计算机在环境公益过程中的应用教学PPT.ppt

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1、计算机在环境工艺过程中的应用,第五章,UTILIZATION TECHNIQUES OF COMPUTER IN ENVIRONMENTAL ENGINEERING,计算机在环境工艺过程中的应用,5.1概述 5.2计算机在废水处理工艺过程中的应用 5.3计算机在大气污染控制过程中的应用 5.4计算机在环境工程最优化设计中的应用 5.5环境过程的计算机预测,计算机在环境工艺过程中的应用,5.1 概述,计算机在环境工艺过程中的应用,图5.1中显示了主要的步骤及其相互的关系。“被分析过程”和“分析目的的确定”之间用双箭头虚线表明了二者的相互依赖关系。单箭头表示单向关系，即分析的目的应是模型检验和结构

2、分析的依据之一。带点画线的双箭头表示返回。通过对模型检验和结果分析，根据所发现的问题，可以返回对分析过程做必要的校正，重复计算。 过程模拟是过程分析的继续。对于已有的实际过程，可以对实际问题建立数学模型，通过模型的应用，考察工艺过程参数的合理性，并提出改进的方向和目标。该技术的核心是数学模型的建立（建立的基本步骤见图5.2）。,计算机在环境工艺过程中的应用,计算机在环境工艺过程中的应用,最优化问题的数学模型常见的有经验模型、半经验模型和数学模型三种，它通常由目标函数（性能指标）、独立变量和约束条件等部分组成，而目前在环境工程中使用最多和最普通的当属数值方程模型。典型的模型建立步骤如下： (1)

3、 数学模型 数值方程模型是用方程描述基本的工程原理和工艺特性的一种简单模型。模型表达的是基本的物料平衡和能量平衡、工程设计关系、物理性质方程组成；汇集的方程是显式的方程和不等式组，并可含有积分或微分运算。该内容将在下面的环境工程实例详细介绍。,计算机在环境工艺过程中的应用,(2) 确定目标函数的原则 目标函数是评价设计方案好坏的标准，一般来说，目标函数可以表示为问题变量的解析表达式，并用解析法或直接法进行优化。当无法把目标函数表示成变量的解析表达式时，可在调优过程中，通过各种方式获得数据，再采用直接法进行优化。 当目标函数不止一个，应选取其中主要的作为目标函数，其余的列为约束函数。目标函数可以

4、是一个，也可以是多个，但应尽量减少目标函数的数。,计算机在环境工艺过程中的应用,(3) 确定约束条件的原则 约束条件是变量取值范围的限制条件，有等式和不等式两种。它是评价设计方案可行或不可行的标准。约束条件的建立是数学模型对工艺的进一步解析，只有对工艺了解透彻，约束条件才更为完善或准确。但多余的约束条件，缩小了设计范围，影响到最优化的结果。因此，约束条件的建立要慎重。 (4) 求解的准备与分析 有了实际工程的数学模型，消除可能出现的数值计算障碍、增加计算的有效性、以及分析和识别某些对求解问题有指导意义的数学模型结构上的特征，是求解的准备和分析的主要内容。,计算机在环境工艺过程中的应用,5.2

5、计算机在废水处理工艺中的应用,5.2.1 在A/B/C活性污泥工艺中的应用 A/B/C活性污泥法是中国纺织大学提出，并在印染废水、工业区综合废水以及化工废水处理实际工程中得到了成功的应用。它是根据污泥负荷与污泥指数SVI之间的关系，利用活性污泥在高负荷、一般负荷和低负荷状态下来提高活性污泥对废水的净化效率，同时也极好地实现了污泥的减容化。因此，开展该过程的计算机模拟，并用于进一步指导工程设计和运行分析很有必要。典型的工艺流程见图5.3。,计算机在环境工艺过程中的应用,图5.3 A/B/C活性污泥法模型,其中，图5.3中的各符号意义如下： Q代表进水的流量，m3/d； xl，x2，x3，xrA、

6、B、C各格MLVSS和回流污泥浓度，mg/L； s0，s1，s2，s3曝气池中进水和出水的底物（BOD5）浓度，mg/L； al，a2，a3回流到A，B，C格污泥占污泥回流总量的百分比，%； V1，V2，V3曝气池A，B，C各格的容积，m3； R污泥回流比； x剩余污泥量，m3/d。,计算机在环境工艺过程中的应用,（1）数学模型的建立 a.模型的基本假定： A/B/C曝气池内营养物质与微生物充分混合； 入流的微生物营养物质不随时间而变； 进入曝气池的原污水中不含有微生物固体； 微生物进入沉淀池中污泥忽略其活性； 沉淀池中污泥没有累积，且固、液分离良好； 整个处理系统是在稳定状态下运行的。 b.

7、数学模型 动力学模型：,计算机在环境工艺过程中的应用,（污泥增殖速度的一级反应模型方程） （底物降解速度的一级反应模型方程） 物料平衡1（底物）：,计算机在环境工艺过程中的应用,物料平衡2（微生物）:,计算机在环境工艺过程中的应用,物料平衡3:,边界条件:,计算机在环境工艺过程中的应用,（i=1，2，3）,计算机在环境工艺过程中的应用,（i=1，2，3）,计算机在环境工艺过程中的应用,（2）实例分析 以某日处理6000吨的污水厂（工艺流程见图5.3）实际运行为例。已知的动力学模型中的反应速率常数k1=0.01mg/d，k2=0.2 mg/d ，A格停留时间t1=4.032 h，B格停留时t2=

8、 12.096 h，C格停留时间t3=8. 064 h，进入A/B/C活性污泥曝气池的污水的CODCr为700 mg/L，模拟计算结果见图5.45.5。,计算机在环境工艺过程中的应用,图5.4 进水水量的变化对出水水质的影响,图5.5 进水水质的变化对出水水质的影响,计算机在环境工艺过程中的应用,由图5.4和图5.5可知，在同一实际的处理装置中，出水水质随进水的水量和水质变化大，当进水水量超过设计水量的20%时，出水的CODCr超标，且出水的CODCr与进水水量为非线性关系；这与水量较小时，系统无法满足A/B/C法的负荷运行条件是相一致的。当进水的BOD5浓度逐步变大，系统的有机负荷和出水的C

9、ODCr浓度也增加；当进水BOD5超过设计值的15%时，系统有机负荷超出本身的最大限度，出水水质不达标。 由图5.6可知，出水COD随回流污泥浓度xr的升高而降低，出水水质越来越好。但当回流污泥浓度低时，系统不满足A/B/C法的负荷条件，出水水质将不能够达标。可见，影响系统的变化因素有很多，但以水量、水质和回流污泥浓度等的变化影响最大，这与实际运行检测得到的数据基本相符。,计算机在环境工艺过程中的应用,图5.6 回流污泥浓度的变化对出水水质的影响,计算机在环境工艺过程中的应用,5.2.2 MATLAB在SBR工艺仿真上的应用,（1）SBR工艺分析 a.进水和反应阶段 由进水期的有机组合的物科平

10、衡关系可得到如下方程：,在理想的完全混合反应器(CSTR)中上式可表示为：,计算机在环境工艺过程中的应用,当进水停止时，此时反应器达到最大水量状态，进入反应期此时物料平衡关系如下：,式中Q为进水期内曝气池进水流量(m3h)；Si为SBR降解过程中的混合液基质浓度（mg/L)；rsi为组分i的削减或增加速率，不同的动力学模型会得到不同的速率表达式；Si,in为原污水中含有的可溶性基质浓度(mg/L)；V0为充水前SBR内预留的混合液的体积量(m3)。,计算机在环境工艺过程中的应用,b.沉淀阶段 曝气和搅拌停止后，反应器内进入沉淀阶段，混合液通过重力沉降可以分为不同的污泥层，各层污泥浓度各不相同，

11、最上面为上清夜，悬浮物浓度最低，越往下悬浮物浓度越高，最下面一层污泥浓度最高，作为剩余污泥排放点。该沉淀方式不同于常规的活性污泥法初沉池和二沉池，主要表现为（1）SBR的沉淀属于静止沉淀，而常规活性污泥法则是一边进水,一边沉淀；（2）常规活性污泥法沉淀池入水集中于池上部或者中部某一点，而SBR则相当于进水点是沿池高均匀分布的，这体现了SBR的沉淀模型的独特性，以固体通量理论为基础，以池中第i层为研究对象，其固体通量与时间的关系为：,计算机在环境工艺过程中的应用,Jup,j+1，Jup,i，Js,i-1，Js,j四个参数表示第i层与第i+1，i-1层的物质交换量，可通过相应的规则获得。,（2）S

12、BR反应工艺的MATLAB仿真模型的建立 活性污泥法主要是解决底物降解速率和微生物增殖速率的问题，其核心为求常微分方程组的解。仿真语言MATLAB具有强大的计算功能，并且提供了良好的模块式结构以及可选择的实时性，是目前应用很广的模拟仿真语言。在MATLAB设定一定反应时间步长和积分方法，可以求解出带有边界条件的数值解。积分步长的选择取决于取样间隙的大小，而积分方法则是保,计算机在环境工艺过程中的应用,证运算是否可行以及运算速度、精度的关键。本模型就是用MATLAB建立的，如图5.7。整个模型包括进水配分(Distribution) 模块、时段控制(Time Control)模块、曝气(Aera

13、tion)模块、反应(Reaction)模块、沉淀(Sedimentation)模块以及出水组合(Combination)模块。,图5.7 SBR工艺流程图,计算机在环境工艺过程中的应用,除Reaction和Sedimentation模块处理相应的反应、沉淀计算之外，Distribution模块主要是将进水各组分按一定规则分配为13种组分，而Combination 则正好相反，它将13种组分组合为几种常见熟悉的监测因子如COD、BOD5、TSS等作为工艺分析的基础。Aeration模块则是对反应器内曝气设施的模拟，Time Control模块是对反应时段的设定，使进水、曝气、搅拌、沉淀、滗水（

14、排泥）循序进行。,计算机在环境工艺过程中的应用,a.SBR模型的数据流 SBR模型中的数据流图如下，模型的参数分为3种，1）物理参数指反应器的物理尺寸；2）状态参量，指反应器所处的环境变量，是影响生化反应参数的主要因子；3）反应参数，指厌氧、好氧反应参数和计量学参数以及沉淀池的计算参数，生化反应参数分为动力学参数和计量学参数。以上参数有的是作为局部变量储存于各模块，其余则是作为全局变量储存于MATLAB中的工作空间里。,图5.8 SBR模型的数据流图,计算机在环境工艺过程中的应用,b.进水、反应期物料衡算等式的实现 进水、反应期区别于进水流量Q的取值，在Time Control模块中确定Q的流

15、量曲线，在进水期Q值非零，反应期Q值为零，流量的冲击负荷可以通过给Q输入一定波动范围的信号来实现。在每一步里的出水组分Si,out是作为下一步运算时的出水组分Si,out，组分变化量Rsi则是通过AMS1模型计算得到。 (3) 模型检验 通过调整SBR模型的输入信号（流量、水质组分），可以比较方便地模拟一定进水冲击负荷（流量、组分浓度）对废水处理系统的影响。为考察SBR反应期间溶解氧对微生物降解有机物过程的影响，设置Aeration模块的输入值使溶解氧浓度为4mg/L和0.1mg/L，使反应器分别处于好氧和厌氧(缺氧)状态，其他工艺参数如下：,计算机在环境工艺过程中的应用,表5.1 SBR反应

16、器在好氧和厌氧(缺氧)下的工艺参数,进水的取样点见图5.7，经过分配后的组分浓度见表5.2。从表5.1和表5.2可以看出，在厌氧降解过程中，硝化过程受到抑制，反硝化过程比较活跃，使得硝态氮降低较快，而氨氮浓度波动降不下来。异养生物数量在好氧、厌氧环境中都能得到持续的增长，这是因为异养生物中在嗜氧性方面以兼性为主，在好氧和厌氧环境都能生存，而自养生物在好氧环境的增长远大于厌氧环境中的程度。因此，模型的模拟结果较好地反映了SBR 反应中微生物处理有机物的生化过程。,计算机在环境工艺过程中的应用,表5.2 SBR工艺仿真结果一览表,计算机在环境工艺过程中的应用,5.2.3 在城市污水处理工艺的应用,

17、（1）处理工艺 某日污水处理量为2.0万m3/d，进水BOD5为180mg/L，NH3-N为5070mg/L，出水BOD520mg/L，NH3-N15mg/L。该厂A/O工艺中A段体积与O段体积的比值为1:2，处理构筑物分2组同时运行，每组构筑物的尺寸为A段：35m7m7m，O段：70m7m7m，有效水深6m。典型的工艺流程见图5.9。,计算机在环境工艺过程中的应用,（2）模型的基本假定 系统的操作温度恒定； A段和O段均为理想的推流式反应器，且在垂直于液流运动方向的任一截面上，任一液流中的所有组分在反应器中的停留时间都是相同的，质量流动速率和混合液性质是均匀的； pH值恒定且接近中性； 二沉

18、池中不考虑微生物的物质代谢活动，仅起固、液分离作用且无活性污泥的积累； 污水中的氮、磷和其它无机营养物质不影响微生物的各种代谢活动。,计算机在环境工艺过程中的应用,（3）数学模型的建立 反应物（包括底物和活性污泥）的物料平衡： 各组分动力学反应方程式（ASM1号模型）：,计算机在环境工艺过程中的应用,计算机在环境工艺过程中的应用,计算机在环境工艺过程中的应用,式中符号意义如下： SI溶解性不可生物降解有机物g(COD)/m3； YA自养菌产率系数g(COD)/g(COD)； XI颗粒性不可生物降解有机物mg(COD)/L； bA自养菌比衰减(死亡)速率(d-1)； XB,A活性自养菌生物固体r

19、ng(COD)/L； KO,A自养菌氧的半饱和系数g(O2)/m3； XP生物固体衰减产生的惰性物质m(COD)L； bH比衰减(死亡)速率(d-1)； SNHNH4+-N和NH3-N m(N)/L； KNH自养菌生长半饱和常数g(NH3-N)/m3； SND溶解性可生物降解有机氮mg(N)/L；,计算机在环境工艺过程中的应用,Ka溶解性有机氮的氨化速率m3/g(COD) d； XND颗粒性可生物降解有机氮mg(N)/L； kA自养菌比生长速率(d-1)； fP生物固体的惰性组分比值； kH最大比生长速率(d-1)； iXB生物固体的含氮量g(N)/g(COD)； iXP生物固体惰性组分的含氮

20、量g(N)/g(COD)。 Ci单位微元中i反应物的浓度； i 单位微元中各反应物(包括底物、活性污泥)； i单位微元中i反应物的反应速率；,计算机在环境工艺过程中的应用,（4）计算流程框图 数值计算采用4阶龙格库塔法，计算流程框图如图5.10。,计算机在环境工艺过程中的应用,（5）结果分析 根据实际操作，模拟过程中取好氧段回流到厌氧段出水回流比1，厌氧段污泥回流比0.5，好氧段污泥回流比0.5。活性污泥模型中的动力学参数和化学计量学参数取ASM 1中的推荐值，并根据实际温度对参数进行微调。模拟结果见图5.11图5.15。,图5.11 某城市污水处理厂水量变化曲线 图5.12 出水氨氮随水质水

21、量变化,计算机在环境工艺过程中的应用,图5.13 出水硝态氮随水质水量变化 图5.14 出水TCOD随水质水量变化,计算机在环境工艺过程中的应用,图5.15 出水TN随水质水量变化,计算机在环境工艺过程中的应用,从图5.115.15可以看出，进水的水质水量变化很大，但监测的出水水质基本达标，表明该污水处理厂运转基本正常。模拟得到的出水中TCOD、TN与污水厂的实测值基本相符，这表明利用活性污泥1号模型对城市污水处理厂进行模拟是可行的。同时也建议在实际运行中，降低A/O工艺中A段的溶解氧，以降低出水硝态氮浓度，减少浮泥现象的出现。,计算机在环境工艺过程中的应用,5.3 计算机在大气污染控制过程中

22、的应用,5.3.1在能源利用优化规划中的应用 （1）数学模型的建立 现以某城市能源的规划区域为例，将规划区域按其内部功能(如工业区、商业区、居住区、办公区等)、地形和交通联系分成若干个小区块，每一个区块可视为一个能源的设置地点。设能源资源的集合为l=i1;，i2，im，可能的能源资源供应点的集合J=j1;j2;jn,用户的集合K=k1;，k2，kl，能量负荷的集合R=r1，r2，r3，其中r1表示工业热负荷，r2表示冬季采暖热负荷，r3表示民用生活用能负荷。某个用户k可能有该三种负荷中的一种、两种或全部。某地点j可能是或不是能源资源供应点，若是，则可供应一种或多种资源I；资源供应点j有选择地满

23、足用户k对用能负荷r的需求。若将决策变量设为两类，第一类是01决策变量yij，iI，jJ。当yijI时，代表要在地点j供应资源I，否则yij0。第二类是连续决策变量xijkr，iI，jJ，kK，rR，它表示为满足用户k的r种用能负荷的需求，需要从地点j供应第i种资源的数量。则建立的优化数学模型即转化为一多目标01混合整数规划模型。,计算机在环境工艺过程中的应用,计算机在环境工艺过程中的应用,Cij表示在j处建立资源i供应点所需要的固定开办费用； Cijkr表示从地点j向k用户供应单位i资源满足r类负荷需求所花费的年折算费用，其中，cijkr是一组函数表达式，一般由下面三部分构成，在j地点建立i

24、资源供应点对单位生产容量的初投资年折算费，该资源供应点为满足r种负荷需求生产单位i资源的年生产成本，从该资源供应点向用户k输送单位i类资源以满足用户对r种负荷需求而花费的年输送费用; Dijk(1)和dijk(2)分别表示从地点j向k用户供应单位i资源满足r类负荷需求SO2和粉尘的排放率； Qkr是k区内的r类能源负荷；,计算机在环境工艺过程中的应用,（2）计算流程框图 本模型运用目标规划方法和反向跟踪分支限界算法进行了求解。典型的计算流程框图见图5.16和图5.17。,(可自行拖动放大）,计算机在环境工艺过程中的应用,(可自行拖动放大）,计算机在环境工艺过程中的应用,（3）结果分析 若将规划

25、区工划分为17块小区，8种供能模式（CFB锅炉，电热，型煤锅炉，型煤民用炉，煤气，液化石油气，散源煤锅炉，散源煤民用炉）；3种热负荷（工业负荷，采暖负荷，生活负荷）；环境约束选用国家二级环境质量标准；总量控制采用AP值法。模拟计算的权度系数见表5.3。,表5.3 模拟过程的权度参数,计算机在环境工艺过程中的应用,当费用目标权度的降低，年计算费用由2.0亿逐渐增大到2.2亿，锅炉房初投资费用由权度为w1=1.0时的4100万元增至权度w10.6时的5600万元。污染物年排放量随费用目标权度的下降，环境目标的权度上升而减少，SO2年排放量变化较明显。 当费用权度wl=1.0时，由于允许污染物年排放

26、量等于最大可接受值，规划区内允许保留少量的散原煤链条炉，城市供热主要热源若选择型煤锅炉（理想的方案是新建或扩建流化床锅炉容量），民用燃料以煤气、电热、液化气为主，辅以民用型煤，冬季采用集中供热方式采暖。则该方案的投资最少，可操作性强，且又能满足现有的国家的二级环境质量标准。,计算机在环境工艺过程中的应用,为控制面源污染，规划区内民用型煤供应不宜扩大，中心城区宜采用天然气或其他清洁能源。权衡经济效益和环境效益，型煤锅炉具有投资小、污染物排放量较小的优点，当前应以型煤锅炉为主，远期再逐步改造成流化床锅炉。 当费用目标权度小于0.5，环境目标权度超过0.5以后，系统中不再配置民用型煤，民用采暖全部由

27、集中供热解决，生活负荷全部由煤气、电热、液化石油气解决，从而可彻底避免了无组织面源排放造成的地面污染。,计算机在环境工艺过程中的应用,5.3.2 计算机在大气监测布点中的应用,（1）多目标规划理论数学模型 多目标规划是运筹学的一个重要分支，也是研究给定约束条件下多目标最优化的有效手段。其数学模型如下：,约束条件,其中， ，F(X)是目标函数， 是第k个目标， 是决策变量， 是约束条件。,计算机在环境工艺过程中的应用,（2）监测布点的数学模型建立 多目标规划数学模型主要包括最大化布点质量和最小化布点费用，其中布点质量可从污染物浓度和超标情况来考虑，布点费用基本上与布点的投资费用成正比，可用监测点

28、的数目来表示。,最大化各个监测点的浓度之和： 最大化各个监测点的超标频率之和： 最小化布点费用：,计算机在环境工艺过程中的应用,其中： pj j网格作为监测点时=1，j网格不作为监测点时pj =0，由相应的大气扩散模型计算得到； cj j网格处的年平均浓度，由相应的大气扩散模型计算得到； j网格处的超标频率。 （3）约束条件 首先确定监测布点的数量n（n1nn2）和区域范围，则模型的约束条件为：,计算机在环境工艺过程中的应用,（4）模型求解 由于监测布点为一整数，因此，监测布点的多目标规划可应用整数规划的特征进行求解，目标函数经线性加权和法即可把多目标规划化为如下的单目标优化即可求解。,约束条

29、件为： -n1 n2 pj=0或1，j=1,2.,m,式中，1，2和3分别表示浓度、超标频率、费用3个目标的权重系数，它们满足1+2+3= 1，且10, 2 0, 3 0 。,计算机在环境工艺过程中的应用,5.4 计算机在环境工程最优化设计中的应用,5.4.1 环境工程优化设计的基本原则,（1）最优化设计的基本方法和原则 最优化技术主要包括数学模型建立和最优求解，设计的方法有线性规划、非线性规划、约束非线性规划等（详细内容可参考相关专著）。为成功地、全面地完成一个实际工程的最优化方案，大致可分为以下六个步骤： 确定实际问题的最优化数学模型。 求解的准备。既对问题与模型的简单修正，并将问题转换为

30、计算机运算所需的流程框图或形式，避免潜在的数值计算困难，提高计算的有效性和识别性，得到具有实际指导意义的模型结构特征。 为所选的算法准备一个有效的计算机执行策略。 计算机求解。 计算结果的可靠性分析。,计算机在环境工艺过程中的应用,（2）环境工程最优化的基本问题 a.环境工程设计管理机制落后 环境工程设计管理机制虽然不属于最优化设计的内容，但却直接影响最优化设计的发展进程。其主要原因是：环境管理权力进入交易市场，人为因素影响了环境工程设计的先进性和高效性；人的认识水平局限对环境工程设计技术的优劣缺乏基本的判断能力；在工程方案论证及初步设计审查过程中，某些主观因素或非技术因素使专家意见的权威性不

31、足；设计者的设计资格与实际要求的水平不相适应。 因此，不合理的环境工程理论、技术及设计水平常常成为环境工程最优化发展的障碍，阻碍了环境工程设计水平的提高，致使工程费用大量浪费，或者工程运行达不到环保设计要求。,计算机在环境工艺过程中的应用,b.工程设计理论与技术脱节 目前，大多数环境工程工艺设计方法仍停留在经验设计阶段，设计者往往根据所谓的设计规划及设计手册进行生搬硬套，对工程和工艺优化缺乏基本的认识和知识水平。如对荷载不利的力学几何形状、对经济上不利的施工方法及加工方法以及无任何实用价值的工程和设备“点缀”。 c.环境工程主要的最优化子项 目前，对同一污染治理项目，往往提供的工程方案和技术路

32、线较多，且每一种都可能认为是最优方案。其实，根据地型、气候、水质、水量、处理程度、土地费用、材料费用、人工费用等具体条件进行分析最优方案是唯一的，这个方案就是满足所有一定条件后，使所要实施的环境工程最为经济的方案。因此环境工程的最优化子项有：,计算机在环境工艺过程中的应用,经济指标最优化，即做到投资费用、运行费用和维护费用的最低； 技术设计的最优化，技术设计的最优化是最优化设计的关键与核心，是人力是难以实现的。它主要包括污染物去除过程动力学数学模型、系统工程分析以及设备和构筑物的结构与材料等。 施工设计的最优化，施工设计的最优化是对技术设计的补充与完善。技术设计最优化是偏重工艺参数的调整，施工

33、设计的最优化则是工程材料及施工方法最优化。,计算机在环境工艺过程中的应用,5.4.2 在气态污染物吸收净化塔设计中的应用,(1) 数学模型建立 操作线方程： 相平衡方程： 填料层高度：,或,计算机在环境工艺过程中的应用,（2）填料层高度的计算（计算框图）,计算机在环境工艺过程中的应用,变量及数组说明（其它符号见数学模型部分） n计算叠代次数，可取任意数。N取值越大结果越准确； S 中间变量； Y1，Y2 塔底、塔顶气体摩尔分率； X1，X2 塔底、塔顶液体摩尔分率； G，L 废气和吸收液的摩尔流率，kmol/s； Z 填料层高度，m KX、KY 液相和气相吸收总系数，kmol/m3s ；,计算

34、机在环境工艺过程中的应用,（3）计算实例 某含丙酮和乙醛的工艺废气，其中丙酮和乙醛的的含量分别为4%wt和1%wt，吸收剂采用清水洗涤以回收95%的丙酮。已知数据如下： 进口废气流率G=0.835 kg/m2s，温度为308.0K，粘度为1.7610-5Ns/m2； 吸收剂水的流率L=1.6kg/m2s，温度为295.0K，粘度为8.1310-4Ns/m2，表面张力为0.068N/m，平均热容为75.4kJ/kmol.K； 吸收塔操作压力为常压； 塔内填充38的陶瓷Intalox填料，平均填料直径为0.0472m，总比表面积为144m2/m3； 废气中污染物丙酮和乙醛的热容为：,计算机在环境工

35、艺过程中的应用,丙酮：CP=6.30+0.2606T-1.25310-4T2 乙醛：CP=6.716+0.1823T-1.00710-4T2 空气：CP=6.713 + 4.69710-4T + 1.14710-5T2 污染物在气相中的平衡浓度关联式为： 丙酮：a=21.23，b=-4741.2，c=0.0 乙醛：a=17.42，b=-3258.1，c=0.0 计算结果如下表：,表5.4 填料吸收塔设计计算结果一览表,计算机在环境工艺过程中的应用,5.4.3 在非均相固定床反应器设计中的应用,（1）数学模型 在单元时间dt、单元体积dVR内对组分A分别作物料衡算和热量衡算，将转化率从进口到出口

36、值0-XA，分成n个计算区间，即 ，则第n个区间的转化率为n，对应出口温度为Tn。 物料衡算式：,热量衡算法：,计算机在环境工艺过程中的应用,反应动力学方程式：,设 ，,计算机在环境工艺过程中的应用,（2）边界条件 当 时 ， ， 当 时 ， 当 时 （3）计算流程框图,计算机在环境工艺过程中的应用,计算机在环境工艺过程中的应用,5.4.4 在工艺参数整定和设备选型设计中的应用 （1）MATLAB语言编程在工艺中的应用 有机废气的处理有多种方法，其中催化燃烧则是一种既经济又环保的方法。催化燃烧正常运行的基本条件是被处理废气经预热达到最低的催化起始反应温度，废气中污染物在催化剂作用下催化燃烧，进

37、而使被处理的有机废气气温继续升高，某环境工程项目，在生产过程的表面处理机和热熔压延线上共产生25000Nm3/h废气，其有机污染物分别为甲苯12%、DMF18%、四氢呋喃12%、甲乙酮58%，对应的排放速率为15.6kg/h，23.4kg/h，15.6kg/h和75.4kg/h，总排放量达130kg/h，各污染物的基本物性参数如下表：,计算机在环境工艺过程中的应用,表5.5 污染物基础数据,计算机在环境工艺过程中的应用,由表中数据计算可知，每kg混合污染物的燃烧热为 8031.06 kcal/kg，则每kg污染物完全燃烧后废气可升高1.008。若甲苯、DMF、四氢呋喃和甲乙酮等净化效率为96%

38、，废气经催化燃烧装置处理后床层可升高125.8。当催化床层初始反应温度为320时，则反应后床层温度为445.8。典型的工艺流程图如下：,计算机在环境工艺过程中的应用,为保证系统运行费用在经济的工况下稳定运行，系统必须满足：废气风量和污染物浓度相匹配，即风量调节阀门与预热装置的出口温度连锁，以使预热装置出口温度稳定，并保持高的催化燃烧净化效率。 根据有机废气催化燃烧的要求，开始运行时，选用小风量，然后根据反应后的温度T2逐渐加大风量，直到正常运行。由于调节风机的速度和反应后的温度是一个滞后环节，因此采用PID调节，即系统的输出不仅取决于温差的大小，还取决于温差的变化，在接近设定温度时，提前减小引

39、风量，避免调节过大。,计算机在环境工艺过程中的应用,系统正常运行时，随时根据有机废气排放温度的变化，自动调节相应的引风量，检测温度设定（4505），若高于455加大引风量，低于445，减小引风量，此时采用PID调节，这样可提高风量调节的动态质量和精度。设计的控制软件可用MATLAB设计PID控制器，从而将设计者从繁琐的计算机程序编码中解放出来，使设计和参数正定变得简单（编程方法详见第4章）。最优的PID控制器可通过改进型的Ziegler-Nichols控制器和PID ControllerOptimum Tuning菜单项来设计。MATLAB语言编程在系统设计中的应用，将使自动控制系统的设计和参

40、数整定变得简单、实际。,计算机在环境工艺过程中的应用,（2）计算机在设备选型中的应用 “设备优选”，即设备优选数据库。可实现的主要功能和特点有： a.广义数据库，即设备数据库可进行扩充、维护、更新； b.局域网络，强化人机对话，操作使用更简便； c.设备分类库，使设备选用有一定的优化特性和通用性； d.帮助，便于系统在线咨询，增强系统的透明性。 广义数据库：本功能实现对数据库中存贮的全部数据进行编辑维护，以及数据更新，由数据库管理人员直接管理。同时可接纳子项目数据输入，数据修改和数据删除。,计算机在环境工艺过程中的应用,局域网络：本功可实现广义数据库和网络用户端间的联机对话，网络用户输入基本工

41、艺参数指令，并可根据一定的优选原则对基本输入参数进行诊断，为用户提供可选择的设备类型，并提供用户详细设备工艺参数和相同参数下不同的材料组合。 设备分类库：本功能是对广义数据库中的所有设备，根据设备材质、类别、技术参数等进行归类，并对不同大类别如水泵、风机、阀门等再一步归类。 帮助：本功能向用户提供简单帮助，以便不同的用户更好地了解和使用本系统，辅以说明信息，以增强系统的透明性，使用户使用更为清晰、明了。 简要的工艺流程框图如下：,计算机在环境工艺过程中的应用,图5.22 工艺流程框图,计算机在环境工艺过程中的应用,5.5 环境过程的计算机预测,环境预测是通过分析各污染物与相关因素的原始数据，从

42、而得出该污染物形成的一般规律，再由未来相关因素的数据来预测该污染物的未来影响趋势，为环境管理和污染物预防提供相应的措施和方法。它可分为定量预测和定性预测。定性预测是通过对已有的相关过程进行分析，并对未来因素进行评价的过程；定量预测通常是用因果关系法和时间序列法，常用的数学分析法就是多元线性回归法和指数平滑法。 水污染指标中的生化需氧量（BOD）对于表征污染水体特征、评价废水处理设施效率、突发污染事故定性起着重要作用。但由于BOD5实验测试的周期长而限制了它的广泛使用。本节以BOD5的预测为例，根据某河道过去几年检测数据若干组，利用多元回归法对BOD5进行预测。,计算机在环境工艺过程中的应用,众

43、所周知，COD值总是大于BOD5（以下简称BOD）值，它实际上可分为可被微生物降解（CODY）和不可被微生物降解（CODN）两部分数值之和。对于同种样本污染物来源相同，则样本组分也应该相对固定，因此，CODY/COD的比值应保持不变，CODY和BOD有着密切的关系是公认的事实，所以COD和BOD也应具有很好的相关性。 若选取某河道某一断面过去几年的COD和BOD5的n组数据（n不小于24），如（COD1，BOD1，CODN,1）（CODi，BODi，CODN,i）（CODn，BODn，CODN,n），假设BOD和COD有如下的线性模型：,计算机在环境工艺过程中的应用,BOD=b1 + b2CODY+b3CODN b1，b2，b3 分别代表不同的回归的系数 将n组数据代入上面公式得到由n个方程组成的方程组，利用最小二乘法即可得到需要回归的b1、b2、b3。,