污水生物-生态协同处理系统的协同优化*

卿晓霞，郭庆辉，周 健，王 诚，史孟彬

(1．重庆大学 三峡库区生态环境教育部重点实验室, 重庆 400045；2．四川省建筑设计研究院，四川 成都 610017)

小城镇污水处理厂具有规模小、负荷变化大的特点[1,2]，加上受经济、技术发展水平的限制，不仅需要经济适用的污水处理工艺，而且对运行调控的便捷性和节能降耗提出了更高的要求.由于生物-生态协同工艺具有处理效果好、运行管理方便、成本低等特点[3-6]，已成为小城镇污水处理研究的热点.陈秀荣等[7]采用AAO-人工湿地和稳定塘优化组合工艺用于城镇污水脱氮除磷，根据进水特征和单元工艺的特性调节单元工况类型和运行参数，合理分配两段污染物负荷，以求找到生物、生态协同优化组合工况；章北平等[8]采用CIBR-波形潜流人工湿地处理城市污水，根据原水水质和生态单元处理效能的季节性变化，通过优化CIBR生物单元的运行工况，实现对城市污水的高效、低耗、稳定、达标处理.付国楷[9]采用活性污泥法-人工湿地联合工艺处理城市污水，通过对不同季节多种运行方式的优化比较，确定了高效生物反应器的四季运行模式.上述针对生物-生态协同的优化研究，多是以季节变化为基础，对多种运行工况进行优化组合，这种针对生物、生态污水处理系统运行模式的调节方式相对固定，对降低生物单元运行能耗的作用相对较小.本文从最优化的角度，为生物-生态协同优化研究提供一种新的思路.

本研究以构建生物-生态污水处理系统的协同运行调控模式和节能降耗为目标，针对不同季节，通过动态分配生物、生态单元的处理负荷，以降低生物单元的处理负荷，并在此基础上，以生物单元溶解氧浓度为控制变量、污水厂出水达标为约束条件、曝气能耗最小为目标函数构建最优化方程，通过求解获得最短曝气时间以及生物单元最小曝气量以实现生物-生态协同污水处理系统的合理调控和节能运行.

1 生物-生态污水处理系统协同优化

1.1 生物-生态污水处理系统协同优化策略

生物-生态污水处理系统的协同优化，包含2部分含义：一是优化污染物负荷在生物单元和生态单元之间的分配；二是利用最优化理论，使曝气能耗降至最低.生物-生态协同处理污水系统流程图如图1所示.

图1 生物-生态协同处理系统流程图

图1中,Q：污水流量，m3/d；S0，S1，Se：各单元进、出水COD浓度，mg/L；SA0，SA1，SAe：各单元进、出水氨氮浓度，mg/L；SN0，SN1，SNe：各单元进、出水总氮浓度，mg/L；t1：生物单元曝气反应时间，h；DO：生物单元溶解氧浓度，mg/L；O2：鼓风机房向生物单元曝气的供氧量，单位：kgO2.

由于生态单元在运行过程中无动力损耗且管理方便[10-11]，所以提出生物-生态协同优化策略如下：

①最大限度地发挥生态单元的处理效能，以降低生物单元的处理负荷.

②在目标①实现的前提下，优化生物单元的曝气量，即利用最优化理论，在满足约束条件的前提下，使生物单元的曝气能耗最小.

1.2 生态单元处理负荷

生态单元面积去除负荷为

(1)

式中：Ns为生态单元面积去除负荷，kg/(m2·d)；A为生态单元面积，m2.

由式(1)可知，生态单元污染物降解量为：

(2)

污水经生物-生态协同处理后，其出水水质应达到国家相关排放标准的要求，即Se≤S标准.在不同的季节，生态单元处理效能有所不同，结合生态单元在不同季节下的面积去除负荷，可得该季节下生态单元的允许进水浓度：

(3)

这样，生物-生态协同污水处理系统运行时，只需维持生物单元处理出水浓度达到生态单元的允许进水浓度即可.这样既发挥了人工湿地的最大处理能力，又减轻了生物单元的负担，从而降低污水处理的能耗.

1.3 生物单元最优化模型的构建

1.3.1 状态方程

根据建立的基质质量平衡方程以及米-门方程式，结合前期试验结果得出生物单元COD、 NH4+-N以及TN的降解动力学模型[12]如下：

S1=S0·exp (-0.426 7×1.05(T-20)·t1)，

(4)

SA1=SA0-12.793×1.05(T-20)·t1，

(5)

SN1=SN0·exp (-0.37×1.05(T-20)·t1)．

(6)

式中：T为温度，℃.

污染物的降解考虑溶解氧的影响时，通常用氧的开关函数来修正溶解氧(DO)对污染物最大比降解速率的影响[13]，即：

(7)

式中：Ka为氧的开关常数或氧的饱和常数(mg/L)，其取值定量地反应了DO对最大比降解速率的影响大小，一般Ka取0.20 mg/L.用Ka修正溶解氧对污染物的最大比降解速率，根据设定的时间参数，得到生物单元出水COD，NH4+-N以及TN浓度状态方程：

(8)

1.3.2 目标函数

生物单元的能耗主要来自鼓风机曝气供氧，因此，充氧量的多少决定了鼓风机能耗的大小.生物单元需氧量模型如下式所示：

ΔO2=0.001aQBODr-c·ΔXV+

b[0.001Q(Nk-Nke)-0.12ΔXV]-

0.62b[0.001Q(Nt-Nke-Noe)-0.12ΔXV]

(9)

式中：ΔO2为生物单元需氧量，kgO2；a为微生物对有机污染物氧化分解过程中的需氧率，即微生物每代谢1 kg BOD的需氧量；BODr为经微生物代谢活动降解的有机污染物量，以BOD值计，数值上等于0.57(S0-S1)[14]，kg；c为微生物通过内源代谢自身氧化过程的需氧率，即每kg微生物自身氧化所需要的氧量；ΔXV为排出生物反应池系统的微生物量， kg/d；b为微生物对氨氮氧化分解过程的需氧率，即微生物每代谢1 kg氨氮所需要的氧量；Nk为生物反应池进水总凯氏氮浓度， mg/L；Nke为生物反应池出水总凯氏氮浓度，mg/L；Nt为生物反应池进水总氮浓度，mg/L；Noe为生物反应池出水硝态氮浓度，mg/L；0.12ΔXV为排出生物反应系统的微生物中含氮量，kg/d.

排出生物反应系统的微生物量：

(10)

式中：y为MLSS中MLVSS所占的比例；Yt为污泥产率系数；C0为生物单元进水五日生化需氧量浓度，mg/L；Ce为生物单元出水五日生化需氧量浓度，mg/L．

因为污水厂进水硝态氮浓度非常低，在此忽略不计，所以进水凯氏氮浓度用进水总氮浓度代替；生物单元出水已基本不含有机氮，所以出水凯氏氮浓度用出水氨氮浓度代替.由此，可得出生物单元的曝气能耗：

R·(0.001aQBODr-c·ΔXV+b[0.001Q(Nk-Nke)-

0.12ΔXV]-0.62b[0.001Q(Nt-Nke-Noe)-

0.12ΔXV])/EA=R·(5.7×10-4aQ(S0-S1)-

c·ΔXV+b[0.001Q(SN0-SA1)-

0.12ΔXV]-0.62b[0.001Q(SN0-SA1-

(SN1-SA1)]-0.12ΔXV])/EA

=R·(5.7×10-4aQ(S0-S1)+3.8×10-4bQSN0-

0.001bQSA1+6.2×10-4bQSN1-

2.6×10-5byYtQ(S0-S1))/EA．

(11)

式中：J为生物单元曝气能耗，kWh；R为转移单位质量氧气所需要的能耗，kWh/kgO2;EA为氧转移效率.

1.3.3 生物单元曝气能耗最优化模型

综上所述，生物单元曝气能耗最小的最优化方程如下：

目标函数：

Jmin=R·(5.7×10-4aQ(S0-S1)+

3.8×10-4bQSN0-

0.001bQSA1+6.2×10-4bQSN1-

2.6×10-5byYtQ(S0-S1))/EA．

(12)

状态方程：

(13)

约束条件：

(14)

2 工程应用

2.1 工程概述

将本研究成果应用于重庆某小城镇污水处理厂，该污水厂采用SBBR-人工湿地协同处理工艺.该工艺运行方式灵活，4格SBBR池间歇进水，序批式运行，在依次经历反应、沉淀、排水和闲置等工序完成对污水的生物处理.

该污水处理厂设计规模Q为1 500 m3/d，人工湿地面积A为1 368 m2.设计出水水质CODCr≤60 mg/L，TN≤20 mg/L，当水温>12 ℃时，NH4+-N≤8 mg/L，当水温≤12 ℃时，NH4+-N≤15 mg/L.

2.2 协同优化过程

2.2.1 生态单元处理负荷

根据工艺试验结果[15]，得到不同季节人工湿地的面积去除负荷Ns如表1所示.

表1 各季节下人工湿地面积去除负荷Ns

当Q为1 500 m3/d，人工湿地面积A为1 368 m2时，由式(3)求得各季节下人工湿地允许的进水浓度列于表2中.

表2 各季节下人工湿地允许进水浓度

2.2.2 曝气能耗优化

以该污水处理厂春季某一天(20 ℃)为例进行曝气能耗优化计算.污水处理厂进水水质：CODCr=245 mg/L，NH4+-N=63 mg/L，TN=74 mg/L，PO43--P=3 mg/L .SBBR池出水只要达到人工湿地允许进水浓度即可.

根据运行周期以及SBBR池个数，该污水处理厂SBBR池1个周期的污水处理量Q1约为360 m3.SBBR池1个运行周期内曝气反应阶段能耗最小的最优化方程如下：

目标函数：

Jmin=R·(5.7×10-4aQ1(S0-S1)+3.8×

10-4bQ1SN0-0.001bQ1SA1+6.2×10-4bQ1SN1-

2.6×10-5byYtQ1(S0-S1))/EA．

(15)

状态方程：

(16)

约束条件：

(17)

其中[16]：

T=20 ℃；a=1.47 kgO2/kgBOD；

2.2.3 优化方程求解

将上述各参数值代入最优化方程中，目标函数(15)化简为：

Jmin=-0.098 8S1-0.575 8SA1+0.357 0SN1+40.407 4．

(18)

使用Matlab优化工具箱中的fmincon函数，即可求得在满足状态方程(16)和约束条件(17)的情况下的最优解，当DO=4.58 mg/L，t1=2.3 h时，曝气能耗J取得最小值31.7 kWh.

根据工艺试验[15]，在相同进水水质下，如仅运行SBBR池使得出水水质达到相同的标准，至少需要曝气4 h.协同优化后可缩短曝气时间1.7 h，节电28.3 kWh，达到了降低能耗的目的.

2.2.4 最优化方法的验证

为验证最优化方法的实际效果，本研究于2013年春季对优化方法进行了试验研究.试验分2个阶段进行，共计30 d.第1阶段为2013/04/02～2013/04/16，第2阶段为2013/05/05～2013/05/19，试验数据见表3.

表3 协同优化模型验证试验数据

由表3试验数据可知，按照本研究提出的协同优化方法运行污水厂，在满足出水达标排放的条件下，达到了节能降耗的目标.

3 结 论

1)提出了生物-生态污水处理系统协同优化的思路是最大限度地发挥生态单元的净化效能，即针对不同季节，通过动态分配生物、生态单元的处理负荷，以降低生物单元的处理负荷，从而降低污水处理的能耗．

2)建立了以DO为控制变量、曝气能耗最小为目标函数、出水达标排放为约束条件的最优化方程.

3)以某小城镇污水处理厂为例，采用生物-生态协同处理工艺，在进水CODCr=245 mg/L,NH4+-N =63 mg/L,TN=74 mg/L,PO43--P=3 mg/L,出水CODCr≤60 mg/L，TN≤20 mg/L，NH4+-N≤8 mg/L的情况下，维持生物池DO值4.58 mg/L，连续曝气2.3 h，曝气能耗31.7 kWh.与单独运行SBBR工艺相比，可缩短曝气时间1.7 h，节电28.3 kWh，节能效果显著.并且，经过30 d试验验证，该最优化方法效果良好.

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