智能控制强化污水厌氧氨氧化工艺的工程化优化路径

引言​

随着环保要求的日益严格，污水脱氮处理技术面临更高挑战。厌氧氨氧化工艺作为一种高效、节能的生物脱氮技术，近年来受到广泛关注。该工艺在厌氧条件下，利用厌氧氨氧化菌将氨氮和亚硝态氮直接转化为氮气，与传统硝化- 反硝化工艺相比，具有无需外加碳源、能耗低、污泥产量少等优势。然而，厌氧氨氧化工艺在工程化应用中仍存在一些问题，如反应过程复杂、对环境条件敏感、微生物生长缓慢等，导致工艺稳定性和处理效率难以保障。智能控制技术的发展为解决这些问题提供了新途径，通过对工艺关键参数的精准监测与调控，可实现厌氧氨氧化工艺的高效稳定运行。

一、污水厌氧氨氧化工艺现存问题剖析

（一）关键参数波动影响处理效能

1. 底物浓度失衡

厌氧氨氧化过程中，氨氮和亚硝态氮作为底物，其浓度比例对反应至关重要。实际污水水质复杂多变，底物浓度常出现大幅波动。当氨氮浓度过高时，会对厌氧氨氧化菌产生抑制作用，导致反应速率下降；而亚硝态氮浓度不足，则无法为反应提供足够的电子受体，同样影响脱氮效果。例如，在一些工业废水处理中，由于生产过程的间歇性，废水水质在短时间内变化显著，使得厌氧氨氧化反应器内底物浓度难以维持在适宜范围。

2.pH 值与碱度不稳定

pH 值对厌氧氨氧化菌的活性影响较大，适宜的 pH 范围通常在6.7-8.3之间。污水中的酸碱物质排放不稳定，易导致反应体系pH值波动。同时，厌氧氨氧化反应会消耗碱度，若碱度补充不及时，会使pH 值下降，抑制微生物活性。在城市污水与工业废水混合处理的场景中，工业废水的酸性或碱性特质常打破原有酸碱平衡，干扰厌氧氨氧化进程。（温度变化干扰反应进程：厌氧氨氧化菌生长的适宜温度一般为 30-40% ，温度波动会影响微生物的代谢速率和酶活性。在寒冷地区的冬季或无温控设施的处理系统中，水温下降可能导致厌氧氨氧化反应速率大幅降低，甚至使微生物处于休眠状态。

（二）系统稳定性差，受冲击恢复慢

1. 微生物菌群易受干扰

厌氧氨氧化菌是一类生长缓慢、对环境条件要求苛刻的微生物。污水中的有毒有害物质，如重金属离子、抗生素等，会对厌氧氨氧化菌群结构和功能产生破坏，导致菌群失衡。此外，工艺运行条件的突然改变，如溶解氧浓度的瞬间升高，也会使厌氧氨氧化菌受到抑制，且其恢复过程漫长。在制药废水处理中，废水中残留的抗生素对厌氧氨氧化菌群的毒害作用较为突出。

2. 抗冲击负荷能力弱

当进水水质、水量突然增加时，厌氧氨氧化系统难以迅速适应，处理效果会受到严重影响。由于厌氧氨氧化菌的增殖速度慢，在冲击负荷下，微生物数量无法及时增加以应对底物浓度的升高，导致反应器内底物积累，脱氮效率急剧下降。一些工业园区的污水处理厂，在企业集中排放废水时，厌氧氨氧化系统常面临冲击负荷的挑战。

二、智能控制强化污水厌氧氨氧化工艺的优化策略

（一）基于传感器技术的关键参数实时监测与精准调控

在基于传感器技术的关键参数实时监测与精准调控方面，首先可在厌氧氨氧化反应器内安装氨氮和亚硝态氮在线传感器，以此实时捕捉底物浓度的动态变化。借助智能控制系统，能依据监测到的数据自动对进水量、回流比等参数作出调整，从而将底物浓度维持在合适比例。当氨氮浓度升高时，系统会自动增加进水流量来稀释氨氮浓度，同时调整回流比以提高亚硝态氮的补充量，确保两者比例契合反应需求。与此同时，利用 pH 传感器对反应体系的 pH 值进行实时监测也很关键，一旦pH 值偏离适宜范围，智能控制系统便会自动启动碱度投加装置。通过精确计算碱度投加量，能够有效维持反应体系的酸碱平衡和碱度稳定。在工业废水与城市污水混合处理的工艺中，根据实时 pH 监测数据，系统会自动调整氢氧化钠或碳酸氢钠的投加量，为厌氧氨氧化反应营造适宜的pH环境。另外，还可安装温度传感器对反应器内水温进行实时监测，再结合加热或冷却装置，通过智能控制系统实现温度的精准调控。在寒冷季节，当水温低于 30% 时，系统会自动启动加热装置，将水温维持在适宜范围；而在炎热季节，若水温过高，则启动冷却系统降温。例如北方沈阳某污水处理厂采用智能温控系统后，冬季厌氧氨氧化反应器的处理效率从原来的 60% 提升至 80% ，成功解决了温度对工艺的制约问题。

（二）基于模型预测控制的系统稳定性提升策略

在基于模型预测控制的系统稳定性提升策略中，首先要建立厌氧氨氧化工艺数学模型，这需要综合考量底物浓度、pH 值、温度、微生物生长动力学等多方面因素。通过收集和分析实际运行数据，对模型参数进行优化与校准，使其能够精准模拟工艺运行过程。比如可以利用Monod 方程描述微生物生长与底物浓度的关系，再结合化学反应动力学方程，构建出厌氧氨氧化工艺的数学模型框架，该模型能够预测不同工况下工艺的处理效果，为智能控制提供坚实的理论依据。

在此基础上，可采用模型预测控制（MPC）策略对厌氧氨氧化系统进行调控。MPC 能预测未来一段时间内系统的输出，并依据设定的目标值优化控制输入，让系统性能达到最优。在厌氧氨氧化工艺里，MPC 可根据实时监测数据和模型预测结果，提前调整工艺参数，以此应对可能出现的水质、水量冲击。当预测到进水氨氮浓度将大幅升高时，MPC 系统会提前增加曝气量，促进亚硝化反应，为后续厌氧氨氧化反应提供充足的亚硝态氮，进而提高系统的抗冲击能力。同时，还需利用智能控制系统对厌氧氨氧化工艺的运行数据进行实时分析，建立故障诊断与预警模型。通过监测关键参数的变化趋势和异常波动，及时发现潜在的故障隐患并发出预警信号。当厌氧氨氧化菌活性指标出现持续下降趋势，或反应器内溶解氧浓度突然升高时，系统会自动判断可能存在的故障原因，像微生物中毒、曝气系统故障等，并通过短信或系统弹窗等方式通知操作人员。广州猎德污水处理厂引入该故障诊断与预警机制后，有效避免了因设备故障和工艺异常导致的处理效果恶化，保障了系统的稳定运行。

结束语

智能控制技术为污水厌氧氨氧化工艺的工程化优化提供了有力手段。通过对关键参数的实时监测与精准调控，以及基于模型预测控制的系统稳定性提升策略，可有效解决厌氧氨氧化工艺在实际运行中面临的问题，提高处理效率、降低运行成本、增强系统稳定性。随着传感器技术、人工智能算法等的不断发展，智能控制在污水厌氧氨氧化工艺中的应用将更加深入和广泛。进一步加强智能控制技术与厌氧氨氧化工艺的融合研究，开发更加智能化、高效化的污水处理系统，将为污水处理行业的可持续发展提供坚实保障。

参考文献：

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[2] 闫祥 , 徐静 , 火灿 . 厌氧氨氧化反应影响因素研究进展 [J].现代盐化工 ,2024,51(06): 27-28+127 .

[3] 周玮怡 . 厌氧氨氧化工艺特性及影响因素综述 [J]. 资源节约与环保 ,2024,(06):104-108.