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생물학적 질소 제거 (BNR)의 친환경 ANAMMOX 폐수 처리장 (WWTP)은 정부의 엄격한 환경 의무에 따라 독성 영양소의 근본적인 제거를 처리합니다. 지금까지 영양소 제거에는 WWTP에 많은 기술이 사용되었습니다. 반대로,이 구현은 프로세스 비선형 성, 복잡성 및 온라인 모니터링, 센서 실패, 시간 소모, 강력한 의사 결정 지원 없음, 소모품 비용의 증가, 강력한 운영을위한 슬러지 펌핑 등의 문제로 인해 매우 어려운 작업입니다. 이 논문에서 지능적인 휴먼 머신 인터페이스 (...

생물학적 질소 제거 (BNR)의 친환경 ANAMMOX 폐수 처리장 (WWTP)은 정부의 엄격한 환경 의무에 따라 독성 영양소의 근본적인 제거를 처리합니다. 지금까지 영양소 제거에는 WWTP에 많은 기술이 사용되었습니다. 반대로,이 구현은 프로세스 비선형 성, 복잡성 및 온라인 모니터링, 센서 실패, 시간 소모, 강력한 의사 결정 지원 없음, 소모품 비용의 증가, 강력한 운영을위한 슬러지 펌핑 등의 문제로 인해 매우 어려운 작업입니다. 이 논문에서 지능적인 휴먼 머신 인터페이스 (HMI), 즉 스마트 ANAMMOX SBR 시스템 (SASS)은 엔지니어의 의사 결정뿐만 아니라 더 나은 제어 작업을 제공하기 위해 개발되었습니다. SASS 프로그램은 데이터 중심의 형태 감독 제어와 다양한 목적을위한 완전한 부스트 기능으로 구성됩니다. 온라인 데이터 모니터링 및 데이터 로깅은 최적화 된 기능을 갖춘 감독 제어에 의해 수행됩니다. SBR (Sequencing Batch Reactor)을 시뮬레이션하는 수학적 모델을 기반으로하는 가상 시뮬레이터 및 센서 자동 제거 기능을 갖춘 가상 시뮬레이터, 소프트 센서 인 경우 센서 결정 및 매개 변수 자동 튜닝. 다양한 기능을 갖춘이 감시 제어는 고급 알고리즘 (예 : 소프트 센서 및 시뮬레이터 인공 신경망 (ANN), KALMAN 필터, 주요 성분 분석 (PCA) 및 최소 제곱 법), 매개 변수 자동 튜닝 혼합 정수를 사용하여 구축됩니다. 비선형 프로그래밍 방법론 및 고급 소프트웨어 (예 : Microsoft® SQL Server 2014, Microsoft® Visual Studio IDE 2016, MATLAB® R2018a, 프로세스 제어 (OPC) 자동화를위한 개체 링크 및 임베딩) XGT 시리즈 PLC (PLC)와의 통신을 개선합니다. LSIS 기술을 SASS 프로그램 인터페이스에 결합한 제품 그룹. 우리는 대구 (대한민국)에 위치한“LEAOX”WWTP 파일럿 규모에서 에너지 소비를 개선하기 위해 이러한 전략을 적용 할 큰 기회를 얻었습니다.
SASS-HMI 기술을 사용하여 운영자 / 엔지니어를위한“LEAOX”프로세스의 최대 지속 가능한 운영뿐만 아니라 BNR 프로세스의 정확한 최적화를 통해이 논문에 제시된 결과를 달성 할 수 있습니다.

Abstract ▼ AI-Helper

An Eco-friendly ANAMMOX wastewater treatment plant (WWTP) of biological nitrogen removal (BNR) deals with the fundamental removal of toxic nutrients as per the government strict environmental obligations. Till now, in nutrient removal, a number of technologies are employed to WWTP. On the contrary, ...

An Eco-friendly ANAMMOX wastewater treatment plant (WWTP) of biological nitrogen removal (BNR) deals with the fundamental removal of toxic nutrients as per the government strict environmental obligations. Till now, in nutrient removal, a number of technologies are employed to WWTP. On the contrary, this implementation is a very challenging job due to the process nonlinearity, complexity, and also anomalies involving online monitoring, sensor failure, time-consuming, no robust decision support, growth in consumable cost, and sludge pumping for robust operation. In this thesis, an intelligent human-machine interface (HMI) i.e. smart ANAMMOX SBR system (SASS) is developed for providing a better control operation as well as decision making for engineers. The SASS program is comprised of data-driven form supervisory control and complete boosted functionality for different purposes. The online data monitoring and data logging are done by the supervisory control with the optimized functionalities have several features like; decision making for an engineer, soft sensor if sensor letdown, virtual simulator based on a mathematical model simulating sequencing batch reactor (SBR), and parameter autotuning. This supervisory control with numerous functionalities are built by using advanced algorithms (such as; for soft sensor and simulator- artificial neural network (ANN), KALMAN filter, principal component analysis (PCA), and least square technique; for parameter autotuning- mixed integer nonlinear programming methodology, and advanced software (i.e. Microsoft® SQL Server 2014, Microsoft® Visual Studio IDE 2016, MATLAB® R2018a, object linking and embedding for process control (OPC) automation for establishing communication with XGT series programmable logic controller (PLC), the product group that combines the technology of LSIS into the SASS program interface. We got a big opportunity to apply these strategies for improving the consumption of energy at a Pilot-Scale of “LEAOX” WWTP located in Daegu city (Republic of Korea).
The outcomes presented in this thesis that have an accurate optimization of BNR processes, as well as maximum sustainable operation of “LEAOX” process for operator/engineers by using SASS-HMI technology, can be achieved.

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