Очистные сооружения канализации: метод математического моделирования - ЗАО ВИВ – Москва

Очистные сооружения канализации: метод математического моделирования

В.И. Баженов, А.В. Устюжанин

Группа «Водоснабжение и водоотведение»

Современный этап развития водоотведения характеризуется огромной ролью имитационного программного обеспечения. Попробуем разобраться, как взаимодействие природопользователей и проектировщиков при его использовании может помочь в решении за дач водоочистки.

Актуализированный СП 32.13330.2012 «Канализация. Наружные сети и сооружения» рекомендует использовать метод математического моделирования при проектировании очистных сооружений. Однако информация об этих подходах по-прежнему остаётся достоянием узкого круга профессионалов.

Курсы по моделированию систем водоотведения постепенно входят в практику отечественных вузов, одна- ко анализ современных средств программного обеспечения (ПО) пока не включён в новые образовательные программы. Заказчик проекта реконструкции очистных сооружений часто путает понятия «математическая модель», «программное обеспечение», «процесс очистки», что мешает участникам процесса говорить на одном языке и понимать друг друга. Поэтому авторы, опираясь на 20-летний опыт работы в сфере моделирования процессов очистки сточных вод (ОСВ), предлагают современный подход к проектированию таких систем.

Эпоха Industry 4.0

Мир переживает эпоху «четвертой промышленной революции» (зарубежное понятие «Industry 4.0»). Это подразумевает модернизацию предприятий с использованием информационных программ, цифровых технологий вплоть до «киберфизических систем». Последние предполагают широкое использование математических моделей: виртуальных установок и имитационных. Указ Президента РФ от 09.05.2017 № 203 посвящён информационным и телекоммуникационным технологиям как важнейшему элементу национальной инфраструктуры. Очевидно, что роль имитационных исследований с использованием достоверных математических моделей в нашей стране будет неуклонно расти.

Избавимся от путаницы в понятиях

Однажды нас попросили «разработать вариант реконструкции очистных сооружений канализации (ОСК) с использованием программ: ASM2d, GPS-X, UCT». В задании были явно перепутаны понятия: математическая модель, программное обеспечение и процесс очист ки. Поэтому для начала разберемся с понятиями (см. таблицу).

понятие	определение
Трактовка терминов ряда «Процесс очистки»
Технологический процесс	Упорядоченная последовательность взаимосвязанных действий для достижения какой-либо цели, результата
Процесс очистки сточных вод	Комплекс последовательных мероприятий по удалению загрязнений, содержащихся в бытовых и промышленных сточных водах. Для удаления загрязняющих веществ используют физические, химические, биологические процессы и их сочетания
Трактовка терминов ряда «Математическая модель»
Модель	Специально создаваемый объект, на котором воспроизводятся вполне определённые характеристики реального исследуемого объекта в целях его изучения. Модель позволяет выделить, обосновать и проанализировать существенные для данного исследования характеристики объекта: свойства, взаимосвязи, структурные и функциональные параметры
Математическая модель	Совокупность знаний об исследуемом объекте, сформулированных математическим языком. Особенностью современных математических моделей является их комплексность, связанная со сложностью моделируемых объектов (иногда требуется использовать теории из разных областей знания)
Имитационное моделирование (англ. simulation)	Частный случай математического моделирования, метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в дей- ствительности (с достаточной точностью описывающий реальную систему). Иногда его трактуют в связи с обеспечением частных численных решений. Имитация – это постижение сути явления без экспериментальных исследований на реальном объекте ОСК
Динамическое имитационное моде- лирование (англ. dynamic simulation)	Использование компьютерной программы для виртульного моделирования, изменяющегося во времени поведения системы. Системы обычно описываются обычными дифференциальными уравнениями или уравнениями с частными производными. Важность результата: 1 – изменение параметров (например, любых технологических или качества очистки) во времени; 2 – прогноз параметров систем автоматического управления; 3 – обучение кадров в условиях «до управления реальной системой»
Трактовка терминов ряда «Программное обеспечение»
Программа	Ограниченный одиночный продукт, а также последовательность инструкций, предназначенная для исполнения устройством управления вычислительной машины
Программное обеспечение (англ. software)	Совокупность всей информации, данных и отдельных программ, которые обрабатываются компьютерными системами

Иногда руководитель водоканала формулирует задачу в общем виде: «Разработайте современный вариант реконструкции аэротенков». Понятно, что задание некорректно: либо системы аэрации заменить на современные, либо внедрить процессы удаления азота и фосфора, либо комбинировать оба способа. Смысл этого примера в том, что уже в самом начале взаимодействия природопользователя и проектировщика желательно, чтобы заказчик разбирался в процессах очистки сточных вод (хотя бы поверхностно) и был способен формулировать свои пожелания в виде технического задания.

Кинетические процессы ОСВ, которые удаляют (или трансформируют) массу вещества, могут быть представлены явлениями (или их комбинациями) разной природы: – физическими (отстаиванием, фильтрацией, усреднением, мембранной сепарацией, ультрафиолетовым обеззараживанием, термической обработкой, выделением отбросов, песка и т.д.);

химическими и физико-химическими (коагуляцией, флокуляцией, реагентным обеззараживанием, сорбцией, экстракцией, эвапорацией, флотацией, ионным обменом, кристаллизацией, диализом, нейтрализацией, электрохимией и др.);
биологическими, аэробными и анаэробными (сбраживанием, нитрификацией, денитрификацией, дефосфотацией, ростом и отмиранием биомассы, ферментацией, гидролизом и т.д.).

Для городских сточных вод следует в качестве классификатора типичных технологических процессов использовать информационно-технический справоч- ник по наилучшим доступным технологиям ИТС 10-2015 [1, разд. 2].

Гидродинамические параметры работы отдельных сооружений системы очистки (вытеснитель, смеситель, вытеснитель с рециркуляцией, «карусельная» схема) влияют на процессы диффузии вещества, поэтому принято представлять их как реакцию более высокого порядка либо описывать посредством ячеечной модели.

На рис. 1 представлены некоторые биологические процессы [2]. Процессы являются стандартными и имеют наименования. Это означает, что будет полезно руководствоваться именно представленными схемами без их изменений. Дело не в том, что «инициатива может быть наказуема». Изменение характера процессов сопряжено с трудностями по их обоснованию, анализу и экспериментальному подтверждению, через которые прошли авторы данных процессов.

Итак, процессы как комбинацию явлений специалистам (и заказчикам, и исполнителям) привычно рассматривать в графическом формате либо идентифицировать их точное название.

Формирование технического задания (тз)

Договор на выполнение имитационных исследований ОСК может быть реализован исполнителем при использовании стандартных средств ПО. Цель заказчика (рис. 2) и названия выполняемых работ ТЗ связаны с решением задач:

по проектированию (реконструкция и (или) новое строительство);
по эксплуатации (любой технологи- ческий прогноз, пусконаладочные работы, внедрение систем управления про- цессом);
по обучению технологов и операторов;
по сбережению затрат (капитальных, ресурсных, энергетических);

Пример выполняемых по ТЗ видов и объёмов работ из двух этапов:

I этап:

Сбор исходных данных.
Технологическое обследование действующих сооружений.
Лабораторный анализ на биоокисляемость, определение скоростей дыхания ила (респирометрия).
Разработка математической модели действующих сооружений биологической очистки ОСК.
Выявление причин нарушения процесса биологического удаления фосфора; определение методов (не менее двух) интенсификации процесса биологического удаления фосфора на существующих сооружениях биологической очистки ОСК.

II этап:

Разработка с использованием математической модели вариантов (не менее двух) технологических решений по удалению фосфора из сточных вод на существующих сооружениях ОСК (биологическим и химическим способами).
Регламентация параметров технологического режима работы ОСК (для выбранного заказчиком варианта) для включения в технологический регламент работы сооружений в целях достижения наилучшего результата по биологическому удалению фосфора.
По результатам технологического обследования и математического моделирования формирование перечня предлагаемых к реализации мероприятий по улучшению качества очистки стоков на ОСК (согласовать с заказчиком), определение эффективности предлагаемых к реализации мероприятий.

По результатам каждого этапа работы выполняется технологический отчёт.

по научным и общеобразователь- нымметодическим программам;
по менеджменту и стратегическому планированию предприятия.

Например, могут быть ТЗ на реконструкцию системы подачи воздуха (предпроектная проработка вариантов) или ТЗ на выполнение работ по технологическому анализу работы сооружений биологической очистки ОСК с применением метода математического моделирования и т.п. Форма ТЗ приемлема любая типовая

Методика работы с программным обеспечением

Различные категории программ и ПО могут быть задействованы для реализации работы математических моделей. Разработанная методическая последовательность для выполнения имитационных исследований представлена на рис. 3.

Этап 1. Сложность этапа состоит в том, что заказчик хочет «одним махом» расправиться со всеми накопившимися проблемами ОСК. Это возможно, но количество сценариев предполагаемого развития удорожает работы и продлевает срок их исполнения. Поэтому и заказчик, и исполнитель должны договориться о разумном составе работ, исходя из насущной потребности.

Этап 2. Происходит сбор исходных данных ОСК: эксплуатационных, графических (чертежи и схемы). Данные могут отсутствовать, быть нечёткими или скудными. Поэтому их собирать следует с привлечением технологов и лабораторий (гидравлические расходы, концентрации, массы загрязнений, технологические параметры работы отдельных сооружений), производственно-технического отдела (чертежи и объёмы сооружений), энергетиков и механиков (оборудование и его мощность, удельные показатели энергозатрат), специалистов АСУ ТП (динамика гидравлических расходов, датчики и места их установки).

На этапе 2 данные статистически обрабатывают.

Основной задачей выбора математических моделей является тщательный системный анализ, включающий определение границ модели, подсистем или операционных блоков, а также взаимо- действие между ними (объёмы, массовые и энергетические потоки, сигналы управления). Основное правило выбора модели – «чем проще, тем лучше». Не следует назначать самые сложные, поскольку чем больше параметров ввода, тем труднее проверить и обеспечить корректность.

За фактом выбора модели одновременно следуют требования по её использованию. На практике это означает, что потребуются специальные исследования и отбор специальных проб для обеспечения параметров ввода. Применительно к биологической очистке таковыми исследованиями и пробами являются респирометрические, фракционирование ХПК, оценка динамики поступления масс загрязнений в течение суток.

Этап 3. Оценка пробелов в исходной информации и достоверности данных. Восполнение пробелов (дополнительные измерения, необходимые для обеспечения гарантии качества и надёж ности данных). Сверка существующих лабораторных методик ОСК со стандартными. Оценка и анализ балансовых массовых величин по всей расчётной схеме ОСК.

Этап 4. Оценка гидравлической модели реактора с позиции ячеечной математической модели (структуры модели, определение необходимости: гидравлических экспериментов с трассером или аналитических исследований средствами вычислительной гидродинамики). Предварительное моделирование (среднесуточное, стационарный режим, анализ чувствительности). Настройка элементов мониторинга (период отклика, частота, параметры). Бюджет, доступный для имитационного исследования, играет решающую роль в планировании программы мониторинга.

Этап 5. Результаты специальных исследований и проб требуют времени для их обработки с момента завершения этапа 2. На этом этапе объединяются как статистически обработанные данные объекта ОСК, так и результаты специальных исследований. До момента калибровки модели вопросы, связанные с балансом масс для стационарных расчётных условий, должны быть сняты. Должны быть выявлены и обеспечены постоянные рабочие настройки виртуальных контроллеров мониторинга.

Этап 6. С особой заботой должны быть обеспечены правильные начальные условия для начала имитационного моделирования в динамических условиях. Как правило, несколько виртуальных недель (в зависимости от возраста ила) следует прогнозировать для достижения правильной имитации состава активного ила. Важно не только сохранять каждый результат имитационного моделирования, но и вести учёт начальных условий, особенностей имитационного режима, параметров виртуальных установок.

В случае варианта реконструкции выполняют построение существующей схемы ОСК для проверки сходимости с натурными условиями. Последовательность очистки сточных вод диктует порядок настройки узлов или сооружений. Настройка и калибровка параметров модели должна выполняться только после минимизации совокупной погрешности измеренных данных [4–6].

В случае если сходимость с натурными условиями достигнута, утверждают модель и переходят на заключительный этап 7. В противном случае возвращаются к этапу 2.

На этапе 6 может оказаться, что предварительный выбор модели с активным илом не в полной мере отвечает особенностям её использования для реальных условий объекта ОСК, что существует более подходящая по составу опций модель. При замене модели могут потребоваться дополнительные специальные исследования для корректной настройки сооружений, по которым сходимость не была достигнута. А это возврат к этапу 2 с исследованиями, которые изначально не предполагались.

Этап 7. Моделирование различных сценариев модели может быть выполнено только после того, как доступна калиброванная и проверенная модель. Моделируемые результаты сценариев оценивают на основе цели и задач, определённых на этапе 1. Общее количество исследованных сценариев должно им соответствовать. Целесообразно следить за тем, чтобы результаты моделирования воспроизводились.

Письменная документация по имитационным исследованиям включает в себя общий подход, выбранный в исследовании (в том числе используемое ПО), все эксплуатационные и характеристики (включая качество очистки сточных вод), окончательный макет модели (выбранные модели, все обоснованные изменения исходных параметров модели), результаты оценки данных, результаты настройки и калибровки, моделируемые сценарии и достигнутый результат по оценке соответствия цели и задачам.

Предложенную поэтапную методику работы с ПО рекомендуем использовать для анализа ролей заказчика и исполнителя в ходе выполнения ТЗ.

20 лет назад в России не была отлажена методика использования подобного ПО. Но теперь методика апробирована на десятках очистных сооружений. Суммарная производительность апробаций составляет по рядка 7,6 млн м3/сут.

Авторы убеждены, что роль имитационных исследований с использованием достоверных математических моделей в России будет неуклонно повышаться, тем более что развитие этой сферы в нашей стране существенно отстает от зарубежного уровня.

Литература

Информационно-технический справочник по наилучшим доступным технологиям ИТС 10-2015 «Очистка сточных вод с использованием централизованных систем водоотведения поселений, городских округов», режим доступа: http:// docs.cntd.ru/document/1200128670.
Баженов В.И., Денисов А.А. Проектирование современных комплексов биологической очистки сточных вод // Экология и промышленность России. 2009. № 2.
Баженов В.И., Эпов А.Н., Носкова И.А. Использование комплексов имитационного моделирования для технологий очистки сточных вод // Водоснабжение и сани- тарная техника. 2014. № 2.
Activated sludge models ASM1, ASM2, ASM2d and ASM3 / Mogens Henze а.о. London: IWA publishing, 2000.
Хенце М. и др. Очистка сточных вод. Биологические и химические процессы / Под ред. С.В. Калюжного. М.: Мир. 2006.

открыть статью в PDF