-
基于
PSO
算法的慢
速可生物降解
COD
（
SBCOD
）组分水解动力学参数解析
以自行开发的混合呼吸仪对异养菌好氧降解有机物过程进行呼吸测量，
基于活性污泥模
型（
ASMS
）关于
COD
组分划分的理论，结合
PSO<
/p>
数学方法对重庆市某污水处理厂慢速可
生物降解
< br>COD
组分降解动力学参数进行了解析。结果表明：
2<
/p>
种污泥各自
3
个组合参数估
计值的变动系数
CV
分别在
13%
以内和
8%
以内，
单参数估计值的
CV
分别在
25%
以内和
10%
以内，
混合呼吸仪高的测试频率和测量精度能够改善参数估计精度。
呼吸测量实验
初始基质
浓度和污泥浓度通过影响呼吸速率曲线特性
（信息含量
）
而影响参数估计的精度，
是此类实
验
中需要重点优化的条件。
INTRODUCTION
国际水协推出的活性污泥系列模型（
Activated
Sludge Models, ASMs
）已经成为活性污
泥
法废水处理新工艺的研究开发，
设计和城市污水处理厂运行管理重要的科学方法和技术工
具。
然而作为基础性的公共开发平台，
这些模型在基本理论和应用方面仍存在着一些尚未解
决的问题，
其中如何准确获得模型的参数值就是非常重要的一个问题
[1]
（
[1] SIN G,
VAN HULLE
S W H, DE PAUW D J W, et al.
A critical comparison of systematic calibration
protocols for activated sludge models: A SWOT
analysis [J]. Wat Res, 2005, 39:
2459-2474.
）
。
为提高模拟精度，
活性污泥模型对废水生物处理过程进行了细化，
引入了多达几十个化
学计量学和动力学参数，虽然
IWA
在推出模型的同时给出了模型参数的典型值，但对于每
一个具体案例应用，
参数值都会发生变化，
因此，
需要基于不同组分的降解动力学模型研究
其参数解析方法，以便于针对不同
案例可以按此方法进行模型参数的解析。
模型参数是否可获得
由参数的可识别性决定，
ASMS
模型中的参数可识别性分为结
构可
识别性及实际可识别性。
结构可识别性也称为理论可识别性
，
由模型结构和选定的测量变量
完全决定。
对于一个既定模型，
在选定的测量变量条件下，
其结构可识
别性是固定的。
目前，
很多学者对于
A
SMS
模型中参数的结构可识别性研究较多，
其中优化数学算法
是主要的途径
之一，
As a matter offact,
without a guarantee of identifiability, the
estimates of the parameters
obtained by
optimization algorithms will be unreliable and
random (
Bellu et al.,
2007
)
（
Bellu, G.,
Saccomani, M.P., Audoly, S., D’Angio` ,
L., 2007. DAISY: A new software tool to test
global
identifiability of biological
and physiological systems. Computer Methods and
Programs in
Biomedicine 88, 52
–
61.
），有些学者认为
In order to obtain reliable parameter
estimates, the
investigation of
identifiability of model parameters is a key step
to answer whether unique
estimates can
be obtained by the designed I/O experiment
(
Brun et al.,
2002
).
（
Brun, R.,
Kuhni, M.,
Siegrist, H., Gujer, W.,
Reichert, P., cal identifiability of ASM2d
parameters
–
systematic selection and tuning of
parameter subsets. Water Research 36,4113
–
4127.
）
Structur
al
identifiability can be performed in
the absence of any prior information on the value
of parameters
and even before
collecting any data (
De
Pauw et al.,
2004
).
（
De Pauw,
D.J.W., Sin, G., Insel, G.,
Van Hulle,
S.W.H.,Vandenbergh
e, V., Vanrolleghem,
P.A., 2004. Discussion of‘‘assessing
parameter identifiability of activated
sludge model number one’’ by Pedro Afonso and
Maria Da
Conceic?a?o l of Environmental
Engineering 130,
110–
112.
）
IWA
的
活性污泥模型是高阶的非线性系统，对于非线性模型的参数可识别性研究比线性
模型的参
数可识别性困难的多，一些数学方法如：将非线性模型转化为线性模型
(
Dochain et
al., 1995;Bourrel et
al., 1998; Spe?
randio and Paul, 2000
)
，微分代数法
（
T
ian Zhang et al 2010
）
以及级数展开方
法
(Taylor series expansion
(
Holmberg, 1982; Chappell et al., 1990;
Dochain et
al., 1995; Gernaey et al.,
2002; Insel et al., 2003; Petersen et al.,
2003
) and generating series
(
Petersen, 2000
))
。然而，到目前为止，还没有一种普遍应用的方法对
ASM
S
中不同的子模型
进行参数识别。
Slowly
biodegradable
COD
(SBCOD,
X
S
)
is
the
one
of
the
most
important
components
in
COD
fractions
which
is
directly
related
with
the
growth
of
microorganisms, the dynamic properties
of oxygen utilization as well as the removal
of
component
的降解动力学参数主要包括慢速可生物降解底物水解的
半饱和系数（
K
X
）和最大比水解速率（
k
h
）
.
这二者直接关系到
SBCOD
的降解速率也同时
反映出微生物的代谢功能，
因此，
对这两个动力学
参数的解析非常重要。
微生物的氧利用速
率（
< br>oxygen uptake rate,OUR
）能体现
SBCOD
的降解过程，因此，理论上，以
OUR
为外部
可测变量，运用特定的模型拟合
OUR
曲线可获得这些参数值。
本文基于
ASM
2
< br>号模型关于慢速可生物降解
COD
组分的水解过程的描述
，
采用
算法
，对两个
SBCOD
< br>降解模型中的水解动力学参数（
KX
，
< br>Kh
）进行了解析。通过测定某
一实际污水处理厂废水及
污泥的
OUR
曲线对方法进行了验证，
并与
ASM2
给定的默认值进
行了对比
研究。
2. Material
and methods
2.1Model present
Ⅰ
Eliminate the endogenous
OUR
en
from the full OUR
profile
With
the
development
of
the
computational
science,
endogenous
respiration,
a
process that reflects death
decomposition in a more real way, was introduced
to the
later ASMs, among which, the
aerobic endogeous respiration describes all forms
of
organism
loss
and
energy
demand
that
are
irrelative
to
growth.
According
to
the
hypothesis
in ASMs, during aerobic process, the
microorganisms perform endogenous
respiration with a nearly constant rate
all the time.
In this paper, the endogenous
OUR
en
was
eliminated from the full OUR profile by
using
the
method
proposed
by
H.
Spanjers
[14]
.The
main
method
used
a
neural
network
to detection the end-point of the exogenous
respiration so as the start-point of
the endogenous respiration.
Ⅱ
Eliminate the
parameters of the biodegradation of the SBCOD
component
在
ASM
2
的定义中，
快速可生物降解
COD
组分
（
RBCOD<
/p>
）
是直接可以被微生物快速利
用的基质，
其降解方程式符合
Monod
方程，<
/p>
根据基质降解与
OUR
之间的关系可以得
到式
（
1
）
：
?
dS
S
dS
(
1
?
Y
H
)
?
?
O
?
OUR
ex
(
t
)
dt
dt
?
S
(
t
)
?
S
(
0
)
?
?
?
t
0
OU
R
ex
(
t
)
?
dt
1
?<
/p>
Y
H
（
1
）
OUR
ex
(
t<
/p>
)
?
?
?
X
H
?
1
?
Y
H
S
(
t
)
（
2
）
?
Y
H
K
S
?
S
(
t
)
把式（
1
）代入式（
2
）得式（
3<
/p>
）
OUR
ex
(
t
)
?
?
?
X
H
?
?
1
?
Y
H
0
?
< br>
（
3
）
t
Y
H
K
S
?
(
1
?
Y
H
)
< br>?
[
S
(
0
)
?
(
1
?
Y
H
)
?
?
OUR
ex<
/p>
(
t
)
?
dt
]
0
S
(
0
)
?
(
1
?
Y
< br>H
)
?
?
OUR
ex
(
t
)
?
dt
t
设
A
?
?
?
X
H
?
?
1
?
Y
H
B
?
K
S
?
(
< br>1
?
Y
H
)
C
?
S
(
0
)
?
(
1
?
Y
H
)
Y
H
则可以得到式（
4
）
OUR
ex<
/p>
(
t
)
?
A
?
C
?
?
OUR
ex
(
t
)
?
dt
0
t
B
?
[
C
?
?
OUR
ex
(
t
< br>)
?
dt
]
0
t
（
4
）
而慢速可生物降解
COD
组分（
SBCOD
）
的降解是通过水解来实现的，且由于
RBCOD
降
解速率远远大于
SBCOD
的水解速率，因此，在
SBCOD<
/p>
降解过程中，水解速率是唯一限制步
骤
[
13]
（
[13]
Rachel D,Eberhard influence of
particle size on microbial hydrolysis of protein
particles in activated
sludge[J].Water
Res,2006,
40
: 2064
-
2074.
）
。在
< br>ASM2
中，水解反应又被定义为表面限制级反应，
其反
应
方程式如（
5
）所示：
dX
S
?
?
k
h
X
S
?
t
?
dt
X
S
?
t
?
X
H
?
K
X
?
X
H
（
5
）
X
H
而基质
降解与
OUR
之间的计量关系式如式（
6
）所示：
OUR
< br>?
t
?
?
?
dX
S
(
1
?
Y
H
)<
/p>
（
6
）
dt
将方程（
5
）
分别代入方程（
6
）
，则可得到
SBCOD
降解与
OUR
的关系式，见方程（
7
）
：
OUR
?
t
?
?
?
k
h
?
X
H
(
1
?
Y
H
)
?
X
S
(
t
)
（
7
）
X
S
(
t
)
?
K
X
?
X
H
令
< br>A
1
＝
(
1
?
Y
H
)
k
h
X
H
，
B
1
＝
K
X
X
H
，则可得到方程（
8
）<
/p>
OUR(
t
)
＝
A
1
?
X
S
?
t
?
（
8
）
B
1
?
X
S
?
t
?
根据
ASM
S
中的定义，<
/p>
S
S
降解速率远大于
X
S
降解速率，因此，原水中的初始
S
S
在
t=t
s
时
-
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