2. 武汉大学动力与机械学院, 武汉 430072
2. School of Power and Machanical Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072, China
浙能阿克苏热电有限公司生产用水水源为新疆阿克苏市污水处理厂再生水。该城市再生水具有硬度高、碱度高、COD高等特点,为使其达到电厂循环冷却水水质标准,需进行混凝澄清预处理。电厂的混凝澄清预处理对硬度、碱度和COD去除的效果并不显著,本文选取对再生水预处理影响最大的三个变量,即混凝剂聚合氯化铝(PAC)加药量、搅拌速度和澄清时间,采用响应面法得到最佳处理参数,并用粒度分析法分析混凝澄清过程中沉淀颗粒的粒径,研究沉降速率与粒度之间的关系,使混凝澄清过程得到进一步优化,对于城市再生水回用于电厂的混凝沉降预处理具有一定的参考和指导作用。
1 实验材料与方法 1.1 材料与仪器实验用水为新疆阿克苏市污水处理厂再生水,pH值为6.5~8.2,浊度最高为64.9 NTU,COD最高为44.9 mg/L,总硬度为3.00~6.36 mmol/L,总碱度为1.95~4.88 mmol/L。实验用仪器为WZB-175浊度计,SALD-2300激光粒度衍射仪。
1.2 实验方法本文采用的实验方法为响应面法和粒度分析法。响应面法是一种优化工艺条件的数学处理方法[1-5],用多元二次回归方程拟合因素和响应值之间的函数关系,通过分析回归方程,可获得最优工艺参数[6-11],解决多变量问题[12-13]。粒度分析法是用激光衍射技术测量粒度,当激光束穿过分散的不同粒度颗粒样品时,会产生不同强度和不同角度的散射光,通过采集散射光数据形成谱图,最后分析计算颗粒粒度分布,这种方法具有测量粒度范围宽、适合应用广、测量速度快、精度高等优点。
2 响应面法优化混凝沉降预处理过程本文选取影响因子最大的三个变量,即混凝剂加药量A、澄清时间B、搅拌速度C,以浊度去除率R为响应值,使用响应面设计软件Design Expert10.0拟合因素与响应值之间的函数关系,实验设计及结果如表 1所示。
| 表 1 回归模型方差分析 Table 1 Regression model variance analysis |
根据表 1的数据拟合得到的浊度去除率的回归方程为:
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(1) |
由表 1中的分析结果可知,一次项A和B,交互项AB和二次项A2和C2对浊度去除率影响极显著,其他因素的影响不显著。响应面回归模型的P值< 0.000 1,达到了极显著水平(P < 0.01)[14]。
为进一步考察回归模型的可靠性和精确性,计算该模型的决定系数R2、校正决定系数RAdj2和精度Ap,分别为0.998 6、0.996 8和72.659。在任一模型中,R2通常在0~1变化,越接近1说明模型拟合效果越好,反之亦然。该模型R2为0.998 6,说明超过99%的数据可以通过该模型来描述,表明拟合模型与实际实验拟合较好。R2主要受拟合数据点数量的影响,增加参数的数量可进一步提高R2,因此单纯通过考察R2的大小不能合理地评价模型的优劣。RAdj2通常小于R2,表示变量的响应值对模型自由度的偏离情况,RAdj2越大说明实验值与预测值之间的偏差越小,模型越精确。模型中RAdj2为0.996 8,与R2接近,说明模型有较高的准确性和通用性。精度Ap远大于4,表明模型具有较好的信噪比,误差对实验结果的干扰较小[15-18]。
根据回归方程得出不同因素的响应面结果,通过3D响应面图将回归模型展现出来,并且由响应面分析出自变量对响应值的影响,同时判断出响应值对自变量变化的敏感程度。在响应面图中,曲面越陡峭,说明该因素对响应值的影响越显著[19]。
2.1 澄清时间与混凝剂加药量对浊度去除率的影响图 1为澄清时间与混凝剂加药量交互作用对浊度去除率的影响。由图 1可知,混凝剂加药量对浊度去除率的影响非常显著,澄清时间对浊度去除率的影响较为显著。当混凝剂加药量大于50 mg/L时,浊度去除率随着混凝剂加药量的增大显著提高。当混凝剂加药量接近250 mg/L时,浊度去除率达到最大。当澄清时间大于20 min时,浊度去除率随着澄清时间的增长逐渐增大,在澄清时间达到60 min时,浊度去除率最大。这是由于当澄清时间较短时,水中絮体还未完全稳定聚集或沉淀,当澄清时间达到60 min时,絮体沉淀完全,浊度下降至最小值。
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| 图 1 澄清时间与混凝剂加药量对浊度去除率的影响 Figure 1 Effect of clarification time and coagulant dosage on turbidity removal rate |
图 2为澄清时间和搅拌速度交互作用对浊度去除率的影响。由图 2可知,搅拌速度对浊度去除率的影响不明显,当搅拌速度为100 r/min左右时,浊度去除率达到最大。且两者之间的交互作用对浊度去除率的影响也并不明显,在澄清时间变化的条件下,搅拌速度对浊度去除率的影响也不剧烈,曲边非常平缓。
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| 图 2 澄清时间与搅拌速度对浊度去除率的影响 Figure 2 Effect of clarification time and stirring speed on turbidity removal rate |
图 3为混凝剂加药量和搅拌速度的交互作用对浊度去除率的影响。由图 3可知,混凝剂加药量对浊度去除率的影响较为显著,其曲面十分陡峭。而无论混凝剂加药量如何变化,搅拌速度对浊度去除率的影响都不显著。在搅拌速度为50~150 r/min时,机械搅拌速度对混凝过程中矾花的聚集和沉降的促进作用有限,浊度去除率在此区间内呈现先增大后降低的趋势。
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| 图 3 混凝剂加药量与搅拌速度对浊度去除率的影响 Figure 3 Effect of coagulant dosage and stirring speed on turbidity removal rate |
通过分析三项自变量对响应值的影响,响应面软件Design Expert10.0拟合出了能使浊度去除率达到最高值的混凝沉降参数值:混凝剂加药量为230 mg/L、澄清时间为53 min、搅拌速度为95 r/min,此时最高浊度去除率95.60%,水中浊度小于0.5 NTU,可以满足回用电厂的水质要求。
3 粒度分析法优化混凝沉降预处理过程在混凝沉淀过程中,为得到更优的实验条件对实验后水样中沉淀颗粒粒径进行测量和研究,并与相关沉淀机理和动力学原理相结合。
斯托克斯沉降公式如下[20]:
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(2) |
式中:v为沉降速率,cm/s;ρ为微粒的密度,kg/m3;ρ0为液相的密度,kg/m3;r为微粒的半径,μm;g为重力加速度,m/s2;μ为液相的黏度,mPa·s。
水样中黏度约为2.98 mPa·s,微粒密度约为2540 kg/m3,液相密度约为1000 kg/m3,通过对微粒粒径的测量可以计算出近似的微粒沉降速度[21-22]。由公式(2)可知,水样中颗粒的沉降速率与粒径的平方成正比,在实际研究中,为使反应后水样中的颗粒尽快沉淀,应选择能使沉淀颗粒粒径最大、沉淀速率最快的实验条件。
3.1 混凝剂加药量对粒径分布的影响取再生水原水,设置PAC的加药量为50 mg/L、150 mg/L和250 mg/L,搅拌速度为150 r/min,搅拌时间为30 s,静置10 min,取下层浊液分析其颗粒粒径。
图 4为PAC加药量对微粒粒径和中值粒径的影响。由图 4可知,当PAC加药量为50 mg/L时,水中95%的颗粒粒径集中在0.23~0.29 μm,中值粒径仅为0.26 μm。而当PAC加药量为250 mg/L时,水中颗粒的粒径主要集中在10.69~100.63 μm,中值粒径提高至26.58 μm,沉降速率达到最大值0.19 mm/s。因此,提高PAC的加药量可以显著提高混凝沉降过程中颗粒的沉降速率。
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| 图 4 PAC加药量对微粒粒径和中值粒径的影响 Figure 4 Effect of PAC dosage on particle size and median particle size |
取再生水原水,设置PAC的加药量为250 mg/L,搅拌速度为100 r/min、150 r/min和200 r/min,搅拌时间为30 s,静置10 min,取上层清液和下层浊液分析其颗粒粒径。
图 5和图 6分别为搅拌速度对上层清液和下层浊液中微粒粒径和中值粒径的影响。由图 5可知,搅拌速度对澄清过程中颗粒粒径的影响并不显著。当搅拌速度为100 r/min时,水中上层清液微粒的中值粒径为0.21 μm,这时絮凝沉淀较完全,由于机械搅拌不剧烈,导致清液的颗粒粒径较小,微粒沉淀速率小。当搅拌速度为150 r/min和200 r/min时,上层清液的微粒粒径主要集中在0~15 μm,中值粒径为8.38 μm和7.69 μm,因此提高搅拌速度会导致水中上层清液颗粒粒径变大。
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| 图 5 搅拌速度对上层清液微粒粒径和中值粒径的影响 Figure 5 Effect of stirring speed on particle size and median particle size of supernatant liquid |
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| 图 6 搅拌速度对下层浊液微粒粒径和中值粒径的影响 Figure 6 Effect of stirring speed on particle size and median particle size of lower turbidity liquid |
由图 6可知,混凝澄清后的下层浊液微粒的粒径分布主要集中在15~25 μm,且搅拌速度的改变对层浊液中颗粒粒径的影响并不明显。中值粒径在搅拌速度为150 r/min时达到最大值20.15 μm,此时颗粒沉降速度最大为0.11 mm/s。
3.3 搅拌时间对粒径分布的影响取再生水原水,设置PAC的加药量为250 mg/L,搅拌速度为150 r/min,搅拌时间分别为10 s、30 s和60 s,静置10 min,取下层浊液分析其颗粒粒径。
图 7为搅拌时间对下层浊液微粒粒径和中值粒径的影响。由图 7可知,当搅拌时间为30 s时,水中颗粒中值粒径取得最大值25.02 μm,此时沉降速率也达到最大值0.18 mm/s。当搅拌时间为10 s时,水中微粒粒径集中在10~20 μm;当搅拌时间为30 s时,粒径分布范围显著地向更高区域移动;当搅拌时间为60 s时,粒径分布范围又略有降低。为获得最好的混凝效果,选择搅拌时间为30 s,此时颗粒的沉淀速率最快。
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| 图 7 搅拌时间对下层浊液微粒粒径和中值粒径的影响 Figure 7 Effect of stirring time on particle size and median particle size of lower turbidity liquid |
取再生水原水,设置PAC的加药量为250 mg/L,搅拌速度为150 r/min,搅拌时间为30 s,分别静置1 min、10 min和30 min,取下层浊液分析其颗粒粒径。
图 8为沉淀时间对下层浊液微粒粒径和中值粒径的影响。由图 8可知,当沉淀时间为30 min时,水中颗粒中值粒径达到最大值30.20 μm,沉降速率也达到最大值0.26 mm/s。而沉淀时间为1 min时,水中颗粒的中值粒径仅为7.56 μm,沉降速率仅为0.016 mm/s。因此提高沉淀时间可以显著增大水中颗粒的粒径。从粒径分布图可以看出,沉淀10 min和30 min后水样的粒径分布曲线十分接近,说明水中颗粒在沉淀10 min后絮体结合的速度已经变得十分缓慢。
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| 图 8 沉淀时间对下层浊液微粒粒径和中值粒径的影响 Figure 8 Effect of precipitation time on particle size and median particle size of lower turbidity liquid |
采用响应面模型法和粒度分析法,对城市再生水处理为电厂生产用水的混凝澄清的净化效果进行微观层面的研究,得出以下结论。
(1)由响应面模型分析可知,混凝剂加药量和澄清时间对浊度去除率的影响较为显著。由响应面软件拟合得到最高浊度去除率的参数:混凝剂加药量230 mg/L、澄清时间53 min、搅拌速度95 r/min,此时最高浊度去除率达到95.60%,水中浊度小于0.5 NTU。
(2)提高PAC的加药量可以显著提高混凝沉降过程中颗粒物的沉降速率。为得到最好的混凝效果,PAC的最佳加药量为250 mg/L,此时沉降速度最快。
(3)搅拌速度和搅拌时间对沉淀物粒径影响不显著。为得到较好的沉淀速率和较好的水质稳定性,最佳参数为搅拌速度150 r/min,搅拌时间30 s。
(4)提高沉淀时间可以显著增大颗粒的粒径和沉降速率澄清时间为30 min时,混凝沉降过程中颗粒物中值粒径为30.20 μm,沉降速率为0.26 mm/s;沉淀时间为1 min时,颗粒中值粒径仅为7.56 μm。
| [1] |
郑伯坤. 基于响应面分析法的全尾砂絮凝沉降试验及参数优化研究[J].
矿业研究与开发, 2022, 42(7): 30-34 ZHENG Bokun. Flocculation and Sedimentation Test of Full Tailings Based on Response Surface Methodology and Parameter Optimization Research[J]. Mining Research and Development, 2022, 42(7): 30-34 ( 0)
|
| [2] |
庞健, 许刚, 郭海辰, 等. 应用响应面分析法优化布氏菌活疫苗的冻干工艺参数[J].
中国疫苗和免疫, 2022, 28(6): 704-709 PANG Jian, XU Gang, GUO Haichen, et al. Optimization of freeze-drying process parameters for live Brucella vaccine using response surface methodology[J]. Chinese Journal of Vaccines and Immunization, 2022, 28(6): 704-709 ( 0)
|
| [3] |
康嘉伟, 孙鹏程, 张宇哲, 等. 响应面分析法优化棉籽加工废液的脱色工艺[J].
食品研究与开发, 2023, 44(2): 132-137 KANG Jiawei, SUN Pengcheng, ZHANG Yuzhe, et al. Optimization of Decolorization Process of Cottonseed Processing Wastewater by Response Surface Methodology[J]. Food Research and Development, 2023, 44(2): 132-137 ( 0)
|
| [4] |
费庆志, 姜慧, 陈仕崎. 基于响应面分析法优化芬顿处理废乳化液[J].
大连交通大学学报, 2023, 44(1): 112-119 FEI Qingzhi, JIANG Hui, CHEN Shiqi. Optimization of Fenton Method for Emulsion Treatment Based on Response Surface Analysis[J]. Journal of Dalian Jiaotong University, 2023, 44(1): 112-119 ( 0)
|
| [5] |
孔彬, 黄志鹏, 杜健鹏, 等. 基于响应面分析法的水质中邻苯二甲酸酯检测方法优化[J].
环境污染与防治, 2023, 45(3)376-383, 407 KONG Bin, HUANG Zhipeng, DU Jianpeng, et al. Optimization of detection method for phthalate acid esters in water quality based on response surface methodology[J]. Environmental Pollution & Control, 2023, 45(3)376-383, 407 ( 0)
|
| [6] |
李欣, 张慧超, 刘志伟, 等. 基于响应面法的电絮凝处理高浓度聚丙烯酰胺废水工艺优化[J].
工业用水与废水, 2021, 52(2): 14-15 LI Xin, ZHANG Huichao, LIU Zhiwei, et al. Process optimization of electrocoagulation treatment of highconcentration polyacrylamide wastewater based on response surface methodology[J]. Industrial Water & Wastewater, 2021, 52(2): 14-15 ( 0)
|
| [7] |
刘杨, 蒋文明, 陈树军, 等. 基于响应面的电絮凝除乳化油研究[J].
实验室研究与探索, 2018, 37(12): 20-21 LIU Yang, JIANG Wenming, CHEN Shujun, et al. A Study on EIectrocoaguiation to Remove Emulsified Oil Based on Response Surface[J]. Research and Exploration in Laboratory, 2018, 37(12): 20-21 ( 0)
|
| [8] |
付向辉, 张立刚, 李立, 等. 电絮凝除铊工艺的响应曲面优化[J].
稀有金属, 2020, 44(5): 530-532 FU Xianghui, ZHANG Ligang, LI Li, et al. Optimization of Electrocoagulation Process for Thallium Removal from Aqueous Solutions by Response Surface Methodology[J]. Chinese Journal of Rare Metals, 2020, 44(5): 530-532 ( 0)
|
| [9] |
赵夏生, 崔兵, 徐舒宁, 等. 脉冲电絮凝处理电镀废水的工艺优化与应用[J].
中国给水排水, 2020, 36(5): 85-86 ZHAO Xiasheng, CUI Bing, XU Shuning, et al. Optimization and Application of Pulse Eletrocoagulation Process for Electroplating Wastewater Treatment[J]. China Water & Wastewater, 2020, 36(5): 85-86 ( 0)
|
| [10] |
郭留城, 杜利月, 冯慧慧, 等. 响应面法优化氧化槐定碱脂质体的制备及表征[J].
河南师范大学学报(自然科学版), 2022, 50(2): 113-114 GUO Liucheng, DU Liyue, FENG Huihui, et al. Optimization of preparation and characterization of oxysophoridine liposomes by response surface methodology[J]. Journal of Henan Normal University(Natural Science Edition), 2022, 50(2): 113-114 ( 0)
|
| [11] |
杨朝晖, 龚家宽, 曾光明, 等. 基于饱和沉淀Ca(DBS) 2及结合MBFGA1絮凝沉降去除罗丹明b[J].
湖南大学学报(自然科学版), 2018, 45(12): 154-155 YANG Chaohui, GONG Jiakuan, ZENG Guangming, et al. Removing Rhodamine b Based on Enhanced Precipitation of Calcium Dodecyl Benzene Sulfonate Combined with Microbial Flocculation GA1[J]. Journal of Hunan University(Natural Sciences), 2018, 45(12): 154-155 ( 0)
|
| [12] |
ZHANG Z. M., ZHENG H. L.. Optimization for decolorization decolorization of azo dye acid green 20 by ultrasound and H2O2 using response surface methodology[J].
Journal of Hazardous Materials, 2009, 172(2-3): 1388-1393 ( 0)
|
| [13] |
ZHU X. B., TIAN J. P., LIU R., et al. Optimization of Fenton and electro-Fenton oxidation of biologically treated coking wastewater using response surface methodology[J].
Separation and Purification Technology, 2011, 81(3): 444-450 ( 0)
|
| [14] |
谢慧娜, 李杰, 朱雪燕, 等. 响应面法优化混凝处理夏季高浊度黄河水[J].
工业水处理, 2020, 40(2): 45-49 XIE Huina, LI Jie, ZHU Xueyan, et al. Response Surface Methodology for Optimizing Coagulation Treatment of Summer High Turbidity Yellow River Water[J]. Industrial Water Treatment, 2020, 40(2): 45-49 ( 0)
|
| [15] |
刘研萍, 饶玉凤, 兰淼, 等. "三气"合采产出水的加载絮凝预处理响应面优化[J].
环境工程学报, 2021, 15(1): 218-219 LIU Yanping, RAO Yufeng, LAN Miao, et al. Optimization of loading flocculation pretreatment of produced water from "three gases" comining using response surface methodology[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2021, 15(1): 218-219 ( 0)
|
| [16] |
杨海燕, 付凯, 师路远, 等. Box-Behnken响应面法优化电絮凝工艺处理初期雨水研究[J].
应用化工, 2022, 51(5): 1301-1303 YANG Haiyan, FU Kai, SHI Luyuan, et al. Box-Behnken response surface optimization of electro-nocculation process for initial rainwater treatment[J]. Applied Chemical Industry, 2022, 51(5): 1301-1303 ( 0)
|
| [17] |
贾艳萍, 单晓倩, 宋祥飞, 等. 响应面法优化餐饮废水混凝工艺研究[J].
化工学报, 2021, 72(9): 4931-4940 JIA Yanping, SHAN Xiaoqian, SONG Xiangfei, et al. Optimization of coagulation process for restaurant wastewater by response surface methodology[J]. CIESC Journal, 2021, 72(9): 4931-4940 ( 0)
|
| [18] |
李慰霞, 李利军, 杨岚风, 等. 赤砂糖回溶糖浆硫酸镁-聚硅酸锌法脱色工艺及其机理研究[J].
食品与机械, 2019, 35(2): 58-59 LI Weixia, LI Lijun, YANG Lanfeng, et al. Technology and mechanism of decolorization for brown granu lated sugar by magnesium sulfate-zinc polysilicate method[J]. Food & Machinery, 2019, 35(2): 58-59 ( 0)
|
| [19] |
杨海蓉, 付永川, 王启秀. 响应面法优化混凝处理微污染源水研究[J].
安徽农业科学, 2017, 45(12): 48-50 YANG Hairong, FU Yongchuan, WANG Qixiu. Response surface methodology for optimizing coagulation treatment of micro-polluted source water[J]. Anhui Agricultural Science, 2017, 45(12): 48-50 ( 0)
|
| [20] |
江晨曦, 赵新宇, 何光玉, 等. 椒江口外海域的悬沙沉降速度近似估算[J].
科技通报, 2016, 32(5): 25-27 JIANG Chenxi, ZHAO Xinyu, HE Guangyu, et al. Settling Velocity of Suspended Sediment in the Taizhou Bay[J]. Bullentin of Science and Technology, 2016, 32(5): 25-27 ( 0)
|
| [21] |
侯贺子, 李翠平, 王少勇, 等. 尾矿浓密中泥层沉降速度变化及颗粒沉降特性[J].
中南大学学报(自然科学版), 2019, 50(6): 1430-1434 HOU Hezi, LI Cuiping, WANG Shaoyong, et al. Settling velocity variation of mud layer and particle settling characteristics in thickening of tailings[J]. Journal of Central South University (Science and Technology), 2019, 50(6): 1430-1434 ( 0)
|
| [22] |
梁高峰, 陈学青, 王德武, 等. 淘洗六水氯化铝过程中晶体沉降速度与纯化规律分析[J].
化工进展, 2021, 40(1): 389-392 LIANG Gaofeng, CHEN Xueqing, WANG Dewu, et al. Analysis of crystal settling velocity and purification law in the elutriation process of aluminum chloride hexahydrate[J]. Chemical Industry and Engineering Progress, 2021, 40(1): 389-392 ( 0)
|
2023, Vol. 41



0)