공장 채용분석 모니터링 방안유기물 배출량을 줄이기 위해 수처리 공정을 최적화한다.시간에 대한 BOD 분석의 요구로 인해 이 분석법은 실제 응용 가치를 잃었지만 BOD와 TOC 간의 관계를 이용하여 각 샘플링 지점에서 양자의 관련성을 설정할 수 있다.이러한 상관계수로 총 유기탄소(TOC, Total Organic Carbon)를 분석하여 실시간에 가까운 모니터링 데이터를 보고하면 몇 분 안에"관련 생화학적 산소 요구량(BOD)을 예측할 수 있다_C생화학 산소 수요 관련 (Biochemical Oxygen Demand-Correlated)数据。

플랜트에서 3개의 샘플링 지점을 선택하여 프로세스 작업을 결정하고 TOC와 BOD 데이터를 비교합니다(표 1 참조).

표 1: 폐수 샘플링 포인트

BOD 분석 데이터는 비선형이기 때문에 각 샘플링 점에서 BOD와 TOC 샘플의 상관 계수를 각각 내보내야 합니다.

매일 여러 번 샘플을 채취하면 관련성의 정확도를 높일 수 있다.이번 연구에서 공장은 3개 테스트 지점을 모니터링해 2주 동안 총 7건의 샘플을 추출했다.

첫 번째 샘플링 지점은 승강소 이후와 균질 풀 앞에 있으며, 샘플링은 안정적인 입수에서 나온다.측정 데이터는 표 2에 나열되어 있습니다.

표 2: 균질 풀 유입 데이터

모든 명백한 예외 값은 앞뒤 BOD의 평균으로 대체되어 상관 관계 수를 0.675에서 0.923으로 높입니다.폐수의 경우 0.5보다 높은 상관계수를 사용할 수 있습니다.표 2의 BODC 값은 실측 BOD와 TOC 값 사이의 관계로 계산된 BOD 값입니다.

BOD / TOC 연관성

그림 1: 균질 풀에 물이 들어가는 BOD와 TOC 관련성

물이 들어오는 BOD와 TOC의 관련성은 매우 신뢰할 수 있으므로 BOD를 TOC로 대체할 수 있습니다 (그림 1 참조).

최종 청정지 출수부의 두 번째 샘플링 지점의 측정 결과 농도가 너무 낮으면 BOD 값을 확인할 수 없음(표 3 참조).

표 3: 풀 데이터 최종 확인

TOC 분석법으로 측정한 탄소량은 8배 변화했지만, BOD의 감도는 여전히 정량 데이터의 요구에 미치지 못했다.표 3의 BOD 데이터에 따르면 7개 샘플 중 2개 샘플이 정량화되지 않아'불검출'로 보고되었다.다른 5개 BOD 샘플 간의 데이터 편차는 +/-4% 이내로 통계적으로 구분하기 어렵다.출수된 BOD는 합격/불합격 테스트에만 사용할 수 있습니다.

딥 프로세스 풀의 BOD 데이터(표 4 참조)는 모두 체크 아웃되지 않은 것으로 보고되므로 TOC와의 연관성을 설정할 수 없습니다.BOD가 체크 아웃되지 않은 것으로 보고되었지만 TOC 데이터는 정확하고 정확하며 선형적입니다.

표 4: 딥 프로세싱 풀 데이터