污水处理厂原始数据可靠性评价
编者按：针对实验室生物营养物去除（BNR）工艺，建立了物料平衡关系矩阵，并借助于Macrobal软件对原始运行数据进行深入检查和可靠性评估。结果表明，物料平衡检查过程不仅能发现并修正测量中隐藏的大误差，准确地修定污泥龄（SRT），还能得出COD的氧化量（OCᴄᴏᴅ）、硝化量（Qnitr)、反硝化量（Qdeni）及氧的净消耗量（OCnet）等开放平衡数据。其中，准确的污泥龄（SRT）是获得良好模拟预测效果的关键，反硝化量（Qdeni）将为反硝化过程校正提供可靠数据，氧的净消耗量（OCnet）可用于模型校正的最终验过程。本文发表于《环境科学学报》（2009年10月）。
文章亮点
1、利用BCFS系统存在的物料平衡关系，建立了物料平衡关系矩阵，并借助于Macrobal软件对原始运行数据进行深入检查和可靠性评估；
2、研究实例中，通过物料平衡检查过程，准确确定了剩余污泥排放量、COD氧化量、硝化量、反硝化量及氧净消耗量等开放平衡数据，这为模型校正提供了可靠依据；
3、基于Macrobal软件无法对流量测量误差和浓度测量误差同时进行修正的局限性，本文建议尽量保证各浓度测量的准确性，以修正流量测量误差为主要目标。
1.引言
在对污水生物处理工艺进行数学模拟时，原始实际运行数据和水质参数数据的可靠性是模型成功建立与应用的基本保障。在进行模型缺省参数的调校步骤之前，应首先对这些数据进行可靠性评估和修正，以避免因测量错误与监测误差而造成的拟合偏差问题。对此，可利用活性污泥系统中存在的宏观上的线性物料平衡关系，对原始数据进行可靠性核算和数据修正。本研究以实验室生物营养物去除（BNR）工艺为例，通过分析其物料平衡关系，并引入＂Macrobal＂软件对实际运行数据进行可靠性检查。以期获得较为准确的剩余污泥排放量，即核算准确的污泥龄（SRT）、反硝化量（Qdeni)、氧的净消耗量（OCnet）等开放平衡数据，为模拟参数校正提供可靠依据。
2. 试验方法与材料
2.1 BNR系统物料平衡关系分析
实验室BNR工艺试验装置为BCFS系统，试验进水量按0.5 m³/d设计，工艺流程如图1所示。
图1 BCFS工艺流程及系统边界定义
宏观上，系统存在如式（1）所示的质量守恒（物料平衡）关系：
式中，m为质量；dm/dt为物质在系统的累积速率；Φ为通量，Φɪɴ为进入系统的通量，Φᴏᴜᴛ为流出系统的通量，Φᴄ为系统内转化的通量，Φ=Q×C；Q为流量；C为浓度。
从长期运行角度，可将污水处理的实际过程视为稳态运行，即物质在系统内无累积。因此上式可简化为：
为具体分析系统内的物料平衡关系，BCFS实验系统首先划分为如图1所示的6个子系统，系统边界如图中虚线所示。
进而列出BCFS系统中的物料平衡关系矩阵（表1）。其中，COD平衡、TN、TKN、NO₃⁻及O₂平衡由于存在气态物质而无法测量，逐将其视为开放平衡，并通过其他封闭平衡对其进行闭合。
表1 BCFS系统物料平衡关系矩阵
2.2 物料平衡检查原理及运行数据修正方法
理想情况下，以上平衡关系同时成立。但由于测量错误、监测误差的存在，系统平衡存在一个残差εₙ。实际污水处理工艺运行中，以上平衡关系中的参数往往只测量一部分，留有一定数量的未知数。对于一个线性系统，设其独立方程个数为n，未知数个数为u，则当n=u时，称此系统为冗余系统，并定义（n-u）为该系统的“自由度”。此时，若无重大误差，即可利用各平衡间的相互关系对系统各参数进行修正，即减少系统残差和运行数据的标准偏差。
大误差存在时，系统无法进行数据修改。因此，在进行数据修正前必须进行大误差的检测。线性系统的大误差可由以下3个方面引起：①错误的系统边界定义，也即错误的物料平衡关系；②运行参数（流量）测量中的大误差；③物理、化学分析（浓度）中的大误差。重误差可应用统计方法——χ²检验进行检测，其表现是存在大误差的线性系统无法通过一定置信水平（α）下的χ²检验。此时，可在保证系统自由度>1的前提下去除某些残差较大的平衡关系，直至数据集通过χ²检验。以上过程可以应用学术软件“Macrobal”予以实现。
2.3 运行数据物料平衡检查与平衡计算
应用表1所示的物料平衡关系矩阵对试验过程中的一组运行数据应用Macrobal软件进行物料平衡检查。为减少测量工作量，减少了3个独立方程，最终形成了如表2所示的物料平衡关系矩阵。这一矩阵的自由度为3，在大误差检查中通过了χ²检验。运行数据及平衡计算结果如表3所示。平衡计算出的剩余污泥排放量为30.2 L/d，每日排出系统的P量为3 762 mg，按此计算得出剩余污泥中的TP浓度（也即R²~R⁵的TP浓度）为124.6 mg/L，与实测值124.5 mg/L几乎一致。Qɪɴ、Qᴀ、Qʙ、Qʀᴀs及Qᴡᴀs的修正值也在实测值的标准偏差范围内，且修正后的标准偏差有不同程度的减小，说明该数据集已具有很好的可靠性。根据平衡结果计算出SRT为10 d，而原始数据计算结果为SRT=10.3 d.此外，平衡计算得出了COD的氧化量（OCᴄᴏᴅ）、硝化量（Qnitr）、反硝化量（Qdeni)及氧的净消耗量（OCnet）等开放平衡，这为模型校正提供了可靠依据。
表2 一组试验数据物料平衡关系矩阵
表3 试验数据及平衡计算结果
2.4 Macrobal软件在工艺水平应用上的局限性
Macrobal在工艺水平上虽然获得了成功的应用，但也表现出了一定的局限性。最大的不足在于对每个平衡，该方法无法区分平衡残差的来源。即平衡残差是来自于流量的测量误差还是来自于浓度的测量误差。因此，在应用中无法对流量的测量误差和浓度的测量误差同时进行修正，二者只能选择其一。考虑到一般流量的测量误差更为显著及对浓度测量误差进行修正的复杂性，本文建议尽量保证各浓度测量的准确性，以修正流量的测量误差为主要目标。
3. 结论
通过研究，可以得出如下结论：
1)在全面分析BNR系统物料平衡关系的基础上，得出了BNR平衡关系矩阵。利用这一平衡关系矩阵及Macrobal软件，可以对活性污泥系统原始运行数据进行深入检查评估。
2)物料平衡检查过程不仅能发现及修正测量中隐藏的大误差，准确确定剩余污泥排放量（SRT），还能得出COD氧化量（OCᴄᴏᴅ）、硝化量（Qnitr）、反硝化量（Qdeni)及氧净消耗量（OCnet）等开放平衡数据。其中，准确的SRT是获得良好模拟模型预测效果的关键，反硝化量（Qdeni)将为反硝化过程的校正提供依据，氧的净消耗量（OCnet）可用于模型校正的最终验过程。
3)物料平衡检查虽然需要在常规监测项目上增加额外数据，但其结果将简化模型校正过程并提高模型校正的可靠性。虽然Macrobal软件能修正整体平衡残差，但很难修正浓度测量误差。因此，在实际监测中应尽量保证浓度测量的准确性。
