基于脉冲结构焦耳加热调控生物质热解产物选择性与残碳行为的高效策略及其在废水处理智能控制中的协同应用

本文综述了现代污水处理厂（WWTPs）在过程复杂性与监管压力下亟需的智能协同控制策略。研究基于基准仿真模型No.2（BSM2），创新性地整合水线（涉及曝气、硝化与反硝化）与污泥线（控制固体停留与生物质稳定性），提出并评估了从传统到智能的多种控制策略（如双环溶解氧（DO）调节、模糊逻辑硝酸盐控制、自适应神经模糊推理系统（ANFIS）及强化学习（RL）等）。集成化的ANFIS–RL混合框架显著提升了全厂性能，降低了出水质量指数（EQI）、总氮（TN）违规率及运行成本，展现了智能控制在提升污水处理效率与合规性方面的巨大潜力。

　　

Section snippets（章节选段）

General structure of BSM2（BSM2总体结构）

BSM2被用作水线与污泥线多种控制策略的工作站。其布局如图1所示（图略）。BSM2的基础过程是活性污泥模型No.1（ASM1），专注于生物脱氮。它包含用于生物废水处理的BSM1及污泥处理段。生物反应池前设有初沉池以进行初步固液分离，形成初沉污泥并使总悬浮固体（TSS）降低约3%。

Control strategies implemented in the water line of BSM2（BSM2水线控制策略）

为提高BSM2水线中活性污泥过程的运行效率与出水质量，开发并评估了一系列简单而有效的控制策略。这些包括用于精确调节4号和5号池溶解氧（DO）的双环比例积分（PI）控制、基于模糊逻辑的硝酸盐依赖性外部碳源（Q_carb）与内回流（Q_a）调节，以及结合模糊与PI策略的混合配置。此外，还设计了一种基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的K_La₃控制器，通过结合梯度提升机（GBM）、LASSO回归和相关分析的数据驱动特征选择框架来识别最相关的输入变量。

Control strategies implemented in the sludge line of BSM2（BSM2污泥线控制策略）

BSM2污泥线包括浓缩池、厌氧消化池、脱水单元和存储单元。污泥线控制策略主要影响临时污染物违规而非长期性能指标。水线控制侧重于出水质量与运行成本，而污泥线控制则管理污泥性质与进水流的突然变化。关键控制变量是生物池中的总悬浮固体（TSS），其通过调节废弃污泥流量（Q_w）来控制。

Hybrid control strategies（混合控制策略）

除了独立应用于水线与污泥线的控制策略外，还开发了两种混合策略以探索协同的全厂控制效益。首先是混合ANFIS–RL策略，它将基于ANFIS的K_La₃控制器（用于调节水线曝气）与基于强化学习（RL）的动态污泥废弃控制器相结合。这种组合利用了RL在污泥线中的数据驱动自适应能力及ANFIS在水线中的精确非线性建模优势。

Results And Discussions（结果与讨论）

本节讨论了各种水线、污泥线控制策略及其组合策略的结果。这两个子系统之间的有效协调确保了污染物去除率的提升，同时保持了成本效益运行。根据BSM2评估协议，本研究中的所有时间序列性能指标均采用24小时移动平均滤波器处理。这种滤波方法应用于出水和运行数据，以匹配评估标准。

Conclusion And Future Scope（结论与未来展望）

本研究证明了使用BSM2模型的全面集成控制框架在污水处理中的有效性，该框架结合了水线与污泥线的智能策略。通过处理曝气、脱氮与污泥稳定化之间的动态相互作用，该研究在处理性能与运行效率方面取得了显著改善。

结果强调，在水线和污泥线中实施智能控制技术（如模糊逻辑、ANFIS和RL）可显著提升出水质量、降低运行成本并增强过程稳定性。混合ANFIS–RL策略表现出最优性能，使EQI降低7.2%，TN违规减少78%，运行成本指数降低0.28%，污泥生产成本降低2%，曝气能耗减少9.8 kWh/天。