摘要：近年来，人们越来越重视保护环境，各领域也在不断地探索保护环境的有效措施。污水是环境污染的重要源头，污水处理同时也是许多行业都会涉及的项目，因此备受人们的关注。随着科技的进一步发展，越来越多的处理技术，被应用于污水处理中，并且取得了极大的成效，本文笔者对软测量，在污水处理中的具体应用，做了简单的论述。
关键词：软测量；污水处理；具体应用
污水处理是通过建立污水处理体系，以此来治理并改善水质。污水处理过程中，涉及的参数较多，部分参数需要做好相应的检测，以此确保污水处理的效果。在实际的污水处理过程中，应用软测量技术，可以简化污水处理程序，确保污水处理质量。
一、软测量技术基本概述
软测量技术是利用计算机技术、网络技术等，开展变量检测与评估手段。通常情况下软测量技术主要包括：收集并处理数据、选取变量、构建模型、在线矫正等。其中在收集数据时，主要收集的是原始变量与主导变量，具有简洁与均衡特点，可以准确的体现污水处理的全过程，数据处理主要是变换数据与处理误差，进而降低非线性，有效的控制误差因素；其中选取变量，主要包括选择数据类型、检测点数量与方位等，在选取的过程中，要灵活的、准确的选择；模型构建的形式众多，包括人工神经网络与回归分析等构建法，应用较为广泛的是神经网络构建，模型构建的核心是模型辨识，同时还需要做好全面的检验工作，以此确保模型可以满足应用的标准。
二、软测量技术的具体应用
（一）应用于故障诊断
污水处理的过程中，主要是利用传感器来监测系统运行的状态，进而确保污水处理的效率。监测系统运行状态主要是识别模式。系统运行主要分为正常运行与异常运行，在实际处理的过程中，主要是利用模式分类法，进而实现系统监测，极大成都上可以保证系统的保障，譬如：基于SOM+PCA模式，处理多维数据，采取K均值算法，来识别模式，最后利用数据模式，诊断系统数据故障。或者基于SVM+BP模型，来预测二沉池SVI，进而判断泥污膨胀，利用支持向量机方法，不仅可以提高软测量诊断故障的效率，同时还具有推广能力，但是该模型的应用，极易忽视SV与ZSV等因素，使得测量数据出现偏差，因此在应用的过程中，要加以控制。
（二）应用于优化曝光
在处理污水过程中，生化处理是重要手段，其应用的主要环节是好氧反应，由于在好氧反应过程中，由于功率较大的鼓风机，其曝气耗能量，严重超出污水处理成本要求，这一矛盾一直以来都是污水处理的重要难题，使得污水处理企业深受其困扰。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆加之污水中的微生物，其氧气的需求量，会随着生存环境与时间的变化二变化，若氧气过少，则会造成污泥膨胀，或者造成出水的水质差，而氧气过多，则不仅很难保证出水水质，极大程度上还会造成资源浪费，而应用软测量优化曝光，要根据不同的工况条件，深入研究污水生化处理，尤其是要研究溶解氧模型，同时在优化过程中，可以利用变量与模型，有效的控制鼓风量，以此确确保变量测量与实时测量数据的准确性。
（三）药品投放优化应用
在处理污水的过程中，污水需要经过多级处理后，其水质才可以得到明显的改善，细菌含量也会不断减少，其绝对值极其乐观，可能会出现更多的病原菌，因此需要做好消毒工作，氯的排放量要适当，在投放药品时，可以利用软测量来控制，譬如：将ORP与PH作为神经网络的软测量，来预测大肠杆菌群，同时控制氯量，以此来达到节约成本的最终目的。软测量应用在药品投放中，可以应用在各个环节中，譬如：应用在SBR工艺循环环节，用来估计时间，不仅可以弥补使时间缺陷，还可以优化处理各个阶段的时长，最终达到优化SBR的目的。
三、污水处理中软测量应用的深入研究
（一）变量的选择
污水处理的效果主要用COD与BOD来衡量，其处理效果主要受到传感器的制约，部分数据需要人工化验得出，使得污水处理的效果难以保证，而软测量技术的应用，在污水处理的过程中，可以准确分析数据、控制数据、优化各环节等，在实际的应用过程中，取得了一定的成效，经过不断地研究发展，使得软测量技术得到了进一步优化。COD模型与BOD模型的构建过程中，要明确系统中的各辅助变量，充分利用这些辅助变量，获取更多的处理信息，不过这样会加大数据处理的工作量。模型中的辅助变量，主要包括COD浓度、进水的流量与PH值、进水的温度等，其输出变量是出水COD的浓度与BOD的浓度，在应用中，需要对变量数据做预处理，还要交换尺度。
（二）构建模型并分析结果
在构建模型时，将主要的数据输入，包括COD浓度、进水的流量与PH值、进水的温度等，并将COD的浓度与BOD的浓度输出，最终建立相对简化的模型，譬如建立MW-LSSVR软测量模型，以此模型为例分析结果，选取几组数据，将其分为训练样本与测试样本，通过数据调整，得出优化后的MW-LSSVR参数，利用LSSVR和MW-LSSVR以及W-LSSVR，做建模测量，其中利用LSSVR建模时，可以利用径向基核函数借助训练，其中利用W-LSSVR建模时，可以利用小波核函数借助训练，利用以上模型训练与测试，得出最小误差，MW-LSSVR采用多尺度测试法。根据实际应用的效果来看，多尺度模型的精度要高，可以达到污水处理的基本要求，并且需要的时间较短，提高了预测的实时性。
结语：
综上所述，在污水处理的过程中，应用软测量技术，通过明确各项数据，构建简化的模型，进而处理存在的故障，同时还可以优化污水处理过程，可以降低污水处理的成本，促进污水企业的发展。文中对软测量的概念、软测量技术的应用，做了简单的论述，以及深入分析了软测量技术，意在为软测量技术的推广与应用，提供助力作用。
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[4]赵利军.分析软测量在污水处理过程中的研究与应用[J].科技创新导报,2015（21）.
论文作者:张新
论文发表刊物:《基层建设》2016年20期
论文发表时间:2016/12/5
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