| FESE | 封面报道：污水处理厂能量中和潜力评估——一种基于整合能量效率和能量回收的新型评估框架 |
论文标题：Energy neutrality potential of wastewater treatment plants: A novel evaluation framework integrating energy efficiency and recovery（污水处理厂能量中和潜力评估——一种基于整合能量效率和能量回收的新型评估框架）
期刊：Frontiers of Environmental Science & Engineering
作者：Runyao Huang, Jin Xu, Li Xie, Hongtao Wang, Xiaohang Ni
发表时间：15 Sep 2022
DOI： 10.1007/s11783-022-1549-0
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https://journal.hep.com.cn/fese/EN/10.1007/s1178-022-1549-0
文章出版：Front. Environ. Sci. Eng. 2022, 16(9): 117
原文信息
题目：
作者：
Runyao Huang , Jin Xu , Li Xie, Hongtao Wang (
), Xiaohang Ni
作者单位
Tongji University, China
通讯作者邮箱：
hongtao@tongji.edu.cn
关键词：
Wastewater treatment plants (污水处理厂);
Energy neutrality potential (能量中和潜力);
Energy efficiency (能效);
Energy recovery (能源回收);
Evaluation framework (评估框架)。
文章亮点
• 基于能效和回收率制定污水处理厂评估框架；
• 评估970家污水处理厂的能源中和能力；
• 开展特征性和解释因素分析；
• 提出能够提高能源中和能力的有效途径。
文章简介
污水的处理消耗大量能源，同时排放大量温室气体（GHGs）。鉴于我国巨大的污水处理规模和下水道长度，在2060年实现国家确定的碳中和目标是至关重要的。污水处理厂的温室气体排放主要来源于生物反应器和电力的输入，碳中和与污水处理厂能源中和息息相关。因此，可依据污水处理厂能源中和的潜力制定出实现碳中和的措施。
污水处理厂的脱碳途径可概括为节能、能源回收和能源可再生，本研究旨在综合评估这些处理途径评价污水处理厂的能源中和，通过能源自给能力（ESS）和水-能源效率（CWEE）来表征污水处理的效率，将能效和能源回收结合起来，建立可以用来评估污水处理厂能源中和潜力（ENP）的框架。
图1 摘要图
1.污水处理厂关键绩效指标评估
本研究对长江经济带（YREB）970个污水处理厂的ENP进行评价，通过ESS和CWEE指标对污水处理厂进行评价（图2）。其中，121个污水处理厂能够完全自给自足（ESS≥1.0），结合热电联产（CHP）和水源热泵（WSHP）数据表明满足自给自足的污水处理厂在去除污染物方面的能力较弱故耗电较低，而且热能的充分回收抵消了这部分的电力消耗；另外有98个污水处理厂为基准点（CWEE=1），这些污水处理厂的特点是高消耗和高产出，即此类污水处理厂具有相对较强的污染物处理能力。
图2 污水处理厂在能源自给自足（ESS）和水-能源效率（CWEE）频率分布
2.污水厂能源中和能力评估
以ESS（67.26%）和CWEE（0.544）中值为界限，将970个污水厂分为四类，对不同类型的污水处理厂能源中和特征进行分析，其中污水厂的ESS和CWEE均超过中值的污水处理厂为具有较高的ENP。通过Chi²检验，表明不同类型污水处理厂的比例相同，p<0.001表明不同类型污水处理厂ENP分区之间存在显著差异，其差异来源于YREB人口密度、经济发展水平和水资源分布条件对污水厂排放和处理造成的不同。
图3 能量中和潜力特征：（a）净能回收和（b）排放情况
如图3（a）所示，ENP高的污水处理厂热能（WSHP）回收率最高，但ENP较高的污水处理厂回收的化学能（CHP）比例要小得多，说明我国污水厂热能回收力远远高于化学能的回收。图3（b）显示的是污水厂的排污情况，除COD外，ENP较高的污水处理厂中所有污染物均按照最低要求排放，故加强污染物去除仍然是污水处理厂的主要目标。
3. 解释因素分析和优化方法
用Kruskal–Wallis H分析不同因素对进水水量和水质的影响，结果表明污水厂进水COD浓度、BOD5/COD、处理能力和污泥产生量等值的增加，均会提升污水处理厂ENP。污泥产生量和处理能力反映污水处理厂的规模；处理能力能够评估热能，而热能值高的污水处理厂往往ESS和CWEE具有更好的性能；污泥产量决定污水处理厂的化学能；进水COD是污水的碳源，对污水处理厂能源中和碳中和具有显著影响；进水BOD5/COD提高有助于污染物去除效率。此外，进水COD/TN和BOD5/TP反映污水厂利用生物技术去除氮和磷的程度，在本研究中，这两个参数并没有显著影响ENP。
基于ESS和CWEE对提高污水处理厂ENP优化方法进行分析。根据相关方程，ESS很大程度上取决于操作能耗和总能量的回收，较低的运行能耗和较高的能量回收率能够增大ESS。而CWEE受到输入和输出变量的影响，输入变量是指三类能源消耗，输出变量为能源回收和污染物去除，通过敏感性分析结果表明，CWEE对CHP高度敏感，而对WSHP不太敏感，也就是说CWEE应该在CHP基础上进行优化。在本研究评估ENP的框架下，污水处理厂优化方法应集中于能量回收系统和污水处理系统上，可针对不同污水处理厂的特性研究并制定出相应的优化能源中和策略，例如降低剩余污泥的含水量、提高有机物利用以及确定合适的排放限值。
本研究通过ESS和CWEE两个指标对YREB中970个污水处理厂ENP进行评估，并建立一个污水处理厂的ENP评估框架。结果表明，ESS值高的污水处理厂能够完全自给自足，具有消耗少污染物去除量少的特点，而CWEE受到规模经济的影响，与废水处理设施有关，ENP高的污水处理厂具有较高的热能回收率，但污染物排放较为宽松。通过解释因素分析表明，污水处理厂的处理能力、污泥产量、进水COD浓度和进水BOD5/COD对ENP产生显著影响。提高污水处理厂ENP的优化方法应减少CHP投入，为实现这一目标，可通过提高有机利用和降低剩余污泥含水率等，另外污染物排放应选定合适的排放限值。本研究提出的评估框架也可应用于评估其他污水处理厂ENP。
编委点评
为减少温室气体排放促进能源、营养物和碳回收，以实现污水处理资源利用化。本研究系统的对长江经济带970个污水处理厂进行了能源中和能力评估，通过考察热能、化学能、污水排放和处理能力等指标对这些污水处理厂进行了分类和分析，以确定不同类型污水处理厂能源中和能力提高的策略和方法。通过这些案例，为国内外学术界评估污水处理厂能源中和能力提供了参考。
编者 | 黄静
点评 | 路璐
致 谢
路璐，哈尔滨工业大学（深圳）教授，FESE青年编委，国家级青年人才。研究方向为碳中和污水处理与资源化；主持国家自然科学基金等多项国家和省市级科研项目；获省部级一等奖2项；第一/通讯作者在Nature Sustainability, Joule, Energy & Environmental Science, Environmental Science & Technology, Water Research上发表多篇论文。个人主页：
http://faculty.hitsz.edu.cn/lulu
黄静，女，31岁，哈尔滨工业大学（深圳）土木与环境工程学院2022级环境科学与工程专业博士后，导师为路璐教授，研究方向生物电化学去除污染物和生物能源回收，以第一作者发表SCI论文4篇。
摘要
Wastewater treatment plants (WWTPs) consume large amounts of energy and emit greenhouse gases to remove pollutants. This study proposes a framework for evaluating the energy neutrality potential (ENP) of WWTPs from an integrated perspective. Operational data of 970 WWTPs in the Yangtze River Economic Belt (YREB) were extracted from the China Urban Drainage Yearbook 2018. The potential chemical and thermal energies were estimated using combined heat and power (CHP) and water source heat pump, respectively. Two key performance indicators (KPIs) were then established: the energy self-sufficiency (ESS) indicator, which reflects the offset degree of energy recovery, and the comprehensive water–energy efficiency (CWEE) indicator, which characterizes the efficiency of water–energy conversion. For the qualitative results, 98 WWTPs became the benchmark (i.e., CWEE= 1.000), while 112 WWTPs were fully self-sufficient (i.e., ESS≥100%). Subsequently, four types of ENP were classified by setting the median values of the two KPIs as the critical value. The WWTPs with high ENP had high net thermal energy values and relatively loose discharge limits. The explanatory factor analysis of water quantity and quality verified the existence of scale economies. Sufficient carbon source and biodegradability condition were also significant factors. As the CWEE indicator was mostly sensitive to the input of CHP, future optimization shall focus on the moisture and organic content of sludge. This study proposes a novel framework for evaluating the ENP of WWTPs. The results can provide guidance for optimizing the energy efficiency and recovery of WWTPs.
