國際污水處理界近幾年涌現(xiàn)出了許多新技術(shù)。嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)家和工程人員對新技術(shù)大多抱有好奇又懷疑的態(tài)度。大家一方面知道沒有經(jīng)過驗證的技術(shù)是不能冒然采用的，但又苦于一些經(jīng)過驗證的新興技術(shù)大多停留在實驗室或者小試規(guī)模。今天國際水協(xié)會微信公眾號將通過比利時公司Aquafin的成功案例，來探討水務(wù)公司如何才能在技術(shù)創(chuàng)新和風(fēng)險管理中找到平衡點。

項目背景

Aquafin是一家負(fù)責(zé)比利時北部弗拉芒地區(qū)(Flemish Region)污水處理業(yè)務(wù)的公司，由地區(qū)政府于1990年成立，現(xiàn)由Flemish Environmental Holding全資控股。Aquafin擁有281座污水處理廠，覆蓋約五百萬人口當(dāng)量。

每天有大量的含磷污水都流經(jīng)污水廠。和其他水務(wù)公司一樣，Aquafin也逐漸意識到了在處理過程中提高磷資源利用率的重要性。Aquafin擁有自己的營養(yǎng)物質(zhì)回收技術(shù)，能以鳥糞石的形式回收污泥中的磷。雖然該技術(shù)被認(rèn)為擁有改善污泥脫水性能、降低管道堵塞風(fēng)險和減少磷回流率等優(yōu)點，但技術(shù)是否適宜投資還要視乎其實際的運行效果。

2012年Aquarin決定對其污泥磷回收技術(shù)進(jìn)行評估調(diào)研。如何能清晰地了解并降低這項新技術(shù)中一些敏感運行參數(shù)的不確定性呢?過去一般是通過純理論的經(jīng)濟(jì)模型加上相關(guān)文獻(xiàn)來作分析，但是Aquafin公司則決定，通過中試項目來對技術(shù)的不確定性進(jìn)行實際分析，他們認(rèn)為實施中試是非常重要的，因為如果只是小試，很可能得到無法對技術(shù)有客觀而全面的考察和評估。

比利時魯汶污水廠中試項目

比利時魯汶污水廠(WWTP Leuven)處理能力約為120,000PE。廠區(qū)有一個集中式污泥處理設(shè)備，包括了污泥濃縮、厭氧消化、離心脫水和干化等工序。早在2013年，污水廠就在厭氧消化器后邊安裝了一套鳥糞石的回收設(shè)備(比利時的NuReSys)。污水廠本身采用生物除磷工藝，所以消化器中的細(xì)胞水解作用釋出大量的磷酸鹽，結(jié)合鳥糞石磷回收的自身價值，Aquafin公司認(rèn)為值得對該工藝的市場前景作進(jìn)一步的評估。

在2012年，Aquarin基于當(dāng)時的文獻(xiàn)和技術(shù)方提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行了可研分析。在挑選出他們認(rèn)為最合適的技術(shù)合作方后，Aquafin于2013年四月搭建了一個全尺寸(full-scale)的中試系統(tǒng)，設(shè)置優(yōu)化了氯化鎂的投加量和pH等運行參數(shù)，并開始對數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測分析。2014年以及2015年初，工作重點則放在鳥糞石結(jié)晶的成核作用、晶體生成和分離的工藝優(yōu)化上。項目團(tuán)隊利用這些結(jié)果建立了一個具體的經(jīng)濟(jì)模型，來對以此工藝的敏感度和不確定性開展分析。

項目初期，建模團(tuán)隊參考了例如荷蘭STOWA基金會和NuReSys公司的報告等文獻(xiàn)和數(shù)據(jù)，對模型的主要參數(shù)設(shè)定一個數(shù)值范圍來搭建最初的模型。然后再利用中試獲得的足夠多的數(shù)據(jù)對假定參數(shù)進(jìn)行修正調(diào)整。每一個不確定性分析，他們都會進(jìn)行1100次的 Monte-Carlo算法的模擬，來驗證鳥糞石磷回收技術(shù)在魯汶污水廠的經(jīng)濟(jì)可行性。

財務(wù)分析

一個財務(wù)分析的不確定性涉及許多因素。項目團(tuán)隊首先進(jìn)行了案頭調(diào)研(desk study)。案頭調(diào)研的數(shù)據(jù)來源一般來自文獻(xiàn)和技術(shù)供應(yīng)方。前者的測試規(guī)模大小不一，污泥性質(zhì)和測試時間和各異;而后者的數(shù)據(jù)則一般過于樂觀。

▲ 財務(wù)不確定性模型的決策樹的概念流程圖

總運行時間(跟污泥的季節(jié)性變化有關(guān))和中試規(guī)模是不確定性分析的決定因素。對于那些介于實驗室規(guī)模和全面工程應(yīng)用規(guī)模的可測量變量，測量結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)差直接跟輸入變量的不確定性范圍相關(guān)。而那些在任何規(guī)模的測試或者特定時間里都不能通過測量得到數(shù)據(jù)的變量，則通過參考文獻(xiàn)設(shè)定一個誤差范圍，加上均勻分布，然后進(jìn)行Monte-Carlo模擬。

整個項目分為了三個大階段：案頭調(diào)研、六個月的全尺寸中試和兩年的全尺寸中試。在三個階段里Monte-Carlo算法模擬得到了不同的經(jīng)濟(jì)可行性結(jié)果，變量的變動范圍如下表。

▲ 魯汶污水廠財務(wù)模型三個階段的不同輸入變量的默認(rèn)值和范圍

變量的誤差范圍隨著從案頭調(diào)研到第二階段的全尺寸中試的推進(jìn)得到了縮窄，概率分布圖也作出相應(yīng)的調(diào)整。不確定變量的誤差范圍在第三階段得到了進(jìn)一步縮小，而且發(fā)現(xiàn)了污泥脫水性和氯化鎂/氫氧化鈉投加量參數(shù)間的關(guān)聯(lián)性。

 

值得注意的是，一開始團(tuán)隊每周的實際工作量低于前期的預(yù)估，案頭調(diào)研值為0.5-5小時/周，而實際值減少至0.5-2小時/周。而有一些不確定變量參數(shù)則保持不變，例如聚合物的價格變化范圍等。更多的細(xì)節(jié)可以閱讀上邊的表格。

下表則定性地闡釋了特定的輸入變量，例如那些高敏感度的參數(shù)，只有在規(guī)模達(dá)到一定水平，或者測試時間足夠長之后才能得到可靠的數(shù)據(jù)。表中的(1)為案頭調(diào)研, (2)為6個月的大型中試 (3)為2年后的中試; 紅色指不可能，橙色指不充分，綠色是滿意。

▲ 測試不同階段的可行性和準(zhǔn)確性的定性評估

結(jié)果討論

模型假定的臨界值是每噸550歐元，臨界值左邊的面積是實現(xiàn)10年貼現(xiàn)回收期的概率(‘預(yù)估的成功率)。

▲ 進(jìn)料的正磷酸鹽濃度(mg/L)和回收鳥糞石的每噸成本價 / 按10年貼現(xiàn)回收期(dised payback period)計算

上圖顯示隨著進(jìn)料和時間的推移，生產(chǎn)成本呈下降趨勢。這說明大型中試能避免一些不利成本。為了保證圖表的可讀性，圖中沒有加入六個月中試的散點圖。

▲ 不同階段的處理成本的概率密度分布圖

而上面的處理成本的概率密度分布圖則把三個階段的數(shù)據(jù)都納入其中。圖中的紅色、綠色和棕色區(qū)域分別表示三種模型下的單位生產(chǎn)成本超過每噸550歐元的概率(“預(yù)估失敗率”) ，從圖中可以讀出三點信息：

1. 概率分布右側(cè)的尾巴長度，代表不利的財務(wù)情景，它隨著測試規(guī)模的增大而減少;

2. 分布曲線的峰值，代表的是可能情景平均點，隨著測試規(guī)模的增大而輕微左移至更加有利的情景;

3. 這套設(shè)備的十年貼現(xiàn)回收期的概率，如果鳥糞石售價低于每噸0歐，則在三個財務(wù)分析中保持相似(分別為4%、7%和5%)。

 

因此，我們假設(shè)每噸550歐是回收鳥糞石的成本邊界值(arbitrary cutoff value)，當(dāng)然這不是真實的價格，但能作為不確定性變化分析的討論基礎(chǔ)。(根據(jù)2016年年初的數(shù)據(jù)，目前鳥糞石的市場價格約為每噸50-100歐元)但大家能從不同階段的處理成本的概率密度分布圖中看出，實現(xiàn)十年貼現(xiàn)回收期的概率，在測試1和測試3之間呈增加趨勢。

最大的概率增長估算值在案頭調(diào)研(1)和六個月中試(2)之間。這對管理決策意味著什么?如果管理層手中只有案頭調(diào)研得出的報告及其估算得到的550歐每噸的價格這樣的信息，得到的結(jié)論是只有36%的成功率，那么他們可能會把項目叫停。但他們要是拿到兩年中試的財務(wù)模型分析報告，得知估算的成功率高達(dá)64%，項目很大可能得到順利推進(jìn)。

根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)回歸分析系數(shù)的計算，鳥糞石的成比例回收率(proportional recovery)和污泥脫水性能的提高率，是這項技術(shù)運用到魯汶污水廠的經(jīng)濟(jì)模型中最敏感的兩個參數(shù)。

案頭調(diào)研很難對這兩個變量做出準(zhǔn)確評估，這樣得到經(jīng)濟(jì)效益的初始概率分布會顯得很寬。同時，這兩個參數(shù)很難通過實驗室規(guī)模或者小試規(guī)模得到測試，所以魯汶污水廠才要進(jìn)行全尺寸中試。造成案頭調(diào)研和大型中試的分析結(jié)果差異的原因主要包括對鳥糞石晶體的回收工藝認(rèn)識的加深，以及其在污泥脫水性能得到改善的認(rèn)知。

除了辨識出敏感模型參數(shù)外，使用大型中試的其他優(yōu)點也是很明顯的，而這些影響因素在小規(guī)模的中試是沒辦法檢驗的：

1. 得以測試技術(shù)本身以及它對污水廠的影響

2. 對管道堵塞的影響

3. 對污水廠生物除磷的影響

4. 檢測CO2的去除效率和氫氧化鈉等化學(xué)品的消耗

最后強調(diào)的是測試時間的重要性。雖然更長時間的測試不一定能減少不確定性的極端情況(概率分布中顯示為兩端尾巴的縮短)，但優(yōu)秀的技術(shù)隨著測試時間的適當(dāng)延長，它的分布會更靠近中位數(shù)軸，而且兩端尾巴也一般會更短。

推斷改良財務(wù)風(fēng)險評估的準(zhǔn)確價值不容易，而評估改良風(fēng)險預(yù)測對整個污水廠建造成本的影響更難。Aquafin的團(tuán)隊通過Monte-Carlo算法對三種情況進(jìn)行財務(wù)評估，通過計算每個點的結(jié)果的向量和，1100個收益性分析結(jié)果進(jìn)行整合估值。

根據(jù)每個財務(wù)模型的概率分布圖，來估算單位產(chǎn)量的成本，也就是實現(xiàn)10年貼現(xiàn)回收期的臨界點價格。案頭調(diào)研的模型得到的值是896歐元/噸，兩年中試的值則是485歐元/噸。

雖然Aquafin現(xiàn)在只能在大型的生物除磷污水廠運用這項技術(shù)。不過這項技術(shù)要是能應(yīng)用到同類污水廠，鳥糞石的總年產(chǎn)量將在1000噸左右。也就是說上述兩種模型的年收入差距將超過411,000歐元。將此年收入估算差值與這個大型中試的成本相比，更能體現(xiàn)運用大型中試的好處。

借鑒意義

以污水處理運營作為核心業(yè)務(wù)的水務(wù)部門或者公司，新增的創(chuàng)新項目必須有充分可靠的數(shù)據(jù)支持。投資總有風(fēng)險，因此更應(yīng)該在投資之前進(jìn)行風(fēng)險評估。

過去的三十年里，針對磷回收技術(shù)的財務(wù)評估已經(jīng)從過去的基于文獻(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變到更加具體的不同規(guī)模的實際測試中來。雖然中試規(guī)模測試不是成功的唯一奧秘所在，但是中試數(shù)據(jù)支持顯然能在確定新技術(shù)初始不確定性和敏感度分析上為決策者做出正確判斷提供有力支持。Aquafin案例的量化數(shù)據(jù)，似乎有力地證明了“更長、更大以及針對個案的中試”的重要性。

參考資料

Sam Geerts, Adrien Marchi, Bart Saerens and Marjoleine Weemaes, Pilot size matters: the case of a full scale pilot for P-recovery from digestate in Belgium, Water Practice & Technology Vol 11 No 3.

(來源：微信公眾號“ IWA國際水協(xié)會”ID：IWA_Network)