作者：史文悦、张翠翠、钱伟杰、马敏杰、蔡潇彦

来源：《工业水处理》网络首发（官网更新时间：2026-10-16），DOI：10.19965/j.cnki.iwt.2026-0472

关键词：短程硝化;高氨氮废水;快速启动;游离氨抑制;机器学习辅助曝气控制

摘要：针对光伏废水高氨氮、低C/N比条件下短程硝化启动慢、亚硝酸盐积累不稳定及传统曝气调控响应滞后的问题，本文以连续流膜生物反应器（MBR）为研究对象，构建了游离氨（FA）选择性抑制与机器学习辅助曝气控制耦合的短程硝化快速启动策略。试验按“生物量增殖-FA短时选择性抑制-LSTM前馈设定与出水氨氮-DO双参数反馈校正耦合曝气”三阶段实施，并以去除氨氮污泥负荷不低于0.04 kg NH4+-N/（kg MLSS·d）、NAR≥80%且ARE≥95%连续保持3 d作为短程硝化启动完成判据。结果表明：以第18天去除氨氮污泥负荷提高至0.04 kg NH4+-N/（kg MLSS·d）并开始实施FA选择性冲击作为启动计时起点，系统于第24—26天连续满足启动判据，即自FA选择性冲击实施后9 d完成短程硝化启动；随后在去除氨氮污泥负荷提升至0.22 kg NH4+-N/（kg MLSS·d）过程中，NAR稳定保持在80%以上，ARE保持在95%以上，表明系统可在较高负荷下稳定维持短程硝化。LSTM模型对曝气量的预测R²为0.88，经出水氨氮-DO双参数反馈校正后可为低DO运行提供支持。稳定运行期，Nitrosomonas相对丰度由0.85%提高至56.7%。该策略可为高氨氮工业废水短程硝化的快速启动与稳定维持提供参考。

工程参考：光伏行业废水直接对口；短程硝化+智能曝气是降本卖点，可用于方案技术储备。

全文（转载自《工业水处理》官网开放获取内容）：

污水处理行业能耗较高，曝气过程是生物脱氮系统的重要能耗环节，优化曝气运行对降低处理过程碳排放具有现实意义。短程硝化技术将氨氮氧化控制在亚硝酸盐阶段，理论上可减少约25%的曝气能耗和40%的外加有机碳源需求，是污水脱氮过程节能降耗的重要技术方向。

然而，短程硝化的启动和亚硝酸盐稳定积累受多种运行条件影响，其中亚硝酸盐氧化菌（NOB）增殖会使系统由短程硝化转向全程硝化。游离氨（FA）对NOB具有选择性抑制作用，可作为短程硝化调控手段之一。Wang等通过周期性FA冲击获得了较高的亚硝酸盐积累率。但长期运行研究表明，单一FA处理的维持效果有限，NOB群落可能由Nitrospira向耐受性更强的Nitrobacter演替。现有联合抑制策略（如FA与FNA联合处理）多依赖侧流污泥处理装置，系统构成和运行管理相对复杂。除FA选择性抑制外，低溶解氧（DO）运行也是限制NOB恢复的重要手段，但DO过低可能影响氨氧化效率，DO过高则可能增加NOB恢复风险。因此，短程硝化稳定维持需要在NOB抑制、AOB活性保持和曝气供给之间实现动态平衡。

基于数据驱动的控制算法有助于缓解生化反应过程的时滞性问题。长短期记忆网络（LSTM）等算法已用于水处理过程动态特征识别和需氧量预测。针对光伏废水高氨氮、低C/N比特征，本研究在连续流主反应器内构建了“生物量增殖-FA短时选择性抑制-LSTM前馈设定与出水氨氮-DO双参数反馈校正耦合曝气”的三阶段调控策略，通过调控pH和池体实际氨氮浓度形成短时FA选择压力，并结合低DO运行，以实现短程硝化的较快启动与稳定维持。考虑到废水类型、反应器形式及启动判据存在差异，本文通过明确启动判据、启动时间节点及负荷提升过程，对该策略在连续流高氨氮工业废水体系中的启动效率进行评价。

1 实验部分

短程硝化试验在连续流MBR反应器中开展，反应器配套水浴恒温装置，有效池容为20 L。接种污泥取自城镇污水处理厂好氧池，启动初期MLSS和MLVSS分别为6.0 g/L和2.7 g/L。膜分离单元采用带内衬的PVDF自制超滤膜组件，设计出水通量为5L/（m²·h）。反应器内设置pH、DO和液位在线探头，变频曝气风机由自主研发的PLC控制系统调节。试验通过分阶段调整进水负荷、pH和DO等参数，考察短程硝化的启动及维持过程，工艺流程见图1。

（1）-氨氮在线检测仪；（2）-进水箱；（3）/（4）-酸/碱加药箱；（5）-变频曝气风机；（6）-出水箱；（7）-PLC；（8）-反应器；（9）-膜组件；（10）-在线探头（液位/pH/DO）；（11）-蠕动泵；（12）-循环水池

试验废水取自光伏生产废水处理系统，以光伏废水浓水为母液，按各阶段目标NH4+-N质量浓度与稀释水调配后进入反应器，不同阶段试验进水水质见表1。

阶段Ⅰ（增殖期）：维持好氧条件，恢复接种污泥的硝化活性，并逐步提高反应器内混合液悬浮固体浓度。该阶段以提升生物量和运行负荷、为后续FA冲击做准备为主要目标，并以ARE>95%作为继续提负荷的控制依据；当运行负荷提高至0.04 kg NH4+-N/（kg MLSS·d）时，实施FA冲击，并由阶段Ⅰ转入阶段Ⅱ。

阶段Ⅱ（抑制期）：当运行负荷提高至0.04 kg NH4+-N/（kg MLSS·d）后，于第18天通过提高氨氮负荷并调节pH，实施24 h无曝气FA选择性冲击，在pH 7.8-8.1、温度约25 ℃条件下形成短时FA选择压力；除第18天外，本阶段其余时段均保持曝气，恢复曝气后FA随硝化进行迅速下降。

阶段Ⅲ（稳定期）：进入高负荷运行后，全程启用智能曝气控制系统，将DO维持在低水平，并利用AOB较高的氧亲和力及运行过程中形成的微量FA限制NOB恢复。该阶段以稳定提升运行负荷为目标，以ARE>95%作为继续提负荷的控制依据，并将FA约10 mg/L作为提负荷步距控制的参考上限；在池体温度和pH基本稳定的条件下，主要通过控制进水氨氮浓度与处理水量的提升幅度，使折算得到的池体内FA不长时间超过该水平。

具体试验阶段划分与控制参数如下表2所示。

起始0.015 NH4+-N/（kg MLSS·d），

按0.01 kg NH4+-N/（kg MLSS·d）梯度提升，至0.04 NH4+-N/（kg MLSS·d）

为确定适宜的FA抑制强度，并评价FA预处理后NOB抑制效果的持续性，设置FA短期抑制实验和预处理污泥连续运行评估实验。前者用于比较不同FA浓度对AOB和NOB活性的影响，后者用于考察FA预处理后短程硝化效果能否在后续运行中维持。

取阶段Ⅰ末期活性污泥，混匀后等量分装为4组。FA浓度由式（1）计算得到，本试验根据目标FA浓度调节NH4Cl投加量，使各组FA质量浓度分别控制在0、1、10和20 mg/L附近。预处理结束后，用去离子水清洗污泥并测定污泥浓度。随后取等量污泥转入含氨氮和亚硝酸盐氮各100 mg/L的反应液中，在DO>2 mg/L、pH 7的条件下测定NH4+-N、NO2--N和NO3--N浓度变化。以FA=0 mg/L组为对照，计算AOB和NOB相对活性，用于评价不同FA浓度对NOB的抑制作用，并确定适宜的FA冲击浓度。

游离氨计算公式：

FA—反应器中游离氨的质量浓度，mg/L；

[NH4+-N]eff —出水氨氮质量浓度，mg/L；

T—反应器中的温度，℃。

为评价FA预处理后NOB抑制效果的持续性，将上述4组预处理污泥分别接种至4个反应器中，pH控制在7.5，氨氮负荷维持为0.05 kg NH4+-N/（kg MLSS·d），进水氨氮质量浓度为100 mg/L；不限制DO条件下连续观察出水氨氮去除率和亚硝酸盐氮积累率的变化。氨氮去除率（ARE）和亚硝酸盐积累率（NAR）分别按式（2）和式（3）计算：

[NH4+-N]inf/[NH4+-N]eff 进/出水氨氮质量浓度，mg/L；

[NO2--N]inf /[NO2--N]eff 进/出水亚硝酸盐氮质量浓度，mg/L；

[NO3--N]inf /[NO3--N]eff 进/出水硝酸盐氮质量浓度，mg/L；

本研究中水质指标测定依据《水和废水监测分析方法》（第四版）；氨氮（NH₄⁺-N）采用HJ 535—2009《水质 氨氮的测定 纳氏试剂分光光度法》；亚硝酸盐氮（NO₂⁻-N）采用GB 7493—87《水质 亚硝酸盐氮的测定 分光光度法》；硝酸盐氮（NO₃⁻-N）采用HJ/T 346—2007《水质 硝酸盐氮的测定 紫外分光光度法》（试行）。

微生物群落结构采用16S rRNA基因V3–V4区高通量测序分析。取反应器污泥样品进行测序，样品经Illumina MiSeq平台（2×300 bp）测序后，原始数据采用QIIME2流程处理，并使用DADA2进行去噪和ASV生成；物种注释基于Silva 138数据库完成，重点分析Nitrosomonas、Nitrospira等硝化相关菌属的相对丰度变化。

针对光伏废水水质波动大但经均质池调节后日变化趋势可循的特点，构建了“LSTM日级前馈预测+出水氨氮-DO双参数反馈校正”的分级曝气控制系统，逻辑框架见图2所示。该系统于阶段Ⅲ全程启用，其中LSTM模型仅用于提供日级基准曝气前馈设定，出水氨氮-DO双参数反馈用于修正实时运行偏差，从而在氨氮负荷梯度提升过程中协调曝气供给、氨氮去除和低DO维持，实现面向短程硝化稳定运行的精准曝气调控。

为增强曝气控制的前馈调节能力，引入长短期记忆网络（LSTM）模型，根据进水负荷、反应器运行状态和出水水质变化预测日级基准曝气量。模型预测结果用于提供曝气前馈设定，并进一步按风机曝气量-频率标定关系换算为风机日基准运行频率fbase。实际运行过程中，风机最终执行频率仍由出水氨氮-DO双参数反馈模块进行实时修正。

（1）特征工程与数据预处理

模型数据来源于反应器连续运行过程中的在线监测数据和日常水质分析数据。为降低短时波动对模型训练的影响，采用日均值构建样本。特征工程与数据预处理基于反应器运行机理和变量相关性分析开展。模型输入向量X-T包含9个日均特征，并采用滑动窗口方法选取T-5至T-1连续5 d数据作为输入序列，用于预测第T日平均曝气量。

输入变量涵盖三类指标：进水负荷指标，包括日均进水氨氮浓度、日处理水量；过程状态参数，包括日均反应器pH、DO、污泥浓度及历史曝气量；出水反馈指标，包括日均出水氨氮、硝酸盐氮及亚硝酸盐氮浓度。所有输入特征均采用离差标准化处理至〔0，1〕区间，以提高模型训练的收敛稳定性。

（2）模型架构与参数设置

预测模型采用双层LSTM网络结构，参数见表3所示。第一层设置64个隐藏单元，用于提取高维时序特征；第二层设置32个隐藏单元，后接Dropout层（丢弃率0.2）以降低过拟合风险，最后通过全连接层输出下一控制周期的基准曝气量预测值。模型以均方误差（MSE）为损失函数，采用Adam优化器训练，学习率为0.001；训练集、验证集和测试集划分比例为8：1：1。模型性能采用训练损失、验证损失及测试集预测值与实测值的决定系数R²进行评价。

为修正前馈预测模型在异常负荷或短时水质波动下可能产生的偏差，构建基于“出水氨氮+DO”的双参数负反馈校正模块。LSTM模型输出日级基准曝气量，并按风机曝气量-频率标定关系转换为风机日基准运行频率fbase，反馈模块在此基础上给出频率修正量Δf，最终执行频率为ftotal=fbase+Δf。该机制以LSTM预测值作为前馈设定，同时通过实时DO和出水氨氮反馈修正运行偏差。模块设定DO临界阈值A=0.5 mg/L、出水氨氮上限B=100 mg/L、出水氨氮变化阈值|b″|=5 mg/L和出水氨氮下限c=10 mg/L。其中，A依据短程硝化低DO维持要求确定，B依据游离氨控制上限并结合运行pH和温度折算确定；系统实时采集DO值a和出水氨氮浓度b，并根据相邻控制周期出水氨氮浓度变化判断其变化趋势；上述阈值为本试验系统的运行控制参照值，与在线仪表精度、采集周期及曝气调节响应有关，不作为通用控制阈值。随后执行如下分级调控策略：

1.异常工况响应：当b≥B且a≥A时，供氧通常并非主要限制因素，出水氨氮仍高于设定上限，可能与污泥活性下降、进水负荷突增或设备异常有关。系统触发报警，暂维持当前曝气量，并排查进水水质、污泥状态及设备运行情况；

2.供氧不足补偿：当b>B且a

3.NOB恢复风险控制：当bA时，说明氨氮去除已满足要求但DO偏高，存在过曝气及NOB恢复风险，系统逐步降低曝气频率，直至DO回落至阈值A以下；

4.稳态精细调节：当b

通过上述前馈预测与反馈校正耦合，曝气控制不再仅依赖单一DO信号，而是同时考虑氨氮去除需求和低DO维持目标，以兼顾AOB供氧需求和NOB抑制要求。

2 结果与讨论

FA冲击实验表明，AOB与NOB对游离氨的耐受性不同。如图3所示，当FA质量浓度升至10 mg/L时，NOB相对活性降至61.2%，而AOB在该浓度下仍保持较高相对活性；FA进一步提高至20 mg/L时，NOB活性继续降低，但AOB活性也下降至25.5%。因此，FA质量浓度为10 mg/L时，可在本试验条件下兼顾NOB抑制与AOB活性保留，作为后续FA冲击及提负荷步距控制的参考值。Anthonisen等的研究结果与试验结果具有一致性，FA是短程硝化启动关键影响因素，可作为短程硝化启动过程中的重要调控条件。总体来看，NOB的FA抑制阈值低于AOB，支持利用FA进行选择性抑制的理论判断。需要指出的是，10 mg/L并非绝对通用阈值，而是在本试验温度、pH、接种污泥和负荷条件下兼顾NOB抑制与AOB活性保留的参考水平。

在后续连续运行中，如图4所示，对照组的NAR始终低于20%，而ARE升至95%以上，硝酸盐氮浓度同步上升，表明硝化过程以全程硝化为主导。1 mg/L FA处理组在运行第4—5天时NAR出现短暂升高，但随后回落，硝酸盐氮浓度升高，整体趋势与对照组接近。10 mg/L FA预处理组的NAR于第7天达到80%，并维持较高水平；ARE在第11天恢复至95%以上，说明该处理条件下亚硝酸盐积累和氨氮去除可同步维持。20 mg/L组虽NAR较高，但ARE恢复较慢，表明过高FA浓度会延缓AOB活性恢复。上述结果说明，NOB活性恢复存在滞后性，10 mg/L FA可形成有利于短程硝化启动的调控窗口，但连续流主反应器中短程硝化能否快速启动并稳定维持，仍需结合三阶段运行过程中的NAR和ARE变化综合判断。

图5展示了三阶段运行过程中FA、NAR和ARE的变化。以去除氨氮污泥负荷不低于0.04 kg NH4+-N/（kg MLSS·d）、NAR≥80%且ARE≥95%连续保持3 d作为连续流短程硝化启动完成判据，并将第18天运行负荷提高至0.04 kg NH4+-N/（kg MLSS·d）且开始实施FA冲击之日作为启动计时起点，系统于d24—d26 NAR＞80%且稳定攀升，短程硝化启动时间为9 d。启动完成后，系统继续提负荷，并于第46天将去除氨氮污泥负荷提升至0.22 kg NH4+-N/（kg MLSS·d）。

阶段Ⅰ运行期间FA整体维持在0.01~0.74 mg/L的低背景水平，系统以提升生物量和运行负荷、为后续FA冲击做准备为主要目标，并以ARE>95%作为逐级提负荷的控制信号；当运行负荷提高至0.04 kg NH4+-N/（kg MLSS·d）时，于第18天实施FA冲击，并由阶段Ⅰ转入阶段Ⅱ。

阶段Ⅱ在第18天通过提高氨氮负荷并调节pH实施24 h无曝气FA冲击，运行条件为pH 7.8-8.1、温度约25 ℃，d18—20的FA分别为7.94、6.47和4.73 mg/L，随后在恢复曝气条件下快速降至1 mg/L以下；除第18天外，本阶段其余时段均保持曝气。在该短时FA冲击与低DO共同作用下，AOB代谢受到一定抑制，出水氨氮和亚硝酸盐氮浓度均出现上升；同时NOB受到更强的抑制，硝酸盐生成受限。冲击结束后恢复运行条件，AOB活性逐步恢复，NOB活性恢复相对滞后，亚硝酸盐持续积累；当NAR>80%且ARE>95%时，系统由阶段Ⅱ转入阶段Ⅲ。

阶段Ⅲ通过提高处理水量与进水氨氮浓度的协同方式实现负荷提升，并将FA约10 mg/L作为提负荷步距控制的参考上限，该阶段以ARE>95%作为继续提负荷的控制信号。逐日FA数据显示，各提负荷节点的FA分别抬升至9.40、13.85、8.49和5.76 mg/L，说明提负荷瞬间会形成短时FA冲击；其中d36节点出现13.85 mg/L的瞬时峰值，但随后在同一平台内快速回落，例如d37—41节点由12.20 mg/L降至0.13 mg/L，表明高于10 mg/L的情况并未长时间维持。由此可见，阶段Ⅲ的FA变化呈现“节点抬升、随后衰减”的时间特征，其与低DO运行共同作用，有助于在负荷提升过程中抑制NOB恢复并维持短程硝化稳定。

现有研究对短程硝化启动完成的判定标准尚无完全统一口径。部分研究将 NAR>50%作为系统已形成明显亚硝酸盐积累、短程硝化通路初步建立的宽口径判据；而在更严格的工程评价中，通常要求 NAR 稳定达到80%以上，并同时保持较高的氨氮去除水平，认为短程硝化启动完成；当 NAR 达到90%以上时，则更多反映系统进入较高水平且较稳定的短程硝化运行状态。与已有研究相比，本文并非单纯强调“启动时间最短”，而是强调在高氨氮低 C/N 工业废水条件下，采用相对明确且较严格的判据，即 NAR≥80%、ARE≥95%并连续稳定维持3 d，界定短程硝化启动完成。

在实施三阶段调控策略后，反应器内微生物群落结构发生变化。Good’s coverage均高于0.999，说明测序深度能够覆盖主要微生物类群。如表4所示，与处理前相比，Chao1指数和观测物种数分别下降61.9%和61.7%，Shannon指数由8.16降至4.34，Simpson（1-D）由0.986降至0.831，表明系统内微生物丰富度和多样性均有所下降。试验结果表明，FA与低DO协同作用使部分不适应低DO或不耐受FA的类群减少，并促进与氨氧化过程相关的功能菌富集。该变化趋势与FA选择压力下微生物群落重构及高氨氮短程硝化系统功能菌群演替规律相符。

如图6和图7所示，属水平分析进一步揭示了功能菌群的变化：Nitrosomonas相对丰度从0.85%升至56.7%，成为系统中占优势的氨氧化菌属；Nitrospira从0.55%增至10.07%，AOB/NOB丰度比由1.54提高至5.63，但NOB的增幅低于AOB。结合阶段Ⅲ出水水质NAR>80%的结果，可认为三阶段调控促进了AOB富集，并限制了NOB在硝化过程中的功能贡献。需要指出的是，Nitrospira相对丰度升高并不必然代表硝酸盐生成活性增强；在低DO和FA选择压力下，其功能贡献可能受到限制，因此需结合NAR、硝酸盐生成量和AOB/NOB丰度比综合判断NOB抑制效果。

针对生化系统的滞后性，构建双层LSTM模型用于预测日级基准曝气量，为精准曝气调控提供前馈依据。训练过程和预测性能评估如图8所示，训练损失与验证损失均在前20轮快速下降，并在约60个迭代轮次后趋于稳定（训练损失：0.052±0.003；验证损失：0.061±0.004）。验证损失略高于训练损失（比值≈1.17），且未出现持续上升趋势，说明模型在该训练配置下未出现明显过拟合。测试集回归分析显示，预测曝气量与实际曝气需求具有较好一致性，决定系数（R²）为0.88。该结果表明，LSTM模型能够表征进水负荷、反应器运行状态和出水水质等多参数与曝气需求之间的非线性关系，可为日级基准曝气设定提供前馈参考。需要说明的是，LSTM模型输出的是日级基准曝气量，主要用于确定风机运行频率的前馈设定值，并不直接替代实时DO反馈控制；本文未设置传统DO单参数反馈对照组，因此不对LSTM相对于传统控制的独立增益作定量外推。实际运行中仍需依赖出水氨氮-DO双参数反馈进行修正，以避免单纯预测控制对突发负荷波动响应不足。

图9显示，阶段Ⅲ运行期间，实际曝气量总体围绕LSTM预测的基准曝气量波动，二者偏差主要反映了双参数反馈模块根据DO和出水氨氮变化对前馈预测结果进行的动态修正，并不完全代表模型预测误差。尽管曝气执行量存在波动，系统DO仍基本维持在0.5 mg/L以下，出水氨氮保持在10～60 mg/L范围内，NAR稳定在80%以上，ARE保持在95%以上，上述结果表明，前馈预测与反馈校正耦合的曝气调控可为负荷提升过程中的低DO维持、氨氮去除和亚硝酸盐积累提供运行支持。

3 结论

针对光伏废水高氨氮、低C/N比条件下短程硝化启动和维持过程中的调控问题，结合FA抑制、低DO运行和机器学习辅助精准曝气调控开展试验，得到以下结论：

1）FA抑制强度的确定：在本试验条件下，FA约10 mg/L可作为提负荷步距控制的参考上限。该水平下NOB活性可受到抑制，而AOB仍保持较高活性；

2）三阶段启动策略和运行结果：通过“生物量增殖—FA选择性抑制—LSTM前馈设定与出水氨氮-DO双参数反馈校正耦合曝气”的三阶段控制可实现连续流MBR中光伏高氨氮废水短程硝化的快速启动与稳定运行。系统在第18天运行负荷提高至0.04 kg NH4+-N/（kg MLSS·d）并开始实施FA冲击为启动起点，在9 d内完成短程硝化启动。启动完成后，去除氨氮污泥负荷进一步提升至0.22 kg NH4+-N/（kg MLSS·d），第47—50天NAR维持在84.20%～84.54%，ARE维持在99.85%～99.95%，表明该策略可在较短时间内实现短程硝化启动并维持高负荷稳定运行。

3）微生态结构的定向重构：三阶段调控改变了反应器内微生物群落结构，并形成以Nitrosomonas为优势氨氧化菌属的功能菌群。Nitrosomonas相对丰度由0.85%提升至56.7%，AOB/NOB丰度比提高至5.63，为短程硝化稳定维持提供了微生态基础。

4）智能曝气控制：“LSTM日级前馈预测+出水氨氮-DO双参数反馈校正”的曝气控制系统能够在负荷提升过程中协调曝气供给与低DO控制目标。阶段Ⅲ运行期间，系统DO维持在0.5 mg/L以下，NAR维持在80%以上，ARE保持在95%以上，为光伏高氨氮工业废水短程硝化的精准曝气调控提供了运行依据，但由于未设置传统DO单参数反馈对照组，本文不对LSTM独立贡献作定量外推。

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