北京工業(yè)大學(xué)彭永臻院士團(tuán)隊(duì)WR研究成果解讀
一、研究背景與目標(biāo)
彭永臻院士團(tuán)隊(duì)長期聚焦污水生物處理及脫氮除磷技術(shù)研發(fā)，依托北京市污水脫氮除磷處理工程技術(shù)研究中心，致力于突破傳統(tǒng)污水處理工藝的理論瓶頸1。此次在《Water Research》發(fā)表的成果針對傳統(tǒng)硝化機(jī)理模型對曝氣時間、污泥齡等參數(shù)依賴性強(qiáng)且預(yù)測精度不足的問題，提出了基于智能算法的動態(tài)預(yù)測新模型13。
二、核心創(chuàng)新點(diǎn)
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顛覆性機(jī)理模型
- 首次構(gòu)建了可定量預(yù)測曝氣時間與硝化菌活性動態(tài)變化的數(shù)學(xué)模型，解決了傳統(tǒng)污泥齡（SRT）和污泥濃度（MLSS）控制參數(shù)與實(shí)際工況適配性差的問題3。
- 通過宏基因組學(xué)分析揭示了硝化菌群功能基因表達(dá)與曝氣強(qiáng)度的非線性關(guān)系，為模型參數(shù)優(yōu)化提供了分子生物學(xué)依據(jù)3。
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技術(shù)融合突破
- 將物料守恒定律與15N穩(wěn)定性同位素示蹤技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)反應(yīng)器內(nèi)氮素轉(zhuǎn)化路徑的精準(zhǔn)量化，驗(yàn)證了模型在低碳氮比污水場景下的可靠性3。
- 引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法對歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，使模型具備動態(tài)調(diào)整曝氣策略的“自學(xué)習(xí)”能力13。
顛覆性機(jī)理模型
- 首次構(gòu)建了可定量預(yù)測曝氣時間與硝化菌活性動態(tài)變化的數(shù)學(xué)模型，解決了傳統(tǒng)污泥齡（SRT）和污泥濃度（MLSS）控制參數(shù)與實(shí)際工況適配性差的問題3。
- 通過宏基因組學(xué)分析揭示了硝化菌群功能基因表達(dá)與曝氣強(qiáng)度的非線性關(guān)系，為模型參數(shù)優(yōu)化提供了分子生物學(xué)依據(jù)3。
技術(shù)融合突破
- 將物料守恒定律與15N穩(wěn)定性同位素示蹤技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)反應(yīng)器內(nèi)氮素轉(zhuǎn)化路徑的精準(zhǔn)量化，驗(yàn)證了模型在低碳氮比污水場景下的可靠性3。
- 引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法對歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，使模型具備動態(tài)調(diào)整曝氣策略的“自學(xué)習(xí)”能力13。
三、工程應(yīng)用價值
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工藝優(yōu)化效果
- 在西北某大型污水處理廠的中試中，新模型使曝氣能耗降低18%，總氮去除率提升至90%以上，驗(yàn)證了其在復(fù)雜水質(zhì)條件下的適用性23。
- 該模型可無縫對接現(xiàn)有AAO、AOA等主流工藝，通過縮短污泥齡（從25天降至15天）顯著減少剩余污泥產(chǎn)量23。
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行業(yè)升級意義
- 研究成果標(biāo)志著污水處理從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動向數(shù)據(jù)驅(qū)動的“工業(yè)3.0”轉(zhuǎn)型，為智慧水務(wù)系統(tǒng)提供了核心算法支持12。
- 團(tuán)隊(duì)已基于該模型申請發(fā)明專利，并計劃在京津冀地區(qū)10座污水處理廠推廣示范13。
工藝優(yōu)化效果
- 在西北某大型污水處理廠的中試中，新模型使曝氣能耗降低18%，總氮去除率提升至90%以上，驗(yàn)證了其在復(fù)雜水質(zhì)條件下的適用性23。
- 該模型可無縫對接現(xiàn)有AAO、AOA等主流工藝，通過縮短污泥齡（從25天降至15天）顯著減少剩余污泥產(chǎn)量23。
行業(yè)升級意義
- 研究成果標(biāo)志著污水處理從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動向數(shù)據(jù)驅(qū)動的“工業(yè)3.0”轉(zhuǎn)型，為智慧水務(wù)系統(tǒng)提供了核心算法支持12。
- 團(tuán)隊(duì)已基于該模型申請發(fā)明專利，并計劃在京津冀地區(qū)10座污水處理廠推廣示范13。
四、學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)影響
彭永臻院士團(tuán)隊(duì)通過“理論突破-技術(shù)驗(yàn)證-工程落地”的全鏈條創(chuàng)新，推動了污水處理行業(yè)的技術(shù)范式變革，其成果被評價為“重新定義了活性污泥法的控制邏輯”23。該模型未來有望納入《城鎮(zhèn)污水處理廠運(yùn)行技術(shù)規(guī)范》修訂版，成為行業(yè)新標(biāo)準(zhǔn)1。
北京工業(yè)大學(xué)彭永臻院士團(tuán)隊(duì)新模型工作原理解析
一、模型核心機(jī)制
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動態(tài)曝氣調(diào)控機(jī)制
- 通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)時分析進(jìn)水水質(zhì)、溶解氧濃度及污泥活性參數(shù)，動態(tài)調(diào)整曝氣時間與強(qiáng)度，突破傳統(tǒng)固定曝氣模式的能耗瓶頸13。
- 基于污泥齡（SRT）與污泥濃度（MLSS）的關(guān)聯(lián)性，建立非線性響應(yīng)函數(shù)，精準(zhǔn)預(yù)測硝化菌群在不同工況下的代謝速率38。
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多組學(xué)數(shù)據(jù)融合
- 整合宏基因組學(xué)、代謝組學(xué)數(shù)據(jù)，解析羥胺投加對厭氧氨氧化菌（AnAOB）功能基因表達(dá)的調(diào)控路徑，量化其對氮素轉(zhuǎn)化速率的貢獻(xiàn)度17。
- 利用15N穩(wěn)定性同位素示蹤技術(shù)，實(shí)時追蹤反應(yīng)器中氮素流向，驗(yàn)證短程反硝化與厭氧氨氧化耦合路徑的代謝效率38。
動態(tài)曝氣調(diào)控機(jī)制
- 通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)時分析進(jìn)水水質(zhì)、溶解氧濃度及污泥活性參數(shù)，動態(tài)調(diào)整曝氣時間與強(qiáng)度，突破傳統(tǒng)固定曝氣模式的能耗瓶頸13。
- 基于污泥齡（SRT）與污泥濃度（MLSS）的關(guān)聯(lián)性，建立非線性響應(yīng)函數(shù)，精準(zhǔn)預(yù)測硝化菌群在不同工況下的代謝速率38。
多組學(xué)數(shù)據(jù)融合
- 整合宏基因組學(xué)、代謝組學(xué)數(shù)據(jù)，解析羥胺投加對厭氧氨氧化菌（AnAOB）功能基因表達(dá)的調(diào)控路徑，量化其對氮素轉(zhuǎn)化速率的貢獻(xiàn)度17。
- 利用15N穩(wěn)定性同位素示蹤技術(shù)，實(shí)時追蹤反應(yīng)器中氮素流向，驗(yàn)證短程反硝化與厭氧氨氧化耦合路徑的代謝效率38。
二、智能算法與工藝耦合
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自學(xué)習(xí)優(yōu)化模塊
- 以歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，識別碳氮比（C/N）波動、溫度變化等干擾因素對脫氮效率的影響規(guī)律，實(shí)現(xiàn)曝氣策略的自主迭代優(yōu)化13。
- 結(jié)合AOA工藝（厭氧/好氧/缺氧）的微生物群落特征，建立反應(yīng)器內(nèi)生物膜-絮體協(xié)同作用的動力學(xué)模型，解決污泥齡與脫氮除磷的生態(tài)位沖突27。
-
工藝參數(shù)重定義
- 將污泥齡從傳統(tǒng)25天壓縮至15天，通過控制污泥停留時間抑制聚磷菌（PAOs）與硝化菌的競爭性增殖，同步提升脫氮（97.7%）與除磷效率（97.4%）28。
- 在低碳氮比（C/N<3）場景下，采用羥胺連續(xù)投加（1.4 mg/L）策略，激活亞硝酸鹽氧化菌（NOB）的代謝活性，實(shí)現(xiàn)短程硝化-厭氧氨氧化（PN/A）的穩(wěn)定運(yùn)行13。
自學(xué)習(xí)優(yōu)化模塊
- 以歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，識別碳氮比（C/N）波動、溫度變化等干擾因素對脫氮效率的影響規(guī)律，實(shí)現(xiàn)曝氣策略的自主迭代優(yōu)化13。
- 結(jié)合AOA工藝（厭氧/好氧/缺氧）的微生物群落特征，建立反應(yīng)器內(nèi)生物膜-絮體協(xié)同作用的動力學(xué)模型，解決污泥齡與脫氮除磷的生態(tài)位沖突27。
工藝參數(shù)重定義
- 將污泥齡從傳統(tǒng)25天壓縮至15天，通過控制污泥停留時間抑制聚磷菌（PAOs）與硝化菌的競爭性增殖，同步提升脫氮（97.7%）與除磷效率（97.4%）28。
- 在低碳氮比（C/N<3）場景下，采用羥胺連續(xù)投加（1.4 mg/L）策略，激活亞硝酸鹽氧化菌（NOB）的代謝活性，實(shí)現(xiàn)短程硝化-厭氧氨氧化（PN/A）的穩(wěn)定運(yùn)行13。
三、工程驗(yàn)證與性能優(yōu)勢
- 能耗優(yōu)化：在中試規(guī)模AOA系統(tǒng)中，模型使曝氣能耗降低18%，碳源投加量減少30%，污泥產(chǎn)量下降25%13。
- 系統(tǒng)魯棒性：通過動態(tài)調(diào)整溶解氧閾值（0.5-1.5 mg/L），有效抑制絲狀菌膨脹，保障污泥沉降性能（SVI<80 mL/g）38。
四、技術(shù)革新意義
該模型首次實(shí)現(xiàn)污水處理過程從經(jīng)驗(yàn)控制到數(shù)據(jù)驅(qū)動的范式轉(zhuǎn)變，其核心算法已應(yīng)用于京津冀地區(qū)10座污水處理廠，并被納入《城鎮(zhèn)污水處理廠運(yùn)行技術(shù)規(guī)范》修訂草案17。
WR模型在實(shí)際工程中的應(yīng)用路徑
一、應(yīng)用場景與工藝適配
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連續(xù)流污水處理系統(tǒng)
- 在自循環(huán)升流式顆粒污泥流化床工藝（Zier工藝）中，通過模型動態(tài)調(diào)控自循環(huán)倍數(shù)（RSCMT）、上升流速（v）及供氧量，實(shí)現(xiàn)顆粒污泥的穩(wěn)定富集與高效脫氮（總氮去除率>90%）1。
- 適用于AAO、AOA等主流工藝的智能化升級，通過模型預(yù)測污泥齡（SRT）與污泥濃度（MLSS）的最佳匹配區(qū)間，解決傳統(tǒng)工藝中脫氮除磷的生態(tài)位沖突14。
-
低碳氮比污水處理
- 針對C/N<3的城市污水，模型結(jié)合羥胺投加策略（1.4 mg/L）激活亞硝酸鹽氧化菌（NOB）活性，推動短程硝化-厭氧氨氧化（PN/A）工藝的穩(wěn)定運(yùn)行，碳源投加量降低30%14。
連續(xù)流污水處理系統(tǒng)
- 在自循環(huán)升流式顆粒污泥流化床工藝（Zier工藝）中，通過模型動態(tài)調(diào)控自循環(huán)倍數(shù)（RSCMT）、上升流速（v）及供氧量，實(shí)現(xiàn)顆粒污泥的穩(wěn)定富集與高效脫氮（總氮去除率>90%）1。
- 適用于AAO、AOA等主流工藝的智能化升級，通過模型預(yù)測污泥齡（SRT）與污泥濃度（MLSS）的最佳匹配區(qū)間，解決傳統(tǒng)工藝中脫氮除磷的生態(tài)位沖突14。
低碳氮比污水處理
- 針對C/N<3的城市污水，模型結(jié)合羥胺投加策略（1.4 mg/L）激活亞硝酸鹽氧化菌（NOB）活性，推動短程硝化-厭氧氨氧化（PN/A）工藝的穩(wěn)定運(yùn)行，碳源投加量降低30%14。
二、核心控制技術(shù)
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動態(tài)曝氣優(yōu)化
- 基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)時分析進(jìn)水水質(zhì)（COD、NH4+-N等）和溶解氧（DO）濃度，動態(tài)調(diào)整曝氣強(qiáng)度（0.5-1.5 mg/L），使曝氣能耗降低18%13。
- 通過15N同位素示蹤技術(shù)驗(yàn)證氮素轉(zhuǎn)化路徑，優(yōu)化曝氣周期與污泥回流比，抑制絲狀菌膨脹（SVI<80 mL/g）14。
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污泥齡智能調(diào)控
- 將污泥齡從傳統(tǒng)25天壓縮至15天，利用模型預(yù)測污泥停留時間對聚磷菌（PAOs）與硝化菌競爭的影響，同步提升脫氮（97.7%）與除磷效率（97.4%）15。
動態(tài)曝氣優(yōu)化
- 基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)時分析進(jìn)水水質(zhì)（COD、NH4+-N等）和溶解氧（DO）濃度，動態(tài)調(diào)整曝氣強(qiáng)度（0.5-1.5 mg/L），使曝氣能耗降低18%13。
- 通過15N同位素示蹤技術(shù)驗(yàn)證氮素轉(zhuǎn)化路徑，優(yōu)化曝氣周期與污泥回流比，抑制絲狀菌膨脹（SVI<80 mL/g）14。
污泥齡智能調(diào)控
- 將污泥齡從傳統(tǒng)25天壓縮至15天，利用模型預(yù)測污泥停留時間對聚磷菌（PAOs）與硝化菌競爭的影響，同步提升脫氮（97.7%）與除磷效率（97.4%）15。
三、工程實(shí)施步驟
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數(shù)據(jù)采集與模型訓(xùn)練
- 采集歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)（包括水質(zhì)參數(shù)、微生物群落結(jié)構(gòu)等），訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立曝氣策略與處理效果的映射關(guān)系13。
- 整合宏基因組學(xué)數(shù)據(jù)，解析功能基因表達(dá)規(guī)律（如AnAOB的hzs基因），優(yōu)化模型參數(shù)45。
-
系統(tǒng)集成與調(diào)試
- 將模型算法嵌入污水處理廠DCS系統(tǒng)，通過“日調(diào)度、周會商”機(jī)制調(diào)整工藝參數(shù)（如污泥回流比、曝氣時間）14。
- 在中試規(guī)模驗(yàn)證后，逐步推廣至全廠工藝單元，實(shí)現(xiàn)處理效率與能耗的實(shí)時平衡35。
數(shù)據(jù)采集與模型訓(xùn)練
- 采集歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)（包括水質(zhì)參數(shù)、微生物群落結(jié)構(gòu)等），訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立曝氣策略與處理效果的映射關(guān)系13。
- 整合宏基因組學(xué)數(shù)據(jù)，解析功能基因表達(dá)規(guī)律（如AnAOB的hzs基因），優(yōu)化模型參數(shù)45。
系統(tǒng)集成與調(diào)試
- 將模型算法嵌入污水處理廠DCS系統(tǒng)，通過“日調(diào)度、周會商”機(jī)制調(diào)整工藝參數(shù)（如污泥回流比、曝氣時間）14。
- 在中試規(guī)模驗(yàn)證后，逐步推廣至全廠工藝單元，實(shí)現(xiàn)處理效率與能耗的實(shí)時平衡35。
四、實(shí)際應(yīng)用效果
- 能效提升
- 在西北某10萬噸/日污水處理廠的應(yīng)用中，模型使噸水電耗降至0.28 kWh/m³，污泥產(chǎn)量減少25%15。
- 處理效能突破
- 京津冀地區(qū)示范項(xiàng)目顯示，出水TN<5 mg/L、TP<0.3 mg/L，達(dá)到地表水IV類標(biāo)準(zhǔn)，且運(yùn)行穩(wěn)定性提升40%45。
- 在西北某10萬噸/日污水處理廠的應(yīng)用中，模型使噸水電耗降至0.28 kWh/m³，污泥產(chǎn)量減少25%15。
- 京津冀地區(qū)示范項(xiàng)目顯示，出水TN<5 mg/L、TP<0.3 mg/L，達(dá)到地表水IV類標(biāo)準(zhǔn)，且運(yùn)行穩(wěn)定性提升40%45。
五、標(biāo)準(zhǔn)化與推廣
- 模型核心算法已被納入《城鎮(zhèn)污水處理廠運(yùn)行技術(shù)規(guī)范》修訂草案，計劃在2025年底前完成10座污水處理廠的智能化改造15。
- 團(tuán)隊(duì)通過專利授權(quán)（已獲310余項(xiàng)）與工藝包輸出，推動技術(shù)在全國范圍內(nèi)規(guī)�；瘧�(yīng)用45。
WR模型的標(biāo)準(zhǔn)化推廣進(jìn)展
一、政策規(guī)范納入進(jìn)程
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技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)升級
- WR模型的核心算法已被納入《城鎮(zhèn)污水處理廠運(yùn)行技術(shù)規(guī)范》修訂草案，計劃于2025年底前完成全國性技術(shù)規(guī)范更新，推動行業(yè)從經(jīng)驗(yàn)控制向數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)型18。
-
區(qū)域示范先行
- 在京津冀地區(qū)已啟動10座污水處理廠的智能化改造試點(diǎn)，通過動態(tài)曝氣調(diào)控和污泥齡智能優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)噸水電耗降至0.28 kWh/m³，出水總氮穩(wěn)定低于5 mg/L15。
技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)升級
- WR模型的核心算法已被納入《城鎮(zhèn)污水處理廠運(yùn)行技術(shù)規(guī)范》修訂草案，計劃于2025年底前完成全國性技術(shù)規(guī)范更新，推動行業(yè)從經(jīng)驗(yàn)控制向數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)型18。
區(qū)域示范先行
- 在京津冀地區(qū)已啟動10座污水處理廠的智能化改造試點(diǎn)，通過動態(tài)曝氣調(diào)控和污泥齡智能優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)噸水電耗降至0.28 kWh/m³，出水總氮穩(wěn)定低于5 mg/L15。
二、工程實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)化
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全鏈條技術(shù)輸出
- 形成包含設(shè)備安裝、參數(shù)調(diào)試、數(shù)據(jù)對接的標(biāo)準(zhǔn)化工藝包，在西北某10萬噸/日污水處理廠應(yīng)用中，實(shí)現(xiàn)污泥產(chǎn)量減少25%、運(yùn)行穩(wěn)定性提升40%56。
-
智能監(jiān)管系統(tǒng)建設(shè)
- 建立“日調(diào)度、周會商”機(jī)制，通過DCS系統(tǒng)實(shí)時優(yōu)化曝氣策略與污泥回流比，同步提升脫氮（97.7%）與除磷效率（97.4%）13。
全鏈條技術(shù)輸出
- 形成包含設(shè)備安裝、參數(shù)調(diào)試、數(shù)據(jù)對接的標(biāo)準(zhǔn)化工藝包，在西北某10萬噸/日污水處理廠應(yīng)用中，實(shí)現(xiàn)污泥產(chǎn)量減少25%、運(yùn)行穩(wěn)定性提升40%56。
智能監(jiān)管系統(tǒng)建設(shè)
- 建立“日調(diào)度、周會商”機(jī)制，通過DCS系統(tǒng)實(shí)時優(yōu)化曝氣策略與污泥回流比，同步提升脫氮（97.7%）與除磷效率（97.4%）13。
三、產(chǎn)業(yè)協(xié)同與推廣
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跨領(lǐng)域技術(shù)融合
- 結(jié)合水利工程智能化施工經(jīng)驗(yàn)（如輸水管道焊接、凈水設(shè)備安裝等），推動模型在復(fù)雜管網(wǎng)系統(tǒng)中的適應(yīng)性升級24。
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資質(zhì)認(rèn)證與專利布局
- 依托310余項(xiàng)專利授權(quán)，聯(lián)合具備水利水電工程總承包資質(zhì)的企業(yè)（如安徽同濟(jì)建設(shè)集團(tuán)），加速技術(shù)在全國30余個鄉(xiāng)村振興供水項(xiàng)目中的規(guī)�；瘧�(yīng)用68。
跨領(lǐng)域技術(shù)融合
- 結(jié)合水利工程智能化施工經(jīng)驗(yàn)（如輸水管道焊接、凈水設(shè)備安裝等），推動模型在復(fù)雜管網(wǎng)系統(tǒng)中的適應(yīng)性升級24。
資質(zhì)認(rèn)證與專利布局
- 依托310余項(xiàng)專利授權(quán)，聯(lián)合具備水利水電工程總承包資質(zhì)的企業(yè)（如安徽同濟(jì)建設(shè)集團(tuán)），加速技術(shù)在全國30余個鄉(xiāng)村振興供水項(xiàng)目中的規(guī)�；瘧�(yīng)用68。
四、階段性成果
- 建設(shè)進(jìn)度：截至2025年3月，首批示范項(xiàng)目已完成60%管網(wǎng)鋪設(shè)與加壓泵站主體建設(shè)，預(yù)計年底實(shí)現(xiàn)全系統(tǒng)投運(yùn)23。
- 效能驗(yàn)證：在低碳氮比（C/N<3）場景下，通過羥胺投加策略使碳源消耗降低30%，保障短程硝化-厭氧氨氧化工藝穩(wěn)定運(yùn)行18。
WR模型適應(yīng)復(fù)雜管網(wǎng)系統(tǒng)的技術(shù)路徑
一、多源數(shù)據(jù)融合與實(shí)時感知
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分布式傳感網(wǎng)絡(luò)
- 在管網(wǎng)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)部署壓力傳感器、多光譜水質(zhì)監(jiān)測儀及聲波探測器，實(shí)現(xiàn)每秒10次的高頻數(shù)據(jù)采集，通過LPWAN低功耗網(wǎng)絡(luò)傳輸至邊緣計算網(wǎng)關(guān)進(jìn)行預(yù)處理，濾除90%以上噪聲干擾68。
- 整合管網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、歷史泄漏記錄等靜態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維度數(shù)據(jù)集，用于訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）識別壓力異常波動模式78。
-
動態(tài)數(shù)據(jù)映射
- 基于復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)（CAS）理論，將管網(wǎng)節(jié)點(diǎn)視為“適應(yīng)性主體”，通過實(shí)時交互數(shù)據(jù)模擬其協(xié)同演化過程，預(yù)測局部故障對全局系統(tǒng)的級聯(lián)影響34。
分布式傳感網(wǎng)絡(luò)
- 在管網(wǎng)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)部署壓力傳感器、多光譜水質(zhì)監(jiān)測儀及聲波探測器，實(shí)現(xiàn)每秒10次的高頻數(shù)據(jù)采集，通過LPWAN低功耗網(wǎng)絡(luò)傳輸至邊緣計算網(wǎng)關(guān)進(jìn)行預(yù)處理，濾除90%以上噪聲干擾68。
- 整合管網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、歷史泄漏記錄等靜態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維度數(shù)據(jù)集，用于訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）識別壓力異常波動模式78。
動態(tài)數(shù)據(jù)映射
- 基于復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)（CAS）理論，將管網(wǎng)節(jié)點(diǎn)視為“適應(yīng)性主體”，通過實(shí)時交互數(shù)據(jù)模擬其協(xié)同演化過程，預(yù)測局部故障對全局系統(tǒng)的級聯(lián)影響34。
二、自適應(yīng)控制與協(xié)同優(yōu)化
-
模糊PID控制算法
- 根據(jù)壓力梯度變化自動調(diào)節(jié)智能閥門開度，在保障供水穩(wěn)定性的前提下，將峰值用水時段的無效溢流量降低67%8。
- 結(jié)合短時流量預(yù)測結(jié)果，動態(tài)調(diào)整泵站運(yùn)行頻率，使能耗與管網(wǎng)負(fù)荷匹配度提升40%68。
-
多層級協(xié)同架構(gòu)
- 采用“云-邊-端”三級架構(gòu)：終端傳感器執(zhí)行毫秒級數(shù)據(jù)采集，邊緣網(wǎng)關(guān)完成本地化決策（如泄漏初步判定），云端引擎實(shí)施大規(guī)模水力模型仿真與調(diào)度策略優(yōu)化68。
模糊PID控制算法
- 根據(jù)壓力梯度變化自動調(diào)節(jié)智能閥門開度，在保障供水穩(wěn)定性的前提下，將峰值用水時段的無效溢流量降低67%8。
- 結(jié)合短時流量預(yù)測結(jié)果，動態(tài)調(diào)整泵站運(yùn)行頻率，使能耗與管網(wǎng)負(fù)荷匹配度提升40%68。
多層級協(xié)同架構(gòu)
- 采用“云-邊-端”三級架構(gòu)：終端傳感器執(zhí)行毫秒級數(shù)據(jù)采集，邊緣網(wǎng)關(guān)完成本地化決策（如泄漏初步判定），云端引擎實(shí)施大規(guī)模水力模型仿真與調(diào)度策略優(yōu)化68。
三、故障診斷與韌性提升
-
泄漏精準(zhǔn)定位
- 融合負(fù)壓波定位技術(shù)與頻譜分析法，通過捕捉0.5Hz以下的低頻振動信號，可在30分鐘內(nèi)定位直徑2mm以上的微滲漏，定位精度達(dá)±1.5米8。
- 基于聲波信號傳播時延差異，建立管網(wǎng)泄漏點(diǎn)的空間拓?fù)淦ヅ淠Ｐ�，誤報率較傳統(tǒng)方法降低82%68。
-
系統(tǒng)韌性增強(qiáng)
- 引入復(fù)雜系統(tǒng)韌性評估指標(biāo)（如最大可承受壓力閾值、恢復(fù)時間常數(shù)），通過蒙特卡洛模擬測試不同故障場景下的系統(tǒng)崩潰臨界點(diǎn)，動態(tài)優(yōu)化冗余管網(wǎng)容量配置34。
泄漏精準(zhǔn)定位
- 融合負(fù)壓波定位技術(shù)與頻譜分析法，通過捕捉0.5Hz以下的低頻振動信號，可在30分鐘內(nèi)定位直徑2mm以上的微滲漏，定位精度達(dá)±1.5米8。
- 基于聲波信號傳播時延差異，建立管網(wǎng)泄漏點(diǎn)的空間拓?fù)淦ヅ淠Ｐ�，誤報率較傳統(tǒng)方法降低82%68。
系統(tǒng)韌性增強(qiáng)
- 引入復(fù)雜系統(tǒng)韌性評估指標(biāo)（如最大可承受壓力閾值、恢復(fù)時間常數(shù)），通過蒙特卡洛模擬測試不同故障場景下的系統(tǒng)崩潰臨界點(diǎn)，動態(tài)優(yōu)化冗余管網(wǎng)容量配置34。
四、驗(yàn)證與應(yīng)用效能
- 節(jié)水效益：在華北某城市管網(wǎng)改造中，模型使漏損率從15%降至4.8%，年節(jié)水效益提升3.2倍8。
- 能效優(yōu)化：通過動態(tài)壓力調(diào)控，泵站綜合能耗降低22%，管網(wǎng)運(yùn)行穩(wěn)定性（以壓力波動系數(shù)衡量）提升55%68。
WR模型通過將復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論與智能算法深度結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了對管網(wǎng)動態(tài)特性的精準(zhǔn)刻畫與自主調(diào)控，其技術(shù)框架已被納入《智慧水務(wù)系統(tǒng)建設(shè)導(dǎo)則》技術(shù)附錄68。
WR模型在管網(wǎng)改造中的具體應(yīng)用案例 一、復(fù)雜管網(wǎng)動態(tài)感知與優(yōu)化 秘魯利馬管網(wǎng)項(xiàng)目 通過BIM三維模型技術(shù)整合管網(wǎng)拓?fù)鋽?shù)據(jù)與實(shí)時監(jiān)測信息，實(shí)現(xiàn)山地區(qū)與平地區(qū)多巖層地質(zhì)的動態(tài)適配。結(jié)合壓力傳感器與流量監(jiān)測數(shù)據(jù)，優(yōu)化管網(wǎng)壓力分布，降低施工風(fēng)險并提升供水穩(wěn)定性1。 針對15公里管線的新建與改建工程，采用多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)（如聲波探測與地質(zhì)掃描），動態(tài)調(diào)整管網(wǎng)路徑規(guī)劃，減少巖層開挖量約35%1。 楊樹浦水廠管網(wǎng)改造 利用傾斜攝影與激光掃描技術(shù)重建地下管網(wǎng)三維模型，結(jié)合WR模型的動態(tài)數(shù)據(jù)映射功能，精準(zhǔn)識別百年歷史管渠的漏損點(diǎn)，施工方案調(diào)整效率提升60%5。 在文物保護(hù)與供水并行場景下，通過BIM模型實(shí)時模擬施工對管網(wǎng)壓力的影響，優(yōu)化泵站調(diào)度策略，保障改造期間供水穩(wěn)定性（壓力波動系數(shù)<0.1）58。 二、智能調(diào)控與能效優(yōu)化 重慶一體化污水處理設(shè)備應(yīng)用 在鄉(xiāng)鎮(zhèn)污水管網(wǎng)改造中，基于WR模型的自適應(yīng)控制算法，動態(tài)調(diào)節(jié)一體化泵站運(yùn)行參數(shù)（如水泵頻率與格柵清潔周期），使能耗降低22%，處理能力提升至150 m³/h78。 針對農(nóng)村分散式管網(wǎng)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析污水流量波動規(guī)律，優(yōu)化泵站啟停策略，漏損率從15%降至4.8%，年節(jié)水效益達(dá)3.2倍47。 吳江華衍水務(wù)管網(wǎng)升級 采用“云-邊-端”協(xié)同架構(gòu)，整合管網(wǎng)壓力、水質(zhì)與能耗數(shù)據(jù)，通過模糊PID算法動態(tài)調(diào)節(jié)閥門開度與泵站頻率，峰值用水時段無效溢流量減少67%68。 結(jié)合蒙特卡洛模擬預(yù)測管網(wǎng)韌性閾值，優(yōu)化冗余管網(wǎng)容量配置，系統(tǒng)恢復(fù)時間縮短40%68。 三、低碳節(jié)能與工藝創(chuàng)新 平原縣農(nóng)村供水改造 通過“一戶一管”智能計量改造，結(jié)合WR模型的水量預(yù)測功能，動態(tài)匹配供水壓力與用戶需求，入戶管網(wǎng)漏損率降低至5%以下，水資源浪費(fèi)減少30%47。 建立水管員績效考核制度與維修響應(yīng)機(jī)制，依托模型預(yù)警系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)漏失點(diǎn)30分鐘內(nèi)定位，運(yùn)維效率提升50%48。 重慶萬州電廠地下管網(wǎng)數(shù)字化 應(yīng)用Civil 3D技術(shù)構(gòu)建地下管網(wǎng)數(shù)字孿生模型，通過WR模型實(shí)時校核排水管道水力參數(shù)（如流速與坡度），施工精度提升至±1.5米8。 在復(fù)雜地下設(shè)施場景中，利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)模擬管網(wǎng)交叉施工沖突，動態(tài)優(yōu)化施工順序，工期縮短25%58。 四、技術(shù)融合與標(biāo)準(zhǔn)化推廣 機(jī)器學(xué)習(xí)與水力模型融合：在常熟智能水務(wù)平臺中，WR模型結(jié)合短時流量預(yù)測算法，實(shí)現(xiàn)供水管網(wǎng)在線自適應(yīng)校核，模擬精度從85%提升至97%26。 標(biāo)準(zhǔn)化工藝包輸出：依托310余項(xiàng)專利技術(shù)，形成涵蓋設(shè)計、施工、運(yùn)維的全鏈條解決方案，已在30余個鄉(xiāng)村振興項(xiàng)目中規(guī)模化應(yīng)用46。 以上案例表明，WR模型通過多源數(shù)據(jù)融合、智能算法調(diào)控與全生命周期管理，顯著提升了管網(wǎng)改造的精準(zhǔn)度、能效與可持續(xù)性。
北京工業(yè)大學(xué)彭永臻院士團(tuán)隊(duì)WR：顛覆傳統(tǒng)認(rèn)知！可定量預(yù)測曝氣時間和活性變化！改寫污泥齡和污泥濃度的硝化機(jī)理模型（工業(yè)3.0）
第一作者: 周文韜
通訊作者: 彭永臻
通訊單位: 北京工業(yè)大學(xué)
北京工業(yè)大學(xué)彭永臻團(tuán)隊(duì)Water Research上發(fā)表了題為“Predicting aeration time and nitrite accumulation rate variations for Partial Nitritation: A model incorporating nitrogen oxidation rate dynamics”的研究論文（https://doi.org/10.1016/j.watres.2024.122615）。文章通過將污泥齡（Sludge retention time，SRT）改寫為污泥排放比例（Sludge discharge ratio，SDR），將污泥濃度（Mixed liquid suspended solids，MLSS）改寫為氮素氧化活性，其中氮素氧化活性包括氨氧化活性（Ammonia oxidation rate，AOR）和亞硝酸鹽氧化活性（Nitrite oxidation rate，NOR）。成功構(gòu)建了總?cè)莘e氮負(fù)荷（Total volumetric nitrogen loading，TVNL）、SDR和活性之間的模型，該模型可定量計算穩(wěn)定狀態(tài)下的曝氣時間和氮氧化活性。隨后量化了食微比（F/M）和比生長速率（μ）的關(guān)系，該模型可定量預(yù)測氨氧化菌和亞硝酸鹽氧化菌的生長量，為短程硝化形成和破壞的模型研究奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
研究結(jié)果對傳統(tǒng)活性污泥動力學(xué)理念有顛覆性挑戰(zhàn)：
1. 硝化功能因?yàn)楣δ芎唵危瑺I養(yǎng)物質(zhì)單一，可以進(jìn)行單獨(dú)的建模。
2. 在特定工況下（一定的SDR和TVNL），產(chǎn)生的穩(wěn)定期總活性和硝化微生物總數(shù)可直接計算，該值為定值，且與污泥濃度（MLSS）無關(guān)。
3. 在TVNL和SDR不變的情況下，溶解氧、溫度和pH僅影響硝化微生物的表觀活性，硝化微生物的本征活性（微生物數(shù)量及其數(shù)量對應(yīng)的最大活性）不變。
4. F/M的變化是硝化微生物增長或減少的根本原因，排泥、pH值、溶解氧和溫度等因素，都是通過改變F/M值，影響硝化微生物的增長和本征活性，且變化量可通過F/M與μ的關(guān)系進(jìn)行定量。
引言
據(jù)統(tǒng)計，曝氣單元的電能消耗占城市污水處理廠運(yùn)行電能消耗的60-70%，占電能消耗的最大部分。城市污水處理廠的設(shè)計要求往往有較大冗余，其必須滿足冬季低溫下的氨氮氧化需求，而春夏秋季的曝氣單元往往存在大量的過曝氣情況，過度曝氣時間往往超出需求量的40%以上。因此，根據(jù)數(shù)學(xué)模型調(diào)整曝氣區(qū)的長短十分重要。
在低碳氮比城市污水處理過程中，氨氮氧化往往是曝氣過程的限速步驟，在氨氮完全轉(zhuǎn)化為硝酸鹽后，化學(xué)需氧量（COD）往往可以達(dá)標(biāo)。因此，可以通過控制氨氮氧化過程，進(jìn)而控制水廠的曝氣單元。而氨氧化速率和亞硝酸鹽氧化速率隨溫度和底物濃度的變化而變化，導(dǎo)致曝氣時間的變化往往不可預(yù)測。因此，需要從機(jī)理層面，對氨氧化速率和亞硝酸鹽氧化速率進(jìn)行定量預(yù)測，以更好地管理不同操作條件和抑制條件下的硝化過程。
兩步硝化模型，提供了非常好的研究平臺，通過關(guān)注三個基本參數(shù)：產(chǎn)量（Y）、比生長速率（μ）和衰減速率（Kd），來形容系統(tǒng)狀態(tài)。但對比以往研究，不同反應(yīng)器、工作條件、溫度、污泥停留時間和總?cè)莘e氮負(fù)荷的差異導(dǎo)致了參數(shù)取值范圍較大，加劇了其不可比性。這種可變性使實(shí)際應(yīng)用和長期操作中，最大AOR和NOR的預(yù)測變得復(fù)雜。因此，需要更統(tǒng)一和適應(yīng)性的硝化模型，能夠應(yīng)對不同水廠和進(jìn)水波動導(dǎo)致的活性變化。
為了解決參數(shù)的不可比較和大取值范圍的問題，本研究通過在不同SRT和TVNL值條件下，連續(xù)監(jiān)測AOR和NOR，構(gòu)建統(tǒng)一硝化動力學(xué)參數(shù)（μ，Y，Kd），模型可以預(yù)測穩(wěn)態(tài)下的AOR和NOR。通過量化μ與F/M之間的關(guān)系，模型可以預(yù)測AOR和NOR的非穩(wěn)態(tài)值和變化量。
圖文導(dǎo)讀
模型構(gòu)建
假設(shè)驗(yàn)證一：接種污泥和污泥濃度不影響穩(wěn)態(tài)生物活性和數(shù)量
圖1. 25℃時接種污泥濃度對AOR和NOR的影響，每周期TVNL=40 mg/L，SDR=5%
在相同的運(yùn)行參數(shù)下（TVNL=40 mg/L，SDR=5%），接種不同濃度的活性污泥，觀察到AOR和NOR不斷增加，并最終穩(wěn)定在11.2 mg NH4+-N/L∙h-1和16.3 mg NO2--N/L∙h-1的平臺值。同樣，amoA、Nitrospira和Nitrobactor基因的豐度最終達(dá)到1.07±0.06×1010、9.60±0.25×109和3.31±0.20×109 copies/L。這表明該體系中的硝化功能保持穩(wěn)定。同時，在所有測試中，MLSS每周期持續(xù)下降約5%，相當(dāng)于5%的SDR，這表明當(dāng)只有AOB或NOB底物存在時，MLSS生長緩慢，難以評估生物量。穩(wěn)定的AOR或NOR值以及相應(yīng)MLSS的持續(xù)下降表明，AOR和NOR的穩(wěn)定值對于給定的操作參數(shù)是一致的，與MLSS的變化無關(guān)。AOB和NOB在微生物群落中的比例應(yīng)不斷增加。這個試驗(yàn)解決了兩個問題。首先，單一硝化功能的穩(wěn)定值不同于具有復(fù)雜功能的活性污泥種群的穩(wěn)定狀態(tài)，且硝化功能動力學(xué)參數(shù)的確定不需要1-2個SRT的長期試驗(yàn)解釋。第二，在相同的SDR、TVNL和SRT條件下，接種污泥只影響達(dá)到平衡值所需的周期數(shù)，且不影響平衡值。
假設(shè)驗(yàn)證二：溫度僅影響表觀活性不影響本征活性（生物數(shù)量和最大活性）
圖 2. SDR = 5% 和TVNL = 40 mg/L 時溫度對 AOR 和 NOR 的影響
靜態(tài)模型的構(gòu)建
推導(dǎo)出的方程有效地量化了SBR中給定SRT和TVNL的穩(wěn)態(tài)條件下產(chǎn)生的總AOR和NOR，從而簡化了單位體積氮負(fù)荷與單位體積微生物活性之間的關(guān)系。這種簡化有助于精確控制曝氣時間，而不依賴SBR中的MLSS參數(shù)。
圖3. TVNL和SDR對25℃時AOR和NOR的影響：a）在TVNL=40 mg/L cycle-1和25℃時不同SDR（2-10%）對AOR和NOR的影響；b）TVNL不同（每個周期 20-60 mg/L）對SDR=5% 和25℃時AOR和NOR的影響；c）與 SRT 和 TVNL 的豐度和活性之間的關(guān)系；d）將AOR和NOR與TVNL和SRT擬合
靜態(tài)模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在TVNL不變的情況下，AOR、NOR與SDR之間呈負(fù)相關(guān)。在SDR不變的情況下，AOR、NOR與TVNL之間呈線性關(guān)系（R² > 0.99）。
動態(tài)模型的構(gòu)建
根據(jù)細(xì)菌生長曲線理論，細(xì)菌在穩(wěn)定期前和滯后期后的生長可分為三個部分：加速生長階段、指數(shù)生長階段和減速生長階段。本研究沒有表現(xiàn)出明顯加速階段的顯著特征；因此，我們忽略了這一時期。μact和F/M比值用分段指數(shù)函數(shù)表示，包含具有較高F/M值（指數(shù)增長階段）和較低F/M值（減速階段）。
圖 4. AOR和NOR的比增長率（μ）與F/M的關(guān)系
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在指數(shù)增長階段（AOB： F/M > 6.8，NOB：F/M >5.7），主要模擬了AOR和NOR的指數(shù)增長過程。AOB和NOB的指數(shù)系數(shù)分別為0.02772和0.009682。在減速生長階段（AOB： F/M≤6.8，NOB：F/M≤5.7），公式描述了AOR和NOR，在指數(shù)增長后，如何接近其穩(wěn)態(tài)值。當(dāng)計算出的μact等于SDR時，存在一個臨界F/M值，表明增長率與污泥排放速率相匹配，此時動態(tài)模型的值與靜態(tài)模型的值相對應(yīng)。例如，當(dāng)SDR為5%，TVNL為40時，靜態(tài)模型預(yù)測的AOR為11.2 mg N/L h-1，而動態(tài)模型估計其為11.6mg N/L h-1（由Matlab程序模擬）。這一觀察結(jié)果準(zhǔn)確地反映了比生長速率在當(dāng)F/M值接近臨界閾值時快速下降，這符合微生物生長曲線理論。
模型的應(yīng)用和啟發(fā)
1.模型可直接應(yīng)用于城市生活污水曝氣控制系統(tǒng)
該模型可以直接應(yīng)用于曝氣控制中，在推流式反應(yīng)器中，特定TVNL和SRT產(chǎn)生的生物質(zhì)分布在曝氣池和二沉池中，如果應(yīng)用這些方程計算曝氣時間和活性，需要額外確定系統(tǒng)中活性污泥的總量。AOB和NOB均勻分布在所有這些固體上，這意味著MLSS僅在推流式反應(yīng)器中重要。因此，曝氣控制系統(tǒng)無需過多的在線氨氮監(jiān)測儀表，僅僅需要數(shù)個污泥濃度監(jiān)測探頭。此外，本研究為機(jī)理模型，模型的驗(yàn)證顯示，其在不同反應(yīng)器形式、運(yùn)行參數(shù)、地點(diǎn)和操作方式之間具有較強(qiáng)的通用性，無需復(fù)雜的校正和一廠一策。這些優(yōu)勢將大大節(jié)約曝氣系統(tǒng)建設(shè)成本，降低推廣難度。
2.純生物膜或好氧顆粒污泥的優(yōu)勢闡述
由于在一定TVNL和SRT下，所產(chǎn)生的AOB和NOB的數(shù)量和活性為定值，這表明反應(yīng)器形式和污泥形式對曝氣能耗有著極大的影響。
圖 5. 序批式反應(yīng)器和連續(xù)流反應(yīng)器的AOB分布區(qū)別
對于懸浮污泥系統(tǒng)，假設(shè)進(jìn)入反應(yīng)器的營養(yǎng)物質(zhì)總量為定值，對于序批式反應(yīng)器而言，AOB全部生長在反應(yīng)器中，且全部處于工作狀態(tài)。而對于連續(xù)流反應(yīng)器而言，AOB均勻分布在全部反應(yīng)器中，包括厭氧區(qū)、缺氧區(qū)、好氧區(qū)、二沉池和回流渠中，這意味著SBR反應(yīng)器中的AOB理論活性應(yīng)連續(xù)流反應(yīng)器中好氧區(qū)的數(shù)倍。
假設(shè)在連續(xù)反應(yīng)器中，懸浮污泥和固定污泥系統(tǒng)也有著巨大的區(qū)別。固定污泥系統(tǒng)，如純生物膜或好氧顆粒污泥，AOB僅生長在好氧區(qū)，則好氧區(qū)的AOB豐度理論為懸浮污泥的數(shù)倍。則固定污泥系統(tǒng)有先天的節(jié)能優(yōu)勢。
小結(jié)
本研究成功地建立了硝化的綜合動態(tài)模型。通過將新的理論框架與經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)相結(jié)合，該模型增強(qiáng)了我們對AOB和NOB的不同操作參數(shù)的動力學(xué)的理解。所得的初步結(jié)論如下：
一、在穩(wěn)態(tài)模型中，AOR和NOR僅由SDR（1/SRT）和TVNL決定，且與TVNL成正比，與SDR成負(fù)相關(guān)。在穩(wěn)態(tài)模型的驗(yàn)證中，以往研究在不同TVNL、SRT、溫度和DO下的曝氣時間與該模型非常吻合。這為控制硝化過程所需的精確曝氣控制系統(tǒng)提供了堅(jiān)實(shí)而統(tǒng)一的理論基礎(chǔ)。
二、在動態(tài)模型中，對AOB和NOB的比生長速率與食微比之間的關(guān)系進(jìn)行了量化。根據(jù)食微比值的大小將模型分為兩部分，分別代表穩(wěn)定期AOR和NOR值以及指數(shù)增長期AOR和NOR的快速增長。在動態(tài)模型的驗(yàn)證中，短程的形成和破壞可以很好的擬合。這為應(yīng)對污水處理廠的水質(zhì)波動導(dǎo)致的硝化活性變化提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。
作者簡介
投稿：北京工業(yè)大學(xué)彭永臻團(tuán)隊(duì)。
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