付美林

1 HSY算法在水质模型参数识别中的应用

1.1 HSY 算法主要步骤[1，2］

1)确定参数可能取值的空间，即确定参数取值的上限和下限以及空间统计分布状态;2)根据已有数据和模拟的要求，将模拟的结果划分为可接受和不可接受两种类型[3］;3)对参数在取值空间进行随机采样，用采样的参数进行系统模拟;4)根据这组模拟的结果把参数进行归类，分别对应于2)中的两种划分方案;5)重复3)和4)，直到找到要求数量的可以接受的参数为止。

HSY算法摒弃了逼近实际观测值单一时间变化曲线的优化方法识别模型参数的理念，而以一个可接受域代表系统的发生。HSY算法识别的参数不是一个单点，而是由大量“可行”参数形成的集合。

1.2 南水北调工程水质模型与模拟

南水北调工程水质模拟采用了连续箱式模型(CSTR)，它是由若干个完全混合的箱体串联而成的一维模型。即把河道分成若干连续的段，在段内划分箱子，在每一段内模型参数认为保持不变，在每一个箱内水质是完全混合的。

在CSTR模型中，每个箱子的输入主要包括上游来水、支流汇入、非点源、点源，输出包括下游箱子的出流、支流出流、下渗等(见图1)。

本试验采用2000年9月中的3 d数据进行参数识别，而用1994年～1999年及2000年12月的数据对模型的参数进行检验(来自水利部淮河水利委员会对调水沿线专门进行监测的水质数据)。

1.3 参数识别结果

以南水北调工程东线宝应—高邮段为例，运用HSY算法对CODMn的降解常数参数识别结果如图2所示。它是从几十万次运算中找出的5 000组“可行”的参数值，即模拟结果的期望值与实际观测数据平均值的相对误差不超过10%。这5 000组参数值体现了在当时的输入数据条件下，模型的参数所具有的分布特征。

从图2可以看出CODMn的一级降解常数在0.06左右出现的概率最大，并向两端逐渐减小。

1.4 相关结论

通过以上分析可知，模型参数范围的选取以及“可行”参数标准选取是HSY算法的关键问题。要根据实际的数据情况选取一个较为合理的范围和标准，这是一个主观与客观相结合的过程。此外，通过HSY算法可以求得模型参数的分布，而不再是一个单一的最优参数，从而在一定程度上避免了由于“最优”参数失真带来的决策风险[4］。

2 反应器理论用于中药废水处理工程的改造

2.1 处理工艺改造理论分析

蒋彬等人在研究中发现，用SBR单级好氧处理工艺(2池并联交替运行)处理中药生产废水，处理效果严重超过排放标准GB 8978-1996:运行期间COD浓度为10 000 mg/L左右，出水COD浓度为1 200 mg/L～1 350 mg/L。对此，蒋彬等人从理论分析着手，得出了工艺改造的理论基础[5］。在本废水处理工程中，将生化反应假定为一级反应，速率常数为 k，因此:dc/dt= －kc。ϑ，pr，ci分别为转化率(即去除率)、生产率和进水浓度。SBR反应器可以看作是一个完全混合反应器，根据文献[6］可得如下公式:

对于n级完全混合反应器来说，存在如下关系:

经过数学推导可得V∞/V级＞1(推导过程略)。当n越大时，式(3)比值也越大。这说明反应器级数越多，达到同样的处理效果所需的多级完全混合反应器的容积就越小。反过来说，如果SBR反应器与多级完全混合反应器的容积相同，则后者的处理效果更好，并随着反应器级数的增加，出水污染物浓度将会进一步降低。

设式(1)，式(2)中 ϑ，pr，ci均相等，则式(1)/式(2)得:

2.2 改造工艺的确定

根据以上反应器理论分析，并结合改造工程实际情况及经济因素，主体工艺采用4级串联的好氧工艺，以获得更大的反应推动力。由于中药废水的可生化性较差，在好氧处理前采用水解酸化工艺，利用兼氧细菌水解和产酸作用，将中药废水中难降解的大分子有机物转化为易降解的小分子有机物，不溶性的有机物变成溶解性的有机物，提高废水的可生化性，去除部分污染物。国内亦有采用水解酸化——好氧处理中药废水的成功实例[7］。改造工艺流程如图3所示。

2.3 运行结果及分析

表1为吉林省环境监测中心站于2003年11月27日和28日工程验收监测结果。通过表1，并与SBR工艺处理效果进行比较，验证了前文的推断，即随着反应器级数的增加，出水污染物浓度将会进一步降低。从表1得知，SS，COD，BOD5，NH3-N的去除率分别达到了 73.6% ，99.4%，99.3%，94.5%。除了 COD 略微超标，其他水质指标都达到了GB 8978-1996污水综合排放标准的一级排放标准，说明采用四级活性污泥法处理高浓度中药废水(COD在10 000 mg/L～15 000 mg/L)是可行的。

表1 监测结果 mg/L

在实际运行中发现，水解池将废水的B/C升至0.35～0.38，大大提高了废水的可生化性，降低了好氧工艺的处理难度。4级曝气池中的污泥浓度、活性污泥的有机负荷、COD绝对去除量从高到低分布，这从反应器的串联原理上说明了该设计的合理性。

3 结语

采用HSY算法可求得模型参数的分布，并且此参数不是一个单一的最优参数，从而一定程度上避免了“最优”参数失真带来的决策风险。根据反应器理论进行中药废水处理工程的改造，解决了SBR工艺对于高浓度有机废水处理上的瓶颈，将普通活性污泥法对高浓度有机废水的处理范围扩大到COD为10 000 mg/L～15 000 mg/L。通过分析反应器原理，得出反应器参数与实际处理效果的关系，对于改进反应器的运行状态，提高处理效果，将起到实质性的作用。这对水科学研究人员提升反应效率提供了一条捷径。

[1]Chen J，Beck M B.Detecting and Forecasting Growth in the Seeds of Change.Environmental Foresight and Models.A manifest to Elsvier Science，USA:Elsvier Science，2001:124-165.

[2]Jining Chen.Modeling and Control of the Activated Sludge Process:Towards a Systematic Framework.A Thesis Submitted for the Degree of Doctor of Philosophy of the University of London，London，1993:95-97.

[3]Roland Brun，Peter Reichert，Hans R Knsch.Practical indentifiability analysis of large environmental simulation models[J］.Water Resources Research，2001，37(4):1015-1030.

[4]邓义祥，陈吉宁，杜鸥飞.HSY算法在水质模型参数识别中的应用探讨[J］.上海环境科学，2002，21(8):497-500.

[5]蒋 彬，吕锡武，刘 壮，等.反应器理论在重要废水处理改造工程中的应用[J］.水处理技术，2006，32(4):86-88.

[6]许保玖，龙腾锐.当代给水与废水处理原理[M］.第2版.北京:高等教育出版社，2000:49-120.

[7]袁守军，郑 正，孙亚兵.水解酸化—两级接触氧化法处理中药废水[J］.环境工程，2004，22(4):22-23.