研究簡介：污水處理廠（WWTPs）是溫室氣體（GHG）排放的重要來源之一，其中N2O的全球變暖潛能是二氧化碳的265倍。因此，N2O的減排已成為污水處理行業的當務之急。盡管已有研究關注N2O排放的量化，但數據質量參差不齊，影響了建模的準確性和可靠性。本研究旨在通過六維數據質量評估框架（包括相關性、準確性、完整性、一致性、可比性和可訪問性），系統評估N2O及相關變量的數據質量，并分析其季節性變化。四個污水處理廠均安裝了永久性的N2O傳感器，數據收集方式與其他常規運營數據一致（如溶解氧、氮素濃度、流量等）。

研究采用滑動窗口秩相關分析方法，探究N2O與氮素變量之間的時變關系，同時對比不同工廠及工藝設計下的季節變化模式。研究結果表明，不同污水處理廠的數據質量存在顯著差異，數據的準確性、完整性和一致性受到多種因素的影響，如傳感器漂移、維護不足等。此外，N2O在不同工廠表現出明顯的季節性變化，但各廠之間的變化模式并不一致。例如，Fredericia污水處理廠的N2O排放主要集中在冬季和春季，而Skanderborg污水處理廠則在冬季達到峰值。這種差異可能與各廠的工藝設計、傳感器維護以及操作條件有關。

進一步的分析發現，N2O與氮素變量之間的關系并非恒定，而是呈現出時間依賴性，這表明使用單一模型對不同工廠進行N2O排放預測可能是不合適的。本研究通過分析丹麥四個污水處理廠的運營數據，深入探討了污水處理過程中一氧化二氮（N2O）的數據質量及其季節變化特征。研究的主要目的是評估現有數據在數據驅動建模中的適用性，并為未來N2O排放的控制提供科學依據。

Unisense微電極系統的應用

Unisense公司生產的克拉克型電化學N2O傳感器，這種傳感器專門用于測量廢水中溶解態的N2O濃度。其測量范圍為0-1.5 mg N2O-N/L，分辨率為0.005 mg N2O-N/L。在部署該N2O傳感器前，需要在與廢水溫度相同的環境下進行兩點校準，以確保測量結果的準確性。根據季節性溫度變化，每兩個月需要進行一次校準，以保證測量結果的誤差在±5%以內。Unisense設備在數據采集中的可靠性得到了驗證。研究中發現，該設備在高濃度N2O環境下的表現甚至優于商業化在線氣體分析儀，尤其是在N2O濃度超過500ppmv時，其測量結果更為精確。通過Unisense設備采集的數據，研究人員能夠實時監測污水處理過程中N2O。

實驗結果

不同污水處理廠的數據質量存在顯著差異，數據的準確性、完整性和一致性受到多種因素的影響，如傳感器漂移、維護不足等。此外N2O在不同工廠表現出明顯的季節性變化，但各廠之間的變化模式并不一致。例如，Fredericia污水處理廠的N2O排放主要集中在冬季和春季，而Skanderborg污水處理廠則在冬季達到峰值。這種差異可能與各廠的工藝設計、傳感器維護以及操作條件有關。進一步的分析發現，N2O與氮素變量之間的關系并非恒定，而是呈現出時間依賴性，這表明使用單一模型對不同工廠進行N2O排放預測可能是不合適的。利用來自四個丹麥污水處理廠的運營數據，這些污水處理廠提供了超過8年的N2O測量結果，量化了數據質量，從而量化了未來N2O建模的數據驅動方法的可行性。

圖1、N2O濃度在（a）3天（Aved?re污水處理廠）和（b）10天（Fredericia污水處理廠）任意期間的變化示例。

圖2、具有單個曝氣池的一般交替ASP圖，其中k,m,m值因工廠而異，具體取決于廢水進水特性。

圖3、按工廠分組的缺失數據?；疑珜嵕€表示樣本中位數，藍色虛線表示樣本均值。

圖4、時間序列圖，用于比較a）弗雷德里西亞、（b）斯坎德堡污水處理廠、（c）阿韋德勒生物處理線、（d）阿韋德爾生物處理線3和（e）科格的N2O移動平均值和移動標準差。圖（a）所示的Fredericia案例，工藝特征每年都不同，并且有一種模式表明，N2O產量在冬季和春季在1-4月左右最高。斯坎德堡污水處理廠的N2O產量在11月和12月達到頂峰，而弗雷德里西亞的情況則不同。在圖（c）和（d）中，給出了Aved?re生物處理線1和3的N2O測量值。與弗雷德里西亞的數據類似，N2O具有多年來重復的季節性模式。Aved?re的N2O測量值在春末和夏季最高，在4月至6月左右達到峰值。K?ge污水處理廠的N2O剖面如圖（e）所示。K?ge污水處理廠的濃度在9月至10月左右達到頂峰，

圖5、Fredericia滑動窗口秩相關性。來自Fredericia的數據表明，N2O、NH4和DO之間的相似性在整個數據集中各不相同。N2O和NO3之間的相似性顯示出與N2O和NH4的相似行為。

結論與展望

本研究旨在建立和支持數據驅動的N2O預測和估計模型開發基礎。研究中Unisense設備（克拉克型電化學N2O傳感器）被用于測量污水處理廠中的溶解態一氧化二氮（N2O）濃度。

本論文研究了僅使用來自四個不同處理廠和不同工藝設計的運營數據進行數據驅動建模的可行性。收集的數據的特征與用于分析或確定工廠控制措施的數據一致。對獲取的數據進行質量評估，確定與運營數據相關的挑戰，同時提供真實數據中的示例。量化了四個質量問題，并比較了不同案例工廠的數據質量。本研究比較了日常作中使用的不同傳感器類型的數據質量。對所有四個案例的數據進行了剖面分析并調查了季節性變化，并比較了類似工廠設計的結果。此外通過滑動窗口秩相關性研究了N2O與含氮變量之間的關系。所有使用的統計方法都作為滑動窗口運算應用，因此可以更好地了解變化條件下的N2O動力學。本研究評估了從丹麥四個污水處理廠（WWTP）收集的運營數據是否存在質量問題，并進行了分析，以調查用于控制目的的數據驅動建模的可行性。

所有工廠的生物反應器中都安裝了永久性的N2O傳感器，并且N2O數據的收集條件與其他運行數據相同。我們對運營數據進行六維數據(相關性、準確性、完整性、一致性、可比性、可訪問性）的質量評估。為了提高存儲數據的準確性和完整性，本研究人員建議今后采取措施收集和存儲污水處理廠中的元數據。此外還研究并比較了各種案例工廠和工藝設計中的N2O、含氮變量和氧之間的季節變化和時變關系。結果表明，各工廠的運行數據質量差異很大。對N2O與氮素變量之間時變互關系的研究顯示，不同案例內部或不同案例之間沒有明確的模式。此外建議未來的研究應考慮調整模型，以便將更多影響與可靠的測量聯系起來，而不是假設所有變量都具有相同的質量。