Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong các đô thị hiện đại và khu công nghiệp, nước thải phát sinh từ các hoạt động sinh hoạt, sản xuất công nghiệp và nước mưa mang theo hàm lượng lớn các chất ô nhiễm hữu cơ, vô cơ, chất rắn lơ lửng cùng nhiều vi sinh vật gây bệnh. Việc xả thải không qua xử lý gây suy thoái nghiêm trọng chất lượng nguồn nước tự nhiên và đe dọa trực tiếp đến hệ sinh thái cũng như sức khỏe con người. Trong các công nghệ xử lý nước thải hiện nay, công đoạn xử lý sinh học cấp II sử dụng phương pháp bùn hoạt tính (Activated Sludge Process - ASP) là giải pháp phổ biến nhất, đảm nhiệm vai trò loại bỏ gần 50% các tạp chất ô nhiễm thông qua hoạt động chuyển hóa của hệ vi sinh vật hiếu khí và thiếu khí.

Tuy nhiên, nhà máy xử lý nước thải bằng bùn hoạt tính là một hệ thống kỹ thuật phi tuyến quy mô lớn, có cấu trúc phức tạp với nhiều biến trạng thái và thông số làm việc liên tục biến đổi. Hệ thống chịu tác động mạnh từ các yếu tố nhiễu loạn ngoại cảnh như sự biến động lớn về lưu lượng dòng vào, nồng độ các chất ô nhiễm theo chu kỳ thời tiết và sự trễ thủy lực kéo dài từ vài phút đến vài ngày. Bên cạnh việc đáp ứng các quy chuẩn môi trường xả thải, chi phí vận hành hệ thống là một thách thức lớn. Trong đó, công đoạn sục khí cung cấp oxy hòa tan (DO) cho các bể phản ứng sinh học hiếu khí tiêu tốn từ 50% đến 70% tổng năng lượng điện tiêu thụ của toàn bộ nhà máy. Nếu cung cấp thừa oxy, chi phí năng lượng sẽ tăng cao; ngược lại, nếu thiếu oxy, hệ vi sinh vật hoạt tính bị suy thoái, dẫn đến hiệu suất xử lý suy giảm.

Xuất phát từ thực tế kỹ thuật trên, đồ án tốt nghiệp tập trung giải quyết bài toán điều khiển tối ưu hệ thống xử lý nước thải với các nhiệm vụ cụ thể được xác định:

  1. Tìm hiểu mô hình xử lý nước thải chuẩn Benchmark Simulation Model No. 1 (BSM1) và các quá trình sinh học đi kèm (mô hình bùn hoạt tính ASM1 và mô hình bể lắng thứ cấp Takács).
  2. Thiết kế cấu trúc điều khiển phân cấp (Hierarchical Control) nhằm điều khiển thích nghi nồng độ oxy hòa tan trong bể phản ứng sinh học số 5 ($S_{O,5}$) dựa trên mối quan hệ động học với nồng độ amoniac ($S_{NH,4}$) tại bể phản ứng số 4.
  3. Ứng dụng giải thuật di truyền (Genetic Algorithm - GA) để tìm kiếm bộ thông số tối ưu cho bộ điều khiển cấp trên ($A, B$) và bộ điều khiển tỉ lệ - tích phân (PI) cấp dưới ($K_P, K_i$).
  4. Kiểm chứng, mô phỏng hệ thống trên nền tảng Matlab/Simulink nhằm đánh giá sự suy giảm của chỉ số chi phí tổng thể (OCI) và cải thiện chỉ số chất lượng nước thải xả ra môi trường (EQI).

Đối tượng nghiên cứu của đồ án là quy trình xử lý nước thải bằng bùn hoạt tính được mô phỏng theo mô hình chuẩn BSM1, bao gồm cụm 5 bể sinh học liên hoàn và một bể lắng thứ cấp 10 tầng. Về phạm vi nghiên cứu, đồ án thực hiện khảo sát mô phỏng số liệu với bộ dữ liệu thời tiết khô (Inf_dry_2006.txt) trong chu kỳ 14 ngày (chu kỳ quan sát đánh giá tập trung vào 7 ngày cuối), áp dụng thuật toán điều khiển trực tiếp cho bể phản ứng số 5. Nghiên cứu được thực hiện tại Khoa Tự động hóa, Trường Điện – Điện tử, Đại học Bách khoa Hà Nội trong thời gian từ ngày 16/07/2024 đến ngày 25/08/2024.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án xây dựng trên nền tảng lý thuyết mô hình hóa các quá trình công nghệ sinh học và kỹ thuật điều khiển tự động hóa:

  • Mô hình mô phỏng chuẩn số 1 (Benchmark Simulation Model No. 1 - BSM1): Được khởi xướng bởi nhóm công tác IWA (Hiệp hội Nước Quốc tế) và COST từ năm 1997, BSM1 cung cấp giao thức chuẩn để kiểm tra, đánh giá và so sánh khách quan các chiến lược điều khiển trong hệ thống xử lý nước thải bùn hoạt tính.
  • Mô hình bùn hoạt tính số 1 (Activated Sludge Model No. 1 - ASM1): Do IWAQ ban hành, được áp dụng để mô tả động học sinh hóa trong các bể sinh học. ASM1 mô tả mối quan hệ tương tác giữa 13 biến trạng thái vật chất (chất hữu cơ khó tan $S_I$, chất nền dễ phân hủy sinh học $S_S$, hạt hữu cơ khó tan $X_I$, hạt chất nền chậm phân hủy $X_S$, sinh khối dị dưỡng $X_{B,H}$, sinh khối tự dưỡng $X_{B,A}$, sản phẩm phân rã sinh khối $X_P$, oxy hòa tan $S_O$, nitrat và nitrit $S_{NO}$, amoni $S_{NH}$, nitơ hữu cơ hòa tan $S_{ND}$, hạt nitơ hữu cơ $X_{ND}$, độ kiềm $S_{ALK}$) thông qua 8 quá trình sinh học cơ bản: tăng trưởng hiếu khí và thiếu khí của sinh vật dị dưỡng, tăng trưởng hiếu khí của sinh vật tự dưỡng, phân rã sinh khối, amoni hóa và thủy phân.
  • Mô hình bể lắng thứ cấp của Takács: Bể lắng được chia thành 10 lớp một chiều không có phản ứng sinh hóa, sử dụng hàm vận tốc lắng cấp số nhân kép (double-exponential settling velocity function) để tính toán dòng chất rắn do trọng lực và mô phỏng chính xác sự tương tác phân tầng hạt bùn.
  • Quy chuẩn môi trường đối chiếu: Quy chuẩn kỹ thuật quốc gia về nước thải sinh hoạt QCVN 14:2008/BTNMT và nước thải công nghiệp QCVN 40:2011/BTNMT, đối chiếu với các ngưỡng quy định của BSM1 gồm: tổng nitơ $S_{Ntot} < 18\text{ gN/m}^3$, nhu cầu oxy hóa học $COD_t < 100\text{ gCOD/m}^3$, amoni $S_{NH} < 4\text{ gN/m}^3$, tổng chất rắn lơ lửng $TSS < 30\text{ gSS/m}^3$, và nhu cầu oxy sinh hóa sau 5 ngày $BOD_5 < 10\text{ mg/l}$.

Phương pháp nghiên cứu thực tế được triển khai là phương pháp mô phỏng số và tối ưu hóa hệ thống kỹ thuật:

  1. Phương pháp mô hình hóa toán học và liên kết khối: Thiết lập toàn bộ phương trình vi phân mô tả quá trình phản ứng sinh học và truyền khối trong các bể phản ứng và bể lắng thứ cấp trên môi trường phần mềm Matlab/Simulink.
  2. Phương pháp điều khiển phân cấp: Tách cấu trúc điều khiển thành hai tầng, trong đó tầng trên xử lý biến thiên amoniac để tạo điểm đặt động cho nồng độ DO, tầng dưới điều khiển hồi tiếp PI bám điểm đặt bằng việc thay đổi hệ số truyền khối oxy $K_{La,5}$.
  3. Phương pháp tối ưu hóa ngẫu nhiên bằng Giải thuật di truyền (GA): Tìm kiếm cực tiểu hàm mục tiêu sai số trong không gian tham số phi tuyến đa chiều nhằm xác định các hệ số tối ưu cho hệ thống điều khiển.

Nguồn dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu là bộ dữ liệu chuẩn của BSM1 do Vanhooren và Copp cung cấp, gồm 3 tệp dữ liệu thời tiết (khô, bão, mưa) được ghi nhận trong thời gian 14 ngày với tần suất lấy mẫu 15 phút một lần.

Thiết kế và triển khai

Cấu trúc vật lý của hệ thống BSM1 được mô hình hóa trên Matlab/Simulink bao gồm cụm 5 bể sinh học mắc nối tiếp với tổng thể tích $5999\text{ m}^3$ và bể lắng thứ cấp có thể tích $6000\text{ m}^3$:

  • Hai bể đầu ($V_1 = V_2 = 1000\text{ m}^3$) là bể kỵ khí/thiếu khí, nơi diễn ra quá trình khử nitrat (chuyển $NO_3^-$ thành $N_2$) nhờ dòng bùn tuần hoàn nội bộ $Q_{int} = 55338\text{ m}^3/\text{ngày}$ từ bể 5 đưa về bể 1.
  • Ba bể tiếp theo ($V_3 = V_4 = V_5 = 1333\text{ m}^3$) là các bể hiếu khí phục vụ quá trình nitrat hóa (oxy hóa $NH_4^+$ thành $NO_3^-$). Tại bể 3 và 4, hệ số truyền oxy được giữ cố định ở mức $K_{La,3} = K_{La,4} = 10\text{ h}^{-1} = 240\text{ ngày}^{-1}$. Tại bể 5, hệ số truyền oxy $K_{La,5}$ là biến điều khiển thay đổi liên tục.
  • Bể lắng thứ cấp gồm 10 tầng với diện tích mặt ngang $A = 1500\text{ m}^2$, chiều cao mỗi lớp $0.4\text{ m}$ (tổng chiều cao $4.0\text{ m}$). Dòng nước thải đi vào ở lớp thứ 6; nước sạch sau lắng tràn ra ở lớp 10; dòng bùn thải ra ngoài đáy bể ở lớp 1 với lưu lượng $Q_w = 385\text{ m}^3/\text{ngày}$, và dòng bùn tuần hoàn tái chế $Q_r = 18446\text{ m}^3/\text{ngày}$ đưa về bể 1. Tốc độ dòng nước thải đầu vào trung bình là $Q_i = 18446\text{ m}^3/\text{ngày}$.

Hệ thống điều khiển phân cấp kết hợp giải thuật di truyền được thiết kế như sau:

Thành phần điều khiển Tầng điều khiển Chức năng và cơ chế hoạt động Thông số thiết lập / tối ưu
Bộ tính toán điểm đặt DO Cấp trên (Master) Tính toán điểm đặt tối ưu $S_{O,5}^{sp} = A \cdot S_{NH,4} + B$ dựa trên tải lượng amoniac của bể 4 $A = A_SO5$, $B = B_SO5$ (tối ưu qua GA)
Bộ điều khiển PI oxy hòa tan Cấp dưới (Slave) Điều chỉnh hệ số truyền khối oxy $K_{La,5}$ để nồng độ oxy $S_{O,5}$ bám theo $S_{O,5}^{sp}$ $K_P = Kp$, $T_i = Ki$ (tối ưu qua GA)
Bộ điều khiển PI nồng độ Nitrite Độc lập Điều chỉnh lưu lượng bơm tuần hoàn $Q_{int}$ để ổn định nồng độ $S_{NO,2}$ ở bể số 2 quanh mức $1\text{ g/m}^3$ $K_P = 10000$, $T_i = 0.05$ (mặc định BSM1)

Quy trình áp dụng giải thuật di truyền (GA) được xây dựng với các thông số cấu hình: kích thước quần thể gồm 20 cá thể; số thế hệ tiến hóa là 200 thế hệ; tỷ lệ lai ghép (crossover) đạt 0.8; tỷ lệ đột biến (mutation) thiết lập ở mức 0.1. Mỗi cá thể đại diện cho một bộ 4 tham số cần tối ưu ($A, B, K_P, K_i$). Hàm thích nghi được thiết lập để đánh giá mức độ hội tụ thông qua việc cực tiểu hóa sai lệch trung bình nồng độ oxy hòa tan tại bể 5: $$fiti = \text{mean}(|e_O5|)$$ Các khối chức năng Bioreactor, Settler_1D, Flow_splitter, Hyd_delay, Flow_comb được kết nối và mô phỏng trên nền tảng Matlab/Simulink kết hợp các script tính toán tích phân các chỉ số OCI và EQI.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan xử lý nước thải

Chương 1 hệ thống hóa cơ sở lý luận về nước thải và phân loại nước thải thành 5 nhóm: nước thải sinh hoạt, nước thải công nghiệp, nước thấm qua, nước thải tự nhiên và nước thải đô thị. Tác giả phân tích tính chất của các thành phần ô nhiễm cơ bản bao gồm chất hữu cơ dễ và khó phân hủy sinh học, chất vô cơ hòa tan, kim loại nặng, dinh dưỡng nitơ và photpho, các vi sinh vật mang mầm bệnh và chất rắn lơ lửng. Tiếp đó, tác giả trình bày sơ đồ nguyên lý 3 cấp xử lý: cấp I (cơ học sơ bộ, tách rác và lắng cát), cấp II (xử lý sinh học khử BOD/COD bằng bùn hoạt tính) và cấp III (lọc tinh, khử trùng, keo tụ hóa học). Trong đó, quy trình bùn hoạt tính hiếu khí (ASP) tại công đoạn cấp II được phân tích sâu về nguyên lý sinh khối lơ lửng, các yêu cầu kỹ thuật về pH ($6.0 - 9.0$), nhiệt độ ($20 - 35^\circ\text{C}$), nồng độ DO ($1 - 3\text{ mg/l}$) và cân bằng chi phí - lợi ích vận hành.

Chương 2: Mô hình xử lý nước thải

Chương 2 mô tả chi tiết giao thức mô phỏng chuẩn BSM1. Tác giả trình bày cấu trúc toán học của mô hình động học ASM1 gồm 13 biến trạng thái và hệ thống phương trình vi phân mô tả 8 quá trình sinh học cùng các hệ số động học, cân bằng hóa học ở $15^\circ\text{C}$. Mô hình bể lắng thứ cấp 10 lớp của Takács được phân tích thông qua hàm vận tốc lắng cấp số nhân kép với các hệ số đặc trưng: vận tốc lắng tối đa $v'0 = 250\text{ m/ngày}$, $v_0 = 474\text{ m/ngày}$, tham số vùng lắng cản trở $r_h = 0.000576\text{ m}^3/\text{gSS}$, tham số vùng lắng đọng $r_p = 0.00286\text{ m}^3/\text{gSS}$, phần không thể lắng $f{ns} = 0.00228$. Đặc điểm của 3 tệp dữ liệu thời tiết đầu vào (khô, bão, mưa) được mô tả chi tiết. Cuối chương, tác giả xây dựng công thức tính toán 3 tiêu chí đánh giá: chất lượng điều khiển (chỉ số IAE, ISE), giới hạn nồng độ các chất đầu ra theo quy chuẩn, và hai chỉ số quan trọng là chỉ số chất lượng nước thải (EQI, tính theo kg ô nhiễm/ngày dựa trên trọng số $\beta_i$) và chỉ số chi phí tổng thể (OCI, tổng hợp từ năng lượng sục khí AE, bơm PE, bùn xử lý SP, nguồn carbon ngoại sinh EC và năng lượng khuấy ME).

Chương 3: Một số chiến lược điều khiển cho mô hình BSM1

Chương 3 tập trung vào kỹ thuật điều khiển. Ban đầu, chương khảo sát bộ điều khiển PI mặc định của BSM1 với hai mạch vòng: ổn định nồng độ $S_{NO,2}$ tại bể 2 ($K_P = 10000, T_i = 0.05$, điểm đặt $1\text{ g/m}^3$) và duy trì nồng độ DO cố định tại bể 5 ($K_P = 25, T_i = 0.2$, điểm đặt $2\text{ g(COD)/m}^3$). Phân tích phương trình động học cho thấy nhu cầu oxy trong các bể hiếu khí chủ yếu phục vụ sinh vật tự dưỡng thực hiện phản ứng nitrat hóa amoniac ($NH_4^+$ thành $NO_3^-$), và phản ứng này có mối quan hệ phụ thuộc tuyến tính với nồng độ amoniac. Từ đó, tác giả đề xuất cấu trúc điều khiển phân cấp: tầng trên xác định điểm đặt $S_{O,5}^{sp} = A \cdot S_{NH,4} + B$, tầng dưới dùng bộ điều khiển PI điều chỉnh $K_{La,5}$. Giải thuật di truyền GA (quần thể 20, 200 thế hệ) được nhúng vào hệ thống để tìm kiếm tối ưu bộ thông số $A, B, K_P, K_i$. Kết quả mô phỏng trên kịch bản thời tiết khô cho thấy đồ thị nồng độ oxy bám sát theo sự biến động nồng độ amoniac, duy trì mức oxy trung bình là $1.87\text{ mg/l}$ (thấp hơn mức $2\text{ mg/l}$ của bộ điều khiển PI mặc định).

Chương 4: Kết luận và hướng nghiên cứu tương lai

Chương 4 đúc kết các kết quả đạt được từ đồ án, khẳng định tính khả thi của chiến lược điều khiển phân cấp kết hợp GA khi giúp hạ thấp chi phí vận hành mà vẫn duy trì chất lượng nước thải đầu ra đạt yêu cầu. Đồng thời, chương chỉ ra bài toán đánh đổi giữa độ chính xác tối ưu và thời gian tính toán của giải thuật di truyền, từ đó vạch ra các định hướng nghiên cứu mở rộng trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Nghiên cứu đã tiến hành mô phỏng so sánh giữa bộ điều khiển PI mặc định của chuẩn BSM1 và chiến lược điều khiển phân cấp kết hợp giải thuật di truyền (GA) trên bộ dữ liệu thời tiết khô. Các kết quả định lượng cụ thể thu được trong chu kỳ quan sát 7 ngày cuối được tổng hợp trong các bảng sau:

Chỉ số đánh giá hệ thống Bộ điều khiển PI mặc định Điều khiển Phân cấp kết hợp GA Mức độ cải thiện
Nồng độ oxy hòa tan trung bình ($S_{O,5}$) $2.00\text{ mg/l}$ $1.87\text{ mg/l}$ Giảm $0.13\text{ mg/l}$ (tiết kiệm năng lượng sục khí)
Chỉ số chất lượng nước thải (EQI) $7406.2\text{ kg/ngày}$ Thấp hơn mức mặc định Giảm lượng chất ô nhiễm phát thải
Chỉ số chi phí tổng thể (OCI) Mức cơ sở mặc định Giảm $6.35%$ Giảm tổng chi phí vận hành
Thành phần chất ô nhiễm đầu ra Đơn vị tính Ngưỡng giới hạn BSM1 Giá trị đo trung bình (PI mặc định) Giá trị đo trung bình (Phân cấp + GA) Đánh giá so với ngưỡng quy chuẩn
Tổng nitơ ($S_{Ntot}$) $\text{gN/m}^3$ $< 18$ $20.76$ Cải thiện hơn PI mặc định Vẫn vượt ngưỡng cho phép ($> 18$)
Nhu cầu oxy hóa học ($COD_t$) $\text{gCOD/m}^3$ $< 100$ Đạt yêu cầu Đạt yêu cầu Nằm trong ngưỡng an toàn
Amoni ($S_{NH}$) $\text{gN/m}^3$ $< 4$ Đạt yêu cầu Đạt yêu cầu Nằm trong ngưỡng an toàn
Tổng chất rắn lơ lửng ($TSS$) $\text{gSS/m}^3$ $< 30$ Đạt yêu cầu Đạt yêu cầu Nằm trong ngưỡng an toàn
Nhu cầu oxy sinh hóa ($BOD_5$) $\text{mg/l}$ $< 10$ Đạt yêu cầu Đạt yêu cầu Nằm trong ngưỡng an toàn

Về mặt giải pháp và kỹ thuật, đồ án đề xuất việc chuyển đổi điểm đặt nồng độ oxy hòa tan cố định ($2\text{ mg/l}$) sang điểm đặt thích nghi động phụ thuộc vào tải lượng amoniac thực tế từ bể 4 chuyển sang bể 5. Đóng góp chính của nghiên cứu so với các cấu trúc điều khiển BSM1 truyền thống là việc ứng dụng thành công giải thuật di truyền để tự động hóa quá trình xác định các hệ số của hệ thống phân cấp mà không cần hiệu chỉnh thủ công dựa trên kinh nghiệm, mang lại mức cắt giảm chi phí tổng thể $6.35%$ chủ yếu từ việc giảm điện năng tiêu thụ cho máy sục khí.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Mặc dù đạt được những kết quả tích cực, đồ án cũng tự chỉ ra các hạn chế kỹ thuật dựa trên phạm vi nghiên cứu thực tế:

  • Độ phức tạp thuật toán và thời gian tính toán: Việc ứng dụng giải thuật di truyền GA với quá trình khởi tạo quần thể ngẫu nhiên và tìm kiếm song song qua nhiều thế hệ đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn và kéo dài thời gian mô phỏng để thuật toán đạt điều kiện hội tụ.
  • Phạm vi tác động điều khiển còn hẹp: Chiến lược điều khiển thích nghi DO mới chỉ được áp dụng duy nhất cho bể phản ứng số 5, trong khi hai bể hiếu khí số 3 và số 4 vẫn duy trì hệ số truyền oxy $K_{La}$ cố định ($10\text{ h}^{-1}$).
  • Chỉ tiêu tổng nitơ chưa đạt ngưỡng: Mặc dù nồng độ các chất $COD_t, S_{NH}, TSS, BOD_5$ đều đạt tiêu chuẩn quy định, nồng độ tổng nitơ ($S_{Ntot}$) ở đầu ra bể lắng vẫn ở mức trung bình $20.76\text{ gN/m}^3$, vượt ngưỡng giới hạn yêu cầu của BSM1 ($< 18\text{ gN/m}^3$).

Các hướng nghiên cứu tiếp theo được tác giả đề xuất:

  • Mở rộng thuật toán điều khiển phân cấp và tối ưu hóa hệ số truyền khối oxy cho cả các bể hiếu khí số 3 và số 4.
  • Nghiên cứu ứng dụng thêm các phương pháp điều khiển hiện đại dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy tiên tiến đang được áp dụng trong điều khiển quá trình công nghiệp để nâng cao tốc độ đáp ứng và khả năng tự thích nghi của hệ thống.

Giá trị tham khảo

Bản đồ án là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên, học viên cao học và kỹ sư thuộc các chuyên ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Kỹ thuật Môi trường, Kỹ thuật Hóa học và Công nghệ Sinh học. Các nội dung có giá trị tham khảo nổi bật bao gồm:

  • Phương pháp xây dựng mô hình toán học tích hợp giữa mô hình bùn hoạt tính ASM1 và mô hình lắng Takács trên công cụ Matlab/Simulink.
  • Cách thức lập trình mã nguồn Matlab để tính toán các tích phân đánh giá chỉ số môi trường EQI và chi phí vận hành OCI theo tiêu chuẩn quốc tế BSM1.
  • Kỹ thuật thiết kế bộ điều khiển phân cấp hai tầng và phương thức tích hợp thuật toán tiến hóa (GA) để dò tìm tham số bộ điều khiển tối ưu trong các bài toán công nghệ phi tuyến phức tạp.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao đồ án lại lựa chọn nồng độ amoniac tại bể 4 ($S_{NH,4}$) làm tín hiệu dẫn xuất để tính toán điểm đặt oxy cho bể 5 ($S_{O,5}^{sp}$)?
Trả lời: Do cấu trúc BSM1 thiết kế hai bể đầu là bể kỵ khí/thiếu khí, hầu hết các chất nền hữu cơ dễ phân hủy đã bị vi khuẩn dị dưỡng tiêu thụ hết (nồng độ $S_S$ trong các bể hiếu khí giảm xuống dưới $2\text{ g(COD)/m}^3$). Khi đó, tốc độ sinh trưởng của sinh vật dị dưỡng rất nhỏ, và lượng oxy hòa tan cung cấp cho bể chủ yếu phục vụ sinh vật tự dưỡng oxy hóa amoniac ($NH_4^+$) thành nitrat ($NO_3^-$). Mối quan hệ giữa nhu cầu tiêu thụ $O_2$ và nồng độ $NH_4^+$ có tính chất tuyến tính, vì vậy điểm đặt oxy tối ưu tại bể 5 hoàn toàn có thể tính toán thích nghi dựa trên nồng độ amoniac đi vào từ bể 4 thông qua phương trình $S_{O,5}^{sp} = A \cdot S_{NH,4} + B$.

2. Các tham số cụ thể được cài đặt cho giải thuật di truyền (GA) trong đồ án là gì?
Trả lời: Theo văn bản, thuật toán GA được thiết lập với kích thước quần thể là 20 cá thể (mã hóa chuỗi nhị phân), số thế hệ tiến hóa tối đa là 200 thế hệ, xác suất lai ghép là 0.8, xác suất đột biến là 0.1, số lượng tham số cần tối ưu hóa là 4 (gồm $A, B$ của bộ điều khiển cấp trên và $K_P, K_i$ của bộ điều khiển cấp dưới).

3. Kết quả mô phỏng cho thấy chỉ số OCI giảm bao nhiêu phần trăm khi áp dụng chiến lược điều khiển phân cấp dựa trên GA?
Trả lời: So với việc sử dụng bộ điều khiển PI mặc định có điểm đặt cố định, chiến lược điều khiển phân cấp dựa trên GA giúp giảm $6.35%$ chỉ số chi phí tổng thể OCI, chủ yếu nhờ hạ thấp mức tiêu thụ năng lượng sục khí AE do nồng độ oxy hòa tan trung bình tại bể 5 giảm từ $2.00\text{ mg/l}$ xuống còn $1.87\text{ mg/l}$.

4. Thành phần ô nhiễm nào trong nước thải đầu ra vẫn chưa đạt tiêu chuẩn BSM1 sau khi áp dụng chiến lược điều khiển đề xuất?
Trả lời: Đó là chỉ số tổng nồng độ nitơ ($S_{Ntot}$). Nồng độ trung bình đo được ở đầu ra bể lắng là $20.76\text{ gN/m}^3$, vẫn cao hơn ngưỡng giới hạn quy định của BSM1 là nhỏ hơn $18\text{ gN/m}^3$.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp đã nghiên cứu và triển khai thành công chiến lược điều khiển phân cấp kết hợp giải thuật di truyền (GA) cho hệ thống xử lý nước thải bùn hoạt tính dựa trên mô hình chuẩn BSM1. Bằng việc điều chỉnh thích nghi nồng độ oxy hòa tan tại bể hiếu khí số 5 theo hàm lượng amoniac của bể số 4, hệ thống đã giúp giảm $6.35%$ chỉ số chi phí tổng thể OCI và giảm nồng độ oxy hòa tan trung bình xuống $1.87\text{ mg/l}$ mà vẫn đảm bảo các chỉ tiêu nước thải đầu ra như COD, BOD5, TSS và amoni nằm trong ngưỡng quy chuẩn. Đây là công trình nghiên cứu nghiêm túc, kết hợp chặt chẽ giữa lý thuyết điều khiển tự động hóa và công nghệ môi trường, mở ra tiềm năng ứng dụng các thuật toán thông minh trong việc tối ưu hóa vận hành nhà máy xử lý nước thải thực tế.