基于遗传算法与过程模型耦合的污水处理厂多目标优化研究：兼顾温室气体减排与运行成本控制

针对污水处理厂(WWTPs)在温室气体(GHG)减排、运行成本(OCI)与出水质量(EQI)间的多目标优化难题，上海某研究团队创新性地将过程模型(GPS-X)与NSGA-Ⅱ算法结合，通过对中国东部实际污水处理厂的两年动态数据分析，首次在工业规模实现三者协同优化，为全球污水处理行业低碳转型提供可复制技术框架。

　　

随着全球气候变化加剧，污水处理行业作为贡献1-2%温室气体(GHG)排放的"隐形大户"，正面临减排与达标排放的双重压力。中国作为全球最大碳排放国，在实现"双碳"目标背景下，污水处理厂(WWTPs)如何平衡出水质量、运行成本和温室气体排放，成为亟待解决的科学难题。传统研究多局限于理论模型或短期试验，缺乏实际工业规模验证。南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室联合企业团队，在《Process Safety and Environmental Protection》发表的研究，首次将过程建模与智能算法深度融合，为这一领域带来突破性进展。

研究团队采用三大关键技术：1)基于上海某实际污水处理厂(处理规模17.5万m³/d)两年的实时监测数据；2)GPS-X过程模型对活性污泥法各单元进行小时级动态模拟；3)NSGA-Ⅱ多目标遗传算法同步优化EQI(出水质量指数)、OCI(运行成本指数)和GHG三个目标函数。

【Data Sources】
以上海某工业级WWTP为研究对象，采集2017-2018年每小时进水流量、COD(化学需氧量)、BOD₅(五日生化需氧量)等12项水质指标及溶解氧、污泥浓度等8项工艺参数，构建包含2.3万组数据的真实场景数据库。

【Evaluation of GPS-X Simulation Performance】
通过校准7个关键参数(如异养菌最大比生长速率μ_H=3.5 d^-1)，模型对COD、NH₄⁺-N等污染物的模拟误差控制在±15%，准确再现N₂O(温室效应为CO₂的298倍)在硝化/反硝化过程的产生规律。

【Conclusion】
研究发现季节性因素显著影响目标间权衡关系：夏季降低GHG与OCI具有协同性，但与EQI改善存在7-12%的冲突。通过优化曝气量、污泥龄等参数，最终获得Pareto最优解集，实现GHG减排23%、OCI降低18%同时确保出水达标。2018年验证表明该策略具有长期稳定性，为全球WWTPs提供首个经工业验证的多目标优化范式。

该研究突破性地将理论模型与实际工程相结合，揭示活性污泥系统"碳-氮-能"耦合机制，建立的GPS-X+NSGA-Ⅱ框架可推广至不同工艺的WWTPs。其创新性体现在三方面：首次在工业规模验证GHG减排可行性；建立包含直接排放(CO₂/CH₄/N₂O)和间接排放(能耗、药剂)的全生命周期评估方法；开发出可应对进水波动的动态优化系统。这项成果为中国实现污水处理行业"双碳"目标提供关键技术支撑，也为全球环境治理贡献中国方案。