数学模型在污水处理厂中的应用
数学建模 污水处理
数学建模污水处理近年来，随着我国城市化进程的加速和人口的快速增长，城市污水处理问题变得越来越严重，给人们生活环境带来了很大的压力和威胁。
然而，随着数学在各个领域中的应用越来越广泛，数学建模已经成为污水处理问题研究的一种重要的工具。
数学建模是指使用数学方法研究复杂现实问题的一种方法。
在污水处理中，数学建模的应用主要表现在以下几个方面。
第一，数学建模可以帮助我们精确地描述污水处理的过程。
通过数学建模，我们可以将污水处理过程中的各种因素分别进行量化，然后通过建立数学模型，来描述这些因素之间的相互作用。
例如，在污水的生化处理过程中，不同的微生物有不同的作用，通过建立数学模型，可以描述它们的生长、死亡、代谢和分解等过程。
第二，数学建模可以帮助我们优化污水处理流程。
建立完整的污水处理模型，可以用来优化流程，检测并解决污水处理中出现的问题，如过度臭氧化，过多沉淀等问题。
同时，我们还可以利用模型来确定适当的措施，降低成本并增加处理效率。
第三，数学建模可以帮助我们预测污水处理后的效果。
在实际污水处理中，我们需要经常监测处理后的效果。
通过建立数学模型，我们可以预测不同处理方案的效果，来寻找最佳的处理方案。
在建立数学模型时，我们通常需要考虑以下因素。
第一，建立模型的精度。
建立模型时，我们需要掌握一定的数学知识和分析技巧，同时，还需要收集大量的实验数据和相关信息，以保证模型的准确性和可靠性。
第二，建立模型的通用性。
我们需要注意到模型对不同场合的适用性，尽量的不受环境因素的影响才能确保它的通用性。
第三，建立模型的运算效率。
模型的运算效率与每次实现时的数据量密切相关，因此，我们需要充分的利用计算机来提高运算效率。
在污水处理领域中，数学建模已得到了广泛的应用，并取得了很好的效果。
例如，在研究污水生物处理技术时，我们可以利用微生物生长动力学、群体生态学和传质动力学等数学模型，对微生物生长和代谢等过程进行建模，从而研究和优化污水处理的过程。
ASM2d数学模型在污水处理厂运行优化中的应用研究的开题报告
ASM2d数学模型在污水处理厂运行优化中的应用研究的开题报告一、研究背景污水处理是现代城市环境保护工作的关键点之一。
然而，污水处理厂在运行过程中往往存在能源消耗高、操作成本大、处理效率低等问题，如何进行优化运行是目前亟需解决的问题。
传统的经验运行方式已经不能满足实际需求，因此需要引入现代数学模型进行优化分析。
二、研究意义采用ASM2d数学模型，可以对污水处理厂的运行进行精细化管理，提高污水处理的效率和质量，减少运行成本，提高处理能力。
该研究对污水处理企业的运营管理和环保监管部门的管理决策提供一定的参考和支持，有着很强的现实意义和应用价值。
三、研究内容本研究将基于对ASM2d数学模型的深入理解和运用，对污水处理厂的运行进行优化分析。
具体研究内容包括：1.建立污水处理厂的ASM2d数学模型；2.采用模型对污水处理过程进行优化分析；3.探讨模型在实际生产中的应用并进行验证；4.总结结论并提出模型运用的局限性和发展方向。
四、研究方法1. 调研文献，深入了解污水处理、数学模型和优化算法等相关知识；2. 建立污水处理厂的ASM2d数学模型，并通过MATLAB软件进行模拟和优化；3.根据实际数据，对模型进行验证和评估；4.对实验结果进行分析，并提出解决方案和建议。
五、预期结果通过建立ASM2d数学模型，可以对污水处理厂的运行进行优化管理，提高处理效率和能力，节约成本。
可以得到如下预期结果：1.能够建立污水处理厂的ASM2d数学模型；2.能够分析优化污水处理过程，提高处理效率和质量；3.验证模型在实际应用中的有效性；4.总结结论，提出建议和发展方向。
六、研究进度安排1.文献调研和理论学习（1周）；2.数据收集和ASM2d数学模型建立（2周）；3.模型优化和数据验证（3周）；4.实验结果分析和结论总结（2周）；5.撰写论文和答辩准备（2周）。
七、参考文献1. Moreno-Andrade, I. (2019). Optimization of activated sludge wastewater treatment plants using the ASM2d model. Environmental Technology & Innovation, 13, 434-452.2. Guo, Y., & Gao, H. (2017). Application of ASM2d model to optimize the operation of a sequencing batch reactor for municipal wastewater treatment. Environmental Science & Pollution Research, 24(20), 16259-16267.3. Lestari, A. R., & Prajitno, P. (2018). Application of ASM2d in optimization and prediction of activated sludge process in Sewage Treatment Plant. Journal of Physics: Conference Series, 1028(1), 012058.4. Rosenwinkel, K. H., & Benedetti, L. (2019). ASM2d model for the optimization of an extended aeration activated sludge wastewater treatment plant. Water Science & Technology, 79(2), 268-277.。
BSM1基准仿真数学模型在污水监测中的可行性分析
关键词：污水监测；数据模型;BSM1基准仿真;可行性分析
中图分类号：05725
文献标志码:A
文章编号：223 - 2526(2201)26 - 0250 - 26
Feasibinty analysis oO BSM1 benchmark simulation mathematical model in sewage monitoring
Key woks：wastewater monitoring；hata mofei；BSMI bexchmarb simulation;feasibility analysis
污水监测指的是利用先进的科学技术,对环境 或者水资源当中的污染因素进行观察、监控、测定, 并以现代化手段深入分析监测结果，进而评价环境 或水体质量，记录环境与水体质量长期以来的变化 情况,为相关的改进或预防措施提供数据依据。在
第43卷第4期 2021 年 6 月
能源 与环保
Chinv Enwvy and Envipxmevtat Protection
VU43 Na. 6 Jun. 2021
BSM1基准仿真数学模型在污水监测中 的可行性分析
袁睿泽
(陕西国防工业职业技术学院，陕西 西安 712342)
摘要：降低污水治理成本、提高污水治理效率是新形势下环境整治工作所面临的主要难题之一，在计
底物浓度的增加而增加，在反应速率达到最高的情
况下，反应速率并不会因有机底物浓度的提升而增
加。
在发生生物反应的过程中，各组分的反应随之
发生,并且由一种或几种微生物的反应所构成。反
应速率的计算方法：
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c =即旳
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表2 ASM9中的动力学参数 Tab. 2 Kinetic parameters in ASM9
数学模拟在污水处理厂节能减排中的应用和发展
倡导 节能 减排 的形 势下 ， 国家对 污水 排 放 要求 不 断 提 高 ， 能减 排将 成 为污水 处理 厂 运 营管 理 的一 项 重要 节
目标 ， 这使 得污 水处 理厂 面 临着 巨大 的提标 改 造 和 节 能减排 压 力 。
广 泛 的应用 前景 。
Ａｃ ｕｓｔ ｎ系统 ， ｑｉ ｉ ｉｏ 即数据 采集 与监 视控 制 系统 ） 口 ， 接 能将 污水 处 理厂 进 、 出水 的实 时水 质 指标 输 入该 实 时 模 型进行 模 拟 ， 后 输 出处理 工艺 的各个 控 制 目标 参 然 数， 包括 溶解 氧 （ Ｏ） 内 回流 比、 回流 比及 排 泥 量 Ｄ 、 外
（． 国石 油 吉林 石化 公 司 研 究 院 ； ． 国 石 油 吉 林 石 化 公 司污 水 处 理 厂 ） １中 ２中
摘 要 在 国 内外 节 能减排 的 大背景 下 ， 污水 处理 厂 面临 着 巨大的提 标 改 造和 节 能 减排 压 力 。基 于 活性 污泥数 学模 型 的数 学模拟 技 术在 国 内外 许 多污 水 处理 厂 的模 拟 仿 真 、 行 诊 断 与 工 艺优 化 、 级评 估 、 能减 运 升 节 排 等方 面得 到广 泛 的应 用 ， 章主要 介 绍 了数 学模拟技 术在 污水 处理 厂 节 能减 排 方 面 的发展 和 应 用 情 况 ， 文 并提
处理 系 统 数 学 模 拟 方 面 的 研 究 。 用 活 性 污 泥 模 型 利
数 学 模 拟 技 术 作 为 一种 模 拟 仿 真 技 术 ， 方 便 、 可
快捷、 有效 地指 导 污 水 处 理 的运 行 工 艺 优 化 ， 高 出 提
ASM发展及其在SBR工艺中的应用
ASM发展及其在SBR工艺中的应用ASM（Activated Sludge Model）即活性污泥模型，是国际水质协会（IAWQ）针对污水活性污泥法处理推出的数学模型。
ASM是为了解决废水生物处理设计和操作过程中的问题而推出的，主要目的是为了获得最优化的效果。
ASM自从推出以来，得到了广泛的应用；其本身也在不断地发展和完善。
现在，这个系列模型已经运用到了各种污水处理工艺如接触氧化、氧化沟、SBR等工艺中。
1．ASM发展概述1987年，IAWQ推出了ASM1[1]，这个模型包括了有机物氧化及硝化和反硝化的生物过程，由于这个模型能够很好地模拟污水处理结果，所以得到了研究者的认同。
1995年，IAWQ推出了ASM2[2]，它在ASM1的基础上引入了生物除磷以及化学除磷的过程。
1999年，IAWQ同时推出了ASM2d[3]和ASM3[4]。
ASM2d 是对ASM2的进一步完善，改正了ASM2中对磷聚集微生物（Polyphosphate Accumulating Organism，简写为PAO）的不恰当描述。
而ASM3是在总结和修正ASM1模型缺陷的基础上提出的，采用了与ASM1不同的理论依据，ASM3中同样包括有机物氧化、硝化和反硝化，而没有包括生物除磷。
2001年，由负责建立ASM3的学者推出了EAWAG Bio-P[5]模型，这个模型建立在ASM3基础上，采用了ASM2d的一些观点，在ASM3的基础上增加了生物除磷的过程，但不包括化学除磷。
ASM共有的特点在于将污水中的组分分为可溶性组分和颗粒性组分，其中可溶性组分包括溶解氧、碱度及大部分污染物，颗粒性组分包括微生物及部分污染物，应用理论建立生物或化学反应过程（基于莫诺特方程式）。
在表达方面最主要的特点是采用矩阵形式来描述各组分在反应过程中的变化规律和相互关系，这就简化了反应速率方程式的表达，有利于计算机程序的编码。
ASM矩阵反应速率中采用了“开关函数”的概念，用来反映环境因素改变而产生的抑制作用，可以避免那些因为具有不连续特性的反应过程在模拟过程中出现的数值不稳定的现象；例如在反硝化反应速率中加入一项，其中为氧饱和速率常数，为溶解氧浓度，当溶解氧趋于0时，此项为1，反硝化过程顺利进行，反之，当溶解氧浓度增大到一定限度时，此项趋近于0，反硝化过程停止。
数学模型在城市排水系统中的应用研究
数学模型在城市排水系统中的应用研究城市排水系统是城市基础设施的重要组成部分，其主要功能是有效地将雨水和污水排放出城市，以保障城市的正常运行和居民的生活质量。
然而，随着城市化的不断推进和人口的增长，城市排水系统面临着越来越大的挑战，例如城市内涝、水质污染等问题。
为了解决这些问题，数学模型被引入到城市排水系统中，以提供科学的决策支持和优化方案。
一、数学模型在城市排水系统中的基本原理数学模型是通过建立一系列数学方程来描述城市排水系统的运行机理和行为规律的工具。
它将复杂的城市排水系统简化为数学问题，通过数值计算和仿真模拟来预测和优化系统的性能。
具体而言，数学模型主要包括水动力学模型、水质模型和水文模型三个方面。
1. 水动力学模型水动力学模型是研究水流运动的数学模型。
它通过描述水流的流速、流量、液位等参数之间的关系，来模拟城市排水系统中水的流动情况。
水动力学模型可以帮助我们了解水流的速度、流向、压力等信息，从而预测城市内涝、堵塞等问题的发生概率，并提供相应的解决方案。
2. 水质模型水质模型是研究水体污染传输和转化的数学模型。
它通过描述污染物的浓度、扩散、降解等参数之间的关系，来模拟城市排水系统中污染物的传输和转化过程。
水质模型可以帮助我们了解污染物的分布、变化趋势，从而提前预警水质污染问题，并制定相应的治理策略。
3. 水文模型水文模型是研究降雨径流过程的数学模型。
它通过描述降雨量、产流量、径流量等参数之间的关系，来模拟城市排水系统中的降雨径流过程。
水文模型可以帮助我们了解降雨径流的产生、流向、储存等情况，从而预测和优化城市排水系统的设计和管理。
二、数学模型在城市排水系统中的应用案例数学模型在城市排水系统中的应用已经取得了显著的成果，并在实际工程中得到广泛应用。
下面以某城市的排水系统为例，介绍数学模型在城市排水系统中的具体应用。
1. 针对城市内涝问题的应用数学模型可以对城市内涝问题进行分析和预测。
通过在城市排水系统中建立水动力学模型，可以确定易涝点的位置和范围，预测内涝的发生概率，并提出相应的改善方案，例如增加下水道的容量、优化雨水管网布局等。
关于污水处理费用的数学模型
关于污水处理费用的数学模型污水处理费用是城市管理中一个重要的方面，它涉及到公共卫生和环境保护。
设计一个数学模型来估计污水处理费用可以帮助政府和水务部门制定合理的费用政策，提高污水处理效率，减少环境污染。
首先，我们需要确定污水处理费用和一些关键因素之间的关系。
污水处理费用可以分为固定成本和可变成本两部分。
固定成本是指与污水处理设施的建设和维护相关的固定费用，如设备购买和人工成本。
可变成本是指与实际的污水处理量相关的费用，如化学处理剂和电力消耗。
因此，我们可以将污水处理费用表示为：总费用 = 固定成本 + 可变成本固定成本通常是以年为单位计算的，而可变成本是以污水处理量为基础计算的。
关于固定成本部分的数学模型，我们可以考虑以下几个因素：设备购买费用、人工成本和维护费用。
设备购买费用可以用一个简单的数学方程来表示，如：设备购买费用 = 设备数量 * 单个设备价格其中，设备数量是根据城市的规模和污水处理需求进行估计的，单个设备价格可以通过市场调查获得。
人工成本可以根据城市工资水平和所需的人员数量进行计算。
我们可以使用以下公式来估计人工成本：人工成本 = 平均工资 * 人员数量维护费用是指设备维护和修理所需的费用。
我们可以根据设备购买费用的一定比例来估计维护费用，例如：维护费用 = 设备购买费用 * 年维护比例对于可变成本部分，我们可以考虑以下几个因素：污水处理量、化学处理剂和电力消耗。
污水处理量通常以每天处理的污水量为基础计算，可以由实际的污水排放量和人口规模来估算。
化学处理剂的使用量可以通过实际的污水处理效果和化学剂的投入量来决定。
电力消耗可以通过污水处理设备的能耗和运行时间来估算。
我们可以使用以下公式来计算可变成本：可变成本 = 污水处理量 * 单位处理成本其中，单位处理成本是可变成本中与污水处理量相关的部分。
综上所述，我们可以设计一个数学模型来估计污水处理费用：总费用 = 固定成本 + 可变成本固定成本 = 设备购买费用 + 人工成本 + 维护费用设备购买费用 = 设备数量 * 单个设备价格人工成本 = 平均工资 * 人员数量维护费用 = 设备购买费用 * 年维护比例可变成本 = 污水处理量 * 单位处理成本通过使用这个模型，政府和水务部门可以根据不同城市的特点和需求来确定合理的污水处理费用，从而实现资源的合理利用和环境的可持续发展。
污水生物脱氮过程N2O排放数学模型研究进展
污水生物脱氮过程N2O排放数学模型研究进展污水生物脱氮过程N2O排放数学模型研究进展1. 引言污水处理厂是为了减少排放到环境中的氮、磷等污染物负荷而建造的重要设施。
然而，在污水处理的过程中，尽管通过生物脱氮技术可以有效地去除污水中的氮，但会产生大量的氧化亚氮（N2O），它是一种强大的温室气体和臭氧破坏剂。
因此，探索污水生物脱氮过程中N2O排放的规律及其数学模型的研究成为解决这一问题的重要途径。
2. N2O的生成机理N2O是由氨氧化细菌（AOB）和反硝化细菌通过氧化亚氮还原酶（N2OR）催化作用产生的。
其中，AOB在氨氧化的过程中生成亚硝酸（NO2-），而反硝化细菌则通过还原亚硝酸至氮气（N2），在此过程中产生N2O。
3. N2O排放的影响因素（1）C/N比：C/N比是污水中有机碳与氮的比值。
适宜的C/N比能够保持污水处理系统中厌氧和好氧条件的平衡，从而减少N2O的产生。
（2）温度：温度对反硝化细菌活性的影响很大。
较高的温度能够促进反硝化细菌的生长和代谢活动，增加N2O产生的可能性。
（3）氧气浓度：过高或过低的氧气浓度都会抑制反硝化细菌的活性，从而减少N2O的生成。
（4）pH值：适宜的pH值有助于细菌生长和代谢，从而影响N2O的排放。
4. N2O排放数学模型的建立为了准确预测和控制污水生物脱氮过程中N2O的排放，研究人员建立了各种数学模型。
其中比较常用的是基于物质平衡和能量平衡的动态模型。
（1）物质平衡模型：该模型基于活性污泥系统中N2O的产生与消耗之间的平衡关系建立，通过考虑各种微生物的生长、代谢和迁移等因素，对N2O的生成、转化和排放进行定量预测。
（2）能量平衡模型：该模型考虑底物的降解和产生能量的同时，进一步考虑氨氧化和反硝化过程中产生的N2O，通过能量的平衡关系对N2O的排放进行建模。
5. 模型验证与应用研究者通过实际污水处理厂的监测数据对建立的数学模型进行验证，在与实际数据进行对比的过程中发现模型具有较好的准确性和预测能力。
关于污水处理费用的数学模型
关于污水处理费用的数学模型引言污水处理是环境保护的重要一环，为了维护清洁的水环境，需要投入资金进行污水处理。
然而，如何确定合理的污水处理费用是一个具有挑战性的问题。
本文将介绍一个数学模型，可以帮助决策者确定污水处理费用的合理范围。
数学模型的建立假设在建立数学模型之前，我们需要明确一些假设：1.污水处理费用与污水处理量成正比。
2.污水处理费用与污水处理设备的使用时间成正比。
3.污水处理费用与运维人员的工资成正比。
变量定义接下来，我们定义一些关键变量：•C：污水处理费用•Q：污水处理量•T：污水处理设备的使用时间•W：运维人员的工资数学关系结合以上假设，我们可以得到如下数学关系：1.污水处理费用与污水处理量成正比： $C = k_1 \\cdot Q$，其中k1是比例系数。
2.污水处理费用与污水处理设备的使用时间成正比： $C = k_2 \\cdotT$，其中k2是比例系数。
3.污水处理费用与运维人员的工资成正比： $C = k_3 \\cdot W$，其中k3是比例系数。
模型求解现在，我们需要确定比例系数k1、k2和k3的取值范围，以确定污水处理费用的合理范围。
为此，我们可以进行数据分析或者调研，收集相关的统计数据。
对于比例系数k1，我们可以根据历史数据进行统计分析，计算出平均值和标准差。
然后，根据正态分布的原理，我们可以确定一个置信区间，该区间可以覆盖大部分数据。
同样地，对于比例系数k2和k3，我们也可以进行类似的数据分析和统计计算，确定合理的取值范围。
在确定了比例系数的取值范围之后，我们可以通过调整这些比例系数，来计算出不同条件下的污水处理费用范围。
这样，决策者就可以根据实际情况，选择合适的参数值，制定出合理的污水处理费用方案。
结论本文介绍了一个数学模型，可以帮助决策者确定污水处理费用的合理范围。
通过对比例系数进行数据分析和统计计算，可以确定比例系数的取值范围。
然后，根据不同条件下的比例系数，可以计算出不同的污水处理费用范围。
数学建模 污水处理
数学建模污水处理一、引言污水处理是指将废水中的污染物去除或转化为无害物质，以达到环境保护和资源利用的目的。
数学建模作为一种分析和解决实际问题的方法，在污水处理领域也发挥着重要作用。
本文将介绍如何利用数学建模来优化污水处理过程。
二、问题背景1.污水处理的重要性：污水中含有各种有害物质，如果不经过处理直接排放到环境中，将对水体、土壤和生态系统造成严重污染，甚至危害人类健康。
2.当前存在的问题：传统的污水处理方法存在着效率低、成本高等问题，需要寻找一种更加高效和经济的方法来处理污水。
三、问题描述1.污水处理过程概述：污水处理过程通常包括预处理、初级处理、二级处理和三级处理等环节。
其中，预处理主要是去除大颗粒、悬浮物和泥沙等杂质，初级处理用于去除有机物质，二级处理主要是进行生物降解，三级处理则是对水质进一步提升。
2.污水处理的数学模型：数学建模可以通过建立数学方程和模型来描述污水处理过程中涉及的物理和化学过程，包括质量平衡、浓度变化、反应速率等因素。
四、数学建模方法1.质量平衡方程：通过建立污水处理系统中物质的质量平衡方程，可以描述污水处理过程中物质的流动和转化情况，进而优化处理效果。
2.反应速率方程：污水处理过程中存在着各种化学和生物反应，通过建立反应速率方程，可以研究反应速率对处理效果的影响，为优化反应条件提供依据。
3.优化算法：针对污水处理过程中的复杂性和多变性，可以利用优化算法来寻求最佳的处理条件和方案，如线性规划、遗传算法等。
五、数学模型应用案例1.污水处理设备的优化设计：通过数学模型，可以优化污水处理设备的设计参数，使其具有更好的处理效果和经济性。
2.污水处理工艺的优化：通过数学模型，可以分析不同工艺条件下处理效果的差异，找到最优的处理工艺组合，提高处理效率和节约成本。
3.污水处理系统的模拟与预测：通过数学模型，可以模拟和预测污水处理系统中物质的流动和转化情况，为操作和管理提供科学依据。
六、附件本文档涉及的附件包括：数学模型的具体计算和分析过程、污水处理工艺的数据和图表、优化算法的代码和结果等。
数学建模 污水处理
数学建模污水处理数学建模污水处理摘要本文主要介绍了数学建模在污水处理过程中的应用。
首先，我们将介绍污水处理的背景和重要性。
然后，我们将介绍数学建模在污水处理中的不同应用领域和方法。
最后，我们将讨论数学建模在污水处理中的挑战和前景。
1. 引言污水处理是对污水进行净化的过程，以去除其中的杂质和有害物质，使之达到排放标准或可再利用的水质要求。
污水处理是环境保护和可持续发展的重要环节。
数学建模作为一种分析和解决实际问题的工具，被广泛应用于污水处理过程中，使得污水处理变得更加高效和可靠。
2. 数学建模在污水处理中的应用2.1 污水处理过程中水质监测的数学建模在污水处理过程中，水质的监测是非常重要的。
通过建立数学模型，可以对水质进行监测和预测。
常用的数学模型包括水质模型、流体力学模型等。
这些模型能够帮助工程师分析和优化污水处理过程，提高处理效率。
2.2 污水处理设备的数学建模污水处理设备是污水处理过程中的重要组成部分。
通过数学建模，可以对污水处理设备进行优化设计。
例如，在曝气池的设计中，可以使用数学模型来优化曝气器的尺寸、曝气流量等参数，以提高溶氧效率和降低能耗。
2.3 污水处理过程中的反应动力学数学建模在污水处理过程中，涉及到各种化学和生物反应，需要对反应动力学进行建模。
通过数学建模，可以预测反应速率、反应平衡等参数，从而优化污水处理过程，提高处理效果。
3. 数学建模在污水处理中的挑战和前景尽管数学建模在污水处理中有许多应用，但仍然存在一些挑战。
首先，污水处理是一个复杂的系统，包括多个物理、化学和生物过程。
建立准确的数学模型需要考虑多个因素和交互作用。
其次，数据的获取和处理也是一个挑战，需要大量的实测数据和实验数据进行验证和验证。
未来，数学建模在污水处理中仍然具有广阔的前景。
随着数据科学和的快速发展，我们可以利用大数据和机器学习的方法，建立更加精确和快速的数学模型。
这将进一步提高污水处理过程的效率和可靠性。
数学建模 污水处理
数学建模污水处理随着城市化的持续发展，城市污水处理成为人们关注的一个重要议题。
在这个过程中，数学建模技术的应用成为了污水处理领域中不可或缺的重要工具。
本文将从以下几方面探讨数学建模在污水处理中的应用。
一、数学建模在污水处理中的应用在污水处理过程中，通过对参数分析和运行情况的监测，可以得到大量的数据。
数学建模技术则可以将这些数据整合起来，分析水质、水量、处理效率等指标，并进行预测，指导优化处理工艺和设备，以提高污水处理的效率和节约成本。
在污水处理中，最常见的数学建模方法是数学模型建立，包括物理模型、统计模型、模糊模型等。
经过建模，可以通过计算机实现污水处理的关键参数的实时监测和控制。
通过改变各环节的处理流程、控制措施、操作操作方式、化学投加剂量，还可实现污水处理的限制条件，从而使用最小的资源和成本达到最佳的污水处理效果。
二、基于数学建模的相关研究为了提高污水处理效率，许多研究团队都选择采用数学建模的方法进行研究。
以下是其中两个比较成功的研究案例：1、基于模糊逻辑的城市污水处理厂储罐清洗系统研究该研究团队采用模糊数学的方法构建了城市污水处理厂储罐清洗系统的控制模型。
在该模型中，通过对处理器运行状态和运行环境的监测，得出基于清洗时间、出水流量、废水流量等多种指标的优化调节方案），从而实现清洗效果的最优化。
2、基于神经网络的污水处理流程优化研究神经网络技术也被应用于污水处理过程中。
研究团队使用基于神经网络的模型来预测处理过程中的关键参数，例如COD、氨氮、总磷等的浓度。
神经网络模型可以完美地模拟传统活性污泥法进入氧化池的运动规律，并可以通过对输入数据进行实时监测和计算，自适应调节模型参数，最终使处理效率达到最优状态。
三、数学建模在水污染事件中的应用污水处理领域中，由于某些原因，例如突发的水污染事件，都会对处理结果造成一定的影响。
这时，通过预测和预警等措施，可以尽快控制污染源的影响，避免对环境造成更大的影响。
农村生活污水生物处理数学模型
研究不足与展望
模型复杂性与计算成 本
当前生物处理数学模型在构建和 计算方面仍存在一定的复杂性和 计算成本问题，需要进一步简化 模型和优化算法。
缺乏实际应用数据
目前的研究主要集中在实验室和 模拟仿真方面，缺乏大规模实际 应用数据来进一步验证模型的准 确性和可靠性。
农村生活污水处理的 全面解决方案
除了生物处理模型外，还需要考 虑污水收集、排放标准、土地利 用等方面的问题，需要提供全面 的农村生活污水处理解决方案。
模型验证与修正
在构建好数学模型后，需要对模型进行验证和修正。可以 采用实际运行数据对模型进行验证，并根据验证结果对模 型进行修正。
04
农村生活污水生物处理的 数学模型
有机物降解过程的数学模型
活性污泥法模型
该模型适用于描述传统活性污泥法中有机物降解的过程。根据活性污泥法中的曝气池容积、污泥龄、污泥浓度 等参数，可以计算出有机物的降解速率。
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THANKS
06
研究结论与展望
研究结论与贡献
生物处理模型的有效性
通过实验验证，生物处理数学模型在农村生活污水处理中具有显 著效果，能够有效降低污水中的污染物浓度，提高水质。
模型的普适性
该模型适用于不同的农村生活污水水质和工况条件，具有较广的 适用范围。
工艺优化与改进
模型的应用有助于发现现有工艺的不足并进行优化改进，提高污 水处理效率。
数学模型中的参数是指描述系统特性的常数。在农村生活污水处理系统中，参数可能包括 反应速率常数、饱和常数等。
方程
数学模型中的方程是指描述变量之间关系的数学表达式。在农村生活污水处理系统中，方 程可能包括基质浓度与反应速率之间的关系方程、微生物量与反应速率之间的关系方程等 。
污水处理动力学模型及其在工程实践中的应用
污水处理动力学模型及其在工程实践中的应用随着城市化进程的加快，城市污水处理成为当务之急。
污水处理是一项复杂的过程，需要使用各种科技手段来处理，其中动力学模型是一个关键的部分。
一、污水处理动力学模型的概念和分类污水处理动力学模型是一种利用数学方法来描述污水处理过程中各种环境因素变化和污染物转化的模型。
总体来说，污水处理动力学模型可以分为两类，即生物动力学模型和物化动力学模型。
生物动力学模型主要是针对污染物在生物处理过程中的转化和降解情况，它是通过对处理过程中微生物种群含量和代谢反应过程的研究，建立一种数学模型。
这类型的模型包括了活性污泥法、厌氧/好氧调节坑等等。
物化动力学模型则主要考虑的是生化因素以外的因素如流体力学以及污染物间的化学反应。
这类型的模型包括了曝气池、喷淋池等等。
二、污水处理动力学模型在工程实践中的应用在实际工程中，动力学模型可以帮助工程一步步进行，且具有较高的预测能力。
污水处理一般采用活性污泥法和SBR法，这两种方法便最常用到的动力学模型。
活性污泥法是指将有机废水和活性污泥混合进行好氧条件下的处理。
在整个处理过程中，要控制一些污染物如COD和BOD的控制系数。
而为了使这个控制过程达到更好的效果，就需要对这种物质在正常情况下的处理过程以及有机物的降解成果做成一种动力学模型。
这一方面可以帮助监管机构的监督以及废水处理厂的运行控制，另一方面也可以帮助废水处理厂的规划设计。
SBR法是指替代了一些活性污泥的设备，它采用周期性的好氧池处理污水，过程如下：注入氧气，污水充分的接触氧气，各种污染物到达高峰时投放反应剂，然后进行沉淀/曝气。
整个过程中要控制反应器内的温度、氧气浓度、混合器的速度、曝气功率、pH等等。
这样才能是此种处理技术达到最佳状态。
在废水处理中，为了使活性污泥法和SBR法能以最好的结果的方式来运作，我们需要使用适当的算法来进行处理。
而这些处理算法都是基于动力学模型的。
因此，动力学模型在废水处理工程中具有相当的意义。
数学模型简介1
该模型综合了有机物氧化、硝化和反硝化作用。将水中的有机物以其存在
形态划分为溶解性和非溶解性底物两大类，并按其是否能够被微生物降解划 分为易生物降解和缓慢生物降解两大类，认为易于生物降解的有机物是唯一 可以被微生物生长过程直接利用的底物，而非溶解性底物需先经过捕集、机 械截留等途径被活性污泥吸附，然后再在活性污泥细胞外水解成易降解的
（1）模型中存在的缺点
1.参数辨识的困难。 主要原因在于进水水质的分析测定和模型参数的实际校正。由于ASM系列
模型本身参数含有水中COD、氮、磷等惰性和非惰性、溶解性和非溶解性物质，有些不能直接测量， 有些分析测定方法尚未规范。另一方面，除了产率系数等少数几个参数外，模型中其他参数均随环
境条件变化。
2.“生长-衰减”机理模型
“生长-衰减”类模型以Eckenfelder、Lawrence-McCarty和Mckinney模型
为代表，模型推导常以基质的降解符合一级反应为基础，主要考虑了污水 处理厂的负荷与处理结果之间的关系。这些模型的基础是“生长-衰减”
机理，如下图所示。
1.2.2 污水处理动态模型
物浓度的关系。
优缺点： Monod模型是废水处理工程中常用的反应动力学模型，可以有 效地应用到废水生物处理工程的设计、科研和运行管理中。但是上式方程
和模型实质上都是在微生物处于平衡生长状态、生长环境无毒性物质、无
竞争性抑制存在且单一微生物对单一基质的条件下提出的，与实际有很大的 差别，因而限制了它们在实际中的应用。
1.2
污水处理数学模型简介
王竹
研究发展：
简单拟合实验 数据 微生物生长动 力学模型 进行动态过程 的建模分析 开发相应的商 品化污水处理 软件
数学建模在环境污染治理中的应用有哪些
数学建模在环境污染治理中的应用有哪些在当今社会，环境污染已成为全球性的挑战，对人类的生存和发展构成了严重威胁。
为了有效地治理环境污染，我们需要运用各种科学技术和方法。
数学建模作为一种强大的工具，在环境污染治理中发挥着至关重要的作用。
它能够帮助我们更好地理解环境系统的运行机制，预测污染的发展趋势，优化治理方案，从而为环境保护提供科学依据和决策支持。
一、数学建模在大气污染治理中的应用大气污染是当前环境问题中的一个重要方面，主要污染物包括颗粒物、二氧化硫、氮氧化物等。
数学建模可以帮助我们分析大气污染物的来源、扩散规律和浓度分布。
通过建立大气扩散模型，我们可以模拟污染物在大气中的传输和扩散过程。
这些模型通常基于流体力学和热力学原理，考虑了风速、风向、温度、湿度等因素对污染物扩散的影响。
利用这些模型，我们能够预测不同污染源排放情况下污染物在特定区域的浓度变化，从而为制定合理的减排措施提供依据。
例如，在城市规划中，可以利用数学模型来评估新建工厂或交通设施对周边大气环境的影响，提前采取相应的防护措施，如设置绿化带、调整工厂布局等。
此外，数学建模还可以用于分析大气污染的季节性变化和长期趋势，为制定长期的大气污染治理策略提供参考。
二、数学建模在水污染治理中的应用水污染是另一个严重的环境问题，影响着人类的饮用水安全和生态系统的健康。
数学建模在水污染治理中也有着广泛的应用。
水质模型是水污染治理中常用的数学模型之一。
它可以描述污染物在水体中的迁移、转化和衰减过程。
通过输入河流、湖泊或海洋的水文参数、污染物的排放情况以及水生态系统的特征等数据，水质模型能够预测水体中污染物的浓度变化和水质的演变趋势。
在污水处理方面，数学建模可以用于优化污水处理厂的工艺设计和运行管理。
通过建立污水处理过程的数学模型，可以确定最佳的工艺流程、反应时间、药剂投加量等参数，提高污水处理效率，降低处理成本。
同时，数学建模还可以帮助评估不同污水处理方案的环境效益和经济效益，为决策提供科学依据。
数学建模污水处理问题1
数学建模污水处理问题摘要：污水处理问题属于优化类模型，本文先建立了一般情况下的使江面上所有地段的水污染达到国家标准和使江旁边居民点上游的水污染达到国家标准的污水处理的PL 模型，然后通过具体问题对模型求解。
求解模型采用了求解PL 模型的经典求解算法 — 单纯形法，通过专业求解PL 模型得Lingo 软件使计算实现此算法。
使江面上所有地段的水污染达到国家标准的PL 模型求解结果为：污水处理厂1、处理厂2和处理厂3出口的浓度依次为41.01 mg/l 、21.06 mg/l 和50.00 mg/l 时，江面上所有地段的水污染达到国家标准，且最小处理费用为489.67万元；使江旁边居民点上游的水污染达到国家标准的污水处理的PL 模型求解结果为：在处理厂1、处理厂2和处理厂3出口的浓度依次为63.33 mg/l 、60 mg/l 和50 mg/l 时，为三个居民点上游的水污染达到国家标准，且最小处理费用为183.36万元。
在对模型结果进行分析中，得知污水处理厂2在使江旁边居民点上游的水污染达到国家标准的污水处理的PL 模型中可不工作；污水处理厂3在两种模型中均不工作。
最后本文结合求解结果，对模型结果和模型建立过程中提到的：由于江水的自净能力，第n （11n m ≤-≤）个污水处理厂对面江水的污水浓度总是大于第n+1居民点上游的污水浓度，即江面污水的浓度总是在污水处理厂对面时达到一个较大值，进行了检验。
本模型是针对一般问题建立的，因此模型自壮性好，应用广泛。
但是，模型表达式复杂，若为工厂较多情况下，求解需对模型进行标准化，使得模型效益降低。
关键词：优化 LP 模型 单纯形法 Lingo一．问题提出如下图,有若干工厂的污水经排污口流入某江，各口有污水处理站,处理站对面是居民点。
工厂1上游江水流量和污水浓度，国家标准规定的水的污染浓度,以及各个工厂的污水流量和污水浓度均已知道。
设污水处理费用与污水处理前后的浓度差和污水流量成正比,使每单位流量的污水下降一个浓度单位需要的处理费用(称处理系数)为已知.处理后的污水与江水混合,流到下一个排污口之前,自然状态下的江水也会使污水浓度降低一个比例系数(称自净系数),该系数可以估计.试确定各污水处理站出口的污水浓度,使在符合国家标准规定的条件下总的处理费用最小.先建立一般情况下的数学模型,再求解以下的具体问题:设上游江水流量为12100010l min ⨯ ,污水浓度为0.8 mg/l,3个工厂的污水流量均为55010l min⨯,污水浓度(从上游到下游排列)分别为100,60,50(mg/l),处理系数均为1万元(12(10l min)⨯(mg/l)),3个工厂之间的两段江面的自净系数(从上游到下游)分别为0.9和0.6.国家标准规定水的污染浓度不能超过1mg/l.(1) 为了使江面上所有地段的水污染达到国家标准,最少需要花费多少费用?(2)如果只要求三个居民点上游的水污染达到国家标准最少需要花费多少费用?二．符号说型和模型分析1 . 符号说明i —某江上有到下游的工厂、处理厂和居民点的序号；F —总污水处理费用；i F —第i 个处理厂的污水处理费用； s L —某江上游江水流量；i L —第i 个工厂排放的污水流量；s ρ—某江上游污水浓度；b ρ—国家标准规定的水的污染浓度； pi ρ—第i 个工厂排放的污水浓度；ci ρ—第i 个污水处理厂出口的污水浓度； si ρ—第i 个居民点上游的污水浓度；ri ρ—第i 个污水处理厂对面江水的污水浓度；i C —第i 个处理厂的处理系数；i K —第i —1到i 工厂之间的江面自净系数（此时2i ≥）。
污水生物处理的数学模型与应用
污水生物处理的数学模型与应用1污水生物处理的数学模型污水生物处理是一种以生物学和化学为基础的生态处理技术，它把污水及其中的有机物分解成生物安全的物质。
在处理过程中，细菌及其他微生物对有害污染物具有吸收、捕获、流化或降解作用。
污水处理的最终目的是将处理后的污水中的污染物减少到允许的水质标准。
数学模型可为污水处理的有效性和效率提供基础模型，并且可以帮助指导污水处理的实际操作，以满足解决污染的要求。
污水处理过程的数学模型能够描述处理污水过程中多种物质间的相互作用及其分布变化，从而可以使用这些模型来推断污水处理厂中多种物质之间的相互关系。
数学模型能够指导污水处理系统的操作，帮助调整处理过程，达到最佳的污水处理效果。
2污水生物处理的应用污水生物处理是人们处理污染水的重要手段，它可以将污水中的有毒物质、无害物质和细菌分离分解，除去有毒物质，使污水最终达到可以安全排放的水质标准。
生物处理技术可以用于处理各种废气和废水，包括工业废水、城市污水和农业和林业污水，使其达到有效处理的要求。
有了这类技术，对温室气体排放的污染也可以有效治理，从而改善空气质量，减少空气污染的伤害。
另外，生物处理技术也可以应用于土壤修复。
在土壤污染的情况下，使用生物处理技术可以有效降低污染物的浓度，使土壤得到有效的修复，从而提高土壤的健康水平和农作物的产量和质量。
3结论污水生物处理技术可以将污水中的污染物有效处理，安全排放，从而达到治理水污染、空气污染、土壤污染的目的。
而数学模型可以帮助我们更好地了解污水处理系统中有害物质交互作用及其分布变化，从而可以根据模型改进污水处理过程。
因此，污水生物处理技术和数学模型对解决环境污染问题都具有重要作用。
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数学模型在污水处理厂中的应用发帖人: bluesnail 点击率: 487郝二成，常江，周军，甘一萍（北京城市排水集团有限责任公司，北京 100063）摘要：综述了数学模型的发展历史，以及它在国内外污水处理厂中的应用情况，并对模型应用的问题和前景进行了分析。
关键词：数学模型；模拟；污水处理厂模拟是污水处理设计和运行控制的本质部分，数学模型的核心是从反应机理出发，在一定条件下，在时间和空间范围内模拟、预测污水处理的实际过程。
数学模型的应用可以大大减少我们的实验工作量，不仅提高了工作效率，而且节省了大量人力、物力和财力。
在发达国家，应用数学模型从事污水处理工艺开发、设计及实现污水处理厂运行管理的精确控制，已相当普遍，而我国在这一方面尚处于起步阶段，扩展的空间很大。
1 数学模型的发展活性污泥法是废水生物处理中应用最广泛的方法之一。
起初对活性污泥过程的设计和运行管理主要依靠经验数据，自20世纪50年代后期，Eckenfelder等人基于反应器理论和生物化学理论提出活性污泥法静态模型以来，动态模型研究不断发展，已成为国际废水生物处理领域的研究热点。
传统静态模型以20世纪50 ~ 70年代推出的Eckenfelder、Mckinney、Lawrence-McCarty模型为代表，这些模型所采用的是生长－衰减机理。
传统静态模型因为具有形式简单、变量可直接测定、动力学参数测定和方程求解较方便，得出的稳态结果基本满足工艺设计要求等优点，曾得到广泛应用。
然而，长期实际应用也表明，这种基于平衡态的模型丢失了大量不同平衡生长状态间的瞬变过程信息，忽视了一些重要的动态现象，应用到具有典型时变特性的活性污泥工艺系统时，存在许多问题：无法解释有机物的“快速去除”现象；不能很好的预测基质浓度增大时微生物增长速度变化的滞后，要突破这些局限，必须建立动态模型。
污水生物处理的动态模型主要包括Andrews模型、WRC模型、BioWin模型、UCT（University of Cape Town）模型、活性污泥数学模型、生物膜模型和厌氧消化模型等，其中以活性污泥数学模型研究进展最快，应用也最广。
1983年，IAWQ（国际水质协会）成立了一个任务小组，以加快污水生物处理系统的设计和管理实用模型的发展和应用。
首要任务是测评现有的模型，第二个任务是对碳氧化、硝化和反硝化的单污泥系统性能进行预测的最简单的数学模型达成共识。
最终的成果是1987年的Activated Sludge Model No.1（ASM1）。
1995年和1999年又分别推出了No.2、No.2D和No.3模型，大大推动了数学模型的发展及应用。
2 数学模型在国外污水处理厂的应用对于污水生物处理厂确定运行条件来说，基于数学模型的模拟分析是强大的工具之一。
目前，国际上对数学模型的应用正方兴未艾，欧美、日本等国家不少工程技术公司已广泛开始应用数学模型研发新工艺，变“小试－中试－应用”为“小试－模拟－应用”这一现代研发模式，可以说数学模拟技术已经成为污水处理工艺研发、设计、运行三位一体的超级辅助工具。
在澳大利亚，BioWin模型应用比较广泛。
D W de haas和M C Wentzel在试验室的研究表明，早期的BioWin版本（大约1994 ~ 2000年期间在澳大利亚广泛应用）由于特定的关键参数默认设置不适当，影响了脱氮速度。
旧版本的BioWin模型预测的脱氮速率大约是UCT实验室脱氮污泥系统小试研究测得K2速率的3倍多。
设计中，为保证较高的脱氮速率、较小的缺氧区和较大的内循环比，最终会导致实际出水硝酸盐和总氮浓度比模型预测的高，这可能对污水处理厂的改进和运行产生重要影响。
最新发布的BioWin版本已经修订了默认设置，就脱氮速率来说这使它更接近旧版本的UCT类模型。
之后，D W de haas 和M C Wentzel对Victoria Point污水处理厂进行了现场模拟试验研究。
研究对每日测得的进水、反应器和出水数据进行观察，发现实测数据和预测数据有很好的一致性。
这也就证实了BioWin最新的设置默认值比较适合该类型的污水处理厂。
如今，BioWin 模拟包已经有了很大的扩展，除了活性污泥，还包括了单元处理的成分（例如，除砂、初沉、固体分离和厌氧消化）。
这样提高了模型的应用范围，但也增加了其复杂性。
Wichern M等利用ASM3及其校正版EAWAG Bio-P-Module对德国KOBLENZ、HILDESHEIM、DUDERSTADT等3个不同处理工艺的污水处理厂进行了动态模拟，结果表明，只要对ASM3模型中少数参数作适当的校正，就可以取得相当好的预测效果。
Mikose J等应用SimWorkTM软件对某污水处理厂的运行进行了模拟，使系统在低温（<10℃）情况下仍保持较高的硝化效果，同时又不影响系统反硝化及生物增强性除磷的效果。
运行结果显示，系统硝化效率可提高50% ~ 80%，生物增强性除磷效率可提高45% ~ 75%，但却不影响反硝化的效率，总氮的去除率仍然可从原来的70%提高到80%。
这些数据为污水处理厂的运行带来很大帮助。
G. KOCH等利用瑞士城市污水处理厂数据对ASM3模型进行了校正，校正后的ASM3用标准的系列参数可以成功地模拟污泥产量和反硝化能力。
DAMIR BRDJANOVIC等开发了一种组合模型，称Deflt bio-P模型，仅调整这种组合模型中3个默认参数就能很好地描述Haarlem Waarderpolder污水处理厂。
Naoyuki Funamizu等利用改进的ASM2模型模拟了Sapporo市污水厂的脱氮情况。
此外，从1995年至今，荷兰大约有100多座污水处理厂应用数学模型进行动态模拟，取得了较好的效果；R.Carrette 等用IAWQ ASM No.2D模型对Tielt污水处理厂进行了模拟；还有Makinia J等在波兰北部选择了2个大型污水处理厂进行了稳态模拟等。
在数学模型的应用中，模拟软件及程序是必不可少的，而在众多的软件及程序中，AQUASIM是最容易掌握的，因为它的界面比较友好，由四个对话框组成；用户根据需要选择或填充所需的内容和数据，数学模型的建立比较容易；利用AQUASIM 的灵敏性，可以帮助我们分析参数，确定问题的原因。
它的应用范围也比较广泛，不仅可用于悬浮增长活性污泥数学模型运算，而且也能进行一维固定生物膜数学模型运算。
此外，AQUASIM还可以进行河流、湖泊水质模型计算。
应用AQUASIM软件进行模拟的事例很多，举例如下：Chia-Yau Cheng and Irina Ribarova应用AQUASIM软件，利用Parada污水处理厂的运行数据对ASM1进行了校正，然后对处理过程进行了预测，结果表明预测值和实测数据之间有很好的一致性。
3 数学模型在国内污水处理厂的应用虽然活性污泥数学模型在我国早就有了中译本，但是，数学模型在我国的应用总体上仍然停留在学术认知阶段，大多数研究或工程技术人员对它们的实际应用仍感陌生。
最初，部分技术人员只是用污水处理厂的运行数据来验证、拟合数学模型，而不是在工艺设计、运行优化、实验定向等方面去应用它，而后者才是数学模型的真正意义所在。
直到近几年，才有少量研究人员开始利用数学模型进行方案选择和运行优化。
汪慧贞等早在1996年就利用收集到的国内若干污水厂的运行数据，验证了IAWQ颁布的ASM1和相应的计算机程序“SSSP”（Simulation of Single Sludge Processes）在我国城市污水厂的适用性，并且得到肯定的结果。
天津大学的季民等在总结IAWQ活性污泥模型的基础上，建立了适合于普通推流式活性污泥法的碳氧化数学模型，并应用MATLAV数学软件，在WINDOWS操作平台上开发出模拟系统，应用它模拟了天津纪庄子污水处理厂的实际运行资料，模拟结果与实测数据吻合较好。
清华大学的施汉昌等在IAWQ数学模型基础上开发出城市污水处理厂（活性污泥工艺）运行、模拟预测专家系统软件，并采用它对实际污水处理厂进行了测试，结果表明，该软件能够比较准确的预测曝气池出水COD的日变化情况，以及改变曝气池进水条件时的出水变化情况和达到稳定运行所需时间。
这说明模拟值能够比较好地反映污水处理厂实际运行状况。
同济大学的杨青等利用ASM3对上海市某污水处理厂的处理工艺进行计算机动态模拟，结果表明出水COD、BOD、氨氮模拟值与污水处理厂的实测值基本吻合，说明利用ASM3对城市污水处理厂进行模拟是可行的。
针对原工艺对氨氮的去除率比较低的情况，在不做重大改造和不明显削减处理能力的前提下推荐了3个改造方案，并进行模拟，根据模拟结果确定了最佳方案。
另外，又利用ASM1对上海某城市污水处理厂A/O工艺的碳化、硝化、反硝化过程进行计算机动态模拟。
结果表明利用ASM1对城市污水处理厂进行模拟是可行的，根据模拟结果建议该厂运行过程中降低A段的溶解氧。
重庆大学的张代钧等以ASM1为基础，利用MATLAB 对模型进行了校正，模拟了重庆市唐家桥污水处理厂COD和含氮组分的降解过程。
并利用所开发的模拟程序对该厂的脱氮改造方案进行了优化，并预测了改造后的处理效果。
他们还利用自行开发的ASM2计算机模拟程序对重庆市某污水厂三种脱氮除磷改造方案进行了模拟研究，并寻找出每种方案的最佳运行控制参数。
苏州城建环保学院的黄勇等通过国内外现有成果的改进，提出了活性污泥法建模的系统化方法，同时在废水特性鉴定和参数估值的研究中作了大量工作。
安徽工业大学的张文艺等针对现行活性污泥法处理废水的污水厂建立实用数学模型难的问题，通过引入人工神经元网络理论和思想建立了基于BP人工神经网络模型，使得活性污泥法工艺系统的在线只能控制成为可能。
以上这些表明国内的模型应用在不断发展。
4 数学模型应用的问题及前景分析在今天的污水处理厂，模型被认为是优化工艺的有用工具，然而模型的应用是有限的，这主要是因为缺少模型所需的参数值。
ASM1等复杂的模型很少在实际中用以控制和优化工艺，其中一个主要原因在于模型需要进行大量的参数估计和模拟。
因此，数学模型应用的焦点问题在于模型的简化、水质参数的确定和参数的校正，其中水质参数的确定是最主要的，因为参数的准确与否，决定了模拟的准确程度，进水的水质参数如果不准确，模拟输出的结果是不可能准确的。
所以，IAWQ的专家组正致力于使模型参数的测定简单化、规范化。
目前国内一些科研设计单位已引进国外的计算机应用软件，开始了数学模型的应用性探索；还有些单位开始开发自己的应用模型和程序，诸如活性污泥的好氧稳定模型、曝气池中溶解氧控制模型等。
我国的污水处理正在由粗放型向精确控制的方向发展。