摘要：在我国“双碳”目标背景下，污水处理作为高能耗、高碳排放行业，面临着绿色节能和优化处理的迫切需求。活性污泥法作为常用的污水处理工艺，曝气是污水处理过程中耗能最大部分。其自动化控制水平较低，导致高能耗环节成为降低碳排放的关键所在。研究分析了污水处理工艺的高能耗问题，并重点探讨了精准曝气技术在污水处理中的应用。通过引入自适应模糊推理算法模型（ANFIS）和粒子群算法（PSO）优化水质预测模型，结合模糊PID控制器，实现了曝气系统的精准预测和控制。实验结果表明，该方法在提高预测精度和控制系统稳定性方面具有显著效果，为实现污水处理厂的节能降耗提供了新思路。

　　关键词：污水处理；精准曝气；自适应模糊推理；粒子群算法；模糊PID控制器

　　0引言

　　污水处理是保障水资源可持续利用、维护环境稳定的重要环节，但传统的污水处理存在能耗高、碳排放量大等问题。活性污泥法作为一种常用的污水处理工艺，因其涉及复杂的生化反应，自动化控制水平较低，导致能耗难以有效降低。精准曝气技术作为优化污水处理工艺的重要手段，通过精确控制曝气量，在保证出水水质的同时，显著降低能耗。本文旨在探讨精准曝气技术在污水处理中的应用，通过引入高效的预测模型和控制算法，实现曝气系统的精准控制，为污水处理厂的节能降耗提供新的解决方案。本文基于某污水处理厂，结合实际情况构建精确曝气系统，实际运行效果良好，有效降低其曝气能耗。

　　1污水处理行业高能耗问题分析

　　污水处理主要通过物理、生物化学等方法进行处理。其中，生化处理是去除COD、氮磷等污染物的主要手段，而曝气则是生物处理中的关键环节。曝气系统通过鼓风机向污水中注入空气，提供微生物所需的氧气，以促进有机物的分解和微生物必要的繁殖。但传统的曝气系统一直存在能耗高、控制精度低等问题，导致污水处理过程能耗难以有效控制。

　　活性污泥法作为常用的污水处理工艺，其高能耗部分主要集中在曝气系统和污泥回流系统[1]。曝气系统需要消耗大量的电能来驱动鼓风机为生物反应池中提供充足的氧气，而污泥回流系统则需要将沉淀池中的污泥回流到曝气池，以保持污泥浓度和微生物活性。这两个环节的能耗占整个污水处理工艺能耗的绝大部分。

　　曝气系统高能耗的原因主要包括以下几个方面：一是曝气系统控制精度低，导致曝气量过大或过小，造成能耗浪费；二是曝气控制效果滞后，导致污泥浓度波动大，影响处理效果；三是污水处理工艺设计不合理，导致能耗分布不均，部分环节能耗过高[2]。本研究从曝气系统的控制精确性方面进行探讨，旨在解决曝气系统能耗高等问题。

　　2精准曝气技术原理及应用

　　2.1精准曝气技术原理

　　精准曝气技术是指通过精确控制曝气量，实现污水处理过程中的能耗降低和出水水质提升，主要由数据采集、数学模型和控制系统三部分组成。

　　2.1.1曝气系统数据采集系统

　　精准曝气是基于“前馈+模型+反馈”的多参数控制的复杂系统，实时精确地计算出曝气池内所需要的曝气量[3]。这一计算过程涉及多个参数的监测和分析，包括污水水质、溶解氧浓度、温度、污水特性、氧传递系数等。以上数据主要包括前馈数据和反馈数据。前馈数据是指来水水质、水量等参数，提前预测曝气需求并进行调节；反馈控制则是实测数据（如实时溶解氧浓度、污泥浓度等，与目标值的偏差来调节曝气量。通过综合分析这些因素，系统动态调整曝气量，以满足污水处理过程的需求。因此对精准曝气系统数据采集提出了很高的要求。当前的曝气数据采集主要包括DO值、温度、pH等，还不能满足精准曝气系统的决策依据。

　　2.1.2曝气量计算模型

　　模型预测是利用数学模型来描述活性污泥处理系统的动态行为，并基于模型进行控制决策，是曝气系统的“中枢”[4]。曝气计算模型依靠污水处理采集到的前馈、反馈数据相互配合，通过控制系统模型进行综合决策，共同实现对曝气量的精确调节。由于涉及的数据种类繁杂，曝气模型能根据实时变化的数据对曝气量灵活高效决策，是当前曝气计算模型的难点。

　　2.1.3控制系统

　　精准曝气的控制系统是其智能化的关键所在。控制系统通过计算模型数据分析后作出的精准决策，通过控制曝气系统相关阀门的开度、曝气气压等控制参数，根据预设的控制策略自动调节曝气量。

　　2.2 ANFIS-PSO水质预测模型和模糊PID控制器

　　本研究基于精准曝气系统的组成及原理，通过对各环节进行系统性优化，构建了一套ANFIS-PSO水质预测模型，并通过模糊PID控制的曝气系统。自适应模糊推理算法模型（ANFIS）和粒子群算法（PSO）优化水质预测模型，结合模糊PID控制器，实现了曝气系统的精准控制。

　　2.2.1自适应模糊推理算法模型（ANFIS）

　　自适应模糊推理算法模型（ANFIS）是一种将模糊逻辑与神经网络相结合的预测模型。该模型具有很强的自适应性，可以对非线性变量进行精确处理。本研究中，通过ANFIS模型基于一段时间内水质、水量变化规律，预测污水中的化学需氧量（COD）、氨氮等污染物浓度。通过将水质参数作为输入变量，ANFIS模型可以输出预测结果，为控制算法提供数据支持。

　　2.2.2粒子群算法（PSO）优化ANFIS模型

　　粒子群算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。将PSO算法应用于ANFIS模型的优化，可以进一步提高模型的预测精度和稳定性[5]。本研究通过优化ANFIS模型的模糊规则库，同时通过PSO算法调整数学模型的参数，使其更好地适应水质变化，提高预测准确性。

　　2.2.3模糊PID控制器

　　模糊PID控制器是一种将模糊逻辑与PID控制相结合的控制器。该控制器可以根据输入变量的模糊值，调整PID控制器的参数，实现更精确的控制[6]。在污水处理中，模糊PID控制器可以用于调节曝气系统的运行参数，如曝气量、曝气时间等。本研究基于PID控制器，引入模糊逻辑，以更好地适应不同的水质条件和工艺需求，提高控制系统的稳定性和鲁棒性。

　　3应用研究

　　3.1污水厂概况

　　本研究在山西省某污水厂进行应用探究。该污水厂处理采用“物理处理+水解酸化+A2/O+混凝沉淀+深度处理”工艺，如图1所示。设计进水为生活污水，设计进、出水水质如表1所示。针对曝气系统能耗高、控制精度低等问题，构建了定制化精准曝气系统。该厂鼓风采用空气悬浮鼓风机，曝气装置为盘式橡胶膜微孔曝气器。

　　3.2精准曝气控制系统软硬件配置

　　生物池分别在厌氧区、缺氧区设置ORP测定仪各1台，缺氧区前段设置硝态氮检测仪1台，缺氧末端设置活性污泥耗氧呼吸速率仪（SOUR）1台，好氧区设置污泥浓度仪1台、溶氧仪3台（分别设置在每个廊道内），曝气主风管上设气体流量计1台。

　　此外，分别在进、出水区设置在线pH计、COD在线检测仪、总氮在线检测仪、NH3-N在线检测仪、总磷在线检测仪各1台，水质预警系统1套，超声波液位差计1台。此外配套一系列智慧管控平台所需的应用服务器、网络机柜、配电柜、工作站计算机等硬件设备。

　　3.3 PSO优化ANFIS模型参数

　　在利用Pearson相关系数对水质参数相关性分析中，COD相关性最高，故研究将COD参数作为模型预测的主要变量，从而提高模型整体预测的准确性。

　　由于ANFIS模型在计算过程中存在运行复杂、易受困于局部最优值等问题，采用粒子群算法（PSO）优化ANFIS模型。其主要步骤为：将每个粒子对应一组ANFIS模型的参数（规则库参数），使用当前粒子参数训练ANFIS模型，并计算模型的预测误差作为粒子的适应度值，根据适应度值更新粒子的位置和速度，使粒子向更优的解移动[7]。通过不断迭代，直至预测误差小于预设阈值(≤0.005）。

　　随后，将污水厂的进水指标和出水指标数据进行预处理，对PSO-ANFIS模型进行训练，并使用交叉验证评估模型的性能，根据验证结果调整模型的参数和结构，以提高模型的预测精度和泛化能力。最后使用训练好的PSO-ANFIS模型对污水厂的出水质量进行预测，并根据预测结果对污水厂的运行参数进行调整和优化。相较于传统的ANFIS模型以及神经网络模型，PSO-ANFIS模型具有算法相对简单、模型预测效果好等优点。此外该模型的算法具备良好的学习功能，在每一次迭代学习过程中均包含前提条件与结果情况。本研究结合污水厂运行实际情况，将预测模型耦合到智能化系统中，为PID控制系统提供决策依据。

　　3.4模糊PID控制器的设计

　　传统的PID控制器实现控制效果的方式通常为对比例、积分、微分三种控制方式进行组合，但由于传统的PID其对非线性系统的控制效果较差，因此容易受到外界干扰的影响[8]。本研究基于传统PID控制，并通过引入模糊逻辑理论加以优化，将污水处理运行相关参数的输入与输出定义为模糊合集，使用模糊逻辑规则控制输出，使控制器能够更好地适应水质参数变化，提高控制精度与效率。

　　3.5实施效果分析

　　通过对比污水厂精准曝气前后运行数据分析，采用ANFIS模型和PSO算法优化的水质预测模型具有较高的预测精度和稳定性，模糊PID控制器下污水厂运行节能效果明显。本研究通过对比某污水厂改造前后吨水曝气电耗来验证精准曝气控制系统的运行效果。污水厂改造前后的曝气运行电耗数据如图2所示。

　　从图2中可以看出，改造前平均吨水电耗为0.124 kWh/t，改造后平均吨水电耗为0.091 kWh/t，降低电耗约26.61%，节能降耗效果明显。结果表明，采用精准曝气控制系统后，该厂的能耗显著降低，且能耗波动性更加稳定。同时，出水水质也得到了显著提升，保证了实时达标排放。

　　通过ANFIS模型和PSO算法优化的水质预测模型和模糊PID控制器在曝气系统控制中发挥了重要作用，PSO-ANFIS模型对水质-水量变化进行了精确预测，模糊PID系统可以根据不同的水质条件和工艺需求，精确调节曝气系统的运行参数，实现了精准曝气。与未采用精准曝气技术相比，能耗降低了约20%，出水水质也得到了显著提升。同时，预测模型提供的反馈信号也提高了控制系统的稳定性。

　　4讨论与展望

　　运行结果验证了精准曝气技术在污水处理中的有效性。研究通过引入预测模型和控制算法，可以实现曝气系统的精准控制，降低能耗并提高出水水质。实验结果表明，采用ANFIS模型和PSO算法优化的水质预测模型具有较高的预测精度和稳定性；模糊PID控制器在曝气系统控制中发挥了重要作用。

　　未来的研究方向可以包括以下几个方面：一是深入研究水质预测模型的优化方法，进一步提高预测精度和稳定性；二是探索更先进的控制算法和策略，提高控制系统的性能和适应性；三是开展精准曝气技术与其他节能降耗技术的集成研究，实现更全面的节能效果；四是加强实验研究和现场应用验证，推动精准曝气技术的推广和应用。

　　参考文献

　　[1]王凯，梁渠.污水处理厂实现低碳节能运行的技术研究进展[J].节能与环保，2023（11）：47-52.

　　[2]崔丹丹，尹华升，熊海涛.污水处理厂曝气系统节能降碳综述[J].中国资源综合利用，2024，42（6）：257-260.

　　[3]于怀星，袁丁，何梓灏.短程精准曝气智能控制系统在污水处理厂中的应用[J].环境工程，2023，41（11）：165-171.

　　[4]孙宏存，于广平，李崇，等.污水处理曝气系统优化控制仿真研究[J].计算机仿真，2023，40（4）：272-276.

　　[5]许玥.污水曝气过程COD软测量及控制策略优化[D].武汉：武汉科技大学，2018.

　　[6]王丽，刘丽红，陈明月，等.污水处理智能控制技术及其在精准曝气中的应用[J].净水技术，2022，41（Supple1）：1-7.

　　[7]徐富强.一种改进RBF-PSO算法的极值寻优方法[J].苏州大学学报（自然科学版)，2012，28（2）：34-40.

　　[8]李*峰，熊伟丽.基于SSA优化的变论域模糊PID控制器及其污水处理过程应用[J].计算机工程，2025，51（7）：339-347.