2005年，全国废水排放总量为524.5亿吨，其中城镇生活污水排放量为281.4亿吨，占废水排放总量的53.7﹪，其中小城镇生活污水处理率低，污水的直接排放不仅造成小城镇本身的环境污染日趋严重，而且成为区域性水环境的重要污染源。由于小城镇污水水质主要以生活污水为主，针对这个特点，本研究选择与小城镇污水水质相类似的上海市东区水质净化厂初沉池出水为研究对象，采用一体化AmO。工艺对其进行处理。经过小试、中试试验研究，在对该工艺运行条件和工艺参数进行详细研究的基础上，结合分子生物学等分析手段，对工艺去除污染物的机理进行了初步探讨和分析，并根据试验结果构建了工艺的数学模型。本论文主要分为以下四部分研究内容及结论。 一体化A<,m>O<,n>工艺小试试验研究内容包括：(1)反应器水力停留时间优化研究。结果表明：水力停留时间为8.5h时，一体化反应器具有良好的有机物去除和脱氮能力，超过8.5h以后，水力停留时间的延长对反应器污染物去除效果影响不明显。(2)系统污泥龄优化研究。结果表明：从污染物去除角度而言，当外界温度比较适应的条件下，AmOn工艺可以采用较低的泥龄，在水温大于20℃，泥龄为10d的情况下，COD<,Cr>、NH<,3>-N、TN、TP的平均去除率为别为66.4﹪、83.8﹪、54.7﹪、48.1﹪。(3)好氧区溶解氧浓度对反应器处理效果影响的研究。结果表明：好氧区溶解氧浓度是控制工艺运行的关键参数，它不仅影响着一体化反应器好氧区微生物各种生理活动，而且影响着厌氧/缺氧区有效容积的大小。试验表明：保持反应器好氧区溶解氧浓度在3.0～5.0mg/L是合适的选择。(4)悬浮填料A<,m>o<,n>一体化小试试验研究。试验考察了不同填料填充比在不同溶解氧浓度条件下对污染物的去除效果。结果表明：相同溶解氧浓度下，填料填充比的下降，反应器对污染物的处理效果下降；相同填充比不同溶解氧浓度条件下，溶解氧浓度较高的工况污染物去除效果好于较低的工况，但随着填充比下降，溶解氧浓度造成的处理效果差异减小。(5)悬浮填料活性污泥一体化A<,m>O<,n>工艺研究。由于悬浮填料强化了好氧硝化效果，使得活性污泥可以选择较低的污泥龄，利于整个系统的脱氮除磷效果，在悬浮填料填充比为30﹪，活性污泥龄为9d条件下，反应器污染物去除效率分别为：COD<,Cr>：75.2﹪、NH<,3>-N：76.5﹪、TN：65.5﹪、TP：55.2﹪。 一体化A<,m>o<,n>工艺污染物去除机理研究内容包括：(1)利用PCR-DGGE方法分析研究A<,m>O<,n>一体化污水处理系统中氨氧化细菌和亚硝酸氧化细菌群落的结构和多样性特征。结果表明，工艺运行特征显著影响菌群组成。其中，相对于AOB菌群和Nitrobacter菌属，Nitrospira菌群结构的改变更为明显。同一反应器中不同的生长方式条件能够形成特定的硝化细菌群落结构和优势菌株。 (2)不同的初始NH<,3>-N浓度不同填充比的硝化试验表明，单位生物膜上硝化能力有一个临界值，超过此临界值，必须增加生物膜的量才可以维持良好的硝化效果。不同的初始NO<,3><->N浓度不同填充比的反硝化试验表明，填充比较大，反硝化速率也相应较大：在反硝化过程中NO<,3><->-N的降解会使NO<,2><->-N产生一定程度的积累，不同初始浓度不同填充比，NO<,2><->-N浓度最大值出现的时间不同;单位悬浮填料生物膜的反硝化能力也存在一个临界值，超过此临界值，反硝化效果变差。一体化A<,m>O<,n>工艺中试试验研究内容包括：(1)小试试验所确定工艺参数中试试验验证。结果表明：中试装置按照小试优化的参数运行，污染物去除效果良好，在常规进水温度条件下，对COD<,cr>和NH<,3->-N去除效率高于小试同温度条件下的去除效率；TN去除效率中试比小试略低，但对TP去除效率高于小试装置。当进水温度下降较快时，中试反应器对COD<,cr>和NH<,3->-N去除效率影响较为明显，尤其是硝化反应影响幅度较大；而TN和TP的去除效率受温度变化影响较小。(2)在系统前端增加了厌氧／缺氧段，使整个系统改为A—A<,m>O<,n>方式运行，整个系统除对COD<,cr>的去除效率没有明显变化外，好氧硝化、缺氧反硝化以及除磷效果都得到明显提高。污泥回流比的大小会对反硝化以及除磷效果造成影响，污泥回流比越大，其除磷效果越好；与此相反，污泥回流比越小的反硝化效果越好。污泥回流比的大小对COD<,cr>以及硝化效果的影响不大。 一体化A<,m>O<,n>工艺数学模型研究内容包括：(1)活性污泥A<,m>O<,n>工艺反应动力学方程的构建。利用莫诺(Monod)模型对试验数据进行处理，求出其中的动力学参数。计算后得到：反应器中有机底物值S与原水有机底物S<,o>之间的关系表达式为：100lnS+S=100lnS<,n>+S<,n>-0.264Xt。(2)A<,m>O<,n>工艺BP神经网络模型构建。网络采用双隐含层结构，第一隐含层包括20个节点，第二隐含层包括5个节点；选取具有代表性的进水端11个参数组成输入层向量，输出向量由5个主要的出水指标参数组成。经过计算，得到了神经网络隐含层各节点的联接权值及各层阈值，并最终建立了完整的神经网络结构。对模型的验证结果表明，BP神经网络模型基本反映了A<,m>O<,n>一体化工艺的主要特点，网络预测出水结果与实测结果相差不大，神经网络模型具有较好的泛化能力。 论文最后对工艺的进一步研究提出了个人建议。