深水港口廢水污染物排放量預(yù)測與治理措施研究

關(guān)鍵詞：深水港口；廢水污染物排放量預(yù)測；廢水污染物治理；小波包去噪；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號：X391 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

前言

經(jīng)濟(jì)發(fā)展依賴于工業(yè)的逐漸壯大，但工業(yè)企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大導(dǎo)致污染物排放量增加。港口為工業(yè)密集型地區(qū)，水污染情況尤為嚴(yán)重。為了保障用水安全，廢水治理不容忽視。廢水污染物排放量預(yù)測在廢水治理中至關(guān)重要，準(zhǔn)確預(yù)測廢水污染物排放量有利于動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)治理措施，在可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略中具有無可替代的意義。為此，方國斌等人應(yīng)用馬爾可夫鏈對廢水排放量展開了動(dòng)態(tài)預(yù)測。彭逸喆等人根據(jù)水環(huán)境功能區(qū)劃中流域水控制單元的劃分情況，分析了工業(yè)用水功能區(qū)各控制單元內(nèi)的典型污染源，并統(tǒng)計(jì)各控制單元工業(yè)廢水的入河量，從而預(yù)測廢水的排放量。然而，以上方法在預(yù)測前沒有降維數(shù)據(jù)，導(dǎo)致平均絕對誤差和相對誤差絕對值較高、訓(xùn)練時(shí)長較長的問題。為了解決上述方法中存在的問題，提出深水港口廢水污染物排放量預(yù)測與治理措施。

1深水港口廢水污染物排放量數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.1數(shù)據(jù)去噪

采集到的深水港口廢水污染物排放量歷史時(shí)序數(shù)據(jù)可視為隨時(shí)間變化的信號，因此所提方法采用小波包分解和重構(gòu)方法去除數(shù)據(jù)中包含的噪聲。用s（t）表示時(shí)刻t采集到的含噪信號，w_n表示小波包分解樹節(jié)點(diǎn)，h（k）和g（k）表示第k個(gè)小波包分解低通和高通濾波系數(shù)，則分解w_n得到低頻和高頻信號W_2n（t）如式（1）所示：

（7）經(jīng)過以上選擇、交叉、變異操作生成新群體，用于下次迭代。

（8）重復(fù)執(zhí)行步驟5到步驟7，解碼最終代最高適應(yīng)度個(gè)體，即可得到初始網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值和偏置。

采用得到的網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值和偏置優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將降維后深水港口廢水污染物排放量數(shù)據(jù)特征值輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出深水港口廢水污染物排放量預(yù)測結(jié)果。

2.2深水港口廢水污染物治理措施

以天津港為例，采用以上方法構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，預(yù)測天津港2022年8月至12月的廢水污染物排放情況。經(jīng)分析得知，天津港未來五個(gè)月水污染情況仍較為嚴(yán)峻，若不采取措施及時(shí)治理，水環(huán)境將會持續(xù)惡化，最終造成難以挽回的惡劣后果。因此，就天津港廢水污染物排放情況提出治理措施如下所示：

（1）制定科學(xué)合理的廢水治理規(guī)劃。在處理港口廢水污染物時(shí)，依據(jù)預(yù)測結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)治理措施。工作人員需要根據(jù)港口環(huán)境特征、廢水排放標(biāo)準(zhǔn)、城市結(jié)構(gòu)等信息科學(xué)合理的設(shè)置輸送管網(wǎng)相關(guān)參數(shù)，保障廢水處理能夠與所在區(qū)域的環(huán)境治理達(dá)成一致的目標(biāo)。此外，還需當(dāng)?shù)卣c相關(guān)部門等加強(qiáng)監(jiān)管力度，嚴(yán)格控制廢水實(shí)際排放量并做好相應(yīng)規(guī)劃與調(diào)控，要落實(shí)管理機(jī)制，并指定專人負(fù)責(zé)。

（2）完善廢水處理基礎(chǔ)設(shè)施。在制定廢水治理規(guī)劃措施的同時(shí)還需完善廢水處理基礎(chǔ)設(shè)施，對廢水污染物處理涉及的基礎(chǔ)性設(shè)施加以補(bǔ)充，滿足天津港廢水污染物治理的硬件需求。在實(shí)際的廢水治理工作中，工作人員需要結(jié)合廢水治理現(xiàn)狀和當(dāng)?shù)刂卫砑夹g(shù)類型對相應(yīng)設(shè)施設(shè)備統(tǒng)計(jì)采購，并在完成廢水處理后加強(qiáng)監(jiān)督與檢測，嚴(yán)格控制廢水污染物排放量在當(dāng)?shù)嘏欧乓笾畠?nèi)。具體來講，要完成對專用污水管道的鋪設(shè)，實(shí)現(xiàn)域內(nèi)工業(yè)企業(yè)全覆蓋，并及時(shí)將一體化提升泵站投入運(yùn)行。此外，還可以通過開展污水分流和污水排放口規(guī)范化建設(shè)專項(xiàng)整治，實(shí)現(xiàn)園區(qū)內(nèi)生產(chǎn)廢水應(yīng)納盡納。

（3）優(yōu)化廢水處理科學(xué)技術(shù)。在科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展之下，新興的廢水處理技術(shù)層數(shù)不窮，超聲波技術(shù)、膜生物反應(yīng)處理技術(shù)、超濾膜技術(shù)、PACT工藝處理技術(shù)、物理吸附處理技術(shù)等均為當(dāng)下被廣泛使用的廢水處理技術(shù)，但每種廢水處理技術(shù)的應(yīng)用流程和工藝原理等不盡相同，每種技術(shù)也各有所長。因此，需要工作人員依據(jù)區(qū)域?qū)嶋H情況、廢水污染物排放量、當(dāng)?shù)嘏欧乓?，具體選取合適的廢水處理技術(shù)，或整合多種處理技術(shù)，盡可能地實(shí)現(xiàn)污水廢水零排放。同時(shí)，為堅(jiān)持可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，在選擇處理技術(shù)同時(shí)要考慮設(shè)備的環(huán)保性和節(jié)能性等特性，秉持綠色理念，實(shí)現(xiàn)廢水污染物的有效治理。

3實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

為了驗(yàn)證深水港口廢水污染物排放量預(yù)測與治理措施整體有效性，設(shè)計(jì)如下實(shí)驗(yàn)與分析過程。

化學(xué)需氧量（chemical oxygen demand，COD）是評價(jià)水質(zhì)的重要指標(biāo)之一，其本質(zhì)是水體中能夠被氧化的還原物質(zhì)量，COD濃度可以用來描述水體中有機(jī)物的含量，數(shù)值越高則水體污染越嚴(yán)重。氨氮是水中的一種營養(yǎng)物質(zhì)，會導(dǎo)致水體富營養(yǎng)化、藍(lán)藻、綠藻、赤潮等現(xiàn)象，也是評價(jià)水質(zhì)的重要指標(biāo)之一。因此，實(shí)驗(yàn)以COD濃度、氨氮濃度為指標(biāo)，將文獻(xiàn)[2]方法和文獻(xiàn)[3]方法作為對比，檢測所提方法的廢水污染物排放量檢測效果，選取天津港2021年部分?jǐn)?shù)據(jù)并劃分為200組，其中160組作為訓(xùn)練集，用于三種方法模型訓(xùn)練，其余作為測試集。

由于訓(xùn)練樣本中指標(biāo)濃度預(yù)測結(jié)果與實(shí)際數(shù)值偏差較小且指標(biāo)濃度值變化范圍較大，因此，為了清晰表現(xiàn)所提方法、文獻(xiàn)[2]方法和文獻(xiàn)[3]方法的訓(xùn)練效果，僅展示其中第51～100組訓(xùn)練效果，見圖1。

由圖2可以看出，在第51～100組訓(xùn)練結(jié)果之中，所提算法絕大部分預(yù)測濃度更接近于實(shí)際數(shù)值，說明所提方法在第51～100組訓(xùn)練實(shí)際誤差更小，效果更佳。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證所提方法、文獻(xiàn)[2]方法和文獻(xiàn)[3]方法的廢水污染物排放量預(yù)測能力，采用測試集中的40組數(shù)據(jù)檢測三種方法分別訓(xùn)練后的模型預(yù)測效果，結(jié)果見圖2。

由圖2可以看出，所提方法平均絕對誤差在0.175 mg/L左右，相對誤差絕對值在1.3%左右；文獻(xiàn)[2]方法平均絕對誤差在0.55mg/L左右，相對誤差絕對值在3.4%左右，文獻(xiàn)[3]方法平均絕對誤差在0.5mg/L左右，相對誤差絕對值在2.9%左右，由此可知，所提方法在測試中的平均絕對誤差和相對誤差絕對值更低，預(yù)測精度更高，更適合用于實(shí)際的廢水污染物排放量預(yù)測之中。

4結(jié)語

未處理或處理不合規(guī)的工業(yè)和生活廢水被直接排放于水域之中，會造成水環(huán)境的大面積污染。合理規(guī)劃并利用科學(xué)技術(shù)治理廢水污染物是促進(jìn)水資源循環(huán)使用、維護(hù)水資源安全的主要途徑之一。廢水污染物預(yù)測是水環(huán)境管理和水資源污染防治的前提，為了解決目前存在的平均絕對誤差和相對誤差絕對值較高、訓(xùn)練時(shí)長較長問題，研究提出深水港口廢水污染物排放量預(yù)測方法，通過小波包分解和重構(gòu)方法去噪原始數(shù)據(jù)并采用主成分分析法降維數(shù)據(jù)，結(jié)合改進(jìn)的遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建廢水污染物排放量預(yù)測模型，用于廢水污染物排放量預(yù)測。結(jié)合預(yù)測結(jié)果，合理規(guī)劃深水港口廢水污染物治理措施。該方法能夠有效地降低平均絕對誤差和相對誤差絕對值、縮短訓(xùn)練時(shí)長，為廢水污染物治理技術(shù)的實(shí)施奠定基礎(chǔ)。