隨著城鎮水務行業的高質量發展，傳統的自動控制方式已難以完全適應新的發展要求。為了實現生產運行智能化、提高數據應用效果，達成節能降耗和環保減碳的目標，對于水務生產控制方面的重要工藝生產環節，如加藥控制、消毒控制和曝氣控制等，采用智能化控制方式是十分必要的，如智能曝氣應用。

1、智能曝氣的應用范圍

采用活性污泥法工藝（如AAO、AO、MSBR等）的污水處理廠生化池鼓風曝氣充氧工藝段。其控制目標是：根據生化池進水水量、水質及出水水質要求，基于模型及人工智能算法，對曝氣充氧過程進行全自動精確控制，實現按需供氧，保證好氧池DO、出水水質穩定，降低鼓風機運行電耗。

2、智能曝氣的實施條件

（1）鼓風機配置數臺滿足最大曝氣風量需求和最小冗余備用率要求，具備風量自動調節功能；部署MCP模塊，鼓風機能更好匹配風量計算結果；

（2）生化池供氣管應根據曝氣系統的布置形式設置相應的氣體流量計和風量調節閥門；

（3）生化池應配置相應的在線檢測儀表，對生化池運行參數進行連續精準地監測，監測對象包括但不限于：進水水量、進水水質（酸堿度、水溫、化學需氧量、氨氮、總氮等）、好氧區溶解氧和污泥濃度、單池曝氣量、出水水質（酸堿度、水溫、化學需氧量、氨氮、總氮等）。水質儀表安裝位置要適當，能夠準確測量反饋好氧區進水區域、回流區域、出水區域的溶解氧。

3、智能曝氣的控制要求

（1）應采用數據驅動算法結合并使用曝氣計算模型進行曝氣量控制。根據進水流量、進水水質、剩余污泥排放及硝酸鹽利用等因素，在線或者離線通過機器學習算法得到生化系統實際需氧量；根據實際需氧量和曝氣效率計算實際所供風量；將實際所需供風量傳輸給鼓風機控制系統，通過強化學習算法或先進控制技術實現風機群組動態優化分配、風機風量和曝氣管道閥門開度一體化調節控制風機的供氣量，實現按需供氣；

（2）曝氣量控制可采用溶解氧、化學需氧量、氨氮等作為主控因子，實現溶解氧穩定、出水水質控制滿足內控標準，從而達到節能降耗的目的。

（3）生化池溶解氧應基于運行效果要求確定，總體上保證穩定，按需動態調整。不同區域設定值可不同；

（4）應設定曝氣臨界值延遲保護機制，避免鼓風機頻繁啟停；

（5）宜增加人工干預機制，當自動控制出現故障時，可啟用人工干預機制，進行人工手動曝氣模式，確保生化池系統穩定運行；

（6）有條件的情況下可嘗試利用曝氣圖像識別分析評價曝氣是否科學，逐步替代水質儀表，將復雜機理歸結到圖像識別分析，減少對水質儀表精確度的依賴。

4、智能曝氣采用的算法可選擇

（1）活性污泥法機理模型（ASM）：根據進水水量、水質、好氧池溶解氧預測出水化學需氧量、氨氮；

（2）多層神經網絡算法：預測好氧池溶解氧變化趨勢，維持溶解氧逼近目標值情況下預測需氧量；

（3）強化學習算法：以預測模型的結論為目標，通過分析歷史經驗數據和實際運行數據信息，合理預估好氧池溶解氧變化情況及最佳工藝區間，自動分配各組好氧池的曝氣量，降低鼓風機能耗。

5、智能曝氣的實施效益

保證生化池正常穩定運行，好氧區溶解氧波動范圍降低，一般可控制在±0.25mg/L；保證生化處理出水水質穩定達標；降低曝氣電耗，一般可節約10%~15%的電耗，具體節能效益需要結合工程分析測算。

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