Информационный анализ и автоматизированное проектирование станций биохимической очистки. Малыгин Е.Н - 14 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

)(minarg
1
opt
tFt
Tt∈
= . (2.10)
Критерий оптимальности
1
F
представляет собой сумму приведенных затрат совокупности стадий
очистки
1
K
и затрат на аренду земельного участка
1
A
, имеющего площадь, необходимую для реализа-
ции этих стадий. Данный критерий не дает точной величины затрат, так как на данной стадии проек-
тирования имеется лишь информация о стадиях очистки, на основании которой с помощью экспертных
оценок можно приблизительно оценить стоимость реализации той или иной схемы очистки. Состав-
ляющие критерия
1
F
представляют собой функции:
),,(,),,(
''
1
1
1
1
QqxaAQqxkK
tt
N
i
iii
N
i
iii
∑∑
==
== . (2.11)
Здесь N
′
– количество стадий процесса очистки сточных от примесей солей азота и фосфора;
необхфактнач
,, qqq
– соответственно начальный, конечный и требуемый уровень качества воды (см. табл.
2.1);
X
– множество элементарных операций очистки сточных вод от
2.1 Зависимости концентраций примесей
от уровня качества воды
Уро-
вень
каче-
ства
воды q
Концен-
трация
БПК
5
,
мг/л
Концен-
трация
взве-
шенных
веществ,
мг/л
Концен-
трация
общего
фосфора,
мг/л
Концен-
трация
азота по
Кьельда-
лю, мг/л
Концен-
трация
общего
азота,
мг/л
0 50 – 280 230 11 30 30
1 70 – 170 30 – 110 2 – 10 30 30
2 30 – 40 30 8 30 30
3 15 – 20 15 – 20 2 30 30
4 10 10 1 30 30
5 10 5 1 30 30
6 5 3 <1 30 30
7 15 – 25 15 – 25 2 1 30
8 10 – 15 10 – 15 8 1 30
9 10 5 8 1 30
10 5 3 8 1 30
… … … … … ...
20 3 <1
примесей солей азота и фосфора;
opt
t
– комбинация, состоящая из элементарных
i
x -х операций, при ко-
торой критерий оптимальности достигает минимального значения, Xx
i
∈ ; )(),( oo
ii
ak – соответственно
нелинейные функции затрат (капитальных, эксплуатационных и за аренду земли) для i -й стадии очист-
ки;
'
t
N – число стадий для
t
-й комбинации стадий очистки;
Q
– вектор-функция входных потоков сточ-
ных вод.
Используя опыт, накопленный при проектировании процессов очистки сточных вод, в виде базы
данных (базы знаний) и задав некоторую цель, например, качество очищенной воды, при помощи меха-
низма принятия решения можно найти сочетание элементарных операций (стадий очистки), обеспечи-
вающих достижение этой цели. Фрагмент примерной базы данных приведен в табл. 2.2. В базе знаний
собраны правила, эмпирические знания и общие данные, которыми обладают специалисты. Правила по-
строены по типу «если… (посылка), то… (заключение)». Комбинируя несколько элементарных опера-

Страницы