SBR法短程硝化及过程控制研究

考察采用SBR法处理氨氮浓度较高的化工废水时供氧方式对硝化过程中溶解氧(DO)质量浓度、氧化还原电位(ORP)和pH变化规律的影响。试验结果表明,在曝气流量恒定的条件下,可以硝化过程中DO质量浓度和pH升高速率的不同表征反应的进行程度,即当氨氮浓度接近零时,DO质量浓度和pH升高速率或变化幅度加大,二者可以作为SBR硝化反应时间的控制参数在DO质量浓度恒定的情况下,pH在整个硝化反应过程中都是缓慢下降或趋于稳定的,当硝化反应结束时突然升高,因此pH也可作为SBR硝化反应时间较好的控制参数。     

DO浓度对生活污水硝化过程中N2O产生量的影响

为确定污水脱氮过程中最优的DO浓度和曝气方式,以提高污水处理效率,降低N2O产生量,采用实际生活污水应用小试SBR反应器,重点考察了不同DO浓度条件下,硝化效率和硝化过程中N2O的产生量,结果表明,当DO浓度恒定为0．4mg／L时,虽然硝化过程所消耗的能量最低,但其氨氮氧化的速率较低。提高DO浓度,氨氮氧化速率可随之升高。低氨氮生活污水硝化过程中仍有N2O产生。DO浓度为0．4mg／L和0．9mg／L时,污水N2O产生量（以N计）分别为1．5mg／L和1．6mg／L;而DO浓度为1．5mg／L和2．0mg／L时,N2O产生量则分别降低至0．5mg／L和0．4mg／L。     

采用序列间歇式活性污泥法反应器实施短程硝化工艺

采用序列间歇式活性污泥法(SBR)反应器进行了短程硝化的氨氮降解工艺研究,探讨了在不同进水氨氮浓度、污泥负荷等因素对氨氮降解的影响。研究结果表明:采用序列间歇式活性污泥法(SBR)处理含氨氮1 000mg/L左右的废水,通过间歇曝气的运行方式,在(25±1)℃,pH值7.5~8.5,溶解氧(DO)0.5mg/L的条件下,可以成功实现短程硝化生物脱氮工艺,亚硝化率可达到98%以上。在生化反应临近结束时,溶解氧浓度跃周期内溶解氧的突跃2.0mg/L,可以作为判断反应结束与否的一个参数。     

游离亚硝酸对垃圾渗滤液NO2-还原过程的抑制影响

采用UASB-SBR组合工艺处理实际垃圾渗滤液,在获得稳定短程生物脱氮的前提下,以SBR系统内短程污泥为研究对象,通过设定不同的NO2-质量浓度和pH梯度考察NO2-质量浓度和pH与NO2-还原速率的相关性,并在此基础上进一步研究游离亚硝酸(FNA)质量浓度对反硝化菌的抑制影响.试验结果表明,当NO2-质量浓度和温度一定时,相同pH条件下,不控制pH时NO2-还原速率较恒定pH时NO2-还原速率高;且恒定pH在6.5～8.0范围内,NO2-还原速率随着pH的升高逐渐升高.当pH和温度一定时,NO2-还原速率随着NO2-质量浓度的增加呈现先升高后降低或不变的趋势.由此可知,pH和NO2-质量浓度对NO2-还原速率有较为重要的影响.FNA是NO2-质量浓度、pH和温度三者的函数,试验发现FNA质量浓度在0.005～0.01 mg ·L-1范围时对NO2-还原过程有明显的抑制作用.     

限时曝气下pH对SBR亚硝化快速启动及其过程影响

限时曝气条件下,采用SBR反应器处理模拟氨氮废水,通过pH控制实现了SBR系统快速亚硝化启动,并对不同pH下氨氧化过程进行了研究,考察了pH对氨氧化过程中DO变化规律、游离氨及氨氧化速率的影响。结果表明,在pH为7.59~8.12时,可实现氨氧化菌和亚硝态氮快速富集和积累,亚硝态氮积累率可达95%以上;通过pH调节可控制进水游离氨(FA)浓度及氨氧化过程中DO需求,进而影响选择性亚硝化过程。     

A/A/O氧化沟中DO对SND脱氮的影响研究

采用A/A/O氧化沟反应器处理低碳源城市污水,考察了DO浓度对硝化及反硝化过程的影响,分析DO浓度与同步硝化反硝化(SND)脱氮反应速率的关联性。研究发现,较适宜的DO浓度范围为1.0~1.5 mg/L,DO浓度降低会影响氨氮降解,硝化效果急剧变坏的临界溶解氧浓度范围为0.8~1.5 mg/L,而DO浓度过高则不利于主反应区SND脱氮,同时较多的溶解氧内回流至缺氧区会破坏其脱氮环境。当DO<2.0 mg/L时,NO-3-N生成速率与NH+4-N氧化速率之比与DO之间线性关系较好;SND随着DO浓度的升高而受到抑制,当DO>2.0 mg/L时,NO-3-N生成速率与NH+4-N氧化速率之比与DO之间基本不呈线性关系,系统中基本不发生SND反应。     

基于DO和ORP的短程硝化SBR控制方法研究

对在污水处理过程中,短程硝化-反硝化面临着亚硝酸氧化菌(NOB)增殖导致系统运行问题,研究运行了一个短程硝化-反硝化序批式活性污泥反应器(SBR),以溶解氧(DO)含量和氧化还原电位(ORP)作为控制参数,利用控制系统调节好氧硝化和缺氧反硝化的反应时间,以实现氮的去除并抑制NOB的生长。结果表明,在实验条件下(温度29～30℃,pH为8～9,污泥停留时间14 d),处理的高NH4+-N含量(质量浓度500～750 mg/L)的废水经过2个月的运行,成功地抑制了NOB的生长,并启动了短程硝化-反硝化SBR。SBR出水中NH4+-N的质量浓度低于1 mg/L,NO2--N的积累率(NAR)维持在98%以上。     

啤酒废水同步脱氮除磷工艺影响因素研究

通过SBR短程硝化反硝化同步脱氮除磷工艺处理模拟啤酒生产综合废水,为达到稳定的COD、NH4+-N和TP的去除及NO2--N的积累,对该工艺的影响因素进行了研究.结果表明,工艺的稳定运行是由进水COD、pH、DO、温度和MLSS等因素共同作用的结果,其中控制较低的DO的质量浓度(＜0.5 mg·L-1)是实现NO2--N积累的关键因素之一;过低或过高的进水pH、COD均会影响该工艺的正常运行.温度及MLSS含量会影响氨氧化过程与反硝化过程的反应速率,但不是系统稳定运行的决定因素.当DO的质量浓度为0.3～0.5 mg·L-1、进水COD低于1 100 mg· L-1、pH为7.2～8.4,在12～25℃可获得稳定的NO2--N积累.     

低浓度下短程硝化试验研究

在低氧曝气短程硝化过程中,氧气是反应的限制因子,氧气的浓度和反应时间直接决定了氨氮的去除率。DO浓度0．25—0．75mg／L这一范围内,亚硝酸氧化速率很小,受DO浓度变化的影响也小;氨氧化速率相对较高,DO浓度对氨氧化速率影响相对较大。     

短程硝化过程动力学及有机物影响试验研究

在SBR中对自养环境下短程硝化过程动力学和维持初始DO质量浓度不变的条件下有机物对短程硝化的影响进行研究.结果表明,自养环境下,短程硝化过程动力学可以用Monod模型表示,NH4+-N对污泥的最大比氧化速率vmax为13.05mg·g1·h-1,NH4+-N半饱和常数Ks为21.98 mg·L-1.DO充足的条件下,低浓度有机物对短程硝化作用影响不大,系统中主要反应为短程硝化;高浓度有机环境下,氨氮降解速率略有下降,亚硝氮积累率降幅较大,TN有损失,系统中除了短程硝化外,还发生了同步硝化反硝化作用.动力学参数vmax随着有机物浓度的增加先变大后减小,在C/N体积比为0.6左右时,vmax达到最大值58.72 mg·g-1·h-1.     

过程工业与过程工程学

简要叙述了过程工业与过程工程学的内容及特点     

甲醛工艺的过程模拟

叙述了甲醛生产的工艺路线,采用PRO（Ⅱ）模拟软件,以TopsФe公司过量空气氧化法流程为代表,对以甲醇为原料生产甲醛的工艺流程进行了模拟,得到了该流程的基本工艺数据和部分热负荷数据,为设计和研究提供了方便。     

溶剂再生流程的工艺设计

通过对脱硫溶剂、工艺路线及塔板型式的对比选择,确定了溶剂再生塔的工艺设计方案;利用工艺模拟软件PROⅡ对溶剂再生塔进行了模拟计算。     

ICI-AMV工艺与KBR工艺比较分析

介绍了合成氨装置ICI-AMV工艺与KBR工艺各自的特点,对两种工艺采取的节能措施进行比较分析。采用两种不同的工艺生产合成氨,吨氨实际能耗均约为30．6GJ。     

浅析DOP酯化工序扩容的工艺核算

邻苯二甲酸二辛酯(简称DOP)是目前使用最广、产量最大的主增塑剂。本文以DOP酯化反应动力学方程为基础,对酯化工序扩容前后进行了讨论。主要针对反应釜数量和反应温度的控制两个方面进行了基本的工艺计算。     

Process Control in terms of Process Variables

This paper is restricted to the control of process variables in batch dyeing. Most of the work carried out in this field, is concerned with complex, sophisticated pressure dyeing machines for colouring packages, fabric beams or fabric rope. Before considering this equipment, it is desirable to examine the types of instruments used in many non-automatic dyehouses and the variables that are normally controlled by some form of instrumentation.     

Hybrid Process Modeling of an Industrial Process

The current revival and intensified research on machine learning take place while an intensified focus of companies on digitalization developed. The willingness and acceptance to apply innovative methods in industry has grown. Gray box or hybrid process modeling represents the combination of rigorous (white box) process modeling with machine learning (black box) models. In recent applications, the presented method has been utilized for process models at Evonik. This article describes the workflow for developing hybrid process models and is meant to share the experiences made during the process.     

硫回收装置硫磺成型技术方案的选择

结合哈萨克斯坦国某油气处理厂硫回收装置硫磺成型工艺的选择过程,推荐采用钢带造粒硫磺成型工艺技术方案.     

硫回收装置硫磺成型技术方案的选择

结合哈萨克斯坦国某油气处理厂硫回收装置硫磺成型工艺的选择过程，推荐采用钢带造粒硫磺成型工艺技术方案。