废水中的重金属是各种常用方法不能分解破坏的，而只能转移它们的存在位置和转变它们的物理和化学形态。例如，经化学沉淀处理后，废水中的重金属从溶解的离子状态转变成难溶性化合物而沉淀下来，从水中转移到污泥中；经离子交换处理后，废水中的金属离子转移到离子交换树脂上；经再生后又从离子交换树脂上转移到再生废液中。总之，重金属废水经处理后形成两种产物，一是基本上脱除了重金属的处理水，一是重金属的浓缩产物。重金属浓度低于排放标准的处理水可以排放；如果符合生产工艺用水要求，最好回用。浓缩产物中的重金属大都有使用价值，应尽量回收利用；没有回收价值的，要加以无害化处理。

重金属废水的治理，必须采用综合措施。首先,最根本的是改革生产工艺，不用或少用毒性大的重金属；其次是在使用重金属的生产过程中采用合理的工艺流程和完善的生产设备，实行科学的生产管理和运行操作，减少重金属的耗用量和随废水的流失量；在此基础上对数量少、浓度低的废水进行有效的处理。重金属废水应当在产生地点就地处理，不同其他废水混合，以免使处理复杂化。更不应当不经处理直接排入城市下水道，同城市污水混合进入污水处理厂。如果用含有重金属的污泥和废水作为肥料和灌溉农田，会使土壤受污染，造成重金属在农作物中积蓄。在农作物中富集系数最高的重金属是镉、镍和锌，而在水生生物中富集系数最高的重金属是汞、锌等 。

重金属废水是对环境污染最严重和对人类危害最大的工业废水之一。20世纪60年代震惊世界的日本公害病──水俣病和痛痛病，就是分别由含汞废水和含镉废水污染环境造成的。因此，各国对重金属废水的治理都十分重视。

重金属废水处理是指将重金属废水中的重金属去除并予以回收利用或无害化处理的过程。在矿冶、机械制造、化工、电子、仪表等工业中的许多生产过程中都产生重金属废水。例如，金属表面加工，特别是电镀过程中排出含有铬、镉、铜、锌、镍等重金属和氰化物的漂洗废水和镀槽废液，在使用汞的生产过程中，如使用汞阴极电解法的氯碱制造工业，使用氯化汞或硫酸汞作催化剂的乙烯生产过程，使用汞作原料的电子和仪器仪表工业等 。

可分为两类：一是使废水中呈溶解状态的重金属转变成不溶的重金属化合物或元素，经沉淀和上浮从废水中去除，可应用中和沉淀法、硫化物沉淀法、上浮分离法、离子浮选法、电解沉淀或电解上浮法、隔膜电解法等；二是将废水中的重金属在不改变其化学形态的条件下进行浓缩和分离，可应用反渗透法、电渗析法、蒸发法、离子交换法等。第一类方法特别是中和沉淀法、硫化物沉淀法和电解沉淀法应用最广。从重金属废水回用的角度看，第二类方法比第一类优越，因为用第二类方法处理，重金属是以原状浓缩，不添加任何化学药剂，可直接回用于生产过程。而用第一类方法，重金属要借助于多次使用的化学药剂，经过多次的化学形态的转化才能回收利用。一些重金属废水如电镀漂洗水用第二类方法回收，也容易实现闭路循环。但是第二类方法受到经济和技术上的一些限制，还不适于处理大流量的工业废水如矿冶废水。这类废水仍以化学沉淀为主要处理方法，并沿着有利于回收重金属的方向改进 。

比较广泛地用于处理含氰的重金属废水。以电解氧化使氰分解和使重金属形成氢氧化物沉淀的方式去除废水中的氰和重金属。硫化汞废渣用电解法处理能高效地回收纯汞或汞化物。

废水中的重金属氢氧化物和硫化物还可用鼓气上浮法去除，其中以加压溶气上浮法最为有效。电解上浮法能有效地处理多种重金属废水，特别是含有重金属络合物的废水。这是因为在电解过程中能将重金属络合物氧化分解生成重金属氢氧化物，它们能被铝或铁阳极溶解形成的活性氢氧化铝或氢氧化铁吸附，在共沉作用下完全沉淀。废水中的油类和有机杂质也能被吸附，并借助阴极上产生的细小氢气泡浮上水面。此法处理效率高，在电镀废水处理中往往作为中和沉淀处理后的进一步净化处理措施。

往重金属废水中投加阴离子表面活性剂，如黄原酸钠、十二烷基苯磺酸钠、明胶等，与其中的重金属离子形成具有表面活性的络合物或螯合物。不同的表面活性剂对不同的金属离子或同一种表面活性剂在不同的pH值等条件下对不同的重金属离子具有选择络合性，从而可对废水中的重金属进行浮选分离。此法可用于处理矿冶废水。

废水中的重金属如果以阳离子形式存在,用阳离子交换树脂或其他阳离子交换剂处理;如果以阴离子形式存在，如氯碱工业的含汞废水中的氯化汞络合阴离子【HgCl₄】-2，氰化电镀废水中的重金属氰化络合阴离子Zn(CN)厈、Cd(CN)娸 、Cu(CN)厈，含铬废水中的铬酸根阴离子CrO厈，则用阴离子交换树脂处理。

活性炭能在酸性(pH值2～3)条件下从低浓度含铬废水中有效地去除铬。含硫活性炭能有效地去除废水中的汞。活性炭还可用于处理含锌和铜的电镀废水。活性炭能吸附CN-，并在有Cu² 和O₂存在的条件下使CN-氧化，从而使吸附CN-的部位得到再生。

主要有电渗析和反渗透法。电渗析的特点是浓缩倍数有限,须经多级电渗析处理,才能把废水中有用物质浓缩到可回用的程度。反渗透法用于处理镀镍、镀铜、镀锌、镀镉等电镀漂洗废水。对镍、铜、锌、镉等离子的去除率大都大于99%。因此重金属废水通过反渗透处理就能浓缩和回用重金属，反渗透水（产水）质量好时也可回用。

重金属废水经处理形成的浓缩产物，如因技术、经济等原因不能回收利用，或者经回收处理后仍有较高浓度的金属物未达到排放标准时，不能任意弃置，而应进行无害化处理。常用方法是不溶化和固化处理，就是将污泥等容易溶出重金属的废物同一些重金属的不溶化剂、固定剂等混合，使其中的重金属转变成难溶解的化合物，并且加入如水泥、沥青等胶结剂，将废物制成形状有规则、有一定强度、重金属浸出率很低的固体；还可用烧结法将重金属污泥制成不溶性固体 。

目前，重金属废水处理的方法大致可以分为三大类：(1)化学法；(2)物理处理法；(3)生物处理法。

图1是《用于化学重金属废水处理过程的多参数优化方法及装置》实施例一提供的用于电化学重金属废水处理过程的多参数优化方法的流程图；

图2是《用于化学重金属废水处理过程的多参数优化方法及装置》实施例二提供的用于电化学重金属废水处理过程的多参数优化装置的结构示意图。

用于化学重金属废水处理过程的多参数优化方法及装置专利目的

《用于化学重金属废水处理过程的多参数优化方法及装置》提供一种用于化学重金属废水处理过程的多参数优化方法及装置，能够稳定出口废水重金属离子浓度进而节约电能。

用于化学重金属废水处理过程的多参数优化方法及装置技术方案

《用于化学重金属废水处理过程的多参数优化方法及装置》提供了一种用于电化学重金属废水处理过程的多参数优化方法，包括以下步骤：

S1：采用BP神经网络模型建立公式一所示的基于电解槽废水出口重金属离子浓度和废水电导率、pH值以及电解电流密度之间关系的电化学处理过程模型；

其中，f_BP为电化学处理过程模型；C_out为出口废水中重金属离子浓度；D_k为电解槽的电解电流密度；pH为待处理废水的pH值大小；K为待处理废水的电导率；C₀为废水入口重金属离子浓度；

S2：建立公式二所示的废水处理过程的电能消耗模型；

其中，J_w为电能消耗量；N为电解槽数；B为阴极板数；S为每块阴极板的截面积；V_i（i＝1，2...n）为不同重金属离子产生的槽电压，为关于电流密度D_k、重金属离子浓度C和电解温度T的非线性函数；t为电解时间；

S3：建立公式三所示的废水处理过程的电耗优化模型，使得在出口重金属离子浓度满足预设阈值的情况下电能消耗最小；

其中，C_max为出口废水中重金属离子浓度应达到的指标值；D_k.max为电解极板能承受的电流密度上限；

S4：获取电解槽池待处理废水的入口重金属离子浓度的检测数据，采用状态转移算法对S3中的电耗优化模型求解，获取使得在出口重金属离子浓度满足预设阈值的情况下电能消耗最小的电流密度值、pH值和电导率值。

优选地，所述S1中建立的电化学处理过程模型为多输入多输出的BP神经网络模型，建立的具体步骤为：

S11：采集电流密度值、pH值、电导率值、入口重金属离子浓度和出口重金属离子浓度数据，并将电流密度值、pH值、电导率值、入口重金属离子浓度作为输入层神经元，将出口重金属离子浓度作为输出层神经元；

S12：对采集的数据采用3σ准则和零均值标准化方法进行数据预处理，以剔除异常数据和消除由于不同特征因子量纲不同和数量级不同所带来的差异化影响；

S13：利用处理后的样本数据对BP神经网络模型进行训练，得到所述电化学处理过程模型。

优选地，所述S2中废水处理过程的电能消耗模型中的槽电压V与电流密度D_k、重金属离子浓度C和电解温度T之间的关系如公式四所示：

其中，是重金属离子析出的平衡电位常数；R是热力学常数；F是法拉第常数；r是电解液中重金属离子的活度系数；M是重金属的相对原子量；L为阴阳极间距；β1～β5为待辨识参数。

第二方面，《用于化学重金属废水处理过程的多参数优化方法及装置》还提供了一种用于电化学重金属废水处理过程的多参数优化装置，包括：

第一模型建立单元，用于建立公式一所示的基于电解槽废水出口重金属离子浓度和废水电导率、pH值以及电解电流密度之间关系的电化学处理过程模型；

其中，f_BP为电化学处理过程模型；C_out为出口废水中重金属离子浓度；D_k为电解槽的电解电流密度；pH为待处理废水的pH值大小；K为待处理废水的电导率；C₀为废水入口重金属离子浓度；

第二模型建立单元，用于建立公式二所示的废水处理过程电能消耗模型，并采集工业现场数据对模型参数进行辨识；

其中，J_w为电能消耗量；N为电解槽数；B为阴极板数；S为每块阴极板的截面积；V_i（i＝1，2...n）为不同重金属离子产生的槽电压，为关于电流密度D_k、重金属离子浓度C和电解温度T的非线性函数；t为电解时间；

优化模型建立单元，用于建立公式三所示的废水处理过程的电耗优化模型，使得在出口重金属离子浓度满足预设阈值的情况下电能消耗最小；

其中，C_max为出口废水中重金属离子浓度应达到的指标值；D_k.max为电解极板能承受的电流密度上限；

优化模型求解单元，用于获取电解槽池待处理废水的入口重金属离子浓度的检测数据，采用状态转移算法对所述电耗优化模型求解，获取使得在出口重金属离子浓度满足预设阈值的情况下电能消耗最小的电流密度值、pH值和电导率值。

优选地，所述第一模型建立单元，具体用于：

采集电流密度值、pH值、电导率值、入口重金属离子浓度和出口重金属离子浓度数据，并将电流密度值、pH值、电导率值、入口重金属离子浓度作为输入层神经元，将出口重金属离子浓度作为输出层神经元；

对采集的数据采用3σ准则和零均值标准化方法进行数据预处理，以剔除异常数据和消除由于不同特征因子量纲不同和数量级不同所带来的差异化影响；

利用处理后的样本数据对BP神经网络模型进行训练，得到所述电化学处理过程模型。

优选地，所述槽电压V与电流密度D_k、重金属离子浓度C和电解温度T之间的关系如公式四所示：

其中，

用于化学重金属废水处理过程的多参数优化方法及装置改善效果

由上述技术方案可知，针对2016年6月之前技术中存在的出口废水所含重金属离子浓度波动较大，整流器运行功率浪费，电能消耗较大的问题，《用于化学重金属废水处理过程的多参数优化方法及装置》提供的用于电化学重金属废水处理过程的多参数优化方法，采用BP神经网络模型来建立基于电解槽废水出口重金属离子浓度和废水电导率、pH值以及电解电流密度之间关系的电化学处理过程模型；然后分析电能消耗与重金属离子浓度和电流密度的关系，建立电能消耗优化模型；最后利用电能消耗优化模型获取使得在出口重金属离子浓度满足预设阈值的情况下电能消耗最小的电流密度值、pH值和电导率值，从而为pH值、电导率值和电流的调节提供依据。该方法稳定了出口废水重金属离子浓度，节约了电能资源。