1 引言(Introduction)

　　在中國, 隨著社會經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展, 環(huán)境問題也越來越突出, 尤其是污水處理問題.為了緩解環(huán)境壓力, 我國提高了污水處理廠各類污染物的排放標(biāo)準(zhǔn), 因此, 許多污水處理廠都需要進(jìn)行提標(biāo)改造以適應(yīng)新標(biāo)準(zhǔn).目前, 大多數(shù)污水處理廠都采用活性污泥法進(jìn)行處理, 具有運行費用低、二次污染少、去除效果好等特點, 是現(xiàn)階段應(yīng)用最廣泛的污水生物脫氮除磷技術(shù)(Katipoglu-Yazan et al., 2013; 2015;Lv et al., 2014).污水廠中污染物主要依靠活性污泥系統(tǒng)中微生物的代謝作用去除.由于我國各地環(huán)境條件差異較大, 因此, 各地區(qū)污水處理廠的進(jìn)水水質(zhì)、水量不盡相同.活性污泥系統(tǒng)中微生物的活性也隨溫度、進(jìn)水水質(zhì)及水量的變化而產(chǎn)生改變, 從而影響污水處理廠的生物處理效果(張玲玲等, 2012;Roeleveld et al., 2002).

　　目前, 我國大多數(shù)污水處理廠的運行管理主要是基于人工經(jīng)驗?zāi)Ｐ? 無法根據(jù)進(jìn)水水質(zhì)、水量的波動及時優(yōu)化調(diào)整工藝參數(shù), 導(dǎo)致污水處理廠出水難以穩(wěn)定達(dá)標(biāo), 另外也可能造成了資源的過度浪費.因此, 若能實現(xiàn)污水處理廠智能化反饋控制, 并結(jié)合工藝模型的模擬結(jié)果分析, 將有助于提高污水廠工藝優(yōu)化效率, 顯著降低污水處理工藝參數(shù)優(yōu)化控制試驗的成本, 最終實現(xiàn)對污水廠工藝的最優(yōu)化設(shè)計與運行(周雪飛等, 2004).張代鈞等(2003)利用ASM1模型, 用MATLAB開發(fā)出了一套模擬軟件, 對污水處理廠中COD和氨氮去除過程進(jìn)行數(shù)值模擬, 并得出了該污水廠運行的最佳工藝參數(shù).另外, Kaelin等(2009)通過對ASM3模型結(jié)構(gòu)的優(yōu)化, 準(zhǔn)確模擬了兩步硝化-反硝化過程中亞硝酸鹽氮的變化過程.朱向東等(2007)通過ASM2d模型對北京某污水廠的運行工藝進(jìn)行數(shù)值模擬, 試驗結(jié)果表明, 在模型提供的參考值的基礎(chǔ)上, 通過對該廠進(jìn)水特征的分析, 能夠提高模型對運行工藝模擬的準(zhǔn)確度.Yang等(2013)通過FCASM4機(jī)理模型對紹興市某污水處理廠進(jìn)行了工藝建模和工藝優(yōu)化研究, 模擬結(jié)果表明, FCASM4機(jī)理模型能對該廠的氧化溝運行過程較好地模擬, 并經(jīng)過模型對該廠工藝參數(shù)的優(yōu)化控制, 解決了該廠冬季氨氮出水濃度難以穩(wěn)定達(dá)標(biāo)的問題.然而大部分的研究都忽略了由于各地污水處理廠污水源的水質(zhì)特征、工藝運行參數(shù)及工況特征的差異而產(chǎn)生的各污水處理廠中微生物群落結(jié)構(gòu)的差異.這一差異將最終影響系統(tǒng)中微生物的動力學(xué)參數(shù)和耗氧速率, 導(dǎo)致模型動力學(xué)參數(shù)的默認(rèn)值與實際動力學(xué)參數(shù)值的不一致.另外, 也有可能產(chǎn)生模型組分劃分不合理的問題, 導(dǎo)致模型無法真實反映污染物去除過程.因此, 若要提高模型的準(zhǔn)確度, 就有必要測定污水處理廠的進(jìn)水水質(zhì)特征及微生物的動力學(xué)參數(shù).

　　本研究基于全耦合活性污泥3號模型(Fully Coupled Activated Sludge Model No.3, 簡稱FCASM3), 建立杭州某污水處理A+A2/O工藝模型(孫培德等, 2006;2007;Sun et al., 2009).然后, 通過進(jìn)水水質(zhì)特征分析和動力學(xué)參數(shù)的測定, 完成模型參數(shù)的識別工作, 以大幅提高模型預(yù)測的精度.最后, 通過模擬確定該廠的最佳運行工況條件, 以解決該廠在運行過程中出水總氮(TN)難以穩(wěn)定達(dá)標(biāo)的問題, 為實現(xiàn)智能化污水處理廠提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)保障.

　　2 材料與方法(Materials and methods)2.1 污水處理廠工藝概括

　　本文以杭州市某污水處理廠為研究對象, 該廠采用改良A+A2/O污水二級處理工藝和微絮凝過濾深度處理工藝.污水處理工藝概化圖如圖 1所示.一期出水水質(zhì)達(dá)到《城鎮(zhèn)污水處理廠污染物排放標(biāo)準(zhǔn)》(GB18918—2002)的一級A標(biāo)準(zhǔn)要求(CODCr≤40 mg·L-1);二期工程實施后, 出水水質(zhì)執(zhí)行“AA標(biāo)準(zhǔn)”(TN≤10 mg·L-1).污水處理廠技術(shù)參數(shù)如表 1所示, 2017年上半年進(jìn)水水質(zhì)年均值列于表 2.

　　圖 1

　　圖 1污水處理工藝流程圖

　　表 1 污水處理廠技術(shù)參數(shù)

　　表 2 2017上半年進(jìn)水水質(zhì)年均值

　　2.2 污水處理廠運行數(shù)據(jù)的動態(tài)監(jiān)測

　　為了探究該廠各個生物處理單元的污水處理效果及運行性能, 確定模型的初始條件、邊界條件、好氧池的曝氣特征及水質(zhì)組分濃度變化情況, 本研究對該廠的生物處理單元進(jìn)行水質(zhì)動態(tài)監(jiān)測, 以滿足工藝模型建立的運行特征及精度要求.此次運行數(shù)據(jù)的監(jiān)測, 污水處理廠的生物處理單元均布置動態(tài)監(jiān)測點, 具體監(jiān)測點位置見圖 2.取3個平行樣, 現(xiàn)場測定的常規(guī)水質(zhì)指標(biāo), 如化學(xué)需氧量(COD)、氨氮(NH4+-N)、硝酸鹽氮(NO3--N)、亞硝酸鹽氮(NO2--N)、總氮(TN)和正磷酸鹽(PO43--P)等各個生物處理單元的濃度值, 具體測定方法參考《水和廢水監(jiān)測分析方法》(第4版)(魏復(fù)盛, 2002).

　　圖 2

　　圖 2動態(tài)監(jiān)測點位置示意圖(☆表示監(jiān)測采樣點)

　　2.3 呼吸試驗方法2.3.1 呼吸試驗設(shè)置

　　本試驗所用反應(yīng)器為1 L密封的呼吸瓶.反應(yīng)器進(jìn)水通過磁力循環(huán)泵將進(jìn)水排入反應(yīng)器中.呼吸瓶采用磁力攪拌, 攪拌器的轉(zhuǎn)動速率控制在200~250 r·min-1, 以保證反應(yīng)器內(nèi)泥水充分混合, 同時內(nèi)部設(shè)有微孔曝氣頭及溶解氧探頭以提供良好的曝氣環(huán)境.整套裝置的運行由“污水智能控制系統(tǒng)”控制和調(diào)節(jié)磁力循環(huán)泵、攪拌器和曝氣泵的開啟與關(guān)閉, 從而實現(xiàn)實時地監(jiān)測呼吸瓶反應(yīng)過程中溶解氧變化情況及反應(yīng)器的連續(xù)運行.

　　2.3.2 進(jìn)水水質(zhì)組分測定

　　FCASM3模型中SO2、SNH4、SNO3、SNO2、SPO4、SALK、XTSS等組分(文中符號含義見文獻(xiàn)(孫培德等, 2008))通過常規(guī)指標(biāo)的測定可以直接獲得.FCASM3組分簡單定義詳見表 3.具體測定方法參考《水和廢水監(jiān)測分析方法》(第四版)(魏復(fù)盛, 2002).根據(jù)污水處理廠進(jìn)水水質(zhì)特征分析可知, SS、SI、XI、XS需通過與COD確立轉(zhuǎn)換關(guān)系計算其各自的濃度, 其余模型組分則可假定在進(jìn)水中的濃度近似為零.本實驗采用好氧間歇呼吸計量法, 通過繪制耗氧速率(OUR)曲線測定進(jìn)水中易生物降解物質(zhì)(SS)和慢速可降解基質(zhì)(XS)的濃度值, 建立與COD之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系式, 再測定溶解性COD, 分別求出對應(yīng)的溶解惰性有機(jī)物(SI)和惰性不可生物降解有機(jī)物(XI).從污水處理廠生物池進(jìn)水口處取0.2 L進(jìn)水放置在1 L的呼吸試驗瓶中, 并向呼吸瓶中投加2.5 mg硝化作用抑制劑丙烯基硫脲(ATU), 避免硝化反應(yīng)對耗氧速率造成影響, 利用溶解氧探針監(jiān)測呼吸瓶反應(yīng)過程中溶解氧的變化情況, 繪制OUR呼吸速率曲線.根據(jù)SS和XS所引起的OUR積分面積再減去微生物內(nèi)源呼吸的OUR積分面積, 再利用FCASM3公式計算各組分的濃度(劉芳等, 2004;樊杰等, 2012;Dulekgurgen et al., 2006).進(jìn)水水質(zhì)組分的確定方法列于表 4.SS和XS則可由公式(1)和(2)得到.

表 3 FCASM3組分簡單定義

 

表 4 進(jìn)水水質(zhì)組分的確定方法

 

(1) (2)

　　式中, VT為反應(yīng)器體積(L);VW為所加污水體積(L);YSTO, O2為XSTO的好氧產(chǎn)率系數(shù);t1、t2為耗氧曲線中對應(yīng)的拐點時間(min);R1、R2、R3為耗氧曲線中對應(yīng)的OUR(mg·L-1·h-1)數(shù)值.

　　2.3.3 污水處理廠模型動力學(xué)參數(shù)測定

　　本試驗接種的活性污泥取自污水處理廠的曝氣池出口污泥.通過繪制耗氧速率(OUR)曲線分別測定活性污泥中硝化細(xì)菌和異養(yǎng)菌的動力學(xué)參數(shù)：μNS(亞硝化菌比生長速率)、μNB(硝化菌比生長速率)、bO2, NS(亞硝化菌衰減系數(shù))、bO2, NB(硝化菌衰減系數(shù))、KNH4+(亞硝化菌半飽和常數(shù))、KNO2-(硝化菌半飽和常數(shù))、bOH(異養(yǎng)菌衰減系數(shù))、YOH(異養(yǎng)菌產(chǎn)率系數(shù)).

　　根據(jù)Hao等(2009)的方法, 測定硝化細(xì)菌和異養(yǎng)菌衰減系數(shù)(bO2, NS、bO2, NB).從反應(yīng)器中取0.2 L活性污泥放入在呼吸瓶中, 測自養(yǎng)菌的OUR分3步, 首先測定內(nèi)源呼吸速率, 無需添加其他基質(zhì), 然后依次投加亞硝酸鈉和氯化銨到呼吸瓶中, 分別測硝化菌(AOB)和亞硝化菌(NOB)的OUR.異養(yǎng)菌衰亡系數(shù)(bOH)的測試主要將相同濃度的污泥添加到呼吸瓶中, 并向呼吸瓶中投加ATU(丙烯基硫脲).呼吸瓶在隨后的7 d中連續(xù)曝氣, 并每隔12 h測定污泥耗氧速率OUR(Vanrolleghem et al., 1999).然后, 參考Liu等(2011)的方法, 測定硝化細(xì)菌半飽和常數(shù)(KNH4+、KNO2-)和比生長速率(μNS、μNB).從反應(yīng)器中取出200 mL活性污泥, 并用營養(yǎng)溶液反復(fù)沖洗.在接下來的18 h中, 每12 min分別測定一次亞硝化菌和硝化菌的OUR(Liu et al., 2011; Liwarska-Bizukojc et al., 2012; Hao et al., 2009).

　　根據(jù)Vanrolleghem等(1999)的方法, 在反應(yīng)器內(nèi)按一定的比例投加污泥和葡萄糖溶液, 待系統(tǒng)中污泥達(dá)到內(nèi)源呼吸水平時, 呼吸試驗結(jié)束.根據(jù)OUR曲線與內(nèi)源呼吸線圍成的積分面積及反應(yīng)器內(nèi)的COD, 確定異養(yǎng)菌的產(chǎn)率系數(shù)(YOH)和比生長速率(μH), 試驗設(shè)置3組平行(Friedrich et al., 2013; Moussa et al., 2005; Vanrolleghem et al., 1999).

　　2.4 工藝模擬與優(yōu)化方法2.4.1 污水處理廠A+A2/O工藝模型建立

　　基于對生物場模型的改進(jìn)和模型建立的基本假設(shè), 結(jié)合該污水廠A+A2/O工藝運行條件及出水水質(zhì)要求, 建立了基于FCASM3的活性污泥工藝模型(Yang et al., 2013; Luo, 2014).FCASM3將系統(tǒng)的微生物劃分為8類菌群, 共包含31種組分, 72個子過程.同時, A+A2/O工藝運行條件下, 水流的彌散過程也會對污染物質(zhì)轉(zhuǎn)化過程和微生物的活性及分布產(chǎn)生影響, 該數(shù)值模型同時結(jié)合水流的推流作用及生物場對污水廠的生化反應(yīng)池進(jìn)行工藝數(shù)值模擬.根據(jù)水質(zhì)特征和微生物動力學(xué)參數(shù), 基于MATLAB數(shù)學(xué)工具軟件建立活性污泥系統(tǒng)A+A2/O工藝模型, 并利用MATLAB內(nèi)置的常微分方程數(shù)值求解函數(shù)(ode15s)解算生物場耦合模型(FCASM3), 從而實現(xiàn)對A+A2/O工藝的數(shù)值模擬.

　　2.4.2 工藝參數(shù)優(yōu)化方法

　　對于A+A2/O工藝而言, 溶解氧、污泥回流比及混合液回流比是對系統(tǒng)的污染物質(zhì)處理效果影響較大的3個工藝參數(shù).好氧池中的溶解氧不足將抑制硝化細(xì)菌的活性及異樣菌的生長, 從而影響有機(jī)物去除、硝化反應(yīng)及吸磷過程.混合液回流比對缺氧池的反硝化過程影響較大, 混合液回流比太小將導(dǎo)致硝化液回流量較少, 不利于系統(tǒng)中TN的去除, 同時, 混合液回流比太大容易將好氧池的溶解氧攜帶到缺氧池, 影響缺氧池的缺氧條件, 抑制反硝化細(xì)菌的活性(徐偉峰等, 2007;吳昌永等, 2012; 陳昆柏等, 2008; Smolders et al., 1995).所以對于特定的工藝運行方式而言, 存在一個最佳的工藝參數(shù)組合.按照4因素3水平的正交試驗表列出了正交試驗方案, 具體見表 5.不同氧轉(zhuǎn)移系數(shù)水平下好氧池中平均溶解氧濃度值列于表 6.

　　表 5 正交試驗設(shè)計表

 

　　表 6 各氧轉(zhuǎn)移系數(shù)水平下好氧池中平均溶解氧濃度值

 　　3 結(jié)果與討論(Results and discussion)3.1 污水處理廠模型參數(shù)識別3.1.1 污水處理廠的常規(guī)水質(zhì)測定結(jié)果

　　由圖 3可知, 整體上COD依次呈下降趨勢, 生物池中進(jìn)水COD主要消耗在反硝化段和厭氧段生物池, 這兩個過程COD共降低了57%.根據(jù)NO2--N濃度動態(tài)監(jiān)測可知, 在整個過程中, NO2--N的濃度值較為穩(wěn)定.NO3--N濃度整體上依次呈上升趨勢且進(jìn)水濃度相對較低, NO3--N濃度在反硝化段和好氧池出現(xiàn)兩個高峰, 反硝化段出現(xiàn)高峰的主要原因可能是二沉池污泥回流到反硝化段攜帶大量的硝酸鹽溶液, 導(dǎo)致反硝化段呈小幅度上升趨勢.好氧池出現(xiàn)高峰的原因是在好氧條件下, 硝化細(xì)菌利用溶解氧提供的電子將氨氮氧化成硝態(tài)氮, 導(dǎo)致好氧池硝酸鹽濃度上升至8.7 mg·L-1.PO43--P濃度動態(tài)監(jiān)測結(jié)果發(fā)現(xiàn), 該污水處理廠進(jìn)水PO43--P濃度較低, 在厭氧段進(jìn)水口呈上升趨勢;隨后, 在好氧段的進(jìn)水口PO43--P濃度開始下降, 好氧池最終出水PO43--P濃度是0.25 mg·L-1.

　　圖 3

　　圖 3常規(guī)水質(zhì)COD、NH4+-N、NO3--N和NO2--N、PO43--P、TN動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)變化圖

　　綜上可知, 污水廠各個生物處理單元的污水處理效果較好, 主要由于動態(tài)監(jiān)測時間處于炎熱的夏季, 硝化細(xì)菌的活性較強, 導(dǎo)致該廠出水TN濃度較低, 但該廠部分時間段依然存在TN出水濃度高于10 mg·L-1, 不能穩(wěn)定達(dá)標(biāo)的問題.由監(jiān)測結(jié)果可知, 混合液回流過程中可能攜帶部分氧氣進(jìn)入缺氧池, 因此, 在缺氧池的溶解氧模型組分計算時, 需要考慮這部分溶解氧的濃度.另外, 由于好氧池中的溶解氧曝氣頭均勻分布在好氧池, 并且在好氧池中氨氮濃度變化趨勢較為平穩(wěn), 因此, 在建立污水處理廠工藝模型時, 為了簡化模型的計算量, 提高模型優(yōu)化工藝參數(shù)的頻率, 在不影響模型準(zhǔn)確度的前提下, 好氧池只考慮污水的一維推流作用, 將好氧池均勻劃分為3部分, 依次串聯(lián)在一起.

　　3.1.2 典型進(jìn)水水質(zhì)特征分析

　　現(xiàn)場的動態(tài)監(jiān)測試驗期間, 取生物池進(jìn)水水樣進(jìn)行COD組分濃度劃分測定, 確認(rèn)模型組分.本實驗采用好氧間歇呼吸計量法, 通過繪制耗氧速率(OUR)曲線測定進(jìn)水中COD各組分濃度值, 水質(zhì)組分比例結(jié)果列于表 7中.

　　表 7 污水處理廠生物池進(jìn)水COD組分測定

　　由表 7可知, 生物池進(jìn)水COD是87 mg·L-1, 該廠進(jìn)水中SS占總COD的47.27%, SI+XI占總COD的29.6%.與典型城鎮(zhèn)污水廠進(jìn)水水質(zhì)相比, 該廠進(jìn)水COD中SS+XS比例偏高, 表明該廠進(jìn)水可生化性比較好, 然而可生物降解有機(jī)碳的濃度較低, 可能直接影響到系統(tǒng)的脫氮除磷性能, 因此, 該廠的厭氧池和缺氧池需要投加一定量的碳源.同時, 該廠進(jìn)水中SI+ XI的比例較高, 表明進(jìn)水中無機(jī)顆粒物及不可降解有機(jī)物含量較高, 原因是該廠接納的進(jìn)水中可能混有較小比例的工業(yè)廢水或下雨時沖刷的建筑廢棄物及泥沙.根據(jù)活性污泥模型中XI的定義, 在生物處理系統(tǒng)中, 這部分有機(jī)物主要是在沉淀池中去除, 因此, 沉淀池的沉淀效果對于污水廠的出水水質(zhì)有很大的影響(蔡健明, 2009).具體聯(lián)系污水寶或參見http://wlmqsb.com更多相關(guān)技術(shù)文檔。

　　3.1.3 模型動力學(xué)參數(shù)分析

　　由圖 4a、4b、4e及4g的硝化細(xì)菌動力學(xué)參數(shù)測定結(jié)果可知, 亞硝化菌和硝化菌衰減系數(shù)分別是0.151 d-1和0.2242 d-1, 硝化細(xì)菌的衰減系數(shù)略低于以往文獻(xiàn)的參考值(bO2, NS=0.22 d-1, bO2, NB=0.37 d-1)(Salem et al., 2006).亞硝化菌和硝化菌的最大比生長速率分別是0.72 d-1和0.86 d-1, 遠(yuǎn)高于以往文獻(xiàn)給出的參考值(μNS=0.52 d-1, μNB=78 d-1), 表明硝化細(xì)菌的新陳代謝能力較強, 硝化反應(yīng)速率較高, 由于硝化菌的最大比生長速率高于亞硝化細(xì)菌, 因此, 硝化過程的中間體亞硝酸鹽的含量比較低.半飽和常數(shù)對硝化細(xì)菌底物的轉(zhuǎn)化有重要的影響, 在好氧階段, 半飽和常數(shù)通過開關(guān)函數(shù)控制硝化細(xì)菌對底物的利用程度, 影響好氧池氨氮的出水濃度.由圖 4f和圖 4h可知, 亞硝化菌(AOB)和硝化菌(NOB)的半飽和常數(shù)分別是0.78和0.82 g·m-3, 呼吸試驗測定的硝化細(xì)菌動力學(xué)參數(shù)與以往文獻(xiàn)的測定值相似(Moussa et al., 2005; Yang et al., 2013), 其中, 硝化細(xì)菌的KNH4+略低于模型典型值(KNH4+=0.87 g·m-3, 以N計), 表明硝化細(xì)菌對氨氮有較強的利用能力, 好氧池出水氨氮濃度較低.

　　圖 4

　　圖 4呼吸實驗結(jié)果(a.AOB的衰減系數(shù), b.NOB的衰減系數(shù), c.異樣菌的衰減系數(shù), d.異樣菌的產(chǎn)率系數(shù), e.AOB的最大比生長速率, f.AOB的半飽和系數(shù), g.NOB的最大比生長速率, h.NOB的半飽和系數(shù))

　　由圖 4c和4d可知, 通過間歇OUR呼吸計量試驗測定的異氧菌產(chǎn)率系數(shù)為0.61 g·g-1, 測定的產(chǎn)率系數(shù)低于模型典型值(0.63 g·g-1).可能由于進(jìn)水COD中相當(dāng)部分的有機(jī)物無法被微生物轉(zhuǎn)化成貯存物質(zhì)所消耗, 同時, 經(jīng)過外回流帶入大量含硝酸鹽的污水, 導(dǎo)致生物池Ss組分比例進(jìn)一步降低, 抑制異樣菌的生長, 進(jìn)而異養(yǎng)菌對有機(jī)碳的吸收量減少, 轉(zhuǎn)化率不高, 導(dǎo)致產(chǎn)率系數(shù)降低(Sollfrank et al., 1990).

　　3.2 工藝模型校驗3.2.1 靈敏度分析

　　靈敏度分析是研究或分析一個模型的狀態(tài)或輸出變化對系統(tǒng)參數(shù)或周圍條件變化的敏感程度的方法.在選取相關(guān)典型值作為動力學(xué)參數(shù)初值的基礎(chǔ)上, 通過對比模擬結(jié)果與實測結(jié)果的一致性, 結(jié)合經(jīng)驗及所得的動力學(xué)參數(shù)靈敏度對動力學(xué)參數(shù)進(jìn)行不斷調(diào)整, 以更好地反映水中污染物的轉(zhuǎn)化情況及微生物的活性, 最終使模擬結(jié)果與實測結(jié)果的吻合程度最佳(孫培德等, 2007).本文對污水廠的A+A2/O工藝模型的全部動力學(xué)參數(shù)進(jìn)行了靈敏度分析, 由于受到篇幅的限制, 只選取對模擬結(jié)果影響較大的6個動力學(xué)參數(shù)進(jìn)行分析說明, 表 8列出了主要動力學(xué)參數(shù)的靈敏度分析結(jié)果.

　　表 8 主要動力學(xué)參數(shù)的靈敏度分析結(jié)果

 　　3.2.2 模型校驗結(jié)果

　　數(shù)值模型經(jīng)過模型動力學(xué)的識別和靈敏度分析后, 利用污水廠前60 d的歷史水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)對FCASM3模型進(jìn)行校核, 再利用污水廠后60 d的歷史數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行驗證, 并對校驗后的模型進(jìn)行模擬值與實測值的對比, 評估模型的可靠性及其精度.FCASM3模擬好氧池出水COD、NH4+-N、NO3--N和PO43--P濃度值與實測值對比結(jié)果如圖 5所示.主要模型動力學(xué)參數(shù)校核結(jié)果列于表 9中.

　　圖 5

　　圖 5 FCASM3模型校核與驗證結(jié)果 

　　由圖 5可以看出, COD和PO43--P的模擬變化趨勢與實際的動態(tài)趨勢十分一致, 且比實際值變化趨勢更加穩(wěn)定.NH4+-N的模擬值總體上比實測值略高, 原因可能是該污水處理廠的好氧池中NH4+-N的實測濃度值比較低, 實測值略微的監(jiān)測誤差和波動均能使模擬值與實測值的誤差結(jié)果放大, 同時, 系統(tǒng)中可能存在短程硝化-反硝化的脫氮方式, 導(dǎo)致好氧池中NH4+-N濃度偏低.由模擬結(jié)果可知, FCASM3機(jī)理模型對有機(jī)物的去除、氨氮的轉(zhuǎn)化及磷酸鹽的去除過程的描述比較準(zhǔn)確, 其COD、NH4+-N和PO43--P模擬值與實測值的平均相對誤差不超過10%.然而, 雖然該模型能較好地模擬出好氧池中硝酸鹽的變化趨勢, 但系統(tǒng)生化反應(yīng)過程中NO3--N的模擬值比真實值略高, 系統(tǒng)中NO3--N模擬值與實測值的平均相對誤差為16%.主要原因可能是：一方面, 在FCASM3機(jī)理模型假設(shè)中默認(rèn)好氧池的溶解氧均勻分布, 不存在空間位置上濃度的差異, 而實際好氧池分為3個廊道, 采用的是推流式曝氣池及生物池水深存在落差, 導(dǎo)致溶解氧在生物池中的分布不可能很均勻, 而溶解氧濃度對硝化細(xì)菌和反硝化細(xì)菌的生長代謝有很大的影響, 低溶解氧濃度不利于硝化細(xì)菌的活動, 這就造成模型模擬的硝化菌、亞硝化菌及硝酸還原菌和亞硝酸還原菌的生長趨勢要好于實際的體系, 造成了硝酸鹽和亞硝鹽模擬結(jié)果稍有失真(楊敏, 2013).另一方面, 污水處理廠中二沉池的污泥回流到缺氧池的過程中, 回流污泥可能攜帶部分溶解氧量進(jìn)入缺氧池, 對反硝化細(xì)菌的活性產(chǎn)生抑制影響, 造成了硝酸鹽的實測值與模擬值略有偏差.總體而言, FCASM3能夠較好地模擬該廠的A+A2/O工藝系統(tǒng)中各物質(zhì)的轉(zhuǎn)化情況, 其模擬結(jié)果具有說服力.

　　3.3 污水處理廠最佳運行工況數(shù)值模擬

　　在動態(tài)進(jìn)水水質(zhì)和水量波動的條件下, 利用校核完成的A+A2/O工藝模型, 用污水廠2017年上半年運行的歷史數(shù)據(jù)對不同工藝組合的A+A2/O工況進(jìn)行COD、NH4+-N、TN和PO43--P數(shù)值模擬, 結(jié)果見圖 6.

　　圖 6

　　圖 6多因素正交模擬試驗結(jié)果 

　　由圖 6a對COD的模擬結(jié)果可知, 工藝參數(shù)的調(diào)整對好氧池中COD出水值并無較大影響.由圖 6b及6c可知, 試驗1、試驗2、試驗7和試驗3的模擬結(jié)果明顯區(qū)別于其他各組的模擬結(jié)果, 試驗1、試驗2、試驗7對出水NH4+-N的模擬結(jié)果明顯低于其他各組試驗, 尤其試驗7的出水濃度值最低, 而試驗3的模擬結(jié)果遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他各組的模擬值;由好氧池中TN的模擬結(jié)果可知, 試驗1、試驗6、試驗9的模擬結(jié)果低于其他試驗組, 試驗3對TN的模擬值要比其他各組試驗高的多;試驗6和試驗9模擬的好氧池中溶解氧濃度低于試驗1、試驗2和試驗7.由此表明, 溶解氧對系統(tǒng)的脫氮過程十分重要.另外, 低溶解氧濃度有利于系統(tǒng)的脫氮過程, 可能是由于低溶解氧有利于系統(tǒng)中短程硝化-反硝化過程的實現(xiàn)(Chuang et al., 2007).同時, 對比試驗3和試驗9的模擬結(jié)果可知, 較高的混合液回流比攜帶了大量的硝化液回流到缺氧池, 有利于增強系統(tǒng)的反硝化過程, 提高缺氧池的脫氮性能.

　　由圖 6d對PO43--P的模擬結(jié)果發(fā)現(xiàn), 試驗1、試驗2和試驗8所得的PO43--P好氧池出水濃度值高于其他各組試驗?zāi)�擬濃度, 而試驗2和試驗8的溶解氧濃度較高, 試驗1和試驗2的污泥回流比高于其他試驗組, 表明高溶解氧不利于系統(tǒng)的除磷, 高污泥齡不利于磷酸鹽的去除.主要原因是當(dāng)生物除磷的好氧區(qū)過度曝氣, 聚磷菌的胞內(nèi)聚合物會過度消耗, 導(dǎo)致好氧階段無法提供足夠能量完成吸磷過程, 從而導(dǎo)致系統(tǒng)除磷效果的惡化(王曉蓮等，2005; Werle et al., 2010).另外, 污水處理廠通過排泥的方式, 將聚磷菌體內(nèi)的磷酸鹽釋放到外界, 達(dá)到系統(tǒng)生物除磷的效果.

　　綜合上圖可得, A+A2/O工藝系統(tǒng)最佳運行工況是氧傳輸速率KLa、污泥回流比和混合液回流比分別控制在2 h-1、75%及250%.該工況在滿足污水廠運行過程中出水TN濃度穩(wěn)定達(dá)標(biāo)(TN≤10 mg·L-1)的前提下, 同時保證好氧池出水COD和PO43--P濃度較低且運行成本最低.在最佳運行工況條件下, 模擬結(jié)果表明, 好氧池出水TN濃度下降了1.28 mg·L-1, 脫氮效率提高了15.91%.

　　4 結(jié)論(Conclusions)

　　1) 通過對污水處理廠進(jìn)水水質(zhì)組分的測定, 完成了機(jī)理模型組分劃分, 測定結(jié)果為SS占47.27%, XS占23.12%, SI占11.39%, XI占18.21%.

　　2) 通過對活性污泥系統(tǒng)中微生物的動力學(xué)參數(shù)測定, 確認(rèn)了模型動力學(xué)參數(shù), 測定結(jié)果顯示, 亞硝化菌能夠很好地利用氨氮, 使得好氧池出水保持較低的氨氮濃度.同時, 硝化菌的比生長速率較高, 硝化速率較快, 整個系統(tǒng)的硝化過程較強.另外, 異養(yǎng)菌的生長速率緩慢, 對系統(tǒng)中有機(jī)碳的吸收量較少, 同化率效率不高, 因此, 導(dǎo)致異養(yǎng)菌的產(chǎn)率系數(shù)較低.

　　3) 經(jīng)過生物池進(jìn)水水質(zhì)組分分析和模型動力學(xué)的測定, 完成了模型參數(shù)的識別, 結(jié)合模型參數(shù)的靈敏度分析, 并利用污水處理廠的運行數(shù)據(jù)對工藝模型FCASM3進(jìn)行校驗, 模擬結(jié)果表明, 基于FCASM3機(jī)理模型的A+A2/O工藝模型模擬的出水值與實測出水值吻合度高, 模擬的平均相對誤差不超過10%, 模擬結(jié)果具有說服力.另外, 該校核方法有助于確認(rèn)各污水處理廠的運行特征, 克服一般的模型預(yù)測難以達(dá)到污水處理控制精度的需求, 為實現(xiàn)智能化污水處理廠提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)保障.

　　4) 利用FCASM3模型模擬多因素正交試驗, 篩選出最佳的溶解氧、污泥回流比和混合液回流比.模擬結(jié)果表明, 當(dāng)A+A2/O系統(tǒng)的好氧池氧傳輸速率KLa、污泥回流比和混合液回流比分別控制在2 h-1、75%及250%時, 該工況在滿足污水廠運行過程中出水TN濃度穩(wěn)定達(dá)標(biāo)(10 mg·L-1)的前提下, 同時能保證好氧池出水COD和PO43--P濃度較低且運行成本最低.(來源：環(huán)境科學(xué)學(xué)報 作者：孫培德)