类型a：这篇文档报告了一项原始研究。
主要作者与机构及发表信息
该研究的主要作者包括Abdul Gaffar Shiek、VS Raghu Kumar Machavolu、Murali Mohan Seepana和Seshagiri Rao Ambati，他们均来自印度国家技术学院化学工程系。这项研究于2020年5月18日被接受，并在2021年发表于《Environmental Science and Pollution Research》期刊上。
学术背景
该研究属于环境科学与废水处理领域，重点探讨了生物废水处理过程中营养物去除的控制策略设计问题。废水处理厂（WWTP）的操作具有高度非线性特征，同时面临流量和污染物浓度的巨大波动以及进水成分的不确定性。为应对这些挑战，研究者使用了基于ASM3BioP框架的活性污泥工艺模型，旨在实现氮和磷的同时去除。此外，该研究还比较了比例积分（PI）控制、模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control）和基于模型的预测控制（Model Predictive Control, MPC）三种控制方法的性能表现。其目标是评估不同控制策略对出水质量指数（EQI）、全球工厂性能和操作成本的影响，从而优化废水处理过程。
详细研究流程
该研究主要包括以下几个步骤：
1. 模型选择与配置
研究采用的是ASM3BioP模型，该模型由七个反应器组成（厌氧-缺氧-好氧串联），并附带一个二级澄清池。模型中包含17个状态变量，涵盖了溶解氧（DO）、氨氮（NH4-N）、硝酸盐（NO3-N）和磷（P）等关键参数。研究者通过调整不同的反应器组合（CS1-CS8）来测试控制策略的效果。
控制策略设计与实施
研究设计并实施了8种控制策略，其中包括PI控制器、MPC和模糊控制器。PI控制器的设计基于系统辨识技术，从开环数据中提取线性模型，并通过SIMC方法确定控制器参数。MPC的实施则涉及预测时域（NP）和控制时域（NC）的选择，其中NP设置为10，NC设置为2。模糊控制器的设计基于Mamdani模糊推理机制，输入变量为反馈误差（e）和高阶误差（ed），输出变量为溶解氧传递系数（KLa）和内部回流速率（Qintr）。
实验对象与处理
实验对象为模拟废水处理系统的动态行为，进水数据包括正磷酸盐（SPo4）、氨氮（SNH）、总悬浮固体（XTSS）、易降解有机底物（SS）和流量（Q）。研究者分别在干季、雨季和暴雨条件下进行模拟，以评估不同控制策略的表现。
数据分析流程
数据分析的核心指标包括出水质量指数（EQI）、操作成本指数（OCI）和磷去除效率。EQI通过计算各污染物负荷的加权平均值得出，而OCI则综合考虑了曝气能量（AE）、泵送能量（PE）、混合能量（ME）和污泥生产率（SP）。研究者还通过比较闭环和开环操作的结果，评估了控制策略的有效性。
主要结果
1. PI控制器的表现
PI控制器在所有控制策略中的表现较为稳定，尤其是在CLS1和CLS2配置下，其出水质量指数（EQI）和操作成本指数（OCI）优于其他配置。然而，在磷去除方面，PI控制器的表现相对较弱。
MPC的表现
MPC在氮和氨的去除方面表现出色，尤其是在暴雨和雨季条件下，其跟踪性能显著优于PI控制器。MPC能够有效降低EQI和OCI，表明其在复杂动态条件下的适应能力较强。
模糊控制器的表现
模糊控制器在磷去除方面表现优异，其效果优于PI和MPC。然而，模糊控制器的操作成本较高，导致其整体性能略逊于MPC。
比较分析
综合来看，MPC在EQI和OCI方面的表现最佳，而模糊控制器在磷去除方面更具优势。PI控制器虽然表现稳定，但在复杂条件下不如MPC和模糊控制器灵活。
结论与意义
该研究通过比较PI控制器、MPC和模糊控制器在废水处理中的应用，得出了以下结论：
1. MPC在氮和氨的去除方面表现最佳，能够显著提高出水质量并降低操作成本。
2. 模糊控制器在磷去除方面具有独特优势，但其高操作成本限制了其广泛应用。
3. PI控制器虽然表现稳定，但在复杂动态条件下的适应能力较弱。
该研究的科学价值在于提供了一种综合评估不同控制策略的方法，为废水处理厂的优化提供了理论支持。其应用价值体现在实际操作中，可根据具体需求选择合适的控制策略，从而提高处理效率并降低成本。
研究亮点
1. 首次将ASM3BioP模型应用于七反应器配置的废水处理系统中，填补了该领域的空白。
2. 创新性地结合了PI控制器、MPC和模糊控制器，全面评估了其在不同条件下的性能表现。
3. 提供了详细的EQI和OCI分析方法，为后续研究奠定了基础。
其他有价值内容
研究还指出，未来的研究方向可以进一步优化MPC和模糊控制器的参数设置，以降低操作成本并提高整体性能。此外，研究建议在实际废水处理厂中进行试点测试，以验证这些控制策略的可行性。