孫佳峰 宋小燕 郁強強# 劉 銳 陳呂軍,2

(1.浙江省水質科學與技術重點實驗室，浙江清華長三角研究院生態(tài)環(huán)境研究所，浙江 嘉興 314006；2.清華大學環(huán)境學院，北京 100084)

間歇曝氣序批式活性污泥反應器(IASBR)在常規(guī)序批式活性污泥反應器(SBR)的基礎上，通過控制曝氣頻率，實現(xiàn)SBR一個運行周期內缺氧和好氧多次交替的環(huán)境，使氨氧化菌(AOB)得到富集，并且抑制亞硝酸鹽氧化菌(NOB)的生長，從而AOB成為反應器的優(yōu)勢菌，更有利于穩(wěn)定、高效短程硝化和反硝化過程的實現(xiàn)[1],[2]1876,[3-5]。理論上，IASBR在硝化階段可以減少25%的氧氣消耗，在反硝化階段減少40%的有機碳源消耗。已有文獻報道了將IASBR應用于養(yǎng)豬沼液[2]1873,[6]、垃圾滲濾液[7-8]等低碳氮比(C/N，質量比)、高氨氮廢水處理，并取得了比傳統(tǒng)SBR更好的污染物去除效果和抗沖擊負荷能力。然而，針對IASBR的適用范圍以及操作條件優(yōu)化的研究還較少。

表1 農(nóng)村廢水理化性質

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)是一種大腦神經(jīng)功能的數(shù)學表示，它通過數(shù)學建模來模擬大腦學習過程的網(wǎng)絡結構中相互聯(lián)系的神經(jīng)細胞。由于ANN模型并不需要了解模擬變量與關鍵變量之間的具體關系，也不需要了解過程機理，任何與某些變量有直接或間接關系的現(xiàn)象都可以采用ANN模型進行模擬[9-11]。ANN模型具有很強的非線性擬合能力，可映射任意復雜的非線性關系，而且學習規(guī)則簡單，具有良好的容錯性與聯(lián)想記憶特性、自適應自學習特性和高度并行處理及綜合信息的特性，便于計算機實現(xiàn)。近年來，也有越來越多的研究者將ANN模型應用于污水處理系統(tǒng)的污染物去除預測[12]137,[13]、運行參數(shù)優(yōu)化[14-15]和故障診斷[16-17]等。然而，目前還未有針對IASBR的ANN預測模型。

本研究在課題組前期研究的基礎上，采用兩種不同運行模式的IASBR處理以養(yǎng)豬沼液為主的農(nóng)村廢水，考察不同好氧/缺氧循環(huán)次數(shù)、C/N(本研究中為COD/TN)和污染物負荷對反應器運行效果的影響，并利用其穩(wěn)定運行期間的數(shù)據(jù)，建立基于進水水質數(shù)據(jù)和IASBR操作條件的反向傳播(BP)-ANN模型，預測反應器對污染物的去除效果，為判斷IASBR對目標廢水處理的適用性及操作條件的進一步優(yōu)化提供參考。

1 材料與方法

1.1 農(nóng)村廢水

試驗用農(nóng)村廢水取自嘉興市某規(guī)?；B(yǎng)豬場沼氣池出水，該沼氣池原水以養(yǎng)豬廢水為主，也包括園區(qū)內的生活污水。沼液采集后在10～15 ℃下儲存，理化性質如表1所示。

1.2 試驗裝置與運行條件

試驗所用的IASBR結構如圖1所示，其有效容積為10 L，反應器主體為完全混合形式，采用間歇曝氣模式，每8 h為1個運行周期。1#IASBR的運行模式為：進水10 min→攪拌40 min，曝氣60 min，缺氧和好氧交替循環(huán)4次→沉淀60 min→排水10 min；2#IASBR的運行模式為：進水10 min→攪拌80 min，曝氣120 min，缺氧和好氧交替循環(huán)2次→沉淀60 min→排水10min。好氧過程采用微孔曝氣，并控制DO在0.5～1.5 mg/L；缺氧過程采用攪拌器攪拌，轉速為100～200 r/min，控制DO小于0.2 mg/L?？刂圃囼炈疁貫?8 ℃左右。試驗污泥取自某A2/O工藝的市政污水處理廠好氧池，反應器初始混合液懸浮固體(MLSS)質量濃度為4 000 mg/L，30 min的污泥沉降比(SV30)為25%。

圖1 IASBR結構圖Fig.1 Schematic diagram of IASBR

兩個IASBR分別連續(xù)運行247 d，前12 天為啟動階段，水力停留時間(HRT)為5 d，此后逐步降低HRT以提高負荷。通過調節(jié)HRT和進水C/N將整個過程分為5個工況，C/N的調節(jié)通過在原水中添加無水乙酸鈉實現(xiàn)。工況1 (13～61 d)進水C/N為2.3±0.5，HRT為5 d；工況2 (62～107 d)進水C/N為2.2±0.2，HRT為3 d；工況3 (108～136 d)進水C/N為3.0±0.2，HRT為3 d。后兩個工況進一步降低HRT至2 d，具體為：工況4(137～205 d)進水C/N為2.4±0.3，HRT為2 d；工況5(206～247 d)，提高進水C/N至2.8±0.2，保持HRT為2 d。

1.3 BP-ANN模型

本研究采用3層7-n-1結構的BP-ANN模型，n為隱含層節(jié)點數(shù)，對于一般問題，BP-ANN的誤差隨著隱含層節(jié)點數(shù)的增加呈現(xiàn)先減少后增大的趨勢，并且主要通過試湊法確定，本研究中n為20。輸入層包括5個IASBR進水參數(shù)和2個操作參數(shù)，分別為進水總有機碳(TOC)、氨氮、TN、TP、C/N和HRT、缺氧/好氧循環(huán)次數(shù)；輸出層分別為IASBR的TOC去除率、氨氮去除率、TN去除率以及TP去除率。此外，本研究中BP-ANN的訓練次數(shù)設為10 000次，動量因子(mc)和學習率(Ir)分別取0.5和0.001，目標精度為0.001，用均方差(MSE)來評價網(wǎng)絡性能。隱含層節(jié)點轉移函數(shù)選用logsig函數(shù)，輸出層節(jié)點轉移函數(shù)選用purelin函數(shù)。

2 結果與討論

2.1 IASBR運行效果

2.1.1 TOC

由于IASBR的短程硝化反硝化特性，本研究中的兩個反應器均存在亞硝態(tài)氮積累，而亞硝態(tài)氮的存在會對COD的測試造成嚴重干擾，故本試驗測定TOC來反映體系中有機物的去除情況。兩種運行模式IASBR的TOC容積負荷和TOC去除率如圖2所示。兩個反應器工況1至工況5進水的TOC均值分別為646.3、585.4、889.7、517.9、457.8 mg/L；1#IASBR對應的出水TOC均值分別為71.5、78.6、71.4、62.9、58.1 mg/L，TOC平均去除率分別為88.5%、86.4%、92.0%、87.6%、87.2%；2#IASBR對應的出水TOC均值為70.6、98.8、80.4、63.1、58.8 mg/L，TOC平均去除率分別為88.7%、82.7%、90.9%、87.7%、87.1%。兩套IASBR在試驗期間均表現(xiàn)出了較好且較為穩(wěn)定的TOC去除效果，并且兩者無顯著差異，表明缺氧/好氧循環(huán)次數(shù)對IASBR去除TOC的影響不大。值得注意的是，在工況3，即HRT=3 d，C/N平均為3.0時，雖然反應器的平均TOC容積負荷為整個試驗過程中最高(0.297 kg/(m3·d))，但是兩個IASBR反而均具有最高的平均TOC去除率(92.0%和90.9%)，主要是由于工況3的C/N較高，可以為異養(yǎng)菌生長提供較多的底物，有利于反應器內污泥生長，促進了系統(tǒng)的生物合成，從而提升了IASBR對TOC的去除效果和穩(wěn)定性[18-19]。

圖2 兩種運行模式IASBR的TOC容積負荷和去除率Fig.2 TOC loading and removal rate in IASBR under two operating modes

2.1.2 氨 氮

兩種運行模式IASBR的氨氮容積負荷和氨氮去除率如圖3所示。工況1至工況5，進水氨氮質量濃度均值分別為618.9、540.2、624.0、416.6、440.6 mg/L，1#IASBR出水氨氮質量濃度均值分別為7.9、40.5、2.7、15.4、5.9 mg/L，對應的平均去除率分別為98.6%、92.4%、99.6%、96.5%、98.7%；2#IASBR的出水氨氮均值分別為46.9、84.2、3.1、18.3、6.1 mg/L，對應的平均去除率分別為92.6%、83.7%、99.5%、95.6%、98.6%。當進水的C/N較高時，即工況3和工況5，雖然兩者的HRT不同，但兩套IASBR均表現(xiàn)出了比低C/N條件下更好的氨氮去除效果；據(jù)文獻[20]報道，C/N較高時，充足的有機物促進了異養(yǎng)硝化菌的優(yōu)勢富集，使得反應器對氨氮的去除率得到提升。當進水的C/N較低時，即工況1、工況2和工況4，1#IASBR明顯比2#IASBR具有更低的出水氨氮濃度，表明在低C/N條件下，增大IASBR的缺氧/好氧循環(huán)次數(shù)對于廢水中氨氮的去除具有促進作用；可能是由于1#IASBR的缺氧和好氧交替循環(huán)4次模式下缺氧段發(fā)生反硝化反應，使AOB的產(chǎn)率系數(shù)更高[21]，此外也能夠及時補充因好氧消耗的部分堿度，更有利于異養(yǎng)硝化菌的優(yōu)勢富集，從而提升的氨氮去除效果。另一方面，對比工況1和工況2，發(fā)現(xiàn)隨著HRT的減小，氨氮的去除效果明顯變差。以上分析表明，IASBR氨氮的去除效果受HRT、缺氧/好氧循環(huán)次數(shù)等操作條件的影響，并且在不同進水C/N條件下，影響機制不同。

圖3 兩種運行模式IASBR的氨氮容積負荷和去除率Fig.3 Ammonia nitrogen loading and removal rate in IASBR under two operating modes

2.1.3 TN

兩種運行模式IASBR的TN容積負荷和TN去除率如圖4所示。工況1至工況5，進水TN質量濃度均值分別為1 247.3、1 231.9、1 206.5、745.7、571.0 mg/L，1#IASBR出水TN質量濃度均值分別為239.5、270.2、101.4、111.5、38.8 mg/L，對應的平均去除率分別為80.9%、77.5%、91.4%、85.3%、93.2%；2#IASBR的出水TN均值分別為273.3、310.8、108.2、139.5、54.9 mg/L，對應的平均去除率分別為78.6%、73.9%、90.8%、81.3%、90.4%。當進水的C/N較高時，即工況3，雖然兩套IASBR的TN容積負荷較高，但兩者均表現(xiàn)出了較好的TN去除效果，并且兩者無顯著差異；當進水的C/N較低時，即工況1、工況2和工況4，1#IASBR明顯比2#IASBR具有更低的出水TN濃度，表明在低C/N條件下，增大IASBR的缺氧/好氧循環(huán)次數(shù)對于廢水中TN的去除具有促進作用；另一方面，在經(jīng)歷超低C/N的工況4，進入較高C/N的工況5后，1#IASBR較2#IASBR更快恢復了TN去除效果。以上分析表明，與氨氮去除類似，尤其在進水C/N較低的情況下，IASBR對TN的去除效果受缺氧/好氧循環(huán)次數(shù)的影響較大，可能是由于異養(yǎng)菌在經(jīng)歷了多次缺氧/好氧循環(huán)后，具有更大的活性，能夠更好地利用有機氮，從而提高TN的去除率[22]。

圖4 兩種運行模式IASBR的TN容積負荷和去除率Fig.4 TN loading and removal rate in IASBR under two operating modes

2.1.4 TP

兩種運行模式IASBR的TP容積負荷和TP去除率如圖5所示。工況1至工況5，進水TP質量濃度均值分別為36.0、40.8、27.2、28.8、25.1 mg/L，1#IASBR出水TP均值分別為14.5、22.7、13.9、11.1、10.5 mg/L，對應的平均去除率分別為59.4%、45.0%、48.1%、61.5%、57.3%；2#IASBR的出水TP均值分別為15.1、25.4、16.1、13.6、9.3 mg/L，對應的去除率分別為57.1%、38.9%、41.0%、51.2%、62.0%。1#IASBR對TP的去除效果總體略好于2#IASBR，但并無顯著差異，出水TP基本都在10 mg/L以上，與IASBR的缺氧/好氧循環(huán)次數(shù)、HRT等因素關系并不明顯，而與兩個IASBR在沉淀后的排泥操作(20、30、43、98、111、136、149、173、181 d排泥)直接相關。這主要是基于聚磷菌厭氧釋磷和好氧攝磷的特性，將過量攝磷后的聚磷菌通過排泥操作排出IASBR來降低體系的TP濃度[23-24]。

2.2 BP-ANN模擬結果

足夠數(shù)量、具有良好典型性和高精度的樣本是利用BP-ANN進行建模的首要條件[12]139。本研究選取兩套IASBR連續(xù)穩(wěn)定運行235 d的數(shù)據(jù)作為BP-ANN模擬的樣本數(shù)據(jù)，共獲取76組有效數(shù)據(jù)。隨機選取66組數(shù)據(jù)作為訓練組，10組作為測試組，對兩套IASBR的TOC、氨氮、TN、TP去除率進行模擬，結果如圖6所示。BP-ANN模型能夠較好地應用于IASBR對TOC、氨氮、TN去除率的模擬預測，而對于TP去除率的模擬效果并不理想。模擬結果的絕對平均誤差(見表2)顯示，TOC、氨氮、TN訓練組和測試組均具有較好的誤差控制效果，絕對平均誤差最高為5.27%，最低僅為2.65%；而TP訓練組的絕對平均誤差為34.56%，測試組為28.32%，主要原因為IASBR對TP的去除主要與反應器排泥相關，而本研究中BP-ANN模型的輸入為進水TOC、氨氮、TN、TP、C/N和HRT、缺氧/好氧循環(huán)次數(shù)7個參數(shù)，并不包含與排泥相關的輸入?yún)?shù)，因而其模擬效果較差。

圖5 兩種運行模式IASBR的TP容積負荷和去除率Fig.5 TP loading and removal rate in IASBR under two operating modes

圖6 TOC、氨氮、TN、TP去除率的模擬結果Fig.6 Predicted results of TOC,ammonia nitrogen,TN and TP removal rate

表2 BP-ANN模型模擬絕對平均誤差

3 結 論

(1) 在低進水C/N時，缺氧/好氧循環(huán)次數(shù)為4的1#IASBR較缺氧/好氧循環(huán)次數(shù)為2的2#IASBR具有更高的脫氮率及穩(wěn)定性，而脫碳和除磷效果無顯著差異。提高進水C/N有利于提高TOC的去除率，工況3時，雖然IASBR的平均TOC容積負荷為整個試驗過程中最高(0.297 kg/(m3·d))，但由于其C/N也最高，兩個反應器反而均具有最高的平均TOC去除率(92.0%和90.9%)；而對于TP的去除，主要依賴于IASBR的排泥操作。

(2) 構建以進水TOC、氨氮、TN、TP、C/N和HRT、缺氧/好氧循環(huán)次數(shù)為輸入的BP-ANN模型能夠較好地應用于IASBR對TOC、氨氮、TN去除的模擬預測，結果顯示以上3個輸出參數(shù)在訓練組中的預測結果和實際檢測結果之間絕對平均誤差分別為2.65%、5.27%、3.56%，在測試組中的預測結果和實際檢測結果之間絕對平均誤差分別為2.74%、3.40%、5.13%，表明該模型具有較高的精度，能有效應用于IASBR出水水質預測，具有良好的研究和工程應用價值。