全耦合活性污泥模型在A(yíng)+A2/O工藝污水處理廠(chǎng)中數值模擬應用

　　1 引言(Introduction)

　　在中國, 隨著(zhù)社會(huì )經(jīng)濟的高速發(fā)展, 環(huán)境問(wèn)題也越來(lái)越突出, 尤其是污水處理問(wèn)題.為了緩解環(huán)境壓力, 我國提高了污水處理廠(chǎng)各類(lèi)污染物的排放標準, 因此, 許多污水處理廠(chǎng)都需要進(jìn)行提標改造以適應新標準.目前, 大多數污水處理廠(chǎng)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(diǎn), 是現階段應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(chǎng)中污染物主要依靠活性污泥系統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, 各地區污水處理廠(chǎng)的進(jìn)水水質(zhì)、水量不盡相同.活性污泥系統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(chǎng)的生物處理效果(張玲玲等, 2012;Roeleveld et al., 2002).

　　目前, 我國大多數污水處理廠(chǎng)的運行管理主要是基于人工經(jīng)驗模型, 無(wú)法根據進(jìn)水水質(zhì)、水量的波動(dòng)及時(shí)優(yōu)化調整工藝參數, 導致污水處理廠(chǎng)出水難以穩定達標, 另外也可能造成了資源的過(guò)度浪費.因此, 若能實(shí)現污水處理廠(chǎng)智能化反饋控制, 并結合工藝模型的模擬結果分析, 將有助于提高污水廠(chǎng)工藝優(yōu)化效率, 顯著(zhù)降低污水處理工藝參數優(yōu)化控制試驗的成本, 最終實(shí)現對污水廠(chǎng)工藝的最優(yōu)化設計與運行(周雪飛等, 2004).張代鈞等(2003)利用ASM1模型, 用MATLAB開(kāi)發(fā)出了一套模擬軟件, 對污水處理廠(chǎng)中COD和氨氮去除過(guò)程進(jìn)行數值模擬, 并得出了該污水廠(chǎng)運行的最佳工藝參數.另外, Kaelin等(2009)通過(guò)對ASM3模型結構的優(yōu)化, 準確模擬了兩步硝化-反硝化過(guò)程中亞硝酸鹽氮的變化過(guò)程.朱向東等(2007)通過(guò)ASM2d模型對北京某污水廠(chǎng)的運行工藝進(jìn)行數值模擬, 試驗結果表明, 在模型提供的參考值的基礎上, 通過(guò)對該廠(chǎng)進(jìn)水特征的分析, 能夠提高模型對運行工藝模擬的準確度.Yang等(2013)通過(guò)FCASM4機理模型對紹興市某污水處理廠(chǎng)進(jìn)行了工藝建模和工藝優(yōu)化研究, 模擬結果表明, FCASM4機理模型能對該廠(chǎng)的氧化溝運行過(guò)程較好地模擬, 并經(jīng)過(guò)模型對該廠(chǎng)工藝參數的優(yōu)化控制, 解決了該廠(chǎng)冬季氨氮出水濃度難以穩定達標的問(wèn)題.然而大部分的研究都忽略了由于各地污水處理廠(chǎng)污水源的水質(zhì)特征、工藝運行參數及工況特征的差異而產(chǎn)生的各污水處理廠(chǎng)中微生物群落結構的差異.這一差異將最終影響系統中微生物的動(dòng)力學(xué)參數和耗氧速率, 導致模型動(dòng)力學(xué)參數的默認值與實(shí)際動(dòng)力學(xué)參數值的不一致.另外, 也有可能產(chǎn)生模型組分劃分不合理的問(wèn)題, 導致模型無(wú)法真實(shí)反映污染物去除過(guò)程.因此, 若要提高模型的準確度, 就有必要測定污水處理廠(chǎng)的進(jìn)水水質(zhì)特征及微生物的動(dòng)力學(xué)參數.

　　本研究基于全耦合活性污泥3號模型(Fully Coupled Activated Sludge Model No.3, 簡(jiǎn)稱(chēng)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(guò)進(jìn)水水質(zhì)特征分析和動(dòng)力學(xué)參數的測定, 完成模型參數的識別工作, 以大幅提高模型預測的精度.最后, 通過(guò)模擬確定該廠(chǎng)的最佳運行工況條件, 以解決該廠(chǎng)在運行過(guò)程中出水總氮(TN)難以穩定達標的問(wèn)題, 為實(shí)現智能化污水處理廠(chǎng)提供理論基礎和技術(shù)保障.

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

　　本文以杭州市某污水處理廠(chǎng)為研究對象, 該廠(chǎng)采用改良A+A2/O污水二級處理工藝和微絮凝過(guò)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)達到《城鎮污水處理廠(chǎng)污染物排放標準》(GB18918—2002)的一級A標準要求(CODCr≤40 mg·L-1);二期工程實(shí)施后, 出水水質(zhì)執行“AA標準”(TN≤10 mg·L-1).污水處理廠(chǎng)技術(shù)參數如表 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(chǎng)技術(shù)參數

　　表 2 2017上半年進(jìn)水水質(zhì)年均值

　　2.2 污水處理廠(chǎng)運行數據的動(dòng)態(tài)監測

　　為了探究該廠(chǎng)各個(gè)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(chǎng)的生物處理單元進(jìn)行水質(zhì)動(dòng)態(tài)監測, 以滿(mǎn)足工藝模型建立的運行特征及精度要求.此次運行數據的監測, 污水處理廠(chǎng)的生物處理單元均布置動(dòng)態(tài)監測點(diǎn), 具體監測點(diǎn)位置見(jiàn)圖 2.取3個(gè)平行樣, 現場(chǎng)測定的常規水質(zhì)指標, 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(gè)生物處理單元的濃度值, 具體測定方法參考《水和廢水監測分析方法》(第4版)(魏復盛, 2002).

　　圖 2

　　圖 2動(dòng)態(tài)監測點(diǎn)位置示意圖(☆表示監測采樣點(diǎn))

　　2.3 呼吸試驗方法2.3.1 呼吸試驗設置

　　本試驗所用反應器為1 L密封的呼吸瓶.反應器進(jìn)水通過(guò)磁力循環(huán)泵將進(jìn)水排入反應器中.呼吸瓶采用磁力攪拌, 攪拌器的轉動(dòng)速率控制在200~250 r·min-1, 以保證反應器內泥水充分混合, 同時(shí)內部設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”控制和調節磁力循環(huán)泵、攪拌器和曝氣泵的開(kāi)啟與關(guān)閉, 從而實(shí)現實(shí)時(shí)地監測呼吸瓶反應過(guò)程中溶解氧變化情況及反應器的連續運行.

　　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(jiàn)文獻(孫培德等, 2008))通過(guò)常規指標的測定可以直接獲得.FCASM3組分簡(jiǎn)單定義詳見(jiàn)表 3.具體測定方法參考《水和廢水監測分析方法》(第四版)(魏復盛, 2002).根據污水處理廠(chǎng)進(jìn)水水質(zhì)特征分析可知, SS、SI、XI、XS需通過(guò)與COD確立轉換關(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(shí)驗采用好氧間歇呼吸計量法, 通過(guò)繪制耗氧速率(OUR)曲線(xiàn)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之間的轉換關(guān)系式, 再測定溶解性COD, 分別求出對應的溶解惰性有機物(SI)和惰性不可生物降解有機物(XI).從污水處理廠(chǎng)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), 避免硝化反應對耗氧速率造成影響, 利用溶解氧探針監測呼吸瓶反應過(guò)程中溶解氧的變化情況, 繪制OUR呼吸速率曲線(xiàn).根據SS和XS所引起的OUR積分面積再減去微生物內源呼吸的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(jiǎn)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;t1、t2為耗氧曲線(xiàn)中對應的拐點(diǎn)時(shí)間(min);R1、R2、R3為耗氧曲線(xiàn)中對應的OUR(mg·L-1·h-1)數值.

　　2.3.3 污水處理廠(chǎng)模型動(dòng)力學(xué)參數測定

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

　　根據Hao等(2009)的方法, 測定硝化細菌和異養菌衰減系數(bO2, NS、bO2, NB).從反應器中取0.2 L活性污泥放入在呼吸瓶中, 測自養菌的OUR分3步, 首先測定內源呼吸速率, 無(wú)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.異養菌衰亡系數(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, 測定硝化細菌半飽和常數(KNH4+、KNO2-)和比生長(cháng)速率(μNS、μNB).從反應器中取出200 mL活性污泥, 并用營(yíng)養溶液反復沖洗.在接下來(lái)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Vanrolleghem等(1999)的方法, 在反應器內按一定的比例投加污泥和葡萄糖溶液, 待系統中污泥達到內源呼吸水平時(shí), 呼吸試驗結束.根據OUR曲線(xiàn)與內源呼吸線(xiàn)圍成的積分面積及反應器內的COD, 確定異養菌的產(chǎn)率系數(YOH)和比生長(cháng)速率(μH), 試驗設置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(chǎng)A+A2/O工藝模型建立

　　基于對生物場(chǎng)模型的改進(jìn)和模型建立的基本假設, 結合該污水廠(chǎng)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將系統的微生物劃分為8類(lèi)菌群, 共包含31種組分, 72個(gè)子過(guò)程.同時(shí), A+A2/O工藝運行條件下, 水流的彌散過(guò)程也會(huì )對污染物質(zhì)轉化過(guò)程和微生物的活性及分布產(chǎn)生影響, 該數值模型同時(shí)結合水流的推流作用及生物場(chǎng)對污水廠(chǎng)的生化反應池進(jìn)行工藝數值模擬.根據水質(zhì)特征和微生物動(dòng)力學(xué)參數, 基于MATLAB數學(xué)工具軟件建立活性污泥系統A+A2/O工藝模型, 并利用MATLAB內置的常微分方程數值求解函數(ode15s)解算生物場(chǎng)耦合模型(FCASM3), 從而實(shí)現對A+A2/O工藝的數值模擬.

　　2.4.2 工藝參數優(yōu)化方法

　　對于A(yíng)+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的污染物質(zhì)處理效果影響較大的3個(gè)工藝參數.好氧池中的溶解氧不足將抑制硝化細菌的活性及異樣菌的生長(cháng), 從而影響有機物去除、硝化反應及吸磷過(guò)程.混合液回流比對缺氧池的反硝化過(guò)程影響較大, 混合液回流比太小將導致硝化液回流量較少, 不利于系統中TN的去除, 同時(shí), 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(gè)最佳的工藝參數組合.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(jiàn)表 5.不同氧轉移系數水平下好氧池中平均溶解氧濃度值列于表 6.

　　表 5 正交試驗設計表

 

　　表 6 各氧轉移系數水平下好氧池中平均溶解氧濃度值

 　　3 結果與討論(Results and discussion)3.1 污水處理廠(chǎng)模型參數識別3.1.1 污水處理廠(chǎng)的常規水質(zhì)測定結果

　　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(gè)過(guò)程COD共降低了57%.根據NO2--N濃度動(dòng)態(tài)監測可知, 在整個(gè)過(guò)程中, NO2--N的濃度值較為穩定.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兩個(gè)高峰, 反硝化段出現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, 導致反硝化段呈小幅度上升趨勢.好氧池出現高峰的原因是在好氧條件下, 硝化細菌利用溶解氧提供的電子將氨氮氧化成硝態(tài)氮, 導致好氧池硝酸鹽濃度上升至8.7 mg·L-1.PO43--P濃度動(dòng)態(tài)監測結果發(fā)現, 該污水處理廠(chǎng)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(kāi)始下降, 好氧池最終出水PO43--P濃度是0.25 mg·L-1.

　　圖 3

　　圖 3常規水質(zhì)COD、NH4+-N、NO3--N和NO2--N、PO43--P、TN動(dòng)態(tài)監測數據變化圖

　　綜上可知, 污水廠(chǎng)各個(gè)生物處理單元的污水處理效果較好, 主要由于動(dòng)態(tài)監測時(shí)間處于炎熱的夏季, 硝化細菌的活性較強, 導致該廠(chǎng)出水TN濃度較低, 但該廠(chǎng)部分時(shí)間段依然存在TN出水濃度高于10 mg·L-1, 不能穩定達標的問(wèn)題.由監測結果可知, 混合液回流過(guò)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(shí), 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, 因此, 在建立污水處理廠(chǎng)工藝模型時(shí), 為了簡(jiǎn)化模型的計算量, 提高模型優(yōu)化工藝參數的頻率, 在不影響模型準確度的前提下, 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

　　現場(chǎng)的動(dòng)態(tài)監測試驗期間, 取生物池進(jìn)水水樣進(jìn)行COD組分濃度劃分測定, 確認模型組分.本實(shí)驗采用好氧間歇呼吸計量法, 通過(guò)繪制耗氧速率(OUR)曲線(xiàn)測定進(jìn)水中COD各組分濃度值, 水質(zhì)組分比例結果列于表 7中.

　　表 7 污水處理廠(chǎng)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(chǎng)進(jìn)水中SS占總COD的47.27%, SI+XI占總COD的29.6%.與典型城鎮污水廠(chǎng)進(jìn)水水質(zhì)相比, 該廠(chǎng)進(jìn)水COD中SS+XS比例偏高, 表明該廠(chǎng)進(jìn)水可生化性比較好, 然而可生物降解有機碳的濃度較低, 可能直接影響到系統的脫氮除磷性能, 因此, 該廠(chǎng)的厭氧池和缺氧池需要投加一定量的碳源.同時(shí), 該廠(chǎng)進(jìn)水中SI+ XI的比例較高, 表明進(jìn)水中無(wú)機顆粒物及不可降解有機物含量較高, 原因是該廠(chǎng)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(shí)沖刷的建筑廢棄物及泥沙.根據活性污泥模型中XI的定義, 在生物處理系統中, 這部分有機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(chǎng)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(jiàn)http://www.sharpedgetext.com更多相關(guān)技術(shù)文檔。

　　3.1.3 模型動(dòng)力學(xué)參數分析

　　由圖 4a、4b、4e及4g的硝化細菌動(dòng)力學(xué)參數測定結果可知, 亞硝化菌和硝化菌衰減系數分別是0.151 d-1和0.2242 d-1, 硝化細菌的衰減系數略低于以往文獻的參考值(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(cháng)速率分別是0.72 d-1和0.86 d-1, 遠高于以往文獻給出的參考值(μNS=0.52 d-1, μNB=78 d-1), 表明硝化細菌的新陳代謝能力較強, 硝化反應速率較高, 由于硝化菌的最大比生長(cháng)速率高于亞硝化細菌, 因此, 硝化過(guò)程的中間體亞硝酸鹽的含量比較低.半飽和常數對硝化細菌底物的轉化有重要的影響, 在好氧階段, 半飽和常數通過(guò)開(kāi)關(guān)函數控制硝化細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)的半飽和常數分別是0.78和0.82 g·m-3, 呼吸試驗測定的硝化細菌動(dòng)力學(xué)參數與以往文獻的測定值相似(Moussa et al., 2005; Yang et al., 2013), 其中, 硝化細菌的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(shí)驗結果(a.AOB的衰減系數, b.NOB的衰減系數, c.異樣菌的衰減系數, d.異樣菌的產(chǎn)率系數, e.AOB的最大比生長(cháng)速率, f.AOB的半飽和系數, g.NOB的最大比生長(cháng)速率, h.NOB的半飽和系數)

　　由圖 4c和4d可知, 通過(guò)間歇OUR呼吸計量試驗測定的異氧菌產(chǎn)率系數為0.61 g·g-1, 測定的產(chǎn)率系數低于模型典型值(0.63 g·g-1).可能由于進(jìn)水COD中相當部分的有機物無(wú)法被微生物轉化成貯存物質(zhì)所消耗, 同時(shí), 經(jīng)過(guò)外回流帶入大量含硝酸鹽的污水, 導致生物池Ss組分比例進(jìn)一步降低, 抑制異樣菌的生長(cháng), 進(jìn)而異養菌對有機碳的吸收量減少, 轉化率不高, 導致產(chǎn)率系數降低(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(gè)模型的狀態(tài)或輸出變化對系統參數或周?chē)鷹l件變化的敏感程度的方法.在選取相關(guān)典型值作為動(dòng)力學(xué)參數初值的基礎上, 通過(guò)對比模擬結果與實(shí)測結果的一致性, 結合經(jīng)驗及所得的動(dòng)力學(xué)參數靈敏度對動(dòng)力學(xué)參數進(jìn)行不斷調整, 以更好地反映水中污染物的轉化情況及微生物的活性, 最終使模擬結果與實(shí)測結果的吻合程度最佳(孫培德等, 2007).本文對污水廠(chǎng)的A+A2/O工藝模型的全部動(dòng)力學(xué)參數進(jìn)行了靈敏度分析, 由于受到篇幅的限制, 只選取對模擬結果影響較大的6個(gè)動(dòng)力學(xué)參數進(jìn)行分析說(shuō)明, 表 8列出了主要動(dòng)力學(xué)參數的靈敏度分析結果.

　　表 8 主要動(dòng)力學(xué)參數的靈敏度分析結果

 　　3.2.2 模型校驗結果

　　數值模型經(jīng)過(guò)模型動(dòng)力學(xué)的識別和靈敏度分析后, 利用污水廠(chǎng)前60 d的歷史水質(zhì)監測數據對FCASM3模型進(jìn)行校核, 再利用污水廠(chǎng)后60 d的歷史數據對模型進(jìn)行驗證, 并對校驗后的模型進(jìn)行模擬值與實(shí)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(shí)測值對比結果如圖 5所示.主要模型動(dòng)力學(xué)參數校核結果列于表 9中.

　　圖 5

　　圖 5 FCASM3模型校核與驗證結果 

　　由圖 5可以看出, COD和PO43--P的模擬變化趨勢與實(shí)際的動(dòng)態(tài)趨勢十分一致, 且比實(shí)際值變化趨勢更加穩定.NH4+-N的模擬值總體上比實(shí)測值略高, 原因可能是該污水處理廠(chǎng)的好氧池中NH4+-N的實(shí)測濃度值比較低, 實(shí)測值略微的監測誤差和波動(dòng)均能使模擬值與實(shí)測值的誤差結果放大, 同時(shí), 系統中可能存在短程硝化-反硝化的脫氮方式, 導致好氧池中NH4+-N濃度偏低.由模擬結果可知, FCASM3機理模型對有機物的去除、氨氮的轉化及磷酸鹽的去除過(guò)程的描述比較準確, 其COD、NH4+-N和PO43--P模擬值與實(shí)測值的平均相對誤差不超過(guò)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, 但系統生化反應過(guò)程中NO3--N的模擬值比真實(shí)值略高, 系統中NO3--N模擬值與實(shí)測值的平均相對誤差為16%.主要原因可能是：一方面, 在FCASM3機理模型假設中默認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(shí)際好氧池分為3個(gè)廊道, 采用的是推流式曝氣池及生物池水深存在落差, 導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菌和反硝化細菌的生長(cháng)代謝有很大的影響, 低溶解氧濃度不利于硝化細菌的活動(dòng), 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(cháng)趨勢要好于實(shí)際的體系, 造成了硝酸鹽和亞硝鹽模擬結果稍有失真(楊敏, 2013).另一方面, 污水處理廠(chǎng)中二沉池的污泥回流到缺氧池的過(guò)程中, 回流污泥可能攜帶部分溶解氧量進(jìn)入缺氧池, 對反硝化細菌的活性產(chǎn)生抑制影響, 造成了硝酸鹽的實(shí)測值與模擬值略有偏差.總體而言, FCASM3能夠較好地模擬該廠(chǎng)的A+A2/O工藝系統中各物質(zhì)的轉化情況, 其模擬結果具有說(shuō)服力.

　　3.3 污水處理廠(chǎng)最佳運行工況數值模擬

　　在動(dòng)態(tài)進(jìn)水水質(zhì)和水量波動(dòng)的條件下, 利用校核完成的A+A2/O工藝模型, 用污水廠(chǎng)2017年上半年運行的歷史數據對不同工藝組合的A+A2/O工況進(jìn)行COD、NH4+-N、TN和PO43--P數值模擬, 結果見(jiàn)圖 6.

　　圖 6

　　圖 6多因素正交模擬試驗結果 

　　由圖 6a對COD的模擬結果可知, 工藝參數的調整對好氧池中COD出水值并無(wú)較大影響.由圖 6b及6c可知, 試驗1、試驗2、試驗7和試驗3的模擬結果明顯區別于其他各組的模擬結果, 試驗1、試驗2、試驗7對出水NH4+-N的模擬結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的模擬結果遠遠高于其他各組的模擬值;由好氧池中TN的模擬結果可知, 試驗1、試驗6、試驗9的模擬結果低于其他試驗組, 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, 溶解氧對系統的脫氮過(guò)程十分重要.另外, 低溶解氧濃度有利于系統的脫氮過(guò)程, 可能是由于低溶解氧有利于系統中短程硝化-反硝化過(guò)程的實(shí)現(Chuang et al., 2007).同時(shí), 對比試驗3和試驗9的模擬結果可知, 較高的混合液回流比攜帶了大量的硝化液回流到缺氧池, 有利于增強系統的反硝化過(guò)程, 提高缺氧池的脫氮性能.

　　由圖 6d對PO43--P的模擬結果發(fā)現, 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模擬濃度, 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的除磷, 高污泥齡不利于磷酸鹽的去除.主要原因是當生物除磷的好氧區過(guò)度曝氣, 聚磷菌的胞內聚合物會(huì )過(guò)度消耗, 導致好氧階段無(wú)法提供足夠能量完成吸磷過(guò)程, 從而導致系統除磷效果的惡化(王曉蓮等，2005; Werle et al., 2010).另外, 污水處理廠(chǎng)通過(guò)排泥的方式, 將聚磷菌體內的磷酸鹽釋放到外界, 達到系統生物除磷的效果.

　　綜合上圖可得, A+A2/O工藝系統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(mǎn)足污水廠(chǎng)運行過(guò)程中出水TN濃度穩定達標(TN≤10 mg·L-1)的前提下, 同時(shí)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 結論(Conclusions)

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

　　2) 通過(guò)對活性污泥系統中微生物的動(dòng)力學(xué)參數測定, 確認了模型動(dòng)力學(xué)參數, 測定結果顯示, 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(shí), 硝化菌的比生長(cháng)速率較高, 硝化速率較快, 整個(gè)系統的硝化過(guò)程較強.另外, 異養菌的生長(cháng)速率緩慢, 對系統中有機碳的吸收量較少, 同化率效率不高, 因此, 導致異養菌的產(chǎn)率系數較低.

　　3) 經(jīng)過(guò)生物池進(jìn)水水質(zhì)組分分析和模型動(dòng)力學(xué)的測定, 完成了模型參數的識別, 結合模型參數的靈敏度分析, 并利用污水處理廠(chǎng)的運行數據對工藝模型FCASM3進(jìn)行校驗, 模擬結果表明, 基于FCASM3機理模型的A+A2/O工藝模型模擬的出水值與實(shí)測出水值吻合度高, 模擬的平均相對誤差不超過(guò)10%, 模擬結果具有說(shuō)服力.另外, 該校核方法有助于確認各污水處理廠(chǎng)的運行特征, 克服一般的模型預測難以達到污水處理控制精度的需求, 為實(shí)現智能化污水處理廠(chǎng)提供理論基礎和技術(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.模擬結果表明, 當A+A2/O系統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(shí), 該工況在滿(mǎn)足污水廠(chǎng)運行過(guò)程中出水TN濃度穩定達標(10 mg·L-1)的前提下, 同時(shí)能保證好氧池出水COD和PO43--P濃度較低且運行成本最低.(來(lái)源：環(huán)境科學(xué)學(xué)報 作者：孫培德)