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🌟本文由卿云阁原创！

🌠本阶段属于练气阶段，希望各位仙友顺利完成突破

📆首发时间：🌹2026年1月4日🌹

✉️希望可以和大家一起完成进阶之路！

🙏作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！万分感谢！

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目录

📜第一部分：工艺认知篇

💡了解污水厂大致的运行

💡了解 AAO 工艺的大致流程原理

📜第二部分：ASM1 理论篇

📜第三部分：代码实战篇 (Python/MATLAB)

💡实现单个池子一个组分的预测 (The "Hello World")

📜第四部分：进阶与 ASM2d

💡实现 ASM2d 所有代码的解读

📜实现参数校准算法 (Parameter Calibration)

📜学习路线图

📜第一部分：工艺认知篇

💡了解污水厂大致的运行

需要建立“进水 -> 物理处理 -> 生物处理 -> 深度处理 -> 出水”的宏观概念。生物池（Biological

Tank）是核心，也是我们模拟的对象。关键流向： 进水 (Influent)格栅 沉砂池

初沉池 生物反应池 二沉池 消毒/排放。

伴随流向： 污泥回流 (RAS) 和 剩余污泥排放 (WAS)。

💡了解 AAO 工艺的大致流程原理

AAO (Anaerobic-Anoxic-Oxic) 是脱氮除磷的经典工艺。

三个区的环境与功能：

厌氧区 (Anaerobic): 释磷（PAOs释放磷，吸收VFA）。

缺氧区 (Anoxic): 反硝化脱氮（将硝酸盐还原为氮气）。

好氧区 (Oxic): 硝化（氨氮转硝酸盐）、吸磷、去除BOD。

两条关键回流线：

内回流 (Internal Recycle): 好氧末端 缺氧前端（带回硝酸盐）。

外回流 (Sludge Return): 二沉池 厌氧前端（补充活性污泥）。

建模视角的AAO： 它就是三个串联的反应器（CSTR），每个反应器有不同的溶解氧（DO）设

定。

📜第二部分：ASM1 理论篇

了解 ASM1 的原理

核心地位： 它是所有活性污泥模型的鼻祖，主要关注去除有机物（COD）和生物脱氮（N）。

组分划分 (Fractionation)： 这是初学者最容易晕的地方，建议用图表解释：

COD: 分为可溶/颗粒、可降解/不可降解（S_S, S_I, X_S, X_I）。

氮: 氨氮、硝态氮、有机氮。

生物量: 异养菌 (X_{B,H})、自养菌 (X_{B,A})。

彼得森矩阵 (Petersen Matrix)： 这是ASM的灵魂。

行： 代表生化反应过程（如生长、衰减、水解）。

列： 代表参与的组分。

单元格： 化学计量系数（Stoichiometry）。

最右侧： 反应速率（Kinetics，通常由 Monod 方程描述）。

📜第三部分：代码实战篇 (Python/MATLAB)

💡实现单个池子一个组分的预测 (The "Hello World")

目标： 理解质量守恒方程。

物理模型： CSTR (完全混合式反应器)。

核心公式：积累 = 进水 - 出水 + 反应生成/消耗。定义一个常微分方程 (ODE)，使用

scipy.integrate.odeint (Python) 或 ode45 (MATLAB) 求解。

实现一个池子所有组分的预测

进阶： 从标量（单个数字）变成向量（Vector）。

逻辑变化：

变成了一个数组（包含 S_S, X_S, X_{BH}$等13个组分）。

(反应速率) 变成了 化学计量矩阵 动力学速率向量。

关键点： 必须在代码中构建矩阵运算，这是通向高效模拟的必经之路。

实现 ASM1 代码的解读

博客结构建议：

参数定义类： class ASM1_Parameters (定义 Y, i_XB, mu_max 等)。

导数函数： def derivatives(y, t, ...)，这是传给ODE求解器的核心。

矩阵构建： 展示如何在代码中根据当前浓度计算 Process Rates。

可视化： 画出 COD 和 氨氮 随时间变化的曲线。

📜第四部分：进阶与 ASM2d

💡实现 ASM2d 所有代码的解读

难度跳跃： ASM2d 引入了 生物除磷 (Bio-P)。

新增角色：PAOs (聚磷菌),细胞内储物: 聚磷,聚羟基脂肪酸

代码复杂性：

组分增加到 19 个左右。

过程增加到 21 个左右（包括厌氧释磷、好氧吸磷）。

注意： 代码解读重点在于解释逻辑判断（比如：只有在厌氧条件下， 才会消耗 并储存 ）。

📜实现参数校准算法 (Parameter Calibration)

模型的默认参数（Default）通常跑不准实际污水厂的数据。

定义问题： 这是一个优化问题。

目标函数 (Objective Function): 最小化 (模拟值 - 实测值) 的误差平方和 (RMSE)。

决策变量: 关键参数（如 maxH, b_H, Y_H）。

算法选择：

传统方法： 试错法 (Trial and error)。

智能算法： 遗传算法 (GA)、粒子群算法 (PSO)、CMA-ES。

Python库推荐： scipy.optimize, deap (用于GA), pygmo.

流程： 设定参数范围 -> 运行ASM模型 -> 计算误差 -> 算法调整参数 -> 循环直到误差最小。

📜学习路线图