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幾種污水處理設計計算方法的比較

2014-12-21 08:33:54
環境與生活 2014年12期
關鍵詞:水質模型

全世界污水處理已經歷了幾十載的高速發展,而污水處理理論的提出則可追溯到一百多年前?,F今全球主流的污水處理工藝從處理形式上分主要以微生物懸浮生長為主的活性污泥法和以微生物附著生長為主的生物膜法兩種。對于現存污水處理廠設計計算,主要是確定污泥齡和污泥生長數量,以及生物反應池的池容和停留時間。對于這幾個重要參數的確定,國內外專家學者提出了很多的方法,現在歸納起來,主要有三種:一是以經驗為主的污泥負荷法,二是以經驗和理論相結合為主的泥齡法,三則是以理論為重點的數學模型法。

污泥負荷法

污泥負荷法是出現較早的一種計算方法,其中較核心的參數是單位時間單位質量污泥的負荷。這種計算方法簡便易行,十分容易理解,并且在眾多實例工程中已經成功應用,充分說明了它的正確性。污泥負荷法的缺點在于其取值,規范中對于不同情況給出了建議值,然而這些值的取值范圍非常廣泛,上下限的差別達到兩倍,甚至再考慮脫氮除磷的情況時,相差達三倍之多。那么這樣的范圍,對于一個沒有豐富經驗的設計人員,或者是很少有參考對象的水質比較特別的污水來說,將失去其參考意義。甚至在選取不合適的情況下,會出現導出泥齡過高,從而使得計算出的剩余污泥量為負值,和實際情況相去甚遠,無法指導實踐。

數學模型法

數學模型法由國際水質協會IAWQ提出,曾經有過多個版本,第一版是一種不夠完善的理論公式,第二版較第一版更加龐大和復雜,雖然在理論上比較完善,但是由于其所包含的各種組分參數很多至今不能準確或者方便的測定,使得它在應用上困難重重,至今還只能停留在理論研究的階段。第一版模型中,國外專家學者通過調查,提出了部分參數的選取值,但這些多基于國外的水質得出,考慮到國內外經濟發展水平和人民生活水平的不同,這些參數在沒有經過長時間檢驗和考證前,尚不可以直接予以應用,應用該模型對污泥系統的描述可如下:

剩余污泥量為 Xw = XT-XEF

其中XT活性污泥總量,它包括以下幾個部分:(1)來自進水的固定性懸浮固體和不可生物降解V SS截留在活性污泥絮體內的部分。(2)包括在活性污泥中的異養型微生物,它可通過對底物的降解而增值,包括對有機物和總凱氏氮的降解所增值的兩部分。(3)內源呼吸衰減殘留物含量。XEF是隨系統出水所攜帶的懸浮物總量。

污泥齡法

泥齡法是從微生物的生長特性入手,由此導出降解污染物的特性數據,如污泥負荷。早期的泥齡法和污泥負荷法一樣,主要以經驗數字為準,并在實踐的基礎上提出了各項參數的建議取值,雖然在概念上更加切合實際,更容易理解,其參數量較少,一定程度上可以規避例如污泥負荷法之類計算方法的弊端。

三種計算法的比較

對于剩余污泥量來講,可直接測得具體的泥量數字,較容易判斷計算方法的正確性,以下主要以對剩余污泥產量的校核來說明三種計算方法的優劣。

根據對國內某些水廠的水質參數和運行參數進行計算和比較。

資料來源:中國污泥網

應用上述三種辦法計算的結果列表如下:

污泥量計算表某甲水廠 污泥負荷法 污泥齡法 ASM1 實際測量θ=8~25d Y=0.65 Y=1.22~1.39 16.7~19.5 15~20 VSS/SS=0.7 ΔX=9.26 ΔX=17.1~19.5某乙水廠θ=20~25d Y=0.5,K=0.08 Y=1.16~1.19 16.3~16.7 16.3 VSS/SS=0.75 ΔX<0 ΔX=16.3~16.7

從表中可以看出,計算結果和前述情況吻合。污泥負荷法隨意性較強,要求設計人員選取參數一定要正確,并且缺乏量化的評價標準,在不同的選擇下,結果差異太大。如某乙水廠,對于選定參數的結果竟然出現了剩余污泥量計算值小于零的情況,這充分說明該計算方法缺乏較強的糾錯性,或者說應用強度不夠,不能合理的將結果控制在可接受的范圍內。而泥齡法和ASM1模型法的計算結果相比較之下更加接近實測數據,表現出了較強的實用性。其中泥齡法采用參數準確,數量不多,確定標準較簡單,推導過程基于微生物基本性質,受地域影響小,采用揮發性懸浮物為基準物質而替代總懸浮物,更具有合理性,所以較ASM1模型法應用范圍更廣泛,是值得提倡的先進計算方法。

結語

第一,就理論的完備性來看,未來污水處理設計計算的主流方向應該是模型為指導的詳細計算程序,但是現階段由于模型過于龐雜,基礎數據積累不夠,尚無法應用在實際工程當中,還需要有一個應用的過程。第二,泥齡法雖推導過程具有獨立性和重復性,可應用于其他國家,但是仍有部分參數依據德國水質實驗得來,還存在和我國具體情況的偏差,故需在以后的科學研究中加以考證和改進,使得能夠更好的切合中國的實際情況。第三,對于污泥負荷法,仍有很大的應用空間,尤其是對于某些相似性較高、有豐富實踐經驗的工程項目,仍可應用污泥負荷法進行快捷簡便的計算,大大提高工作效率。但對于經驗較少、掌握數據不充分的情況,則需慎重考慮,避免出錯。

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