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污水“呼吸”有讲究!一文读懂“精准曝气”


  水是生命之源

 

  污水处理厂里,藏着一群看不见的“环保小卫士”——微生物。它们以污水中的有机物(比如食物残渣、洗涤剂中的污染物)为“食物”,而分解这些“食物”的过程,必须消耗氧气,就像人类呼吸一样。

 

  如果氧气不够,微生物会“吃不饱”,污染物无法彻底降解,处理后的水可能不达标;但如果氧气给多了,不仅会浪费大量电能(一般污水处理厂曝气环节占总能耗的40%~60%),还可能破坏微生物的生存环境,影响处理效果。

 

  传统曝气技术就像“盲人喂饭”,仅凭运营人员经验调整曝气量,往往跟不上水质、水量的实时变化,很容易出现 “欠曝”(氧气不够)或“过曝”(氧气过多)的问题。

 

  传统“人盯”方式存在问题

 

  ⭐首先,人很难根据那么多复杂且实时变化的数据,做出既快速又精准的调整。

 

  ⭐其次,人工调节总有延迟。从发现水中溶解氧不合适,到实际动手调整,中间这段时间很容易导致出水水质超标,或者造成电能的浪费。

 

  ⭐再者,这种方式非常依赖操作人员的经验和专注度,劳动强度大,尤其在夜间,调控往往更难及时到位。

 

  ⭐最后,它也无形中增加了出水水质不达标的风险。

 

  近年来,随着污水处理厂在线监测仪表及相关技术设备性能提高、自动化控制与人工智能等技术的成熟和兴起,越来越多的水务公司开始把目光转向“精准曝气”技术的应用。

 

  什么是“精准曝气”?

 

  简单来说,“精准曝气”就是利用自动化系统,根据污水处理的实时需要,精确地控制曝气量,既不少(保证处理效果),也不多(节约电耗)。目前行业内主流的控制逻辑可以归为两类:

 

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  基于“机理模型”的前馈+反馈控制

 

  这种方法可以理解为给污水处理系统建立一个“数字大脑”。这个“大脑”的核心是国际上常用的活性污泥模型(ASM模型)。系统会实时采集进水的一些关键指标,比如COD、氨氮、总氮等,结合生物池中的溶解氧数据,通过模型计算出当前需要的总曝气量,再通过调节风机和阀门,实现按需供气。

 

  该系统通常包括以下几个部分:

 

  ⭐在线数据采集与清洗模块(负责收集和整理数据)

 

  ⭐曝气量计算模块(用模型计算需要空气量)

 

  ⭐风机控制模块(控制风机开几台、转多快)

 

  ⭐阀门控制模块(把空气合理分配到各组生化池)

 

  ⭐中央控制平台(总体协调显示)

 

  ✅优点:

 

  理论先进,结合了进水水质预测(前馈)和池内溶解氧实时校正(反馈),理论上更精准。

 

  ❌挑战与缺点:

 

  ⭐模型准确性不高:污水厂进水水量、水质为随机变量,外部环境不确定影响因素较多,难以建立精确的曝气生物系统数学模型,无法准确预测需气量。

 

  ⭐数据获取难:进水水质在线监测仪器的数据更新慢(通常1~2小时一次),且容易因杂质堵塞而失真。另外,污水从采样点到生物池需要时间,这个时间差还会随流量变化,给模型计算带来困难。

 

  ⭐关键指标测不准:模型需要知道水中的可生化降解有机物(BOD)含量,但通常是用COD值去推算。而实际中发现COD和BOD的换算关系并不稳定,影响计算准确性。

 

  ⭐仪表多、维护成本高:为了获得准确数据,需要加装阀门、溶解氧测定仪、气体流量计、压力表等仪表,且控制精度要求较高,后期仪表维护工作量和成本也高,有可能省下的电费还抵不上维护费。

 

  ⭐模型推广性有待提高:ASM模型仍在发展中,而污水处理的微生物过程极其复杂,用同一个模型去适配不同污水厂或同一污水厂不同时期的情况,难度很大。

 

  ⭐价格昂贵:基于这类模型的系统价格不菲,可能高达数百万元。

 

  ⭐仍需反馈辅助:正因为模型有局限,实际应用中还是必须配合溶解氧的反馈控制才能稳定运行。

 

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  单纯的“溶解氧反馈控制”

 

  这种方法比较“直接”,它不深究具体的生物反应过程,而是把生物池看作一个“黑箱”。系统只关注一个核心指标——溶解氧(DO)的数值。它设定一个溶解氧目标值(比如2 mg/L),然后实时监测实际溶解氧是否偏离这个目标。如果低了,就自动开大风机或阀门;如果高了,就关小一点。通过这样不断的“比较-调整”,最终将溶解氧稳定在目标范围内。这其实是一种在工程中广泛应用的“模糊控制”思想。

 

  ✅优点:

 

  ⭐控制效果稳定,节能效果好。

 

  ⭐系统简单、仪表少、投资低。

 

  ⭐维护方便,不容易出现故障。

 

  ⭐逻辑简单明了,运行人员容易理解和掌握,推广起来更容易。

 

  ❌挑战与缺点:

 

  ⭐需要为每个厂确定合适的溶解氧目标值。这个值需要一定的运行经验来总结,但对于已经稳定运行多年、对自己厂情况很了解的水厂来说,这个问题不难解决


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