微污染原水生物硝化过程动态模型及其应用_徐斌
- 安之
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2020-02-20 16:38:15
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收稿日期:2005-01-19基金项目:国家“八六三”高技术研究发展计划资助项目(2002AA601130,2004AA649410)作者简介:徐斌(1976-),男,江西丰城人,工学博士.E-mail:tjwenwu@mail.tongji.edu.cn微污染原水生物硝化过程动态模型及其应用徐斌,高乃云,胡晨燕,夏四清(同济大学污染控制与资源化研究国家重点实验室,上海200092)摘要:采用考虑最小基质浓度的Michaelis-Menten方程,建立了原水生物硝化氨氮去除速率动力学模型.根据反应器物料平衡原理,建立了多级完全混合式原水生物预处理硝化反应器动态模拟模型,模型计算值与实际中试运行效果较为一致.利用建立的动态模拟模型,考察了水量、进水氨氮浓度、填料比表面积、池体填料填充率、反应器级数及各级池体体积分配对整体工艺运行效果的影响,其中填料比表面积和填充率的变化为影响处理效果的最重要因素.该模型较好地反应了工艺硝化的过程,可方便应用于工艺的设计、控制和管理.关键词:生物预处理;硝化;动态模拟;移幼床生物膜反应器;模型控制中图分类号:X506文献标识码:A文章编号:0253-374X(2006)08-1055-06DynamicSimulationModelofBiologicalNitrificationandItsApplicationtoPre-treatmentofMicro-pollutedRawWaterXUBin,GAONaiyun,HUChenyan,XIASiqing(StateKeyLaboratoryofPollutionControlandResourceReuse,TongjiUniversity,Shanghai200092,China)Abstract:AccordingtotheequationofMichaelis-Menten,whichtakestheminimumammonianitro-genconcentrationintoconsideration,therelationshipbetweenammonianitrogenconcentrationsandammonianitrogenremovalrateshasbeenbuilt.Thenitrificationdynamicsimulationmodelsofmulti-stageCSTRreactorareconstructedinthispaperconsideringthenitrifyingkinetics.Theresultsofthesemodelsareveryclosetothepilot-scaleexperimentalresults.Basedonthesemodels,theinfluentflow,ammonianitrogenconcentrationofinfluent,specificsurfaceareaofmedium,stuffingrateofmedium,stagenumberofthereactor,anddifferentvolumeratiobetweenstagesofthereactorareusedtoinvestigatetheinfluenceonthewholetreatmentsystem.Simulationresultshowsthatthespecificsurfaceareaofmediumandstuffingrateofmediumarethemostimportantfactorsinthissystem.Itcanbeconcludedthatthedynamicsimulationmodelsrepresentthenitrificationprocessofthesystemeffectively,whichcanbeusedtodesign,controlandmanagethepracticaloperationofnitrificationprocess.Keywords:biologicalpretreatment;nitrification;dynamicsimulation;mobilebedbiologicalreactor(MBBR);modelcontrol第34卷第8期2006年8月同济大学学报(自然科学版)JOURNALOFTONGJIUNIVERSITY(NATURALSCIENCE)Vol.34No.8Aug.2006原水中的氨氮是目前生物预处理最主要的对象之一.实践证明,在较短水力停留时间条件下,充分利用亚硝化菌和硝化菌的生物代谢作用,是去除原水中氨氮的有效方法[1].目前,国内广泛开展了微污染原水生物预处理能力和
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