污水厂在执行涤荡污染、守护清流的使命中，频繁面临下述的尴尬处境：既要治理污染，却又因高能耗与“3060”碳达峰与碳中和目标相悖。进水超标叠加运营成本压力的困局下，如何在高能耗的阴影下寻找到解决方案？探寻污染处理效能提升和低碳环保的解困之策显得尤为迫切;作为一个能源消耗大户，污水处理业每每面临高额的能源账单。上海电力大学的研究数据表明，生物处理环节的耗能占据污水处理厂总能耗的近一半；而曝气作为生物处理单元心脏，其效率直接影响最终出水水质及运营成本。

                     污水厂能耗分析   图源：上海电力大学

    在污水处理厂中，曝气环节可以比喻为给污水系统进行“呼吸管理”——需要在保证适度“氧气供应”的同时，避免“过度供氧”。不足的曝气量会导致系统功能失调，影响污染物的有效分解，出水难以达标；而过度曝气不仅耗费大量能源，还可能触发治理过程中的“逆效应”，同样无法确保出水达标；特别是在能耗较高的生物处理池中，采用精细化和智能化的曝气管理，可以有效提升处理效率，实现资源的最佳利用。通过这样的管理策略，污水处理过程将更为顺畅，在确保出水达标同时，最大限度地节约能源，提升整体运营效益。

1、曝气之困：现有技术之瓶颈寻求突破之路在污水处理的曝气过程中，传统的控制方法主要依赖溶解氧（DO）的反馈来确保水质达标。然而，这种方法存在局限性。首先，它难以确保曝气系统持续处于最佳状态。其次，溶解氧探头的易污染性可能导致数据失真，给风机调整带来错误的反馈信号，影响风机自动运行的可靠性。这种情况就像使用一张细节模糊的地图去探索宝藏——虽然知道宝藏可能的区域，但要找到它的确切位置，却并非易事；为了提升曝气系统的能效，有人提出将DO设置值在一定范围内变动，并通过氨氮检测值来反馈判断出水是否达标。然而，由于生物反应具有滞后性，通过出水氨氮指标来控制风机风量在实际操作中并不可行。

1）目前流行的一种高精度曝气控制策略是通过进水水量水质辅以模型工具或通过检测的标准好氧速率（SOUR）来计算风机风量作为前馈，辅以DO和氨氮的实测值来进行反馈调整。这种计算方法的理论基础，在于利用模型或SOUR来计算出曝气的需氧量，并将需氧量转化为风机的供风量。

2）然而，与所有探索一样，这条新路也非尽是坦途。在实际应用中，模型前馈预测的结果总是存在误差。测试SOUR的方法通常仅能反映曝气池的某一局部状态，不能代表整体情况。这一局限性导致前馈模型的需氧量预测或SOUR测试结果往往偏差较大。将预测的需氧量转换为风机供风量时，仅基于固定的氧传递效率（OTE）经验值进行估算，实际情况是OTE会随着风量的变化而变化，这样风机风量的计算结果误差会很大，不准确的风量值调控，可能会导致风机过度运转或供氧不足，从而令处理效率打折。

3）因此，引入创新技术以优化曝气控制显得尤为重要。采用更智能、全面的管理手段不仅能提高污水处理效率、节约资源，还将为曝气环节拨开迷雾、降本增效。