[0001]纺织染整废水处理最佳可行技术筛选方法
[0002]技术领域
[0003]本发明涉及纺织染整废水处理技术筛选领域，具体地说是一种纺织染整废水处理最佳可行技术筛选方法。
[0004]背景技术
[0005]染整行业是纺织工业产业链中重要的一个产业，其包括前处理、染色、印花和后整理等环节。纺织行业废水约80％来源于染整。染整废水因印染产品、使用的原料和技术不同，废水水质有所不同。染整废水具有水质水量变化大、污染负荷高、色度大、pH高、成分复杂等特点。针对不同的废水水质，有不同的废水处理技术进行处理；即使针对同种废水水质，因设计者的经验及习好不同，设计使用的技术不尽相同，处理效果也有所不同。选择适合的污水处理技术对染整废水进行处理得到最优的处理效果，不但极大减小对环境的污染，而且可以降低成本。为了规范染整行业水污染防治技术，便于决策者决策，提高处理效果和效率，降低成本，有必要从众多污染防治技术中筛选出适合各发展阶段的最佳可行技术。而现有技术中未见对纺织染整废水处理技术的筛选技术，以适应纺织染整发展的要求。可见，如何从众多的废水处理技术中找到适合的技术对染整行业废水进行处理是染整行业亟待解决的问题。
[0006]发明内容
[0007]为了解决上述问题，本发明提供了一种纺织染整废水处理最佳可行技术筛选方法。本发明方法可从现有的诸多技术中筛选出废水处理最佳可行技术。
[0008]为了解决上述技术问题，本发明采用了如下技术方案：
[0009]纺织染整废水处理最佳可行技术筛选方法，包括如下步骤：
[0010]a.通过层次分析法构建废水处理最佳可行技术的指标层次结构以及计算每一指标相对于总目标的最终权重；
[0011]b.结合步骤a的指标层次结构和每一指标相对于总目标的最终权重；
[0012]c.运用灰色关联分析法，选择分辨系数，得到各候选技术的灰色关联度；
[0013]d.根据各候选技术灰色关联度选取最终的废水处理最佳可行技术。
[0014]进一步，其中步骤a包括如下步骤：
[0015]从专家数据库中选取专家，计算选取的专家权重；
[0016]根据选取的专家确定废水处理技术的评估指标体系，并构建指标层次结构；
[0017]计算选取的专家对应的指标相对于总目标的权重；
[0018]计算基于专家权重的指标相对于总目标的最终权重。
[0019]进一步，所述专家权重yi由如下公式得到，
[0020]第i个专家权重其中为第i个专家的权威程度。
[0021]进一步，计算基于专家权重的指标相对于总目标的最终权重包括如下步骤：
[0022]构造判断矩阵，通过对指标层次结构中的各指标的相对重要性两两比较得到；
[0023]检验判断矩阵一致性，若检验不通过，则重新构造判断矩阵，直至通过为止；
[0024]通过判断矩阵计算选取的专家对应的各指标相对于总目标的权重ωij，ωij为与第i个专家对应的第j个指标的权重，其中i＝1，2，3，……，k；j＝1，2，3，……，m；
[0025]综合专家权重yi和与该专家对应的指标的权重ωij得到基于专家权重的指标相对于总目标的最终权重ηj，
[0026]进一步，步骤c包括：指标值无量纲标准化；运用灰色关联系数法，选择分辨系数；确定参考序列；通过分辨系数获得灰色关联系数矩阵；计算候选技术的灰色关联度。
[0027]进一步，通过指标值无量纲标准化将所有指标转化为极大型指标，指标最优值为1，最差值为0。
[0028]进一步，所述分辨系数为0.5。
[0029]进一步，所述的参考序列为Xo＝[1，1，……，1]1×n。
[0030]进一步，废水处理技术的灰色关联度通过如下公式计算：
[0031]其中ηj为基于专家权重的指标相对于总目标的最终权重，εij为方案i中第j个指标的关联系数。
[0032]进一步，废水处理最佳可行技术的选择如下：当候选技术等于或少于5项时，全部确定为废水处理最佳可行技术；当候选技术多余5项时，按照灰色关联度，选取排名前50％-80％的技术为最佳可行技术。
[0033]与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
[0034]1.简单、易懂。由于层次分析法(AHP)和灰色关联分析法(GRA)均简单易懂，因此，将上述两种方法综合运用的本发明的基于群决策的层次灰色关联分析法(HierarchyGRA)也简单易懂。基于群决策的层次灰色关联分析法将多准则筛选问题转化为单一变量比较，即灰色关联度(GreyRelationalGrade)。
[0035]2.可信度高。由于在构造判断矩阵时，集成了众多学者、专家的意见，因此，该法的可信度高。
[0036]3.优势互补。层次分析法不能解决准则因素之间不确定关系，而灰色关联分析法能有效地解决这类问题；灰色关联分析法不能解决准则因素之间重要性不同的问题，而层次分析法能有效解决这类问题。将层次分析法与灰色关联分析法联用时，这些问题能得到有效地解决。
[0037]4.事后评价。纺织染整废水处理最佳可行技术的确定是指对现有技术进行筛选，因此，其属于事后评价，而不是事前评估。基于群决策的层次灰色关联分析法是在收集所有候选技术数据的基础上对其进行评价，从而筛选出最终纺织染整废水处理最佳可行技术。
[0038]附图说明
[0039]图1为本发明的纺织染整废水处理最佳可行技术筛选方法的流程图；
[0040]图2为本发明的纺织染整废水处理最佳可行技术筛选方法的层次结构模型。
[0041]具体实施方式
[0042]下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细描述，但不作为对本发明的限定。
[0043]图1为本发明的纺织染整废水处理最佳可行技术筛选方法的流程图；图2为本发明的纺织染整废水处理最佳可行技术筛选方法的层次结构模型。参照图1和图2，纺织染整废水处理最佳可行技术筛选方法，包括如下步骤：
[0044]a.通过层次分析法构建废水处理最佳可行技术的指标层次结构以及计算每一指标相对于总目标的最终权重；
[0045]b.结合步骤a的指标层次结构和每一指标相对于总目标的最终权重；
[0046]c.运用灰色关联分析法，选择分辨系数，得到各候选技术的灰色关联度；
[0047]d.根据各候选技术灰色关联度选取最终的废水处理最佳可行技术。
[0048]结合具体实施例，本发明的方法具体如下：
[0049]1.1层次分析法的运用
[0050]层次分析法的运用分为从专家数据库中选取专家，计算选取的专家权重；根据选取的专家的相应的评价确定废水处理技术的评估指标，并构建指标层次结构；计算选取的专家对应的指标相对于总目标的权重；和计算基于专家权重的指标相对于总目标的最终权重。
[0051]1.1.1专家选取
[0052]选取的专家应为在纺织染整废水处理技术方面具有一定理论基础和实际经验的专家。本实施例中选取的有效专家人数为25人。
[0053]1.1.2指标层次结构构建
[0054]运用层次分析法，调取选取的专家的评价，确定纺织染整废水处理技术的评估指标体系，并构建指标层次结构，指标层次结构参见图2。具体的指标见下表1。
[0055]表1
[0056]1.1.3专家权重计
[0057]由于选定的专家知识、经验和习好有所不同，因此各专家在给出判断矩阵时，其所占的比重也应有所不同，有必要给出各专家权重。专家权重通过专家自评获得，与判断矩阵调研表同时填写。专家自评表如表2、表3示。专家自评因素量化表如表4示。
[0058]表2专家自评表
[0059]表3专家对染整行业水污染防治技术熟悉程度
[0060]表4专家自评因素量化表
[0061]专家权重由专家给出判断矩阵依据自评和对染整行业水污染防治技术熟悉程度自评决定。专家给出判断矩阵依据自评得分为实践经验、理论分析和同行了解得分之和，用Ca表示；专家对染整行业水污染防治技术熟悉程度自评得分用Cs表示；回收的有效调研表份数用i表示。则第i个专家权威程度为：
[0062]第i个专家权重为yi：
[0063]通过计算，得到选取的专家权重如表5所示。
[0064]表5专家权重表
[0065]专家序号专家权重专家序号专家权重10.0342140.042320.0382150.038230.0423160.038240.0342170.030250.0342180.042360.0423190.050370.0463200.050380.0382210.042390.0423220.0342100.0423230.0463110.0342240.0342120.0382250.0503130.0342
[0066]专家序号
[0067]1.1.4指标权重计算
[0068]运用层次分析法计算指标相对于总目标权重，为了详细说明计算步骤，建立如附图2所示层次结构，具体指标如表1所示。
[0069]1)构造判断矩阵
[0070]判断矩阵表示与上一层某因素相关联的因素之间的相互重要行比较，由选定的专家给出，并通过合适的标度定量化，本研究采用1-9标度(如表6所示)。假定A层因素Am与下一层的B1、B2、……Bn有关联，则构造的判断矩阵如表7所示。
[0071]表6
[0072]表7
[0073]AmB1B2…BnB1δ11δ12…δ1nB2δ21δ22…δ2n……………Bnδn1δn2…δnn
[0074]Am
[0075]δij(i，j＝1，2…，n)表示因素Bi与Bj相对Am的重要性标度值。在判断矩阵中，其元素δij满足以下关系：
[0076]δij＞0(i，j＝1，2，…，n)；δii＝1(i＝1，2，…，n)；δij＝1/δji。
[0077]2)进行层次单排序及一致性检验
[0078]层次单排序是指本层与上一层某因素有关联的各因素的权重排序。当本层次与上一层某因素相关联的因素较多时，构造的判断矩阵阶数高，精确求解层次单排序结果十分复杂，因此，实际计算中往往采用简化技术求近似解，并且近似解不影响结果的准确性。本发明采用和法。和法的计算步骤如下：
[0079]①构造如表7所示判断矩阵A；
[0080]②计算判断矩阵每一列元素之和：
[0081]③将判断矩阵按列做归一化处理得矩阵B：
[0082]B＝(bij)n×n；
[0083]④将矩阵B按行相加得向量C：
[0084]C＝(C1，C2，……Cn)T；
[0085]⑤把矩阵C归一化处理，得到矩阵A最大特征值所对应的特征向量W：
[0086]W＝(ω1，ω2，……ωn)T；
[0087]运用各种求解方法依据判断矩阵求解各因素权重结果准确的前提是判断矩阵必须满足一致性。由于判断矩阵是由专家给出的，由于各专家的知识、经历和偏好有所不同，则构造的判断矩阵很难满足完全一致性。因此，在实际计算中引入随机一致性比率，通过随机一致性比率来度量，具体计算过程如下：
[0088]①利用以上求解的W计算判断矩阵最大特征值λmax：
[0089]由AW＝λmaxW得：
[0090]②计算矩阵的一致性指标C.I.：
[0091]③根据判断矩阵阶数n，查找平均随机一致性指标值R.I.，R.I.值如表8所示：
[0092]表8平均随机一致性指标R.I.值
[0093]阶数n2345678R.I.00.51490.89311.11851.24941.34501.4200阶数n9101112131415R.I.1.46161.48741.51561.54051.55831.57791.5894
[0094]阶数n
[0095]④计算随机一致性比率C.R.：
[0096]当C.R.＜0.1时，则认为判断矩阵符合满意一致性要求；否则，认为判断矩阵不符合一致性要求，由此计算的结果误差大，需要重新构造判断矩阵。
[0097]3)层次总排序及一致性检验
[0098]层次总排序是指根据本层次因素相对于上一层次关联因素的权重系数及上一层该因素权重系数计算本层次相对于总目标权重系数。层次总排序是在层次单排序基础上至上而下进行的。
[0099]层次总排序计算方法如下：
[0100]①首先定义W(k)表示第K层与K-1层因素j有关的因素相对于总目标权重系数矩阵，
[0101]②假定第K-1层j因素相对于总目标的层次总排序权重系数为如果j＝2，则即为j因素对总目标的单排序权重系数。第K层与K-1层因素j有关的因素相对于j因素的权重系数向量为C，C＝(C1，C2，……Cn)T。
[0102]③计算W(k)：
[0103]构造的判断矩阵不仅要满足层次单排序一致性检验，同时要满足层次总排序一致性检验。层次总排序检验步骤是从上到下逐步进行的，计算方法如下：
[0104]式中：——第K层与K-1层因素j有关联的因素的一致性指标；
[0105]——第K层与K-1层因素j有关联的因素的平均一致性指标；
[0106]——第K-1层j因素总排序权重系数；
[0107]n——第K-1层因素个数。
[0108]1.1.5基于专家权重的指标权重
[0109]j＝1，2，…，n。
[0110]式中：ηj表示基于群决策的第j个指标的权重；
[0111]yi表示第i个专家权重；
[0112]ωij表示与第i个专家对应的第j个指标的权重。
[0113]本发明指标最终权重如表9所示。
[0114]表9指标最终权重
[0115]指标权重指标权重单位建设投资0.0801BOD去除率0.0252单位运行成本0.1355SS去除率0.0220单位占地面积0.0369色度去除率0.0275抗冲击负荷能力0.0221人员素质要求0.0660出水COD0.0546易操作程度0.0758出水BOD0.0364能源消耗水平0.1010出水SS0.0317剩余污泥产量0.1026出水色度0.0392废气污染程度0.0429出水PH0.0304噪声污染程度0.0322COD去除率0.0379
[0116]指标
[0117]1.2灰色关联分析法运用
[0118]灰色关联分析法运用步骤可分为：方案信息收集；方案信息数据标准化；即参考序列确定；基于指标权重的灰色关联度技术；最佳可行技术选择。
[0119]1.2.1方案信息收集
[0120]方案信息收集是指对现有的已运行的纺织染整废水处理工程信息的收集，在对同类技术进行收集时，应选择较好的工程信息作为评比对象。
[0121]1.2.2方案信息数据标准化
[0122]在对各方案指标赋值时，会出现不同的指标量纲和数量级有所不同，因此，对其直接进行比较较难，有必要对指标体系进行标准化处理，即消除指标的量纲和数量级对比较的影响。本研究选取的指标类型有极大型、极小型、和固定型，各类型指标采用如下方法进行标准化，经过处理的指标均为极大型指标，最优值为1，最差值为0。转换方法为：
[0123](1)极大型指标
[0124]式中：αj——指标δj标准化后的值，其最大值为1，最小值为0；
[0125]δj——极大型指标；
[0126]minδj——δj指标的最小值；
[0127]maxδj——δj指标的最大值。
[0128](2)极小型指标标准化
[0129]式中：αj——指标δj标准化后的值，其最大值为1，最小值为0；
[0130]δj——极小型指标；
[0131]minδj——δj指标的最小值；
[0132]maxδj——δj指标的最大值。
[0133](3)固定型指标
[0134]式中：αj——指标δj标准化后的值，其最大值为1，最小值为0；
[0135]δj——固定型指标；
[0136]max(|δj-δk|)——δj指标与固定值δk之差的最大值；
[0137]1.2.3参考BAT选取
[0138]经过标准化的指标值均化为极大型指标，最优值为1，最差值为0，因此选取的参考样本各指标值均为1，即参考序列Xo为：
[0139]Xo＝[1，1，……，1]1×n。
[0140]1.2.4基于指标权重的灰色关联度技术
[0141]灰色关联度表示的是给定的候选的废水处理技术与参考的理想废水处理技术的相似程度，灰色关联度越大，表示它们越相似，及候选废水处理技术越接近参考的理想废水处理技术。
[0142](1)确定分析序列
[0143]将标准化后的每个候选BAT指标值作为比较样本与参考样本组成分析序列，分析序列第一行为参考样本。
[0144](2)计算差序列、并确定最大差和最小差
[0145]计算分析序列第二行后各元素减去第一行元素的绝对值，形成如下绝对差值矩阵Δ。
[0146]式中：Δij＝|Xij-1|，i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n。
[0147]确定绝对差值矩阵最大差Δmax与最小差Δmin。
[0148](3)计算关联系数
[0149]对绝对差值矩阵做如下变换，得到关联系数矩阵∑：
[0150]式中：ρ为分辨系数。其取值的大小可以控制Δmax对数据转化的影响，ρ取值较小时，可以提高关联系数间差异的显著性。
[0151]本发明ρ取值为0.5
[0152](4)计算基于指标权重的关联度ri。
[0153]1.2.5最佳可行技术选择
[0154]纺织染整废水处理技术选择确定原则如下：
[0155]当候选技术等于或少于5项时，全部确定为废水处理最佳可行技术；当候选技术多余5项时，按照灰色关联度，选取排名前50％-80％的技术为最佳可行技术。
[0156]纺织染整废水处理最佳可行技术的筛选是一项复杂的多准则的决策过程，其涉及到的准则之间的相互关系很难描述及量化。因此，筛选出最佳的废水处理技术必须解决以下三方面的问题：(1)问题边界的确定；(2)准则因素的确定；(3)准则之间难以表述关系问题的解决。层次分析法(AnalyticHierarchyprocess，AHP)能很好的解决前两个问题，因为层次分析法构造的层次结构不仅确定了问题的边界，也确定了问题的准则因素。灰色关联分析(GreyRelationalanalysis，GRA)是灰色系统理论的一个分支，其最大的特点就是灰色性，因此其是能有效解决准则之间关系的不确定性问题。因此，本发明将结合AHP和GRA构造出基于群决策的层次灰色关联分析法(HierarchyGRA)。
[0157]以上实施例仅为本发明的示例性实施例，不用于限制本发明，本发明的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本发明的实质和保护范围内，对本发明做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本发明的保护范围内。
