原标题：【综合评价】污水处理厂能源性能的分析与评估
题目：Energy saving in wastewater treatment plants: A methodology based on common key performance indicators for the evaluation of plant energy performance, classification and benchmarking
作者：G. Sabia, L. Petta, F. Avolio, E. Caporossi
作者单位：Italian National Agency for New Technologies, Energy and Sustainable Economic Development, ENEA, Laboratory Technologies for the efficient use and management of water and wastewater-T4W
期刊：Energy Conversion and Management
导读
在过去的几十年里，污水处理厂设计、建设和管理的重点主要体现在污染物去除水平上，以确保排放浓度符合标准。然而，根据国际和欧洲国家提出的几份报告估计，污水处理厂的能源消耗高达国家总能耗的1%。尽管能源领域与经济影响相关，但人们在一定程度上忽视了这一点。在这种背景下，有必要开发适当的方法来评估污水处理厂的能量的流动与转化关系，从而确定提高系统能源效率的策略。
本研究借助于最常见的关键绩效指标（KPI）及多变量统计技术，提出了一种用于污水处理厂能源性能评估、分类和设定基准的方法，应用于意大利10个污水处理厂的能耗数据的评价。本研究最终的目的是通过结合环境和经济可持续性，提高污水处理厂的能效。然而，进一步落实的具体干预措施的定义需要更深入的现场流程分析和更详细的能源消耗评估。
本研究的方法建立在对污水处理厂能耗指标的统计和计算基础上，通过收集污水处理厂能耗、规模、水力负荷和污染物去除率等数据，本研究首先构建了一个参考数据库。收集到的信息共计250个，并由此计算了最关键的三个KPI（污水处理量KPI1、供水量表示KPI2和COD去除率KPI3），通过R语言的“Peirce”和“mvoutlier”包开展统计分析，以排除异常数据，并按规模大小将污水处理厂分成了五大类。为了应用能耗评估指标，研究选择了10个污水处理厂，获取了每个污水处理厂2017年有关能源消耗、系统配置、体积负荷和有机负荷、进水和出水污染物浓度的数据。
图1 与污水处理厂规模相关的三个关键绩效指标的箱型图
在简化基准分析中，本研究计算了每个污水处理厂以年为基础的三个参考关键绩效指标的平均值。这一步骤基于选定的污水处理厂与参考数据库中近似大小的污水处理厂的KPI的比较，若此污水处理厂的KPI的计算值较参考值较大，则表明该厂能源效率低下。通过KPI子矩阵定义、数据标准化、析因试验和权重推导，最终将关键绩效指标加权汇总在全局能量指数（GEI）中，而GEI被划分为标识为从“A”到“G”的七组。
图2 与污水处理厂规模相关的KPI权重
通过分析参考数据库中的指标，本研究推导出基于污水处理厂规模的能耗综合评价模式KPI1-2-3。研究结果表明，较大污水处理厂的KPI值较小规模污水处理厂低。对于选定的10个污水处理厂，研究提供了一份绩效评估报告，并初步说明了KPI值存在差异和极端的情况。总体而言，对于KPI1和KPI2，分析的污水处理厂的值与参考文献显示出相当好的一致性，但规模较小的工厂KPI3的最大值远远高于参考值，这表明能源使用不恰当。经分析的污水处理厂的GEI参差不齐，标识从“C”类到“G”类不同，能量回收率由15%至97%不等。
目前，还不存在一种成熟的、官方认可的评估污水处理厂能源性能的方法。基于这一观点，本研究提出了一种考虑工厂尺寸大小的污水处理厂能量性能评估、分类和标识方法。首先对共同关键的绩效指标进行计算和定义，再将它们汇总形成一个综合的、全面的评估能源性能的指标，选取了10个污水处理厂进行分析测试，呈现了评估流程和结果，并对这些污水处理厂按能源性能等级划分成几个类别，以便实施不同的节能策略。该方法能够对污水处理厂的能源性能进行快速评估，并在一组处理厂中筛选出值得采取节能处理措施的厂。未来的研究在考虑到经济可行性的情况下，还可以进一步采用流程建模方法，对要执行的具体措施进行情景分析。
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