Predictive control of wastewater treatment plants as energy-autonomous water resource recovery facilities

📄 arXiv: 2506.10490v1 📥 PDF

作者: Otacilio B. L. Neto, Michela Mulas, Iiro Harjunkoski, Francesco Corona

分类: eess.SY

发布日期: 2025-06-12

备注: 13 pages, 8 figures (main text); 27 pages, 2 figures (supplementary material)

💡 一句话要点

提出自动控制方案以实现污水处理厂的能源自给

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 污水处理 能源自给 模型预测控制 水资源回收 自动控制

📋 核心要点

  1. 现有污水处理厂在能源消耗和水质控制方面面临挑战，难以实现资源的高效回收。
  2. 论文提出了一种输出反馈模型预测控制器，旨在优化污水处理过程中的水质和能源生产。
  3. 实验结果表明，该控制器能够在变化的进水负荷和水质目标下，成功实现能源自给的运行模式。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种自动控制解决方案，使传统污水处理厂（WWTPs）能够作为能源自给的水资源回收设施运行。我们首先对处理水的质量进行了分类，以适应环境、工业和农业水再利用的三种资源回收应用。接着，我们展示了一种输出反馈模型预测控制器（Output MPC），该控制器能够在满足特定水质要求的同时，产生足够的沼气以确保能源成本为非正值。通过在全规模污水处理厂的长期运行中进行验证，结果证明了现有污水处理基础设施在资源回收目标多样化下的能源自给操作的可行性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决传统污水处理厂在资源回收和能源消耗方面的不足，现有方法往往无法实现能源自给和水质控制的双重目标。

核心思路：论文提出的输出反馈模型预测控制器（Output MPC）通过实时监测和调整处理过程，确保水质达到特定标准，同时优化沼气的生产，以降低能源成本。

技术框架：该方法包括三个主要模块：水质分类、模型预测控制和能源管理。首先对水质进行分类，然后通过模型预测控制器进行动态调整，最后实现能源的有效管理。

关键创新：本研究的创新点在于将输出反馈控制与水质和能源生产的双重目标结合，形成了一种新的控制策略，能够适应多样化的资源回收需求。

关键设计：在控制器设计中，设置了特定的水质目标和沼气生产阈值，采用了适应性损失函数来平衡水质与能源成本的关系。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的控制器在处理过程中能够有效地维持水质标准，同时在不同的进水负荷下，确保沼气的生产量足以覆盖能源需求，验证了能源自给的可行性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括城市污水处理、工业废水管理以及农业灌溉水源的回收。通过实现污水处理的能源自给，能够显著降低运营成本，提高资源利用效率，具有重要的实际价值和社会影响。

📄 摘要（原文）

This work proposes an automatic control solution for the operation of conventional wastewater treatment plants (WWTPs) as energy-autonomous water resource recovery facilities. We first conceptualize a classification of the quality of treated water for three resource recovery applications (environmental, industrial, and agricultural water reuse). We then present an output-feedback model predictive controller (Output MPC) that operates a plant to produce water of specific quality class, while also producing sufficient biogas to ensure nonpositive energy costs. The controller is demonstrated in the long-term operation of a full-scale WWTP subjected to typical influent loads and periodically changing quality targets. Our results provide a proof-of-concept on the energy-autonomous operation of existing wastewater treatment infrastructure with control strategies that are general enough to accommodate a wide range of resource recovery objectives.