摘 要：本文主要介紹了活性污泥的生長過程控制模型，對相關(guān)進行了分析，比較了不同模型各自的特點，對其進行綜合評價，同時指明了活性污泥法過程控制未來將重點發(fā)展自適應BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

關(guān)鍵詞：活性污泥法；過程控制；模型；自適應BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.15.004

1 概述

當前在廢水的生物處理中，活性污泥被普遍使用，同時人們對相應工藝流程的設(shè)計和系統(tǒng)整體的運行管理也給予了一定的重視。從上個世紀80年代至今，活性污泥法逐漸引入了數(shù)學建模和相應的計算機技術(shù)，同時取得了不錯的效果。并且借助相關(guān)技術(shù)對活性污泥法的研究也從實驗數(shù)據(jù)的擬合逐漸轉(zhuǎn)向利用經(jīng)典的微生物生長動力學模型，使整個過程更具有科學性。隨后對相關(guān)的廢水的處理過程加以探究，同時對整個過程加以動態(tài)分析，從而建立相關(guān)的模型。最終實現(xiàn)了指導設(shè)計向研究活性污泥的動態(tài)過程進行轉(zhuǎn)化；其最終目的是保證系統(tǒng)能夠較為高效地運行[1]。

2 傳統(tǒng)的活性污泥過程模型

對傳統(tǒng)活性污泥法進行建模是在上個世紀中期開始的，Ecken-felder等在VSS（揮發(fā)性懸浮固體）積累速率經(jīng)驗公式中提出的活性污泥模型，除此之外，McKinney等在污泥全混合的假設(shè)基礎(chǔ)上提出了相關(guān)模型的建立，而Lawrence-Mccarty則是在微生物生長動力學的理論基礎(chǔ)上提出了相關(guān)的模型。

以上三種模型的建立均基于如下假設(shè)：（1）反應進行的條件相對穩(wěn)定，在反應器中微生物的濃度相對恒定，隨著時間的推移，其變化范圍較小，同時在進水口基質(zhì)濃度相對穩(wěn)定；（2）在整個反應系統(tǒng)中只存在兩種固定的組分，相應的微生物或者是通過BOD5或COD指標表示的底物；（3）反應器完全混合同時相對均勻。

上述模型存在一定的缺陷，那就是只對含碳有機物的去除進行了探究，對伴隨進水濃度變化而相應的發(fā)生有機物濃度變化的現(xiàn)象并沒有合理解釋。同時對污水實際處理過程中，有機物濃度相應增高時，微生物的生長速率變化情況沒有進行具體的描述。由上述可知，傳統(tǒng)活性污泥法的模型具有一定的優(yōu)點，比如參數(shù)設(shè)置少，同時計算過程簡單，但同樣存在一定的缺點，比如對廢水中氧的利用情況不能進行實時模擬，從而在對活性污泥系統(tǒng)的動態(tài)特性描述上相對匱乏。[2]。

3 動態(tài)的活性污泥過程模型

3.1 活性污泥過程模型（ASM）

上個世紀八十年代，國際水質(zhì)協(xié)會的IAWQ組織專家對相關(guān)的活性污泥模型化進行了研究，在歷時四年的研究工作里，該專家組收集了大量的數(shù)據(jù)，同時進行了歸納分析，同時在1986年發(fā)表了相應的活性污泥過程IAWQNo.1模型（ASMl）。在此模型中，曝氣池中的過程被進行了細化，劃分為八個具體過程，同時對池內(nèi)的物質(zhì)組分也進行了歸類，分為十三種不同的組分。同時基于質(zhì)量守恒的定律，借助相關(guān)的動力學和經(jīng)驗公式，對該系統(tǒng)的整體動態(tài)性質(zhì)進行描述，同時利用微積分方程求解。結(jié)合不同的條件對火星的污泥的降解過程加以研究，主要分析了除碳和脫氮的相關(guān)動態(tài)過程。此模型一經(jīng)發(fā)表，就吸引了業(yè)界人士的目光，當前該模型一經(jīng)成為活性污泥仿真以及進行控制的基石。

在曝氣池內(nèi)進行的八個過程具體包括：（1）異養(yǎng)菌的好氧生長過程；（2）異養(yǎng)菌在缺氧條件下的生長過程；（3）自養(yǎng)菌的好氧生長過程；（4）異養(yǎng)菌數(shù)量減少逐漸衰退的過程；（5）自養(yǎng)菌數(shù)量減少，逐漸衰退的過程；（6）水中存在的可溶性有機氮的氨化過程；（7）有機碳的“水解”（8）機氮的“水解”。13個組分是：（1）易降解有機碳S5；（2）降解速度相對較慢的機碳X5；（3）可溶性有機氮Snd；（4）顆粒狀可降解有機氮Xnd；（5）溶解氧SO；（6）氨態(tài)氮Snh；（7）硝態(tài)氮Sno；（8）堿度Salk；（9）異養(yǎng)菌Xbh；（10）自養(yǎng)菌Xba；（11）可溶惰性有機碳Si；（12）顆粒惰性有機碳Xi；（13）微生物衰減產(chǎn)物Xp。

3.2 自適應BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過程模型

針對污水處理過程中的具有一定的不確定性，同時這一模型產(chǎn)生的干擾相對較為嚴重，因此為使控制器具有更加優(yōu)良的性能，保留原有的固定控制器，同時對其結(jié)合自組織的形式加以調(diào)整，從而保證該模型能夠適應各種不同的環(huán)境，保證控制獲得良好的效果。所設(shè)計的控制方法應用平臺對溶解氧和硝態(tài)氮濃度進行控制，并且取得了預期的控制效果，同時在精度相對較高。通過與PID控制、BP的控制方法進行比較，結(jié)合相應的仿真效果，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法對于溶解氧硝態(tài)氮濃度的控制具有更好的控制精度和控制效果，同時穩(wěn)定性也相對較高[3]。

學者Andrea等人利用BP建模方法針對污水處理系統(tǒng)建立了模型。Tzu等人采用ANFIS對污水處理的COD、PH以及出水的懸浮物質(zhì)進行了預測，通過和比較，該方法在預測上更具有準確性。同時，Zhu等人提出了一種延遲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（TDNN），該方法主要應用于污水的水質(zhì)預測，同時對比于多層感知器網(wǎng)絡(luò)模型，其效果更佳。在相應的系統(tǒng)中輸入當前午污水的BOD、MLSS值，從而產(chǎn)生一個回流比，將該回流比應用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的的預測中，同時對該回流比的選擇性加以驗證。Capodaglio等人將相應的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應用在對可能存在的污泥膨脹加以預測的方向，其具體做法是在模型中添加時間滯后參數(shù)，最終能夠取得較為精準的預測效果。Tay等人提出一種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)只要是應用于預測厭氧系統(tǒng)中可能存在的干擾，通過歸納分析實際的干擾因素，從而建立相應的模型，最終獲得良好的效果。上述的各項研究均向我們展示了，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在污水處理中的管飯應用，主要集中于模型的建立和預測方面，鮮少應用于相應的控制上。

4 小結(jié)

本文通過探討探索活性污泥微生物增長和底物降解的規(guī)律，簡單對比目前活性污泥非穩(wěn)態(tài)動力學模型及相應的數(shù)值模擬計算方法，實現(xiàn)對污水處理過程及處理效果的預測。最后，通過文獻調(diào)研發(fā)現(xiàn)自適應BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過進行驗證試驗，實現(xiàn)數(shù)值的模擬，最終進行模擬計算，得出基于不同條件下底物濃度的相應變化，從實驗中可以獲得模擬值和實驗值能夠保持一致的關(guān)系，從而說明自適應BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是未來的發(fā)展與應用方向。

參考文獻：

[1]田志梅.活性污泥生長的控制[J].江蘇環(huán)境科技，2005（03）：15-16.

[2]呂曉磊.新活性污泥法處理效能及種群組成研究[D].哈爾濱工業(yè)大學，2008.

[3]范吉.包含溶解性微生物產(chǎn)物形成與降解及同時貯存與生長機理的新活性污泥數(shù)學模型建立與模擬研究[D].華東理工大學，2011.

作者簡介：黃國慶（1986-），男，重慶涪陵人，工程師，從事水處理管理工作。