数学模型在污水处理厂中的应用
数学建模 污水处理
数学建模污水处理近年来，随着我国城市化进程的加速和人口的快速增长，城市污水处理问题变得越来越严重，给人们生活环境带来了很大的压力和威胁。
然而，随着数学在各个领域中的应用越来越广泛，数学建模已经成为污水处理问题研究的一种重要的工具。
数学建模是指使用数学方法研究复杂现实问题的一种方法。
在污水处理中，数学建模的应用主要表现在以下几个方面。
第一，数学建模可以帮助我们精确地描述污水处理的过程。
通过数学建模，我们可以将污水处理过程中的各种因素分别进行量化，然后通过建立数学模型，来描述这些因素之间的相互作用。
例如，在污水的生化处理过程中，不同的微生物有不同的作用，通过建立数学模型，可以描述它们的生长、死亡、代谢和分解等过程。
第二，数学建模可以帮助我们优化污水处理流程。
建立完整的污水处理模型，可以用来优化流程，检测并解决污水处理中出现的问题，如过度臭氧化，过多沉淀等问题。
同时，我们还可以利用模型来确定适当的措施，降低成本并增加处理效率。
第三，数学建模可以帮助我们预测污水处理后的效果。
在实际污水处理中，我们需要经常监测处理后的效果。
通过建立数学模型，我们可以预测不同处理方案的效果，来寻找最佳的处理方案。
在建立数学模型时，我们通常需要考虑以下因素。
第一，建立模型的精度。
建立模型时，我们需要掌握一定的数学知识和分析技巧，同时，还需要收集大量的实验数据和相关信息，以保证模型的准确性和可靠性。
第二，建立模型的通用性。
我们需要注意到模型对不同场合的适用性，尽量的不受环境因素的影响才能确保它的通用性。
第三，建立模型的运算效率。
模型的运算效率与每次实现时的数据量密切相关，因此，我们需要充分的利用计算机来提高运算效率。
在污水处理领域中，数学建模已得到了广泛的应用，并取得了很好的效果。
例如，在研究污水生物处理技术时，我们可以利用微生物生长动力学、群体生态学和传质动力学等数学模型，对微生物生长和代谢等过程进行建模，从而研究和优化污水处理的过程。
ASM2d数学模型在污水处理厂运行优化中的应用研究的开题报告
ASM2d数学模型在污水处理厂运行优化中的应用研究的开题报告一、研究背景污水处理是现代城市环境保护工作的关键点之一。
然而，污水处理厂在运行过程中往往存在能源消耗高、操作成本大、处理效率低等问题，如何进行优化运行是目前亟需解决的问题。
传统的经验运行方式已经不能满足实际需求，因此需要引入现代数学模型进行优化分析。
二、研究意义采用ASM2d数学模型，可以对污水处理厂的运行进行精细化管理，提高污水处理的效率和质量，减少运行成本，提高处理能力。
该研究对污水处理企业的运营管理和环保监管部门的管理决策提供一定的参考和支持，有着很强的现实意义和应用价值。
三、研究内容本研究将基于对ASM2d数学模型的深入理解和运用，对污水处理厂的运行进行优化分析。
具体研究内容包括：1.建立污水处理厂的ASM2d数学模型；2.采用模型对污水处理过程进行优化分析；3.探讨模型在实际生产中的应用并进行验证；4.总结结论并提出模型运用的局限性和发展方向。
四、研究方法1. 调研文献，深入了解污水处理、数学模型和优化算法等相关知识；2. 建立污水处理厂的ASM2d数学模型，并通过MATLAB软件进行模拟和优化；3.根据实际数据，对模型进行验证和评估；4.对实验结果进行分析，并提出解决方案和建议。
五、预期结果通过建立ASM2d数学模型，可以对污水处理厂的运行进行优化管理，提高处理效率和能力，节约成本。
可以得到如下预期结果：1.能够建立污水处理厂的ASM2d数学模型；2.能够分析优化污水处理过程，提高处理效率和质量；3.验证模型在实际应用中的有效性；4.总结结论，提出建议和发展方向。
六、研究进度安排1.文献调研和理论学习（1周）；2.数据收集和ASM2d数学模型建立（2周）；3.模型优化和数据验证（3周）；4.实验结果分析和结论总结（2周）；5.撰写论文和答辩准备（2周）。
七、参考文献1. Moreno-Andrade, I. (2019). Optimization of activated sludge wastewater treatment plants using the ASM2d model. Environmental Technology & Innovation, 13, 434-452.2. Guo, Y., & Gao, H. (2017). Application of ASM2d model to optimize the operation of a sequencing batch reactor for municipal wastewater treatment. Environmental Science & Pollution Research, 24(20), 16259-16267.3. Lestari, A. R., & Prajitno, P. (2018). Application of ASM2d in optimization and prediction of activated sludge process in Sewage Treatment Plant. Journal of Physics: Conference Series, 1028(1), 012058.4. Rosenwinkel, K. H., & Benedetti, L. (2019). ASM2d model for the optimization of an extended aeration activated sludge wastewater treatment plant. Water Science & Technology, 79(2), 268-277.。
BSM1基准仿真数学模型在污水监测中的可行性分析
关键词：污水监测；数据模型;BSM1基准仿真;可行性分析
中图分类号：05725
文献标志码:A
文章编号：223 - 2526(2201)26 - 0250 - 26
Feasibinty analysis oO BSM1 benchmark simulation mathematical model in sewage monitoring
Key woks：wastewater monitoring；hata mofei；BSMI bexchmarb simulation;feasibility analysis
污水监测指的是利用先进的科学技术,对环境 或者水资源当中的污染因素进行观察、监控、测定, 并以现代化手段深入分析监测结果，进而评价环境 或水体质量，记录环境与水体质量长期以来的变化 情况,为相关的改进或预防措施提供数据依据。在
第43卷第4期 2021 年 6 月
能源 与环保
Chinv Enwvy and Envipxmevtat Protection
VU43 Na. 6 Jun. 2021
BSM1基准仿真数学模型在污水监测中 的可行性分析
袁睿泽
(陕西国防工业职业技术学院，陕西 西安 712342)
摘要：降低污水治理成本、提高污水治理效率是新形势下环境整治工作所面临的主要难题之一，在计
底物浓度的增加而增加，在反应速率达到最高的情
况下，反应速率并不会因有机底物浓度的提升而增
加。
在发生生物反应的过程中，各组分的反应随之
发生,并且由一种或几种微生物的反应所构成。反
应速率的计算方法：
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c =即旳
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表2 ASM9中的动力学参数 Tab. 2 Kinetic parameters in ASM9
数学模拟在污水处理厂节能减排中的应用和发展
倡导 节能 减排 的形 势下 ， 国家对 污水 排 放 要求 不 断 提 高 ， 能减 排将 成 为污水 处理 厂 运 营管 理 的一 项 重要 节
目标 ， 这使 得污 水处 理厂 面 临着 巨大 的提标 改 造 和 节 能减排 压 力 。
广 泛 的应用 前景 。
Ａｃ ｕｓｔ ｎ系统 ， ｑｉ ｉ ｉｏ 即数据 采集 与监 视控 制 系统 ） 口 ， 接 能将 污水 处 理厂 进 、 出水 的实 时水 质 指标 输 入该 实 时 模 型进行 模 拟 ， 后 输 出处理 工艺 的各个 控 制 目标 参 然 数， 包括 溶解 氧 （ Ｏ） 内 回流 比、 回流 比及 排 泥 量 Ｄ 、 外
（． 国石 油 吉林 石化 公 司 研 究 院 ； ． 国 石 油 吉 林 石 化 公 司污 水 处 理 厂 ） １中 ２中
摘 要 在 国 内外 节 能减排 的 大背景 下 ， 污水 处理 厂 面临 着 巨大的提 标 改 造和 节 能 减排 压 力 。基 于 活性 污泥数 学模 型 的数 学模拟 技 术在 国 内外 许 多污 水 处理 厂 的模 拟 仿 真 、 行 诊 断 与 工 艺优 化 、 级评 估 、 能减 运 升 节 排 等方 面得 到广 泛 的应 用 ， 章主要 介 绍 了数 学模拟技 术在 污水 处理 厂 节 能减 排 方 面 的发展 和 应 用 情 况 ， 文 并提
处理 系 统 数 学 模 拟 方 面 的 研 究 。 用 活 性 污 泥 模 型 利
数 学 模 拟 技 术 作 为 一种 模 拟 仿 真 技 术 ， 方 便 、 可
快捷、 有效 地指 导 污 水 处 理 的运 行 工 艺 优 化 ， 高 出 提
ASM发展及其在SBR工艺中的应用
ASM发展及其在SBR工艺中的应用ASM（Activated Sludge Model）即活性污泥模型，是国际水质协会（IAWQ）针对污水活性污泥法处理推出的数学模型。
ASM是为了解决废水生物处理设计和操作过程中的问题而推出的，主要目的是为了获得最优化的效果。
ASM自从推出以来，得到了广泛的应用；其本身也在不断地发展和完善。
现在，这个系列模型已经运用到了各种污水处理工艺如接触氧化、氧化沟、SBR等工艺中。
1．ASM发展概述1987年，IAWQ推出了ASM1[1]，这个模型包括了有机物氧化及硝化和反硝化的生物过程，由于这个模型能够很好地模拟污水处理结果，所以得到了研究者的认同。
1995年，IAWQ推出了ASM2[2]，它在ASM1的基础上引入了生物除磷以及化学除磷的过程。
1999年，IAWQ同时推出了ASM2d[3]和ASM3[4]。
ASM2d 是对ASM2的进一步完善，改正了ASM2中对磷聚集微生物（Polyphosphate Accumulating Organism，简写为PAO）的不恰当描述。
而ASM3是在总结和修正ASM1模型缺陷的基础上提出的，采用了与ASM1不同的理论依据，ASM3中同样包括有机物氧化、硝化和反硝化，而没有包括生物除磷。
2001年，由负责建立ASM3的学者推出了EAWAG Bio-P[5]模型，这个模型建立在ASM3基础上，采用了ASM2d的一些观点，在ASM3的基础上增加了生物除磷的过程，但不包括化学除磷。
ASM共有的特点在于将污水中的组分分为可溶性组分和颗粒性组分，其中可溶性组分包括溶解氧、碱度及大部分污染物，颗粒性组分包括微生物及部分污染物，应用理论建立生物或化学反应过程（基于莫诺特方程式）。
在表达方面最主要的特点是采用矩阵形式来描述各组分在反应过程中的变化规律和相互关系，这就简化了反应速率方程式的表达，有利于计算机程序的编码。
ASM矩阵反应速率中采用了“开关函数”的概念，用来反映环境因素改变而产生的抑制作用，可以避免那些因为具有不连续特性的反应过程在模拟过程中出现的数值不稳定的现象；例如在反硝化反应速率中加入一项，其中为氧饱和速率常数，为溶解氧浓度，当溶解氧趋于0时，此项为1，反硝化过程顺利进行，反之，当溶解氧浓度增大到一定限度时，此项趋近于0，反硝化过程停止。
数学模型在城市排水系统中的应用研究
数学模型在城市排水系统中的应用研究城市排水系统是城市基础设施的重要组成部分，其主要功能是有效地将雨水和污水排放出城市，以保障城市的正常运行和居民的生活质量。
然而，随着城市化的不断推进和人口的增长，城市排水系统面临着越来越大的挑战，例如城市内涝、水质污染等问题。
为了解决这些问题，数学模型被引入到城市排水系统中，以提供科学的决策支持和优化方案。
一、数学模型在城市排水系统中的基本原理数学模型是通过建立一系列数学方程来描述城市排水系统的运行机理和行为规律的工具。
它将复杂的城市排水系统简化为数学问题，通过数值计算和仿真模拟来预测和优化系统的性能。
具体而言，数学模型主要包括水动力学模型、水质模型和水文模型三个方面。
1. 水动力学模型水动力学模型是研究水流运动的数学模型。
它通过描述水流的流速、流量、液位等参数之间的关系，来模拟城市排水系统中水的流动情况。
水动力学模型可以帮助我们了解水流的速度、流向、压力等信息，从而预测城市内涝、堵塞等问题的发生概率，并提供相应的解决方案。
2. 水质模型水质模型是研究水体污染传输和转化的数学模型。
它通过描述污染物的浓度、扩散、降解等参数之间的关系，来模拟城市排水系统中污染物的传输和转化过程。
水质模型可以帮助我们了解污染物的分布、变化趋势，从而提前预警水质污染问题，并制定相应的治理策略。
3. 水文模型水文模型是研究降雨径流过程的数学模型。
它通过描述降雨量、产流量、径流量等参数之间的关系，来模拟城市排水系统中的降雨径流过程。
水文模型可以帮助我们了解降雨径流的产生、流向、储存等情况，从而预测和优化城市排水系统的设计和管理。
二、数学模型在城市排水系统中的应用案例数学模型在城市排水系统中的应用已经取得了显著的成果，并在实际工程中得到广泛应用。
下面以某城市的排水系统为例，介绍数学模型在城市排水系统中的具体应用。
1. 针对城市内涝问题的应用数学模型可以对城市内涝问题进行分析和预测。
通过在城市排水系统中建立水动力学模型，可以确定易涝点的位置和范围，预测内涝的发生概率，并提出相应的改善方案，例如增加下水道的容量、优化雨水管网布局等。
关于污水处理费用的数学模型
关于污水处理费用的数学模型污水处理费用是城市管理中一个重要的方面，它涉及到公共卫生和环境保护。
设计一个数学模型来估计污水处理费用可以帮助政府和水务部门制定合理的费用政策，提高污水处理效率，减少环境污染。
首先，我们需要确定污水处理费用和一些关键因素之间的关系。
污水处理费用可以分为固定成本和可变成本两部分。
固定成本是指与污水处理设施的建设和维护相关的固定费用，如设备购买和人工成本。
可变成本是指与实际的污水处理量相关的费用，如化学处理剂和电力消耗。
因此，我们可以将污水处理费用表示为：总费用 = 固定成本 + 可变成本固定成本通常是以年为单位计算的，而可变成本是以污水处理量为基础计算的。
关于固定成本部分的数学模型，我们可以考虑以下几个因素：设备购买费用、人工成本和维护费用。
设备购买费用可以用一个简单的数学方程来表示，如：设备购买费用 = 设备数量 * 单个设备价格其中，设备数量是根据城市的规模和污水处理需求进行估计的，单个设备价格可以通过市场调查获得。
人工成本可以根据城市工资水平和所需的人员数量进行计算。
我们可以使用以下公式来估计人工成本：人工成本 = 平均工资 * 人员数量维护费用是指设备维护和修理所需的费用。
我们可以根据设备购买费用的一定比例来估计维护费用，例如：维护费用 = 设备购买费用 * 年维护比例对于可变成本部分，我们可以考虑以下几个因素：污水处理量、化学处理剂和电力消耗。
污水处理量通常以每天处理的污水量为基础计算，可以由实际的污水排放量和人口规模来估算。
化学处理剂的使用量可以通过实际的污水处理效果和化学剂的投入量来决定。
电力消耗可以通过污水处理设备的能耗和运行时间来估算。
我们可以使用以下公式来计算可变成本：可变成本 = 污水处理量 * 单位处理成本其中，单位处理成本是可变成本中与污水处理量相关的部分。
综上所述，我们可以设计一个数学模型来估计污水处理费用：总费用 = 固定成本 + 可变成本固定成本 = 设备购买费用 + 人工成本 + 维护费用设备购买费用 = 设备数量 * 单个设备价格人工成本 = 平均工资 * 人员数量维护费用 = 设备购买费用 * 年维护比例可变成本 = 污水处理量 * 单位处理成本通过使用这个模型，政府和水务部门可以根据不同城市的特点和需求来确定合理的污水处理费用，从而实现资源的合理利用和环境的可持续发展。
污水生物脱氮过程N2O排放数学模型研究进展
污水生物脱氮过程N2O排放数学模型研究进展污水生物脱氮过程N2O排放数学模型研究进展1. 引言污水处理厂是为了减少排放到环境中的氮、磷等污染物负荷而建造的重要设施。
然而，在污水处理的过程中，尽管通过生物脱氮技术可以有效地去除污水中的氮，但会产生大量的氧化亚氮（N2O），它是一种强大的温室气体和臭氧破坏剂。
因此，探索污水生物脱氮过程中N2O排放的规律及其数学模型的研究成为解决这一问题的重要途径。
2. N2O的生成机理N2O是由氨氧化细菌（AOB）和反硝化细菌通过氧化亚氮还原酶（N2OR）催化作用产生的。
其中，AOB在氨氧化的过程中生成亚硝酸（NO2-），而反硝化细菌则通过还原亚硝酸至氮气（N2），在此过程中产生N2O。
3. N2O排放的影响因素（1）C/N比：C/N比是污水中有机碳与氮的比值。
适宜的C/N比能够保持污水处理系统中厌氧和好氧条件的平衡，从而减少N2O的产生。
（2）温度：温度对反硝化细菌活性的影响很大。
较高的温度能够促进反硝化细菌的生长和代谢活动，增加N2O产生的可能性。
（3）氧气浓度：过高或过低的氧气浓度都会抑制反硝化细菌的活性，从而减少N2O的生成。
（4）pH值：适宜的pH值有助于细菌生长和代谢，从而影响N2O的排放。
4. N2O排放数学模型的建立为了准确预测和控制污水生物脱氮过程中N2O的排放，研究人员建立了各种数学模型。
其中比较常用的是基于物质平衡和能量平衡的动态模型。
（1）物质平衡模型：该模型基于活性污泥系统中N2O的产生与消耗之间的平衡关系建立，通过考虑各种微生物的生长、代谢和迁移等因素，对N2O的生成、转化和排放进行定量预测。
（2）能量平衡模型：该模型考虑底物的降解和产生能量的同时，进一步考虑氨氧化和反硝化过程中产生的N2O，通过能量的平衡关系对N2O的排放进行建模。
5. 模型验证与应用研究者通过实际污水处理厂的监测数据对建立的数学模型进行验证，在与实际数据进行对比的过程中发现模型具有较好的准确性和预测能力。
关于污水处理费用的数学模型
关于污水处理费用的数学模型引言污水处理是环境保护的重要一环，为了维护清洁的水环境，需要投入资金进行污水处理。
然而，如何确定合理的污水处理费用是一个具有挑战性的问题。
本文将介绍一个数学模型，可以帮助决策者确定污水处理费用的合理范围。
数学模型的建立假设在建立数学模型之前，我们需要明确一些假设：1.污水处理费用与污水处理量成正比。
2.污水处理费用与污水处理设备的使用时间成正比。
3.污水处理费用与运维人员的工资成正比。
变量定义接下来，我们定义一些关键变量：•C：污水处理费用•Q：污水处理量•T：污水处理设备的使用时间•W：运维人员的工资数学关系结合以上假设，我们可以得到如下数学关系：1.污水处理费用与污水处理量成正比： $C = k_1 \\cdot Q$，其中k1是比例系数。
2.污水处理费用与污水处理设备的使用时间成正比： $C = k_2 \\cdotT$，其中k2是比例系数。
3.污水处理费用与运维人员的工资成正比： $C = k_3 \\cdot W$，其中k3是比例系数。
模型求解现在，我们需要确定比例系数k1、k2和k3的取值范围，以确定污水处理费用的合理范围。
为此，我们可以进行数据分析或者调研，收集相关的统计数据。
对于比例系数k1，我们可以根据历史数据进行统计分析，计算出平均值和标准差。
然后，根据正态分布的原理，我们可以确定一个置信区间，该区间可以覆盖大部分数据。
同样地，对于比例系数k2和k3，我们也可以进行类似的数据分析和统计计算，确定合理的取值范围。
在确定了比例系数的取值范围之后，我们可以通过调整这些比例系数，来计算出不同条件下的污水处理费用范围。
这样，决策者就可以根据实际情况，选择合适的参数值，制定出合理的污水处理费用方案。
结论本文介绍了一个数学模型，可以帮助决策者确定污水处理费用的合理范围。
通过对比例系数进行数据分析和统计计算，可以确定比例系数的取值范围。
然后，根据不同条件下的比例系数，可以计算出不同的污水处理费用范围。
数学建模 污水处理
数学建模污水处理一、引言污水处理是指将废水中的污染物去除或转化为无害物质，以达到环境保护和资源利用的目的。
数学建模作为一种分析和解决实际问题的方法，在污水处理领域也发挥着重要作用。
本文将介绍如何利用数学建模来优化污水处理过程。
二、问题背景1.污水处理的重要性：污水中含有各种有害物质，如果不经过处理直接排放到环境中，将对水体、土壤和生态系统造成严重污染，甚至危害人类健康。
2.当前存在的问题：传统的污水处理方法存在着效率低、成本高等问题，需要寻找一种更加高效和经济的方法来处理污水。
三、问题描述1.污水处理过程概述：污水处理过程通常包括预处理、初级处理、二级处理和三级处理等环节。
其中，预处理主要是去除大颗粒、悬浮物和泥沙等杂质，初级处理用于去除有机物质，二级处理主要是进行生物降解，三级处理则是对水质进一步提升。
2.污水处理的数学模型：数学建模可以通过建立数学方程和模型来描述污水处理过程中涉及的物理和化学过程，包括质量平衡、浓度变化、反应速率等因素。
四、数学建模方法1.质量平衡方程：通过建立污水处理系统中物质的质量平衡方程，可以描述污水处理过程中物质的流动和转化情况，进而优化处理效果。
2.反应速率方程：污水处理过程中存在着各种化学和生物反应，通过建立反应速率方程，可以研究反应速率对处理效果的影响，为优化反应条件提供依据。
3.优化算法：针对污水处理过程中的复杂性和多变性，可以利用优化算法来寻求最佳的处理条件和方案，如线性规划、遗传算法等。
五、数学模型应用案例1.污水处理设备的优化设计：通过数学模型，可以优化污水处理设备的设计参数，使其具有更好的处理效果和经济性。
2.污水处理工艺的优化：通过数学模型，可以分析不同工艺条件下处理效果的差异，找到最优的处理工艺组合，提高处理效率和节约成本。
3.污水处理系统的模拟与预测：通过数学模型，可以模拟和预测污水处理系统中物质的流动和转化情况，为操作和管理提供科学依据。
六、附件本文档涉及的附件包括：数学模型的具体计算和分析过程、污水处理工艺的数据和图表、优化算法的代码和结果等。
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数学模型在污水处理厂中的应用发帖人: bluesnail 点击率: 487郝二成，常江，周军，甘一萍（北京城市排水集团有限责任公司，北京 100063）摘要：综述了数学模型的发展历史，以及它在国内外污水处理厂中的应用情况，并对模型应用的问题和前景进行了分析。
关键词：数学模型；模拟；污水处理厂模拟是污水处理设计和运行控制的本质部分，数学模型的核心是从反应机理出发，在一定条件下，在时间和空间范围内模拟、预测污水处理的实际过程。
数学模型的应用可以大大减少我们的实验工作量，不仅提高了工作效率，而且节省了大量人力、物力和财力。
在发达国家，应用数学模型从事污水处理工艺开发、设计及实现污水处理厂运行管理的精确控制，已相当普遍，而我国在这一方面尚处于起步阶段，扩展的空间很大。
1 数学模型的发展活性污泥法是废水生物处理中应用最广泛的方法之一。
起初对活性污泥过程的设计和运行管理主要依靠经验数据，自20世纪50年代后期，Eckenfelder等人基于反应器理论和生物化学理论提出活性污泥法静态模型以来，动态模型研究不断发展，已成为国际废水生物处理领域的研究热点。
传统静态模型以20世纪50 ~ 70年代推出的Eckenfelder、Mckinney、Lawrence-McCarty模型为代表，这些模型所采用的是生长－衰减机理。
传统静态模型因为具有形式简单、变量可直接测定、动力学参数测定和方程求解较方便，得出的稳态结果基本满足工艺设计要求等优点，曾得到广泛应用。
然而，长期实际应用也表明，这种基于平衡态的模型丢失了大量不同平衡生长状态间的瞬变过程信息，忽视了一些重要的动态现象，应用到具有典型时变特性的活性污泥工艺系统时，存在许多问题：无法解释有机物的“快速去除”现象；不能很好的预测基质浓度增大时微生物增长速度变化的滞后，要突破这些局限，必须建立动态模型。
污水生物处理的动态模型主要包括Andrews模型、WRC模型、BioWin模型、UCT（University of Cape Town）模型、活性污泥数学模型、生物膜模型和厌氧消化模型等，其中以活性污泥数学模型研究进展最快，应用也最广。
1983年，IAWQ（国际水质协会）成立了一个任务小组，以加快污水生物处理系统的设计和管理实用模型的发展和应用。
首要任务是测评现有的模型，第二个任务是对碳氧化、硝化和反硝化的单污泥系统性能进行预测的最简单的数学模型达成共识。
最终的成果是1987年的Activated Sludge Model No.1（ASM1）。
1995年和1999年又分别推出了No.2、No.2D和No.3模型，大大推动了数学模型的发展及应用。
2 数学模型在国外污水处理厂的应用对于污水生物处理厂确定运行条件来说，基于数学模型的模拟分析是强大的工具之一。
目前，国际上对数学模型的应用正方兴未艾，欧美、日本等国家不少工程技术公司已广泛开始应用数学模型研发新工艺，变“小试－中试－应用”为“小试－模拟－应用”这一现代研发模式，可以说数学模拟技术已经成为污水处理工艺研发、设计、运行三位一体的超级辅助工具。
在澳大利亚，BioWin模型应用比较广泛。
D W de haas和M C Wentzel在试验室的研究表明，早期的BioWin版本（大约1994 ~ 2000年期间在澳大利亚广泛应用）由于特定的关键参数默认设置不适当，影响了脱氮速度。
旧版本的BioWin模型预测的脱氮速率大约是UCT实验室脱氮污泥系统小试研究测得K2速率的3倍多。
设计中，为保证较高的脱氮速率、较小的缺氧区和较大的内循环比，最终会导致实际出水硝酸盐和总氮浓度比模型预测的高，这可能对污水处理厂的改进和运行产生重要影响。
最新发布的BioWin版本已经修订了默认设置，就脱氮速率来说这使它更接近旧版本的UCT类模型。
之后，D W de haas 和M C Wentzel对Victoria Point污水处理厂进行了现场模拟试验研究。
研究对每日测得的进水、反应器和出水数据进行观察，发现实测数据和预测数据有很好的一致性。
这也就证实了BioWin最新的设置默认值比较适合该类型的污水处理厂。
如今，BioWin 模拟包已经有了很大的扩展，除了活性污泥，还包括了单元处理的成分（例如，除砂、初沉、固体分离和厌氧消化）。
这样提高了模型的应用范围，但也增加了其复杂性。
Wichern M等利用ASM3及其校正版EAWAG Bio-P-Module对德国KOBLENZ、HILDESHEIM、DUDERSTADT等3个不同处理工艺的污水处理厂进行了动态模拟，结果表明，只要对ASM3模型中少数参数作适当的校正，就可以取得相当好的预测效果。
Mikose J等应用SimWorkTM软件对某污水处理厂的运行进行了模拟，使系统在低温（<10℃）情况下仍保持较高的硝化效果，同时又不影响系统反硝化及生物增强性除磷的效果。
运行结果显示，系统硝化效率可提高50% ~ 80%，生物增强性除磷效率可提高45% ~ 75%，但却不影响反硝化的效率，总氮的去除率仍然可从原来的70%提高到80%。
这些数据为污水处理厂的运行带来很大帮助。
G. KOCH等利用瑞士城市污水处理厂数据对ASM3模型进行了校正，校正后的ASM3用标准的系列参数可以成功地模拟污泥产量和反硝化能力。
DAMIR BRDJANOVIC等开发了一种组合模型，称Deflt bio-P模型，仅调整这种组合模型中3个默认参数就能很好地描述Haarlem Waarderpolder污水处理厂。
Naoyuki Funamizu等利用改进的ASM2模型模拟了Sapporo市污水厂的脱氮情况。
此外，从1995年至今，荷兰大约有100多座污水处理厂应用数学模型进行动态模拟，取得了较好的效果；R.Carrette 等用IAWQ ASM No.2D模型对Tielt污水处理厂进行了模拟；还有Makinia J等在波兰北部选择了2个大型污水处理厂进行了稳态模拟等。
在数学模型的应用中，模拟软件及程序是必不可少的，而在众多的软件及程序中，AQUASIM是最容易掌握的，因为它的界面比较友好，由四个对话框组成；用户根据需要选择或填充所需的内容和数据，数学模型的建立比较容易；利用AQUASIM 的灵敏性，可以帮助我们分析参数，确定问题的原因。
它的应用范围也比较广泛，不仅可用于悬浮增长活性污泥数学模型运算，而且也能进行一维固定生物膜数学模型运算。
此外，AQUASIM还可以进行河流、湖泊水质模型计算。
应用AQUASIM软件进行模拟的事例很多，举例如下：Chia-Yau Cheng and Irina Ribarova应用AQUASIM软件，利用Parada污水处理厂的运行数据对ASM1进行了校正，然后对处理过程进行了预测，结果表明预测值和实测数据之间有很好的一致性。
3 数学模型在国内污水处理厂的应用虽然活性污泥数学模型在我国早就有了中译本，但是，数学模型在我国的应用总体上仍然停留在学术认知阶段，大多数研究或工程技术人员对它们的实际应用仍感陌生。
最初，部分技术人员只是用污水处理厂的运行数据来验证、拟合数学模型，而不是在工艺设计、运行优化、实验定向等方面去应用它，而后者才是数学模型的真正意义所在。
直到近几年，才有少量研究人员开始利用数学模型进行方案选择和运行优化。
汪慧贞等早在1996年就利用收集到的国内若干污水厂的运行数据，验证了IAWQ颁布的ASM1和相应的计算机程序“SSSP”（Simulation of Single Sludge Processes）在我国城市污水厂的适用性，并且得到肯定的结果。
天津大学的季民等在总结IAWQ活性污泥模型的基础上，建立了适合于普通推流式活性污泥法的碳氧化数学模型，并应用MATLAV数学软件，在WINDOWS操作平台上开发出模拟系统，应用它模拟了天津纪庄子污水处理厂的实际运行资料，模拟结果与实测数据吻合较好。
清华大学的施汉昌等在IAWQ数学模型基础上开发出城市污水处理厂（活性污泥工艺）运行、模拟预测专家系统软件，并采用它对实际污水处理厂进行了测试，结果表明，该软件能够比较准确的预测曝气池出水COD的日变化情况，以及改变曝气池进水条件时的出水变化情况和达到稳定运行所需时间。
这说明模拟值能够比较好地反映污水处理厂实际运行状况。
同济大学的杨青等利用ASM3对上海市某污水处理厂的处理工艺进行计算机动态模拟，结果表明出水COD、BOD、氨氮模拟值与污水处理厂的实测值基本吻合，说明利用ASM3对城市污水处理厂进行模拟是可行的。
针对原工艺对氨氮的去除率比较低的情况，在不做重大改造和不明显削减处理能力的前提下推荐了3个改造方案，并进行模拟，根据模拟结果确定了最佳方案。
另外，又利用ASM1对上海某城市污水处理厂A/O工艺的碳化、硝化、反硝化过程进行计算机动态模拟。
结果表明利用ASM1对城市污水处理厂进行模拟是可行的，根据模拟结果建议该厂运行过程中降低A段的溶解氧。
重庆大学的张代钧等以ASM1为基础，利用MATLAB 对模型进行了校正，模拟了重庆市唐家桥污水处理厂COD和含氮组分的降解过程。
并利用所开发的模拟程序对该厂的脱氮改造方案进行了优化，并预测了改造后的处理效果。
他们还利用自行开发的ASM2计算机模拟程序对重庆市某污水厂三种脱氮除磷改造方案进行了模拟研究，并寻找出每种方案的最佳运行控制参数。
苏州城建环保学院的黄勇等通过国内外现有成果的改进，提出了活性污泥法建模的系统化方法，同时在废水特性鉴定和参数估值的研究中作了大量工作。
安徽工业大学的张文艺等针对现行活性污泥法处理废水的污水厂建立实用数学模型难的问题，通过引入人工神经元网络理论和思想建立了基于BP人工神经网络模型，使得活性污泥法工艺系统的在线只能控制成为可能。
以上这些表明国内的模型应用在不断发展。
4 数学模型应用的问题及前景分析在今天的污水处理厂，模型被认为是优化工艺的有用工具，然而模型的应用是有限的，这主要是因为缺少模型所需的参数值。
ASM1等复杂的模型很少在实际中用以控制和优化工艺，其中一个主要原因在于模型需要进行大量的参数估计和模拟。
因此，数学模型应用的焦点问题在于模型的简化、水质参数的确定和参数的校正，其中水质参数的确定是最主要的，因为参数的准确与否，决定了模拟的准确程度，进水的水质参数如果不准确，模拟输出的结果是不可能准确的。
所以，IAWQ的专家组正致力于使模型参数的测定简单化、规范化。
目前国内一些科研设计单位已引进国外的计算机应用软件，开始了数学模型的应用性探索；还有些单位开始开发自己的应用模型和程序，诸如活性污泥的好氧稳定模型、曝气池中溶解氧控制模型等。
我国的污水处理正在由粗放型向精确控制的方向发展。