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城市污水属于低C/N污水，由于传统的硝化-反硝化生物脱氮理工艺存在能耗大、碳源不足以及脱氮效率低等问题，同时随着污水排放标准日益严格，传统的脱氮工艺难以满足要求。因而，研究与开发低能耗高效率的污水脱氮新方法对实际工程应用具有重要意义。与传统生物硝化反硝化脱氮工艺相比，厌氧氨氧化工艺可节约62.5％的曝气量、50％耗碱量和100％的碳源，同时由于厌氧氨氧菌的细胞产率远低于反硝化菌，污泥产量只有传统生物脱氮工艺的15％，大大节省了污泥处置的费用。目前，厌氧氨氧化工艺在高氨氮废水处理中得到了广泛的应用，然而城市生活污水实现半短程硝化仍较困难，同时出水中氨氮与亚硝的浓度比例不易控制，从而使得城市生活污水处理过程中厌氧氨氧化工艺的应用较少。本研究以实际城市污水为研究对象，考察了短程硝化稳定运行的控制策略，优化了厌氧氨氧化滤池运行控制参数，建立了基于神经网络的氨氧化过程预测控制模型，探索生活污水获得稳定的半短程硝化出水并实现厌氧氨氧化脱氮过程，为实现短程硝化耦合厌氧氨氧化工艺提供一定借鉴作用。 首先研究了短程硝化SBR的快速启动及稳定运行优化控制策略。通过部分硝化及实时控制策略成功快速启动了短程硝化SBR反应器，前置厌氧搅拌与进水曝气比例为1∶2时，短程硝化系统亚硝累积率达到91％，有利于短程硝化系统的稳定;考察了短程破坏后的恢复策略，在长期低DO条件下运行的短程硝化系统，过度曝气对系统有着不可逆的破坏作用。 然后研究了基于神经网络的SBR氨氧化预测控制模型的建立以及应用，氨氧化过程结束时间预测控制模型动态性能和自适应性能较好，预测R值高达0.9985。基于pH预测反应过程中氨氮浓度模型，虽然受氨氮量和进水氨氮浓度波动过大的影响，但该模型的R值仍可达0.9081。不同温度和污泥浓度下，以及长期运行SBR中，pH预测氨氧化结束时间模型的准确度和稳定性均较高;pH预测氨氮浓度模型，可准确预测好氧反应过程中氨氮浓度，这为对实现并控制半短程提供了另一种控制方法，为解决主流工艺(ANAMMOX)瓶颈问题提供一种新的方法和途径。 其次考察了厌氧氨氧化滤池系统的快速启动，厌氧氨氧化滤池系统启动阶段，研究了温度及上升流速对厌氧氨氧化滤池系统启动过程中脱氮性能的影响，确定系统最佳启动参数。厌氧氨氧化生物滤池最佳启动控制参数上升流速为0.5m/h，温度32℃，进水NH4+-N浓度为20mg/L，对应NO2--N为26.8mg/L。进水负荷（以NH4+-N浓度计）分别为20mg/L、30mg/L、40mg/L时，滤池中NH4+-N和NO2--N浓度降到1mg/L以下的滤料层高度由60cm升高到80cm处，滤池仍具有提高负荷的空间。 最后利用神经网络预测控制的思想与方法，建立基于神经网络的氨氧化过程预测控制模型，构建两段式及三段式短程硝化耦合厌氧氨氧化工艺系统，确定耦合系统的控制策略，为实现并稳定运行短程硝化SBR耦合厌氧氨氧化滤池提供了一种新的方法和途径。