基于模型的MBR工艺模拟及优化

作者:李捷 王宏利 于翔 隋军
单位:广州市市政工程设计研究总院 广东首汇蓝天科技有限公司
摘要:利用活性污泥工艺商业软件,构建了某城市污水处理厂的MBR水处理工艺模型,对模型参数进行了率定。而后基于构建的模型,对该城市污水处理厂的运行现状进行了深入的剖析,并推荐出一套适宜的优化改造工艺。与实际改造后的运行效果对比,模型模拟结果与现场实测数据实现了良好的吻合。阐述的方法及流程具有通用性,可以为其他类似污水处理厂的工艺模拟及优化提供参考。
关键词:膜生物反应器(MBR) 数学模型 模拟 城市污水处理厂

 

    

0 引言

   传统城市污水处理厂一般根据经验数据进行工艺设计和运行[1] 。自20世纪中期,国外学者开始污水处理动力学的研究,至今已形成经验模型(以Eckenfelder模型为代表)、基本模型(以Monod模型为代表)、综合模型(以ASM系列模型为代表)三大类污水生物处理模型[2] 。污水生物处理模型应用领域包括:过程设计、工艺优化、过程控制、故障评估、决策支持、教学科研等方面。当前,国内外基于ASM模型的计算软件主要有:ODSS、GPS-X、WEST、ASIM、BioWIN、EFOR等[3,4,5]

   膜生物反应器(MBR)以其占地少、处理效果好等优点而在污水深度处理及再生回用工程实践中得到了广泛应用,其出水水质一般能达到一级A标准[6] 。笔者研究的昆明某污水处理厂MBR在实际运行中主要存在以下问题:碳源不足、碳源利用率低、好氧池的过度设置导致曝气时间过长、设计与实际运行中的差异、缺乏灵活的近期运行调控等问题。

   课题组基于DHI WEST(2014)商业模型软件构建了该城市污水处理厂的MBR工艺模型,对现状运行工况与试验工艺方案进行了模拟分析,旨在为污水厂运行调控和维护管理以及升级改造提供指导和新的思路。

图1 模型中污水处理工艺流程

   图1 模型中污水处理工艺流程

    

1 研究内容及方法

1.1 污水处理厂概况

   该城市污水处理厂主要接纳处理城市生活污水和部分工业废水,设计规模60 000m3/d,工艺流程详见图1,回流比为R1=350%Q,R2=200%Q,R3=200%Q,生化池总水力停留时间为17.14h(其中,厌氧池1.98h、缺氧池4.61h、好氧池5.74h、变化池2.87h、膜池1.94h);变化池中同时安装有曝气和搅拌设施,实际运行中仅开启搅拌设施。该厂出水水质指标执行《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB 18918—2002)一级A标准[7]

1.2 模型简介

   国际水协在ASM2基础上增加聚磷菌的反硝化过程和相应参数,形成了ASM2d模型。ASM2d模型中涉及19个组份、21个反应过程、45个动力学参数、45个温度系数以及9个化学计量学参数[8] ,能较完善的模拟生物脱氮除磷和化学除磷过程;DHI WEST(2014)软件基于ASM2d模型构建了污水生化处理单元,建模基本流程为:绘制工艺流程—定义工艺—稳态模拟—动态校核验证—模型应用,详细的建模流程构建见图2。

2 模型水质的确定

   该污水处理厂运行过程中定期检测进出水中的COD、TN、TP、NH3—N、SS、BOD5等常规指标,同时记录了水量、水温、反应池污泥浓度、溶解氧等数据。以该污水处理厂2015年生产运行报表为原始数据,对数据进行统计分析,根据经验剔除异常值、奇异值,确定该厂进水数据的稳态值如表2所示。

   但仅靠常规指标难以准确指导污水处理厂的设计和运行管理,必须将其划分更细致的水质组份,应用于数学模型中,才能对污水处理系统进行准确的描述[9] 。ASM2d模型按照污染物的生物性质和物理性质进行组份划分,按物理性质划分为溶解态和颗粒态,按其生化性质进行组份划分则更能真实的反映污染物降解的过程[10] 。模型中总COD具体划分方法见式(1)。

图2 模型的构建与模拟流程

   图2 模型的构建与模拟流程

    

    

   进水中自养菌(XAUT)、聚磷菌(XPAO)以及储存在聚磷菌内的聚羟基链烷酸(XPHA)的含量很少。根据出水COD乘以0.91的系数确定SI组份值,由于当前COD组分检测尚存不完善,其余组分的划分方法参考了其他学者的研究成果[[11],[11]],对该MBR污水处理厂的进水COD组分进行划分。由于不同地区、产业结构、季节、生活习性等各方面的影响,城市生活污水处理厂进水水质也存在一定的差异,该污水处理厂进水SI组分与总COD的比例关系与国际水协报道的典型质量百分比有所不同,其余组分占总COD的百分比均在国际水协典型取值范围内。本模拟过程中,对该污水处理厂进水中COD的组分进行了初步划分,详见表1。

3 模型校核与验证

3.1 敏感性分析

   国际水协给出了ASM 2d模型典型的动力学和计量学系数,但对于具体的污水处理厂实例,污水相关组份的浓度、计量学系数和动力学参数值的确定,需要由模型的使用者进行测试和修正如式(2)所示。笔者通过对各水质参数的敏感性分析、并参考其他学者的研究成果,分析出水中COD、BOD5、TN、TP、NH3—N与各参数的线性相关系数r如图3所示,可识别出Y_H、Y_PAO、Y_AUT、b_PP、n_NO_Hyd、b_AUT、k_PRE、b_H、mu_H、mu_AUT等参数对模拟出水结果影响较大的,为敏感参数,在模型推荐参数值基础上,对上述参数予以优化修正。

图3 出水污染物与参数的线性相关性系数

   图3 出水污染物与参数的线性相关性系数

    

   表1 COD组分划分   

表1 COD组分划分

    

   式中r———线性相关系数;

   xi———参数值;

   yi———与参数xi对应的出水结果。

3.2 稳态模拟

   将该污水处理厂2015年度的进水水质和水温数据的均值作为稳态模拟的输入数据,根据污水处理厂的实际运行工艺参数,进行稳态模拟,模拟结果如表2所示。

   表2 稳态进出水模拟结果   

表2 稳态进出水模拟结果

   从表2可以看出,稳态模拟出水中BOD5、COD、TSS、TN、TP、NH3—N均与污水处理厂该年度出水均值偏差不大,可见,模型参数设置合理;此稳态模型的终值将作为动态模拟的初始条件进行动态模拟。

3.3 动态校核

   在稳态模拟的基础上,输入该年度10月份的每日实测数据(进水数据、水温数据),根据实际运行情况,好氧池溶解氧控制为1.9mg/L,MBR池溶解氧控制为5.9mg/L,回流比为R1=350%Q,R2=200%Q,R3=200%Q,排泥量为120m3/d,进行动态模拟计算,统计分析模拟结果,计算每日模拟结果与实际运行结果的偏差均值 如式(3)、式(4)所示,为减小偏差逐步修正敏感参数,最终控制偏差均值在合理的程度。校核结果见表3、图4~图8。

    

   式中Ri———第i日模拟值和实测值偏差;

   Mi———第i日动态模拟值;

   Oi———第i日实测值;

   n———总模拟天数。

   表3 动态校核与验证模拟偏差均值   

表3 动态校核与验证模拟偏差均值
图4 COD动态模拟值与实测值对比

   图4 COD动态模拟值与实测值对比

    

图5 NH3-N动态模拟值与实测值对比

   图5 NH3-N动态模拟值与实测值对比

    

图6 TN动态模拟值与实测值对比

   图6 TN动态模拟值与实测值对比

    

3.4 动态验证

   在动态校核确定参数的基础上,为验证模型的稳定性,输入该年度11月份的每日实测数据(进水数据、水温数据),根据实际运行情况,好氧池溶解氧控制为1.9mg/L,MBR池溶解控制为5.9 mg/L,回流比为R1=350%Q,R2=200%Q,R3=200%Q,排泥量为120m3/d,进行动态模拟计算,不再调整参数,直接进行动态计算,统计分析模拟结果,计算每日模拟结果与实际运行结果的偏差均值 ,验证结果见表3、图4~图8。

图7 TP动态模拟值与实测值对比

   图7 TP动态模拟值与实测值对比

    

图8 活性污泥浓度动态模拟值与实测值对比

   图8 活性污泥浓度动态模拟值与实测值对比

    

3.5 校核与验证结果

   表3与图4~图8中曲线表明动态校核过程中出水COD、NH3—N、TN、TP浓度以及反应池中污泥浓度的模拟曲线和实测曲线的变化趋势基本一致,且均值浓度大小接近,模拟值与实测值偏差均值低于±15%,可认为模拟结果与实际情况基本相符,模型精度较高。

   由此,经过实测数据的校核与验证,模型达到能够应用的精度,可以使用其进行工况模拟与分析、运行方案评估、控制策略模拟分析,经校核后的模型参数优化值见表4。

4 优化运行方案评估

   为进一步提升该厂的出水水质,基于上述已构建的模型,对该厂的运行工况进行优化。基于模型对现状运行工况的模拟,拟对该厂的进水方式进行调整,即将现状生化工艺的单点进水方式改为3点进水方式,分别为:厌氧池(40%Q)、缺氧池(40%Q)及变化池(20%Q)。相关研究表明,采用多点进水方式能提高碳源的有效利用率,硝化和反硝化作用更加彻底,从而提高了系统的脱氮效能。图9为基于模型推荐的优化运行工艺流程,图10为推荐流程程与与现现状状流流程程的的运运行行效效果果对对比比。。

   表4 校核后的模型参数优化值   

表4 校核后的模型参数优化值
图9 模型中多点处理工艺流程

   图9 模型中多点处理工艺流程

    

图1 0 不同进水方式模拟出水TN对比

   图1 0 不同进水方式模拟出水TN对比

    

   从模型模拟结果可以看出,3点进水可以提高系统的TN去除效率,其出水TN浓度较现状降低了14%。这主要是因为采用多点进水方式,将原污水中的碳源进行人为再分配,可以提高原污水中固有碳源的有效利用率,从而提高了系统的脱氮效能。目前,该污水处理厂正基于本模型模拟结果进行生产线的工况调整。

5 结语

   本文利用DHI WEST软件,构建了某MBR城市污水处理厂的水处理工艺模型,使用污水处理厂实际进出水水质数据以及运行参数,对模型进行了校核与验证,模型模拟值与该厂实测值偏差均值低于±15%,模拟曲线和实测曲线的变化趋势基本一致,模拟结果与实际情况基本相符,该模型精度达到了应用要求。利用模型对该厂的运行现状进行了分析,推荐出一套适宜的工艺改造方案;最后,利用模型对多点进水方案进行了模拟评估,结果表明多点进水方案将有利于提高该厂TN的去除效果。本文阐述的方法及流程可为其他污水处理系统工艺模拟提供参考。

  

 

    

    

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[2]施汉昌.污水生物处理的数学模型与应用.北京:中国建筑工业出版社,2014

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[5]张亚雷.活性污泥数学模型.上海:同济大学出版社,2002

[6]阳立平,李捷,于翔,等.进水方式对昆明第四污水厂脱氮效果的影响研究.中国给水排水,2015,31(7):58~60

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[11]胡玮璇,王晓燕.基于活性污泥模型的COD组分划分及测定研究进展.首都师范大学学报(自然科学版).2015,36(3):82~87
Model-based simulation and optimization of MBR process
Li Jie Wang Hongli Yu Xiang Sui Jun
(Guangzhou Municipal Engineering Design and Research Institute Guangdong Shouhui Lantian Engineering Technology Co.,Ltd.)
Abstract: A model was established for a MBR process in an urban wastewater treatment plant,using a commercial simulation software for activated sludge processes.The model parameters were calibrated.Then the calibrated model was applied to assess the operational status of the treatment plant,andto propose a set of suitable optimization schemes.The described methods and procedures are universal,so they can provide a reference for other similar sewage treatment plants in simulation and process optimization.
Keywords: Membrane bioreactor(MBR); Mathematical model; Simulation; Urban wastewater treatment plant;
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