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研究簡介:污水處理廠(WWTPs)是溫室氣體(GHG)排放的重要來源之一,其中N2O的全球變暖潛能是二氧化碳的265倍。因此,N2O的減排已成為污水處理行業(yè)的當(dāng)務(wù)之急。盡管已有研究關(guān)注N2O排放的量化,但數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊,影響了建模的準(zhǔn)確性和可靠性。本研究旨在通過六維數(shù)據(jù)質(zhì)量評估框架(包括相關(guān)性、準(zhǔn)確性、完整性、一致性、可比性和可訪問性),系統(tǒng)評估N2O及相關(guān)變量的數(shù)據(jù)質(zhì)量,并分析其季節(jié)性變化。四個(gè)污水處理廠均安裝了永久性的N2O傳感器,數(shù)據(jù)收集方式與其他常規(guī)運(yùn)營數(shù)據(jù)一致(如溶解氧、氮素濃度、流量等)。
	
研究采用滑動(dòng)窗口秩相關(guān)分析方法,探究N2O與氮素變量之間的時(shí)變關(guān)系,同時(shí)對比不同工廠及工藝設(shè)計(jì)下的季節(jié)變化模式。研究結(jié)果表明,不同污水處理廠的數(shù)據(jù)質(zhì)量存在顯著差異,數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和一致性受到多種因素的影響,如傳感器漂移、維護(hù)不足等。此外,N2O在不同工廠表現(xiàn)出明顯的季節(jié)性變化,但各廠之間的變化模式并不一致。例如,F(xiàn)redericia污水處理廠的N2O排放主要集中在冬季和春季,而Skanderborg污水處理廠則在冬季達(dá)到峰值。這種差異可能與各廠的工藝設(shè)計(jì)、傳感器維護(hù)以及操作條件有關(guān)。
	
進(jìn)一步的分析發(fā)現(xiàn),N2O與氮素變量之間的關(guān)系并非恒定,而是呈現(xiàn)出時(shí)間依賴性,這表明使用單一模型對不同工廠進(jìn)行N2O排放預(yù)測可能是不合適的。本研究通過分析丹麥四個(gè)污水處理廠的運(yùn)營數(shù)據(jù),深入探討了污水處理過程中一氧化二氮(N2O)的數(shù)據(jù)質(zhì)量及其季節(jié)變化特征。研究的主要目的是評估現(xiàn)有數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模中的適用性,并為未來N2O排放的控制提供科學(xué)依據(jù)。
	
Unisense微電極系統(tǒng)的應(yīng)用
	
Unisense公司生產(chǎn)的克拉克型電化學(xué)N2O傳感器,這種傳感器專門用于測量廢水中溶解態(tài)的N2O濃度。其測量范圍為0-1.5 mg N2O-N/L,分辨率為0.005 mg N2O-N/L。在部署該N2O傳感器前,需要在與廢水溫度相同的環(huán)境下進(jìn)行兩點(diǎn)校準(zhǔn),以確保測量結(jié)果的準(zhǔn)確性。根據(jù)季節(jié)性溫度變化,每兩個(gè)月需要進(jìn)行一次校準(zhǔn),以保證測量結(jié)果的誤差在±5%以內(nèi)。Unisense設(shè)備在數(shù)據(jù)采集中的可靠性得到了驗(yàn)證。研究中發(fā)現(xiàn),該設(shè)備在高濃度N2O環(huán)境下的表現(xiàn)甚至優(yōu)于商業(yè)化在線氣體分析儀,尤其是在N2O濃度超過500ppmv時(shí),其測量結(jié)果更為精確。通過Unisense設(shè)備采集的數(shù)據(jù),研究人員能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測污水處理過程中N2O。
	
實(shí)驗(yàn)結(jié)果
	
不同污水處理廠的數(shù)據(jù)質(zhì)量存在顯著差異,數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和一致性受到多種因素的影響,如傳感器漂移、維護(hù)不足等。此外N2O在不同工廠表現(xiàn)出明顯的季節(jié)性變化,但各廠之間的變化模式并不一致。例如,F(xiàn)redericia污水處理廠的N2O排放主要集中在冬季和春季,而Skanderborg污水處理廠則在冬季達(dá)到峰值。這種差異可能與各廠的工藝設(shè)計(jì)、傳感器維護(hù)以及操作條件有關(guān)。進(jìn)一步的分析發(fā)現(xiàn),N2O與氮素變量之間的關(guān)系并非恒定,而是呈現(xiàn)出時(shí)間依賴性,這表明使用單一模型對不同工廠進(jìn)行N2O排放預(yù)測可能是不合適的。利用來自四個(gè)丹麥污水處理廠的運(yùn)營數(shù)據(jù),這些污水處理廠提供了超過8年的N2O測量結(jié)果,量化了數(shù)據(jù)質(zhì)量,從而量化了未來N2O建模的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的可行性。
	
圖1、N2O濃度在(a)3天(Aved?re污水處理廠)和(b)10天(Fredericia污水處理廠)任意期間的變化示例。
	
圖2、具有單個(gè)曝氣池的一般交替ASP圖,其中k,m,m值因工廠而異,具體取決于廢水進(jìn)水特性。
	
圖3、按工廠分組的缺失數(shù)據(jù)。灰色實(shí)線表示樣本中位數(shù),藍(lán)色虛線表示樣本均值。
	
圖4、時(shí)間序列圖,用于比較a)弗雷德里西亞、(b)斯坎德堡污水處理廠、(c)阿韋德勒生物處理線、(d)阿韋德爾生物處理線3和(e)科格的N2O移動(dòng)平均值和移動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差。圖(a)所示的Fredericia案例,工藝特征每年都不同,并且有一種模式表明,N2O產(chǎn)量在冬季和春季在1-4月左右最高。斯坎德堡污水處理廠的N2O產(chǎn)量在11月和12月達(dá)到頂峰,而弗雷德里西亞的情況則不同。在圖(c)和(d)中,給出了Aved?re生物處理線1和3的N2O測量值。與弗雷德里西亞的數(shù)據(jù)類似,N2O具有多年來重復(fù)的季節(jié)性模式。Aved?re的N2O測量值在春末和夏季最高,在4月至6月左右達(dá)到峰值。K?ge污水處理廠的N2O剖面如圖(e)所示。K?ge污水處理廠的濃度在9月至10月左右達(dá)到頂峰,
	
圖5、Fredericia滑動(dòng)窗口秩相關(guān)性。來自Fredericia的數(shù)據(jù)表明,N2O、NH4和DO之間的相似性在整個(gè)數(shù)據(jù)集中各不相同。N2O和NO3之間的相似性顯示出與N2O和NH4的相似行為。
	
結(jié)論與展望
	
本研究旨在建立和支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的N2O預(yù)測和估計(jì)模型開發(fā)基礎(chǔ)。研究中Unisense設(shè)備(克拉克型電化學(xué)N2O傳感器)被用于測量污水處理廠中的溶解態(tài)一氧化二氮(N2O)濃度。
	
本論文研究了僅使用來自四個(gè)不同處理廠和不同工藝設(shè)計(jì)的運(yùn)營數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模的可行性。收集的數(shù)據(jù)的特征與用于分析或確定工廠控制措施的數(shù)據(jù)一致。對獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評估,確定與運(yùn)營數(shù)據(jù)相關(guān)的挑戰(zhàn),同時(shí)提供真實(shí)數(shù)據(jù)中的示例。量化了四個(gè)質(zhì)量問題,并比較了不同案例工廠的數(shù)據(jù)質(zhì)量。本研究比較了日常作中使用的不同傳感器類型的數(shù)據(jù)質(zhì)量。對所有四個(gè)案例的數(shù)據(jù)進(jìn)行了剖面分析并調(diào)查了季節(jié)性變化,并比較了類似工廠設(shè)計(jì)的結(jié)果。此外通過滑動(dòng)窗口秩相關(guān)性研究了N2O與含氮變量之間的關(guān)系。所有使用的統(tǒng)計(jì)方法都作為滑動(dòng)窗口運(yùn)算應(yīng)用,因此可以更好地了解變化條件下的N2O動(dòng)力學(xué)。本研究評估了從丹麥四個(gè)污水處理廠(WWTP)收集的運(yùn)營數(shù)據(jù)是否存在質(zhì)量問題,并進(jìn)行了分析,以調(diào)查用于控制目的的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模的可行性。
	
所有工廠的生物反應(yīng)器中都安裝了永久性的N2O傳感器,并且N2O數(shù)據(jù)的收集條件與其他運(yùn)行數(shù)據(jù)相同。我們對運(yùn)營數(shù)據(jù)進(jìn)行六維數(shù)據(jù)(相關(guān)性、準(zhǔn)確性、完整性、一致性、可比性、可訪問性)的質(zhì)量評估。為了提高存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性,本研究人員建議今后采取措施收集和存儲(chǔ)污水處理廠中的元數(shù)據(jù)。此外還研究并比較了各種案例工廠和工藝設(shè)計(jì)中的N2O、含氮變量和氧之間的季節(jié)變化和時(shí)變關(guān)系。結(jié)果表明,各工廠的運(yùn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量差異很大。對N2O與氮素變量之間時(shí)變互關(guān)系的研究顯示,不同案例內(nèi)部或不同案例之間沒有明確的模式。此外建議未來的研究應(yīng)考慮調(diào)整模型,以便將更多影響與可靠的測量聯(lián)系起來,而不是假設(shè)所有變量都具有相同的質(zhì)量。
	
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