污水处理运行工艺参数的回归分析

李晓娟
（天津东郊污水处理厂）

　　 污水处理厂运行过程中获得大量的运行数据和实验数据，如果不是分析，解释，那么数据只是一纸空文。使用表格，质量守恒分析，图表等方式只是监督工艺管理的初步，从大量的数据和可获得的工艺运行信息分析，从而指导运行是最重要的工作。
　　追踪记录工艺运行参数，如出水特性等是很重要的工作，然而为了追求高品质的处理效果而选择最能直接影响工艺运行的变量是很难的。操作者查看以前的数据来确定以后的工艺控制策略，如果有很多相关的工艺参数，那么可以利用统计工具帮助选择被监督的参数，选择参数的标准是定期观察特定参数的有效性。如果有效则证明工艺运行与磁变量之间有关系，统计学称之为关联，一些基本的统计方法可用于确定两者关系的大小。不能很好地应用已知的工艺管理概念是运行失败的原因之一。

1 线形回归

　　坐标图是以两个不同的测量变量作图，如果数据随机地出现在直线两侧，这个数据就可以获得两个测量值的关系，如果这些点紧密地聚集在直线两侧，这个数据就可用于工艺管理的预测工具。例如：污泥浓度可看为工艺控制参数（X），出水BOD 是工艺运行的结果（Y），对应值与计算得到的回归线如下：

n 日期 BOD(Y) MLSS(X) XY X² Y² 1 1999.03.31 25 2708 67700 7333264 625 2 1999.04.01 18 2489 44802 6195121 324 3 1999.04.02 14 2465 45610 6076225 196 4 1999.04.07 10 2418 24180 5846724 100 5 1999.04.08 19 2629 49951 6911641 361 6 1999.04.09 17 2633 44761 6932689 289 7 1999.04.14 14 2603 36442 6775609 196 8 1999.04.15 12 2220 26640 4928400 144 9 1999.04.16 10 2412 24120 5817744 100 10 1999.04.21 17 2589 44166 6749604 289 11 1999.04.22 27 2653 71631 7038409 729 12 1999.04.23 21 2599 54579 6754801 441 总计 204 30427 523482 77360231 3794

　　虽然这些点没有全部落在这条直线上，但他们聚集在直线周围，根据这条直线可以通过曝气池的混合液悬浮固体MLSS大致估计出水BOD的值，用眼将线定于此处是很主观的，值得商榷，但能很快得出结果，从给出的数据可以计算出这条线，这是比较精确的方法，运用公式：y=kx+b
　　其中：y=预计的工艺运行结果x²k=直线的斜率x² x=控制的参数 b=常数

　　其中：∑代表求和　　 n代表有几组数据
　　根据我厂运行数据，基本上符合以上公式，根据数据和公式

　　则等式变为y=0.0296x-58.14,在坐标系中确定直线。

2 相关分析

　　相关分析使用前面提到的等式并计算相关系数，相关系数表示一组数据与一条直线的数值比。完美的相关性结果为相关系数是±1.0，并且为一条直线，数值越接近1，关联越有意义。因为污水处理厂本质上是动态的，因此，数据很分散，如果相关系数为0，则表示数据分散在水平线两侧，没有正比和反比的关系。在动态的污水生物处理系统中，相关系数在0.6～0.7之间，相关系数的计算方法

　　X=控制参数（MLSS，SRT，流量）
　　Y=工艺运行结果（出水TSS，BOD，挥发物减少百分比）
　　相关系数r表示X与Y两系列间相关密切与否的指标。
　　使用前面的数据，计算r
　　r=0.752
　　考虑到它是个动态的系统。0.752可以认为是个好的相关系数。即在MLSS和出水BOD之间存在强烈的关联。选择MLSS作出水BOD的预见值是一个可靠的工艺控制工具。

3 达到频率的方法

　　动态的系统可能产生很分散的数据和较底的相关系数，达到频率的方法适用于在一定频率内满足特定的行为，从而说明和确定数据分散的数量和程度。达到频率的方法，可以直接应用于污水处理设施的工艺管理。前面提到的统计方法中，一个变量是控制参数，另一个是运行结果变量。
　　虽然这些对比可以用计算器来完成，但计算机的记录程序是适合这一类分析的理想工具，它能分类，计算和做图，下面是使用达到频率的方法的步骤。
　　（1）填充数据点（A，B），包括一个控制参数变量，一个运行结果变量，数据点的数据越大，分析越可靠，A列是运行结果，如出水TSS，B列是控制参数，如水流速率。
　　（2）依照控制参数的大小整理数据，如果运行结果因控制参数的增加而减少，数据应按升序排列，如果运行结果因控制参数的增加而增加，数据按降序排列。
　　（3）数据点的总量。
　　（4）填写期望值，如果初沉出水TSS的运行目标是100mg/L，98%的时间都能达到这个目标，则期望值为100。
　　（5）用C列表示是否满足运行标准，如果满足期望值，此项计0，否则计1。
　　（6）D列表示没有满足期望值的次数D₂=C₂+D₁
　　（7）E列是个计算值，是D与总点数（730）的比值，表示没有满足期望值的次数所占的比例。
　　（8）控制参数此时显示了相应的所期望获得的参数，如获得频率为98%，要使初沉出水TSS少于100mg/L，则水流速率需少于37.10 m³/m²d。

A B C D E … … … … … 98 37.04 0 14 1.92% 74 37.06 0 14 1.92% 132 37.1 1 15 2.05% 58 37.13 0 15 2.05% 130 37.17 1 16 2.19% … … … … …

　　达到频率方法的数据样本

4 数据处理概括

　　污水处理厂有许多传统的处理数据的方法，以时间为横轴，其他参数为纵轴，在估计数据倾向上很有用处，特别是动态的生物处理系统，变化会经常出现，使用多天运行的平均值来估计运行结果会更有用处，使用做图法是表示两个变量的潜在关系的最好方法。从这个角度讲，回归线是用来起论断作用的工具，它们的有效性可用回归分析来检验，对一项工作选择合适的工具以获得理想的结果需要了解分析各种方法的优点和缺点。

高分散数据 使用多天平均值、使用坐标系、不使用时间做图 使用达到频率的方法、不使用最小相关面积 低分散数据 使用时间做图、使用坐标系、不使用多天平均值 使用最小相关面积、不使用达到频率的方法

　　分析方法的优劣
　　工艺变化以前，运行人员应进行实地调查，找到正确的分析数据，工艺参数的变化应被记录在案以备其他人员参考，在以生物处理为主的污水处理厂，环境变化的影响较慢，有一个时间的延迟现象，在数据分析时应给予考虑，工艺控制参数发生变化后，应每天检查并做出相应的评判，如果一段时间没有效果，要重新调整参数。