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    數據的相關性在污水廠工藝分析中的應用
    發表時間:2024-01-23 15:24:02 作者:admin

           作為污水廠的運營人員來說,每天需要面對污水廠在運行中出現的各類問題,特別是在工藝運行方面,污水處理工藝是一個綜合了很多外界和內部因素的過程,而且每個廠都有自己具體的不同的影響因素,這些因素互相作用,形成了每個廠里具體的運行工況?;谶@種原因,對污水廠的運行工藝的分析往往需要綜合各個方面來進行。隨著近年來污水廠運行中越來越多的在線儀表,運行統計,化驗分析的應用,污水廠產生了大量的運行數據,這些數據成為了工藝運行工況分析的主要依據。本篇和大家探討一下運行數據的相關性在污水廠工藝分析中的應用。
     
      在污水廠的運行數據中進行關聯性分析可以幫助我們理解各個參數之間的相互關系,以及它們對污水處理過程的影響。在做這個之前,需要了解什么是數據的相關性分析?
     
      數據的相關性分析是一種統計方法,用于衡量和描述兩個或多個變量之間的關聯程度。它幫助我們確定變量之間是否存在某種關系,以及這種關系的強度和方向。在相關性分析中,常用的指標是相關系數,它可以衡量兩個變量之間的線性關系的強度和方向。最常見的相關系數是皮爾遜相關系數,它的取值范圍在-1到1之間,表示變量之間的線性關系強度和方向。除了皮爾遜相關系數,還有其他相關性指標,如斯皮爾曼相關系數和判定系數等,用于衡量非線性關系或解釋相關性的方差比例。
     
      污水廠的實際運行人員并不是要深入掌握系數的計算方法,這一篇只是給大家普及一下數據關聯性分析的概念。從污水廠的運行角度來說,每天運行過程中產生的大量的運行數據,這些數據給我們提供了怎樣的活性污泥狀態的描述,進水水質狀態的描述,出水變化趨勢的描述,這都是需要利用這些大量的每日運行數據進行相關性分析來得出正確的判斷。通過污水廠每日產生的運行數據的相關性分析,可以了解污水廠各個運行參數/變量之間的關聯程度,幫助工藝管理人員理解數據的模式、預測趨勢以及探索因果關系。這對于污水廠進行工藝分析、決策和問題解決具有重要的作用。
     
      如何進行污水廠的運行數據的相關性分析呢?在污水廠的運行過程中,數據在不斷的產生,如何把這些數據之間的關聯性找到,這需要通過一定的程序和方法來進行,下面圍繞對污水廠的運行數據進行關聯性分析的一般步驟來和大家探討一下:
     
      數據收集:首先,收集和整理與污水處理過程相關的各種運行數據,這可能包括進水流量、進水水質參數(如懸浮物、化學需氧量、氨氮等)、處理單元的運行參數(如曝氣時間、溶解氧、污泥濃度、揮發性污泥濃度、污泥齡等)等。這些數據的來源可以是化驗室、在線監測儀表,第三方檢測數據,統計數據等等。
     
      數據預處理:對收集到的數據進行預處理,包括數據清洗、缺失值處理和異常值處理。這項工作是很關鍵的一步,很多污水廠的數據并不是完全準確的,失真的原因可以從在線儀表數據波動、化驗誤差、取樣偶然性等方面進行分析,比如說污泥車間清洗或者污泥儲池溢流造成造成進水取樣瞬時值很高的數據,就不能作為進水水質來進行分析,取樣時要刻意避開這些時段。針對一些特殊的偏離正常的數據,要結合工藝運行來進行判斷其真實性和準確性,剔除和清洗受影響而失真的數據,確保數據的準確性和完整性是進行關聯性分析的重要前提。
     
      相關性計算:使用合適的統計方法或機器學習算法計算各個參數之間的相關性。常用的方法包括相關系數(如皮爾遜相關系數)、協方差分析、回歸分析等。這些方法可以幫助確定參數之間的線性或非線性相關性。這個可以作為具有一定數學分析基礎的污水廠管理人員來進行,如果確實沒有這方面的能力,可以跳過這個環節,先用可視化的方式來進行分析。
     
      可視化分析:將相關性分析的結果可視化,以便更好地理解數據之間的關系??梢允褂蒙Ⅻc圖、熱力圖、線性回歸曲線等可視化工具來展示相關性的程度和趨勢,如果沒有進行相關性的計算,可以簡單的用同時期兩個或多個參數的變化曲線進行簡單的對比分析。
     
      統計顯著性檢驗:對于得到的相關性結果,可以進行統計顯著性檢驗,以確定關聯性是否具有統計學上的顯著性。這可以通過計算相關系數的置信區間或進行假設檢驗來實現。簡單的說就是分析我們做出來的相關性具備不具備常規性,是偶然的數據巧合,還是長期穩定的關聯,這項工作需要結合更長時間的周期內更多的參數數據來進行統計對比,這樣才能做出準確的判斷。
     
      解釋和應用:根據相關性分析的結果,解釋不同參數之間的關系,并應用這些結果來優化污水處理過程。這個是我們做數據相關分析的最終目標,對污水廠這樣的復雜影響因素的工藝系統,如果具備參數之間的關聯性分析,就會得到更多的綜合信息。例如,如果某些參數之間存在強相關性,比如污水廠中的某一種或多種指示性微生物和進出水質變化,活性污泥沉降性能,活性污泥的有機份之間的關聯,通過可以基于這些關系來基于指示性微生物進行工藝的預判,優化活性污泥的性狀、改進控制工藝或預測未來的變化。
     
      我們在判斷某項數據變化是否合理的時候,可以通過相關性分析建立的關聯數據之間的彼此驗證來判斷是否合理。比如對進水單一指標在線監測儀表數據的突然躍遷,判斷是否是單一儀表的問題還是進水水質的問題時候,可以結合其他指標的在線監測數據來進行綜合判斷,通過比對這些相關性指標,可以看到指標躍遷的合理性,如下圖所示,氨氮忽然增高通過COD的曲線對比,可以判定是進水水質突增而不是設備問題。
     

      但是在應用數據進行相關性分析的同時,需要注意的是,應該注意相關性并不意味著因果關系。相關性只能顯示變量之間的關聯程度,它們是互相佐證的關系,不能確定其中的因果方向。工藝人員在解釋某些工藝問題的結果時,需要謹慎分析,結合污水處理的理論知識和近期和遠期的工藝運行操作經驗,以得出準確的結論和應用建議。
     

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