基于大數據管理技術的城市污水處理系統的制作方法
【技術領域】
[0001]本實用新型涉及污水處理、大數據等技術領域，具體的說，是基于大數據管理技術的城市污水處理系統。
【背景技術】
[0002]污水處理(sewagetreatment, wastewater treatment):為使污水達到排水某一水體或再次使用的水質要求對其進行凈化的過程。
[0003]初沉池可除去廢水中的可沉物和漂浮物，廢水經初沉后，約可去除可沉物、油脂和漂浮物的50%、B0D的20%，按去除單位質量BOD或固體物計算，初沉池是經濟上最為節省的凈化步驟，對于生活污水和懸浮物較高的工業污水均易采用初沉池預處理。
[0004]主要作用:
[0005]( I)去除可沉物和漂浮物，減輕后續處理設施的負荷。
[0006](2)使細小的固體絮凝成較大的顆粒，強化了固液分離效果。
[0007](3)對膠體物質具有一定的吸附去除作用。
[0008](4) 一定程度上，初沉池可起到調節池的作用，對水質起到一定程度的均質效果。減緩水質變化對后續生化系統的沖擊。
[0009](5)有些廢水處理工藝系統將部分二沉池污泥回流至初沉池，發揮二沉池污泥的生物絮凝作用，可吸附更多的溶解性和膠體態有機物，提高初沉池的去除效率。
[0010](6)還可在初沉池前投加含鐵混凝劑，強化除磷效果。含鐵的初沉池污泥進入污泥消化系統后，還可提高產甲烷細菌的活性，降低沼氣中硫化的含量，從而既可增加沼氣產量，又可節省沼氣脫硫成本。
[0011 ] 影響初沉池運行的因素:
[0012](I)表面負荷:表面負荷增加，可影響懸浮物的有效沉降，使懸浮物的去除率下降，水力負荷率一般取0.6-1.2m3/ (m2.h)為宜。
[0013](2)廢水性質:
[0014]新鮮程度:新鮮的污水沉淀后去除率較高，廢水新鮮程度又取決于污水管道的長短、栗站級數等，此外缺氧的高濃度工業廢水易于腐敗變質。
[0015]固體物顆粒大小、形狀和密度:廢水中的固體物粒大、形狀規則、相對密度大時沉降較快。
[0016]溫度廢水溫度降低、水中懸浮物黏滯度增加，例如懸浮物在27°C時比10°C時沉降快50%。然而水溫高也會加速污水的腐敗、厭氧發酵，出液的密度差減少，不利于顆粒物下沉，從而降低懸浮物的沉降性能。
[0017](3)操作因素:前道工序如格柵井或沉砂池的運行狀況可直接影響初沉池的運行。若前道工序運行不好會加重初沉池的負荷，并降低去除效果。
[0018](4)在二沉池污泥和污泥消化池的消化污泥進入初沉池的處理系統中，應特別注意使污泥均勻、穩定地進入。切忌間隙、沖擊式投加，否則會使初沉池超負荷運行，腐化污泥數量亦大大增加，影響到固體的去除，并對環境產生不良影響。
[0019]二沉池，即二次沉淀池(secondary settling tank )二沉池是活性污泥系統的重要組成部分，其作用主要是使污泥分離，使混合液澄清、濃縮和回流活性污泥。其工作效果能夠直接影響活性污泥系統的出水水質和回流污泥濃度。
[0020]大數據(big data)，是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
[0021]在維克托?邁爾-舍恩伯格及肯尼斯?庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑，而采用所有數據進行分析處理。大數據的4V特點:Volume (大量)、Velocity (高速)、Variety (多樣)、Value (價值)。
[0022]對于“大數據”(Big data)研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
[0023]大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。
[0024]從技術上看，大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。
[0025]隨著云時代的來臨，大數據(Big data)也吸引了越來越多的關注。《著云臺》的分析師團隊認為，大數據(Big data)通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce —樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
[0026]大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用于大數據的技術，包括大規模并行處理(MPP)數據庫、數據挖掘電網、分布式文件系統、分布式數據庫、云計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。
【實用新型內容】
[0027]本實用新型的目的在于設計出基于大數據管理技術的城市污水處理系統，將污水處理過程中的各個工藝環節的參數信息進行采集，并以此形成大數據基礎，為實現多地污水處理工藝參數共享做基礎架構設計；并可采用大數據管理模式，結合當前污水水質及工藝流程，形成一種優化的處理策略，并啟用該優化的處理策略進行污水處理，得到最優化的污水處理效果。
[0028]本實用新型通過下述技術方案實現:基于大數據管理技術的城市污水處理系統，包括大數據管理系統及與大數據管理系統相連接的污水處理機構，所述大數據管理系統內設置有數據采集與預處理系統、數據清洗系統、數據存儲系統、數據庫服務器及人機交互界面，所述大數據管理系統連接數據采集與預處理系統，所述數據采集與預處理系統連接數據清洗系統，所述數據清洗系統連接數據存儲系統，所述數據存儲系統連接數據庫服務器，所述數據庫服務器連接人機交互界面。
[0029]進一步的為更好的實現本實用新型，能夠通過人機交互的形式人為的對污水處理各個環節的工藝參數進行調節或設置，并能夠實時顯示出來，以便技術員能夠可視化的知曉此時的處理效果，特別設置有下述結構:所述人機交互界面還連接污水處理機構。
[0030]進一步的為更好的實現本實用新型，技術員對于所需要特別了解的當前工藝參數信息進行采集，以便為技術員進行人工更改當前處理工藝參數，達到形成一種人為的優化處理策略，特別設置有下述結構:所述人機交互界面還連接數據采集與預處理系統。
[0031]進一步的為更好的實現本實用新型，特別設置有下述結構:所述污水處理機構內設置有化糞池、機械格柵渠、初沉池及微生物分解池，所述化糞池連接機械格柵渠，所述機械格柵渠連接初沉池，所述初沉池連接微生物分解池，所述數據采集與預處理系統內的數據采集器分別連接化糞池、機械格柵渠、初沉池及微生物分解池。
[0032]進一步的為更好的實現本實用新型，特別設置有下述結構:還包括發酵室及生物堆肥系統，所述發酵室分別連接微生物分解池和生物堆肥系統，所述數據采集與預處理系統內的數據采集器分別與發酵室和生物堆肥系統連接。
[0033]進一步的為更好的實現本實用新型，特別設置有下述結構:所述生物堆肥系統內設置有細格柵通道、積肥室、轉運系統，所述轉運系統連接積肥室，所述積肥室連接細格柵通道，所述細格柵通道連接發酵室，所述數據采集與預處理系統內的數據采集器分別與細格柵通道、積肥室、轉運系統連接。
[0034]進一步的為更好的實現本實用新型，特別設置有下述結構:所述生物堆肥系統內還設置有微生物繁衍室及增氧機，所述微生物繁衍室及增氧機皆與積肥室連接，所述數據采集與預處理系統內的數據采集器分別與微生物繁衍室和增氧機連接。
[0035]進一步的為更好的實現本實用新型，能夠組建大數據模型，以便為形成最優污水處理策略而提供數據基礎，特別設置有下述結構:所述數據庫服務器內的數據庫中存儲有多地不同水質或/和相同水質的不同污水處理工藝或/和相同污水處理工藝的參數數據信息及污水處理策略信息。
[0036]本實用新型與現有技術相比，具有以下優點及有益效果:
[0037]本實用新型將污水處理過程中的各個工藝環節的參數信息進行采集，并以此形成大數據基礎，為實現多地污水處理工藝參數共享做基礎架構設計；并可采用大數據管理模式，結合當前污水水質及工藝流程，形成一種優化的處理策略，并啟用該優化的處理策略進行污水處理，得到最優化的污水處理效果。
[0038]本實用新型本實用新型能夠收集諸如污水中固廢含量參數信息、BOD含量參數信息、油脂含量參數信息、微生物繁衍速率信息、水質變化信息、水中化學成分含量信息等多種參數信息及各工藝段處理參數信息，為建立大數據提供數據基礎，以便能夠進行策略的最優制定。
[0039]本實用新型具有科學合理、設計先進、處理效率高等特點。
[0040]本實用新型且能夠通過生物堆肥技術將污水處理過程中所產生的污泥進行資源化利用，達到節能環保的目的。
【附圖說明】
[0041]圖1為本實用新型結構示意圖。
[0042]圖2為本實用新型所述污水處理機構結構示意圖。
【具體實施方式】
[0043]下面結合實施例對本實用新型作進一步地詳細說明，但本實用新型的實施方式不限于此。
[0044]實施例1:
[0045]基于大數據管理技術的城市污水處理系統，將污水處理過程中的各個工藝環節的參數信息進行采集，并以此形成大數據基礎，為實現多地污水處理工藝參數共享做基礎架構設計；并可采用大數據管理模式，結合當前污水水質及工藝流程，形成一種優化的處理策略，并啟用該優化的處理策略進行污水處理，得到最優化的污水處理效果，如圖1、圖2所示