【摘 要】
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污水处理厂进水中可能存在毒性物质（重金属、有机污染物等）,它们进入生化池后往往引发活性污泥失稳并导致出水水质不达标,严重时甚至造成污水厂停产等严重后果。然而,现有的污水厂常规检测设备很难感知含毒性物质的进水,更无法实时判断活性污泥的健康程度。针对上述问题,本论文基于实时在线显微图像设备和深度学习原理构建了一套实时监测活性污泥健康状态的方法体系,开发了进水风险类型识别模型,提供了一种污水处理厂活性污
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污水处理厂进水中可能存在毒性物质（重金属、有机污染物等）,它们进入生化池后往往引发活性污泥失稳并导致出水水质不达标,严重时甚至造成污水厂停产等严重后果。然而,现有的污水厂常规检测设备很难感知含毒性物质的进水,更无法实时判断活性污泥的健康程度。针对上述问题,本论文基于实时在线显微图像设备和深度学习原理构建了一套实时监测活性污泥健康状态的方法体系,开发了进水风险类型识别模型,提供了一种污水处理厂活性污泥智慧管控的可行方案。本研究选取了六种可能导致污水厂活性污泥失稳的进水开展实验,包括:重金属含量超标进水(Cu2+、Cr2+)、pH异常进水（pH过高、pH过低）、含有毒有机物进水（苯胺）和高盐度进水（盐度为3%）。实验结果显示,上述风险进水皆导致活性污泥不同程度的失稳。从污泥显微图像中可以发现,失稳态污泥之间存在明显差异。基于此,利用卷积神经网络构建了进水风险类型识别模型,实现了基于活性污泥图像溯源污泥失稳成因。基于EfficientNet B0构建的进水风险类型识别模型在测试集中的准确率和精确率可分别达到94.4%和94.9%。本论文利用卷积神经网络构建了活性污泥形态健康等级模型,基于活性污泥的显微图像判断其健康状态。论文定义了活性污泥形态健康等级（1～10级）,其中,第10级为代谢正常的健康污泥,第1级为完全丧失活性的失稳态污泥。基于EfficientNet B0构建的污泥形态健康等级模型在测试集中的准确率和精确率可分别达89.4%和90.6%,具有准确率高、参数量少、易于部署等优点。基于上述活性污泥形态健康等级模型,本论文进一步搭建了活性污泥健康状态实时监测系统（ROMIDAS-ASHS）。基于ROMIDAS-ASHS系统开展了三种异常进水冲击实验,具体为盐度为3%进水、盐度为6%进水和含苯胺进水。结果表明,ROMIDAS-ASHS系统对高盐度进水下活性污泥的状态变化监测效果较好,在识别高盐度进水下的活性污泥的健康状态及进水盐度梯度有较大应用价值。但是,对含苯胺进水实验中活性污泥的健康状态监测效果较差,迁移性欠佳,推测这是由高盐度和含苯胺进水引发的污泥失稳原理不同造成的。本论文以活性污泥显微图像为研究对象,构建了分别适用于反应器进水风险类型识别和污泥健康状态评价的两种功能差异化模型,实现了活性污泥失稳的成因溯源;本研究还构建了污泥形态健康等级模型,实现了污泥的健康状态的定量评价;此外,本研究建立了ROMIDAS-ASHS系统,实现了活性污泥健康状态的实时在线监测。本论文将为污水处理厂的智慧化升级改造提供研究基础与方法案例。
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