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1、筑龙网 1 ASM 发展及其在 SBR 工艺中的应用 ASM 发展及其在 SBR 工艺中的应用 赵耘挚 摘 要： 摘 要： 概述了 ASM（Activated Sludge Model）的发展，对比了 ASM 各个模型对污水处理反应过程的理论描述，介绍了 ASM 在 SBR 工艺中的应用，这些研究表明，应用 ASM 进行系统的模拟和状态的调整可以辅助 SBR 工艺的设计，提高污水处理系统的处理效果；但是，由于模型本身和我国实际情况存在的问题，应用这些模型仍然有很多困难。 关键词： 关键词： ASM 模拟 SBR Development and application of ASM to SBR
2、 technologyDevelopment and application of ASM to SBR technology ZHAO Yun-zhi，LIU Zhen-hong （School of Environment Science and Engineering, Donghua University, Shanghai 200051, China） Abstract: Abstract: The development of Activated Sludge Model (ASM) has been summarized, the different descriptions o
3、f every edition of ASM were illustrated, the applications of ASM to SBR were approached, these researches has proved that the usage of ASM can aid the design of SBR andcan improve the quality of wastewater treatment system, but because of the problems of ASM and Chinas practical situation, there are
4、 still lots of difficulties. Keywords:Keywords: ASM; modeling; SBR ASM（Activated Sludge Model）即活性污泥模型，是国际水质协会（IAWQ）针对污水活性污泥法处理推出的数学模型。 ASM 是为了解决废水生物处理设计和操筑龙网 2 作过程中的问题而推出的， 主要目的是为了获得最优化的效果。 ASM 自从推出以来，得到了广泛的应用；其本身也在不断地发展和完善。现在，这个系列模型已经运用到了各种污水处理工艺如接触氧化、氧化沟、SBR 等工艺中。 1ASM 发展概述1ASM 发展概述 1987 年，IAWQ 推出
5、了 ASM11，这个模型包括了有机物氧化及硝化和反硝化的生物过程，由于这个模型能够很好地模拟污水处理结果，所以得到了研究者的认同。1995 年，IAWQ 推出了 ASM22，它在 ASM1 的基础上引入了生物除磷以及化学除磷的过程。1999 年，IAWQ 同时推出了 ASM2d3和 ASM34。ASM2d 是对 ASM2 的进一步完善，改正了 ASM2 中对磷聚集微生物（Polyphosphate Accumulating Organism，简写为 PAO）的不恰当描述。而 ASM3 是在总结和修正 ASM1 模型缺陷的基础上提出的，采用了与 ASM1 不同的理论依据，ASM3 中同样包括有机
6、物氧化、硝化和反硝化，而没有包括生物除磷。2001 年，由负责建立 ASM3 的学者推出了 EAWAG Bio-P5模型，这个模型建立在 ASM3 基础上，采用了 ASM2d 的一些观点，在 ASM3 的基础上增加了生物除磷的过程，但不包括化学除磷。 ASM 共有的特点在于将污水中的组分分为可溶性组分和颗粒性组分，其中可溶性组分包括溶解氧、碱度及大部分污染物，颗粒性组分包括微生物及部分污染物，应用理论建立生物或化学反应过程（基于莫诺特方程式）。在表达方面最主要的特点是采用矩阵形式来描述各组分在反应过程中的变化规律和相互关系，这就简化了反应速率方程式的表达， 有利于计算机程序的编码。 ASM 矩
7、阵反应速率中采用了“开关函数”的概念，用来反映环境因素改变而产生的抑制作用，可以避免那些因为具有不连续特性的 反应过程在模拟过程中出现的数值不稳定的现象；例如在反硝化反应速率中加入一项，其中为氧饱和速率常数，为溶解氧浓度，当溶解氧趋于 0 时，此项为 1，反硝化过程顺利进行，反之，当溶解氧浓度增大到一定限度时，此项趋近于 0，反硝化过程停止。此外，研究者还可以根据理论发展及实际情况的需要对现有的 ASM 进行反应过程的增加或简化，这无疑扩大了 ASM 应用的灵活性。 筑龙网 3 2ASM 对污水处理过程的描述2ASM 对污水处理过程的描述 由于 ASM 建立在对微生物反应过程的描述之上，所以对
8、反应过程描述的不同也就导致了模型表达的不同，而其根本原因是采用了不同的理论。ASM1、ASM2、ASM2d 排除了传统的维持（Maintenance）理论和内源呼吸（Endogenous Respiration）理论，采用了死亡-再生（Death Regeneration）理论，而 ASM3、EAWAG Bio-P 模型采用了内源呼吸理论。 图 1 是 ASM1 对模型反应过程的描述。可以看到，模型中异养性微生物和自养性微生物（硝化菌）并不是完全分开的，即模型中两种微生物反应的计算会相互影响。ASM1 包含了 13 种组分，8 种反应过程。 筑龙网 4 ASM2 中，认为 PAO 不能够进行反
9、硝化反应，而许多研究发现部分 PAO 能够在内源呼吸时利用硝酸盐（亚硝酸盐）氮，从而发生反硝化反应。ASM2d 正是考虑到这一点而在 ASM2 基础上改进的。 图 2 是 ASM2d 对模型反应过程的描述。可以看到，由于 PAO 的引入，模型变的格外复杂。 为了方便计算， ASM2d 认为模型中的异养性微生物是 “万能” 微生物，它们能够在好氧或兼性（反硝化）状态下生长，也能够在厌氧状态下保持活性（发酵）。此外，ASM1 中的易生物降解基质被可发酵、易生物降解有机基质和发酵产物所代替；而 ASM1 中的颗粒性及溶解性有机氮由于难于测量，极易转化，所以除ASM1 外的模型均省略了这两个组分，认为
10、它们应该作为颗粒性慢速生物降解基质中含量固定的部分，如果含量是变化的，需要增加附加的组分和反应过程。 由于现在对生物除磷原理的了解仍然不是很完善，所以 ASM2d 选择了一个简单的模型对 PAO 进行描述，这个模型允许对生物除磷进行预测，但是没有包括所有观测到的现象。所以，IAWQ 建议将 ASM2d 作为以后模型发展的基础。ASM2d 假筑龙网 5 设 PAO 只能够在好氧、兼氧条件下生长，只能利用细胞内部贮存的有机物质聚羟基烷酸（PHA）进行生长，这个假设对于 ASM2d 来说是一个很不利的限制，可能需要以后进一步的改进。 ASM2d 包含了 19 种组分，21 种反应过程。 图 3 是
11、ASM3 对模型反应过程的描述。可以看到，模型中异养性微生物和自养性微生物（硝化菌）是完全分开的，即它们的衰亡过程采用了两个不同的方程，这就避免了它们的相互干扰。 ASM3 认为， 贮存-内源呼吸能更好地描述微生物的衰亡过程，而不是像 ASM1 采用的水解模式。 ASM3 包含了 13 种组分，12 种反应过程。 EAWAG Bio-P 与同样考虑了生物除磷的 ASM2d 不同，这个模型忽略了易生物降解基质的发酵过程。这个假设是建立在统计学模型分析和研究结果基础上的，这些成果表明，典型的市政污水中，不存在发酵过程对释磷过程的限制性作用。对 PAO 的描述方面，EAWAG Bio-P 和 ASM
12、2d 主要的不同在于应用了内源呼吸以及筑龙网 6 较低的兼氧衰亡速率。由于 PAO 厌氧衰亡的值很小，所以 EAWAG Bio-P 忽略了这个过程。 图 2 中 ASM2d 对 PAO 的描述也基本适用于 EAWAG Bio-P 模型，只是水解过程变成了内源呼吸（产物仅为惰性颗粒有机物），无发酵产物这一组分，不包括化学除磷过程（可根据需要增加）。 EAWAG Bio-P 包含了 17 种组分，23 种反应过程。 3ASM 在 SBR 工艺中的应用3ASM 在 SBR 工艺中的应用 自从 IAWQ 推出 ASM 后，就不断有研究者将其应用到 SBR 工艺中。因为对于 SBR 这样运行状况多变的污
13、水处理工艺，利用数学模拟的方法来进行辅助设计和优化控制是很有必要的，否则很难达到预期的设计目标6。SBR 工艺与传统的活性污泥工艺相比，应用 ASM 模型最大的不同之处在于必须对 SBR 中的时间控制以及容积的变化进行描述。 J Oles7等人应用 ASM1 对 SBR 工艺进行了模拟，他们的研究表明，经过对模型中参数的修正，使之适用于 SBR 后，模型能够很好地预测 SBR 操作过程中 COD、氨氮、硝酸盐氮的变化。 G Andreottola8等人采用了修正的ASM1对SBR工艺进行了动态模型的研究和参数灵敏度分析， 他们将 ASM1 中认为一步完成的硝化反应修正为亚硝酸盐化和硝酸盐化两个
14、阶段，引入了硝酸盐化的开关函数，并采用最小二乘法对模型进行优化控制，以使排水中的氮浓度最小，他们的研究结果表明，修正后的模型能更好地模拟废水处理的结果。 A Brenner9采用了修正的ASM2模型来模拟SBR工艺在处理市政污水时其中N、P 的转换情况，他同样将硝化反应分为两步，考虑到了游离态氨氮的积累，不过他认为自养性的反硝化细菌可以同样利用亚硝酸盐和硝酸盐进行反硝化反应，这个现象发生在进水混合期。对异养性微生物也没有再分为反硝化菌和非反硝化菌两类，而是通过一个兼氧的转换系数来控制这两种生物的反应的起始。污水中筑龙网 7 的惰性颗粒物质的产生，他认为主要来源于细菌的衰减，而可溶性组分主要来源
15、于有机物的水解；污水中 PAO 的生长，主要发生在缺氧进水阶段。 Hong Zhao10等人对比了ASM2和ASM2简化模型及神经网络模型对SBR工艺的模拟结果，他们的研究结果表明：ASM2 的模拟结果能够更好地预测和解释 SBR特定运行状态下的运行数据，但是需要经常校正其中的系数；而 ASM2 简化模型和神经网络的混合模型能够提高预测的准确度，模型的鲁棒性也增强了。所以他们建议，利用 ASM2 进行过程细节的模拟，而利用混合模型来进行在线预测和控制。 此外，还有很多人用针对 SBR 工艺特有的现象提出了相应的动力学描述方程式。如 A A Kazml11等人利用 ASM2 的基本思路，针对 S
16、BR 脱磷过程中系统中存在的氮对脱磷反应的影响建立了动力学方程，可以用来修正 ASM 中对这一部分考虑的欠缺。他们还通过改变进水负荷观察到了 PAO 的细胞内贮能产物 PHA 在反应中起到的重要作用。他们的研究证明，当方程式中的动力学参数选择合适时，模型的预测值与实验值是吻合的。 S Marsill12等人采用了一个修正的 ASM2d 模型并结合 Matlab 软件进行了SBR 工艺的仿真， 同时利用模拟污水校准了其中的一些反应常数的值， 对 SBR 工艺中存在的生物增强性除磷现象也进行了研究。他们在方程中用了亚硝化硝化两个种群细菌的反应来解释硝化反应，而不象 ASM 中那样只采用了一个反应式，对反硝化反应也分为两步进行，同时考虑到了游离态氨氮的积累对反硝化反应的阻滞现象。他们对 SBR 中微生物在好
