Dissolved oxygen control for activated sludge processes

Chotkowski, W.; Brdyś, Mietek A.; Konarczak, K.

doi:10.1080/00207720500218866

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“…El esquema se mejora sobre todo en temas de eficiencia computacional en Brdys y Maíquez (2002) mediante un controlador predictivo / fuzzy. En Chotkowski et al (2005) se aplica también un controlador NMPC comparándolo con un controlador adaptativo basado en modelo de referencia, y en Piotrowski et al (2008) el controlador NMPC se complementa con los modelos de los sopladores de oxígeno. Estos controladores mencionados se organizan en Brdys et al (2008) en una estructura de control jerárquico dividida en tres capas: supervisión, optimización y controladores de seguimiento.…”

Section: Controlóptimo Y Predictivounclassified

“…Introducción de consideraciones económicas. Chotkowski et al (2005) NLMC / AD controlador NLMPC y adaptativo basado en modelo de referencia, Biswas et al (2007) GA Optimización de la cadena de tratamiento Holenda et al (2008) MPC control de DO manipulando K L a mediante un controlador MPC Piotrowski et al (2008) NLMC control predictivo no-lineal para DO incorporando los modelos de los sopladores Flores-Alsina et al (2008) optimización decisión de la mejor estrategia de control y los correspondientes set-points mediante optimización multicriterio Brdys et al (2008) NLMPC / CO Arquitectura jerárquica con supervisión, optimización y controladores de seguimiento Shen et al (2009) DMC / NMPC / QDMC control de las variables que componen el EQI, añadiendo restricciones duras en las variables manipuladas y restricciones suaves en las variables controladas Machado et al (2009) optimización Set-points para controles descentralizados basados en criterios económicos. Cristea et al (2011) NMPC Control predictivo hibrido con consideraciones económicas aplicado al control de aireación.…”

Section: Aplicación De Técnicas De Optimizaciónunclassified

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Control en Estaciones Depuradoras de Aguas Residuales: Estado actual y perspectivas

Vilanova

Santín²,

Pedret³

2017

Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial R

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ResumenEste trabajo constituye la segunda parte de una revisión de la problemática del control de estaciones depuradoras de aguas residuales (EDAR) para el tratamiento de agua residual urbana. Después de haber presentado en la primera parte las perspectivas correspondientes al modelado y simulación, en esta segunda parte nos centramos en el control de las mismas. Esta depuración se realiza, mayoritariamente, mediante procesos biológicos, concretamente, mediante el denominado proceso de fangos activados. El hecho de tratar con un proceso biológico conlleva una elevada complejidad tanto desde el punto de vista de modelado como, por supuesto, de control. Se revisa el control de EDAR desde su perspectiva histórica, como de los lazos de control más usuales, problemáticas que presentan y algunas de las soluciones propuestas. Se realiza también una revisión de la aplicación de las diferentes técnicas de control catalogándolas de acuerdo a su filosofía. Para terminar se ofrece una visión de las tendencia actuales y perspectivas de desarrollos futuros. Palabras Clave:Estaciones depuradoras de aguas residuales, benchmarking, control y operación

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Section: Controlóptimo Y Predictivounclassified

Section: Aplicación De Técnicas De Optimizaciónunclassified

Control en Estaciones Depuradoras de Aguas Residuales: Estado actual y perspectivas

Vilanova

Santín²,

Pedret³

2017

Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial R

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“…Sometimes, the goals are limited to control the dissolved oxygen as in [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9] and control of nitrogen as in [10], [11], [12], [13], [14]. Other times, there are larger approaches being proposed: hierarchical control of the entire water sewage system and wastewater treatment system [6].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

RGA analysis and decentralized control for a wastewater treatment plant

Muntean

Both

Crisan

et al. 2015

2015 IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT)

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A vital process in wastewater treatment is the biological treatment with activated sludge. In Romania, there are still plenty of cases where the biological treatment stage is operated manually, leading to inefficient operation and implicitly to higher operational costs, increased difficulty in maintaining the quality of the effluent and less disturbance rejection capabilities. In our paper, we show that using a medium-fidelity first principle model and by carrying out an RGA analysis, a decentralized control strategy using PI controllers can be easily developed and tested before implementation, the control strategy giving good results in disturbance rejection and trajectory tracking. Keywords-wastewater treatment; RGA; decentralized control978-1-4799-7800-7/15/$31.00 ©2015 IEEE

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“…Thus, is difficult to control a sum of uniform processes influence each other. Over time have been proposed in the literature various control strategies of wastewater treatment plants with different goals [1], [2], [3]. Their evaluations and comparisons are very difficult and almost non-existent.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…Their evaluations and comparisons are very difficult and almost non-existent. Many control strategies have been the objective to control dissolved oxygen [2], [4]. Further control algorithms are focused also on nitrate control [6], [7], [8] or extend the control strategy on whole plant and to the sewer system using heretical model predictive control [1].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

EPSAC for wastewater treatment process (BSM1)

Crisan

Nașcu

Volcke

et al. 2015

2015 19th International Conference on System Theory, Control and Computing (ICSTCC)

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Abstract-Predictive control is one of the most spread advanced control algorithms in industrial application field. Extended Prediction Self-Adaptive Control (EPSAC) is a part of this family of algorithms and is suitable for wastewater treatment plants control. The main goal of those industrial processes is to fulfil effluent water quality legal provisions with minimal energy consumption. In order to achieve this goal EPSAC control methodology has been applied to the wastewater treatment process. Benchmark Simulation Model No. 1 (BSM1) has been used to simulate the process dynamics. Two types of control strategies were implemented and tested: predictive control without taking into account measured disturbances and predictive control with feedforward. Feedforward control with two measured disturbances (the influent flow rate and ammonium concentration) has been tested.

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Dissolved oxygen control for activated sludge processes

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Control en Estaciones Depuradoras de Aguas Residuales: Estado actual y perspectivas

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RGA analysis and decentralized control for a wastewater treatment plant

EPSAC for wastewater treatment process (BSM1)

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