本文關(guān)鍵詞：基于水質(zhì)在線監(jiān)測(cè)的鉆井液污水處理裝置的優(yōu)化控制　出處：《重慶科技學(xué)院》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 鉆井液污水 MVR 鉆井液污水處理裝置 軟測(cè)量 優(yōu)化控制

【摘要】：基于機(jī)械蒸汽再壓縮(Mechanical Vapor Recompression,MVR)的鉆井液污水處理裝置以低溫負(fù)壓蒸發(fā)為核心,結(jié)合壓濾、脫油、吸附等物理處理技術(shù),解決了傳統(tǒng)鉆井液污水處理工藝(回收再利用法、固化法、生物處理法、蒸發(fā)濃縮處理法)難以適用于不同組分的鉆井液污水、只能終端處理、成本高等工程問(wèn)題,非常適合于目前我國(guó)鉆井現(xiàn)場(chǎng)空間有限的的鉆井液污水的處理。但目前裝置存在以下問(wèn)題:(1)輔助處理模塊(曝氣、破乳、壓濾、活性炭吸附)無(wú)法檢測(cè)處理效果;(2)由于鉆井液污水的多樣性,采用統(tǒng)一的處理流程會(huì)造成能耗的浪費(fèi)、處理時(shí)間的增加。因此,論文開(kāi)展對(duì)裝置優(yōu)化控制的研究。首先對(duì)曝氣、破乳、壓濾、活性炭吸附模塊進(jìn)行針對(duì)性實(shí)驗(yàn)研究,以此為基礎(chǔ)對(duì)裝置進(jìn)行優(yōu)化。研究發(fā)現(xiàn):前處理階段,當(dāng)鉆井液污水中溶解氧含量低于2.55mg/L時(shí),需曝氣處理20min分鐘;在處理水基鉆井液時(shí)不需要破乳模塊投用;當(dāng)鉆井液污水懸浮物濃度高于20mg/L時(shí),需要在進(jìn)入MVR蒸發(fā)器前進(jìn)入壓濾機(jī)過(guò)濾處理。后處理階段,當(dāng)MVR蒸發(fā)器蒸發(fā)后的出水水質(zhì)中COD含量大于188.2mg/L時(shí),需脫油、活性炭吸附模塊先后處理;當(dāng)MVR蒸發(fā)器蒸發(fā)后的出水水質(zhì)中COD含量小于188.2mg/L、大于《污水綜合排放標(biāo)準(zhǔn)》(GB8978-1996)二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)(120mg/L)時(shí),只需活性炭吸附模塊處理;當(dāng)MVR蒸發(fā)器蒸發(fā)后的出水水質(zhì)中COD含量小于120mg/L時(shí),輸送到水池。其次引入水質(zhì)在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。通過(guò)對(duì)裝置各階段處理過(guò)程的機(jī)理分析,在鉆井液污水處理過(guò)程中需要監(jiān)測(cè)的水質(zhì)參數(shù)為溶解氧、懸浮物、COD。由于COD含量檢測(cè)時(shí)間較長(zhǎng),而且設(shè)備成本以及分析成本都比較昂貴,論文采用軟測(cè)量模型對(duì)COD含量進(jìn)行預(yù)測(cè),以影響鉆井液污水COD含量的主要水質(zhì)參數(shù)溶解氧、懸浮物、濁度、pH含量為輸入、COD含量為輸出建立軟測(cè)量預(yù)測(cè)模型,并仿真比較BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-無(wú)跡卡爾曼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,發(fā)現(xiàn)無(wú)跡卡爾曼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)相比BP神經(jīng)網(wǎng)精度預(yù)測(cè)模型更高,預(yù)測(cè)誤差10%左右,更符合COD測(cè)量的要求。仿真結(jié)果表明,無(wú)跡卡爾曼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型精度較高,能夠?qū)崟r(shí)預(yù)測(cè)鉆井液污水中的COD含量,并與能夠?qū)崟r(shí)測(cè)定的溶解氧、懸浮物含量相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)水質(zhì)在線檢測(cè)的實(shí)時(shí)性。最后對(duì)裝置進(jìn)行優(yōu)化控制。在裝置出水處安裝一套集成溶解氧、懸浮物、濁度、pH水質(zhì)在線檢測(cè)儀,實(shí)現(xiàn)水質(zhì)的實(shí)時(shí)在線檢測(cè);添加兩通換向閥以及管道完成給水管網(wǎng)的并聯(lián)優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)鉆井液污水流向的多元化;由于裝置存在能耗高、自動(dòng)化程度低的問(wèn)題,論文根據(jù)控制對(duì)象的物理特性以及工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)建立模糊控制規(guī)則,控制曝氣、壓濾、脫油、活性炭吸附模塊的啟動(dòng)和停止,通過(guò)調(diào)節(jié)MVR蒸發(fā)器平衡閥的開(kāi)度調(diào)節(jié)蒸發(fā)溫度,并在活性炭吸附模塊子控制系統(tǒng)中采用負(fù)反饋閉環(huán)控制,實(shí)現(xiàn)裝置在保證出水水質(zhì)達(dá)標(biāo)、穩(wěn)定的基礎(chǔ)上,降低能耗,減少運(yùn)行成本。優(yōu)化控制實(shí)驗(yàn)研究:裝置處理采自合探1#鉆井現(xiàn)場(chǎng)的鉆井液污水,出水水質(zhì)各水質(zhì)參數(shù)指標(biāo)均達(dá)到《污水綜合排放標(biāo)準(zhǔn)》(GB8978-1996)二級(jí)標(biāo)準(zhǔn);裝置處理鉆井液污水10小時(shí),每小時(shí)能耗27.8kW.h,較之前期實(shí)驗(yàn)每小時(shí)能耗28.4kW.h,節(jié)省能耗每小時(shí)0.6kW.h。
[Abstract]:Based on mechanical vapour recompression , the treatment of drilling fluid waste water with low temperature negative pressure evaporation as the core , combined with pressure filtration , oil removal , adsorption and so on , it is difficult to treat drilling fluid sewage with limited space in drilling site . The paper uses soft measurement model to predict the COD content of the drilling fluid . The results show that the non - trace Kalman neural network can predict the COD content of the drilling fluid in real time . The results show that the non - trace Kalman neural network can predict the COD content of the drilling fluid in real time .

【學(xué)位授予單位】：重慶科技學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：X741

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