活性污泥法溶解氧浓度控制

对污水处理效果的影响分析。

一、引言

活性污泥法作为全球应用最广泛的生物污水处理技术，凭借其对有机物、氮磷等污染物的高效去除能力，成为城镇及工业污水处理厂的主流工艺选择。该工艺的核心原理是利用曝气系统提供的溶解氧，驱动活性污泥中好氧微生物群落完成对污染物的氧化分解与转化。在此过程中，DO不仅是好氧微生物有氧呼吸链的终端电子受体，更是维系活性污泥中菌胶团细菌、硝化菌、反硝化菌等功能菌群生态平衡的关键环境因子，直接主导污染物去除效率与工艺稳定性。随着我国水环境治理要求的不断提高（如《城镇污水处理厂污染物排放标准》（GB 18918-2002）一级A标准的全面推行）及“双碳”目标下低碳运行需求的凸显，污水处理工艺的精细化调控已成为行业发展核心趋势。实践表明，DO浓度控制不当（不足或过量）均会引发一系列问题：DO不足易导致有机物降解不完全、硝化反应受阻、丝状菌膨胀等，造成出水水质超标；DO过量则会加剧污泥过度氧化、增加曝气能耗，甚至破坏脱氮除磷的缺氧/厌氧环境。因此，厘清DO浓度对工艺效能的影响机制，构建科学高效的DO优化控制体系，已成为提升活性污泥法工艺稳定性、降低运行成本、实现达标排放与低碳运行协同的核心环节，具有重要的理论研究与工程应用价值。

二、DO浓度对污水处理效果的影响机制

1. 对有机物去除效率的调控机制

活性污泥中异养菌是降解水体中BOD?、COD等有机污染物的核心功能菌群，其代谢活性直接依赖于DO的可利用性，不同DO浓度下异养菌的代谢效率与污染物去除路径存在显著差异：适宜DO浓度范围（1.5~3.0 mg/L）：此区间内，异养菌的有氧呼吸代谢途径完全激活，可高效将有机污染物分解为CO?和H?O，同时合成自身细胞物质。工程实践表明，该DO范围内，城市污水中BOD?去除率可稳定达到90%以上，COD去除率可达85%~95%，出水有机物指标可稳定满足一级A排放标准。DO不足（<1.0 mg/L）：异养菌代谢从有氧呼吸转向无氧发酵，代谢效率显著下降，导致有机物降解不完全。此时，水体中易积累挥发性脂肪酸（VFA）、硫化氢等发酵产物，不仅使出水COD、BOD?浓度升高，还会引发水体异味，同时酸性产物会降低混合液pH值，进一步抑制微生物活性。DO过量（>4.0 mg/L）：虽然异养菌代谢不受抑制，但过高的DO会加速活性污泥絮体的氧化分解，导致絮体结构破碎、粒径变小，降低污泥沉降性能；同时，过量曝气会造成氧气利用率下降，曝气系统能耗呈线性上升，显著增加工艺运行成本。

2.对硝化-反硝化脱氮过程的耦合影响

活性污泥法的脱氮过程依赖硝化菌（自养菌）与反硝化菌（异养菌）的协同作用，而两类菌群对DO浓度的需求存在显著差异，DO浓度直接决定脱氮效率与总氮去除效果：硝化反应（氨氮→硝酸盐氮）：硝化过程分为亚硝化（氨氮→亚硝酸盐氮）和硝化（亚硝酸盐氮→硝酸盐氮）两个阶段，均由自养型硝化菌主导，且需要较高的DO浓度作为代谢保障。研究表明，硝化反应的适宜DO浓度为2.0~4.0 mg/L，当DO浓度低于1.5 mg/L时，硝化菌活性会受到显著抑制，氨氮氧化速率下降；当DO浓度低于0.5 mg/L时，硝化反应基本停滞，导致出水氨氮浓度超标。此外，DO浓度还会影响亚硝化菌与硝化菌的竞争优势，低DO条件下（1.0~1.5 mg/L）易出现亚硝酸盐积累，形成短程硝化。反硝化反应（硝酸盐氮→氮气）：反硝化菌为兼性厌氧菌，其硝酸盐还原酶的活性会被氧气抑制，因此反硝化过程需在缺氧环境（DO<0.5 mg/L）下进行。若好氧段DO浓度过高，氧气会随混合液回流至缺氧段，破坏缺氧环境，导致反硝化反应受阻，硝酸盐氮无法有效转化为氮气，总氮去除率下降。工程中通常通过控制好氧段末端DO浓度（1.5~2.0 mg/L）、优化混合液回流比等方式，避免DO对反硝化过程的干扰。

3. 对污泥性状与微生物群落结构的影响

活性污泥的沉降性能与微生物群落结构是保障工艺稳定运行的关键，而DO浓度是调控污泥性状的核心因子：

（1）污泥沉降性能：污泥体积指数（SVI）是评价污泥沉降性能的核心指标，适宜SVI值为50~150 mL/g。当DO浓度长期不足（<1.0 mg/L）时，活性污泥中丝状菌会大量繁殖（丝状菌比表面积大，对氧气的竞争能力强于菌胶团细菌），导致SVI值显著升高（通常>200 mL/g），引发丝状菌污泥膨胀。此时污泥沉降性能急剧恶化，易出现二沉池漂泥现象，导致出水悬浮物（SS）超标；而DO浓度适宜时，菌胶团细菌可正常生长繁殖，形成结构紧密的絮体，保障良好的沉降性能。此外，DO过量时，污泥絮体被过度氧化，絮体强度下降，易发生解体，同样会影响污泥沉降效果。

（2）微生物群落结构：DO浓度通过调控功能菌群的竞争优势，直接影响活性污泥的微生物群落结构。高DO条件下（>3.0 mg/L），好氧自养菌（如硝化菌）和优势异养菌占据主导地位；中低DO条件下（1.0~2.0 mg/L），兼性厌氧菌的比例会升高；DO严重不足时，厌氧/兼性厌氧菌群成为优势菌群。微生物群落结构的变化直接决定工艺对不同污染物的去除能力及抗冲击负荷能力，例如，稳定的高DO环境可提升系统对氨氮的去除稳定性，而交替的缺氧/好氧环境可富集脱氮功能菌群，增强总氮去除能力。

4.对工艺运行能耗的影响

曝气系统是活性污泥法污水处理厂的主要能耗单元，其能耗占污水厂总能耗的50%~70%，而DO浓度设定值直接决定曝气量的大小，进而影响曝气能耗。工程数据表明，DO浓度每升高1.0 mg/L，曝气量需增加15%~25%，相应的曝气能耗同步上升。传统恒定DO控制模式下，为保障出水水质，通常采用较高的DO设定值（3.0~4.0 mg/L），导致氧气利用率低、能耗浪费严重；而通过精细化DO控制，在保障出水达标的前提下，将DO浓度优化至适宜范围，可显著降低曝气量，实现节能10%~30%。此外，DO不足引发的污泥膨胀问题，会增加污泥回流与处置能耗，进一步提升工艺运行成本。

三、DO浓度控制的技术难点与优化策略

1.DO浓度控制的核心技术难点

实际工程中，DO浓度的精准控制受水质水量波动、曝气系统性能、监测滞后等多重因素制约，主要难点包括：

（1）水质水量动态波动：城镇污水的进水流量、COD、氨氮等污染物浓度随时间（日内、季节）变化显著，导致微生物需氧量（Oxygen Demand, OD）动态波动。例如，早高峰时段进水流量增大、污染物浓度升高，OD急剧上升，若曝气量未及时调整，易导致DO浓度不足；低峰时段OD下降，若曝气量维持不变，会造成DO过量，浪费能耗。

（2）曝气系统扩散不均：曝气器的布置方式、性能差异（如堵塞、老化）会导致好氧池内DO浓度分布不均，出现“局部缺氧、局部过量”的现象。例如，池体边缘区域曝气强度不足，DO浓度低于1.0 mg/L，而池体中心区域曝气过量，DO浓度高于4.0 mg/L，这种空间异质性会降低整体处理效率，同时增加能耗。

（3）监测与控制滞后：传统DO传感器的响应时间通常为30~60秒，且存在零点漂移、污染等问题，导致DO浓度监测数据存在滞后性；同时，曝气系统的调节（如风机频率调整）对DO浓度的影响也存在时间延迟，这种滞后性会导致控制系统出现超调或欠调现象，影响控制精度。

（4）多工艺参数耦合干扰：DO浓度与混合液悬浮固体（MLSS）浓度、回流比、pH值等参数存在耦合关系。例如，MLSS浓度升高会增加氧气扩散阻力，导致相同曝气量下DO浓度下降；pH值偏离适宜范围（6.5~8.5）会抑制微生物活性，间接影响DO的消耗速率，这些耦合关系增加了DO控制的复杂性。

2. DO浓度的优化控制策略

针对上述技术难点，结合工程实践经验，目前主流的DO优化控制策略主要包括以下几类：分级分区精准控制：根据活性污泥法工艺流程的功能分区（如厌氧段、缺氧段、好氧段）及好氧池内的溶解氧需求差异，实施分区DO设定与调控。例如，好氧段前端（有机物浓度高、OD大）设定较高的DO浓度（2.5~3.0 mg/L），后端（有机物浓度低、以硝化反应为主）设定较低的DO浓度（1.5~2.0 mg/L）；同时，通过优化曝气器布置（如采用微孔曝气器、分区曝气阀门），提升DO浓度的空间均匀性。该策略可避免局部DO不足或过量，在保障处理效果的同时降低能耗。

（1）前馈-反馈复合控制：整合前馈控制与反馈控制的优势，提升DO控制的及时性与准确性。前馈控制基于进水流量、COD、氨氮等在线监测数据，通过建立需氧量预测模型，提前计算所需曝气量并进行调节，应对水质水量波动的冲击；反馈控制以DO传感器实时监测数据为依据，对曝气量进行微调，修正前馈控制的偏差。例如，当进水流量突然增大时，前馈系统立即增加曝气量，避免DO浓度下降；当DO监测值高于设定值时，反馈系统降低风机频率，减少曝气量。

（2）智能算法自适应控制：借助模糊控制、神经网络、模型预测控制（MPC）等智能算法，构建DO自适应控制模型。这类算法可有效处理DO控制过程中的非线性、滞后性问题，通过学习历史运行数据（水质、水量、DO浓度、能耗等），自动优化控制参数，实现DO浓度的动态精准调控。例如，基于BP神经网络的DO控制模型可预测不同工况下的最优DO设定值，模型预测控制可提前预判DO浓度的变化趋势，避免控制滞后。已有研究表明，智能算法控制可使DO浓度波动范围缩小30%~50%，同时降低能耗15%~25%。

（3）间歇曝气与交替缺氧/好氧控制：通过周期性调节曝气量，创造缺氧/好氧交替环境，既能强化反硝化脱氮，又能降低曝气能耗。例如，采用“曝气5分钟-停曝3分钟”的间歇曝气模式，在保障有机物降解和硝化反应的同时，利用停曝阶段形成的缺氧环境促进反硝化；对于A?/O工艺，通过优化好氧段曝气强度，使池内形成梯度DO浓度分布，提升脱氮除磷协同效率。

四、工程实践案例分析

以某大型城镇污水处理厂为例，该污水厂设计处理规模为10万吨/日，采用A?/O活性污泥法工艺，主要处理城镇生活污水，出水执行《城镇污水处理厂污染物排放标准》（GB 18918-2002）一级A标准。改造前，该厂采用传统恒定DO控制模式，好氧段DO设定值为3.0~3.5 mg/L，存在曝气能耗高、污泥沉降性能不稳定（SVI波动范围180~350 mL/g）、总氮去除率偏低（60%~70%）等问题。为解决上述问题，该厂实施了DO精细化控制改造工程，具体措施及效果如下：

1.改造措施

（1）构建“氨氮- DO”串级反馈控制系统：在好氧段前端、中端、末端分别设置DO传感器，在进水口和好氧段末端设置氨氮在线监测仪，以氨氮去除效果为核心目标，动态调整各区域DO设定值。

（2）优化曝气系统布局：将传统中气泡曝气器更换为高效微孔曝气器，提升氧气转移效率；在好氧池划分3个曝气分区，每个分区设置独立的曝气阀门和流量监测仪，实现分区精准曝气。

（3）引入模糊PID智能控制算法：基于进水流量、COD、氨氮浓度及DO监测数据，通过模糊PID算法自动调节风机频率和分区曝气阀门开度，实现DO浓度的自适应调控。

2.改造效果

（1）出水水质显著提升：改造后，出水氨氮浓度稳定控制在0.5 mg/L以下，COD浓度稳定在30 mg/L以下，总氮去除率提升至85%以上，各项指标均稳定满足一级A标准；污泥沉降性能明显改善，SVI值稳定在100~150 mL/g，未再发生污泥膨胀现象。

（2）能耗显著降低：曝气系统能耗从改造前的0.32 kWh/m?污水降至0.25 kWh/m?污水，全年曝气能耗降低22%，年节约电费约180万元。

（3）运行稳定性提升：系统抗冲击负荷能力增强，在进水流量波动±30%、COD浓度波动±25%的情况下，DO浓度仍能稳定控制在适宜范围，出水水质未出现明显波动。该案例表明，通过实施DO精细化控制改造，可实现污水处理效果与运行经济性的协同提升，为同类污水处理厂的工艺优化提供了可行的工程参考。

五、未来发展趋势

随着污水处理行业向“高效化、低碳化、智能化”方向发展，DO浓度控制技术将呈现以下三大发展趋势：

1. 多参数协同一体化控制

未来的DO控制将突破单一参数调控的局限，实现DO与ORP（氧化还原电位）、pH、MLSS、VFA等多参数的协同联动控制。ORP可直观反映水体的氧化/缺氧状态，pH影响微生物活性与硝化/反硝化反应平衡，MLSS与氧气扩散阻力直接相关，VFA可反映有机物降解程度。通过构建多参数耦合模型，可更精准地判断工艺运行状态，实现DO浓度的动态优化，提升系统整体处理效能。例如，当ORP低于某一阈值时，表明水体处于缺氧状态，可适当增加曝气量提升DO浓度；当VFA浓度升高时，表明有机物降解不完全，需提升DO浓度强化异养菌代谢。

2.数字孪生与仿真预测控制

数字孪生技术将在污水处理工艺控制中得到广泛应用。通过构建污水处理厂的数字孪生模型，整合实时监测数据（水质、水量、DO、能耗等）与历史运行数据，可实现对工艺运行状态的实时仿真与预测。基于数字孪生模型，可提前预判不同工况下的DO需求，优化曝气策略，避免滞后性带来的控制偏差。例如，通过模型预测未来2小时进水流量与污染物浓度的变化趋势，提前调整曝气量，确保DO浓度稳定在适宜范围；同时，可通过数字孪生模型模拟不同DO设定值下的处理效果与能耗，找到最优控制参数组合。

3.低碳导向下的DO极限优化控制

在“双碳”目标引领下，污水处理厂的低碳运行已成为核心发展方向，DO浓度的极限优化控制将成为研究热点。通过深入研究微生物代谢机制，在保障出水达标的前提下，探索更低的DO控制限值，最大限度降低曝气能耗。例如，通过富集高效功能菌群（如高效硝化菌、反硝化菌），提升微生物对氧气的利用效率，实现低DO浓度（1.0~1.5 mg/L）下的高效脱氮除磷；同时，结合厌氧氨氧化等新型脱氮技术，减少对好氧曝气的依赖，进一步降低DO需求与能耗。此外，将DO控制与污泥减量技术相结合，通过优化DO浓度抑制污泥过度增殖，减少污泥处置能耗与碳排放。

六、结论

溶解氧浓度作为活性污泥法工艺的核心调控参数，其控制效果直接决定污染物去除效率、污泥性状稳定性及工艺运行经济性。本文研究表明，DO浓度通过调控微生物代谢活性、功能菌群结构，对有机物降解、硝化-反硝化脱氮、污泥沉降性能产生多维影响；DO不足会导致处理效率下降、污泥膨胀，DO过量则会增加能耗、破坏污泥结构。针对实际工程中水质水量波动、曝气扩散不均、监测滞后等控制难点，采用分级分区控制、前馈-反馈复合控制、智能算法调控等策略，可实现DO浓度的精准控制。工程案例验证表明，精细化DO控制可显著提升出水水质，降低曝气能耗20%以上。未来，随着多参数协同控制、数字孪生、低碳技术的发展，DO浓度控制将向更精准、更智能、更低碳的方向迈进。通过构建多参数耦合模型、应用数字孪生技术实现仿真预测控制，可提升DO控制的及时性与准确性；通过探索低碳导向下的DO极限优化控制，可实现处理效果与能耗的协同优化。因此，科学认识DO浓度的影响机制，采用智能化、精细化的控制手段，是污水处理厂实现高效达标、低碳运行的关键路径，对推动污水处理行业的可持续发展具有重要意义。