基于多因素影響的城市水污染處理節能技術研究

中圖分類號：X703.1

文章編號：1674-6139（2025）07-0087-05

文獻標志碼：B

Energy-saving Technology for Urban Water Pollution Treatment Based on Multi-factorInfluence

XingFengxia’，Zhang Jialan2，Chen Junnan2 （1.Puyang Municipal Facilities Affairs Center，Puyang 457O0o，China; 2.Sichuan Central Inspection Technology Inc.，Zigong 643OOo，China）

Abstract：Thesewagetreatmentplantproceesalargeamountofsewageeveryday，withhighenergyconsumption.Basedonthis， themoleculardyamicsteoyalgoritisintroducdtoupdatethdisoledoxygenconcetrationandratenitrogenconcetationin realtimethroughmolecularpositiontrasformation.Basedothebenchmarksiulationmodel，thepaperdetectedtheoptimalratioof disolvedxygenconcentrationnditratenrogenconcentratiomoleculesndptiedthsoledogenndnitraterogco centrations.Therelevantconstraintsandlimitationsofwagetreatmentwasdjusted，ultimatelyachevingtetialeuenuality andthelowestsewagetreatmenteergyonsumptionandimprovingswagetreatmentefciencyTheresearchesultsshowthattetotal daily energy consumption of this new technology on sunny and rainy days is 3267.91kWh and 4554.72kWh ，respectively.By comparison，thismetodcosumessignificantlyseergythanothertehnologesTheesultsshowthathetechologyproposedytheah institute providesan effective energy-saving solution for urban sewage treatment.

Key words：multi-factor；energy saving；activated sludge process；wastewater；environment

前言

隨著城市生活排水量和工業排水量增加，污水處理廠的污水消耗小于凈水供給，污水處理能力不足。使得水污染不僅威脅到城市居民的健康和生活質量，還對生態系統造成了不可逆轉的破壞。傳統的活性污泥法在處理城市污水方面應用廣泛，但高能耗問題成為推廣應用的瓶頸[1]。因此，許多先進的節能技術被提出，如人工智能的膜生物反應器、智能優化曝氣控制系統和人工智能輔助的厭氧氨氧化等[2]。這些技術在提高污水處理效率和降低能耗方面取得了一定的進展，但研究方法多側重于單一技術的優化，而忽略了多因素綜合影響的系統性研究，因此，研究通過引入KMTOA算法和BSM1模型，通過KMTOA分子位置變換來實時更新溶解氧濃度和硝態氮濃度，進而調整污水處理的相關限制，最終達到最優值的出水水質和最低的污水處理能耗，優化污水處理過程中的關鍵參數[3]B1M1模型用于檢測出最佳配比的溶解氧濃度和硝態氮濃度分子，同時全面考慮了污泥齡、酸堿度、混合懸浮液固體濃度、溫度、溶解氧濃度、硝態氮濃度和營養物質濃度等多個因素的影響，結合兩種算法，優化溶解氧和硝態氮濃度，為污水治理提出了一種新的節能優化技術。

1城市水污染處理節能技術

1.1基于活性污泥法的水污染多因素目標模型構建

動態服務器頁面（ActiveServerPages，ASP）技術是一種處理污水廣泛使用的技術，主要用于處理城市污水。BSM1模型是一種活性污泥處理系統的標準化仿真模型[4-6]。BSM1的結構見圖1。

由圖1可知，整個BSM1結構可分為生化反應池和二沉池兩大部分[7]。研究以數學函數的方式表達凈化處理后的出水水質（EffluentQuality，EQ）計算式見式（1）。

式（1）中， B_ss 和 SS_e 分別表示BSM1系統中和出水的固體懸浮物濃度； B_coD 和 COD_e 分別表示BSM1系統中和出水化學需氧量濃度； B_NKj，e 和 S_NKj，e 分別表示系統中和出水凱式氮濃度； B_N0 和 S_v0，e 分別表示BSM1系統和出水的硝態氮濃度； B_BOD 和BOD_e 分別表示BSM1系統和出水的生化需氧量濃度。在污水處理中，需要大量電力。而曝氣能耗（AerationEnergy，AE）和泵送能耗（PumpingEnergy，PE）。其中 AE 和 PE 的數學計算式見式（2）。

式（2）中， B_so 和 S_o 分別表示BSM1系統和出水的溶解氧濃度； V_i 表示曝氣池的體積； K_La 表示轉換因子，用于將功率和時間的乘積轉換為能量消耗量；Ψ_tΨ_t 表示單元， ，t∈T，t=1，2，3，4，5°Q_a?Q_r 和 Q_w 分別表示BSM1系統內的循環回流量、系統外的循環回流量和污泥排放量。此時的BSM1污水處理多目標影響因素模型見式（3）。

J=*min（β₁?（AE+PE）+β₂?EQ）

式（3）中， ?β₁ 和 β₂ 皆表示權重系數，且滿足 β₁+ β₂=1 。

1.2基于改進活性污泥法的水污染處理

由于一般的污水處理參數指標受天氣變化影響。因此，引入KMTOA算法。該算法受參數變化影響較小。研究隨機以溶解氧濃度和硝態氮濃度為關鍵影響指標，建立了KMTOA分子位置信息示意圖。見圖2。

由圖2可知，兩種顏色的圓圈分別代表了溶解氧濃度和硝態氮濃度分子。通過KMTOA，使得兩類分子的位置信息不斷更新，此時的橫縱坐標不斷變化。在運行BSM1結束后，從而檢測出最佳配比的溶解氧濃度和硝態氮濃度分子。再代入到式（1）和式（2）中從而計算出此時的水質和能耗。整個過程可分為解空間設定、分子位置設定和位置信息更新。解空間設定指的是根據設定的BSM1溶解氧濃度和硝態氮濃度，選擇KMTOA分子對應的求解范圍，即可能值區域。分子位置設定指通過選擇記憶和剔除的方式對于無法移動向最優解區域的分子解進行篩選，從而加速算法的運行。位置信息更新則是通過KMTOA分子位置變換來實時更新溶解氧濃度和硝態氮濃度。其中單個分子的速度和位置更新計算式見式（4）。

式（4）中， d 表示迭代次數， d∈D;v_i（d） 表示分子的移動速度； x_i（d） 表示分子的位置； a_i 表示分子移動的加速度。適應度表示求解的KMTOA分子解的好壞，研究結合前文總結的污水處理節能多目標影響因素模型，定義個體適應度等同于式（3），則此時結合BSM1模型和KMTOA的污水處理實現最佳水質的計算式見式（5）。

F（S_o，S_N0，e）=β₁?EQ（S_o，S_N0，e）+β₂?AE（S_o，S_N0，e）

式（5）中， F（S_o，S_N0，e） ）表示污水處理后出水的最佳溶解氧濃度和硝態氮濃度。此時最低能耗函數如式（6）所示。

E（S_o，S_N0，e）=K_La^p?v_i?S_o+K_La^q?r（S_N0，e）

式（6）中， K_La^p 和 K_La^q 皆表示轉換系數，即將操作參數轉換為能耗； r（S_N0，e ）表示硝態氮濃度對泵送能耗的影響函數。綜上所述，污水處理是一個循環過程。將處理后的污水數據輸入到優化策略模塊中，首先選定優化周期，即污水處理天數。其次在ASP技術的處理基礎上，引入KMTOA算法進行優化，求解最優解，如溶解氧濃度和硝態氮濃度的最佳值。將最優解數值再次輸入到ASP技術中，進而調整污水處理的相關約束限制，最終達到最優值的出水水質和最低的污水處理能耗。

2污水處理節能優化性能測試

測試的CPU采用IntelCoreTMi7-9700CPU @ 3.00GHz×16 ，GPU采用NVIDIAGeForceRTX1660。編譯環境采用MATLAB2018b，BSM1上的所有數據在Ubuntun上運行實現。采用污水處理廠能源消耗數據集和城市規模與水質關系數據庫作為測試數據來源。以污水處理時間為指標，引入同類型較為流行的污水處理技術模型進行對比。例如基于人工智能的膜生物反應器（AI-EnhancedMembraneBioreactor，AI-MBR）、智能優化曝氣控制系統（In-telligentAerationControlSystem，IACS）和人工智能輔助的厭氧氨氧化（AI-AssistedAnammox，AI-Anammox）。測試的結果見圖3。

在相同的污水處理量下，以 350m³ 為例，AI-MBR技術的處理時間更長為5.7小時，其次為IACS的5.1小時和AI-Anammox的4.7小時，而研究所提技術模型的處理時間為3.6小時。因此，可以說明研究所提技術在處理時間層面具有一定的優越性。研究以晴天、雨天和暴雨天，不同的污水環境為變量，測試不同處理技術下的溶解氧濃度和硝態氮濃度與COD濃度變化以及處理所用的能耗進行比較。測試結果見圖4和圖5。

由圖4和圖5可知，四類污水處理技術在晴天和雨天的溶解氧濃度與硝態氮、COD濃度變化都符合正常規律，損耗電能對比其他方法最低。說明實驗的測試數據具有可靠性。研究量化數據，以曝氣能耗、泵送能耗和總能耗進一步測試了以上不同技術的平均每日能耗變化，結果見表1。

由表1可知，研究所提技術在節能、效率及經濟成本方面最具優勢，而其他三類污水處理技術則有較大的改進空間。

3結論

城市化進程加快和環境保護需求增加使得污水處理成為重要研究領域。傳統的污水處理方法存在高能耗低效率的問題，因此，研究通過引入KMTOA與BSM1相結合，提出一種新的污水處理節能技術，通過分子位置變換來實時更新溶解氧濃度和硝態氮濃度，結合BSM1模型，檢測出最佳配比的溶解氧濃度和硝態氮濃度分子，優化溶解氧和硝態氮濃度，最終達到最優值的出水水質和最低的污水處理能耗，提高處理效率。經過實驗，與其他方法在處理污水效率進行了比較，研究提出的方法的每日總能耗分別為3267.91千瓦時和4554.72千瓦時。綜上所述，研究提出的節能優化技術在應用中可以解決污水處理高能耗低效率的問題。

參考文獻：

[1]荊玉姝，牟潤芝，姜怡名，等.曝氣精確控制實現污水處理廠節能降耗的應用[J].環境工程，2022，40（5）：141-145.

[2]何媛媛，袁崗，傅宏佳.醫院污水站運行階段能耗碳排放分析及節能減排研究[J].環境科學與管理，2024，49（2）：11-15.

[3]齊浩然，尹明山，唐兆國，等.城鎮污水處理廠節能減碳實現路徑與技術探討[J].凈水技術，2023，42（10）：16-27.

[4]陳秀成.地下式污水處理廠能耗指標分析及節能方向[J].給水排水，2022，48（3）：35-44.

[5]孫勇，孫德，楊旺政.纏繞卷式膜曝氣生物膜反應器工藝特性及農村污水處理應用實踐[J].環境污染與防治，2022，44（6）：782-787.

[6]宋新新，劉杰，林甲，等.碳中和時代下我國能量自給型污水處理廠發展方向及工程實踐[J].環境科學學報，2022，42（4）：53-63.

[7]吳百苗，張一梅，栗帥，等.基于LCA的污水處理方案碳中和綜合影響評價[J].環境工程，2022，40（6）：130-137.