超声-微电解法预处理焦化废水

采用超声-微电解法预处理焦化废水,结果表明,联用处理效果优于超声波法或铁碳微电解法单独处理效果。当反应条件为超声波声功率180 W、曝气量1.5 L/min、投加铁屑量80 g/L、处理时间90 min时,COD去除率可达24%,NH3-N的去除率达30%,挥发酚的去除率达32%。     

焦化干气制氢装置燃烧爆炸危险性分析与预防

分析了中国石化沧州分公司10000m^3／h焦化干气制氢装置生产过程中可能发生的燃烧爆炸危险,并提出了预防措施。     

高硫石油焦合理利用及其污染防治措施分析

通过分析石油焦的来源和特性,提出炼油厂延迟焦化装置产出的高硫石油焦直接进入厂内循环流化床锅炉是处理高硫石油焦较为合理的途径。通过采取有效的环保治理措施,可减少燃烧烟气中SO2,NOx的排放。     

模糊物元模型在焦化厂大气环境质量综合评价中的应用

随着焦化行业的快速发展,其环境污染问题也日益暴露出来,以大气污染最为严重。将熵值理论与模糊物元分析法相结合,建立了焦化厂大气环境质量评价的模糊物元模型,并根据焦化厂的大气环境质量现状提出了反映其污染程度的Ⅰ-Ⅳ级质量分级标准。研究结果表明,运用模糊物元模型评价大气环境质量状况是可行的,焦化厂各测点的大气环境质量均达到安全级（Ⅲ级）。     

鼎鑫煤化有限公司焦化废水处理工程实践

介绍了河北涉县鼎鑫煤化有限公司的焦化废水处理工程,详细论述了该工程所采用的"隔油+气浮+生化处理+脱色混凝"处理工艺,分析了DO、pH及温度等因素对运行效果的影响,并对该工程运行后的综合效益进行了分析.运行结果显示:系统出水的COD、SS、NH3-N、挥发酚、氰化物、硫化物、石油类质量浓度分别为140,100,20,0...     

低温焦化废水铁炭微电解-AO的研究

在4～13℃低温环境中,Fe∶C=10∶1、pH=1.5空气搅拌条件下,Fe-C微电解对高浓度焦化废水COD的去除率为19.7％,B/C值从0.236提高到0.571.未加稀释水的条件下,Fe-C预处理后焦化废水厌氧COD去除率与常规补加稀释水的效果相当,静态自然消解速率为123.1 mg/L·d.处理后的焦化废水CO...     

A2/O工艺处理焦化废水实例

焦化废水水质复杂,COD、氨氮浓度高,给污水处理站运行带来很大困难。本文通过大量工艺指标,对A2/O工艺处理焦化废水中的影响因素和操作要点进行了分析和探讨,旨在为A2/O工艺处理焦化废水提供更多的参考和帮助。     

微电解法处理焦化废水影响因素研究

采用微电解法对焦化废水进行脱氮处理,并对其影响因素进行了优化研究。实验结果表明,控制进水pH值为3．0左右,炭粉的粒径为80目,搅拌速率为170r／min,反应时间为70min,Fe／C为1：1．3和混凝pH值为9．0左右,处理效果最佳;本实验对亚硝化后的焦化污水进行微电解处理,NO2^--N的去除率可达60％以上,TN的去除率可达50％以上。结果表明,此微电解工艺对各种高含氮、高浓度难降解有机物废水处理技术可行。     

疏水性分子筛对焦化废水生物处理尾水的吸附过程解析

采用表面活性剂为模板剂常温一步合成疏水性介孔分子筛(MCM-41-dry)和通过煅烧去除模板剂得到亲水性介孔材料(MCM-41-cal).分别以制备的两种分子筛作为吸附剂吸附焦化废水生物出水中COD和TOC组分,考察吸附剂浓度、pH值等对吸附过程的影响,并对吸附过程进行动力学拟合.结果表明,MCM-41-dry的吸附效果远远强于MCM-41-cal,归因于含有模板剂的材料表面具有较强的疏水性及含有高吸附容量的季铵基团.在25℃、吸附剂浓度为2g·L-1时,MCM-41-dry对焦化废水中COD和TOC的去除率分别达53%和66%,吸附量分别为64mg·g-1和17mg·g-1.拟二级动力学模型能够真实反映整个吸附过程.水样吸附前后的GC/MS数据表明,焦化废水生物出水中残留了长链烷烃、卤代物、多环芳烃等难降解有机物,经MCM-41-dry吸附后,各种物质浓度均得到降低,MCM-41-dry尤其对疏水性烷烃类有较好的吸附效果,表明该吸附剂能够优先吸附疏水性物质.此外,吸附剂对水具有一定的润湿性能,能与废水充分接触,从而利于其吸附水中的污染物,这使其用于实际废水的处理成为可能.     

Application of probabilistic risk assessment at a coking plant site contaminated by polycyclic aromatic hydrocarbons

Application of Probabilistic Risk Assessment （PRA） and Deterministic Risk Assessment （DRA） at a coking plant site was compared. By DRA, Hazard Quotient （HQ） following exposure to Naphthalene （Nap） and Incremental Life Cancer Risk （ILCR） following exposure to Benzo（a）pyrene （Bap） were 1.87 and 2.12 × 104. PRA revealed valuable information regarding the possible distribution of risk, and risk estimates of DRA located at the 99.59th and 99.76th percentiles in the risk outputs of PRA, which indicated that DRA overestimated the risk. Cleanup levels corresponding acceptable HQ level of 1 and ILCR level of 104 were also calculated for both DRA and PRA. Nap and Bap cleanup levels were 192.85 and 0.14mg.kg-1 by DRA, which would result in only 0.25% and 0.06% of the exposed population to have a risk higher than the acceptable risk, according to the outputs of PRA. The application of PRA on cleanup levels derivation would lift the cleanup levels 1.9 times for Nap and 2.4 times for Bap than which derived by DRA. For this coking plant site, the remediation scale and cost will be reduced in a large portion once the method of PRA is used. Sensitivity analysis was done by calculating the contribution to variance for each exposure parameter and it was found that contaminant concentration in the soil （Cs）, exposure duration （ED）, total hours spent outdoor per day （ETout）, soil ingestion rate （IRs）, the air breathing rate （IRa） and bodyweight （BW） were the most important parameters for risk and cleanup levels calculations.