污水处理中碳源与除磷药的精准投加技术：从传统到智能加药装置的演变

在污水处理领域，碳源和除磷药剂的精准化投加技术经历了三个主要阶段：传统控制、自动控制和智能控制。下文将概述这三个阶段的技术发展历程及其特点。

早期，碳源和除磷药剂的投加主要采用固定量的方式，即传统控制策略。然而，由于进水水质波动较大，这种策略不仅容易造成药剂浪费、增加污泥产生量和运行成本，还无法完全避免出水氮、磷超标的风险。因此，业内开始逐步关注并研究碳源和除磷药剂的自动控制技术在实际污水处理中的应用。

目前，基于前馈、反馈以及数学预测模型的自动控制技术在国内已日趋成熟。例如，邱勇等人的研究表明，在确保出水达标的前提下，出水反馈控制可以节省约16%的药剂。然而，前馈控制过于依赖数学模型的准确性，在实际应用中难以有效控制出水质量；而反馈控制则受制于进水水质的周期性变化和生化反应的较长周期，存在反馈滞后的缺陷。近年来，随着在线监测设备的广泛应用，自动控制技术逐渐向结合前馈和反馈的复合控制方向发展。这种复合控制策略首先利用前馈控制应对进水水质的变化，然后根据出水水质情况采用反馈控制进行微调。尽管这在一定程度上降低了污水处理厂的污泥产量和运行成本，但复杂生化反应的滞后性问题仍未得到根本解决。

污水处理过程内部机理错综复杂，具有多变量、高度非线性、滞后性及复杂性等特点，这为建立精准的加药模型带来了极大的困难。随着数据监测和采集技术的不断进步，智能控制技术逐渐成为该领域的研究热点，即智能加药装置的出现发展。目前，研究较为广泛的技术包括：模拟生物神经网络的神经网络控制系统、基于模糊推理的模糊控制系统，以及将专家经验与计算机程序相结合的专家控制系统。

智能加药装置的优化研究主要集中在算法改进、模型前后处理以及模型融合等方面。这些技术使得出水氮、磷指标能够稳定达标，同时显著降低药耗，并具有较高的精准度和通用性。然而，目前大多数工程案例仍处于将模糊控制和神经网络控制等建模方法与前馈、反馈等自动控制技术相结合的应用阶段。

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