本研究涉及污水处理厂分别命名为A厂、B厂和C厂，日设计规模总计达17×10⁴ t·d⁻¹，其中A厂为2×10⁴ t·d⁻¹、B厂为10×10⁴ t·d⁻¹、C厂为5×10⁴ t·d⁻¹。各厂主体工艺路线如图1所示，A厂为A²O+MBR，B厂为改良型SBR工艺、C厂则采用C-TECH (循环式活性污泥法) 工艺。3座污水处理厂受纳水体均为周边河流。本研究涉及的3座污水处理厂均无CH₄回收装置，且剩余污泥全为浓缩脱水外运后第三方处置。

本研究核算污水处理厂运行维护过程产生的碳排放，参照“指南”的排放因子法进行计算，未明确提供的参数同时参考 “清单”和“规范”进行补充。整体碳排放核算可分为直接和间接两部分：直接排放主要核算污水处理产生的化石源CO₂、CH₄和N₂O，排入受纳水体时产生的CH₄、N₂O及污泥处置产生的碳排放量；间接排放主要核算电能消耗和药耗所产生的碳排放；污水处理生物过程CO₂直接排放不纳入排放清单。污水处理厂主要耗电设备有曝气设备、污泥处理设备和提升泵^[15]。药耗主要包括外加碳源、絮凝剂和助凝剂、液氯和调控用酸碱等^[16]。此外，每种药剂在其生产及运输等过程中也会有碳排放，用其相应的碳排放系数进行衡量^[17]。在核算污泥处置过程中的碳排放时，本研究主要考虑浓缩脱水时产生的碳排放。

根据“指南”、“清单”和“规范”提供的核算方法进行碳排放核算，主要碳排放因素的计算过程如下。

1) 污水处理产生的化石源CO₂排放的核算参考式 (1)~(3) 。

式中： ${\mathrm{C}\mathrm{E}\mathrm{S}}_{{\mathrm{C}\mathrm{O}}_{2}-\mathrm{W}\mathrm{W}}$为污水处理化石源CO₂排放强度，以削减每吨以COD表征的耗氧有机物所消耗的CO₂当量计，kgCO₂eq·m⁻³；$\mathrm{M}\mathrm{F}\mathrm{C}\mathrm{F}$为化石源CO₂排放比例 (式 (2) ) ；$\mathrm{S}\mathrm{R}\mathrm{T}$为生物固体平均停留时间，d；$194.7$为污泥内源呼吸CO₂产率，kg·kg⁻¹；$\mathrm{H}\mathrm{R}\mathrm{T}$为生物反应池水力停留时间，d；$\mathrm{M}\mathrm{L}\mathrm{V}\mathrm{S}\mathrm{S}$为生物池混合液挥发性悬浮固体平均质量浓度，mg·L⁻¹；$4.49$为单位质量氨氮硝化固定的CO₂质量，kg·kg⁻¹；${\mathrm{T}\mathrm{K}\mathrm{N}}_{\mathrm{i}\mathrm{n}}$为污水处理厂进水总凯氏氮质量浓度，mg·L⁻¹；${\mathrm{T}\mathrm{K}\mathrm{N}}_{\mathrm{e}\mathrm{f}\mathrm{f}}$为污水处理厂出水总凯氏氮质量浓度，mg·L⁻¹；$0.124$为微生物 (C₅H₇O₂N) 体内含N质量比；$\mathrm{F}\mathrm{C}\mathrm{F}$为污水处理厂进水中化石源有机物比例，取值10%；${T}_{\mathrm{b}}$为水温， ℃；$1.1$为BOD₅矿化产生 CO₂产量；${B}_{\mathrm{i}\mathrm{n}}$为污水处理厂进水BOD₅，mg·L⁻¹；${B}_{\mathrm{e}\mathrm{x}}$为运行过程中人为投加的额外碳源，mg·L⁻¹；${B}_{\mathrm{e}\mathrm{f}\mathrm{f}}$为污水处理厂出水BOD₅，mg·L⁻¹；$1.47$为污水处理厂进水总BOD与BOD₅之比；$1.42$为微生物细胞BOD₅当量，kg·kg⁻¹；$0.67$为绝对产率系数，kg·kg⁻¹；${K}_{\mathrm{d}}$为衰减系数，d⁻¹ (式 (3) ) 。

2) 污水处理产生的CH₄排放的核算参考式 (4) 。

式中： ${\mathrm{C}\mathrm{E}\mathrm{S}}_{{\mathrm{C}\mathrm{H}}_{4}-\mathrm{w}\mathrm{w}}$为污水处理单元CH₄排放强度，kg CO₂eq·m⁻³；${B}_{\mathrm{i}\mathrm{n}}$为污水处理厂进水BOD₅，mg·L⁻¹；${\mathrm{E}\mathrm{F}}_{{\mathrm{C}\mathrm{H}}_{4}-\mathrm{w}\mathrm{w}}$为污水处理单元 CH₄排放因子，kg·kg⁻¹；${M}_{{\mathrm{C}\mathrm{H}}_{4}-\mathrm{T}}$为回收或处理去除的 CH₄ 气体量，kg·m⁻³，取值为0；$28$为CH₄的全球变暖潜能，常数，kg·kg⁻¹。

3) 污水处理产生的N₂O排放的核算参考式 (5) 。

式中： ${\mathrm{C}\mathrm{E}\mathrm{S}}_{{\mathrm{N}}_{2}\mathrm{O}-\mathrm{w}\mathrm{w}}$为污水处理 N₂O 排放强度，kg CO₂eq·m⁻³；${\mathrm{T}\mathrm{N}}_{\mathrm{i}\mathrm{n}}$为污水处理厂进水中总氮，mg·L⁻¹；${\mathrm{E}\mathrm{F}}_{{\mathrm{N}}_{2}\mathrm{O}-\mathrm{w}\mathrm{w}}$为生物处理污水过程中N₂O排放因子，kg·kg⁻¹；${M}_{{\mathrm{N}}_{2}\mathrm{O}-\mathrm{T}}$为回收或处理去除的N₂O气体量，kg·m⁻³，取值为0；$22/14$为1/2 N₂O与N分子质量比；$265$为N₂O的全球变暖潜能，常数，kg·kg⁻¹。

4) 排入受纳水体产生的CH₄的核算参考式 (6) 。

式中： ${\mathrm{C}\mathrm{E}\mathrm{S}}_{{\mathrm{C}\mathrm{H}}_{4}-\mathrm{r}\mathrm{e}}$为受纳水体CH₄排放强度，kg CO₂eq·m⁻³；${B}_{i\mathrm{n}}''$为排入受纳水体的处理出水中BOD₅ ，mg·L⁻¹；${\mathrm{E}\mathrm{F}}_{{\mathrm{C}\mathrm{H}}_{4}-\mathrm{r}\mathrm{e}}$为受纳水体中CH₄排放因子，kg·kg⁻¹；$28$为CH₄的全球变暖潜能，常数，kg·kg⁻¹。

5) 排入受纳水体产生的N₂O的核算参考式 (7) 。

式中： ${\mathrm{C}\mathrm{E}\mathrm{S}}_{{\mathrm{N}}_{2}\mathrm{O}-\mathrm{r}\mathrm{e}}$为受纳水体N₂O排放强度，kg CO₂eq·m⁻³；${\mathrm{T}\mathrm{N}}_{\mathrm{e}\mathrm{f}\mathrm{f}}''$为排入受纳水体处理出水中总氮，mg·L⁻¹；${\mathrm{E}\mathrm{F}}_{{\mathrm{N}}_{2}\mathrm{O}-\mathrm{r}\mathrm{e}}$为受纳水体中 N₂O 排放因子，kg·kg⁻¹；$22/14$为1/2 N₂O 与N分子质量比；$265$为N₂O的全球变暖潜能，常数，kg·kg⁻¹。

6) 污泥处置产生的碳排放的核算参考式 (8) 。本研究污泥处理处置采用浓缩脱水后外包处理，因此进行碳排放核算时仅考虑浓缩脱水碳排放强度，具体计算公式如式 (8) ^[49]。

式中： ${\mathrm{C}\mathrm{E}\mathrm{S}}_{{\mathrm{C}\mathrm{O}}_{2}}$为污泥浓缩脱水碳排放强度；${M}_{\mathrm{D}\mathrm{S}}$为进行处理的污泥干重，t·d⁻¹；$B$为污泥脱水比能耗，kWh·t⁻¹；${\mathrm{E}\mathrm{F}}_{\mathrm{d}}$为该地区电力排放因子，kg·kWh⁻¹；$Q$为评价年内总处理水量，m³·a⁻¹。

7) 电力消耗产生的碳排放的核算参考式 (9) 。

式中：${\mathrm{C}\mathrm{E}\mathrm{S}}_{\mathrm{d}}$为运行维护消耗购入电力产生的碳排放强度，kg CO₂eq·m⁻³；${E}_{\mathrm{d}}$为评价年内运行维护总耗电量，kWh·a⁻¹；${\mathrm{E}\mathrm{F}}_{\mathrm{d}}$为该地区电力排放因子，kg·kWh⁻¹；$Q$为评价年内总处理水量，m³·a⁻¹。

8) 药耗产生的碳排放的核算参考式 (10) 。

式中： ${\mathrm{C}\mathrm{E}\mathrm{S}}_{\mathrm{c}\mathrm{l}}$为所消耗药剂生产环节碳排放量，kg CO₂eq；${M}_{\mathrm{c}\mathrm{l}，i}$为第i种药剂使用量，t；${\mathrm{E}\mathrm{F}}_{\mathrm{c}\mathrm{l}，i}$为第i种材料的排放因子，kg·t⁻¹；$n$为总计使用n种材料；$Q$为评价年内总处理水量，m³·a⁻¹。

9) 污染物碳排放强度的核算参考式 (11)~(13) 。为更客观评估有效用于污染物去除的碳排放特征，本研究也对不同污染物去除当量的碳排放强度进行计算^[18]。

式中：${\mathrm{C}\mathrm{E}\mathrm{S}}_{\mathrm{W}\mathrm{W}}$为吨水碳排放强度，kg CO₂eq·m⁻³； ${\mathrm{C}\mathrm{E}\mathrm{S}}_{\mathrm{C}\mathrm{O}\mathrm{D}}\mathrm{为}$ COD碳排放强度，t CO₂eq·t⁻¹； ${\mathrm{C}\mathrm{E}\mathrm{S}}_{\mathrm{T}\mathrm{N}}\mathrm{为}$TN碳排放强度，t CO₂eq·t⁻¹；${\mathrm{C}\mathrm{E}\mathrm{S}}_{\mathrm{T}\mathrm{P}}$为TP碳排放强度，t CO₂eq·t⁻¹。

对碳排放核算结果进行敏感性分析，通过敏感性系数定量衡量污水处理厂碳排放敏感性，敏感性系数越大代表该因素对污水处理厂碳排放的影响越大^[19]。由于污水处理厂碳排放主要源于直接碳排放 (化石源CO₂、CH₄、N₂O) 、间接碳排放 (电力消耗、药耗) 和污泥处理处置，故主要对这三部分进行整体敏感性分析。敏感性系数具体计算公式为式 (14)。

式中：Z表示敏感性系数；$\Delta C/C$表示污水处理厂碳排放变化率；$\Delta x/x$表示影响因素变化率。

运维基础数据采用了2021年该区3座典型污水处理厂污水日处理量、污染物的入厂及出厂日均浓度、日耗电量、日药耗量、日脱水污泥产量等，均来源于污水处理厂每日测量统计。具体各个污水处理厂的运维基础数据如表1所示。

根据“指南”、“清单”和“规范”统筹考虑综合排放因子，A厂、B厂和C厂不同处理工艺污水处理单元CH₄排放因子分别取值为0.012 1、0.01、0.01 kg·kg⁻¹；3座水厂污水生物处理过程中N₂O排放因子则依次取值为0.009 3、0.020 2、0.020 2 kg·kg⁻¹；由于3座水厂均排入河流，故受纳水体CH₄排放因子取0.114 kg·kg⁻¹，受纳水体N₂O排放因子取值0.005 kg·kg⁻¹。其他排放因子均参考“指南”对应取值，电耗排放因子采用华北区域电网推荐值0.941 9 kg·kWh⁻¹；药耗排放因子中，葡萄糖溶液^[20]、多效高分子除磷剂^[20]、聚丙烯酰胺、次氯酸钠、三氯化铁和生石灰分别取值为1.47、2.50、1.48、0.99、0.26和1.10 kg·t⁻¹。

1) 碳排放量及碳排放强度分析。北京某区3座代表性区级污水处理厂运维阶段年碳排放总量为10.21 万t CO₂eq。直接碳排放量为4.00×10⁴ t CO₂eq，其中化石源CO₂碳排放量为1.00×10⁴ t CO₂eq，CH₄碳排放量为0.41×10⁴t CO₂eq，N₂O碳排放量为2.48×10⁴ t CO₂eq，污泥脱水碳排放量为0.11×10⁴ t CO₂eq。间接碳排放量为6.21×10⁴ t CO₂eq，其中电耗碳排放量和药耗碳排放量分别为4.01×10⁴ t CO₂eq和2.20×10⁴ t CO₂eq。药耗碳排放中，葡萄糖溶液碳排放量为0.90×10⁴ t CO₂eq，多效高分子除磷剂碳排放量为0.91×10⁴t CO₂eq。由于处理水量、污染物去除负荷和污水处理电力消耗的差异，只讨论碳排放总量关系并不能客观反映不同水厂信息的可比性。因此，通过计算碳排放强度来实现更精确评估，结果如表2所示。2021年3座污水厂吨水碳排放强度为1.35~1.98 kg CO₂eq·m⁻³，平均值为1.6 kg CO₂eq·m⁻³，处于现有报道值0.1~2.4 kg CO₂eq·m⁻³的中上水平^{[8, 21]}。吨水碳排放强度一般受污水出水浓度和电力消耗效率的影响。此外，N₂O和CH₄的碳排放与TN和COD这2种污染物的质量浓度有关^{[8, 22]}，进水中高TN可能升高N₂O碳排放的贡献。针对污染物碳排放强度，COD碳排放强度A厂 (8.62 t CO₂eq·t⁻¹) >C厂 (3.66 t CO₂eq·t⁻¹) >B厂 (3.16 t CO₂eq·t⁻¹) ，TN碳排放强度A厂 (67.84 t CO₂eq·t⁻¹) >C厂 (42.49 ( t CO₂eq·t⁻¹) >B厂 (36.44 t CO₂eq·t⁻¹) ，而TP碳排放强度A厂 (384.81 t CO₂eq·t⁻¹) >C厂 (297.29 t CO₂eq·t⁻¹) >B厂 (176.69 t CO₂eq·t⁻¹) 。综上所述，单位污染物去除的碳排放强度B厂最小。这主要与处理技术类型、电耗效率、药耗投量和处理规模效应等有关^[23]。

2) 碳排放源解析。对3座污水处理厂进行碳排放源解析，结果如图2所示。3座水厂的碳排放总量以间接碳排放为主，约占总碳排放量的65%，其中A厂占比最大 (31%) ，C厂占比最小 (17%) 。细分类别显示，电力消耗占总碳排放的38%，是更主要的间接碳排放来源^[24]，相较其他研究 (38%~50%) 处于较低水平^[25]，其中A厂仍占比最大 (14%) ，C厂占比最小 (11%) 。而药剂消耗占总碳排放的28%，主要来自葡萄糖溶液 (13%) 和多效高分子除磷剂 (11%) ，聚丙烯酰胺、次氯酸钠、三氯化铁和生石灰的碳排放均低于5%。在直接碳排放中，N₂O碳排放占比最大 (19%) ，化石源CO₂碳排放占比其次 (11%) ，CH₄碳排放占比最小 (3%) ，其中B厂占比最大 (13%) ，A厂占比最小 (10%) 。N₂O的全球增温潜势和排放因子高于CH₄和CO₂，故N₂O的直接碳排放占比更大。污泥处理的碳排放仅占1%。

各污水处理厂碳排放源解析结果如图2 (b) 所示。A厂吨水碳排放强度中，间接排放占比达73%，其中药剂消耗碳排放占比40% (葡萄糖溶液20%，多效高分子除磷剂15%) ，电力消耗碳排放占比33%；直接排放占比27% (化石源CO₂碳排放占比14%，N₂O碳排放占比9%) 。因此，A厂的碳排放主要受药剂消耗和电力消耗的间接排放影响。这可能主要是由于我国市政设计单位为保障污水处理厂出水稳定达标，在设计时取值偏保守，而实际运行的平均进水浓度及进水量常不满足设计水平，负荷率偏低，常规设计也较少使用变频器、高效风机等节能设备，故吨水电耗偏高；同时，工艺中污染物过滤、吸附过程也需要大量电力和药耗^[26]。

B厂吨水碳排放强度中，间接排放占比为60%，其中电力消耗碳排放占比40%，药剂消耗碳排放占比20% (葡萄糖溶液7%，多效高分子除磷剂8%) ；直接排放占比40% (化石源CO₂碳排放占比9%，N₂O碳排放占比27%) 。而C厂吨水碳排放强度中，间接排放占比较大为59%，其中电力消耗碳排放占比40%，药剂消耗碳排放占比19% (葡萄糖溶液8%，多效高分子除磷剂9%) ；直接排放占比41% (化石源CO₂碳排放占比11%，N₂O碳排放占比25%) 。因此，B厂和C厂的碳排放主因是电力消耗所引起的间接排放和污水处理过程中的N₂O直接排放，该现象在我国其他污水处理厂也有出现^[20]。其中，N₂O直接碳排放量较高，主要由SBR工艺特点决定，AOB的反硝化作用和NH₂OH的氧化过程会造成硝化过程大量N₂O排放，而大量新鲜污水的高浓度有机物可促进异养微生物的呼吸作用，消耗自养硝化菌代谢所需的DO条件^[27]。综上所述，北京该区的3座区级污水处理厂主要受电力消耗的间接碳排放和N₂O直接碳排放控制，符合其他研究趋势^[28]。

3) 月碳排放强度及变化趋势分析。整合3座污水处理厂月吨水碳排放强度与月去除当量碳排放强度数据，结果如图3所示。针对月吨水碳排放强度，A厂受季节影响较小，月数据波动不大；B厂中由药耗、电耗和N₂O引起的碳排放在9月份波动下降。这主要源于临时试验性运行策略优化，而化石源CO₂和CH₄的排放量全年基本稳定；C厂则受季节影响相对较大，这可能与C-TECH工艺受温度影响较大有关。针对月去除当量碳排放强度，A厂数值整体大于其他水厂，且各类污染物月去除当量碳排放强度波动较大，COD碳排放强度为5.55~15.57 t CO₂eq·t⁻¹，TN碳排放强度为59.16~90.98 t CO₂eq·t⁻¹，TP碳排放强度为252.18~509.14 t CO₂eq·t⁻¹，主要碳排放低值在9—10月出现。这主要来自8月起新承接的较高浓度进水，出水水质稳定情况下去除效率获得提升。B厂的COD碳排放强度在3.19 t CO₂eq·t⁻¹上下波动，TN碳排放强度在36.79 t CO₂eq·t⁻¹附近波动，TP碳排放强度总体为129.95~180.19 t CO₂eq·t⁻¹，总体平均值最低，相对波动较小。这主要是由于改良型SBR较耐冲击负荷，脱氮效果良好的同时能高效地使有机物浓度达标^[29]。C厂的COD碳排放强度约为3.84 t CO₂eq·t⁻¹、TN碳排放强度约为43.15 t CO₂eq·t⁻¹。TP碳排放强度为222.25~443.77 t CO₂eq·t⁻¹，总体平均值居中，且随不同月份波动较大。这可能是由于每月去除污染物的质量浓度受温度影响较大所致^[30]。

综上所述，3座污水处理厂的月碳排放强度变化趋势各异。A厂的吨水碳排放强度在全年保持稳定，B厂在9月份有所下降，而C厂水厂受季节影响较大。除B厂COD碳排放强度和TN碳排放强度波动较小外，各个厂COD碳排放强度、TN碳排放强度和TP碳排放强度总体受季节影响波动显著。

1) 不同影响因素与各类碳排放强度相关性分析。采用皮尔森相关系数分析各要素与总碳排放强度之间的相关性，结果如图4所示。污水处理厂处理规模与总碳排放强度呈负相关 (R=-0.7) ，即处理规模越大，平均碳排放效率 (carbon emission efficiency) 越高^[31]。本研究中B厂处理规模最大，故吨水碳排放强度最低，处理能效最优，与其他研究所示规律一致^[32]。综合考虑小型污水处理厂处理成本高、单位能耗高和管理问题，规模在设计或改造中应该被认真考虑，以最大程度地减少碳排放^[33]。污水处理厂污泥脱水的直接碳排放与总碳排放呈正相关 (R=0.98) ，这可能是因为在污泥脱水过程中产生的有机物质分解产生了额外的碳排放从而增加了总碳排放量^[34]。不同药剂与碳排放强度的相关性不同，葡萄糖溶剂、多效高分子除磷剂、聚丙烯酰胺和次氯酸钠与总碳排放同样呈正相关 (R=0.98，R=0.97，R=0.88，R=0.66) 。电消和药耗与总碳排放呈正相关 (R=0.98，R=0.99) ，与源解析和辅证研究结果相关分析一致^[2]。

具体而言，A厂 (图4(b)) BOD_in与CH₄和N₂O呈极显著相关 (R=1，R=0.76) 。人为外加碳源BOD_ex与化石源CO₂呈显著相关 (R=0.75) ，并且与总碳排放呈极显著相关 (R=0.73) 。TKN_in与CH₄和N₂O呈极显著相关 (R=0.73，R=0.97) ，并且与总碳排放呈显著相关 (R=0.66) 。MLVSS与总碳排放呈显著相关 (R=0.6) 。因此，A厂的BOD_in、TKN_in和人为外加碳源与CH₄、N₂O和总碳排放量密切相关，需要消减MLVSS、BOD_ex、TKN产生的碳排放。B厂 (图4(c)) BOD_in与化石源CO₂呈显著相关 (R=−0.64) ，且与CH₄和N₂O呈极显著相关 (R=1，R=0.71) 。人为外加碳源BOD_ex与化石源CO₂呈极显著相关 (R=0.93) 。TKN_in与CH₄和N₂O呈显著相关 (R=0.69，R=0.91) ，且与总碳排放呈极显著相关 (R=0.8) 。因此，B厂的TKN_in和BOD_ex与CH₄、N₂O和总碳排放量密切相关，需重点关注BOD_ex、TKN及产生的N₂O。C厂 (图4(d)) BOD_in与CH₄和N₂O呈极显著相关 (R=1，R=0.76) 。人为外加碳源BOD_ex与CH₄呈显著相关 (R=−0.6) 。TKN_in与CH₄和N₂O呈显著相关 (R=0.65，R=0.69) 。TKN_eff、化石源CO₂、N₂O和总碳排放呈显著相关 (R=0.58，R=0.67，R=0.66) 。因此，C厂的BOD_in、TKN_eff和BOD_ex与CH₄、N₂O和总碳排放量密切相关。

2) 碳排放核算模型敏感性分析。敏感性分析结果如图5所示。3座水厂对不同核算边界的敏感程度基本一致，主要是电耗、药耗、N₂O和化石源CO₂。药耗中葡萄糖溶液和多效高分子除磷剂敏感性系数最大，而不同水厂在碳排放核算边界的各项因素中也表现出不同的敏感性。A厂的药耗敏感性系数最大 (Z=0.48) ，说明该厂的碳排放量对药剂使用的变化最为敏感。此外，A厂的电耗敏感性系数较大 (Z=0.41) ，表明该厂的碳排放量对电力消耗的变化也非常敏感。同时，葡萄糖溶液和多效高分子除磷剂的敏感性系数也较大 (Z=0.23，Z=0.17) ，减少相关物质的依赖性可能有助于减少碳排放。B厂的敏感性分析结果显示，该厂的电耗敏感性系数 (Z=0.61) 最大，其次是N₂O排放和药耗 (Z=0.32，Z=0.31) 。因此，B厂优化电力消耗并控制N₂O排放将有助于减少该水厂的碳排放。C厂结果表明，该厂的电耗敏感性系数最大 (Z=0.58) ，其次是N₂O排放和药耗 (Z=0.32，Z=0.31) ，与B厂类似。综上所述，各厂的碳排放量受电力消耗、N₂O排放和药耗的影响更为敏感。

3) 各类碳排放强度主因分析。综合前述碳排放量及碳排放强度占比、相关性和敏感性分析结果，电力和药剂消耗导致的间接排放是所研究污水处理厂的主要碳排放贡献因素。污水处理工艺类型是影响碳排放强度的重要因素^[35]，也决定了工艺中各电力和药剂消耗的碳排放主贡献特征，故对各类碳排放强度电力和药剂消耗主因素比较分析，结果如图6所示。A厂使用的A²O+MBR工艺中，电力消耗碳排放强度主要来源于生化系统，其吨水碳排放强度为0.38 kg CO₂eq·m⁻³，而单位污染物去除碳排放强度占比更大，该贡献主要来自A²/O+MBR工艺中好氧池曝气、混合液回流、MBR曝气及抽吸所需要的泵耗。A厂的药耗碳排放强度则主要来自葡萄糖溶液和多效高分子除磷剂的使用，而葡萄糖溶液作为人工碳源对单位污染物去除碳排放强度影响的占比更大。与A厂不同，B厂采用的改良型SBR工艺中电力消耗碳排放强度主要来自深度处理及附属系统和生化系统，其吨水碳排放强度分别为0.30 kg CO₂eq·m⁻³和0.18 kg CO₂eq·m⁻³，单位污染物去除碳排放强度深度处理及附属系统占比更大，该贡献主要来自为保障高品质出水所使用的CMF单元和后续高级氧化单元。B厂的药耗碳排放强度显著小于A厂，主要贡献来自多效高分子除磷剂的使用，这与气浮深度除磷单元的设置直接相关，而葡萄糖溶液在单位污染物去除碳排放强度中的占比显著增加。C厂采用的C-TECH工艺是间歇式活性污泥法 (SBR) 的一种变型工艺，其主要吨水碳排放强度贡献单元与B厂类似，为深度处理及附属系统和生化系统，分别达到0.27 kg CO₂eq·m⁻³和0.16 kg CO₂eq·m⁻³，但单位污染物去除碳排放强度显著低于其他两厂，且深度处理及附属系统占比更大，该贡献主要来自C-TECH强化处理单元和后续消毒单元。C厂药耗吨水碳排放强度低于B厂，主要贡献来自多效高分子除磷剂的使用，而单位污染物去除碳排放强度高于B厂，葡萄糖溶液在单位污染物去除碳排放强度中的占比也类似增加，这可能与规模效应造成的差异有关。综上所述，A厂的电力消耗碳排放强度主要来自生化系统，药耗碳排放强度主要来自葡萄糖溶液和多效高分子除磷剂的使用，而B厂和C厂的电力消耗碳排放强度主要来自深度处理及附属系统，药耗碳排放强度主要来自多效高分子除磷剂的使用，C厂整体上更符合低碳运行的要求。

1) 降低电力消耗。3座水厂主要的电力消耗间接碳排放来自生化系统和深度处理及附属系统，故曝气泵和水泵为主要能耗设备。因此，主要可通过优化曝气组件、曝气模式、曝气结构、气泵类型等方面提高曝气过程效率，防止过渡曝气；同时对易磨损、易腐蚀的水泵等设备进行定期及时维护，优化水泵类型，从而可减少水泵的电力消耗；最终可从设备配置和能效评估制定适合现场碳减排优化的整体电力控制策略，最终降低厂区整体运行电耗^[36]。

2) 降低药耗。额外投加碳源、多效高分子除磷剂等药耗是产生碳排放的另一个主要原因，污水处理中的药剂投加环节究其本质是通过生化反应来去除污水中的污染物。因此，在生化处理环节需要投加碳源和多种化学药剂。这些原材料在其生产和运输过程中消耗能源，在投加过程中也消耗一定能源，故优化药剂投加环节，有助于节能降耗减少碳排放。目前，解决措施主要是对加药系统进行配置升级。如在曝气池末端出水投加的PAC除磷药剂，由常用的变频计量泵升级为数字泵，通过监测曝气池出水正磷酸盐浓度对PAC药剂进行精确投加，加药量有不同程度的降低。该技术可同时应用到污水处理厂的其他药剂投加段，一段时间后对于药耗成本的降低较为可观。另外，还可引入运用Al技术对污水水量、水质等参数和加药系统运行数据等进行大数据分析，形成最优算法模型在现场子以实施，从而实现加药系统精细化控制，也能有效降低药品消耗以及设备运行能耗。

3) 改善污水处理工艺。采用高效低碳的水处理工艺，可有效降低污水处理全流程碳排放。对于常规活性污泥处理工艺而言，可通过硝化过程中的高DO(>0.5 mg·L⁻¹)、反硝化过程中尽量避免溶解氧的存在、高COD/N质量比(>3.5)、较大的污泥龄(>10 d)和适当的pH(6.8~8.0)，来减少N₂O的产生以有效抑制污水处理直接碳排放^[37]。对于变革性的污水处理工艺而言，可通过碳源分离技术在一级处理中改变碳流向，使污水中大部分耗氧有机物 (以COD计) 进入到污泥中，将提高污泥厌氧消化的产能效率，进而提高污水处理厂能源自给率。同时，也可采用替碳策略，通过回收资源、能源并向社会输出，从而抵消自身产生的部分碳排放。如可采用水源热泵技术，回收污水中的余温热能并为周边地区制冷或供暖，减少碳排放量。北欧国家一些污水处理厂已凭借厌氧消化产甲烷并热电联产，以及余温热能利用等技术实现能源的回收利用^[38]。

4) 建设新概念污水处理厂。许多资源导向处理技术的稳定运行，主要在实验室规模得到证明，进一步的技术进步、整合和全尺度示范将是实现其商业化应用必需的，我国已率先展开类似应用。如新建的宜兴概念污水处理厂是一个创新中心，具有每天处理1 000 m³的能力，正在引领展示各种领先的污水处理技术并积极推动其整合。我国还在建设几个类似的污水处理厂，预计这些先导性厂站可能引领中国的技术创新和污水处理厂的升级，从而最终重塑整个城市污水部门^[39]。另一方面，污水处理厂的运营管理对提高系统效率也至关重要^[40]。

1) 对北京市3座不同工艺的代表性区级污水处理厂运维阶段碳排放进行统计、核算并结合统计学方法加以分析，结果表明采用MBR工艺的A厂的碳排放强度最大 (1.99 kg CO₂eq·m⁻³) ，采用改良型SBR工艺的B厂次之 (1.48 kg CO₂eq·m⁻³) ，C厂选用的C-TECH工艺碳排放强度为1.35 kg CO₂eq·m⁻³，更符合低碳要求。然而B厂在去除单位污染物所产生的碳排放为三厂最低 (3.16，36.44，176.69 t CO₂eq·t ⁻¹) ，且B厂碳排放受季节影响小，污染去除更为稳定，更符合“双碳”要求。

2) 各碳排放核算边界中，直接碳排放中N₂O排放量占比最大，间接排放中电力消耗占比最大，药耗紧随其后也占据一定比例。相关性分析和敏感性分析结果表明，由电力和药剂消耗造成的间接碳排放与总碳排放相关性大，且更为敏感。由此可见，电力消耗和药剂投加产生的碳排放是污水处理厂减排的重要控制环节，通过精准定位优化高能耗设备、升级投药系统技术以及改善新处理工艺、建设新概念污水处理厂来减少碳排放是转向绿色环保污水处理过程的有效方案。