mit geeigneten Mittel auf eine mögliche Störung reagiert werden kann.It is known that wastewater from industrial, agricultural or municipal areas is often subject to large fluctuations in its composition. For example, discontinuous production processes, changes in the manufacturing process or accidents in chemical plants can lead to a short- or long-term change in the quality of the wastewater. Heavy rainfall can also affect the composition of wastewater, for example in municipal wastewater plants. Discharges of wastewater that are subject to such fluctuations lead to overloads and even poisoning of the downstream sewage treatment plants. The result is that the biomass that serves to break down the contents and pollutants in the wastewater dies or is washed out of the biological treatment stage of the sewage plant, which reduces the plant's degradation capacity and there is a risk of exceeding the permissible pollutant limits for the discharge of the treated wastewater into the receiving water. At present, individual parameter measurements are carried out to detect changes in the composition of the wastewater, which are recorded electronically and extrapolated individually. Such measurement recordings are often very time-consuming and their evaluation is quite confusing. The more parameters are included in the assessment of the wastewater quality, the less accurate the overall result becomes with conventional data comparison, since constantly changing wastewater compositions make it difficult to adjust individual parameters to the overall data set. In addition, individual wastewater constituents are often difficult to analyze and it is often only the interaction of several components that leads to impairments of the cleaning process. There is also the risk that too much time will pass between the examination of the wastewater and the issuing of a warning before suitable measures can be taken to respond to a possible fault.
Patentanwälte Erich und Nern GBM213 -2-Patent Attorneys Erich and Nern GBM213 -2-
Bekannt sind weiterhin biologische Überwachungssysteme, die als Summenparameter die Atmungsaktivität von Mikroorganismen in biologischen Medien messen. Zur Feststellung einer möglichen Toxizität wird die Sauerstoffzehrung von Mikroorganismen in Kontakt mit dem zu untersuchenden Abwasser verfolgt. Die Toxizität stellt das Maß der Abnahme der Sauerstoffzehrung dar, bzw. es wird die Menge an Frischwasser angegeben, die zum Meßsystem zugeführt werden muß, um die Atmungshemmung aufzuheben. In Gegenwart von Giftstoffen kann die Atmungsaktivität deutlich herabgesetzt sein. Sie hängt jedoch nicht nur von Hemmstoffen ab, sondern auch von den Umgebungsbedingungen, wie Temperatur, Salzgehalt, pH-Wert, Konzentration an Nährstoffen, Konzentration der Mikroorganismen und Feststoffgehalt, so daß häufig eine falsche Schlußfolgerung aus einer verschlechterten Atmungsaktivität gezogen wird. Ein geringer Substratgehalt bewirkt beispielsweise nur eine geringe Sauerstoffzehrung, d.h., die gemessene Veränderung der Atmungsaktivität ist sehr klein. Daraus ist jedoch nicht erkennbar, inwiefern toxische Stoffe auf das Gesamtsystem eingewirkt haben.Biological monitoring systems are also known that measure the respiratory activity of microorganisms in biological media as a total parameter. To determine possible toxicity, the oxygen consumption of microorganisms in contact with the wastewater to be examined is monitored. Toxicity represents the degree to which oxygen consumption decreases, or the amount of fresh water that must be fed into the measuring system to remove the respiratory inhibition is specified. In the presence of toxic substances, respiratory activity can be significantly reduced. However, it depends not only on inhibitors, but also on the environmental conditions such as temperature, salinity, pH value, concentration of nutrients, concentration of microorganisms and solids content, so that an incorrect conclusion is often drawn from impaired respiratory activity. A low substrate content, for example, only causes low oxygen consumption, i.e. the measured change in respiratory activity is very small. However, this does not reveal the extent to which toxic substances have affected the overall system.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, eine Vorrichtung zur Überwachung und Steuerung von Prozeßabläufen für die Behandlung von Abwässern aus industriellen, landwirtschaftlichen oder kommunalen Bereichen zu schaffen, mittels der eine kontinuierliche, flexible und kurzfristige Bewertung der Qualität der Abwässer zuverlässig durchgeführt und Maßnahmen eingeleitet werden können, mit denen das Auftreten von Störungen äußerst schnell mit geeigneten Gegenmaßnahmen vermieden werden kann.The invention is based on the object of creating a device for monitoring and controlling process sequences for the treatment of waste water from industrial, agricultural or municipal areas, by means of which a continuous, flexible and short-term assessment of the quality of the waste water can be carried out reliably and measures can be initiated with which the occurrence of disturbances can be avoided extremely quickly with suitable countermeasures.
Erfindungsgemäß wird die Aufgabe dadurch gelöst, daß zur Überwachung und Steuerung von Prozeßabläufen in biologischen Kläranlagen und Klärstufen für die Behandlung von Abwässern unterschiedlicher Zusammensetzung eine Probemenge des zu überwachende Abwassers in einem Überwachungsbehälter mit Belebtschlamm und Zehrungssubstrat gemischt wird, zu dieser Mischung Sauerstoff zugeführt wird und dann in der Mischung ein Parameter als Sauerstoffverbrauch von Mikroorganismen in Abhängigkeit von weiteren Parametern bestimmt und mit einem künstlichen neuronalen Netz ausgewertet wird.According to the invention, the object is achieved in that, for the monitoring and control of process sequences in biological sewage treatment plants and treatment stages for the treatment of wastewater of different compositions, a sample quantity of the wastewater to be monitored is mixed with activated sludge and consumption substrate in a monitoring tank, oxygen is added to this mixture and then a parameter in the mixture is determined as the oxygen consumption of microorganisms depending on other parameters and evaluated with an artificial neural network.
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Vorteilhaft ist die Erfindung dadurch ausgebildet, daß vom Zeitpunkt des Erreichens eines Sauerstoffsättigungsgrades, bei dem für die Mikroorganismen eine optimale Sauerstoffzehrung gewährleistet ist, über einen Zeitraum von 5 bis 15 Minuten unterschiedliche Parameter bestimmt werden, die Meßwerte von Meßdatenwandlern in zeitabhängige Datensätze umgewandelt und die Datensätze über elektronische Schnittstellen zu einem Rechner mit neuronalem Netz transferiert werden. Die Datensätze werden vom neuronalen Netz unter Berücksichtigung von toxisch relevanten und nicht relevanten Meßwerten schnell und direkt zu Ausgabewerten verarbeitet. Die ermittelten Ausgabewerte des neuronalen Netzes werden für die Steuerung der Überwachungsvorrichtung und der Vorrichtungen für die Abwasserreinigung verwendet.The invention is advantageously designed in that, from the time of reaching an oxygen saturation level at which optimum oxygen consumption is guaranteed for the microorganisms, different parameters are determined over a period of 5 to 15 minutes, the measured values are converted by measurement data converters into time-dependent data sets and the data sets are transferred via electronic interfaces to a computer with a neural network. The data sets are processed quickly and directly into output values by the neural network, taking into account toxic-relevant and non-relevant measured values. The determined output values of the neural network are used to control the monitoring device and the devices for wastewater treatment.
Ein wesentlicher Inhalt der Erfindung ist, daß das neuronale Netz die ermittelten Datensätze als Eingangsdaten entsprechend ihrer Wichtung berücksichtigt und mathematisch mit einem Schwellwert, der einen Grenzwert für das Maß von Toxizität oder Nichttoxizität des Abwassers darstellt, vergleicht, wobei aus diesem Vergleich Ausgabewerte generiert werden, mit denen die Überwachungsvorrichtung oder Vorrichtungen in Kläranlagen und Klärstufen direkt gesteuert werden und die eine Aussage über die Qualität des Abwassers geben. Auf diese Weise können komplexe Systeme mit qualitativ unterschiedlichen Parametern ohne Kenntnis von funktionalen Zusammenhängen zwischen den Parametern exakt beschrieben werden.An essential aspect of the invention is that the neural network takes the determined data sets into account as input data according to their weighting and compares them mathematically with a threshold value that represents a limit value for the degree of toxicity or non-toxicity of the wastewater, whereby output values are generated from this comparison with which the monitoring device or devices in sewage treatment plants and treatment stages are directly controlled and which provide information about the quality of the wastewater. In this way, complex systems with qualitatively different parameters can be described exactly without knowledge of functional relationships between the parameters.
Vorteilhafterweise werden die durch die Bestimmung der Parameter im zu überwachenden Abwasser gewonnen Datensätze mathematisch dahingehend gewichtet, ob sie eine geeignete Größenordnung aufweisen. Ebenso werden meßtechnisch verfälschte Meßwerte oder Meßwerte aus der Bestimmung von Parametern, die sich in der Abwassermischung gegenseitig derart beeinflussen, daß Verfälschungen entstehen, bei der Wichtung berücksichtigt. Im neuronalen Netz wird die Fähigkeit zur Wichtung der Datensätze vor dem eigentlichen Beginn der Überwachungsmessungen mit Meßwerten generiert, die aus Abwässern mit bekannter nichttoxischer, teiltoxischer und toxischer Zusammensetzung gewonnen wurden. Bestehen einzelne Daten die Wichtung nicht, so werden sie vom neuronalen Netz herausgefiltert und vorteilhafterweise im weiteren Verlauf der Berechnungen nicht mehr berücksichtigt.Advantageously, the data sets obtained by determining the parameters in the wastewater to be monitored are mathematically weighted to determine whether they are of a suitable magnitude. Likewise, measurement values that are falsified by measurement technology or measurement values from the determination of parameters that influence each other in the wastewater mixture in such a way that falsifications arise are taken into account in the weighting. In the neural network, the ability to weight the data sets is generated before the actual start of the monitoring measurements using measurement values that were obtained from wastewater with a known non-toxic, partially toxic and toxic composition. If individual data do not pass the weighting, they are filtered out by the neural network and advantageously no longer taken into account in the further course of the calculations.
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Erfindungsgemäß wird der Schwellwert des neuronalen Netzes mit Datensätzen erstellt, die getrennt aus nichttoxischen, modellierten teiltoxischen und toxischen Abwässern gewonnen wurden. Der Schwellwert stellt damit im Überwachungsverfahren einen Wert dar, bei dessen Unterschreitung Nichttoxizität und bei dessen Überschreitung Toxizität des Abwassers als Ausgabewert generiert wird.According to the invention, the threshold value of the neural network is created using data sets that were obtained separately from non-toxic, modeled partially toxic and toxic wastewater. The threshold value thus represents a value in the monitoring process, below which non-toxicity and above which toxicity of the wastewater is generated as an output value.
Die Erfindung ist ausgestaltet, wenn als Parameter unterschiedliche chemische, biologische oder physikalische Meßwerte zeitlich parallel bestimmt werden, wobei es sich vorzugsweise um den Sauerstoffpartialdrack, die Temperatur, die elektrische Leitfähigkeit, die Menge des gelösten organischen Kohlenstoffs, die Trübung, den pH-Wert, das Mischungsverhältnis der Abwasserkontingente zueinander bei Abwässern aus verschiedener Herkunft oder um die Tageszeit oder Jahreszeit, bei der Abwasserkontingente in eine Kläranlage oder Klärstufe eingeleitet werden, handelt. Die Parameter sind mit geringem technischen Aufwand leicht und schnell bestimmbar. Die einfache und schnelle Bestimmbarkeit der Parameter ist eine wichtige Voraussetzung für möglichst kurze Meßzyklen. Kurze Meßzyklen wiederum sind für den sicheren Betrieb einer Kläranlage erforderlich, damit gegebenenfalls bei ermittelten toxischen Meßwerten genügend Zeit für eine angemessene Steuerung der Kläranlage verbleibt. Die Totzeit zwischen der Untersuchung des Abwassers und der Ausgabe einer Warnung sollte einen Zeitraum von 15 Minuten nicht überschreiten.
Eine vorteilhafte Ausgestaltung der Erfindung liegt darin, daß Belebtschlamm verwendet wird, der auch für die Reinigungsstufe der jeweiligen biologischen Kläranlage oder Klärstufe eingesetzt wird. Besondere Belebtschlämme für das Überwachungsverfahren sind nicht erforderlich. Im Belebtschlamm befinden sich eine Vielzahl von unterschiedlichsten Mikroorganismen, die für die Reinigung der jeweils anfallenden Abwässer geeignet sein müssen. Die in biologischen Kläranlagen und Klärstufen verwendeten Belebtschlämme gewährleisten einen sicheren Verlauf der Parameterbestimmung.The invention is designed when different chemical, biological or physical measured values are determined in parallel as parameters, preferably the oxygen partial pressure, the temperature, the electrical conductivity, the amount of dissolved organic carbon, the turbidity, the pH value, the mixing ratio of the wastewater quotas to one another for wastewater from different sources or the time of day or year at which wastewater quotas are introduced into a sewage treatment plant or treatment stage. The parameters can be determined quickly and easily with little technical effort. The simple and quick determination of the parameters is an important prerequisite for the shortest possible measurement cycles. Short measurement cycles, in turn, are necessary for the safe operation of a sewage treatment plant so that, if toxic measured values are determined, there is sufficient time for appropriate control of the sewage treatment plant. The dead time between the examination of the wastewater and the issuing of a warning should not exceed a period of 15 minutes.
An advantageous embodiment of the invention is that activated sludge is used which is also used for the cleaning stage of the respective biological sewage treatment plant or treatment stage. Special activated sludge is not required for the monitoring process. The activated sludge contains a large number of different microorganisms which must be suitable for cleaning the waste water generated. The activated sludge used in biological sewage treatment plants and treatment stages ensures that the parameters are determined reliably.
Die Mikroorganismen benötigen als Lebensvoraussetzung Sauerstoff, um im Abwasser Inhaltsstoffe abzubauen. Bei dem Abbau der Inhaltsstoffe verbrauchen die Mikroorganismen mehr Sauerstoff als ohne Abbau, so daß es zu einer deutlichen Abnahme der Sauerstoffkonzentration im Abwasser kommt. Die Abnahme der Sauerstoffkonzentration in Abhängigkeit von der Zeit ist ein Maß für die Abbauaktivität der Mikroorganismen. Ist dieThe microorganisms need oxygen as a prerequisite for life in order to break down the ingredients in the wastewater. When breaking down the ingredients, the microorganisms use more oxygen than without breaking down, so that there is a significant decrease in the oxygen concentration in the wastewater. The decrease in the oxygen concentration as a function of time is a measure of the degradation activity of the microorganisms. Is the
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Abbauaktivität der Mikroorganismen gestört, d.h. es werden nur sehr kleine oder keine Verringerungen der Sauerstoffkonzentration im Abwasser gemessen, so können verschiedene Ursachen dafür verantwortlich sein. Die Sauerstoffzehrungsaktivität der Mikroorganismen kann durch toxische Stoffe, durch nicht optimale Lebensbedingungen wie Temperaturabweichungen, pH-Wertabweichungen u.a. oder durch das Vorhandensein einer zu geringen Konzentration von Stoffen, die von Mikroorganismen abgebaut werden können, gehemmt sein.If the degradation activity of the microorganisms is disturbed, i.e. only very small or no reductions in the oxygen concentration are measured in the wastewater, there may be various reasons for this. The oxygen consumption activity of the microorganisms can be inhibited by toxic substances, by non-optimal living conditions such as temperature deviations, pH value deviations, etc., or by the presence of too low a concentration of substances that can be degraded by microorganisms.
Unmittelbar vor dem Beginn der Parameterbestimmung wird der Mischung aus Abwasser, Belebtschlamm und Zehrungssubstrat erfindungsgemäß Sauerstoff bis zu einem Sättigungsgrad von 50 - 95 % zugeführt. Es ist von besonderem Vorteil der erfindungsgemäßen Lösung, wenn die Mischung einen Sauerstoffsättigungsgrad von 80 % zu Beginn der Meßgrößenbestimmung aufweist, damit die Mikroorganismen am Anfang der Messung über ein optimales Sauerstoffzehrungspotential verfugen. Ein optimales Zehrungspotential gewährleistet gute Lebensbedingungen für die Mikroorganismen.Immediately before the start of the parameter determination, oxygen is added to the mixture of wastewater, activated sludge and consumption substrate up to a saturation level of 50 - 95%. It is particularly advantageous for the solution according to the invention if the mixture has an oxygen saturation level of 80% at the start of the measurement parameter determination, so that the microorganisms have an optimal oxygen consumption potential at the start of the measurement. An optimal consumption potential ensures good living conditions for the microorganisms.
Außerdem wird dadurch eine stetige Verfolgung des Parameters Sauerstoffzehrung über einen weiten Meßbereich zu Erzeugung großer Datensätze möglich, bevor die Sauerstoffkonzentration in der Mischung durch Zehrung der Mikroorganismen so gering wird, daß die Sauerstoffkonzentration nicht mehr gemessen werden kann. Der Sauerstoff kann als reines Gas oder gemeinsam mit inerten Gasen der Mischung zugeführt werden.This also makes it possible to continuously monitor the oxygen consumption parameter over a wide measuring range in order to generate large data sets before the oxygen concentration in the mixture becomes so low due to consumption by the microorganisms that the oxygen concentration can no longer be measured. The oxygen can be added to the mixture as a pure gas or together with inert gases.
Eine weitere Ausgestaltung der Erfindung ist, daß der Mischung aus Abwasser und Belebtschlamm ein Zehrungssubstrat, das die Mikroorganismen nicht schädigt, zudosiert wird, das die Mikroorganismen kontinuierlich abbauen können. Das Fehlen von Inhalts- und Schadstoffanteilen im Abwasser bedingt eine geringere Abbauaktivität der Mikroorganismen, gibt jedoch keine Aussage über die Toxizität des Abwassers. Erst die Zugabe des Zehrungssubstrates gewährleistet eine Abbauaktivität der Mikroorganismen auch dann, wenn das Abwasser mit zu geringem Inhalts- und Schadstoffanteil, der eigentlich die Abbauaktivität der Mikroorganismen bestimmt, belastet ist.A further embodiment of the invention is that a degradation substrate that does not harm the microorganisms and that the microorganisms can continuously degrade is added to the mixture of waste water and activated sludge. The lack of contents and pollutants in the waste water results in a lower degradation activity of the microorganisms, but does not provide any information about the toxicity of the waste water. Only the addition of the degradation substrate ensures degradation activity of the microorganisms even if the waste water is contaminated with too little content and pollutant, which actually determines the degradation activity of the microorganisms.
Es ist von Vorteil, wenn als Zehrungssubstrat Nährstoffe verwendet werden, die an Mikroorganismen adaptiert sind, wobei vorzugsweise ein Protein oder Proteingemisch, ein Lipid oder Lipidgemisch oder ein Kohlenhydrat oder Kohlenhydratgemisch verwendet wird.It is advantageous if nutrients adapted to microorganisms are used as the feeding substrate, preferably a protein or protein mixture, a lipid or lipid mixture or a carbohydrate or carbohydrate mixture.
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Es ist ein Vorteil bei der Anwendung der erfindungsgemäßen Lösung, daß die Proteine, Lipide oder Kohlenhydrate jederzeit durch Erwerb zur Verfügung stehen und für eine hohe Zehrungsaktivität der Mikroorganismen gut geeignet sind. Eine jederzeit reproduzierbare und stabile Zehrungsaktivität ist für den Erhalt von gut strukturierten Datensätzen eine wichtige Voraussetzung.It is an advantage when using the solution according to the invention that the proteins, lipids or carbohydrates are available at any time by purchase and are well suited for a high consumption activity of the microorganisms. A consumption activity that is reproducible and stable at all times is an important prerequisite for obtaining well-structured data sets.
Gemäß der Erfindung wird das Verfahren für die Überwachung und Steuerung von biologischen Kläranlagen und Klärstufen eingesetzt, die Abwässer unterschiedlichster Zusammensetzung aus industriellen, landwirtschaftlichen, biologischen oder kommunalen Bereichen verarbeiten. Es ist im Sinne der Erfindung, daß qualitativ unterschiedliche Abwasserkontingente unmittelbar nacheinander ohne zwischenzeitliche Veränderung und Kalibrierung der Überwachungsvorrichtung und des neuronalen Netzes überwacht und gesteuert werden.According to the invention, the method is used for monitoring and controlling biological sewage treatment plants and treatment stages that process wastewater of very different compositions from industrial, agricultural, biological or municipal areas. It is within the meaning of the invention that qualitatively different wastewater contingents are monitored and controlled directly one after the other without intermediate changes and calibration of the monitoring device and the neural network.
Die erfindungsgemäße Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens zur Überwachung und Steuerung von Prozeßabläufen in biologischen Kläranlagen und Klärstufen für die Behandlung von Abwässern unterschiedlicher Zusammensetzung besteht aus einem Überwachungsbehälter zur Aufnahme des Abwassers, des Belebtschlammes, des Zehrungssubstrates und des Sauerstoffs. Für die Dosierung des Abwassers, des Belebtschlammes, des Zehrungssubstrates und des Sauerstoffs sind vor dem Überwachungsbehälter Dosiervorrichtungen angeordnet. Der Überwachungsbehälter verfügt über eine Mischvorrichtung, die nach der Zugabe aller Komponenten in den Behälter diese innig miteinander vermischt. Weiterhin ist an dem Behälter ein Reinigungsablauf angebracht, durch den nach Beendigung der Messung die verbrauchte Mischung aus dem Überwachungsbehälter entfernt wird.
Eine sinnvolle Ausbildung erhält die Erfindung dadurch, daß am Überwachungsbehälter mindestens zwei unterschiedliche Meßsonden angeordnet sind, mit denen im Abwasser die unterschiedlichen chemischen, biologischen oder physikalischen Parameter mehrfach gemessen werden können. Für die Korrelation im neuronalen Netz sind mindestens zwei Parameter erforderlich, die in dem zu untersuchenden Mischungssystem eine Wirkung ausüben. Je mehr Parameter gemessen werden, desto mehr Datensätze können für dasThe device according to the invention for carrying out the method for monitoring and controlling process sequences in biological sewage treatment plants and treatment stages for the treatment of waste water of different compositions consists of a monitoring tank for receiving the waste water, the activated sludge, the consumption substrate and the oxygen. Dosing devices for dosing the waste water, the activated sludge, the consumption substrate and the oxygen are arranged in front of the monitoring tank. The monitoring tank has a mixing device which, after all the components have been added to the tank, mixes them thoroughly with one another. In addition, a cleaning outlet is attached to the tank, through which the used mixture is removed from the monitoring tank after the measurement has been completed.
The invention is designed in a useful way by having at least two different measuring probes arranged on the monitoring tank, with which the different chemical, biological or physical parameters in the wastewater can be measured multiple times. For the correlation in the neural network, at least two parameters are required that have an effect on the mixture system to be examined. The more parameters are measured, the more data sets can be used for the
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neuronale Netz zur Verfügung gestellt werden, was den Einfluß von fehlerhaften Daten auf den gesamten Überwachungsprozeß vermindert.neural network, which reduces the influence of erroneous data on the entire monitoring process.
Die Meßsonden sind erfindungsgemäß an Meßdatenwandler angeschlossen, in denen die bei der Parametermessung ermittelten Werte in elektronische Datensätze umgewandelt werden, damit die qualitativ verschiedenen, jedoch zeitlich voneinander abhängigen Datensätze im neuronalen Netz verarbeitet werden können. Die Meßdatenwandler sind zur Übertragung der Datensätze über elektronische Schnittstellen mit dem Rechner verbunden. Der Rechner ist mit einem neuronalen Netz ausgestattet, das aus den Datensätzen Ausgabewerte generiert, die der Steuerung der Überwachungsvorrichtung und der Beurteilung der Abwasserqualität dienen. Der Rechner ist vorteilhafterweise zur Steuerung und mehrfachen Wiederholung der Überwachungsprozesse mit den Meßsonden, der Mischvorrichtung und den Dosiervorrichtungen elektronisch verbunden. In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung ist der Rechner, in dem aus den Datensätzen mit Hilfe des neuronalen Netzes Ausgabewerte generiert werden, die der Steuerung von Abwasserreinigungsprozesse dienen können, mit den Vorrichtungen der Kläranlage zur Steuerung der Reinigungsprozesse elektronisch verbunden.According to the invention, the measuring probes are connected to measurement data converters in which the values determined during parameter measurement are converted into electronic data sets so that the qualitatively different but temporally dependent data sets can be processed in the neural network. The measurement data converters are connected to the computer via electronic interfaces to transmit the data sets. The computer is equipped with a neural network that generates output values from the data sets that are used to control the monitoring device and to assess the wastewater quality. The computer is advantageously electronically connected to the measuring probes, the mixing device and the dosing devices to control and repeat the monitoring processes several times. In a further advantageous embodiment of the invention, the computer in which output values are generated from the data sets with the aid of the neural network that can be used to control wastewater treatment processes is electronically connected to the devices in the sewage treatment plant for controlling the treatment processes.
Nachfolgend soll die Erfindung an einem Ausführungsbeispiel erläutert werden. In der zugehörigen Zeichnung zeigt:The invention will be explained below using an exemplary embodiment. The accompanying drawing shows:
Fig. 1: Das Schema der Meßwerterfassung und -verarbeitungFig. 1: The scheme of measurement data acquisition and processing
Das Verfahren soll anhand der schematischen Darstellung der Vorrichtung nach Fig. 1 erläutert werden. Das Abwasser (1), der Belebtschlamm (2), das Zehrungssubstrat (3) und der Sauerstoff (4) befinden sich vor dem Beginn des ersten Zyklus des Überwachungsprozesses in geeigneten Vorratsbehältnissen. Mit Hilfe der Dosiervorrichtungen (12) werden die Komponenten in der Reihenfolge (1), (2) und (3) nacheinander in den Überwachungsbehälter (6) gegeben und mit Hilfe der Mischvorrichtung (7) innig miteinander vermischt. Unter weiterem Mischen wird Sauerstoff (4) in Form von Luft solange zugeführt, bis ein Sauerstoffsättigungsgrad von 80 % in der Mischung erreicht ist. Nach Beendigung derThe process is explained using the schematic representation of the device in Fig. 1. The waste water (1), the activated sludge (2), the consumption substrate (3) and the oxygen (4) are in suitable storage containers before the start of the first cycle of the monitoring process. With the help of the dosing devices (12), the components are added one after the other in the order (1), (2) and (3) into the monitoring container (6) and are thoroughly mixed with one another using the mixing device (7). While mixing continues, oxygen (4) is added in the form of air until an oxygen saturation level of 80% is reached in the mixture. After the end of the
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Sauerstoffzufuhr beginnt der Meßzyklus. Es werden mit Hilfe der Meßsonden (5) über einen Zeitraum von 10 Minuten die Meßgrößen Sauerstoffpartialdruck, Temperatur, elektrische Leitfähigkeit und pH-Wert im Abstand von 15 Sekunden zeitlich parallel bestimmt. Nach Ablauf der Meßwertaufzeichnung wird der Überwachungsbehälter (6) über den Reinigungsablauf (8) entleert und mit neuem Abwasser (1) gespült. Das Spülwasser wird ebenfalls aus dem Überwachungsbehälter (6) entfernt und ein neuer Meßzyklus kann beginnen. Die ermittelten Meßwerte werden an den Meßdatenwandler (9) weitergeleitet und in dem Meßdatenwandler (9) in zeitabhängige Datensätze umgewandelt. Die Datensätze werden über die elektronische Schnittstelle (10) an den Rechner (11) weitergeleitet. Der Rechner (11) verfügt über ein künstliches neuronales Netz, in dem die Datensätze zuerst gewichtet, dann miteinander mathematisch in Beziehung gesetzt und mit einem Schwellwert verglichen werden. Der Schwellwert und die Fähigkeit zur Wichtung sind dem neuronalen Netz schon vor Beginn des Überwachungsprozesses mit Datensätze generiert worden, die getrennt aus nichttoxischen, modellierten teiltoxischen und toxischen Abwässern gewonnen wurden. Aus dem Vergleich der verarbeiteten Datensätze mit dem generierten Schwellwert gibt das neuronale Netz eine Ja-/Nein-Entscheidung zur Toxizität des Abwassers als Signal aus. Das ausgegebene Signal löst in einem mathematischen Programm mit Steuerung (14) der Meßsonden (5), der Mischvorrichtung (7) und den Dosiervorrichtungen den Beginn eines neuen Meßzyklus aus, so daß nacheinander mehrere Meßzyklen durchgeführt werden können. Außerdem kann das vom neuronalen Netz ausgegebene Signal für die Steuerung (13) von Vorrichtungen in Kläranlagen verwendet werden.The measuring cycle begins when oxygen is supplied. The measuring probes (5) are used to determine the measured variables oxygen partial pressure, temperature, electrical conductivity and pH value in parallel at intervals of 15 seconds over a period of 10 minutes. After the measured value recording has ended, the monitoring container (6) is emptied via the cleaning outlet (8) and rinsed with new waste water (1). The rinsing water is also removed from the monitoring container (6) and a new measuring cycle can begin. The measured values determined are passed on to the measurement data converter (9) and converted in the measurement data converter (9) into time-dependent data sets. The data sets are passed on to the computer (11) via the electronic interface (10). The computer (11) has an artificial neural network in which the data sets are first weighted, then mathematically related to one another and compared with a threshold value. The threshold value and the ability to weight were generated for the neural network before the start of the monitoring process using data sets that were obtained separately from non-toxic, modeled partially toxic and toxic wastewater. By comparing the processed data sets with the generated threshold value, the neural network outputs a yes/no decision on the toxicity of the wastewater as a signal. The output signal triggers the start of a new measuring cycle in a mathematical program with control (14) of the measuring probes (5), the mixing device (7) and the dosing devices, so that several measuring cycles can be carried out one after the other. In addition, the signal output by the neural network can be used to control (13) devices in sewage treatment plants.
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7 Mischvorrichtung7 Mixing device
8 Reinigungsablauf8 Cleaning procedure
9 Meßdatenwandler9 Measurement data converter
10 elektronische Schnittstelle10 electronic interface
11 Rechner mit neuronalem Netz11 computers with neural networks
12 Dosiervorrichtungen12 dosing devices
13 Steuerung der Kläranlage13 Control of the sewage treatment plant
14 Steuerung der Überwachungsvorrichtung14 Control of the monitoring device
Claims (15)
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