Структурно-параметрическая оптимизация гибкой технологической схемы биологической очистки сточных вод

• Автор: Лаптева, Татьяна Владимировна
• Шифр специальности: 11.00.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Казань
• Количество страниц: 171 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР

1.1. Основные закономерности процесса биологической очистки сточных вод

1.2. Способы интенсификации процесса биологической очистки сточных вод

1.3. Сравнительный анализ методов синтеза

1.3.1. Форматизация постановки задачи синтеза ХТС

1.3.2. Синтез ХТС с применением глобальных схем

1.3.3. Синтез технологических схем с использованием

структурных параметров первого рода.

1.3.4. Синтез технологических схем с использованием

структурных парамегров второю рода.

1.4. Математическое моделирование технологической схемы биологической очистки сточных вод
1.4.1. Математическое моделирование узла биологической
очистки
1.4.2. Узел обработки осадка
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ
ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СХЕМЫ БИООЧИСТКИ СТОЧНЫХ ВОД
2.1. Описание технологической схемы
2.2. Построение математической модели утл а биологической очистки сточных вод
2.2.1. Построение модели атротенка и регенератора
2.2.2. Модель вторичного отстойника
2.2.3. Идентификация математической модели системы аэротенквторичный отстойникрегенератор
2.2.4. Математическое моделирование системы аэротенквторичный отстойникрегенератор
2.3. Математическое моделирование узла переработки осадка
2.3.1. Описание модели метаненка
2.3.2. Модель аэробного стабилизатора
2.4. Выводы ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДА СТРУКТУР
ПАР АМЕТРИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ
ТЕХНОЛОГ ИЧЕСКИХ СХЕМ
3.1. Метод синтеза с использованием структурных
параметров первого и второго рода
3.2. Описание алгоритма ветвления
3.3. Выводы ГЛАВА 4. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ ГИБКОЙ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СХЕМЫ БИОЛОГИЧЕСКОЙ ОЧИСТКИ СТОЧНЫХ ВОД
4.1. Формализованная постановка задачи оптимизации технологической схемы БОСВ
4.2. Свертка информационной блоксхемы
4.3. Задача параметрической оптимизации
4.3.1. Свертка информационной блоксхемы
4.3.2. Описание критерия, поисковых переменных и
ограничений задачи
4.3.3. Решение задачи параметрической оптимизации
4.4. Задача структурнопараметрической оптимизации
4.4.1. Свертка информационной блоксхемы
4.4.2. Описание критерия, поисковых переменных и
ограничений задачи
4.4.3. Решение задачи структурнопараметрической
оптимизации
4.5. Анализ оптимальной технологической схемы
4.6. Выводы
ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ
СПИСОК ИС1ЮЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЕ 1
ПРИЛОЖЕНИЕ 2
ВВЕДЕНИЕ


Имеется сырье заданного количества и состава объем сточных вод и содержание в них загрязнителей, требования на конечный продукт содержание загрязнителей в очищенной сточной воде, набор аппаратов, реализующих переработку исходного сырья в конечный продукт аэротенки, вторичные отстойники, регенераторы акгивного ила. Требуется соединить аппараты между собой не обязательно все и определить режимы их работы таким образом, чтобы обеспечить оптимальное значение критерия функционирования системы при выполнении заданных требований. Решение этой задачи имеет сложный многовариантный комбинаторный характер и немыслимо без использования методов математического моделирования, оптимизации, опыта проектировщиков. Значительный вклад в решение проблемы синтеза химикотехнологических систем ХТС внесли как отечественные Островский Г. М., Волин Ю. М., Кафаров В. В, Серафимов Л. А., Тимофеев , Мешалкин В. П., Викторов В. К. и др. Т.А. I, i . Т., , . Однако решение поставленной проблемы нельзя считать завершенной. В настоящее время метода синтеза, используемые для создания новых и реконструкции существующих ХТС, развиваются по двум основным направлениям . Одно из них, традиционное, использует эвристические правила, основанные на опыте и интуиции проектировщиков. Это направление предполагает формализацию существующих и создание новых эвристических правил, использование методов искусственного интеллекта, разработку экспертных систем для построения ХТС , . Другое направление, получившее название алгоритмического , связано с формализацией исходной технологической задачи синтеза с использованием методов математического моделирования и дальнейшего применения для ее решения методов вычислительной математики. Оба подхода имеют свои достоинства и недостатки. Не вдаваясь в подробности, отмстим, что каждое из направлений имеет право на существование, и как отмечено в работах , наибольшую эффективность, в смысле быстрого поиска оптимальной схемы, можно достичь при правильном сочетании обоих направлении. Поэтому сегодня остается актуальной разработка быстродействующих алгоритмов синтеза, использующих точные поисковые методы и формализованные эвристические правила, достаточно легко реализуемые на компьютерах. Число возможных схем огромно , 1, и задача синтеза сводится к сложной комбинаторной задаче. Отсюда следует, что простой перебор возможных вариантов схем может стать непосильной задачей. Используемые для сокращения числа вариантов эвристические правила, в ряде случаев, могут войти в противоречие , , , и, в общем случае, не гарантируют оптимальность найденной схемы . Поэтому целью разрабатываемых методов синтеза является сокращение числа анализируемых вариантов схем на их оптимальность и на гарантию оптимальности найденной схемы. Эвристические методы разбиваются на методы синтеза однородных я неоднородных схем. В свою очередь однородные классифицируются по эвристическим правилам синтеза схем разделения , , реакторных схем , схем тепюобмена , , схем изменений давлений . Применительно к схемам разделения отмечено , , что основная сложность разработки эвристического алгоритма синтеза схем заключается не в определении круга используемых правил, а в установлении непротиворечивой последовательности их с соответствующими весовыми коэффициентами. Очевидно, что это замечание распространяется на синтез любых схем. В работах Островского Г. М. , выделены классы методов, основанных на алгоритмическом подходе к решению задач синтеза. Огмечено, что синтез ХТС относится к многоразмерным дискретнонепрерывным экстремальным задачам. Согласно этой классификации при ее решении используются следующие математические методы 1 методы дискретной математики целочисленное линейное программирование, метода поиска на дереве решений, в том числе метод ветвей и границ, 2 методы нелинейного программирования , , 3 методы поиска глобального экстремума , используемые изза наличия многоэкстрематьности в задаче синтеза 4 метод погружения , в котором первоначальная задача заменяется более обшей, и решение общей задачи даст решение и первоначальной.