ICA(仪表、控制与自动化)技术已经有四十年发展历史，在这个过程中遇到了诸多机遇与挑战。ICA技术包含三个维度，分别是物质流、能量流、信息流，其中信息流是ICA技术特别关注的领域。ICA技术能够为人们提供更多指导性信息，进一步完善好ICA技术能够使污水处理行业朝着更加智能化的方向发展。
ICA的特征和作用
为了应对污水处理面临的挑战，水资源的控制和管理都应朝着更加智能化方向发展，这对污水处理系统的可持续发展的能力提出了更高要求。未来污水处理厂需要发展更多有效的工具和技术，不再采用单一的水处理模式来解决所有的需求。比如，灌溉用水、电厂冷却用水，以及洗涤用水等对水质的要求不同，水资源供给模式和水处理技术也应该不同。
未来污水处理系统应用的传感器将显著增加，也会开发和应用更多不同类型的工艺和处理技术。传感器的数量可能会从现在的几十个发展到上千个，传感器也将变得更加便宜。传感器的发展会带来大量的数据和有用的信息，从而催生出行业内新的应用和服务模式。
ICA技术的支撑条件
一是仪器化的发展，特别是测量仪器本身的进步与发展。二是执行机构的发展。所谓执行机构，是指利用变频器或变频泵等进行控制的机械单元，其控制计算能力非常快。三是模型的发展，主要指系统的动态模型，藉此可以更好理解工艺。四是教育的发展。通过培养操作人员、工程师等，使他们掌握ICA原理和技术，从而推动ICA技术不断发展。五是不断提高污水处理工艺设计的灵活性。这五个条件为未来ICA技术的发展提供了可行性。
ICA技术的一些特征
研究随着时间变化的动态系统，而不是静态系统;
系统的进水负荷动态变化，有明显扰动;
使用在线传感器来获取供应的信息，实时了解系统状态;
一般使用反馈回路技术进行控制 ;
系统的操作变量具有可控性。
ICA技术的三个层次
第一个层次是保证系统能够正常运行，特别是机械部分(如泵、马达、阀门等)能稳定正常工作。第二个层次是使出水水质能够在所有(或要求)的时间段内都能达到排放标准。第三个层次是成本最小化，并使工艺处理效率最高。第三个层次是建立在前两个层次之上的。如果工艺不能正常运行，就不可能达标排放、也不可能实现更低的处理成本和更高的处理效率。
ICA技术对这三个层次的要求都有对应的解决方案，分别是设备ICA、单元工艺ICA和全系统ICA。
ICA早期发展历程
初步认识与探索
20世纪初，早期探索的科学家们发现污水处理工艺存在很大的负荷变化。20世纪30年代，科学家们进一步认识到曝气池内溶解氧稳定十分重要，并通过公式描述了活性污泥的活性，即呼吸速率或氧利用速率。20世纪60年代，科学家们发现曝气池内的生化过程与其他的微生物工艺过程具有相同的性质。直到1969年，人们还认为只有SS是可以控制的，其他操作条件都不可控。随后，溶解氧控制技术也得到了发展。
1954年，英国学者Birggs尝试用不同的方式来测试反应器内的DO。1969年，另一位英国学者Jones提出为了节省能源，应该将DO控制在需要的水平上，而不要过量。随后在70年代早期，DO传感器便开始发展并应用于曝气系统的控制。
第一届ICA专家会议
1973年，在伦敦召开第一届ICA专家会议。当时已经有了使用计算机控制大型污水厂的例子，如芝加哥、洛杉矶、法国巴黎、伦敦等等，但这些设备主要用于采集数据，在控制方面的应用很少。会议交流的主题涉及实际工程应用的信息，仪器化是其中一个关键议题。
会议达成的第一个共识：仪器数量不足是自动控制的主要障碍。学者们认为参考仪器的发展程度，溶解氧、电导和浊度是较为可靠的测量指标。第二个共识：工艺处理的水量来回波动。这是由美国的Kuludis教授提出来的，他强调当时主要的问题是由于按照合流制管网系统进行设计，其假定条件是进水水量稳定，但是实际运行过程中水量是来回波动的，与设计情况存在明显偏差。
当时，人们还没有理解曝气池中DO浓度呈现“前低后高”趋势的原因，所以认为既然需要把DO控制在一个水平上，就需要考虑到底在什么地方安装DO传感器的问题。现在，我们认识到DO变化趋势与负荷的关联性，可以采用分区策略对曝气池进行分段控制。一般把第一段DO控制在较低浓度，把末尾DO控制在另一个浓度。
Clemson学术研讨会
1974年，在美国召开了Clemson学术研讨会。学者们提出要研究污水处理工艺的过程控制技术，并提出四个议题。第一，需要检查或校验仪表。第二，需要开发动态模型。第三，需要研究控制策略，主要是基于模型模拟和优化的方法。第四，需要检验控制策略，通过中试验证，再推广到全厂规模的应用。
研讨会第一次规划了ICA技术的研究方向，颇有成效。会议提出了监测仪器的校验方法和流程，包括流量、呼气速率、BOD和氨氮等各项指标。会议还提出控制策略的核心内容，包括：一是液相和固相的交互关系，如沉淀池固液分离过程;二是暴雨和旱季条件下流量控制问题，这个问题直到现在仍然存在;三是大面积或流域的污水处理控制问题。
ICA技术发展的推动力
ICA技术发展的驱动力是排放标准的不断提高、能源利用效率的增加、营养盐和热量回收的需求、生物质燃气产气的需求，以及抗扰动和恢复的能力。
技术革新推动了ICA技术的发展，表现在以下方面：仪器化发展已经较为成熟，计算机处理能力与40年前可谓今非昔比，企业内部网的基础设施已经较为完善等。污水处理工艺的可控性也有所增加，比如将生物反应器划分为曝气、缺氧和耗氧不同区域进去控制，曝气系统也能够实现分区控制;鼓风机可以通过改变压力来调节供气量;SBR工艺进行间隙性处理;在高负荷时将曝气池作为一个沉淀池应急运行等等。
此外，人们还发展了多种工艺的控制手段和方法，包含多种形式的回流，如内回流，硝酸盐回流，以及污水处理上清液的回流等;在工艺中加入化学药剂来强化预处理，比如在进行化学除磷时可以添加脂肪酸以促进生物的储磷过程，还可以增加碳源来控制反硝化过程等等。这些都为污水处理系统的控制提供了更多的手段。
仪表监测
以前的仪表检测通常是离线的，用泵将水抽到分析池里来进行自动分析。现在已经发展了在线的探头式传感器，可以直接将它放在生化池里面进行分析。在简化测试过程的同时，也提高了测试结果的准确性。
现在有了不同类型的溶解氧仪表，特别是荧光法LDO。这些仪表可靠性较强，维护的周期可以延长到几周的时间。除了荧光法溶解氧仪表之外，还有直接测量氨氮的探头式仪表，采用了离子选择性氨电极。我们可以通过光信号来直接测定浊度，现在又发展了光谱类的电极。光谱类传感器可以在不同的波长上进行测试，能够测定硝酸盐，亚硝酸盐，COD，TOD以及色度。
现在可以把仪表集成在一个探头里完成多指标测试。这个是有8个探头指标的传感器，能够测电导、自由率、浊度、流量等等多个指标。
目前有100多家公司为水处理行业提供监测仪表，仪表也将越来越便宜。通过仪表数据网络可以将仪表测量全部数据进行融合，并且通过互联网应用能够在控制平台查看所有的仪表数据和相关信息。
现在越来越多污水厂里可以做到无人值守。通常只需一人负责，通过查看屏幕来检查污水厂的运行情况，平时可以在任何地方远程观察污水处理厂内的运行状态。除非有严重情况发生，否则晚上或者周末不需要有人到现场处理。
分析与监测
监测数据不仅仅是用来做记录工艺状态，还要通过数据处理来获取信息支持进一步的控制。这就要求对数据进行分析，通常采用两类分析方法：第一类是统计分析找到异常值，如做噪声的滤波等等。第二类就是参数评估，找到数据后面隐藏的变量值。这些隐藏值不容易测量，因此其数据处理过程也叫软传感器。
将仪表数据关联起来进行分析，可以判断哪些情况下的运行是正常的，哪些情况下不正常，从而得到动态的、不同时段下的判断结论。基于这种数据分析，就可以帮助运行人员早期判断出可能出现的各种情况，为他们提供决策支持。通过数据分析，可以得到隐藏在数据后的知识和经验，把它们关联起来能够指导未来的运行工作。
污水处理厂的时间尺度既涉及秒和分钟级的变化，也涉及天、月和年上的变化。针对秒和分钟级的快速变化，可以通过数据处理来获得所需要的各种信息，从而对工艺运行作出预测和判断。如果时间更长，涉及天和月的时间尺度，可以通过其他模型方法做出预测和分析，用过去的经验来指导现在的运行工作，并且判断某个厂的经验能不能用到其他的厂上。
计算机
第一台用来控制溶解氧的计算机只有16KB的内存，其核心部件CPU的大小类似于一台机器。
1973年，用于污水处理厂实时控制的计算机系统是DEC公司提供的PDP-8型号，内存28K;有300个数字输入点和200个数字输出点，100个模拟输入点和15个模拟输出点;显示器是黑白屏幕的，用纸带作为磁盘来进行记录。
当时计算机成本比较高，一个比特大概是1元人民币。现在如果还是同样的价钱，那么一台计算机需要几百亿元才能买到。
变频器是电力系统技术发展的一个重大贡献。现在的变频器能够在高电流和高电压下正常工作，从而实现用一个很小功率的变频器来控制高功率、大电流的设备。
模型的发展
模型发展初期
在20世纪70年代，John Andrews提出了去除COD和碳的模型，这是最早的污水处理数学动态模型。在80年代，很多知名学者开始研究营养盐去除模型，即现今的脱氮除磷模型。再往后发展，就出现了活性污泥1、2、3号模型，以及厌氧消化模型。
这三位学者是污水处理数学模型领域的主要贡献者。他们是Marais、Ekama、和Dold，当时都在南非的开普敦大学工作。现在Peter在加拿大的EnviroSim公司做模型软件，Ekama仍然在开普敦大学做教授，Marais教授一直是推动活性污泥模型发展的最重要的人。
模型类别与功能
ASM的影响非常大。首先它揭示了污水处理工艺中的过程机理，同时提供了一个标准化的模型语言，为工艺之间的相互比较提供了平台。
实际上，污水处理行业还需要更多地使用数学模型，以便理解工艺运行、辅助做设计等等，特别是在污水厂建立之前，要对设计方案进行模型模拟分析。同时，还需要数学模型来评估某些无法直接测试的指标，对工艺状态作出短期的预测。此外，还需要用于控制的数学模型等。
在模拟污水处理工艺时，一般需要用ASM模型来模拟生物反应工艺，用水力学模型描述反应器内的运行，还要有一维、二维或三维的沉淀池模型，此外还要有初沉池模型、泵的模型、仪表测试信号模型等。由于运行过程中排放的氮氧化物，一氧化二氮等都属于温室气体，所以还要有温室气体排放的模型。所有这些模型都可以集成在一起，包括厌氧模型，这就是全厂模型。现在全厂模型的模拟平台已经完成，并投入研究和实际应用。
现在有很多商业模拟软件，比如ASIM，Aqusim，BioWIN，GPS-X等等。West是比利时HMI公司的软件，Biowin是加拿大EnviroSim公司由PeterDold开发的软件，STOAT是英国研究中心WRc的软件，Simba是德国自动化研究所IFAK的软件，Matlab/Simulink则是理工科研究的通用基础平台。所以，我们现在有非常多的机会和途径来使用各种模拟软件开展工作。
管网与水力学模型
还有一些供水系统方面的模型，主要用于模拟供水系统网络，控制供水管网的压力，同时能够自动探测给水管网中的漏损点。现在发展了水力学模型来描述复杂的沉淀过程，如用计算流体力学(CFD)来计算沉淀池里的颗粒物浓度分布的情况。使用CFD模型可以掌握整个构筑物中沿着沉淀池方向流速的分布情况，以及污泥浓度的分布情况。
人们已经建立起了污水管网水力学模型来模拟流量，最近将水质因素也加入管网模型。从ICA技术角度来看，使用这样的模型可以分析和决策何时启动提升泵来避免管网溢流现象。
从合流制管网的溢流控制来看，需要考虑降雨的影响。通过管网模型可以模拟降雨其某一时间、地点的流量和液位变化。这张图就显示了这样的模拟结果。
现在人们可以利用数学模型对一个集成市政污水处理系统进行模拟。一般可以采用管网模型(如Kosim)模拟排水管网过程，用ASM模型模拟污水处理厂的运行情况，再用河流模型(入RWQM1)模拟河流水质的变化。需要特别注意的是模型之间的接口。
控制理论的发展
自动控制理论和技术已经有了巨大的进步。通过状态空间理论，可以处理线性系统、非线性系统以及多变量的系统，此外还有很多诸如模糊控制、模型预测控制等先进控制方法。现在的控制技术要求发展更好的数据工具，但是也应该认识到，污水处理行业到底需要多么复杂的控制系统?在现在的工业体系里，如造水工业或电力工业，95%的控制系统仍然在使用简单的PID控制器。污水处理过程中有很多非线性过程，参数具有可变性，并且很多过程耦合在一起，简单控制很难奏效。但是，我们可以通过对时间域的分解，判断出哪些过程显著，哪个过程不显著，这样就能够使控制系统得到简化。
控制过程的主要要求
污水处理行业的自动控制仍然还有很多挑战，对今后的工作提出了四点要求：一是要更好的理解工艺过程，二是要尽量利用好传感器，三是需要有足够的设备控制权限，四是要尽量多地从仪表中提取出所需的知识和信息。做到以上四点，才能够更好的理解控制规则，实施控制策略。
现在，有很多正在研发或者已经研发的单元控制技术，比如曝气池的DO控制。从上世纪70年代开始，人们已经发表了数百篇的文章来研究DO控制问题，主要包括控制器的复杂性，DO分布控制，以及基于氨氮的DO控制等方向。现在也开发了对硝酸盐回流的控制，通过控制回流污泥来控制污泥龄;以及加药控制，如外加碳源的控制和化学除磷药剂的控制等。
厌氧消化过程控制的挑战
在厌氧消化控制方面，研究也有了比较大的进展。现在已经能够非常准确地计算甲烷的产率，估算系统甲烷产量;此外还能够准确地计算出PH、碱度以及氢气的产量等。通过监测甲烷气体流速和其他相关参数，可以控制厌氧消化装置的内循环过程和负荷。
但是现在仍然存在挑战，主要是如何更好地理解和控制活性污泥与产气量之间的关系。此外还要进一步深化认识：第一，控制的复杂程度达到多少才是足够的。第二，传感器的放置位置。第三，控制的结构和控制的系统。第四，评估不确定性并找到方法来补偿这种不确定性。
全厂控制的原因与策略
污水行业自动化应该考虑整个污水处理系统，不仅仅包含污水处理厂，还包含管网和受纳水体。需要这样系统考虑的原因在于：一是能够更有效地利用能源，提高能源利用效率，二是更好地确定碳源的使用情况，三是将活性污泥系统的污泥产量与需要的产气量关联起来，四是控制进水负荷并确定扰动方法和策略，最后要尽量减少对受纳水体的影响，这也是是污水处理的终极目标。
面对全局优化的要求，我们已经可以使用集成模型来开展模拟，把模型跟运行决策关联在一起，这包含有数学模型、控制策略，以及基于知识的一些技术。
这张图介绍了在全厂控制模型中每个单元的控制器数量。在预处理单元有2~10个控制器，沉淀池、混合单元以及深度处理单元都有数十个控制器，在污泥部分，重力浓缩池、厌氧消化池和脱水单元等都有数十个控制器。全部加起来，全场有将近百个这样的控制器，用于控制数十个泵、阀以及闸门等等。为了解决这样的复杂问题，需要一种结构化的方案或办法，把所有控制过程关联在一起。这就需要全厂控制的模型。
目前全厂控制模型包含了排水管网控制和污水处理厂运行控制。需要处理这两者之间的冲突，找到一个中间点。排水管网的运行目标是最使溢流率最小，而污水处理厂的目标来是使排水在达标情况下运行成本最低，所以需要协调两者目标之间的关系。
未来的机会与挑战
新能源与污水处理相结合
中国是全球太阳能和风能等新型能源的引导者，风光能利用量居于世界第一。如果能够发展并使用好太阳能和风能，使其从小区域扩展到大区域使用，尤其在没有电力供应的偏远地区使用，就能更快的促进分散式污水处理设施的发展，促进水的回用。
在下图结构中，太阳能提供电源，集装箱里有泵、脱盐装置、污水处理装置、水回用装置等。用这些装置可以完成所有的水处理任务。这样的设施对于ICA领域的技术人员来说是一个新的挑战，需要很多技术的集成化。这样的装置可以作为标准化的设施，用于分散处理的情况或者是农村区域。
ICA技术的发展机遇
现在有很多ICA技术的发展机遇。比如，现在已有集成设计和控制工具，一直在研究开发新的装置和设备，计算机发展速度非常快，其海量的存储能力和运算能力可以支持ICA的发展，同时还有很多新的数学工具对信号进行处理和分析，从而进一步来获取决策支持信息。
ICA技术在整个水循环系统都需要得到发展和应用，比如非传统的水系统，自动化的分散式处理站，饮用水处理系统，智能化的供水管网以及水的回用等等。每个领域都需要ICA技术的贡献和参与。目前在进行最高的系统级别控制时，还有很多问题和挑战，如确定控制规则、处理复杂耦合度以及建立更友好的界面等等。
未来污水智能化处理的方向首先是分析检测方面
第一，能够测量和描述本地生态系统的状态。第二，能够实现饮用水中微生物学指标的在线测量。第三，能够在污水系统中测量微量污染物的指标。
其次是系统分析领域
第一，开发出简单容易、无需专家参与的动力学模拟工具。第二，能够发展优化资产管理的工具，用于指导和管理污水管网和污水处理厂。第三，开展自然资产的审计，对环境中的资源要进行定价，实行环境税等等。
最后是决策阶段
第一，引领者要有可持续发展的眼光和视野。第二，在进行工艺设计时，要以全方位的视角，把各个方面的问题和需求反映到设计方案中。第三，对整个水循环系统进行科学管理。
原标题：GustafOlsson：让污水处理更加智能化 ​——基于ICA技术四十年的发展史
