随着人们对水环境质量要求的不断提高,低污染水的治理逐渐引起了广泛的关注。低污染水具有种类多、水量大、存在范围广和氮含量偏高等特点,若将其直接排放,会导致受纳水体富营养化,破坏受纳水体的生态平衡,因此,亟待深入开展低污染水处理工艺的研究。基于此背景,本文采用具有占地面积小、基建费用少、处理成本低和有机负荷高等优点的生物接触氧化（BCO）工艺处理低污染河水,主要研究内容和结论如下:以人工接种方式启动BCO反应器试验装置,从高浓度到低浓度调整反应器进水浓度,对反应器内微生物进行培养和驯化,成功实现了短时间内反应器的快速挂膜。挂膜成功后采用此BCO反应器处理低碳氮比（C/N）的典型低污染河水（氮素以NH₄⁺-N为主）,考察了曝气方式、水力停留时间（HRT）和气水比（A/W）对BCO去除水中化学需氧量(COD_Cr)、氨氮（NH₄⁺-N）、总氮（TN）和总磷（TP）的影响,并对BCO反应器内微生物群落结构变化进行了分析。结果表明,当A/W为6:1,HRT为9 h时,间歇进水和间歇曝气（进水3 min,搅拌40 min,曝气320min,静置180 min,排水3 min）的运行方式对污染物有更高的去除率,COD_Cr、NH₄⁺-N、TN和TP的去除率分别为72.45%、94.50%、83.38%和74.23%;而采用连续进水和连续曝气运行方式,A/W为6:1,HRT为9 h时,COD_Cr、NH₄⁺-N、TN和TP的去除率分别为71.90%、99.10%、28.48%和45.45%。微生物群落结构分析结果表明,以间歇进水、间歇曝气方式运行的BCO反应器中,Ignavibacterium、Pirellula、Gemmata、Candidatus Hydrogendendens菌属（具有厌氧氨氧化功能）相对丰度之和,以及Defluviimonas、Hyphomicrobium、Longilinea菌属（具有反硝化功能）相对丰度之和,均高于以连续进水、连续曝气方式运行的BCO反应器中相同菌属的相对丰度之和,间接说明了以间歇进水、间歇曝气方式运行的BCO反应器脱氮效率更高。研究了碳源（乙酸钠、甲醇、葡萄糖、乙酸钠+甲醇（1:1,以COD计）混合碳源、乙酸钠+葡萄糖（1:1,以COD计）混合碳源）和C/N（2.0、4.5、7.0）对BCO反应器处理低污染河水（污水处理厂尾水为主,氮素以NO₃^--N为主）的影响规律。结果表明,碳源为乙酸钠时,BCO反应器对污水厂尾水为主的低污染河水的脱氮效果最佳;C/N越高脱氮效果越好。A/W为6:1,HRT 12 h,C/N为4.5,碳源为甲醇、葡萄糖、乙酸钠+甲醇（1:1,以COD计）混合碳源和乙酸钠+葡萄糖（1:1,以COD计）混合碳源时,BCO反应器对低污染河水的处理效果较差,出水TN和TP浓度均达不到《地表水环境质量标准》（GB 3838-2002）V类水标准。碳源为乙酸钠,C/N为2.0时,BCO反应器对低污染河水的处理效果较差,出水TN和部分TP浓度达不到（GB 3838-2002）V类水标准。碳源为乙酸钠,C/N为4.5时,BCO反应器对低污染河水处理效果较好,出水COD_Cr,NH₄⁺-N和TN均能达到（GB 3838-2002）IV类水标准,TP能达到V类水标准。微生物群落结构分析结果表明,碳源为甲醇和葡萄糖,C/N为4.5时BCO反应器中反硝化细菌和厌氧氨氧化菌的相对丰度较低;碳源为乙酸钠,C/N为2.0时BCO反应器中的厌氧氨氧化菌的相对丰度较高,而反硝化细菌的相对丰度较低;碳源为乙酸钠,C/N为4.5时BCO反应器中厌氧氨氧化菌和反硝化细菌的相对丰度均较高。碳源为乙酸钠,C/N为4.5时更有利于厌氧氨氧化菌和反硝化细菌的繁殖,此条件下BCO反应器具有较好的脱氮效果（TN去除率≥86.82%）。建立了BCO工艺处理低污染河水的人工神经网络模型,用其预测出水中COD_Cr,NH₄⁺-N、NO₃^--N、NO₂^--N、TN和TP的浓度。人工神经网络训练样本和测试样本采用本试验中的数据,采用L-M算法进行样本训练,以均方误差（MSE）和线性回归系数（R²）为模型精度的评价指标。结果表明,采用BCO工艺处理典型低污染河水时,BP（Back Propagation）人工神经网络模型对各污染物浓度预测准确（MSE=0.001～1.269,R²=0.877～0.992）。采用BCO工艺处理污水处理厂尾水为主的低污染河水时,由于出水中NH₄⁺-N（0.10～0.43 mg/L）和NO₂^--N（0.02～0.19mg/L）浓度低,导致此模型对NH₄⁺-N和NO₂^--N浓度预测精度较低;但此时人工神经网络模型对COD_Cr、NO₃^--N、TN和TP浓度的预测准确（MSE=0.002～2.544,R²=0.936～0.992）。