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1國內外污水處理廠評價管理

1．1早期動力學階段國內外對WWTPs的評價管理，早期重點通過活性污泥模型法(ActivatedSludgeModel，簡稱ASM)預測水質并間接實現對WWTPs的評價管理。此模型主要通過研究微生物生化反應機理，建立微生物對生化需氧量(BOD)、化學需氧量(COD)等指標的去除率方程并確定參數，通過方程實現對出水水質指標的預測，進而實現對WWTPs進行評價管理。ASM的發展經歷了四個主要階段:(1)AMS1［2］主要基于生物動力學基礎，通過相關參數研究建立ASM1模型對WWTPs進行管理評價，但是由于研究處于初級階段，且機理較為復雜，因此研究過程并不涉及生物脫氮和除磷;(2)AMS2［3］擴展了AMS1，增加了脫氮除磷的研究和預測，在一定程度上改善了ASM1模型的性能;(3)AMS2d，在AMS2的基礎上稍作改進，通過調整參數、模型改進，減少了模型的根方均誤差(RootMeanSquareError，簡稱AMSE)，提高了預測準確度;(4)AMS3［4］為了簡化評價模型，引入了生物的可選擇性，使模型適用范圍有所改善，同時也增加了模型的復雜程度。盡管ASM具有一定的使用價值，但是對于實際WWTPs的評價管理，模型存在較大的局限性(1)不能準確把水廠故障原因與結果很好的結合起來，對水廠的評估和預測效果比較差;(2)需要大量的動力學、化學反應參數的計算，許多參數測量難度較大。(3)不同處理過程、不同運行條件都需要大量的參數驗證，因此任務繁重，在一定程度上浪費時間和精力［5］。出現這些問題的主要原因是，對于一個實際污水處理廠，存在較復雜的生物反應以及水量、水質、PH等高度變化的隨機因子，而ASM參數的確定主要基于穩定的運行條件，當運行條件波動較大時模型偏差較大，因此模型的適應度較差。

1．2統計分析階段面對WWTPs復雜的生物反應、高度變化的隨機因子，動力學模型已經漸漸失去優勢，人們將目標轉向了用數學方法處理數據并建立擬合模型的領域。為減少運算復雜程度，此階段的模型形式較為簡單，通常為低階線性模型，但模型可靠性、適用性卻大大提高。通常環境效益、經濟指標都可以考慮進去，豐富了WWTPs的評價指標體系。其中，最常用的模型為最小二乘法回歸分析(PartialLeastSquaresModel，簡稱PLSR)、多項式回歸法(Polyno-mialRegressionModel，簡稱PRM)、多項偏最小二乘法回歸(NumberofPartialLeastSquaresRegression，簡稱N－PLSR)、平行因子分析法(ParallelFactorA-nalysis，簡稱PARAFAC)。PLSR、PRM、N－PLSR、PARAFAC等模型所給出的評價分值和權重矩陣是合理的，應用于WWTPs的評價管理中也是適用的。但是由于此類評價方法多局限于水質指標［6］，而對并不存在明確線性關系的環境效益指標如:資源回用量等并未考慮，因此對WWTPs的評價比較片面，通常適用于WWTPs水質指標的預測評價或者評價要求精度適中的WWTPs。

1．3數據驅動建模階段基于自動化檢測技術的提高以及環境效益指標數據的獲取，利用系統中的軟件傳感數據驅動建模成為WWTPS運行管理評價的主要方法。在目前的傳感模型中，黑箱子傳感模型使用較多，此模型會自動捕捉到系統的主要過程，并且自動把輸入輸出數據連接起來［7］。DDM中最常用的方法是:神經網絡模型、熵權物元法、自組織映射以及隨機預測等方法［7］。這類模型主要基于歷史數據，如果歷史數據缺失或者出現錯誤，那么此類方法將不能使用，存在一定風險，因此需要經過反復的驗證以及專業人士仔細推敲才能確定模型是否適用，通常在滿足條件的情況下，模型越簡單越好。基于神經網絡［8］很強的非線性擬合能力、可映射任意復雜的非線性關系、學習規則簡單等特點，神經網絡模型通常用于一些復雜的動態模型中，尤其是動態的環境評價管理中，它是一種對變量較多的動態系統進行評估與管理中比較有優勢的方法。但是ANN模型存在以下問題:(1)不能解釋本身的推理過程和推理依據。(2)主要基于歷史數據，當數據不充分時就無法正常工作。(3)把問題的特征轉變為數字，把推理轉變為數值計算，造成部分信息丟失。因此，在使用神經網絡前需要收集足夠的歷史數據、人為將某些問題轉換為數據，進而降低模型本身帶來的缺陷，此外，由于本身較強的自運算能力，在一定程度上可以給出合理的預測評價。因此，這種方法是目前WWTPs運營管理評價中最流行的方法。熵權物元法可用于評價計算多重指數、模糊問題以及差異性問題，該方法具有簡單的計算方法、清晰的原則以及客觀的權重等特點。基于這些特點，熵權物元法可以用于評價污水資源和容量，水環境質量，生態承載力等。到目前為止，該方法首次應用于WWTPs的綜合評價，是一種極具潛力的評價方法。

2工程應用

工程實例①，SinghK．P．［9］采用PLSR(PLS1R、PLS2R、PLS2R－A)、PRM、ANN等三種模型對印度WWTPs進行預測和評價管理。采用上述三種模型、使用進水指標BOD、COD、TKN、氨氮等數據資料實現對出水指標BOD和COD的預測，進而實現對WWTPs的評價管理。實驗中采用一年144組數據，72組數據用于訓練，36組數據用于驗證，36組數據用于預測。結果表明，三種模型均能滿足要求，且神經網絡模型優于多項式回歸分析，多項式回歸分析優于偏最小二乘法，最優模型為ANN模型，各項評價指標均比較理想。最終得出ANN是目前WWTPs評價管理中最好的方法。綜合分析上述案例，PLSR、PRM屬于低階線性模型，而ANN模型屬于復雜的非線性模型，可以擬合較復雜的動態過程，因此PLSR、PRM在模型精度上不及ANN模型，成為印度污水處理廠的最優評價模型;此工程實例僅僅以主要的水質指標作為WWTPs的評價指標，模型評價指標體系比較片面;此工程實例中PLSR、PRM不能計算權重，沒有辦法給出評價指標對WWTPs的影響程度，因此不利于對WWTPs運營管理的評價。工程實例②，David［10］使用熵權物元法從以下三個方面對WWTPs進行評價:水質指標、操作成本以及環境效益。熵權物元法對WWTPs的預測評價主要通過權重計算以及歐式貼近度來體現。當環境效益評價指標權重越大、運行成本評價指標權重越小，WWTPs評價指數就越高。David由模糊數學計算最優從屬度物元矩陣，分析了不同因素對水廠運營質量的權重，結果表明總氮的去除率與污泥餅產生量對污水處理廠的運營管理影響比較大，從而間接證明硝化反硝化微生物、脫水設備、脫水藥劑以及工藝條件對WWTPs的運營管理有比較大的影響。歐式貼近度(通常用Rph表示)用來表述評價結果，貼近度越大，表示結果越好。由于歐式貼近度由模糊物元平方法以及指標權重法計算而得，因此，歐式貼近度可以反映污水處理廠的綜合評價。在文獻［10］中，根據不同水廠歐式貼近度計算結果進行了排序，篩選出了最優和最差的污水處理廠。但熵權物元法評價結果與實際運行結果存在一定的偏差，因此，采用歐式貼近度作為評價指標，可靠性尚存在一定的問題。此外，盡管此模型有較好的適用性以及相對的準確性，但是現有模型沒有考慮到污水處理廠的規模以及處理水量等問題，而這些指標對WWTPs的評價管理具有決定性的意義，其他如資源回用量、環境質量評價等對環境效益有較大影響的環境效益指標，也未曾考慮，因此，模型有待進一步完善。由于此模型是首次應用于WWTPs的評價與管理中，其模型是否存在其他方面的問題有待進一步商榷。

3展望

通過研究國內外WWTPs的評價管理狀況，所適用的主要分為三類:(1)動力學階段:ASM機理模型;(2)數據統計階段:PLSR、PRM、N－PLSR、PARAFAC等模型;(3)數據驅動階段:熵權物元法和ANN模型。由于ASM機理模型對水質波動的適應性較差，PLSR、PRM、N－PLSR、PARAFAC模型精度有限，因此目前比較好的評價方法是熵權物元法和ANN模型。熵權物元法作為一種新方法首次用于WWTPs的評價管理，應用前景比較廣泛，但同時所存在的問題尚不明確，因此有待進一步開發研究。而ANN模型則是一種比較成熟的模型，無論是現在以及未來發展趨勢中，都是WWTPs評價管理中必不可少的研究方法。雖然現有WWTPs環境管理工作考慮到了運行效率、環境效益等方面，并且在一定程度上能夠對水質改善起到一定的作用，促進WWTPs運營管理效率的提高，但是對于WWTPs的評價相當的片面:對于運行效率，只是停留在耗電量、絮凝劑的投加量等確切指標上，沒將人員比例、運行負荷、安全事故發生比例考慮進去，使其難以準確對WWTPs進行評價管理;除此之外，對于環境效益，國內外WWTPs的評價管理都把重點放在了改善出水水質上，沒有將資源回用量、對周圍環境的影響、民眾的滿意度等考慮進去，因此，評價過于狹隘片面。存在這種狀況的主要原因是(1)主要水質指標之間存在比較明確的關系，易于建立模型;(2)現在環境管理者對水質指標之外其它指標關注較少;(3)隨著指標數量的增加，會增加模型的復雜程度;(4)出水水質指標直接反應污水處理廠對周圍河道等的影響，效果比較明顯。這樣的評價體系帶來的直接后果是使WWTPs的管理者只重視出水水質，而忽略了運行成本如耗電量、絮凝劑添加量，甚至忽略了WWTPs是否有資源回用等狀況，直接造成資源的浪費。基于上述問題，我們要綜合考慮WWTPs的成本、運行效率和環境效益等方面，改變中國污水處理廠運行成本高、運營效率低、管理體系不完善等問題。因此，現階段以及未來對WWTPs評價管理的首要任務是完善評價指標體系，尋找準確有效的WWTPs評價模型。

4總結

隨著環境質量的日益惡化，WWTPs的管理評價變得越來越突出。目前存在較多的模型用于WWTPs的評價管理，每一模型都有優點和缺陷，因此，在使用各種模型之間必須要明確它的適用范圍。綜合比較各個模型，目前WWTPs管理評價最有潛力的模型是熵權物元法，最常用的模型是神經網絡模型，最需要完成的任務是健全和完善指標體系，并將其應用于模型中，實現WWTPs相關指標的合理預測，優化WWTPs的評價管理。

作者：商巧巧董曉清李朝林單位：哈爾濱工業大學深圳研究生院環境科學與工程研究中心深圳信息職業技術學院