开源过程控制算法在废水处理中的应用以减少温室气体排放：呼吁学术界采取气候行动

《Environmental Science & Technology》：Case for Open-Source Process Control Algorithms in Wastewater Treatment to Mitigate Greenhouse Gas Emissions: A Call to Academia for Climate Action

　　污水处理设施（WRRFs）是温室气体（GHG）排放的重要来源，其中硝rous oxide（N?O）贡献约8%全球人为GHG排放。美国日均排放约32亿加仑处理污水，且随着更严格的氮排放标准和生物脱氮工艺（BNR）普及，N?O排放预计增加。动态过程控制（如实时调节曝气、碳添加和回流）可显著降低N?O排放（案例研究显示40-70%减排）。当前瓶颈包括高成本、安全风险和缺乏联邦政策支持。建议采用开源、SCADA兼容的AI/ML算法，以提升透明度、可审计性和适应性，同时推动学术界与行业合作开发可推广的技术方案。

　　污水处理厂作为重要的公共基础设施，同时也是温室气体排放的重要来源，尤其是在硝化氧化物（N?O）和甲烷（CH?）方面。据研究，N?O的温室效应是二氧化碳（CO?）的273倍，这使得其排放成为气候减缓工作中的关键问题。在美国，每天大约有320亿加仑的处理后污水被排放。N?O主要来源于生物脱氮过程，占全球人为温室气体排放的约8%。2022年，污水处理厂占美国N?O排放量的约4%。随着对氮排放标准的收紧以及生物脱氮技术的更广泛采用，这些排放预计将进一步增加。

生物脱氮过程虽然能够将氮转化为氮气（N?），但其过程中微生物活动不可避免地会产生N?O作为副产物。N?O的排放率受到多种因素的影响，包括氧气浓度、亚硝酸盐水平、pH值、温度以及碳源的可利用性。不同工艺设计和运行条件下的排放率差异显著，从低于3%到超过8%不等。然而，目前大多数估算仍然依赖静态的排放因子，未能充分反映这种动态变化。缺乏实时监测和适应性控制手段，使得污水处理厂难以有效管理其对气候变化的影响。

尽管N?O减排面临诸多挑战，特别是在缺乏大规模、长期减排数据的情况下，这限制了基准设定、减排目标的制定以及可信的商业案例的构建。相比之下，工艺控制策略被认为是最具实际操作性的减排路径，相较于诸如生物洗涤、催化分解和热氧化等破坏性技术，这些控制策略的成本更低且更具可行性。案例研究表明，在荷兰的污水处理厂中，优化工艺控制可以实现40%-70%的N?O减排。以美国芝加哥大都会污水处理区（MWRDGC）为例，N?O占总排放量的55.4%，另有4.8%通过排放物流失。这些排放共同构成了2024年约809,101万吨二氧化碳当量（CO?e）的排放总量。随着伊利诺伊州气候与公平就业法案的实施以及相关机构采购碳中和能源，间接电力排放将减少，从而使得N?O在总排放中的占比进一步上升。

为应对这一挑战，亟需先进的实时监测和控制技术。一些创新的脱氮工艺，如简化的脱氮路径、部分硝化-厌氧氨氧化（Anammox）以及部分反硝化-厌氧氨氧化，虽然提高了处理效率，但也增加了N?O排放的风险，主要由于其操作的复杂性。因此，最直接的减排潜力并不在于改变生物处理过程本身，而在于实施先进的、实时的工艺控制。动态系统能够根据传感器反馈调整曝气、碳源添加和回流流量，从而抑制亚硝酸盐的积累，稳定氧气供应，并减少可能导致N?O生成的瞬态条件。

许多污水处理厂，包括MWRDGC，已经展示了基于氨的前馈或反馈曝气算法等内部控制策略的价值。这些简单的传感器控制算法不仅解决了网络安全问题，还实现了稳定的节能效果和监管合规。此类已被同行验证的实施方法在全球范围内持续推广。在此基础上，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术正越来越多地应用于曝气池中溶解氧（DO）的控制优化。通过实时平衡不同工艺条件下的低DO和高DO状态，AI和ML能够在减少N?O生成的同时提升能源效率。

除了直接的温室气体减排，AI和ML平台还增强了资产管理和设备效率。例如，预测性化学投加策略可用于磷去除，无论是否与其他增强生物营养去除技术结合，都能有效减少化学品的使用，降低合规风险，并减少与化学品生产及运输相关的范围三排放。同时，AI驱动的设备运行优化延长了设备寿命，提高了能源效率，从而减少了整个处理系统中嵌入的碳排放。

在过去，污水处理厂主要在新的监管要求下调整处理工艺。然而，近年来，越来越多的水务部门开始从经济角度寻找实施的理由，从而实现能源、化学品使用和可持续性目标的显著节约，同时减少排放。尽管存在这种潜力，污水处理行业的数字化转型仍面临诸多障碍，限制了先进控制技术的广泛应用。

目前，许多公司推出了基于云的、专有的人工智能和机器学习平台，用于优化污水处理厂的运营。然而，这些平台存在严重局限。对于小型或资源有限的污水处理厂而言，高昂的成本是一个主要障碍，导致了数字鸿沟的形成。此外，基于云的架构与网络安全标准存在冲突，限制了外部访问权限。专有的AI和ML算法由于无法被审计、修改或独立验证，削弱了透明度、可重复性和信任度。

在碳减排日益市场化的大背景下，这些平台的商业化带来了令人担忧的利益冲突。碳减排成果逐渐成为可量化的经济价值，促使企业将算法视为商业机密加以保护。这种做法不仅限制了技术的共享，也阻碍了集体创新的进程。

这些障碍进一步受到美国联邦政府在污水处理领域气候减缓方面缺乏领导力的影响。2017年和2025年，美国退出《巴黎协定》，表明了其在协调行动方面的不积极态度。政策的不一致性延缓了对污水处理厂减排的强制性要求或激励措施。在这一政策空白中，水务部门、地方政府和研究机构缺乏联邦层面的指导或资金框架，尽管其技术潜力已十分明确。

因此，学术界和公共资助的研究机构必须发挥关键作用。与私营企业不同，学术研究者的目标是服务于公共利益。大学、国家实验室和研究机构应优先开发开源的、与监督控制和数据采集（SCADA）系统兼容的工艺控制算法。这些算法应能够被自由采用、本地部署和修改，以适应不同的处理配置。工具应具备透明性、可验证性和开放性，以便接受同行评审和协作改进。

开源工具在环境管理中已发挥重要作用。例如，在污水处理领域，SimBA和pyswmm；在空气质量方面，CMAQ和OpenAQ；在能源管理方面，OSeMOSYS；在水系统中，SWMM和MODFLOW等工具已被广泛使用。它们的成功源于其可访问性、可验证性和适应性。同样，污水处理工艺控制也可以采用类似的开源方法。

本地可部署、SCADA兼容、开源的算法具有明显优势。它们无需依赖互联网或云服务，符合网络安全要求；避免了许可费用，使小型污水处理厂能够将节省的资金重新投入监测和升级；并通过使先进工具对所有设施开放，促进公平性。更重要的是，这些工具取代了封闭的“黑箱”解决方案，为协作创新提供了坚实基础。

要实现这一潜力，需要结构性的支持。研究资助机构必须认识到算法开发和SCADA部署，而不仅仅是学术论文，是有效的研究成果。大学应促进污水处理厂操作人员、工程师和软件开发者的合作。水务公司应成为创新的共同推动者，确保工具的适用性和实用性，同时投资于员工培训。监管机构应考虑认可经过验证的开源工具作为排放报告的标准。专业协会如水环境联合会（WEF）和国际水协会（IWA）可以召集工作组，以监督这些工具的开发和推广。

尽管存在长期维护和支持等挑战，开源方法的透明性和适应性提供了比专有方法更强的改进和验证机制。因此，只有通过学术界和研究社区的共同努力，才能推动这些创新技术的发展和应用，为污水处理厂提供更高效、更环保的解决方案。这些技术不仅有助于实现气候中和目标，还能提升水处理质量、能源效率和长期可持续性。在这一过程中，学术界和研究机构应重新承担起推动可及性创新的引擎角色，为水务部门提供开放、安全和透明的数字基础设施，以支持其运营的脱碳化进程。