学术研究报告：基于随机优化的序批式反应器（SBR）生物过程单目标与多目标控制研究
作者及发表信息
本研究的核心作者为Tomasz Ujazdowski、Robert Piotrowski*（通讯作者）及Michał Banach，均来自波兰格但斯克理工大学（Gdańsk University of Technology）的电气与控制工程学院/EkoTech中心。研究成果发表于《Journal of Process Control》第140卷（2024年），文章标题为《A stochastic approach for the solution of single and multi–objective optimisation problems of biological processes in sequencing batch reactor》，在线发表于2024年6月20日。
学术背景与研究目标
研究聚焦于污水处理的序批式反应器（Sequencing Batch Reactor, SBR）生物过程优化控制。随着城市化加剧，污水处理厂（WRRF）面临高能耗（占全球电力消耗3%）与严格排放标准的双重压力，其中曝气成本占总运行费用的60%。传统SBR操作采用固定参数（如溶解氧（Dissolved Oxygen, DO）浓度恒为2 mg/L），难以适应动态进水负荷，导致效率低下。本研究旨在通过随机优化算法动态调整SBR循环参数（如相位时长、DO设定值），实现能耗与处理质量的协同优化。
研究方法与流程
1. 控制体系设计
- 分层控制结构：设计双层控制系统：下层为基于极值搜索控制（Extremum Seeking Control, ESC）的DO自适应控制器，上层为优化层（单目标SOO/多目标MOO）。
- ESC控制器开发：利用调制-解调机制动态调整DO设定值，整合非线性氧传递模型（式4a-b）和呼吸作用扰动估计，参数通过遗传算法（GA）优化。
- 优化问题构建：
*SOO*：目标函数（式7a）联合最小化曝气能耗（x₁x₃x₄）、总氮（TN）、总磷（TP）和化学需氧量（COD）的惩罚项（式7b-d），约束条件如式8a-d。
*MOO*：NSGA-II算法优化四目标（式9a）：能耗（f₁）、TN（f₂）、TP（f₃）、COD（f₄），决策变量包含相位时长、DO浓度等。
实验与仿真
性能指标：对比传统固定参数法、SOO与MOO的能耗（式10）、TN/TP/COD达标率及计算耗时。
主要结果
- DO控制效果：ESC控制器在动态DO设定下（如1.04–2.29 mg/L）误差显著低于PID（图14 vs 图16, 18）。
- 优化效果：
*SOO*：两周期模拟中，第二周期出现12个曝气相（时长0.91–1.27 h），COD/TN/TP均达标，但能耗较高（表8）。
*MOO*：4-5个曝气相（时长1.01–2.14 h），处理周期缩短40%，能耗降低23%，TP在非假日期间略超限（需权重调整）。
- 计算效率：MOO耗时仅为SOO的42%（0.5小时 vs 1.2小时），适合实时应用。
结论与价值
本研究提出了一种创新的随机优化框架，首次将NSGA-II应用于SBR多目标优化，解决了传统固定参数法无法平衡能效与水质的问题。科学价值体现在：
1. 方法学创新：B&B-GA混合策略提升了混合整数非线性问题的求解效率；ESC的呼吸作用扰动补偿增强了鲁棒性。
2. 工程意义：动态优化使SBR能耗降低20%以上，为污水处理厂智能化升级提供技术路径。
研究亮点
- 跨学科融合：结合控制理论（ESC）、优化算法（NSGA-II）与环境工程（ASM2D）。
- 全参数优化：首次同时优化相位数量、时长及DO浓度，突破传统单参数调整局限。
- 实践可操作性：仿真验证基于真实污水厂数据，算法可在普通计算机运行。
其他价值
研究揭示了当前SBR控制的共性缺陷（如忽略磷化合物动态），为后续研究指明了方向（如实时进水预测、多目标决策自动化）。