中试规模很重要！比利时污泥磷回收大型中试经验分享-第4页-北极星水处理网

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而上面的处理成本的概率密度分布图则把三个阶段的数据都纳入其中。图中的红色、绿色和棕色区域分别表示三种模型下的单位生产成本超过每吨550欧元的概率(“预估失败率”) ，从图中可以读出三点信息：

1. 概率分布右侧的尾巴长度，代表不利的财务情景，它随着测试规模的增大而减少;

2. 分布曲线的峰值，代表的是可能情景平均点，随着测试规模的增大而轻微左移至更加有利的情景;

3. 这套设备的十年贴现回收期的概率，如果鸟粪石售价低于每吨0欧，则在三个财务分析中保持相似(分别为4%、7%和5%)。

因此，我们假设每吨550欧是回收鸟粪石的成本边界值(arbitrary cutoff value)，当然这不是真实的价格，但能作为不确定性变化分析的讨论基础。(根据2016年年初的数据，目前鸟粪石的市场价格约为每吨50-100欧元)但大家能从不同阶段的处理成本的概率密度分布图中看出，实现十年贴现回收期的概率，在测试1和测试3之间呈增加趋势。

最大的概率增长估算值在案头调研(1)和六个月中试(2)之间。这对管理决策意味着什么?如果管理层手中只有案头调研得出的报告及其估算得到的550欧每吨的价格这样的信息，得到的结论是只有36%的成功率，那么他们可能会把项目叫停。但他们要是拿到两年中试的财务模型分析报告，得知估算的成功率高达64%，项目很大可能得到顺利推进。

根据标准回归分析系数的计算，鸟粪石的成比例回收率(proportional recovery)和污泥脱水性能的提高率，是这项技术运用到鲁汶污水厂的经济模型中最敏感的两个参数。案头调研很难对这两个变量做出准确评估，这样得到经济效益的初始概率分布会显得很宽。同时，这两个参数很难通过实验室规模或者小试规模得到测试，所以鲁汶污水厂才要进行全尺寸中试。造成案头调研和大型中试的分析结果差异的原因主要包括对鸟粪石晶体的回收工艺认识的加深，以及其在污泥脱水性能得到改善的认知。

除了辨识出敏感模型参数外，使用大型中试的其他优点也是很明显的，而这些影响因素在小规模的中试是没办法检验的：

1. 得以测试技术本身以及它对污水厂的影响

2. 对管道堵塞的影响

3. 对污水厂生物除磷的影响

4. 检测CO2的去除效率和氢氧化钠等化学品的消耗

最后强调的是测试时间的重要性。虽然更长时间的测试不一定能减少不确定性的极端情况(概率分布中显示为两端尾巴的缩短)，但优秀的技术随着测试时间的适当延长，它的分布会更靠近中位数轴，而且两端尾巴也一般会更短。

推断改良财务风险评估的准确价值不容易，而评估改良风险预测对整个污水厂建造成本的影响更难。Aquafin的团队通过Monte-Carlo算法对三种情况进行财务评估，通过计算每个点的结果的向量和，1100个收益性分析结果进行整合估值。根据每个财务模型的概率分布图，来估算单位产量的成本，也就是实现10年贴现回收期的临界点价格。案头调研的模型得到的值是896欧元/吨，两年中试的值则是485欧元/吨。

虽然Aquafin现在只能在大型的生物除磷污水厂运用这项技术。不过这项技术要是能应用到同类污水厂，鸟粪石的总年产量将在1000吨左右。也就是说上述两种模型的年收入差距将超过411,000欧元。将此年收入估算差值与这个大型中试的成本相比，更能体现运用大型中试的好处。

借鉴意义

以污水处理运营作为核心业务的水务部门或者公司，新增的创新项目必须有充分可靠的数据支持。投资总有风险，因此更应该在投资之前进行风险评估。过去的三十年里，针对磷回收技术的财务评估已经从过去的基于文献数据转变到更加具体的不同规模的实际测试中来。虽然中试规模测试不是成功的唯一奥秘所在，但是中试数据支持显然能在确定新技术初始不确定性和敏感度分析上为决策者做出正确判断提供有力支持。Aquafin案例的量化数据，似乎有力地证明了“更长、更大以及针对个案的中试”的重要性。

参考资料

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.

延伸阅读：

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原标题：中试规模很重要！比利时污泥磷回收大型中试经验分享

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