Issuu on Google+

OPTIMIZACIJA ODSTRANJEVANJA AMONIJEVEGA DUŠIKA V ČISTILNI NAPRAVI Z UPORABO NOVIH MERILNIKOV IN POSTOPKOV VODENJA Dr. Darko Vrečko1 , Dr. Nadja Hvala1, Aljaž Stare1 univ. dipl. inž., Dr. Olga Burica2, Dr. Marjeta Stražar2, mag. Meta Levstek2, Sebastjan Podbevšek2 teh., Peter Cerar2 dipl. inž. 1

2

Institut Jožef Stefan, Jamova 39, Ljubljana Čistilna naprava Domžale-Kamnik, Študljanska 91, Domžale e-mail: darko.vrecko@ijs.si

IZVLEČEK V čistilni napravi za čiščenje odpadnih voda je potrebno držati koncentracije na iztoku iz naprave pod predpisanimi vrednostmi, kljub velikim spremembam dotoka in zunanjih razmer. Pri tem želimo, da so obratovalni stroški naprave, to je poraba električne energije in kemikalij čim manjši. Ker so čistilne naprave kompleksni sistemi, sestavljeni iz mnogih medsebojno povezanih podprocesov, optimalno obratovanje naprave ni enostavno. Temu se lahko približamo z uporabo novih merilnikov za merjenje nutrientov in ustreznimi postopki vodenja, ki na osnovi signalov iz merilnikov samodejno spreminjajo parametre obratovanja. V prispevku so predstavljeni postopki vodenja prezračevanja aerobnih bazenov, ki so bili testirani na pilotni napravi v Centralni čistilni napravi Domžale Kamnik (CČND). Raziskave kažejo, da lahko s postopki vodenja, kjer uporabljamo merilnike amonijevega dušika, dosežemo boljšo kvaliteto čiščenja, pri tem pa porabimo tudi do 45 % manj zraka za prezračevanje kot pri regulaciji kisika. Takšno zmanjšanje porabe zraka pa bi pomenilo za celotno CČND prihranek električne energije za 5-10 milijonov tolarjev letno. KLJUČNE BESEDE Biološke čistilne naprave, prezračevanja aerobnih bazenov, regulacija kisika, regulacija amonijevega dušika, vodenje z upoštevanjem amonijevega dušika na dotoku. 1. UVOD Glavni cilj vodenja čistilne naprave je zagotavljati uspešno čiščenje odpadne vode, to je dosegati dovolj nizke koncentracije na iztoku čistilne naprave, ki ne presegajo zakonsko predpisanih vrednosti. Pri tem pa je zaželeno, da so stroški čiščenja, predvsem poraba električne energije in kemikalij, čim manjši (Olsson in Newell, 1999). Ker se odpadna voda na dotoku čistilne naprave neprestano spreminja tako po pretoku, sestavi in koncentraciji in ker na procese čiščenja vplivajo tudi zunanji dejavniki, kot je na primer temperatura, lahko uspešno čiščenje v vseh pogojih zagotovimo le, če tem pogojem prilagodimo tudi parametre obratovanja. Ti parametri so na primer dovajanje zraka, dodajanje kemikalij in spreminjanje različnih pretokov na napravi. Ker so čistilne

1


naprave kompleksni sistemi, sestavljeni iz mnogih medsebojno povezanih podprocesov, takšno nenehno prilagajanje tehnoloških parametrov oziroma vodenje čistilne naprave ni enostavno. Danes to nalogo večinoma opravljajo računalniški sistemi vodenja. Ti sistemi pa morajo imeti za uspešno vodenje vgrajene tudi ustrezne postopke vodenja, ki na osnovi signalov iz merilnikov samodejno spreminjajo procesne veličine. Postopki vodenja temeljijo na poznavanju trenutnega stanja obratovanja naprave, ki ga lahko dobimo z uporabo sprotnih merilnikov. V zadnjih letih je na področju sprotnega merjenja nutrientov, to je dušikovih in fosforjevih komponent, potekal intenziven razvoj, tako da je sedaj na voljo veliko različnih merilnikov. Sprotno merjenje nutrientov pa daje možnosti tudi za boljše vodenje čistilne naprave. Trenutno se najpogosteje uporabljajo postopki vodenja, ki temeljijo na povratnozančni regulaciji. Značilnost takšnega vodenja je, da se obratovalni parametri naprave spremenijo šele, ko se sprememba na dotoku odrazi na iztoku. Takšna regulacija tako deluje z zakasnitvijo, ki je odvisna od velikosti hidravličnih zadrževalnih časov. V zadnjem času pa se z razvojem merilnikov vse bolj uveljavlja krmiljenje, ki temelji na meritvah dotoka. Pri takšnem vodenju se obratovalni parametri spremenijo takoj, ko se spremeni dotok in ne šele, ko nastane sprememba na iztoku, zaradi česar se delovanje naprave precej izboljša. V prispevku bomo predstavili uporabo novih merilnikov in različnih postopkov vodenja prezračevanja pri odstranjevanju amonijevega dušika. Najprej bomo opisali pilotno napravo CČND, na kateri smo izvajali preizkuse. V nadaljevanju bomo predstavili naslednje postopke vodenja prezračevanja aerobnih bazenov: regulacija kisika, regulacija amonijevega dušika in vodenje z upoštevanjem amonijevega dušika na dotoku. Nato bomo opisali podatkovno povezavo med Institutom Jožef Stefan (IJS) in CČND, preko katere smo preizkušali omenjene postopke na pilotni napravi. Nadalje bomo pokazali rezultate testiranja postopkov prezračevanja. Temu bo sledil opis problemov, s katerimi smo se soočali pri eksperimentiranju na pilotni napravi. Prispevek bomo zaključili s sklepnimi ugotovitvami. 2. PILOTNA NAPRAVA Postopke prezračevanja smo preizkušali na pilotni napravi Centralne čistilne naprave Domžale-Kamnik (CČND). Shema pilotne naprave opremljene z merilniki je prikazana na sliki 1. V pilotni napravi se preizkuša tako imenovana MBBR (Moving Bed Biofilm Reactor) tehnologija za namene rekonstrukcije celotne čistilne naprave. Pri tej tehnologiji so mikroorganizmi pritrjeni na manjše plastične nosilce, ki prosto plavajo v bazenih naprave (Ødegaard in sod., 1994). V primerjavi s tehnologijo z razpršenimi mikroorganizmi, lahko z MBBR tehnologijo precej zmanjšamo dimenzije naprave, predvsem na račun manjših usedalnih bazenov. Slabost te nove tehnologije pa je, da zahteva precej večje koncentracije kisika v aerobnih bazenih za uspešen potek procesa nitrifikacije.

2


Qzrak

Zrak NH4-N NH4-N

O2

Usedalnik

Dotok

Iztok

3

3

3

88m

3

88m

130m

Anoksièna bazena

3

117m

600m

3

115m

Aerobna bazena Odveèno blato

Interni recikel

Slika 1. Shema pilotne naprave opremljene z merilniki. Pilotna naprava je velika približno 500 m3 in predstavlja del obstoječe naprave. Zgrajena je za odstranjevanje organskih in dušikovih komponent s po dvema anoksičnima in aerobnima bazenoma.V anoksična bazena sta vgrajeni mešali, ki skrbita za mešanje, aerobna bazena pa se mešata s vpihovanjem zraka. Dotok na pilotno napravo je speljan po mehanski stopnji, pretok dotoka pa je konstanten in s tem tudi hidravlični zadrževalni čas pilotne naprave. Za namene preizkušanja postopkov je bila pilotna naprava dodatno opremljena z merilnikom kisika v zadnjem aerobnem bazenu, merilnikom skupnega pretoka zraka v aerobna bazena, merilnikom amonijevega dušika na dotoku ter merilnikom amonijevega dušika v zadnjem aerobnem bazenu. 3. TESTIRANI POSTOPKI VODENJA PREZRAČEVANJA 3.1 Regulacija koncentracije kisika Prvi in najenostavnejši postopek vodenja prezračevanja aerobnih bazenov, ki smo ga preizkusili na pilotni napravi, je bila kaskadna regulacija koncentracije kisika v zadnjem aerobnem bazenu. Regulacija, kjer reguliramo koncentracijo kisika v aerobnih bazenih na želeno konstantno vrednost, se danes najpogosteje uporablja v praksi (Olsson in Newell, 1999). Shema regulacije kisika je prikazana na sliki 2. y

Referenca pretoka zraka

Referenca kisika

+

-

PI regulator kisika

+

-

PI regulator pretoka zraka

Oprtost ventila

Prezraèevalni sistem

Pretok zraka

Pilotna naprava

Kisik v zadnjem aerobnem bazenu

y

Slika 2. Shema regulacije kisika. V shemi imamo dva proporcionalno integrirna (PI) regulatorja, ki sta vezana kaskadno oziroma zaporedno. V zunanji oziroma glavni zanki deluje PI regulator kisika, ki glede na razliko med želeno ali referenčno vrednostjo, ki jo nastavi operater in izmerjeno vrednostjo kisika izračuna potrebno referenčno vrednost pretoka zraka. Notranji oziroma pomožni PI regulator pretoka zraka pa to referenčno vrednost vzdržuje s spreminjanjem odprtosti ventila zraka.

3


Dinamika spreminjanja pretoka zraka je reda minute, spreminjanje kisika pa reda deset minut. Tako notranja zanka pretoka zraka, ki je precej hitrejša od zunanje kisikove, bistveno hitreje odpravi motnje v prezračevalnem sistemu. Poleg tega lahko z notranjo zanko lineariziramo nelinearnost ventila pretoka zraka. Regulirna veličina se pri obeh PI regulatorjih v shemi izračuna na sledeč način (Åstrom in Hägglund, 1995):  T u (k ) = K p ⌡ e(k ) + s Ti 

 T e( j ) − s ⌠  Ti j =1 k

k −1

⌠ (u( j ) − u ( j )) , kjer je

(1)

lim

j =1

 umin , če u(k ) < umin  ulim (k ) = u(k ), če umin ≤ u(k ) ≤ umax .  u , če u(k ) > u max max 

(2)

Parameter Kp je proporcionalno ojačenje regulatorja, Ti je integrirna časovna konstanta, Ts čas vzorčenja, e regulacijski pogrešek (razlika med referenčno in izmerjeno vrednostjo pretoka zraka ali kisika) ter umin in umax minimalna in maksimalna vrednost regulirne veličine (odprtost ventila in pretok zraka). Prvi člen v enačbi (1) opisuje PI algoritem in drugi zaščito pred integralskim pobegom. Ta zaščita preprečuje oscilacije PI regulatorja, ki lahko nastanejo zaradi omejitev regulirne veličine (Hanus in sod., 1987). Za učinkovito delovanje regulatorjev je potrebno izbrati takšno minimalno in maksimalno vrednost reference pretoka zraka, ki ju še lahko dosežemo z notranjim PI regulatorjem pretoka zraka. 3.2 Regulacija amonijevega dušika

Regulacija, kjer reguliramo kisik na želeno konstantno vrednost deluje zadovoljivo, dokler se obremenitev na dotoku ali zunanje razmere bistveno ne spremenijo. Ob spremembah pa je smiselno vrednost koncentracije kisika spreminjati. Eden od možnih načinov samodejnega spreminjanja kisika je kaskadna regulacija amonijevega dušika v zadnjem aerobnem bazenu (Lindberg in Carlsson, 1996; Suescun in sod., 2000). Shema uporabljene regulacije je prikazana na sliki 3. Referenca amonijevega dušika

+

-

PI regulator amonijevega dušika

Referenca pretoka zraka

Referenca kisika

+

-

PI regulator kisika

+

-

PI regulator pretoka zraka

Oprtost ventila

Prezraèevalni sistem

Pretok zraka

Kisik v zadnjem aerobnem bazenu Pilotna naprava Amonijev dušik v zadnjem aerobnem bazenu

y

Slika 3. Shema regulacije amonijevega dušika. Glavni regulator v shemi je PI regulator amonijevega dušika, ki na osnovi razlike med referenčno oziroma želeno vrednostjo amonijevega dušika, ki jo nastavi operater, ter izmerjeno vrednostjo amonijevega dušika v zadnjem aerobnem bazenu določi referenčno vrednost kisika. Le-ta se vzdržuje z notranjo regulacijo, ki je enaka regulaciji kisika v prejšnjem poglavju. Vrednost kisika, ki ga reguliramo v takšni shemi se spreminja v odvisnosti od amonijevega dušika v zadnjem aerobnem bazenu, ki se spreminja z dinamiko reda nekaj 4


ur. V primeru, da je amonijev dušik večji od želene vrednosti se vrednost kisika poveča in če je manjši zmanjša. Algoritem PI regulatorja amonijevega dušika je enak algoritmu PI regulatorja kisika in pretoka zraka, ki je opisan z enačbo (1). Vendar se v tem primeru mejna vrednost regulirne veličine ulim izračuna kot (Hanus in sod., 1987):

ulim (k ) = u(k ) −

u' (k ) − ulim' (k ) K p'

(3)

kjer je u' regulirna veličina PI regulatorja kisika, ki je v našem primeru referenčna vrednost pretoka zraka, ulim' mejna vrednost regulirne veličine PI regulatorja kisika in Kp' proporcionalno ojačenje PI regulatorja kisika. Omejitev kisika v zunanjem PI regulatorju amonijevega dušika je tako odvisna od omejitve pretoka zraka v notranjem PI regulatorju kisika. V primeru, da notranji PI regulator kisika doseže spodnjo ali zgornjo mejo pretoka zraka, to povzroči omejevanje kisika v zunanjem PI regulatorju amonijevega dušika. Vrednost kisika tako ni med določeno spodnjo in zgornjo mejo, ki ju nastavi operater, ampak se spreminja glede na omejitev spodnjega PI regulatorja kisika. Na ta način dosežemo boljše delovanje PI regulatorja amonijevega dušika v primeru, ko pretok zraka PI regulatorja kisika doseže omejitev. 3.3 Vodenje z upoštevanjem amonijevega dušika na dotoku

Slabost regulacije amonijevega dušika v prejšnjem poglavju je, da se kisik v aerobnih bazenih spremeni šele, ko se spremeni amonijev dušik v zadnjem aerobnem bazenu. Ker pa sprememba kisika povzroči opazno spremembo amonijevega dušika šele po nekaj urah deluje takšna regulacija z zakasnitvijo. Ta problem lahko odpravimo, če pri regulaciji upoštevamo amonijev dušik na dotoku kot merljivo motnjo. Ker se amonijev dušik na dotoku spremeni nekaj ur prej kot v zadnjem aerobnem bazenu, lahko s takšnim postopkom precej izboljšamo čiščenje (Krause in sod., 2002; Ingildsen in sod., 2002; Vrečko in sod., 2003; Meyer in sod., 2003). Shemo vodenja z upoštevanjem amonijevega dušika na dotoku, ki smo jo uporabili na pilotni napravi prikazuje slika 4. Amonijev dušik na dotoku

y Krmiljenje Referenca amonijevega dušika

+

-

PI regulator amonijevega dušika

+ +

Referenca kisika

+

-

Referenca pretoka zraka PI regulator kisika

+

Oprtost ventila

-

PI regulator pretoka zraka

Pretok zraka Prezraèevalni sistem

Kisik v zadnjem aerobnem bazenu Pilotna naprava Amonijev dušik v zadnjem aerobnem bazenu

Y

Slika 4. Shema vodenja z upoštevanjem amonijevega dušika na dotoku. Prikazana regulacija se od regulacije amonijevega dušika, ki je opisana v prejšnjem poglavju razlikuje samo po dodanem krmiljenju, ki deluje na osnovi meritve amonijevega dušika na dotoku. Zaradi krmiljenja se referenca kisika v zadnjem aerobnem bazenu spremeni takoj, ko se spremeni amonijev dušik na dotoku in ne šele ko pride do spremembe amonijevega dušika v zadnjem aerobnem bazenu. Referenca kisika je pri takšnem vodenju podana z vsoto odzivov PI regulatorja in krmiljenja:

5


u(k ) = uPI (k ) + uFF (k )

(4)

kjer je uPI prispevek PI regulatorja amonijevega dušika in uFF krmiljenja z upoštevanjem amonijevega dušika na dotoku. Krmiljenje smo v našem primeru izvedli na enostaven način s sistemom prvega reda (Shinskey, 1988; Hydromantis, 2001; Olsson in Newell, 1999), ki ga lahko zapišemo v diskretni obliki: uFF (k ) =

(5)

TFF K T uFF (k − 1) + FF s S NHin (k ) , TFF + Ts TFF + Ts

kjer SNHin predstavlja amonijev dušik na dotoku, KFF ojačenje in TFF časovno konstanto krmiljenja. 4. PODATKOVNA POVEZAVA MED IJS IN CČND

Vsi postopki vodenja prezračevanja opisani v prejšnjem poglavju so bili testirani preko podatkovne povezave med Institutom Jožef Stefan (IJS) in Centralno čistilno napravo Domžale-Kamnik (CČND), ki je prikazana na sliki 5. Kot vidimo smo IJS in CČND medsebojno povezali z VPN (Virtual Private Network) povezavo. Program, ki teče v Matlabu na računalniku na IJS, uporablja OPC (OLE for Process Control) za Matlab, s katerim komunicira preko interneta z OPC strežnikom na računalniku na CČND. Institut Jo ef Stefan

Centralna èistilna naprava Dom ale-Kamnik

VPN Router

OPC Server

Matlab OPC Klient

VPN Router PLC Pilotna naprava

Slika 5. Podatkovna poveza med IJS in CČND. OPC strežnik na CČND je povezan s pilotno napravo preko PLC (Programmable Logical Controller) krmilnika. V Matlabu je bil sprogramiran regulator kisika in amonijevega dušika, regulator pretoka zraka pa v PLC-ju na CČND. Komunikacija med IJS in CČND je potekala v realnem času, pri čemer se vsakih 20 sekund preberejo podatki iz pilotne naprave ter izračuna nova vrednost reference pretoka zraka, ki se pošlje na OPC strežnik in dalje na PLC. 5. REZULTATI TESTIRANJA

Testiranje in primerjanje postopkov vodenja prezračevanja je bilo opravljeno preko podatkovne povezave na pilotni napravi v obdobju od 6.12. do 21.12. 2003. Postopke vodenja smo testirali po naslednjem vrstnem redu: • • •

vodenje z upoštevanjem amonijevega dušika na dotoku od 6.12. do 10.12. 2003, regulacija amonijevega dušika od 11.12. do 16.12. 2003 in regulacija kisika od 16.12. do 21.12. 2003.

6


Zunanje razmere se v tem 15 dnevnem obdobju niso bistveno spreminjale, povprečna temperatura odpadne vode pa je bila okoli 15 oC. Parametre regulatorjev smo nastavili ročno na osnovi preizkušanja in poznavanja procesa tako, da smo dobili zadovoljivo obnašanje regulatorjev. Vrednosti parametrov so podane v tabeli 1. Tabela 1. Parametri regulatorjev. Parametri PI regulator Kp Ti umin umax pretoka zraka 100 % 0.1 30 s 0% PI regulator Kp Ti umin umax 6 3 kisika 300 m /(g·h) 400 s 500 m /h 2200 m3/h PI regulator Kp Ti amonijevega dušika -0.7 2h KFF TFF Krmilnik 0.15 1.5 h Pri regulaciji amonijevega dušika smo nastavili referenco na nizko vrednost 1 mg/l. Ob preklopu na regulacijo kisika smo referenco kisika nastavili na 6.8 mg/l, ki pa se je izkazala za prenizko, zato smo jo dvakrat povečali v območju od 6.8 do 7.8 mg/l. Čas vzorčenja Ts je bil pri vseh regulacijah 20 sekund. Rezultati testiranja različnih postopkov vodenja prezračevanja so prikazani na sliki 6.

Amonijev dušik na dotoku [mg/l]

Vodenje z upoštevanjem amonijevega dušika na dotoku

Regulacija amonijevega dušika

Regulacija kisika

45

30

Pretok zraka v Amonijev dušik v zadnjem Kisik v zadnjem aerobna bazena [m3/h] aerobnem bazenu [mg/l] aerobnem bazenu [mg/l]

15 8

4 1 0 9

6.5

4 2500

1500

500 6.12.2004

10.12.2004

16.12.2004

Slika 6. Rezultati testiranja različnih postopkov vodenja prezračevanja.

7

21.12.2004


Za posamezna obdobja testiranja smo izračunali tudi nekatere kazalnike učinkovitosti postopkov vodenja prezračevanja. Vrednosti teh kazalnikov so podane v tabeli 2. Tabela 2. Vrednosti kazalnikov učinkovitosti različnih postopkov vodenja prezračevanja.

Postopek vodenja prezračevanja Regulacija kisika Regulacija amonijevega dušika Vodenje z upoštevanjem amonijevega dušika na dotoku

Amonijev dušik v zadnjem Pretok zraka aerobnem bazenu povprečni min max st.dev. na odstranjeni (mg/l) (mg/l) (mg/l) (mg/l) amonijev dušik (m3/kg) 3.46 0 7.80 2.42 1098 1.12

0.10

3.70

0.83

849

0.98

0.10

2.20

0.50

602

Pri regulaciji konstantnega kisika se pojavijo visoke konice amonijevega dušika v zadnjem aerobnem bazenu, če vrednost kisika ni zadosti visoka, poleg tega pa je potrebna količina zraka za odstranitev kilograma amonijevega dušika največja. Regulacija amonijevega dušika daje boljše rezultate v smislu nižjih vrednosti amonijevega dušika in boljšega sledenja referenčni vrednosti. Poraba zraka, ki je potrebna za odstranitev kilograma amonijevega dušika pa je približno za 23 % manjša kot pri regulaciji kisika. Najboljše rezultate smo dosegli z vodenjem z upoštevanjem amonijevega dušika na dotoku. Amonijev dušik v zadnjem aerobnem bazenu najtesneje sledi želeni vrednosti, poraba zraka na kilogram odstranjenega amonijevega dušika pa je za 29 % manjša, kot pri regulaciji amonijevega dušika in celo za 45 % manjša, kot pri regulaciji kisika. Na osnovi letne porabe električne energije na CČND smo ocenili, da bi takšno zmanjšanje porabe zraka pomenilo za celotno napravo prihranek električne energije od 5 do 10 milijonov tolarjev na leto. Seveda pa moramo pri izračunu prihrankov upoštevati tudi stroške povezane z nakupom merilnikov in stroške implementacije postopkov vodenja na napravi. Merilniki za sprotno merjenje dušikovih komponent so trenutno razmeroma dragi, njihove cene pa se gibljejo v razredu nekaj milijonov tolarjev. Kljub vsemu pa so prihranki in pozitivni učinki, ki jih omogočajo merilniki precej večji od vloženih sredstev. To še posebej velja za večje čistilne naprave, kjer so stroški obratovanja višji. Omeniti je še potrebno, da so bili rezultati dobljeni v relativno kratkem obdobju preizkušanja, zato bi bilo potrebno za bolj zanesljivo oceno učinkovitosti postopkov vodenja testiranje še večkrat ponoviti.

8


6. PROBLEMI PRI EKSPERIMENTIRANJU NA PILOTNI NAPRAVI

Problemi s katerimi smo se srečevali pri eksperimentiranju na pilotni napravi so bili povezani predvsem s plastičnimi nosilci, na katerih je pritrjena biomasa in ki se uporabljajo pri MBBR tehnologiji čiščenja odpadne vode. Ker je mešanje aerobnih bazenov pogojeno s vpihovanjem zraka, se pri nizkem pretoku zraka mešanje precej poslabša, zaradi česar nosilci izplavajo na površje in povzročijo zamašitev mrež na odtokih iz bazenov. Do podobne zamašitve pride tudi pri visokem pretoku zraka, ki potisne nosilce na površino. Ta problem smo omilili z omejitvijo pretoka zraka med ustrezno minimalno in maksimalno vrednostjo, zaradi česar se je zmanjšala učinkovitost postopkov vodenja prezračevanja predvsem v smislu porabe zraka. Problem pa bi bilo mogoče popolnoma odpraviti z namestitvijo mešal v aerobna bazena. Nosilci lahko tudi ovirajo delovanje merilnikov. Tako lahko na primer izrinejo sondo kisikovega merilnika iz odpadne vode ali zamašijo cev, po kateri se pretaka odpadna voda iz bazena do merilnika amonijevega dušika. Tovrstne probleme smo rešili tako, da smo okoli merilnika kisika postavili zaščitno mrežo, dovodno cev za merilnik amonijevega dušika pa smo prestavili v peti bazen, v katerem ni nosilcev. 7. SKLEP

V prispevku smo predstavili nekatere postopke vodenja prezračevanja ter jih preizkusili na pilotni napravi CČND. Postopke vodenja, ki smo jih predstavili so: regulacija kisika, regulacija amonijevega dušika in vodenje z upoštevanjem amonijevega dušika na dotoku. Podatkovna povezava med IJS in CČND se je izkazala kot zelo primerna za testiranje različnih postopkov vodenja čistilne naprave. Eksperimenti so pokazali, da lahko s postopki vodenja, ki uporabljajo nove merilnike amonijevega dušika, dosežemo bolj kontroliran amonijev dušik na iztoku iz naprave in tudi do 45 % manjšo porabo zraka na kilogram odstranjenega amonijevega dušika. Takšno zmanjšanje porabe zraka pa predstavlja za celotno CČND prihranek od 5 do 10 milijonov tolarjev letno. Raziskave kažejo, da se vlaganje v nove merilnike in postopke vodenja čistilnih naprav izplača, saj lahko na ta način izboljšamo kvaliteto čiščenja in hkrati znatno zmanjšamo obratovalne stroške. ZAHVALA

Avtorji se zahvaljujejo evropski komisiji (projekt SMAC, pogodba EVK1-CT-200000056) in Ministrstvu za šolstvo, znanost in šport (šifra programa P2-0001) za finančno podporo.

9


8. LITERATURA

Åstrom K. J. and Hägglund T. (1995). PID Controllers: Theory, design and tuning, Instrument Society of America. Hanus R., Kinnaert M., Henrotte J.-L. (1987). Conditional technique, a general antiwindup and bumpless transfer method. Automatica, 23(6), 729-739. Hydromantis, Inc. (2001). GPS-X - Technical Reference, GPS-X Version 4. Ontario, Canada. Ingildsen P., Jeppsson U. and Olsson G. (2002). Dissolved oxygen controller based on on-line measurements of ammonia combining feed-forward and feedback. Water Science and Technology, 45(4-5), 453-460. Krause K., Böcker K., Londong J. (2002). Simulation of a nitrification control concept considering influent ammonium load. Water Science and Technology, 45(4-5), 413-420. Lindberg C. F., Carlsson B. (1996). Nonlinear and set-point control of the dissolved oxygen concentration in an activated sludge process. Water Science and Technology, 34(3-4), 135-142. Meyer U, Popel H. J. (2003). Fuzzy-control for improved nitrogen removal and energy saving in wwt-plants with pre-denitrification. Water Science and Technology, 47(11), 69-76. Olsson, G. and Newell, B. (1999). Wastewater Treatment Systems. Modelling, Diagnosis and Control. IWA Publishing, London. Ødegaard H., Rusten B. and Westrum T. (1994). A new moving bed biofilm reactor applications and results. Water Science and Technology, 29(10-11), 157-165. Shinskey F.G. (1988). Process control systems. 3rd edition. McGraw-Hill, New York. Suescun J., Ostolaza X., Garcia-Sanz M. in Ayesa E (2000). Real-time control strategies for predenitrification - nitrification activated sludge plants biodegradation control. Water Science and Technology, 45(4-5), 453-460. Vrečko D., Hvala N., Carlsson B. (2003). Feedforward-feedback control of an activated sludge process-a simulation study. Water Science and Technology, 47(12), 19-26. ABSTRACT

Wastewater treatment plant have to operate in such a way that effluent concentrations stay bellow defined limits in spite of influent and weather condition changes. At the same time operational costs of the plant such as electrical energy consumption costs or chemical dosing costs should be minimal. Since the wastewater plant is a complex process composed of many connected sub-processes it is difficult to optimally control it. However, improvement in operation can be achieved by using new nutrient sensors and appropriate control algorithms that automatically adapt manipulated variables of the plant. In the paper some algorithms for aeration control are presented and evaluated on the pilot plant in the Wastewater treatment plant Domžale-Kamnik. Experiments show that with new ammonia sensors and control algorithms better effluent quality can be achieved and up to 45 % energy used for aeration can be saved. Such a reduction in energy consumption of the whole plant represents savings from 5 to 10 million SIT per year.

10


2004_2_Optimizacija