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

探索废水处理中 N2O 的数据质量和季节变化：建模视角

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

 

1. 摘要核心内容

 

论文评估了丹麦4座污水处理厂（WWTP）的N2O（氧化亚氮）操作数据质量，探讨了数据驱动建模的可行性。研究发现：

 

不同厂区数据质量差异显著（准确性、完整性等）；

N2O浓度存在季节性波动和异方差性（波动幅度随时间变化）；

N2O与氮相关变量（如NH₄、NO₃）的关系随时间动态变化，无固定模式；

建议未来建模需结合数据质量评估，赋予可靠数据更高权重。

 

2. 研究目的

 

评估操作数据质量：量化WWTP长期监测数据的可靠性（如传感器漂移、缺失值）；

分析N2O动态特征：探究季节变化、与氮/氧变量的时变关系；

支撑数据驱动建模：为N₂O排放预测与控制策略提供数据基础。

 

3. 研究思路与方法

数据来源

 

4座丹麦WWTP（Avedore、Fredericia、Koge、Skanderborg），覆盖不同工艺（Biodenitro/单池交替活性污泥法）和规模（4.15万~42万人口当量）。

数据周期：2018–2023年，分辨率2–5分钟（详见表1）。

核心变量：

N₂O（溶解态）、NH₄、NO₃、DO（溶解氧）、温度、进水流量、曝气量。

N₂O传感器：丹麦Unisense电化学传感器（关键设备，下文详述）。

 

 

分析方法

 

数据质量评估（六维度）：

准确性：检测传感器漂移/偏差（如负值异常）；

完整性：统计缺失数据占比（图3）；

 

一致性：检查传感器量程变更（表2）；

 

其他维度：相关性、可比性、可访问性。

季节性分析：

30天滑动窗口计算N₂O均值（μ_w）与标准差（σ_w）（图4）。

 

动态相关性：

滑动窗口秩相关（窗口=30天），分析N₂O与NH₄/NO₃/DO的时变关系（图5–8）。

 

 

 

 

 

 

 

 

4. 关键数据与意义

（1）数据质量（表2, 图3）

问题类型 发现 研究意义

缺失数据 各厂缺失率1.9%~15.2%，N₂O/NH₄缺失最严重（图3） 揭示SCADA系统维护漏洞，需优化元数据记录（如校准时间）以提升建模可靠性。

负值/漂移 22%变量存在负值；15/18个DO/N₂O传感器存在漂移（表2, 表3） 传感器校准不足（如Skanderborg厂N₂O漂移达-0.333 mg/L），影响长期监测准确性。

量程不一致 NO₃/N₂O传感器量程频繁调整（图S5） 操作人员未预见高浓度氮污染物，需动态调整传感器配置。

（2）N₂O季节动态（图4）

 

异方差性：所有厂N₂O波动幅度随时间变化（如Fredericia厂冬春峰值>0.06 mg/L）。

季节模式差异：

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）。

意义：证实<1年的数据无法捕捉完整动态，需长期监测支持模型泛化。

 

（3）时变相关性（图5–8）

 

无稳定关系：N₂O与NH₄/NO₃的秩相关系数（ρ_w）在[-0.5, 0.8]波动，且无季节规律。

例：Fredericia厂在低N₂O期（<0.06 mg/L）相关性趋近0（图5）。

跨工艺差异：

Avedore（Biodenitro工艺）：N₂O与相邻池NH₄相关性较高（图7）；

Koge厂：N₂O与NH₄/NO₃相关性弱（图8），因传感器布局不同。

意义：传统静态模型（如基于固定相关系数）不适用，需动态建模。

 

5. 核心结论

 

数据质量参差不齐：各厂传感器维护水平差异大，缺失/漂移问题突出，需加强元数据管理。

N₂O动态复杂：

存在季节性但模式因厂而异（图4）；

与氮变量的关系随时间变化，无普适规律（图5–8）。

建模建议：

数据驱动模型需适配具体厂区数据特征；

建模时应加权高可靠性数据（如校正后N₂O），而非均等处理所有变量。

 

6. Unisense电极测量数据的研究意义

技术细节（2.1.1节）

 

传感器类型：Unisense液态电化学Clark型传感器。

关键参数：

量程：0–1.5 mg N₂O-N/L（可定制，牺牲分辨率）；

精度：±5%（校准温度±3℃内）；

响应时间：65秒（10–30℃）；

校准要求：每2个月两点校准，传感器头寿命约6个月。

 

研究价值

 

揭示真实厂区N₂O动态：

捕捉短周期波动（图1：分钟级变化）及长期趋势（图4：年际变化），弥补短期监测的不足。

暴露传感器运维挑战：

校准缺失导致漂移（表3），膜破裂/电路故障致数据缺失（表2），推动优化监测协议。

支撑减排策略：

高分辨率数据可关联工艺参数（如DO设定值），为实时控制N₂O生成提供依据。

验证模型适用性：

长期数据证明：单一模型难以泛化至不同工艺厂区，需厂级定制化建模。

 

局限与建议

 

局限：温度低于10℃时响应延迟，高定制量程降低分辨率。

建议：结合冗余校准（如实验室验证），记录元数据（校准时间/温度）。

 

图表索引

内容 图表位置

数据质量缺失率 图3

传感器问题统计 表2

N₂O漂移量化 表3

季节性变化 图4(a)-(e)

时变相关性分析 图5（Fredericia）

图6（Skanderborg）

图7（Avedore）

图8（Koge）

N₂O短周期波动 图1

 

 

 

 

此研究为WWTP的N₂O精准监测与减排提供了数据质量标准和动态建模基础，强调高分辨率长期数据与元数据管理的核心价值。