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Data-knowledge-driven diagnosis method for sludge bulking of wastewater treatment process
Journal of Process Control ( IF 3.624 ) Pub Date : 2021-01-12 , DOI: 10.1016/j.jprocont.2021.01.001
Hong-Gui Han; Li-Xin Dong; Jun-Fei Qiao

Sludge bulking is very common in wastewater treatment process (WWTP), which will degrade the operation performance or even destroy the process. In order to diagnose sludge bulking accurately, a data-knowledge-driven diagnosis (DKD) method is proposed to identify the occurrence and cause variable in this paper. This proposed DKD method contains the following advantages. First, a data-driven detection model, using a recursive kernel principal component analysis (RKPCA) algorithm, is designed to capture the intrinsic nonlinear and time-varying characteristic of sludge bulking. Then, the occurrence of sludge bulking can be detected with high accuracy. Second, a DKD model, based on the Bayesian network (BN), is developed to extract the causality among process variables to identify the root cause variables of sludge bulking. Then, the root cause variables of sludge bulking can be diagnosed to improve the operation performance of WWTP. Finally, the proposed DKD method was tested on the measured data from a real WWTP. Experimental results confirmed the effectiveness of the proposed DKD method.



中文翻译:

数据知识驱动的污水处理过程污泥膨胀诊断方法

污泥膨胀在废水处理过程(WWTP)中非常普遍,这会降低运行性能甚至破坏过程。为了准确诊断污泥膨胀,本文提出了一种基于数据知识驱动的诊断方法(DKD)来识别污泥的发生和原因。提出的DKD方法具有以下优点。首先,使用递归核主成分分析(RKPCA)算法设计一种数据驱动的检测模型,以捕获污泥膨胀的固有非线性和时变特征。然后,可以高精度地检测出污泥膨胀的发生。其次,基于贝叶斯网络(BN)开发了DKD模型,以提取过程变量之间的因果关系,以识别污泥膨胀的根本原因变量。然后,可以诊断污泥膨胀的根本原因变量,以提高污水处理厂的运行性能。最后,对来自实际污水处理厂的测量数据测试了所提出的DKD方法。实验结果证实了所提出的DKD方法的有效性。

更新日期:2021-01-12
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