高有机负荷市政污水厂气候适应性与智慧运行耦合机制研究

　　 摘要:

针对气候变化背景下市政污水处理厂在气象扰动与高排放标准并存条件下稳态运行面临的挑战，提出一种融合气象感知与机器学习预测的气候适应型智慧运行分析方法。以北方平原典型县域污水处理厂为研究对象，基于2023—2025年连续740d的进出水与气象监测数据，开展气象、运行工况与水质信息的多源融合分析。通过异常检测、缺测插补与气象滞后特征构建，形成189项解释性特征，建立梯度提升、随机森林及正则化线性模型的多模型体系，用于出水水质预测与达标风险判别。结果表明，研究期内COD、NH3-N、TN和TP平均去除率分别为95.3%、99.5%、91.9%和99.2%，COD达标率为97.3%。在暴雨及高流量条件下，COD去除率平均下降约2.9个百分点，但系统多数可在1 d内恢复至扰动前稳态区间，体现出较强的运行韧性。梯度提升模型在测试集上的COD预测RMSE为1.10 mg/L，R2为0.915；合规判别模型在历史数据条件下AUC为0.991、召回率为96.8%，可实现1 d尺度的超标风险提前识别。研究形成的“气象感知-预测-预警”分析框架揭示了气象扰动与工况变化对系统稳态运行的耦合影响机制，为市政污水处理厂气候适应性运行与智慧管理提供了可量化、可迁移的技术支撑。