几种污水处理设计计算方法的比较

2014-12-21 08:33
环境与生活 2014年12期
关键词:活性污泥水厂计算方法

全世界污水处理已经历了几十载的高速发展,而污水处理理论的提出则可追溯到一百多年前。现今全球主流的污水处理工艺从处理形式上分主要以微生物悬浮生长为主的活性污泥法和以微生物附着生长为主的生物膜法两种。对于现存污水处理厂设计计算,主要是确定污泥龄和污泥生长数量,以及生物反应池的池容和停留时间。对于这几个重要参数的确定,国内外专家学者提出了很多的方法,现在归纳起来,主要有三种:一是以经验为主的污泥负荷法,二是以经验和理论相结合为主的泥龄法,三则是以理论为重点的数学模型法。

污泥负荷法

污泥负荷法是出现较早的一种计算方法,其中较核心的参数是单位时间单位质量污泥的负荷。这种计算方法简便易行,十分容易理解,并且在众多实例工程中已经成功应用,充分说明了它的正确性。污泥负荷法的缺点在于其取值,规范中对于不同情况给出了建议值,然而这些值的取值范围非常广泛,上下限的差别达到两倍,甚至再考虑脱氮除磷的情况时,相差达三倍之多。那么这样的范围,对于一个没有丰富经验的设计人员,或者是很少有参考对象的水质比较特别的污水来说,将失去其参考意义。甚至在选取不合适的情况下,会出现导出泥龄过高,从而使得计算出的剩余污泥量为负值,和实际情况相去甚远,无法指导实践。

数学模型法

数学模型法由国际水质协会IAWQ提出,曾经有过多个版本,第一版是一种不够完善的理论公式,第二版较第一版更加庞大和复杂,虽然在理论上比较完善,但是由于其所包含的各种组分参数很多至今不能准确或者方便的测定,使得它在应用上困难重重,至今还只能停留在理论研究的阶段。第一版模型中,国外专家学者通过调查,提出了部分参数的选取值,但这些多基于国外的水质得出,考虑到国内外经济发展水平和人民生活水平的不同,这些参数在没有经过长时间检验和考证前,尚不可以直接予以应用,应用该模型对污泥系统的描述可如下:

剩余污泥量为 Xw = XT-XEF

其中XT活性污泥总量,它包括以下几个部分:(1)来自进水的固定性悬浮固体和不可生物降解V SS截留在活性污泥絮体内的部分。(2)包括在活性污泥中的异养型微生物,它可通过对底物的降解而增值,包括对有机物和总凯氏氮的降解所增值的两部分。(3)内源呼吸衰减残留物含量。XEF是随系统出水所携带的悬浮物总量。

污泥龄法

泥龄法是从微生物的生长特性入手,由此导出降解污染物的特性数据,如污泥负荷。早期的泥龄法和污泥负荷法一样,主要以经验数字为准,并在实践的基础上提出了各项参数的建议取值,虽然在概念上更加切合实际,更容易理解,其参数量较少,一定程度上可以规避例如污泥负荷法之类计算方法的弊端。

三种计算法的比较

对于剩余污泥量来讲,可直接测得具体的泥量数字,较容易判断计算方法的正确性,以下主要以对剩余污泥产量的校核来说明三种计算方法的优劣。

根据对国内某些水厂的水质参数和运行参数进行计算和比较。

资料来源:中国污泥网

应用上述三种办法计算的结果列表如下:

污泥量计算表某甲水厂 污泥负荷法 污泥龄法 ASM1 实际测量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某乙水厂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

从表中可以看出,计算结果和前述情况吻合。污泥负荷法随意性较强,要求设计人员选取参数一定要正确,并且缺乏量化的评价标准,在不同的选择下,结果差异太大。如某乙水厂,对于选定参数的结果竟然出现了剩余污泥量计算值小于零的情况,这充分说明该计算方法缺乏较强的纠错性,或者说应用强度不够,不能合理的将结果控制在可接受的范围内。而泥龄法和ASM1模型法的计算结果相比较之下更加接近实测数据,表现出了较强的实用性。其中泥龄法采用参数准确,数量不多,确定标准较简单,推导过程基于微生物基本性质,受地域影响小,采用挥发性悬浮物为基准物质而替代总悬浮物,更具有合理性,所以较ASM1模型法应用范围更广泛,是值得提倡的先进计算方法。

结语

第一,就理论的完备性来看,未来污水处理设计计算的主流方向应该是模型为指导的详细计算程序,但是现阶段由于模型过于庞杂,基础数据积累不够,尚无法应用在实际工程当中,还需要有一个应用的过程。第二,泥龄法虽推导过程具有独立性和重复性,可应用于其他国家,但是仍有部分参数依据德国水质实验得来,还存在和我国具体情况的偏差,故需在以后的科学研究中加以考证和改进,使得能够更好的切合中国的实际情况。第三,对于污泥负荷法,仍有很大的应用空间,尤其是对于某些相似性较高、有丰富实践经验的工程项目,仍可应用污泥负荷法进行快捷简便的计算,大大提高工作效率。但对于经验较少、掌握数据不充分的情况,则需慎重考虑,避免出错。

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