Sisteme Scada Pentru Monitorizarea Si Controlul Statiilor de Epurare a Apelor Uzate
ȘCOALA DOCTORALĂ
SISTEME SCADA PENTRU MONITORIZAREA ȘI CONTROLUL STAȚIILOR DE EPURARE A APELOR UZATE
CUPRINS
ABSTRACT i
MULTUMIRI ii
Lista de figuri iii
Lista de tabele vi
Acronime vii
Cap. 1. INTRODUCERE
Cap. 2. STADIUL ACTUAL AL TEHNOLOGIILOR DE EPURARE SI AL SISTEMELOR DE AUTOMATIZARE UTILIZATE IN PROCESELE DE EPURARE
2.1 Considerații generale
2.2 Stadiul actual al tehnologiilor de epurare pe plan mondial
2.3 Stadiul actual al tehnologiilor de epurare pe plan național
2.3.1 Epurarea biologică naturală
2.3.2 Epurarea mecanică
2.3.3 Epurarea mecano-chimică
2.3.4 Epurarea mecano-biologică
2.3.5 Epurarea mecano-biologică-chimică
2.4 Adoptarea tehnologiei de epurare în concordanță cu tipul procesului și compoziția chimică a apelor uzate tratate în stațiile de epurare ape uzate
2.5 Procesul de epurare biologică
2.5.1 Generalități
2.5.2 Procese de epurare biologică cu nămol activ
2.5.3 Procese de epurare în peliculă biologică
2.5.4 Procese biologice combinate biofilm-namol activ
2.5.5 Parametri care influențează procesul biologic
2.6 Controlul și conducerea proceselor în stațiile de epurare ape uzate utilizând sisteme SCADA
2.6.1 Sisteme de achiziție și conducere automată. Considerații generale.
2.6.2 Stadiul actual al sistemelor de automatizare a proceselor în stații de epurare a apelor uzate
2.6.3 Echipamente și sisteme de automatizare utilizate în stațiile de epurare
Cap. 3. SISTEME DE MĂSURĂ ȘI MONITORIZARE PENTRU STAȚIILE DE EPURARE A APELOR UZATE
3.1 Introducere
3.2 Senzori și traductoare pentru măsurarea parametrilor în epurarea apelor uzate
3.2.1 Metode de măsurare a parametrilor
3.3 AMPLASAREA SENZORILOR PENTRU MONITORIZAREA MĂRIMILOR DE PROCES SPECIFICE INSTALAȚIILOR DE EPURARE A APEI
3.3.1 Treapta fizică
3.3.2 Treapta biologică
3.3.3 Deshidratarea nămolului
3.4 Implementarea senzorilor software pentru optimizarea și controlul în timp real al proceselor într-o stație de epurare ape uzate
3.4.1 Introducere
3.4.2 Tipuri de senzori software
3.4.3 Metodologia de dezvoltare a senzorilor software
3.5 Estimarea valorilor de TSS din bazinul de aerare
3.5.1 Achiziția și reprezentarea datelor
3.5.2 Selecția algoritmilor pentru estimarea TSS
Cap. 4. DEZVOLTAREA UNOR STRUCTURI SCADA PENTRU MONITORIZAREA SI CONTROLUL STATIILOR DE EPURARE A APELOR UZATE
4.1 Introducere
4.2 Metodologii de proiectare ale unei aplicații SCADA
4.2.1 Considerații generale sistem SCADA
4.2.2 Prezentarea sistemului
4.2.3 Hardware-ul sistemului Dispecer
4.2.4 Elemente ale sistemului de transmitere la distanță
4.2.5 Gestionarea alarmelor
4.2.6 Stocarea informațiilor de proces
Cap. 5. MONITORIZAREA, ANALIZA SI STOCAREA DATELOR REFERITOARE LA PARAMETRI DE FUNCTIONARE AI STATIILOR DE EPURARE A APELOR UZATE
5.1 Dezvoltarea unei aplicații SCADA pentru procesul de epurare a apelor uzate industriale ( SC COMCEH SA )
5.1.1 Descrierea generală a sistemului
5.1.2 Arhitectura hardware a sistemului SCADA implementat
5.1.3 Arhitectura software a sistemului SCADA implementat
5.1.4 Interfața grafică
5.1.5 Pagina de grafice
5.1.6 Pagina de alarme
5.1.7 Rapoarte
5.1.8 Pagina de setări
5.1.9 Optimizarea procesului de aerare în treapta biologică
5.2 Dezvoltarea unei aplicații SCADA pentru procesul de epurare a apelor uzate menajere
5.2.1 Descrierea generală a sistemului
5.2.2 Structura aplicației SCADA
Cap. 6. CONCLUZII, CONTRIBUTII PERSONALE SI ORIGINALE, DIRECTII DE CERCETARE IN VIITOR
6.1 Contribuții personale și originale
6.2 Direcții viitoare de cercetare
BIBLIOGRAFIE
Anexa 1 Rezultat implementare algoritm KStar pentru estimarea valorilor de TSS din bazinul de aerare al stației de epurare S.C. COMCEH S.A.
Anexa 2 Programul principal din instalația de automatizare (PLC S7-300 CPU 315) a stației de epurare S.C. COMCEH S.A.
Anexa 3 Fluxul tehnologic al stației de epurare S.C. COMCEH S.A.
Anexa 4 Fluxul tehnologic al stației de epurare din localitatea Crăciunelul de Jos,
ABSTRACT
SISTEME SCADA PENTRU MONITORIZAREA ȘI CONTROLUL STAȚIILOR DE EPURARE A APELOR UZATE
Ing. Bogdan HUMOREANU
Prezenta lucrare face referire la dezvoltarea și implementarea unor structuri de tip SCADA (Supervisory Control And Data Aquisition) în stațiile de epurare ape uzate. Sunt analizate componentele sistemului SCADA precum și algoritmii de implementare și ulterior, performantele obținute în monitorizarea și controlul proceselor în cadrul stației de epurare.
Rolul acestei implementări permite realizarea unei siguranțe sporite în funcționarea la parametri calitativi superiori și la un cost în exploatare redus.
Toate analizele și contribuțiile aduse de autor se bazează pe studiul de caz efectuat la stația de epurare ape uzate industriale rezultate din procesul tehnologic de fabricare a hârtiei de la S.C. COMCEH S.A. Călărași, dar și pe studiul de caz asupra stațiilor compacte de epurare a apelor menajere cum este cea din localitatea Crăciunelul de Jos, județul Alba. Experimentele efectuate, după calibrarea softului SCADA introdus în calculator, pe baza traductoarelor de pH, suspensii, CCO, oxigen, debit etc. arată că sistemul de monitorizare și control al parametrilor SEAU reușește să mențină valorile constante ale concentrației oxigenului dizolvat în bazinul de aerare precum și ale consumului chimic de oxigen. Reglarea acestor parametri se corelează prin variațiile parametrilor instalației de oxigenare, valorile debitului de nămol recirculat, precum și a concentrației în suspensii a nămolului. Menținerea constantă a valorilor concentrației oxigenului dizolvat prin utilizarea unui regulator PID va conduce la importante economii ale consumurilor energetice și la o exploatare optimă a SEAU.
În această teză s-a introdus și o abordare bazată pe tehnici de data-mining (extragerea de cunoștințe din date) pentru analiza apei din bazinul de aerare. Valorile traductorului de suspensii solide (TSS) din bazinul de aerare de la stația de epurare S.C. COMCEH S.A. Călărași au fost estimate pe baza valorilor colectate din sistemul SCADA pentru următorii parametri: pH-ul apei din bazinul treptei fizico-chimice, oxigenul dizolvat din bazinul de aerare, oxigenul dizolvat din apa epurată evacuată, conductivitatea apei epurate evacuate, pH-ul apei epurate evacuate și consumul chimic de oxigen al apei epurate evacuat. Această etapă a analizei statistice conduce la posibilitatea de îmbunătățire a performanțelor stației de epurare prin posibilitatea construirii unor modele matematice ale parametrilor ce caracterizează calitatea apei și implementarea lor în procesul tehnologic.
Putem spune că dezvoltarea sistemelor SCADA asociată cu tehnici de data-mining creează, în cadrul tehnologiilor de epurare a apelor uzate, un instrument deosebit de puternic și flexibil, a cărui avantaje se răsfrâng direct asupra performanțelor și a eficienței procesului tehnologic de epurare.
MULTUMIRI
Finalizarea unei teze de doctorat, prin care se încheie o etapă importantă din pregătirea mea profesională, nu reprezintă doar munca și efortul meu; ea se datorează și celor care m-au ajutat, mi-au fost alături și cu care am format o echipă pe plan profesional și nu numai.
Doresc să le aduc recunoștința acestor oameni minunați care mi-au oferit consultanță științifică și care și-au rupt din timpul lor pentru a-mi fi de ajutor mie.
Deosebită recunoștința datorez domnului prof. univ. dr. ing. Ioan NASCU în calitate de coordonator științific, pentru efortul depus și pentru răbdarea de care a dat dovada în formarea mea profesională și pentru îndrumarea competentă și permanentă pe parcursul elaborării și realizării acestei teze de doctorat.
Mulțumesc membrilor comisiei pentru evaluarea și susținerea Tezei de doctorat, pentru onoarea ce mi-o fac prin analiza lucrării, precum și pentru acceptul de participare la lucrările comisiei.
Un loc aparte în elaborarea prezentei lucrări îl ocupă colaborarea cu S.C. ICPE BISTRIȚA S.A. și cu acest prilej aduc sincere mulțumiri domnului dr. ing. Grigore VLAD și a întregului colectiv care mi-au pus la dispoziție materialele referitoare la tehnologiile de epurare și m-au ajutat să obțin datele primare din aplicațiile SCADA implementate în stațiile de epurare.
De asemenea, doresc să mulțumesc colegilor în mijlocul cărora am activat în toți acești ani scurși de la înscrierea în programul de doctorat pentru sprijinul acordat și pentru climatul favorabil asigurat.
Nu în ultimul rând, doresc să mulțumesc familiei și în special șotiei și celor doi copii, cei care mi-au ridicat moralul, susținându-mă ori de câte ori a fost nevoie dar și pentru răbdarea de care au dat dovada în acestă perioadă când de multe ori am fost nevoit să acord prioritate muncii mele profesionale.
Nu pot încheia, fără a adresa sincere mulțumiri tuturor celor care direct, sau indirect m-au sprijinit în efectuarea și finalizarea studiului.
Această lucrare a beneficiat de suport financiar prin proiectul "Creșterea calității studiilor doctorale în științe inginerești pentru sprijinirea dezvoltării societarii bazate pe cunoaștere", contract: POSDRU/107/1.5/S/78534, proiect cofinanțat din Fondul Social European prin Programul Operațional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007-2013.
Lista de figuri
Figura 2. 1 Vederea de ansamblu asupra unei statii de epurare apa uzata 18
Figura 2. 2 Schema treptei de epurare biologică 25
Figura 2. 3 Procesul de îndepărtare a azotului 25
Figura 2. 4 Schema de epurare cu pre-denitrificare 26
Figura 2. 5 Procedeu de epurare biologica cu nămol activ pentru îndepărtarea fosforului 27
Figura 2. 6 Structura generală a unui sistem de achiziție de date 33
Figura 2. 7 Amplasarea sistemului de achiziție a datelor în cadrul procesului asistat 34
Figura 2. 8 Structura unui sistem tipic de achiziție a datelor bazat pe PC 34
Figura 3. 1 Amplasarea senzorilor în treapta fizică 51
Figura 3. 2 Amplasarea senzorilor în treapta biologică 53
Figura 3. 3 Amplasarea senzorilor în treapta de deshidratare a nămolului 55
Figura 3. 4 Diagrama bloc a senzorilor software 57
Figura 3. 5 Relatia dintre TSS bazin aerare și pH treapta fizico-chimica 61
Figura 3. 6 Relatia dintre TSS bazin aerare și oxigenul dizolvat din bazinul de aerare aferent treaptei biologice 62
Figura 3. 7 Relatia dintre TSS bazin aerare și oxigenul dizolvat din apa epurata evacuata 62
Figura 3. 8 Relatia dintre TSS bazin aerare și conductivitatea apei epurate evacuate 63
Figura 3. 9 Relatia dintre TSS bazin aerare și pH apa epurata evacuata 63
Figura 3. 10 Relatia dintre TSS bazin aerare și CCO apa epurata evacuata 64
Figura 3. 11 Diagrama de tip „Box-and-Whisker Plot” a valorilor TSS din bazinul de aerare impreuna cu valorile aberante 69
Figura 3. 12 Diagrama de tip „Box-and-Whisker Plot” a valorilor TSS din bazinul de aerare dupa eliminarea valorilor aberante 69
Figura 3. 13 Reprezentarea grafica a valorilor actuale și estimate ale TSS-ului din bazinul de aerare în perioada 01.06.2012 – 30.06.2013. 73
Figura 3. 14 Reprezentarea grafica a valorilor actuale și estimate ale TSS-ului din bazinul de aerare pe o perioada de o luna 73
Figura 3. 15 Reprezentarea grafica a valorilor actuale și estimate ale TSS-ului din bazinul de aerare pe o perioada de o saptamana 74
Figura 4. 1 Arhitectura tipică de sistem SCADA 78
Figura 4. 2 Animatie tipica SCADA 81
Figura 4. 3 Gruparea de caractere PROFIBUS 84
Figura 4. 4 Forma semnalului în timpul transmisiei NRZ 84
Figura 5. 1 Arhitectura hardware SCADA pentru statia de epurare 99
Figura 5. 2 Arhitectura software SCADA pentru statia de epurare 101
Figura 5. 3 Diagrama descriptiva a interfetei grafice 103
Figura 5. 4 Schema sinoptica a statiei de epurare 104
Figura 5. 5 Statia de pompare 105
Figura 5. 6 Eroare de comunicatie între PLC-ul statiei de pompare și PLC-ul central 106
Figura 5. 7 Variatia nivelului apei în statia de pompare pe parcursul unui interval de o saptamana (albastru) 107
Figura 5. 8 Repa întregului colectiv care mi-au pus la dispoziție materialele referitoare la tehnologiile de epurare și m-au ajutat să obțin datele primare din aplicațiile SCADA implementate în stațiile de epurare.
De asemenea, doresc să mulțumesc colegilor în mijlocul cărora am activat în toți acești ani scurși de la înscrierea în programul de doctorat pentru sprijinul acordat și pentru climatul favorabil asigurat.
Nu în ultimul rând, doresc să mulțumesc familiei și în special șotiei și celor doi copii, cei care mi-au ridicat moralul, susținându-mă ori de câte ori a fost nevoie dar și pentru răbdarea de care au dat dovada în acestă perioadă când de multe ori am fost nevoit să acord prioritate muncii mele profesionale.
Nu pot încheia, fără a adresa sincere mulțumiri tuturor celor care direct, sau indirect m-au sprijinit în efectuarea și finalizarea studiului.
Această lucrare a beneficiat de suport financiar prin proiectul "Creșterea calității studiilor doctorale în științe inginerești pentru sprijinirea dezvoltării societarii bazate pe cunoaștere", contract: POSDRU/107/1.5/S/78534, proiect cofinanțat din Fondul Social European prin Programul Operațional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007-2013.
Lista de figuri
Figura 2. 1 Vederea de ansamblu asupra unei statii de epurare apa uzata 18
Figura 2. 2 Schema treptei de epurare biologică 25
Figura 2. 3 Procesul de îndepărtare a azotului 25
Figura 2. 4 Schema de epurare cu pre-denitrificare 26
Figura 2. 5 Procedeu de epurare biologica cu nămol activ pentru îndepărtarea fosforului 27
Figura 2. 6 Structura generală a unui sistem de achiziție de date 33
Figura 2. 7 Amplasarea sistemului de achiziție a datelor în cadrul procesului asistat 34
Figura 2. 8 Structura unui sistem tipic de achiziție a datelor bazat pe PC 34
Figura 3. 1 Amplasarea senzorilor în treapta fizică 51
Figura 3. 2 Amplasarea senzorilor în treapta biologică 53
Figura 3. 3 Amplasarea senzorilor în treapta de deshidratare a nămolului 55
Figura 3. 4 Diagrama bloc a senzorilor software 57
Figura 3. 5 Relatia dintre TSS bazin aerare și pH treapta fizico-chimica 61
Figura 3. 6 Relatia dintre TSS bazin aerare și oxigenul dizolvat din bazinul de aerare aferent treaptei biologice 62
Figura 3. 7 Relatia dintre TSS bazin aerare și oxigenul dizolvat din apa epurata evacuata 62
Figura 3. 8 Relatia dintre TSS bazin aerare și conductivitatea apei epurate evacuate 63
Figura 3. 9 Relatia dintre TSS bazin aerare și pH apa epurata evacuata 63
Figura 3. 10 Relatia dintre TSS bazin aerare și CCO apa epurata evacuata 64
Figura 3. 11 Diagrama de tip „Box-and-Whisker Plot” a valorilor TSS din bazinul de aerare impreuna cu valorile aberante 69
Figura 3. 12 Diagrama de tip „Box-and-Whisker Plot” a valorilor TSS din bazinul de aerare dupa eliminarea valorilor aberante 69
Figura 3. 13 Reprezentarea grafica a valorilor actuale și estimate ale TSS-ului din bazinul de aerare în perioada 01.06.2012 – 30.06.2013. 73
Figura 3. 14 Reprezentarea grafica a valorilor actuale și estimate ale TSS-ului din bazinul de aerare pe o perioada de o luna 73
Figura 3. 15 Reprezentarea grafica a valorilor actuale și estimate ale TSS-ului din bazinul de aerare pe o perioada de o saptamana 74
Figura 4. 1 Arhitectura tipică de sistem SCADA 78
Figura 4. 2 Animatie tipica SCADA 81
Figura 4. 3 Gruparea de caractere PROFIBUS 84
Figura 4. 4 Forma semnalului în timpul transmisiei NRZ 84
Figura 5. 1 Arhitectura hardware SCADA pentru statia de epurare 99
Figura 5. 2 Arhitectura software SCADA pentru statia de epurare 101
Figura 5. 3 Diagrama descriptiva a interfetei grafice 103
Figura 5. 4 Schema sinoptica a statiei de epurare 104
Figura 5. 5 Statia de pompare 105
Figura 5. 6 Eroare de comunicatie între PLC-ul statiei de pompare și PLC-ul central 106
Figura 5. 7 Variatia nivelului apei în statia de pompare pe parcursul unui interval de o saptamana (albastru) 107
Figura 5. 8 Reprezentarea grafica a decantorului primar 108
Figura 5. 9 Variația pH-ului în treapta de epurare fizico-chimică pe parcursul unui interval de o săptamână 110
Figura 5. 10 Instalatiile de preparare reactivi 110
Figura 5. 11 Reprezentarea grafica a treptei bilogice 111
Figura 5. 12 Reprezentarea grafica a instalatiei de evacuare și a procesului de ozonizare 113
Figura 5. 13 Bara de navigare 115
Figura 5. 14 Contor apa evacuata 116
Figura 5. 15 Indicare stare sistem 117
Figura 5. 16 Acces utilizatori 118
Figura 5. 17 Comanda echipamente 119
Figura 5. 18 Pagina grafice 119
Figura 5. 19 Bara de meniuri principala 120
Figura 5. 20 Bara de meniuri secundara 122
Figura 5. 21 Graficele de proces 122
Figura 5. 22 Legenda grafice 124
Figura 5. 23 Pagina alarme 129
Figura 5. 24 Raport de functionare 130
Figura 5. 25 Raport de evacuare ape uzate 131
Figura 5. 26 Pagina setari parametri de functionare 132
Figura 5. 27 Sistem de reglare automată cu reacție negativă 137
Figura 5. 28 Schema bloc a regulatorului implementat în STEP 7 139
Figura 5. 29 Reprezentarea grafica din sistemul SCADA a frecventei suflantelor (verde) și a valorii oxigenului dizolvat (albastru) în functionare fara regulator PID 141
Figura 5. 30 Reprezentarea grafica din sistemul SCADA a frecventei suflantelor (verde) și a valorii oxigenului dizolvat (albastru) în functionare cu regulator PID 142
Figura 5. 31 Putere electrica (kW) suflanta în functionare cu regulator PID (albastru) și fara regulator PID (rosu) 143
Figura 5. 32 Energia electrica totala consumata în perioada 28/06/212 – 04/07/2012 în statia de epurare 144
Figura 5. 33 Energia electrica consumata în perioada 02/11/2012 – 08/11/2012 în statia de epurare 145
Figura 5. 34 Energia consumata zilnic de catre suflanta în functionare cu regulator PID (albastru) și în functionare fara regulator PID (rosu) 145
Figura 5. 35 Reducerea energiei consumate timp de o saptamana prin controlul aerarii cu ajutorul buclei PID 146
Figura 5. 36 Pagina principala a aplicatiei SCADA de la statia de epurare Craciunelul de Jos, judetul Alba 148
Figura 5. 37 Pagina de setari proces 150
Figura 5. 38 Grafice de proces: oxigen dizolvat (albastru), frecventa suflanta (verde) și debit apa evacuata (violet). 151
Figura 5. 39 Lista de alarme 152
Figura 5. 40 Evoluția concentrației de oxigen dizolvat (DO) pe o durata de 24 ore în data de 09.04.2012 153
Figura 5. 41 Evoluția concentrației de oxigen dizolvat (DO) în perioada 19.11.2013 – 02.12.2013 154
Figura 5. 42 Evoluția concentrației de oxigen dizolvat (DO) în perioada 20.04.2012 – 08.05.2012 154
Figura 5. 43 Evoluția concentrației de oxigen dizolvat (DO) în perioada 16.07.2013 – 15.08.2013 155
Lista de tabele
Tabel 2. 1 Valori limită de încărcare cu poluanți a apelor uzate industriale și urbane evacuate în receptori naturali 9
Tabel 2. 2 Indicatori de calitate ai apelor uzate evacuate în rețelele de canalizare ale localităților 10
Tabel 2. 3 Directive ale Uniunii Europene în domeniul apei transpuse în legislația românească 10
Tabel 2. 4 Factorii care intervin în evaluarea și selecția operațiilor și proceselor unitare 22
Tabel 3. 1 Probleme ale senzorilor hardware 56
Tabel 3. 2 Coeficienti de corelatie Spearman 67
Tabel 3. 3 Descrierea valorilor TSS din diagrama cu valorile aberante 69
Tabel 3. 4 Descrierea valorilor TSS din diagrama fara valori aberante 70
Tabel 3. 5 Estimarea TSS-ului din bazinul de aerare cu algoritmi de tip data-mining 72
Tabel 4. 1 Lungimea maxima a segmentului. 85
Tabel 4. 2 Caracteristicile cablului PROFIBUS RS 485, de tip A 85
Tabel 4. 3 Criterii de performanta corespunzatoare dispecerului SCADA 97
Tabel 5. 1 Lista de avarii a statiei de epurare 125
Tabel 5. 2 Lista de alarme a statiei de epurare 128
Tabel 5. 3 Consumul de energie electrica a suflantei active și totalul de energie consumata în perioada 28.06.2013 144
Acronime
SCADA – Supervisory Control And Data Acquisition
CCO – Consum Chimic de Oxigen
SEAU – Statie Epurare Ape Uzate
PLC – Programmable Logic Controller
CBO5 – Consum Biochimic de Oxigen
TSS – Total Suspended Solids
DO – Dissolved Oxygen
WEKA – Waikato Environment for Knowledge Analysis
RTU – Remote Terminal Units
MTU – Master Terminal Units
PID – Proportional Integrative Derivative
LAN – Local Area Network
DSP – Digital Signal Processing
PC – Personal Computer
WAN – Wide Are Networks
DEC – Digital Equipment Corporation
IP – Internet Protocol
PAC – Programmable Automation Controller
SAC – Spectral Absorption Coefficient
TOC – Total Organic Carbon
RAS – Returned Activated Sludge
WAS – Waste Activated Sludge
ARFF – Attribute-Relation File Format
HMI – Human Machine Interface
NERC – North American Electric Reliability Corporation
CIP – Critical Infrastructure Protection
OLM – Optical Link Module
HART – Highway Addressable Remote Transducer
FSK – Frequency Shift Keying
PDU – Protocol Data Unit
CRC – Cyclic redundancy check
CMS – Central Monitoring Station
CI – Communication infrastructure
FI – Field Instrumentation
UDP – User Datagram Protocol
SBR – Sequencing Batch Reactor
LDO – Luminescent Dissolved Oxygen
RA – Regulator Automat
VPN – Virtual Private Network
INTRODUCERE
Apa este o substanță chimică indispensabilă vieții și societăților umane civilizate. Este mediul în care se petrec toate reacțiile biochimice care întrețin viața. Așadar, apa este o necesitate imperioasă pentru existența omului, precum și pentru dezvoltarea unui număr mare de ramuri industriale. Sistemul de furnizare al apei trebuie să asigure comunității, industriei și agriculturii o cantitate adecvată de apă de o calitate corespunzătoare – utilizabilă, caracterizată prin valorile parametrilor fizico – chimico – biologici și bacteriologici. Pe lângă tratarea apei potabile, o problemă de mare importanță pentru asigurarea continuității vieții pe pământ o reprezintă epurarea apelor uzate.
Problemele de epurare a apelor uzate sunt deosebit de complexe, datorită prezenței unor compuși chimici organici și anorganici dispersați sub diferite forme în mediul apos. Procesele unitare care stau la baza tehnologiei de epurare se bazează pe fenomene fizice, chimice sau biochimice. De cele mai multe ori, factori de natură diferită interacționează între ei și evoluția unui proces unitar va depinde de corelarea tuturor acestor parametri. În conceperea, proiectarea și exploatarea rațională și corectă a procesului de epurare a apelor uzate, apare necesitatea unei corelări între forma și geometria bazinelor hidraulice și valorile pe care le adoptă parametrii chimici, fizici și biologici. În caz contrar, procesul nu se desfășoară corect și nu se obțin valorile optime ale parametrilor de calitate ai apei deversate în emisar. De aceea, se impune adoptarea unor tehnologii speciale, alegerea de instalații și echipamente care pot răspunde condițiilor dificile impuse și utilizarea unor structuri complexe de automatizare și informatizare.
Procesele de epurare se deosebesc față de alte procese industriale, atât în ceea ce privește caracteristicile cât și obiectivele operaționale. Deși principiile generale ale controlului proceselor industriale se pot aplica și în stațiile de epurare a apelor uzate, caracteristicile stațiilor de epurare impun considerații specifice în proiectarea sistemelor de control. Datorită complexității proceselor fizico-chimico-biologice, în care interacționează o multitudine de parametri de natură diferită și a numărului limitat de variabile ce pot fi manipulate, este dificil de condus și dirijat optim o tehnologie de epurare ca sumă de procese unitare ce interacționează reciproc. Variația continuă sezonieră, diurnă și orară a debitului de apă uzată și a caracteristicilor acesteia, exprimate prin valorile parametrilor caracteristici poluării, dimensiunile reactoarelor chimice și biologice, precum și interacțiunea apă uzată-proces unitar – echipament sunt elemente care subliniază gradul de dificultate al problemei epurării și a controlului automat al procesului. Monitorizarea și informatizarea parametrilor de calitate ai apei într-o stație de epurare a apelor uzate urmărește asigurarea unei administrări eficiente a resurselor de pe teritoriul stației și creează condițiile de rezolvare operativă a situațiilor de urgență, care pot avea urmări nedorite asupra mediului și populației. Totodată, se urmărește creșterea mentenanței și competitivității echipamentelor din punct de vedere energetic, pentru a se realiza o reducere a costurilor cu energia, de altfel foarte ridicate la nivelul unei stații de epurare în contextul menținerii nealterate a valorilor parametrilor de calitate ai apei la evacuarea în emisar.
Pentru controlul evoluției parametrilor de calitate ai apei este necesară introducerea în schema tehnologică a unor traductoare care să poată determina valorile on-line. Numai în acest mod se poate urmări evoluția parametrilor ce trebuie controlați în mod continuu în procesul tehnologic. Problema este dificilă, deoarece sunt parametri care nu se pot determina on-line – așa cum este cazul încărcării organice precizată prin indicatorul CBO5. Acest parametru, important pentru controlul încărcării organice, necesită cinci zile pentru determinare. Este evident că nu se pot lua decizii operaționale în timp real – util – după un asemenea interval de timp. Se menționează faptul că în procesele hidrodinamice parametrii evoluează continuu, în limite largi, și în intervale de timp reduse. Urmare a acestui fapt, apare necesitatea urmăririi procesului în intervale lungi de timp cu precizarea valorilor parametrilor la durate scurte de timp.
Epurarea apelor uzate constituie ansamblul procedeelor fizice, chimice, biologice și bacteriologice prin care se reduce încărcarea acestora în substanțe poluante organice sau anorganice și în bacterii pană la limitele impuse de lege, astfel încât la deversarea în emisar să nu aducă prejudicii florei și faunei. În urma acestor procese complexe, se obține o apă curată, având diferite grade de purificare, în funcție de tehnologiile și echipamentele folosite, și un amestec de corpuri și substanțe dispersate în mediul apos, denumite generic nămoluri. Atât apele cât și nămolurile trebuie să fie deversate fără să dăuneze mediului înconjurător. Această condiție se realizează printr-o purificare avansată a apelor uzate și prin reținerea, într-o proporție cât mai mare, a elementelor care produc fenomene de eutrofizare în cursurile naturale.
Problemele întâlnite în controlul poluării apelor sunt numeroase, variate și de cele mai multe ori unice. Datorită acestui fapt, conducerea unei stații de epurare trebuie să fie receptivă la orice noutate în domeniu. Cunoștințele dobândite pe baza experienței trebuie combinate în mod continuu cu informații noi, pentru a obține cele mai bune rezultate.
Procesele de epurare se deosebesc de alte procese industriale atât în ceea ce privește caracteristicile, cât și obiectivele operaționale. Deși principiile generale ale controlului proceselor industriale se pot aplica și în stațiile de epurare a apelor uzate, caracteristicile stațiilor de epurare impun considerații specifice în proiectarea sistemelor de control. Datorită complexității proceselor fizico – chimico – biologice, în care interacționează o mulțime de parametri de natură diferită, și numărului limitat de variabile ce pot fi manipulate, este dificil de condus și dirijat optim o tehnologie de epurare ca sumă de procese unitare ce se influențează reciproc. Variația continuă a debitului de apă uzată și a caracteristicilor acesteia, exprimate prin valorile parametrilor specifici poluării, dimensiunile reactoarelor chimice și biologice, precum și interacțiunea apă uzată – proces unitar – echipament, sunt elemente care subliniază gradul de dificultate al problemei epurării și controlului automat al procesului.
Potențialul teoretic al resurselor de apă ale României totalizează 140,49 /an, din care Dunărea contribuie cu 87,8 /an, râurile interioare cu 42,089 /an, iar apele subterane cu 10,8 /an. Raportat la numărul locuitorilor, potențialul resurselor de apă ale României reprezintă 6450 /an.loc, cifră mult superioară mediei europene care este de 4000 /an.loc. România ocupă din acest punct de vedere locul al nouălea printre țările europene. Deși apa este o resursă naturală regenerabilă, ea este totuși limitată în ceea ce privește volumul anual disponibil, manifestând chiar tendințe de scădere în unele bazine hidrografice sau imposibilitatea utilizării în caz de poluare accentuată.
Din punct de vedere al calității apelor uzate, se poate spune că cei mai mari poluatori ai apelor de suprafață cu substanțe organice, suspensii, substanțe minerale, amoniu, grăsimi, cianuri, fenoli, detergenți, metale grele sunt marile aglomerări urbane.
Începând cu a doua jumătate a secolului XX, pe plan mondial, dar și în țara noastră, resursele de apă se dovedesc limitate, în timp ce dezvoltarea urbană, industrială și agricolă solicită cantități tot mai mari. Prin urmare, gospodărirea apelor, constituie o problemă de mare importanță pentru dezvoltarea economico-socială a unei țări. Industria, ca producătoare de bunuri materiale, constituie unul dintre factorii determinanți ai progresului și civilizației umane. Printre numeroasele industrii, care caracterizează societatea noastră contemporană, se poate vorbi, în sens lărgit și de o nouă industrie și anume de „Industria apei”.
Poluarea mediului, inaugurată prin sfera de acțiuni și persistența substanțelor toxice, a devenit în ultimii ani îngrijorătoare. Activitățile umane, direct sau indirect, produc alterarea calităților fizice, chimice și biologice sau bacteriologice ale apelor care, astfel, devin improprii pentru folosirea normală, în scopurile în care această folosire era posibilă înainte de a interveni alterarea (Legea Apelor nr. 107/1996 completată și modificată cu Legea nr 310/2004).
Producerea și colectarea unor mari cantități de ape uzate obligă la aplicarea unor procedee eficiente și la folosirea unor echipamente și instalații adecvate, care să asigure depoluarea acestora înainte de a fi deversate în apele de suprafață. Epurarea biologică a apelor uzate constituie metoda cea mai eficientă și economică de îndepărtare a substanțelor organice prezente în apele uzate.
Motivare
Epurarea apelor reziduale are două obiective principale. Primul obiectiv este de a degrada poluanții de natură organică până la un punct în care consumul chimic de oxigen (CCO) pe care acestea îl exercită este nesemnificativ. Al doilea obiectiv este de a îndepărta substanțele nutritive precum azotul și fosforul astfel limitând creșterea organismelor din apele receptoare. Agenții poluanți sunt eliminați din apele reziduale cu ajutorul tratamentelor fizice, biologice și chimice.
Pe măsură ce procesele de epurare a apelor uzate sunt mai complexe și mai sofisticate, devine mai importantă nu numai măsurarea diferiților parametri, ci și automatizarea răspunsului elementelor folosite în cadrul procesului, în scopul menținerii echilibrului necesar. Procesele din stațiile de epurare a apelor uzate, în special cele biologice, se pretează la o conducere ierarhizată. Nivelul ierarhic superior va optimiza performanțele globale ale SEAU în concordanță cu criteriile general valabile (reduceri de costuri, calitate superioară a apei la ieșire, reducerea consumului de energie etc.).
Motivația personală a alegerii temei o reprezintă experiența profesională din cadrul companiei S.C. I.C.P.E. BISTRIȚA S.A. care derulează atât activități de cercetare, proiectare, automatizări, dezvoltare cât și activități de producție de echipamente și implementare a tehnologiilor destinate protecției mediului.
Motivația științifică a alegerii temei este focalizată pe importanța implementării unui sistem SCADA (Supervisory Control And Data Aquisition) în stațiile de epurare a apelor uzate care se justifică prin creșterea performanțelor acesteia rezultand o eficiență ridicată a procesului de epurare a apelor uzate. Datorită sistemului SCADA se pot obține economii importante prin reducerea costurilor substanțelor chimice folosite și diminuarea cheltuielilor energetice, precum și atingerea scopului propus: un produs final performant – apă curată.
Achiziția de date presupune procesarea unor intrări multiple electrice sau electronice de la diverse dispozitive cum ar fi: senzori, diverse traductoare, contoare, relee, cu scopul monitorizării, analizării și/sau controlului sistemelor și proceselor în SEAU. În urma achiziției de date de la echipamentele hardware de control și monitorizare a procesului se realizează prelucrarea informațiilor obținute, realizarea de rapoarte și transmiterea diverșilor parametri pentru a facilita monitorizarea procesului de epurare de la distanță.
În fiecare aplicație de tip SCADA se disting două nivele de bază: nivelul client, ce deservește interacțiunea om-utilaj și nivelul serverului de date ce se ocupă de cea mai mare parte a activităților de control al procesului. Serverul de date comunică cu dispozitivele din teren prin intermediul dispozitivelor de control al procesului, cum ar fi PLC-urile care sunt conectate la serverul de date fie direct, fie prin intermediul unei rețele de comunicații, fie prin magistrale de câmp, utilizând diverse protocoale de comunicații care pot fi elaborate de anumite firme și deci proprietatea acestora (exemplu Siemens H1) sau generale (Modbus, Profibus). Serverele de date pot fi conectate între ele și la stațiile clienților prin rețele Ethernet LAN.
Contribuțiile tehnice și științifice din domeniu permit cunoașterea în detaliu a complexității fenomenelor fizice, chimice, biologice, precum și adoptarea deciziilor operative în timp real. Conducerea și controlul oricărui proces sunt esențiale în vederea realizării eficienței și respectării anumitor standarde. Pentru realizarea acestui scop este necesar să existe măsurători precise, atât fizice (debite și presiuni) cât și chimice (pH, consum de oxigen, etc.) care să-i permită sistemului de conducere să ia deciziile adecvate pentru corectarea procesului de epurare în funcție de diversele condiții existente.
Obiective
Luând în considerare provocările menționate mai sus, această teză are ca scop implementarea și dezvoltarea unor structuri de tip SCADA pentru conducerea proceselor din stațiile de epurare a apelor uzate care să ducă la o funcționare mai eficientă a stației de epurare având în vedere o serie de indici de performanță. În consecința, principalele obiective specifice ale lucrării sunt:
Analiza aprofundată a literaturii științifice disponibile la nivel național și internațional asupra stadiului actual al tehnologiilor de epurare și al sistemelor de automatizare utilizate în procesele de epurare;
Prezentarea în detaliu a treptei biologice dintr-o stație de epurare a apelor uzate;
Implementarea senzorilor software pentru optimizarea și controlul în timp real al proceselor într-o stație de epurare a apelor uzate; estimarea valorilor de TSS din bazinul de aerare folosind tehnici de data-mining;
Dezvoltarea unor structuri SCADA pentru monitorizarea și controlul stațiilor de epurare a apelor uzate;
Optimizarea procesului de aerare în treapta biologică.
Printre obiectivele indirecte ale tezei se pot menționa: reducerea costurilor cu substanțele chimice folosite, diminuarea consumului de energie la nivelul treptei biologice (energie de aerare și energie pentru pompare), iar în final un obținerea unui raport cost – calitate optim.
Structura tezei
Teza de doctorat este structurată în 6 capitole, după cum urmează:
Capitolul 1 prezintă noțiuni introductive, oferă motivarea alegerii temei de cercetare, importanța și semnificația subiectului, formulează scopul și obiectivele urmărite în teză.
Capitolul 2 prezintă o descriere a stadiului actual al tehnologiilor de epurare și al sistemelor de automatizare utilizate în procesele de epurare atât pe plan național cât și pe plan internațional. Mai întâi sunt menționate câteva perspective istorice ale procesului de epurare după care se fac anumite considerații generale asupra procesului.
Adoptarea tehnologiei de epurare pentru o apă uzată este descrisă în continuare ca un proces foarte complex, care trebuie să aibă în vedere caracteristicile acesteia. Schema de epurare se alege pe baza unor calcule tehnico-economice comparative între mai multe variante, făcute prin considerarea mai multor factori, ca: existența de terenuri disponibile pentru stații de epurare sau economic inapte pentru alte folosințe, posibilitatea asigurării zonei de protecție sanitară în jurul stației de epurare, obligativitatea asigurării gradului de epurare necesar, distanța față de emisarul în care se deversează apele purificate, cantitățile de nămoluri rezultate în fiecare proces de epurare și posibilitățile de depozitare sau de distrugere a lor, posibilitatea asigurării stației de epurare cu personal calificat. În continuare este prezentat în detaliu procesul de epurare biologică și câteva tipuri ale acestuia: procese de epurare cu nămol activ care sunt cu nitrificare, cu nitrificare și predenitrificare și cu reactor pentru îndepărtarea biologică a fosforului; procese de epurare în peliculă biologică și procese de epurare combinate biofilm-namol activ. Ultima secțiune a capitolului prezintă controlul și conducerea proceselor în stațiile de epurare ape uzate utilizând sisteme SCADA precum și stadiul actual al sistemelor de automatizare a proceselor în stațiile de epurare a apelor uzate.
Capitolul 3 face referire la sistemele de măsură și monitorizare pentru stațiile de epurare a apelor uzate. Există patru categorii de parametri implicați în conducerea și controlul procesului care au fost analizați în acest capitol: parametri de stare, parametri fizici, parametri analitici și parametri de alarmă. Urmează analiza amplasării senzorilor pentru monitorizarea mărimilor de proces, un aspect foarte important în proiectarea sistemelor de automatizare și control. Tot în acest capitol s-a prezentat implementarea senzorilor software pentru optimizarea și controlul în timp real al proceselor într-o stație de epurare ape uzate. Senzorii software sunt un subgrup de modele empirice predictive (programe de calculator) care estimează variabilele țintă pe baza dependentei lor asupra variabilelor de proces independente. Acest senzori sunt acum larg răspândiți și aplicațiile lor sunt în creștere nu numai în industria de proces, dar și în alte domenii de inginerie. Asta se datorează capacității lor de a evita problemele care apar la senzorii hardware.
În ultima parte a acestui capitol este descrisă estimarea valorilor de TSS din bazinul de aerare, totalul de solide în suspensie este considerat a fi unul dintre poluanții majori care contribuie la deteriorarea calității apei precum și la creșterea costurilor pentru tratarea apei. TSS este un parametru important deoarece excesul de TSS creste consumul de oxigen dizolvat (DO) în apa efluentului. Pentru estimarea valorilor de TSS s-au colectat și analizat datele din sistemul SCADA implementat la stația de epurare ape uzate industriale din cadrul S.C. COMCEH S.A. Calarași (a cărui flux tehnologic și instalație de automatizare și control a fost proiectată și executată de către S.C. ICPE BISTRIȚA S.A.). Pentru descoperirea regulilor de asociere a fost folosită platforma open-source WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) care este o platforma portabilă, extensibilă, open-source, scrisă în Java pentru sprijinul activităților de data mining, oferind utilizatorilor o multitudine de algoritmi pentru clasificare, regresie, reguli de asociere, grupare etc.
Capitolul 4 prezintă dezvoltarea unor structuri SCADA pentru monitorizarea și controlul stațiilor de epurare a apelor uzate. Principalele obiective ale unui sistem SCADA destinat rețelelor de monitorizare și reglare ale proceselor dintr-o stație de epurare a apelor uzate sunt următoarele: monitorizare procese, comanda sistemului energetic astfel încât să se obțină performantele impuse, reducerea consumului de energie, depistarea imediată a problemelor, sistem de alarmă. În continuare se descriu componentele sistemului SCADA: Unitățile Terminale Comandate la distanță (RTU), Unitățile Master (MTU), interfața operator, infrastructura de comunicație precum și elementele sistemului de transmisie la distanță compus din: graficele color, diagrame de simulare, prezentarea variabilelor, creearea imaginilor, paginile de ajutor, lista cu alarme și evenimente.
Capitolul 5 tratează partea de monitorizare, analiza și stocare a datelor referitoare la parametri de funcționare ai stațiilor de epurare. Se descriu pe larg sistemele SCADA implementate la stația de epurare ape uzate industriale din cadrul S.C. COMCEH S.A. Calarași precum și cel implementat la stația de epurare ape menajere din localitatea Crăciunelul de Jos, județul Alba. Sistemele SCADA implementate au ca funcțiune de baza monitorizarea și controlul instalației de automatizare, de la un nivel ierarhic superior, permițând furnizarea în timp real de informații despre procesul tehnologic oferind în același timp și posibilitatea de a-l controla, prin comanda directă a echipamentelor sau prin modificarea anumitor parametri de proces.
Pentru controlul aerării în treapta biologică s-a dezvoltat un regulator PID cu ajutorul funcțiilor disponibile în PLC-ul integrat în instalația de automatizare. De la un nivel ierarhic superior, sistemul SCADA poate optimiza procesul de aerare prin faptul că parametri de funcționare ai buclei PID vor putea fi modificați de către operatorul cu drepturi de acces corespunzătoare, după ce acesta a preluat controlul sistemului. Sistemul de control al aerării include două principii de bază și anume măsurarea concentrației de oxigen dizolvat (DO) în bazinul de aerare, precum și implementarea algoritmilor de control pentru convertizoarele de frecvență care comandă motoarele suflantelor. În ultima parte a capitolului este pusă în evidență eficiența regulatorului PID în cazul aerării din stația de epurare de la S.C. COMCEH S.A. cu un cost al energiei consumate de 11% mai mic într-o perioadă de o săptămână.
Capitolul 6 prezintă concluziile activităților de cercetare efectuate, evidențiază contribuțiile personale, diseminarea rezultatelor și direcțiile viitoare de cercetare.
STADIUL ACTUAL AL TEHNOLOGIILOR DE EPURARE SI AL SISTEMELOR DE AUTOMATIZARE UTILIZATE IN PROCESELE DE EPURARE
Considerații generale
Primele reglementări ale uniunii Europene în domeniul mediului au apărut la începutul anilor `70. La începutul anului 1973, a fost emis primul program de acțiune pentru protecția mediului, care stabilea măsuri pentru reducerea nivelului de poluare a apelor dulci și a celei de mare. După aceea au fost lansate mai multe principii, preluate și aplicate și de alte programe de acțiune:
principiul precauției în luarea deciziilor cu privire la activități cu posibil impact asupra mediului;
principiul „poluatorul plătește” pentru daune ecologice produse;
principiul prevenirii și corectării la sursă, în stadiul incipient a daunelor ecologice.
O condiție a integrării României în Uniunea Europeană a reprezentat-o transpunerea cu prioritate, până la aderare a acquis-ului de mediu în legislația internă și respectiv, implementarea ei. Acquis-ul comunitar reprezintă ansamblul de drepturi și obligații comune ce se aplică tuturor statelor membre. În conformitate cu Tratatul de Aderare, România a obținut perioade de tranziție pentru conformarea cu aquis-ul comunitar pentru colectarea, descărcarea și epurarea apelor uzate: până în 2015 pentru 263 de aglomerări mai mari de 10.000 locuitori echivalenți (l.e) și până în 2018 pentru 2346 de aglomerări între 200 și 10.000 locuitori echivalenți. Respectarea acestor angajamente presupune investiții de aproximativ 19 miliarde Euro în infrastructura de apă, presiunea cea mai mare fiind în următorii 6 – 7 ani din cauza termenelor de conformare foarte stringente. “Extinderea și modernizarea sistemelor de apă și apă uzată” reprezintă domeniul prioritar de finanțare din Programul Operațional Sectorial Mediu (POS Mediu), document strategic care stă la baza finanțării europene a investițiilor de mediu în perioada 2007- 2013. Pentru axa prioritară 1 contribuția financiară a Uniunii Europene poate ajunge până la 85% din necesarul de finanțare calculat la nivelul proiectului, cofinanțarea fiind asigurată din bugetul național și local. Prin adoptarea aquis-ul de mediu, România și-a stabilit ca obiectiv colectarea, până în 2015, a 69% din apele deversate, ceea ce reprezintă o dublare a capacității disponibile la nivelul anului 2004.
Serviciile publice de alimentare cu apă și canalizare au fost influențate de diversele transformări organizatorice, tehnice și administrative, cauzate de evoluția instituțională de ansamblu a activităților economice din România. În prezent se acordă importanța cuvenită problemelor privind asigurarea și dezvoltarea serviciilor publice, fiind recunoscut rolul acestora în procesul de ridicare a calității vieții. Prin noile reglementări elaborate în ultimii doi ani, este în curs de instituire un cadru legislativ coerent, care va permite dezvoltarea serviciilor publice de alimentare cu apă și canalizare în concordanță cu prevederile directivelor europene.
Directiva Consiliului 91/271/EEC privind Epurarea apelor uzate urbane a fost transpusă în totalitate în legislația românească prin HG 188/2002 pentru aprobarea normelor privind condițiile de descărcare în mediul acvatic a apelor uzate și actualizată în 2005.
Normativ din 28/02/2002 – privind stabilirea limitelor de încărcare cu poluanți a apelor uzate industriale și orășenești la evacuarea în receptorii naturali, NTPA-001/2005.
Tabel 2. 1 Valori limită de încărcare cu poluanți a apelor uzate industriale și urbane evacuate în receptori naturali
Normativ din 28/02/2002 – privind condițiile de evacuare a apelor uzate în rețelele de canalizare ale localităților și direct în stațiile de epurare, NTPA-002/2002, (HG nr.352/2005).
Tabel 2. 2 Indicatori de calitate ai apelor uzate evacuate în rețelele de canalizare ale localităților
Valoarea concentrației CCO(Cr) este condiționată de respectarea raportului CBO5/CCO mai mare sau egal cu 0,4. Pentru verificarea acestei condiții vor putea fi utilizate și rezultatele determinării consumului chimic de oxigen, prin metoda cu permanganat de potasiu, urmărindu-se cunoașterea raportului CCO(Mn)/CCO(Cr) caracteristic apei uzate.
Directiva Consiliului nr. 91/676/EEC privind Protecția apelor împotriva poluării cauzate de nitrați din surse agricole a fost transpusă în totalitate prin Hotărârea Guvernului României nr. 964/2000 privind aprobarea Planului de acțiune pentru protecția apelor împotriva poluării cu nitrați din surse agricole.
Celelalte directive ale Uniunii Europene în domeniul apei au fost transpuse în legislația românească prin următoarele acte normative:
Tabel 2. 3 Directive ale Uniunii Europene în domeniul apei transpuse în legislația românească
Stadiul actual al tehnologiilor de epurare pe plan mondial
Începuturile tratării apelor uzate orășenești pot fi plasate pe la mijlocul anilor 1800, în Franța, constând din primele decantoare pentru separarea materiilor în suspensie. Spre sfârșitul anilor 1800 erau deja generalizate câteva soluții de epurare, practic concomitent în Europa și America de Nord. Este interesant de remarcat că, procedeele de bază experimentate atunci pentru epurare mecanică și biologică, sunt valabile și utilizate și în zilele noastre. Aceste procedee se bazau pe filtrarea apei uzate prin diverse medii poroase, și de infiltrare în sol și subsol, ceea ce constituie astăzi una dintre metodele de epurare alternativă.
Prima fosă septică a fost construită în anul 1895 în Anglia, iar în anul 1904 s-a construit primul decantor etajat, în care s-a putut realiza concomitent epurarea apelor uzate și tratarea nămolului separat. Tot în Anglia s-au pus bazele monitoringului. Parametrul "consum biochimic de oxigen" CBO5 a fost introdus în 1898 și a fost conceput în concordanță cu realitățile englezești – temperatura de 20, timp de rezidență în râu 5 zile, tip de poluare predominantă fiind cea fecaloid-menajeră. Cu adevărat revoluționară a fost însă soluția patentată pentru decantorul etajat în 1904 de către inginerul german Karl Imhoff. Soluția tehnologică inventată de el este folosită și astăzi la scară mondială, fără nici o modificare. Șanțul oxidant a fost inventat de francezul Passavant în anul 1954.
În SUA, în 1984 existau 15.438 de stații de epurare care deserveau o populație de 172.205.000 locuitori, adică 73,1%. Procentul de epurare a apelor din punct de vedere al încărcării organice măsurate prin CBO5 a fost de 84% iar din punct de vedere al suspensiilor de 86,3%. În anul 2005 existau 16.980 de stații de epurare care deserveau 243.723.000 locuitori, adică 86,6%. Pentru 2015 procentul de epurare a apelor din punct de vedere al încărcării organice măsurate prin CBO5 e planificat să atingă 89,9% iar din punct de vedere al suspensiilor de 88,9%. În SUA tot mai puține ape uzate după epurare se descarcă din nou în emisar, acestea se infiltrează în sol sau se utilizează pentru irigații, în industrie, pentru recreere (lacuri), pentru piscicultură și chiar ca sursă de apă potabilă, după descărcare în lacuri sau injectare în sol sau chiar direct, dar cu supunere la preparare avansată.
Dezvoltarea industrială a impulsionat cercetarea în vederea găsirii unor procedee cât mai eficiente pentru tratarea apelor uzate. Astfel s-au construit filtrele biologice și bazinele de aerare cu nămol activ. În scopul obținerii unor eficiențe (randamente) de epurare cât mai ridicate, epurarea apelor uzate orășenești a devenit o tehnologie foarte specializată. La ora actuală, o stație de epurare orășenească cu eficiență ridicată este structurată pe cel puțin următoarele două trepte de epurare: mecanică și biologică. La cele mai moderne soluții tehnologice, a treia treaptă de epurare (în care se realizează îndepărtarea avansată a nutrienților azot și fosfor) este înglobată în treapta biologică. Fiind mult mai eficiente, aceste tehnologii au înlocuit repede cele inițiale, clasice, din ce în ce mai mult și la scara localităților mici. Aceste tehnologii necesită însă echipamente mecanice scumpe, au un consum ridicat de energie electrică și pretind pentru exploatare un personal de înaltă calificare. Utilizarea calculatoarelor de proces pentru conducerea exploatării stațiilor de epurare moderne necesită un personal superspecializat.
Creșterea cantităților de ape uzate epurate a condus în paralel și la creșterea cantităților de nămol rezultate din proces. Aceste cantități însă s-au multiplicat odată cu introducerea și generalizarea treptei de epurare biologică. Cu titlu informativ se arată că, în comparație cu cantitatea de nămol fermentat din decantorul etajat de cca. 0,26 l/om.zi, dintr-o stație de epurare mecano-biologică cu nămol activ rezultă o cantitate de nămol amestecat (din decantoarele primare și secundare) proaspăt de cca. 1,87 l/om.zi (de peste 7 ori mai mult), respectiv cca. 0,52 l/om.zi după fermentare anaerobă (de 2 ori mai mult). Astfel de exemplu, de la o localitate cu numai 10000 locuitori rezultă o cantitate de nămol, în varianta numai cu epurare mecanică de 2,6 /zi, iar în varianta cu epurare mecano-biologică de 18,7 zi. Între timp, s-au înăsprit și prevederile sanitare, astfel că, dacă la început nămolurile au putut fi utilizate liber ca îngrășămînt în agricultură, cu timpul, utilizarea acestora s-a condiționat de o tratare prealabilă pentru reducerea conținutului în bacterii și alte microorganisme patogene. După cum însă aceste procedee sunt foarte scumpe, de cele mai multe ori s-a adoptat soluția de depozitare în depresiuni sau la haldele de gunoi.
Spre a doua jumătate a anilor 1900 însă, a devenit foarte clar că, localitățile mici, cu o populație de până la cca. 15000 locuitori (cifra fiind doar și foarte aproximativă, coborând după unele surse la 5000 locuitori, dar sunt exemple și pentru un număr mai mare), nu-și pot permite construirea din resurse proprii a unui sistem de canalizare alcătuit din rețea publică de canalizare și stație de epurare, chiar mecanică numai. În paralel, s-au formulat exigențe din ce în ce mai stricte privind cerințele de protecție a mediului.
Aceste schimbări au determinat reorientarea cercetărilor de prin anii 1970 spre tehnologii mai curate, mai puțin costisitoare și în același timp și ecologic "prietenoase", fiind denumite astăzi generic "ecologice". Etichetarea este pe deplin justificată, având în vedere faptul că, ele se bazează principial pe procesele de epurare (degradarea materiei organice și transformarea acesteia în materii anorganice) ce se desfășoară în natură. Acestea sunt destinate înlocuirii tehnologiilor artificiale bazate preponderent pe echipamente mecanice, denumite "convenționale", în raport cu cele "ecologice". Din acest motiv, soluțiile ecologice se mai numesc și metode "alternative".
Prin cheltuielile de investiții mai mici, costurile de exploatare mult mai reduse, consum zero de energie electrică, producție foarte mică de nămol și integrare armonioasă în mediu, aceste metode satisfac în același timp pe deplin cerințele dezvoltării durabile, baza politicilor actuale de mediu.
Cercetările în acest sens au avut și însă și un alt rezultat pozitiv. Prin elucidarea multor detalii ale principiilor teoretice ale epurării apelor uzate orășenești, s-au putut construi stații de epurare bazate pe tehnologiile convenționale și pentru gospodării individuale unifamiliale și colectivități mici, cu consum de energie electrică și producție de nămol (datorită mineralizării) de asemenea reduse. Acestea se livrează astăzi gata prefabricate, motiv pentru care se mai numesc și "containerizate" sau "monobloc".
Stadiul actual al tehnologiilor de epurare pe plan național
Din datele prezentate de Institutul Național de Statistică în anii 2008 și 2009, numărul de locuitori beneficiari ai serviciului public de alimentare cu apă a fost de 11.336.676 de persoane în 2008 și respectiv de 11.790.494 în 2009, ceea ce reprezintă un procent de 53,1% față de totalul populației din România în 2008 și de 55,2% în 2009. În prezent, dispun de rețele de canalizare publică un număr de 644 localități, din care: 266 de municipii și orașe și 378 de localități rurale. În anul 2008, activitatea de evacuare a apelor uzate din gospodăriile populației și din unitățile economice și sociale, precum și tratarea lor în stații de epurare au fost realizate în 309 municipii și orașe și în 451 comune (date INS). În anul 2009, numărul localităților în care au fost realizate aceste activități a crescut cu 18 comune.
În cele 206 stații de epurare a apelor uzate municipale existente în România se epurează numai 77% din debitul total evacuat prin rețelele publice de canalizare; 47 de localități urbane deversează apele uzate în emisari fără o epurare prealabilă. Apele colectate în rețelele de canalizare reprezintă cumulul apelor uzate provenite de la populație, industrie, ape subterane, ape din precipitații, ape provenite de la unități agroindustriale (sistem unitar), pentru epurarea acestora corespunzătoare se impun fluxuri tehnologice specific fiecărei aglomerări urbane, în baza unor studii și cercetări temeinice la fața locului. Dintre apele colectate într-un sistem de canalizare se consideră ca fiind poluante cele ce provin de la populație (menajere) și cele ce provin de la agenții economici (industriale).
Pentru a prezenta situația actuală trebuie să delimităm corect tipurile de tratări existente în prezent în țara noastră și anume:
epurare biologică naturală;
epurare mecanică;
epurare mecano-chimică;
epurare mecano-biologică;
epurare mecano-biologică-chimică.
Epurarea biologică naturală
Acest sistem poate da rezultate relativ bune printr-o exploatare corectă a iazurilor biologice și o dimensionare corectă a acestora. Datorită suprafețelor mari pe care le necesită iazurile biologice, impuse de timpul îndelungat de tratare, această soluție poate fi aplicată numai la debite și încărcări mici. Dacă se depășesc limitele admise ca încărcări, procesul aerob de la suprafață și anox de pe fundul iazului se transformă într-un proces numai anaerob cu o durată de tratare ce poate depăși de 100 de ori timpul desfășurării procesului aerob, și care, pe lângă poluarea atmosferică datorată (hidrogenului sulfurat), (dioxidului de carbon), (amoniacului) și (metanului), ar necesita volume extrem de mari. Odată scăpat iazul biologic în proces anaerob, pentru a reveni la proces aerob este necesar să golim iazul și să uscăm depunerile, pentru ca apoi, la reumplerea acestuia, să creăm din nou procese aerobe.
Epurarea mecanică
Asigură reținerea prin procese fizice, a substanțelor solide (solide de dimensiuni mari, nisip, pietriș, solide în suspensie) din apele uzate. Procesele fizice sau mecanice utilizate în treapta mecanică (sau primară) pentru eliminarea substanțelor insolubile din apele uzate sunt reprezentate de:
sitare – constă în eliminarea și reținerea din apele uzate a corpurilor grosiere prin trecerea apei în site cu dimensiunea orificiilor (ochiuri sau găuri) diferită, sau printre bare pozate la distanțe diferite;
sedimentarea – este un proces de separare a particulelor solide din suspensie (apa uzată), prin acțiunea forțelor de gravitație, astfel că amestecul lichid – solid este separat în lichid limpezit la partea superioară și suspensii concentrate la partea inferioară. Sedimentarea se realizează în două trepte, respectiv în denisipatoare cu scop de reținere a substanțelor minerale în pondere maximă și în decantoare unde sunt reținute substanțele organice decantabile (în pondere maximă);
flotația – este un procedeu unitar de separare din apă sub acțiunea câmpului gravitațional terestru, a particulelor cu densitate mai mică decât a apei. Flotația este de două tipuri: naturală și artificială;
separatoare în câmp inerțial – realizează separarea din apele uzate a particulelor la care se mărește forța de sedimentare prin accesul suplimentar al forței de inerție, atunci când apa capătă o mișcare de rotație în obiecte ca: site rotative, centrifugi, denisipatoare, decantoare tangențiale și ciclotroane.
Depunerile (nămolurile) reținute în aceste construcții și instalații sunt eliminate din circuitul apei și depozitate (nămolul din denisipatoare) sau prelucrate prin stabilizarea materiei organice și deshidratare pentru a le modifică mirosul, aspectul, umiditatea și gradul de nocivitate. Pentru stabilizarea nămolurilor se pot folosi procedee aerobe și anaerobe realizate în construcții și instalații de tipul: fose septice, iazuri de nămol, stații de compostare, decantoare cu etaj, bazine deschise, rezervoare ermetice de fermentare metanică (metantancuri). Deshidratarea nămolurilor se poate realiza atât pe cale naturală în bazine de îngroșare, pe platforme de uscare sau în iazuri de nămol, cât și pe cale artificială prin procedee mecanice (filtre vacuum, filtre-prese, centrifuge, filtre-sită) sau termice (tambure uscătoare, stații de incinerare). Nămolu1 deshidratat poate fi folosit în agricultură ca îngrășământ.
În general epurarea mecanică realizează o eficiență maximă de 40-50% în ceea ce privește reducerea concentrației de substanțe organice exprimate în CBO5.
O stație de epurare cuprinde de regulă următoarele obiecte:
grătarele – obiecte ce rețin corpurile mari, grosiere din apa uzată. De obicei, în stațiile de epurare orășenești sunt folosite grătarele rare înainte de stațiile de pompare, iar grătarele dese după stațiile de pompare.
canalele de legătură – între obiectele stației sunt de obicei canale deschise dreptunghiulare pentru >50.000 /zi și conducte îngropate (din metal sau beton) pentru <50.000 /zi.
deznisipatoarele – au fost concepute pentru a reține particule de tipul nisipului și s-au introdus în mod obligatoriu pentru stațiile de epurare care deservesc rețele de canalizare în sistem unitar, iar pentru sisteme separative introducerea în circuit nu era obligatorie, ea depinzând de compoziția apelor industriale. Deznisipatoarele pot fi după formă și circulația apei: orizontale, longitudinale, verticale și tangențiale. După posibilitățile de evacuare a depunerilor putem avea următoarele tipuri: cu evacuare mecanică, pneumatică (aer lift), manuală. Cel mai des utilizate sunt cele cu sistem pneumatic. În prezent, deznisipatoarele au rolul de a reține substanțe minerale, în general, în concentrație maximă.
debitmetrele (parschall sau Venturi) – sunt indispensabile în stațiile de epurare pentru cunoașterea debitelor și pentru a oferi posibilitatea de a modifica tehnologiile. Debitmetrele aplicate cel mai mult sunt cele Venturi.
separatoarele de grăsimi – sunt principalele obiecte care realizează fenomenul de flotare folosind ca agent de flotare aerul produs de stații de suflante și distribuit de obicei prin intermediul plăcilor poroase tip ARCUDA.
decantoarele primare – realizează reținerea suspensiilor sedimentabile, ele fiind în prezent principalele furnizoare de nămol a liniei tehnologice de tratare a nămolului. Decantoarele primare pot fi după circulația apei orizontale (longitudinale sau radiale) și verticale. În cazul debitelor mici <50.000 /zi se pot folosi la sedimentare decantoare cu etaj (Imhoff).
Fermentarea anaerobă a nămolului se desfășoară cu producere de biogaz care, la unele decantoare cu etaj, este captat cu ajutorul unui clopot metalic culisant, în funcție de producția de gaz.
circuitul nămolului – este alcătuit din următoarele obiecte principale: stație de pompare a nămolului proaspăt, bazine de fermentare a nămolului, îngroșător de nămol fermentat, deshidrator de nămol (platforme de uscare a nămolului) și gazometre.
lucrări auxiliare – sunt compuse din următoarele obiecte: centrala termică, posturi de transformare, grup de exploatare (laboratoare, birouri, atelier mecanic, ș.a.).
Epurarea mecano-chimică
Aceste procedee se bazează îndeosebi pe acțiunea substanțelor chimice asupra materiilor solide în suspensie greu separabile prin decantare simplă, a bacteriilor, ș.a., și au ca scop:
coagularea materiilor solide în suspensie și decantarea acestora cu o eficiență mai ridicată decât în epurarea fizico-mecanică;
modificarea pH-ului;
oxidarea substanțelor organice și a celulelor bacteriene realizată prin dezinfecția apelor uzate.
Față de obiectele comentate la epurarea mecanică, epurarea mecano-chimică este dotată suplimentar cu gospodărie de reactivi, cameră de dozare, stație de pompare apă tehnologică pentru realizarea amestecului dintre reactivi, bazin de amestec care în cele mai multe cazuri poate fi înlocuit cu debitmetrul Parschall sau Venturi și bazin de contact care în situația comentată poate fi considerat a fi decantorul primar. Nămolurile ce provin din această tratare a apelor uzate au un volum mai mare decât cel obținut prin decantare simplă și sunt mai greu de tratat, deoarece conțin și substanțele chimice (coagulanții) introduse, sau produși de reacție.
Ansamblul de procedee ce conduc la eliminarea materiilor solide în suspensie separate prin decantare, cu sau fără ajutorul substanțelor de coagulare, prin flotare, sitare și separare prin câmpul inerțial constituie epurarea primară sau mecanică.
Atunci când tratarea chimică este aplicată după tratarea secundară, ea poate fi considerată ca o tratare terțiară cu amendamentul ca linia tehnologică a apei să aibă bazin de amestec specific tipului de reactivi, iar bazinul de contact să fie dimensionat în funcție de reactivul folosit, cu un timp de contact și sedimentare cu valori între 30 ÷ 60 min.
Epurarea mecano-biologică
Aceste procedee se bazează pe folosirea capacității microorganismelor (îndeosebi a bacteriilor) de a asimila și mineraliza substanțele organice dizolvate în apele uzate, care au suportat de obicei prima treaptă de epurare – epurarea primară. În funcție de bacteriile participante la tratarea biologică a apei se deosebesc procese aerobe care se realizează în prezența oxigenului, folosit de bacteriile aerobe pentru oxidarea substanțelor organice cu producere de și și procese anaerobe care se desfășoară în absența oxigenului și au la bază reducerea substanțelor organice cu eliminarea de produși intermediari (acizi) și gaze ( , , , , ).
Tratarea biologică poate avea loc în condiții apropiate de cele naturale sau în condiții create artificial. Epurarea biologică în condiții artificiale se realizează în filtre biologice aerobe sau anaerobe și în bazine de aerare cu nămol activ. În condiții naturale, epurarea biologică se poate realiza în câmpuri de irigare sau infiltrare și iazuri biologice. Atunci când apele uzate au concentrații relativ mici de substanță organică se prevede treapta biologică cu procese aerobe, iar când concentrațiile sunt mai mari se prevede treapta biologică cu procedee combinate (tratare cu procedee anaerobe, urmată de procedee aerobe).
Tratarea biologică a apelor uzate mai este cunoscută sub numele de epurare secundară biologică. Ea mai poate fi urmată și de o epurare terțiară biologică, atunci când condițiile de evacuare a apelor tratate în emisar impun un grad de epurare mai avansat decât cel posibil la o epurare mecano-biologică clasică sau atunci când se impune și eliminarea compușilor de azot și fosfor, sau de o finisare.
Față de epurarea mecanică, epurarea biologică poate fi realizată astfel:
Procesele anaerobe nu sunt folosite la noi în țară în cazul apelor orășenești, chiar dacă acestea au o pondere mare de ape provenite din industrii alimentare sau agroindustriale cu > 1.000 mg/l, ele constituind soluții.
Procesele aerobe se pot realiza cu ajutorul următoarelor obiecte: filtre biologice sau bazine de aerare cu nămol activ și decantoare secundare.
Filtrele biologice sunt obiecte în care microorganismele aerobe care realizează reducerea de substanță organică dizolvată, sunt fixate pe suport fix inert. Formele în plan ale filtrelor biologice sunt condiționate de sistemul de distribuție a apei pe materialul filtrant. În funcție de încărcarea hidraulică (Ih) putem avea : filtre de – mică încărcare ( ≤ 1 ÷ 4 / zi) și
filtre de mare încărcare ( ≤ 10 ÷ 40 / zi).
Bazinele de aerare cu nămol activ sunt construite din beton armat cu înălțimea apei < 4,5 m, cu lățimea unui compartiment între 5 și 14 m și lungimi variabile în funcție de necesități.
În bazinele de aerare există trei elemente influente:
apă uzată;
nămolul activ de recirculare;
oxigenul este preluat din aer și este introdus prin trei tipuri de sisteme de aerare.
Aerarea (oxigenarea apei) se poate face prin următoarele trei etape:
aerare mecanică – realizată cu ajutorul unor turbine cu ax vertical care au cupele rotorului imersate în apa bazinului sau perii cu Ф = l m cu ax orizontal (perii Kessener).
Prin rotația agregatului, apa din bazin este aruncată în aer, dispersată în picături, pentru ca suprafața de contact între apă și aer să fie maximă;
aerare pneumatică – realizată prin sistemul compus din stații de suflante, rețea de distribuție aer, instalațiile de dispersie a aerului în apă. Instalațiile de dispersie a aerului în apă impun tipul aerării, respectiv:
a) cu bule mari (Ф > 5 mm) – țevi perforate;
b) cu bule medii (Ф = 2÷5mm) – țevi perforate;
c) cu bule fine (Ф ≤ 2 mm) – cu difuzori poroși.
aerare mixtă – realizată prin suprapunerea celor două sisteme anterior prezentate.
Decantoarele secundare sunt sedimentatoare (limpezitoare) clasice gravitaționale longitudinale sau radiale. Datorită faptului că , cantitatea de nămol activ colectată este foarte mare el fiind eliminat constant și continuu din decantoarele secundare. Timpul de retenție a apei în decantorul secundar este de 1,5 ÷ 2h, timp de retenție și pentru nămolul activ.
Lucrări auxiliare:
stația de pompare a nămolului activ – asigură recircularea debitului de nămol activ, cu posibilitatea ca atunci când acest nămol este în cantitate prea mare, o parte din acesta să fie evacuat în linia tehnologică de tratare a nămolului;
stația de suflante (în cazul bazinelor de aerare cu nămol activ cu aerare pneumatică);
centrala termică;
punct de transformare;
grup de exploatare (laboratoare, cameră dispecer, birouri, grupuri sanitare, vestiare, ateliere mecanice, ș.a.).
Epurarea mecanico-biologică realizează eficiențe de 90÷95% în ceea ce privește reducerea concentrației de substanțe în suspensie și de sub 70% în ceea ce privește reducerea concentrației în substanțe organice exprimate în . În prezent, în lume, stațiile de epurare dispun și de epurare terțiară.
În țara noastră, prin investițiile din fonduri de preaderare la Uniunea Europeană a început construirea de stații de epurare inclusiv cu epurare terțiară.
Epurarea mecano-biologică-chimică
Acest tip de tratare este aplicat în special când apele uzate au o pondere foarte mare industrială (agrozootehnică) cu rol de a modifică pH-ul sau de a realiza o dezinfectare a apei uzate tratate. Atunci când procesele și procedeele din treapta terțiară se suprapun treptei mecano -biologică epurarea se numește epurare avansată.
Treapta terțiară este treapta de finisaj cu o pondere foarte mare, reprezentând 35% din valoarea de investiție totală.
Epurarea avansată urmărește procesul biologic încă din treapta mecanică și mărirea randamentului biologic în treapta biologică. Ea a fost aplicată în stațiile unde s-a pretat cu un preț de cost al investiției mai mic decât tratarea terțiară.
Adoptarea tehnologiei de epurare în concordanță cu tipul procesului și compoziția chimică a apelor uzate tratate în stațiile de epurare ape uzate
Captarea, tratarea și epurarea apelor sunt procese industriale care folosesc un număr mare de tehnologii unitare, instalații și dispozitive, denumite generic echipamente hidromecanice. Organizarea structurală a sistemelor de epurare a apelor uzate are în vedere faptul că un singur echipament nu poate rezolva decât parțial problema epurării, fiind necesare mai multe etape sau faze care sunt executate prin una sau mai multe operații unitare de epurare. Echipamentele specifice proceselor de epurare a apelor uzate sunt dispuse teritorial într-un ansamblu funcțional, care delimitează un sistem de epurare, cunoscut sub numele de stație de epurare a apelor uzate (SEAU). Rolul unei stații de epurare a apelor uzate este de a permite desfășurarea proceselor prin care apa se purifică.
Adoptarea tehnologiei de epurare pentru o apă uzată este un proces foarte complex, care trebuie să aibă în vedere caracteristicile acesteia. Schema de epurare se alege pe baza unor calcule tehnico-economice comparative între mai multe variante, făcute prin considerarea mai multor factori, ca: existența de terenuri disponibile pentru stații de epurare sau economic inapte pentru alte folosințe, posibilitatea asigurării zonei de protecție sanitară în jurul stației de epurare, obligativitatea asigurării gradului de epurare necesar, distanța față de emisarul în care se deversează apele purificate, cantitățile de nămoluri rezultate în fiecare proces de epurare și posibilitățile de depozitare sau de distrugere a lor, posibilitatea asigurării stației de epurare cu personal calificat. Este deosebit de important să se facă o corelare perfectă între calitatea efluentului deversat și cea a sursei naturale, astfel încât impactul stației de epurare asupra mediului să fie minim. Deși diferă prin dimensiuni și tehnologii folosite, cea mai mare parte a stațiilor de epurare a apelor uzate au o schemă constructivă apropiată. Există și unele realizate pe verticală, tip turn, dar majoritatea sunt pe orizontală. Ocupă relativ mult teren, dar o parte din instalații se pot realiza în subteran,
cu spații verzi deasupra. În Figura 2. 1 este dată schema simplificată a unei stații de epurare a apelor uzate.
Figura 2. 1 Vederea de ansamblu asupra unei stații de epurare apă uzată
1 – Grătar rar
2 – Hala echipamente
3 – Treapta fizico-chimică
4 – Treapta biologică
5 – Bazin pentru tratare nămol
6 – Centrala termică și gazometru
Legislațiile actuale naționale și europene, precum și prevederile acordurilor internaționale conțin valorile limită ale tuturor elementelor chimice și substanțelor care introduse în apă pot genera fenomene de degradare sau otrăvire. Toate prevederile legislative impun măsuri urgente de protecție a mediului printre care se regăsesc, în mod evident, și cele de epurare a apelor uzate.
Poluantul se definește ca orice substanță solidă, lichidă, gazoasă, sau sub formă de vapori, forme de energie termică, fonică, vibrații electromagnetice care introdusă în mediu modifică echilibrul acestuia, afectează viața organismelor vii și poate aduce daune bunurilor materiale. Toate aceste intervenții, de natură diferită, influențează calitatea apei și o fac improprie oricărei utilizări.
Poluarea apelor depinde de o serie de factori, dintre care se menționează:
raportul dintre cantitatea poluantului și volumul receptorului (diluție);
structura surselor de poluare (concentrată sau difuză);
tipul receptorului (apă curgătoare sau staționară: lac, mare etc.);
condiții temporale de difuzie și dispersie a poluantului;
natura poluantului, caracterizată prin proprietățile chimice, biologice și bacteriologice;
modul de formare a poluanților;
posibilitatea degradării chimice sau biologice a poluantului în timp și gradul de toxicitate al substanțelor chimice.
Apa uzată reprezintă acea cantitate de apă obținută de la întreaga comunitate sau/și industrie deversată după utilizarea ei în gospodării și procese tehnologice, care, înainte de a fi eliberată în mediul înconjurător, trebuie transportată la stațiile de epurare. Deversarea ei directă în mediul înconjurător va produce pagube imense și va afecta puternic flora și faună.
Este important de menționat faptul că procesele de epurare se referă la prelucrarea amestecurilor polifazice care conțin diferite corpuri dispersate în mediul apos, având o concentrație totală sub 1%. Datorită acestui fapt, se impune adoptarea unor tehnologii speciale și alegerea instalațiilor și echipamentelor care pot răspunde condițiilor dificile impuse.
Apa uzată care intră într-o stație de epurare conține:
corpuri mari;
suspensii grosiere minerale;
grăsimi emulsionate ;
grăsimi neemulsionate;
suspensii minerale granulate fine;
suspensii grosiere de natură organică;
suspensii coloidale minerale;
suspensii coloidale organice;
suspensii minerale și organice dizolvate;
microorganisme;
compuși pe baza de azot și fosfor.
Pentru fiecare constituent menționat, trebuie conceput special un proces unitar de reținere și neutralizare, care să se desfășoare în construcții dotate cu instalații și echipamente specifice, compatibile cu cerințele impuse de tehnologie.
Elaborarea schemei tehnologice de epurare pentru tratarea apelor uzate constă în selecția operațiilor și proceselor unitare precum și analiza posibilităților de reciclare a efluenților industriali luând în considerare mai mulți factori specifici:
tipul efluentului industrial (caracteristicile de calitate, debite specifice);
caracteristicile țintă pentru apele de recirculare (în funcție de tipul de utilizare a apei recirculate);
evaluarea diferitelor alternative de epurare combinată (procese de epurare convenționale existente corelate/completate cu procesele de epurare avansate propuse);
analiza costurilor pentru fiecare dintre alternativele de procese de epurare combinate propuse;
aspecte de monitorizare a apelor uzate și a consumurilor de apă;
corelarea cu alte masuri de prevenire a poluării cum sunt separarea fluxurilor de apă uzată în funcție de încărcările în poluanți, reducerea debitelor de ape uzate și utilizarea proceselor corecte de pre-epurare pentru a reduce volumul și/sau toxicitatea.
În afara de acești factori prezentați anterior, intervin o serie de factori generali care caracterizează selecția operațiilor și proceselor unitare pentru alcătuirea schemei tehnologice de epurare.
Schema tehnologică de epurare combinată este reprezentarea combinațiilor de operații și procese unitare folosite pentru a realiza scopul dorit și anume : epurarea apelor uzate cu un anumit nivel de poluare și respectiv asigurarea condițiilor pentru recircularea acestora ( prin utilizare combinată a proceselor de epurare convențională și avansată).
Cerințele consumatorului/unității care recirculă apa uzată se pot exprima sub forma unor limitări legate de: costul instalațiilor de epurare, posibilitățile de exploatare a instalațiilor și folosirea personalului existent, impactul asupra mediului înconjurător, realizarea unor anumite caracteristici calitative pentru apele recirculate, realizarea unui anumit grad de recirculare.
Experiența existentă este deosebit de importantă în proiectarea și exploatarea stațiilor de epurare. Informațiile asupra performanțelor, controlului, fiabilității, adaptabilității la condiții variabile se pot obține în sistemele de epurare ce funcționează deja, dar în cazul sistemelor și proceselor noi fiind necesară examinarea performantelor printr-o serie de evaluări progresive, care includ atât documentații teoretice cât și studii la scară de laborator sau pilot.
Un alt aspect esențial în adoptarea tehnologiei de epurare îl reprezintă standardele sau normativele care reglementează valorile principalilor indicatori de calitate pentru emisari sau pentru recirculare. În aprecierea diferitelor scheme de epurare combinată trebuie luate în considerație costurile cu investiția și operarea precum și cheltuielile de amortizare a investiției.
Alte considerații importante :
posibilitatea procurării utilajelor și aparaturii necesare;
folosirea personalului specializat;
sursele și consumurile de energie;
impactul asupra mediului a proceselor impuse;
cantitatea de deșeuri.
Selecția proceselor și operațiilor unitare în vederea alcătuirii procesului tehnologic de epurare combinată pentru recircularea apelor uzate, este cea mai importantă etapă în proiectarea unei stații de epurare a apelor uzate. În procesul de selecție aspectul cel mai important este evaluarea diverselor combinații de operații și procese unitare atât din punct de vedere tehnologic cât și din punct de vedere economic cu referiri atât la treptele de epurare convenționale cât și avansate. Cei mai importanți factori care intervin în evaluarea și selecția operațiilor și proceselor unitare sunt prezentați în tabelul următor:
Tabel 2. 4 Factorii care intervin în evaluarea și selecția operațiilor și proceselor unitare
Procesul de epurare biologică
Generalități
Dintre toate treptele stațiilor de epurare, o importanță și o atenție deosebită i se acordă treptei biologice de epurare. Obiectivul principal al epurării biologice este îndepărtarea substanțelor organice solubile, în stare coloidală sau de suspensii fine, care nu pot fi reținute de treapta fizică, precum și stabilizarea materiilor organice din nămoluri. Totodată, se propune reducerea nutrienților pe bază de azot și fosfor. Este un proces flexibil, care se poate adapta ușor la o mulțime de ape uzate, concentrații și compoziții. Procesele biologice sunt precedate de o treaptă fizică de epurare, care are rolul de a reține substanțele sedimentabile, și sunt urmate de o decantare secundară, destinată reducerii compușilor rezultați din epurarea biologică.
Procesele biologice ce se desfășoară într-o stație de epurare, indiferent de natura lor, aerobe sau anaerobe, sunt dintre cele mai complexe, prin prisma interacțiunilor între factori de natură diferită: fizică, chimică și biologică. Astfel, procesul biologic este influențat de timpul de contact sau timpul de traversare a obiectivului tehnologic în care se desfășoară procesul biologic, temperatura, pH-ul, oxigenul, încărcarea instalației tehnologice cu ape uzate (diluția), cu nămol, cu nutrienți, prezența inhibitorilor de proces, condițiile hidrodinamice ale procesului – omogenizare și amestecare.
Procesul de epurare biologică are un grad ridicat de complexitate și la rezolvarea lui intervin o serie de fenomene:
fizice – transferul de masă al oxigenului la nivelul celulelor, al oxigenului din aer în apă, adsorbția particulelor coloidale și a suspensiilor fine la suprafața biomasei, desorbția produșilor metabolici, sedimentarea gravitațională etc.;
chimice – reacții de hidroliză, de hidratare, de oxido-reducere, de precipitare și coagulare, modificarea pH-ului;
biochimice – reacții de oxidare biochimică a substratului, respirație endogenă, creșterea biomasei, inhibarea reacțiilor enzimatice;
hidraulice – regimul de curgere, distribuția mediului polifazic în bazinul de aerare, curenți de convecție și de densitate, timpul hidraulic de retenție, viteze de sedimentare, încărcări hidraulice etc.
Metodele biologice sunt cele mai eficiente și economice pentru eliminarea substanțelor organice poluante din apele uzate. Procedeele biologice de epurare utilizează activitatea metabolică a unor grupe de microorganisme capabile să degradeze substanțele organice până la dioxid de carbon și apă. Ele se bazează pe reacțiile biochimice din cadrul metabolismului unei populații mixte de bacterii, ciuperci și alte microorganisme inferioare – în special protozoare. În practica epurării apelor uzate, aceste biocenoze (masa microorganismelor active, a celulelor viabile) sunt denumite biomasă.
Rezultatul final al procesului biologic de epurare se concretizează în degradarea substanței organice, până la diferite stadii corespunzătoare tehnologiei și echipamentelor, și creșterea biomasei (apreciată la 40…60%) sub forma materialului celular insolubil, sedimentabil, precum și unii produși ai metabolismului, mai ușor de îndepărtat.
Procedeele de epurare biologică utilizate în practică folosesc una din două grupe de microorganisme: aerobe sau anaerobe. Microorganismele anaerobe se folosesc în procesele de fermentare a nămolurilor și la epurarea unor ape uzate industriale concentrate. Microorganismele aerobe sunt utilizate în mod curent în epurarea majorității apelor uzate cu conținut de substanțe organice biodegradabile – compuși pe bază de carbon, azot sau fosfor. Deși aceste două procese diferă între ele în ceea ce privește timpul de contact dintre microorganisme și apa uzată, modul de realizare al amestecului fazelor, necesarul de oxigen, modul de utilizare al nămolului biologic etc., totuși fenomenele biochimice esențiale sunt similare sau identice.
Fiabilitatea proceselor biologice se referă la menținerea vitezei de degradare în timp a substanțelor organice în condițiile specifice reactoarelor și ale recirculării nămolului. Optimizarea tehnologiei de epurare prin procese biologice are în vedere sistemul costurilor efective. Ea se realizează în două etape. În prima etapă, este necesară selecționarea sistemului optim din mai multe variante analizate de proiectant. În etapa a doua, se pune problema alegerii și dimensionării optime a unităților din sistemul adoptat. Se menționează că această analiză tehnico-economică trebuie să considere și costurile de investiție și exploatare ale subsistemului de tratare a nămolului reținut în decantorul secundar, caracterizat prin concentrația în solide și debitul recirculat.
Desfășurarea procesului biologic este dependentă de menținerea unor parametri constanți la intrarea apei uzate în instalația de epurare. Apariția unor șocuri temporare va conduce la reducerea parametrilor de sedimentare a nămolului, dezintegrarea nămolului activ, majorarea concentrației suspensiilor solide în efluent și, în final, la completa blocare a procesului.
Procedeele biologice de epurare se desfășoară în condiții naturale (lagune, iazuri biologice, fermentare aerobă), condiții naturale forțate (lagune aerate) sau în regim artificial. În condiții artificiale se pot desfășura procedee în peliculă biologică – filtre biologice, echipamente cu peliculă aderentă sau procedeul cu nămol activ. Deși scopul inițial al treptei de epurare biologică a fost de îndepărtare a materiei organice, în prezent, în majoritatea stațiilor de epurare a apelor uzate, treapta biologică este proiectată și pentru îndepărtarea biologică a azotului și fosforului.
Procese de epurare biologică cu nămol activ
Procesul de epurare biologică cu nămol activ se bazează pe o comunitate de microorganisme formată din bacterii, fungi, protozoare, în mod obișnuit heterotrofe, conținute în floconul de nămol activ. Speciile bacteriene dominante din compoziția nămolului activ se pot schimba considerabil de la un sistem la altul, de la o zi la alta, în funcție de natura apelor uzate influente și de condițiile de funcționare ale stației. O serie de parametri ai sistemului de epurare, cum ar fi concentrația oxigenului dizolvat, încărcarea cu nutrienți, temperatură, pH-ul, vârsta nămolului, prezența substanțelor toxice, reglează numărul microorganismelor și diversitatea speciilor, ceea ce implică o variație mare atât zilnică cât și sezonieră a calității nămolului activ. Controlul acestor microorganisme este subiectul multor cercetări dezvoltate în străinătate de Agenția Americană de Protecția Mediului – EPA și de alți autori (Gaudy și Gaudy 1980, Pike și Curds 1972), dar și în România. Cercetările au dus la concluzia că un singur mecanism nu poate explica toate fenomenele observate și nici nu poate fi răspunzător pentru îndepărtarea substanțelor organice atât solubile cât și în stare coloidală sau în suspensie.
Alimentarea cu oxigen poate limita dezvoltarea biomasei în cazul unei aerări insuficiente. La suprafața flocoanelor de nămol activ procesul de difuzie a oxigenului se desfășoară cu o viteză ridicată, care, însă, descrește rapid în interiorul acestuia. De aceea, în cazul unei oxigenări insuficiente în interiorul floconului apar fenomene anaerobe cu efecte negative asupra adeziunii și coeziunii biomasei. Concentrația oxigenului dizolvat în masa de apă din reactorul biologic, optimă din punct de vedere tehnic și economic, este de 1…3 mg O2/l. O cerință de bază a procesului este asigurarea unei concentrații uniforme în tot volumul de apă al reactorului, în limita impusă pentru realizarea procesului.
Cea mai simplă schemă de epurare cu nămol activ este exemplificată în Figura 2.2.
Figura 2. 2 Schema treptei de epurare biologică
Reactorul biologic conține un amestec de microorganisme în suspensie în apa uzată care formează nămolul activ. Microorganismele degradează aerob substanța organică din apa uzată atunci când în bioreactor se asigură aer. Pentru a reține nămolul în sistem, reactorul biologic este urmat de decantorul secundar, în care se separă efluentul curat de nămol.
În schema simplă de epurare biologică, se monitorizează și controlează cantitatea de aer necesară, cantitatea de nămol în exces și cea de nămol recirculat. Aceste variabile trebuiesc controlate pentru a se asigura o epurare eficientă și pentru a se menține cantitatea corectă de nămol în sistem, funcție de concentrația de substanță organică din apă și de eficiența de epurare necesar a fi atinsă. Procesul de îndepărtare a azotului este mai complicat, deoarece acesta necesită o succesiune de faze ce presupun asigurarea de condiții aerobe și anoxice. Figura 2. 3 prezintă o diagramă simplificată a procesului.
Figura 2. 3 Procesul de îndepărtare a azotului
Primul pas este nitrificarea aerobă, în care microorganismele nitrificatoare transformă amoniul în azotit, azotat. Nitrificarea este un proces autotrof desfășurat în două faze, care implică două tipuri de microorganisme: Nitrosomonas și Nitrobacter. În prima fază, amoniul este transformat în nitriți în prezența bacteriilor Nitrosomonas.
Faza 1: (2. 1)
În faza a 2-a, nitriții sunt transformați în nitrați în prezența Nitrobacteriilor:
Faza 2: (2. 2)
Procedeul prin care nitratul este transformat în azot gazos în condiții anoxice poartă numele de “denitrificare”. Transformarea azotatului în forme care pot fi reduse rapid se poate realiza în prezența mai multor tipuri de bacterii heterotrofe și anume: Achromobacterii, Aerobacterii, Alcaligeni și a speciilor: Bacillus, Brevibacterium, Flavobacterium, Lactbacillus, Micrococcus, Proteus, Pseudomonas și Spirillum. Aceste bacterii heterotrofe pot realiza reducerea dezasimilatoare a nitratului, după cum urmează:
NO3- NO2- NO N2O N2 (2. 3)
Ultimii compuși sunt gazoși și pot fi eliberați în atmosferă.
Unele stații de epurare a apelor uzate folosesc pentru îndepărtarea azotului treapta de pre-denitrificare, descrisă în Figura 2. 4.
Figura 2. 4 Schema de epurare cu pre-denitrificare
Pentru a se asigura prezență nitraților în reactor, apa uzată din următorul reactor biologic nitrificator este refolosită prin recirculare internă. Pentru a se asigura cantitatea de nămol necesară procesului, se realizează și o recirculare a nămolului. În bazinul de denitrificare se menține un mediu anoxic pe măsură ce în reactorul de nitrificare se menține mediu aerob.
Principalii parametri ce trebuie monitorizați și controlați sunt: cantitatea de aer necesară, recircularea internă, cantitatea de nămol recirculată și cea în exces.
Îndepărtarea fosforului se poate realiza pe cale biologică sau chimică. Îndepărtarea biologică a fosforului este un procedeu relativ nou utilizat în epurarea apelor uzate și se realizează cu ajutorul bacteriilor care sintetizează fosforul. Procedeul presupune încorporarea ortofosfaților, polifosfaților și a fosforului legat organic în țesutul celular. Îndepărtarea biologică a fosforului se bazează pe expunerea microorganismelor la condiții de mediu alternativ anaerobe și aerobe. Această expunere la condiții de mediu alternante determină suprasolicitarea microorganismelor, depășindu-se limitele normale ale capacității lor de adsorbție. Fosforul nu este utilizat numai pentru supraviețuire, sinteză și energie, ci este stocat și folosit ulterior de către microorganisme. Expunerea la condiții anaerobe/ aerobe conduce la o utilizare competitivă a substratului și la selectarea microorganismelor care stochează fosforul. Organismele implicate în reducerea biologică a fosforului aparțin speciei Acinetobacter. Stațiile de epurare a apelor uzate care sunt proiectate pentru îndepărtarea biologică a fosforului sunt similare cu cele proiectate pentru îndepărtarea azotului, având în plus un reactor biologic anaerob, cum este descris în Figura 2. 5.
Figura 2. 5 Procedeu de epurare biologică cu nămol activ pentru îndepărtarea fosforului
Procese de epurare în peliculă biologică
Epurarea biologică cu elemente plutitoare este o tehnologie de mare actualitate, apărută în urmă cu aproximativ 10 ani, dar care la noi în țară nu este foarte răspândită. Fiind o tehnologie recentă se realizează încă multe cercetări pentru perfecționarea ei și înțelegerea mecanismelor care o guvernează.
Între procesul de epurare cu nămol activ și cel cu film biologic sunt deosebiri structurale. În procesul cu nămol activ floconul este unitatea structurală de bază care conține toate speciile comunității din lanțul trofic necesare mineralizării substanțelor organice; în procesul cu film biologic speciile sunt organizate în lungul tehnologiei de epurare, în sensul reacțiilor succesive de degradare a materiei organice, astfel că apa uzată, pe măsura descompunerii substanțelor organice, în fiecare etapă a desfășurării fenomenului biochimic, întâlnește bacteriile următoare din lanțul trofic. Pelicula biologică utilizează o succesiune de comunități biologice stabilite la diferite niveluri ale filmului și asociate cu diferite grade de epurare. Microorganismele din filmul biologic sunt mai ușor adaptabile la șocurile încărcării organice datorită acestei succesiuni ale asociațiilor populațiilor biologice existente în peliculă.
Procese biologice combinate biofilm-namol activ
O tehnologie nouă de epurare biologică aerobă este cea a procesului combinat nămol activ – peliculă biologică atașată unui suport mobil. Un astfel de proces este denumit în literatura de specialitate fie proces biologic combinat, hibrid sau dual. Această tehnologie s-a dezvoltat în ultimele decenii ale secolului trecut, acolo unde s-a dorit compensarea deficiențelor sistemelor clasice de epurare biologică, fiind considerată o copie a sistemelor naturale de epurare. Utilizarea simultană a celor două procedee de epurare în cadrul treptei biologice conduce la cumularea avantajelor celor două metode. Încorporarea biofilmului în procesul cu nămol activ este unul dintre cele mai adoptate configurații ale reactoarelor hibride. Ca rezultat al acestei combinații, eficiența de îndepărtare a substratului este semnificativă, chiar și la temperaturi joase. Tehnologia are numeroase avantaje, cum ar fi suprafața necesară construcției redusă, timp de retenție al nămolului ridicat și viteză scăzută de producere a nămolului, etc.
Procesul hibrid ce utilizează ambele procedee în același reactor este o soluție atractivă din punct de vedere economic, în situația în care procesele cu nămol activ necesită retehnologizare pentru intensificarea îndepărtării compușilor azotului.
Parametri care influențează procesul biologic
Termenii care se folosesc în tehnica epurării biologice sunt:
degradabilite biologică – reprezintă posibilitatea ca o substanță organică să fie schimbată datorită acțiunii biochimice a unei populații microbiene în alt compus;
persistență – este o proprietate condițională a substanței organice, în sensul că poate fi degradată biologic numai dacă sunt îndeplinite anumite condiții de circumstanță care favorizează dezvoltarea procesului biochimic;
recalcitranță– se referă la o substanță organică care nu poate fi degradată biologic în orice condiții sau ea însăși are o rezistență foarte puternică la activitatea biochimică a biomasei;
mineralizare – reprezintă conversia completă a compușilor organici până la ultimii produși ai degradării biologice, dioxid de carbon și apă.
Biodegradabilitatea este un parametru de calitate al substratului. Biodegradabilitatea se definește prin calitatea unei substanțe organice de a fi degradată prin mijloace biologice într-un anumit interval de timp. Apele uzate ușor biodegradabile sunt caracterizate prin rapoarte mici CBO5/CCOCr.
Biodegradarea reprezintă procesul prin care o substanță organică este total eliminată datorită activității metabolice a unei culturi de microorganisme sau își pierde, în măsura convențional stabilită, proprietățile nocive. Anumiți compuși organici sunt greu biodegradabili sau chiar refractari la activitatea biochimică, în timp ce alte substanțe pot fi toxice pentru bacterii. Biodegradabilitatea este o noțiune deosebit de complexă, deoarece caută să lege substanța organică de activitatea biomasei și de valorile parametrilor de mediu în care se dezvoltă microorganismele. Substanța influențează biodegrabilitatea prin caracteristicile structurale tridimensionale ale moleculei, proprietățile fizico-chimice, precum și modul cum reacționează cu enzimele. Acest ultim aspect – relația cantitativă dintre structura chimică și activitatea biochimică a materialului celular, deosebit de importantă în aprecierea biodegradabilității- nu este încă complet definit. Din acest motiv, exprimarea cantitativă a biodegradabilității se face indirect. Condițiile de mediu în care se desfășoară procesul au o mare importanță în aprecierea biodegradabilității, deoarece o substanță ușor biodegradabilă nu va fi degradată efectiv decât dacă valorile parametrilor fizico-chimici permit desfășurarea activității.
Biodegradabilitatea substanțelor organice se poate exprima prin:
degradarea substanțelor organice totale din apă – determinată pe baza testelor CCO, sau COT;
îndepărtarea substanțelor organice asimilabile – precizată prin CBO5.
În proces, variația concentrației suspensiilor volatile și a materiilor în suspensie indică modul de creștere și dezvoltare a biomasei. Apele uzate se pot considera tratabile biologic dacă se realizează o degradare a substanței organice în limita a 60 … 90%, iar a materiei organice asimilabile 80 … 98%. Se definește tratabilitatea apei uzate prin valorile raportului CBO5/CCOCr. Astfel, dacă CBO5/CCOCr = 0,5…1,0 apa uzată are o bună tratabilitate, iar pentru CBO5/CCOCr = 0,1 … 0,2 apa uzată este dificil de epurat biologic sau conține substanțe toxice. Între aceste valori, CBO5/CCOCr = 0,2 … 0,5 se impune adaptarea populației bacteriene la compoziția și concentrația apei uzate – apă uzată cu tratabilitate biologică medie. În decursul procesului de epurare biologică se constată reducerea încărcării organice, exprimată în CBO5; așadar, pe parcursul desfășurării procesului, după 24 ore, va rezulta o majorare semnificativă a raportului CCO/CBO5 de la 2,5 inițial la circa 60. Această evaluare indirectă a biodegradabilității deseori nu este suficientă, deoarece în amestecul polifazic există substanțe rezistente la atacul microorganismelor și se acumulează metaboliți deosebit de stabili chimic și biochimic. Din acest motiv, la aprecierea biodegradabilității apelor se recomandă efectuarea testelor de laborator corelat cu celelalte caracteristici ale apei: culoare, spumare, toxicitate etc. Determinarea biodegradabilității în laborator se face prin însămânțarea probei de apă uzată cu nămol activ și punerea amestecului în condiții normale de agitație, respectiv aerare.
Principalii parametri de biodegradabilitate sunt:
pH = 6 … 8;
raport optim între încărcarea organică CBO5 și principalele elemente nutritive azot și fosfor;
raport CBO5/CCOCr inferior valorii 2,6 – o valoare mai mică indică o viteză mare de biodegradare;
CBO20/CBO5 inferior lui 1,5 – o valoare mai mare indică o viteză foarte lentă de biodegradare;
indice de inhibare negativ – eventuala prezență a inhibitorilor;
indice de biodegradare relativă, apreciat prin raportul vitezei de degradare a materiei organice studiate și cea a vitezei unei ape uzate urban standard.
Pentru a identifica legătura existentă între substrat și eficiența de epurare, s-au introdus noțiunile: viteză specifică de biodegradare, grad sau prag de biodegradare, probabilitate de biodegradare.
Viteza specifică de biodegradare este un parametru cinetic important în caracterizarea biodegradabilității unei substanțe. Ea se definește prin cantitatea de substrat îndepărtată de unitatea de biomasă în unitatea de timp. În cazul în care o substanță organică este greu biodegradabilă, ea se degradează cu viteză scăzută și nu va putea fi eliminată din apă în timpul alocat procesului biologic, ajungând în emisar, unde se va continua procesul biologic cu consumul rezervelor de oxigen din masa de apă.
Această mărime depinde de:
natura, structura și mărimea moleculelor organice;
mărimea și natura catenelor;
grupurile funcționale prezente în molecule și modul de legare la atomii de carbon;
capacitatea de adaptare a microorganismelor la degradarea substanțelor prin sinteza uneia sau mai multor enzime specifice degradării substratului respectiv.
Așadar, se poate considera că instalația de epurare este corect dimensionată și exploatată dacă în timpul de retenție estimat se reușește eliminarea substanțelor organice cu randament de epurare corespunzător. Aceasta impune un studiu atent al biodegradabilității substanțelor organice, astfel încât să se coreleze viteza de degradare biologică cu regimul hidrodinamic de curgere și amestecare a mediului polifazic, având ca rezultat pierderea caracterului nociv al substanței organice în măsura convențional stabilită. În acest mod, se va reuși ca substanța organică să fie degradată în măsura acceptată, într-un interval util de timp apreciat corect și nu pe o durată oarecare.
Controlul și conducerea proceselor în stațiile de epurare ape uzate utilizând sisteme SCADA
Sistemele de tip SCADA pentru monitorizarea și controlul proceselor industriale au căpătat un rol tot mai important în proiectarea funcționarii unei întreprinderi, fabrici, uzine sau companii.
Avantajele care apar, prin includerea lor în configurația sistemului, sunt majore, implementând caracteristici ca flexibilitate, fiabilitate, siguranța în funcționare și performanță ridicată.
Sistemele de tip SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) au ca funcții principale colectarea datelor și furnizarea unei interfețe pentru controlul echipamentelor specifice (PLC-uri, RTU-uri, etc.).
Una dintre problemele cheie ale proiectării sistemelor de control în timp real este dezvoltarea unei arhitecturi capabile să trateze eficient diferite elemente ale procesului, să învețe din experiența anterioară și să dobândească informații din domeniul respectiv. Aceste probleme se amplifică atunci când procesul este compus din mai multe unități operaționale complexe. Ca urmare, arhitectura distribuită bazată pe inteligență artificială rezolva multe din aceste probleme. În coordonarea proceselor biotehnologice (sisteme care au răspunsuri diferite la aceleași tipuri de perturbații), utilizarea sistemelor de timp real bazate pe inteligență artificială reprezintă o necesitate datorită complexității acestor procese și dificultății de a le controla. Sistemele de control clasice au probleme în a fi reglate și, de multe ori, nu sunt capabile să țină procesul sub control.
În stațiile de epurare a apelor uzate (SEAU), intrarea este caracterizată printr-o variabilitate a debitelor și concentrațiilor. Motivul principal pentru care se recomandă utilizarea unui sistem de supervizare de tip SCADA distribuit bazat pe inteligență artificială este acela ca, în cazul SEAU, există o serie de situații neobișnuite – furtuni, diferite încărcări ale influentului cu substanțe toxice sau organice etc.- care pot fi tratate după un plan sau o strategie apriori, într-o manieră mult mai eficientă decât folosind alte tehnologii de supervizare și control. Sistemul de supervizare recunoaște problemele predeterminate și le tratează utilizând strategia corespunzătoare de control.
Inteligența artificială distribuită reprezintă cercetarea, analiza și dezvoltarea unor "entități inteligente" ce integrează un set de procese coordonate bazate pe cunoștințe, uzual denumite agenți, care interacționează fie prin cooperare, fie prin coexistență sau competiție, astfel încât să realizeze anumite obiective. Principalele motive pentru care este folosită inteligența artificială distribuită într-o arhitectură multi-agent sunt distribuția geografică în domeniul aplicației și descompunerea funcțională în mod natural. Prin distribuția controlului se obține o procesare foarte rapidă, prin utilizarea execuției paralele (concurente) ale agenților. Distribuția oferă modularitate și, ca atare, reutilizare și extensibilitate a sistemului. Procesarea distribuită reprezintă strategia de baza în controlul complexității mari a sistemelor bazate pe inteligentă artificială.
Sistemul distribuit de tip SCADA va fi format din câteva subsisteme (agenți), ce vor interacționa între ele și care vor fi executate printr-o procesare de tip paralel: sistemul de supervizare, bazat pe cunoștințe, modulul interfeței utilizator, subsistemul de supraveghere a apei, modulul de explicații, subsistemul de supraveghere a nămolurilor, sistemul actuatoarelor, modulul de control numeric, sistemul de management al bazei de date, modulul de tip „case-base reasoning and learning”, modulul de achiziție a datelor, modul de achiziție a cunoștințelor, modulul de comunicație la distanță prin tehnologie GPRS.
Sistemul de supervizare bazat pe cunoștințe este managerul sistemului distribuit și se comportă în rețea ca un master. El primește informații de diagnoză de la modulele de supraveghere a apei și respectiv a nămolurilor și de cazuri similare provenite de la modulul case-based learning and reasoning. Dacă diagnoză asupra situației de lucru a stației de epurare este normală, atunci este activat modulul de control numeric și menținut. Altfel (în cazul unei situații de anormalitate), sistemul de supervizare bazat pe cunoștințe notifică operatorul uman în legătură cu situația apărută și face sugestii sau acționează direct asupra sistemului. Se vor defini mai multe variante de situații de lucru ale stației de epurare, fiecare situație fiind definită în termeni descriptivi și relaționali, astfel încât să se suprapună rezultatelor.
Flexibilitatea este proprietatea sistemului SCADA prin care se permite realizarea unei arhitecturi deschise, având diverse forme de implementare. Sistemele SCADA permit alegerea arhitecturii, îmbinând caracteristicile celor două tipuri de procese (centralizate și distribuite). Construit, încă de la început pe arhitectura client-server, un sistem SCADA este (funcțional) împărțit în 5 task-uri separate:
I/O – întreține și optimizează toate comunicațiile
Alarme – monitorizează toate alarmele (analogice, digitale, etc.)
Rapoarte – controlează, programează și execută operații de raportare
Trenduri – colectează, înregistrează și organizează evoluțiile în timp
Display – Human Machine Interface(HMI); interacționează cu alte task-uri pentru a realiza actualizarea permanentă a valorilor
Fiecare dintre aceste task-uri este independent, realizând propriul sau proces. Astfel se pot nominaliza anumite calculatoare, să execute anumite task-uri. De exemplu, un calculator să realizeze task-urile rapoarte și display, pe când un altul să realizeze task-urile trend, I/O, alarme.
Scalabilitatea este o proprietate care permite redimensionarea sistemului (în sus sau în jos) fără modificări majore în ceea ce privește partea hardware sau partea software existente în sistem.
În sistemele de automatizare, defecțiunile care pot apărea la componentele hardware, implică, de multe ori, pierderi importante în producție. De aceea cu ajutorul sistemelor SCADA se pot construi aplicații redundante care tolerează defecțiunile fără pierderea funcționalității sau a performantei.
Redundanța dispozitivelor I/O – se realizează prin folosirea a două dispozitive I/O (de ex. PLC-uri), unul ca principal și altul ca rezervă. Astfel în cazul unei defecțiuni, la PLC-ul principal, SCADA va trece automat pe cel de rezervă, urmând ca la remedierea defectului să revină la primul PLC.
Redundanța căilor de comunicație – întreruperea cablului de comunicație și acțiunea perturbațiilor sunt cele mai întâlnite probleme care apar în sistemele de comunicație. De aceea SCADA permite folosirea a două cabluri de comunicație separate, pentru fiecare dispozitiv I/O.
Redundanța LAN – multe dintre sistemele SCADA utilizează LAN pentru conectarea elementelor, dar anumite probleme (ca de exemplu defectarea plăcii de rețea) pot distruge comunicația. Astfel, se pot utiliza rețele multiple, în scopul obținerii unei redundante maxime. Tot ce trebuie făcut este să se instaleze două sau mai multe rețele. Dacă prima "cedează", se va trece automat pe a doua.
Sistemele SCADA propun realizarea unui sistem informatic de monitorizare și control a parametrilor de calitate a apei în stațiile de epurare a apelor uzate, cu transmiterea la distanța a datelor pentru asigurarea unei administrări eficiente a resurselor de pe teritoriul stației, reducerea impactului negativ generat de procesul de epurare a apelor uzate asupra mediului înconjurător și în special rezolvarea operativă a situațiilor de urgență care pot avea urmări nedorite asupra mediului și populației.
Sisteme de achiziție și conducere automată. Considerații generale.
Utilizarea calculatoarelor numerice în industrie și cercetare se face pe scară din ce în ce mai largă pentru rezolvarea problemelor numerice și prelucrarea datelor, în aplicațiile concrete care implică cercetarea științifică fundamentală și experimentele de laborator, la simularea proceselor, pentru controlul și conducerea proceselor precum și în aplicațiile din domeniul transmiterii informației.
Un sistem de achiziție are în general trei componente principale: (Figura 2. 6 și Figura 2. 7)
achiziția datelor (analogică);
transformarea datelor;
prelucrarea datelor.
Figura 2. 6 Structura generală a unui sistem de achiziție de date
Figura 2. 7 Amplasarea sistemului de achiziție a datelor în cadrul procesului asistat
Componentele de bază ale unui sistem de achiziție modern sunt: (Figura 2. 8)
calculatorul personal;
traductor proces;
convertor analogic-numeric;
echipamentele de achiziție și analiză a datelor;
program de achiziție.
Figura 2. 8 Structura unui sistem tipic de achiziție a datelor bazat pe PC
Calculatorul personal
Atât procesoarele moderne cât și arhitectura magistralelor de comunicație permit utilizarea calculatoarelor personale în structura sistemelor de achiziție a datelor. Odată cu alegerea echipamentului de achiziție și arhitecturii magistralei de comunicație trebuie să se opteze și pentru metodele de transfer al datelor care vor fi folosite în procesul de achiziție și prelucrare.
Calculatorul care va fi utilizat pentru achiziția datelor poate afecta considerabil viteza maximă de achiziție continuă a datelor; o alternativă modernă și flexibilă este cea care utilizează calculatoarele portabile.
Echipamentele care formează un sistem de calcul (numite hardware) sunt următoarele:
unitatea centrală de prelucrare, care efectuează calculele și urmărește realizarea secvențială (pas cu pas) a programului (interpretează și procesează informațiile);
memoria centrală în care sunt păstrate temporar instrucțiunile și datele procesate;
echipamentele periferice, utilizate pentru introducerea datelor în calculator (echipamente de intrare), pentru extragerea datelor din calculator (echipamente de ieșire) și pentru memorarea pe termen lung a programelor și datelor (echipamente de memorie auxiliară).
Factorul care poate limita achiziția unei cantități mari de date este adesea capacitatea discului fix al calculatorului. Timpul de acces la disc și fragmentarea acestuia pot reduce semnificativ viteza maximă la care datele pot fi achiziționate și transferate pe disc. Pentru sistemele care trebuie să achiziționeze semnale de înaltă frecvență, este indicat să se aleagă o unitate de disc cu viteză mare și să se asigure un spațiu liber și nefragmentat (contiguu) pe disc, suficient de mare pentru colectarea datelor. În plus, este util să se dedice un disc fix numai pentru achiziția datelor iar sistemul de operare să fie rulat de pe un disc separat atunci când datele sunt transferate pe disc. Aplicațiile care solicită procesarea în timp real sau semnale de înaltă frecvență necesită procesoare pe 32 biți sau 64 biți de viteză mare, cu coprocesor sau un procesor de semnale digitale (DSP – digital signal processing). În cazul în care aplicația achiziționează și scalează numai o citire, odată sau de două ori pe secundă, poate fi utilizat un PC fără performanțe deosebite.
Traductoarele și convertoarele analogic-numerice
Traductoarele sesizează fenomenele fizice și generează semnalele electrice pe care le măsoară sistemul de achiziție. De exemplu, termocuplele, termistoarele, etc. convertesc temperatura într-un semnal analogic pe care un convertor analog-digital îl poate transforma în semnal numeric. La fel, alte tipuri de traductoare cum ar fi cele de debit, de presiune, de forță etc., măsoară debitul, presiunea, forța, etc. și produc un semnal electric proporțional cu parametrul fizic pe care îl monitorizează și care trebuie măsurat.
Semnalele pot fi clasificate în două categorii:
semnale analogice
Un semnal analogic poate fi orice mărime variabilă în raport cu timpul, de exemplu: tensiunea, temperatura, presiunea, sunetul și sarcina.
Caracteristicile primare ale unui semnal analogic sunt:
– nivelul: deoarece semnalele analogice pot lua orice valoare în raport cu timpul, nivelul oferă informații vitale referitoare la semnalul analogic măsurat; când se măsoară nivelul unui semnal, semnalul nu se schimbă rapid în raport cu timpul. Precizia măsurării este foarte importantă.
– forma: semnalele sunt denumite în funcție de forma lor specifică: sinusoidal, pătratic, dinți de fierăstrău și triunghiular. Forma unui semnal analogic poate fi la fel de importantă ca și nivelul, deoarece măsurarea formei unui semnal analogic permite o viitoare analiză a semnalului, incluzând valorile de vârf, pantă, etc..
– frecvența: un semnal analogic poate fi caracterizat prin frecvența să. Aceasta nu poate fi măsurată direct, semnalul trebuind să fie analizat cu ajutorul programelor specifice pentru a determina informațiile referitoare la frecvență.
Analiza este realizată de obicei utilizând un algoritm cunoscut bazat pe transformata Fourier.
semnale digitale
Un semnal digital nu poate lua orice valoare în raport cu timpul. Un semnal digital poate avea două nivele posibile: superior și inferior. În general, semnalele digitale se conformează anumitor specificații.
Informațiile utile care pot fi măsurate pentru un semnal digital sunt:
– starea – Semnalele digitale nu pot lua orice valoare în timp. Starea unui semnal digital este în esență nivelul semnalului: on sau off, superior sau inferior.
– viteza – Definește modul în care semnalul își schimbă starea în raport cu timpul. Rata de eșantionare a semnalelor digitale măsoară cât de des apare o secvență a semnalului, nefiind necesar un program special de calcul.
Semnalele electrice generate de traductoare trebuie să fie optimizate din punctul de vedere al nivelului de intrare în echipamentul de achiziție. Echipamentul care condiționează semnalele amplifică semnalele joase, apoi le izolează și le filtrează pentru măsurări mai precise. El mărește precizia sistemului, permite traductoarelor să funcționeze corect, precis și în condiții sigure. Este important ca să se selecteze echipamentul adecvat. Aceste echipamente pot fi furnizate atât ca module cât și ca echipamente integrate. Condiționarea semnalelor poate fi folosită pentru:
amplificare: este cea mai comună aplicație și are ca scop mărirea preciziei la maximum posibil;
izolare: semnalul traductorului este izolat galvanic de calculator, pentru siguranță;
multiplexare: este o tehnică comună de măsurare a mai multor semnale cu o singură operație de măsurare;
filtrare: scopul este îndepărtarea semnalelor nedorite din semnalul care trebuie măsurat;
excitare: unele traductoare au nevoie de semnale externe în tensiune sau curent pentru excitație;
liniarizare: multe traductoare au un răspuns neliniar la variațiile mărimilor care sunt măsurate.
Echipamentele de achiziție si analiză a datelor
Acestea au rolul de interfață între calculator și mediul extern deoarece digitizează semnalele analogice de intrare, astfel încât calculatorul să le poată interpreta. Specificațiile de bază disponibile pentru majoritatea sistemelor de achiziție se referă la:
numărul de canale analogice de intrare;
rata de eșantionare – determină frecvența conversiilor; o rată mare de eșantionare permite achiziția mai multor date într-un interval de timp dat și poate de aceea să ofere o mai bună reprezentare a semnalului original;
multiplexarea – permite măsurarea mai multor semnale în același timp;
rezoluția – este numărul de biți pe care convertorul analog-digital îl utilizează pentru a reprezenta semnalul analogic;
domeniul – reprezintă diferența dintre nivelurile de tensiune minim și maxim pe care convertorul analog-digital le poate cuantifica.
Programul de achiziție
Programele de calcul (numite generic software) se împart în trei mari categorii:
programe sistem – controlează operațiile efectuate de sistemul de calcul și asigură legătura între componentele acestuia și programele de aplicație și utilitare. Rolul acestora este de a ușura sarcina utilizatorilor, simplificând operațiile de alocare a memoriei, afișare a caracterelor pe ecran și la imprimantă, citire a caracterelor de la tastatură, accesul la informațiile stocate pe discurile magnetice etc.;
programe de aplicație – interacționează direct cu utilizatorul, fiind specializate în executarea unor prelucrări strict definite. În această categorie intră editoarele de texte, programele pentru gestiunea bazelor de date, programele de tehnoredactare și grafică asistată de calculator etc.;
programe utilitare – interacționează direct cu utilizatorul dar, spre deosebire de programele de aplicații, realizează prelucrări de uz general. Ele ajută utilizatorul să "administreze" sistemul de calcul și produsele software prin copierea fișierelor, pregătirea discurilor magnetice pentru utilizare, crearea de copii pentru salvare, testarea sistemului de calcul etc.
O categorie aparte de programe utilitare o constituie programele de interfață, care îndeplinesc rolul de "interpret" între utilizator și sistemul de operare. Programul de achiziție transformă calculatorul și echipamentul de achiziție într-un instrument complet de achiziție a datelor, analiză și prezentare. El constituie intermediarul între programul de aplicație și echipament, coordonând operațiile efectuate de echipamentul de achiziție și integrarea să cu resursele sistemului de calcul.
Stadiul actual al sistemelor de automatizare a proceselor în stații de epurare a apelor uzate
Utilizarea calculatoarelor în conducerea proceselor industriale trebuie privită ca fiind o componentă dintr-un sistem complex de conducere automatizat. În prezent, procesele tehnologice de orice natură sunt dotate în mod obligatoriu cu sisteme de conducere automată.
Datorită progreselor făcute în domeniul științei conducerii proceselor, conducerea on-line în timp real a devenit indispensabilă, rolul esențial revenind sistemelor inteligente adaptive, autoadaptive și optimale, sistemelor expert. Deoarece conducerea se face în timp real, răspunsul sistemului devine o componentă esențială, el fiind aproape instantaneu cu desfășurarea procesului. Prin utilizarea programelor specializate de conducere a proceselor, acestea devin flexibile, extensibile, adaptive și autoadaptive.
Primele aplicații de utilizare a calculatoarelor împreună cu sistemele industriale au fost de tip "conducere off-line". Calculatorul de tip universal necesită condiții de funcționare extrem de pretențioase (mediu climatizat și lipsit de praf). De asemenea, prezintă marele dezavantaj al incompatibilității dintre tipul și forma datelor pe care le accepta (numerice și sub formă de caractere) și cele oferite de procesul "condus" (analogice, semnal electric). Această incompatibilitate a impus citirea de către operator a datelor din proces, trecerea lor pe un suport adecvat calculatorului, prelucrarea datelor de către acesta și emiterea rezultatelor sub formă scrisă pentru a servi operatorului ca ghid de manevrare a posibilităților de comandă pe care le avea la dispoziție. Modul de conducere off-line excludea orice legătură între calculator și procesul "condus".
Apariția sistemelor de interfață cu procesul a deschis perspective largi utilizării calculatoarelor în conducerea proceselor. Sistemul de interfață realizează adaptarea caracteristicilor informațiilor din proces la cele ale informațiilor care pot fi introduse în calculator precum și a caracteristicilor informațiilor produse de calculator la cele ale comenzilor acceptate de proces. Astfel, s-a trecut la o nouă etapă în care calculatorul este mult mai aproape de proces, având și posibilitatea de funcționare în condiții industriale.
Conducerea unui proces în regim "ghid operator" a presupus utilizarea unui calculator care să realizeze numai achiziția de date din procesul condus pe care apoi să le prelucreze în conformitate cu strategia de conducere impusă prin programare, elaborând nu comenzi spre procesul condus ci indicații pentru operator asupra modului în care ar trebui condus procesul, în scopul realizării unui criteriu de performanță prestabilit.
Un asemenea mod de conducere presupune o echipare adecvată a procesului cu mijloace de automatizare convențională (regulatoare, traductoare etc.). Cu toate acestea, utilizarea unui echipament complex cum este sistemul de calcul numai pentru a ajuta operatorul la luarea deciziilor pe care tot el le implementează nu se justifică, în majoritatea cazurilor, din punct de vedere economic.
Un pas înainte spre integrarea deplină a calculatorului în conducerea proceselor îl face conducerea prin fixarea mărimilor de referință în care calculatorul furnizează valorile mărimilor de referință ale regulatoarelor cu care este echipat procesul. Intrările în calculator sunt valorile parametrilor reglați precum și valorile altor parametri asociați acestora. Calculatorul mai primește și semnale de tip numeric care furnizează informații asupra stării diverselor elemente componente ale procesului, informații de tipul pornit – oprit, normal – avarie, în funcțiune – în rezervă etc. În afara referințelor regulatorului procesului, calculatorul comandă și pornirea sau oprirea unor elemente componente ale procesului tehnologic condus. Activitatea pe care o desfășoară calculatorul este implementată într-un pachet de programe care conține toți algoritmii necesari aplicării strategiei de conducere. Metoda de conducere asigură în general o eficiență economică de aproape 10 ori mai ridicată decât a oricărei alte metode, deoarece valoarea investițiilor legate de introducerea conducerii cu calculatorul este redusă în raport cu valoarea întregii automatizări a procesului. Deoarece un proces bine dotat cu aparatură de automatizare convențională este foarte bine cunoscut, programele necesare conducerii pot asigura în plus o bună realizare a indicelui de performanță ales drept criteriu de conducere.
Eliberând procesul de aparatură de automatizare convențională și cuplând la el un calculator, se poate realiza o conducere numerică directă în cadrul căreia calculatorul comandă elementul de execuție cu care este prevăzut sistemul condus. În acest caz, funcțiile de reglare ale regulatoarelor cu care este prevăzut procesul sunt preluate de calculator, întregul complex de echipamente și prețul se micșorează, se asigură o creștere a calității conducerii datorită algoritmilor noi folosiți și a preciziei de calcul. Această structură nu poate asigura conducerea numerică directă în cazul unui proces complex, la care numărul de bucle de reglaj ar necesită un volum foarte mare de calcul, ceea ce ar duce la un timp de răspuns foarte mare din partea calculatorului.
Conducerea optimală reprezintă de regulă un caz particular al conducerii prin fixarea mărimilor de referință, deoarece determinarea valorii referințelor se face în urma extremizării unui indice de performanță. Conducerea optimală se recomandă a fi aplicată în special proceselor continue în care există un număr mare de variabile care interacționează simultan, influențând procesul, produsul și performanța economică.
Conducerea adaptivă reprezintă în general o formă particulară a conducerii numerice directe deoarece este folosită în cazul proceselor ale căror parametric tehnologici se modifică, ceea ce impune reajustarea parametrilor regulatoarelor; în anumite situații acest lucru nu poate rezolva complet problema, fiind necesară și o modificare de structură.
Arhitecturi de sisteme SCADA
Sistemele SCADA au evoluat în decursul a trei generații, după cum urmează:
Prima generație: structura de tip “Monolithic” (Monolitic)
În primele generații, partea de calcul era realizată în întregime de o unitate centrală de prelucrare a datelor. Rețelele nu existau în momentul în care aplicația SCADA a fost dezvoltată, așa că sistemele SCADA erau unități independente fără conectivitate la celelalte sisteme. Mai târziu au fost concepute rețelele de tip Wide Are Networks (WAN) pentru comunicarea cu Unitățile Terminale Comandate la distanță (RTU). Protocoalele de comunicație folosite erau de asemenea proprietare la acele timpuri. Unele sisteme SCADA din primele generații au fost proiectate să funcționeze pe microcomputere precum seriile PDP-11 făcute de Digital Equipment Corporation (DEC). Aceste sisteme erau pregătite doar să perceapă expunerea de informații de la sistemele de control analog existente și de obicei nu erau capabile să trimită semnale de control către stațiile îndepărtate datorită problemelor telemetriei analogice. Totuși, primele sisteme SCADA erau gândite să funcționeze în sistem redundant (rezervat) prin conectarea la aceeași magistrală de date a încă unei unități centrale de calcul, care opera în mod “stand-by” și care era pregătită să îi preia funcțiile unității principale în caz de deranjament al acesteia.
A doua generație: structura de tip “Distributed” (Distribuită)
Procesarea a fost distribuită în rândul mai multor stații care erau conectate prin LAN (Local Area Network) și împărțeau informațiile în timp real. Fiecare stație avea abilitatea de a răspunde pentru o sarcină particulară, astfel făcând dimensiunea și costul fiecărei stații mai mici decât a unei stații folosită din prima generație. Protocoalele de transmisie a datelor între stații erau proprietatea dezvoltatorilor, nefiind standardizate. Datorită acestui fapt, s-au făcut puține investiții în partea de securitate a acestor protocoale, gradul lor de securitate la atacurile informatice fiind de cele mai multe ori supraevaluat. Evident că acest aspect a avut cu totul alte implicații odată cu apariția sistemelor de generație nouă.
A treia generație: structura de tip “Networked” (În rețea)
Această tipologie este cea folosită în prezent și se bazează pe o standardizare a protocoalelor de comunicație accesibile tuturor utilizatorilor. Datorită acestui fapt, funcționalitatea sistemelor poate fi ușor distribuită pe zona de acoperire a rețelelor de date existente. Acest lucru are un și mai puternic impact pozitiv prin faptul că extinderea nu este limitată la rețelele locale (LAN – Local Area Network), ci se poate implementa pe structuri de rețele externe, extinse (WAN – Wide Area Network), folosind, spre exemplu protocolul de comunicare IP (Internet Protocol), cunoscut și ca protocol TCP/IP. Prin aceasta, este posibilă comunicarea cu ușurință între stația principală și cele secundare, sau alte componente ale sistemului. Datorită folosirii protocoalelor standard și a faptului că multe sisteme SCADA legate în rețea sunt accesibile de pe internet, sistemele au potențial ridicat de vulnerabilitate atacurilor de la distanța. Cu toate acestea, impactul va fi diminuat de faptul că standardizarea protocoalelor de transmisie a datelor implică și o standardizare a metodelor de creștere a securității informatice. Datorită acestei standardizări, eficiența măsurilor de securitate specifice este mult mai bună iar rezultatele sunt conforme cerințelor.
Echipamente și sisteme de automatizare utilizate în stațiile de epurare
Conducerea și controlul oricărui proces (inclusiv a celor de epurare a apelor uzate) sunt esențiale în vederea realizării eficienței și respectării anumitor standarde. Pentru realizarea acestui scop este necesar să existe măsurători precise, atât fizice (debite, presiuni etc.), cât și chimice (pH, consum de oxigen etc.), care să-i permită operatorului să ia deciziile adecvate pentru corectarea procesului de epurare în funcție de diversele condiții existente.
Pe măsură ce procesele de epurare a apelor uzate sunt mai complexe și mai sofisticate, devine mai importantă nu numai măsurarea diferiților parametri, ci și automatizarea “răspunsului” echipamentelor folosite în cadrul procesului, în scopul menținerii echilibrului necesar. Tradițional, controlul proceselor tehnologice era asigurat de echipamente specializate caracterizate prin robustețe mare și lipsa inteligenței de calcul. Tendința de înlocuire a echipamentelor specializate tradiționale (sisteme de relee, regulatoare, înregistratoare, traductoare etc.) cu echipamente specializate inteligente (automate programabile, protecții numerice, sisteme SCADA etc.) se explică prin următorii factori:
flexibilitatea;
puterea echipamentelor – determinată de posibilitatea implementării de funcții complexe de control;
posibilitatea integrării lor în sisteme complexe.
În ultimul timp, inginerii au căutat să găsească controlerul industrial cel mai potrivit pentru a implementa un control complex asupra instrumentelor, pentru a avea legătură cu Ethernet, sau pentru a face măsurări analogice și a stoca date.
PLC-urile (programmable logic controller) au fost prima alegere logică datorită recordului lor de fiabilitate. Acestea însă sunt limitate în abilitatea de a executa un control complex, de a stoca date, de a trimite date prin Internet sau de a procesa algoritmi cu o complexitate ridicată. Chiar dacă hardware-ul și software-ul PLC-urilor a evoluat în ultimii 30 de ani, hardware-ul și software-ul au fost optimizate pentru intrări digitale, logică digitală și ieșiri digitale.
PC-urile (personal computer) au reprezentat următoarea opțiune logică pentru aplicațiile în mediul industrial. PC-ul are hardware-ul și software-ul necesar pentru a executa un control complex și pentru a procesa algoritmi complecși. Un alt punct în favoarea PC-ului îl reprezintă gama largă a opțiunilor de programare și a arhitecturilor hardware standard utilizate. Marea problemă a PC-ului o reprezintă în schimb fragilitatea și instabilitatea acestuia în mediul de lucru industrial.
PAC-urile (programmable automation controller) combină avantajele PLC-urilor (dimensiunile reduse, capacitatea de a lucra în medii industriale dure și fiabilitatea) cu cele ale PC-urilor (funcționalitatea și flexibilitatea software-ului, operațiile în virgulă mobilă realizate de procesor și RAM). PAC-urile oferă caracteristicile PC-ului, cum ar fi calculul în virgulă mobilă, interactivitatea cu serverele Web pentru monitorizare și control de la distanță, CompactFlash pentru stocarea datelor și porturi seriale pentru comunicația cu alte dispozitive.
Automatele programabile reprezintă desigur categoria cea mai reprezentativă de echipamente specializate inteligente, iar producătorii de automate programabile sporesc continuu gradul de atractivitate al produselor lor. Controlerul logic programabil este de fapt un calculator echipat cu circuite periferice de intrare, ieșire și comunicație, în care software-ul și hardware-ul au fost adaptate atât pentru mediul industrial cât și pentru nivelul de pregătire al personalului tehnic. Din punctul de vedere al hardware-ului, aceste calculatoare sunt astfel construite încât să reziste în medii industriale dificile iar din punct de vedere software, sistemele de operare ce rulează pe aceste calculatoare asigură o siguranță mărită. De regulă, pentru a rezista în condițiile unor variații mari de temperatură, vibrații, umiditate, impurități în suspensie în aer, PLC-urile nu conțin hard disk-uri, ventilatoare, sau orice alte componente ce au părți în mișcare.
Într-un timp scurt, automatele programabile au devenit un instrument integrat și de neînlocuit în industrie. PLC-urile de putere mare dispun de un număr mare de componente compacte, modulare, cu dimensiuni mici, ce realizează diferite funcții și care pot fi puse împreună în orice combinație (de obicei se asamblează într-un sertar-rack). Aceasta înseamnă că sistemul poate fi proiectat pentru a se potrivi exact unei anumite aplicații. În cazul apariției unui defect se va înlocui doar modulul afectat. PLC-urile mici au o structură monolitică, ce cuprinde procesorul, interfețe pentru intrări, ieșiri și comunicație. Asta înseamnă constrângeri în ceea ce privește numărul de intrări/ieșiri și capacitate de comunicație, iar la apariția unui defect va trebui înlocuit întreg echipamentul. Situația favorabilă pe piața automatelor programabile este atribuită unei sporiri a ofertei de automate ieftine și cu un număr mic de intrări-ieșiri.
Tendința actuală în controlul industrial e de a utiliza PLC-uri mai mici plasate lângă proces, în locul PLC-urilor centralizate cu multe intrări și ieșiri. Un calculator supervizor comunică cu PLC-urile individuale printr-o rețea locală (LAN) pentru a coordona activitățile lor. Unul dintre motivele care au determinat impunerea acestei tendințe este programul deosebit de complex cerut pentru a controla un sistem centralizat cu un PLC de dimensiuni mari. Divizând procesul în părți mai mici și mai ușor de administrat specialiștii vor recunoaște această teorie ca o aplicație a unei tehnici demonstrate de rezolvare a unei probleme, denumită divide și stăpânește. Această metodă rezolvă probleme dificile divizându-le într-un număr de probleme mai mici și mai ușor de rezolvat.
Utilizarea unui calculator de proces în automatizarea complexă a proceselor tehnologice impune în primul rând stabilirea oportunității unei asemenea soluții, luând în considerare atât aspectele tehnice, cât și cele economice. Costul ridicat al calculatoarelor de proces, precum și al echipamentelor de interfață și de cuplare la proces, determină o limitare a utilizării acestora numai pentru procese complexe, unde cerințele de performanță sunt mari, automatizarea convențională este costisitoare și nu permite realizarea unor performanțe ridicate.
Cei mai importanți factori ce trebuie analizați pentru a stabili oportunitatea introducerii unui calculator în automatizarea proceselor tehnice sunt: starea instalației, starea aparaturii convenționale, gradul de complexitate al procesului, cerințele de performanță, criteriile de optimizare, eficiența economică.
Există numeroase medii software care permit controlul și supervizarea unor procese tehnologice pe un calculator central, pentru ca operatorul uman să poată interacționa cu instalația industrială prin intermediul unei interfețe grafice. Platformele software cele mai performante de această natură nu se limitează doar la nivelul de supervizare, putând realiza chiar și o implementare efectivă a algoritmului de conducere. În general, toate aceste medii au o interfață grafică bazată pe un set de obiecte predefinit, orientat către aplicații industriale de instrumentație sau control și un executiv de timp real bazat pe evenimente, care implementează funcțiile “din spatele” obiectelor grafice. Un astfel de mediu software poartă denumirea generică de SCADA – “Supervisory Control Automation and Data Acquisition”.
Sistemele de tip SCADA sunt sisteme centralizate, care pot realiza monitorizarea și controlul obiectivelor locale sau răspândite pe zone extinse. Majoritatea deciziilor și acțiunilor locale se realizează de către Unitățile Terminale Comandate la Distanță (RTU) sau de către controlerele logice programabile (PLC). Controlul sistemului SCADA asupra acestora este implementat de regulă numai la nivel superior, și nu de bază.
Pentru o bună utilizare a informațiilor din proces sistemul informatic trebuie să pună la dispoziția responsabililor tehnologi și de producție interfețe utilizator standard, iar pentru operatorii tehnologi, interfețe operator care în funcție de locul lor de amplasare se pot clasifica în:
echipamente de vizualizare/alarmare (montate pe instalația tehnologică, pe senzori sau pe echipamente de control proces) sunt dispozitive cu LED-uri sau miniecrane cu cristale lichide, eventual însoțite de dispozitive de alarmare sonoră;
terminale portabile, care se pot conecta la senzori sau la echipamentul de control proces;
panouri operator.
Ca o concluzie, gradul de automatizare și complexitatea echipamentelor destinate conducerii unui proces sunt determinate de complexitatea strategiilor de conducere sintetizate, de cerințele de performanță impuse sistemului de conducere.
SISTEME DE MĂSURĂ ȘI MONITORIZARE PENTRU STAȚIILE DE EPURARE A APELOR UZATE
Introducere
Informațiile din procesul tehnologic pot fi de natură electromagnetică (curenți, tensiuni, puteri, energii, frecvențe, rezistențe, capacități etc.), optică (intensitatea luminii, lungimi de undă), chimică (pH, concentrații), termo-hidraulică (temperaturi, presiuni, debite, nivele, entropii), mecanică (mase, forțe, viteze, grosimi) sau de stare (poziții contacte – închis/deschis, stări de agregate – pornit/oprit, alarme).
Traductoarele realizează achiziția acestor informații din proces, conversia lor în mărimi electrice și adaptarea mărimilor convertite într-un format recunoscut de interfețe de proces sau direct de echipamentele de calcul.
La rândul lor elementele de execuție preiau din sistemul informatic informații analogice sau numerice și le comunică procesului tehnologic. Întrucât semnalele livrate de interfețele de proces sunt în general de nivel mic, apare necesitatea intercalării de module de amplificare.
La nivelul traductoarelor și elementelor de execuție se constată o tendință de înglobare a inteligenței la nivelul traductoarelor și elementelor de execuție.
Se disting patru nivele suprapuse de inteligență caracterizând un senzor inteligent:
amplificarea semnalului și/sau conversia lui în semnal unificat;
multiplexarea mai multor senzori și compensarea neliniarităților;
conversia analog-digitală a semnalului de ieșire;
existența unui cuplor la magistrala de câmp.
O altă cauză a tendinței de înglobare a inteligenței în senzori și elemente de execuție rezidă în importanța tot mai mare pe care o capătă în aplicațiile informatice industriale funcțiile de diagnoză și întreținere. Senzorii trebuie să ofere și date privind validitatea informațiilor de măsură pe care le prezintă sistemului, iar elementele de execuție trebuie să ofere date de validitate referitoare le preluarea informațiilor din sistem.
Inteligența unui senzor sau element de execuție se poate defini prin două elemente:
componenta de transmisie digitală dotată cu putere de calcul, folosită pentru autotestare;
posibilitatea de cuplare la o linie de comunicație digitală.
Creșterea inteligenței senzorilor și elementelor de execuție a determinat necesitatea unei specificări mult mai riguroase a funcțiilor acestor elemente în cadrul sistemului informatic industrial.
În ultimii ani senzorii utilizați în epurarea apelor uzate au cunoscut o dezvoltare importantă în ceea ce privește performanțele și fiabilitatea. Astfel, senzorii și analizoarele on-line și-au găsit aplicabilitate în diferite procese de epurare a apelor uzate: controlul influentului, controlul oxigenului dizolvat, aerarea intermitentă, recircularea internă, îndepărtarea nămolului în exces, dozarea sursei externe de carbon, controlul nămolului recirculat, controlul fazelor în reactoarele secvențiale, controlul precipitării etc.
În procesele de epurare a apelor uzate, senzorii sunt utilizați:
în sisteme de control automat;
în sisteme de monitorizare;
pentru auditul sistemelor de epurare sau pentru calibrarea modelelor folosite pentru optimizarea sau evaluarea diferitelor procese.
În funcție de complexitatea lor, se disting două categorii de senzori:
simpli, fiabili și cu mentenanță scăzută, utilizați în monitorizarea și controlul automat zi de zi;
avansați, care necesită mentenanță intensivă, utilizați în audit și pentru calibrarea modelelor.
Realismul și corectitudinea datelor măsurate trebuie comparată cu cunoștințele existente despre procesele respective. De aceea, este esențial să se cunoască foarte bine procesele de epurare. Rezultatele oricărei măsurători au un anumit grad de incertitudine, dar este important să se estimeze și să se țină seama de aceasta. Trebuie realizată calibrarea și întreținerea senzorilor conform instrucțiunilor. De asemenea, este recomandată realizarea regulată a unor măsurători de referință în laborator, pentru a certifica măsurătorile efectuate de senzori. Senzorii sunt practic “ochii” sistemului, care trebuie să asigure în orice moment o imagine corectă a stației de epurare și a proceselor acesteia.
Există patru categorii de parametri implicați în conducerea și controlul procesului, ce vor fi analizați în cele de mai jos:
Parametri de stare – această categorie include indicațiile de genul: vană sau stavilă “deschis/închis” sau, pentru alte echipamente, ca de exemplu pompe, grătare, poduri racloare sau alimentatoare: “sub tensiune/nealimentat”; poziția unui întrerupător aferent unui echipament, etc.
Parametri fizici – în această categorie de măsurători sunt incluse: debit, presiune, temperatură și nivel de lichid. În mod obișnuit, acești parametri reprezintă cei mai importanți factori în controlul procesului și sunt folosiți pentru stabilirea cerințelor epurării, în generarea datelor logistice și pentru a determina în cele mai multe cazuri eficiența stației.
Parametri analitici – o altă categorie de măsurători include parametri de genul: pH, clor rezidual, turbiditate, substanțe solide și consumul de oxigen. Aceste măsurători apar în mod curent în sistemele “buclă”, automate. Termenul “analitic” este folosit în cazul în speță în extenso și implică o diversitate de senzori.
Parametri de alarmă – tehnicile folosite pentru determinarea acestora au suferit schimbări substanțiale în ultimii ani.
Alarma poate fi constatată prin observație directă, informații date de AMC-uri sau de computer (în cadrul conducerii computerizate a procesului). În practică, există o tendință de a lărgi marjele în care o situație devine critică (de alarmă). Aceasta decurge din incapacitatea proprie de autoreglare a unui proces, în absența intervenției operatorului. Există, de asemenea, teoria care susține principiul că fiecare facilitate să fie înzestrată cu propriul său sistem de alarmare. Un sistem local de alarmare ar oferi posibilitatea eliminării din proces a unei singure facilități (ex: defectă), pe perioada avariei, simultan cu raportarea acestei avarii la dispeceratul central, cu implicații pentru dispecer.
Senzori și traductoare pentru măsurarea parametrilor în epurarea apelor uzate
Metode de măsurare a parametrilor
Măsurarea debitului
diversele tipuri de debitmetre se bazează pe trei criterii fundamentale care-i determină performanțele: determinarea cât mai exactă a secțiunii măsurate, viteza fluidului și coeficientul de precizie caracteristic al aparatului de măsură. Un debitmetru ideal are o secțiune geometrică fixă care poate fi determinată (măsurată) cu acuratețe. La orice debitmetru trebuie introdus (ținut seama de) un coeficient C, care reprezintă toate deviațiile (abaterile) la măsurarea suprafeței și a vitezei.
debitmetrul mecanic (morișcă hidraulică) – Funcționează pe principiul că lichidul care acționează asupra elicei îi va imprima acesteia o mișcare de rotație cu o viteză proporțională cu debitul fluidului. Elicea este construită după sub forma unei pale fără acțiune pentru a nu deforma curgerea lichidului și a nu consuma din energia acestuia. Pentru citiri cât mai exacte, volumul suspensiilor solide trebuie să fie cât mai redus. În afara unui contor mecanic pentru obținerea cumulativă a debitului se pot adăuga senzori pentru transmiterea la distanță a datelor.
debitmetrul electromagnetic – Principiul de măsurare al debitmetrelor electromagnetice are la baza legea lui Faraday: deplasarea unui fluid care prezintă conductivitate electrică perpendicular pe liniile de forța ale unui câmp magnetic, creează o tensiune electromotoare proporțională cu viteza de deplasare a lichidului, și implicit cu debitul.
Măsurarea presiunii
Presiunea este un parametru măsurat mai ales în:
verificarea și controlarea eficienței diferitelor tipuri de echipamente de pompare;
controlul gradientului de presiune în conductele forțate;
supravegherea sistemelor de ungere;
reglarea presiunilor în anumite limite.
Măsurarea temperaturii
Este important să se cunoască temperatura apei uzate (în mod normal cu câteva grade mai ridicată decât aceea a apei de alimentare a orașului) deoarece o creștere sau o scădere a acesteia are efect asupra sedimentării și activității bacteriologice. Dacă temperatura crește, viscozitatea descrește și sedimentarea este mai bună. Pe măsură ce temperatura crește (între 7 și 40 oC) activitatea bacteriană se intensifică. Prin urmare timpul de descompunere crește pe măsură ce temperatura descrește până la limita activității în domeniul criogenic.
Termocuplul
Este unul din cele mai utilizate dispozitive de măsurare a temperaturii și funcționează pe principiul generării unui curent într-un circuit realizat din două metale diferite, când sunt supuse la temperaturi diferite. Elementul sensibil al termocuplului este de obicei amplasat în fluidul procesat, prin intermediul unei carcase, eliminând astfel riscul contaminării sale.
Măsurarea nivelului
În procesele de epurare a apelor uzate, măsurarea nivelului nu este esențială pentru controlul direct, cu excepția bazinelor de aspirație ale stațiilor de pompare și pentru anumite tipuri de grătare. În majoritatea aplicațiilor dintr-o stație de epurare, nivelul este menținut constant prin intermediul deversoarelor (dispozitive de prea-plin). Măsurarea nivelului se folosește de obicei corelată cu dispozitivele de măsurare a debitului în canale deschise. Pentru măsurarea nivelului nămolului, cel mai folosit sistem este cel cu celulă fotoelectrică. Se mai pot utiliza senzori ultrasonici sau conductivi.
Măsurarea vitezei
Măsurarea vitezei se folosește ca un “feed – back“ al diverselor echipamente mecanice, de exemplu: pompe cu turație variabilă, pompe de alimentare cu substanțe chimice, suflante, mixere mecanice etc. Există diferite metode care includ tahometre alimentate la curent alternativ sau vitezometre magnetice.
Necesitatea acestor măsurători este dată în principal de controlul pompelor cu turație variabilă și în secundar de cunoașterea vitezei cu care se “mișcă” anumite părți din cadrul procesului. Cele mai des folosite dispozitive de măsurare a vitezei sunt tahometrul și encoder-ul.
Măsurarea greutății
Datorită faptului că procesul de epurare a apelor uzate implică manipularea unor importante cantități de materiale chimice, măsurarea greutății este unul din aspectele importante ale activității. Mai mult, măsurarea cantității de nămol înainte de tratare sau de evacuare reprezintă un indice de eficiență. Există mai multe tehnici de măsurare a greutății, pornind de la cele mai simple (mecanice), până la complicate procedee electronice.
Principalele dispozitive folosite sunt: balansierul mecanic (care poate fi folosit la măsurători de fracțiuni de kilograme până la tone, cu o precizie de 0,1%), balanța hidraulică (cu o precizie de 1%) și traductorul electronic.
Măsurarea turbidității
Apele uzate sunt de obicei foarte tulburi și au o culoare cenușie. Turbiditatea poate fi definită ca o reducere a transparenței unei probe datorită prezenței particulelor solide. Cea mai utilizată metodă pentru acest gen de determinări este nefelometria, care se bazează pe principiul difuziei luminii. Gradul de difuzie a luminii datorat prezenței particulelor solide în mediul apos, este determinat de cantitatea acestora, de mărimea lor și de proprietățile optice de suprafață. Nefelometrul este un dispozitiv fotoelectric care folosește o sursă de lumină incandescentă.
Măsurarea densității
O variabilă a procesului de control este concentrația solidelor în suspensie în influentul bazinelor de aerare din epurarea biologică cu nămol activ. Cele mai obișnuite metode de determinare a densității sunt pe baza radiațiilor Gamma, prin detectarea radiațiilor emise de o sursă de energie radioactivă și detecția în infraroșu, care se bazează pe măsurarea gradului de difuzie emisă de o sursă de lumină în infraroșu (asemănătoare celei folosite la măsurarea turbidității).
Măsurarea oxigenului dizolvat
Metodele voltmetrice (potențiometrice) de măsurare a oxigenului dizolvat se bazează pe principiul reducerii electrolitice a oxigenului molecular la un catod, care generează o cădere de tensiune pe electrod proporțională cu conținutul de oxigen.
Există două metode care folosesc electrozi voltmetrici: cu electrozi activi sau pasivi. Ambele metode se bazează pe principiul mai sus enunțat, diferența constând în sursa de electroni, care în cazul celui activ este inclusă iar la cel pasiv este externă.
Analiza oxigenului dizolvat într-o soluție care conține contaminanți ionici sau organici este posibilă datorită faptului că senzorul este izolat prin intermediul unei membrane selective, permeabile. Această posibilitate de analiză a oxigenului fără ingerința altor materiale (substanțe) permite măsurarea oxigenului în situ.
Măsurarea consumului chimic de oxigen (CCO)
În conformitate cu ISO 15705, CCO este volumul de oxigen echivalent cu masa bicromatului de potasiu, care reacționează cu substanțele oxidabile din apă, în baza condițiilor de lucru ale metodei. Sulfatul de mercur, sulfatul de argint și acidul sulfuric sunt menționate ca reactivi auxiliari. Consumul chimic de oxigen (CCO), ca un parametru sumă pentru poluarea organică, este un element indispensabil în analiza apelor uzate. Este cel mai frecvent menționat parametru de monitorizare în legislația europeană și este un element de bază pentru construirea și eficacitatea instalațiilor de tratare a apelor uzate.
Accesul său rapid și dispersia redusă a rezultatelor de măsurare îl face să iasă în evidentă în comparație cu CBO.
Determinarea CCO se face cu senzori care măsoară coeficientul de absorbție spectral SAC al fluidului la 254nm, în conformitate cu DIN 38404 C3. Sonda imersată este alcătuită dintr-un fotometru de absorbție cu mai multe fascicule și compensare efectivă a turbidității, un bliț pentru fotometru și un ștergător pentru ștergerea ferestrelor de măsurare. Senzorul este imersat direct în mediu, fără pompare sau pregătirea unei probe și măsoară conținutul de compuși organici dizolvați afișând valorile măsurate în 1/m.
măsurarea pH-ului
pH-ul poate fi definit ca o expresie numerică a intensității acidității sau alcalinității unei soluții (arată concentrația ionilor de hidrogen din lichid – cu cât concentrația ionilor de hidrogen este mai mare, cu atât pH-ul este mai scăzut). La valori ale pH-ului sub 6,0 sau mai mari de 9,0 organismele care descompun substanțele organice din apele uzate sunt inhibate. Cea mai folosită metodă de determinare a pH-ului este cea cu ioni selectivi, pe baza unui electrod de sticlă sensibil la activitatea ionului de hidrogen. Deși se consideră, în general, că ceilalți ioni prezenți în apa uzată nu afectează electrodul de măsurare a pH-ului, cei de sodiu pot avea totuși o oarecare influență. Sunt de asemenea necesare corecții de temperatură.
Măsurarea carbonului
Pentru operatorul dintr-o stație de epurare este importantă determinarea a două forme de carbon : cel organic și cel anorganic. Carbonul organic poate fi definit drept carbon oxidat sau carbon în combinație cu oxigenul (de exemplu CO2). Dioxidul de carbon poate fi măsurat cu pH-metre sau aparate de titrare acționate electric. Carbonul total reprezintă măsurarea tuturor atomilor de carbon, indiferent de forma în care există. Măsurarea carbonului total se face în general prin arderea unei probe în prezența oxigenului și măsurarea dioxidului de carbon format prin spectrofotometrie în infraroșu. O a doua metodă constă în arderea completă a probei și analizarea metanului format în urma combinării carbonului cu hidrogenul, printr-un detector. Carbonul anorganic poate fi descompus cu ajutorul unui acid și volatilizat sub formă de dioxid de carbon înainte de determinarea carbonului organic.
Măsurarea clorului
La adăugarea clorului în apă, cantitatea necesară și reziduul acceptabil sunt determinate de scopul în care s-a adăugat clorul. Controlul mirosului și al bacteriilor se poate realiza prin observarea directă, în timp ce pentru eventualele modificări organice și dezinfecție sunt necesare măsurători. Astfel, poate fi necesară titrarea ampermetrică pentru determinarea concentrației clorului sau măsurarea efectelor clorinării.
măsurarea potențialului de oxido-reducere
Potențialul de oxido-reducere este măsura preponderenței substanțelor ușor oxidabile sau reductibile dintr-o probă de apă. Importanța acestuia pentru un operator dintr-o stație de epurare constă în cunoașterea prezenței unor asemenea substanțe în cantitate mare, fapt care poate duce la o cerere imediată și foarte mare de oxigen, cu implicații asupra cantității de oxigen pentru microorganisme. Sulfații și sulfiții sunt exemple tipice de astfel de substanțe. Aceste măsurători, deși nu sunt specifice pentru stațiile de epurare, sunt instantanee și pot fi folositoare pentru asigurarea gradului necesar de oxigen dizolvat în bazinele de aerare.
detectarea gazelor
Detectarea eventualelor gaze sau vapori existenți va ajuta la prevenirea accidentelor și în creșterea securității muncii.
Un contor de măsurare a deficitului de oxigen va indica procentul de oxigen în atmosfera înconjurătoare. Este important să se facă măsurători la diferite nivele, ținând seama de faptul că gazele mai ușoare sau mai grele decât aerul se pot acumula în diferite straturi și nu se amestecă în mod obligatoriu cu aerul. De asemenea, faptul că oxigenul este prezent într-o concentrație de siguranță nu înseamnă neapărat că zona este sigură pentru operator, deoarece pot fi prezente alte gaze, cum ar fi metanul sau vapori de hidrocarburi.
Hidrocarburile (de exemplu metanul, etanul, benzina, vopselele pe bază de solvenți) sunt în general volatile în natură iar vaporii lor, în amestec cu aerul, formează un amestec exploziv. Analiza acestor vapori trebuie făcută cu prudență, pentru eliminarea pericolului de formare a scânteilor care ar putea aprinde amestecul.
Analizele se efectuează cu detectori de gaze combustibile, aparate relativ simple și ieftine.
Hidrogenul sulfurat este unul din cele mai comune gaze dintr-o stație de epurare. Miroase foarte puternic și este cunoscut pentru toxicitatea să, precum și gradul mare de corozivitate. Analizele pot fi făcute fie prin metode chimice umede, fie prin senzori.
Amplasarea senzorilor pentru monitorizarea mărimilor de proces specifice instalațiilor de epurare a apei
Una dintre cele mai dificile probleme în proiectarea sistemelor de automatizare este decizia asupra amplasării corespunzătoare a senzorilor. În anumite cazuri, pentru anumiți senzori există normative tehnice, în altele aceasta este numai o chestiune de experiență. Cauza defecțiunii unor instrumente sau a funcționării improprii se regăsește în mod curent în amplasarea necorespunzătoare a senzorilor. Lipsa de randament a unui senzor nu trebuie să ducă la renunțarea la acesta înaintea efectuării unor analize foarte atente a posibilității unei noi amplasări.
Treapta fizică
Treapta fizică a stațiilor de epurare SEAU este prima din tehnologia de epurare a apelor uzate. Ea are la bază procese unitare bazate exclusiv pe fenomene fizice de reținere prin blocare, pe diferența de greutate specifică dintre faze etc.
Rețeaua canalelor colectoare este un sistem de canale plasate înaintea gurii de alimentare a instalației care preia / colectează apele uzate, industriale și municipale. În stația de pompare se controlează nivelul apei care generează o curgere constantă a apei uzate prin SEAU. Menținerea constantă a nivelului asigură un regim permanent de curgere pe fluxul principal al apei.
Bazinul de ape pluviale ajută la reducerea variațiilor debitului de intrare în instalație, în cazul ploilor abundente și a viiturilor de suprafață. Acesta are un indicator de nivel propriu pentru sistemul de epurare. Când instalația este gata să primească o cantitate suplimentară de apă, aceasta va fi pompată în instalație cu un debit controlat. Se măsoară concomitent debitul și nivelul din bazin.
Figura 3. 1 Amplasarea senzorilor în treapta fizică
Stațiile de pompare sunt instalate în canalul colector. Ele sunt destinate să ridice apele uzate de la nivelul colectorului principal la nivelul obiectelor din SEAU, curgerea mai departe pe flux realizându-se gravitațional. În instalație se montează o stație de pompare standard cu șurub melc. Cu ajutorul stației de pompare, apele reziduale sunt introduse în stația de epurare, unde curentul de apă este pompat în decantorul principal. Pomparea se face controlat în funcție de nivel, rezultând astfel un consum mai mic de energie și implicit costuri mai mici.
Stația de reziduuri din ape uzate poate primi atât ape uzate cât și nămoluri, colectate cu autocisterne din gospodăriile individuale și/sau instalații industriale. Aceste reziduuri vor fi combinate cu apele obișnuite la gura de intrare în stația de epurare. Se controlează o serie de mărimi fizico-chimice ca pH-ul, debitul etc., procesul putând fi complet monitorizat cu ajutorul calculatorului.
Sistemul de grătare, confecționat din bare groase și subțiri, aranjate în fluxul apei uzate, este folosit pentru separarea particulelor mari. Se măsoară diferența de nivel între amonte și aval și se comandă pornirea mecanismului de curățare.
Deznisipatorul este combinat cu separatorul de grăsimi. Nisipul și materialele dense se vor depune, prin metoda gravitațională, la fundul rezervorului. Materialele grase/unsuroase, ca grăsimea și uleiul, sunt separate din apele reziduale prin flotare. Adăugarea unui curent de aer mărește separarea. Apele industrializate sunt de obicei neutralizate cu ajutorul unor soluții alcaline și acide, cu ajutorul cărora se controlează valoarea pH-ului și a debitulului.
Decantorul primar este de regulă un bazin circular sau dreptunghiular voluminos cu un timp de retenție de câteva ore. Sedimentele grele și particulele fine de nisip se depun gravitațional în decantorul principal. Partea de jos a bazinului este mărită pentru a permite colectarea nămolului într-o bașă pentru o separare și evacuare eficientă. Decantorul este prevăzut cu diferite sisteme hidraulice și electrice care asigură funcționarea lui corectă și în special cu un echipament mecanic de colectare a nămolului și a flotanților. Evacuarea controlată a particulelor voluminoase de nămol, implică costuri mici pentru procesul de tratare a nămolurilor colectate. Se controlează o serie de mărimi ca debit, nivel, pH, turbiditate precum și o monitorizare a amoniacului (NH3), fosfaților (PO4), TOC (total organic carbon), SAC (spectral absorption coefficient).
Treapta biologică
Bazinul de aerare, denumit și reactorul biologic aerob, este obiectul principal al treptei secundare. Procesul de degradare a materialelor organice este deosebit de complex, fiind bazat pe activitatea enzimatică a unor populații mixte de bacterii. Substanțele organice sunt degradate până la dioxid de carbon și apă, în urma unor reacții biochimice. Pentru realizarea activității bacteriilor mineralizatoare este necesar ca acestora să li se furnizeze oxigen și elementele nutritive azot și fosfor. Totodată, tot acest sistem polifazat este în continuu agitat și amestecat în scopul de a pune în contact bacteriile mineralizatoare cu materia organică care trebuie neutralizată. Procesul ce apare în bazinul de aerare este deosebit de complex, deoarece el presupune o corelare a tuturor factorilor cu natură diferită care intervin. Este esențial ca forma și dimensiunile bazinului să fie corelate cu echipamentul de oxigenare și cu încărcarea organică, precum și încărcarea în suspensii de nămol activ din aerotanc.
Aceste procese sunt dificil de monitorizat și controlat. În bazinul de aerare se monitorizează debitul de apă uzată și cel de nămol recirculat, turbiditatea, pH-ul, și concentrația oxigenului dizolvat. Rolul biomasei (bacteriilor) în acest proces este de a transforma compușii organici, din masa reziduală, în compuși anorganici. Microorganismele se hrănesc cu carbon organic, dând naștere la o cantitate sporită de biomasă. Bacterii specifice transformă amoniacul (NH3) în nitrat (NO3). Ambele procese necesită oxigen care este introdus cu ajutorul unui echipament de oxigenare. Un control atent al operațiunilor este necesar pentru asigurarea unui proces sigur și eficient.
Decantorul secundar. Amestecul de apă și nămol din reactorul biologic aerob trece în decantorul secundar unde este finalizat procesul de separare a fazei solide de cea lichidă. Apa este apoi evacuată, realizându-se și măsurarea debitului. Este important să se mențină un nivel constant al nămolului rezidual în decantor, pentru asigurarea unei cantități suficiente de biomasă în sistem. O mare parte din nămol este reintrodusă în rezervorul de aerare (nămol reintrodus activat RAS- returned activated sludge), iar cel rămas este eliminat în mod discontinuu spre cuva de decantare (nămol epurat activat WAS-waste activated sludge). Raportul dintre RAS/WAS este controlat pentru a menține calitatea dorită a nămolului (denumit nămol vechi).
Figura 3. 2 Amplasarea senzorilor în treapta biologică
Controlul automat al funcționării treptei biologice este deosebit de important în ansamblul stației de epurare deoarece:
procesul implică interacțiunea mai multor factori de natură chimică, biologică, mecanică, hidrodinamică; ca urmare intervenția operatorului poate perturba grav procesul;
din totalul consumurilor de energie în stația de epurare, treptei biologice îi revine circa 60 – 80 %; așadar, orice reducere a consumurilor de energie în treapta biologică ne conduce la importante economii în ansamblul întregii stații;
în treapta biologică se desfășoară un proces unitar care trebuie să aibă ca efect în principal eliminarea materiilor organice exprimate prin indicatorul CBO5 și dacă se poate și o mare parte din compușii pe bază de azot; ca atare, se impune optimizarea funcționării procesului în sensul obținerii unor performanțe maxime de eliminare a impurificatorilor la un consum minim de energie.
Linia efluent – se referă la descărcarea apei purificate în emisar. Controlul volumului și calității efluentului are o importanță deosebită în organizarea procesului de epurare a nămolurilor reziduale. O serie de parametri vor fi măsurați în mod continuu și discontinuu, în paralel cu colectarea probelor automat, în vederea efectuării analizelor de laborator necesare.
Strategii de control, bazate pe poziționarea dispozitivelor în linie, au rolul de a optimiza graficul operațiunilor în vederea micșorării consumului de energie și apă și a creșterii duratei de funcționare a instalațiilor. Înaintea deversării apei în emisar sau folosirii acesteia pentru irigații, întreaga populație microbiană trebuie distrusă. Procesul de dezinfecție se desfășoară în condiții specifice.
Prepararea floculantului. Pentru realizarea unei separări rapide a apei din reziduurile solide, precum și în treapta chimică, se folosesc agenți floculanți. Treapta chimică de epurare are în compunerea ei buncărul de reactivi, instalația de preparare a soluției concentrate de reactiv, instalația de dozare dotată cu pompe dozatoare speciale rezistente la acțiunea corozivă a suspensiei. Un element deosebit de important al treptei chimice de epurare este bazinul de reacție în care apa uzată vine în contact cu reactivul preparat și dozat. Aici se desfășoară reacția de coagulare – floculare, iar flocoanele formate se depun gravimetric în decantorul treptei chimice.
Uzual, se folosesc polimeri cu sarcină electrică care atrag particulele în suspensie și produc coagularea acestora. Pentru a se evita supradozarea cu floculant, se folosesc echipamente de măsurare performante și strategii specifice de control. De asemenea, acestea mențin condițiile optime ale procesului, pentru a se reduce cantitățile de substanțe folosite, a se menține timpul de retenție și a se optimiza concentratul final.
Pudra floculantă este introdusă cu ajutorul unui curent de aer în rezervorul de diluție, unde va fi amestecată cu apă prin barbotare. Concentrația corectă de floculant lichid este pompată în rezervorul de înmagazinare și apoi folosită în bazinul de decantare, pentru procesul de deshidratare.
Se măsoară debitul, pH-ul, nivelul, concentrația de amoniu și temperatură.
Deshidratarea nămolului
Amestecarea nămolului activat în exces, extras din secundar, și a celui primar, în bazinul de predecantare, este primul pas al procesului de prelucrare a nămolurilor reziduale.
Apa este inițial separată de substanțele solide prin sedimentare în concentratoare sau îngroșătoare de nămol.
Lichidul supernatant rezultat este pompat înapoi în bazinul de sedimentare primar și nămolul decantat este pompat spre echipament sau supus procesului de deshidratare.
Centrifugarea mărește considerabil viteza de separare a apei din reziduurile solide. Nămolul activat rezultat este pompat în centrifugă și axul melcat rotativ interior va transporta concentratul prin dispozitiv, de la orificiul de admisie spre zona de evacuare.
Viteza de centrifugare, masa uscată introdusă, nivelul lichidului din mașină influențează semnificativ procesul de concentrare.
Metoda flotației pneumatice este folosită pentru separarea fazei solide de cea lichidă, din nămolul activat. Nămolul este mai întâi amestecat cu aer comprimat în secțiunea de alimentare a instalației de flotare. În reactor, curenții de aer ridică particulele solide la suprafață. Agenți floculanți sunt adesea folosiți pentru creșterea eficienței. De exemplu, acest proces este folosit la recuperarea fibrei, în timpul epurării apelor uzate, rezultate din procesul de fabricare al hârtiei. Mărimile din proces care sunt monitorizate și analizate sunt debitul, nivelul, turbiditatea și nivelul de nămol.
Folosirea unui dispozitiv centrifugal cu deshidratare concomitentă, determină obținerea de nămoluri concentrate. Centrifugarea mărește considerabil viteza de separare a apei din reziduurile solide. Nămolul activat rezultat este pompat în centrifugă și axul rotativ interior va transporta concentratul prin dispozitiv, de la orificiul de admisie spre emisar. Viteza de centrifugare și masa uscată introdusă, influențează semnificativ procesul de concentrare. Densitatea/uscăciunea (gradul de deshidratare) reziduului este factorul principal.
Echipamentele bazate pe centrifugare sunt statice – hidrocicloane și dinamice – centrifuge de nămol. Funcție de destinație, construcție, debit și concentrație de nămol se pot obține concentrații de suspensii solide de 20…35% fapt care poate conduce la transportul nămolului deshidratat. Problemele care se pun la deshidratarea nămolului concentrat sunt legate de gradul de deshidatare și consumul de energie specific pe unitatea de metru cub de nămol.
Mărimile monitorizate sunt debitul și turbiditatea.
Figura 3. 3 Amplasarea senzorilor în treapta de deshidratare a nămolului
Implementarea senzorilor software pentru optimizarea și controlul în timp real al proceselor într-o stație de epurare ape uzate
Introducere
Stațiile de tratare a apelor uzate sunt puternic instrumentate cu un număr mare de senzori al cărui scop principal este de a furniza date pentru controlul și monitorizarea procesului. Totuși, în urma cu aproximativ două decade, cercetătorii au început să utilizeze aceste date pentru a construi modele predictive bazate pe acestea. În contextul industriei de proces aceste modele predictive sunt numite „senzori software”. Acest termen este o combinație a cuvintelor „software”, deoarece modelele sunt programe de calculator, și „senzori”, deoarece modelele furnizează informații similare cu omologii lor hardware.
Industria de tratare a apelor uzate se confrunta în prezent cu cerințele în continuă creștere pentru îmbunătățirea calității apelor tratate. Prin urmare, este nevoie de monitorizarea continuă a unui număr mare de variabile de proces. În stațiile de tratare a apelor uzate poate să fie dificil măsurarea directă a unor variabile de proces fie pentru că nu există senzori fizici, fie pentru că aceștia sunt prea scumpi. Analizele de laborator pot fi consumatoare de timp și influențate de factorul uman. Soluția acestei probleme poate fi găsită în aplicarea senzorilor software care estimează parametri de proces pe baza de variabile măsurate relativ ușor, cum ar fi temperatura, presiunea, debitul, pH, etc.
Senzorii software sunt un subgrup de modele empirice predictive (programe de calculator) care estimează variabilele țintă pe baza dependentei lor asupra variabilelor de proces independente. Acest senzori sunt acum larg răspândiți și aplicațiile lor sunt în creștere nu numai în industria de proces, dar și în alte domenii de inginerie. Asta se datorează capacității lor de a evita problemele care apar la senzorii hardware.
Obiectivele majore de a folosi senzori software în industria de proces sunt:
măsurarea parametrilor prin predicție on-line
reducerea timpului și a costurilor prin funcționarea eficientă
backup și detecția erorilor
Tabel 3. 1 Probleme ale senzorilor hardware
Tipuri de senzori software
În general, senzorii software se împart în două categorii principale și anume:
Data-Driven – descriu cu acuratețe condițiile reale ale procesului prin maturatori directe ale procesului.
Model-Driven – se concentrează pe starea de echilibru a proceselor prin descrierea trecutului lor fizic și chimic. Spre deosebire de modelele bazate pe date, acest tip de senzori se bazează în principal pe ecuații pentru descrierea proceselor. Deoarece procesele industriale sunt atât de complexe, sunt necesare cunoștințe ridicate pentru dezvoltarea unui astfel de senzor.
Aplicații ale senzorilor software:
predicții on-line
monitorizarea proceselor
detectarea erorilor și diagnostic
Metodologia de dezvoltare a senzorilor software
O privire de ansamblu asupra metodologiei de dezvoltare este prezentată în figura de mai jos:
Figura 3. 4 Diagrama bloc a senzorilor software
Identificare a datelor
Pe durata inițializării are loc identificarea datelor cu scopul de a avea o privire de ansamblu asupra structurii datelor și de a identifica problemele evidente care pot apărea în această fază. Următorul obiectiv este de a estima complexitatea modelului care urmează a fi creat. În cazul unui senzor software on-line un dezvoltator experimentat poate să decidă care model îl folosește pentru construcția senzorului și anume un model de regresie complex PCA (Principal Component Analysis) sau un model non-liniar bazat pe rețele neuronale. În unele cazuri, alegerea familiei de modele nu este corectă, prin urmare modelele și performantele lor trebuie să fie întotdeauna evaluate și comparate cu modelele alternative la etapele de dezvoltare ulterioare.
O atenție deosebită este acordată la evaluarea variabilelei țintă. Trebuie să se verifice dacă există o variație suficientă a variabilei de ieșire și dacă poate fi modelată.
Preprocesarea datelor
Calitatea datelor este esențială în construirea senzorilor software și are o semnificație esențială în performanța lor. Deci, senzorii nu pot fi mai buni decât datele utilizate pentru a-i dezvolta. Prin urmare, procedura de preprocesare a datelor este stabilită în faza de proiectare a senzorului pentru a aborda anumite probleme specifice cum ar fi:
selecția variabilelor
lipsa datelor
date neconforme
coliniaritatea datelor
rata de eșantionare
Aceste probleme sunt prezente, de obicei, în cazul datelor provenite din instalații industriale iar în scopul de a folosi efectiv și eficient datele disponibile dezvoltatorii senzorilor software trebuie să se ocupe de aspectele de mai sus. Acesta este un pas foarte important în dezvoltarea senzorilor software, fiind direct legat de selecția variabilelor independente responsabile pentru predicție. Disponibilitatea variabilelor în baza de date a fabricii nu înseamnă că ele sunt toate relevante pentru procesul care se dorește a fi estimat, acest lucru putând conduce la deteriorarea procesului.
Selecția modelului
Dezvoltatorul unui senzor software trebuie să decidă ce tip de model ia în considerare: static sau dinamic. Modelele dinamice selectează cele mai potrivite variabile de proces pentru intrările sale si elimină corelațiile ridicate între variabilele de proces și măsurători, ceea ce duce la o reducere dimensională a componetelor necorelate a mărimilor de proces. În dezvoltarea senzorilor software este de așteptat să se ia în considerare aceste aspecte tranzitorii ale proceselor de la starea de echilibru, care pot fi modelate numai dinamic prin utilizarea unor tehnici cum ar fi rețelele neuronale sau sistemele Fuzzy.
Rețelele neuronale sunt de fapt sisteme formate prin interconexiunea unui număr mare de elemente de calcul simple (neuronii) capabile să învețe o sarcină specifică pornind de la o mulțime de exemple. Putem considera că mulțimea de instruire a unei rețele neuronale, dată prin perechi de forma (intrare, ieșire), reprezintă valorile unei funcții. Expresia acestei funcții nu este cunoscută. A instrui o rețea neuronală înseamnă a stabili ponderile rețelei (arhitectura ei se consideră fixată), astfel încât rețeaua să aproximeze (interpoleze) funcția (necunoscută) ale cărei valori sunt date de mulțimea de instruire. Întrebarea este dacă acest lucru este posibil în general. Răspunsul este afirmativ pentru o clasă de rețele neuronale cu o arhitectură de o complexitate suficientă. Astfel, s-a demonstrat că rețelele neuronale sunt aproximatori universali. Acest lucru înseamnă că o rețea neuronală având o arhitectură adecvată (cel puțin un strat de neuroni intermediari, situați între stratul de intrare și stratul neuronilor de ieșire) poate aproxima orice funcție cu o precizie dorită.
Sistemele Fuzzy reprezintă un corpus de metode în care accentul cade pe tratarea situațiilor afectate de o imprecizie de natură ne-probabilistă. Aplicațiile cele mai spectaculoase s-au obținut în controlul proceselor și sistemelor complexe, în recunoașterea formelor și în domeniul sistemelor expert care tolerează imprecizia datelor. Această abordare pornește de la ideea că imprecizia trebuie stăpânită și nu înlăturată cu orice preț. Ambiguitatea ne ajută să sintetizăm informația și să facem față situațiilor complexe. Capacitatea de a lucra cu informație imprecisă este caracteristică minții umane. Problema este de a transmite mașinilor această capacitate. Se admite că între apartenența și neapartenența unui obiect la o clasă există o infinitate de situații intermediare, care nu pot fi ignorate. Apare astfel un nou concept de mulțime, ca o generalizare naturală a conceptului clasic.
Validarea modelului
Validarea modelului este ultimul pas în proiectarea senzorilor software și reprezintă nivelul de comparație între modelul identificat și sistemul care a fost modelat. Cu alte cuvinte, odată ce modelul este identificat și instruit, performanța să trebuie să fie evaluată pe un set de date pentru a verifica plauzibilitatea și finalitatea modelului. În general, validarea modelelor neliniare este mult mai dificilă și mai complexă decât a celor liniare, iar pentru acest motiv, experiența proiectantului este de mare importantă. Criteriile de validare ale modelului sunt împărțite în două grupe și anume: tehnici care derivă o analiză pentru a înțelege proprietățile reziduale ale modelului, și cele sugerate de aplicația senzorilor software.
Estimarea valorilor de TSS din bazinul de aerare
Totalul de solide în suspensie (TSS) este considerat a fi unul dintre poluanții majori care contribuie la deteriorarea calității apei precum și la creșterea costurilor pentru tratarea apei.
TSS este un parametru important deoarece excesul de TSS crește consumul de oxigen dizolvat (DO) în apa efluentului. Astfel, este imperativ să se facă o estimare a valorilor de TSS din bazinul de aerare al treptei biologice pentru a menține caracteristicile dorite a apei tratate.
Machine learning (învățarea automată) este un domeniu al inteligenței artificiale ce implică dezvoltarea unor metode de a crea aplicații software pentru analiza seturilor de date pentru a permite calculatoarelor să „învețe” din experiența anterioară. Machine learning folosește intensiv statistica matematică, din moment ce ambele studiază interpretarea datelor. În funcție de tipul rezultatelor, algoritmii de machine learning sunt organizați în mai multe categorii, cum ar fi supervised learning care generează funcții ce pun în corespondență datele de intrare și ieșire, sau unsupervised learning în care algoritmii generează modele bazându-se pe datele existente. Recunoașterea formelor sau clasificarea duce cu un pas înainte statistica matematică și machine learning prin efectuarea unei acțiuni în funcție de tipul datelor, folosind metode cum ar fi rețelele neuronale și rețelele bayesiene și având aplicații tipice în clasificarea textului și recunoașterea vorbirii și a imaginilor. Aflându-se sub aceeași „umbrelă” cu inteligența artificială pentru numeroasele înțelesuri într-o gamă largă de contexte, data mining este cunoscută și sub numele de descoperirea cunoștințelor în bazele de date și folosește tehnici computaționale bazate pe inteligență artificială, machine learning, recunoașterea formelor și statistică matematică.
Algoritmi de tip data-mining sunt utili în cercetarea apelor uzate. Exemple de aplicații data-mining raportate în literatura de specialitate includ următoarele: (1) estimarea consumului biochimic de oxigen (BOD) în apa de intrare cât și în apa de ieșire folosind percepții multi-strat (MLPs) precum și rețele neuronale (FNNs); (2) modelarea impactului procesului de tratare biologică folosind rețele neuronale de tip “time-delay” (TDNN); (3) predicția valorilor viitoare ale debitului influentului folosind un predictor de tip “K-step”; (4) estimarea debitului folosind filtre exogene (ARX); (5) estimarea rapidă a performantelor stației de epurare folosind rețele artificiale neuronale.
Pentru stabilirea relației dintre valorile de TSS din bazinul de aerare al treptei biologice din cadrul stației de epurare S.C. COMCEH S.A. s-au luat în calcul următoarele aspecte: (1) parametri de intrare folosiți pentru dezvoltarea modelului sunt: valoarea pH-ului din bazinul treapta fizico-chimică, valoarea oxigenului dizolvat în bazinul de aerare (), valoarea oxigenului dizolvat în apa epurată evacuată (), valoarea conductivitatii apei evacuate (σ), valoarea pH-ului din apa evacuată, valoarea consumului chimic de oxigen din apa evacuată (CCO); (2) dezvoltarea unui model pentru estimarea valorilor TSS-ului din bazinul de aerare.
Achiziția și reprezentarea datelor
Pentru fiecare dintre parametri enumerați mai sus s-au colectat date din sistemul SCADA la un interval de 2.66 ore timp de 122 zile corespunzător perioadei 01.06.2012 – 30.09.2012 însumând 1046 de valori luate în calcul în vederea estimării concentrației de TSS din bazinul de aerare. (Anexa XX)
Pentru a vizualiza relația dintre valorile de TSS din bazinul de aerare al treptei biologice și parametri luați în considerare pentru estimarea TSS, adică: pH-ul apei din bazinul treptei fizico-chimice, oxigenul dizolvat din bazinul de aerare, oxigenul dizolvat din apa epurată evacuată, conductivitatea apei epurate evacuate, pH-ul apei epurate evacuate și consumul chimic de oxigen al apei epurate evacuate s-au realizat diagramele de împrăștiere prezentate în Figura 3. 5, Figura 3. 6, Figura 3. 7, Figura 3. 8, Figura 3. 9 și Figura 3. 10.
Se consideră că, într-un eșantion de volum (în cazul nostru n=1046) s-au determinat perechile de valori corespunzătoare celor două variabile pentru care dorim să studiem asocierea și relația dintre ele. O primă apreciere asupra distribuției comune o vom avea dacă realizăm diagrama de împrăștiere a valorilor, de fapt reprezentarea într-un sistem de axe a punctelor având coordonatele și . Analiza vizuală a organizării și formei norului de puncte obținut poate oferi indicii importante asupra relației dintre variabile.
Pentru a sintetiza modul în care schimbările lui sunt asociate cu schimbările lui , metoda matematică utilizată este „metoda celor mai mici pătrate” (Legendre,1806). Aplicată în cazul nostru, asocierea dintre și este reprezentată printr-o dreaptă trasată printre punctele diagramei de împrăștiere. Linia estimată este ,,cea mai bună” în sensul că exprimă cel mai central drum printre puncte: linia pentru care suma pătratelor distanțelor (pe verticală) dintre puncte și dreaptă este minimă. Termenul comun pentru dreapta estimată este acela de dreaptă de regresie.
Figura 3. 5 Relația dintre TSS bazin aerare și pH treapta fizico-chimică
Figura 3. 6 Relația dintre TSS bazin aerare și oxigenul dizolvat din bazinul de aerare aferent treptei biologice
Figura 3. 7 Relația dintre TSS bazin aerare și oxigenul dizolvat din apa epurată evacuată
Figura 3. 8 Relația dintre TSS bazin aerare și conductivitatea apei epurate evacuate
Figura 3. 9 Relația dintre TSS bazin aerare și pH apa epurată evacuată
Figura 3. 10 Relația dintre TSS bazin aerare și CCO apa epurată evacuată
Utilitatea dreptei de regresiei este aceea că servește ca bază pentru predicția valorilor lui asociate valorilor lui . Astfel, dată o valoare , valoarea prognozată pentru este , ordonată pe dreapta de regresie corespunzătoare abscisei .
Clasa modelelor liniare poate fi exprimată prin formula:
(3. 1)
unde:
– este valoarea prezisă a variabilei dependente,
– este termenul liber al dreptei de regresie (valoarea pentru ),
– este coeficientul de regresie (cantitatea cu care se modifică atunci când se modifică cu o unitate),
– este valoarea variabilei independente
Analiza de regresie este, în esență, o metodă pentru a permite predicții, adică să estimăm o valoare a unei variabile atunci când dispunem de o valoare a variabilei asociate .
Coeficientul de corelație liniară măsoară cât de puternică este corelația liniară dintre cele două variabile. Reflectă consistența efectului pe care îl are schimbarea valorii variabilei independente asupra variabilei dependente . Coeficientul de corelație liniară are valoarea între și . Valoarea înseamnă o corelație liniară pozitivă perfectă, valoarea înseamnă o corelație liniară negativă perfectă, iar dacă valoarea lui este apropiată de , atunci nu există corelație liniară. Dacă pentru crescand rezultă o crestere generală a valorilor lui , atunci indică o corelatie liniară pozitivă.
Dispunând de valorile empirice înregistrate , de valorile teoretice calculate pe baza functiei de regresie și de media valorilor empirice se pot stabili trei tipuri de abateri:
abaterea valorilor empirice de la media lor . Media presupune toți factorii de influență constanți, iar valorile empirice sunt rezultatul acțiunii tuturor factorilor. Dispersia calculată pe baza acestor abateri este dispersia totală a variabilei dependente . Prin aceasta se măsoară variația sub influența tuturor factorilor și ceilalți factori neînregistrați;
abaterea valorilor empirice de la valorile teoretice . Valorile teoretice sunt expresia factorului implicat în analiza legăturii, deci considerat esențial. Abaterea menționată este provocată de influența factorilor neînregistrați, aleatori. Dispersia care marchează variația variabilei numai sub acțiunea acestor factori este dispersia reziduală ;
abaterea valorilor teoretice de la media valorilor empirice , exprimă influența factorului . Pe baza acestor abateri se determină dispersia explicată sau dispersia sistematică .
Pornind de la cele trei abateri menționate, la nivelul fiecărei unități, se poate scrie relația:
+ (3. 2)
Pe baza acestei egalități se pot calcula cele trei dispersii menționate mai sus, și anume:
dispersia totală a variabilei dependente:
(3. 3)
dispersia reziduală:
(3. 4)
dispersia explicată prin influența variabilei :
(3. 5)
Pornind de la natura factorilor de influență asupra variației variabilei rezultative, între cele trei dispersii menționate există relația:
(3. 6)
Pe baza acestei relații se poate determina coeficientul de determinație care exprimă ce cotă parte din variația lui se datorează influenței factorului , considerat esențial:
(3. 7)
Coeficientul de corelație se calculează extrăgând rădăcina pătrată din coeficientul de determinație:
(3. 8)
Ținând seama de relațiile prin care se determină dispersiile care apar în formula coeficientului de corelație se obține:
(3. 9)
Valorile scăzute ale coeficientului de determinație indică o slabă corelație liniară între variabilele de intrare și cele de iesire, din acest motiv modelele de regresie liniare nu sunt adecvate pentru estimarea TSS utilizând ca parametri de intrare pH-ul apei din bazinul treptei fizico-chimice, oxigenul dizolvat din bazinul de aerare, oxigenul dizolvat din apa epurată evacuată, conductivitatea apei epurate evacuate, pH-ul apei epurate evacuate și consumul chimic de oxigen al apei epurate evacuate.
Având în vedere faptul că distribuția valorilor parametrilor de intrare în relație cu valorile de TSS este slab liniară, s-a luat în considerare calcularea unei metode neparametrice și anume criteriul Spearman. Coeficientul de corelație al rangurilor Spearman prezintă avantajul că se poate utiliza în condițiile unor serii de distribuție asimetrice, este un coeficient bazat pe ranguri și nu este influențat de reprezentativitatea mediei. Testul se aplică luând în considerare rangurile unităților care se stabilesc prin ierarhizarea valorilor caracteristicilor aferente unităților prin convertirea valorilor caracteristicilor în ranguri. Rangurile arată locul fiecărei unități într-un clasament. În cazul unor valori egale ale caracteristicii pentru mai multe unități se acordă ranguri egale respectivelor unități. Pentru a putea aplica coeficientul de corelație al rangurilor Spearman nu trebuie să existe un număr prea mare de ranguri egale, de obicei numărul rangurilor egale să nu depășească 25% din totalul rangurilor celor două grupe. Mai mult, dacă două unități sunt clasate pe locul 4, ele vor primi rangul 4,5 aflat între rangurile 4 și 5, iar următorul rang ce va fi acordat va fi 6. Dacă sunt trei unități clasate la egalitate pe locul 2, atunci ele vor primi fiecare rangul 3 aflat la mijlocul dintre 2, 3, 4 iar următorul rang ce va fi acordat va fi 5. (Anexa XX)
Formula de calcul a coeficientului Spearman este următoarea:
(3. 10)
unde d reprezintă diferența dintre rangurile valorilor măsurate dintre doi parametri, iar n se referă la numărul de măsurători efectuate.
Coeficientul de corelație a rangurilor Spearman este un coeficient de corelație direcțional și poate avea valori cuprinse între -1 și +1. Valorile apropiate de +1 indică existența unei asocieri directe (pozitive) între cele două variabile, în timp ce valorile apropiate de -1 indică existența unei asocieri inverse (negative). Cu cât valorile se apropie mai mult de 1 (indiferent de semn), cu atât asocierea este mai puternică, variabilele fiind mai „legate” între ele.
Un coeficient de corelație care are exact valoarea +1 arată că în cele două variabile există exact aceleași ranguri ale scorurilor.
Un coeficient de corelație care are exact valoarea -1 arată că rangurile dintr-o variabilă sunt inversul perfect al rangurilor din cealaltă variabilă.
Un coeficient de corelație cu valoarea 0 semnifică lipsa oricărei legături între cele două variabile și spunem că cele două variabile sunt necorelate liniar între ele
Cu cât valorile coeficientului de corelație se apropie mai mult de zero, cu atât variabilele sunt necorelate, fără legătură între ele; cu cât sunt mai apropiate de 1, cu atât sunt mai asociate, mai strâns legate, au elemente comune. Între aceste două extreme, independență și covarianță, se situează întreaga filozofie și întreaga putere a coeficienților de corelație. Covarianța dintre două variabile este o medie aritmetică simplă a produselor perechilor abaterilor valorilor empirice și de la mediile lor aritmetice și .
(3. 11)
Dacă corelația este directă atunci , respectiv valori negative, în cazul corelațiilor inverse.
Rezultatele prezentate în Tabel 3. 2 reprezintă coeficienții Spearman pentru datele din Anexa XX și sugerează o corelație neliniară slaba între parametri de intrare și ieșire.
Tabel 3. 2 Coeficienți de corelație Spearman
Există o legătură logică între mărimea coeficientului de corelație și semnificația acestuia. Nu trebuie demonstrat faptul că în cazul în care coeficienții de corelație se apropie de valoarea ±1, deci variabilele sunt puternic asociate, această asociere este și semnificativă, pragul de semnificație apropiindu-se de zero, în timp ce la apropierea coeficientului de corelație de valoarea zero, pragul de semnificație se apropie și el de 1, legătura nefiind semnificativă.
Un ultim aspect care merită a fi menționat: coeficientul de corelație al rangurilor Spearman este, alături de marea majoritate a coeficienților de acest tip, adimensional și situat la un nivel ordinal. Adică nu are o unitate de măsură și permite comparații directe.
Pentru a dezvolta modele exacte de predicție, datele aberante trebuiesc eliminate. Printr-o valoare aberantă (outlier) se înțelege o observație extremă, adică o observație care nu se “încadrează” în paternul general al celorlalte valori.
În Figura 3. 11 este reprezentată o diagramă de tip „Box-and-Whisker Plot” care oferă informații privind tendința centrală și forma distribuției valorilor de TSS din bazinul de aerare dar și cu valorile datelor aberante identificate, obținute în urma maturatorilor. Diagrama reflectă grafic rezumarea prin cele 5 valori ale unei distribuții: valoarea minimă, prima quartilă, mediana, a treia quartilă și valoarea maximă. Graficul este compus dintr-o „cutie” (ce conține 50% din valorile distribuției) și două linii verticale numite „mustăți”. În construcția acestui grafic, se folosesc quartilele (valorile ce împart distribuția în 4 parți egale ca frecventă) astfel:
limita inferioară (LI) reprezintă valoarea minimă denumită și percentila 0 și este cea mai mică valoare observată din șirul de valori, exceptând valorile aberante;
limita inferioară a cutiei este quartila 1 (Q1) și delimitează cele mai mici 25% din valorile observate;
linia neagră este mediana sau quartila 2 (valoarea ce împarte seria în 2 parți egale ca frecvența) și delimitează 50% din valori (intervalul cuprins între cea mai mică valoare observată și mediana conține 50% din valorile observate, iar intervalul cuprins între valoarea mediana și cea mai mare valoare observată conține celelalte 50% din valorile observate);
limita superioară a cutiei este quartila 3 (Q3) și delimitează cele mai mari 25% din valorile observate;
limita superioară (LS) denumită și a 100-a percentila este cea mai mare valoare observată, exceptând valorile aberante.
Intervalul dintre quartile este intervalul cuprins între și .
(3. 12)
Valorile aberante (outliers) sunt considerate valorile mai mari decât sau mai mici decat . Intervalul este reprezentat grafic printr-un dreptunghi („cutie”). În interiorul său se află mediana reprezentată grafic prin o linie orizontală. Intervalele și sunt reprezentate de cate o linie („mustață”) trasată în continuarea dreptunghiului. Valorile aberante marginale sunt reprezentate prin semnul “+” și sunt de culoare portocalie, iar valorile aberante extreme sunt reprezentate prin semnul “Ӿ” și sunt de culoare roșie.
Aproximativ 4% din date au fost determinate ca fiind date aberante și au fost eliminate din analiza, deci din totalul de 1046 valori colectate în perioada 01.06.2013 – 30.09.2013 au fost eliminate 42, rămânând 1004 date folosite la estimarea TSS-ului.
Figura 3. 11 Diagrama de tip „Box-and-Whisker Plot” a valorilor TSS din bazinul de aerare împreună cu valorile aberante
Tabel 3. 3 Descrierea valorilor TSS din diagrama cu valorile aberante
În
Figura 3. 12 este reprezentată diagrama cu valorile TSS după eliminarea valorilor aberante. Valorile aberante ale variabilelor observate pot influența esențial valoarea estimatorilor. Aceste valori aberante, numite în limba engleza „outliers” sunt generate de factori neobișnuiți, deosebiți, producând modificări majore asupra variabilelor, care apar în cazurile respective, ca fiind rupte de contextul celorlalte observări.
Figura 3. 12 Diagrama de tip „Box-and-Whisker Plot” a valorilor TSS din bazinul de aerare după eliminarea valorilor aberante
LI – Limita inferioară; LS – Limita superioară; Q1 – Quartila 1; Q3 – Quartila 3
Tabel 3. 4 Descrierea valorilor TSS din diagrama fără valori aberante
Selecția algoritmilor pentru estimarea TSS
Pentru descoperirea regulilor de asociere a fost folosită platforma open-source WEKA. Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) este o platformă portabilă, extensibilă, open-source, scrisă în Java pentru sprijinul activităților de data mining, oferind utilizatorilor o multitudine de algoritmi pentru clasificare, regresie, reguli de asociere, grupare etc.
WEKA are capacitatea de a citi fișiere în format ".csv" (Anexa XX). Având în vedere ca aplicația SCADA poate exporta datele în fișiere ce respectă acest format, rezultă că WEKA poate fi folosit în cadrul unei succesiuni de prelucrări și procesări de date. Așa cum se poate vedea în Anexa XX, primul rând conține numele de atribut (separate prin virgule), urmate de rânduri de date cu valorile atributelor enumerate în aceeași ordine (de asemenea, separate prin virgule). De fapt, o dată încărcate în WEKA, setul de date poate fi salvat în format ARFF (Attribute-Relation File Format).
Având în vedere faptul că datele colectate au o distribuție dezechilibrată a claselor (date dezechilibrate) care va afecta capacitățile de clasificare corectă a algoritmilor în vederea estimării TSS-ului, un aspect important îl reprezintă pregătirea datelor pentru procesul de clasificare. Instanțele aparținând diferitelor clase au o distribuție neuniformă în datele disponibile, astfel încât o clasă poate conține mai puține instanțe în comparație cu celelalte clase. Cu toate acestea, identificarea corectă a claselor slab reprezentate este de obicei de importantă crescută, ceea ce rezultă în diferitele erori posedând diferite nivele de gravitate. Prin urmare, între clasele implicate în procesul de clasificare, dezechilibrul poate apărea la două nivele: unul la nivelul datelor – rezultând în ceea ce este cunoscut în literatură ca problema distribuției dezechilibrate a claselor, și unul la nivelul impactului produs de diferitele erori – rezultând în problema costurilor de eroare dezechilibrate. Pentru preprocesarea datelor în WEKA s-a folosit un filtru de tip „Resample” care produce o eșantionare aleatoare a setului de date. Eșantionarea aleatoare simplă sau sondajul probabilistic nerestrictiv este procedeul care asigură fiecărei instanțe din cadrul atributelor nedivizate (pH treapta fizico-chimică, DO bazin aerare, TSS bazin aerare, DO apă epurată evacuată, conductivitate apă epurată evacuată, pH apă epurată evacuată, CCO apă epurată evacuată) o șansă egală de a fi inclus în eșantion.
Algoritmii de clasificare sunt folosiți pentru a grupa date multi-dimensionale în grupe (clusters) definite algoritmic. Această metodă este utilă pentru cuantificarea unor cantități mari de informație, fiecare grupă reprezentând mai multe puncte având caracteristici similare. Clusterele distincte sunt disjuncte. Analiza clasificarii constă dintr-o serie de algoritmi ce exploatează mai multe euristici bazate în principal pe experiența noastră „vizuală” în gruparea punctelor în regiuni de puncte. În general, pentru a putea folosi un algoritm de clasificare, este nevoie de următoarele informații:
distanța între punctele unui spațiu multidimensional;
strategia de alegere a punctului reprezentativ (adică a „centrului”) pentru orice grupare de puncte;
distanța între două grupe de puncte
Au fost testați mai mulți algoritmi cu setul de date (Anexa XX) pentru a stabili care algoritm este mai potrivit pentru estimarea valorilor de TSS:
M5P – combină un arbore de decizie convențional cu posibilitatea de regresie liniară a funcțiilor în nodurile arborelui. Ideea de bază a acestui algoritm de tip arbore de decizie este utilizarea unui criteriu de divizare pentru a determina cel mai predictiv factor și amplasarea lui ca prim punct de decizie în arbore și în continuare să execute o căutare de factori predictivi pentru a construi subarborii până când nu mai există date de procesat. Reducerea arborelui (tree pruning) creste acuratețea la datele-zgomot și poate fi realizată atunci când arborele este în construcție (pre-pruning), sau după construcția arborelui (post-pruning);
M5Rules – generează o listă de decizie pentru probleme de regresie care folosesc metoda de tip „separa și cucerește”. În fiecare iterație se construiește un arbore model folosind algoritmul M5 și creează "cel mai bun" nod într-o regulă;
Decision Table – un tabel de decizie este formularea cazurilor de test bazată pe deciziile luate; rezultă astfel un proces de lucru cu un grad ridicat de acuratețe și completitudine. Funcționalitatea sistemului este verificată de cazurile de test bazate pe logica de decizie din cadrul sistemului. Numărul cazurilor de test depinde de cerințe.
Bagging sau „bootstrap aggregating” – este o metodă pentru a genera mai multe versiuni ale unui predictor și utilizarea acestora pentru a obține un predictor agregat;
RegressionbyDiscretization – valoarea estimată este valoarea medie a clasei pentru fiecare interval discretizat (bazată pe probabilitățile estimate pentru fiecare interval);
IBK – folosește de fapt algoritmul celor mai apropiați k vecini (k – nearest neighbors k-NN) și reprezintă o tehnică predictivă potrivită pentru clasificarea modelelor. Tehnica k-NN presupune ca întregul set de antrenare include atât datele cât și clasificările dorite pentru fiecare item. La apariția unui caz sau exemplu nou în model, algoritmul verifică toate datele pentru a găsi un subset care este cel mai apropiat de cel nou și oferă acest subset ca și rezultat, plasându-l în clasa care conține cei mai mulți itemi din acest set al celor mai apropiați k itemi. Pentru k=1 obiectul va fi atribuit clasei vecinului celui mai apropiat. În Weka, această opțiune este disponibilă în cadrul clasificatoarelor de tip „lazy” și ea se numește Ibk, unde k este numărul de vecini; în cadrul experimentărilor am ales k=10, pentru distanța Euclidiană.
KStar – este un clasificator bazat pe instanțe și anume clasa instanței de testare se bazează pe clasa acelor instanțe de învățare similare cu aceasta.
În Tabel 3. 5 sunt prezentate rezultatele obținute în urma utilizării algoritmilor de estimare enumerați mai sus. Procesul de antrenare este controlat printr-o tehnică de validare încrucișată (cross-validation) care constă în divizarea aleatoare a setului inițial de date în trei subseturi: pentru antrenarea propriu-zisă, pentru controlul învățării (validare) și pentru evaluarea calității clasificatorului (testare). În cazul de față tipul de validare încrucișată folosit este k-fold cross-validation (k=10) adică setul original de date a fost împărțit aleatoriu în 10 subseturi de dimensiuni egale. Dintre cele 10 subseturi un singur subset este reținut ca date de validare pentru testarea modelului, iar celelalte 9 subseturi sunt utilizate pentru învățare. Procesul se repetă de 10 ori, cu fiecare dintre cele 10 subseturi folosite o singură dată pentru validare. Din cele 10 rezultate se compune media valorilor pentru a rezulta o singură estimare.
Tabel 3. 5 Estimarea TSS-ului din bazinul de aerare cu algoritmi de tip data-mining
Pe baza rezultatelor din Tabel 3. 5, algoritmul KStar surclasează ceilalți algoritmi de estimare studiați, oferind cele mai mici valori pentru MAE și RAE fiind cel mai precis estimator al valorilor de TSS.
În figurile următoare sunt reprezentate valorile actuale și valorile estimate ale TSS-ului din bazinul de aerare.
Figura 3. 13 Reprezentarea grafică a valorilor actuale și estimate ale TSS-ului din bazinul de aerare în perioada 01.06.2012 – 30.09.2012.
Datorită dimensiunii mari a datelor (1004 instanțe) și din motive de vizualizare, în
Figura 3. 14 și Figura 3. 15 sunt reprezentate valorile TSS-ului pe o perioadă de o lună respectiv o săptămână.
Figura 3. 14 Reprezentarea grafică a valorilor actuale și estimate ale TSS-ului din bazinul de aerare pe o perioadă de o lună (01.06.2012 – 30.06.2012)
Figura 3. 15 Reprezentarea grafică a valorilor actuale și estimate ale TSS-ului din bazinul de aerare pe o perioadă de o săptămână (01.06.2012 – 07.06.2012)
DEZVOLTAREA UNOR STRUCTURI SCADA PENTRU MONITORIZAREA SI CONTROLUL STATIILOR DE EPURARE A APELOR UZATE
Introducere
Orice arhitectură trebuie proiectată astfel încât să se asigure faptul că sunt respectate anumite constrângeri impuse indicatorilor de calitate. În general indicatorii de calitate sunt: fiabilitatea, scalabilitatea, performanța și securitatea.
Indicatorii de calitate fac parte din cerințele non-funcționale ale unui sistem; prin intermediul acestor indicatori se cuantifică cum sunt îndeplinite cerințele funcționale. Orice sistem software complex are astfel de cerințe non-funcționale care sunt exprimate sub forma indicatorilor de calitate. Pentru a fi utile, cerințele referitoare la indicatorii de calitate trebuie să fie formulate clar și concret. O greșeală frecvent întâlnită în documentele care descriu arhitectura unui sistem este reprezentată de formulări generice de genul: “Sistemul trebuie să fie scalabil”. Acesta este o formulare imprecisă care nu spune prea multe. Nu este clar dacă scalabilitatea se referă la numărul de conexiuni simultane, sau la numărul de cereri simultane, sau la volumul mare de date, sau la toate aceste aspecte.
Definirea cu exactitate care dintre măsurile de mai sus trebuie respectate de sistem este crucială pentru proiectarea unei arhitecturi solide.
Performanța ca și indicator de calitate reprezintă o măsură care definește fie volumul de procesări pe care o aplicație trebuie să îl poată face pe unitatea de timp sau termenul (deadline-ul) care trebuie respectat pentru finalizarea corectă a unei aplicații. Prima măsură a performanței este importantă pentru mai toate sistemele software din domeniul financiar, al telecomunicațiilor și guvernamental, toate aceste aplicații trebuind să proceseze sute, mii de tranzacții sau poate chiar zeci de mii de tranzacții pe secundă. A două măsură a performanței este importantă pentru aplicațiile de timp-real care sunt întâlnite mai ales în domeniul militar; pentru acest tip de aplicații întârzieri de o milisecundă pot avea consecințe grave. Există o serie de modalități în care performanța unui sistem poate fi cuantificată, acestea putând varia de la o aplicație la alta. În continuare vor fi analizate trei modalități de a cuantifica performanța unui sistem software: puterea de procesare, timpul de răspuns și termenul.
Puterea de procesare – reprezintă o măsură a volumului de procesări care trebuie realizate în unitatea de timp. Volumul de procesări se măsoară de cele mai multe ori în tranzacții pe secundă (tps) sau mesaje procesate pe secundă (mps)
Timpul de răspuns – acest indicator măsoară întârzierea introdusă de procesarea unei tranzacții. Timpul de răspuns este de cele mai multe ori măsurat ca timpul necesar unui sistem software pentru a răspunde la o anumită modificare apărută la intrările sistemului.
Termenul – acest indicator măsoară intervalul de timp în care sistemul software trebuie să finalizeze un anumit task, finalizarea taskului după expirarea termenului fiind echivalentă cu apariția unei erori în sistem. Acest indicator este specificat în special pentru sistemele software de timp real.
Scalabilitatea reprezintă un indicator ce măsoară cât de bine se comportă sistemul dacă dimensiunea problemei pentru care el a fost proiectat să o rezolve crește. Pentru ca acest indicator să devină unul concret este necesar să se stabilească ce poate să crească.
Proiectarea sistemelor software scalabile nu este un lucru ușor. De foarte multe ori necesitatea pentru scalabilitate nu este evidentă încă de la început. Este foarte important ca arhitectul să nu introducă în nucleul arhitecturii structuri care nu sunt scalabile. Chiar dacă scalabilitatea este prevăzută ca și o cerință pentru sistem de cele mai multe ori testarea scalabilității sistemului nu se poate realiza fie pentru că este prea costisitor din punct de vedere financiar fie fiindcă agenda proiectului nu permite acest lucru.
Toleranța la modificări este un indicator care măsoară cât este de ușor sau dificil să se modifice sistemul software pentru a implementa noi cerințe funcționale sau non-funcționale. Pentru a se evalua acest indicator se pot anticipa posibile modificări, de cele mai multe ori astfel de modificări sunt precizate chiar în cerințele sistemului. După ce au fost identificate posibilele modificări trebuie să se evalueze impactul pe care modificările îl vor avea asupra arhitecturii sistemului. În final calculându-se costul implicat pentru realizarea acestor modificări.
Arhitectura unui sistem trebuie proiectată în așa fel încât modificările ulterioare care sunt probabile să implice doar modificări locale la nivel de componente. Dacă se constată că o modificare ulterioară care este probabilă implică modificări în lanț, atunci este nevoie de o regândire a arhitecturii întregului sistem.
Disponibilitatea unei aplicații este strâns legată de fiabilitate. Dacă o aplicație nu este disponibilă atunci când este nevoie de ea, atunci este puțin probabil că aplicația își îndeplinește rolul pentru care ea a fost dezvoltată. Majoritatea aplicațiilor trebuie să fie disponibile cel puțin în timpul orelor de lucru. Aplicațiile Internet trebuie însă să fie disponibile 24 din 24. Disponibilitatea poate fi măsurată ca și raportul de timp în care aplicația este utilizabilă.
Apariția unei defecțiuni face ca aplicația să fie indisponibilă. Defecțiunile influențează fiabilitatea unei aplicații care se măsoară ca fiind timpul mediu dintre apariția defecțiunilor. De obicei sistemele software care necesită o disponibilitate mare trebuie să nu conțină așa numitul “singur punct de defectare” (single point of failure) și să conțină mecanisme care să detecteze defecțiunea automat și să repornească componenta defectată.
Replicarea componentelor este o metodă eficientă de a crește fiabilitatea și evident disponibilitatea unui sistem software. Astfel, atunci când apare o defecțiune la o componentă replicată sistemul poate să funcționeze pentru că folosește celelalte replici ale componentei care încă funcționează. Se poate însă ca performanța sistemului să fie afectată de defecțiune, dar el va fi totuși disponibil.
Recuperarea după apariția unei defecțiuni afectează de asemenea disponibilitatea sistemului. Un sistem software are capacitatea de a se recupera dacă el revine la parametri de funcționare normali după ce a apărut o defecțiune. Este de dorit ca defecțiunea să fie detectată automat, iar procedura de recuperare, de asemenea să fie inițiată automat. Având în vedere că pe parcursul cât se execută procedura de recuperare sistemul nu este disponibil, este de dorit ca această procedură să fie cât mai scurtă ca durată.
Metodologii de proiectare ale unei aplicații SCADA
Considerații generale sistem SCADA
SCADA este prescurtarea pentru Monitorizare, Control și Achiziții de Date (Supervisory Control And Data Acquisition). Termenul se referă la un sistem amplu de măsură și control. Automatizările SCADA sunt folosite pentru monitorizarea sau controlul proceselor chimice, fizice sau de transport.
Principalele obiective ale unui sistem SCADA destinat rețelelor de monitorizare și reglare al unui subsistem din domeniul epurării apelor uzate sunt următoarele:
Monitorizare subsistem;
Sistem de comandă pentru sistemul energetic astfel încât să se obțină performanțele impuse;
Reducerea consumului de energie și a costurilor asociate cu procesul de aerare în treapta biologică
Optimizarea caracteristicilor de decantare a biomasei
Memorare date cu privire la comportarea subsistemului și întocmire de rapoarte privind evoluția variabilelor de interes;
Furnizare informații cu privire la performanțele obținute și stabilirea unui plan de management;
Asigură depistarea imediată a problemelor prin ecrane de diagnostic care să permită intervenții și soluționări rapide;
Implementarea unei structuri de reglare automată ce asigură atingerea obiectivelor și a performanțelor;
Implementarea unui sistem de alarmă ce permite diagnosticarea defectelor apărute în proces.
Sistem predictiv pentru inundații sezoniere
Pentru a face față flexibilității necesare în termeni de evoluție a procesului și necesității de a integra diferite pachete precum tratarea nămolului, soluția cea mai bună este arhitectura de control distribuită. Structura să formată din unități funcționale independente, fiecare echipată cu automat programabil modular conectat printr-o rețea industrială la sistemul SCADA asigură o soluție fiabilă și flexibilă. Asemenea arhitecturi pot fi ușor modificate sau extinse prin adăugarea de noi unități funcționale. Schimbul de date și sincronizarea acestora se bazează pe protocoalele industriale Ethernet standard. Pentru a atinge nivelul de calitate stabilit de norme, sistemul SCADA trebuie să înregistreze și să trateze toate informațiile relevante necesare pentru monitorizarea stației de epurare.
Termenul SCADA se referă de obicei la un centru de comandă care monitorizează și controlează un întreg spațiu de producție. Cea mai mare parte a operațiunilor se execută automat de către RTU – Unități Terminale Comandate la Distanță (Remote Terminal Unit) sau de către PLC- Unități Logice de Control Programabile (Programmable Logic Controller).
Funcțiile de control ale centrului de comandă sunt de cele mai multe ori restrânse la funcții decizionale sau funcții de administrare generală.
Achiziția de date începe la nivelul RTU sau PLC și implică citirea indicatoarelor de măsură și a stării echipamentelor care apoi sunt comunicate la cerere către SCADA. Datele sunt apoi restructurate într-o formă convenabilă operatorului care utilizează o HMI, pentru a putea lua eventuale decizii care ar ajusta modul de lucru normal al RTU/PLC. (Un sistem SCADA include componentele: HMI, controllere, dispozitive de intrare-ieșire, rețele, software și altele).
Stația centrală oferă posibilitatea vizualizării datelor achiziționate din proces și permite operatorului să realizeze operațiuni de reglare. De cele mai multe ori stația centrală este un calculator sau o rețea de calculatoare tip Server ce furnizează interfața om-mașină HMI cu platforma SCADA.
Un sistem SCADA tipic implementează o bază de date distribuită care conține elemente denumite puncte. Un punct reprezintă o singură valoare de intrare sau ieșire monitorizată sau controlată de către sistem. Punctele pot fi fie hard, fie soft. Un punct hard este reprezentarea unei intrări sau ieșiri conectată la sistem, iar un punct soft reprezintă rezultatul unor operații matematice și logice aplicate altor puncte hard și soft. Valorile punctelor sunt stocate de obicei împreună cu momentul de timp când au fost înregistrate sau calculate. Seria de puncte+timp reprezintă istoricul acelui punct.
Unitățile Terminale Comandate la distanță (RTU)
RTU realizează conexiunea cu echipamentele care trebuie supravegheate, citesc starea acestora (cum ar fi poziția deschis/închis a unui releu sau valve), citesc mărimile măsurate cum ar fi presiunea, debitul, tensiunea sau curentul. RTU pot controla echipamentele trimițând semnale, cum ar fi cel de închidere a unui releu sau valve sau setarea vitezei unei pompe. RTU pot citi stări logice digitale sau măsurători analogice, și pot trimite comenzi digitale sau setări de valori analogice de referință.
O parte importantă a implementărilor SCADA sunt alarmele. O alarmă este starea logică a unui punct care poate avea valoarea NORMAL sau ALARMAT. Alarmele pot fi create în așa fel încât ele se activează atunci când condițiile sunt îndeplinite. Un exemplu de alarmă este avertizorul luminos „rezervorul de benzina gol” al unei mașini. Alarmele îndreaptă atenția operatorului SCADA spre partea sistemului care necesită o intervenție. La activarea alarmelor, un manager de alarme poate trimite mesaje email sau text operatorului.
Figura 4. 1 Arhitectura tipică de sistem SCADA
Un PLC este un mic computer cu un microprocesor folosit pentru automatizarea proceselor cum ar fi controlul unui utilaj într-o linie de asamblare. Programul unui PLC poate adesea controla secvențe complexe și de cele mai multe ori este scris de către un inginer. Programul este apoi salvat în memoria EEPROM.
Ceea ce diferențiază un PLC de alte computere este faptul că este prevăzut cu intrări/ieșiri către senzori și relee. PLC-urile citesc starea comutatoarelor, a indicatoarelor de temperatura, de poziție s.a. PLC-urile comandă motoare electrice, pneumatice sau hidraulice, relee magnetice. Intrările/ieșirile pot fi externe prin module I/O sau interne.
PLC-urile au fost inventate ca o alternativă mai puțin costisitoare la vechile sisteme care foloseau zeci sau sute de relee și timere. Adesea un PLC poate fi programat să înlocuiască sute de relee. PLC au fost inițial folosite de industria constructoare de masini. Funcționalitatea unui PLC s-a dezvoltat de-a lungul anilor pentru a include controlul releelor, controlul mișcării, control de proces, Sisteme de Control Distribuit și rețele complexe.
La primele PLC-uri funcțiile decizionale erau implementate cu ajutorul unor simple diagrame ladder (Ladder Diagram) inspirate de diagramele electrice ale conexiunilor. Astfel electricienilor le era ușor să depaneze problemele de circuit având diagramele schematizate cu logică Ladder.
În prezent, linia ce delimitează un computer programabil de un PLC este tot mai subțire. PLC-urile s-au dovedit a fi mai robuste, în timp ce computerele au încă deficiente. Folosind standardul IEC 61131-3 acum este posibilă programarea PLC folosind limbaje de programare structurată și operații logice elementare. La unele PLC este disponibilă programarea grafică denumită (Sequential Function Charts) bazată pe Grafcet.
Unitățile Master (MTU)
Termenul se referă la serverele și software-ul responsabil de comunicarea cu echipamentele amplasate la distanță (RTU, PLC, etc.) și apoi cu software-ul HMI care rulează pe stațiile de lucru din camera de control. În sistemele SCADA mici, stația master poate fi un singur PC. În sistemele mari, stația master poate include mai multe servere, aplicații software distribuite și unități de salvare în caz de dezastre.
Un sistem SCADA prezintă de regulă informația operatorului sub forma unei schițe sugestive. Aceasta înseamnă că operatorul poate vedea o reprezentare a instalației supravegheate. De exemplu, o imagine a unei pompe conectate la o conductă poate afișa operatorului faptul că pompa lucrează și cit fluid este pompat prin conductă la un moment dat. Operatorul poate apoi opri pompa. Software-ul HMI afișează debitul fluidului în scădere în timp real.
Pachetul HMI/SCADA include de obicei un program de desenare pe care operatorul sau personalul de întreținere îl folosește pentru a schimba modul în care punctele sunt reprezentate în interfața utilizator. Aceste reprezentări pot lua forme simple cum ar fi un semafor sau chiar forme complexe cum ar fi poziția unor lifturi sau a unor trenuri.
Așa cum RTU trebuie să memoreze anumite date critice și să le stocheze până la prima cerere de transmitere a MTU, acesta trebuie să fie, la rândul său, capabil să memoreze pentru intervale mari de timp anumite date importante. Legăturile dintre MTU și calculatoarele de nivel superior pot fi întrerupte accidental sau, din cauza unor defecțiuni, acestea pot fi în imposibilitate să preia datele o perioadă. Capacitatea de memorare se dimensionează în funcție de timpul maxim estimat pentru eliminarea acestor defecțiuni.
În afară de aceste date care trebuie memorate pe durate relativ mici, există date importante care trebuie memorate pe durate mai mari: regimuri deosebite de funcționare care, la cererea operatorului, sunt memorate în istoricul funcționării sau date care sunt necesare pentru a se putea face o reprezentare a evoluției sistemului pe durate mari (luni, ani) .
Prin integrarea MTU în sisteme rapide de calculatoare, aceste date sunt transmise și memorate în baze centrale de date, memoria MTU rămânând disponibilă pentru informații vitale ale sistemului.
Interfața operator
Industria de HMI/SCADA a apărut din nevoia unui terminal prietenos pentru utilizator într-un sistem alcătuit cu unități PLC. Un PLC este programat să controleze automat un proces, însă faptul că unitățile PLC sunt distribuite într-un sistem amplu, colectarea manuală a datelor procesate de PLC este dificilă. De asemenea informațiile din PLC sunt de obicei stocate într-o formă brută, neprietenoasă.
HMI/SCADA are rolul de a aduna, combina și structura informațiile din PLC printr-o formă de comunicație. Încă din anii 1990 rolul sistemelor SCADA în sistemele inginerești civile s-a schimbat, necesitând o mai mare cantitate de operațiuni executate automat. Un HMI elaborat, poate fi de asemenea conectat la o bază de date pentru realizarea de grafice în timp real, analiza datelor, proceduri de întreținere planificate, scheme detaliate pentru un anumit senzor sau utilaj, precum și metode de depanare a sistemului. Din 1998, majoritatea producătorilor de PLC oferă sisteme HMI/SCADA integrate, cele mai multe folosind sisteme de comunicație și protocoale deschise, neproprietare. Majoritatea sistemelor HMI/SCADA oferă compatibilitate cu PLC-urile.
O interfața om-mașină sau HMI este aparatul care prezintă datele de proces unui operator uman și prin care acesta controlează procesul. HMI este de obicei legat de baza de date a sistemului SCADA și de programele software, pentru direcționare, date diagnostic și informațiile de organizare cum ar fi procedurile planului de întreținere, informația logistică, schematici detaliate pentru un senzor particular sau mașină și ghiduri pentru sisteme expert de depanări.
De obicei, sistemul HMI prezintă informația grafic personalului operator, în forma unei diagrame imitative. Asta înseamnă că operatorul poate vedea reprezentările schematice ale uzinei în timp ce sunt controlate. De exemplu, imaginea unei pompe conectate la o conducte poate arată operatorului că pompa funcționează și cât de mult lichid pompează aceasta în acel moment prin conductă. Apoi operatorul poate să oprească pompa. Software-ul HMI va arata rata cursivității lichidului din conductă care descrește în timp real. Diagramele mimice pot consta în grafice liniare și simboluri schematice pentru a reprezenta elementele procesului, sau pot consta în fotografii digitale ale echipamentului de proces și cu simboluri animate.
Pachetul HMI pentru sistemul SCADA, de obicei include un program de desenat pe care operatorii sau personalul de întreținere al sistemului îl folosesc pentru a schimba felul în care aceste puncte sunt reprezentate în interfața. Aceste reprezentări pot fi la fel de simple precum o lumină de trafic pe ecran, care reprezintă statutul unei lumini actuale de trafic în zonă, ori la fel de complexă precum o afișare de multiproiector reprezentând poziția tuturor lifturilor dintr-un zgârie nori sau toate trenurile de pe o șină ferată.
Figura 4. 2 Animație tipică SCADA
O parte importantă a majorității implementărilor SCADA este manipularea alarmei. Dacă anumite condiții ale alarmei sunt satisfăcute, monitoarele de sistem determină când o alarmă a avut loc. Odată ce un eveniment de alarmă a fost detectat, una sau mai multe acțiune sunt luate (cum ar fi activarea unui sau mai multor indicatori de alarmă și poate generarea de emailuri sau mesaje text în așa fel încât managementul sau cei care operează SCADA de la distanță să fie informați). În multe cazuri, un operator SCADA ar trebui să recunoască un eveniment de alarmă; acesta ar putea dezactiva unii indicatori de alarmă, având în vedere că ceilalți indicatori rămân activi până când condițiile de alarmă sunt eliminate.
Condițiile de alarmă pot fi explicitate: un punct de alarmă este un punct digital de stare care are fie valoarea NORMAL, fie valoarea ALARMĂ care sunt calculate de o formulă bazată pe valorile din alte puncte analog sau digitale – sau implicit: sisteme SCADA ar putea monitoriza automat dacă valoarea dintr-un punct analog stă în afara limitelor înalte sau joase asociate cu acel punct.
Exemplele unor indicatoare de alarmă includ o sirenă, o cutie pop-up pe ecran, sau o zonă colorată sau sclipitoare pe ecran (care ar putea acționa similar cu lumina de „rezervol gol” de la o mașină); în fiecare caz, rolul indicatorului de alarmă este să atragă atenția operatorului spre partea de sistem care se află în alarmă, pentru a fi luată acțiunea adecvată. În sisteme SCADA de design, trebuie tratat cu atenție când un val de evenimente alarmă apare într-un timp scurt, altfel cauze profunde (care mai devreme ar fi putut trece nedetectate) s-ar putea pierde în zgomot. Din păcate, când este folosit ca substantiv, cuvântul „alarmă” este folosit mai curând vag în industrie, astfel, depinzând de context ar putea însemna punct de alarmă, indicator de alarmă sau eveniment de alarmă.
Infrastructura de comunicație
Introducere
Sistemele SCADA folosesc combinate conexiuni radio, seriale sau conexiuni modem în funcție de necesități. Protocoalele SCADA sunt concepute foarte compacte ca să poată trimite informații stației master chiar și când stația master interoghează RTU.
Cu creșterea cererilor de securitate (cum ar fi North American Electric Reliability Corporation – NERC și Critical Infrastructure Protection – CIP, din Statele Unite ale Americii), a apărut și creșterea utilizării comunicației prin satelit. Aceasta are avantajul că infrastructura poate fi autocuprinsă (fără să folosească circuite de la sistemul de telefonie publică), poate avea criptare și poate fi proiectată pentru valabilitatea și fiabilitatea cerută de sistemul operator SCADA.
Rețelele industriale locale sunt sisteme complet digitale, seriale cu două căi, care interconectează echipamentele de măsură și control cum ar fi: senzori, elemente de execuție și controlere logice programabile (PLC). Fiind la baza ierarhiei rețelelor dintr-o unitate, acestea servesc ca și rețelele locale (LAN) pentru instrumentele utilizate în controlul procesului și pentru aplicațiile de automatizare, și au facilități încorporate pentru a distribui, de-a lungul rețelei, controlul aplicației.
Rețelele de câmp digitale pot fi grupate în trei categorii depinzând de tipul dispozitivului și aplicația pentru care au fost create:
Senzor bus
Device bus
Fieldbus
Senzor bus. Magistralele de senzori sunt comune în fabricarea discretă. Ele sunt folosite cu comutatoare de proximitate, butoane de comandă și alte dispozitive simple, unde costurile trebuie minimizate și unde sunt necesari doar câțiva biți pentru a transmite informațiile.
Device bus. Magistralele de dispozitive sunt proiectate pentru a satisface nevoile unor dispozitive mai complexe, de multe ori aplicațiile discrete rapide necesitând comunicații scurte, rapide. Cu o capacitate a mesajelor de la câțiva octeți la peste 200 octeți, depinzând de protocol, magistralele de dispozitive pot suporta mai multă informație decât magistralele de senzori – nu numai semnalele “on/off”, dar și ajustări periodice și informații analogice suplimentare.
Fieldbus. Al treilea tip de rețea de câmp este cel mai potrivit pentru controlul și diagnosticarea în operațiile de proces. Aceasta pentru că magistralele de câmp furnizează două căi de comunicare de înaltă siguranță, între dispozitive “inteligente” și sistemele în aplicațiile de timp critic. Ele sunt optimizate pentru mesaje care conțin mai multe variabile în virgulă mobilă, toate selectate în același timp, și statutul fiecărei variabile.
Multe instalații utilizează multiple rețele de nivele de câmp, cu diferite tipuri de magistrale, pentru a satisface diferite nevoi. Dar, complexitatea ridicată poate crește implementarea și menținerea costurilor, dacă nu se folosește un sistem care lucrează cu diferite categorii de magistrale fără mapare sau gateways. Aceste costuri adiționale pot fi minimizate, prin limitarea numărului tipurilor de rețele de la fiecare nivel al ierarhiei arhitecturii.
Ethernet industrial
Interesul pentru folosirea Ethernet-ului ca magistrală de câmp vine din dorința de a combina o arhitectură de înaltă performanță și costurile scăzute. Pentru sisteme de fabricație mici, această idee este viabilă dar, atunci când este vorba de automatizarea proceselor, problema devine mult mai complexă. O magistrală de câmp pentru automatizarea proceselor are cerințe diferite față de o rețea de birou, aceste cerințe incluzând:
condiții extreme de mediu;
siguranță intrinsecă;
aceeași tensiune și semnal la toate firele;
compatibilitate cu instrumentele și cablajele existente.
Costul pentru a asigura aceste cerințe reduce avantajul economic oferit de Ethernet. În afară de aceasta, Ethernet-ul nu furnizează siguranță intrinsecă, aceeași tensiune și semnal la toate firele sau compatibilitate cu instrumentele și cablajele existente.
Ca tehnologie hardware, Ethernet-ul îndeplinește aproape toate cerințele specifice rețelelor industriale, cu avantajul că oferă o utilizare răspândită și un cost redus la un volum mare de date. Pot exista aplicații cu cerințe speciale cum ar fi zone cu risc mare de explozie care necesită dispozitive și cabluri sigure, fire comune pentru alimentare, opto-izolare, etc. În aceste cazuri se vor utiliza rețele locale industriale specializate la nivelul dispozitivelor. Având o singură tehnologie de rețea de la nivelul întreprindere la nivelul senzorilor, se va simplifica în mod major arhitectura sistemului, proiectarea instalării și întreținerea.
PROFIBUS
Familia Profibus a protocoalelor a fost proiectată să furnizeze o ierarhie de comunicații pentru un sistem PLC, în primul rând în automatizarea discretă a fabricării și construcției.
Include 3 protocoale diferite care au diferite calități și aplicații:
Profibus FMS furnizează coloană vertebrală a sistemelor PLC, conectând interfețele utilizatoare, PLC-urile, aparatele CNC etc.
Profibus DP este folosit pentru procesări primare discrete cum ar fi : liniile de asamblare, liniile de împachetare, automatizările de construcție, controlul motoarelor și sistemele de mânuire a materialelor.
Construit în vârful acestor două mai vechi protocoale, Profibus PA intenționează să extindă folosirea Profibus-ului în industria de procesare. Diferențele cele mai mari dintre Profibus PA și DP constau în stratul fizic.
Deoarece Profibus PA este o magistrală digitală, ea are capacitatea de a furniza anumite avantaje față de tradiționala arhitectură punct-la-punct („point-to-point”). Unele dintre avantaje sunt determinate de caracteristicile fizice ale magistralei, și altele de implementarea software a magistralei.
Standardele internaționale IEC 61158 și IEC 61784-1, definesc PROFIBUS ca un standard deschis. PROFIBUS face posibilă conectarea în rețea a diferitelor dispozitive, fără nevoia unei interfețe speciale,fiind ideală pentru comunicații complexe.
La nivel de senzor sau indicator de nivel, semnalele (binare) sunt transmise ciclic.
La nivel de câmp, dispozitivele periferice spre exemplu motoare, convertori de măsură, valve, terminale pentru operatori, comunică cu dispozitivele de automatizare ale celulei prin intermediul unui puternic sistem de comunicare real-time. Datele de proces sunt în general transmise ciclic.
Dispozitivele de automatizare ca PLC-urile, comunică între ele la nivelul de celulă. Fluxul de informație necesită pachete de dimensiuni mari și puternice forme de comunicare.
Protocolul PROFIBUS are la baza modelul ISO / OSI , standardizat la nivel internațional pentru task-uri de comunicație industrială.
Linia magistralei, din cadrul unui segment de magistrală, este realizată dintr-o pereche de conductoare ecranate și torsadate terminate la ambele capete. Viteza de transmisie a datelor poate fi stabilită între 9,6 kbit/s și 12 Mbit/s. Rata de transfer selectată este valabilă pentru toate dispozitivele conectate la magistrală.
Procedura de transmisie folosită pentru PROFIBUS este de tip semi-duplex, asincronă, bazată pe o sincronizare fără întreruperi denumită „gap free”. Datele sunt transmise într-o grupare de caractere de 11 biți, în cod NRZ (Non Return to Zero). Forma semnalului, în timpul tranziției binare de la “0” la “1”, nu se modifică în timpul transmisiei biților.
Figura 4. 3 Gruparea de caractere PROFIBUS
În timpul transmisiei, “1” binar corespunde unui nivel pozitiv pe linia RxD/TxD-P (Receive/Transmit-Data-P) numită și linia A, în opoziție cu RxD/TxD-N (Receive/Transmit-Data-N) numită și linia B. Stării de pauză dintre două telegrame independente ii corespunde “1” binar.
Figura 4. 4 Forma semnalului în timpul transmisiei NRZ
Lungimea maximă permisă pentru o rețea sau segment PROFIBUS depinde de viteza de transmisie selectată. Numărul maxim de noduri (stații) care pot funcționa împreună pe un segment PROFIBUS este de 32.
Tabel 4. 1 Lungimea maximă a segmentului.
Tabel 4. 2 Caracteristicile cablului PROFIBUS RS 485, de tip A
Liniile de date A și B trebuie terminate conform standardului EIA RS 485 cu un rezistor prezintă unul sau două canale electrice RS 485, și unul sau două canale optice „pull-down” față de DGND, respectiv cu un rezistor „pull-down” față de VP. Acești doi rezistori asigura o întrerupere (pauză) de potențial bine definită în situațiile când nici o stație nu emite pe linia de magistrală (atunci când linia de magistrală se află într-o pauză între două telegrame).
Cablurilor de fibră optică din plastic sau sticlă pot fi folosite deasemenea ca mijloc de transport a datelor, pentru distante de pană la 15 Km cele din fibră de sticlă, și 80 m cele din fibră de plastic. Conectarea cablului de fibră optică se folosesc module dedicate OLM (Optical Link Module), care
Controlul accesului la magistrală într-o rețea PROFIBUS
Controlul accesului la magistrala într-o rețea PROFIBUS trebuie să îndeplinească două cerințe vitale :
Comunicația dintre PLC-uri sau PC-uri trebuie să permită ca fiecare stație (nod) conectată la magistrală să poată procesa toate sarcinile sale legate de comunicație într-o perioadă definită de timp;
Traficul de date complex dintre PLC-uri și PC-uri și periferia descentralizată de tip “I/O” trebuie să fie rapid și de aceea este necesar totuși un protocol simplu.
Toate dispozitivele master trebuie să împartă timpul de acces pe magistrală. PROFIBUS reușește acest lucru prin folosirea unui mecanism hibrid de control al accesului la magistrală. Aceasta constă într-o procedură descentralizată numită „token-passing”, care se utilizează la comunicațiile între nodurile active (master) și o procedură centralizată “master-slave”, folosită la comunicațiile între nodurile active și pasive (slave).
Atunci când un nod activ are „token-ul”, preia funcția de master pe magistrală pentru a comunica cu toate nodurile (active sau pasive). Schimbul de mesaje pe magistrală se realizează organizat prin adresarea nodurilor. Fiecărui nod PROFIBUS i se atribuie o adresă care trebuie să fie unică în acel sistem de comunicare. Gama maximă de adrese folosibile într-un sistem magistrală de comunicație este între 0 și 126. Asta înseamnă că în sistem pot fi maxim 127 de noduri (stații conectate pe magistrală).
Această metodă de control a accesului la magistrală permite următoarele configurații ale sistemului de comunicație:
Master-Master (token passing)
Master- Slave
Combinație între cele două proceduri
Procedura de acces la magistrală nu este dependentă de mediu de transmisie folosite. Din acest punct de vedere nu este important dacă magistrala este construită din cabluri de Cu sau fibră optică. Controlul accesului la magistrala PROFIBUS corespunde procedurilor „token-bus” și „master-slave” ale standardului european EN 50170,Vol 2.
Variante de PROFIBUS
PROFIBUS-FMS
PROFIBUS-FMS (Field Message Specification) oferă utilizatorului o gamă extinsă de funcții lucru pentru utilizarea lor în diferite domenii. Numărul mare de funcții face ca implementarea acestui protocol să fie mai dificilă decât celelalte variante. Mesajele Fieldbus oferă o soluție rapidă la probleme complexe. PROFIBUS este de fapt o magistrală serială în care controlerele digitale pot fi conectate împreună cu dispozitive master sau slave.
PROFIBUS-DP
PROFIBUS-DP (Descentralized Peripherals) este cea mai rapidă variantă de PROFIBUS necesitând mai puțin de 2ms pentru transmisia unui 1Kbyte de date de intrare sau ieșire. Este un protocol optimizat pentru comunicare între sisteme automate descentralizate. Comunicarea se face prin transferuri periodice. Fiecare dispozitiv din rețea trimite periodic datele de intrare și ieșire către dispozitivul de control automat și către dispozitivul master de clasa 1.
Procesele care au loc în rețea sunt monitorizate cu un dispozitiv special, diferit de automatul de control. Acest dispozitiv poartă denumirea de master de clasa 2 și se ocupă cu diferite funcții de monitorizare și control.
Deși inițial nu a fost necesară implementarea de operații aciclice , ulterior a apărut o nouă variantă a PROFIBUS-DP, PROFIBUS-DPV1. Pe lângă operațiile periodice acest protocol pune la dispoziția utilizatorului și funcții acicle precum mesaje de alarmă, de diagnostic, monitorizare și parametrizare.
PROFIBUS-PA
Acest protocol bazat pe PROFIBUS-DPV1 a fost special proiectat pentru automatizarea de procese. Spre deosebire de liniile de producție care necesită o perioadă de ciclu mică de câteva milisecunde, aici sunt luate în considerare alte criterii:
transmisia să fie sigură
unele dispozitive sunt alimentate de cablurile magistralei
siguranța datelor transmise
standardizarea funcțiilor
HART (Highway Addressable Remote Transducer)
De mulți ani standardul comunicației de câmp pentru echipamentele din procesele de automatizare a reprezentat-o semnalul analogic de curent mA. Acesta variază în intervalul 4-20 mA în funcție de variația mărimii de proces. În aplicații un semnal de 4 mA corespunde limitei de jos (0%) din scală și 20 mA va corespunde limitei de sus (100%). În principiu toate sistemele instalate folosesc acest standard internațional pentru a comunica informațiile variabilelor de proces între echipamentele din automatizare.
Comunicarea HART are loc între două dispozitive HART, de obicei un dispozitiv de câmp (slave) și un sistem de monitorizare sau de control (master). Comunicarea are loc folosind instrumentație și cablare standard.
HART asigură două canale de comunicație simultan : semnalul analog de 4-20 mA și un semnal digital. Semnalul de 4-20 mA comunică valorile măsurate primare (în cazul unui instrument din teren) folosind o buclă de curent de 4-20 mA – cel mai rapid și mai sigur standard industrial. Adițional, informații despre dispozitiv sunt comunicate folosind un semnal digital care este suprapus pe semnalul analog. Semnalul digital conține informații de la dispozitiv care includ starea, diagnoza, măsuri adiționale sau valori calculate,etc. Împreună cele două canale de comunicație asigură soluția completă de comunicație în teren, care este ușor de configurat, robustă și la un preț scăzut.
Deoarece dispozitivele HART suportă standardul 4-20 mA, pot fi folosite cu orice sistem care lucrează cu dispozitive 4-20mA.
Protocolul HART se bazează pe principiul Bell 202 FSK (Frequency Shift Keying). Semnalul digital este format din două frecvente 1,200 Hz și 2,200 Hz reprezentate de 1 și 0. Sinusoidele celor două frecvente sunt suprapuse pe firul de curent continuu al semnalului analog pentru a asigura o comunicare analogică și digitală simultană. Pentru ca valoarea medie a semnalului FSK este întotdeauna zero, semnalul analog 4-20 mA nu este afectat. Pentru comunicare se impune o impedanță minimă a buclei de 230 Ohmi.
Moduri de comunicare la protocolul HART
Sunt două moduri de comunicare disponibile cu tehnologia HART:
Request-Response Mode și Burst Mode.
Modul Request-Response (master-slave)
Partea digitală a comunicării o constituie protocolul request-response, care în timpul operării normale, comunicația fiecărui dispozitiv este inițiată printr-o cerere de la un dispozitiv gazdă – cunoscut ca master. Două dispozitive master pot să se conecteze de fiecare buclă HART. Primul Master este în general un sistem de control distribuit (DCS), programmable logic controller (PLC), sisteme de management activ sau computere personale PC rulând o aplicație. Al doilea Master este în general un terminal mobil sau un alt PC cu o aplicație HART. Dispozitivele HART includ transmitere, servomotoare, debitmetre, valve, analizoare și controlere care răspund comenzilor Master-ului primar sau secundar.
Modul Burst
Unele dispozitive HART, suportă modul opțional de comunicare „burst”. Modul burst face capabilă o comunicare mai rapidă (3-4 actualizări pe secundă). În acest mod, Master-ul instruiește dispozitivul să transmită în continuu (broadcast) un mesaj de răspuns standard HART (ex, valoarea unei variabile de proces). Master-ul recepționează mesajul la o rată înaltă pană când instruiește dispozitivul să oprească transmisia (bursting-ul). Acest mod permite ca dispozitive multiple să fie conectate într-o schemă multidrop.
MODBUS
MODBUS este un protocol de comunicare serial prin mesaje la nivel de aplicație. Acest protocol se află la nivelul 7 în modelul OSI și oferă comunicație de tip client/server între dispozitive conectate prin diferite tipuri de rețele sau magistrale. Familia de protocoale MODBUS a fost dezvoltată inițial în 1979 de Schneider Automation Inc. pentru seria lor de controlere programabile Modicon. În timp a devenit un protocol standard în industrie pentru controlul de dispozitive electronice. Principalele motive pentru care acest protocol a fost adoptat de majoritatea producătorilor de dispozitive electronice din industrie sunt:
se poate implementa foarte ușor
lucrează cu biți și cuvinte fără să pună restricții asupra producătorilor
nu există o licență comercială, specificațiile fiind publice.
MODBUS oferă un mod de comunicație între mai multe sisteme diferite conectate la aceeași rețea. De exemplu prin intermediul acestui protocol un sistem de măsurare a temperaturii și a umidității poate transmite unui calculator rezultatele obtinute. Acest protocol este cel mai des folosit pentru a conecta un calculator supervizor cu un terminal la distant (RTU : remote terminal unit) sau în achiziția de date (SCADA).
Într-o rețea pot exista un master și maxim 247 de slave-uri.
Protocolul MODBUS definește o unitate de date PDU (Protocol Data Unit) care este independentă de modalitatea de comunicare între dispozitive. Deasemenea definește și o altă unitate de date ADU(Application Data Unit) la nivel de aplicație. Maparea protocolului pe diferite magistrale sau rețele poate aduce diferite modificări pentru această unitate. O unitate ADU este construită de client atunci când inițiază o tranzacție MODBUS.
Codul de funcție spune serverului ce fel de acțiune să execute. Este codat pe 8biti, deci există 256 de coduri de funcții. Valorile între 128 și 255 sunt rezervate pentru a coda răspunsurile în caz de eroare. Codul 0 nu este valid. Pentru a defini acțiuni multiple se pot adaugă coduri de subfuncții.
Câmpul de date din ADU conține informație adițională care va fi folosită de server în acțiunea pe care trebuie să o execute. Acest câmp poate conține informație legată de regiștri, de cantitatea de date care trebuie procesată sau numărul de octeți cu informație reală din câmp. Acest câmp poate fi și gol, în acest caz serverul nu are nevoie de informație suplimentară pentru a executa acțiunea indicată de codul de funcție. Dacă totul decurge fără nici o problemă, serverul executând acțiunea dictată de codul de funcție, câmpul de date din răspuns va conține informația cerută. În cazul unei erori de execuție a funcției cerută de client câmpul va conține un cod de eroare care va dicta modul în care eroarea va fi interpretată.
Atunci când un server trimite un răspuns clientului se folosește de câmpul funcție pentru a indică un răspuns normal(error-free) sau apariția unei erori (exception response). Pentru un răspuns normal serverul va pune în codul funcție același cod primit pentru execuție.
În cazul unei erori serverul va trimite un cod care este echivalent cu codul primit pentru execuție dar în care cel mai semnificativ bit este trecut pe 1.
Tipuri de MODBUS
Există mai multe versiuni ale acestui protocol atât peste portul serial cât și peste Ethernet.
Pentru conexiunea serială există 2 variante ale protocolului care diferă puțin în modul de reprezentare a datelor.
MODBUS RTU este caracterizat de o reprezentare binară compactă a datelor.
MODBUS ASCII este caracterizat de o reprezentare a datelor care este ușor de înțeles de către un operator uman.
Cea mai recentă versiune de MODBUS peste TCP/IP(Ethernet) este MODBUS/TCP.
Este mai ușor de implementat decât MODBUS/ASCII sau MODBUS/RTU pentru că nu necesită calculul sumelor de control deoarece verificarea corectitudinii comunicației este deja implementată la nivel de TCP.
MODBUS RTU
MODBUS-RTU se folosește de o codare binară a datelor, iar pentru detectarea erorilor de transmisie utilizează o verificare ciclică redundantă CRC (Cyclic redundancy check) pe 16 biți. Mesajele sunt delimitate de un interval de liniște egal cu cel puțin 3.5 x durată de transmitere a unui caracter, atât înainte cât și după transmiterea mesajului.
Atunci când se folosește protocolul MODBUS RTU este foarte important ca mesajele să fie trimise ca un flux continuu de caractere, între care să nu existe pauze. Dacă există o pauză mai mare decât 3.5 caractere atunci dispozitivul slave va considera că acesta este sfârșitul datelor primite și va ignora biții primiți după.
Mesajele RTU nu prezintă stări, este „state-less”. Nu este necesară restabilirea conexiunii sau urmarea de proceduri speciale pentru detectarea și tratarea erorilor. Erorile sunt semnalate de neprimirea unui răspuns din partea unui dispozitiv slave. În caz de eșuare a transmiterii datelor dispozitivul master retrimite mesajul. Un slave care detectează o eroare în transmisie va ignora mesajul și nu va trimite un răspuns masterului.
MODBUS ASCII
Protocolul MODBUS ASCII folosește o codare hexazecimală a datelor și o sumă de verificare pe 8 biți (longitudinal redundancy check). Cadrele de mesaje sunt marcate la 10 început prin caracterul special “:” iar la final prin caracterul special „carriage return/linefeed”.
Mesajele ASCII sunt mai puțin eficiente și mai puțin sigure decât mesajele RTU. Una din cele mai frecvente aplicații a protocolului MODBUS ASCII este în rețelele de comunicație unde protocolul MODBUS RTU nu poate fi folosit din cauza caracterelor care nu pot fi transmise ca un flux continuu de date către dispozitivul slave.
Ca și MODBUS RTU , MODBUS ASCII este state-less. Deasemenea nu necesită restabilirea conexiunii sau urmarea unor proceduri speciale pentru detectarea și tratarea erorilor. Deasemenea erorile sunt semnalate de neprimirea unui răspuns de la dispozitivul slave.
MODBUS/TCP
MODBUS/TCP este varianta TCP a protocolului MODBUS bazat pe MODBUS RTU. Această versiune de protocol poate fi folosită pentru uzul “Intranet” sau “Internet”. MODBUS/TCP folosește o codare binară a datelor, plus mecanismul de detectare a erorilor de transmisie oferit de TCP/IP. Spre deosebire de ASCII și RTU, MODBUS/TCP este un protocol orientat pe conexiune. Permite mai multe conexiuni concurente către același dispozitiv slave sau mai multe conexiuni concurente către mai multe dispozitive slave. În cazul unor erori de timeout sau de protocol dispozitivul master va restabili conexiunea și va repeta mesajul.
La momentul actual portul TCP 502 este folosit ca port standard MODBUS/TCP.
Prezentarea sistemului
În interiorul stației de epurare a apei uzate va fi proiectat și executat un centru de control care va adăposti echipamentul operat de dispecer și spatiile de lucru ale operatorului. Echipamentul SCADA va fi amplasat separat, într-o încăpere special destinată acestui scop, care va fi asigurată împotriva accesului persoanelor neautorizate. Sistemul implementat trebuie să fie capabil să opereze în interiorul strategiei de control descrise, dar va trebui să fie destul de flexibil pentru a fi ușor de extins sau modificat în situația schimbării filozofiei de operare. Sistemul propus va trebui să furnizeze o funcție de procesare Dispecer centralizată, completată cu facilitați stand-by și stații de lucru locale.
Prin PLC-uri (controloare de programare logică), în condiții normale de operare, se vor monitoriza și controla mecanismul de funcționare al instalațiilor și echipamentelor pentru respectarea graficelor stabilite și se vor înregistra informațiile operaționale/de performanță ale instalației, pornirea/oprirea echipamentelor, reglarea debitului la intrare, a nivelelor din bazine, etc. PLC-urile vor trebui să aibă limite programabile distincte de alarmare, pentru situațiile care impun acest lucru. Aceasta se va aplica ambelor valori reale și derivate.
Proiectantul va trebui să aibă în vedere o facilitate privind alarmele în funcție de priorități:
mare sau mică (ex: mic, foarte mic, mare, și foarte mare).
În situația intervenției unor probleme în comunicare datorate diferitelor cauze, PLC-urile vor fi capabile de a păstra informații de interes timp de 8 zile, după cum urmează:
semnale analogice, totalizate și derivate – la schimbările semnificative, la interval de 15 minute.
semnalele digitale – la schimbările de situație.
Informațiile adunate de către PLC-uri vor fi incorporate în baza de date a Dispeceratului și de asemenea vor fi făcute disponibile programelor de aplicații concepute de operator. Acolo unde PLC-urile sunt programate să îndeplinească controlul local al echipamentului, la Dispecerat va fi posibilă vizualizarea programelor, graficelor, situațiilor statistice, etc.
Prin centrul de control, utilizatorii de sistem vor avea posibilitatea de a interveni pentru introducerea manuală a datelor în graficul de control al PLC-urilor (ex: pentru a asigura măsuri de acțiune atunci când are loc o alarmă).
Sistemul de control SCADA va fi prevăzut cu două nivele, acestea fiind:
controlul local PLC prin informațiile stocate local la PLC (ex: pornirea pompelor)
controlul de supervizare de la centrul de control
Un utilizator autorizat, la centrul de control va avea posibilitatea să modifice la orice PLC ordinea de control stabilită, prin descărcarea graficelor de control (pornit/oprit) și stabilirea unor noi criterii de lucru (ex: creștere/descreștere flux/presiune sau operand elemente individuale ale mecanismului ex: vane deschise/închise, pompa pornită/oprită).
Va exista o cerință de descărcare a programelor de control și a graficelor de pe Dispecer pe PLC, prin rețeaua de comunicații.
Comunicare cu PLC-urile în interiorul instalației de tratare a apei uzate se va efectua fie cu ajutorul fibrei optice, fie prin PROFIBUS. Acest lucru va facilita preluarea datelor, centralizare și afișarea lor. Ca cerințe viitoare se vor avea în vedere forme diferite de comunicare pentru amplasamente specifice, echipamentul fiind astfel prevăzut încât să fie capabil să funcționeze în toate situațiile, cu minimul de schimbări de software.
PLC-urile vor monitoriza și controla funcționarea instalațiilor și vor înregistra informațiile operaționale culese. În cazul apariției unui condiții de alarmă, PLC-urile vor fi capabile imediat de a anunța alarmă și vor raporta orice informație culeasă la Dispecerat. Acolo unde condițiile de alarmare se produc, va fi disponibilă anunțarea alarmei individuale cu liste de alarme, diagrame tabelate și simulate și pagini de ajutor pentru informarea operatorului.
Hardware-ul sistemului Dispecer
Se impune realizarea unui dispecerat SCADA centralizat, având centrul de control situat la stația de tratare a apelor uzate, într-o încăpere special amenajată din pavilionul administrativ și asigurată împotriva accesului persoanelor neautorizate. Echipamentul va îndeplini cerințe de calitate superioară, va fi de ultimă generație, va fi flexibil și cu un ciclu de viață pe termen lung.
Oriunde este posibil, echipamentele trebuie să funcționeze separat, dovedind flexibilitate în cadrul unui sistem SCADA deschis și pentru a permite altui echipament al producătorului (ex: PLC-uri suplimentare), să fie adăugat sau schimbat.
Importanța strategică a sistemului de măsurare la distanță presupune un nivel înalt de disponibilitate. Acest lucru impune ca funcționalitatea sistemului să nu fie mai mică de 99,9% pentru fiecare an calendaristic. Sistemul SCADA, prin urmare, va fi prevăzut cu un calculator principal aflat în funcțiune permanentă și unul în rezervă, cel în rezervă fiind actualizat în mod continuu și care să poată intra automat în funcțiune la 30 de secunde de la înregistrarea unei defecțiuni a calculatorului principal. Sincronizarea bazelor de date ce urmează recuperării sistemului va fi automată și nu va necesita o intervenție manuală a operatorului.
Sistemul de preluare a datelor la distanță va fi prevăzut cu un UPS capabil de a susține întreg echipamentul computerului principal (unități de procesare centrale, discuri, procesoare de comunicare etc.), console de exploatare și imprimantă de alarmă/eveniment pentru o perioadă nu mai mică de 60 de minute. Sursa UPS va fi prevăzută să furnizeze energie pentru o creștere de 50% a sarcinii fără a fi nevoie de un hardware adițional.
Echipamentul Dispecer va fi prevăzut cu tot echipamentul de comunicare necesar pentru a susține:
• toate stațiile de lucru aflate în operare
• toate dispozitivele de printare (tipărire)
• rețeaua de comunicații cuprinzând cablul de comunicări spre toate PLC-urile din stație.
Fiecare calculator principal din Dispecerat va fi prevăzut cu următoarea posibilitate de stocarea a datelor:
• acces de memorie aleatorie – pentru a stoca baza de date în timp real/instantaneu
• hard disc – pentru a stoca configurarea sistemului, simulările și bazele de date istorice locale pe termen scurt (70 zile) etc.: puncte digitate la schimbarea de situație, puncte analogice la interval de 15 minute, puncte derivate.
• disc optic – pentru a stoca baze de date istorice din afara (mai vechi de 70 de zile), refacerile sistemului, transferul de informații etc.
Spatiile de lucru operaționale (2 la număr), situate în Dispeceratul stației de tratare a apelor uzate vor fi principalul mecanism de interfața (MMI) și vor cuprinde calculatoare PC, monitoare de minim 19 țoli (VDUs) capabile de a etala caractere grafice și alfanumerice în minim 64 culori în toate combinațiile de prim plan/fundal. Fiecare VDU va avea o alimentare distinctă și o tastatură standard reglată alphanumeric cu chei de funcționare numerice și speciale adiționale, completate de un mouse.
Sistemul de stocare a datelor la distanță va fi prevăzut cu două tipuri de dispozitive de tipărire:
imprimanta pentru alarmă/eveniment (alb-negru) – pentru a furniza o copie pe suport de hârtie, toate alarmele și evenimentele importante, centrul de control va fi prevăzut cu o imprimantă laser de viteza medie. Imprimanta va fi capabilă să scrie 300 caractere pe secundă, 132 caractere pe linie, culori multiple (pentru alarme și nivele de alarmare de la evenimente diferite) și să opereze continuu.
imprimanta color – pentru a asigura o calitate ridicată a datelor printate în raportul scurt, programul de progres, copii ale etalărilor simulate, îndrumările istorice etc., sistemul SCADA va fi asigurată cu imprimantă color.
Elemente ale sistemului de transmitere la distanță
Utilizatorilor sistemului de preluare a datelor la distanță li se vor aloca parole individuale, permițând fiecărui utilizator un nivel de acces potrivit, corespunzător cu sarcinile pe care le are, responsabilitățile, sfera de cunoștințe și interes.
Trei categorii generale de acces au fost identificate: informația, informația și controlul, informația și managementul de sistem.
Doar informația va fi general valabilă pentru toți utilizatorii din sistem. Informația și controlul vor fi limitate acelui personal cu cunoștințele și responsabilitatea de a prelua controlul asupra acțiunilor, iar managementul de sistem va fi accesibil doar personalului cu putere de decizie.
Grafice color
Următoarele categorii de expuneri vor fi disponibile în toate culorile de terminale grafice:
diagrame de simulare
pagini de „ajutor”
grafice
histograme
listări cu alarmele și evenimentele ce au avut loc
configurația sistemului
Diagrame de simulare
Diagramele de simulare sunt necesare pentru a prezenta o interpretare ilustrată a mecanismului în funcțiune și starea să prezentă. Caracteristicile cerute sunt după cum urmează:
prezentarea unui complex de informații și text grafic stabilit (fundal)
prezentarea unor informații variabile (ex: complex de prezentare a situației simbolurilor sau textului)
crearea de imagini ușoare, posibil utilizând pachetul CAD
Prezentarea variabilelor
Variabilele pot fi considerate ca parametri digitali on/off, analogici sau totalizatori.
Variabilele digitate pot fi puncte de situație (e.g. pornit/oprit) sau de alarmare, și vor fi prezentate de către:
• schimbarea de text
• schimbarea culorii simbolului
• schimbarea formei simbolului
• clipirea intermitentă a textului sau a simbolului
Trebuie să fie posibilă asocierea a mai mult de un punct digital cu un simbol, astfel încât mai mult de două culori/forme pot avea înțelesuri operaționale. De exemplu, o pompa poate fi afișată în patru culori indicând funcționarea/oprirea/eroarea/nefuncționarea sa. În plus, va fi posibilă asocierea oricărui număr de simboluri în simulări diferite cu un punct digital particular.
Valorile analogice și totalizatoare vor fi prezentate de către:
• valoare numerică
• histograma
• diagrama
Va fi posibilă prezentarea tuturor acestor trei tipuri de indicatori în diagramele simulate. Schimbările culorilor vor fi folosite pentru a indica informații suplimentare despre un punct (ex: dacă o limită de alarmă a fost depășită).
Crearea imaginilor
Trebuie să fie posibilă crearea simbolurilor care ar putea fi utilizabile în orice orientare, mărime și culoare și care să creeze o bibliotecă de simboluri, (ex: o parte a unei diagrame care ar putea fi atunci utilizată de mai multe ori). Trebuie să fie posibilă prezentarea de informații la distanță de peste tot din interiorul sistemului de măsurare, în fiecare diagramă de simulare în parte.
Paginile de „ajutor”
Paginile de ajutor vor fi disponibile să asiste operatorii în interiorul sistemului, în administrarea condițiilor de alarmare primite. Aceste pagini vor fi redactate de către managerii stației și vor furniza informații cu privire ce personal va fi notificat în situații de alarme.
Paginile de ajutor a putea fi prezentate ca pagini individuale accesate la o simulare sau ca o fereastră impusă într-o simulare.
Grafice
Reprezentările grafice ale datelor istorice sunt necesare, cu o baza de timp selectabilă și abilitatea de a afișa pe display până la patru grafice, utilizând culori diferite.
Sistemul trebuie să fie ușor de utilizat, cu facilitați de neîndeplinire automate așa că doar un minim de instrucțiuni trebuie să fie date sistemului pentru a obține fiecare schiță.
Caracteristici ce vor fi necesare sunt:
prezentări pre-configurate și orientări ad-hoc
abilitatea de a compara grafice din perioade de timp diferite, e.g. fluxul zilei de azi comparat cu fluxul zilei de ieri
înregistrarea valorii actuale a unui grafic la un anumit moment
abilitatea de a înainta și înapoia în timp un grafic
abilitatea de stabili scala pentru fiecare grafic
orientarea graficelor printr-o divizare a variabilelor selectate pană la ultima cercetare, și îmbunătățirea atunci când o nouă valoare este primită.
abilitatea de a incorpora un grafic de orientare ca unul viitor într- o diagramă de simulare
ieșiri grafice atât ale semnalelor analogice cât și digitale (reale și derivate).
Semnalele digitale vor produce diagrama unei unde pătrate indicând de exemplu când o pompa a pornit sau s-a oprit.
o auto clasificare doar dacă nu este extinsă automat
abilitatea de a prezenta informații din situații diferite în interiorul aceleiași prezentări
Listele cu alarme și evenimente ce au avut loc
Toate alarmele și schimbările de situație (ex. evenimente digitale) în sistem vor fi înregistrate automat pe disc. Va fi posibilă revocarea acestei informații pe ecran printr-un program ales și selectat. Acest program va sorta și prezenta informații cel puțin pe baza următoarelor puncte de plecare:
sfera de procesare
felul situației
perioada de timp
numerele de identificare a semnalului
situația semnalului (on/off)
situația alarmei i.e. ștearsă, acceptată și neacceptată
sunt cerute incidentele de alarmă sau de situație
Gestionarea alarmelor
Generalități
Punctele digitale din interiorul sistemului de preluare a datelor la distanță vor fi capabile să opereze atât ca situație (ex: funcționare/oprire) sau puncte de alarmare (ex: funcționare normală /eroare). Un punct de alarmare digitală va face parte din situația de alarmare când este ori unul logic “1” ori unul logic “0” așa cum este proiectat în organizarea sistemului pentru fiecare punct, situația contrarie fiind condiția normală.
Punctele analogice vor fi furnizate cu două limite de alarmare ridicate (mare și mare-mare), și două limite de alarmare joase (jos și jos-jos). O valoare analogică trebuie ori să crească ori să scadă dintr-o valoare a unui prim stadiu considerată normală, rezultând o primă condiție de alarmare. Dacă valoarea va continua să crească (să scadă) atunci va întâmpina al doilea stadiu mare-mare sau mic-mic al limitei de alarmare, rezultând iar o nouă condiție de alarmare.
Priorități de alarmare
Pentru a indica importanța alarmei, fiecărei situații de alarmare generată în interiorul sistemului de preluare a datelor la distanță ii va fi alocată o prioritate. Cu toate că un punct digital va avea doar o singură prioritate de alarmare, un punct analogic va avea trei. Acest lucru va permite importantei relative a primului și celui de al doilea stadiu de alarmare (mare și mare-mare) sau (mic și mic-mic) să fie reglat. Alarma cu întâietate este folosită în legătură cu zona de interes a utilizatorilor conectați la sistem pentru a determina unde și când este anunțată o nouă alarmă. Întâietatea unei alarme se va schimba dacă este necesar, depinzând de oră și dată.
Anunțarea alarmei
Alarmele vor fi anunțate la operatorul stației de lucru, atât vizual cât și auditiv, având proceduri de semnalizare clare și fără echivoc. Alarmele de mare prioritate vor fi prezentate pentru acceptare, înaintea celor de mai mică prioritate.
Selectarea alarmelor
Sistemul SCADA va avea o “trusa de lucru” care ar putea fi aplicabilă pe puncte individuale în sistem, în scopul prevenirii alertelor de alarme inutile. Acestea vor include în mod tipic:
• Analogice – bandă moartă
• Întârzieri înainte de alarma inițială
• Intervalul minim de repetare a alarmei
• Reprimarea logică a unei noi alarme dacă alte condiții sunt prezente valorile medii din PLC
• Digitale – întârzieri înainte de alarma inițială
• Intervalul minim de repetare a alarmei
• Reprimarea logică a unei noi alarme dacă alte condiții sunt prezente
Operatorii vor avea posibilitatea de a anula printr-o comandă manuală o alarmă. în orice caz, comandă de anularea va rămâne obligatoriu înregistrată în lista de evenimente.
Alarme secundare
Un pachet logic, combinațional și secvențial este necesar în interiorul sistemului SCADA, permițând semnalelor să fie combinate pentru a forma alarme secundare. Acestea ar putea fi combinații de informații analogice și digitale, obtinute din diferite situații (ex: o pompa poate funcționa la o stație de pompare, dar nici un debit nu intră în instalație, rezultatul fiind o alarmă secundară din cauza unei posibile explozii).
Stocarea informațiilor de proces
PLC-uri
PLC-urile vor selecta și depozita valorile parametrilor logici la intervale predeterminate, pentru a preîntâmpina pierderea de informații. În mod normal informațiile vor fi înregistrate automat la intervale de 15 minute, dar intervalele vor avea posibilitatea de a fi configurate și de către operator, la intervale cuprinse între 1 minut și 24 de ore.
Stația principală
În completare la informațiile operaționale neprelucrate, va fi menținută o arhivă pe termen lung pentru valori analogice: max/min/medii, ore de funcționare, ore de pompare, etc. Valorile stocate vor fi așa cum a fost detaliat în specificațiile particulare ale SCADA.
Controlul manual
Va fi posibilă efectuarea operațiunilor de control (ex: pornirea/oprirea pompei de la distanță) de la oricare din consolele operatorului. Accesul la intervenții va fi limitat de către drepturile de acces alocate de parolele individuale pentru operațiuni variate (vezi Accesul la sistem). Emiterea instrucțiunilor de control va avea prioritate în fața evaluării alarmelor. Este necesară o bună organizare a selecției, verificării și execuției sistemului.
Control automat
Caracteristicile controlului automat vor fi disponibile în interiorul sistemului SCADA și se vor împărți în două categorii.
Schița controalelor tip unde un model de lucru (ex: nivelul într-un bazin sau rezervor) este descărcat în PLC pentru a fi folosit de către sistemul de control local. Dacă se dorește, noi profile de control ar putea fi trimise în fiecare zi sau săptămână.
Înregistrarea sistemului
O înregistrare a tuturor informațiilor importante intrate în sistem (ca înregistrarea alarmei sau acțiunile de control efectuate în sistem) va fi ținută separat pe un disc în interiorul sistemului de înregistrare, fără posibilitatea intervenției acțiunilor operatorilor. Înregistrarea va include: data și oră, acțiunea și operatorul. Această înregistrare va fi recuperabilă din sistem utilizând o rutină similară selectată și sortată cu cea specificată pentru funcționalitatea obișnuită.
Generarea raportului
Sistemul de preluare și transmitere a datelor la distanta va fi capabil de generarea atât a rapoartelor individuale cât și a celor centralizate. Rapoartele trebuie să fie ușor de configurat și de citit, în scopul de a le menține relevante.
Un exemplu de raport obișnuit care ar putea fi produs de sistem este următorul:
• Bazinele aflate în serviciu: nivel (%)
• Activitatea de tratare: ieșirile zilei anterioare
• Debite: în puncte unde debitele trebuie să fie menținute la un anumit nivel pentru efectuarea măsurătorilor
• Alarmele care au avut loc în timpul nopții
Configurarea bazei de date a sistemului de măsurare la distanta
Sistemul de preluare și transmitere a datelor la distanta va fi echipat cu o bază de date confidențială și sigură, care va asigura funcționarea chiar și în situația apariției unor alarme locale. Orice configurare nu va fi instalată în baza de date activă până nu este terminată, verificată și autorizată de către operator. O procedură solidă de verificare va fi necesară pentru a preveni crearea în dosare invalide sau ștergerea de dosare în funcțiune.
Funcționarea sistemului va face posibilă:
Identificarea și descrierea punctelor fără sens
Alocarea de puncte grupurilor/locațiilor
Clasificarea valorilor analogice în unitățile proiectate
Limite/categorii de alarmare
Controlul/frecvența verificărilor
Raportul de control (chiar dacă schimbarea de situație va fi conectată la imprimarea alarmei/evenimentului)
Salvarea controlului (chiar dacă valorile vor fi arhivate)
Timpul de răspuns al sistemului
Dispecerul SCADA va corespunde următoarelor criterii de performanță:
Tabel 4. 3 Criterii de performanță corespunzătoare dispecerului SCADA
MONITORIZAREA, ANALIZA SI STOCAREA DATELOR REFERITOARE LA PARAMETRI DE FUNCTIONARE AI STATIILOR DE EPURARE A APELOR UZATE
Pentru a face față flexibilității necesare în termeni de evoluție a procesului și necesității de a integra diferite pachete precum tratarea nămolului, soluția cea mai bună este arhitectura de control distribuită. Structura să formată din unități funcționale independente, fiecare echipată cu automat programabil modular conectat printr-o rețea industrială la sistemul SCADA (Control Supraveghere și Achiziție de Date) asigură o soluție fiabilă și flexibilă. Asemenea arhitecturi pot fi ușor modificate sau extinse prin adăugarea de noi unități funcționale. Schimbul de date și sincronizarea acestora se bazează pe protocoalele industriale Ethernet standard.
Pentru a atinge nivelul de calitate stabilit de norme, sistemul SCADA trebuie să înregistreze și să trateze toate informațiile relevante necesare pentru monitorizarea stației de epurare.
Dezvoltarea unei aplicații SCADA pentru procesul de epurare a apelor uzate industriale ( SC COMCEH SA )
Descrierea generală a sistemului
Sistemul SCADA implementat are ca funcțiune de bază monitorizarea și controlul instalației de automatizare, de la un nivel ierarhic superior, permițând furnizarea în timp real de informații despre procesul tehnologic oferind în același timp și posibilitatea de a-l controla, prin comanda directă a echipamentelor sau prin modificarea anumitor parametri de proces. O altă funcțiune la fel de importantă a sistemului constă în achiziția și stocarea informațiilor de proces prin intermediul mijloacelor informatice puse la dispoziție de către producătorul mediului de programare sub care s-a realizat aplicația (Vijeo Citect, Schneider Electric). Periodic, sau în cazul apariției unor evenimente, aplicația oferă posibilitatea de generare automată a unor rapoarte. Acestea vor fi listate automat la imprimanta atașată ca dispozitiv periferic conectat la serverul SCADA, și concomitent salvate în directoarele preconfigurate, pe hard-diskul local.
Din punct de vedere al echipamentelor, aplicația software SCADA rulează pe un calculator cu funcție de server, având un sistem de operare Windows XP, care este conectat la rețeaua locală de date (LAN). Prin intermediul acesteia se realizează legătura la nivel informatic cu automatele programabile care conduc procesul tehnologic. Această legătură permite, în consecință, accesul direct la memoria internă a automatelor programabile, și implicit la modul de desfășurare al procesului.
La realizarea aplicației software, s-a avut ca scop realizarea unui mod de prezentare bazat pe schema tehnologică a stației de epurare. Acest mod de prezentare permite ca prin intermediul interfeței grafice principale, să se furnizeze operatorului o privire de ansamblu asupra întregului proces, eventualele evenimente sau aspecte particulare ce solicită atenție, fiind imediat vizibile.
Deasemenea, notațiile elementelor de proces corespund schemei tehnologice și schemei instalației electrice și de automatizare.
Din orice stare a aplicației, se pot accesa instant secțiunile adiacente, prin intermediul unei bare de navigare. Astfel, se poate avea acces la pagina de grafice, pagina de alarme, pagina de setări precum și la directoarele locale de pe hard-disk-ul calculatorului unde se află salvate fișierele cu rapoartele de funcționare ale instalației, în vederea reimprimării sau vizualizării acestora.
Arhitectura hardware a sistemului SCADA implementat
SCADA se referă la sistemul care colectează date de la diferiți senzori plasați în diverse puncte ale stației de epurare, date care apoi sunt trimise la calculatorul central pe post de server SCADA, care gestionează și controlează aceste date. În urma procesării datelor primite sau în urma comenzilor date de operatorul uman, se pot trimite comenzi spre sistemul tehnologic. Sistemul SCADA include sistemul hardware (interfața pentru semnalele de intrare și de ieșire, controlere – PLC, relee, echipamente de comunicații, etc.) și sistemul software (interfața cu utilizatorul -HMI, baze de date, drivere, aplicații, etc.).
SCADA oferă control în timp real permițând optimizarea exploatării sistemului tehnologic.
În figura de jos este prezentată arhitectura hardware a stației de epurare:
Figura 5. 1 Arhitectura hardware SCADA pentru stația de epurare
HMI (Human-Machine Interface) – conectează operatorii umani la sistem folosind o interfață de browser care permite operatorului de sistem să reacționeze la datele colectate din toate zonele rețelei.
Stația Centrală de Monitorizare – este unitatea master a sistemului SCADA. Aceasta este responsabilă de obținerea informațiilor colectate de la stațiile din teren și de generare de măsuri necesare pentru orice eveniment detectat. Au o configurație cu un singur calculator și permit schimbul de informații de la sistemul SCADA.
RTU (Remote Terminal Units) – realizează conexiunea cu echipamentele supravegheate, citesc starea acestora (cum ar fi poziția deschis/închis a unui releu sau valve), citesc mărimile măsurate cum ar fi presiunea, debitul, tensiunea sau curentul. RTU pot controla echipamentele trimițând semnale, cum ar fi cel de închidere a unui releu sau valve sau setarea vitezei unei pompe. RTU pot citi stări logice digitale sau măsurători analogice, și pot trimite comenzi digitale sau setări de valori analogice de referință.
PLC (Programmable Logic Controller) – sunt utilizate pentru automatizarea procesului de tratare a apelor uzate și este proiectat pentru o varietate largă de I/O, game extinse de temperatură, imunitate la zgomotul electric și rezistență la vibrații și impact.
Infrastructura de comunicație – conectează RTU și PLC la sistemul de supraveghere.
Instrumentația de teren – se referă la dispozitivele care sunt conectate la echipamente sau mașini în vederea controlului și monitorizării de către sistemul SCADA. Acestea sunt senzori pentru monitorizarea unor parametri și elemente de acționare pentru a controla anumite module ale sistemului.
Arhitectura software a sistemului SCADA implementat
Aplicația SCADA este realizată pe baza unei arhitecturi software asemănătoare cu arhitectura SCADA software prezentată în figura de mai jos. În principiu arhitectura SCADA software are cel puțin două componente: aplicația SCADA Server și aplicația SCADA Client.
Aplicația SCADA Server este de obicei mulți – tasking, fiind responsabilă atât de achiziția de date cât și de stocarea acestora într-o bază de date. În cazul de față aplicația SCADA Server citește date de la portul Ethernet folosind protocolul MODBUS RTU.
Figura 5. 2 Arhitectura software SCADA pentru stația de epurare
Datele transferate de la RTU sunt stocate în baza de date. Aplicația SCADA client utilizează baza de date actualizată de către serverul SCADA în scopul de a realiza interfețele grafice pentru utilizatori, așa numitele HMI (Human Machine Interface). Un HMI mimează un proces tehnologic, creează liste de evenimente, rapoarte, liste de alarme și de avertizare, trending.
În acest caz aplicația SCADA se adresează și utilizatorilor îndepărtați care dispun de o conexiune la Internet fiind nevoie de o nouă componentă și anume : un WEB server. WEB server-ul este folosit pentru generarea de pagini WEB dinamice, care sunt furnizate clienților WEB SCADA. Clienții WEB SCADA pot (într-un mod similar cu clienți obișnuiți SCADA) beneficia de facilitățile acestora și anume au acces în timp real la: liste de parametri, liste de evenimente sau lista de alarme prin intermediul unui simplu browser .
Baza de date este, de asemenea, utilizată pentru a tine un istoric al evoluției în timp a diferiților parametri monitorizați.
Clienții WEB SCADA nu beneficiază însă de aceleași interfețe grafice, aceleași HMI-uri de care beneficiază clienții obișnuiți. Clienții SCADA obișnuiți, rulează aplicații specifice spre deosebire de clienții WEB SCADA care vizualizează pagini WEB oferite de WEB server.
Pentru a reduce cât mai mult diferența dintre clienții SCADA obișnuiți și clienții WEB SCADA, și pentru a oferi și acestora HMI-uri cât mai asemănătoare cu cele ale clienților obișnuiți, se utilizează aplicații WEB bazate pe servicii și instrumente virtuale.
Interfața grafică
Introducere
Interfața grafică (HMI – Human-Machine Interface) reprezintă prima componentă software a programului de conducere a stației de epurare care realizează dialogul între operatorul uman și procesul de control al instalației. Ea a fost concepută pentru a fi utilizată de operatorii tehnologi, care, în cele mai multe cazuri, nu dispun în mod necesar de cunoștințe informatice. Astfel, s-a optat pentru o reprezentare schematică a instalației de epurare (schema sinoptică), interfața oferind utilizatorului opțiuni clare de control și monitorizare a elementelor din sistem.
Marea majoritate a componentelor prezente în interfața sunt obiecte simple (Labeluri, Textbox-uri, Butoane) existente în biblioteca aplicației pe lângă care au fost dezvoltate și componente grafice personalizate, precum graficele în timp real. Interfața grafică comunică bidirecțional cu software-ul de conducere a stației de epurare prin intermediul protocolului de comunicație UDP (User Datagram Protocol – protocolul datagramelor utilizator). Informațiile schimbate între HMI și software-ul de conducere se împart în două categorii: date dinamice, a căror valoare este achiziționată prin intermediul senzorilor (temperatura, pH, debit aer, etc.) și comenzile trimise de către operator instalației de epurare. Datele dinamice sunt trimise de software-ul de conducere către interfața grafică la un interval de 250ms, sub forma unui pachet UDP conținând variabile de tip double (64biti). La primirea pachetului de date, interfața grafică se actualizează cu noile valori și acestea sunt introduse într-o bază de date (la un interval de timp specificat) pentru arhivare. Programul ce introduce valorile în baza de date este independent de interfața grafică, nefiind astfel condiționat de rularea acesteia.
Comenzile emise de operator sunt trimise tot sub forma unui pachet UDP către software-ul de conducere a procesului. Odată cu trimiterea datelor către aplicația de control, comenzile emise sunt înregistrate într-o bază de date pentru a putea reface starea sistemului la un moment de timp ulterior.
Figura 5. 3 Diagrama descriptivă a interfeței grafice
Schema sinoptică generală
Prima secțiune a interfeței grafice (HMI) oferă o vedere de ansamblu asupra instalației de epurare, cuprinzând toate elementele sistemului și mărimile din proces (Figura 5. 4); în acest mod de vizualizare nu se pot modifica parametri instalației. Din această perspectivă, se poate observa cu ușurință atât starea globală a sistemului, cât și aceea a diferitelor elemente componente.
În dreptul fiecărui obiect activ al instalației este afișată starea să sau valoarea care îl caracterizează la un moment dat. Dacă elementul este oprit, starea/valoarea sa va fi afișată folosind culoarea roșie, altfel această va fi afișată folosind culoarea verde. Componentele fiind afișate conform poziției lor în instalația fizică de epurare.
Figura 5. 4 prezintă în detaliu modul de afișare a stării/valorilor în cadrul schemei sinoptice.
Figura 5. 4 Schema sinoptică a stației de epurare
Regula generală în identificarea stării de funcționare a unui echipament, după culoarea în care aceasta apare, este următoarea:
ROSU – element de protecție decuplat – AVARIE. În această situație, datorită unei avarii survenite la echipament, elementul de protecție aferent acestuia (disjunctor magneto-termic sau întreruptor automat) a fost decuplat.
VERDE – echipament în funcțiune. În această situație, elementul de proces se află în stare de funcționare, fie datorită unei comenzi date manual, de la selectorul local aflat pe panoul frontal al cutiei de comandă locală corespunzătoare, fie de către automatul programabil, în mod automat sau ca urmare a unei comenzi de la sistemul de comandă SCADA.
GRI – echipament oprit. În această situație, elementul este oprit datorită unei comenzi manuale, de la selectorul local, sau în urma unei comenzi provenite de la automatul programabil, conform stării de funcționare a instalației și a procesului tehnologic.
Stația de pompare apă uzată
Această secțiune prezintă în detaliu elementele componente ale primei zone de interes din schema sinoptică, stația de pompare (Error! Reference source not found.). Elementele active din această porțiune a instalației sunt: traductorul și detectoarele de nivel pentru bazinul stației de pompare, mixerul MX1, grătarul mecanic cu autocurățire GVS și pompele P1, P2, P3.
Figura 5. 5 Stația de pompare
În situația de funcționare normală a stației de pompare elementele de proces sunt reprezentate conform stării de funcționare. Informația de stare este transmisă de la automatul programabil al cutiei de comandă locală către automatul programabil principal din cutia de automatizare, având ca suport fizic fibră optică și echipamentele de transmisie aferente. Atunci când transmisia între cele două automate programabile este întreruptă, afișarea stației de pompare va fi blocată, pentru a nu indică informații neconforme și în locul acesteia va fi afișat elementul grafic din figura de mai jos:
Figura 5. 6 Eroare de comunicație între PLC-ul stației de pompare și PLC-ul central
Concomitent cu apariția acestui element vor fi declanșate și situațiile de alarmă prin generarea alarmei corespunzătoare și prin trecerea stației de pompare în mod de lucru autonom.
Cauza posibilă a apariției acestui eveniment constă în întreruperea comunicației între cutia de comandă locală și cutia de automatizare centrală, dintre cauze putem enumera lipsa alimentarii cu energie electrică, secționarea fibrei optice sau oprirea din funcționare a media-convertoarelor.
Prioritatea (de sus în jos) și logica de funcționare a senzorilor este descrisă mai jos:
senzor nivel maxim critic: când acest senzor este activat, toate pompele active sunt pornite. Acest senzor are prioritate maximă, ignorându-se starea celorlalți senzori.
senzor de nivel maxim: când acest senzor este activat, pompele P1 și P2 primesc comanda de funcționare.
senzor nivel minim: când acest senzor este dezactivat (și senzorii de nivel maxim și maxim critic nu sunt activați) toate pompele vor fi oprite. Când senzorul este activat, pompa P1 va primi comanda de funcționare.
În cazul în care un senzor de nivel inferior este dezactivat și un senzor de nivel superior este activat se consideră avarie senzori (senzor întrerupt, etc.). Echipamentul semnalizează intern și va funcționa în felul următor:
dacă senzorul de nivel maxim este activat – toate pompele sunt pornite indiferent de starea celorlalți senzori.
dacă senzorul de nivel minim este dezactivat și senzorul de nivel maxim este dezactivat –toate pompele sunt oprite indiferent de starea celorlalți senzori.
dacă senzorul de nivel minim este activat, senzorul de nivel maxim este dezactivat și senzorul de nivel maxim critic este activat, pompele vor fi pornite în funcție de starea senzorului de nivel maxim critic, ignorându-se senzorii de nivel inferior.
Sistemul este prevăzut cu următoarele programe de funcționare pentru pompe :
program anticalare – la o anumită perioadă de nefuncționare, pompele sunt pornite pentru câteva secunde prevenind astfel o posibilă calare a pompei datorită nefuncționării acesteia pentru o perioadă lungă de timp.
program inversare pompe – pentru a se asigura o uzură egală a pompelor, ținând cont că acestea sunt pornite în funcție de nivelul lichidului din bazin, acest lucru ducând la funcționarea în mai mare măsură a pompelor asociate senzorilor de nivel inferior, este implementat acest program care, după o anumită perioadă, inversează asocierea pompelor la senzorii de nivel. Datorită acestui fapt se consideră uzura pompelor egală de-a lungul unei perioade lungi de funcționare.
Figura 5. 7 Variația nivelului apei în stația de pompare pe parcursul unui interval de o săptămână (albastru)
Treapta fizico-chimică (decantorul primar)
Decantorul primar se prezintă conform figurii de mai jos:
Figura 5. 8 Reprezentarea grafica a decantorului primar
Elementele active conținute în această zonă a interfeței grafice sunt următoarele:
Mixere Mx2, Mx3
Indicație pH – (afișează valoarea citită de la traductorul aflat în decantorul primar)
Pod raclor – reprezintă starea circuitului de alimentare (contactor, întreruptor automat) a cutiei de comandă a podului raclor
Punct de referință pod raclor – semnalizează trecerea podului raclor prin dreptul senzorului de prezență care declanșează pornirea temporizată a pompelor de evacuare a nămolului P6 și P7.
Nivel apă în bazin – afișează valoarea citită de la traductorul hidrostatic de nivel amplasat în zona centrală a decantorului primar. Nivelul apei în bazin variază ca reprezentare grafică, în funcție de această valoare.
Pompe transvazare P4, P5
Pompe de evacuare a nămolului P6 și P7
Detectorul de nivel minim critic, aflat în vecinătatea pompelor de evacuare a nămolului, cu rol de oprire a acestora în cazul scăderii nivelului apei sub un nivel minim critic.
Nivel de nămol în bazinul intermediar de nămol – înălțimea nivelului depinde de starea detectoarelor de nivel a nămolului
Detectoare de nivel a nămolului – amplasate în bazinul intermediar de nămol, comandă temporizat pompa elicoidală de evacuare a nămolului
Pompa elicoidală de evacuare nămol
Nivel maxim de nămol în turnul de stocare T1 – Indicație a semnalului primit de la automatizarea instalației externe, aferentă turnului de stocare, comandă oprirea pompei elicoidale de evacuare a nămolului PEL
Treapta de epurare fizico-chimică are un rol bine determinat în procesul tehnologic, prin care se îndepărtează o parte din conținutul impurificator al apelor reziduale. Epurarea chimică prin coagulare – floculare conduce la o reducere a conținutului de substanțe organice exprimate în CBO5 de cca. 20 -30 % permițând evitarea încărcării excesive a nămolului activ cu substanță organică. Procesul de coagulare – floculare constă în tratarea apelor reziduale cu reactivi chimici, în cazul de față, sulfat feros clorurat și apă de var, care au proprietatea de a forma ioni comuni cu substanța organică existentă în apă și de a se aglomera în flocoane mari capabile să decanteze sub formă de precipitat. Agentul principal în procesul de coagulare – floculare este ionul de Fe3+ care se obține prin oxidarea sulfatului feros cu hipoclorit de sodiu. Laptele de var care se adaugă odată cu sulfatul feros are rolul de accelera procesul de formare al flocoanelor și de decantare al precipitatului format.
Reacția de oxidare a FeSO4 și de precipitare a Fe(OH)3 este următoarea:
2FeSO4+3Ca(OH)2+Cl2=2Fe(OH)3+2CaSO4+CaCl2 (5. 1)
Îndepărtarea prin decantare a flocoanelor formate este necesară întrucât acestea ar putea împiedică desfășurarea proceselor de oxidare biochimică prin blocarea suprafețelor de schimb metabolic a biocenozei.
Datorită variațiilor mari de pH cu care intră în stația de epurare apele reziduale, se impune corectarea pH-ului în așa fel încât, după epurarea mecano-chimică, apele să aibă un pH cuprins între 6,5-8,5, domeniu în care degradarea biochimică sub acțiunea microorganismelor din nămolul activ este optimă. Corecția pH-ului se face cu ajutorul H2SO4 98% sau a NaOH 40% în bazinul de reglare a pH-ului, destinat acestui scop. Totodată prin corecția pH-ului se reduce și agresivitatea apelor reziduale asupra conductelor, construcțiilor și uvrajelor.
Controlul pH-ului se poate realiza în două moduri: în mod automat și în mod manual. În modul automat bucla de reglare din software-ul de control al PLC-ului dozând în mod corespunzător debitul pompelor aparținând instalațiilor de preparare soluții IPS1 (coagulant) și IPS2 (floculant). În modul manual, operatorul selectează debitul pompelor, acestea nemaiprimind comenzi de la software-ul de control al procesului. Traductorul de pH afișează valoarea curentă a pH-ului.
Figura 5. 9 Variația pH-ului în treapta de epurare fizico-chimică pe parcursul unui interval de o săptămână
Partea aferentă sectorului de preparare și dozare a reactivilor se prezintă conform figurii de mai jos:
Figura 5. 10 Instalațiile de preparare reactivi
Elementele active conținute în această zonă a interfeței grafice sunt următoarele:
Instalațiile de preparare și dozare a soluțiilor
Semnalizarea de avarii interne sau alarme la instalațiile de preparare a reactivilor
Pompe de dozare reactivi PD1-4
După epurarea mecano-chimică și corecția pH-ului apele pot fi introduse în treapta de epurare biologică unde are loc definitivarea procesului de epurare. Necesitatea introducerii treptei de epurare biologică este motivată datorită conținutului mare de substanța organică din apele reziduale evacuate de pe platforma chimică care nu pot fi îndepărtate prin epurare chimică decât parțial.
Treapta biologică
Interfața grafică aferentă treptei biologice se prezintă conform figurii de mai jos:
Figura 5. 11 Reprezentarea grafică a treptei biologice
Elementele active din zona grafică aferentă treptei biologice sunt următoarele:
Nivelul apei din bazin – este o reprezentare a valorii semnalului provenit de la traductorul de nivel hidrostatic; deasemenea nivelul apei în bazin variază ca reprezentare grafică, în funcție de această valoare
Parametri de proces – valori provenite de la adaptorul de traductoare SC1000, amplasat lângă bazinul de aerare a treptei biologice. Traductoarele de semnal sunt amplasate în imediata vecinătate a adaptorului, la marginea bazinului
Dozator nutrienți – Instalația de dozare alimentată și comandată local
Pompele de evacuare P10 și P11, alimentate și comandate local
Timp de liniștire total – parte componentă a indicatorului de stare a reactorului biologic, arată timpul total de liniștire
Timp de liniștire curent – parte componentă a indicatorului de stare a reactorului biologic, afișează valoarea totală a timpului cumulat de la începerea secvenței de liniștire
Timp de aerare total – parte componentă a indicatorului de stare a reactorului biologic, arată timpul de aerare total calculat de către automatul programabil. Această valoare este variabilă între limitele impuse prin intermediul paginii de setări
Timp de aerare curent – parte componentă a indicatorului de stare a reactorului biologic, afișează valoarea totală a timpului cumulat de la începerea secvenței de aerare
Pompe recirculare nămol P8 și P9, alimentate și comandate local
Detectorul de nivel minim critic, aflat în vecinătatea pompelor de recirculare a nămolului, cu rol de oprire a acestora în cazul scăderii nivelului apei sub un nivel minim critic
Frecvența suflante – frecvența instantanee a motoarelor de acționare a suflantelor, frecvența care este reglată în mod continuu de către automatul programabil printr-o buclă PID, între limitele minim și maxim stabilite prin intermediul paginii de setări
Presiunea suflantelor – afișează valoarea semnalului furnizat de către traductorul de presiune amplasat pe traseul de evacuare al fiecărei suflante
Suflantele SF1 și SF2 – comandate local din invertoarele amplasate în tabloul de distribuție general aflat în spațiul tehnic din camera de comandă
Dacă valoarea timpului de aerare curent este negativă, înseamnă că secvența de aerare nu a început și se așteaptă umplerea decantorului primar la un nivel de minim 1.85 m, în scopul asigurării unui necesar de apă care să înlocuiască apa evacuată din reactorul biologic, la finalizarea perioadei de aerare.
Evacuare apă și ozonizare
Interfața grafică aferentă sectorului de evacuare și procesului de ozonizare se prezintă conform figurii de mai jos:
Figura 5. 12 Reprezentarea grafică a instalației de evacuare și a procesului de ozonizare
Elementele active din zona grafică aferentă procesului de evacuare sunt următoarele:
Pompa de pe circuitul de ozonizare recirculare – asigură debitul de apă necesar funcționarii sistemului ejector de amestec al ozonului în apa recirculată. Acest element este alimentat și comandat local.
Elecroventil ozon circuit ozonizare recirculare – acest element controlează trecerea ozonului către punctul de inserție în circuitul apei recirculate. Este alimentat și comandat local.
Elecroventil ozon circuit ozonizare evacuare – acest element controlează trecerea ozonului către punctul de inserție în circuitul apei evacuate. Este alimentat și comandat local.
Pompa circuit ozonizare evacuare – asigură debitul de apă necesar funcționarii sistemului ejector de amestec al ozonului în apa evacuată. Acest element este alimentat și comandat local.
Debitmetru apă evacuată – afișează valoarea instantanee a semnalului provenit de la traductorul de debit aflat lângă bazinul de aerare al treptei biologice
Grup compresor și uscător aer – afișează starea circuitului de alimentare a compresorului și a uscătorului de aer. Acest element este alimentat și comandat local.
Generator de ozon – indică starea circuitului de comandă și alimentare a generatorului de ozon. Acest element este alimentat și comandat local.
Indicator producție de ozon – Indicator ce redă producția de ozon a generatorului când acesta se află în funcțiune. Regimul de funcționare al generatorului, din punct de vedere a producției de ozon, constă în 4 trepte de funcționare respectiv 25%, 50%, 75% și 100%, care sunt reprezentate în indicator.
Indicator de stare generator ozon – Acest indicator redă starea generatorului de ozon, din punct de vedere a funcționarii și a stării de alarme interne, după cum urmează:
Pornit – confirmare de funcționare a echipamentului
Oprit – echipament oprit
Alarma – situație de alarmă internă, în care generatorul poate să funcționeze, respectiv:
Depășirea primului prag de temperatură a transformatorului
Depășirea unui nivel maxim de presiune pe circuitul de ozon
Avarie internă – situație de avarie în care generatorul se oprește, respectiv:
Depășirea celui de-al doilea prag de temperatură a transformatorului
Detectarea de scăpări de ozon în interiorul echipamentului, peste limita maximă admisă
Scăderea presiunii sub nivelul minim admis pe traseul de ozon
Indicator parametri apă evacuată – Valorile afișate sunt preluate de la adaptorul de traductoare SC100 aflat lângă căminul de evacuare. Acesta transmite următorii parametri: oxigen dizolvat în apa (O2), Conductivitate (Cond.), temperatura apei evacuate (Temp.), valoarea pH (pH) și valoarea consumului chimic de oxigen (CCO).
Bara de navigare
Bara de navigare este un element grafic care apare în toate paginile (secțiunile) principale ale interfeței grafice. Prin intermediul acesteia se pot accesa direct toate celelalte secțiuni fără a mai fi nevoie de treceri prin stări intermediare. Bara de navigare indică starea generală de funcționare a instalației de automatizare, pagina la care se află utilizatorul la momentul curent, precum și apariția unor alarme sau avarii. Tot prin intermediul acestui element se realizează accesul utilizatorilor în sistem, pentru efectuarea de modificări de parametri sau comenzi la echipamente.
Bara de navigare se prezintă conform figurii de mai jos:
Figura 5. 13 Bara de navigare
Alarme și avarii recente
Această zonă constă într-o listă în care apar ultimele 3 alarme sau avarii apărute în ordine cronologică, în scopul semnalizării imediate către operator a apariției de evenimente noi. În prima coloană se specifică ora la care a apărut evenimentul, iar în a doua coloană este prezentată data. În următoarele două coloane se găsește denumirea obiectului de interes, urmată de o descriere a evenimentului, în scopul identificării cât mai eficiente a cauzelor care l-au produs.
Modul de reprezentare al evenimentelor este următorul:
roșu – avarie echipament sau situație critică care necesită intervenție
galben – alarmă de proces sau situație atipică de funcționare
Semnalizarea prin clipire a evenimentului denotă faptul că evenimentul nu a fost validat (luat la cunoștință) de către operator. Dacă se dorește validarea evenimentului, este necesară accesarea paginii de alarme. Detalii suplimentare despre reprezentarea, gestionarea și categoriile de alarme vor fi prezentate în secțiunea corespunzătoare paginii de alarme.
Contor evacuare
Zona rezervată contorizării volumului de ape evacuate se prezintă conform figurii de mai jos:
Figura 5. 14 Contor apă evacuată
Prin intermediul acestei zone, operatorul aflat în tura are posibilitatea de a introduce în sistem datele obtinute prin citirile zilnice ale contorului de ape de ieșire.
Introducerea valorilor se realizează prin poziționarea cursorului în oricare punct al zonei cuprinse în figura de mai sus, și click – stânga pe butonul mouse-ului. Va apărea o consolă numerică ce permite introducerea datelor. Acest lucru se realizează fie prin selectarea numerelor cu ajutorul cursorului, sau direct, prin introducerea lor de la tastatură după care se apasă „ENTER”.
Valoarea astfel introdusă va fi folosită la calculul volumului de apă evacuat spre emisar, pe intervalul dintre două citiri consecutive.
Calculul volumului de apă evacuată pe intervalul curent se face conform următoarelor etape:
La ora 08:06, respectiv la un minut după generarea raportului zilnic de funcționare se retine valoarea curentă (care a fost introdusă în ziua anterioară) în memoria internă a calculatorului.
După acest interval, de preferință înainte de secvența de evacuare a apei, operatorul va trebui să citească contorul de ape evacuate și să introducă valoarea în sistem, prin metodologia descrisă mai sus.
În ziua următoare, la ora 08:04 minute, respectiv la un minut înainte de generarea raportului zilnic de funcționare, se va face calculul volumului de ape evacuate prin diferența dintre valoarea curentă și cea reținută cu o zi înainte în memoria calculatorului.
La ora 08:05 minute, se generează raportul zilnic de activitate. În raport, va apărea valoarea calculată, împreună cu data și ora la care a fost reținută valoarea anterioară pentru calcul.
Zona de navigare și indicare stare sistem
Zona de navigare și de indicare a stării sistemului este conținută în fiecare dintre paginile principale ale aplicației, permițând accesul în orice moment la secțiunea dorită, și se prezintă conform figurii de mai jos:
Figura 5. 15 Indicare stare sistem
Regimul de funcționare a instalației apare în partea de sus a indicatorului și reflectă starea sistemului direct dependentă de poziția selectorului de stare aflat pe panoul frontal al cutiei de automatizare. Regimul de funcționare poate avea următoarele stări:
MANUAL – în acest mod, comenzile la echipamente sunt date de către modulul operator cu ecran senzitiv aflat pe panoul frontal al cutiei de automatizare centrale, iar instalația funcționează doar după aceste comenzi.
OPRIT – în acest mod funcționarea instalației este oprită.
AUTOMAT – în această situație, instalația funcționează în mod automat după programul de aplicație implementat în memoria automatelor programabile. Doar în această situație se pot efectua comenzi SCADA prin intermediul interfețelor de control accesibile din pagina de control.
Din punct de vedere al monitorizării, sistemul SCADA este activ în toate situațiile de mai sus, cu posibilitate de modificare a parametrilor de funcționare (pagina setări), a validării de alarme (pagina alarme) și de modificare a modurilor de vizualizare (pagina grafice)
Butoanele de navigare, pe lângă funcția de acces imediat a zonei corespunzătoare, au și funcția de a indica operatorului zona (pagina de control) în care acesta se află, prin colorarea în galben a ramei butonului, și prin colorarea cu negru a textului descriptiv.
Acces utilizatori
Zona de acces utilizatori permite accesarea funcțiilor de comandă și de modificare a parametrilor din partea utilizatorilor, și se prezintă conform figurii de mai jos:
Figura 5. 16 Acces utilizatori
În funcționare normală, aplicația SCADA nu permite intervenția utilizatorilor. Pentru aceasta, este necesară activarea butonului de acces utilizatori. La activarea acestuia, va apărea o fereastră de introducere în mod text a numelui și a parolei de acces a utilizatorului. După ce această procedură a fost realizată, fereastra va dispărea, iar numele utilizatorului înregistrat va fi afișat deasupra butonului de ieșire utilizator.
Pe toată perioada în care utilizatorul este înregistrat, dacă instalația se află în regim de funcționare „automat”, se vor putea da comenzi echipamentelor, și se vor putea face modificări asupra parametrilor de proces.
La finalizarea operațiunilor, pentru a nu permite accesul persoanelor neautorizate, operatorul va trebui să se deconecteze prin acționarea butonului „ieșire utilizator”.
Modul de comandă al echipamentelor
Atunci când un utilizator cu drepturi corespunzătoare s-a înregistrat, elementele care prezintă posibilitate de control, vor apărea încadrate de un chenar clipitor, care va avea și rolul de buton de comandă. La acționarea acestui buton de comandă a apărea în dreptul elementului corespunzător o fereastră de comandă prin intermediul căreia se va putea modifica regimul de funcționare al elementului în cauză (automat,pornit, oprit).
Figura 5. 17 Comandă echipamente
Funcționarea elementului de proces la activarea ferestrei de comandă se face după cum urmează:
START (pornit-forțat) – Această comandă se poate da numai când sistemul este în regim automat. În această situație, se va neglija comanda dată de către automatul programabil și se va porni echipamentul, în condițiile în care nu este în stare de avarie sau nu este oprit de la selectorul local al cutiei de comandă locală.
STOP (oprit-forțat) – Această comandă se poate da numai când sistemul este în regim automat. În această situație, se va neglija comanda dată de către automatul programabil și se va opri echipamentul, în condițiile în care nu este pornit de la selectorul local al cutiei de comandă locală.
AUTO (regim automat) – Stare normală de funcționare, în care elementul este controlat de către programul de automatizare al automatului programabil.
Pagina de grafice
Din punct de vedere al interfeței grafice, pagina de grafice arată conform figurii de mai jos:
Figura 5. 18 Pagina grafice
Selectare moduri de vizualizare – Această zonă permite alegerea modurilor de vizualizare a graficelor de proces. Primele trei moduri sunt predefinite și permit vizualizarea graficelor de proces aferente zonelor specificate din cadrul fluxului tehnologic.
Bara de meniuri principală – Este o interfață grafică prin care se pot opera modificări asupra modului curent de vizualizare a graficelor de proces. Bara de meniuri se prezintă conform descrierii de mai jos:
Figura 5. 19 Bara de meniuri principală
Descrierea elementelor componente ale barei de meniuri principală:
Încarcă mod vizualizare – se realizează încărcarea manuală a unui mod de vizualizare predefinit care a fost salvat anterior în directorul cu fișierele de vizualizare.
Salvează mod vizualizare – se salvează un mod de vizualizare propriu, modificat de către utilizator. În cazul în care utilizatorul realizează modificări asupra modului de vizualizare curent și dorește ca acestea să fie salvate și accesate ulterior, prin intermediul acestui buton poate să salveze modul de vizualizare propriu. La apăsarea butonului, va apărea o fereastră de dialog de salvare fișier care va oferi posibilitatea salvării modului de vizualizare (fișier cu extensia ”.pav”). Salvarea modului de vizualizare propriu se realizează prin scriere peste fișierele aferente butoanelor (mod5.pav corespunde butonului „Vizualizare mod predefinit5”, etc.). Sunt disponibile 6 moduri de vizualizare accesibile din meniul principal al paginii de grafice, prin butoanele „Vizualizare mod predefinit” 5,6,7,8,9, și 10.
Imprimare grafice – Prin intermediul acestui buton se poate lista la imprimantă un clișeu al graficelor vizualizate la momentul curent, inclusiv date numerice despre reprezentările grafice
Copiere în clipboard a datelor de proces – la activarea acestui buton, datele din zona vizualizată a graficelor de proces sunt copiate în windows clipboard, fiind apoi disponibile la comanda “paste” într-un fișier text sau excel.
Export în format .xls sau .txt a datelor de proces – prin intermediul acestui control, se generează un fișier text sau excel care poate fi salvat pe hard-disk. Acest fișier conține toate valorile mărimilor de proces vizualizate ca grafice, la intervalele de timpi de eșantionare configurate.
Adăugare grafice – adăugare de grafice de proces noi prin intermediul ferestrei de dialog de adăugare a graficelor. Pentru adăugare se selectează opțiunea ”Search” din fereastra nou apărută și se alege din lista apărută mărimea nouă ce se dorește a fi reprezentată .
Ștergere grafice – opțiune de ștergere a graficului selectat
Grupare grafice – realizează gruparea/degruparea graficelor ca vizualizare funcție de timp. Prin activarea acestui control, graficele de proces pot fi vizualizate pe același ecran la intervale de timp diferite
Vizualizare puncte grafice – vizualizarea punctelor corespunzătoare perioadelor de eșantionare a semnalelor care au generat graficele de proces
Vizualizare cursor – vizualizarea cursorului de măsură a valorilor de pe graficele de proces
Vizualizare etichete grafice – vizualizare a etichetelor aferente cursorului grafic
Vizualizare extinsă a graficelor – provoacă afișarea graficelor pe întreg spațiul disponibil, dacă valoarea intervalului de măsură pe axa Y(ordonata) a fost configurat cu autoscalare. Dacă acest interval a fost setat la o valoare fixă, graficul nu va putea fi vizualizat în mod extins.
Grafice-proprietăți – afișează fereastra complexă de configurare a graficelor. Prin intermediul acestei ferestre se pot adăuga, șterge și schimbă proprietățile graficelor afișate, în mod avansat.
Ajutor (lb. engleză) – informații despre meniurile și configurările posibile ale interfeței de vizualizare a graficelor de proces
Bara de meniuri secundară – Este o interfață grafică prin care se pot opera modificări asupra modului curent de vizualizare a graficelor de proces. Bara de meniuri secundara se prezintă conform descrierii de mai jos:
Figura 5. 20 Bara de meniuri secundară
Descrierea elementelor componente ale barei de meniuri secundară:
Interval de timp de start – stabilire a intervalului de timp de început a vizualizării
Perioada de afișare – stabilirea perioadei de afișare a întregului interval util
Interval de timp de sfârșit – stabilirea perioadei de sfârșit a intervalului de vizualizare
Blocare modificare perioadă de vizualizare – blocarea perioadei de afișare
Control perioadă curentă – butoane de navigare înainte/înapoi pe intervalul de timp disponibil pentru mărimile afișate
Blocare rulare grafic – buton de oprire / pornire a rulării de la dreapta la stingă a “benzii” de vizualizare a graficelor
Stabilire interval de timp – alegerea perioadei de timp pentru intervalul util afișat
Mărire interval de vizualizare – funcție de „zoom” – mărire pe intervalul de timp
Micșorare interval de vizualizare – funcție de “zoom” – micșorare pe intervalul de timp
Revenire la intervalul anterior – se revine asupra ultimei modificări efectuate
Lupa mărire grafice – se comută funcționarea cursorului în mod ”lupa”. Folosind mouse-ul (click-stânga) se selectează zona utilă care se dorește a fi mărită. La eliberarea butonului mouse-ului zona selectată va fi mărită la dimensiunea întregului ecran.
Setare interval timp – permite selectarea cu precizie a intervalului de timp de afișare a graficelor (vezi pct.7)
Setare interval axa Y – modificarea domeniului de vizualizare (pe verticală) a mărimii selectate. Acest lucru este posibil după selectarea unuia dintre graficele afișate curent.
Grafice de proces
Zona de vizualizare a graficelor de proces se prezintă după cum urmează:
Figura 5. 21 Graficele de proces
Descrierea elementelor componente:
Bara de control și afișare a perioadei – Indică perioada de timp corespunzătoare valorilor reprezentate grafic. Acest element permite și modificarea rapidă a intervalului de timp vizualizat, prin poziționarea cursorului (mouse-ului) și apăsare cu menținere click-stânga. În această situație, perioada de timp se va extinde odată cu deplasarea mouse-ului pană la eliberarea butonului acestuia
Zona vizualizare și selectare grafice – zona utilă în care se pot observa grafic valorile mărimilor de proces. Prin intermediul acestei interfețe se pot selecta graficele de interes. În urma selectării, în partea stângă a zonei va fi afișat domeniul de valori propriu graficului selectat. Tot prin intermediul acestei zone se poate realiza deplasarea în timp a graficelor pentru a vedea evoluția acestora în timp. Acest lucru se realizează prin poziționarea cursorului (mouse-ului) și apăsare cu menținere click-stânga. În această situație deplasarea graficului va fi dependentă de deplasarea mouse-ului până la eliberarea butonului acestuia
Etichete identificare și detaliere grafice – aceste etichete au rolul de a identifica suplimentar graficul aferent, și de a indica valoarea citită în dreptul cursorului, împreună cu perioada de timp corespunzătoare citirii. Aceste etichete, împreună cu cursorul pot fi afișate sau nu, în funcție de comanda dată prin intermediul barei de meniuri principală, punctul 11
Cursor – marchează punctul de pe grafic în care se face citirea valorilor afișate în etichete și în legendă, (valori instantanee). Elementul poate fi afișat sau nu prin intermediul barei de meniuri principală, punctul 10. Poate fi deplasat cu mouse-ul pe zona activa de lucru.
Legendă grafice
Acest element grafic permite selectarea graficelor de interes, și furnizează informații suplimentare despre valorile reprezentare și evoluția lor pe perioada de timp afișată.
Figura 5. 22 Legendă grafice
Descrierea elementelor componente:
Structura modului de afișare a graficelor – arată modul de grupare al graficelor în cadrane de reprezentare. Permite afișarea sau eliminarea din zona de vizualizare a graficelor dorite. Acest lucru se realizează prin selectarea cu ajutorul cursorului mouse-ului a căsuței din stânga fiecărui grafic
Domeniul de măsură – arată domeniul de măsură aferent fiecărui grafic. Această valoare apare pe verticală în zona de vizualizare grafice, la graficul selectat și poate fi modificată prin intermediul barei de meniuri secundară, axa Y(punctul 13)
Unități de măsură – unitățile de măsură aferente reprezentării grafice a valorilor de proces
Valori minime – valoarea minimă pe intervalul de timp afișat
Valori maxime – valoarea maximă pe intervalul de timp afișat
Valoare medie – valoarea medie calculată pe intervalul de timp afișat
Descriere – descriere, informații suplimentare
Valoare curentă cursor – valoarea citită în dreptul cursorului
Pagina de alarme
Secțiunea dedicată alarmelor are rolul de a semnaliza și memora apariția unor evenimente nedorite sau atipice procesului, cunoscute sub denumirea de alarme.
Din punct de vedere al implicațiilor în proces, alarmele sunt de două categorii, respectiv:
Avarii – apariția acestor evenimente este de importanță maximă și semnalează un incident de tip avarie la elementele din proces.
Evenimentele de tip avarie care pot apărea sunt prezentate și descrise în tabelul de mai jos:
Tabel 5. 1 Lista de avarii a stației de epurare
Alarme – Evenimentele din această categorie semnalizează apariția de evenimente de importanță majoră în desfășurarea procesului tehnologic și a funcționarii echipamentelor. Apariția de alarme nu provoacă în mod direct oprirea procesului, dar implică luarea la cunoștință de apariția lor, din partea personalului de deservire a instalației.
Tabel 5. 2 Lista de alarme a stației de epurare
În ceea ce privește interfața grafică aferentă secțiunii de alarme, aceasta se prezintă după cum urmează:
Figura 5. 23 Pagina alarme
Descrierea elementelor componente:
Validare – acest buton de control oferă posibilitatea validării tuturor alarmelor din listă, simultan
Navigare pagină istoric alarme/avarii – buton pentru navigare la pagina de istoric a alarmelor, pagina care va fi descrisă ulterior
Navigare pagini din lista curentă – aceste controale permit deplasarea în sus sau în jos în lista de alarme curente, în cazul în care numărul de alarme active este mai mare decât posibilitatea de afișare a interfeței grafice
Filtrare listă – activare a opțiunii de filtrare avansată a listei de alarme curente. La activare, apare fereastră de configurare a filtrelor care permite filtrarea după caracteristicile definitorii ale alarmelor apărute (denumire, dată apariție, descriere, stare, categorie)
Eliminare filtre listă – elimină filtrul configurat la punctul anterior
Lista alarme – zonă principală de afișare a listei de alarme. Alarmele sunt afișate în ordinea apariției lor. La validare, acestea dispar din lista de alarme active și trec în lista de istoric alarme
Descrierea semnificației culorilor de afișare – Zonă descriptivă a culorilor de afișare a alarmelor:
Avarii active – Sunt acele evenimente definite în lista de avarii, care încă sunt active
Avarii inactive – Sunt acele evenimente definite în lista de avarii, care au fost active în trecut. Aceste elemente se găsesc în lista de istoric alarme
Alarme active – Sunt elementele definite în lista de alarme care sunt încă active
Alarme inactive – Sunt acele evenimente definite în lista de alarme, care au fost active în trecut. Aceste elemente se găsesc în lista de istoric alarme
Rapoarte
Secțiunea de rapoarte descrie funcțiile de generare și de gestionare a rapoartelor de activitate. Din punct de vedere al conținutului, rapoartele se împart în două categorii, respectiv rapoarte de funcționare, și rapoarte de evacuare.
Rapoarte de funcționare
Rapoartele de funcționare se prezintă sub forma unor tabele în care sunt prezentate valori orare ale parametrilor de proces, precum și valori de timp cumulat de funcționare al echipamentelor, pe intervalul ultimelor 24 de ore.
Din punct de vedere grafic, raportul de funcționare se prezintă conform figurii de mai jos:
Figura 5. 24 Raport de funcționare
Datele conținute în cele trei secțiuni sunt următoarele:
Parametri de proces. Valori orare – valori înregistrate în memoria locală a serverului, din ora în oră, de-a lungul ultimelor 24 de ore
Timpi de funcționare echipamente pe ultimele 24 de ore – valori calculate prin diferența dintre timpul actual de funcționare și timpul de funcționare înregistrat în urmă cu 24 de ore, aferent fiecărui echipament
Contor apă evacuare – valoarea curentă a contorului de ape de ieșire, precum și estimarea volumului de ape evacuat în ultimele 24 de ore. Metodă de calcul a volumului de ape evacuate a fost descrisă la capitolul 5.1.4.7.
Rapoartele de funcționare se generează automat la ora 08:05 în fiecare zi.
Rapoarte de evacuare
Rapoartele de evacuare sunt generate automat, în urma comenzii primite de la automatul programabil. Comanda este generată la îndeplinirea următoarelor condiții:
Cel puțin una dintre pompele de evacuare să fie pornite
Debitul apei la evacuare să fie de minim 300mc/oră
Condițiile de mai sus să fie îndeplinite pe o perioadă de cel puțin 10 minute
În raportul de evacuare se găsesc parametri măsurați ai apelor evacuate în acel moment. Raportul se prezintă sub forma unui tabel, conform figurii de mai jos:
Figura 5. 25 Raport de evacuare ape uzate
Atât rapoartele de evacuare cât și cele de funcționare se salvează automat pe hard-disk-ul local, pe partiția primară la următoarea locație:
Rapoarte de funcționare:
C:\Rapoarte_functionare
Rapoarte de evacuare:
C:\Rapoarte_functionare
Pagina de setări
Pagina de setări oferă posibilitatea modificărilor parametrilor de funcționare a stației de epurare, în condițiile în care utilizatorul înregistrat are dreptul de acces corespunzător. Pagina de setări se prezintă sub forma unei interfețe grafice de tip lista care conține, pe lingă rubrica de setări și evidența timpilor de funcționare a echipamentelor.
Figura 5. 26 Pagina setări parametri de funcționare
Descrierea elementelor componente:
Buton încărcare setări inițiale – buton de revenire la setările predefinite ale parametrilor de proces. Zona cu acces restricționat
Zona introducere valori – zona unde se găsesc afișate valorile parametrilor ce pot fi modificați. Dacă utilizatorul are drept de acces corespunzător, zona de afișare a valorilor devine senzitivă și permite introducerea de valori prin intermediul unei căsuțe de dialog tip tastatură numerică
Lista cu timpi de funcționare – afișează timpii de funcționare memorați de către automatul programabil, la fiecare dintre elementele din listă, de la începutul perioadei la care aceste valori au fost resetate. Actualizarea se face la un interval de 3 secunde, de la un element al listei la celalalt
Buton resetare contoare – acest element permite resetarea contoarelor în cazul în care se impune acest lucru (înlocuirea anumitor elemente de proces cu altele noi, etc.).
Optimizarea procesului de aerare în treapta biologică
Stațiile de epurare a apelor uzate sunt mari consumatoare de energie. Costurile acestei energii consumate se reflectă în costurile generale de operare fapt care ridică prețul apei prelucrate în stația de epurare. Un management corect al consumurilor energetice identifică soluții pentru exploatarea eficientă și rentabilă a stației de epurare a apelor uzate.
Controlul aerării în treapta biologică reprezintă o parte foarte importantă în cadrul proiectării oricărei stații de epurare. Volumul de aer necesar depinde de cererea de oxigen a biomasei apei uzate, care este în continuă schimbare. O aerare necorespunzătoare poate inhibă procesul de nitrificare, iar o aerare excesivă duce la creșterea consumului de energie electrică ducând implicit la creșterea costurilor de exploatare a stației. Se estimează că între 60% și 70% din consumul total de energie al unei stații de epurare este reprezentat de procesul de aerare.
O schemă de control a aerării bine gândită ar putea optimiza procesul general și în mod semnificativ ar duce la reducerea costurilor de energie. Sistemele de control ale aerării includ două principii de bază și anume măsurarea variabilei de proces, care, în acest caz este concentrația de oxigen dizolvat (DO) în apele uzate, precum și implementarea algoritmilor de control pentru elementele finale de acționare, cum ar fi convertizoarele de frecvență pentru comanda motoarelor suflantelor.
Una dintre condițiile de funcționare corectă a bazinului de aerare este menținerea continuă în stare de suspensie a flocoanelor de nămol activ. Aceasta se poate realiza dacă viteza orizontală în orice punct din zona adiacentă radierului este peste 25 cm/s sau dacă componenta ascensională depășește 30 cm/s. Aprecierea se poate face și global prin nivelul turbulenței generate și induse în masa de apă din bazinul de aerare considerată prin indicele energetic specific . Se consideră că dacă indicele energetic specific, = raportul dintre puterea aplicată la echipamentele de aerare și volumul bazinului de aerare, depășește se asigură menținerea în stare de suspensie a flocoanelor de nămol activ. Se menționează, însă, că în bazinul de aerare densitatea de energie specifică nu este constantă. În zonele de acțiune directă, a mișcării generate de echipamentul de oxigenare are valori mai mari, iar în cele ale mișcării induse valoarea scade foarte mult. Repartizarea inegală a energiei specifice se va reflecta într-o distribuție diferențiată a concentrației oxigenului dizolvat ca efect al variației coeficientului de transfer de masă.
Mărimea flocoanelor de nămol activ depinde de intensitatea turbulenței. La turbulență mare floconul se fragmentează (dimensiunile mari conduc la eficiență ridicată de epurare), iar în apa liniștită apare fenomenul de aglomerare a flocoanelor. Dimensiunea optimă a floconului este de ordinul 60-70 μm, iar cea maximă 290 μm.
Oxigenul necesar procesului aerob – C.O. [] – reprezintă debitul masic de oxigen transferat din aer în apă – fluxul de oxigen – solicitat de necesitățile vitale ale procesului de epurare. Acest oxigen este necesar procesului metabolic de degradare al substanței organice (oxidare biochimică) până la dioxid de carbon și apă și cel disponibil vieții microorganismelor.
Există o corelație între necesarul de oxigen și vârsta nămolului funcție de posibilitățile acestuia de floculare sau dezagregare. În acest sens se definește concentrația critică a oxigenului dizolvat:
(5. 2)
unde reprezintă concentrația critică a oxigenului dizolvat în bazinul de aerare. Dacă concentrația oxigenului este inferioară celei critice, calculate pentru o anumită vârstă, poate să nu apară flocularea nămolului activ.
Se menționează că, pe lângă acest necesar de oxigen, se impune condiția ca în fiecare punct din bazinul de aerare să existe un exces de oxigen dizolvat în gama 1…3 . Pentru calculul necesarului de oxigen se folosește relația
(5. 3)
unde consumul de oxigen în procesul biochimic de degradare al unei unități de substanță organică impurificatoare; – gradul de degradare al substanței organice; – concentrația substanțelor organice impurificatoare care intră în bazinul de aerare ; – necesarul de oxigen consumat prin respirația endogenă a nămolului activ; – concentrația în substanță solidă uscată, a suspensiilor volatile din bazinul de aerare; – concentrația oxigenului dizolvat în exces din apa bazinului de aerare; – debit total de apă uzată care intră în bazinul de aerare. Concentrația în suspensii pentru biomasă variază în funcție de proces astfel: a) în cazul procesului de mare încărcare ; b) medie încărcare ; c) mică încărcare cu .
Relația de mai sus se poate scrie sub forma:
(5. 4)
unde este timpul hidraulic de retenție al apei din bazinul de aerare cu volumul V.
În conformitate cu experiențele efectuate de Eckenfelder expresia devine
(5. 5)
Necesarul maxim de oxigen este condiționat de toate materiile organice și anorganice care se oxidează complet , unde este concentrația carbonului organic, – suma azotului amoniacal, , – reprezintă coeficienții de consum.
Necesarul de oxigen de mai sus trebuie acoperit de echipamentele de oxigenare cu care se dotează bazinul de aerare. Se adoptă un spor de 10% pentru acoperirea eventualelor variații ale încărcării organice.
Producția zilnică de oxigen a unui echipament de oxigenare care trebuie să răspundă și necesităților hidrodinamice de menținere a flocoanelor de nămol activ în suspensie este definită astfel:
(5. 6)
unde este raportul dintre coeficientul de transfer al oxigenului în apa uzată și cel corespunzător condițiilor standard pe apa curată.
Capacitatea de oxigenare reprezintă debitul masic de oxigen transferat din aer în apă de instalația de oxigenare care echipează bazinul de aerare . Este dată de relația , fiind parametrul principal de dimensionare al echipamentului de oxigenare. Se menționează faptul că un echipament de oxigenare introduce aer și numai în cazuri deosebite, cu totul speciale, oxigen pur sau ozon. Cea mai mare parte din aerul sau oxigenul introdus se degajă în atmosferă fără a contribui efectiv la procesul de oxigenare, dar realizând circulație prin efectul de gaz-lift. Cantitatea de aer pe care trebuie să o introducă echipamentul de oxigenare, pentru necesitățile procesului aerob, este , unde este densitatea oxigenului din aer la temperatura standard de , iar reprezintă randamentul de transfer al oxigenului din aer în apă în procesul de transfer de masă cu valori dependente de echipament.
Comparația între echipamentele de oxigenare se realizează pe baza indicatorilor de mai sus, prezentați în condiții standard și din cel al eficienței de oxigenare , unde este puterea unitară pe agregat.
În cazul stațiilor de epurare ape uzate bazate pe tehnologia SBR (Sequencing Batch Reactor sau reactor biologic cu alimentare secvențială) cum este și cea de la S.C. COMCEH S.A. Călărași, se apelează la metoda nămolului activ cu regim discontinuu. Procesele din bazinele cu funcționare secvențială sunt identice cu cele din bazinele cu nămol activat, cu deosebirea că aerarea și decantarea au loc în același bazin.
În raport cu procedeul de epurare biologică cu nămol activ cu alimentare continuă acesta are următoarele avantaje: a) o mai mare flexibilitate în strategia de operare; b) se elimină necesitatea decantării ulterioare a efluentului și evident dispare necesitatea stației de repompare a nămolului recirculat; c) populația eterogenă – mixtă – din reactorul biologic poate să fie expusă la variații mari ale încărcării organice. Metoda conduce la un consum redus de energie (consum specific pentru aerare) și are un randament foarte bun de degradare a compușilor pe bază de carbon, dar și pentru denitrificare (circa 99%) și de eliminare a fosforului (circa 70%).
Sistemul funcționează discontinuu pe cicluri (2 cicluri pe zi) cu următoarele faze pe ciclu: a) admisia apei uzate în bazinul de aerare (treapta biologică); b) aerarea și agitarea amestecului polifazic pe o perioadă de timp setată de către operator în aplicația SCADA; c) sedimentare în scopul separării solidelor din apă și pentru limpezirea acesteia; d) evacuarea apei epurate; e) evacuare nămol. Prin această metodă se pune în contact materia organică din apa uzată cu nămolul activ existent în bazin pe o perioadă de timp care permite adsorbția și atacarea compușilor degradabili biologic.
Timpul de aerare reprezintă timpul minim de oxigenare pentru ca procesul să decurgă normal. Din experiențele efectuate se recomandă ( W.Triebel), iar după Imhoff peste 3 ore până la 6 ore. Timpul de aerare corespunde timpului de retenție hidraulic al apei uzate (fără nămolul recirculat) . Acest timp este controlat prin modificarea debitului de alimentare cu menținerea constantă a încărcării organice din influentul bazinului de aerare. Corelația dintre tratabilitatea biologică a apei uzate, exprimată prin raportul și timpul de aerare este dată de expresia liniară . Tratabilitatea biologică a apei uzate se poate defini prin capacitatea materiei organice de a fi degradată în corelație cu capabilitatea biomasei de a reuși descompunerea acesteia în timpul afectat procesului. Acest termen presupune stabilirea condițiilor fizico-chimice, biodegradabilitatea substanțelor organice, capacitatea genetică a microorganismelor de a degrada materia organică, timpul de operare, creșterea biomasei ca urmare a proceselor de asimilare. Symons definește tratabilitatea apei uzate prin valorile raportului . Astfel, dacă , apa uzată are o bună tratabilitate, iar pentru apa uzată este dificil de epurat biologic sau conține substanțe toxice. Între aceste valori,, se impune adaptarea populației bacteriene la compoziția și concentrația apei uzate – apă uzată cu tratabilitate biologică medie.
Durata de aerare are o mare importanță asupra procesului biologic de degradare a substanțelor organice. Astfel, la durate de aerare reduse și încărcări mici ale nămolului activ eficiența este scăzută. Creșterea timpului conduce simțitor la majorarea eficienței de epurare la valori de peste 90%.
Indicii energetici ai instalației de epurare biologice se referă la energia consumată în instalația de epurare pentru realizarea procesului. Energia este destinată asigurării transferului de oxigen din aer în apă, pentru realizarea circulației și a turbulenței necesare menținerii în stare de suspensie a flocoanelor de nămol activ.
Se consideră, după cum s-a mai arătat, că dacă indicele energetic specific depășește valoarea de , se asigură menținerea în stare de suspensie a flocoanelor de nămol activ. Se face precizarea că în raportul bazin de aerare, trebuie să între numai puterea efectivă nu și pierderile de sarcină de pe traseul instalațiilor de aerare pneumatice.
Un alt indice energetic este cel care se referă la transferul de oxigen – eficiența economică de aerare . El va lua în considerare, global, turbulența, mărimea bulelor de gaz dispersate, transferul – transportul – dispersia oxigenului dizolvat etc. O instalație de oxigenare va fi cu atât mai eficientă cu cât va asigura valori mai mari pentru acest indice.
S-a considerat stația de epurare ape uzate de la S.C. COMCEH S.A. Călărași în care treapta biologică aerobă a fost amenajată într-un decantor existent cu volumul de 4700 m3 având funcționare secvențială, atât bazin de aerare cât și decantor secundar. Bazinul este echipat cu un sistem de aerare (sistem de distribuție a aerului comprimat sub forma de bule fine – difuzori poroși) pentru distribuția aerului necesar oxigenării apelor și creării condițiilor aerobe necesare procesului biologic. Timpul de aerare este setabil din aplicația SCADA de către utilizator, ținând seama că în funcționarea acestei trepte biologice există faza de decantare și faza de evacuare a apei epurate. În vederea asigurării oxigenului dizolvat pentru procesul biologic este necesar un debit de aer de 7500 m3aer/h la presiunea de 4 mCA asigurat de către două suflante cu putere de 110 kW comandate de convertizoare de frecvență. Economia de energie este unul din principalele motive pentru care grupul de suflante este acționat prin intermediul convertizoarelor de frecvență.
Pentru măsurarea concentrației de oxigen dizolvat în cazul procesului biologic de epurare s-a folosit un senzor optic de tip LDO „Luminescent Dissolved Oxygen” (oxigen dizolvat luminescent) amplasat în bazinul de aerare. LDO măsoară intervalul de timp, dependent de oxigen, dintre un semnal de excitație și lumina emisă ca răspuns. Astfel, metoda LDO înlocuiește metodele convenționale electrochimice de măsurare a oxigenului printr-o simplă măsurare a unui interval de timp, ceea ce nu necesită nici o calibrare. Semnalele de măsurare sunt transmise de la senzor prin controlerul SC 1000 la o rețea Profibus la sistemul de control care le utilizează pentru reglarea concentrației de oxigen.
Sistemul de control automat al aerării este proiectat cu ajutorul PLC-ului S7-300 din cutia de automatizare centrală pentru a genera semnalul de comandă care să modifice debitul de aer al suflantelor prin corecția frecventei invertoarelor astfel încât să conducă valoarea oxigenului dizolvat în apa la o valoare dorită numită referință. De la un nivel ierarhic superior, sistemul SCADA poate optimiza procesul prin faptul că parametri de funcționare ai buclei PID vor putea fi modificați de către operatorul cu drepturi de acces corespunzătoare, după ce acesta a preluat controlul sistemului.
Regulatorul automat (RA) este blocul principal din cadrul dispozitivului de automatizare. Regulatorul automat are rolul de a prelucra operațional semnalul de eroare (obținut în urma comparației liniar – aditive a mărimii de intrare și a mărimii de reacție în elementul de comparație) și de a genera la ieșire un semnal de comandă pentru elementul de execuție. Este plasat pe calea directă, între elementul de comparație și elementul de execuție, conform schemei bloc a sistemului de reglare automată reprezentată în figura de mai jos:
Figura 5. 27 Sistem de reglare automată cu reacție negativă
r – referința (mărimea impusă a concentrației de oxigen dizolvat);
ε (t) – semnalul de eroare;
u (t) – semnalul de comandă la intrarea elementelor de execuție;
m (t) – mărimea de execuție, prin intermediul căreia se controlează concentrația de oxigen dizolvat;
p – perturbații;
y – ieșirea procesului (concentrația de oxigen controlată de sistemul de reglare);
yr – valoarea actuală, în orice moment, a concentrației de oxigen dizolvat din proces măsurată de traductoare.
Regulatoarele de tip PID sunt cele mai complexe regulatoare cu acțiune continuă, care asigură performanțe de reglare superioare, atât în regim staționar cât și în regim tranzitoriu. Ele înglobează efectele proporțional P, integral I și derivativ D.
Pentru controlul aerării s-a folosit funcția bloc FB41 de reglare continuă integrată în controller-ul STEP 7. SFB/FB „CONT_C” (FB41) este folosită în automatele programabile SIMATIC S7 pentru a controla procese tehnologice cu intrări continue și ieșiri variabile. În cadrul atribuirii parametrilor, funcțiile PID-ului pot fi activate sau dezactivate pentru a adapta controller-ul la proces. Funcția poate fi folosită pentru a controla procese cu referința fixă sau în bucle de control, cum ar fi cascadă sau reglare de raport. Funcțiile regulatorului se bazează pe algoritmul de control PID al unui regulator cu semnal analogic, și se poate include dacă este necesar un generator de impulsuri, pentru a obține un semnal de ieșire modulat în timp. Regulatorul funcționează corect doar dacă blocul este apelat la intervale de timp bine stabilite. Din acest motiv, regulatorul se include într-unul din blocurile de organizare cu întreruperi (OB30…OB38). Timpul pentru citirea ciclică se setează în milisecunde la intrarea CYCLE. Funcția FB41 implementează un regulator PID care influențează continuu variabilele de ieșire oferind și posibilitatea unui control manual al ieșirii.
S-a optat pentru acest tip de control deoarece echipamentele de automatizare utilizate în cadrul stației de epurare au module sau funcții de control PID. De asemenea, dacă aceste regulatoare sunt bine acordate, ele asigură obținerea performanțelor impuse și o robustețe sistemică mult mai bună decât alte metode de control avansat.
Figura 5. 28 Schema bloc a regulatorului implementat în STEP 7
Setpoint-ul funcției PID va fi introdus în format real pe intrarea „SP_INT”, valoarea minimă a oxigenului din treapta biologică setabilă din aplicația SCADA este cuprinsă între 0,5 – 3 mg/l, iar valoarea maximă este cuprinsă între 3 – 6 mg/l. Variabila de proces (PV_IN sau PV_PER) poate fi sub forma unei intrări analogice (PV_PER) cât și sub forma unui număr real (PV_IN). Funcția internă CRP_IN a controller-ului va transforma valoarea de proces a intrării într-un interval real în domeniul -100 +100 după formula:
(5. 7)
Valoare de intrare a procesului în urma normalizării este calculată cu formula:
(5. 8)
unde este în mod normal 1 iar este în mod normal 0.
Intrările de timp de integrare și cea de timp de derivare sunt introduse în paralel în procesul de calcul al regulatorului. Din această cauză prin activarea sau dezactivarea intrării I sau D se poate ajunge la o formă finală a regulatorului de P , PI , PD sau PID.
Valoarea de comandă a regulatorului se poate manipula în mod manual sau automat. În modul manual bucla PID este dezactivată și utilizatorul poate controla direct ieșirea din pagina de setări a aplicației SCADA, iar în modul automat bucla PID este activă și controlează efectiv sistemul.
Semnalul de eroare este diferența dintre referință și variabila de proces. Pentru a înlătura eventuale oscilații ale comenzii se poate defini un histerezis pentru eroare (DEADBAND).
Comanda (LMN, LMN_PER) poate fi încadrată între două limite prin funcția LMNLIMIT. Valoarea comenzii este între 0…100 dar poate fi adusă și sub forma 0…27648 după formula:
(5. 9)
Regulatorul dispune și de opțiunea unui control feed-forward prin atribuirea la intrarea DISV a perturbației.
Intrări utilizate:
MAN_ON – regulatorul este setat în modul manual dacă intrarea are valoarea „1” logic.
P_SEL – selecția factorului proporțional
I_SEL – selecția factorului integrator
SP_INT – referința în intervalul 0..100
PV_IN – variabila de proces în intervalul 0..100
MAN – valoare manuală a comenzii
GAIN – factorul proporțional
TI – constanta de timp a factorului integrator
Ieșiri utilizate:
LMN – comandă în intervalul 0..100
ER – semnalul de eroare
Pentru evidențierea eficacității regulatorului PID, s-au analizat valorile frecventei suflantei active și valorile oxigenului dizolvat din sistemul SCADA implementat la stația de epurare din cadrul S.C. COMCEH S.A., astfel: pentru funcționarea fără regulator PID perioada observată este 28.06.2012 – 04.07.2012, iar pentru funcționarea cu regulator PID perioada observată este 02.11.2012 – 08.11.2012.
În Figura 5. 29 și Figura 5. 30 se prezintă modul de variație al concentrației oxigenului dizolvat în mediul apos din bazinul de aerare. Se remarcă faptul că, stația de epurare fiind secvențială, transvazarea apei din bazinul fizico-chimic în bazinul de aerare conduce la un consum rapid al oxigenului din masa de apă. Apariția bruscă a unei încărcări organice – nămolul activ, avid de oxigen – conduce la creșterea consumului de oxigen până aproape de nivelul zero. Este evident că bucla de reglare comandă creșterea debitului de aer insuflat în bazin cu implicații directe asupra transferului de masă al oxigenului în apă, fapt care face ca pe parcurs nivelul concentrației oxigenului dizolvat să crească spre valoarea de referință de 6 mg/l care a fost setată de către operator în aplicația SCADA. Momentul când frecvența suflantelor este zero înseamnă că timpul de aerare a expirat iar suflantele sunt oprite, urmând perioada de decantare iar apoi evacuarea apei epurate în efluent.
Figura 5. 29 Reprezentarea grafică din sistemul SCADA a frecventei suflantelor (verde) și a valorii oxigenului dizolvat (albastru) în funcționare fără regulator PID
Se observă că, în afara perioadelor când suflanta este oprită după expirarea timpului de aerare, frecvența suflantei rămâne neschimbată (setată de către utilizator la valoarea de 50 Hz din aplicația SCADA) în funcție de variația concentrației de oxigen dizolvat în apă.
Consumul de aer necesar activității biologice este măsurat automat de către senzorul de oxigen care determină concentrația de oxigen dizolvat în apă și trimite semnalul la tabloul de automatizare. În funcție de valoarea prescrisă programul SCADA comandă cu ajutorul buclei de reglare PID convertizorul de frecvență pentru acționarea motorului suflantei, reglându-se astfel debitul de aer în bazin.
Figura 5. 30 Reprezentarea grafică din sistemul SCADA a frecventei suflantelor (verde) și a valorii oxigenului dizolvat (albastru) în funcționare cu regulator PID
În scopul de a estima economiile de energie electrică asociate cu metoda folosirii regulatorului PID, în cele ce urmează a fost făcută o comparație între consumul de energie electrică cu metoda de reglare manuală a suflantelor și consumul de energie electrică în cazul sistemului de control automat. Pentru această evaluare, consumul de energie electrică a suflantelor a fost calculat luând în considerare specificațiile tehnice ale suflantelor, presiunea aerului în instalația de aerare, frecvența de funcționare, turația suflantelor, puterea electrică a suflantelor și timpul de funcționare.
În următoarea figură este reprezentată puterea electrică a suflantei active în funcționare cu regulator PID cât și în funcționare fără regulator PID.
Figura 5. 31 Putere electrică (kW) suflantă în funcționare cu regulator PID (albastru) și fără regulator PID (roșu)
Reducerea energiei electrice consumate de către suflanta activă pentru o perioadă de șapte zile (02/11/2012 – 08/11/2012) se poate observa din Tabel 5. 3 atunci când suflanta activă funcționează cu regulator PID.
Din datele furnizate de către sistemul SCADA referitor la consumul de energie electrică totala a stației de epurare putem observă că energia consumată de suflantă în cazul funcționarii fără regulator PID reprezintă aproximativ 37% din consumul total al stației în perioada 28/06/212 – 04/07/2012 (Figura 5. 32).
Tabel 5. 3 Consumul de energie electrică a suflantei active și totalul de energie consumată în perioada 28.06.2013
Figura 5. 32 Energia electrică totală consumată în perioada 28/06/212 – 04/07/2012 în stația de epurare
În Figura 5. 33 este reprezentată energia consumată de suflantă în funcționare cu regulator PID. În acest caz aerarea reprezintă 26% din totalul energiei electrice folosite de stația de epurare, reducerea energiei fiind de 11% în cazul funcționarii suflantei cu regulator PID.
Figura 5. 33 Energia electrică consumată în perioada 02/11/2012 – 08/11/2012 în stația de epurare
În Figura 5. 34 este reprezentat consumul zilnic de energie de către suflanta în funcționare cu regulator PID cât și în funcționare fără regulator PID, datele pentru realizarea graficului sunt preluate din Tabel 5. 3.
Figura 5. 34 Energia consumată zilnic de către suflanta în funcționare cu regulator PID (albastru) și în funcționare fără regulator PID (roșu)
În Figura 5. 35 este evidențiată reducerea consumului de energie electrică cu aproximativ 3 MWh (11%) pe o perioadă de 7 zile în cazul în care suflanta funcționează cu regulator PID.
Figura 5. 35 Reducerea energiei consumate timp de o săptămână prin controlul aerării cu ajutorul buclei PID
Costurile de energie cu 11 % mai mici timp de o săptămână exprimă cu claritate eficiența acestui sistem de control, având în vedere că între 60% și 70% din consumul de energie din stațiile de epurare este utilizat la activitatea de aerare a nămolului activ. De aceea, strategiile pentru reducerea consumului de energie țintesc către optimizarea transferului de oxigen în aeratoare. Toate sistemele de control sunt bazate pe măsurarea exactă și cu precizie a concentrației de oxigen dizolvat în apă.
Dezvoltarea unei aplicații SCADA pentru procesul de epurare a apelor uzate menajere
Descrierea generală a sistemului
Stația de epurare compactă SEAU 2000 amplasată în comuna Crăciunelul de Jos, județul Alba, este o stație cu două module biologice, tipizată pentru tratarea apei menajere cu debite cuprinse între 100 și 400 fiind destinată tratării combinate anaerob-aerobe a apei uzate menajere provenită de la rețeaua de canalizare sătească pentru un număr maxim 2000 locuitori echivalenți (se consideră conform normelor europene o cantitate de 150 l apă uzată/om/zi, respectiv 60g ). Sistemul SCADA implementat pentru conducerea și monitorizarea procesului de epurare este compus din următoarele componente esențiale:
Serverul SCADA – se prezintă sub forma unui computer cu sistem de operare (în cazul de față Windows XP Professional SP3), cu toate accesoriile necesare funcționarii, inclusiv conexiune la internet, în scopul extinderii funcțiilor de supervizare (monitorizare) și control prin Internet, folosind rețele private virtuale (VPN).
Aplicația SCADA – se prezintă sub forma unei platforme software de dezvoltare, instalată pe serverul SCADA, împreună cu programul dezvoltat în cadrul acestei platforme. În cazul de față s-a folosit platforma IGSS dezvoltată de compania “7-Technologies” (www.7t.dk). Pe baza acestei platforme s-a dezvoltat o aplicație particulară stației de epurare, aplicație care îndeplinește toate funcțiile specifice unui sistem SCADA.
Rețeaua locală de date – element esențial în funcționarea oricărui sistem SCADA – realizează conexiunea informatică între serverul SCADA și automatul programabil aflat în interiorul cutiei de automatizare. CA protocol de comunicații s-a folosit protocolul de tip MODBUS TCP/IP.
Funcționarea acestui sistem se bazează pe o conexiune directă între memoria internă a automatului programabil din cutia de automatizare și elementele de control proprii aplicației. Concret, pe monitorul conectat la serverul SCADA va fi afișată schema sinoptică a procesului tehnologic cu elemente grafice de animație care vor indică prin modul de simbolizare a lor, starea de funcționare a întregului proces. Tot prin intermediul acestor elemente se va putea interveni direct în proces, fie prin comenzi de pornire/oprire a anumitor echipamente, fie prin ajustarea valorilor de proces (de exemplu valoarea nivelului de oxigen dizolvat în apă la care vor porni suflantele).
Structura aplicației SCADA
Aplicația SCADA dezvoltată este structurată pe baza a patru secțiuni principale, diferite funcțional, fiecare reprezentată de o pagină aferentă. Cele patru secțiuni sunt :
Pagina principală
Pagina de setări proces
Pagina cu grafice de proces
Pagina de alarme
Pagina principală
Această secțiune conține o interfață grafică cu schema sinoptică animată a procesului prin care se oferă o privire de ansamblu asupra stării tuturor echipamentelor, a instalației și a situației (pe scurt) cu alarmele și avariile. Prin intermediul acestei secțiuni se pot comanda direct elementele de proces și se poate naviga la celelalte secțiuni. Butoanele de navigare sunt prezente în mod identic și în celelalte pagini permițând trecerea cu ușurință de la o secțiune la alta.
Schema sinoptică a procesului este astfel realizată încât elementele de proces să poată fi identificate cu ușurință.
Din punct de vedere structural, aceasta secțiune se prezintă conform figurii de mai jos:
Figura 5. 36 Pagina principală a aplicației SCADA de la stația de epurare Crăciunelul de Jos, județul Alba
Elementele constituente le paginii principale sunt următoarele:
Element de proces – echipament acționat de către cutia de automatizare
Subproces tehnologic
Meniu sistem – controale de navigare înspre celelalte pagini ale aplicației
Selector instalație – indicatorul stării în care se află selectorul ce dictează regimul de funcționare al stației, respectiv”OPRIT” sau “AUTOMAT”
Lista alarme recente – prezintă sumarul ultimelor evenimente de tip alarme sau avarii survenite în funcționarea stației. Lista poate fi modificată în ceea ce privește ordinea afișării elementelor
Starea elementelor de proces este indicată prin culoarea în care ele sunt afișate, astfel:
Gri – element în repaus(oprit)
Verde – element activ, în funcționare (pornit)
Roșu – element în avarie, de regulă generată de decuplarea aparatului de protecție de pe circuitul de alimentare al elementului de proces, eveniment posibil apărut ca urmare a unui scurtcircuit sau suprasarcini.
Portocaliu – element în avarie, a cărui stare a fost validată (luată la cunoștință de către operator). Validarea se realizează prin intermediul listei de alarme (dublu click pe alarma curentă prezentată în listă)
Regimul de funcționare sau comandă dată elementului de proces pot avea următoarele stări:
Automat – elementul este controlat de către programul de automatizare din memoria automatului programabil din cutia de automatizare (aceasta este starea normală de lucru)
Pornire – operatorul a dat comanda de pornire elementului de proces. Aceasta se realizează prin intermediul mouse-ului, cu confirmare (click-stanga pe element, selectarea comenzii dorite, apoi confirmare cu tasta „enter” sau click pe “OK” în caseta de confirmare apărută)
Oprire – comanda de oprire dată de către operator, în același mod ca și comanda de pornire
Pagina de setări proces
Prin intermediul acestei pagini se pot modifica parametri de funcționare ai procesului tehnologic și se poate urmări evoluția în timp real a timpilor de funcționare în scopul identificării stării în care se află procesul tehnologic la un moment dat. Pagina de setări se prezintă conform figurii de mai jos:
Figura 5. 37 Pagina de setări proces
Elementele figurate au următoarea semnificație:
Zona dedicată setării timpilor de proces în care sunt prezentate valorile setabile.
Fereastra secundară de modificare a valorilor, apare după ce s-a selectat valoarea dorită.
Zona cu controalele dedicate regimului de funcționare.
Afișarea valorilor curente a timpilor de proces. Această secțiune nu este selectabilă, iar valorile afișate aici nu sunt modificabile de către operator.
Buton de revenire la setările inițiale.
Pagina cu graficele de proces
Această pagină are ca scop reprezentarea grafică a mărimilor de proces esențiale, respectiv oxigenul dizolvat în apă, frecvența suflantei și debitul apei evacuate din stație.
Pagina oferă posibilitatea vizualizării istoricului parametrilor prin modificarea valorii de timp.
Figura 5. 38 Grafice de proces: oxigen dizolvat (albastru), frecvență suflantă (verde) și debit apă evacuată (violet).
Pagina de alarme
La accesarea acestei pagini, pe ecran va apărea o fereastră cu o structură tabelară conform figurii de mai jos:
Figura 5. 39 Lista de alarme
Notațiile din figură au următoarea semnificație:
Selectare listă cu alarme și avarii curente (active).
Selectare istoric alarme și avarii – generează lista care conține toate evenimentele validate în trecut.
Denumirea obiectului afectat de alarmă
Descrierea alarmei
Data la care alarma a intrat în sistem
Timpul la care alarma a intrat în sistem
Data la care alarma a fost validată (luată la cunoștință) de către operator.
Timpul la care alarma a fost validată
Ora la care alarma a ieșit din sistem
În continuare se prezintă analiza comparativă asupra determinărilor experimentale. Se pune accentul pe variația concentrației de oxigen dizolvat în bazinul de aerare. Acest parametru este cel care arată evoluția activității bacteriene din bazinul de aerare. Valorile pentru oxigenul dizolvat sunt extrase din sistemul SCADA aferent stației de epurare.
În figura Figura 5. 40 se prezintă variația concentrației de oxigen dizolvat pe o perioadă de 24 ore. Se poate afirma că activitatea bacteriană din bazinul de aerare al stației de epurare Crăciunelul de Jos este caracterizată în timp real cu ajutorul acestui parametru.
Figura 5. 40 Evoluția concentrației de oxigen dizolvat (DO) pe o durată de 24 ore în data de 09.04.2012
Figura 5. 41 Evoluția concentrației de oxigen dizolvat (DO) în perioada 19.11.2013 – 02.12.2013
Figura 5. 42 Evoluția concentrației de oxigen dizolvat (DO) în perioada 20.04.2012 – 08.05.2012
Figura 5. 43 Evoluția concentrației de oxigen dizolvat (DO) în perioada 16.07.2013 – 15.08.2013
Suflantele asigură aportul de oxigen necesar desfășurării proceselor biochimice din bazinul biologic. Ambele suflante sunt conectate la rețeaua de aerare iar funcționarea lor este dictată de nivelul de oxigen dizolvat în apă, parametru furnizat de către senzorul de oxigen amplasat în bazinul biologic. Se remarcă faptul că preluarea apelor uzate menajere de către stația de epurare conduce la un consum rapid al oxigenului din masa de apă. Si în acest caz, la fel cum s-a descris în capitolul 5.1.9, bucla de reglare PID comandă convertizorul de frecvență pentru acționarea motorului suflantei, reglându-se astfel debitul de aer în bazin în funcție de valorile măsurate de către senzorul de oxigen.
Suflanta activă va intra în funcționare dacă valoarea oxigenului dizolvat în apă scade sub valoarea de 1 și se va opri la valoarea de 5 . Dacă valoarea oxigenului dizolvat în apă se menține sub 1 mai mult de 30 de minute atunci va intra în funcționare și a două suflantă.
CONCLUZII, CONTRIBUTII PERSONALE SI ORIGINALE, DIRECTII DE CERCETARE IN VIITOR
Lucrarea ”SISTEME SCADA PENTRU MONITORIZAREA ȘI CONTROLUL STAȚIILOR DE EPURARE A APELOR UZATE” elaborată ca teză de doctorat are la bază o sinteză amplă din literatura națională și internațională cu privire la controlul automat și achiziția datelor cu sisteme SCADA din cadrul proceselor biologice de epurare precum și cercetări „în situ” asupra stațiilor de epurare ape uzate industriale și menajere.
Utilizarea echipamentelor de calcul în informatizarea și controlul proceselor de epurare a determinat dezvoltarea, diversificarea și perfecționarea tuturor componentelor aferente unor astfel de aplicații. Sistemul SCADA de achiziție a datelor reprezintă baza aplicațiilor de conducere a proceselor în stațiile de epurare.
Automatizarea complexă a proceselor în stațiile de epurare în scopul asigurării regimurilor optime de funcționare a acestora cu consum minim de energie și materiale, cu o siguranță în funcționare deosebită reprezintă astăzi nu o opțiune, ci o necesitate. Schimbările care au avut loc în ultimii ani privind modul de realizare a proceselor tehnologice, legate de sporirea gradului de complexitate, înăsprirea condițiilor de siguranță și creșterea performanțelor impuse în funcționare, precum și reducerea consumurilor energetice, au repercusiuni importante în domeniul automatizării instalațiilor de epurare. În aceste condiții, a apărut necesitatea asigurării unor regimuri de funcționare stabile și optime economic, acționarea la distanță asupra diverselor părți componente ale proceselor din cadrul stațiilor de epurare, culegerea, transmiterea, memorarea și prelucrarea unor volume mari de informație, asigurarea unor relații de interdependență între diverșii parametri ai procesului cu satisfacerea unor criterii de performanță globale la valori optime.
Controlul poluării apelor, se confruntă cu numeroase și variate probleme, de cele mai multe ori unice. Datorită acestui fapt conducerea unei stații de epurare trebuie să fie receptivă la orice noutate în domeniu. Informațiile dobândite pe baza unei bune cunoașteri a ultimelor noutăți în domeniu, coroborate cu o bogată experiență, trebuie utilizate pentru a obține cele mai bune rezultate.
În condițiile în care se dorește realizarea unui sistem de achiziție SCADA care să asigure anumite cerințe în cadrul unei stații de epurare, este necesar ca atât proiectarea, cât și implementarea lui să se facă într-un timp cât mai scurt, deci un ciclu de realizare mic, cu o economie însemnată de resurse umane și financiare. Realizarea acestui deziderat impune, pe lângă o serie de măsuri organizatorice, folosirea cu precădere a metodologiilor de proiectare.
Implementarea automatizării în stațiile de epurare a apelor uzate se justifică prin creșterea performanțelor acestora (o eficiență ridicată a procesului de epurare a apelor uzate). Datorită automatizării, se pot obține economii prin reducerea costurilor substanțelor chimice folosite și diminuarea cheltuielilor energetice, precum și atingerea scopului propus: un produs final performant – apă curată.
Contribuții personale și originale
Pe baza rezultatelor obținute în cadrul cercetărilor întreprinse pentru elaborarea tezei de doctorat, se pot evidenția diverse contribuții personale și originale ale autorului, structurate astfel:
Contribuții cu caracter de sinteză, la nivelul acestei categorii se identifică următoarele:
logică și structurarea demersului științific;
studiul literaturii de specialitate pentru evaluarea situației actuale și a ultimelor realizări din domeniul epurării apelor uzate;
prezentarea nivelului de cunoștințe tehnico-științifice din domeniul controlului automat al proceselor unitare și a întregii stații de epurare a apelor uzate pe baza posibilităților de optimizare a funcționării instalațiilor și echipamentelor și a eficientizării operaționale;
analiza completă și la obiect din punct de vedere a sistemului de conducere automată a proceselor sofisticate de epurare a apelor uzate, cu definirea parametrilor operaționali și stabilirea semnalelor de măsură necesare monitorizării și conducerii proceselor unitare și globale din stația de epurare a apelor uzate.
prezentarea arhitecturii software și hardware a sistemului SCADA și a rolului sau în monitorizarea și controlul parametrilor de calitate ai apei în stațiile de epurare a apelor uzate;
analiza amplasării senzorilor pentru monitorizarea mărimilor de proces specifice instalațiilor de epurare a apei în vederea proiectării sistemelor de automatizare.
Contribuții cu caracter teoretic și experimental cu referire la următoarele aspecte:
estimarea valorilor de TSS din bazinul de aerare al stației de epurare ape uzate industriale din cadrul S.C. COMCEH S.A pe baza tehnicilor de data-mining. (cap) Data mining este un concept ce presupune găsirea de relații și tipare (necunoscute până la momentul căutării) între datele ce compun un set informațional oarecare. În implementarea conceptului de data mining sunt utilizate aplicații software ce folosesc metode statistice, algoritmi matematici, algoritmi genetici sau rețele neuronale, specializate în detectarea și predicția unor anumite tipuri comportamentale. În această teză s-a folosit platforma open-source WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) pentru evaluarea datelor achiziționate din sistemul SCADA implementat la stația de epurare ape uzate din cadrul S.C. COMCEH S.A. Estimarea TSS-ului s-a făcut pe baza următorilor parametri: valoarea pH-ului din bazinul treapta fizico-chimică, valoarea oxigenului dizolvat în bazinul de aerare (), valoarea oxigenului dizolvat în apă epurată evacuată (), valoarea conductivitatii apei evacuate (σ), valoarea pH-ului din apa evacuată, valoarea consumului chimic de oxigen din apa evacuată (CCO);
realizarea diagramelor de împrăștiere, calcularea corelației liniare și a coeficientului Spearman între valoarea TSS-ului și valoarea următorilor parametri: pH-ul din bazinul treaptă fizico-chimică, oxigenul dizolvat în bazinul de aerare (), oxigenul dizolvat în apa epurată evacuată (), conductivitatea apei evacuate (σ), pH-ul din apa evacuată și consumul chimic de oxigen din apa evacuată (CCO);
preprocesarea datelor în WEKA datorită faptului că există o slabă corelație liniară dar și neliniară între datele folosite la estimare. Pentru preprocesarea datelor în WEKA s-a folosit un filtru de tip „Resample” care produce o eșantionare aleatoare a setului de date. Eșantionarea aleatoare simplă sau sondajul probabilistic nerestrictiv este procedeul care asigură fiecărei instanțe din cadrul atributelor nedivizate (pH treaptă fizico-chimică, DO bazin aerare, TSS bazin aerare, DO apa epurată evacuată, conductivitate apă epurată evacuată, pH apă epurată evacuată, CCO apă epurată evacuată) o șansă egală de a fi inclus în eșantion.
identificarea și eliminarea valorilor aberante din setul de date colectate din sistemul SCADA în vederea estimării TSS-ului. Reprezentarea diagramelor de tip „Box-and-Whisker Plot” care oferă informații privind tendința centrală și forma distribuției valorilor de TSS din bazinul de aerare dar și cu valorile datelor aberante identificate, obtinute în urma maturatorilor. Diagrama reflectă grafic rezumarea prin cele 5 valori ale unei distribuții: valoarea minimă, prima quartila, mediana, a treia quartila și valoarea maximă. Graficul este compus dintr-o „cutie” (ce conține 50% din valorile distribuției) și două linii verticale numite „mustăți”.
selecția algoritmilor pentru estimarea TSS. Au fost testați mai mulți algoritmi cu setul de date (Anexa XX) pentru a stabili care algoritm este mai potrivit pentru estimarea valorilor de TSS: M5P, M5Rules, Decision Table, Bagging sau „bootstrap aggregating”, RegressionbyDiscretization, IBK, KStar. Pe baza rezultatelor din Tabel 3. 5, algoritmul KStar surclasează ceilalți algoritmi de estimare studiați, oferind cele mai mici valori pentru MAE (117.48) și RAE (21.95) fiind cel mai precis estimator al valorilor de TSS.
aplicarea tehnicii de validare încrucișată k-fold cross-validation (k=10). Setul original de date a fost împărțit aleatoriu în 10 subseturi de dimensiuni egale. Dintre cele 10 subseturi un singur subset este reținut ca date de validare pentru testarea modelului, iar celelalte 9 subseturi sunt utilizate pentru învățare. Procesul se repetă de 10 ori, cu fiecare dintre cele 10 subseturi folosite o singură dată pentru validare. Din cele 10 rezultate se compune media valorilor pentru a rezulta o singură estimare.
realizarea unei analize asupra metodologiei de proiectare a unor structuri SCADA pentru monitorizarea și controlul stațiilor de epurare ape uzate. Accentul cade pe etapele de proiectare și pe cele de analiză cantitativă și calitativă a acestui tip de aplicație. Există trei modalități de a cuantifică performanța unui sistem SCADA: puterea de procesare, timpul de răspuns și termenul de execuție al unui task;
dezvoltarea și implementarea unui sistem de tip SCADA pentru monitorizarea și controlul automat al stației de epurare ape industriale S.C. COMCEH S.A., Călărași. Sistemul SCADA implementat permite furnizarea în timp real de informații despre procesul tehnologic oferind în același timp și posibilitatea de a-l controla, prin comanda directă a echipamentelor sau prin modificarea anumitor parametri de proces.
proiectarea și realizarea regulatorului PID pentru sistemul de control automat al aerării cu ajutorul PLC-ului S7-300 din cutia de automatizare centrală pentru a genera semnalul de comandă care să modifice debitul de aer al suflantelor prin corecția frecventei invertoarelor astfel încât să conducă valoarea oxigenului dizolvat în apa la o valoare dorită numită referință. Valoarea de comandă a regulatorului se poate manipula în mod manual sau automat. În modul manual bucla PID este dezactivată și utilizatorul poate controla direct ieșirea din pagina de setări a aplicației SCADA, iar în modul automat bucla PID este activă și controlează efectiv sistemul.
comparație între consumul de energie electrică cu metoda de reglare manuală a suflantelor și consumul de energie electrică în cazul sistemului de control automat. Pentru această evaluare, consumul de energie electrică a suflantelor a fost calculat luând în considerare specificațiile tehnice ale suflantelor, presiunea aerului în instalația de aerare, frecvența de funcționare, turația suflantelor, puterea electrică a suflantelor și timpul de funcționare. Rezultatul este o reducere cu 11% a energiei consumate de către suflante în treapta biologică prin utilizarea regulatorului PID;
dezvoltarea și implementarea unui sistem de tip SCADA pentru monitorizarea și controlul automat al stației de epurare ape menajere din cadrul localității Crăciunelul de Jos, județul Alba;
dezvoltarea și implementarea rețelei private virtuale (VPN) în scopul extinderii funcțiilor de supervizare (monitorizare) și control prin Internet a stațiilor de epurare de la S.C. COMCEH S.A. și Crăciunelul de Jos, județul Alba;
culegerea, prelucrarea și interpretarea datelor experimentale procesate „în situ” din stația de epurare ape menajere din cadrul localității Crăciunelul de Jos, județul Alba.
Contribuții cu caracter științific curricular dintre care se identifică aspectele specifice realizării programului de cercetare doctorală, respectiv:
conceperea și realizarea proiectelor de cercetare științifică;
elaborarea rapoartelor intermediare de cercetare doctorală;
finalizarea tezei de doctorat.
Direcții viitoare de cercetare
Cercetările teoretice, studiile efectuate și rezultatele experimentărilor pe diverse aplicații creează premisele unor direcții de cercetare-dezvoltare care vor face obiectul unor proiecte viitoare, cum ar fi:
dezvoltarea unor arhitecturi evoluate a sistemelor de automatizare a stațiilor de epurare care vor duce la îmbunătățirea performanțelor sistemelor de reglare automată a procesului;
dezvoltarea unor tehnici și proceduri care să permită implementarea unor senzori software pentru acei parametri care la momentul actual nu pot fi măsurați on-line;
dezvoltarea de sisteme de tip SCADA conectate la baze de date externe care să țină cont de factorii de mediu care pot creea perturbații în proces;
stocarea datelor de proces în baze de date SQL care vor permite conectarea prin TCP/IP a oricărui client din rețeaua WAN în care serverul de baze de date este conectat, asigurând totodată securitatea datelor și accesul restricționat pentru scriere / citire.
realizarea unui studiu pentru identificarea soluțiilor optime de integrare în cadrul unui sistem SCADA implementat într-o stație de epurare a sistemelor de monitorizare ce utilizează senzori fără fir;
De asemenea, în cele ce urmează se prezintă modalitățile de valorificare și diseminare a rezultatelor cercetării înlesnite în cadrul tezei de doctorat. Astfel, valorificarea principalelor rezultate s-a realizat prin publicarea de lucrări științifice în revistele de specialitate. În acest sens, preocupările științifice în domeniul tematicii abordate, ale autorului tezei s-au materializat, astfel:
Bogdan Humoreanu, Ioan Nascu – Wastewater treatment plant SCADA application, IEEE International Conference on Automation, Quality and Testing, Robotics – AQTR, pag. 575 – 580, 24-27 May 2012.
Bogdan Humoreanu, Ioan Nascu – Management of wastewater treatment plants using SCADA systems and VPN, Automation Computers Applied Mathematics Scientific Journal, vol 21 (2012), no 4.
Ulinici S., Vlad G., Humoreanu B., Aștilean S. – Numerically modelling the UV/O3 Advanced Oxidation Reactors by using Computational Fluid Dynamics Method, Studia UBB Chemia, Studia Universitatis Babes-Bolyai, Chemia. 2011, Vol. 56 Issue 4, p169-180. (Articol indexat ISI)
Sorin ULINICI, Bogdan HUMOREANU, Dumitru VÂJU, Sever VARVARI, Gabriela BĂISAN – Sistem de tratare cu ozon și radiație ultravioletă a apei din piscine, Technomarket, nr. 23, pag. 28, 2011.
Grigore VLAD, Bogdan HUMOREANU, Ciprian POP – Sisteme de monitorizare, achiziție a datelor și control (SCADA) în stația de epurare de la S.C. COMCEH S.A. Călărași, Ecoterra, no. 26, pag. 161-164, 2011.
Grigore Vlad, Bogdan Humoreanu, Sorin Ulinici, Ciprian Pop – Sisteme de monitorizare, achiziție a datelor și control (SCADA) în stații de epurare a apelor uzate, Technomarket, nr. 21, pag. 32, 2010.
Grigore Vlad, Bogdan Humoreanu, Ciprian Pop – Sisteme de Monitorizare, Achiziție a Datelor și Control (SCADA) în Stația de Epurare de la S.C. COMCEH S.A. Calarasi, Simpozionul Contribuții Stiințifice în Tehnologii și Echipamente pentru evaluarea și Protecția Mediului, Arcalia, 2010.
Bogdan HUMOREANU, Grigore VLAD, Ciprian POP – Sistem SCADA integrat de management pentru tratarea apelor uzate, Simpozionul Contribuții Stiințifice în Tehnologii și Echipamente pentru evaluarea și Protecția Mediului, Arcalia, 2010.
Bogdan Humoreanu, Catarig Leontin, Bartha Csaba – Conducerea stațiilor de tratare a apei utilizând SCADA și VPN, Automatizări și instrumentație, nr. 3/2009.
Wastewater Treatment Plant SCADA Application
Eng. Bogdan Humoreanu
Faculty of Automation and Computer Science
Technical University of Cluj-Napoca
Cluj-Napoca, Romania
[anonimizat]
Prof. Dr. Eng. Ioan Nascu
Faculty of Automation and Computer Science
Technical University of Cluj-Napoca
Cluj-Napoca, Romania
Abstract—The efficient administration and treatment of municipal and industrial wastewater is crucial to sustaining community health and a clean, safe environment. Applying standard SCADA solutions has a positive impact on the operations, maintenance, proces development and savings for the wastewater treatment plants (WWTP). This paper describes a SCADA software application implemented on wastewater treatment plant relating to the architecture, the interface to the proces hardware, the functionality and capabilities to create a comprehensive real-time applications management environment for a modern wastewater operation.
Keywords-SCADA; data acquisition; hardware architecture; wastewater treatment; proces monitoring.
INTRODUCTION
Acronym for supervisory control and data acquisition, a computer system for gathering and analyzing real time data, SCADA platforms are used to monitor and manage a plant or equipment în industries like telecommunications, water and waste control, energy, oil and gas refining and transportation. A SCADA system gathers information from a range of processes, transfers the information back to a central site, alerting the home station when an event has occurred, carrying out necessary analysis and control, such as determining if the event is critical, and displaying the information în a logical and organized fashion. SCADA platforms can be relatively simple, such as one that monitors environmental conditions of a small office building, or incredibly complex, such as a system that monitors all of the activity în a nuclear power plant or the activity of a municipal water system. [1]
Data acquisition refers to the procedure used to access and manage information or data from the equipment being controlled and monitored. The information accessed is then forwarded onto a telemetry system prepared for transfer to the various sites. They can be analog and digital information gathered by sensors, like flow meter, level, etc. It can also be data to control equipment such as actuators, relays, valves, motors, etc. Telemetry is frequently related with SCADA systems. It is a technique used în transmitting and receiving information or data over a medium. The information can be measurements, such as voltage, speed or flow. These data are transmitted to a different location through a medium such as cable, telephone or radio. Information may come from multiple locations. A method of addressing these various sites is incorporated în the system. [2]
SCADA systems can be used at any water or wastewater system to integrate various processes and monitoring information [3-5]. În water and wastewater applications, SCADA is often applied to link remote and/or local sensing units to a central monitoring location, from which coordinated responses to monitoring data can be initiated.
Waste Water Treatment Plants (WWTPs) are complex dynamic systems that are difficult to manage and that require
long-term expertise and constant monitoring for efficient operation.
SCADA system is commonly used în WWTP for the following applications:
provide data for proces modeling and energy use optimization
provide immediate detection of problems through diagnostic displays, enabling quick intervention for fast resolutions
predictive system for seasonal flow and wet weather
reduce the energy use and costs associated with aeration în biological processes
improve the settling characteristics of the biomass
overview screen showing the overall status of the system
alarm summary screen showing all the acknowledged în-alarms, unacknowledged în-alarms
alarm history screen with selectable start and end date
trend screen for each important parameter of proces sensors showing the real-time and historical data with timeline
report package
SCADA HARDWARE ARCHITECTURE
To monitor all operational systems from the central monitoring station, a communications network is needed. This network provides a way to transport all information collected throughout the system. SCADA communications take place on PROFIBUS with RS485 support, and TCP/IP protocol over fiber optic network. To alleviate security concerns when transporting sensitive data, communication of data is done over internal LAN, not the public Internet.
SCADA utilizes protocol communication methods, so input and output devices cannot interpret or create SCADA communications on their own. PLC’s and RTU’s interpret information from connected sensors and transmit it to the SCADA master. În turn, the PLC and RTU receives control commands în protocol format from the SCADA master, and forwards these commands to the appropriate control devices. This allows the SCADA master to control specific operational processes all through the network from a single location. The RTU’s devices implemented în SCADA system are multiparameter controllers designed to function with any of the digital probe family and can also be configured with relays, analog outputs, analog or digital inputs, and digital fieldbus cards.
SCADA Hardware architecture for wastewater treatment plant
The following components are present within the SCADA system:
HMI (Human-Machine Interface) – connect the human operators to the system by using a browser interface that permits the system operator to react to data gathered from all parts of the network.
CMS (Central Monitoring Station) – is the master unit of the SCADA system. It is în charge of acquiring information gathered by the remote stations and of generating necessary action for any event detected. The CMS has a single computer configuration and allow sharing of information from the SCADA system.
RTU (Remote Terminal Units) – collect data automatically and connect directly to proces sensors. They function as slave units to supervisory controllers or supervisory control and data acquisition (SCADA) master. Remote Terminal Unit monitors the field digital and analog parameters and transmits all of the data to the Central Monitoring System (CMS).
PLC (Programmable Logic Controller) – is used for automation of the wastewater treatment proces and is designed for multiple inputs and output arrangements, extended temperature ranges, immunity to electrical noise, and resistance to vibration and impact.
CI (Communication infrastructure) – connects the RTU and PLC to supervisory system.
FI (Field Instrumentation) – refers to the devices that are connected to the equipment or machines being controlled and monitored by the SCADA system. These are sensors for monitoring certain parameters and actuators for controlling certain modules of the system.
WASTEWATER TREATMENT PLANT PROCESS OVERVIEW
The plant is designed for industrial wastewater treatment from the technological proces of producing paper and is composed by the following component parts, as shown în the “Fig. 2”.
Wastewater treatment plant
Wastewater treatment consists of the following processes: filtering, elimination of the colloids through the proces physical-chemical clotting and flocculation, treatment to regulate the Ph of the water, biological treatment and finally, decanting and sludge extraction.
Screening precedes all other treatment processes within the wastewater treatment plant. The removal of coarse solids achieved through screening provides protection to all equipment, pipes and channels în the treatment plant. Raw wastewater from the collection system enters the screen chamber. The wastewater then flows through a bar screen or similar device where large materials, such as sticks, rocks, and rags, are removed în order to protect the downstream equipment from being damaged.
The influent pump station provides the required hydraulic energy needed to enter the primary treatment area of the plant. The influent pumping system includes three fixed centrifugal pumps. Under regular operation, two pumps operate as a lead or base pumps, and the third is în backup duty if flow demands. The pumps automatically alternate by a programmable logic controller to change the order în which they are started, so as not to over use just one pump.
The next step is the primary sedimentation stage that involves the separation of suspended and dissolved organic material from the wastewater stream. Primary settling tank is equipped with mechanically driven scraper that continually drives the collected sludge towards a hopper în the base of the tank where it is pumped to sludge treatment facilities. În this stage coagulant and flocculant preparations will be added to water to decant the water pollutants by coagulation and flocculation (proces where colloids come out of suspension în the form of floc or flakes). A mixer will be continuously working throughout the proces for mixing the chemical compounds to water.
The second tank în the technological proces is the clarifier, where the biological treatment proces takes place.The activated-sludge technique is a biological treatment proces where aerobic (requiring free dissolved oxygen for their respiration) organisms are contacted with the wastewater în an environment suitable for their proliferation. The function of the activated-sludge unit proces is to convert organic substances into oxidized products and a settleable floc. This floc, referred as "activated sludge", is later removed from the wastewater. Activated sludge is a living biomass that utilizes the organic substances în the wastewater as a food thereby eliminating these wastes from the wastewater stream. To keep a level of oxygenation suitable în the clarifier, air is injected, generating a bubbling of air from the bottom. Decanted water is filtered and stored în a tank and chlorinated to remove pathogenic (disease-producing) organisms. WWTP operates în a true batch mode with aeration and sludge settlement both occurring în the same tank în a time sequence.
Evacuated water from de clarifier tank is treated with ozone în the disinfection chamber. Ozone () is generated by passing oxygen () through a high voltage potential resulting în a third oxygen atom becoming attached and forming . Ozone is very unstable and reactive and oxidizes most organic material it comes în contact with, thereby destroying many pathogenic microorganisms. Ozone is considered to be safer than chlorine because, unlike chlorine which has to be stored on site (highly poisonous în the event of an accidental release), ozone is generated onsite as needed.
MONITORING OF PROCESS PARAMETERS
On-line monitoring
The use of real-time sensors and SCADA systems has become commonplace în large centralized wastewater treatment systems. On-line instruments and SCADA are available to remotely monitor a wide range of parameters at wastewater treatment facilities. These systems can provide early warning of an existing or impending mechanical equipment failure or proces upset. On-line data visualization of proces sensors can be accessed from the Graph menu of main SCADA application screen and allow operators to have proces values presented în curve charts so that they can evaluate their variation with respect to time. The measurement parameters and principles for the proces sensors are summarized as follows:
pH
One of the important aspects of the proces is the need to control and maintain constant the pH of water coming from the entrance well. To take the measurement, one transducer is used that convert physical quantity, pH, into analog signal 4-20 mA. This signal is received by the PLC via a controller (SC100 – Hach Lange) that makes the conversion for its interpretation and comparison with the desired values and thus the corrective actions în the system are made. This transducer has an internal temperature sensor (thermistor). The temperature measurement signal is used internally by the sensor for automatic temperature compensation and is shown on the controller. pH is the negative logarithm of the hydrogen ion activity and a measure of the acidity or alkalinity of a solution.
pH is measured with a glass electrode and a reference electrode. The glass electrode acts as a transducer which converts chemical energy (the hydrogen ion activity) into an electrical energy (measured în millivolts). The reaction is balanced and the electrical circuit is completed by the flow of ions from the reference solution to the solution under test.
The electrode and reference solution together develop a voltage whose magnitude depends on the type of reference electrode, the internal construction of the glass electrode, the pH of the solution and the temperature of the solution.
Figure bellow is showing the trend display of pH measurement during one week period. Since WWTP has a sequential process flow can be observed how, through the flocculation and coagulation dosing solution and water quality input pH value recorded will be some fluctuation depending on the influential factor.
pH variation în physic-chemical treatment stage (green colored line)
TSS (Total Suspended Solids)
Total Suspended Solids (TSS) is the measure of combined settleable and non-settleable solids în wastewater treatment plant. As levels of TSS increase, a water body begins to lose its ability to support a diversity of aquatic life. Suspended solids absorb heat from sunlight, which increases water temperature and subsequently decreases levels of dissolved oxygen (warmer water holds less oxygen than cooler water). On-line measurement is based on a transducer that combines multiple beams alternating light method with an infrared system and beam focusing. The 2 channel 90° scattered light measurement method conforms to the relevant ISO standard. A scattered light measurement method at 120° is integrated for determination of solids. 8-channel multiple angle optics make the system rugged and resistant to interference factors such as air bubbles, temperature, colorants, etc. Sensor calibration has to be performed upon initial startup and periodically hereafter.
Calibration can be performed as a 1, 2 or 3 point calibration. Usually a 1 point calibration is sufficient. If the measured value is below calibration point minus 50 % or above calibration point plus 100 %, calibration must be performed at a lower or a higher point respectively. If a reference value for one of the calibration points is not keyed în, the transducer will continue to measure with the old calibration values. Because WWTP has a sequential process flow, the measurement of TSS has a rising slope every time when transfer pumps are running and water is pumped from primary tank to biological tank.
TSS variation în biological treatment stage (orange colored line)
DO (Dissolved Oxygen)
The wastewater treatment plant uses the low maintenance optical, LDO oxygen sensor to ensure reliable compliance with the target value during aeration. This sensor is mounted în the second basin, where biological step occurs, optical method of measuring dissolved oxygen avoids the disadvantages of traditional electrochemical measurement methods. The LDO principle is based on the physical phenomenon of luminescence. Some materials emit light when excited by a stimulus other than heat. În the case of the LDO principle, the stimulus is light. If a combination of a suitable luminophore and a suitable wavelength of excitation light is chosen, the intensity of the luminescence and the time it takes to fade are dependent on the oxygen concentration around the material.
The sensor consists of following components: the sensor cap with the luminophore coating on a transparent carrier material, the probe body with a blue LED which emits the light that triggers the luminescence, a red LED which serves as the reference element, a photodiode and an electronic evaluation unit. În operation, the sensor cap is screwed onto the sensor body and immersed în the water. Oxygen molecules from the analysis sample are indirect contact with the luminophore.
To carry out a measurement, the excitation LED transmits pulsed blue light. The energy-rich blue light enables highly precise measurements to be made. The light pulse (50 msec) passes through the transparent carrier material onto the luminophore, to which it transfers part of its radiant energy. This causes some of the electrons în the luminophore to jump from their basic energy level to a higher one. Within microseconds they then fall back to their original level via a number of intermediate levels, emitting the energy they lose as they do so în the form of red light. When oxygen molecules are în contact with the luminophore, two effects occurs: firstly the oxygen molecules are able to absorb the energy of the higher level electrons and enable them to return to their basic energy level without emitting light. The higher the oxygen concentration, the greater is the reduction în the intensity of the emitted red light. The oxygen molecules also cause “shocks” în the luminophore, so that electrons fall back from the higher energy level more quickly. The lifetime of the emitted red light is therefore shortened.
Automated control of the aeration process is very important and can save a plant considerable energy by quickly adjusting to variable conditions within the clarifier basin. The oxygen required to maintain biological processes (the oxygen demand) within the aeration basin is proportional to organic and ammonia loading în the influent wastewater. Oxygen demand for aeration, therefore, follows the same diurnal pattern, dipping în the middle of the night and peaking în the morning and evening. Automated DO control system use real‐time dissolved oxygen (DO) concentration readings from DO probe located within the clarifier basin as inputs to SCADA system which provides control output to the aeration system that responds by adjusting the blower speed to deliver the proper amount of air needed to maintain the target DO concentration. It is a feedback control loop, whereby blower and air flow rates are manipulated în response to changes în the DO level în the clarifier basin.
Figure bellow is showing the trend display of DO measurement during one week period. DO level is decreases when water from primary tank is pumped în the biological tank and rises în the aeration period.
DO variation în biological treatment stage (bright turquoise colored line)
COD (Chemical Oxygen Demand)
The COD sensor is mounted on the outlet wastewater treatment plant, and is used for the continuous measurement of the UV absorption of dissolved organic substances în evacuated water. The process probe has a flashlight photometer with a cuvette formed by a gap (aperture) în the probe housing. The UV extinction of the immersion medium around the probe is measured across the width of this measuring aperture. A wiper în the aperture prevents fouling of the measuring window. The effect of turbidity on UV absorption is compensated by a reference measurement. Organic compounds dissolved în water în general absorb UV light, for this reason the measurement of UV absorption represents an independent total parameter for dissolved organic substance water load. The spectral absorption coefficient at 254 nm serves as a measure of the organic material. A reference wavelength of 550 nm is used for automatic baseline compensation and turbidity correction.
The sensor comprises a multiple beam absorption photometer with effective turbidity compensation. Turbidity compensation is done by measuring the SAC (Spectral Absorption Coefficient) at 550 nm and subtracting this value from the SAC measurement at 254 nm.
Progress graph of COD is shown în the “Fig. 6”, variation of measured values is given by the sequential evacuated water. COD concentrations fulfill the NTPA001/2005 standard.
COD variation în wastewater plant outlet (red colored line)
Remote monitoring
Remote web access is enabled on SCADA client stations for several reasons: a plant operator/engineer may remotely monitor equipment status, or need to collect current production data, or the maintenance personnel may have to diagnose and fix operational problems. În order to minimize the probability of unintentional misuse or tampering, users are limited only to functions for which they are authorized. For example, the maintenance personnel logging în to update a patch must not be able to run any control system commands. If a user’s laptop contains spyware, or his antivirus is not up to date, that user should not be allowed access to the control system network.
VPN (Virtual Private Network) was developed to provide secure connections through the Internet to internal corporate networks. Based on the existing public network infrastructure and incorporating data encryption and tunneling techniques, it provides a high level of data security. A VPN server was installed as part of the firewall to which external users will authenticate before gaining access to the SCADA networks.
The remote access solution with implemented SCADA system has the following requirements:
plant operator station must have the server version of the remote access software installed
SCADA server with the appropriate number of client licenses
the client must have a browser supporting ActiveX
How it works:
the client enters the URL for remote access to the operator station
the client logs on with his user name and password
the client now takes over control of remote screen, mouse and keyboard
the client has full access to all IGSS features, as if he was working on a normal operator station
Live data is extracted from the SCADA ODBC Server into an SQL Server. Using ASP code it is possible to extract the data from the SQL Server and present it live on a web page. The “Fig. 7” shows the chosen solution.
Web-based SCADA supervision
Operators, plant managers and other staff can now view the key values from the wastewater plant în a standard web browser.
Local monitoring
A mimic diagram of the whole plant is displayed on SCADA server for easier identification with the real system. Each I/O point of the remote units is displayed with corresponding graphical representation and the present I/O reading. The main screen display for the wastewater treatment plant is presented în the “Fig. 8” and has the following dynamic symbols and monitored parameters:
entrance well – monitor on/off status of mixers, pH and temperature sensors, control on/off status of mixers
physical-chemical tank – monitor on/off status of transfer pumps and level sensor, control on/off status of transfer pumps
biological tank – monitor on/off status of discharge pumps and blowers, flow rates, level, temperature, DO, and TSS sensors, control on/off status of discharge pumps and blowers
sludge facility – monitor on/off status of sludge pumps and sludge level from the storage tank, control on/off status of sludge pumps
dosing station – control flocculation and coagulation
ozone generator – monitor on/off status of ozone generator, control ozone production from 0-100g/h
pumping station – monitor on/off status of pumps and level sensor, control on/off status of pumps
outlet well – monitor DO, pH, conductivity, COD and temperature sensors
Any item provides access to additional information în the form of a graphic for that component or portion of the process. All operators and supervisors log în and out from this screen. Security levels of access are set by the supervisor and controlled via the login process. All screens are available for access at the WWTP main office computer and the operator’s office computer over the corporate LAN. This screen provides high level information to the operator and the current status of all the major components.
The main overview screen of SCADA system
CONCLUSIONS
Wastewater treatment plants are complex dynamic systems that are difficult to manage and that require long-term expertise and constant monitoring for efficient operation. Implementation of a SCADA system on the technological process of wastewater treatment plants is a key issue to providing treated water quality. Properly configured, the system is a powerful tool în terms of both data management and optimization of process operation. În terms of process data management, the major advantage is versatility of the specific functions for archiving, processing, analysis and visualization. Thus, there is the possibility that a technologist to perform specific tests based on real data gathered from the SCADA system and to propose ways to long-term process optimization. This is very useful because the process of wastewater treatment is a slow process, which extends over tens of hours. Another major advantage of implementing a SCADA system is the possibility to optimize the functionality of the process. First, monitoring of treated water output parameters, and especially their evolution for extended periods of time will allow the implementation of corrections at the technological process. The purpose of these corrections will be to achieve a quality of treated water according to the norms, with lower energy consumption. This is very important, given the large amounts of electricity consumed by the process elements, such as for example oxygen blowers from the biological stage. By way of process alarm management, it is possible to transmit the necessary information în a very efficient way, where they are needed. Also, certain decisions can be taken by the system, according to information and operator acceptance. We can say that the implementation of SCADA systems în the wastewater treatment technologies, brings a very powerful and flexible tool, advantages which directly impacts the performance and efficiency of a wastewater treatment plant.
ACKNOWLEDGMENT
This paper is supported by the project "Improvement of the doctoral studies quality în engineering science for development of the knowledge based society-QDOC” contract no. POSDRU/107/1.5/S/78534, project co-funded by the European Social Fund through the Sectorial Operational Program Human Resources 2007-2013.
REFERENCES
[1] http://www.webopedia.com/TERM/S/SCADA.html
[2] http://paginas.fe.up.pt/~asousa/sind/acetat/ScadaPrimer.pdf
[3] J.A. Baeza, E.C. Ferreira, J. Lafuente, Knowledge-based supervision and control of wastewater treatment plant: a real-time implementation Water Science and Technology Vol 41 No 12 pp 129–137 © IWA Publishing 2000
[4] O. Bernard et al, Telemac: an integrated system to remote monitor and control anaerobic wastewater treatment plants through the internet, Proc. of 10th IWA World Congress on Anaerobic Digestion (AD10), Montreal, Canada, vol. 1, pp. 318-323, 29 August-2 September 2004
[5] D.G . Wareham, K.J Hall, D.S. Mavinic, Real-time control of wastewater treatment systems using ORP. În: Instrumentation, Control and Automation of Water & Wastewater Treatment and Transportation Systems. Ed. Jank B., IAWQ, London. 397-406, (1993).
BIBLIOGRAFIE
Adil, N. Kinetics and stoichiometry of activated sludge treatment of a toxic organic wastewater. JWPCF, februarie 1988.
Aitken, D.M. Batch biological treatment of inhibitory substrates. Journal of Environmental Engineering, vol.119, sept.1993.
Akca, L. A model for optimum design of activated sludge plants. Water Resources, vol. 27, 9, 1993.
Amirbahman, A., Schönenberger, R., Johnson, C.A. and Sigg, L. (1998): Aqueous phase biogeochemistry of a calcareous aquifer system down gradient from a municipal solid waste landfill (Winterthur, Switzerland). Environ. Sci. Technol. 32: 1933-1940.
Bard, A.J. and Faulkner, L.R. (1980): Electrochemical methods; fundamentals and applications. John Wiley & Sons, New York.
Babbitt, H. E. Sewerage and sewage treatment. Ed. John Wiley, New York, 1954.
Barr, A., Feigenbaum, A., – Le manuel de lntelligence artificielle. Tome 1, Editions Eyrolles, Paris 1986.
Bonnet, A., – IA: Promesses et realite. Inter Editions, 1984.
Bratu, E. A. Operații și utilaje în industria chimică. Ed. Tehnică, București, 1960.
Bockris, J.O.M. and Reddy, A.K.N. (1973): Modern electrochemistry. Plenum / Rosetta, New York.
Boller, M., Gujer, W. and Tschui, M. (1994): Parameters affecting nitrifying biofilm reactors. Wat. Sci. Tech. 29: 1-11.
Caraman, S., Sbarciog, M., Barbu, M. Predictive Control of a Wastewater Treatment Process, International Journal of Computers, Communications & Control Vol. II, No. 2, pp. 132-142, 2007.
Cincu, A. Informatizarea și modelarea hidrodinamicii instalațiilor de epurare, Teza de doctorat – conducător Dan Robescu, UPB, 2006.
Chatain, J.N., Dussauchoy, A. – Systemes experts. Methodes et outils. Editions Eyrolles, Paris 1987.
Cosmin, I., Vernescu, M. Instalații și construcții pentru epurarea apelor uzate industriale. Ed. Tehnică, București, 1959.
Coulson, J. M., Richardson, J. F., Backhurst, J. R., Harker, J. H. Chemical Engineering, vol.2. Ed. Pergamon Press, 1980.
Cox, E., – The Fuzzy Systems Handbook. USA, 1994.
Diem, D., Stumm, W. (1984): Is dissolved Mn2+ being oxidized by O2 în absence of Mn-bacteria or surface catalysts? Geochim. Cosmochim. Acta 48: 1571-1573.
Dănilă, S. Contribuții la hidrodinamica instalațiilor de tratare a apei. Teză de doctorat, Cond.Șt. Dan Robescu, UPB, 2002.
Dellana, S.,A., West, D. Predictive modeling for wastewater applications: Linear and nonlinear approaches, Environmental Modelling & Software, Volume 24, Issue 1, January 2009, Pages 96-106.
Dillon, T.S., Laughton, M.A., – Expert systems aplication în power systems. Prentice Hall International, New York, 1990.
Dresnack, P., Metzger, I. Oxygen response and Aeration în Streams. Journal of Water Pollution Control Federation, nr.25, 1973.
Dumitrescu, D., Robescu, D., Petrovici, T. Cercetări teoretice și experimentale asupra aeratoarelor cu rotor. Centrul de Cercetări Hidraulice 1969-1972, lucrare distinsă cu Premiul Academiei Române ”Aurel Vlaicu”, 1974.
Eckenfelder, W. W., OConnor, D. J. Biological wastewater treatment. Ed. Pergamon Press, New York, 1961.
Eckenfelder, W. W., Cecil, L. K. Aplication of new concepte of physical-chemical wastewater treatment. Ed. Pergamon Press, Vanderbilt University, Nashville, Tennessee, 1972.
Eremia, M., Petricică, D., Bulac, A.I., Bulac, C., Triștiu, I. – Tehnici de inteligență artificială – concepte și aplicații în sistemele electroenergetice. Ed. AGIR, București 2001.
Eremia, M., Sănduleac, M., – Introducerea sistemelor expert. Concepte generale. Revista Energetica, nr. 5B, 1993.
Fair, G. M., Geyer, J. C., Okun, D. A. Water purification and wasterwater treatment and disporsal. Ed. John Wiley, New York, 1966.
Fair, G. M., Geyer, J. C. Elements of water supply and wastewater disporsal. Ed. John Wiley, New York, 1968.
Florea, J., Robescu, D. Hidrodinamica instalațiilor de transport hidropneumatic și de depoluare a apei și aerului. Ed. Didactică și Pedagogică, București, 1983.
Florea, J., Robescu, D., Petrovici, T. Metode pentru determinarea debitului vehiculat de aeratoarele mecanice de suprafață. În volumul Colocviului de Echipamente pentru tratarea și epurarea apelor, București, 1980.
Franke, M. Un nouveau systeme daeration intensive pour le purification des eaux residuaires. În Technique de leau et de lassainessement, nr.306, 1972.
Giles, R., – Lukasiewicz logic and fuzzy set theory. În E.H. Mamdani, 2002.
Gaines, B.R. Fuzzy reasoning and its applications. London academic Press, 1981.
Grenthe, I., Stumm, W., Laaksuharju, M., Nilsson, A.C. and Wikberg, P. (1992): Redox potentials and redox reactions în deep groundwater systems. Chem. Geol. 98: 131-150.
Haestad, M., Walski, T., Advanced water distribution modeling and management, Haestad Press, Waterbury, ISBN 978-0971414129, S.U.A., 2003.
Hamilton-Taylor, J. and Davison, W. (1995): Redox-driven cycling of trace elements în lakes. În: LERMAN, A.; IMBODEN, D.M. & GAT, J.R. (Eds.): Physics and chemistry of lakes. Springer-Verlag, Berlin. pp 217-263.
Henze, M. Characterization of wastewater for modelling of activated sludge processes. Water Sci. Technol. 25(6), 1 – 15, (1992).
Henze, M., Grady C.P.L. Jr., Gujer W., Marais G.v.R. and Matsuo T. (1987) Activated Sludge Model No. 1. IAWQ Scientific and Technical Report No. 1, London, UK.
Henze, M., Gujer, W., Mino, T., Matsuo, T., Wentzel, M.C.M. and Marais, G.v.R. (1995) Activated Sludge Model No. 2. IAWQ Scientific and Technical Report No. 3, London, UK.
Henze, M., Harremoës, P., la Cour Janssen, J. and Arvin E. (1997) Biological and chemical wastewater treatment, 2nd edition, Springer, Berlin.
Henze, M., Gujer, W., Mino, T., Matsuo, T., Wentzel, M.C., Marais, G.v.R. and van Loosdrecht, M.C.M. (1998) Activated sludge model No. 2D, ASM2D. Proceedings of the 4th IAWQ Seminar on Modelling and Microbiology of Activated Sludge Processes, March 16 – 18, Kollekolle, Denmark.
Henze, M., Gujer, W., Mino, T., Matsuo, T., Wentzel, M.C., Marais, G.v.R. and van Loosdrecht, M.C.M. (1999) Activated sludge model No. 2D, ASM2D. Water Sci. Technol., 39(1), 165 – 182.
Henze, M. Activated sludge models: ASM1, ASM2, ASM2d, ASM3. IWA Publishing, London, 2000.
Henze, M. (1986) Nitrate versus oxygen utilisation rates în wastewater and activated sludge systems. Water Sci. Technol., 18, pp 115 – 122.
Heron, G. and Christensen, T.H. (1995): Impact of sediment-bound iron on redox buffering în a landfill leachate polluted aquifer (Vejen, Denmark). Environ. Sci. Technol. 29: 187-192.
Heron, G., Christensen, T.H. and Tjell, J.C. (1994): Oxidation capacity of aquifer sediments. Environ. Sci. Technol. 28: 153-158.
Hartfield, W. The viscosity of pseudo plastic properties of sewage sludge. Sew. Works J., 7, 1983.
Holenda, B., Domokos, E., Rédey, A., Fazakas, J. Dissolved oxygen control of the activated sludge wastewater treatment process using model predictive control, Computers & Chemical Engineering, Volume 32, Issue 6, June 2008, Pages 1270-1278.
Houdenko, B., Chpirt, E. Aeratory dlia ocistki stocinîh vod. Ed. Mașghiz, Moscova, 1973.
Holman, J.B. and Warehem, D.G.- ORP as a monitoring tool în a low dissolved oxygen wastewater treatment process,. Journal of Environmental Engineering, vol 129, issue 1, American Society of Civil Engineers:52-58; 2000.
Ionescu, T. Ape industriale și reziduale. Ed. Tehnică, București, 1964.
Ionescu, M. contr. de cercetare nr. 049/2001, Program MENER, Echipamente moderne pentru instalatiile de aerare din treapta biologica a statiilor de epurare industriale și orășenești.
Ionescu, m., Vlad, g. contr. de cercetare nr. 174/2006 Program MENER , Cercetări teoretice și experimentale asupra sistemelor expert de exploatare optimă a proceselor tehnologice de epurare a apelor uzate din stațiile de epurare orășenești și industrii.
Ionescu, M., Vlad, G. Contr. de cercetare nr. 21/2007, Program INOVARE, Conceperea, realizarea și experimentarea unui sistem performant de transfer a oxigenului în reactoare biologice aerate.
Imhoff, K. R., Bode, H., Evers, P. Epurarea apelor reziduale. Stații comunale de epurare. Ed. Tehnică, București, 1998.
Inniss, E.C. (2005) .Use of Redox Potentials în Wastewater Treatment,. Water Encyclopedia: Domestic, Municipal, and Industrial Water Supply and Waste Disposal, Wiley Interscience (Lehr, J.H., and J. Keeley, eds.): 399-403.
Jeppsson, U., Rossen,C., Alex, J., Copp, J. Modelling aspects of wastewater treatment processes, Lund University, ISBN 91-88934-00-4, Sweden, 1996.
Jeppsson, U., Rossen,C., Alex, J., Copp, J. Towards a benchmark simulation model for plant-wide control strategy performance evaluation of WWTPs, Water Science & Technology Vol. 53 No 1 pp 287–295, IWA Publishing, 2006.
Kempton, J.H., Lindberg, R.D. and Runnells D.D. (1990): Numerical modeling of platinum Eh measurements by using heterogeneous electron-transfer kinetics. În: MELCHIOR, D.C. & BASSETT, R.L. (Eds.): Chemical modeling of aqueous systems II. ACS, Washington DC. pp 339-349.
Kuhn, A. and Sigg, L. (1993): Arsenic cycling în eutrophic Lake Greifen, Switzerland: Influence of seasonal redox processes. Limnol. Oceanogr. 38: 1052-1059.
Khanal, S.K. and J.-C. Huang (2003).ORP-based oxygenation for sulfide control în anaerobic treatment of high-sulfate wastewater,. Water Research, vol 37, no. 9, Elsevier Science: 2053-2062.
Kafarov, V. Fundamentals of mass transfer. Ed. Mir, Moscova, 1977.
Kalinske, A. A. Economics of aeration în waste treatment. În lucrările Congresului al-23-lea de ape uzate, Universitatea Purdue, 1968.
Kishi, H. Hibrid lagoon automatic control technology. J.W.P.C.F., 5,1997.
Lazăr, C. Conducerea predictivă a proceselor cu model cunoscut, Editura Matrix Rom, ISBN 973-685-139-7, București, 1999.
Lindberg, R.D. and Runnells, D.D. (1984): Ground water redox reactions: an analysis of equi-librium state applied to Eh measurements and geochemical modeling. Science 225: 925-927.
Lee, Y. and Olezkiewicz, J.A. (2003).Effects of predation and ORP conditions on the performance of nitrifiers în activated sludge systems,. Water Research, vol 37, no. 17, Elsevier Science:2053-2062.
Li, B. and Bishop, P. (2002).Oxidation-reduction potential (ORP) regulation of nutrient removal în activated sludge wastewater treatment plants,. Microorganisms în Activated Sludge and Biofilm Processes III, Water Science & Technology, vol. 49, no.1-2: 35-39.
McPherson, Lori. (2002). Understanding Oxidation Reduction Potential (ORP) Systems. The Analyst, The Association of Water Technologies:
http://www.awt.org/members/publications/analyst/2002/spring/orp.htm.
Myron, L Company. (2005) .Application Bulletin: Oxidation Reduction Potential (ORP)/Redox:. http://www.myronl.com/PDF/application_bulletins/orp_ab_12_05.pdf.
Macalady, D.L., Langmuir, D., Grundl, T. and Elzerman, A. (1990): Use of model-generated Fe3+ ion activities to compute Eh and ferric oxyhydroxide solubilities în anaerobic systems. În: MELCHIOR, D.C. & BASSETT, R.L. (Eds.): Chemical modeling of aqueous sys-tems II. ACS, Washington DC. pp 350-367.
Martinez, S. G. Alternating aerobic and anaerobic operation of an activated sludge plant. JWPCF, februarie, 1987.
Meiroșu, G. Contribuții la conducerea automată prin calculator de proces a stațiilor de epurare mecano-biologice, Teza de doctorat – cond. Dan Robescu, UPB, 2006.
Metcalf, I., Eddy, C. Wastewater engineering. Treatment, disporsal and reuse. Mc.Graw Hill, 1991.
Mioc, D. Contribuții la studiul proceselor hidrodinamice din instalațiile de epurare. Teză de doctorat, Cond.Șt. Dan Robescu, UPB, 2005.
Morgan, P. P., Bewtra, J. E. Air diffuser efficiencies, JWPCF, nr. 32, 1960.
Mițaru, B. Contribuții la studiul hidrodinamicii proceselor și instalațiilor de tratare a apelor. Teză de doctorat, Conducător Dan Robescu, UPB, 2005.
Nașcu, I., Robin De Keyser, Vlad, G. Modelling and Control Aspects of Wastewater Treatment Processes, Ecoterra, nr.18, year V, September 2008, Pag.27, ISSN:154- 7071.
Nascu, I., Folea, S., Buzdugan, T., Vlad, G. Development and Application of a PID Auto-Tuning Method for the Identification and Control ofWastewater Treatment Processes, Automation, Computers, Applied Mathematics, ACAM Scientific Journal, ISSN 1221-437X, Vol.17 (2008), Nr. 4, Pag. 613, Publisher: Mediamira.
Nascu, I., Vlad, G., Folea, S., Buzdugan, T. Development and application of a PID auto-tuning method to a wastewater treatment process, Proceedings of 2008 IEEE-TTTC International Conference on Automation, Quality and Testing, Robotics, AQTR 2008, May 22-25, Cluj-N, Romania, Vol.2, Pages:229-234 IEEEXplore Digital Object Identifier 10.1109/AQTR.2008.4588827.
Nașcu, I. Control adaptiv, Editura Mediamira, ISBN 973-9358-97-7, Cluj-Napoca, 2002.
Negulescu, M. Epurarea apelor uzate industriale. Ed. Tehnică, 1968.
Negulescu, M. Epurarea apelor uzate orășenești. Ed. Tehnică, București, 1978.
Negulescu, M., Secară, E. Exploatarea instalațiilor de epurare a apelor uzate. Ed. Tehnică, București, 1977.
Nejjari,F., Dahhou,B., Benhammou, A., Roux, G. Non-linear multivariable adaptive control of an activated sludge wastewater treatment process, International Journal Of Adaptive Control And Signal Processing, Int. J. Adapt. Control Signal Process, 347-365, 1999.
Ognean, T., Xu Yu Xin Epurarea biologică a apelor uzate în instalații cu nămol activ cu alimentare intermitentă. Hidrotehnica 27, (8), 1982.
Petrescu, D. C., Pop, M., Vlad, G., – Managementul apelor uzate și protectia mediului la SC Compania de Apa Someș SA (Cluj-Napoca), (Waste water management and environment protection at SC Compania de Apa Somes SA (Cluj-Napoca), Tehnologii și echipamente pentru evaluarea și protectia mediului, Mediul – probleme fundamentale, Environment & Progress 10/2007.
Pîslărașu, I., Rotaru, N., Teodorescu, M. Alimentări cu apă. Ed. Tehnică, București, 1981.
Pfleiderer, P. Die Kreiselpumpen für Fldssigkeiten und Gase. Ed. Springer, Berlin, 1955.
Peiffer, S., Klemm, O., Pecher, K. and Hollerung, R. (1992): Redox measurements în aque-ous solutions – a theoretical approach to data interpretation, based on electrode kinetics. J. Cont. Hydrol. 10: 1-18.
Revcenco, P., Boscornea, P. Metodologie de conducere și control a procesului biologic cu nămol activ în stațiile de epurare a apelor uzate orășenești, industriale și din zootehnie. ICIM, București, 1992.
Rickles, R. Pollution control. Noyes Corporation, New York, 1950.
Rouse, H. Engineering Hydraulics. John Wiley, New York, 1985.
Robescu, D. Contribuții teoretice și experimentale la studiul epurării apei. Teză de doctorat. Institutul Politehnic București, 1975.
Robescu, D. Instalații de depoluare a apei și aerului. Institutul Politehnic București, 1979.
Robescu, D. Procedee, instalații și echipamente pentru epurarea fizică a apelor uzate. București, 1999.
Robescu, D., Petrovici, T., Constantinescu, I., Szabolcz, L. La role de la turbulence mecanique induite sur le transfer de masse a linterface gaz-liquid. În volumul Congresului XVIII IAHR, 1979.
Robescu, D. The study of the correlation between the hydraulic and chimical parameters and biological parameters în the station of biological purification with active mud. În volumul 2 la Congresul al-XX-lea IAHR, Moscova, 1983.
Robescu, D., Iliescu, S., Vlad, G., Robescu, D., Ionescu, M., Mocanu, R. “Modelling wastewater treatment plant processes”, în Conferinta CeEX 2007 – premiza favorabila pentru dezvoltarea spatiului romanesc de cercetare, Brasov, 24 – 26 Octombrie 2007, ISSN 1843-5904.
Robescu, D., Robescu Diana., Dinamica fluidelor polifazate poluante, Universitatea Politehnica București, 1998.
Robescu, D., Szabolcs, L., Robescu Diana, Constantinescu, I., Tehnologii, instalații și echipamente pentru epurarea apei, Editura Tehnică, București, 2000.
Robescu, Diana, Robescu, D., Szabolcs, L., Silivestru,V., Iliescu, S., Vlad, G., Catană, I., Făgărășan, I., Ionescu, M., Panduru, V., Belu, D., Mocanu, R. – Controlul automat al proceselor de epurare a apelor uzate, Editura Tehnică, 2008, ISBN 978-973-31-2335-4, pg. 388.
Robescu, D., Epurarea apelor uzate, Editura BREN, ISBN 973-9493-13-0, București, 2000.
Robescu, D., Szabolcs, L., Verestoy,A., Robescu,D. Modelarea și simularea proceselor de epurare, Editura Tehnică, ISBN 973-31-2241-6, București, 2004.
Roques, H. Fondaments theoriques du traitement biologique des eaux. Ed. Technique et Documentation, Paris, 1980.
Stare, A., Hvala, N., Vrečko, D. Modeling, Identification, and Validation of Models for Predictive Ammonia Control în a Wastewater Treatment Plant—A Case Study, ISA Transactions, Volume 45, Issue 2, April 2006, Pages 159-174.
Steteanu, I., Broboană, D., Numerical models în hydraulics and power engineering, Editura BREN, ISBN 973-99604-4-8, București, 2000.
Schwarzenbach, R.P., Angst, W., Holliger, C., Hug, S.J. and Klausen, J. (1997): Reduc-tive transformations of anthropogenic chemicals în natural and technical systems. Chimia 51: 908-914.
Sigg, L., Johnson, C.A. and Kuhn, A. (1991): Redox conditions and alkalinity generation în a seasonally anoxic lake (Lake Greifen). Mar. Chem. 36: 9-26.
Stumm, W. and Morgan, J.J. (1970): Aquatic chemistry. Wiley-Interscience, New York.
Stumm, W. and Morgan, J.J. (1996): Aquatic chemistry. Wiley-Interscience, New York.
Sulzberger, B., Canonica, S., Egli, T., Giger, W., Klausen, J. and Von Gunten, U. (1997): Oxidative transformations of contaminants în natural and technical systems. Chimia 51: 900-907.
Stepanoff, F. W. Pumps and blowers. Two phase flow. Ed. John Wiley, New York, 1962.
Stoianovici, S., Robescu, D. Procedee și echipamente pentru tratarea și epurarea apei. Ed. Tehnică, București, 1982.
Stoianovici, S., Robescu, D. Calculul și construcția echipamentelor de oxigenare a apelor. Ed. Tehnică, București, 1984.
Streeter, V. L. Handbook of fluid dynamics. Ed. Mc Graw Hill, New York, 1961.
Teodorescu, I., Antoniu.M. Evacuarea și epurarea apelor uzate din industria alimentară. Ed. Tehnică, București, 1979.
Urban, N.R., Dinkel, C. and Wehrli, B. (1997): Solute transfer across the sediment surface of a eutrophic lake: I. Porewater profiles from dialysis samplers. Aquat. Sci. 59: 1-25.
Vaicum, L. M. Epurarea apelor uzate cu nămol activ. Ed. Academiei, București, 1981.
Vlad, G., Robescu, D., Ionescu, M., Mocanu, R., Robescu, D. – Monitorizarea parametrilor în stațiile de epurare a apelor uzate (Monitoring of the parameters în the stations that epurate used waters), Tehnologii și echipamente pentru evaluarea și protectia mediului, Mediul – probleme fundamentale, Environment & Progress 10/2007.
Vlad, G., Robescu, D., Szabolcs, L., Robescu, D., Mocanu, R., Marinca, V. Sistem expert pentru conducerea automată a proceselor de epurare a apelor uzate, Tehnologii și echipamente pentru evaluarea și protectia mediului, Mediul – probleme fundamentale, Environment & Progress 12/2008.
Vlad, G., Crăciun, M., Ionescu, M. Monitorizarea și reglarea automata a concentratiei de oxigen dizolvat din bazinele de aerare ale statiilor de epurare a apelor, Revista Ecoterra, nr. 6/2005.
Vlad, G., Contr. de cercetare nr.414/2004, Program MENER, Sistem inteligent de optimizare a parametrilor de proces din treapta biologică a stațiilor de epurare.
Vlad, G., Contr. de cercetare nr. 30/2007, Program INOVARE, Sistem informatic de monitorizare și control a stațiilor de epurare a apelor uzate prin utilizarea sistemelor de distribuție multi-agent și a unor algoritmi avansați de reglare automată.
Vlad, G., Crișan, R., Mureșan, B., Nascu, I., Buzdugan, Development and Application of a Predictive Adaptive Controller to a Wastewater Treatment Process, Proceedings of 2010 IEEE-TTTC International Conference on Automation, Quality and Testing, Robotics, AQTR 2008, May 28-30, Cluj-N, Romania.
Vâju, D., Vlad, G., Negrușa, I.- Purificarea apelor prin metode fizice; Mediul – Cercetare, Protectie și Gestiune, Environment & Progress 6/2006.
Wenhao, Shen, Xiaoquan Chen, M.N. Pons, J.P. Corriou, Chemical Engineering Journal, Model predictive control for wastewater treatment process with feedforward compensation, Volume 155, Issues 1-2, 1 December 2009, Pages 161-174.
Wenhao Shen, Xiaoquan Chen, Jean Pierre Corriou, Computers & Chemical Engineering, Application of model predictive control to the BSM1 benchmark of wastewater treatment process, Volume 32, Issue 12, 22 December 2008, Pages 2849-2856.
Zadeh, L., – Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision processes. IEEEtRANS. ON Systems, Man and Cybernetics, no. 3, 1973.
Zadeh, L., – Fuzzy sets and their applications to cognitive and decisions processes. New York, Academic Press, 1975.
x x x : Chemical Engineers Handbook, Ed. John Wiley, New York, 1973.
x x x : Memento technique de leau. Ed. Degremont, Paris, 1973, 1978, 1980.
x x x : Operation of waste treatment plants. JWPCF, Washinton, 1961.
x x x : Catalog de utilaje și echipamente pentru alimentări cu apă și canalizări. Comitetul pentru problemele Consiliilor Populare, ISLGC, 1980.
Anexe
=== Run information ===
Scheme: weka.classifiers.lazy.KStar -B 20 -M a
Relation: Data training outliers remove WEKA-weka.filters.unsupervised.instance.Resample-S1-Z100.0
Instances: 1004
Attributes: 7
pH Bazin 1
O2 Bazin 2
TSS Bazin aerare
O2 evacuare
Cond
pH evacuare
CCO
Test mode: 10-fold cross-validation
=== Classifier model (full training set) ===
KStar Beta Verion (0.1b).
Copyright (c) 1995-97 by Len Trigg ([anonimizat]).
Java port to Weka by Abdelaziz Mahoui ([anonimizat]).
KStar options : -B 20 -M a
Time taken to build model: 0 seconds
=== Predictions on test data ===
inst# actual predicted error
1 888.18 888.426 0.246
2 744.68 753.472 8.792
3 415.06 415.279 0.219
4 1437.4 1431.788 -5.612
5 893.89 894.48 0.59
6 1521.78 1343.678 -178.102
7 1099.81 1096.194 -3.616
8 1884.74 1884.275 -0.465
9 1095.09 1095.027 -0.063
10 1947.27 1931.308 -15.962
11 889.61 890.353 0.743
12 1706.64 1411.795 -294.845
13 428.02 430.092 2.072
14 3227.24 3223.723 -3.517
15 677.85 677.965 0.115
16 2648.47 2531.073 -117.397
17 1884.74 1884.275 -0.465
18 1335.13 1333.435 -1.695
19 1536.59 1226.563 -310.027
20 2504.83 2496.255 -8.575
21 982.83 990.524 7.694
22 1058.5 1057.435 -1.065
23 2075.75 2093.523 17.773
24 2423.15 903.346 -1519.804
25 1397.59 1726.633 329.043
26 2291.64 2291.359 -0.281
27 1191.61 1192.062 0.452
28 1402.87 1402.907 0.037
29 1272.47 1221.593 -50.877
30 1083.58 1083.854 0.274
31 2206.61 2119.226 -87.384
32 896.64 900.907 4.267
33 2014.43 1504.226 -510.204
34 2290.11 2290.931 0.821
35 2856.6 2635.636 -220.964
36 488.48 490.035 1.555
37 744.68 753.472 8.792
38 1567.06 1357.2 -209.86
39 890.68 890.809 0.129
40 1210.49 1210.525 0.035
41 2492.79 2492.543 -0.247
42 1366.92 1367.321 0.401
43 309.06 422.174 113.114
44 1749.64 1746.353 -3.287
45 1660.86 1512.108 -148.752
46 860.29 859.351 -0.939
47 755.25 624.975 -130.275
48 407.62 545.07 137.45
49 1274 1280.102 6.102
50 1397.59 1726.633 329.043
51 2331.44 2319.023 -12.417
52 1788.53 1922.387 133.857
53 851.79 851 -0.79
54 1498 1131.329 -366.671
55 1677.88 1797.808 119.928
56 471.63 472.901 1.271
57 1308.96 1420.762 111.802
58 1274.56 1274.697 0.137
59 1226.54 1226.607 0.067
60 1270.91 1693.084 422.174
61 1358.56 1268.163 -90.397
62 451.87 451.875 0.005
63 2291.64 2291.359 -0.281
64 2323.21 2299.08 -24.13
65 1487.07 1487.465 0.395
66 975 1656.346 681.346
67 1371.44 1262.119 -109.321
68 1616.1 1580.313 -35.787
69 812.77 805.899 -6.871
70 1345.66 1346.259 0.599
71 2136.56 2165.968 29.408
72 2768.82 2768.782 -0.038
73 1072.94 1458.289 385.349
74 633.08 633.053 -0.027
75 1131.25 1634.473 503.223
76 1676.17 962.952 -713.218
77 677.85 677.965 0.115
78 2921.13 2845.739 -75.391
79 1546.28 1319.306 -226.974
80 375.3 1718.074 1342.774
81 1048.63 1059.633 11.003
82 1174.61 1152.399 -22.211
83 1052 1052.289 0.289
84 2132.56 2132.456 -0.104
85 1579.34 1578.888 -0.452
86 728.99 1282.948 553.958
87 2882.91 2817.386 -65.524
88 1756.73 1754.314 -2.416
89 1107.03 1107.512 0.482
90 2190.18 1921.845 -268.335
91 2606.3 2606.304 0.004
92 1477.5 1610.64 133.14
93 1410.22 1410.181 -0.039
94 1168.57 2086.434 917.864
95 386.04 386.145 0.105
96 1700.76 1668.816 -31.944
97 428.02 430.092 2.072
98 1358.56 1268.163 -90.397
99 1556.91 1551.628 -5.282
100 407.62 545.07 137.45
101 633.56 537.106 -96.454
1 1691.78 1691.388 -0.392
2 2927.81 2926.241 -1.569
3 2365.17 2364.627 -0.543
4 2008.23 2012.303 4.073
5 2549.56 2462.854 -86.706
6 1074.16 1074.165 0.005
7 2247.61 2220.797 -26.813
8 1802.73 1798.365 -4.365
9 785.03 785.272 0.242
10 1716.11 1762.893 46.783
11 2105.83 2106.76 0.93
12 2379.26 2374.804 -4.456
13 2133.26 2057.808 -75.452
14 1732.02 1121.985 -610.035
15 1676.23 1676.167 -0.063
16 889.61 890.205 0.595
17 3111.77 644.288 -2467.482
18 1542.53 1677.958 135.428
19 2451.75 2451.453 -0.297
20 1284.75 1284.23 -0.52
21 1117.58 1117.711 0.131
22 2323.21 2308.231 -14.979
23 2003.95 2014.043 10.093
24 1666.71 1223.968 -442.742
25 1071.62 1078.734 7.114
26 842.63 873.086 30.456
27 1028.12 981.212 -46.908
28 3066.67 3066.309 -0.361
29 2081.74 2168.683 86.943
30 1884.74 1884.437 -0.303
31 2003.95 2014.043 10.093
32 1923.41 1929.076 5.666
33 813.12 815.808 2.688
34 2379.26 2374.804 -4.456
35 1075.38 1078.226 2.846
36 1202.99 1290.976 87.986
37 952.55 1328.282 375.732
38 3066.67 3066.309 -0.361
39 1353.31 1014.134 -339.176
40 2119.65 1887.28 -232.37
41 1866.58 1704.762 -161.818
42 836.12 1446.899 610.779
43 2980.16 2971.514 -8.646
44 867.51 1248.47 380.96
45 1579.34 1578.852 -0.488
46 1217.02 1218.123 1.103
47 1217.02 1218.123 1.103
48 2246.78 1287.905 -958.875
49 1430.04 1747.792 317.752
50 2492.79 2492.739 -0.051
51 896.47 931.592 35.122
52 1590.2 1120.651 -469.549
53 1115.96 1109.801 -6.159
54 1306.96 1305.748 -1.212
55 1418.75 1228.131 -190.619
56 2812.52 2814.275 1.755
57 2310.42 2708.934 398.514
58 1079.55 1079.615 0.065
59 1346.93 1172.258 -174.672
60 1155.83 867.872 -287.958
61 1100.84 1522.802 421.962
62 1828.5 925.23 -903.27
63 2323.21 2305.703 -17.507
64 2149.53 732.235 -1417.295
65 511.43 873.979 362.549
66 1700.76 1670.479 -30.281
67 2064.48 2062.091 -2.389
68 1107.03 1107.448 0.418
69 626.67 628.638 1.968
70 2331.44 2315.739 -15.701
71 560.01 560.214 0.204
72 1817.61 1817.698 0.088
73 2538.24 2531.169 -7.071
74 695.51 1102.862 407.352
75 846.32 1209.811 363.491
76 980.76 984.464 3.704
77 2331.44 2276.479 -54.961
78 2132.56 2132.483 -0.077
79 747.91 760.558 12.648
80 2331.44 2315.739 -15.701
81 993.11 986.555 -6.555
82 896.64 900.746 4.106
83 981.96 1099.756 117.796
84 1147.59 1147.097 -0.493
85 2040 2113.312 73.312
86 1169.1 1169.206 0.106
87 1021.91 1021.866 -0.044
88 1558.29 1251.252 -307.038
89 2028.2 2262.176 233.976
90 2071.09 1191.618 -879.472
91 1144.52 1175.953 31.433
92 2136.56 2159.974 23.414
93 1155.83 867.872 -287.958
94 973.9 974.085 0.185
95 1075.38 1078.226 2.846
96 967.58 1547.6 580.02
97 652.51 1015.79 363.28
98 1233.92 1233.842 -0.078
99 2155.13 2154.439 -0.691
100 1073.24 1171.09 97.85
101 633.08 633.003 -0.077
1 1232.73 1478.435 245.705
2 1181.37 1131.314 -50.056
3 993.11 986.344 -6.766
4 516.52 522.557 6.037
5 1607.02 1608.216 1.196
6 1727.14 1370.478 -356.662
7 586.41 586.758 0.348
8 2451.75 2451.417 -0.333
9 2336.35 2321.779 -14.571
10 1217.02 1217.634 0.614
11 2748.51 2843.454 94.944
12 1504.48 1565.092 60.612
13 1511.48 1511.44 -0.04
14 1380.27 1380.084 -0.186
15 1158.33 1157.979 -0.351
16 16.09 16.143 0.053
17 2245.25 1275.886 -969.364
18 1402.87 1402.913 0.043
19 2105.83 2108.395 2.565
20 972.71 652.395 -320.315
21 1377.11 1389.638 12.528
22 606.89 617.377 10.487
23 2556.38 2556.338 -0.042
24 2448.05 2447.085 -0.965
25 1973.76 1938.073 -35.687
26 3227.05 3008.207 -218.843
27 1566.75 1567.189 0.439
28 2137.62 2136.677 -0.943
29 2075.75 2099.496 23.746
30 2239.04 2146.583 -92.457
31 405.06 403.832 -1.228
32 429.08 429.587 0.507
33 2026.51 2221.544 195.034
34 2122.59 2260.465 137.875
35 2141.93 919.048 -1222.882
36 1008.91 1073.318 64.408
37 2869.1 2999.458 130.358
38 2483.72 2489.564 5.844
39 1306.96 1308.383 1.423
40 2136.56 2160.398 23.838
41 2260.45 2260.664 0.214
42 948.9 1086.901 138.001
43 1181 1171.924 -9.076
44 2279.38 2278.756 -0.624
45 2149.85 2122.809 -27.041
46 1727.14 1370.478 -356.662
47 386.04 386.148 0.108
48 451.87 451.872 0.002
49 1117.58 1117.739 0.159
50 1071.63 1073.689 2.059
51 1149.2 1153.011 3.811
52 871.89 862.059 -9.831
53 903.49 923.795 20.305
54 2315 2310.722 -4.278
55 707.09 1073.504 366.414
56 1103.83 1103.829 -0.001
57 696.34 2025.986 1329.646
58 1274 1278.672 4.672
59 1676.23 1676.17 -0.06
60 693.56 1563.247 869.687
61 1046.87 848.856 -198.014
62 415.06 415.271 0.211
63 1188.32 1183.713 -4.607
64 1973.76 1938.073 -35.687
65 386.04 386.148 0.108
66 1393.17 1671.744 278.574
67 842.63 867.987 25.357
68 2331.44 2284.107 -47.333
69 2047.5 2047.377 -0.123
70 1080.14 1080.039 -0.101
71 1345.66 1345.943 0.283
72 869.21 1179.685 310.475
73 17.2 17.778 0.578
74 18.14 19.424 1.284
75 2388.5 2332.056 -56.444
76 1211.74 1140.599 -71.141
77 1221.57 1170.73 -50.84
78 1340.5 1362.345 21.845
79 1175.85 1181.777 5.927
80 2194.01 2154.981 -39.029
81 1715.03 1833.203 118.173
82 944.54 1021.91 77.37
83 2700.4 1265.016 -1435.384
84 2003.95 2012.061 8.111
85 1169.1 1169.167 0.067
86 1041.03 1045.907 4.877
87 812.77 806.904 -5.866
88 954.12 891.711 -62.409
89 1393.66 1171.746 -221.914
90 633.08 633.013 -0.067
91 1542.08 1142.194 -399.886
92 1262.74 1163.982 -98.758
93 1729.38 1566.894 -162.486
94 1609.7 1603.746 -5.954
95 469.52 469.458 -0.062
96 1629.75 1417.957 -211.793
97 427.02 427.053 0.033
98 2090.16 2090.24 0.08
99 1802.73 1802.567 -0.163
100 1886.99 1975.161 88.171
101 1048.3 1050.979 2.679
1 2163.87 2163.792 -0.078
2 1208.73 1207.935 -0.795
3 2026.61 2058.104 31.494
4 2048.39 2094.857 46.467
5 2312.76 2312.665 -0.095
6 385.36 1085.203 699.843
7 1676.23 1676.18 -0.05
8 678.54 682.371 3.831
9 802.44 947.139 144.699
10 2093.73 2043.661 -50.069
11 2052 2252.243 200.243
12 921.35 1246.004 324.654
13 1180.83 1230.687 49.857
14 1116.5 1116.52 0.02
15 1429.02 1414.852 -14.168
16 1072.69 746.096 -326.594
17 2194.01 2192.108 -1.902
18 2230.95 2232.393 1.443
19 1437.4 1431.368 -6.032
20 1626.63 1793.137 166.507
21 2180.81 1372.445 -808.365
22 2812.52 2814.163 1.643
23 1165.2 1129.965 -35.235
24 1441.24 1333.676 -107.564
25 670.16 2208.06 1537.9
26 2141.99 2141.405 -0.585
27 1490.16 1488.94 -1.22
28 1572.24 1655.153 82.913
29 1021.91 1022.182 0.272
30 1504.07 1346.93 -157.14
31 560.01 560.244 0.234
32 726.17 726.413 0.243
33 575.54 581.045 5.505
34 545.12 549.952 4.832
35 458.15 429.558 -28.592
36 1330.1 1360.122 30.022
37 2003.95 2005.196 1.246
38 945.44 1002.775 57.335
39 1312.97 1313.513 0.543
40 1041.03 1044.63 3.6
41 18.14 19.223 1.083
42 1511.48 1511.434 -0.046
43 2257.19 1690.825 -566.365
44 2370.51 2271.738 -98.772
45 427.02 427.048 0.028
46 1495.04 1840.92 345.88
47 1165.74 1163.489 -2.251
48 1306.97 1281.091 -25.879
49 673.02 533.134 -139.886
50 2339.99 1291.418 -1048.572
51 1923.65 1957.638 33.988
52 1208.73 1207.935 -0.795
53 3057.49 3074.975 17.485
54 1828.82 1828.215 -0.605
55 2893.83 1332.247 -1561.583
56 2141.99 2141.405 -0.585
57 1254.86 1249.521 -5.339
58 467.47 466.774 -0.696
59 1265.97 1266.025 0.055
60 1457.38 1315.098 -142.282
61 868.86 823.787 -45.073
62 439.31 1406.143 966.833
63 1089.02 1094.827 5.807
64 1067.07 958.915 -108.155
65 677.85 677.919 0.069
66 1308.95 1163.885 -145.065
67 2183.99 2710.646 526.656
68 357.82 357.822 0.002
69 1908.45 1597.009 -311.441
70 1278.1 1128.016 -150.084
71 836.18 810.569 -25.611
72 2136.56 2165.106 28.546
73 1180.75 1357.179 176.429
74 802.44 947.139 144.699
75 1737.3 1737.147 -0.153
76 539.84 539.93 0.09
77 2133.26 2130.299 -2.961
78 384.92 384.935 0.015
79 920.35 1136.784 216.434
80 1322.41 1322.475 0.065
81 1246.17 1026.393 -219.777
82 1726.62 1719.331 -7.289
83 1075.38 1075.701 0.321
84 1169.17 1169.168 -0.002
85 1394.26 1356.722 -37.538
86 3250.8 3250.349 -0.451
87 1699.81 2161.899 462.089
88 948.5 948.646 0.146
89 1200.29 1211.11 10.82
90 1087.56 1084.194 -3.366
91 2439.72 2447.446 7.726
92 2499.95 2499.615 -0.335
93 2155.13 2154.433 -0.697
94 1402.87 1402.902 0.032
95 633.08 633.026 -0.054
96 1658.11 1251.469 -406.641
97 2090.16 2090.281 0.121
98 1306.96 1307.999 1.039
99 1352.15 1360.926 8.776
100 1144.52 1177.74 33.22
101 1251.7 1251.224 -0.476
1 888.18 888.451 0.271
2 1553.74 1167.971 -385.769
3 2226.44 2112.123 -114.317
4 889.72 844.028 -45.692
5 1579.34 1578.858 -0.482
6 1691.78 1691.353 -0.427
7 516.52 522.485 5.965
8 1295.67 1295.517 -0.153
9 1555.45 1556.19 0.74
10 2378.1 2294.482 -83.618
11 1629.03 1628.674 -0.356
12 1486.7 1394.424 -92.276
13 2805.55 2367.154 -438.396
14 1968.93 1959.918 -9.012
15 2648.47 2501.664 -146.806
16 1082.01 1082.352 0.342
17 1737.3 1737.135 -0.165
18 1401.22 1451.551 50.331
19 2034.85 1998.932 -35.918
20 1635.19 1650.959 15.769
21 2927.81 2925.903 -1.907
22 1687.19 1385.029 -302.161
23 1377.11 1389.279 12.169
24 2290.11 2291.701 1.591
25 883.08 848.715 -34.365
26 1095.09 1095.033 -0.057
27 2606.3 2615.86 9.56
28 1558.97 1023.926 -535.044
29 1200.29 1211.385 11.095
30 1613.58 1612.215 -1.365
31 1644.76 1305.954 -338.806
32 1338.79 1173.038 -165.752
33 1957.47 1969.309 11.839
34 1029.62 1029.532 -0.088
35 1126.87 1126.893 0.023
36 1722.72 1444.179 -278.541
37 2914.65 2834.07 -80.58
38 1335.13 1333.431 -1.699
39 1983.31 1991.587 8.277
40 1032.5 932.324 -100.176
41 465.19 461.222 -3.968
42 2181.52 2162.964 -18.556
43 1502.16 1404.371 -97.789
44 1261.92 1262.016 0.096
45 948.5 948.639 0.139
46 1749.33 1515.375 -233.955
47 2247.61 2219.878 -27.732
48 1981.33 2057.381 76.051
49 2538.24 2530.177 -8.063
50 1341.79 1342.683 0.893
51 2015.76 984.65 -1031.11
52 2841.4 2838.195 -3.205
53 851.79 851.073 -0.717
54 624.77 634.211 9.441
55 595.35 897.143 301.793
56 1310.89 1310.879 -0.011
57 2299.02 2267.568 -31.452
58 611.81 611.866 0.056
59 1485.12 1565.079 79.959
60 1437.4 1431.494 -5.906
61 1125.48 1075.596 -49.884
62 2290.11 2291.701 1.591
63 1673.03 1511.596 -161.434
64 2467.11 2466.98 -0.13
65 1306.97 1238.733 -68.237
66 1083.39 1079.711 -3.679
67 384.92 384.954 0.034
68 1400.54 1186.282 -214.258
69 2980.16 2975.691 -4.469
70 1502.16 1404.371 -97.789
71 2003.95 2011.955 8.005
72 3026.67 2196.287 -830.383
73 1342.65 1335.476 -7.174
74 973.9 974.065 0.165
75 1046.98 1242.355 195.375
76 827.21 1200.224 373.014
77 1006.14 1006.303 0.163
78 1576.77 1752.607 175.837
79 573.44 573.739 0.299
80 16 16.154 0.154
81 16 16.154 0.154
82 1760.36 1418.926 -341.434
83 1768.32 1212.767 -555.553
84 892.46 889.887 -2.573
85 1757.09 1521.209 -235.881
86 1265.97 1266.085 0.115
87 726.17 726.412 0.242
88 755.25 755.299 0.049
89 1084.95 1158.544 73.594
90 2379.26 2376.913 -2.347
91 1238.66 1015.514 -223.146
92 3227.24 3223.463 -3.777
93 1091.19 1086.275 -4.915
94 1609.7 1603.979 -5.721
95 852.79 854.275 1.485
96 1227.44 1223.829 -3.611
97 1076.37 934.181 -142.189
98 703.97 707.392 3.422
99 2754.81 2749.187 -5.623
100 1947.82 1983.006 35.186
1 1820.3 1149.833 -670.467
2 1322.41 1322.428 0.018
3 1029.62 1029.546 -0.074
4 1228.88 1229.606 0.726
5 539.84 540.075 0.235
6 890.68 890.809 0.129
7 1380.27 1380.264 -0.006
8 1585.34 1667.683 82.343
9 1070.97 1330.032 259.062
10 1273 1061.527 -211.473
11 1074.16 1074.165 0.005
12 1604.27 1593.286 -10.984
13 586.41 587.195 0.785
14 1884.74 1884.412 -0.328
15 1341.79 1342.759 0.969
16 1141.04 1148.65 7.61
17 1503.66 1503.656 -0.004
18 1402.87 1402.908 0.038
19 1284.75 1283.773 -0.977
20 903.49 953.538 50.048
21 1312.97 1313.435 0.465
22 1947.27 1915.559 -31.711
23 933.56 1144.62 211.06
24 2291.64 2291.253 -0.387
25 1183.59 1134.812 -48.778
26 2331.44 2273.259 -58.181
27 1743.97 1744.438 0.468
28 1458.16 1546.039 87.879
29 1678.95 1678.274 -0.676
30 755.25 755.296 0.046
31 1052 1052.168 0.168
32 1249.28 1039.747 -209.533
33 987.68 931.606 -56.074
34 1067.04 1067.042 0.002
35 2299.02 2265.13 -33.89
36 1154.34 1832.047 677.707
37 1040.18 1075.603 35.423
38 1002.83 1036.512 33.682
39 1082.01 1082.401 0.391
40 1340.5 1362.154 21.654
41 889.61 890.352 0.742
42 1284.75 1283.773 -0.977
43 1306.96 1307.789 0.829
44 1147.59 1148.52 0.93
45 1295.67 1307.821 12.151
46 1133.74 1133.995 0.255
47 1183.14 1150.158 -32.982
48 1086.3 1085.153 -1.147
49 2090.16 2090.299 0.139
50 1983.03 1887.19 -95.84
51 325.25 325.274 0.024
52 1038.08 929.1 -108.98
53 1175.34 1596.398 421.058
54 432.59 432.616 0.026
55 2175.86 2175.358 -0.502
56 1676.73 1675.992 -0.738
57 957.43 948.589 -8.841
58 555.39 619.147 63.757
59 2051.04 2076.958 25.918
60 744.68 753.941 9.261
61 575.54 580.586 5.046
62 2373.64 2358.02 -15.62
63 1075.41 1071.536 -3.874
64 490.64 1692.078 1201.438
65 1116.5 1116.615 0.115
66 1249.28 1039.747 -209.533
67 1502.21 1386.103 -116.107
68 1393.21 1318.438 -74.772
69 2439.72 2425.614 -14.106
70 1165.66 1057.515 -108.145
71 415.06 415.286 0.226
72 560.01 560.235 0.225
73 2008.23 2017.733 9.503
74 2057.56 1960.326 -97.234
75 2388.55 2099.148 -289.402
76 1472.65 1249.9 -222.75
77 2090.16 2090.299 0.139
78 1556.91 1551.696 -5.214
79 1594.57 1598.806 4.236
80 1183.59 1134.812 -48.778
81 2330.41 2249.614 -80.796
82 1643.42 1643.201 -0.219
83 1087.07 1087.192 0.122
84 1749.64 1746.508 -3.132
85 1115.67 1080.754 -34.916
86 2251.58 2821.571 569.991
87 1205.54 1205.048 -0.492
88 1069.11 1068.821 -0.289
89 2373.64 2358.02 -15.62
90 903.49 953.538 50.048
91 1827.15 1770.29 -56.86
92 2125.66 2012.886 -112.774
93 2549.56 2469.739 -79.821
94 1614.28 1621.365 7.085
95 1048.3 1051.08 2.78
96 490.64 1692.078 1201.438
97 1248.8 955.737 -293.063
98 1672.48 1323.994 -348.486
99 412.35 415.739 3.389
100 2239.04 2165.828 -73.212
1 2506.85 1439.503 -1067.347
2 2330.41 2249.56 -80.85
3 889.61 890.432 0.822
4 1725.52 1824.713 99.193
5 16 16.081 0.081
6 2136.56 2169.899 33.339
7 1018.72 2179.674 1160.954
8 1312.97 1313.541 0.571
9 447.41 428.784 -18.626
10 429.08 429.597 0.517
11 1338.79 1174.61 -164.18
12 1346.37 1483.993 137.623
13 974.45 1100.497 126.047
14 785.03 785.262 0.232
15 357.82 357.823 0.003
16 1762.13 1761.018 -1.112
17 1647 2057.881 410.881
18 2291.64 2291.214 -0.426
19 1593.85 1591.71 -2.14
20 798.89 1310.214 511.324
21 2279.38 2278.803 -0.577
22 357.82 357.823 0.003
23 1629.03 1628.333 -0.697
24 1331.46 968.36 -363.1
25 1289.39 1588.887 299.497
26 1643.42 1643.183 -0.237
27 1281.43 1400.16 118.73
28 1993.71 2303.027 309.317
29 1039.82 1039.649 -0.171
30 2105.83 2106.97 1.14
31 1674.86 1477.547 -197.313
32 1058.22 1058.504 0.284
33 2197.88 2096.723 -101.157
34 1205.54 1205.781 0.241
35 1151.84 1726.612 574.772
36 1067.04 1067.433 0.393
37 1071.63 1073.637 2.007
38 471.63 472.847 1.217
39 1614.28 1623.095 8.815
40 2116.96 2116.608 -0.352
41 1756.73 1754.251 -2.479
42 1666.76 1380.137 -286.623
43 1164.33 1164.958 0.628
44 604.21 1223.195 618.985
45 2141.99 2141.698 -0.292
46 2499.95 2499.649 -0.301
47 2195.71 1306.073 -889.637
48 1070.11 1102.008 31.898
49 755.25 755.315 0.065
50 2172.58 2128.782 -43.798
51 545.12 550.868 5.748
52 1860.53 1500.442 -360.088
53 906.34 907.532 1.192
54 2062.94 2026.933 -36.007
55 1555.45 1557.18 1.73
56 521.62 557.603 35.983
57 1175.58 1054.053 -121.527
58 1151.46 1016.511 -134.949
59 788.37 998.608 210.238
60 2365.17 2364.487 -0.683
61 2239.5 2278.381 38.881
62 521.62 557.603 35.983
63 611.81 611.882 0.072
64 1115.73 1087.723 -28.007
65 1817.61 1817.724 0.114
66 1145.93 1204.637 58.707
67 447.41 428.784 -18.626
68 2155.13 2154.481 -0.649
69 3057.49 3075.21 17.72
70 1548.29 1548.24 -0.05
71 1022.28 1225.808 203.528
72 1784.82 1783.887 -0.933
73 562.82 3235.898 2673.078
74 1622.29 1673.046 50.756
75 2754.81 2748.182 -6.628
76 959.12 925.225 -33.895
77 2588.68 2885.786 297.106
78 537.99 541.378 3.388
79 857.16 1459.819 602.659
80 875.19 1180.119 304.929
81 1133.25 1288.557 155.307
82 1172.46 702.022 -470.438
83 2062.94 2026.933 -36.007
84 2506.85 1439.503 -1067.347
85 2812.52 2814.172 1.652
86 2175.86 2175.334 -0.526
87 1042.44 1274.559 232.119
88 703.97 707.308 3.338
89 2064.48 2059.715 -4.765
90 1004.38 1570.149 565.769
91 467.47 466.829 -0.641
92 1487.07 1487.464 0.394
93 1327.04 1315.749 -11.291
94 980.76 984.609 3.849
95 2064.48 2059.715 -4.765
96 1410.22 1410.202 -0.018
97 1004.38 1570.149 565.769
98 905.73 892.912 -12.818
99 1103.83 1103.83 0
100 1910.21 1595.205 -315.005
1 1158.33 1157.769 -0.561
2 813.12 815.885 2.765
3 755.25 755.31 0.06
4 1691.78 1691.333 -0.447
5 1117.5 1304.696 187.196
6 539.84 540.101 0.261
7 1026.86 981.123 -45.737
8 594.82 595.969 1.149
9 914.29 653.476 -260.814
10 735.76 989.654 253.894
11 594.82 595.969 1.149
12 1789 1774.899 -14.101
13 1058.5 1057.524 -0.976
14 488.48 501.402 12.922
15 1100.41 1100.464 0.054
16 1764.83 1352.463 -412.367
17 1310.89 1310.878 -0.012
18 1142.5 1135.89 -6.61
19 17.2 17.704 0.504
20 1947.82 1951.449 3.629
21 762.04 747.056 -14.984
22 1503.66 1503.655 -0.005
23 1099.81 1096.391 -3.419
24 812.18 993.753 181.573
25 1158.33 1157.769 -0.561
26 1365.19 1374.064 8.874
27 2240.93 1960.306 -280.624
28 1126.87 1126.969 0.099
29 1169.48 1169.867 0.387
30 1766 1669.537 -96.463
31 892.46 891.027 -1.433
32 1099.8 1094.031 -5.769
33 1806.86 1806.567 -0.293
34 386.04 386.126 0.086
35 3240.83 823.485 -2417.345
36 1776.2 2113.577 337.377
37 1083.37 1085.215 1.845
38 539.84 540.101 0.261
39 1789 1774.899 -14.101
40 2146.88 2124.271 -22.609
41 2145.6 2010.503 -135.097
42 1180.77 1363.208 182.438
43 16.09 16.153 0.063
44 948.5 948.691 0.191
45 1188.32 1180.441 -7.879
46 3081.51 3010.344 -71.166
47 1490.16 1488.867 -1.293
48 1776.2 2113.577 337.377
49 1957.47 1978.819 21.349
50 2556.38 2556.35 -0.03
51 586.41 586.129 -0.281
52 1261.92 1261.954 0.034
53 2331.44 2315.604 -15.836
54 1083.58 1083.948 0.368
55 3066.67 3066.509 -0.161
56 1579.34 1578.77 -0.57
57 2093.73 2025.332 -68.398
58 982.83 988.933 6.103
59 1651.94 1344.933 -307.007
60 1021.91 1022.226 0.316
61 633.08 633.048 -0.032
62 2321.6 2294.468 -27.132
63 1725.52 1462.369 -263.151
64 1208.73 1208.364 -0.366
65 2058.02 1659.169 -398.851
66 1052 1052.293 0.293
67 429.99 431.284 1.294
68 1806.86 1806.567 -0.293
69 2768.82 2768.778 -0.042
70 560.37 543.574 -16.796
71 2140.92 2172.216 31.296
72 2194.01 2163.807 -30.203
73 896.47 932.267 35.797
74 437.93 428.92 -9.01
75 2323.21 2301.398 -21.812
76 980.76 980.79 0.03
77 883.64 1040.068 156.428
78 1511.48 1511.423 -0.057
79 1923.28 1932.168 8.888
80 849.39 1043.606 194.216
81 426.06 415.361 -10.699
82 1327.04 1315.43 -11.61
83 2368.52 2009.058 -359.462
84 1295.1 1191.101 -103.999
85 1181 1219.555 38.555
86 1073.01 983.39 -89.62
87 578.05 482.925 -95.125
88 2260.45 2258.6 -1.85
89 2508.65 1963.476 -545.174
90 2312.76 2312.667 -0.093
91 391.41 1104.118 712.708
92 798.86 883.392 84.532
93 896.64 900.924 4.284
94 755.25 755.31 0.06
95 948.5 948.691 0.191
96 1511.48 1511.423 -0.057
97 1678.95 1678.321 -0.629
98 2234.11 2226.985 -7.125
99 1106.71 1096.058 -10.652
100 1165.2 1161.345 -3.855
1 1278.93 983.484 -295.446
2 1684.53 1679.846 -4.684
3 1566.75 1567.303 0.553
4 1691.48 1792.513 101.033
5 1684.53 1679.846 -4.684
6 1142.5 1135.603 -6.897
7 1613.58 1612.234 -1.346
8 1190.84 1456.858 266.018
9 1226.54 1226.616 0.076
10 2708.9 2359.376 -349.524
11 1035.55 1458.104 422.554
12 1887.89 1884.421 -3.469
13 952.82 966.348 13.528
14 1274.56 1274.592 0.032
15 1210.49 1210.874 0.384
16 1528.04 1084.343 -443.697
17 578.92 858.971 280.051
18 1784.82 1783.936 -0.884
19 1923.41 1929.491 6.081
20 413.01 413.114 0.104
21 1167.66 1131.817 -35.843
22 2116.96 2116.594 -0.366
23 1181 1219.321 38.321
24 1242.73 1047.411 -195.319
25 1296.42 1348.265 51.845
26 1827.35 1898.386 71.036
27 331.21 1097.523 766.313
28 2291.64 2291.109 -0.531
29 1161.28 1209.491 48.211
30 537.99 539.912 1.922
31 1032.32 1040.328 8.008
32 1429.02 1414.468 -14.552
33 1188.32 1180.064 -8.256
34 306.24 776.192 469.952
35 2048.39 2094.341 45.951
36 1228.88 1229.664 0.784
37 891.07 1042.22 151.15
38 1169.17 1169.171 0.001
39 1079.83 1077.688 -2.142
40 469.94 475.588 5.648
41 2448.05 2447.141 -0.909
42 2047.5 1728.564 -318.936
43 1164.33 1164.712 0.382
44 703.97 707.573 3.603
45 1342.65 1335.436 -7.214
46 1352.15 1361.423 9.273
47 1117.58 1117.755 0.175
48 1375.41 1649.752 274.342
49 1743.97 1744.727 0.757
50 1267.66 1269.01 1.35
51 469.94 475.588 5.648
52 516.52 522.317 5.797
53 469.52 469.456 -0.064
54 2762.05 2253.925 -508.125
55 445.92 564.666 118.746
56 906.34 907.634 1.294
57 2708.9 2359.376 -349.524
58 418.06 1127.553 709.493
59 16.86 17.698 0.838
60 1819.64 1881.093 61.453
61 1083.37 1085.062 1.692
62 1024.22 1024.612 0.392
63 1604.58 645.664 -958.916
64 1079.55 1079.668 0.118
65 606.89 618.758 11.868
66 1490.16 1488.844 -1.316
67 1016.68 967.861 -48.819
68 2291.64 2291.109 -0.531
69 1006.14 1006.358 0.218
70 1402.87 1402.908 0.038
71 1824.72 1499.814 -324.906
72 626.67 628.702 2.032
73 1271.35 891.623 -379.727
74 1290.28 1282.656 -7.624
75 1584.85 1208.356 -376.494
76 812.18 998.543 186.363
77 819.34 1034.609 215.269
78 1227.44 1225.22 -2.22
79 1520.8 1499.989 -20.811
80 1082.24 723.636 -358.604
81 851.79 851.874 0.084
82 1798.44 1797.379 -1.061
83 1233.92 1233.842 -0.078
84 1191.61 1192.114 0.504
85 678.54 678.885 0.345
86 1271.92 977.53 -294.39
87 1251.7 1251.192 -0.508
88 802.44 902.391 99.951
89 2181.52 2162.605 -18.915
90 1691.48 1792.513 101.033
91 2315 2309.93 -5.07
92 3250.8 3250.337 -0.463
93 1079.55 1079.668 0.118
94 1582.93 1410.277 -172.653
95 720.85 846.914 126.064
96 1842.35 1815.584 -26.766
97 1691.78 1691.327 -0.453
98 2344.83 2302.325 -42.505
99 467.47 466.79 -0.68
100 2250.4 1518.635 -731.765
1 1323.6 1180.877 -142.723
2 2910.32 2583.259 -327.061
3 1762.13 1761.975 -0.155
4 1740.19 920.8 -819.39
5 1087.07 1087.381 0.311
6 1711.03 1602.57 -108.46
7 2163.87 2153.21 -10.66
8 1693.89 2023.991 330.101
9 1193.38 1162.205 -31.175
10 1380.27 1379.985 -0.285
11 2346.17 2357.101 10.931
12 2047.5 2047.353 -0.147
13 1200.29 1211.218 10.928
14 948.5 948.651 0.151
15 1810.72 2188.006 377.286
16 2137.62 2134.389 -3.231
17 1312.97 1313.519 0.549
18 1089.02 1092.714 3.694
19 1087.07 1087.381 0.311
20 551.95 607.889 55.939
21 893.89 894.353 0.463
22 325.25 325.279 0.029
23 1691.78 1691.313 -0.467
24 440.1 1129.784 689.684
25 888.18 888.432 0.252
26 1640.37 990.871 -649.499
27 1306.96 1307.793 0.833
28 1365.19 1373.789 8.599
29 1450.75 1200.22 -250.53
30 17.2 17.723 0.523
31 1593.85 1591.363 -2.487
32 1083.58 1083.984 0.404
33 1548.29 1547.97 -0.32
34 460.98 465.718 4.738
35 2451.75 2451.447 -0.303
36 1058.22 1058.55 0.33
37 1594.57 1598.873 4.303
38 1726.62 1716.906 -9.714
39 1753.72 1401.573 -352.147
40 1141.18 1464.667 323.487
41 1265.97 1266.095 0.125
42 2105.83 2107.321 1.491
43 1607.02 1608.357 1.337
44 1133.74 1133.835 0.095
45 1228.88 1229.719 0.839
46 1902.53 1975.171 72.641
47 1160.18 1172.328 12.148
48 1117.36 1072.833 -44.527
49 2381.58 2379.089 -2.491
50 1254.86 1243.463 -11.397
51 1676.73 1674.485 -2.245
52 1116.65 1358.085 241.435
53 2051.04 2103.04 52
54 1029.62 1029.546 -0.074
55 849.55 826.772 -22.778
56 1145.82 1153.993 8.173
57 1100.41 1100.544 0.134
58 1762.47 1673.331 -89.139
59 1923.28 1933.394 10.114
60 413.01 413.118 0.108
61 2851.41 2819.727 -31.683
62 1981.33 2061.976 80.646
63 2277.7 2483.881 206.181
64 427.02 427.06 0.04
65 1455.29 2195.308 740.018
66 1095.09 1095.028 -0.062
67 428.02 429.109 1.089
68 1414.39 2140.528 726.138
69 1251.7 1251.364 -0.336
70 1968.93 1959.518 -9.412
71 1048.63 1060.218 11.588
72 1087.07 1087.381 0.311
73 1254.86 1243.463 -11.397
74 1366.92 1366.929 0.009
75 1335.13 1333.106 -2.024
76 1267.66 1269.396 1.736
77 2467.11 2466.972 -0.138
78 1100.41 1100.544 0.134
79 469.94 473.178 3.238
80 1828.82 1825.102 -3.718
81 432.59 432.618 0.028
82 2090.16 2090.279 0.119
83 1080.14 1080.065 -0.075
84 1180.39 1170.207 -10.183
85 2648.69 2550.66 -98.03
86 1147.59 1147.015 -0.575
87 1441.3 514.459 -926.841
88 247.34 1044.836 797.496
89 1798.44 1797.322 -1.118
90 2149.85 2149.442 -0.408
91 1806.86 1806.693 -0.167
92 1406.78 1169.955 -236.825
93 1380.27 1379.985 -0.285
94 1684.53 1681.971 -2.559
95 1066.29 1147.997 81.707
96 1094.94 1662.45 567.51
97 573.44 573.789 0.349
98 488.48 491.129 2.649
99 1102.81 1545.681 442.871
100 1017.62 892.32 -125.3
=== Cross-validation ===
=== Summary ===
Correlation coefficient 0.9004
Mean absolute error 117.4854
Root mean squared error 286.8038
Relative absolute error 21.9526 %
Root relative squared error 43.8082 %
Total Number of Instances 1004
Rezultat implementare algoritm KStar pentru estimarea valorilor de TSS din bazinul de aerare al stației de epurare S.C. COMCEH S.A.
Datum=22.01.2014, Uhrzeit=14:31:31 Objekt=OB1, Projekt=COMCEH.PRJ
OB1
"Program_principal"
Name: nb Family: nb Autor: nb
Version: 00.01
Time stamp of code: 2014-1-22 | 13:39:35(64)
Time stamp of inteface: 2014-1-22 | 13:39:35(64)
Block sizes (Block/Code/Data): 1072/900/26
1 "Main Program Sweep (Cycle)"
Block comment=
Address Declaration Name Type Initial value Comment
0.0 temp OB1_EV_CLASS BYTE Bits 0-3 = 1 (Coming event), Bits 4-7 = 1 (Event class 1)
1.0 temp OB1_SCAN_1 BYTE 1 (Cold restart scan 1 of OB 1), 3 (Scan 2-n of OB 1)
2.0 temp OB1_PRIORITY BYTE Priority of OB Execution
3.0 temp OB1_OB_NUMBR BYTE 1 (Organization block 1, OB1)
4.0 temp OB1_RESERVED_1 BYTE Reserved for system
5.0 temp OB1_RESERVED_2 BYTE Reserved for system
6.0 temp OB1_PREV_CYCLE INT Cycle time of previous OB1 scan (milliseconds)
8.0 temp OB1_MIN_CYCLE INT Minimum cycle time of OB1 (milliseconds)
10.0 temp OB1_MAX_CYCLE INT Maximum cycle time of OB1 (milliseconds)
12.0 temp OB1_DATE_TIME DATE_AND_TIME Date and time OB1 started
20.0 temp bit_zero BOOL
Network 1 Network title=
Network comment=
18 A #bit_zero
19 AN #bit_zero
20 = #bit_zero
21
Network 2 Network title=
Network comment=
25 CALL "DIS_IRT" SFC39 –Disable New Interrupts and Asynchronous Errors
26 MODE:=B#16#00
27 OB_NR:=86
28 RET_VAL:="ret_val_disable_asin_err" MW82
29 NOP 0
"DIS_IRT" SFC39 SFC39 Disable New Interrupts and Asynchronous Errors
"ret_val_disable_asin_err" MW82 INT
Network 3 Network title=
Network comment=
33 CALL "DIS_AIRT" SFC41 –Delay the Higher Priority Interrupts and Asynchronous Errors
34 RET_VAL:="ret_val_disable_sinc_err" MW80
35 NOP 0
36
"DIS_AIRT" SFC41 SFC41 Delay the Higher Priority Interrupts and Asynchronous Errors
"ret_val_disable_sinc_err" MW80 INT
Network 4 Network title=
Network comment=
40 CALL "RE_TRIGR" SFC43 –Retrigger Cycle Time Monitoring
41 NOP 0
"RE_TRIGR" SFC43 SFC43 Retrigger Cycle Time Monitoring
Network 5 Apelare functii
Network comment=
45 CALL "ceas_in_MW" FC2
46 CALL "Traductori" FC6
47 CALL "Lampi_avarii_si_sirena" FC3 –activarea lampilor de avarie si sirena
48 CALL "Lampa_M_0_A" FC5 –functionarea lampii de pe selectorul manual-0-automat
49 CALL "CCL1_S7_200_retea_com" FC4
50 CALL "Setari_initiale_limitari" FC17
51 CALL "Calcul_parametrii" FC18 –Calculul valorilor pentru parametrii folositi in functionare automata
52 CALL "Functionare_auto_SE" FC16 –Functionare automata a statiei de epurare
"ceas_in_MW" FC2 FC2
"Traductori" FC6 FC6
"Lampi_avarii_si_sirena" FC3 FC3 activarea lampilor de avarie si sirena
"Lampa_M_0_A" FC5 FC5 functionarea lampii de pe selectorul manual-0-automat
"CCL1_S7_200_retea_com" FC4 FC4
"Setari_initiale_limitari" FC17 FC17
"Calcul_parametrii" FC18 FC18 Calculul valorilor pentru parametrii folositi in functionare automata
"Functionare_auto_SE" FC16 FC16 Functionare automata a statiei de epurare
Network 6 Apelare functii comanda echipamente
Network comment=
56 CALL "Comanda_suflante" FC7
57 CALL "Comanda_CCL2" FC8 –comanda echipamente din CCL2
58 CALL "Comanda_CCL3" FC9 –comanda echipamente din CCL3
59 CALL "Comanda_CCL4" FC10 –comanda echipamente din CCL4
60 CALL "Comanda_CCL5" FC11 –comanda echipamente din CCL5
61 CALL "Comanda_CCL6" FC12 –comanda echipamente din CCL6
62 CALL "Comanda_CA_CCL7" FC13
"Comanda_suflante" FC7 FC7
"Comanda_CCL2" FC8 FC8 comanda echipamente din CCL2
"Comanda_CCL3" FC9 FC9 comanda echipamente din CCL3
"Comanda_CCL4" FC10 FC10 comanda echipamente din CCL4
"Comanda_CCL5" FC11 FC11 comanda echipamente din CCL5
"Comanda_CCL6" FC12 FC12 comanda echipamente din CCL6
"Comanda_CA_CCL7" FC13 FC13
Network 7 Apelare functii pentru SCADA
Network comment=
66 CALL "IN_OUT_PLC" FC1 –intrari si iesiri pentru acces SCADA
67 CALL "Timp_func_echipamente" FC15 –Calculul timpului de functionare a echipamentelor
68 CALL "Alarme" FC14 –Alarme pentru functionarea echipamentelor si alarme de proces
69
"IN_OUT_PLC" FC1 FC1 intrari si iesiri pentru acces SCADA
OB1 Demoversion Seite 1 von 3
Datum=22.01.2014, Uhrzeit=14:31:31 Demoversion Objekt=OB1, Projekt=COMCEH.PRJ
"Timp_func_echipamente" FC15 FC15 Calculul timpului de functionare a echipamentelor
"Alarme" FC14 FC14 Alarme pentru functionarea echipamentelor si alarme de proces
Network 8 initializare sistem pe automat
Network comment=
73 A "Sel_inst_auto_SCADA" I8.2 –1 – instalatie pe automat cu posibilitate di control SCADA
74 L S5T#15S
75 SD "Timer_ini_auto" T143
76 AN "Sel_inst_auto_SCADA" I8.2 –1 – instalatie pe automat cu posibilitate di control SCADA
77 R "Timer_ini_auto" T143
78 NOP 0
79 NOP 0
80 A "Timer_ini_auto" T143
81 = "Inst_automat" M10.2
"Sel_inst_auto_SCADA" I8.2 BOOL 1 – instalatie pe automat cu posibilitate di control SCADA
"Timer_ini_auto" T143 TIMER
"Inst_automat" M10.2 BOOL
Network 9 initializare sistem pe manual
Network comment=
85 A "Sel_inst_manual_afisaj" I8.1 –1 – instalatie pornita pe automat fara posibilitate de control SCADA
86 L S5T#15S
87 SD "Timer_ini_manual" T144
88 AN "Sel_inst_manual_afisaj" I8.1 –1 – instalatie pornita pe automat fara posibilitate de control SCADA
89 R "Timer_ini_manual" T144
90 NOP 0
91 NOP 0
92 A "Timer_ini_manual" T144
93 = "Inst_manual" M10.1
"Sel_inst_manual_afisaj" I8.1 BOOL 1 – instalatie pornita pe automat fara posibilitate de control SCADA
"Timer_ini_manual" T144 TIMER
"Inst_manual" M10.1 BOOL
Network 10 Reset biti comanda manual din afisaj, daca selectorul este pe 0
Network comment=
97 AN "Sel_inst_manual_afisaj" I8.1 –1 – instalatie pornita pe automat fara posibilitate de control SCADA
98 = L 21.0
99 A(
100 A(
101 A L 21.0
102 JNB _001
103 L 0
104 T "Com_manual_afisaj".DBB0 DB7 –Biti de comanda a echipamentelor din afisaj
105 SET
106 SAVE
107 CLR
108 _001 :A BR
109 )
110 JNB _002
111 L 0
112 T "Com_manual_afisaj".DBB1 DB7 –Biti de comanda a echipamentelor din afisaj
113 SET
114 SAVE
115 CLR
116 _002 :A BR
117 )
118 JNB _003
119 L 0
120 T "Com_manual_afisaj".DBB2 DB7 –Biti de comanda a echipamentelor din afisaj
121 _003 :NOP 0
122 A(
123 A(
124 A L 21.0
125 JNB _004
126 L 0
127 T "Com_manual_afisaj".DBB3 DB7 –Biti de comanda a echipamentelor din afisaj
128 SET
129 SAVE
130 CLR
131 _004 :A BR
132 )
133 JNB _005
134 L 0
135 T "Com_manual_afisaj".DBB4 DB7 –Biti de comanda a echipamentelor din afisaj
136 SET
137 SAVE
138 CLR
139 _005 :A BR
140 )
141 JNB _006
142 L 0
143 T "Com_manual_afisaj".DBB5 DB7 –Biti de comanda a echipamentelor din afisaj
144 _006 :NOP 0
145 A L 21.0
146 JNB _007
147 L 0
148 T "Com_manual_afisaj".DBB6 DB7 –Biti de comanda a echipamentelor din afisaj
149 _007 :NOP 0
"Sel_inst_manual_afisaj" I8.1 BOOL 1 – instalatie pornita pe automat fara posibilitate de control SCADA
"Com_manual_afisaj" DB7 DB7 Biti de comanda a echipamentelor din afisaj
Network 11 Reset biti comanda SCADA ON, daca selectorul este pe 0
Network comment=
153 AN "Sel_inst_auto_SCADA" I8.2 –1 – instalatie pe automat cu posibilitate di control SCADA
154 = L 21.0
155 A(
156 A(
157 A L 21.0
158 JNB _008
159 L 0
160 T "Com_SCADA_ON".DBB0 DB8 –Biti de pornire a echipamentelor din SCADA
161 SET
162 SAVE
163 CLR
164 _008 :A BR
165 )
166 JNB _009
167 L 0
168 T "Com_SCADA_ON".DBB1 DB8 –Biti de pornire a echipamentelor din SCADA
169 SET
170 SAVE
171 CLR
OB1 Demoversion Seite 2 von 3
Datum=22.01.2014, Uhrzeit=14:31:31 Demoversion Objekt=OB1, Projekt=COMCEH.PRJ
172 _009 :A BR
173 )
174 JNB _00a
175 L 0
176 T "Com_SCADA_ON".DBB2 DB8 –Biti de pornire a echipamentelor din SCADA
177 _00a :NOP 0
178 A(
179 A(
180 A L 21.0
181 JNB _00b
182 L 0
183 T "Com_SCADA_ON".DBB3 DB8 –Biti de pornire a echipamentelor din SCADA
184 SET
185 SAVE
186 CLR
187 _00b :A BR
188 )
189 JNB _00c
190 L 0
191 T "Com_SCADA_ON".DBB4 DB8 –Biti de pornire a echipamentelor din SCADA
192 SET
193 SAVE
194 CLR
195 _00c :A BR
196 )
197 JNB _00d
198 L 0
199 T "Com_SCADA_ON".DBB5 DB8 –Biti de pornire a echipamentelor din SCADA
200 _00d :NOP 0
201 A L 21.0
202 JNB _00e
203 L 0
204 T "Com_SCADA_ON".DBB6 DB8 –Biti de pornire a echipamentelor din SCADA
205 _00e :NOP 0
"Sel_inst_auto_SCADA" I8.2 BOOL 1 – instalatie pe automat cu posibilitate di control SCADA
"Com_SCADA_ON" DB8 DB8 Biti de pornire a echipamentelor din SCADA
Network 12 Reset biti comanda SCADA OFF, daca selectorul este pe 0
Network comment=
209 AN "Sel_inst_auto_SCADA" I8.2 –1 – instalatie pe automat cu posibilitate di control SCADA
210 = L 21.0
211 A(
212 A(
213 A L 21.0
214 JNB _00f
215 L 0
216 T "Com_SCADA_OFF".DBB0 DB9 –Biti de oprire a echipamentelor din SCADA
217 SET
218 SAVE
219 CLR
220 _00f :A BR
221 )
222 JNB _010
223 L 0
224 T "Com_SCADA_OFF".DBB1 DB9 –Biti de oprire a echipamentelor din SCADA
225 SET
226 SAVE
227 CLR
228 _010 :A BR
229 )
230 JNB _011
231 L 0
232 T "Com_SCADA_OFF".DBB2 DB9 –Biti de oprire a echipamentelor din SCADA
233 _011 :NOP 0
234 A(
235 A(
236 A L 21.0
237 JNB _012
238 L 0
239 T "Com_SCADA_OFF".DBB3 DB9 –Biti de oprire a echipamentelor din SCADA
240 SET
241 SAVE
242 CLR
243 _012 :A BR
244 )
245 JNB _013
246 L 0
247 T "Com_SCADA_OFF".DBB4 DB9 –Biti de oprire a echipamentelor din SCADA
248 SET
249 SAVE
250 CLR
251 _013 :A BR
252 )
253 JNB _014
254 L 0
255 T "Com_SCADA_OFF".DBB5 DB9 –Biti de oprire a echipamentelor din SCADA
256 _014 :NOP 0
257 A L 21.0
258 JNB _015
259 L 0
260 T "Com_SCADA_OFF".DBB6 DB9 –Biti de oprire a echipamentelor din SCADA
261 _015 :NOP 0
"Sel_inst_auto_SCADA" I8.2 BOOL 1 – instalatie pe automat cu posibilitate de control SCADA
"Com_SCADA_OFF" DB9 DB9 Biti de oprire a echipamentelor din SCADA
Programul principal din instalația de automatizare (PLC S7-300 CPU 315) a stației de epurare S.C. COMCEH S.A.
Fluxul tehnologic al stației de epurare S.C. COMCEH S.A.
Fluxul tehnologic al stației de epurare din localitatea Crăciunelul de Jos, județul Alba
BIBLIOGRAFIE
Adil, N. Kinetics and stoichiometry of activated sludge treatment of a toxic organic wastewater. JWPCF, februarie 1988.
Aitken, D.M. Batch biological treatment of inhibitory substrates. Journal of Environmental Engineering, vol.119, sept.1993.
Akca, L. A model for optimum design of activated sludge plants. Water Resources, vol. 27, 9, 1993.
Amirbahman, A., Schönenberger, R., Johnson, C.A. and Sigg, L. (1998): Aqueous phase biogeochemistry of a calcareous aquifer system down gradient from a municipal solid waste landfill (Winterthur, Switzerland). Environ. Sci. Technol. 32: 1933-1940.
Bard, A.J. and Faulkner, L.R. (1980): Electrochemical methods; fundamentals and applications. John Wiley & Sons, New York.
Babbitt, H. E. Sewerage and sewage treatment. Ed. John Wiley, New York, 1954.
Barr, A., Feigenbaum, A., – Le manuel de lntelligence artificielle. Tome 1, Editions Eyrolles, Paris 1986.
Bonnet, A., – IA: Promesses et realite. Inter Editions, 1984.
Bratu, E. A. Operații și utilaje în industria chimică. Ed. Tehnică, București, 1960.
Bockris, J.O.M. and Reddy, A.K.N. (1973): Modern electrochemistry. Plenum / Rosetta, New York.
Boller, M., Gujer, W. and Tschui, M. (1994): Parameters affecting nitrifying biofilm reactors. Wat. Sci. Tech. 29: 1-11.
Caraman, S., Sbarciog, M., Barbu, M. Predictive Control of a Wastewater Treatment Process, International Journal of Computers, Communications & Control Vol. II, No. 2, pp. 132-142, 2007.
Cincu, A. Informatizarea și modelarea hidrodinamicii instalațiilor de epurare, Teza de doctorat – conducător Dan Robescu, UPB, 2006.
Chatain, J.N., Dussauchoy, A. – Systemes experts. Methodes et outils. Editions Eyrolles, Paris 1987.
Cosmin, I., Vernescu, M. Instalații și construcții pentru epurarea apelor uzate industriale. Ed. Tehnică, București, 1959.
Coulson, J. M., Richardson, J. F., Backhurst, J. R., Harker, J. H. Chemical Engineering, vol.2. Ed. Pergamon Press, 1980.
Cox, E., – The Fuzzy Systems Handbook. USA, 1994.
Diem, D., Stumm, W. (1984): Is dissolved Mn2+ being oxidized by O2 în absence of Mn-bacteria or surface catalysts? Geochim. Cosmochim. Acta 48: 1571-1573.
Dănilă, S. Contribuții la hidrodinamica instalațiilor de tratare a apei. Teză de doctorat, Cond.Șt. Dan Robescu, UPB, 2002.
Dellana, S.,A., West, D. Predictive modeling for wastewater applications: Linear and nonlinear approaches, Environmental Modelling & Software, Volume 24, Issue 1, January 2009, Pages 96-106.
Dillon, T.S., Laughton, M.A., – Expert systems aplication în power systems. Prentice Hall International, New York, 1990.
Dresnack, P., Metzger, I. Oxygen response and Aeration în Streams. Journal of Water Pollution Control Federation, nr.25, 1973.
Dumitrescu, D., Robescu, D., Petrovici, T. Cercetări teoretice și experimentale asupra aeratoarelor cu rotor. Centrul de Cercetări Hidraulice 1969-1972, lucrare distinsă cu Premiul Academiei Române ”Aurel Vlaicu”, 1974.
Eckenfelder, W. W., OConnor, D. J. Biological wastewater treatment. Ed. Pergamon Press, New York, 1961.
Eckenfelder, W. W., Cecil, L. K. Aplication of new concepte of physical-chemical wastewater treatment. Ed. Pergamon Press, Vanderbilt University, Nashville, Tennessee, 1972.
Eremia, M., Petricică, D., Bulac, A.I., Bulac, C., Triștiu, I. – Tehnici de inteligență artificială – concepte și aplicații în sistemele electroenergetice. Ed. AGIR, București 2001.
Eremia, M., Sănduleac, M., – Introducerea sistemelor expert. Concepte generale. Revista Energetica, nr. 5B, 1993.
Fair, G. M., Geyer, J. C., Okun, D. A. Water purification and wasterwater treatment and disporsal. Ed. John Wiley, New York, 1966.
Fair, G. M., Geyer, J. C. Elements of water supply and wastewater disporsal. Ed. John Wiley, New York, 1968.
Florea, J., Robescu, D. Hidrodinamica instalațiilor de transport hidropneumatic și de depoluare a apei și aerului. Ed. Didactică și Pedagogică, București, 1983.
Florea, J., Robescu, D., Petrovici, T. Metode pentru determinarea debitului vehiculat de aeratoarele mecanice de suprafață. În volumul Colocviului de Echipamente pentru tratarea și epurarea apelor, București, 1980.
Franke, M. Un nouveau systeme daeration intensive pour le purification des eaux residuaires. În Technique de leau et de lassainessement, nr.306, 1972.
Giles, R., – Lukasiewicz logic and fuzzy set theory. În E.H. Mamdani, 2002.
Gaines, B.R. Fuzzy reasoning and its applications. London academic Press, 1981.
Grenthe, I., Stumm, W., Laaksuharju, M., Nilsson, A.C. and Wikberg, P. (1992): Redox potentials and redox reactions în deep groundwater systems. Chem. Geol. 98: 131-150.
Haestad, M., Walski, T., Advanced water distribution modeling and management, Haestad Press, Waterbury, ISBN 978-0971414129, S.U.A., 2003.
Hamilton-Taylor, J. and Davison, W. (1995): Redox-driven cycling of trace elements în lakes. În: LERMAN, A.; IMBODEN, D.M. & GAT, J.R. (Eds.): Physics and chemistry of lakes. Springer-Verlag, Berlin. pp 217-263.
Henze, M. Characterization of wastewater for modelling of activated sludge processes. Water Sci. Technol. 25(6), 1 – 15, (1992).
Henze, M., Grady C.P.L. Jr., Gujer W., Marais G.v.R. and Matsuo T. (1987) Activated Sludge Model No. 1. IAWQ Scientific and Technical Report No. 1, London, UK.
Henze, M., Gujer, W., Mino, T., Matsuo, T., Wentzel, M.C.M. and Marais, G.v.R. (1995) Activated Sludge Model No. 2. IAWQ Scientific and Technical Report No. 3, London, UK.
Henze, M., Harremoës, P., la Cour Janssen, J. and Arvin E. (1997) Biological and chemical wastewater treatment, 2nd edition, Springer, Berlin.
Henze, M., Gujer, W., Mino, T., Matsuo, T., Wentzel, M.C., Marais, G.v.R. and van Loosdrecht, M.C.M. (1998) Activated sludge model No. 2D, ASM2D. Proceedings of the 4th IAWQ Seminar on Modelling and Microbiology of Activated Sludge Processes, March 16 – 18, Kollekolle, Denmark.
Henze, M., Gujer, W., Mino, T., Matsuo, T., Wentzel, M.C., Marais, G.v.R. and van Loosdrecht, M.C.M. (1999) Activated sludge model No. 2D, ASM2D. Water Sci. Technol., 39(1), 165 – 182.
Henze, M. Activated sludge models: ASM1, ASM2, ASM2d, ASM3. IWA Publishing, London, 2000.
Henze, M. (1986) Nitrate versus oxygen utilisation rates în wastewater and activated sludge systems. Water Sci. Technol., 18, pp 115 – 122.
Heron, G. and Christensen, T.H. (1995): Impact of sediment-bound iron on redox buffering în a landfill leachate polluted aquifer (Vejen, Denmark). Environ. Sci. Technol. 29: 187-192.
Heron, G., Christensen, T.H. and Tjell, J.C. (1994): Oxidation capacity of aquifer sediments. Environ. Sci. Technol. 28: 153-158.
Hartfield, W. The viscosity of pseudo plastic properties of sewage sludge. Sew. Works J., 7, 1983.
Holenda, B., Domokos, E., Rédey, A., Fazakas, J. Dissolved oxygen control of the activated sludge wastewater treatment process using model predictive control, Computers & Chemical Engineering, Volume 32, Issue 6, June 2008, Pages 1270-1278.
Houdenko, B., Chpirt, E. Aeratory dlia ocistki stocinîh vod. Ed. Mașghiz, Moscova, 1973.
Holman, J.B. and Warehem, D.G.- ORP as a monitoring tool în a low dissolved oxygen wastewater treatment process,. Journal of Environmental Engineering, vol 129, issue 1, American Society of Civil Engineers:52-58; 2000.
Ionescu, T. Ape industriale și reziduale. Ed. Tehnică, București, 1964.
Ionescu, M. contr. de cercetare nr. 049/2001, Program MENER, Echipamente moderne pentru instalatiile de aerare din treapta biologica a statiilor de epurare industriale și orășenești.
Ionescu, m., Vlad, g. contr. de cercetare nr. 174/2006 Program MENER , Cercetări teoretice și experimentale asupra sistemelor expert de exploatare optimă a proceselor tehnologice de epurare a apelor uzate din stațiile de epurare orășenești și industrii.
Ionescu, M., Vlad, G. Contr. de cercetare nr. 21/2007, Program INOVARE, Conceperea, realizarea și experimentarea unui sistem performant de transfer a oxigenului în reactoare biologice aerate.
Imhoff, K. R., Bode, H., Evers, P. Epurarea apelor reziduale. Stații comunale de epurare. Ed. Tehnică, București, 1998.
Inniss, E.C. (2005) .Use of Redox Potentials în Wastewater Treatment,. Water Encyclopedia: Domestic, Municipal, and Industrial Water Supply and Waste Disposal, Wiley Interscience (Lehr, J.H., and J. Keeley, eds.): 399-403.
Jeppsson, U., Rossen,C., Alex, J., Copp, J. Modelling aspects of wastewater treatment processes, Lund University, ISBN 91-88934-00-4, Sweden, 1996.
Jeppsson, U., Rossen,C., Alex, J., Copp, J. Towards a benchmark simulation model for plant-wide control strategy performance evaluation of WWTPs, Water Science & Technology Vol. 53 No 1 pp 287–295, IWA Publishing, 2006.
Kempton, J.H., Lindberg, R.D. and Runnells D.D. (1990): Numerical modeling of platinum Eh measurements by using heterogeneous electron-transfer kinetics. În: MELCHIOR, D.C. & BASSETT, R.L. (Eds.): Chemical modeling of aqueous systems II. ACS, Washington DC. pp 339-349.
Kuhn, A. and Sigg, L. (1993): Arsenic cycling în eutrophic Lake Greifen, Switzerland: Influence of seasonal redox processes. Limnol. Oceanogr. 38: 1052-1059.
Khanal, S.K. and J.-C. Huang (2003).ORP-based oxygenation for sulfide control în anaerobic treatment of high-sulfate wastewater,. Water Research, vol 37, no. 9, Elsevier Science: 2053-2062.
Kafarov, V. Fundamentals of mass transfer. Ed. Mir, Moscova, 1977.
Kalinske, A. A. Economics of aeration în waste treatment. În lucrările Congresului al-23-lea de ape uzate, Universitatea Purdue, 1968.
Kishi, H. Hibrid lagoon automatic control technology. J.W.P.C.F., 5,1997.
Lazăr, C. Conducerea predictivă a proceselor cu model cunoscut, Editura Matrix Rom, ISBN 973-685-139-7, București, 1999.
Lindberg, R.D. and Runnells, D.D. (1984): Ground water redox reactions: an analysis of equi-librium state applied to Eh measurements and geochemical modeling. Science 225: 925-927.
Lee, Y. and Olezkiewicz, J.A. (2003).Effects of predation and ORP conditions on the performance of nitrifiers în activated sludge systems,. Water Research, vol 37, no. 17, Elsevier Science:2053-2062.
Li, B. and Bishop, P. (2002).Oxidation-reduction potential (ORP) regulation of nutrient removal în activated sludge wastewater treatment plants,. Microorganisms în Activated Sludge and Biofilm Processes III, Water Science & Technology, vol. 49, no.1-2: 35-39.
McPherson, Lori. (2002). Understanding Oxidation Reduction Potential (ORP) Systems. The Analyst, The Association of Water Technologies:
http://www.awt.org/members/publications/analyst/2002/spring/orp.htm.
Myron, L Company. (2005) .Application Bulletin: Oxidation Reduction Potential (ORP)/Redox:. http://www.myronl.com/PDF/application_bulletins/orp_ab_12_05.pdf.
Macalady, D.L., Langmuir, D., Grundl, T. and Elzerman, A. (1990): Use of model-generated Fe3+ ion activities to compute Eh and ferric oxyhydroxide solubilities în anaerobic systems. În: MELCHIOR, D.C. & BASSETT, R.L. (Eds.): Chemical modeling of aqueous sys-tems II. ACS, Washington DC. pp 350-367.
Martinez, S. G. Alternating aerobic and anaerobic operation of an activated sludge plant. JWPCF, februarie, 1987.
Meiroșu, G. Contribuții la conducerea automată prin calculator de proces a stațiilor de epurare mecano-biologice, Teza de doctorat – cond. Dan Robescu, UPB, 2006.
Metcalf, I., Eddy, C. Wastewater engineering. Treatment, disporsal and reuse. Mc.Graw Hill, 1991.
Mioc, D. Contribuții la studiul proceselor hidrodinamice din instalațiile de epurare. Teză de doctorat, Cond.Șt. Dan Robescu, UPB, 2005.
Morgan, P. P., Bewtra, J. E. Air diffuser efficiencies, JWPCF, nr. 32, 1960.
Mițaru, B. Contribuții la studiul hidrodinamicii proceselor și instalațiilor de tratare a apelor. Teză de doctorat, Conducător Dan Robescu, UPB, 2005.
Nașcu, I., Robin De Keyser, Vlad, G. Modelling and Control Aspects of Wastewater Treatment Processes, Ecoterra, nr.18, year V, September 2008, Pag.27, ISSN:154- 7071.
Nascu, I., Folea, S., Buzdugan, T., Vlad, G. Development and Application of a PID Auto-Tuning Method for the Identification and Control ofWastewater Treatment Processes, Automation, Computers, Applied Mathematics, ACAM Scientific Journal, ISSN 1221-437X, Vol.17 (2008), Nr. 4, Pag. 613, Publisher: Mediamira.
Nascu, I., Vlad, G., Folea, S., Buzdugan, T. Development and application of a PID auto-tuning method to a wastewater treatment process, Proceedings of 2008 IEEE-TTTC International Conference on Automation, Quality and Testing, Robotics, AQTR 2008, May 22-25, Cluj-N, Romania, Vol.2, Pages:229-234 IEEEXplore Digital Object Identifier 10.1109/AQTR.2008.4588827.
Nașcu, I. Control adaptiv, Editura Mediamira, ISBN 973-9358-97-7, Cluj-Napoca, 2002.
Negulescu, M. Epurarea apelor uzate industriale. Ed. Tehnică, 1968.
Negulescu, M. Epurarea apelor uzate orășenești. Ed. Tehnică, București, 1978.
Negulescu, M., Secară, E. Exploatarea instalațiilor de epurare a apelor uzate. Ed. Tehnică, București, 1977.
Nejjari,F., Dahhou,B., Benhammou, A., Roux, G. Non-linear multivariable adaptive control of an activated sludge wastewater treatment process, International Journal Of Adaptive Control And Signal Processing, Int. J. Adapt. Control Signal Process, 347-365, 1999.
Ognean, T., Xu Yu Xin Epurarea biologică a apelor uzate în instalații cu nămol activ cu alimentare intermitentă. Hidrotehnica 27, (8), 1982.
Petrescu, D. C., Pop, M., Vlad, G., – Managementul apelor uzate și protectia mediului la SC Compania de Apa Someș SA (Cluj-Napoca), (Waste water management and environment protection at SC Compania de Apa Somes SA (Cluj-Napoca), Tehnologii și echipamente pentru evaluarea și protectia mediului, Mediul – probleme fundamentale, Environment & Progress 10/2007.
Pîslărașu, I., Rotaru, N., Teodorescu, M. Alimentări cu apă. Ed. Tehnică, București, 1981.
Pfleiderer, P. Die Kreiselpumpen für Fldssigkeiten und Gase. Ed. Springer, Berlin, 1955.
Peiffer, S., Klemm, O., Pecher, K. and Hollerung, R. (1992): Redox measurements în aque-ous solutions – a theoretical approach to data interpretation, based on electrode kinetics. J. Cont. Hydrol. 10: 1-18.
Revcenco, P., Boscornea, P. Metodologie de conducere și control a procesului biologic cu nămol activ în stațiile de epurare a apelor uzate orășenești, industriale și din zootehnie. ICIM, București, 1992.
Rickles, R. Pollution control. Noyes Corporation, New York, 1950.
Rouse, H. Engineering Hydraulics. John Wiley, New York, 1985.
Robescu, D. Contribuții teoretice și experimentale la studiul epurării apei. Teză de doctorat. Institutul Politehnic București, 1975.
Robescu, D. Instalații de depoluare a apei și aerului. Institutul Politehnic București, 1979.
Robescu, D. Procedee, instalații și echipamente pentru epurarea fizică a apelor uzate. București, 1999.
Robescu, D., Petrovici, T., Constantinescu, I., Szabolcz, L. La role de la turbulence mecanique induite sur le transfer de masse a linterface gaz-liquid. În volumul Congresului XVIII IAHR, 1979.
Robescu, D. The study of the correlation between the hydraulic and chimical parameters and biological parameters în the station of biological purification with active mud. În volumul 2 la Congresul al-XX-lea IAHR, Moscova, 1983.
Robescu, D., Iliescu, S., Vlad, G., Robescu, D., Ionescu, M., Mocanu, R. “Modelling wastewater treatment plant processes”, în Conferinta CeEX 2007 – premiza favorabila pentru dezvoltarea spatiului romanesc de cercetare, Brasov, 24 – 26 Octombrie 2007, ISSN 1843-5904.
Robescu, D., Robescu Diana., Dinamica fluidelor polifazate poluante, Universitatea Politehnica București, 1998.
Robescu, D., Szabolcs, L., Robescu Diana, Constantinescu, I., Tehnologii, instalații și echipamente pentru epurarea apei, Editura Tehnică, București, 2000.
Robescu, Diana, Robescu, D., Szabolcs, L., Silivestru,V., Iliescu, S., Vlad, G., Catană, I., Făgărășan, I., Ionescu, M., Panduru, V., Belu, D., Mocanu, R. – Controlul automat al proceselor de epurare a apelor uzate, Editura Tehnică, 2008, ISBN 978-973-31-2335-4, pg. 388.
Robescu, D., Epurarea apelor uzate, Editura BREN, ISBN 973-9493-13-0, București, 2000.
Robescu, D., Szabolcs, L., Verestoy,A., Robescu,D. Modelarea și simularea proceselor de epurare, Editura Tehnică, ISBN 973-31-2241-6, București, 2004.
Roques, H. Fondaments theoriques du traitement biologique des eaux. Ed. Technique et Documentation, Paris, 1980.
Stare, A., Hvala, N., Vrečko, D. Modeling, Identification, and Validation of Models for Predictive Ammonia Control în a Wastewater Treatment Plant—A Case Study, ISA Transactions, Volume 45, Issue 2, April 2006, Pages 159-174.
Steteanu, I., Broboană, D., Numerical models în hydraulics and power engineering, Editura BREN, ISBN 973-99604-4-8, București, 2000.
Schwarzenbach, R.P., Angst, W., Holliger, C., Hug, S.J. and Klausen, J. (1997): Reduc-tive transformations of anthropogenic chemicals în natural and technical systems. Chimia 51: 908-914.
Sigg, L., Johnson, C.A. and Kuhn, A. (1991): Redox conditions and alkalinity generation în a seasonally anoxic lake (Lake Greifen). Mar. Chem. 36: 9-26.
Stumm, W. and Morgan, J.J. (1970): Aquatic chemistry. Wiley-Interscience, New York.
Stumm, W. and Morgan, J.J. (1996): Aquatic chemistry. Wiley-Interscience, New York.
Sulzberger, B., Canonica, S., Egli, T., Giger, W., Klausen, J. and Von Gunten, U. (1997): Oxidative transformations of contaminants în natural and technical systems. Chimia 51: 900-907.
Stepanoff, F. W. Pumps and blowers. Two phase flow. Ed. John Wiley, New York, 1962.
Stoianovici, S., Robescu, D. Procedee și echipamente pentru tratarea și epurarea apei. Ed. Tehnică, București, 1982.
Stoianovici, S., Robescu, D. Calculul și construcția echipamentelor de oxigenare a apelor. Ed. Tehnică, București, 1984.
Streeter, V. L. Handbook of fluid dynamics. Ed. Mc Graw Hill, New York, 1961.
Teodorescu, I., Antoniu.M. Evacuarea și epurarea apelor uzate din industria alimentară. Ed. Tehnică, București, 1979.
Urban, N.R., Dinkel, C. and Wehrli, B. (1997): Solute transfer across the sediment surface of a eutrophic lake: I. Porewater profiles from dialysis samplers. Aquat. Sci. 59: 1-25.
Vaicum, L. M. Epurarea apelor uzate cu nămol activ. Ed. Academiei, București, 1981.
Vlad, G., Robescu, D., Ionescu, M., Mocanu, R., Robescu, D. – Monitorizarea parametrilor în stațiile de epurare a apelor uzate (Monitoring of the parameters în the stations that epurate used waters), Tehnologii și echipamente pentru evaluarea și protectia mediului, Mediul – probleme fundamentale, Environment & Progress 10/2007.
Vlad, G., Robescu, D., Szabolcs, L., Robescu, D., Mocanu, R., Marinca, V. Sistem expert pentru conducerea automată a proceselor de epurare a apelor uzate, Tehnologii și echipamente pentru evaluarea și protectia mediului, Mediul – probleme fundamentale, Environment & Progress 12/2008.
Vlad, G., Crăciun, M., Ionescu, M. Monitorizarea și reglarea automata a concentratiei de oxigen dizolvat din bazinele de aerare ale statiilor de epurare a apelor, Revista Ecoterra, nr. 6/2005.
Vlad, G., Contr. de cercetare nr.414/2004, Program MENER, Sistem inteligent de optimizare a parametrilor de proces din treapta biologică a stațiilor de epurare.
Vlad, G., Contr. de cercetare nr. 30/2007, Program INOVARE, Sistem informatic de monitorizare și control a stațiilor de epurare a apelor uzate prin utilizarea sistemelor de distribuție multi-agent și a unor algoritmi avansați de reglare automată.
Vlad, G., Crișan, R., Mureșan, B., Nascu, I., Buzdugan, Development and Application of a Predictive Adaptive Controller to a Wastewater Treatment Process, Proceedings of 2010 IEEE-TTTC International Conference on Automation, Quality and Testing, Robotics, AQTR 2008, May 28-30, Cluj-N, Romania.
Vâju, D., Vlad, G., Negrușa, I.- Purificarea apelor prin metode fizice; Mediul – Cercetare, Protectie și Gestiune, Environment & Progress 6/2006.
Wenhao, Shen, Xiaoquan Chen, M.N. Pons, J.P. Corriou, Chemical Engineering Journal, Model predictive control for wastewater treatment process with feedforward compensation, Volume 155, Issues 1-2, 1 December 2009, Pages 161-174.
Wenhao Shen, Xiaoquan Chen, Jean Pierre Corriou, Computers & Chemical Engineering, Application of model predictive control to the BSM1 benchmark of wastewater treatment process, Volume 32, Issue 12, 22 December 2008, Pages 2849-2856.
Zadeh, L., – Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision processes. IEEEtRANS. ON Systems, Man and Cybernetics, no. 3, 1973.
Zadeh, L., – Fuzzy sets and their applications to cognitive and decisions processes. New York, Academic Press, 1975.
x x x : Chemical Engineers Handbook, Ed. John Wiley, New York, 1973.
x x x : Memento technique de leau. Ed. Degremont, Paris, 1973, 1978, 1980.
x x x : Operation of waste treatment plants. JWPCF, Washinton, 1961.
x x x : Catalog de utilaje și echipamente pentru alimentări cu apă și canalizări. Comitetul pentru problemele Consiliilor Populare, ISLGC, 1980.
Anexe
=== Run information ===
Scheme: weka.classifiers.lazy.KStar -B 20 -M a
Relation: Data training outliers remove WEKA-weka.filters.unsupervised.instance.Resample-S1-Z100.0
Instances: 1004
Attributes: 7
pH Bazin 1
O2 Bazin 2
TSS Bazin aerare
O2 evacuare
Cond
pH evacuare
CCO
Test mode: 10-fold cross-validation
=== Classifier model (full training set) ===
KStar Beta Verion (0.1b).
Copyright (c) 1995-97 by Len Trigg ([anonimizat]).
Java port to Weka by Abdelaziz Mahoui ([anonimizat]).
KStar options : -B 20 -M a
Time taken to build model: 0 seconds
=== Predictions on test data ===
inst# actual predicted error
1 888.18 888.426 0.246
2 744.68 753.472 8.792
3 415.06 415.279 0.219
4 1437.4 1431.788 -5.612
5 893.89 894.48 0.59
6 1521.78 1343.678 -178.102
7 1099.81 1096.194 -3.616
8 1884.74 1884.275 -0.465
9 1095.09 1095.027 -0.063
10 1947.27 1931.308 -15.962
11 889.61 890.353 0.743
12 1706.64 1411.795 -294.845
13 428.02 430.092 2.072
14 3227.24 3223.723 -3.517
15 677.85 677.965 0.115
16 2648.47 2531.073 -117.397
17 1884.74 1884.275 -0.465
18 1335.13 1333.435 -1.695
19 1536.59 1226.563 -310.027
20 2504.83 2496.255 -8.575
21 982.83 990.524 7.694
22 1058.5 1057.435 -1.065
23 2075.75 2093.523 17.773
24 2423.15 903.346 -1519.804
25 1397.59 1726.633 329.043
26 2291.64 2291.359 -0.281
27 1191.61 1192.062 0.452
28 1402.87 1402.907 0.037
29 1272.47 1221.593 -50.877
30 1083.58 1083.854 0.274
31 2206.61 2119.226 -87.384
32 896.64 900.907 4.267
33 2014.43 1504.226 -510.204
34 2290.11 2290.931 0.821
35 2856.6 2635.636 -220.964
36 488.48 490.035 1.555
37 744.68 753.472 8.792
38 1567.06 1357.2 -209.86
39 890.68 890.809 0.129
40 1210.49 1210.525 0.035
41 2492.79 2492.543 -0.247
42 1366.92 1367.321 0.401
43 309.06 422.174 113.114
44 1749.64 1746.353 -3.287
45 1660.86 1512.108 -148.752
46 860.29 859.351 -0.939
47 755.25 624.975 -130.275
48 407.62 545.07 137.45
49 1274 1280.102 6.102
50 1397.59 1726.633 329.043
51 2331.44 2319.023 -12.417
52 1788.53 1922.387 133.857
53 851.79 851 -0.79
54 1498 1131.329 -366.671
55 1677.88 1797.808 119.928
56 471.63 472.901 1.271
57 1308.96 1420.762 111.802
58 1274.56 1274.697 0.137
59 1226.54 1226.607 0.067
60 1270.91 1693.084 422.174
61 1358.56 1268.163 -90.397
62 451.87 451.875 0.005
63 2291.64 2291.359 -0.281
64 2323.21 2299.08 -24.13
65 1487.07 1487.465 0.395
66 975 1656.346 681.346
67 1371.44 1262.119 -109.321
68 1616.1 1580.313 -35.787
69 812.77 805.899 -6.871
70 1345.66 1346.259 0.599
71 2136.56 2165.968 29.408
72 2768.82 2768.782 -0.038
73 1072.94 1458.289 385.349
74 633.08 633.053 -0.027
75 1131.25 1634.473 503.223
76 1676.17 962.952 -713.218
77 677.85 677.965 0.115
78 2921.13 2845.739 -75.391
79 1546.28 1319.306 -226.974
80 375.3 1718.074 1342.774
81 1048.63 1059.633 11.003
82 1174.61 1152.399 -22.211
83 1052 1052.289 0.289
84 2132.56 2132.456 -0.104
85 1579.34 1578.888 -0.452
86 728.99 1282.948 553.958
87 2882.91 2817.386 -65.524
88 1756.73 1754.314 -2.416
89 1107.03 1107.512 0.482
90 2190.18 1921.845 -268.335
91 2606.3 2606.304 0.004
92 1477.5 1610.64 133.14
93 1410.22 1410.181 -0.039
94 1168.57 2086.434 917.864
95 386.04 386.145 0.105
96 1700.76 1668.816 -31.944
97 428.02 430.092 2.072
98 1358.56 1268.163 -90.397
99 1556.91 1551.628 -5.282
100 407.62 545.07 137.45
101 633.56 537.106 -96.454
1 1691.78 1691.388 -0.392
2 2927.81 2926.241 -1.569
3 2365.17 2364.627 -0.543
4 2008.23 2012.303 4.073
5 2549.56 2462.854 -86.706
6 1074.16 1074.165 0.005
7 2247.61 2220.797 -26.813
8 1802.73 1798.365 -4.365
9 785.03 785.272 0.242
10 1716.11 1762.893 46.783
11 2105.83 2106.76 0.93
12 2379.26 2374.804 -4.456
13 2133.26 2057.808 -75.452
14 1732.02 1121.985 -610.035
15 1676.23 1676.167 -0.063
16 889.61 890.205 0.595
17 3111.77 644.288 -2467.482
18 1542.53 1677.958 135.428
19 2451.75 2451.453 -0.297
20 1284.75 1284.23 -0.52
21 1117.58 1117.711 0.131
22 2323.21 2308.231 -14.979
23 2003.95 2014.043 10.093
24 1666.71 1223.968 -442.742
25 1071.62 1078.734 7.114
26 842.63 873.086 30.456
27 1028.12 981.212 -46.908
28 3066.67 3066.309 -0.361
29 2081.74 2168.683 86.943
30 1884.74 1884.437 -0.303
31 2003.95 2014.043 10.093
32 1923.41 1929.076 5.666
33 813.12 815.808 2.688
34 2379.26 2374.804 -4.456
35 1075.38 1078.226 2.846
36 1202.99 1290.976 87.986
37 952.55 1328.282 375.732
38 3066.67 3066.309 -0.361
39 1353.31 1014.134 -339.176
40 2119.65 1887.28 -232.37
41 1866.58 1704.762 -161.818
42 836.12 1446.899 610.779
43 2980.16 2971.514 -8.646
44 867.51 1248.47 380.96
45 1579.34 1578.852 -0.488
46 1217.02 1218.123 1.103
47 1217.02 1218.123 1.103
48 2246.78 1287.905 -958.875
49 1430.04 1747.792 317.752
50 2492.79 2492.739 -0.051
51 896.47 931.592 35.122
52 1590.2 1120.651 -469.549
53 1115.96 1109.801 -6.159
54 1306.96 1305.748 -1.212
55 1418.75 1228.131 -190.619
56 2812.52 2814.275 1.755
57 2310.42 2708.934 398.514
58 1079.55 1079.615 0.065
59 1346.93 1172.258 -174.672
60 1155.83 867.872 -287.958
61 1100.84 1522.802 421.962
62 1828.5 925.23 -903.27
63 2323.21 2305.703 -17.507
64 2149.53 732.235 -1417.295
65 511.43 873.979 362.549
66 1700.76 1670.479 -30.281
67 2064.48 2062.091 -2.389
68 1107.03 1107.448 0.418
69 626.67 628.638 1.968
70 2331.44 2315.739 -15.701
71 560.01 560.214 0.204
72 1817.61 1817.698 0.088
73 2538.24 2531.169 -7.071
74 695.51 1102.862 407.352
75 846.32 1209.811 363.491
76 980.76 984.464 3.704
77 2331.44 2276.479 -54.961
78 2132.56 2132.483 -0.077
79 747.91 760.558 12.648
80 2331.44 2315.739 -15.701
81 993.11 986.555 -6.555
82 896.64 900.746 4.106
83 981.96 1099.756 117.796
84 1147.59 1147.097 -0.493
85 2040 2113.312 73.312
86 1169.1 1169.206 0.106
87 1021.91 1021.866 -0.044
88 1558.29 1251.252 -307.038
89 2028.2 2262.176 233.976
90 2071.09 1191.618 -879.472
91 1144.52 1175.953 31.433
92 2136.56 2159.974 23.414
93 1155.83 867.872 -287.958
94 973.9 974.085 0.185
95 1075.38 1078.226 2.846
96 967.58 1547.6 580.02
97 652.51 1015.79 363.28
98 1233.92 1233.842 -0.078
99 2155.13 2154.439 -0.691
100 1073.24 1171.09 97.85
101 633.08 633.003 -0.077
1 1232.73 1478.435 245.705
2 1181.37 1131.314 -50.056
3 993.11 986.344 -6.766
4 516.52 522.557 6.037
5 1607.02 1608.216 1.196
6 1727.14 1370.478 -356.662
7 586.41 586.758 0.348
8 2451.75 2451.417 -0.333
9 2336.35 2321.779 -14.571
10 1217.02 1217.634 0.614
11 2748.51 2843.454 94.944
12 1504.48 1565.092 60.612
13 1511.48 1511.44 -0.04
14 1380.27 1380.084 -0.186
15 1158.33 1157.979 -0.351
16 16.09 16.143 0.053
17 2245.25 1275.886 -969.364
18 1402.87 1402.913 0.043
19 2105.83 2108.395 2.565
20 972.71 652.395 -320.315
21 1377.11 1389.638 12.528
22 606.89 617.377 10.487
23 2556.38 2556.338 -0.042
24 2448.05 2447.085 -0.965
25 1973.76 1938.073 -35.687
26 3227.05 3008.207 -218.843
27 1566.75 1567.189 0.439
28 2137.62 2136.677 -0.943
29 2075.75 2099.496 23.746
30 2239.04 2146.583 -92.457
31 405.06 403.832 -1.228
32 429.08 429.587 0.507
33 2026.51 2221.544 195.034
34 2122.59 2260.465 137.875
35 2141.93 919.048 -1222.882
36 1008.91 1073.318 64.408
37 2869.1 2999.458 130.358
38 2483.72 2489.564 5.844
39 1306.96 1308.383 1.423
40 2136.56 2160.398 23.838
41 2260.45 2260.664 0.214
42 948.9 1086.901 138.001
43 1181 1171.924 -9.076
44 2279.38 2278.756 -0.624
45 2149.85 2122.809 -27.041
46 1727.14 1370.478 -356.662
47 386.04 386.148 0.108
48 451.87 451.872 0.002
49 1117.58 1117.739 0.159
50 1071.63 1073.689 2.059
51 1149.2 1153.011 3.811
52 871.89 862.059 -9.831
53 903.49 923.795 20.305
54 2315 2310.722 -4.278
55 707.09 1073.504 366.414
56 1103.83 1103.829 -0.001
57 696.34 2025.986 1329.646
58 1274 1278.672 4.672
59 1676.23 1676.17 -0.06
60 693.56 1563.247 869.687
61 1046.87 848.856 -198.014
62 415.06 415.271 0.211
63 1188.32 1183.713 -4.607
64 1973.76 1938.073 -35.687
65 386.04 386.148 0.108
66 1393.17 1671.744 278.574
67 842.63 867.987 25.357
68 2331.44 2284.107 -47.333
69 2047.5 2047.377 -0.123
70 1080.14 1080.039 -0.101
71 1345.66 1345.943 0.283
72 869.21 1179.685 310.475
73 17.2 17.778 0.578
74 18.14 19.424 1.284
75 2388.5 2332.056 -56.444
76 1211.74 1140.599 -71.141
77 1221.57 1170.73 -50.84
78 1340.5 1362.345 21.845
79 1175.85 1181.777 5.927
80 2194.01 2154.981 -39.029
81 1715.03 1833.203 118.173
82 944.54 1021.91 77.37
83 2700.4 1265.016 -1435.384
84 2003.95 2012.061 8.111
85 1169.1 1169.167 0.067
86 1041.03 1045.907 4.877
87 812.77 806.904 -5.866
88 954.12 891.711 -62.409
89 1393.66 1171.746 -221.914
90 633.08 633.013 -0.067
91 1542.08 1142.194 -399.886
92 1262.74 1163.982 -98.758
93 1729.38 1566.894 -162.486
94 1609.7 1603.746 -5.954
95 469.52 469.458 -0.062
96 1629.75 1417.957 -211.793
97 427.02 427.053 0.033
98 2090.16 2090.24 0.08
99 1802.73 1802.567 -0.163
100 1886.99 1975.161 88.171
101 1048.3 1050.979 2.679
1 2163.87 2163.792 -0.078
2 1208.73 1207.935 -0.795
3 2026.61 2058.104 31.494
4 2048.39 2094.857 46.467
5 2312.76 2312.665 -0.095
6 385.36 1085.203 699.843
7 1676.23 1676.18 -0.05
8 678.54 682.371 3.831
9 802.44 947.139 144.699
10 2093.73 2043.661 -50.069
11 2052 2252.243 200.243
12 921.35 1246.004 324.654
13 1180.83 1230.687 49.857
14 1116.5 1116.52 0.02
15 1429.02 1414.852 -14.168
16 1072.69 746.096 -326.594
17 2194.01 2192.108 -1.902
18 2230.95 2232.393 1.443
19 1437.4 1431.368 -6.032
20 1626.63 1793.137 166.507
21 2180.81 1372.445 -808.365
22 2812.52 2814.163 1.643
23 1165.2 1129.965 -35.235
24 1441.24 1333.676 -107.564
25 670.16 2208.06 1537.9
26 2141.99 2141.405 -0.585
27 1490.16 1488.94 -1.22
28 1572.24 1655.153 82.913
29 1021.91 1022.182 0.272
30 1504.07 1346.93 -157.14
31 560.01 560.244 0.234
32 726.17 726.413 0.243
33 575.54 581.045 5.505
34 545.12 549.952 4.832
35 458.15 429.558 -28.592
36 1330.1 1360.122 30.022
37 2003.95 2005.196 1.246
38 945.44 1002.775 57.335
39 1312.97 1313.513 0.543
40 1041.03 1044.63 3.6
41 18.14 19.223 1.083
42 1511.48 1511.434 -0.046
43 2257.19 1690.825 -566.365
44 2370.51 2271.738 -98.772
45 427.02 427.048 0.028
46 1495.04 1840.92 345.88
47 1165.74 1163.489 -2.251
48 1306.97 1281.091 -25.879
49 673.02 533.134 -139.886
50 2339.99 1291.418 -1048.572
51 1923.65 1957.638 33.988
52 1208.73 1207.935 -0.795
53 3057.49 3074.975 17.485
54 1828.82 1828.215 -0.605
55 2893.83 1332.247 -1561.583
56 2141.99 2141.405 -0.585
57 1254.86 1249.521 -5.339
58 467.47 466.774 -0.696
59 1265.97 1266.025 0.055
60 1457.38 1315.098 -142.282
61 868.86 823.787 -45.073
62 439.31 1406.143 966.833
63 1089.02 1094.827 5.807
64 1067.07 958.915 -108.155
65 677.85 677.919 0.069
66 1308.95 1163.885 -145.065
67 2183.99 2710.646 526.656
68 357.82 357.822 0.002
69 1908.45 1597.009 -311.441
70 1278.1 1128.016 -150.084
71 836.18 810.569 -25.611
72 2136.56 2165.106 28.546
73 1180.75 1357.179 176.429
74 802.44 947.139 144.699
75 1737.3 1737.147 -0.153
76 539.84 539.93 0.09
77 2133.26 2130.299 -2.961
78 384.92 384.935 0.015
79 920.35 1136.784 216.434
80 1322.41 1322.475 0.065
81 1246.17 1026.393 -219.777
82 1726.62 1719.331 -7.289
83 1075.38 1075.701 0.321
84 1169.17 1169.168 -0.002
85 1394.26 1356.722 -37.538
86 3250.8 3250.349 -0.451
87 1699.81 2161.899 462.089
88 948.5 948.646 0.146
89 1200.29 1211.11 10.82
90 1087.56 1084.194 -3.366
91 2439.72 2447.446 7.726
92 2499.95 2499.615 -0.335
93 2155.13 2154.433 -0.697
94 1402.87 1402.902 0.032
95 633.08 633.026 -0.054
96 1658.11 1251.469 -406.641
97 2090.16 2090.281 0.121
98 1306.96 1307.999 1.039
99 1352.15 1360.926 8.776
100 1144.52 1177.74 33.22
101 1251.7 1251.224 -0.476
1 888.18 888.451 0.271
2 1553.74 1167.971 -385.769
3 2226.44 2112.123 -114.317
4 889.72 844.028 -45.692
5 1579.34 1578.858 -0.482
6 1691.78 1691.353 -0.427
7 516.52 522.485 5.965
8 1295.67 1295.517 -0.153
9 1555.45 1556.19 0.74
10 2378.1 2294.482 -83.618
11 1629.03 1628.674 -0.356
12 1486.7 1394.424 -92.276
13 2805.55 2367.154 -438.396
14 1968.93 1959.918 -9.012
15 2648.47 2501.664 -146.806
16 1082.01 1082.352 0.342
17 1737.3 1737.135 -0.165
18 1401.22 1451.551 50.331
19 2034.85 1998.932 -35.918
20 1635.19 1650.959 15.769
21 2927.81 2925.903 -1.907
22 1687.19 1385.029 -302.161
23 1377.11 1389.279 12.169
24 2290.11 2291.701 1.591
25 883.08 848.715 -34.365
26 1095.09 1095.033 -0.057
27 2606.3 2615.86 9.56
28 1558.97 1023.926 -535.044
29 1200.29 1211.385 11.095
30 1613.58 1612.215 -1.365
31 1644.76 1305.954 -338.806
32 1338.79 1173.038 -165.752
33 1957.47 1969.309 11.839
34 1029.62 1029.532 -0.088
35 1126.87 1126.893 0.023
36 1722.72 1444.179 -278.541
37 2914.65 2834.07 -80.58
38 1335.13 1333.431 -1.699
39 1983.31 1991.587 8.277
40 1032.5 932.324 -100.176
41 465.19 461.222 -3.968
42 2181.52 2162.964 -18.556
43 1502.16 1404.371 -97.789
44 1261.92 1262.016 0.096
45 948.5 948.639 0.139
46 1749.33 1515.375 -233.955
47 2247.61 2219.878 -27.732
48 1981.33 2057.381 76.051
49 2538.24 2530.177 -8.063
50 1341.79 1342.683 0.893
51 2015.76 984.65 -1031.11
52 2841.4 2838.195 -3.205
53 851.79 851.073 -0.717
54 624.77 634.211 9.441
55 595.35 897.143 301.793
56 1310.89 1310.879 -0.011
57 2299.02 2267.568 -31.452
58 611.81 611.866 0.056
59 1485.12 1565.079 79.959
60 1437.4 1431.494 -5.906
61 1125.48 1075.596 -49.884
62 2290.11 2291.701 1.591
63 1673.03 1511.596 -161.434
64 2467.11 2466.98 -0.13
65 1306.97 1238.733 -68.237
66 1083.39 1079.711 -3.679
67 384.92 384.954 0.034
68 1400.54 1186.282 -214.258
69 2980.16 2975.691 -4.469
70 1502.16 1404.371 -97.789
71 2003.95 2011.955 8.005
72 3026.67 2196.287 -830.383
73 1342.65 1335.476 -7.174
74 973.9 974.065 0.165
75 1046.98 1242.355 195.375
76 827.21 1200.224 373.014
77 1006.14 1006.303 0.163
78 1576.77 1752.607 175.837
79 573.44 573.739 0.299
80 16 16.154 0.154
81 16 16.154 0.154
82 1760.36 1418.926 -341.434
83 1768.32 1212.767 -555.553
84 892.46 889.887 -2.573
85 1757.09 1521.209 -235.881
86 1265.97 1266.085 0.115
87 726.17 726.412 0.242
88 755.25 755.299 0.049
89 1084.95 1158.544 73.594
90 2379.26 2376.913 -2.347
91 1238.66 1015.514 -223.146
92 3227.24 3223.463 -3.777
93 1091.19 1086.275 -4.915
94 1609.7 1603.979 -5.721
95 852.79 854.275 1.485
96 1227.44 1223.829 -3.611
97 1076.37 934.181 -142.189
98 703.97 707.392 3.422
99 2754.81 2749.187 -5.623
100 1947.82 1983.006 35.186
1 1820.3 1149.833 -670.467
2 1322.41 1322.428 0.018
3 1029.62 1029.546 -0.074
4 1228.88 1229.606 0.726
5 539.84 540.075 0.235
6 890.68 890.809 0.129
7 1380.27 1380.264 -0.006
8 1585.34 1667.683 82.343
9 1070.97 1330.032 259.062
10 1273 1061.527 -211.473
11 1074.16 1074.165 0.005
12 1604.27 1593.286 -10.984
13 586.41 587.195 0.785
14 1884.74 1884.412 -0.328
15 1341.79 1342.759 0.969
16 1141.04 1148.65 7.61
17 1503.66 1503.656 -0.004
18 1402.87 1402.908 0.038
19 1284.75 1283.773 -0.977
20 903.49 953.538 50.048
21 1312.97 1313.435 0.465
22 1947.27 1915.559 -31.711
23 933.56 1144.62 211.06
24 2291.64 2291.253 -0.387
25 1183.59 1134.812 -48.778
26 2331.44 2273.259 -58.181
27 1743.97 1744.438 0.468
28 1458.16 1546.039 87.879
29 1678.95 1678.274 -0.676
30 755.25 755.296 0.046
31 1052 1052.168 0.168
32 1249.28 1039.747 -209.533
33 987.68 931.606 -56.074
34 1067.04 1067.042 0.002
35 2299.02 2265.13 -33.89
36 1154.34 1832.047 677.707
37 1040.18 1075.603 35.423
38 1002.83 1036.512 33.682
39 1082.01 1082.401 0.391
40 1340.5 1362.154 21.654
41 889.61 890.352 0.742
42 1284.75 1283.773 -0.977
43 1306.96 1307.789 0.829
44 1147.59 1148.52 0.93
45 1295.67 1307.821 12.151
46 1133.74 1133.995 0.255
47 1183.14 1150.158 -32.982
48 1086.3 1085.153 -1.147
49 2090.16 2090.299 0.139
50 1983.03 1887.19 -95.84
51 325.25 325.274 0.024
52 1038.08 929.1 -108.98
53 1175.34 1596.398 421.058
54 432.59 432.616 0.026
55 2175.86 2175.358 -0.502
56 1676.73 1675.992 -0.738
57 957.43 948.589 -8.841
58 555.39 619.147 63.757
59 2051.04 2076.958 25.918
60 744.68 753.941 9.261
61 575.54 580.586 5.046
62 2373.64 2358.02 -15.62
63 1075.41 1071.536 -3.874
64 490.64 1692.078 1201.438
65 1116.5 1116.615 0.115
66 1249.28 1039.747 -209.533
67 1502.21 1386.103 -116.107
68 1393.21 1318.438 -74.772
69 2439.72 2425.614 -14.106
70 1165.66 1057.515 -108.145
71 415.06 415.286 0.226
72 560.01 560.235 0.225
73 2008.23 2017.733 9.503
74 2057.56 1960.326 -97.234
75 2388.55 2099.148 -289.402
76 1472.65 1249.9 -222.75
77 2090.16 2090.299 0.139
78 1556.91 1551.696 -5.214
79 1594.57 1598.806 4.236
80 1183.59 1134.812 -48.778
81 2330.41 2249.614 -80.796
82 1643.42 1643.201 -0.219
83 1087.07 1087.192 0.122
84 1749.64 1746.508 -3.132
85 1115.67 1080.754 -34.916
86 2251.58 2821.571 569.991
87 1205.54 1205.048 -0.492
88 1069.11 1068.821 -0.289
89 2373.64 2358.02 -15.62
90 903.49 953.538 50.048
91 1827.15 1770.29 -56.86
92 2125.66 2012.886 -112.774
93 2549.56 2469.739 -79.821
94 1614.28 1621.365 7.085
95 1048.3 1051.08 2.78
96 490.64 1692.078 1201.438
97 1248.8 955.737 -293.063
98 1672.48 1323.994 -348.486
99 412.35 415.739 3.389
100 2239.04 2165.828 -73.212
1 2506.85 1439.503 -1067.347
2 2330.41 2249.56 -80.85
3 889.61 890.432 0.822
4 1725.52 1824.713 99.193
5 16 16.081 0.081
6 2136.56 2169.899 33.339
7 1018.72 2179.674 1160.954
8 1312.97 1313.541 0.571
9 447.41 428.784 -18.626
10 429.08 429.597 0.517
11 1338.79 1174.61 -164.18
12 1346.37 1483.993 137.623
13 974.45 1100.497 126.047
14 785.03 785.262 0.232
15 357.82 357.823 0.003
16 1762.13 1761.018 -1.112
17 1647 2057.881 410.881
18 2291.64 2291.214 -0.426
19 1593.85 1591.71 -2.14
20 798.89 1310.214 511.324
21 2279.38 2278.803 -0.577
22 357.82 357.823 0.003
23 1629.03 1628.333 -0.697
24 1331.46 968.36 -363.1
25 1289.39 1588.887 299.497
26 1643.42 1643.183 -0.237
27 1281.43 1400.16 118.73
28 1993.71 2303.027 309.317
29 1039.82 1039.649 -0.171
30 2105.83 2106.97 1.14
31 1674.86 1477.547 -197.313
32 1058.22 1058.504 0.284
33 2197.88 2096.723 -101.157
34 1205.54 1205.781 0.241
35 1151.84 1726.612 574.772
36 1067.04 1067.433 0.393
37 1071.63 1073.637 2.007
38 471.63 472.847 1.217
39 1614.28 1623.095 8.815
40 2116.96 2116.608 -0.352
41 1756.73 1754.251 -2.479
42 1666.76 1380.137 -286.623
43 1164.33 1164.958 0.628
44 604.21 1223.195 618.985
45 2141.99 2141.698 -0.292
46 2499.95 2499.649 -0.301
47 2195.71 1306.073 -889.637
48 1070.11 1102.008 31.898
49 755.25 755.315 0.065
50 2172.58 2128.782 -43.798
51 545.12 550.868 5.748
52 1860.53 1500.442 -360.088
53 906.34 907.532 1.192
54 2062.94 2026.933 -36.007
55 1555.45 1557.18 1.73
56 521.62 557.603 35.983
57 1175.58 1054.053 -121.527
58 1151.46 1016.511 -134.949
59 788.37 998.608 210.238
60 2365.17 2364.487 -0.683
61 2239.5 2278.381 38.881
62 521.62 557.603 35.983
63 611.81 611.882 0.072
64 1115.73 1087.723 -28.007
65 1817.61 1817.724 0.114
66 1145.93 1204.637 58.707
67 447.41 428.784 -18.626
68 2155.13 2154.481 -0.649
69 3057.49 3075.21 17.72
70 1548.29 1548.24 -0.05
71 1022.28 1225.808 203.528
72 1784.82 1783.887 -0.933
73 562.82 3235.898 2673.078
74 1622.29 1673.046 50.756
75 2754.81 2748.182 -6.628
76 959.12 925.225 -33.895
77 2588.68 2885.786 297.106
78 537.99 541.378 3.388
79 857.16 1459.819 602.659
80 875.19 1180.119 304.929
81 1133.25 1288.557 155.307
82 1172.46 702.022 -470.438
83 2062.94 2026.933 -36.007
84 2506.85 1439.503 -1067.347
85 2812.52 2814.172 1.652
86 2175.86 2175.334 -0.526
87 1042.44 1274.559 232.119
88 703.97 707.308 3.338
89 2064.48 2059.715 -4.765
90 1004.38 1570.149 565.769
91 467.47 466.829 -0.641
92 1487.07 1487.464 0.394
93 1327.04 1315.749 -11.291
94 980.76 984.609 3.849
95 2064.48 2059.715 -4.765
96 1410.22 1410.202 -0.018
97 1004.38 1570.149 565.769
98 905.73 892.912 -12.818
99 1103.83 1103.83 0
100 1910.21 1595.205 -315.005
1 1158.33 1157.769 -0.561
2 813.12 815.885 2.765
3 755.25 755.31 0.06
4 1691.78 1691.333 -0.447
5 1117.5 1304.696 187.196
6 539.84 540.101 0.261
7 1026.86 981.123 -45.737
8 594.82 595.969 1.149
9 914.29 653.476 -260.814
10 735.76 989.654 253.894
11 594.82 595.969 1.149
12 1789 1774.899 -14.101
13 1058.5 1057.524 -0.976
14 488.48 501.402 12.922
15 1100.41 1100.464 0.054
16 1764.83 1352.463 -412.367
17 1310.89 1310.878 -0.012
18 1142.5 1135.89 -6.61
19 17.2 17.704 0.504
20 1947.82 1951.449 3.629
21 762.04 747.056 -14.984
22 1503.66 1503.655 -0.005
23 1099.81 1096.391 -3.419
24 812.18 993.753 181.573
25 1158.33 1157.769 -0.561
26 1365.19 1374.064 8.874
27 2240.93 1960.306 -280.624
28 1126.87 1126.969 0.099
29 1169.48 1169.867 0.387
30 1766 1669.537 -96.463
31 892.46 891.027 -1.433
32 1099.8 1094.031 -5.769
33 1806.86 1806.567 -0.293
34 386.04 386.126 0.086
35 3240.83 823.485 -2417.345
36 1776.2 2113.577 337.377
37 1083.37 1085.215 1.845
38 539.84 540.101 0.261
39 1789 1774.899 -14.101
40 2146.88 2124.271 -22.609
41 2145.6 2010.503 -135.097
42 1180.77 1363.208 182.438
43 16.09 16.153 0.063
44 948.5 948.691 0.191
45 1188.32 1180.441 -7.879
46 3081.51 3010.344 -71.166
47 1490.16 1488.867 -1.293
48 1776.2 2113.577 337.377
49 1957.47 1978.819 21.349
50 2556.38 2556.35 -0.03
51 586.41 586.129 -0.281
52 1261.92 1261.954 0.034
53 2331.44 2315.604 -15.836
54 1083.58 1083.948 0.368
55 3066.67 3066.509 -0.161
56 1579.34 1578.77 -0.57
57 2093.73 2025.332 -68.398
58 982.83 988.933 6.103
59 1651.94 1344.933 -307.007
60 1021.91 1022.226 0.316
61 633.08 633.048 -0.032
62 2321.6 2294.468 -27.132
63 1725.52 1462.369 -263.151
64 1208.73 1208.364 -0.366
65 2058.02 1659.169 -398.851
66 1052 1052.293 0.293
67 429.99 431.284 1.294
68 1806.86 1806.567 -0.293
69 2768.82 2768.778 -0.042
70 560.37 543.574 -16.796
71 2140.92 2172.216 31.296
72 2194.01 2163.807 -30.203
73 896.47 932.267 35.797
74 437.93 428.92 -9.01
75 2323.21 2301.398 -21.812
76 980.76 980.79 0.03
77 883.64 1040.068 156.428
78 1511.48 1511.423 -0.057
79 1923.28 1932.168 8.888
80 849.39 1043.606 194.216
81 426.06 415.361 -10.699
82 1327.04 1315.43 -11.61
83 2368.52 2009.058 -359.462
84 1295.1 1191.101 -103.999
85 1181 1219.555 38.555
86 1073.01 983.39 -89.62
87 578.05 482.925 -95.125
88 2260.45 2258.6 -1.85
89 2508.65 1963.476 -545.174
90 2312.76 2312.667 -0.093
91 391.41 1104.118 712.708
92 798.86 883.392 84.532
93 896.64 900.924 4.284
94 755.25 755.31 0.06
95 948.5 948.691 0.191
96 1511.48 1511.423 -0.057
97 1678.95 1678.321 -0.629
98 2234.11 2226.985 -7.125
99 1106.71 1096.058 -10.652
100 1165.2 1161.345 -3.855
1 1278.93 983.484 -295.446
2 1684.53 1679.846 -4.684
3 1566.75 1567.303 0.553
4 1691.48 1792.513 101.033
5 1684.53 1679.846 -4.684
6 1142.5 1135.603 -6.897
7 1613.58 1612.234 -1.346
8 1190.84 1456.858 266.018
9 1226.54 1226.616 0.076
10 2708.9 2359.376 -349.524
11 1035.55 1458.104 422.554
12 1887.89 1884.421 -3.469
13 952.82 966.348 13.528
14 1274.56 1274.592 0.032
15 1210.49 1210.874 0.384
16 1528.04 1084.343 -443.697
17 578.92 858.971 280.051
18 1784.82 1783.936 -0.884
19 1923.41 1929.491 6.081
20 413.01 413.114 0.104
21 1167.66 1131.817 -35.843
22 2116.96 2116.594 -0.366
23 1181 1219.321 38.321
24 1242.73 1047.411 -195.319
25 1296.42 1348.265 51.845
26 1827.35 1898.386 71.036
27 331.21 1097.523 766.313
28 2291.64 2291.109 -0.531
29 1161.28 1209.491 48.211
30 537.99 539.912 1.922
31 1032.32 1040.328 8.008
32 1429.02 1414.468 -14.552
33 1188.32 1180.064 -8.256
34 306.24 776.192 469.952
35 2048.39 2094.341 45.951
36 1228.88 1229.664 0.784
37 891.07 1042.22 151.15
38 1169.17 1169.171 0.001
39 1079.83 1077.688 -2.142
40 469.94 475.588 5.648
41 2448.05 2447.141 -0.909
42 2047.5 1728.564 -318.936
43 1164.33 1164.712 0.382
44 703.97 707.573 3.603
45 1342.65 1335.436 -7.214
46 1352.15 1361.423 9.273
47 1117.58 1117.755 0.175
48 1375.41 1649.752 274.342
49 1743.97 1744.727 0.757
50 1267.66 1269.01 1.35
51 469.94 475.588 5.648
52 516.52 522.317 5.797
53 469.52 469.456 -0.064
54 2762.05 2253.925 -508.125
55 445.92 564.666 118.746
56 906.34 907.634 1.294
57 2708.9 2359.376 -349.524
58 418.06 1127.553 709.493
59 16.86 17.698 0.838
60 1819.64 1881.093 61.453
61 1083.37 1085.062 1.692
62 1024.22 1024.612 0.392
63 1604.58 645.664 -958.916
64 1079.55 1079.668 0.118
65 606.89 618.758 11.868
66 1490.16 1488.844 -1.316
67 1016.68 967.861 -48.819
68 2291.64 2291.109 -0.531
69 1006.14 1006.358 0.218
70 1402.87 1402.908 0.038
71 1824.72 1499.814 -324.906
72 626.67 628.702 2.032
73 1271.35 891.623 -379.727
74 1290.28 1282.656 -7.624
75 1584.85 1208.356 -376.494
76 812.18 998.543 186.363
77 819.34 1034.609 215.269
78 1227.44 1225.22 -2.22
79 1520.8 1499.989 -20.811
80 1082.24 723.636 -358.604
81 851.79 851.874 0.084
82 1798.44 1797.379 -1.061
83 1233.92 1233.842 -0.078
84 1191.61 1192.114 0.504
85 678.54 678.885 0.345
86 1271.92 977.53 -294.39
87 1251.7 1251.192 -0.508
88 802.44 902.391 99.951
89 2181.52 2162.605 -18.915
90 1691.48 1792.513 101.033
91 2315 2309.93 -5.07
92 3250.8 3250.337 -0.463
93 1079.55 1079.668 0.118
94 1582.93 1410.277 -172.653
95 720.85 846.914 126.064
96 1842.35 1815.584 -26.766
97 1691.78 1691.327 -0.453
98 2344.83 2302.325 -42.505
99 467.47 466.79 -0.68
100 2250.4 1518.635 -731.765
1 1323.6 1180.877 -142.723
2 2910.32 2583.259 -327.061
3 1762.13 1761.975 -0.155
4 1740.19 920.8 -819.39
5 1087.07 1087.381 0.311
6 1711.03 1602.57 -108.46
7 2163.87 2153.21 -10.66
8 1693.89 2023.991 330.101
9 1193.38 1162.205 -31.175
10 1380.27 1379.985 -0.285
11 2346.17 2357.101 10.931
12 2047.5 2047.353 -0.147
13 1200.29 1211.218 10.928
14 948.5 948.651 0.151
15 1810.72 2188.006 377.286
16 2137.62 2134.389 -3.231
17 1312.97 1313.519 0.549
18 1089.02 1092.714 3.694
19 1087.07 1087.381 0.311
20 551.95 607.889 55.939
21 893.89 894.353 0.463
22 325.25 325.279 0.029
23 1691.78 1691.313 -0.467
24 440.1 1129.784 689.684
25 888.18 888.432 0.252
26 1640.37 990.871 -649.499
27 1306.96 1307.793 0.833
28 1365.19 1373.789 8.599
29 1450.75 1200.22 -250.53
30 17.2 17.723 0.523
31 1593.85 1591.363 -2.487
32 1083.58 1083.984 0.404
33 1548.29 1547.97 -0.32
34 460.98 465.718 4.738
35 2451.75 2451.447 -0.303
36 1058.22 1058.55 0.33
37 1594.57 1598.873 4.303
38 1726.62 1716.906 -9.714
39 1753.72 1401.573 -352.147
40 1141.18 1464.667 323.487
41 1265.97 1266.095 0.125
42 2105.83 2107.321 1.491
43 1607.02 1608.357 1.337
44 1133.74 1133.835 0.095
45 1228.88 1229.719 0.839
46 1902.53 1975.171 72.641
47 1160.18 1172.328 12.148
48 1117.36 1072.833 -44.527
49 2381.58 2379.089 -2.491
50 1254.86 1243.463 -11.397
51 1676.73 1674.485 -2.245
52 1116.65 1358.085 241.435
53 2051.04 2103.04 52
54 1029.62 1029.546 -0.074
55 849.55 826.772 -22.778
56 1145.82 1153.993 8.173
57 1100.41 1100.544 0.134
58 1762.47 1673.331 -89.139
59 1923.28 1933.394 10.114
60 413.01 413.118 0.108
61 2851.41 2819.727 -31.683
62 1981.33 2061.976 80.646
63 2277.7 2483.881 206.181
64 427.02 427.06 0.04
65 1455.29 2195.308 740.018
66 1095.09 1095.028 -0.062
67 428.02 429.109 1.089
68 1414.39 2140.528 726.138
69 1251.7 1251.364 -0.336
70 1968.93 1959.518 -9.412
71 1048.63 1060.218 11.588
72 1087.07 1087.381 0.311
73 1254.86 1243.463 -11.397
74 1366.92 1366.929 0.009
75 1335.13 1333.106 -2.024
76 1267.66 1269.396 1.736
77 2467.11 2466.972 -0.138
78 1100.41 1100.544 0.134
79 469.94 473.178 3.238
80 1828.82 1825.102 -3.718
81 432.59 432.618 0.028
82 2090.16 2090.279 0.119
83 1080.14 1080.065 -0.075
84 1180.39 1170.207 -10.183
85 2648.69 2550.66 -98.03
86 1147.59 1147.015 -0.575
87 1441.3 514.459 -926.841
88 247.34 1044.836 797.496
89 1798.44 1797.322 -1.118
90 2149.85 2149.442 -0.408
91 1806.86 1806.693 -0.167
92 1406.78 1169.955 -236.825
93 1380.27 1379.985 -0.285
94 1684.53 1681.971 -2.559
95 1066.29 1147.997 81.707
96 1094.94 1662.45 567.51
97 573.44 573.789 0.349
98 488.48 491.129 2.649
99 1102.81 1545.681 442.871
100 1017.62 892.32 -125.3
=== Cross-validation ===
=== Summary ===
Correlation coefficient 0.9004
Mean absolute error 117.4854
Root mean squared error 286.8038
Relative absolute error 21.9526 %
Root relative squared error 43.8082 %
Total Number of Instances 1004
Rezultat implementare algoritm KStar pentru estimarea valorilor de TSS din bazinul de aerare al stației de epurare S.C. COMCEH S.A.
Datum=22.01.2014, Uhrzeit=14:31:31 Objekt=OB1, Projekt=COMCEH.PRJ
OB1
"Program_principal"
Name: nb Family: nb Autor: nb
Version: 00.01
Time stamp of code: 2014-1-22 | 13:39:35(64)
Time stamp of inteface: 2014-1-22 | 13:39:35(64)
Block sizes (Block/Code/Data): 1072/900/26
1 "Main Program Sweep (Cycle)"
Block comment=
Address Declaration Name Type Initial value Comment
0.0 temp OB1_EV_CLASS BYTE Bits 0-3 = 1 (Coming event), Bits 4-7 = 1 (Event class 1)
1.0 temp OB1_SCAN_1 BYTE 1 (Cold restart scan 1 of OB 1), 3 (Scan 2-n of OB 1)
2.0 temp OB1_PRIORITY BYTE Priority of OB Execution
3.0 temp OB1_OB_NUMBR BYTE 1 (Organization block 1, OB1)
4.0 temp OB1_RESERVED_1 BYTE Reserved for system
5.0 temp OB1_RESERVED_2 BYTE Reserved for system
6.0 temp OB1_PREV_CYCLE INT Cycle time of previous OB1 scan (milliseconds)
8.0 temp OB1_MIN_CYCLE INT Minimum cycle time of OB1 (milliseconds)
10.0 temp OB1_MAX_CYCLE INT Maximum cycle time of OB1 (milliseconds)
12.0 temp OB1_DATE_TIME DATE_AND_TIME Date and time OB1 started
20.0 temp bit_zero BOOL
Network 1 Network title=
Network comment=
18 A #bit_zero
19 AN #bit_zero
20 = #bit_zero
21
Network 2 Network title=
Network comment=
25 CALL "DIS_IRT" SFC39 –Disable New Interrupts and Asynchronous Errors
26 MODE:=B#16#00
27 OB_NR:=86
28 RET_VAL:="ret_val_disable_asin_err" MW82
29 NOP 0
"DIS_IRT" SFC39 SFC39 Disable New Interrupts and Asynchronous Errors
"ret_val_disable_asin_err" MW82 INT
Network 3 Network title=
Network comment=
33 CALL "DIS_AIRT" SFC41 –Delay the Higher Priority Interrupts and Asynchronous Errors
34 RET_VAL:="ret_val_disable_sinc_err" MW80
35 NOP 0
36
"DIS_AIRT" SFC41 SFC41 Delay the Higher Priority Interrupts and Asynchronous Errors
"ret_val_disable_sinc_err" MW80 INT
Network 4 Network title=
Network comment=
40 CALL "RE_TRIGR" SFC43 –Retrigger Cycle Time Monitoring
41 NOP 0
"RE_TRIGR" SFC43 SFC43 Retrigger Cycle Time Monitoring
Network 5 Apelare functii
Network comment=
45 CALL "ceas_in_MW" FC2
46 CALL "Traductori" FC6
47 CALL "Lampi_avarii_si_sirena" FC3 –activarea lampilor de avarie si sirena
48 CALL "Lampa_M_0_A" FC5 –functionarea lampii de pe selectorul manual-0-automat
49 CALL "CCL1_S7_200_retea_com" FC4
50 CALL "Setari_initiale_limitari" FC17
51 CALL "Calcul_parametrii" FC18 –Calculul valorilor pentru parametrii folositi in functionare automata
52 CALL "Functionare_auto_SE" FC16 –Functionare automata a statiei de epurare
"ceas_in_MW" FC2 FC2
"Traductori" FC6 FC6
"Lampi_avarii_si_sirena" FC3 FC3 activarea lampilor de avarie si sirena
"Lampa_M_0_A" FC5 FC5 functionarea lampii de pe selectorul manual-0-automat
"CCL1_S7_200_retea_com" FC4 FC4
"Setari_initiale_limitari" FC17 FC17
"Calcul_parametrii" FC18 FC18 Calculul valorilor pentru parametrii folositi in functionare automata
"Functionare_auto_SE" FC16 FC16 Functionare automata a statiei de epurare
Network 6 Apelare functii comanda echipamente
Network comment=
56 CALL "Comanda_suflante" FC7
57 CALL "Comanda_CCL2" FC8 –comanda echipamente din CCL2
58 CALL "Comanda_CCL3" FC9 –comanda echipamente din CCL3
59 CALL "Comanda_CCL4" FC10 –comanda echipamente din CCL4
60 CALL "Comanda_CCL5" FC11 –comanda echipamente din CCL5
61 CALL "Comanda_CCL6" FC12 –comanda echipamente din CCL6
62 CALL "Comanda_CA_CCL7" FC13
"Comanda_suflante" FC7 FC7
"Comanda_CCL2" FC8 FC8 comanda echipamente din CCL2
"Comanda_CCL3" FC9 FC9 comanda echipamente din CCL3
"Comanda_CCL4" FC10 FC10 comanda echipamente din CCL4
"Comanda_CCL5" FC11 FC11 comanda echipamente din CCL5
"Comanda_CCL6" FC12 FC12 comanda echipamente din CCL6
"Comanda_CA_CCL7" FC13 FC13
Network 7 Apelare functii pentru SCADA
Network comment=
66 CALL "IN_OUT_PLC" FC1 –intrari si iesiri pentru acces SCADA
67 CALL "Timp_func_echipamente" FC15 –Calculul timpului de functionare a echipamentelor
68 CALL "Alarme" FC14 –Alarme pentru functionarea echipamentelor si alarme de proces
69
"IN_OUT_PLC" FC1 FC1 intrari si iesiri pentru acces SCADA
OB1 Demoversion Seite 1 von 3
Datum=22.01.2014, Uhrzeit=14:31:31 Demoversion Objekt=OB1, Projekt=COMCEH.PRJ
"Timp_func_echipamente" FC15 FC15 Calculul timpului de functionare a echipamentelor
"Alarme" FC14 FC14 Alarme pentru functionarea echipamentelor si alarme de proces
Network 8 initializare sistem pe automat
Network comment=
73 A "Sel_inst_auto_SCADA" I8.2 –1 – instalatie pe automat cu posibilitate di control SCADA
74 L S5T#15S
75 SD "Timer_ini_auto" T143
76 AN "Sel_inst_auto_SCADA" I8.2 –1 – instalatie pe automat cu posibilitate di control SCADA
77 R "Timer_ini_auto" T143
78 NOP 0
79 NOP 0
80 A "Timer_ini_auto" T143
81 = "Inst_automat" M10.2
"Sel_inst_auto_SCADA" I8.2 BOOL 1 – instalatie pe automat cu posibilitate di control SCADA
"Timer_ini_auto" T143 TIMER
"Inst_automat" M10.2 BOOL
Network 9 initializare sistem pe manual
Network comment=
85 A "Sel_inst_manual_afisaj" I8.1 –1 – instalatie pornita pe automat fara posibilitate de control SCADA
86 L S5T#15S
87 SD "Timer_ini_manual" T144
88 AN "Sel_inst_manual_afisaj" I8.1 –1 – instalatie pornita pe automat fara posibilitate de control SCADA
89 R "Timer_ini_manual" T144
90 NOP 0
91 NOP 0
92 A "Timer_ini_manual" T144
93 = "Inst_manual" M10.1
"Sel_inst_manual_afisaj" I8.1 BOOL 1 – instalatie pornita pe automat fara posibilitate de control SCADA
"Timer_ini_manual" T144 TIMER
"Inst_manual" M10.1 BOOL
Network 10 Reset biti comanda manual din afisaj, daca selectorul este pe 0
Network comment=
97 AN "Sel_inst_manual_afisaj" I8.1 –1 – instalatie pornita pe automat fara posibilitate de control SCADA
98 = L 21.0
99 A(
100 A(
101 A L 21.0
102 JNB _001
103 L 0
104 T "Com_manual_afisaj".DBB0 DB7 –Biti de comanda a echipamentelor din afisaj
105 SET
106 SAVE
107 CLR
108 _001 :A BR
109 )
110 JNB _002
111 L 0
112 T "Com_manual_afisaj".DBB1 DB7 –Biti de comanda a echipamentelor din afisaj
113 SET
114 SAVE
115 CLR
116 _002 :A BR
117 )
118 JNB _003
119 L 0
120 T "Com_manual_afisaj".DBB2 DB7 –Biti de comanda a echipamentelor din afisaj
121 _003 :NOP 0
122 A(
123 A(
124 A L 21.0
125 JNB _004
126 L 0
127 T "Com_manual_afisaj".DBB3 DB7 –Biti de comanda a echipamentelor din afisaj
128 SET
129 SAVE
130 CLR
131 _004 :A BR
132 )
133 JNB _005
134 L 0
135 T "Com_manual_afisaj".DBB4 DB7 –Biti de comanda a echipamentelor din afisaj
136 SET
137 SAVE
138 CLR
139 _005 :A BR
140 )
141 JNB _006
142 L 0
143 T "Com_manual_afisaj".DBB5 DB7 –Biti de comanda a echipamentelor din afisaj
144 _006 :NOP 0
145 A L 21.0
146 JNB _007
147 L 0
148 T "Com_manual_afisaj".DBB6 DB7 –Biti de comanda a echipamentelor din afisaj
149 _007 :NOP 0
"Sel_inst_manual_afisaj" I8.1 BOOL 1 – instalatie pornita pe automat fara posibilitate de control SCADA
"Com_manual_afisaj" DB7 DB7 Biti de comanda a echipamentelor din afisaj
Network 11 Reset biti comanda SCADA ON, daca selectorul este pe 0
Network comment=
153 AN "Sel_inst_auto_SCADA" I8.2 –1 – instalatie pe automat cu posibilitate di control SCADA
154 = L 21.0
155 A(
156 A(
157 A L 21.0
158 JNB _008
159 L 0
160 T "Com_SCADA_ON".DBB0 DB8 –Biti de pornire a echipamentelor din SCADA
161 SET
162 SAVE
163 CLR
164 _008 :A BR
165 )
166 JNB _009
167 L 0
168 T "Com_SCADA_ON".DBB1 DB8 –Biti de pornire a echipamentelor din SCADA
169 SET
170 SAVE
171 CLR
OB1 Demoversion Seite 2 von 3
Datum=22.01.2014, Uhrzeit=14:31:31 Demoversion Objekt=OB1, Projekt=COMCEH.PRJ
172 _009 :A BR
173 )
174 JNB _00a
175 L 0
176 T "Com_SCADA_ON".DBB2 DB8 –Biti de pornire a echipamentelor din SCADA
177 _00a :NOP 0
178 A(
179 A(
180 A L 21.0
181 JNB _00b
182 L 0
183 T "Com_SCADA_ON".DBB3 DB8 –Biti de pornire a echipamentelor din SCADA
184 SET
185 SAVE
186 CLR
187 _00b :A BR
188 )
189 JNB _00c
190 L 0
191 T "Com_SCADA_ON".DBB4 DB8 –Biti de pornire a echipamentelor din SCADA
192 SET
193 SAVE
194 CLR
195 _00c :A BR
196 )
197 JNB _00d
198 L 0
199 T "Com_SCADA_ON".DBB5 DB8 –Biti de pornire a echipamentelor din SCADA
200 _00d :NOP 0
201 A L 21.0
202 JNB _00e
203 L 0
204 T "Com_SCADA_ON".DBB6 DB8 –Biti de pornire a echipamentelor din SCADA
205 _00e :NOP 0
"Sel_inst_auto_SCADA" I8.2 BOOL 1 – instalatie pe automat cu posibilitate di control SCADA
"Com_SCADA_ON" DB8 DB8 Biti de pornire a echipamentelor din SCADA
Network 12 Reset biti comanda SCADA OFF, daca selectorul este pe 0
Network comment=
209 AN "Sel_inst_auto_SCADA" I8.2 –1 – instalatie pe automat cu posibilitate di control SCADA
210 = L 21.0
211 A(
212 A(
213 A L 21.0
214 JNB _00f
215 L 0
216 T "Com_SCADA_OFF".DBB0 DB9 –Biti de oprire a echipamentelor din SCADA
217 SET
218 SAVE
219 CLR
220 _00f :A BR
221 )
222 JNB _010
223 L 0
224 T "Com_SCADA_OFF".DBB1 DB9 –Biti de oprire a echipamentelor din SCADA
225 SET
226 SAVE
227 CLR
228 _010 :A BR
229 )
230 JNB _011
231 L 0
232 T "Com_SCADA_OFF".DBB2 DB9 –Biti de oprire a echipamentelor din SCADA
233 _011 :NOP 0
234 A(
235 A(
236 A L 21.0
237 JNB _012
238 L 0
239 T "Com_SCADA_OFF".DBB3 DB9 –Biti de oprire a echipamentelor din SCADA
240 SET
241 SAVE
242 CLR
243 _012 :A BR
244 )
245 JNB _013
246 L 0
247 T "Com_SCADA_OFF".DBB4 DB9 –Biti de oprire a echipamentelor din SCADA
248 SET
249 SAVE
250 CLR
251 _013 :A BR
252 )
253 JNB _014
254 L 0
255 T "Com_SCADA_OFF".DBB5 DB9 –Biti de oprire a echipamentelor din SCADA
256 _014 :NOP 0
257 A L 21.0
258 JNB _015
259 L 0
260 T "Com_SCADA_OFF".DBB6 DB9 –Biti de oprire a echipamentelor din SCADA
261 _015 :NOP 0
"Sel_inst_auto_SCADA" I8.2 BOOL 1 – instalatie pe automat cu posibilitate de control SCADA
"Com_SCADA_OFF" DB9 DB9 Biti de oprire a echipamentelor din SCADA
Programul principal din instalația de automatizare (PLC S7-300 CPU 315) a stației de epurare S.C. COMCEH S.A.
Fluxul tehnologic al stației de epurare S.C. COMCEH S.A.
Fluxul tehnologic al stației de epurare din localitatea Crăciunelul de Jos, județul Alba
Copyright Notice
© Licențiada.org respectă drepturile de proprietate intelectuală și așteaptă ca toți utilizatorii să facă același lucru. Dacă consideri că un conținut de pe site încalcă drepturile tale de autor, te rugăm să trimiți o notificare DMCA.
Acest articol: Sisteme Scada Pentru Monitorizarea Si Controlul Statiilor de Epurare a Apelor Uzate (ID: 123915)
Dacă considerați că acest conținut vă încalcă drepturile de autor, vă rugăm să depuneți o cerere pe pagina noastră Copyright Takedown.