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基于ASM2d的MSBR工艺脱氮除磷优化运行诊断与改造
更新时间:2017-01-01 来源:《给水排水》 作者:李悦,张金松,邓仁健

摘要:为满足较高的污水排放标准,同时考虑降低污水处理运行成本、节省基建费用等因素,通过国际水协推出的活性污泥数学模型ASM2d建立适用于污水处理厂实际运行状况的水质模型,对YT污水处理厂进行了工艺优化诊断,并提出了改造方案,确保工艺运行经济、高效,出水水质能够稳定达标。

1 污水处理厂概况

YT污水处理厂始建于2001 年,占地面积11.35hm2。工程分2期建设,近期按12万m3/d实施,远期总规模为20万m3/d。由于该厂地处大鹏湾海域,属于敏感区域,急需对该厂进行升级改造,使出水达到GB 18918-2002一级A标准。该厂的主体工艺为7池MSBR工艺(ModifiedSequencing Batch Reactor),该工艺原理和运行方式详见文献[1,2]。预处理设施为2格曝气沉砂除油池,设计规模为12万m3/d,设计停留时间为11.3min。MSBR反应器的主要设计参数如下:总容积为23 859m3,其中厌氧池1 647m3,缺氧池1 367m3,好氧池8 670m3,污泥浓缩池1 015m3,预缺氧池1 094m3,SBR池5 033m3(2个);设计HRT为14.3h;MLSS为2~4g/L;设计污泥龄 为6.6~10.7d;污泥回流比r′为1.5,浓缩污泥回流比r为0.3~0.5,混合液回流比R 为1.5;SBR池运行周期为4h,包括缺氧及好氧共90min,预沉淀30min,出水120min。

2 工艺优化诊断的过程及方法

针对YT污水处理厂的实际情况和相关研究结果[3],将优化诊断工作分为以下5个步骤。

(1)对MSBR池沿程单元工况及设备运行状况进行评估。收集整理近5年的历史运行资料和各处理构筑物现有运行数据参数,例如日流量、总变化系数、进出水水质的污染物浓度及pH、日排泥量、溶解氧、设备运行操作参数的范围和精度等。根据优化升级改造目标(一级A标准),对现有处理设施进行评估及提出建议,为工艺优化及升级改造方案的选择提供依据。

(2)数据收集与整理。对MSBR工艺沿程各功能单元进行现场取样分析,以获得该厂数学模型构建所需的基本数据;主要测定指标有:COD、SS、NH3-N、NOx-N、TN、TP、PO3+4 -P、pH、耗氧速率(OUR)、MLSS及MLVSS等,其测定方法参见文献[4];并根据文献[5]的方法对进水的COD进水组分划分。收集相关的工艺参数,如进水量、曝气量、DO、排泥量、浓缩污泥回流量、污泥回流量及混合液回流量等。

(3)活性污泥数学模拟模型的建立和校正。依照物料平衡原理和各反应单元的流态特征,以国际水协ASM2d模型为模拟机理,以GPS-X仿真软件为模拟平台,利用上述收集得到的长期生产数据为基础,构建了YT 污水处理厂的数学模拟模型[6]。

主要包括4个步骤:①MSBR工艺反应器的构建方法:MSBR工艺的SBR池是一种时间及空间交替的反应器,不能直接模拟,故采用“A2/O+推流反应器+矩形沉淀池”的简化模型来模拟MSBR工艺的反应过程[6];②静态模拟:利用该厂长期的平均进水水量、水质及工艺参数,静态模拟考察模拟出水与实际出水的吻合程度,评价所构建模型是否满足要求,并

判断模型参数是否需要校核;③参数校核:若模型参数必须校核,则依据灵敏度分析确定关键的校核参数,并求解最优目标函数得到校核后的模型参数;④动态模拟检验:对所构建MSBR工艺数学模型进行动态检验。

(4)通过校核后的模型来模拟评价不同运行工况的处理效能,并依据高效、稳定、可靠的原则,提出最优的工艺运行条件及升级改造方案。

3 模拟评价及优化诊断分析

3.1 静态模拟试验与参数校核

首先,2011年10~12月期间对YT 污水处理厂的进水进行取样(共10次),并对其COD组分进行划分,取平均比例作为COD的组分。其次,利用2010年11月~2011年2月该厂的平均进水水量、水质和工艺参数为模型输入数据,静态模拟考察出水模拟值与实际值的吻合程度;其中化学计量数和动力学参数均采用ASM2d模型的默认值;采用龙格-库塔-费尔伯格法对模型的微分方程进行求解。结果表明:静态模拟的COD、TN与实际出水的相对误差分别为6.8%和2.1%,均小于10%。但是对NH3-N 和TP 均超过了10% (26.3% 和33.3%)。究其原因:一方面是由于出水NH3-N和TP指标绝对值很低,虽然误差的绝对值较小,但是相对误差较大;另外一方面是说明模型的相关动力学参数有待校核调整。最后,利用灵敏度分析方法对所构建的数学模型的化学计量数与动力学参数进行分析,确定需要校核的参数为YPAO、YH好氧、YH缺氧、YPO4、μAUT、bAUT、KNH4、bH、ηNO3、μPAO、bpp、bPAO、qpp,并利用最优目标函数对参数进行优化求解。

版权、出处:《给水排水》

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