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城市污水处理过程优化运行控制

2018年03月23日    来源:中国人工智能学会     
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[导读] 乔俊飞,现任北京工业大学教授,计算智能与智能系统北京市重点实验室主任,兼任中国人工智能学会常务理事,科普工作委员会主任,中国自动化学会理事,控制理论专业委员会、过程控制专业委员会、智能自动化专业委员会委员等,担任自动化学报、信息与控制、控制工程等刊物编委。

  专家简介

  乔俊飞,现任北京工业大学教授,计算智能与智能系统北京市重点实验室主任,兼任中国人工智能学会常务理事,科普工作委员会主任,中国自动化学会理事,控制理论专业委员会、过程控制专业委员会、智能自动化专业委员会委员等,担任自动化学报、信息与控制、控制工程等刊物编委。

  乔俊飞教授一直从事复杂过程智能建模与智能控制领域的研究工作,特别是在城市污水处理过程优化运行控制方面取得了突出业绩。乔俊飞教授以项目负责人承担并完成了国家自然科学基金重点项目及面上项目6项,国家863计划项目2项,其他省部级及工程项目12项。经过近20年的潜心钻研,在城市污水处理过程监控与智能优化控制方面取得了系列创新工作,研究成果在Automatica, IEEE Transactions on Control Systems Technology, Journal of Process Control, Control Engineering Practice等控制工程领域国际知名期刊上发表,获得授权发明专利15项,形成了具有自主知识产权的城市污水处理过程控制技术,开发的城市污水处理过程SCADA系统在东北、华北和华南不同地区不同工艺的24家污水处理厂得到成功应用,取得明显社会经济效益。乔俊飞教授2002年入选北京市科技新星计划,2004年入选北京市委组织部优秀人才计划,2006年被评选为北京市优秀教师,2008年入选教育部新世纪优秀人才计划,2009年入选北京市创新人才计划,2010年“城市污水处理优化控制理论与应用”获得国家自然科学基金重点项目资助,2011年“城市污水处理节能控制关键技术及应用”获得教育部科学技术进步一等奖[排名第一],2012年“城市污水处理建模、控制与优化”获得国家杰出青年基金资助,同年被评为北京高校2010-2012年创先争优优秀共产党员,2013年开始享受国务院政府特殊津贴,2014年被聘任为教育部长江学者奖励计划特聘教授,同年入选国家级百千万人才工程和科技北京百名领军人才计划,2015年因工作业绩突出被评为北京市先进工作者(常称为:劳动模范)。

  项目简介

  我国淡水资源短缺且污染严重,城市及主要经济带水生态恶化问题十分突出,已成为制约经济社会可持续发展的瓶颈问题。城市污水是稳定的淡水资源,处理后循环利用既可以缓减对淡水资源的需求,又可以减少对水环境的再次污染,因此,实施城市污水处理已经成为我国淡水资源综合利用的战略举措。当前,我国城市污水处理厂存在的主要问题是运行成本高,排放超标现象严重。

  城市污水处理过程不确定性严重,关键水质指标不能实时测量,用于有机物降解的生化反应过程缓慢且具有大惯性特点,致使污水处理系统经常运行于非平稳状态,因此,实施优化运行控制异常困难。北京工业大学研究团队与中国科学院沈阳自动化所、北京城市排水集团有限责任公司的研究团队紧密协作,通过产学研深度融合,及共同承担国家863计划项目、国家自然科学基金重点项目和北京市科技攻关项目等,进行了长达15年的城市污水处理优化控制关键技术研究和攻关,打破了国外技术垄断,取得了系列创新成果。

  主要成果包括:针对污水信息分析所涉及的时变不确定性问题,提出并获得了神经网络结构自组织设计方法,提高了处理时变不确定性信息的能力,发展了智能信息处理理论和方法;提出了基于数据的智能多目标优化方法,有效解决了非平稳系统的动态优化问题;获得了基于特征参量的关键水质指标的智能自组织测量模型,突破了城市污水处理关键水质指标无法在线测量的技术难题;率先提出了规则自适应模糊控制方法并形成实用技术,解决了污水处理过程中溶解氧、硝态氮等关键过程变量的精准控制问题;建立了基于出水水质的城市污水处理过程多目标智能优化方法,降低了吨水处理能耗,实现了污水处理厂低成本运行;研发出具有自主知识产权的城市污水处理智能优化控制系统,已经在全国不同地区、不同工艺的城市污水处理厂得到实际应用,取得了显著的经济效益和社会效益。

  教育部组织的成果鉴定专家组认为:该成果对于提高城市污水处理技术水平,保护水环境和实现水资源循环利用具有重要意义,所提出的城市污水处理过程智能优化控制技术处于国际先进水平,关键水质指标智能特征测量技术达到国际领先水平。

  成果研发期间共申请专利65项,已获得授权49项(发明/实用新型40/9),获得软件著作权25项;在IEEE Transactions on Industrial Electronics、IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems等国际权威期刊和会议上发表学术论文140篇(SCI/EI 收录40/109),撰写相关著作2部;研究成果已在华北、东北、华东和华南等地区24家不同工艺的城市污水处理厂应用,吨水处理电耗平均降低5%左右,累计处理污水497090万吨,经济效益达到6.5亿元(近三年3.2亿元)。

  实验室简介

  计算智能与智能系统北京市重点实验室以“模式识别与智能系统”北京市重点学科和北京工业大学为依托,围绕北京市经济建设和社会发展需要,致力于集中资源建设计算智能和智能系统开发的共享平台,整合北京工业大学智能技术与智能系统研发力量,在重点实验室运行机制下形成合力,探索计算智能的基础理论与实用技术,寻求新的计算与处理方式,促进信息科学发展,特别是计算智能理论的发展。获得自组织智能控制技术、智能化信息处理技术和机器学习技术,开发具有智能行为的物理系统,使实验室成为信息科学高层次人才培养基地和高技术研发基地,进而提升北京工业大学模式识别与智能系统学科水平,增强首都信息服务能力,为将北京建设成为创新型世界城市做出应有的贡献。

  计算智能与智能系统北京市重点实验室力争在计算智能理论研究和智能系统技术开发方面达到国内先进水平,在神经计算、智能信息处理和机器智能等方向形成特色,个别方向达到国际先进水平。目前,实验室研究基地面积超过5000平米,实验条件优越,拥有大型先进仪器设备130余台,总价值超过5000余万元。实验室拥有完整的活性污泥污水二级处理实验装置,与北京排水集团共建污水处理过程控制中试基地,在污水处理实验环境、城市污水处理智能建模与控制方面处于国际先进水平。同时,实验室现有国家杰出青年基金获得者2人,中组部"千人计划"入选者1人,教育部新世纪优秀人才2人,北京市"海聚工程"入选者2人,北京市特聘教授2人,目前承担着国家自然科学基金重点项目、973计划课题、863计划项目、国家科技支撑计划项目等一批高水平科研课题。研究成果先后发表在控制领域国内外权威期刊上,曾获得国家科技进步奖二等奖2项,教育部科技进步奖一等奖2项。研究团队在智能自组织建模与控制方面达到国际先进水平,在该领域形成了良好的社会影响。

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[责任编辑:yxl]
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