有机废物厌氧发酵处置碳减排控制方法及系统

技术领域

本发明属于碳减排控制技术领域，具体涉及有机废物厌氧发酵处置碳减排控制方法及系统。

背景技术

随着碳中和的战略目标的制定，目前碳减排已成为双碳目标的重要措施。根据有关研究，目前沼气潜力整体对碳减排贡献约10亿吨二氧化碳当量，占总排放量的5％-10％。对于餐厨垃圾和厨余垃圾，从厌氧发酵工艺来说，经过碳核算，净二氧化碳排放量是负值，即达成碳汇。

目前，有机废物处置以厌氧发酵为主流处理工艺，在国内有机废物处置中得到广泛应用。针对固废处理行业碳排放，目前，多从工艺角度研究如何降低碳排放量，例如：将原来的填埋处理工艺升级为焚烧处理工艺等。但针对某一种工艺，不同的运行条件、不同的控制策略，也会对碳排放量产生一定的影响。但是，从工艺运行控制角度来优化工艺控制，减少工艺生产过程中碳排放仍缺少有效方法。

发明内容

本发明的目的是提供有机废物厌氧发酵处置碳减排控制系统，用以解决现有技术中存在的上述问题。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

第一方面，本发明提供一种有机废物厌氧发酵处置碳减排控制方法，包括以下步骤：

基于人机交互的输入操作，获取初始控制参数；

对原料特定的指标进行监测，获取指标监测数据，根据指标监测数据进行原料历史数据与实时数据的相似性分析，得到原料相似性分析结果；所述原料是指有机废物厌氧发酵工艺中制浆后的原料；

根据原料相似性分析结果对所述原料进行相似性判断，

若是，则根据所述原料相似性分析结果对所述初始控制参数进行分析，得到控制参数分析结果；

根据控制参数分析结果对控制参数进行相似性判断；

若是，则根据各控制参数的碳排放数据，选取最小碳排放量控制参数作为最终控制参数；

根据所述最终控制参数生成控制策略；所述控制策略是指根据控制参数生成各参数控制指标，形成相应的控制命令；

若所述原料相似性判断为否，则根据所述工艺控制参数生成一般性控制参数，同时生成控制预警报告；

根据控制预警报告将所述一般性控制参数进行人工审核；

基于人机交互的审核结果输入操作，获取审核结果；

根据所述审核结果判断审核结果是否通过；

若是，则根据一般性控制参数生成控制策略；

若否，则基于人机交互的参数输入操作，获取人工设定控制参数，根据人工设定控制参数生成控制策略。

根据上述技术，通过从原料的变化性分析，结合碳排放数据进行工艺控制策略，从不同的控制策略角度将生产过程控制在碳排放最低的状态，从而实现有机废物厌氧发酵处置过程碳减排控制；由此，可自适应不同的有机废物厌氧发酵状态，并充分适应有机废物属地差异性、工艺细节差异性，助力企业碳减排。

在一种可能设计中，根据原料相似性分析结果对所述原料进行相似性判断包括以下步骤：

构建原料指标向量：

其中，

构建如下向量分析公式：

根据上式分析公式，若结果d小于设置阈值，且cosθ大于设置阈值，则判断为原料相似，并作为进一步分析待选项。

在一种可能设计中，根据所述原料相似性分析结果对所述初始控制参数进行分析，得到控制参数分析结果的方法包括以下步骤：

基于人机交互的对控制参数进行划分段操作，获取参数划分段信息；对控制参数进行划分段操作是将控制参数根据特点及生产控制需要进行划分；

对待比较控制参数以是否在同一划分段进行判断，构建如下判断式：

式中：|M∩N|为当前参数集M中参数Mi与中对比时刻参数集N中相对应同一参数Ni在同一划分段内的个数，|M∪N|为对比的控制参数总个数；

构建参数重要性系数向量

式中

构建控制参数余弦相似性比较算法：

式中：M为为当前参数集，Mi为参数集M中各参数；N为对比时刻参数集，Ni为对比时刻参数中各参数；

构建以下控制参数综合分析算法：

构建新的重要性系数向量

综合比较分析算法：

根据所述综合比较分析算法的结果，结合判定阈值判定是否满足综合控制要求。

在一种可能设计中，根据各待选控制参数的碳排放数据，选取最小碳排放量控制参数作为最终控制参数时，所述碳排放数据的分析方法包括以下步骤：

计算直接碳排放量：

E

其中，E

计算因生产过程中逸散引起的温室气体逸散量：

E

Q

式中：E

净购入电力和热量隐含的CO

净购入电力和热力隐含的CO

E

E

E

E

E

式中：E

计算土壤固碳效应CO

E

E

计算输出副产物CO

E

E

计算碳排放总量：

E

式中：E

计算最小碳排放量：

E

E

在一种可能设计中，在原料相似性分析时的分析指标参数包括原料的：物料量、物料含水率、物料pH值、物料温度、物料碱度、物料含碳量、物料挥发性脂肪酸、和物料污泥浓度中的一种或多种。

第二发明，本发明提供了一种有机废物厌氧发酵处置碳减排控制系统，包括

控制参数获取单元，用于基于人机交互的输入操作，获取初始控制参数；并将初始控制参数传给碳减排策略数据分析处理单元；

原料数据采集监测单元，用于对原料特定的指标进行监测，获取原料的各指标监测数据，并将各指标监测数据传给原料数据分析判断单元；所述原料是指有机废物厌氧发酵工艺中制浆后的原料；

原料数据分析判断单元，根据原料数据采集监测单元传来的各指标监测数据进行原料历史数据与实时数据的相似性分析，得到原料相似性分析结果，将原料相似性分析结果传给碳减排策略数据分析处理单元；并根据原料相似性分析结果对所述原料进行相似性判断，并将判断结果传给，碳减排策略数据分析处理单元；

碳排放执行监测单元，用于监测各控制参数对应的碳排放数据，并将各控制参数的碳排放数据传给碳减排策略数据分析处理单元；

碳减排策略数据分析处理单元，用于则根据原料数据分析判断单元传来的所述原料相似性分析结果对所述控制参数获取单元传来的初始控制参数进行分析，得到控制参数分析结果；并根据控制参数分析结果对控制参数进行相似性判断；若原料相似性判断为是，则根据碳排放执行监测单元传来的各控制参数的碳排放数据，选取最小碳排放量控制参数作为最终控制参数；若所述原料相似性判断为否，则根据所述工艺控制参数生成一般性控制参数，同时生成控制预警报告；根据控制预警报告将所述一般性控制参数进行人工审核；基于人机交互的审核结果输入操作，获取审核结果；根据所述审核结果判断审核结果是否通过；若是，则根据一般性控制参数生成控制策略；若否，则基于人机交互的参数输入操作，获取人工设定控制参数，根据人工设定控制参数生成控制策略；并将控制参数传给策略执行单元；

策略执行监测单元，根据碳减排策略数据分析处理单元传来的控制参数进行执行。

在一种可能设计中，所述碳排放监测单元，监测各控制参数的碳排放数据包括各排放源的CH4直接排放量、净购入电力或热力产生的CO2排放量、发电上网或供热净外供产生的CO2排放量、沼渣作为土壤改良剂而产生的土壤固碳效应对应的CO2排放当量和生物柴油作为输出生物副产品对应的CO2排放当量中的一种或多种。

在一种可能设计中，还包括生产控制数据采集监测单元，用于对有机废物厌氧发酵过程中生产控制数据进行的采集和监测；同时，生产控制数据采集监测单元将采集到的生产控制数据实时传输至碳排放执行监测单元；所述生产控制数据采集监测单元采集到的数据包括用于碳减排计算和制定碳减排策略，用于监测碳减排执行情况，避免执行过程出现误差或影响生产系统安全。

在一种可能设计中，所述生产控制数据包括发酵罐pH值、发酵罐碱度、发酵罐温度、发酵罐搅拌速度、发酵罐挥发性脂肪酸、发酵罐污泥浓度和换气量。

在一种可能设计中，还包括碳排放要素数据库，用于将研究对象有机废物厌氧发酵处置过程研究边界范围内的碳排放量相关数据进行建库集中管理；所述碳排放量相关数据包括用于存储所述控制参数获取单元获取的初始控制参数，原料数据采集监测单元获取的原料各指标监测数据，碳排放执行监测单元获取的各控制参数对应的碳排放数据，生产控制数据采集监测单元获取的生产控制数据，以及碳减排策略数据分析处理单元获取的控制策略。

有益效果：本发明提供了一种有机废物厌氧发酵处置生产过程碳减排控制方法及系统，通过从原料的变化性分析，结合碳排放数据进行工艺控制策略，从不同的控制策略角度将生产过程控制在碳排放最低的状态，从而实现有机废物厌氧发酵处置过程碳减排控制；由此，可自适应不同的有机废物厌氧发酵状态，并充分适应有机废物属地差异性、工艺细节差异性，助力企业碳减排。

附图说明

图1为实施例第一方面提供的方法流程示意图；

图2为实施例第二方面提供的系统模块示意图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将结合附图和实施例或现有技术的描述对本发明作简单地介绍，显而易见地，下面关于附图结构的描述仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在此需要说明的是，对于这些实施例方式的说明用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。

实施例：

如图1所示，本实施例提供了有机废物厌氧发酵处置碳减排控制方法，包括以下步骤：

基于人机交互的输入操作，获取初始控制参数；

对原料特定的指标进行监测，获取指标监测数据，根据指标监测数据进行原料历史数据与实时数据的相似性分析，得到原料相似性分析结果；所述原料是指有机废物厌氧发酵工艺中制浆后的原料；

根据原料相似性分析结果对所述原料进行相似性判断，

若是，则根据所述原料相似性分析结果对所述初始控制参数进行分析，得到控制参数分析结果；

根据控制参数分析结果对控制参数进行相似性判断；

若是，则根据各控制参数的碳排放数据，选取最小碳排放量控制参数作为最终控制参数；

根据所述最终控制参数生成控制策略；所述控制策略是指根据控制参数生成各参数控制指标，形成相应的控制命令；

若所述原料相似性判断为否，则根据所述工艺控制参数生成一般性控制参数，同时生成控制预警报告；

根据控制预警报告将所述一般性控制参数进行人工审核；

基于人机交互的审核结果输入操作，获取审核结果；

根据所述审核结果判断审核结果是否通过；

若是，则根据一般性控制参数生成控制策略；

若否，则基于人机交互的参数输入操作，获取人工设定控制参数，根据人工设定控制参数生成控制策略。

在一种可能的实施方式中，根据原料相似性分析结果对所述原料进行相似性判断包括以下步骤：

构建原料指标向量：

其中，

构建如下向量分析公式：

根据上式分析公式，若结果d小于设置阈值，且cosθ大于设置阈值，则判断为原料相似，并作为进一步分析待选项。

在一种可能的实施方式中，根据所述原料相似性分析结果对所述初始控制参数进行分析，得到控制参数分析结果的方法包括以下步骤：

基于人机交互的对控制参数进行划分段操作，获取参数划分段信息；对控制参数进行划分段操作是将控制参数根据特点及生产控制需要进行划分；

优选的，本实施例中选定的控制参数为：发酵罐温度T、pH、碱度、VFA、MLSS、COD。

优选的，本实施例中对选定的参数按照以下进行划分段：

对待比较控制参数以是否在同一划分段进行判断，构建如下判断式：

式中：|M∩N|为当前参数集M中参数Mi与中对比时刻参数集N中相对应同一参数Ni在同一划分段内的个数，|M∪N|为对比的控制参数总个数；

构建参数重要性系数向量

式中

构建控制参数余弦相似性比较算法：

式中：M为当前参数集，Mi为参数集M中各参数；N为对比时刻参数集，Ni为对比时刻参数中各参数；

构建以下控制参数综合分析算法：

构建新的重要性系数向量

优选的，本实施例中控制系数重要性系数如下：

综合比较分析算法：

根据所述综合比较分析算法的结果，结合判定阈值判定是否满足综合控制要求。

在一种可能的实施方式中，根据各待选控制参数的碳排放数据，选取最小碳排放量控制参数作为最终控制参数时，所述碳排放数据的分析方法包括以下步骤：

计算直接碳排放量：

E

其中，E

计算因生产过程中逸散引起的温室气体逸散量：

E

Q

式中：E

净购入电力和热量隐含的CO

净购入电力和热力隐含的CO

E

E

E

E

E

式中：电力和热力消费因其的CO2排放量，单位为吨二氧化碳(tCO2)；

E购入电—外购电力消耗对应的生产活动引起的CO2排放量，单位为吨二氧化碳(tCO2)；

E购入热—外购热力消耗对应的生产活动引起的CO2排放量，单位为吨二氧化碳(tCO2)；

E输出电—沼气发电上网产生的CO2排放量，单位为吨二氧化碳(tCO2)；

E输出热—沼气焚烧对外供热产生的CO2排放量，单位为吨二氧化碳(tCO2)；

AD购入电—购入的电力量，单位为兆瓦时(MWh)；

EF电—电力生产排放因子，单位为吨二氧化碳每兆瓦时(tCO2/MWh)；

AD购入热—购入的热力量，单位为吉焦(GJ)；

EF热—热力生产排放因子，单位为吨二氧化碳每吉焦(tCO2/GJ)；

AD输出电—输出的电力量，单位为兆瓦时(MWh)；

EF电—电力生产排放因子，单位为吨二氧化碳每兆瓦时(tCO2/MWh)；

AD输出热—输出的热力量，单位为吉焦(GJ)；

EF热—热力生产排放因子，单位为吨二氧化碳每吉焦(tCO2/GJ)。

计算土壤固碳效应CO

E

E

计算输出副产物CO

E

E

计算碳排放总量：

E

式中：E

计算最小碳排放量：

E

E

优选的，本实施例中沼渣采用焚烧处理，因此不存在作为土壤改良剂固碳效应，同时本实施例中副产物为生物柴油，其排放因子如下：

其碳排放总量计算：E

在一种可能的实施方式中，在原料相似性分析时的分析指标参数包括原料的：物料量、物料含水率、物料pH值、物料温度、物料碱度、物料含碳量、物料挥发性脂肪酸、和物料污泥浓度中的一种或多种。

本实施第二方面提供了有机废物厌氧发酵处置碳减排控制系统，包括

控制参数获取单元，用于基于人机交互的输入操作，获取初始控制参数；并将初始控制参数传给碳减排策略数据分析处理单元；

原料数据采集监测单元，用于对原料特定的指标进行监测，获取原料的各指标监测数据，并将各指标监测数据传给原料数据分析判断单元；所述原料是指有机废物厌氧发酵工艺中制浆后的原料；

具体的，所述原料数据采集监测单元采集方式包括手动输入、自动在线监测等方式；

原料数据分析判断单元，根据原料数据采集监测单元传来的各指标监测数据进行原料历史数据与实时数据的相似性分析，得到原料相似性分析结果，将原料相似性分析结果传给碳减排策略数据分析处理单元；并根据原料相似性分析结果对所述原料进行相似性判断，并将判断结果传给，碳减排策略数据分析处理单元；

碳排放执行监测单元，用于监测各控制参数对应的碳排放数据，并将各控制参数的碳排放数据传给碳减排策略数据分析处理单元；

碳减排策略数据分析处理单元，用于则根据原料数据分析判断单元传来的所述原料相似性分析结果对所述控制参数获取单元传来的初始控制参数进行分析，得到控制参数分析结果；并根据控制参数分析结果对控制参数进行相似性判断；若原料相似性判断为是，则根据碳排放执行监测单元传来的各控制参数的碳排放数据，选取最小碳排放量控制参数作为最终控制参数；若所述原料相似性判断为否，则根据所述工艺控制参数生成一般性控制参数，同时生成控制预警报告；根据控制预警报告将所述一般性控制参数进行人工审核；基于人机交互的审核结果输入操作，获取审核结果；根据所述审核结果判断审核结果是否通过；若是，则根据一般性控制参数生成控制策略；若否，则基于人机交互的参数输入操作，获取人工设定控制参数，根据人工设定控制参数生成控制策略；并将控制参数传给策略执行单元；所述控制策略是指根据控制参数生成各参数控制指标，形成相应的控制命令。所述控制命令是指通过串口通讯等通信方式将控制参数转换为具体的控制命令，如转速、回流比、加热开关控制、物料配比开关等。

策略执行监测单元，根据碳减排策略数据分析处理单元传来的控制参数进行执行。所述策略执行监测单元还用于在执行过程中的偏差或错误进行监督，及时发现控制潜在风险，确保系统运行稳定。

具体的，所述历史原料参数、历史生产控制参数及所对应的碳排放量利用时间戳进行关联识别。

在一种可能的实施方式中，所述碳排放监测单元，监测各控制参数的碳排放数据包括各排放源的CH4直接排放量、净购入电力或热力产生的CO2排放量、发电上网或供热净外供产生的CO2排放量、沼渣作为土壤改良剂而产生的土壤固碳效应对应的CO2排放当量和生物柴油作为输出生物副产品对应的CO2排放当量中的一种或多种。

在一种可能的实施方式中，还包括生产控制数据采集监测单元，用于对有机废物厌氧发酵过程中生产控制数据进行的采集和监测；同时，生产控制数据采集监测单元将采集到的生产控制数据实时传输至碳排放执行监测单元；所述生产控制数据采集监测单元采集到的数据包括用于碳减排计算和制定碳减排策略，用于监测碳减排执行情况，避免执行过程出现误差或影响生产系统安全。

在一种可能的实施方式中，所述生产控制数据包括但不限于发酵罐pH、发酵罐碱度、发酵罐温度(℃)、发酵罐搅拌速度(r/min)、发酵罐挥发性脂肪酸(VFA)、发酵罐污泥浓度(MLSS)、换气量(m3/min)等。

在一种可能的实施方式中，还包括碳排放要素数据库，用于将研究对象有机废物厌氧发酵处置过程研究边界范围内的碳排放量相关数据进行建库集中管理；所述碳排放量相关数据包括用于存储所述控制参数获取单元获取的初始控制参数，原料数据采集监测单元获取的原料各指标监测数据，碳排放执行监测单元获取的各控制参数对应的碳排放数据，生产控制数据采集监测单元获取的生产控制数据，以及碳减排策略数据分析处理单元获取的控制策略。

具体示例的，碳排放要素数据库包括碳排放指标数据集、排放因子数据集和历史碳排放数据集。

具体的，碳排放策略数据分析处理单元是指利用碳排放要素数据库、利用碳排放计算法方法、碳排放监测执行单元等汇总的数据，进行方法计算，从而制定有效的碳减排运行策略，然后根据运行策略将运行方案发送至策略执行监测单元进行生产控制。碳排放策略数据分析处理单元为提供数据处理及方案生成的业务点，为满足碳减排控制方法逻辑控制而设置的软件、硬件。具体地，处理单元可以指联网或集聚的处理器、相关网路和存放装置的集合体，同时，处理单元也应指包含可采用多种类型开发语言开发的软件及一个或多个资料库系统和配套处理单元所提供的服务的应用软件。从硬件角度来说，处理单元可以在配置上存在巨大差异，但一般可以包括一个或多个中央处理器和存储单元。还可包括一个或多个大型存放区设备、一个或多个电源、一个或多个有线或无线网络组件、一个或多个输入设备、一个或多个输出设备、一个或多个操作系统。上述的开发语言可以是C语言、C#语言、C++语言、VB语言、Java语言、Python语言、Visual Basic.NET语言、JavaScript语言、SQL语言、PHP语言和/或R语言等；操作系统可以是Windows Services操作系统、MacOS X操作系统、Linux操作系统、Unix操作系统或FreeBSD操作系统等。

后台管理单元可以但不仅限于采用本地数据库服务器和/或云数据服务器等实现，其可包括单个或多个数据库服务器或组合服务器。

碳排放指标数据集包括但不限于：直接排放CO

因生产过程中逸散引起的CO

净购入电力、热力隐含的CO

输出生物副产品产生的CO

下表1为实施例中所设置副产品种类及其地位热值：

表1副产品种类及其低位热值

排放因子数据集包括但不限于：

EF

表2副产品种类及其排放因子

历史碳排放数据集，是指根据所设碳排放指标及排放因子进行碳排放计算得到的碳排放量数据。包括：历史原料参数、生产控制参数及所对应的碳排放量。各数据利用时间戳进行关联识别。

碳排放量计算为：ETotal＝Edirect+Enet-Ebp。

式中：

Edirect—因生产过程中逸散引起的温室气体逸散量(t)；

Enet—净购入电力和热力隐含的CO2排放量(t)；

Ebp—输出生物副产品的CO2排放量(t)。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。