间歇曝气序批式活性污泥法处理农村废水及其效果的模拟预测*

孙佳峰 宋小燕 郁强强# 刘 锐 陈吕军,2

(1.浙江省水质科学与技术重点实验室，浙江清华长三角研究院生态环境研究所，浙江 嘉兴 314006；2.清华大学环境学院，北京 100084)

间歇曝气序批式活性污泥反应器(IASBR)在常规序批式活性污泥反应器(SBR)的基础上，通过控制曝气频率，实现SBR一个运行周期内缺氧和好氧多次交替的环境，使氨氧化菌(AOB)得到富集，并且抑制亚硝酸盐氧化菌(NOB)的生长，从而AOB成为反应器的优势菌，更有利于稳定、高效短程硝化和反硝化过程的实现[1],[2]1876,[3-5]。理论上，IASBR在硝化阶段可以减少25%的氧气消耗，在反硝化阶段减少40%的有机碳源消耗。已有文献报道了将IASBR应用于养猪沼液[2]1873,[6]、垃圾渗滤液[7-8]等低碳氮比(C/N，质量比)、高氨氮废水处理，并取得了比传统SBR更好的污染物去除效果和抗冲击负荷能力。然而，针对IASBR的适用范围以及操作条件优化的研究还较少。

表1 农村废水理化性质

人工神经网络(ANN)是一种大脑神经功能的数学表示，它通过数学建模来模拟大脑学习过程的网络结构中相互联系的神经细胞。由于ANN模型并不需要了解模拟变量与关键变量之间的具体关系，也不需要了解过程机理，任何与某些变量有直接或间接关系的现象都可以采用ANN模型进行模拟[9-11]。ANN模型具有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，而且学习规则简单，具有良好的容错性与联想记忆特性、自适应自学习特性和高度并行处理及综合信息的特性，便于计算机实现。近年来，也有越来越多的研究者将ANN模型应用于污水处理系统的污染物去除预测[12]137,[13]、运行参数优化[14-15]和故障诊断[16-17]等。然而，目前还未有针对IASBR的ANN预测模型。

本研究在课题组前期研究的基础上，采用两种不同运行模式的IASBR处理以养猪沼液为主的农村废水，考察不同好氧/缺氧循环次数、C/N(本研究中为COD/TN)和污染物负荷对反应器运行效果的影响，并利用其稳定运行期间的数据，建立基于进水水质数据和IASBR操作条件的反向传播(BP)-ANN模型，预测反应器对污染物的去除效果，为判断IASBR对目标废水处理的适用性及操作条件的进一步优化提供参考。

1 材料与方法

1.1 农村废水

试验用农村废水取自嘉兴市某规模化养猪场沼气池出水，该沼气池原水以养猪废水为主，也包括园区内的生活污水。沼液采集后在10～15 ℃下储存，理化性质如表1所示。

1.2 试验装置与运行条件

试验所用的IASBR结构如图1所示，其有效容积为10 L，反应器主体为完全混合形式，采用间歇曝气模式，每8 h为1个运行周期。1#IASBR的运行模式为：进水10 min→搅拌40 min，曝气60 min，缺氧和好氧交替循环4次→沉淀60 min→排水10 min；2#IASBR的运行模式为：进水10 min→搅拌80 min，曝气120 min，缺氧和好氧交替循环2次→沉淀60 min→排水10min。好氧过程采用微孔曝气，并控制DO在0.5～1.5 mg/L；缺氧过程采用搅拌器搅拌，转速为100～200 r/min，控制DO小于0.2 mg/L。控制试验水温为28 ℃左右。试验污泥取自某A2/O工艺的市政污水处理厂好氧池，反应器初始混合液悬浮固体(MLSS)质量浓度为4 000 mg/L，30 min的污泥沉降比(SV30)为25%。

图1 IASBR结构图Fig.1 Schematic diagram of IASBR

两个IASBR分别连续运行247 d，前12 天为启动阶段，水力停留时间(HRT)为5 d，此后逐步降低HRT以提高负荷。通过调节HRT和进水C/N将整个过程分为5个工况，C/N的调节通过在原水中添加无水乙酸钠实现。工况1 (13～61 d)进水C/N为2.3±0.5，HRT为5 d；工况2 (62～107 d)进水C/N为2.2±0.2，HRT为3 d；工况3 (108～136 d)进水C/N为3.0±0.2，HRT为3 d。后两个工况进一步降低HRT至2 d，具体为：工况4(137～205 d)进水C/N为2.4±0.3，HRT为2 d；工况5(206～247 d)，提高进水C/N至2.8±0.2，保持HRT为2 d。

1.3 BP-ANN模型

本研究采用3层7-n-1结构的BP-ANN模型，n为隐含层节点数，对于一般问题，BP-ANN的误差随着隐含层节点数的增加呈现先减少后增大的趋势，并且主要通过试凑法确定，本研究中n为20。输入层包括5个IASBR进水参数和2个操作参数，分别为进水总有机碳(TOC)、氨氮、TN、TP、C/N和HRT、缺氧/好氧循环次数；输出层分别为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的训练次数设为10 000次，动量因子(mc)和学习率(Ir)分别取0.5和0.001，目标精度为0.001，用均方差(MSE)来评价网络性能。隐含层节点转移函数选用logsig函数，输出层节点转移函数选用purelin函数。

2 结果与讨论

2.1 IASBR运行效果

2.1.1 TOC

由于IASBR的短程硝化反硝化特性，本研究中的两个反应器均存在亚硝态氮积累，而亚硝态氮的存在会对COD的测试造成严重干扰，故本试验测定TOC来反映体系中有机物的去除情况。两种运行模式IASBR的TOC容积负荷和TOC去除率如图2所示。两个反应器工况1至工况5进水的TOC均值分别为646.3、585.4、889.7、517.9、457.8 mg/L；1#IASBR对应的出水TOC均值分别为71.5、78.6、71.4、62.9、58.1 mg/L，TOC平均去除率分别为88.5%、86.4%、92.0%、87.6%、87.2%；2#IASBR对应的出水TOC均值为70.6、98.8、80.4、63.1、58.8 mg/L，TOC平均去除率分别为88.7%、82.7%、90.9%、87.7%、87.1%。两套IASBR在试验期间均表现出了较好且较为稳定的TOC去除效果，并且两者无显著差异，表明缺氧/好氧循环次数对IASBR去除TOC的影响不大。值得注意的是，在工况3，即HRT=3 d，C/N平均为3.0时，虽然反应器的平均TOC容积负荷为整个试验过程中最高(0.297 kg/(m3·d))，但是两个IASBR反而均具有最高的平均TOC去除率(92.0%和90.9%)，主要是由于工况3的C/N较高，可以为异养菌生长提供较多的底物，有利于反应器内污泥生长，促进了系统的生物合成，从而提升了IASBR对TOC的去除效果和稳定性[18-19]。

图2 两种运行模式IASBR的TOC容积负荷和去除率Fig.2 TOC loading and removal rate in IASBR under two operating modes

2.1.2 氨 氮

两种运行模式IASBR的氨氮容积负荷和氨氮去除率如图3所示。工况1至工况5，进水氨氮质量浓度均值分别为618.9、540.2、624.0、416.6、440.6 mg/L，1#IASBR出水氨氮质量浓度均值分别为7.9、40.5、2.7、15.4、5.9 mg/L，对应的平均去除率分别为98.6%、92.4%、99.6%、96.5%、98.7%；2#IASBR的出水氨氮均值分别为46.9、84.2、3.1、18.3、6.1 mg/L，对应的平均去除率分别为92.6%、83.7%、99.5%、95.6%、98.6%。当进水的C/N较高时，即工况3和工况5，虽然两者的HRT不同，但两套IASBR均表现出了比低C/N条件下更好的氨氮去除效果；据文献[20]报道，C/N较高时，充足的有机物促进了异养硝化菌的优势富集，使得反应器对氨氮的去除率得到提升。当进水的C/N较低时，即工况1、工况2和工况4，1#IASBR明显比2#IASBR具有更低的出水氨氮浓度，表明在低C/N条件下，增大IASBR的缺氧/好氧循环次数对于废水中氨氮的去除具有促进作用；可能是由于1#IASBR的缺氧和好氧交替循环4次模式下缺氧段发生反硝化反应，使AOB的产率系数更高[21]，此外也能够及时补充因好氧消耗的部分碱度，更有利于异养硝化菌的优势富集，从而提升的氨氮去除效果。另一方面，对比工况1和工况2，发现随着HRT的减小，氨氮的去除效果明显变差。以上分析表明，IASBR氨氮的去除效果受HRT、缺氧/好氧循环次数等操作条件的影响，并且在不同进水C/N条件下，影响机制不同。

图3 两种运行模式IASBR的氨氮容积负荷和去除率Fig.3 Ammonia nitrogen loading and removal rate in IASBR under two operating modes

2.1.3 TN

两种运行模式IASBR的TN容积负荷和TN去除率如图4所示。工况1至工况5，进水TN质量浓度均值分别为1 247.3、1 231.9、1 206.5、745.7、571.0 mg/L，1#IASBR出水TN质量浓度均值分别为239.5、270.2、101.4、111.5、38.8 mg/L，对应的平均去除率分别为80.9%、77.5%、91.4%、85.3%、93.2%；2#IASBR的出水TN均值分别为273.3、310.8、108.2、139.5、54.9 mg/L，对应的平均去除率分别为78.6%、73.9%、90.8%、81.3%、90.4%。当进水的C/N较高时，即工况3，虽然两套IASBR的TN容积负荷较高，但两者均表现出了较好的TN去除效果，并且两者无显著差异；当进水的C/N较低时，即工况1、工况2和工况4，1#IASBR明显比2#IASBR具有更低的出水TN浓度，表明在低C/N条件下，增大IASBR的缺氧/好氧循环次数对于废水中TN的去除具有促进作用；另一方面，在经历超低C/N的工况4，进入较高C/N的工况5后，1#IASBR较2#IASBR更快恢复了TN去除效果。以上分析表明，与氨氮去除类似，尤其在进水C/N较低的情况下，IASBR对TN的去除效果受缺氧/好氧循环次数的影响较大，可能是由于异养菌在经历了多次缺氧/好氧循环后，具有更大的活性，能够更好地利用有机氮，从而提高TN的去除率[22]。

图4 两种运行模式IASBR的TN容积负荷和去除率Fig.4 TN loading and removal rate in IASBR under two operating modes

2.1.4 TP

两种运行模式IASBR的TP容积负荷和TP去除率如图5所示。工况1至工况5，进水TP质量浓度均值分别为36.0、40.8、27.2、28.8、25.1 mg/L，1#IASBR出水TP均值分别为14.5、22.7、13.9、11.1、10.5 mg/L，对应的平均去除率分别为59.4%、45.0%、48.1%、61.5%、57.3%；2#IASBR的出水TP均值分别为15.1、25.4、16.1、13.6、9.3 mg/L，对应的去除率分别为57.1%、38.9%、41.0%、51.2%、62.0%。1#IASBR对TP的去除效果总体略好于2#IASBR，但并无显著差异，出水TP基本都在10 mg/L以上，与IASBR的缺氧/好氧循环次数、HRT等因素关系并不明显，而与两个IASBR在沉淀后的排泥操作(20、30、43、98、111、136、149、173、181 d排泥)直接相关。这主要是基于聚磷菌厌氧释磷和好氧摄磷的特性，将过量摄磷后的聚磷菌通过排泥操作排出IASBR来降低体系的TP浓度[23-24]。

2.2 BP-ANN模拟结果

足够数量、具有良好典型性和高精度的样本是利用BP-ANN进行建模的首要条件[12]139。本研究选取两套IASBR连续稳定运行235 d的数据作为BP-ANN模拟的样本数据，共获取76组有效数据。随机选取66组数据作为训练组，10组作为测试组，对两套IASBR的TOC、氨氮、TN、TP去除率进行模拟，结果如图6所示。BP-ANN模型能够较好地应用于IASBR对TOC、氨氮、TN去除率的模拟预测，而对于TP去除率的模拟效果并不理想。模拟结果的绝对平均误差(见表2)显示，TOC、氨氮、TN训练组和测试组均具有较好的误差控制效果，绝对平均误差最高为5.27%，最低仅为2.65%；而TP训练组的绝对平均误差为34.56%，测试组为28.32%，主要原因为IASBR对TP的去除主要与反应器排泥相关，而本研究中BP-ANN模型的输入为进水TOC、氨氮、TN、TP、C/N和HRT、缺氧/好氧循环次数7个参数，并不包含与排泥相关的输入参数，因而其模拟效果较差。

图5 两种运行模式IASBR的TP容积负荷和去除率Fig.5 TP loading and removal rate in IASBR under two operating modes

图6 TOC、氨氮、TN、TP去除率的模拟结果Fig.6 Predicted results of TOC,ammonia nitrogen,TN and TP removal rate

表2 BP-ANN模型模拟绝对平均误差

3 结 论

(1) 在低进水C/N时，缺氧/好氧循环次数为4的1#IASBR较缺氧/好氧循环次数为2的2#IASBR具有更高的脱氮率及稳定性，而脱碳和除磷效果无显著差异。提高进水C/N有利于提高TOC的去除率，工况3时，虽然IASBR的平均TOC容积负荷为整个试验过程中最高(0.297 kg/(m3·d))，但由于其C/N也最高，两个反应器反而均具有最高的平均TOC去除率(92.0%和90.9%)；而对于TP的去除，主要依赖于IASBR的排泥操作。

(2) 构建以进水TOC、氨氮、TN、TP、C/N和HRT、缺氧/好氧循环次数为输入的BP-ANN模型能够较好地应用于IASBR对TOC、氨氮、TN去除的模拟预测，结果显示以上3个输出参数在训练组中的预测结果和实际检测结果之间绝对平均误差分别为2.65%、5.27%、3.56%，在测试组中的预测结果和实际检测结果之间绝对平均误差分别为2.74%、3.40%、5.13%，表明该模型具有较高的精度，能有效应用于IASBR出水水质预测，具有良好的研究和工程应用价值。