在污水处理领域，活性污泥法和生物膜法是降解水体中 COD（化学需氧量）的主流生物处理工艺。这些工艺通过微生物的代谢活动将有机污染物转化为无害物质，而 DO（溶解氧）、pH 值、污泥龄等关键参数的动态平衡直接决定了微生物活性与 COD 去除效率。随着智慧水务技术的发展，通过智能化调控优化参数组合，已成为提升处理效率、降低能耗的核心手段。

一、关键参数对 COD 去除率的影响机制

（一）溶解氧（DO）的双重作用

DO 是好氧微生物代谢的基础，其浓度直接影响 COD 降解速率。在活性污泥法中，DO 浓度过低（＜1mg/L）时，好氧菌（如假单胞菌）活性受抑制，有机污染物分解不完全，导致出水 COD 超标；当 DO 浓度过高（＞3mg/L）时，不仅会造成曝气能耗浪费，还会使活性污泥絮体被过度氧化而解体，影响泥水分离效果，同时加剧污泥老化。

生物膜法中，DO 的影响呈现空间异质性。生物膜表层（0.1-0.2mm）为好氧区，DO 充足时可高效降解 COD；而膜内层因氧传递阻力大易形成缺氧区，若 DO 不足，会导致内层微生物以厌氧代谢为主，产生硫化氢等抑制性物质，降低整体降解效率。研究表明，生物膜法的最佳 DO 浓度区间为 1.5-2.5mg/L，此时膜内外微生物群落协同作用最强，COD 去除率可达 85% 以上。

（二）pH 值对微生物群落的调控

pH 值通过影响微生物酶活性和细胞膜通透性，间接影响 COD 去除效率。活性污泥法中，微生物（尤其是异养菌）的最适 pH 范围为 6.5-8.0。当 pH＜6.0 时，产酸菌繁殖受抑制，活性污泥的絮凝性能下降，COD 去除率可降低 20%-30%；当 pH＞8.5 时，氨化细菌活性增强，导致游离氨浓度升高，对好氧菌产生毒性作用。

生物膜法对 pH 波动的耐受性略高于活性污泥法，这得益于生物膜的缓冲体系（如胞外聚合物中的羧基、氨基）。但长期 pH 失衡（如＜5.5 或＞9.0）会导致生物膜脱落，其中硝化菌对碱性环境更敏感，pH＞9.0 时其活性可下降 50% 以上，进而影响含氮有机物的降解，间接降低 COD 去除效率。

（三）污泥龄（SRT）的协同效应

污泥龄是反映微生物群落更新速率的核心参数。活性污泥法中，污泥龄过短（＜3 天）会导致世代周期较长的降解菌（如硝化菌）被大量流失，无法形成稳定的降解菌群，COD 去除率波动较大；污泥龄过长（＞15 天）则会使污泥老化，沉降性能变差，同时增加曝气池容积负荷，导致有机污染物积累。对于城市污水，最佳污泥龄通常为 5-10 天，此时活性污泥中的菌胶团结构稳定，COD 去除率可达 90%。

生物膜法中，污泥龄（更准确称为生物膜更新周期）通过影响膜厚度调控 COD 降解。膜厚度过薄（＜0.5mm）时，微生物总量不足，降解能力有限；膜厚度过厚（＞3mm）时，内层厌氧区扩大，且易因水力冲刷脱落。通过控制反冲洗强度调节生物膜更新周期（通常为 7-15 天），可使 COD 去除率维持在 80%-85% 的稳定水平。

二、参数交互作用对 COD 去除的耦合影响

单一参数的优化无法实现 COD 高效去除，参数间的协同或拮抗作用更为关键。例如，DO 与污泥龄存在显著交互效应：当污泥龄较短时，需提高 DO 浓度以加速微生物代谢，避免有机物积累；而当污泥龄较长时，适当降低 DO 可减少污泥氧化解体风险。某污水处理厂的运行数据显示，当污泥龄为 8 天、DO=2mg/L 时，COD 去除率比 DO=3mg/L 时高 5%，且曝气能耗降低 12%。

pH 值与 DO 的耦合作用体现在对微生物呼吸速率的影响。在酸性条件（pH=6.0）下，即使 DO 充足，微生物的氧气利用率也会下降 15%-20%，导致 COD 降解速率减缓；而在碱性条件（pH=8.5）下，DO 的传递效率提高，但过高 pH 会抑制酶活性，两者抵消后 COD 去除率反而降低。因此，参数组合需通过动态平衡实现最优效果。

三、智能化调控实现 COD 高效降解的技术路径

（一）实时监测系统的构建

智能化调控的基础是参数的精准感知。通过在曝气池、生物滤池等关键节点布设传感器阵列，实现 DO（精度 ±0.1mg/L）、pH（精度 ±0.05）、污泥浓度（MLSS）等参数的秒级采集。采用激光溶解氧传感器替代传统电化学传感器，解决气泡干扰问题；利用光纤 pH 传感器实现生物膜内部微环境的原位监测，克服传统电极的空间限制。

数据传输采用 “边缘计算 + 5G” 模式，边缘节点对原始数据进行降噪、补遗处理，再通过 5G 网络传输至云端平台，确保数据延迟＜100ms。例如，某城市污水处理厂的智能化改造中，传感器数据的有效率从 75% 提升至 98%，为调控决策提供可靠依据。

（二）智能算法驱动的参数优化

基于历史运行数据（如进水 COD 浓度、流量、参数组合与出水 COD 的关联），构建机器学习预测模型。采用随机森林算法识别参数敏感区间，例如当进水 COD＞500mg/L 时，DO 的调控权重从 20% 提升至 35%；利用强化学习算法动态优化参数组合，在保证出水 COD＜50mg/L 的前提下，使曝气能耗降低 15%-20%。

针对生物膜法的特殊性，开发数字孪生模型，通过模拟生物膜生长、污染物传递和微生物代谢过程，预测不同 DO、pH 组合下的 COD 去除效果。某生物滤池项目中，数字孪生模型的预测误差＜5%，可提前 2 小时预判参数失衡风险，为调控赢得时间窗口。

（三）自动化执行系统的响应

智能调控指令通过分布式控制系统（DCS）转化为设备动作：调节曝气阀门开度控制 DO 浓度，精度可达 ±0.2mg/L；投加酸碱药剂稳定 pH 值，响应时间＜30 秒；调整污泥回流比和排泥量优化污泥龄，实现每日污泥龄波动＜5%。

对于生物膜法，通过智能反冲洗系统实现参数协同调控：当生物膜厚度超过阈值时，先提高 DO 浓度 1 小时（增强表层微生物活性），再启动气水联合反冲洗，既保证膜更新效果，又减少 COD 去除效率的波动。某案例显示，智能化反冲洗使生物膜法的 COD 去除率稳定性从 70% 提升至 90%。

四、智能化调控的实践成效与挑战

（一）典型案例的效益分析

某工业园区污水处理厂采用活性污泥法处理高浓度有机废水（进水 COD=1000-1500mg/L），通过智能化调控实现参数动态优化：DO 根据进水 COD 实时调整（1.5-3mg/L），pH 稳定在 7.0-7.5，污泥龄控制在 8-10 天。改造后，COD 去除率从 80% 提升至 92%，出水 COD 稳定在 80mg/L 以下，同时曝气能耗降低 22%，药剂消耗减少 18%，年节约运行成本约 120 万元。

某市政污水处理厂的生物膜法改造中，智能化系统通过优化 DO 分布和反冲洗周期，使 COD 去除率提升 10 个百分点，且抗冲击负荷能力显著增强 —— 当进水 COD 突然增加 50% 时，出水 COD 仅超标 2 小时即恢复正常，而传统人工调控需 12 小时以上。

（二）技术落地的主要挑战

智能化调控的推广面临三方面挑战：一是传感器的长期稳定性，生物处理环境中的微生物附着、化学腐蚀会导致传感器漂移，需开发自清洁传感器或定期校准算法；二是算法的泛化能力，不同水质（如生活污水与工业废水）的参数响应规律差异较大，需构建自适应模型；三是成本投入，一套完整的智能化系统初始投资约为传统系统的 1.5-2 倍，需通过长期运行节能收回成本。

未来，随着传感器成本下降（预计 5 年内降低 30%）和算法迭代（如引入注意力机制提升模型解释性），智能化调控将成为生物处理工艺的标配。通过参数的精准调控，不仅能实现 COD 的高效降解，还能推动污水处理厂从 “达标排放” 向 “资源回收” 转型，为智慧水务的可持续发展提供核心动力。

生物处理工艺中，DO、pH、污泥龄等参数对 COD 去除率的影响并非孤立存在，而是通过微生物群落的代谢活动形成复杂的耦合关系。智能化调控通过实时监测、算法优化、自动执行的闭环管理，实现了参数组合的动态平衡，既提升了 COD 去除效率，又降低了能耗和运维成本。随着技术的不断成熟，智能化调控将在污水处理领域发挥更大作用，为水环境治理提供更高效、更经济的解决方案。