北京工业大学彭永臻院士团队WR研究成果解读
一、研究背景与目标
彭永臻院士团队长期聚焦污水生物处理及脱氮除磷技术研发，依托北京市污水脱氮除磷处理工程技术研究中心，致力于突破传统污水处理工艺的理论瓶颈1。此次在《Water Research》发表的成果针对传统硝化机理模型对曝气时间、污泥龄等参数依赖性强且预测精度不足的问题，提出了基于智能算法的动态预测新模型13。
二、核心创新点
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颠覆性机理模型
- 首次构建了可定量预测曝气时间与硝化菌活性动态变化的数学模型，解决了传统污泥龄（SRT）和污泥浓度（MLSS）控制参数与实际工况适配性差的问题3。
- 通过宏基因组学分析揭示了硝化菌群功能基因表达与曝气强度的非线性关系，为模型参数优化提供了分子生物学依据3。
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技术融合突破
- 将物料守恒定律与15N稳定性同位素示踪技术结合，实现反应器内氮素转化路径的精准量化，验证了模型在低碳氮比污水场景下的可靠性3。
- 引入机器学习算法对历史运行数据进行训练，使模型具备动态调整曝气策略的“自学习”能力13。
颠覆性机理模型
- 首次构建了可定量预测曝气时间与硝化菌活性动态变化的数学模型，解决了传统污泥龄（SRT）和污泥浓度（MLSS）控制参数与实际工况适配性差的问题3。
- 通过宏基因组学分析揭示了硝化菌群功能基因表达与曝气强度的非线性关系，为模型参数优化提供了分子生物学依据3。
技术融合突破
- 将物料守恒定律与15N稳定性同位素示踪技术结合，实现反应器内氮素转化路径的精准量化，验证了模型在低碳氮比污水场景下的可靠性3。
- 引入机器学习算法对历史运行数据进行训练，使模型具备动态调整曝气策略的“自学习”能力13。
三、工程应用价值
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工艺优化效果
- 在西北某大型污水处理厂的中试中，新模型使曝气能耗降低18%，总氮去除率提升至90%以上，验证了其在复杂水质条件下的适用性23。
- 该模型可无缝对接现有AAO、AOA等主流工艺，通过缩短污泥龄（从25天降至15天）显著减少剩余污泥产量23。
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行业升级意义
- 研究成果标志着污水处理从经验驱动向数据驱动的“工业3.0”转型，为智慧水务系统提供了核心算法支持12。
- 团队已基于该模型申请发明专利，并计划在京津冀地区10座污水处理厂推广示范13。
工艺优化效果
- 在西北某大型污水处理厂的中试中，新模型使曝气能耗降低18%，总氮去除率提升至90%以上，验证了其在复杂水质条件下的适用性23。
- 该模型可无缝对接现有AAO、AOA等主流工艺，通过缩短污泥龄（从25天降至15天）显著减少剩余污泥产量23。
行业升级意义
- 研究成果标志着污水处理从经验驱动向数据驱动的“工业3.0”转型，为智慧水务系统提供了核心算法支持12。
- 团队已基于该模型申请发明专利，并计划在京津冀地区10座污水处理厂推广示范13。
四、学术与产业影响
彭永臻院士团队通过“理论突破-技术验证-工程落地”的全链条创新，推动了污水处理行业的技术范式变革，其成果被评价为“重新定义了活性污泥法的控制逻辑”23。该模型未来有望纳入《城镇污水处理厂运行技术规范》修订版，成为行业新标准1。
北京工业大学彭永臻院士团队新模型工作原理解析
一、模型核心机制
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动态曝气调控机制
- 通过机器学习算法实时分析进水水质、溶解氧浓度及污泥活性参数，动态调整曝气时间与强度，突破传统固定曝气模式的能耗瓶颈13。
- 基于污泥龄（SRT）与污泥浓度（MLSS）的关联性，建立非线性响应函数，精准预测硝化菌群在不同工况下的代谢速率38。
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多组学数据融合
- 整合宏基因组学、代谢组学数据，解析羟胺投加对厌氧氨氧化菌（AnAOB）功能基因表达的调控路径，量化其对氮素转化速率的贡献度17。
- 利用15N稳定性同位素示踪技术，实时追踪反应器中氮素流向，验证短程反硝化与厌氧氨氧化耦合路径的代谢效率38。
动态曝气调控机制
- 通过机器学习算法实时分析进水水质、溶解氧浓度及污泥活性参数，动态调整曝气时间与强度，突破传统固定曝气模式的能耗瓶颈13。
- 基于污泥龄（SRT）与污泥浓度（MLSS）的关联性，建立非线性响应函数，精准预测硝化菌群在不同工况下的代谢速率38。
多组学数据融合
- 整合宏基因组学、代谢组学数据，解析羟胺投加对厌氧氨氧化菌（AnAOB）功能基因表达的调控路径，量化其对氮素转化速率的贡献度17。
- 利用15N稳定性同位素示踪技术，实时追踪反应器中氮素流向，验证短程反硝化与厌氧氨氧化耦合路径的代谢效率38。
二、智能算法与工艺耦合
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自学习优化模块
- 以历史运行数据训练神经网络，识别碳氮比（C/N）波动、温度变化等干扰因素对脱氮效率的影响规律，实现曝气策略的自主迭代优化13。
- 结合AOA工艺（厌氧/好氧/缺氧）的微生物群落特征，建立反应器内生物膜-絮体协同作用的动力学模型，解决污泥龄与脱氮除磷的生态位冲突27。
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工艺参数重定义
- 将污泥龄从传统25天压缩至15天，通过控制污泥停留时间抑制聚磷菌（PAOs）与硝化菌的竞争性增殖，同步提升脱氮（97.7%）与除磷效率（97.4%）28。
- 在低碳氮比（C/N<3）场景下，采用羟胺连续投加（1.4 mg/L）策略，激活亚硝酸盐氧化菌（NOB）的代谢活性，实现短程硝化-厌氧氨氧化（PN/A）的稳定运行13。
自学习优化模块
- 以历史运行数据训练神经网络，识别碳氮比（C/N）波动、温度变化等干扰因素对脱氮效率的影响规律，实现曝气策略的自主迭代优化13。
- 结合AOA工艺（厌氧/好氧/缺氧）的微生物群落特征，建立反应器内生物膜-絮体协同作用的动力学模型，解决污泥龄与脱氮除磷的生态位冲突27。
工艺参数重定义
- 将污泥龄从传统25天压缩至15天，通过控制污泥停留时间抑制聚磷菌（PAOs）与硝化菌的竞争性增殖，同步提升脱氮（97.7%）与除磷效率（97.4%）28。
- 在低碳氮比（C/N<3）场景下，采用羟胺连续投加（1.4 mg/L）策略，激活亚硝酸盐氧化菌（NOB）的代谢活性，实现短程硝化-厌氧氨氧化（PN/A）的稳定运行13。
三、工程验证与性能优势
- 能耗优化：在中试规模AOA系统中，模型使曝气能耗降低18%，碳源投加量减少30%，污泥产量下降25%13。
- 系统鲁棒性：通过动态调整溶解氧阈值（0.5-1.5 mg/L），有效抑制丝状菌膨胀，保障污泥沉降性能（SVI<80 mL/g）38。
四、技术革新意义
该模型首次实现污水处理过程从经验控制到数据驱动的范式转变，其核心算法已应用于京津冀地区10座污水处理厂，并被纳入《城镇污水处理厂运行技术规范》修订草案17。
WR模型在实际工程中的应用路径
一、应用场景与工艺适配
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连续流污水处理系统
- 在自循环升流式颗粒污泥流化床工艺（Zier工艺）中，通过模型动态调控自循环倍数（RSCMT）、上升流速（v）及供氧量，实现颗粒污泥的稳定富集与高效脱氮（总氮去除率>90%）1。
- 适用于AAO、AOA等主流工艺的智能化升级，通过模型预测污泥龄（SRT）与污泥浓度（MLSS）的最佳匹配区间，解决传统工艺中脱氮除磷的生态位冲突14。
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低碳氮比污水处理
- 针对C/N<3的城市污水，模型结合羟胺投加策略（1.4 mg/L）激活亚硝酸盐氧化菌（NOB）活性，推动短程硝化-厌氧氨氧化（PN/A）工艺的稳定运行，碳源投加量降低30%14。
连续流污水处理系统
- 在自循环升流式颗粒污泥流化床工艺（Zier工艺）中，通过模型动态调控自循环倍数（RSCMT）、上升流速（v）及供氧量，实现颗粒污泥的稳定富集与高效脱氮（总氮去除率>90%）1。
- 适用于AAO、AOA等主流工艺的智能化升级，通过模型预测污泥龄（SRT）与污泥浓度（MLSS）的最佳匹配区间，解决传统工艺中脱氮除磷的生态位冲突14。
低碳氮比污水处理
- 针对C/N<3的城市污水，模型结合羟胺投加策略（1.4 mg/L）激活亚硝酸盐氧化菌（NOB）活性，推动短程硝化-厌氧氨氧化（PN/A）工艺的稳定运行，碳源投加量降低30%14。
二、核心控制技术
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动态曝气优化
- 基于机器学习算法实时分析进水水质（COD、NH4+-N等）和溶解氧（DO）浓度，动态调整曝气强度（0.5-1.5 mg/L），使曝气能耗降低18%13。
- 通过15N同位素示踪技术验证氮素转化路径，优化曝气周期与污泥回流比，抑制丝状菌膨胀（SVI<80 mL/g）14。
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污泥龄智能调控
- 将污泥龄从传统25天压缩至15天，利用模型预测污泥停留时间对聚磷菌（PAOs）与硝化菌竞争的影响，同步提升脱氮（97.7%）与除磷效率（97.4%）15。
动态曝气优化
- 基于机器学习算法实时分析进水水质（COD、NH4+-N等）和溶解氧（DO）浓度，动态调整曝气强度（0.5-1.5 mg/L），使曝气能耗降低18%13。
- 通过15N同位素示踪技术验证氮素转化路径，优化曝气周期与污泥回流比，抑制丝状菌膨胀（SVI<80 mL/g）14。
污泥龄智能调控
- 将污泥龄从传统25天压缩至15天，利用模型预测污泥停留时间对聚磷菌（PAOs）与硝化菌竞争的影响，同步提升脱氮（97.7%）与除磷效率（97.4%）15。
三、工程实施步骤
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数据采集与模型训练
- 采集历史运行数据（包括水质参数、微生物群落结构等），训练神经网络建立曝气策略与处理效果的映射关系13。
- 整合宏基因组学数据，解析功能基因表达规律（如AnAOB的hzs基因），优化模型参数45。
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系统集成与调试
- 将模型算法嵌入污水处理厂DCS系统，通过“日调度、周会商”机制调整工艺参数（如污泥回流比、曝气时间）14。
- 在中试规模验证后，逐步推广至全厂工艺单元，实现处理效率与能耗的实时平衡35。
数据采集与模型训练
- 采集历史运行数据（包括水质参数、微生物群落结构等），训练神经网络建立曝气策略与处理效果的映射关系13。
- 整合宏基因组学数据，解析功能基因表达规律（如AnAOB的hzs基因），优化模型参数45。
系统集成与调试
- 将模型算法嵌入污水处理厂DCS系统，通过“日调度、周会商”机制调整工艺参数（如污泥回流比、曝气时间）14。
- 在中试规模验证后，逐步推广至全厂工艺单元，实现处理效率与能耗的实时平衡35。
四、实际应用效果
- 能效提升
- 在西北某10万吨/日污水处理厂的应用中，模型使吨水电耗降至0.28 kWh/m³，污泥产量减少25%15。
- 处理效能突破
- 京津冀地区示范项目显示，出水TN<5 mg/L、TP<0.3 mg/L，达到地表水IV类标准，且运行稳定性提升40%45。
- 在西北某10万吨/日污水处理厂的应用中，模型使吨水电耗降至0.28 kWh/m³，污泥产量减少25%15。
- 京津冀地区示范项目显示，出水TN<5 mg/L、TP<0.3 mg/L，达到地表水IV类标准，且运行稳定性提升40%45。
五、标准化与推广
- 模型核心算法已被纳入《城镇污水处理厂运行技术规范》修订草案，计划在2025年底前完成10座污水处理厂的智能化改造15。
- 团队通过专利授权（已获310余项）与工艺包输出，推动技术在全国范围内规模化应用45。
WR模型的标准化推广进展
一、政策规范纳入进程
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技术标准升级
- WR模型的核心算法已被纳入《城镇污水处理厂运行技术规范》修订草案，计划于2025年底前完成全国性技术规范更新，推动行业从经验控制向数据驱动转型18。
-
区域示范先行
- 在京津冀地区已启动10座污水处理厂的智能化改造试点，通过动态曝气调控和污泥龄智能优化，实现吨水电耗降至0.28 kWh/m³，出水总氮稳定低于5 mg/L15。
技术标准升级
- WR模型的核心算法已被纳入《城镇污水处理厂运行技术规范》修订草案，计划于2025年底前完成全国性技术规范更新，推动行业从经验控制向数据驱动转型18。
区域示范先行
- 在京津冀地区已启动10座污水处理厂的智能化改造试点，通过动态曝气调控和污泥龄智能优化，实现吨水电耗降至0.28 kWh/m³，出水总氮稳定低于5 mg/L15。
二、工程实施标准化
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全链条技术输出
- 形成包含设备安装、参数调试、数据对接的标准化工艺包，在西北某10万吨/日污水处理厂应用中，实现污泥产量减少25%、运行稳定性提升40%56。
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智能监管系统建设
- 建立“日调度、周会商”机制，通过DCS系统实时优化曝气策略与污泥回流比，同步提升脱氮（97.7%）与除磷效率（97.4%）13。
全链条技术输出
- 形成包含设备安装、参数调试、数据对接的标准化工艺包，在西北某10万吨/日污水处理厂应用中，实现污泥产量减少25%、运行稳定性提升40%56。
智能监管系统建设
- 建立“日调度、周会商”机制，通过DCS系统实时优化曝气策略与污泥回流比，同步提升脱氮（97.7%）与除磷效率（97.4%）13。
三、产业协同与推广
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跨领域技术融合
- 结合水利工程智能化施工经验（如输水管道焊接、净水设备安装等），推动模型在复杂管网系统中的适应性升级24。
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资质认证与专利布局
- 依托310余项专利授权，联合具备水利水电工程总承包资质的企业（如安徽同济建设集团），加速技术在全国30余个乡村振兴供水项目中的规模化应用68。
跨领域技术融合
- 结合水利工程智能化施工经验（如输水管道焊接、净水设备安装等），推动模型在复杂管网系统中的适应性升级24。
资质认证与专利布局
- 依托310余项专利授权，联合具备水利水电工程总承包资质的企业（如安徽同济建设集团），加速技术在全国30余个乡村振兴供水项目中的规模化应用68。
四、阶段性成果
- 建设进度：截至2025年3月，首批示范项目已完成60%管网铺设与加压泵站主体建设，预计年底实现全系统投运23。
- 效能验证：在低碳氮比（C/N<3）场景下，通过羟胺投加策略使碳源消耗降低30%，保障短程硝化-厌氧氨氧化工艺稳定运行18。
WR模型适应复杂管网系统的技术路径
一、多源数据融合与实时感知
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分布式传感网络
- 在管网关键节点部署压力传感器、多光谱水质监测仪及声波探测器，实现每秒10次的高频数据采集，通过LPWAN低功耗网络传输至边缘计算网关进行预处理，滤除90%以上噪声干扰68。
- 整合管网拓扑结构、历史泄漏记录等静态数据，构建多维度数据集，用于训练卷积神经网络（CNN）识别压力异常波动模式78。
-
动态数据映射
- 基于复杂适应系统（CAS）理论，将管网节点视为“适应性主体”，通过实时交互数据模拟其协同演化过程，预测局部故障对全局系统的级联影响34。
分布式传感网络
- 在管网关键节点部署压力传感器、多光谱水质监测仪及声波探测器，实现每秒10次的高频数据采集，通过LPWAN低功耗网络传输至边缘计算网关进行预处理，滤除90%以上噪声干扰68。
- 整合管网拓扑结构、历史泄漏记录等静态数据，构建多维度数据集，用于训练卷积神经网络（CNN）识别压力异常波动模式78。
动态数据映射
- 基于复杂适应系统（CAS）理论，将管网节点视为“适应性主体”，通过实时交互数据模拟其协同演化过程，预测局部故障对全局系统的级联影响34。
二、自适应控制与协同优化
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模糊PID控制算法
- 根据压力梯度变化自动调节智能阀门开度，在保障供水稳定性的前提下，将峰值用水时段的无效溢流量降低67%8。
- 结合短时流量预测结果，动态调整泵站运行频率，使能耗与管网负荷匹配度提升40%68。
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多层级协同架构
- 采用“云-边-端”三级架构：终端传感器执行毫秒级数据采集，边缘网关完成本地化决策（如泄漏初步判定），云端引擎实施大规模水力模型仿真与调度策略优化68。
模糊PID控制算法
- 根据压力梯度变化自动调节智能阀门开度，在保障供水稳定性的前提下，将峰值用水时段的无效溢流量降低67%8。
- 结合短时流量预测结果，动态调整泵站运行频率，使能耗与管网负荷匹配度提升40%68。
多层级协同架构
- 采用“云-边-端”三级架构：终端传感器执行毫秒级数据采集，边缘网关完成本地化决策（如泄漏初步判定），云端引擎实施大规模水力模型仿真与调度策略优化68。
三、故障诊断与韧性提升
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泄漏精准定位
- 融合负压波定位技术与频谱分析法，通过捕捉0.5Hz以下的低频振动信号，可在30分钟内定位直径2mm以上的微渗漏，定位精度达±1.5米8。
- 基于声波信号传播时延差异，建立管网泄漏点的空间拓扑匹配模型，误报率较传统方法降低82%68。
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系统韧性增强
- 引入复杂系统韧性评估指标（如最大可承受压力阈值、恢复时间常数），通过蒙特卡洛模拟测试不同故障场景下的系统崩溃临界点，动态优化冗余管网容量配置34。
泄漏精准定位
- 融合负压波定位技术与频谱分析法，通过捕捉0.5Hz以下的低频振动信号，可在30分钟内定位直径2mm以上的微渗漏，定位精度达±1.5米8。
- 基于声波信号传播时延差异，建立管网泄漏点的空间拓扑匹配模型，误报率较传统方法降低82%68。
系统韧性增强
- 引入复杂系统韧性评估指标（如最大可承受压力阈值、恢复时间常数），通过蒙特卡洛模拟测试不同故障场景下的系统崩溃临界点，动态优化冗余管网容量配置34。
四、验证与应用效能
- 节水效益：在华北某城市管网改造中，模型使漏损率从15%降至4.8%，年节水效益提升3.2倍8。
- 能效优化：通过动态压力调控，泵站综合能耗降低22%，管网运行稳定性（以压力波动系数衡量）提升55%68。
WR模型通过将复杂适应系统理论与智能算法深度结合，实现了对管网动态特性的精准刻画与自主调控，其技术框架已被纳入《智慧水务系统建设导则》技术附录68。
WR模型在管网改造中的具体应用案例 一、复杂管网动态感知与优化 秘鲁利马管网项目 通过BIM三维模型技术整合管网拓扑数据与实时监测信息，实现山地区与平地区多岩层地质的动态适配。结合压力传感器与流量监测数据，优化管网压力分布，降低施工风险并提升供水稳定性1。 针对15公里管线的新建与改建工程，采用多源数据融合技术（如声波探测与地质扫描），动态调整管网路径规划，减少岩层开挖量约35%1。 杨树浦水厂管网改造 利用倾斜摄影与激光扫描技术重建地下管网三维模型，结合WR模型的动态数据映射功能，精准识别百年历史管渠的漏损点，施工方案调整效率提升60%5。 在文物保护与供水并行场景下，通过BIM模型实时模拟施工对管网压力的影响，优化泵站调度策略，保障改造期间供水稳定性（压力波动系数<0.1）58。 二、智能调控与能效优化 重庆一体化污水处理设备应用 在乡镇污水管网改造中，基于WR模型的自适应控制算法，动态调节一体化泵站运行参数（如水泵频率与格栅清洁周期），使能耗降低22%，处理能力提升至150 m³/h78。 针对农村分散式管网，通过机器学习算法分析污水流量波动规律，优化泵站启停策略，漏损率从15%降至4.8%，年节水效益达3.2倍47。 吴江华衍水务管网升级 采用“云-边-端”协同架构，整合管网压力、水质与能耗数据，通过模糊PID算法动态调节阀门开度与泵站频率，峰值用水时段无效溢流量减少67%68。 结合蒙特卡洛模拟预测管网韧性阈值，优化冗余管网容量配置，系统恢复时间缩短40%68。 三、低碳节能与工艺创新 平原县农村供水改造 通过“一户一管”智能计量改造，结合WR模型的水量预测功能，动态匹配供水压力与用户需求，入户管网漏损率降低至5%以下，水资源浪费减少30%47。 建立水管员绩效考核制度与维修响应机制，依托模型预警系统实现漏失点30分钟内定位，运维效率提升50%48。 重庆万州电厂地下管网数字化 应用Civil 3D技术构建地下管网数字孪生模型，通过WR模型实时校核排水管道水力参数（如流速与坡度），施工精度提升至±1.5米8。 在复杂地下设施场景中，利用虚拟现实技术模拟管网交叉施工冲突，动态优化施工顺序，工期缩短25%58。 四、技术融合与标准化推广 机器学习与水力模型融合：在常熟智能水务平台中，WR模型结合短时流量预测算法，实现供水管网在线自适应校核，模拟精度从85%提升至97%26。 标准化工艺包输出：依托310余项专利技术，形成涵盖设计、施工、运维的全链条解决方案，已在30余个乡村振兴项目中规模化应用46。 以上案例表明，WR模型通过多源数据融合、智能算法调控与全生命周期管理，显著提升了管网改造的精准度、能效与可持续性。
北京工业大学彭永臻院士团队WR：颠覆传统认知！可定量预测曝气时间和活性变化！改写污泥龄和污泥浓度的硝化机理模型（工业3.0）
第一作者: 周文韬
通讯作者: 彭永臻
通讯单位: 北京工业大学
北京工业大学彭永臻团队Water Research上发表了题为“Predicting aeration time and nitrite accumulation rate variations for Partial Nitritation: A model incorporating nitrogen oxidation rate dynamics”的研究论文（https://doi.org/10.1016/j.watres.2024.122615）。文章通过将污泥龄（Sludge retention time，SRT）改写为污泥排放比例（Sludge discharge ratio，SDR），将污泥浓度（Mixed liquid suspended solids，MLSS）改写为氮素氧化活性，其中氮素氧化活性包括氨氧化活性（Ammonia oxidation rate，AOR）和亚硝酸盐氧化活性（Nitrite oxidation rate，NOR）。成功构建了总容积氮负荷（Total volumetric nitrogen loading，TVNL）、SDR和活性之间的模型，该模型可定量计算稳定状态下的曝气时间和氮氧化活性。随后量化了食微比（F/M）和比生长速率（μ）的关系，该模型可定量预测氨氧化菌和亚硝酸盐氧化菌的生长量，为短程硝化形成和破坏的模型研究奠定坚实基础。
研究结果对传统活性污泥动力学理念有颠覆性挑战：
1. 硝化功能因为功能简单，营养物质单一，可以进行单独的建模。
2. 在特定工况下（一定的SDR和TVNL），产生的稳定期总活性和硝化微生物总数可直接计算，该值为定值，且与污泥浓度（MLSS）无关。
3. 在TVNL和SDR不变的情况下，溶解氧、温度和pH仅影响硝化微生物的表观活性，硝化微生物的本征活性（微生物数量及其数量对应的最大活性）不变。
4. F/M的变化是硝化微生物增长或减少的根本原因，排泥、pH值、溶解氧和温度等因素，都是通过改变F/M值，影响硝化微生物的增长和本征活性，且变化量可通过F/M与μ的关系进行定量。
引言
据统计，曝气单元的电能消耗占城市污水处理厂运行电能消耗的60-70%，占电能消耗的最大部分。城市污水处理厂的设计要求往往有较大冗余，其必须满足冬季低温下的氨氮氧化需求，而春夏秋季的曝气单元往往存在大量的过曝气情况，过度曝气时间往往超出需求量的40%以上。因此，根据数学模型调整曝气区的长短十分重要。
在低碳氮比城市污水处理过程中，氨氮氧化往往是曝气过程的限速步骤，在氨氮完全转化为硝酸盐后，化学需氧量（COD）往往可以达标。因此，可以通过控制氨氮氧化过程，进而控制水厂的曝气单元。而氨氧化速率和亚硝酸盐氧化速率随温度和底物浓度的变化而变化，导致曝气时间的变化往往不可预测。因此，需要从机理层面，对氨氧化速率和亚硝酸盐氧化速率进行定量预测，以更好地管理不同操作条件和抑制条件下的硝化过程。
两步硝化模型，提供了非常好的研究平台，通过关注三个基本参数：产量（Y）、比生长速率（μ）和衰减速率（Kd），来形容系统状态。但对比以往研究，不同反应器、工作条件、温度、污泥停留时间和总容积氮负荷的差异导致了参数取值范围较大，加剧了其不可比性。这种可变性使实际应用和长期操作中，最大AOR和NOR的预测变得复杂。因此，需要更统一和适应性的硝化模型，能够应对不同水厂和进水波动导致的活性变化。
为了解决参数的不可比较和大取值范围的问题，本研究通过在不同SRT和TVNL值条件下，连续监测AOR和NOR，构建统一硝化动力学参数（μ，Y，Kd），模型可以预测稳态下的AOR和NOR。通过量化μ与F/M之间的关系，模型可以预测AOR和NOR的非稳态值和变化量。
图文导读
模型构建
假设验证一：接种污泥和污泥浓度不影响稳态生物活性和数量
图1. 25℃时接种污泥浓度对AOR和NOR的影响，每周期TVNL=40 mg/L，SDR=5%
在相同的运行参数下（TVNL=40 mg/L，SDR=5%），接种不同浓度的活性污泥，观察到AOR和NOR不断增加，并最终稳定在11.2 mg NH4+-N/L∙h-1和16.3 mg NO2--N/L∙h-1的平台值。同样，amoA、Nitrospira和Nitrobactor基因的丰度最终达到1.07±0.06×1010、9.60±0.25×109和3.31±0.20×109 copies/L。这表明该体系中的硝化功能保持稳定。同时，在所有测试中，MLSS每周期持续下降约5%，相当于5%的SDR，这表明当只有AOB或NOB底物存在时，MLSS生长缓慢，难以评估生物量。稳定的AOR或NOR值以及相应MLSS的持续下降表明，AOR和NOR的稳定值对于给定的操作参数是一致的，与MLSS的变化无关。AOB和NOB在微生物群落中的比例应不断增加。这个试验解决了两个问题。首先，单一硝化功能的稳定值不同于具有复杂功能的活性污泥种群的稳定状态，且硝化功能动力学参数的确定不需要1-2个SRT的长期试验解释。第二，在相同的SDR、TVNL和SRT条件下，接种污泥只影响达到平衡值所需的周期数，且不影响平衡值。
假设验证二：温度仅影响表观活性不影响本征活性（生物数量和最大活性）
图 2. SDR = 5% 和TVNL = 40 mg/L 时温度对 AOR 和 NOR 的影响
静态模型的构建
推导出的方程有效地量化了SBR中给定SRT和TVNL的稳态条件下产生的总AOR和NOR，从而简化了单位体积氮负荷与单位体积微生物活性之间的关系。这种简化有助于精确控制曝气时间，而不依赖SBR中的MLSS参数。
图3. TVNL和SDR对25℃时AOR和NOR的影响：a）在TVNL=40 mg/L cycle-1和25℃时不同SDR（2-10%）对AOR和NOR的影响；b）TVNL不同（每个周期 20-60 mg/L）对SDR=5% 和25℃时AOR和NOR的影响；c）与 SRT 和 TVNL 的丰度和活性之间的关系；d）将AOR和NOR与TVNL和SRT拟合
静态模型实验结果表明，在TVNL不变的情况下，AOR、NOR与SDR之间呈负相关。在SDR不变的情况下，AOR、NOR与TVNL之间呈线性关系（R² > 0.99）。
动态模型的构建
根据细菌生长曲线理论，细菌在稳定期前和滞后期后的生长可分为三个部分：加速生长阶段、指数生长阶段和减速生长阶段。本研究没有表现出明显加速阶段的显著特征；因此，我们忽略了这一时期。μact和F/M比值用分段指数函数表示，包含具有较高F/M值（指数增长阶段）和较低F/M值（减速阶段）。
图 4. AOR和NOR的比增长率（μ）与F/M的关系
实验结果表明，在指数增长阶段（AOB： F/M > 6.8，NOB：F/M >5.7），主要模拟了AOR和NOR的指数增长过程。AOB和NOB的指数系数分别为0.02772和0.009682。在减速生长阶段（AOB： F/M≤6.8，NOB：F/M≤5.7），公式描述了AOR和NOR，在指数增长后，如何接近其稳态值。当计算出的μact等于SDR时，存在一个临界F/M值，表明增长率与污泥排放速率相匹配，此时动态模型的值与静态模型的值相对应。例如，当SDR为5%，TVNL为40时，静态模型预测的AOR为11.2 mg N/L h-1，而动态模型估计其为11.6mg N/L h-1（由Matlab程序模拟）。这一观察结果准确地反映了比生长速率在当F/M值接近临界阈值时快速下降，这符合微生物生长曲线理论。
模型的应用和启发
1.模型可直接应用于城市生活污水曝气控制系统
该模型可以直接应用于曝气控制中，在推流式反应器中，特定TVNL和SRT产生的生物质分布在曝气池和二沉池中，如果应用这些方程计算曝气时间和活性，需要额外确定系统中活性污泥的总量。AOB和NOB均匀分布在所有这些固体上，这意味着MLSS仅在推流式反应器中重要。因此，曝气控制系统无需过多的在线氨氮监测仪表，仅仅需要数个污泥浓度监测探头。此外，本研究为机理模型，模型的验证显示，其在不同反应器形式、运行参数、地点和操作方式之间具有较强的通用性，无需复杂的校正和一厂一策。这些优势将大大节约曝气系统建设成本，降低推广难度。
2.纯生物膜或好氧颗粒污泥的优势阐述
由于在一定TVNL和SRT下，所产生的AOB和NOB的数量和活性为定值，这表明反应器形式和污泥形式对曝气能耗有着极大的影响。
图 5. 序批式反应器和连续流反应器的AOB分布区别
对于悬浮污泥系统，假设进入反应器的营养物质总量为定值，对于序批式反应器而言，AOB全部生长在反应器中，且全部处于工作状态。而对于连续流反应器而言，AOB均匀分布在全部反应器中，包括厌氧区、缺氧区、好氧区、二沉池和回流渠中，这意味着SBR反应器中的AOB理论活性应连续流反应器中好氧区的数倍。
假设在连续反应器中，悬浮污泥和固定污泥系统也有着巨大的区别。固定污泥系统，如纯生物膜或好氧颗粒污泥，AOB仅生长在好氧区，则好氧区的AOB丰度理论为悬浮污泥的数倍。则固定污泥系统有先天的节能优势。
小结
本研究成功地建立了硝化的综合动态模型。通过将新的理论框架与经验数据相结合，该模型增强了我们对AOB和NOB的不同操作参数的动力学的理解。所得的初步结论如下：
一、在稳态模型中，AOR和NOR仅由SDR（1/SRT）和TVNL决定，且与TVNL成正比，与SDR成负相关。在稳态模型的验证中，以往研究在不同TVNL、SRT、温度和DO下的曝气时间与该模型非常吻合。这为控制硝化过程所需的精确曝气控制系统提供了坚实而统一的理论基础。
二、在动态模型中，对AOB和NOB的比生长速率与食微比之间的关系进行了量化。根据食微比值的大小将模型分为两部分，分别代表稳定期AOR和NOR值以及指数增长期AOR和NOR的快速增长。在动态模型的验证中，短程的形成和破坏可以很好的拟合。这为应对污水处理厂的水质波动导致的硝化活性变化提供了坚实的理论基础。
作者简介
投稿：北京工业大学彭永臻团队。
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