飞灰铅镉浸出浓度与钙含量的相关性分析

李 静，周 斌

（1.湖南省湘环环境研究院有限公司，长沙 410000；2.永清环保股份有限公司，长沙 410329）

垃圾焚烧飞灰的主要成分是金属或非金属的氧化物和少量重金属，其不仅含有大量CaO，还含有其他碱性氧化物和少量酸性氧化物，一般表现为强碱性[1]。在生活垃圾焚烧发电厂实际运行过程中，飞灰中钙含量主要由垃圾的硫化物含量决定，垃圾焚烧过程产生的二氧化硫越多，所需添加的石灰浆越多，飞灰中钙含量越高[2]。对于不同地区、不同季节（甚至不同日期）产生的垃圾，其重金属、氮和硫含量不同，飞灰中的重金属浸出特性随之发生变化[3]。浸出液pH 是影响飞灰中重金属浸出浓度的关键因素[4]，而飞灰中的碱性物质能够反映浸出液pH 的高低。浸出液pH 和重金属浸出浓度通常不能在线监测，对于飞灰性质不稳定、重金属及碱性物质容易发生较大波动的情况，其不能及时指导飞灰固化稳定化的现场生产。因此，本文通过SPSS 软件进行多元线性回归分析，预测飞灰中钙含量与重金属含量和重金属浸出浓度的关系，以快速判断重金属浸出的变化。

1 试验材料和方法

试验所用垃圾焚烧飞灰样品主要来源于我国的5个生活垃圾焚烧发电厂。飞灰浸出液的制备采用《固体废物 浸出毒性浸出方法 醋酸缓冲溶液法》（HJ/T 300—2007）。浸出液分析采用Thermo iCAP 6300 电感耦合等离子原子发射光谱仪。飞灰的钙（Ca）、铅（Pb）、镉（Cd）含量采用重金属快速检测仪测定。pH 测定采用《水质 pH 值的测定 电极法》（HJ 1147—2020）。多元线性回归分析采用SPSS软件。

2 结果与讨论

本文所选的垃圾焚烧飞灰样品均以铅和镉浸出浓度超标为主，分别以铅和镉浸出浓度为因变量，钙、铅、镉含量为自变量，进行SPSS 多元线性回归分析，如表1 所示。由于铅为两性金属，根据钙含量与pH的关系，分为Ca ＜12 万mg/kg 和Ca ≥12 万mg/kg两段对铅浸出浓度进行多元线性回归分析。

表1 进入模型的变量说明

本项目模型汇总情况如表2 所示。模型1 表明，当Ca ＜12 万 mg/kg 时，相关系数R为0.957，可以看出铅浸出浓度与铅含量和钙含量存在良好的相关性。决定系数R2为0.917，即在因变量的变异中，有91.7%可由自变量的变化来解释。模型2 表明，当Ca ≥12 万mg/kg 时，相关系数R为0.734，可以看出铅浸出浓度与铅含量和钙含量存在良好的相关性。决定系数R2为0.538，即在因变量的变异中，有53.8%可由自变量的变化来解释。模型3 表明，相关系数R为0.695，可以看出镉浸出浓度与镉含量和钙含量具有相关性。决定系数R2为0.513，即在因变量的变异中，有51.3%可由自变量的变化来解释。

表2 本项目模型汇总情况

回归方差分析结果如表3 所示。模型1 对回归方差进行显著性分析，其中均方之比F=38.505，显著性系数P=0.000 ＜0.01，差异极其显著，即此回归方程具有成立的必要性。模型2 对回归方差进行显著性分析，其中F=6.999，P=0.010，＜0.05，差异体现了显著性意义，即此回归方程具有成立的必要性。模型3 对回归方差进行显著性分析，其中F=14.010，P=0.000 ＜0.01，差异极其显著，即此回归方程在一定程度上具有成立的必要性。

表3 回归方差分析

下面用方差分析对每个因变量做偏回归分析，回归系数及显著性检验的计算结果如表4所示。

表4 回归系数及显著性检验

模型1 常数项的t检验中，显著性系数P=0.124＞0.05，表示常数项与0 不具有显著性差异，说明常数项不适宜应用于该方程。钙含量的t检验中，P=0.006 ＜0.05，表示钙含量的系数与0 有显著性差异，钙含量应当作为解释变量出现在该方程中。铅含量的t检验中，P=0.016 ＜0.05，表示铅含量的系数与0 有显著性差异，铅含量应作为解释变量应用于该方程。

模型2 常数项的t检验中，显著性系数P=0.137＞0.05，表示常数项与0 不具有显著性差异，表明常数项不适宜应用于该方程。钙含量的t检验中，P=0.013 ＜0.05，说明钙含量的系数与0 具有显著性差异，钙含量宜作为解释变量应用于该方程。铅含量的t检验中，P=0.933 ＞0.05，表示铅含量的系数与0不具有显著性差异，铅含量不宜作为解释变量应用于该方程。

将铅含量从变量中剔除，当Ca ≥12 万mg/kg 时，铅浸出浓度主要受钙含量影响，即主要受pH 影响。重新运行SPSS 软件，运行结果有如下变化：自变量中剔除铅含量；F值由6.999 上升至15.147，说明整体回归效果更好；常数项的t检验中，P=0.011 ＜0.05，说明常数项与0 有显著性差异，应列入方程中。

模型3 常数项的t检验中，显著性系数P=0.760 ＞ 0.05，表示常数项与0 没有显著性差异，说明常数项不适宜应用于该方程。钙含量的t检验中，P=0.045 ＜ 0.05，表示钙含量的系数与0 有显著性差异，说明钙含量宜作为解释变量应用于该方程。镉含量的t检验中，P=0.008 ＜0.05，表示镉含量的系数与0 具有显著性差异，说明镉含量宜作为解释变量应用于该方程[5]。

通过多元线性回归分析，模型1、模型2 和模型3 的方程分别为：

式中：y1为飞灰中Ca ＜12 万mg/kg 时铅的浸出浓度，mg/L；y2为飞灰中Ca ≥12 万mg/kg 时铅的浸出浓度，mg/L；y3为飞灰中镉的浸出浓度，mg/L；x1为钙含量，mg/kg；x2为铅含量，mg/kg；x3为镉含量，mg/kg。

3 结语

多元线性回归分析表明，当飞灰中Ca＜12万mg/kg 时，铅浸出浓度随钙含量升高而降低，随铅含量升高而升高；当飞灰中Ca ≥12 万mg/kg 时，铅浸出浓度随钙含量升高而升高，主要受钙含量影响；飞灰中钙含量与镉的浸出浓度负相关，镉含量与镉浸出浓度正相关。通过钙、铅和镉含量与铅镉浸出浓度的模型关系，及时确定飞灰中铅、镉的浸出浓度范围，可实时指导稳定剂的加药比例调整，能够为飞灰中铅、镉的浸出浓度在线监测提供一定理论依据。