基于实时过程模拟的A2O膜生物反应器智能自动化运行策略优化及脱氮效能提升研究

为解决污水处理厂生物脱氮效率受动态负荷波动影响的问题，韩国研究人员开发了融合ASM 2d模型与机器学习(ML)的智能自动化运行策略(IAOS)。通过实时优化内回流比(IR)、缺氧/好氧水力停留时间(AnHRT/AHRT)等参数，使中试装置脱氮效率提升11.3%，证实全流程自动化比单元过程控制更具优势，为连续流生物反应器(CFSTR)的智能调控提供新范式。

　　

随着全球水环境标准日趋严格，生物脱氮已成为污水处理的核心挑战。传统连续流搅拌槽反应器(CFSTR)如A2O工艺虽广泛应用，却面临动态负荷适应差、依赖人工经验等问题。韩国ECORBIT Water公司的Hyuck Kwon团队在《Journal of Environmental Management》发表研究，创新性地将机理模型与数据科学结合，开发出能实时响应进水波动的智能控制系统。

研究团队采用三阶段技术路线：首先基于ASM 2d模型计算理论最优参数（包括内回流比IR、AnHRT等），再通过机器学习校正模型稳态输出与动态工况的偏差，最终在300L/d的中试装置实现全流程自动化。关键技术涉及物联网(IoT)实时监测、ASM 2d过程模拟、机器学习算法开发及摇摆反应器(Swing Reactor)的集成应用。

【Automated control pilot plant】
在韩国高阳市Samsong污水处理厂建立中试基地，采用1mm超细格栅预处理后的实际污水，设置5m³
调节池稳定进水负荷。系统配备可调IR泵和DO传感器等IoT设备，为ML模型提供pH、温度等实时数据。

【Optimization of IR ratio】
对比手动操作发现，仅IR比自动控制即可提升脱氮效率5.7%。ASM 2d模拟显示4Q（设计值）并非最优，ML模型动态调整使IR比降至3.2Q时仍能维持高效脱氮，揭示传统经验参数的优化空间。

【Conclusions】
全参数自动化控制（含摇摆反应器）使脱氮效率提升11.3%，证实生物反应系统的整体协同优化优于单元过程调控。ASM 2d与ML的联用策略，将机理模型的物理可解释性与数据模型的环境适应性完美结合。

该研究突破传统ASM模型在动态工况下的局限，首次实现A2O-MBR工艺的闭环智能控制。其创新价值在于：1）建立可迁移的CFSTR自动化框架；2）验证摇摆反应器对负荷波动的缓冲作用；3）为污水厂数字化改造提供经济方案（节省能耗20-30%）。未来可扩展至除磷优化及污泥减量化研究，推动水处理行业向智慧化转型。