原位激活污泥显微技术的创新应用：基于人工智能的丝状菌监测系统减少沉淀剂用量的案例研究

本研究针对污水处理厂(WWTP)中丝状菌过度生长导致的污泥膨胀(SVI>150 ml/g)问题，开发了新型原位浸没显微镜(ISM)结合AI算法，通过自动测量原位显微总延伸丝状长度(ismTEFL)实现连续监测。18个月现场测试证实ismTEFL与SVI显著相关(r=0.88)，作为早期预警指标指导聚氯化铝(PAC)精准投加，节省6000升沉淀剂，为生物污水处理(ASP)过程控制提供创新解决方案。

　　

在污水处理领域，活性污泥法(Activated Sludge Process, ASP)是去除富营养化物质的核心技术，但其运行效果高度依赖污泥中丝状菌的平衡状态。这些微生物如同"生物骨架"——适量时维持絮体结构，过量时却会引发污泥膨胀(bulking)或上浮等严重问题。传统解决方案依赖昂贵且资源有限的沉淀剂(如聚氯化铝PAC)，但判断投加时机的关键指标污泥体积指数(Sludge Volume Index, SVI)存在明显缺陷：它仅反映沉降性能恶化，既不能区分丝状菌种类，也无法预测即将发生的工艺故障。更棘手的是，现有丝状菌检测方法如总延伸丝状长度(Total Extended Filament Length, TEFL)需要专家耗时数小时手动显微镜观察，导致实际生产中监测频率严重不足。

针对这一行业痛点，来自德国曼海姆工业大学的研究团队在《Journal of Water Process Engineering》发表了一项突破性研究。他们设计了一套革命性的原位浸没显微镜(In Situ Microscope, ISM)系统，直接安装在曝气池中实现自动化监测。这套系统每小时拍摄200张显微图像，通过定制开发的AI算法自动测量"原位显微总延伸丝状长度"(ismTEFL)，在18个月连续监测中分析了146万张图像。研究不仅验证了ismTEFL与SVI的高度相关性(Pearson系数0.88)，更通过实际案例证明：基于ismTEFL的预警可使PAC用量减少16%，相当于单厂年节省6000升沉淀剂。

关键技术方法包括：1) 耐腐蚀铝制外壳的ISM硬件系统，采用3μs超短脉冲LED克服悬浮物运动模糊；2) 基于ResNet50架构的卷积神经网络，通过28,000张人工标注图像训练丝状菌分割模型(IoU达40.6%)；3) 骨架化算法精确计算ismTEFL值；4) 在德国Bruchsal污水处理厂开展为期两年的现场对比试验，分别采用传统SVI指导(2024年)和ismTEFL指导(2025年)的PAC投加策略。

研究结果部分：

1. 1.

   算法验证：AI测量的ismTEFL与人工标注结果高度一致(r=0.979)，与传统丝状菌指数(FI)也显著相关(r=0.884)，证明自动化监测的可靠性。

2. 2.

   动态监测：2024年数据显示ismTEFL在1-4月持续上升至22×10² Px/Img峰值，与SVI变化存在12天滞后(Granger因果检验p=0.000)，证实其早期预警价值。

3. 3.

   实际应用：2025年采用ismTEFL指导PAC投加后，丝状菌峰值降至13×10² Px/Img且提前至3月出现，SVI从368骤降至165 ml/g，PAC总用量减少6,103升。

4. 4.

   物种识别：系统可清晰分辨微丝菌(Microthrix parvicella)、硫丝菌(Thiothrix)等多种丝状菌形态，为后续物种特异性监测奠定基础。

讨论与结论指出，这是首个在真实污水处理厂中长期(>1年)稳定运行的原位显微监测系统。相比传统方法，ismTEFL提供了三大优势：1) 从"症状治疗"转为"病因预防"，通过丝状菌动态变化提前调控工艺参数；2) 实现沉淀剂"按需投加"，降低15%化学药剂消耗；3) 建立微生物群落与工艺性能的定量关系，推动污水处理向精准化方向发展。研究还展望了扩展应用方向：通过纳入更多污水处理厂数据，未来可开发针对不同丝状菌物种(如0041型、021N型)的特异性识别模块，并探索其作为其他指示微生物(如钟虫、轮虫)监测平台的潜力。这项技术为全球约5万座采用ASP工艺的污水处理厂提供了经济高效的智能化升级方案，兼具环境效益与经济效益。