电化学氧化活性污泥减量效能

针对电化学氧化技术是有效而可靠的"清洁技术",提出以Ti/RuO2材料为阳极的同心圆式电解槽为反应器对活性污泥进行电解减量的实验研究.结果表明,电氧化能够有效实现活性污泥减量.当工作电压为6 V、pH值为12、间歇电解60 min、初始混合液悬浮性挥发固体(MLVSS)为4 670 mg.L-1时,活性污泥的表观溶解效率为29.98%.此时污泥溶胞释放出的SCOD和TP分别升高了712.2、33 mg.L-1,NH3-N也达到最大值并呈下降趋势,表明该工艺条件为最佳电解条件.     

膜生物反应器中最佳排泥时间的确定方法

考察了膜生物反应器内活性污泥（MLVSS）的增长规律,利用线性回归的方法确定了对应于试验污水水质条件下的Y值及Kd值,并依此确定了在一定条件下反应器内活性污泥浓度可能达到的最大值。同时,利用迭代法从理论上对膜生物反应器的最佳排泥时间进行了推导,推导结果与试验结果基本吻合,建议本试验膜生物反应器的最佳排泥时间进行了推导,推导结果与试验结果基本吻合,建议本试验膜生物反应器的最佳排泥时间在35d左右。     

长时间扰动对城市内河底泥的影响分析

为分析长时间扰动对城市内河底泥的影响,通过对河流底泥施加长时间扰动,分析底泥中悬浮固体浓度(MLSS)、挥发性悬浮固体浓度(MLVSS)和化学需氧量(COD)。结果表明,连续扰动对底泥减量效果明显,添加生活污水的减量幅度超过50%。但连续扰动对COD的降低效果并不明显。扰动作用可提高底泥中的溶解氧含量,加快底泥中的有机物降解。采用扫描电子显微镜观察发现,扰动是通过将大的聚集体分散,增加与水中微生物的接触,从而提高底泥的降解效率。研究成果对于治理城市内河底泥污染有一定参考价值。     

高温厌氧法处理炼厂浮选渣运行状态研究

在自制的小型试验装置中 ,通过高温厌氧消化处理炼油厂浮选渣 ,温度控制在 55℃下 ,经过连续培养驯化及 1 80d以上的运行考察 ,结果表明 ,混合污泥经驯化后其外观、嗅觉、pH、比阻及厌氧菌数皆发生较大的变化 ,新鲜浮选渣已由灰色、油味变为黑色、臭味 ,pH与比阻降低 ,厌氧菌数增多 ;通过连续运行中的厌氧菌数、出料的MLVSS、COD及过滤比阻的详细数据分析 ,得出污泥在适应冲击后 ,在污泥停留时间为 1 0d的条件下 ,厌氧过程能较好地进行 ;厌氧菌生长良好 ,能较快地适应进料的冲击 ;经高温厌氧消化后的浮选渣 ,厌氧菌数稳定在 1 .0× 1 0 8～ 9.0× 1 0 8,COD去除率达 3 2 % ;出料液中的COD主要为低沸点的有机物 ;污泥比阻大幅降低 ,过滤脱水性能明显提高 ,并已由不易脱水物质转变为易脱水物质。     

MBR工艺处理诺氟沙星制药废水中污泥龄的影响分析

通过对MBR工艺在处理诺氟沙星制药废水时污泥龄的分析,总结了污泥龄与出水COD、氨氮及m(MLVSS)/m(MLSS)、污泥负荷之间的变化关系。结果表明,污泥龄的最佳运行区间为20～50 d;膜生物反应器中m(MLVSS)/m(MLSS)基本在0.5～0.7;污泥龄与污泥负荷有一定的相关性,污泥龄在20～50 d时,系统运行区间COD污泥负荷为0.12～0.25 kg/(kg·d)。     

Viability of microbial mass in compartmentalised single activated sludge process

Investigations were carried out for steady-state conditions on laboratory-scale model of an anaerobic-aerobic-anaerobic-aerobic configuration of the activated sludge process, for hydraulic detention time of 9.13 h and sludge age of 9, 16.4 and 28.3 days. Data was obtained on volatile suspended solids (MLVSS), adenosine triphosphate (ATP), oxygen uptake rate (OUR) and relative dehydrogenase activity (RDA) on the laboratory model and the extended aeration biological treatment unit at the ARAMCO treatment plant in Dhahran. A mathematical model was obtained based on the laboratory data, using a calibration method to estimate MLVSS for given values of OUR, RDA and ATP. Regression coefficients for MLVSS and OUR. MLVSS and RDA and MLVSS and ATP were determined.It was found that the mathematical model obtained does not adequately describe the inter-relationship between various parameters. The inter-relationship is a function of operational conditions occurring in the plant and too complex to be described by a mathematical model. MLVSS offers the best estimate and cannot be related by an equation with OUR, ATP and RDA.