Exploring data quality and seasonal variations of N2O in wastewater treatment: a modeling perspective

探索廢水處理中 N2O 的數據質量和季節變化：建模視角

Water Practice & Technology Vol 19 No 3, 1016 doi: 10.2166/wpt.2024.045

 

1. 摘要核心內容

 

論文評估了丹麥4座污水處理廠（WWTP）的N2O（氧化亞氮）操作數據質量，探討了數據驅動建模的可行性。研究發現：

 

不同廠區數據質量差異顯著（準確性、完整性等）；

N2O濃度存在季節性波動和異方差性（波動幅度隨時間變化）；

N2O與氮相關變量（如NH?、NO?）的關系隨時間動態變化，無固定模式；

建議未來建模需結合數據質量評估，賦予可靠數據更高權重。

 

2. 研究目的

 

評估操作數據質量：量化WWTP長期監測數據的可靠性（如傳感器漂移、缺失值）；

分析N2O動態特征：探究季節變化、與氮/氧變量的時變關系；

支撐數據驅動建模：為N?O排放預測與控制策略提供數據基礎。

 

3. 研究思路與方法

數據來源

 

4座丹麥WWTP（Avedore、Fredericia、Koge、Skanderborg），覆蓋不同工藝（Biodenitro/單池交替活性污泥法）和規模（4.15萬~42萬人口當量）。

數據周期：2018–2023年，分辨率2–5分鐘（詳見表1）。

核心變量：

N?O（溶解態）、NH?、NO?、DO（溶解氧）、溫度、進水流量、曝氣量。

N?O傳感器：丹麥Unisense電化學傳感器（關鍵設備，下文詳述）。

 

 

分析方法

 

數據質量評估（六維度）：

準確性：檢測傳感器漂移/偏差（如負值異常）；

完整性：統計缺失數據占比（圖3）；

 

一致性：檢查傳感器量程變更（表2）；

 

其他維度：相關性、可比性、可訪問性。

季節性分析：

30天滑動窗口計算N?O均值（μ_w）與標準差（σ_w）（圖4）。

 

動態相關性：

滑動窗口秩相關（窗口=30天），分析N?O與NH?/NO?/DO的時變關系（圖5–8）。

 

 

 

 

 

 

 

 

4. 關鍵數據與意義

（1）數據質量（表2, 圖3）

問題類型 發現 研究意義

缺失數據 各廠缺失率1.9%~15.2%，N?O/NH?缺失最嚴重（圖3） 揭示SCADA系統維護漏洞，需優化元數據記錄（如校準時間）以提升建模可靠性。

負值/漂移 22%變量存在負值；15/18個DO/N?O傳感器存在漂移（表2, 表3） 傳感器校準不足（如Skanderborg廠N?O漂移達-0.333 mg/L），影響長期監測準確性。

量程不一致 NO?/N?O傳感器量程頻繁調整（圖S5） 操作人員未預見高濃度氮污染物，需動態調整傳感器配置。

（2）N?O季節動態（圖4）

 

異方差性：所有廠N?O波動幅度隨時間變化（如Fredericia廠冬春峰值>0.06 mg/L）。

季節模式差異：

Avedore：春夏季峰值（4–6月）；

Fredericia：冬春季峰值（1–4月）；

Skanderborg：冬季峰值（11–12月）。

意義：證實<1年的數據無法捕捉完整動態，需長期監測支持模型泛化。

 

（3）時變相關性（圖5–8）

 

無穩定關系：N?O與NH?/NO?的秩相關系數（ρ_w）在[-0.5, 0.8]波動，且無季節規律。

例：Fredericia廠在低N?O期（<0.06 mg/L）相關性趨近0（圖5）。

跨工藝差異：

Avedore（Biodenitro工藝）：N?O與相鄰池NH?相關性較高（圖7）；

Koge廠：N?O與NH?/NO?相關性弱（圖8），因傳感器布局不同。

意義：傳統靜態模型（如基于固定相關系數）不適用，需動態建模。

 

5. 核心結論

 

數據質量參差不齊：各廠傳感器維護水平差異大，缺失/漂移問題突出，需加強元數據管理。

N?O動態復雜：

存在季節性但模式因廠而異（圖4）；

與氮變量的關系隨時間變化，無普適規律（圖5–8）。

建模建議：

數據驅動模型需適配具體廠區數據特征；

建模時應加權高可靠性數據（如校正后N?O），而非均等處理所有變量。

 

6. Unisense電極測量數據的研究意義

技術細節（2.1.1節）

 

傳感器類型：Unisense液態電化學Clark型傳感器。

關鍵參數：

量程：0–1.5 mg N?O-N/L（可定制，犧牲分辨率）；

精度：±5%（校準溫度±3℃內）；

響應時間：65秒（10–30℃）；

校準要求：每2個月兩點校準，傳感器頭壽命約6個月。

 

研究價值

 

揭示真實廠區N?O動態：

捕捉短周期波動（圖1：分鐘級變化）及長期趨勢（圖4：年際變化），彌補短期監測的不足。

暴露傳感器運維挑戰：

校準缺失導致漂移（表3），膜破裂/電路故障致數據缺失（表2），推動優化監測協議。

支撐減排策略：

高分辨率數據可關聯工藝參數（如DO設定值），為實時控制N?O生成提供依據。

驗證模型適用性：

長期數據證明：單一模型難以泛化至不同工藝廠區，需廠級定制化建模。

 

局限與建議

 

局限：溫度低于10℃時響應延遲，高定制量程降低分辨率。

建議：結合冗余校準（如實驗室驗證），記錄元數據（校準時間/溫度）。

 

圖表索引

內容 圖表位置

數據質量缺失率 圖3

傳感器問題統計 表2

N?O漂移量化 表3

季節性變化 圖4(a)-(e)

時變相關性分析 圖5（Fredericia）

圖6（Skanderborg）

圖7（Avedore）

圖8（Koge）

N?O短周期波動 圖1

 

 

 

 

此研究為WWTP的N?O精準監測與減排提供了數據質量標準和動態建模基礎，強調高分辨率長期數據與元數據管理的核心價值。