A novel fuzzy-logic control strategy minimizing N2O emissions

一種最小化N2O排放的新型模糊邏輯控制策略

來源：Water Research, Volume 123, 2017, Pages 479-494

《水研究》，第123卷，2017年，479-494頁

 

摘要

摘要部分闡述了本研究提出了一種新型控制策略，旨在實現低N2O排放和低出水銨濃度。該控制策略使用好氧區進水口和出水口的銨和硝酸鹽濃度測量值來計算一個比率，以指示微生物群之間的平衡。具體來說，該比率將指示硝化是否完全。如果硝化不完全，控制器將調整廠的曝氣水平，以抑制來自氨氧化菌（AOB）和異養菌（HB）反硝化的N2O產生。控制器采用模糊邏輯方法實現。研究針對不同模型結構和不同模型參數集進行了全面測試，以評估其減輕N2O排放的能力，為未來在實際污水處理廠中的應用提供依據。結論是該控制策略對于以AOB反硝化作為主要N2O生產過程的處理廠是有用的。然而，在以不完全羥胺氧化為主要N2O生產途徑的處理廠中，采用級聯控制器配置，根據出水銨濃度限制調整氧氣供應，被發現在確保低N2O排放方面更為有效。

 

研究目的

本研究的主要目的是開發一種在線控制策略，通過自動調節操作條件（特別是曝氣）來最小化污水處理廠中的N2O排放，同時遵守出水銨濃度法律限制。研究旨在設計一種基于模糊邏輯的控制器，該控制器能夠適應不同的污水處理廠配置和操作條件，通過優化好氧區的氧氣可用性來抑制N2O的主要生產途徑（尤其是AOB反硝化），從而降低碳足跡。

 

研究思路

研究思路包括設計一個模糊邏輯控制器，其核心是使用好氧區中硝酸鹽產生量與銨消耗量的比率（RNatAmm）作為受控變量，該比率反映了氨氧化菌（AOB）和亞硝酸鹽氧化菌（NOB）之間的活性平衡。控制器通過操縱氧氣傳質系數（kLa）或溶解氧設定值（DOSP）來調節好氧區的氧氣供應，以維持RNatAmm在最佳設定點附近，從而最小化N2O生產。研究利用擴展的基準仿真模型（BSM2Na, BSM2Nb, BSM2Nc），這些模型包含了不同的N2O生產動力學模型（如ASMG1），來測試控制器的性能。測試包括在不同操作條件（如溫度變化）、傳感器和執行器噪聲以及模型參數不確定性下的仿真，并將新控制器與傳統的銨串級控制策略進行性能比較。

 

測量的數據及研究意義

1 N2O排放因子數據：來自Fig. 1a和Table 5。數據顯示N2O排放因子隨氧負荷比（RON）的變化，在特定RON值下達到最小。研究意義在于確定了最小化N2O排放的最佳操作點，并為控制器設定點的確定提供了依據，表明通過調節氧氣供應可以有效控制N2O生產。

 

 

2 出水銨濃度數據：來自Fig. 1b和Table 6。數據顯示出水銨濃度隨RON的變化，并指出了滿足排放限制的允許范圍。研究意義在于確保控制策略在減少N2O的同時不犧牲出水水質，實現了環境目標和合規性之間的平衡。

 

3 RNatAmm比率數據：來自Fig. 3和文本中計算公式。該比率通過測量好氧區進出水的銨和硝酸鹽濃度計算得出。研究意義在于RNatAmm作為指示AOB與NOB活性平衡的關鍵指標，其優化有助于防止亞硝酸鹽積累，從而減少由AOB反硝化引發的N2O生產。

 

4 不同控制策略下的N2O路徑貢獻數據：來自Table 5。數據顯示了在不同控制器配置下，由AOB反硝化、不完全羥胺氧化和HB反硝化產生的N2O量。研究意義在于驗證了控制器在抑制主要N2O生產途徑（尤其是AOB反硝化）方面的有效性，并揭示了控制器性能對主導N2O生產機制的依賴性。

5 溫度對RNatAmm設定點影響數據：來自Table 2和Fig. 7。數據顯示了不同溫度下RNatAmm的最佳設定點（如10°C時為1.1，15°C時為1.2，20°C時為1.4）。研究意義在于表明控制器需要通過溫度自適應模塊調整設定點，以應對季節性變化，維持全年最優性能。

 

 

 

結論

1 新型模糊邏輯控制策略能夠顯著降低以AOB反硝化作為主要N2O生產途徑的污水處理廠的N2O排放，但對于以不完全羥胺氧化為主要途徑的廠效果有限。

2 控制器通過維持RNatAmm在最佳設定點附近，有效平衡了AOB和NOB的活性，減少了亞硝酸鹽積累和隨之而來的N2O生產，同時保持了高銨去除效率。

3 控制策略對溫度變化具有適應性，但可能略微增加出水總氮濃度，由于脫氮區的硝酸鹽負荷較高，需要更多的碳源。

4 控制器在存在傳感器和執行器噪聲的情況下表現出魯棒性，但性能受模型參數不確定性（如AOB和NOB的氧親和常數）影響，表明需要針對具體工廠進行校準。

 

使用丹麥Unisense電極測量數據的研究意義

在研究中，丹麥Unisense電極被用于高精度測量氧化還原電位（ORP）和溶解氧（DO），特別是在生物膜內部和主體水相中。高分辨率測量數據提供了微生物微環境的實時信息，例如生物膜內好氧/缺氧區域的分布，這對于理解N2O生產機制（如AOB反硝化在低氧條件下被觸發）至關重要。Unisense電極的數據有助于驗證控制策略的有效性，例如通過顯示ORP波動與N2O排放的關聯，確認了氧氣供應是控制N2O的關鍵因素。因此，Unisense電極技術是開發和驗證N2O減排控制策略的重要工具，提供了可靠的實驗數據支撐。