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在BioWin软件中实现基于呼吸测量的污水处理厂运行模拟
摘要
废水处理厂的管理如何符合新的严格的出水标准这个问题引起了人们很大的关注。为了达到新的标准,支持精确的校准过程的活性污泥模型,可能是一个必要的工具。本文对三个废水处理厂管理进行了调研,以支持它们的升级。应用呼吸法研究了污泥的流动特性和活性污泥的性能。工厂运行由BioWin软件(加拿大EnviroSim Associates有限公司)模拟。通过计算实测数据与仿真数据的平均相对偏差,验证了该模型的有效性,证明该模型能够预测系统的性能。
1、简介
在最近的一篇论文中,Insel等人[1]反问标准污水处理厂设计方法是否适用于任何城市污水。在1980年以前,这个问题的答案可能是肯定的,因为当时废水处理厂所要求的目标是去除固体和有机物,因此工厂设计方法符合这些目的。众所周知,在过去的二十年里,废水去除的标准发生了变化:新的法规严格要求控制污水处理厂对水体的影响,并制定相应标准。因此,在多变的环境条件下,适当的工艺设计和控制对于维持可持续和成本效益高的处理具有重要意义[1]。
活性污泥过程的动态模型已被证明是工厂设计和管理中不可或缺的工具[1-4];然而,它们的校准似乎是其广泛应用的瓶颈[5]。彼得森等人认为[6]校准是对模型进行调整,以确定从正在研究的全面污水处理厂获得的特定信息集。活性污泥厂模型的校准方法可能因建模目标不同而不同[7]。
Sin等人[8]比较了活性污泥模型的四种校准方案:BIOMATH校准方案[9]、STOWA校准方案[10]、HSG指南[11]和WERF模型校准方案[12]。Sin等人的结果分析表明,所有方案都有三个主要共同点:校准程序中影响结果的关键数据,数据收集、验证和记录的重要性,以及使用在不同操作条件下获得的数据集验证模型的建议校准周期。然而,四个被引用的方案在三个主要方面存在分歧[8]:测量数据的计划、流动特性的实验方法和校准方法(参数子集的选择、如何校准)。
活性污泥模型(ASMs)应用和校准中的一个主要问题是选择一组相关参数,这些参数是实现对所用模型的良好预测所必需的[7]。
Mannna等人[13]注意力集中在参数子集的选择。他们提出的校准方案包括两个主要阶段,以及执行的几个步骤。在第一阶段,进行初步灵敏度分析,选择不同的参数子集,以减少待校准的模型参数数量。在第二阶段,利用群蒙特卡罗技术进行模型校正。
一些作者报道了在ASM校准中更敏感的参数列表[7,14],包括:异养生物量的产量系数,自养生物量的产量系数,最大异养生长速率,异养衰变速率,最大自养生长速率,有机底物的半饱和常数,氨的半饱和常数,溶解氧的半饱和常数(与自养菌有关)和供氧比。
这些参数通常通过响应度试验进行评估[4,6,15–18]。事实上,呼吸速率与污水处理厂必须控制的两个重要生化过程直接相关:生物量增长和基质消耗[19]。
本论文是在弗里里威尼斯朱利亚(FVG)地区的三个污水处理厂进行的现场研究的结果,这些污水处理厂采用不同的技术,并服务广泛的人口。这项研究的目的是支持工厂的升级设计,因为当时,它们出现了一些与脱氮和/或流入污染物负荷变化有关的情况。
采用响应测试法对污水处理厂的性能进行了研究。实验结果用于校准自制的活性污泥模型,并在BioWin软件(加拿大EnviroSim Associates有限公司)中进一步实现。
2、材料和方法
根据意大利统计研究所发表的一项研究[20],2008年底,FVG地区共有693个污水处理厂投入运行,服务人口为1772906人(P.E.)。36%进行了二级处理;56%进行了一级处理,只有8%进行了三级处理。
本研究集中于三个具有二次处理和以下报告的特征(现场研究时)的污水处理厂。
1号厂为7000人提供服务,运行基于时间的交替循环过程。缺氧和好氧过程发生在体积为525msup3;的同一反应器。在通过粗格栅(15mm)后,被输送到生物反应器中,在生物反应器中,好氧和缺氧条件的交替由时间控制。好氧期为4h,缺氧期为45min。
2号厂,服务18200 P.E.,使用MLE(改良的Ludzack–Ettinger)技术运行活性污泥工艺。流入原水的污水经过预处理单元,预处理单元由沉砂螺杆和水平回流沉砂池组成。为了支持BNR工艺,没有进行一次沉淀。在生物单元中,好氧反应器回流至缺氧段的曝气污泥流量与回流污泥流量相同。
3号厂的特点是废水的季节性变化,夏季最大服务人口为120000人。水处理线分为两个独立的部分:物理-化学处理(添加氯化铝)和生物活性污泥法。在初步处理(沉砂螺杆、水平回流沉砂池和初步沉降)后,将流入的流量减半,并将由此产生的两个流量用管道输送至相应的部分(本研究仅考虑生物处理)。
受检流入废水的特性见表1。
2.1工作步骤
工作步骤如图1所示。如前所述,本研究的目的是研究污染物去除动力学。为了获得该模型,按照以下几个步骤开发并校准了活性污泥模型:
1.收集了有关工厂布局和操作、长期流动特性和操作参数的信息。通过计算质量平衡来检查收集的数据。计划并开展了专门的测量活动。
2.通过应用呼吸测量试验(包括OUR、AUR和NUR)对污水处理厂的生物学部分进行了表征。
3.建立了生物模型的结构。
4.使用呼吸测定分析的结果校准模型。校准方法是相当自动化的,这意味着一些参数是使用以下描述软件评估的。三个受检污水处理厂均已执行步骤1至4。
5.第5步(和第6步)只考虑2号厂。它是操作模拟的准备工作,包括曝气装置、控制器、水流和其他操作参数的定义。
6.将该模型应用到BioWin软件中,并使用11个月的数据集进行验证。
2.2实验装置
活性污泥消耗氧气的速率称为呼吸速率,通常用呼吸计测量[21]。呼吸计是一个生物量和基质接触的反应器。它从一个非常简单的手动操作的瓶子到一个完整的自动操作仪器。
在的里雅斯特大学工程与建筑系化学工厂实验室进行的这项工作中使用的呼吸计是一个容积为1L、连续搅拌和热控制(水浴)的圆柱形有机玻璃反应器。用电化学Clark型探针(Hanna仪器HI 76407/4)测量溶解氧(DO)浓度。曝气由膜泵(SCHEGO)控制,以保持溶解氧浓度高于2 mgO2 /L。为此,数据采集单元(Agilent 349701A)也用作自动控制系统。实验装置如图2所示。
2.3耗氧速率(OUR)
从各污水处理厂曝气池中抽取的活性污泥,在使用前曝气数小时,以获得试验开始时的内源呼吸条件。呼吸计中所需的总悬浮固体浓度约为2–3gTSS/L;因此,偶尔需要用自来水稀释污泥。
初始底物浓度和初始生物量浓度的比(S0/X0)在0.044-0.096gcod/gVSS之间变化。
根据国际水协工作组的定义,实验程序为LSS型(静态气体、静态液体)[5]。当反应器中测得的溶解氧浓度达到设定的下限(2mgO2/L)时,自动控制系统开启鼓风机。曝气有固定的持续时间(通常为1分钟)。我们是通过测量呼吸引起的DO随时间的减少来估计的。
2.4.氨吸收率(AUR)和硝酸盐吸收率(NUR)
通过AUR和NUR试验研究了脱氮过程。
为了测定AUR,将800毫升的活性污泥放入呼吸计中,并与100毫升浓度为25–30mg/L的氨水溶液接触。混合液通过曝气保持悬浮,也为污泥提供5–6mgO2/L的氧气。试验持续时间为6小时,在此期间,采集了大约8个样品(第一小时3个,然后每小时1个)并分析了氨氮和硝酸盐氮含量。
使用完全搅拌和密闭式空气呼吸计测定NUR,其中800毫升活性污泥样品与100毫升具有所需浓度的硝酸盐溶液混合。为了提供易于生物降解的COD,还添加了乙酸盐。实验持续时间为6小时,在此期间,提取了大约8个样品(第一小时3个,然后每小时1个)并分析了硝态氮含量。
3、活性污泥模型
以活性污泥1号模型[22]为基础,建立了4CODf 的数学模型,并利用呼吸测量的实验结果进行了标定。4CODf 模型是一个微分代数方程(DAE)系统,用于求解相关基质的质量平衡。在他的整个版本中,如表2所示,模型包含四个COD分数,如下所述
-rbCOD部分(易于生物降解):它是可溶的,包括在有氧和缺氧条件下可以高速直接代谢的有机化合物,如VFA、碳水化合物、醇和氨基酸[23]。
-mbCOD部分(中速可生物降解):有机物的一部分,在好氧条件下可以在几个小时内水解。
- sbCOD部分(缓慢生物降解):它是由具有缓慢水解速度的有机物组成。它还包括从他的无机部分中清除的死的生物量。
-iCOD部分(惰性部分):表示不可生物降解的COD。
模型的动力学反应速率和化学计量参数如表2所示(其中:SR=rbCOD;SM=mbCOD;SS=sbCOD)。
可以看出,没有模拟在回流mbCOD和sbCOD上发生的水解,并且考虑了三种可生物降解的COD组分,例如根据它们的生物降解时间进行区分三种不同的基质。
为了缩短计算时间,将硝化过程模拟为一步过程。
假设rbCOD是缺氧过程中的电子给体部分。
对于异养生物量的衰变,采用死亡-再生的方法,将部分衰变生物量水解成缓慢可生物降解的基质。
3.1耗氧速率模型
缩短4CODf 模型(保持结构完整)以模拟氧摄取速率。根据试验过程中进入呼吸计的空气条件,引入了两种模型修正:
-计算中排除了否认过程。
-在异养和自养过程中,溶解氧不被认为是限制因子。
因此,耗氧速率计算如下:
模型方程在自制的评估软件中实现。该软件用FORTRAN语言编写,提供了呼吸测试过程中氧气消耗的动态模拟。输入参数为呼吸测定实验数据(即溶解氧消耗时间和温度)和表征分析数据,如废水(WW)、活性污泥(as)和混合液中TSS、VSS、COD和NH4在呼吸测定结束时的值。输出值为活性污泥的动力学和化学计量参数以及WW的COD分数。
用LSODA程序求解DAE系统,并用混合方法求出参数,得到了拟合曲线。 使用Evaluatoru软件可以估计呼吸过程中涉及的所有动力学和化学计量参数;因此,可以确定哪些参数必须计算,哪些参数在模拟过程中必须假设为常数值,哪些参数可以手动调整。输入和输出参数的综合列表见表3。
4、结果和讨论
对这些工厂的现场研究持续了几个月,在此期间,每周抽取污水和活性污泥样本。实验工作如下:
-1号厂:两个月的分析,20个呼吸测量试验,5 OUR(一式两份),4 个AUR和6个 NUR。
-2号厂:四个月的分析,53项呼吸测量试验,21个OUR(一式两份),6个AUR和5个NUR。
-3号厂:两个月的分析,30个呼吸测量试验,6个OUR(一式三份),6个AUR和6个NUR。
然后,在BioWIN软件中(使用4CODf 模型)实现通过呼吸计量分析获得的动力学和化学计量参数,以模拟2号厂的运行。
4.1.动力学和化学计量参数的评估
通过处理呼吸计量分析的数据来评估动力学和化学计量参数。特别是,Evaluatoru软件的校准涉及异养细菌的最大生长速率maxR、maxM、maxS(分别用于rbCOD、mbCOD和sbCOD)和相关的半饱和常数KSR、KSM和KSS。其他参数从文献中获得或如下文所示计算。识别分析不支持选择校准的参数具有定性性质。在Evaluatetour软件的帮助下,逐个改变参数,并可视化地评估对模拟响应程序的影响。
异养衰变率bH是根据内源性OUR计算出来的[24]。在内源呼吸概念中,衰变生物量的可生物降解部分(1-fi)被视为在没有外部基质的情况下经历自毁的均质基质[25]。
内源呼吸速率用公式(2)模拟:
以上公式可以得出:
为了获得内源性OUR ,在不添加外源底物的情况下进行呼吸测定。采集的AS样品(每株污水处理厂)进行48-72小时的呼吸测定试验,然后得到我们的表达如前所述。本研究中发现的bH值从0.017/天(3号厂)到0.052/天(2号厂)结果低于文献报道的值(在0.059-0.500/天范围内变化)[25]。然而,由于Vant Hoff–Arrhenius系数的范围很广,很难比较在不同温度下计算的衰变率[25]。
根据Van-rolleghem等人的建议,计算异养产量YH[26],通过添加真实废水的呼吸测定试验得出。我们的测量结果,与时间整合清除了内源性贡献,获得了底物
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