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MBRの消費電力低減を目的とした曝気風量制御

机译:通风风量控制,可降低MBR的功耗

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摘要

本稿では,MBR (Membrane Bio-Reactor:膜分離活性汚泥法)の消費電力低減を目的とした洗 浄風量制御を提案し,実規模のMBR施設にてその効果を評価した結果を示す。筆者らは,膜ろ過 抵抗モデルに線形回帰モデルを組合せた膜差圧予測モデルを構築し,その予測値に基づき洗浄風量 を制御する手法を開発した。本稿では,開発した洗浄風量制御をMBR実施設に適用し,その風量 削減効果に関し,実証評価を行った結果にっいて報告する。%This paper proposes a novel aeration control scheme for reducing power consumption in MBR process and shows the demonstration results of the proposed control scheme at a full-scale MBR plant. The control system performs membrane air scour control based on the prediction of transmembrane pressure (TMP). For scouring aeration control, we developed a TMP prediction model which combined membrane filtration model with linear regression model to associate MBR operation condition and the aeration control scheme based on the prediction. An experiment was carried out with a full-scale membrane unit, and the results indicate that the control scheme could reduce the air volume for scouring aeration.
机译:在本文中,我们提出了一种旨在减少MBR(膜生物反应器:膜生物反应器)功耗的清洁空气量控制,并展示了在全尺寸MBR设施中评估其效果的结果。作者构建了一个结合了膜过滤阻力模型和线性回归模型的跨膜压力预测模型,并开发了一种基于预测值控制清洁空气量的方法。在本文中,我们报告了开发的清洁空气量控制应用于MBR实施设施及其减少空气量效果的实证评估结果。本文提出了一种减少MBR过程能耗的新型曝气控制方案,并在全规模MBR工厂中展示了该控制方案的论证结果。该控​​制系统基于跨膜压力的预测执行膜空气冲刷控制(为了进行精练曝气控制,我们开发了一个TMP预测模型,该模型将膜过滤模型与线性回归模型相结合,以将MBR操作条件和基于该预测的曝气控制方案相关联。 ,结果表明,该控制方案可以减少冲刷曝气的风量。

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