國際污水處理界近幾年涌現(xiàn)出了許多新技術。嚴謹?shù)目茖W家和工程人員對新技術大多抱有好奇又懷疑的態(tài)度。大家一方面知道沒有經(jīng)過驗證的技術是不能冒然采用的，但又苦于一些經(jīng)過驗證的新興技術大多停留在實驗室或者小試規(guī)模。今天國際水協(xié)會微信公眾號將通過比利時公司Aquafin的成功案例，來探討水務公司如何才能在技術創(chuàng)新和風險管理中找到平衡點。

項目背景

Aquafin是一家負責比利時北部弗拉芒地區(qū)(Flemish Region)污水處理業(yè)務的公司，由地區(qū)政府于1990年成立，現(xiàn)由Flemish Environmental Holding全資控股。Aquafin擁有281座污水處理廠，覆蓋約五百萬人口當量。

每天有大量的含磷污水都流經(jīng)污水廠。和其他水務公司一樣，Aquafin也逐漸意識到了在處理過程中提高磷資源利用率的重要性。Aquafin擁有自己的營養(yǎng)物質(zhì)回收技術，能以鳥糞石的形式回收污泥中的磷。雖然該技術被認為擁有改善污泥脫水性能、降低管道堵塞風險和減少磷回流率等優(yōu)點，但技術是否適宜投資還要視乎其實際的運行效果。

2012年Aquarin決定對其污泥磷回收技術進行評估調(diào)研。如何能清晰地了解并降低這項新技術中一些敏感運行參數(shù)的不確定性呢?過去一般是通過純理論的經(jīng)濟模型加上相關文獻來作分析，但是Aquafin公司則決定，通過中試項目來對技術的不確定性進行實際分析，他們認為實施中試是非常重要的，因為如果只是小試，很可能得到無法對技術有客觀而全面的考察和評估。

比利時魯汶污水廠中試項目

比利時魯汶污水廠(WWTP Leuven)處理能力約為120,000PE。廠區(qū)有一個集中式污泥處理設備，包括了污泥濃縮、厭氧消化、離心脫水和干化等工序。早在2013年，污水廠就在厭氧消化器后邊安裝了一套鳥糞石的回收設備(比利時的NuReSys)。污水廠本身采用生物除磷工藝，所以消化器中的細胞水解作用釋出大量的磷酸鹽，結(jié)合鳥糞石磷回收的自身價值，Aquafin公司認為值得對該工藝的市場前景作進一步的評估。

在2012年，Aquarin基于當時的文獻和技術方提供的數(shù)據(jù)進行了可研分析。在挑選出他們認為最合適的技術合作方后，Aquafin于2013年四月搭建了一個全尺寸(full-scale)的中試系統(tǒng)，設置優(yōu)化了氯化鎂的投加量和pH等運行參數(shù)，并開始對數(shù)據(jù)進行監(jiān)測分析。2014年以及2015年初，工作重點則放在鳥糞石結(jié)晶的成核作用、晶體生成和分離的工藝優(yōu)化上。項目團隊利用這些結(jié)果建立了一個具體的經(jīng)濟模型，來對以此工藝的敏感度和不確定性開展分析。

項目初期，建模團隊參考了例如荷蘭STOWA基金會和NuReSys公司的報告等文獻和數(shù)據(jù)，對模型的主要參數(shù)設定一個數(shù)值范圍來搭建最初的模型。然后再利用中試獲得的足夠多的數(shù)據(jù)對假定參數(shù)進行修正調(diào)整。每一個不確定性分析，他們都會進行1100次的 Monte-Carlo算法的模擬，來驗證鳥糞石磷回收技術在魯汶污水廠的經(jīng)濟可行性。

財務分析

一個財務分析的不確定性涉及許多因素。項目團隊首先進行了案頭調(diào)研(desk study)。案頭調(diào)研的數(shù)據(jù)來源一般來自文獻和技術供應方。前者的測試規(guī)模大小不一，污泥性質(zhì)和測試時間和各異;而后者的數(shù)據(jù)則一般過于樂觀。

▲ 財務不確定性模型的決策樹的概念流程圖

總運行時間(跟污泥的季節(jié)性變化有關)和中試規(guī)模是不確定性分析的決定因素。對于那些介于實驗室規(guī)模和全面工程應用規(guī)模的可測量變量，測量結(jié)果的標準差直接跟輸入變量的不確定性范圍相關。而那些在任何規(guī)模的測試或者特定時間里都不能通過測量得到數(shù)據(jù)的變量，則通過參考文獻設定一個誤差范圍，加上均勻分布，然后進行Monte-Carlo模擬。

整個項目分為了三個大階段：案頭調(diào)研、六個月的全尺寸中試和兩年的全尺寸中試。在三個階段里Monte-Carlo算法模擬得到了不同的經(jīng)濟可行性結(jié)果，變量的變動范圍如下表。

▲ 魯汶污水廠財務模型三個階段的不同輸入變量的默認值和范圍

變量的誤差范圍隨著從案頭調(diào)研到第二階段的全尺寸中試的推進得到了縮窄，概率分布圖也作出相應的調(diào)整。不確定變量的誤差范圍在第三階段得到了進一步縮小，而且發(fā)現(xiàn)了污泥脫水性和氯化鎂/氫氧化鈉投加量參數(shù)間的關聯(lián)性。

 

值得注意的是，一開始團隊每周的實際工作量低于前期的預估，案頭調(diào)研值為0.5-5小時/周，而實際值減少至0.5-2小時/周。而有一些不確定變量參數(shù)則保持不變，例如聚合物的價格變化范圍等。更多的細節(jié)可以閱讀上邊的表格。

下表則定性地闡釋了特定的輸入變量，例如那些高敏感度的參數(shù)，只有在規(guī)模達到一定水平，或者測試時間足夠長之后才能得到可靠的數(shù)據(jù)。表中的(1)為案頭調(diào)研, (2)為6個月的大型中試 (3)為2年后的中試; 紅色指不可能，橙色指不充分，綠色是滿意。

▲ 測試不同階段的可行性和準確性的定性評估

結(jié)果討論

模型假定的臨界值是每噸550歐元，臨界值左邊的面積是實現(xiàn)10年貼現(xiàn)回收期的概率(‘預估的成功率)。

▲ 進料的正磷酸鹽濃度(mg/L)和回收鳥糞石的每噸成本價 / 按10年貼現(xiàn)回收期(dised payback period)計算

上圖顯示隨著進料和時間的推移，生產(chǎn)成本呈下降趨勢。這說明大型中試能避免一些不利成本。為了保證圖表的可讀性，圖中沒有加入六個月中試的散點圖。

▲ 不同階段的處理成本的概率密度分布圖

而上面的處理成本的概率密度分布圖則把三個階段的數(shù)據(jù)都納入其中。圖中的紅色、綠色和棕色區(qū)域分別表示三種模型下的單位生產(chǎn)成本超過每噸550歐元的概率(“預估失敗率”) ，從圖中可以讀出三點信息：

1. 概率分布右側(cè)的尾巴長度，代表不利的財務情景，它隨著測試規(guī)模的增大而減少;

2. 分布曲線的峰值，代表的是可能情景平均點，隨著測試規(guī)模的增大而輕微左移至更加有利的情景;

3. 這套設備的十年貼現(xiàn)回收期的概率，如果鳥糞石售價低于每噸0歐，則在三個財務分析中保持相似(分別為4%、7%和5%)。

 

因此，我們假設每噸550歐是回收鳥糞石的成本邊界值(arbitrary cutoff value)，當然這不是真實的價格，但能作為不確定性變化分析的討論基礎。(根據(jù)2016年年初的數(shù)據(jù)，目前鳥糞石的市場價格約為每噸50-100歐元)但大家能從不同階段的處理成本的概率密度分布圖中看出，實現(xiàn)十年貼現(xiàn)回收期的概率，在測試1和測試3之間呈增加趨勢。

最大的概率增長估算值在案頭調(diào)研(1)和六個月中試(2)之間。這對管理決策意味著什么?如果管理層手中只有案頭調(diào)研得出的報告及其估算得到的550歐每噸的價格這樣的信息，得到的結(jié)論是只有36%的成功率，那么他們可能會把項目叫停。但他們要是拿到兩年中試的財務模型分析報告，得知估算的成功率高達64%，項目很大可能得到順利推進。

根據(jù)標準回歸分析系數(shù)的計算，鳥糞石的成比例回收率(proportional recovery)和污泥脫水性能的提高率，是這項技術運用到魯汶污水廠的經(jīng)濟模型中最敏感的兩個參數(shù)。

案頭調(diào)研很難對這兩個變量做出準確評估，這樣得到經(jīng)濟效益的初始概率分布會顯得很寬。同時，這兩個參數(shù)很難通過實驗室規(guī)�；蛘咝≡囈�(guī)模得到測試，所以魯汶污水廠才要進行全尺寸中試。造成案頭調(diào)研和大型中試的分析結(jié)果差異的原因主要包括對鳥糞石晶體的回收工藝認識的加深，以及其在污泥脫水性能得到改善的認知。

除了辨識出敏感模型參數(shù)外，使用大型中試的其他優(yōu)點也是很明顯的，而這些影響因素在小規(guī)模的中試是沒辦法檢驗的：

1. 得以測試技術本身以及它對污水廠的影響

2. 對管道堵塞的影響

3. 對污水廠生物除磷的影響

4. 檢測CO2的去除效率和氫氧化鈉等化學品的消耗

最后強調(diào)的是測試時間的重要性。雖然更長時間的測試不一定能減少不確定性的極端情況(概率分布中顯示為兩端尾巴的縮短)，但優(yōu)秀的技術隨著測試時間的適當延長，它的分布會更靠近中位數(shù)軸，而且兩端尾巴也一般會更短。

推斷改良財務風險評估的準確價值不容易，而評估改良風險預測對整個污水廠建造成本的影響更難。Aquafin的團隊通過Monte-Carlo算法對三種情況進行財務評估，通過計算每個點的結(jié)果的向量和，1100個收益性分析結(jié)果進行整合估值。

根據(jù)每個財務模型的概率分布圖，來估算單位產(chǎn)量的成本，也就是實現(xiàn)10年貼現(xiàn)回收期的臨界點價格。案頭調(diào)研的模型得到的值是896歐元/噸，兩年中試的值則是485歐元/噸。

雖然Aquafin現(xiàn)在只能在大型的生物除磷污水廠運用這項技術。不過這項技術要是能應用到同類污水廠，鳥糞石的總年產(chǎn)量將在1000噸左右。也就是說上述兩種模型的年收入差距將超過411,000歐元。將此年收入估算差值與這個大型中試的成本相比，更能體現(xiàn)運用大型中試的好處。

借鑒意義

以污水處理運營作為核心業(yè)務的水務部門或者公司，新增的創(chuàng)新項目必須有充分可靠的數(shù)據(jù)支持。投資總有風險，因此更應該在投資之前進行風險評估。

過去的三十年里，針對磷回收技術的財務評估已經(jīng)從過去的基于文獻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變到更加具體的不同規(guī)模的實際測試中來。雖然中試規(guī)模測試不是成功的唯一奧秘所在，但是中試數(shù)據(jù)支持顯然能在確定新技術初始不確定性和敏感度分析上為決策者做出正確判斷提供有力支持。Aquafin案例的量化數(shù)據(jù)，似乎有力地證明了“更長、更大以及針對個案的中試”的重要性。

參考資料

Sam Geerts, Adrien Marchi, Bart Saerens and Marjoleine Weemaes, Pilot size matters: the case of a full scale pilot for P-recovery from digestate in Belgium, Water Practice & Technology Vol 11 No 3.

(來源：微信公眾號“ IWA國際水協(xié)會”ID：IWA_Network)