摇动床生物膜反应器和活性污泥法组合技术处理高浓度有机废水的研究

利用摇动床生物膜反应器(简称摇动床)技术具有的容积负荷高与污泥产量低的优点,在普通活性污泥池的前部填充高性能丙烯酸树脂纤维(Biofringe)填料,研究了摇动床和活性污泥法组合技术处理高浓度有机废水的有效性。结果表明,该组合技术具有很强的有机物去除能力,当进水COD平均质量浓度由1500mg/L上升到2514mg/L时,出水COD的平均去除率基本保持在96%以上;整个运行阶段的出水COD浓度均满足《污水综合排放标准》(GB8978—1996)的二级标准;当进水NH4+-N浓度增加时,NH4+-N的去除率由99.7%降低到76.5%,但是在试验运行的整个阶段,摇动床和活性污泥法组合技术系统都表现出较强的硝化能力;活性污泥池中最高的混合液悬浮固体(MLSS)质量浓度为10625mg/L,最高MLSS约为普通活性污泥法的4倍;运行结束后的污泥产率为0.186,污泥产率仅为普通活性污泥法的50%左右。     

两相分配式生物反应器处理高盐废水中的苯酚

采用新型两相分配式生物反应器(TPPB)和前期研究得到的高效苯酚降解菌对高盐废水中苯酚的降解进行研究,研究中确定煤油为反应系统的最佳有机溶剂,并考察了废水苯酚含量、废水盐度以及搅拌器搅拌速度对苯酚降解的影响。结果表明,反应系统能正常降解苯酚含量为1 000～2 500 mg/L的高盐苯酚废水;反应系统在含盐量为100 g NaCl/L、搅拌速度为50 r/min的运行工况条件下,降解时间缩短为52 h,总酚去除率为20.58 mg/(L.h)。     

MBR在橡胶废水处理中的应用

橡胶废水具有含盐量高、色度高、有机污染成分含量高且难于生化降解等特点。膜生物反应器(MBR)技术的核心是生化处理加微滤膜过滤,通过将MBR技术应用于橡胶废水处理的实践表明,该技术对COD、氨氮、磷酸盐的平均去除率都达到了85%以上,再辅之以药剂处理后,降低了色度和难降解有机物含量,出水水质完全符合排放标准的要求,是一种解决橡胶污水处理难题的有效途径。     

降流式厌氧悬浮填料床工艺特性分析

厌氧生物技术能在无氧条件下,通过厌氧微生物的新陈代谢将废水中的有机物转化为无机物,同时产生具有能源回收价值的甲烷,并减少温室气体(CO2)的排放,符合节能环保的原则和发展趋势.在回顾厌氧技术以及厌氧反应器发展的基础上,从现代厌氧反应器的发展理念角度分析了新型厌氧反应器-降流式厌氧悬浮填料床(DASB)的工艺特性.降流式厌氧悬浮填料床在生物量的保持、微生物的多级多相和推流流态等方面较好地符合了新型现代厌氧反应器的发展要求,结构、运行简单,具有较好的处理效果,是中国农村污水处理或预处理的较佳选择.     

序批式生物膜反应器挂膜启动实现短程硝化

常温条件下(20～25℃),以模拟的人工配水为研究对象,采用序批式生物膜反应器(SBBR),在初期挂膜的基础上,笔者运用两种不同的挂膜方式即重新加入新泥和不加新泥而加大进水COD浓度来实现生物膜的快速启动。实验表明,2种挂膜启动通过14 d的培养与富集,NH4+-N与COD的处理效果都能分别达到85%和75%以上。将剩余污泥排尽后,采用第1种挂膜方式的反应器通过连续间歇曝气,达到了比较好的短程硝化效果。调整溶解氧,并且通过先下降后上升曝气量的方式,能进一步提高亚氮的出水。最终在DO为3.6 mg/L时,亚氮的积累率能达到平均74%左右,达到了比较好的亚硝化效果。而第2种挂膜方式培养的生物膜则以好氧反硝化菌为主,去除的氨氮由同化作用和培养的好氧反硝化菌去除,以后者为主。通过比较可以看出,为了实现短程硝化,第1种挂膜方式比第2种更具有优越性,有利于硝化菌种的生长和亚氮的积累,而第2种方式则有利于培养好氧反硝化菌。     

基因工程菌在厌氧膜生物反应器中对偶氮染料废水的脱色

印染和染料废水色度大,COD高,可生化性差.采用基因工程菌Escherichia coli JM109(pGEX-AZR)在厌氧膜生物反应器中,对模拟偶氮染料废水进行脱色研究.结果表明,系统对酸性红B有很好的脱色能力,且启动期短,脱色效率高,脱色率稳定在95%以上,对COD的去除率能达到68%.系统运行过程中,反应器内生物量稳定在0.4 g/L.EPS与生物量变化趋势一致,先升高后降低;pH值在运行初期由6.5降至6.2,后维持在6.6左右.系统运行27 d后进行第一次膜清洗,膜通量恢复为初始值的92%,系统运行周期约为26 d.     

生物流化床反应器生物膜特性研究进展

生物流化床技术应用于废水处理领域具有广阔的发展前景，生物流化床反应器对污染物的降解主要依赖于活性生物膜，研究生物膜的特性是提高反应器效率的重要手段。本文对描述生物膜特性的主要参数进行了综述，其中，生物膜种群构成的差异是影响反应器效率的最重要因素，本文重点探讨了生物膜中微生物的种群分布特征，种群的生态演替过程与反应器性能的关系，在此基础上，提出了对生物流化床生物膜特性进行强化的几种手段。     

SBR活性污泥系统对废水中Cu2+去除研究

为探究活性污泥法处理含铜废水的可行性,以活性污泥和模拟含铜废水为研究对象,开展了静态吸附和SBR系统动态去除试验,分别研究了Cu²⁺静态吸附效果、影响因素、吸附模型和吸附机理,以及Cu²⁺动态处理效果和系统变化。结果显示,活性污泥静态吸附Cu²⁺的适宜pH值为4～7,25℃下最大吸附量为41.13 mg/g;准二级动力学模型和Langmuir模型对吸附过程拟合较好,吸附机理主要包括表面有机络合、离子交换和静电吸附;SBR活性污泥系统对不同质量浓度(3 mg/L、5 mg/L、10 mg/L)Cu²⁺的去除率分别为95%～98.7%、67.8%～76.2%、72.9%～82.4%,化学需氧量(Chemical Oxygen Demand, COD)去除率稳定在90%以上,系统中污泥浓度(Mixed Liquid Suspended Solids, MLSS)和污泥体积指数(Sludge Volume Index, SVI)明显下降;在Cu²⁺长期作用下,活性污泥系统性能呈现先波动...     

两相分配生物反应器降解苯乙烯废气的研究

为提高生物法净化难溶性VOCs的效率,构建以硅油(体积分数为10%)为非水相的两相分配生物反应器(Two Phase Partitioning Bioreactor, TPPB)。通过响应面优化试验,探讨TPPB最佳工艺条件,研究进气质量浓度、循环液pH值、停留时间及液气比对苯乙烯废气净化效果的影响,并对比其与单相生物反应器(One Liquid Phase Bioreactor, OLPB)处理效果的差异。结果表明,进气质量浓度为400 mg/m³、停留时间为45.77 s、循环液pH值为7.26、液气比为0.25的最佳工艺参数下,TPPB的苯乙烯去除率达96.15%。基于数学模型拟合两种反应器的传质和生物降解过程,过程模拟发现同一停留时间下TPPB中最大传质分数均高于OLPB;苯乙烯去除负荷变化与Michaelis-Menten模型相关性较高(R²=98.2%),同一停留时间下TPPB的最大去除负荷和半饱和常数均高于OLPB。     

Anaerobic tapered fluidized bed reactor for starch wastewater treatment and modeling using multilayer perceptron neural network

Anaerobic treatability of synthetic sago wastewater was investigated in a laboratory anaerobic tapered fluidized bed reactor(ATFBR) with a mesoporous granular activated carbon(GAC)as a support material.The experimental protocol was defined to examine the effect of the maximum organic loading rate(OLR),hydraulic retention time(HRT),the efficiency of the reactor and to report on its steady- state performance.The reactor was subjected to a steady-state operation over a range of OLR up to 85.44 kg COD/(m~3.d).The COD removal efficiency was found to be 92% in the reactor while the biogas produced in the digester reached 25.38 m~3/(m~3·d) of the reactor. With the increase of OLR from 83.7 kg COD/(m~3.d),the COD removal efficiency decreased.Also an artificial neural network(ANN) model using multilayer perceptron(MLP)has been developed for a system of two input variable and five output dependent variables. For the training of the input-output data,the experimental values obtained have been used.The output parameters predicted have been found to be much closer to the corresponding experimental ones and the model was validated for 30% of the untrained data.The mean square error(MSE)was found to be only 0.0146.