污水厂生化池在线监控的探讨

作为污水处理厂来说，核心的处理构筑物是生物反应池，生物反应池承载了大部分的有机污染物质、营养物质的去除，水质的达标与否和生物反应池的管理有着直接的联系，运行人员对生物池的理解和管理也在不断的加强，也希望通过更精细的数据来对生物池进行管理，但是现阶段传统的污水厂对生物池可依赖的数据较少，形不成有效的精细化管理，随着在线设备的制作工艺和测量水平越来越高，如何利用在线监控仪表实现污水厂的工艺人员对生物池的精准化管理呢？

在了解在线仪表的应用之前，我们先来看看没有在线的情况下，污水厂能够掌握的生物池的数据都有哪些。污水厂内建有化验室，化验室会对每天的进出水水质、生物池内的活性污泥参数等进行化验，得出运行数据以供工艺人员调整使用，受到化验方法的限制，以及化验人员的工作时间等，一般这些数据每天化验一次。

污水厂化验室针对管理重点的生物池的活性污泥控制化验参数，比较常用的有污泥浓度、挥发性污泥浓度MLVSS、沉降比SV、溶解氧、微生物镜检等，受到人工取样的时间、周期以及生物池内水流的推动流向的限制，一般会选择生物池的末端进行取样，这个点位的化验数据主要监测的是生物池内活性污泥对污水中各种污染物质的最终反应的结果，一般的传统的专业书籍也在用这个点位的数据对生物池的常规检测参数进行确定。比如溶解氧常规的说法是2mg/L，但是在整个好氧池中，前段的溶解氧由于进水中的有机物较多，微生物大量的吸附降解有机物，消耗大量的氧气，这样就出现了前段的溶解氧远远低于2mg/L，但是随着曝气区域的延伸，污水中的有机污染物逐步被微生物降解完毕，微生物不再需要氧气，水中剩余的溶解氧会逐步增多，为了避免氧气的浪费，一般在生物池曝气区的末端控制溶解氧在2mg/L，这样可以减少不必要的能源消耗，也对活性污泥的老化有良好的控制。

因此在生物池末端的监测，可以以传统的数据来评判生物池内的活性污泥对污水的处理程度，工艺人员使用这些数据进行日常的工艺调整和管理等。但是在末端检测和以日为单位的频次对出水水质结果对整体的工艺调控也存在很大的滞后性，化验室手工检测其实也是一种结果检测，不过是将出水水质的结果检测提前到了生物池的末端，并没有形成生物反应的过程检测，提前预判也就更无能为力，在现阶段出水水质的严格管控下，对工艺运行的有了更高层次的要求，原有的结果检测需要向前进入到过程中进行检测，甚至需要具备预判的能力，在现有的手工检测的模式下是很难实现这个目标的。

同时数据的检测密度也带来了工艺控制的不准确性，污水厂的生物处理流程是一个流动性的过程，流动的处理过程，水质数据，过程数据是一个随着时间、空间位置实时变化的状态，而取样时，仅能取到一个固定地点的瞬时的水样，瞬时水样要代表整个生物池内的所有的变化时不可能的。只有当取样点的密度或者数量足够大的时候才会有比较贴合实际的数据，所以这需要一个长期的稳定的检测，并且保证工艺、进水、环境等都处于一个较为稳定的状态下才会有，但实际上这时不可能的，因此手工取样的化验结果，要尽可能积累更多的数据量，在大数据量中消除取样的偶然性，才会具备判断的依据，下面是几张不同检测频次的数据曲线图，我们可以对比下数据监测频次的不同：

从图中可以的看到监测频次(周、日、时)的不同，对过程变化的响应程度也有很大的不同，越密集的监测数据，对过程中出现的变化监控的越及时，对工艺调控的措施采取的也就越有效，从而更好的对生物处理工艺进行管理。而这种高密度的监测，仅仅依靠人工手段是无法完成的，只能依靠在线仪表，因此在线仪表起到了非常重要的人工化验的替代功能。

在线仪表在数据的密集度上，是完全可以取代人工的，那么工艺管理人员除去具备了更密集的数据以外，通过使用在线仪表，有没有可能把控制向前移动呢？先前移动的控制需要对工艺运行的各个阶段进行监控，把生物池由原来的末端出水监测向前移动到过程中的监测，生物池以空间推流式工艺较多（SBR及其变种以时间变化为主），在不同的流程中的点位监测数值是不一样的，而且在不同的时段监测的数据也是会发生变化的，在实时变化的工况下，人工检测的频次低，周期长的弊病就明显的显现出来，而在线仪表的实时监测的优势就显而易见。因此希望采取先前进行工艺的过程控制污水厂，越来越需要在线仪表在工艺运行中的实时监测的作用。下面以生物池的各项控制点来说明下在线仪表在生物池工艺控制中的应用。

污水处理的生物池形式多样，不同的工艺要求有不同的工艺池体，下面就以A２O的工艺控制点来进行在线仪表的应用探讨。现有的除磷脱氮工艺中A2O及其改良工艺越来越多的在实际中得到应用，A２O工艺中比较重要的特点就是将过量吸附磷的厌氧段（A）和反硝化的缺氧段（Ａ）分离出来单独的控制区域进行控制，在工艺管理中具有明确的管理参数，便于实际的运行管理。对于工艺管理人员来说，仅仅在出水口安装的溶解氧和污泥浓度的在线仪表就不再能检测到除磷脱氮的效果了，这需要更多更新的设备，或者通过一些常用的表征参数比如溶解氧、ORP、硝态氮仪表等来评估除磷脱氮的效果，以便在后期的管理中进行调控。

在实现在线仪表的提升管控能力之前，需要明确工艺管控的内容和现阶段能够被利用的检测仪表有哪些。只有在对工艺和监测设备的充分了解的基础之上，才有可能为工艺管控选择合理的监测方式。对于除磷脱氮来说，生物除磷和生物脱氮是最为经济和符合自然规律的去除工艺，污水厂现阶段常规的除磷脱氮的A2O工艺以功能区进行不同的营养物质的去除，关于生物除磷和生物脱氮的机理在之前的文章中都有探讨，这里就不展开，需要了解的可以通过公众号的专辑《磷门一脚》《脱氮很难么》阅读。

在了解生物段的污水处理工艺以后，就需要对现阶段能够利用的仪表进行了解，污水厂生物池上能够利用的仪表主要有溶氧仪DO，污泥浓度计MLSS，氧化还原电位ORP，硝态氮仪NO3—N，液位计等。这些仪表的监测方式不同的厂家有不同的方式，紫外、荧光、电解液等不一而足，对于用户来说，不需要了解这些监测的方式，只需要了解它能够提供什么样的数据就可以了，下面针对这几种仪表的在生物池内的应用分别进行探讨一下。

对于生物池内的仪器仪表通用内容是安装条件满足，A２O生物池是一个推流式的反应容器，内部的活性污泥处于一个悬浮的混合液的状态，这需要有不同的设备提供充足的搅拌动力来满足生物池的悬浮状态。仪表对水质的监测数据需要一个相对平稳的环境来获得更为准确的数据，因此仪表的安装要选择水流平稳的区域，不要安装在搅拌设备，内外回流点位这种水流过快处，避免过快的水流带来的数据波动，产生规律性不强的数据，缺乏指导意义。但要注意的是水流平稳不等于水力死角，在一些生物池中有些局部区域会有水力死角的情况，在水力死角的位置，往往出现泥水分层，活性污泥无法和污水充分接触进行反应，各项环境参数也具有误导性，安装位置要避开可能的水力死角区域。安装深度一般要在液面下１～１.５米处，这样的可以避免活性污泥在表层分层沉淀带来的测量值偏差，对表层的气流扰动带来的数据偏差也能较好的规避，在运行中可能会有一些生物池停用后，液位下降的情况，过高的安装会造成探头暴露在空气中；在生物池的表面通常有较多的悬浮杂质、污泥泡沫堆积等运行中出现的工况，避开表面的这些杂质，对探头可以起到良好的保护作用。

DO（溶解氧检测仪），A２O工艺是通过溶解氧的不同划分了不同的功能区域来满足除磷和脱氮的工艺要求，因此监测各个功能区的溶解氧是对生物除磷脱氮最基本的一个控制参数，常规的参数要求：厌氧区为０.１mg/L左右，缺氧区≤０.５mg/L，好氧区末端２mg/L左右。当然实际的运行中，溶解氧的范围可以根据各厂的实际良好出水水质的运行控制情况进行调整，比如越来越多的污水厂因为内回流比调大，对好氧区的出口的位置溶解氧控制要求更低，甚至在１mg/L以下，以满足内回流带回的溶解氧含量足够低，来满足反硝化的缺氧环境。溶解氧是A2O工艺功能区划分的基本控制参数，安装足够和精准的DO仪，是进行A２O工艺控制的要求，在实际使用中，需要对各个功能区的平稳区各安装一台溶氧仪，以便检测功能区的溶解氧状态。

MLSS（污泥浓度计），污泥浓度计可以检测生物池内的活性污泥的数量，而活性污泥的数量是进行生物池各项运行指标的一项基本的计算参数，包括污泥负荷F/M，污泥指数SVI，有机份MLVSS/MLSS等计算都需要MLSS的数据，先进的检测技术可以通过探头来直接检测MLSS数值，不再需要在实验室通过两个小时以上的烘干、恒重、称量、计算得出数值，直接检测的MLSS数值可以快速的反应出生物池内的活性污泥的数量的变化，对于通过剩余污泥排放来控制活性污泥浓度，还有对运行中的一些故障，比如在外回流泵故障导致的回流量减少、搅拌器故障和风机故障导致活性污泥分层沉淀等都有快速的数据相应，运行人员可以根据在线的MLSS快速的进行生物池内的活性污泥数量的判断，来做出相应的工艺调整。理论上是生物池内的污泥浓度是一个均匀分布的，但是由于生物池是一个前端进水和回流混合，全程完全混合推流的过程，实际中存在着前端低，后端高，同时受到内外回流、推流搅拌器设置位置影响的一个复杂的变化情况，为了减少这些不确定的变化因素带来的数据偏移，一般选择在出口位置进行污泥浓度的检测。

ORP（氧化还原电位仪），对于除磷脱氮都可以通过电子的转移的氧化还原的化学方式来判断其进行的条件，通过检测氧化还原电位，可以间接的判断除磷脱氮的反应条件能否满足，因此使用ORP可以提升工艺管理人员对除磷脱氮反应进程的判断。通过经验的各反应的ORP范围值来进行反应的检测

由于ORP主要检测的是除磷脱氮的生物反应，因此ORP仪主要设置在厌氧区和缺氧区，来检测生物反应的进行情况。

NO３－N（硝态氮检测仪），随着脱氮工艺的深入开发，检测脱氮的过程变化的硝态氮在生物池内的存在情况，可以判断硝化和反硝化反应进行程度（区别在于安装位置的不同），氨氮转化为硝态氮是硝化反应，检测好氧末端的硝态氮可以判断硝化反应的进行程度；在缺氧区的硝态氮检测，可以判断缺氧区硝态氮的去除情况，从而判断总氮的去除效果，在一些A2O的改良工艺中，分为一段、二段缺氧，分别检测硝态氮的含量，可以判断硝态氮的去除效果，更好的确定系统总氮的变化，为碳源的投加，内回流比的控制，溶解氧的控制都有很积极的作用。

液位计，作为物位仪表，可以检测生物池的液面高度，特别是在并列的多条处理线，使用同一套供气管路，并且可以调节出口堰板高度来调节生物池液位的，需要通过检测生物池的液位来保持并列多条处理线的平衡，这样才能确保供气管路的出风压力的平衡，使供气量也保持平衡，便于工艺的管控。一般需要在每条工艺线路上都进行安装。

除去这些常用的仪表以外，还有一些仪表也在生物池中有一些应用，比如PH计，可以间接的检测硝化反应后碱度的消耗情况，针对一些高氨氮的污水较为适用；SOUR仪，通过呼吸速率进行判断生物反应的变化情况可以检测活性污泥的生物活性，推定生物池的反应效果，现在还有采用最新的一些检测技术的氨氮探头，总磷检测探头等可以更为直接检测生物除磷脱氮的反应效果。

在了解了这么多可以实际采用的参数探头以后，污水厂在实际的使用中，又该如何真正的发挥其探头的作用来改进生产呢，这一期和大家一起探讨污水厂生化池的在线监控的应用。

当污水厂通过设置在生化池上的探头采集了大量数据进入到污水厂的中控计算机后，这些采集的实施参数数据最终成为污水厂的运行的历史数据，这些历史数据在大部分的污水厂中缺乏足够的重视，污水厂内的工艺管理人员不认为这些数据能够起到管理工艺的支撑作用，造成大量数据被存在计算机硬盘内最终被遗失。

造成这种情况的原因有很多，有相当大的一部分原因，是工艺管理人员缺少足够的数据分析能力，对这些大量的运行数据没有能力来进行关联性的分析，并从这些大量的数据中寻找关联性，同时数据量越大，分析整理的难度也越大，曲线之间的拟合和关联也越不容易被发现。在污水厂中工艺人员仍旧保持传统的经验指导操作的方式来进行日常的管理，他们相信自己的感觉远比这些仪表数据更为可靠，也更具有操作性。

不否认在很多时候，运行人员的经验带来了工艺操作上一些改善和提高，但是在一些情况，工艺人员的经验不能很好的和真实的运行数据相互结合，会使很多经验数值飘忽不定，明明采取了与上次同样的操作，但是却没有得到很好的改善。这其实反应出纯粹的经验积累往往不足以应对复杂的变化，而这些变化能从更为全面和详细的数据中得来。这就是数据和经验的区别。

依赖长久的经验的运行人员是不习惯于对数据变化进行分析的，当忽视这些仪表所产生的数据的时候，运行人员在管理中也就会忘记这些仪表的存在，没有足够的重视，在工作中对仪表的基本维护要求就不再注意，导致仪表出现损坏后，询价发现更换仪表的费用非常之高，再结合日常对这些数据的忽视，通过简单的投入产出的计算，很自然的就会将这些仪表不再投入高额费用进行维护了。

但是在运行管理人员能够分析这些仪表产生的数据所反映的规律后，反而会得到更好的管控。污水厂在实际运行中，在同一个地区的居民生活用水的习惯在一定时间范围内是呈现一定的规律性变化的，这种规律变化与季节变化，生活习惯，作息习惯等等都有很大的关联性，这种规律性的变化通过数据曲线可以很好的叠加和重合起来，这种通过数据反应出来的规律性更为精准和具备前瞻性。工艺运行人员可以通过这种数据的变化做出相应的管控措施，使污水厂的运行管理成为预先管理，在规律性的季节变化之前进行调整，从而得到更好的管理。

通过规律性的分析，制定的预管理措施，减少了大量的被动性的工艺管控所造成的人力物力的损耗，这笔费用往往超过了现场仪表探头的更换费用，使投入产出的就能够平衡甚至盈利。这是污水厂软实力提升带来的成本节省，这种节省更为技术性，也更不容易被管理人员发掘，不被发现的软实力的提升链条中的自控探头以及自控数据也就被弃之一边，成为污水厂的一种摆设。

但是随着大数据计算技术的更新，对海量数据的分析和学习的AI技术的不断扩展，使得对污水厂每日产生的大量数据的规律性和关联性的寻找成为可能。具备学习能力的AI技术，可以不断地去学习工艺变化中产生的大量的数据，得出更符合一个污水厂运行实际的指导性意见。

具备可操作性的指导意见除去收集、AI学习以外，还有一点极为重要的就是合理的算法，也就是基于生化处理的原理，或者是一些污水处理工艺的管控要点，也可以是污水厂内的一些独特的工艺设置等，成为对数据分析的重要算法的基础，这一点也是很多污水厂在设计中控室监控软件中所欠缺的，也就是自控技术人员缺乏和资深的工艺管理人员的一种深入的交流，双方应该在污水厂管控的工艺需求上，结合工艺水质探头，引入新的计算技术，真正的把污水厂的中控系统的控制作用发挥出来，使污水厂的控制从人的经验性脱离出来，利用数据来指导生产，利用计算技术改变管理的粗放型，实现管理的优化和提升。

良好和有效的过程控制需要更为精准的数据化来实现，数据化的链条中的每一个环节的改善和提升，对于污水厂来说都具有很大的挑战性，需要更多的专业技术不断地投入和研发，污水厂实现过程控制的光明前景，是通过长久的努力和坚持才能实现的，希望更多的专业人员关注污水处理的过程控制的计算技术的开发和应用，为水环境事业共同努力。