黃菲妮 沈文浩

（華南理工大學(xué)制漿造紙工程國家重點實驗室，廣東廣州，510640）

造紙工業(yè)是重要的水資源消耗型行業(yè)，同時產(chǎn)生大量的工業(yè)廢水。造紙廢水采用活性污泥法處理過程中，會產(chǎn)生大量的溫室氣體（CO2、CH4和N2O）[1]。溫室氣體排放有兩種途徑：①直接排放，將廢水中的污染物經(jīng)微生物的降解作用所產(chǎn)生的溫室氣體；②間接排放，處理過程中化學(xué)品投放、電能消耗和后續(xù)污泥處理所間接產(chǎn)生的溫室氣體。溫室氣體排放至大氣中，造成“隱形”的二次污染。目前，關(guān)于廢水處理過程實現(xiàn)溫室氣體減排的研究比較少，主要采用新的廢水處理工藝代替活性污泥法處理工藝，如Fenton法[2]和光催化法[3]等工藝。雖然這些新工藝的實施有利于溫室氣體減排，但具有處理成本高和化學(xué)品殘留的缺點，至今無法替代活性污泥法的大規(guī)模應(yīng)用。

利用自動控制調(diào)節(jié)過程參數(shù)，為溫室氣體減排提供了可行途徑。由于缺乏溫室氣體在線監(jiān)測設(shè)備和溫室氣體排放機(jī)理的研究，目前的自動控制系統(tǒng)忽視了對溫室氣體排放量的控制。在滿足出水質(zhì)量的基礎(chǔ)上，減少溫室氣體的排放，是當(dāng)前造紙廢水處理過程中一個需要重視的研究課題。

要實現(xiàn)溫室氣體減排的自動控制，首要的是對廢水處理過程中排放的溫室氣體進(jìn)行在線監(jiān)測。目前常用的溫室氣體量化法是采用排放因子折算的粗略方式進(jìn)行估算[4]。Bridle 等人[5]基于國際水處理協(xié)會（IWA）提出的活性污泥1 號模型（ASM1），根據(jù)生化反應(yīng)的物質(zhì)守恒建立了溫室氣體排放量的計算模型，包含4個子過程的直接排放和間接排放的溫室氣體，實現(xiàn)了對廢水處理過程所產(chǎn)生的溫室氣體的在線監(jiān)測。Nopens 等人[6]在ASM1 模型的基礎(chǔ)上，添加了溫室氣體排放量的計算，開發(fā)了BSM2G 模型。然而，BSM2G 模型計算量大且需要測量的變量較多，其中有些變量在實際造紙廢水處理現(xiàn)場缺乏在線測量儀表[7]。

在影響廢水活性污泥法處理過程的眾多變量中，溶解氧濃度是最關(guān)鍵的參數(shù)之一。溶解氧濃度影響著溫室氣體的排放量，過高的溶解氧濃度使曝氣機(jī)耗電產(chǎn)生的溫室氣體增加，過低的溶解氧濃度則會引起反硝化過程N(yùn)2O 大量產(chǎn)生[8]。Christine 等人[9]通過敏感度分析得出，對比其他參數(shù)，溶解氧濃度對溫室氣體有較大的影響。Xavier 等人[10]基于Bridle 的溫室氣體計算模型，得到溶解氧控制回路對溫室氣體減排有促進(jìn)作用的結(jié)論。

目前，溶解氧的優(yōu)化控制研究尚未涉及溫室氣體減排的研究，主要集中在降低處理成本和提高出水質(zhì)量，其優(yōu)化控制的思想可借鑒于溫室氣體減排上。韓廣[11]將廢水處理過程的節(jié)能降耗問題轉(zhuǎn)化為以出水水質(zhì)為約束條件，以能耗最小化為目標(biāo)的約束優(yōu)化問題，實施溶解氧神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化控制，能耗降低3%。張偉等人[12]利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立控制模型，基于NSGA-II 對溶解氧最優(yōu)設(shè)定值進(jìn)行求解，能耗降低5.51%。韓紅桂等人[13]用自適應(yīng)回歸核函數(shù)的方法建立出水質(zhì)量和能耗模型，利用動態(tài)溶解氧設(shè)定值跟蹤控制，降低了能耗。在動態(tài)設(shè)定值理論的基礎(chǔ)上，栗三一[14]優(yōu)化了控制方案，采用分層控制結(jié)構(gòu)設(shè)計廢水處理過程優(yōu)化控制方案，建立優(yōu)化目標(biāo)模型，降低了41.5%的運行成本。侯瑩[15]進(jìn)一步基于分層優(yōu)化控制建立了中試平臺。

上述廢水優(yōu)化控制研究僅將出水水質(zhì)和運行成本作為優(yōu)化目標(biāo)，均未涉及過程中排放的溫室氣體。溶解氧濃度作為對出水質(zhì)量和溫室氣體十分關(guān)鍵的參數(shù)，通過對其控制，在保證出水質(zhì)量的同時，實現(xiàn)溫室氣體減排。因此，本課題采用上述分層控制的思想[14]，提出了一種基于動態(tài)溶解氧設(shè)定值的優(yōu)化控制方案。首先，為描述出水質(zhì)量和進(jìn)水特征之間的關(guān)系，建立了回歸核函數(shù)模型，為優(yōu)化控制系統(tǒng)提供控制目標(biāo)模型。其次，采用遺傳算法尋找最優(yōu)溶解氧設(shè)定值。最后，用最優(yōu)設(shè)定值進(jìn)行BP-PI 的跟蹤控制。該方法可以實現(xiàn)出水質(zhì)量達(dá)標(biāo)，同時有效地減少了溫室氣體的排放。本課題研究對于減少造紙廢水處理過程中溫室氣體的排放具有現(xiàn)實意義，并提供了指導(dǎo)方法。

1 方 法

1.1 過程模型

1.1.1 活性污泥法廢水處理工藝模型

本課題以廣州某造紙廠活性污泥法廢水處理工藝為研究仿真對象，按照我國GB 3544—2008《制漿造紙工業(yè)水污染物排放標(biāo)準(zhǔn)》監(jiān)測廢水。

造紙廢水活性污泥法處理工藝流程見圖1。造紙廢水經(jīng)缺氧池和好氧池進(jìn)行污染物降解后，易降解物質(zhì)轉(zhuǎn)化為溫室氣體揮發(fā)至大氣，難降解物質(zhì)進(jìn)入沉淀池。污泥經(jīng)泵回流至進(jìn)水處，泵消耗電能引起間接溫室氣體的排放。反應(yīng)機(jī)理基于ASM1[16]（Activated Sludge Model No.1）模型，以描述活性污泥法處理工藝中微生物降解污染物的化學(xué)反應(yīng)過程?；谇捌诘难芯縖17-18]，將進(jìn)水COD 和含氮組分劃分為ASM1 模型的變量。

經(jīng)生化處理后的廢水進(jìn)入沉淀池，假設(shè)沉淀過程不發(fā)生化學(xué)反應(yīng)，采用Tackás模型描述沉淀過程[19]。

1.1.2 溫室氣體排放模型

1.1.2.1 直接排放

（1）內(nèi)源性衰變

內(nèi)源性衰變過程是以營養(yǎng)不充足的微生物菌群體內(nèi)的有機(jī)碳為反應(yīng)物，在有氧條件下，徹底氧化為CO2、H2O 和NH3，釋放能量供給細(xì)胞以維持其活性。根據(jù)化學(xué)反應(yīng)的物質(zhì)守恒關(guān)系，計算可得CO2的排放量，見公式（1）。

圖1 造紙廢水活性污泥法處理工藝流程

式中，XVSS,decay表示微生物細(xì)胞內(nèi)參加內(nèi)源性呼吸的有機(jī)碳，g/h；CO2VSS,decay表示內(nèi)源性呼吸所產(chǎn)生的CO2，g/h。

（2）BOD去除

廢水中有機(jī)污染物（BOD 表示）的微生物降解分為兩個部分：一部分是微生物菌群吸收有機(jī)污染物，參與合成微生物細(xì)胞；另一部分是在氧氣充足的情況下，徹底氧化為CO2和H2O。被氧化的污染物由總消耗的BOD 減去轉(zhuǎn)化為微生物細(xì)胞的BOD 而得，BOD去除過程所產(chǎn)生的CO2計算見公式（2）。

式中，BODoxidated表示被氧化的污染物，g/m3；CO2BODremoval表示BOD去除過程所產(chǎn)生的CO2，g/h。

（3）硝化過程

廢水在硝化過程中，自養(yǎng)菌進(jìn)行好氧生長，有機(jī)污染物氨基酸中的氨氮在自養(yǎng)菌分階段硝化作用下轉(zhuǎn)化為硝酸，該過程消耗了CO2?？筛鶕?jù)消耗過程中氨氮的變化量計算消耗的CO2，見公式（3）。

式中，NHnitrification表示用于硝化過程的氨氮，g/h；CO2nitrification表示硝化過程所消耗的CO2，g/h。

（4）反硝化過程

反硝化過程發(fā)生在缺氧條件下，會產(chǎn)生具有極高溫室效應(yīng)潛勢的N2O 作為中間產(chǎn)物排放到大氣中[20]。根據(jù)文獻(xiàn)[20]，有0.5%的含氮物質(zhì)被還原為N2O，根據(jù)所消耗的含氮量計算可得N2O 的產(chǎn)生量，見公式（4）。

式中，Q 表示進(jìn)水流量，m3/h；TNin為進(jìn)水總氮含量，g/m3；TNout為出水總氮含量，g/m3；N2Odenitrification表示反硝化過程所排放的N2O，g/h。

1.1.2.2 間接排放

溫室氣體的間接排放來自3 方面：①污泥排出后為了防止污泥失效需要對其做進(jìn)一步的缺氧處理，該過程會產(chǎn)生溫室氣體CO2和CH4。根據(jù)物質(zhì)守恒定律，可計算該部分排放的CO2和CH4。②造紙廢水生化處理過程中，電能消耗主要來自曝氣機(jī)和水泵，進(jìn)而間接導(dǎo)致大量的CO2排放，采用排放因子的方法計算[21]。③文獻(xiàn)[3]提供了在缺氧反應(yīng)池添加化學(xué)品所帶來溫室氣體排放量的計算方法。

1.2 溶解氧濃度對溫室氣體排放的影響

廢水溶解氧濃度對溫室氣體各個排放源的作用并不一致。評估曝氣量的變化對各個溫室氣體排放源的影響，找出曝氣量變化對溫室氣體排放影響最大的排放源，是實現(xiàn)溫室氣體減排的溶解氧優(yōu)化控制的基礎(chǔ)。

Pearson 相關(guān)系數(shù)法用于描述兩組數(shù)據(jù)之間呈相同變化趨勢的程度，可以用于量化2個變量之間的關(guān)系。Pearson相關(guān)系數(shù)的計算如公式（5）所示。

式中，r（x,y）是x 和y 的相關(guān)系數(shù)；x,y 是變量的向量；i是采樣點的個數(shù)。

圖2 為廢水處理過程中溫室氣體排放源與曝氣量Pearson 相關(guān)系數(shù)的關(guān)系。圖2 中的Pearson 相關(guān)系數(shù)越大，說明溫室氣體排放源受曝氣量的影響越大。正/負(fù)相關(guān)系數(shù)表明：隨著曝氣量的增加，溫室氣體增加/減少。圖2 結(jié)果表明，當(dāng)曝氣量變化時，因曝氣機(jī)耗電而產(chǎn)生的溫室氣體量所受到的影響最大，呈正相關(guān)的趨勢；其次是硝化過程消耗的溫室氣體量所受到的影響，呈負(fù)相關(guān)，其相關(guān)系數(shù)（-0.1021）小于曝氣機(jī)耗電所產(chǎn)生溫室氣體的相關(guān)系數(shù)（0.3162）。除此以外，其余排放源的相關(guān)系數(shù)較小，表明受曝氣量變化的影響弱。綜合各排放源與曝氣量的關(guān)系，全部正相關(guān)系數(shù)之和為0.3429，因此溫室氣體總排放量隨著曝氣量的增加而增加。

圖2 廢水處理過程溫室氣體排放源與曝氣量Pearson相關(guān)系數(shù)的關(guān)系

1.3 控制系統(tǒng)架構(gòu)

通過分析造紙廢水活性污泥法處理工藝的特點，根據(jù)分層優(yōu)化控制的思想，將整個優(yōu)化控制分為3個模塊：出水約束層、優(yōu)化設(shè)定層和跟蹤控制層。其功能包括以下幾方面。

（1）在出水約束層中，采用自適應(yīng)核函數(shù)回歸模型（Adapted-Kernel-Regression 模型，AKR），根據(jù)進(jìn)水特征和溶解氧濃度，建立出水BOD 值、氨氮和總氮濃度的預(yù)測模型。

（2）在優(yōu)化設(shè)定層中，利用遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）求解滿足出水約束的溶解氧設(shè)定值范圍。在滿足出水質(zhì)量達(dá)標(biāo)的溶解氧設(shè)定值中，選取使溫室氣體排放量最低的溶解氧為設(shè)定值。

（3）在跟蹤控制層中，根據(jù)優(yōu)化的溶解氧設(shè)定值，采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation Neural Net‐work）優(yōu)化PI 控制參數(shù)，對溶解氧濃度進(jìn)行跟蹤控制。該優(yōu)化控制方案簡稱為AKRBP-PI 控制，旨在減少溶解氧測量值和優(yōu)化設(shè)定值之間的誤差，提高系統(tǒng)穩(wěn)定性，以實現(xiàn)在保證出水達(dá)標(biāo)的前提下，實現(xiàn)溫室氣體減排。

AKRBP-PI 控制系統(tǒng)的控制流程見圖3。在k 時刻，得到優(yōu)化的溶解氧設(shè)定值sp(k)后，開環(huán)控制的溶解氧（DO）值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的測量值（ym(k)），將k 時刻的進(jìn)水?dāng)?shù)據(jù)（Q(k)、COD(k)、SS(k)、NH(k)和TN(k)），連同優(yōu)化的DO 設(shè)定值sp(k)，作為BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的7 個輸入，對BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，輸出k 時刻的PI 參數(shù)（KP(k)和KI(k)）。k 時刻的PI 參數(shù)確定后，輸入至PI 控制器，控制曝氣量（KLa）的大小，進(jìn)而將系統(tǒng)中DO 濃度控制在優(yōu)化的設(shè)定值上。

圖3 造紙廢水處理過程實現(xiàn)溫室氣體減排的AKRBP-PI分層優(yōu)化控制方案

1.4 優(yōu)化控制算法

1.4.1 出水約束層

為了研究進(jìn)水特征與出水的BOD、氨氮和總氮的關(guān)系，選擇出水的BOD、氨氮和總氮為輸出變量，將進(jìn)水的流量、COD、SS、氨氮、總氮和曝氣過程溶解氧作為輸入變量，可以得到輸入和輸出的關(guān)系。

針對回歸預(yù)測，選擇合適的模型對問題進(jìn)行進(jìn)一步的描述。核函數(shù)回歸的方法是將向量內(nèi)積空間進(jìn)行擴(kuò)展，有效地將非線性問題通過核函數(shù)轉(zhuǎn)為近線性的問題。利用自適應(yīng)回歸核函數(shù)模型，建立輸入變量和輸出變量之間的關(guān)系。

1.4.2 優(yōu)化設(shè)定層

造紙廢水活性污泥法處理過程中，溶解氧濃度是污染物去除的關(guān)鍵參數(shù)，其中出水的BOD、氨氮和總氮容易超限[8]。實驗表明，當(dāng)溶解氧濃度在0～2 mg/L 范圍內(nèi)變化時，溶解氧濃度越高，出水污染物濃度越低。一方面，將出水BOD、氨氮和總氮濃度作為約束條件；另一方面，根據(jù)1.2 小節(jié)的研究可以得到：溶解氧濃度越高，溫室氣體排放總量越大的結(jié)論。

為求解同時能滿足出水限值，且能達(dá)到溫室氣體減排目的的溶解氧設(shè)定值，本課題采用遺傳算法分別對BOD、氨氮和總氮模型進(jìn)行求解，以同時滿足3個出水指標(biāo)的設(shè)定值作為最低的溶解氧設(shè)定值。

1.4.3 跟蹤控制層

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是以誤差最小為優(yōu)化指標(biāo)，實現(xiàn)PI 參數(shù)的自整定。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點是可以根據(jù)進(jìn)水變化情況，通過BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和逼近能力，輸出在該進(jìn)水條件下最能使系統(tǒng)穩(wěn)定的控制參數(shù)。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用7-18-2 的結(jié)構(gòu)，將優(yōu)化設(shè)定層計算得到的溶解氧設(shè)定值作為控制目標(biāo)，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入為偏差、進(jìn)水量Q、COD、SS、總氮和氨氮，以及當(dāng)前溶解氧濃度。

2 結(jié)果與討論

2.1 溶解氧控制

本課題研究基于廣州某造紙廠活性污泥法廢水處理現(xiàn)場，按照1.3小節(jié)提出的分層優(yōu)化控制架構(gòu)，進(jìn)行溫室氣體減排仿真控制。仿真數(shù)據(jù)來自現(xiàn)場DCS系統(tǒng)，采樣周期1 h，共有140 組。首先，將采集的進(jìn)水?dāng)?shù)據(jù)輸入1.1.1 小節(jié)的工藝模型，計算得到實時的溫室氣體排放量；然后，根據(jù)出水約束層和優(yōu)化設(shè)定層的算法，預(yù)測出水BOD、氨氮和總氮，計算實時優(yōu)化的溶解氧設(shè)定值；最后，采用AKRBP-PI 控制對溶解氧濃度進(jìn)行跟蹤控制，其控制結(jié)果如圖4所示。

將AKRBP-PI 優(yōu)化控制方案的仿真結(jié)果與開環(huán)控制、恒定的溶解氧設(shè)定值（1 mg/L）和恒定的PI 控制參數(shù)（Kp=0.9、Ki=0.15）、恒定的溶解氧設(shè)定值（1 mg/L）和自整定的BP-PI 控制參數(shù)進(jìn)行對比，3 種PI 控制的控制指標(biāo)見表1，包括絕對誤差積分誤差（IAE）、時間乘絕對誤差積分誤差（ITAE）和平方誤差積分誤差（ISE），由于優(yōu)化方案中的溶解氧設(shè)定值實時變化，雖然AKRBP-PI 的控制穩(wěn)定性低于BP-PI，但是控制指標(biāo)仍在可接受范圍內(nèi)。

表1 對溶解氧濃度實施3種控制方案的控制指標(biāo)比較

從圖4 中可以看出，不同于恒定溶解氧的設(shè)定值1 mg/L，AKRBP-PI 控制根據(jù)進(jìn)水特征的變化，計算所得的溶解氧設(shè)定值在0.1～1.6 mg/L 之間變化，跟蹤控制的溶解氧測量值與設(shè)定值的IAE、ISE 分別為：8.92×10-3和3.17×10-5。

圖4 造紙廢水處理過程采用AKRBP-PI控制對溶解氧濃度的控制

2.2 曝氣量的變化

圖5 為4 種控制方案中曝氣量（氧傳遞系數(shù)，KLa）的變化情況。使用PI 和BP-PI 控制策略的平均曝氣量分別為12.9 h-1和11.7 h-1，高于開環(huán)控制中的恒定曝氣量10 h-1。然而，在AKRBP-PI 控制方案中，溶解氧設(shè)定值、PI 控制器參數(shù)和曝氣量都與進(jìn)水水質(zhì)實時動態(tài)變化，雖然KLa的變化幅度較大，在0～14 h-1之間變化，但是其大部分都低于10 h-1，平均曝氣量為7.9 h-1。這說明不同的進(jìn)水特征使出水達(dá)標(biāo)所需要的曝氣量也不同。因此，可以根據(jù)進(jìn)水水質(zhì)的特征，尋找動態(tài)的溶解氧設(shè)定值，以減少溫室氣體的排放。

2.3 出水水質(zhì)控制

造紙廢水處理過程中采用不同控制方案的出水水質(zhì)見圖6。在圖6 中，雖然AKRBP-PI 控制下的出水BOD、氨氮和總氮相較于PI 控制和BP-PI 控制來說，呈現(xiàn)較高的數(shù)值，但是均未超限。這是因為在AKRBP-PI 控制方案中，是以滿足出水限值為約束條件的，選取能夠同時滿足出水BOD、氨氮和總氮的最低設(shè)定值，來實現(xiàn)溫室氣體的減少。一方面，相較于溶解氧設(shè)定值恒定為1 mg/L 的PI 和BP-PI 控制，AKRBP-PI控制下的部分動態(tài)優(yōu)化設(shè)定值低于1 mg/L，雖然AKRBP-PI 控制的出水BOD5、總氮和氨氮平均值（分別為10.4、4.4 和1.6 mg/L） 高于PI 控制（平均值分別為4.9、3.3 和0.7 mg/L）和BP-PI 控制（平均值分別為5.0、3.4 和0.7 mg/L）的結(jié)果，但仍然滿足出水排放標(biāo)準(zhǔn)（20、12 和8 mg/L）。另一方面，溶解氧設(shè)定值恒定為1 mg/L 時，曝氣量較高（見圖5），曝氣機(jī)多余的耗電，不僅造成了運行成本的增加，也可能導(dǎo)致因曝氣機(jī)耗電間接產(chǎn)生的溫室氣體量增加。

2.4 溫室氣體減排

造紙廢水處理過程采用不同控制方案的溫室氣體排放量見圖7。由圖7（a）可見，直接溫室氣體排放量在開環(huán)、PI、BP-PI 和AKRBP-PI 控制方案下的差別不大，在第1～8 h 的模擬結(jié)果中，AKRBP-PI 控制的溫室氣體直接排放量比其他3 種控制方案情況下的高；具體比較結(jié)果見表2。

溫室氣體間接排放量（圖7（b））的變化趨勢與曝氣量（圖5）的變化趨勢相近，雖然AKRBP-PI 的控制使曝氣量變化劇烈，導(dǎo)致曝氣機(jī)耗電產(chǎn)生的溫室氣體量變化較大，但其明顯低于PI和BP-PI控制所帶來的曝氣機(jī)耗電產(chǎn)生的溫室氣體量。PI 和BP-PI 控制為了維持恒定為1 mg/L的溶解氧設(shè)定值，產(chǎn)生了大量的溫室氣體，明顯高于開環(huán)控制排放的間接溫室氣體。

綜合直接排放量和間接排放量，從總排放量（圖7（c））來看，AKRBP-PI 控制明顯減少了溫室氣體的排放。雖然有部分進(jìn)水時段（0～5 h，108～112 h）的溫室氣體量較高，這是因為跟蹤優(yōu)化控制時動態(tài)設(shè)定值變化幅度過大（見圖4），控制輸出未能實現(xiàn)無偏差的跟蹤控制，但是大部分進(jìn)水時段的溫室氣體排放量都低于開環(huán)控制、PI 控制和BP-PI 控制的情況。

圖5 造紙廢水處理過程采用不同控制方案的曝氣量

圖6 造紙廢水處理過程采用不同控制方案的出水水質(zhì)

為進(jìn)一步研究AKRBP-PI 控制對溫室氣體減排的作用機(jī)制，通過對各排放源溫室氣體減少量（與開環(huán)控制相比）的研究，可以清晰量化AKRBP-PI 控制對各個排放源的影響。圖8為造紙廢水處理過程采用不同控制方案所帶來的溫室氣體減排量。從圖8可以看出，PI 控制和BP-PI 控制所帶來的減排作用體現(xiàn)在直接排放源的硝化過程，但控制過程中反而增加了曝氣機(jī)耗電所帶來的間接溫室氣體排放。在PI控制和BPPI 控制下，對比開環(huán)控制，總的溫室氣體排放量分別增加了8.1%和4.1%。AKRBP-PI 控制所帶來的減排作用主要體現(xiàn)在有效降低了曝氣機(jī)耗電所產(chǎn)生的溫室氣體，平均減少了35.9 kg/h。相較于開環(huán)控制的溫室氣體總排放量403.2 kg/h，減少了8.6%的溫室氣體總排放量。然而，AKRBP-PI 控制對其他排放源的影響較小，對直接排放的溫室氣體影響較小，其中內(nèi)源性衰變產(chǎn)生的溫室氣體平均增加了2.0 kg/h，而BOD5去除的溫室氣體平均減少了2.1 kg/h，反硝化過程產(chǎn)生的N2O平均減少了1.6 kg/h（CO2計）。

2.3 和2.4 小節(jié)的實驗結(jié)果表明，在140 組的造紙廢水仿真模擬中，采用AKRBP-PI 控制策略，不僅使出水水質(zhì)未超限，而且降低了曝氣量，導(dǎo)致其比開環(huán)控制減少了8.6%的溫室氣體排放量，主要來源于曝氣機(jī)耗電間接產(chǎn)生的溫室氣體減少。而PI 控制和BP-PI 控制雖然提高了出水水質(zhì)，但卻增加了溫室氣體排放量。

圖7 造紙廢水處理過程采用不同控制方案的溫室氣體排放量

圖8 造紙廢水處理過程采用不同控制方案所帶來的溫室氣體減排量

表2 造紙廢水處理過程采用不同控制方案的溫室氣體平均排放量 kg/h

3 結(jié) 論

本課題針對造紙廢水活性污泥法處理過程中溫室氣體減排的問題，提出了一種基于溶解氧的分層優(yōu)化控制策略。采用自適應(yīng)回歸核函數(shù)對出水BOD、總氮和氨氮進(jìn)行預(yù)測，建立出水約束層；通過遺傳算法求解優(yōu)化的溶解氧設(shè)定值作為優(yōu)化設(shè)定層；在跟蹤控制層實施優(yōu)化設(shè)定值的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟蹤（AKRBP-PI）控制。旨在通過調(diào)節(jié)溶解氧濃度，在出水污染物含量達(dá)標(biāo)的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)溫室氣體的減排。

3.1 基于ASM1 模型和物質(zhì)守恒建立了溫室氣體直接和間接排放模型，以實現(xiàn)溫室氣體的在線監(jiān)測。

3.2 采用Pearson 相關(guān)系數(shù)法研究了溶解氧濃度對各個溫室氣體排放源的影響，得知總的溫室氣體排放量隨著曝氣量的升高而增加。

3.3 控制仿真結(jié)果表明，對比開環(huán)控制，PI 控制和BP-PI控制下的溫室氣體總排放量分別增加了8.1%和4.1%；然而在AKRBP-PI控制下，不僅未出現(xiàn)出水水質(zhì)超限，而且減少了8.6%的溫室氣體總排放量，其中主要來源于曝氣機(jī)耗電間接產(chǎn)生的溫室氣體減少。