沈阳仙女河BAF工艺污水厂(400000m3/d)存在工艺参数多年不变、生产过程缺乏智能控制、运行成本较高等问题。本研究采用多重比较、主成分分析、正交试验、遗传算法优化、BP神经网络模型等手段对该厂关键工艺参数进行了优化和修正,对原来的曝气系统实施了改造,实现了降低生产成本、提高经济效益和环境效益目标,可为同类工艺污水厂优化运行及生产管理提供科学指导和技术支持。通过在现场调整进水量、控制水力负荷,查明了该厂污染物实际COD和NH4+-N负荷值和每天最大去除量,并根据实际负荷值制定新的运行策略,解决了因设计负荷值选择过大而影响水质问题,使水质COD达标率由原来的97%提高到100%;吨水电耗由0.27kWh降低到0.21kWh。通过对反冲洗过程进行分解,测定各个阶段的SS浓度值,探讨了一级C/N滤池、二级N滤池和滤料板结滤池的反冲洗规律及特点；通过滤料层解剖,分析了反冲洗过程中气洗、气水洗和水洗不同机理,使原有的BAF反冲洗理论得到了一定程度的拓宽和加深。首次建立了一种采用显著性差异检验和SS浓度值相结合的方法来决定反冲洗气洗、气水洗和水洗的具体时间,根据该方法实现了BAF反冲洗参数的修正和优化。优化后,缩短了单次反冲洗时间,解决了滤料板结难题,并产生了一定的经济效益,全年节省电耗561500kWh。通过多重比较方法找到了该厂的适宜DO浓度这一关键工艺参数,并对该厂以前的曝气系统进行了重大改造,将原来一台鼓风机对应一个滤池的“一对一”形式,改为一台风机对应二个滤池的“一对二”形式,实现了节能目标,全年节省电耗5702400kWh。采用主成分分析确定了氨氮去除的三个关键因素并对每一因素的NH4+-N去除情况进行了深入研究,在此基础上优化运行策略,改善了出水水质。研究结果表明,氨氮去除率由原来的21%提高到70%。研究了BAF同步硝化与反硝化(SND)能力,探讨了不同因素对SND的影响,通过运行策略调整实现了总氮去除能力的提高,开发了工艺潜力,产生了环境效益。研究表明,工艺参数调整可强化BAF工艺SND能力,脱氮效率可由18.8%提高到29.2%。采用正交试验方法确定了BAF工艺污泥脱水的最佳参数组合,解决了污泥脱水过程中药耗过大问题,降低了PAM使用量并带来了一定的经济收入,运行结果表明,药剂成本每月可减少12万元。提出了一种控制BAF电耗分配的新方法。在该方法中,利用数据库建立BP神经网络,采用遗传算法对BP神经网路模型进行优化,利用优化后网络模型对各处理单元耗电量和出水水质进行预测,根据预测值指导生产运行。结果表明,模型预测值为0.92 kWh/kgCOD,实际运行值为0.94 kWh/kgCOD,而优化前能耗值为0.99 kWh/kgCOD。该方法具有实际意义,可指导生产运行管理,为污水厂能耗控制提供了一种新思路。