肖 飞，董文明，王维红

（新疆农业大学 水利与土木工程学院，乌鲁木齐 830052）

鉴于污水深度处理［1－2］工艺化学试剂用量大、运营投资成本超标，同时污泥产率增加引起微生物分泌物增多［3－4］，使部分工艺无法稳定运行［5－6］，从而导致二次污染和含氮化合物排放超标等问题。为使城市污水处理厂出水氨氮及总氮实现稳定的达标排放，国内外学者提出了基于数学模型优化控制衍生出的多目标优化方法的研究［7］。赵小强等［8］采用改进多目标布谷鸟算法，实现废水处理过程的多目标最优控制，结果表明：在出水水质参数达标的前提下，能有效地降低模型耦合过程废水处理的能耗。Vega等［9］将基于二次序列分层优化算法与非线性模型预测控制理论（RO-NMPC）相结合，结果表明该模型可确保出水水质达标的基础上减少能耗，与赵小强等［8］的研究结果相似。韩红桂等［10］建立自适应核函数的动态性能指标模型，实现了溶解氧和硝态氮的动态控制。另外，李霏等［11］针对污水处理过程出水水质严重超标等问题，提出了一种基于均匀分布的NSGAⅡ多目标优化智能控制系统。通过对优化设定值进行底层跟踪控制，证实所提出的UDNSGAⅡ多目标优化控制方法的有效性。其次，Syafiie等［12］基于强化学习算法的优化策略，提出在保证污染物排放达标的同时，可优化废水处理运行能耗。

然而，基于多目标权重系数法的实际优化效果并不理想。针对上述问题，以新疆某Ⅱ期运营污水厂为研究对象，提出了一种基于耦合灰度－多目标约束粒子群（GM-MOPSO）的最优化算法。……