生活污水中BOD5与CODCr关系的区域性差异分析

生活污水含有大量可降解有机物,在厌氧条件下可以产生温室气体.IPCC(联合国政府间气候变化专门委员会)指南提供的计算温室气体的方法中,BOD₅和COD_Cr是计算CH₄排放的重要参数.以BOD₅和COD_Cr生化构成特性和数学模型为基础,对2005年347家城镇污水处理厂的ρ(BOD₅)和ρ(COD_Cr)数据进行分析,研究生活污水中ρ(BOD₅)与ρ(COD_Cr)关系的区域性差异.结果表明,生活污水中ρ(BOD₅)与ρ(COD_Cr)间的相关关系存在明显的区域特征,这种区域性差异主要由污水的来源和其理化特性决定.总体来看,ρ(BOD₅)/ρ(COD_Cr)值基本在0.4～0.5之间.在省级温室气体估算过程中,各省区可采用本地特有的ρ(BOD₅)/ρ(COD_Cr)值,进行源自生活污水的CH₄排放计算.      

污水处理厂进水BOD5浓度影响因素分析

本研究选取北方典型城市4座城镇污水处理厂的运行数据进行调查分析,重点分析进水BOD₅浓度的变化规律和影响因素。基于北方地区城镇居民用水量季节性差异较为明显、全年降雨分布相对集中的特点,综合考虑污水处理厂进水量变化、收水范围、降雨量等因素对进水BOD₅浓度变化产生的影响。分析表明,通常情况下,污水处理厂进水量增加时,进水BOD₅浓度会相应降低;收水面积较大,污水输送距离较长时,进水BOD₅浓度会相应降低;降雨也会造成部分污水处理厂出现进水BOD₅浓度下降的现象。在此基础上,提出污水处理提质增效和污水处理厂建设运行的建议及对策,为城镇污水处理提质增效工作提供参考。     

水流条件巨大变化对有机污染物降解速率影响研究

以三峡库区江段主要有机污染水质指标BOD₅为例,通过经验分析与计算,深入研究三峡水库建成前后水流条件巨大变化对BOD₅生化降解系数K₁的影响,并建立了与水流条件相关的经验关系式.研究表明,三峡水库建成以后,随着水位抬高,流速减缓,单位时间内BOD₅降解速率K₁将明显减小.      

A2/O+MBR工艺运行效果与碳排放特征研究

对北京市通州区H再生水厂采用的A²/O+MBR工艺运行效果与不同环节碳排放特征进行研究.结果表明：2018年该再生水厂对BOD₅,COD_cr,NH₄⁺-N,TN和TP的平均去除率分别为97.3%,94.1%,98.6%,77.0%,96.2%;全厂碳排放总量和吨水碳排放量呈春夏季节逐渐降低,秋冬季节缓慢升高的特征,全厂综合吨水碳排放量约为2.26kgCO₂e/t.碳排放总量中能耗碳排放量占主要地位,CH₄,N₂O和物耗碳排放量占比较小;统计分析显示CH₄,能耗和物耗吨水碳排放量与BOD₅,TN进水浓度及BOD₅去除率显著相关;N₂O吨水碳排放量与TN与BOD₅进水浓度显著相关;直接,间接吨水碳排放量与水量无显著相关性.     

组合MBR工艺中试系统处理高氨氮生活污水

以低碳氮比〔ρ(BOD₅)/ρ(TN)〕、高氨氮生活污水为研究对象,对强化缺氧/好氧+膜生物反应器(A/O+MBR)组合工艺系统的运行稳定性和处理效果进行中试研究.结果表明:在A/O工艺中引入纤毛填料,强化了组合工艺去除有机物及氨氮的效果,缓解了膜组件污染;根据进水负荷和温度变化,优化了工艺运行参数ρ(MLSS)和混合液回流比,系统稳定运行期间的HRT为6.7～11.9 h,膜通量为11～20 L/(m2·h);处理系统对BOD₅,COD_Cr,氨氮及SS的平均去除率分别达97.4%,87.2%,97.5%和100%,处理水ρ(BOD₅)≤ 6 mg/L,ρ(COD_Cr)≤ 40 mg/L,ρ(氨氮)≤5 mg/L;由于碳源缺乏,组合工艺对TN和TP去除率较低,分别为28.5%和26.8%,但处理水中的TN和TP以硝态氮和溶解性磷酸盐为主,是植物吸收氮源和磷源的主要形式,因此对符合再生水水源要求的处理水可作为城市绿化及农田灌溉用水回用,不仅可补充植物与作物生长必需的氮磷营养元素,而且为城市生活污水资源化提供了一条有效途径.      

基于支持向量机回归和小波变换的O3预报方法

使用南京工业区2016年6月1日~8月15日的臭氧（O₃）、O₃前体物及常规气象数据，结合多元线性回归（MLR）方法和小波变换（WT）改进支持向量机回归（SVR）对O₃小时浓度的预报精度.结果表明，通过WT方法将一个高变异性的序列转化为多个低变异性的序列后再处理可提高预报精度，M-WT-SVR预报的决定系数（R²）达到0.90，平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）分别为3.86×10^-9、28.26%和5.57×10^-9，优于M-SVR和SVR.低层细节序列主要与NO、NO₂和芳香烃有关，而更高层的近似序列受到气象条件、前体物和O₃前期浓度共同影响.与经典的MLR方法相比，M-WT-SVR对O₃小时浓度的预报有明显优势.     

高原环境下不同填充比对A/O-MBBR工艺脱氮除磷的影响

基于高原环境下,针对A/O-MBBR工艺探究了不同填充比下BOD₅、NH₃-N、TN、TP的去除效果。实验结果表明：填充比为50%时去除效果最佳,BOD₅、NH₃-N、TN、TP的平均去除率分别为88.08%、87.48%、86.03%、80.08%,其中TN出水质量浓度达到《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB 18918—2002)一级B排放标准。同时分析结果表明,高原背景下的温度、溶解氧(DO)也影响A/O-MBBR工艺脱氮除磷的效果。     

光谱表征评价2种不同预处理工程对DOM去除特征

为探究不同类型微污染水源预处理工程对水中溶解性有机物的去除特征,采用光谱表征结合多元统计方法,对盐龙湖预处理工程和通榆河预处理工程夏季各处理单元进出水水质进行研究。结果表明:夏季蟒蛇河及通榆河原水DO含量低于Ⅲ类水标准,蟒蛇河原水中a(254)较高,而通榆河原水中COD_Mn、BOD₅较高。盐龙湖预处理工程与通榆河预处理工程对COD_Mn、BOD₅、a(254)的去除率分别为4.19%、37.50%、1.55%和10.31%、23.49%、24.88%;从分子结构来看,盐龙湖预处理工程的预处理单元与通榆河预处理工程的高密度沉淀单元对DOM的改变最为明显,使DOM的浓度下降、分子量变小、苯环C的聚合程度增加。差异性分析表明:S_R与E₄₆₅/E₆₆₅、A₂/A₁、A₃/A₁呈显著正相关,a(355)与E₂₅₀/E₃₆₅呈显著负相关。该研究结果可为微污染水源预处理工程的优化运行及保障城市饮用水安全提供数据参考。     

浸没板式MBR处理生活污水造成膜堵塞的关键因素

采用浸没板式膜生物反应器对大学学生宿舍与食堂混合排水进行处理,试验系统应用A/O工艺,设置硝化槽与反硝化槽,日处理生活污水4 m3.当进水ρ(BOD₅)和ρ(COD_Cr)分别为90～450和120～900 mg/L时,出水ρ(BOD₅)和ρ(CODCr)分别为5～25和8～45 mg/L,去除率均较高.同时对膜污染进行了试验研究,阐述了ρ(MLSS),污泥粒径分布以及原水成分造成膜污染的机理.发现污泥粒径分布随ρ(MLSS)变化而发生改变,当ρ(MLSS)达到20.000 g/L以上时,污泥粒径明显减小,同时可导致膜污染的细微颗粒分布相对增高,这一现象得到ρ(MLSS)超过20.000 g/L时膜污染加剧的试验验证.      

一种基于小波变换和LSTM的大气污染物浓度预测模型

针对现有大气污染物浓度预测模型存在预测精度不高、污染物种类单一等不足的问题,通过小波分解将高维大气污染物数据转换为低维数据,再对分解序列建立长短期记忆网络（LSTM）预测模型,最后通过小波重构将分解序列重构为污染物时间序列,建立了1种基于小波变换（WT）的LSTM大气污染物预测模型（WT-LSTM）,用以预测目标区域内的次日平均ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（O₃）。采用长沙市2015—2018年10处国控站点的数据进行验证,结果表明:相对于LSTM、多元线性回归（MLR）和基于WT的WT-MLR模型,WT-LSTM的均方根误差和绝对平均误差均下降了50%,其对PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和O₃的污染等级预测准确率均在80%以上。     

深度学习方法在上海市PM2.5浓度预报中的应用

为提升PM_2.5浓度预报能力,尤其是对PM_2.5重污染的预报能力,以中尺度气象-化学耦合模式系统（WRF-Chem）为基础,结合中尺度WRF气象预报数据、地面及高空气象观测数据、PM_2.5浓度观测数据,基于人工智能深度学习序列到序列的算法建立了上海市PM_2.5统计预报模型.结果表明,人工智能深度学习算法（Seq2seq）明显修正了WRF-Chem模式由于模型非客观性造成的偏差,提高了上海市PM_2.5浓度的预报能力;该算法优化和修正了WRF-Chem模式结果,并通过检验发现可以使PM_2.5浓度预报值与实况值间的相关系数由0.51上升至0.79,均方根误差由25.9μg/m³下降至15.01μg/m³.而单独使用套索法（Lasso）线性回归算法对WRF-Chem模式优化效果不理想.基于Seq2seq的PM_2.5浓度预报修正模型能够有效提升预报精度.     

HRT对折流板式厌氧生物反应器处理印染废水的影响

针对印染废水水质水量变化大、ρ(BOD₅)/ρ(COD_Cr)低、色度高的特点,以苏南某污水厂(印染废水比例大于90％)调节池出水为研究对象,开展ABR(折流板式厌氧生物反应器)处理印染废水试验,处理规模为2 L/h,重点考察不同HRT(水力停留时间)下ABR对COD_Cr、色度的去除和对ρ(BOD₅)/ρ(COD_Cr)的提升效果. 结果表明:①当进水平均ρ(COD_Cr)为517 mg/L、色度为380倍、ρ(BOD₅)/ρ(COD_Cr)为0.20时,随着HRT(32、24、18、14和10 h)的缩短,COD_Cr平均去除率由46.1%降至22.5%,色度平均去除率由60.6%降至51.0%,出水ρ(BOD₅)/ρ(COD_Cr)由0.39降至0.30. ②随着格室数量的增加,ρ(COD_Cr)和色度逐渐降低,其中第1格室的COD_Cr和色度的去除率分别占总去除率的20.0%和51.0%,紫外-可见吸收光谱扫描也证明了这一点. ③经过ABR厌氧水解后污染物种类明显减少,说明ABR厌氧水解作用较好,可为后续好氧工艺奠定基础.      

Preparation and characterization of Fe2O3-CeO2-TiO2/γ-Al2O3 catalyst for degradation dye wastewater

In order to develop a catalyst with high activity for catalytic wet oxidation （CWO） process at room temperature and atmospheric pressure, Fe2O3-CeO2-TiO2/γ-Al2O3 catalyst was prepared by consecutive impregnation method and the prepared parameters were optimized. The structure of the catalyst was characterized by BET, XRF, SEM and XPS technologies, and the actual wastewater was used to investigate the catalytic activity of Fe2O3-CeO2-TiO2/γ-Al2O3 in CWO process. The experimental results showed that the prepared catalyst exhibited good catalytic activity when the doping amount of Ti was 1.0 wt% （the weight ratio of Ti to carriers）, and the middle product, Fe2O3-CeO2-TiO2/γ-Al2O3, was calcined in 450℃ for 2 h. The CWO experiment for treating actual dye wastewater indicated that the COD, color and TOC of actual wastewater were decreased by 62.23%, 50.12% and 41.26% in 3 h, respectively, and the ratio of BOD5/COD was increased from 0.19 to 0.30.     

Fenton法处理腈纶聚合废水

采用Fenton法处理腈纶聚合废水,考察药剂、反应条件等对处理效果的影响,并分析了其作用机理,确定了反应过程中的关键控制因素. 结果表明:Fenton法处理腈纶聚合废水时,影响COD_Cr去除率的因素依次为c(H₂O₂)＞反应时间＞pH＞c(Fe2+);最佳试验条件〔c(H₂O₂)为0.2 mol/L, c(Fe2+)为28.8 mmol/L, pH为2.5, 反应时间为150 min〕下处理腈纶聚合废水时,进水ρ(COD_Cr),ρ(BOD₅)和ρ(丙烯腈)分别为1 200.0,242.1和97.4 mg/L,出水分别为301.6,110.0和0 mg/L,去除率分别为74.9%,55.0%和100.0%,ρ(BOD₅)/ρ(COD_Cr)由0.2提高到0.36,废水可生化性显著提高,特征污染物丙烯腈得到有效去除.      

零价铝还原处理偶氮染料活性蓝222废水

为有效处理难生物降解的碱性偶氮染料废水,以典型偶氮染料RB222(活性蓝222)为处理对象,在碱性条件下直接采用零价铝进行还原处理,并系统评价了溶液pH、反应温度以及零价铝粉投加量等因素对偶氮染料分子降解效果的影响. 结果表明:随着pH从7.00增至12.00,脱色率从62.6%升至98.4%;零价铝粉投加量从5 g/L增至50 g/L,脱色率从90.8%升至98.8%. 零价铝还原处理偶氮染料最优条件:温度为60~80 ℃,零价铝粉投加量为10~25 g/L,体系pH为11. 在该条件下,经过2 h处理,脱色率超过99%,溶液可生化性〔ρ(BOD₅)/ρ(COD_Cr)〕从0.169升至0.386,易于后续生化处理. 电喷雾电离质谱(ESI-MS)和傅立叶变换红外线光谱分析仪(FTIR)分析表明,偶氮染料中—NN—(偶氮键)被破坏,还原产物中有苯胺类小分子. 根据试验结果推测偶氮染料的还原路径:水中的质子接受零价铝表面的电子生成活性氢,活性氢攻击—NN—,将偶氮化合物还原裂解成易于生物降解的苯胺类小分子物质. 通过处理江苏某地所取得的实际印染废水,废水的可生化性从0.126升至0.388,提高明显.      

高含盐有机废水MDAT-IAT生物处理工艺研究

在不同含盐量条件下,利用MDAT-IAT生物处理工艺,对废水的处理效果、活性污泥质量、污泥沉降性能和微生物相等方面进行了考察.结果表明,总水力停留时间为13.5 h,污泥龄为20.0 d,污泥回流比为200%的条件下,进水ρ(COD_Cr),ρ(BOD₅),ρ(NH₄+-N)和ρ(PO₄3--P)分别为690.3～821.8,470.0～600.0,58.4～71.9和2.4～4.1 mg/L,进水ρ(NaCl) 为30～80 g/L时出水ρ(COD_Cr),ρ(BOD₅),ρ(NH₄+-N),ρ(PO₄3--P) 和ρ(SS)分别为73.4～165.0,30.0～100.0,4.8～19.1,0.41～0.99,和48.5～123.6 mg/L.每次改变ρ(NaCl)时,污泥量都是先减少,后逐渐增多,同时系统中污泥SVI逐渐增大,污泥的沉降性能逐渐变差.      

基于机器学习方法的西安市数值模拟优化研究

为提高西安市ρ(PM_2.5)及ρ(O₃)预报准确率,更好地服务西安市预报预警工作,以CAMx模式预报结果为基础,结合中尺度WRF气象预报数据、ρ(PM_2.5)及ρ(O₃)观测数据,基于多元线性回归、岭回归、lasso回归、决策树、随机森林以及支持向量机6种机器学习优化模型,对西安市2019年PM_2.5及O₃模拟结果进行优化.结果表明:①CAMx模式对污染物的预报存在偏差,优化模型明显修正了CAMx模式的系统性偏差,提高了预报精度.②ρ(PM_2.5)及ρ(O₃)的均方根误差(RMSE)由174.00、37.11 μg/m3分别降至34.36~39.37、24.77~28.82 μg/m3,相关性系数(R)由0.63、0.78分别提至0.70~0.78、0.83~0.88.③不同模型对模拟值的订正优势不同,随机森林对PM_2.5优化效果显著,优化提高率为80%;支持向量机对O₃的优化效果最理想,优化提高率为36%;线性回归方法对O₃的优化效果较好,但对PM_2.5的优化效果相对较差.研究显示,机器学习模型显著优化了CAMx模拟结果,反映了利用机器学习修正空气质量数值模式预报结果的研究意义和可行性.      

UV/O3-Na2S2O8处理活性炭再生冷凝废水效能及机理

过热蒸汽法再生活性炭的过程中会产生大量含难降解有机物的冷凝废水,为去除冷凝废水中难降解COD,提高可生化性,采用紫外/臭氧活化过硫酸盐（UV/O₃-Na₂S₂O₈）氧化体系对活性炭再生冷凝废水进行处理,考察了O₃投加量、初始pH和Na₂S₂O₈投加量等因素对有机物处理效能的影响,并采用红外光谱、紫外-可见光谱和三维荧光等表征手段探究了冷凝废水处理过程中的变化机理。结果表明:当O₃投加量为30 mg/L,pH值为9.0,Na₂S₂O₈投加量为0.4 g/L时,在120 min内对冷凝废水的COD去除率达到82.1%,色度（CN）去除率达到86.3%。冷凝废水可生化性得到提高,BOD₅/COD值由0.17提升至0.46。由冷凝废水溶解性有机物（DOM）的表征可知,DOM中的腐殖质和发色基团被持续氧化,芳构化程度降低,色氨酸类有机物得到有效去除。结论表明,UV/O₃-Na₂S₂O₈氧化体系可有效去除冷凝废水中的难降解有机物。