Глава 5. Применение автоматизации в технологиях автономной водоочистки

5.1. Принципиальные подходы к построению автоматизированных систем

Наиболее эффективно управление процессом очистки и утилизации сточной воды может быть выполнено с помощью адаптивных (самонастраивающихся) систем управления. Примером такой системы являются живые машины (см. раздел 3.3). Однако разработка адаптивных автоматизированных систем для очистки сточных вод является чрезвычайно сложной задачей. Любое внешнее вмешательство в работу такой системы водоочистки должно быть крайне осторожным, иначе вместо повышения эффективности работы этой системы ей можно нанести ей непоправимый вред.

Более легко реализуемыми оказываются неадаптивные системы управления процессом водоочистки. В них для согласования работы отдельных базовых устройств водоочистки (узлов предочистки, основной обработки, дополнительной обработки, транспорта и утилизации отходов) используется общая система управления, работающая по заранее заданному алгоритму.

В литературе приводится описание отдельных опытных образцов неадаптивных систем управления процессом водоочистки бытовых сточных вод [2]. Однако даже для таких относительно простых систем ни в России, ни за рубежом не налажен серийный выпуск дешевого и надежного оборудования. Вследствие этого, по мнению авторов работы [119], создаваемые образцы автоматизированных систем водоочистки оказываются чрезвычайно дорогими, не всегда надежными и используют малую долю возможностей, которые может предоставить автоматизация.

Например, в работе [2] описана действующая автоматизированная линия очистки бытовых сточных вод на основе обратного песчаного фильтра. Система автоматизации с помощью компьютера управляет работой базового узла очистки - обратного песчаного фильтра и координирует капельное и подземное орошение чистой и сточной водами. Линия очистки в целом считается дорогой и, по мнению авторов работы [2], ее оправдано применять при расходе воды не менее 0,8 м³/сут.

Тем не менее, представляется, что практически реализовать любую схему автономной технологии водоочистки удобно с помощью новейших, но достаточно доступных средств автоматизации и контроля. Автоматизация обеспечивает хорошее качество очистки, высокую производительность

работы очистных сооружений, но и жесткие санитарно-экологи-ческие нормы, облегчает повторное использование и утилизацию сточной воды и полезных компонентов.

Учитывая, что на сегодняшний день компьютер - это самый распространенный, надежный и сравнительно недорогой прибор, в работе [119] его рекомендуют использовать в качестве элемента системы регулирования процессом водоочистки, возложив на него функции управления системой сбора, хранения и обработки результатов поиска и выработки решений по оптимальному управлению процессом водоочистки.

Важными резервами снижения себестоимости очистки бытовых сточных вод на небольших автоматизированных автономных сооружениях являются подключение к ним большего числа потребителей и более полное использование возможностей автоматизации.

5.2. Основные средства автоматизированных систем

Расширение возможностей автоматизации процесса водоочистки напрямую связано с наличием сравнительно дешевых, доступных массовому потребителю, средств получения информации на определенных стадиях водоочистки, т. е. первичных измерительных преобразователей (датчиков) измеряемый параметр - электрический сигнал, средств воздействия на определенные параметры технологического объекта управления (ТОУ), средств контроля и регулирования. Эти средства, как видно из приведенной ниже классификационной схемы (рис. 5.1), составляют фундамент автоматизированной системы любого уровня иерархии.

В рассматриваемой здесь системе управления процессом нижний уровень (1) - это средства получения информации о параметрах технологического объекта управления (датчики), средства непосредственного воздействия на ТОУ, включающие в себя внешние ингредиенты, необходимые для поддержания работоспособности ТОУ.

Второй уровень - это устройства первичного анализа, поступающей информации и выработки сигналов управления для технических средств первого уровня (дозаторов, регуляторов и других). В ряде случаев датчики и управляющие органы неотделимы. Поэтому ТОУ может получать управляющие воздействия от датчиков-регуляторов.

Третий уровень - средства централизованной обработки информации от датчиков и регуляторов ТОУ, а также внешней дополнительной информации, например адаптивных алгоритмов управления и выработки решений для регуляторов ТОУ с целью оптимизации процессов ТОУ для получения заданных критериев качества.

Высший четвертый уровень - это централизованная система управления целого комплекса технологических объектов, обеспечивающая контроль за работой локальных систем третьего уровня, статистический анализ качественных показателей отдельных ТОУ и выработки на этой основе частных оптимальных решений для конкретных систем третьего уровня.

Уровень иерархии

ВнешЦентральная система адаптивного управления

К другим системам управления

Система регулирования

Устройство формирования сигналов для ТОУ

Средства получения информации

Средства воздействия на ТОУ

Технологический объект управления (ТОУ)

Рис. 5.1. Классификация основных средств автоматизированной системы

В литературе приводится обширная информация о различных простейших средствах автоматизации механического дозирования жидкостей и порошков по массе, объему, регулированию температуры, например, [135] и т. д. Сравнительно недавно появились описания датчиков состава воды, специализированных для использования на небольших автоматизированных системах водоочистки. В [143] описан опытный образец специализированного зонда для непрерывного контроля состава технологических вод при автоматизации децентрализованной очистки бытовых стоков. Основу зонда составляет проточная оптическая ячейка, снабженная узлами регистрации интенсивностей флуоресценции, светорассеяния и прошедшего света. Эти интегральные характеристики раствора позволяют оценивать сумму взвешенных и растворенных органических веществ, а также мутность анализируемой жидкости. Схема оптической ячейки представлена на рис. 5.2.

Мутность определяется по интенсивности рассеянного света для исследуемой жидкости и некоторой контрольной жидкости с использованием уравнения Рэлея.

Определенный интерес представляет автоматизированный микропроцессорный прибор для прямого потенциометрического экспресс-определения химического потребления кислорода (ХПК) в водных средах, разработанный фирмой "Потенциал" (Санкт-Петербург) [144].

ние

Жидкость 1 | 5 _r²

Свет

Рис. 5.2. Схема оптической ячейки:

1 - светофильтры возбуждающего потока света. Узлы регистрации световых эффектов: 2 - флуоресценции; 3 - прошедшего света; 4 - рассеянного света. Штуцеры ввода 5 и вывода 6 исследуемой жидкости.

По данным разработчиков измеритель ХПК позволяет:

- проводить непрерывный контроль за ходом окисления загрязнений вод с выводом сигнала на самопишущее устройство или компьютер;

- дифференцировать вклад в величину ХПК различных по скорости окисления групп органических веществ.

Серийно выпускаемый прибор имеет следующие технические характеристики:

Время анализа 2 - 5 мин

Диапазон определений 30 - 25000 мгО/л

Погрешность определений 12-3%

К сожалению, в известной нам литературе не описано применение этого прибора или датчиков ХПК без регистрирующего блока в системах автоматизированного контроля водоочистки. Это пока не позволяет оценить пригодность прибора для использования в небольших системах децентрализованной водоочистки.

5.2.1. Методы аналитического контроля сточных и технологических вод

На основе предварительных лабораторных исследований в [119] было показано, что для оптимальной работы блоков автономной очистки стоков по раздельной схеме (см. рис. 3.3) желательно поддерживать состав воды по компонентам и характеристикам, приведенным в табл. 5.1.

Методы определения этих веществ должны быть экспрессными, надежными и пригодными для использования в автоматизированных системах.

Таблица 5.1

Компоненты и характеристики, по которым следует регулировать составы воды в блоках системы водоочистки

Компоненты и характеристики

Частота анализов

Фильтр-усреднитель

Аэробный биофильтр

Кондиционер воды для орошения

Блок очистки ПАВ

Органическое вещество, рН, общая 1 - 2 раза в сутки минерализация, редокс-потенциал

Редокс-потенциал, рН, N0₃~ По потребности

рН, МОз", Са²⁺, органическое веще- По потребности ство

ПАВ По потребности

Анализ литературных данных показывает, что для оценок концентраций ионов наиболее перспективны методы потенциометрии [145], а для контроля содержания органических веществ и ПАВ метод измерения флуоресценции этих веществ [146] с использованием проточных измерительных ячеек.

В табл. 5.2 сопоставлены нормативы ПДК для воды разного качества и интервалы ионометрических определений некоторых ионов с помощью аттестованных методик. Табл. 5.2 представляет собой фрагмент таблицы из работы [147].

Выбор флуоресцентных методов определения сумму органических веществ связан с тем, что широко применяемые в настоящее время косвенные методы определения суммарного содержания органических веществ по химическому и биологическому потреблению кислорода (ХПК и ВПК) не могут быть автоматизированы из-за многостадийности операций, являются трудоемкими, субъективными и требуют большого расхода реактивов.

Таблица 5.2 Нормативы ПДК и интервалы ионометрических определений [147]

Ион, рН	Интервал для очищенной сточной воды*, мг/л		ПДК, мг/л для воды
	питьевой	сточной	I рыбохоз. назнач.
Аммоний	0,4- 180	0,5	8,0	0,5
Медь	1,0- 100		0,1	0,001
Нитрат	0,14- 1400		10,4	40,0
рн	1 - 12	6,0 - 9,0	-	-
Фторид	0,1 - 1900	0,7 - 1,5	3,3	0,05

Блок

*ПДК для сточных вод Новосибирской области.

Кроме того, эти методы не полностью обеспечивают контроль загрязнения сточных вод ввиду неполноты и неоднозначности окисления различных органических веществ.

Но применение этих методов сталкивается с определенными трудностями, связанными с адсорбцией на рабочих поверхностях электродов и кювет отдельных компонентов сточных вод. Особенно значительные нарушения возникают при ионометрических измерениях, поскольку электроды находятся в прямом контакте с исследуемой средой. В этом случае на поверхности индикаторных электродов часто протекают процессы, меняющие электродные характеристики и прежде всего крутизну электродной функции S. Это способно существенно изменить градуировку электрода.

Чтобы избежать значимые ошибки в результатах измерений индикаторные электроды следует эпизодически калибровать. Особенно важен контроль величины S при работе со старыми электродами или электродами, долго находящимися в сточной воде, содержащей потенциальные яды для электродов, например гуматы и фульваты, основной поток которых поступает в очистные устройства из почвенно-растительного фильтра.

Для использования в системе автоматизации представляет интерес методика калибровки ионоселективных электродов [139] путем титрования исследуемой пробы с концентрацией определяемого вещества С_х добавками титранта с много большим содержанием определяемых ионов и обработкой данных по уравнению:

АЕ = S IgAC - S lgC_x.

Уравнение выполняется при условии, что АС» С_х.

Здесь АЕ = Е (исходный раствор + добавка) - Е (исходный раствор) -изменение потенциала индикаторного электрода при внесении добавки определяемого иона;

АС - изменение концентрации определяемого иона при внесении добавки;

S - крутизна электродной функции, равная RT/nF.

Погрешность определения S рассчитывается по формуле

8 =С_Х/(С_Х + АС).

Следует отметить, что в данном методе вполне сохраняются преимущества техники стандартных добавок, делающие ненужными моделирование состава контролируемого раствора.