摘要
摘要
活性污泥参数对于城市污水厂日常运行具有重要的指导意义，活性污泥浓
度（MLSS）、污泥容积指数（SVI）和表观粘度被用于评价活性污泥的生物量、
沉降性和流变性。以上三个指标的传统测定方法耗时多且每种指标需要分别测
定，无法为城市污水厂的智慧管控提供实时底层数据。为了填补这一空白，本
论文基于实时在线显微图像数据分析系统（ROMIDAS），建立了活性污泥的
浓度、污泥容积指数和表观粘度的快速定量方法。
本论文选用进水COD阶梯冲击SBR反应器诱导活性污泥膨胀，期间每日
监测污泥性能，同时采用ROMIDAS捕获活性污泥显微图像，建立数据集。构
建各活性污泥参数分级识别和回归识别模型，建立图像与参数间的定性关联和
定量关联，并将所建立模型在测试集中进行验证。
研究发现，活性污泥显微图像与污泥沉降性能之间存在相关性。基于所获
MLSS、SVI数据集的四分位数，MLSS按照“小于5g/L”、“5-7g/L”、“7-9
g/L”、“大于9g/L”分级，SVI按照“小于60mL/g”、“60-80mL/g”、“80-100
mL/g”、“大于100mL/g”分级；基于Xception构建的MLSS分级识别模型
（MLSS-C）、SVI分级识别模型（SVI-C）识别准确率可分别达到99%和97%，
证明活性污泥显微图像与MLSS、SVI存在定性关联。污泥状态稳定时，基于
Xception构建的MLSS回归识别模型（MLSS-R）和SVI回归识别模型（SVI-
R）识别结果中位数和真实值之间的决定系数（R2）分别为0.59和0.97，证明
活性污泥显微图像与SVI存在定量关联。
研究还发现，活性污泥显微图像与污泥流变性能之间存在相关性。基于所
获表观粘度数据集的四分位数，表观粘度按照“小于2cp”、“2-3cp”、“3-4
cp”、“大于4cp”分级；基于Xception构建的表观粘度分级识别模型
（Viscosity-C）识别准确率可达到93%，证明污泥显微图像与表观粘度存在定
性关联。污泥状态稳定时，基于Xception构建的表观粘度回归识别模型
（Viscosity-R）识别结果中位数和真实值之间的R2为0.88，证明活性污泥显
微图像与表观粘度存在定量关联。
研究解析了活性污泥比好氧速率（SOUR）与显微图像之间的暗关系。基
于所获SOUR数据集的四分位数，SOUR按照“小于3mgO?/(gMLSS·h)”、“3-
4mgO?/(gMLSS·h)”、“4-5mgO?/(gMLSS·h)”、“大于5mgO?/(gMLSS·h)”分
级；基于Xception构建的SOUR分级识别模型（SOUR-C）识别准确率可达到
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摘要
94%，证明污泥显微图像与SOUR存在定性关联。污泥状态稳定时，基于
Xception构建的SOUR回归识别模型（SOUR-R）识别结果中位数和真实值之
间的R2为0.74，识别效果良好。
本论文基于深度学习建立了活性污泥参数显微定量分析方法，搭建了
MLSS、SVI、表观粘度、SOUR分级识别和回归识别模型，为以上参数的简
单快速测定提供了技术支撑。
关键词：活性污泥显微图像；污泥参数；定量图像分析技术；回归；深度学习
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Theparametersofactivatedsludgeplayacrucialroleintheefficient
operationofwastewatertreatment