基于pH和ORP多变量统计验证的全规模生物脱氮优化控制策略研究

为解决污水处理厂(WWTPs)生物脱氮(BNR)过程中高能耗与复杂监测难题，研究人员通过多变量统计方法(PCA/PLS)验证了pH和氧化还原电位(ORP)作为控制输入的可靠性。研究表明，利用pH和ORP的导数信号可优化连续硝化、同步硝化反硝化(SND)及反硝化过程，显著降低曝气能耗(45-75%)，同时提升系统抗传感器故障能力。该成果为低成本传感器在污水处理智能控制中的应用提供了实证支持。

　　

随着全球城市化进程加速，污水处理厂(WWTPs)正面临日益严格的氮排放标准和能源成本压力。传统生物脱氮(BNR)过程依赖昂贵的氮基传感器(如NH₄/NO₃探头)，其高昂的维护成本(每月需4小时人工校准)和复杂操作成为行业痛点。更棘手的是，曝气系统能耗占污水处理总能耗的45-75%，如何在保证出水质量的同时实现节能降耗，成为工程师们亟待解决的"卡脖子"难题。

西班牙研究团队在《Journal of Environmental Management》发表的研究给出了创新解决方案。通过在三座全规模推流式反应器中部署pH和氧化还原电位(ORP)传感器网络，结合多变量统计方法(主成分分析PCA和偏最小二乘法PLS)，系统验证了这些低成本传感器的控制潜力。研究团队特别关注传感器信号的动态变化——不同于传统绝对值控制，他们创新性地采用20-30分钟移动平均的导数信号作为控制输入，这种时域特征提取方法显著提升了系统鲁棒性。

关键技术包括：(1)在A2O工艺(厌氧-缺氧-好氧组合工艺)反应器的关键节点布置传感器阵列；(2)采用10分钟采样间隔构建包含39个变量的数据库(含pH/ORP的比值、差值及导数)；(3)应用PCA验证双处理线数据一致性；(4)通过PLS建模预测NH₄⁺-N和NO₃^--N浓度；(5)基于模糊逻辑的最开阀(MOV)理论实现曝气精准控制。

BNR控制系统性能
数据显示，采用pH_An'（厌氧区pH导数）与pH_Ae2'（好氧区pH导数）组合控制时，系统能准确捕捉氮负荷动态。当pH_Ae2'相对pH_An'下降时，表明硝化反应增强，控制器相应调低DO设定值。这种基于过程特征的控制使出水总氮从9.4±1.4 mg/L降至8.5±0.9 mg/L，同时氨氮去除率达99%。

统计方法验证
PCA分析显示双处理线变量高度相关(R²>0.82)。PLS模型证实pH_An'与NH_4Ax'（缺氧区氨氮导数）呈强负相关(VIP值>1.5)，而ORP_Ax'与NO_3Ax导数相关性达0.85。值得注意的是，仅用4个导数变量构建的简化模型(R²=0.66)即能有效预测硝化效率，大幅降低控制复杂度。

控制器验证
硝化控制器通过pH_Ae2'-pH_An'差值预测硝化效率(R²=0.83)；SND控制器利用ORP_An'反演有机负荷变化；反硝化控制器通过ORP_Ax'与pH_Ax'组合调控内回流比。导数信号的抗干扰优势在传感器校准偏移场景中尤为突出——即使绝对测量值漂移20%，导数信号仍保持<5%波动。

这项研究开创性地证明了低成本传感器在复杂污水处理系统中的控制潜力。通过将化学计量学(PCA/PLS)与过程控制理论结合，团队实现了三重突破：(1)月维护时间从氮传感器的8小时降至pH/ORP系统的2.3小时；(2)曝气能耗降低30%的同时稳定达到EU 91/271排放标准；(3)建立的导数控制范式为其他工业过程监控提供了普适性框架。尤其值得关注的是，该控制系统在西班牙多个10万吨级污水处理厂的长期稳定运行，为全球污水处理行业数字化转型提供了可复制的技术样板。