不同生态因子下LMBR处理制药废水运行效能及数学模型

论文摘要

随着更加严格的制药工业水污染物排放标准的颁布和实施（GB 21904-2008）,发酵类和化学合成类制药废水如何达标排放是目前国内外水处理行业研究的热点,也是制药企业亟待解决的难点。本研究以头孢菌素类中间体废水为研究对象,利用3套生物反应器,即膜生物反应器（CMBR）和自主设计的环流膜生物反应器（LMBR）处理医药中间体废水。对比了3套反应器对含制药的化学合成类制药废水运行效能,同时还考察了不同的生态因子对LMBR运行效能及微生物特性的影响,从而为制药废水处理实际工程提供参考和依据。考察了不同HRT条件下3套生物反应器对制药废水的运行效能,进而确定了最适制药废水处理的生物反应器及相应的HRT。试验结果表明：在相同HRT条件下,LMBR2和LMBR1对COD、氨氮、TN及制药的去除率明显高于CMBR。HRT=14h时CMBR、LMBR1和LMBR2对COD的平均去除率分别为93.04%、94.91%和95.06%；对氨氮的平均去除率分别为86.04%、89.04%和89.26%；对TN的平均去除率分别为66.83%、74.63%和75.19%；对7-ACA的平均去除率分别为77.7%、81.06%和81.53%；而对于同一反应器,HRT变小,污染物的去除效果下降。在前期研究基础上,考察了不同生态因子条件下LMBR对制药废水的运行效能,进而确定了LMBR的最佳生态因子条件。并结合响应曲面法对LMBR进行了优化设计,得到最佳实验条件为HRT=14h; DO=2.0mg/L; 7-ACA容积负荷=0.023 kg7-ACA/m3·d。基于ASM1、MLR和BP神经网络建立了能够预测模拟LMBR稳定运行期间不同生态因子条件下去除效果的数学模型,揭示了不同环境生态因子与COD、氨氮和7-ACA去除率的定量关系式。并用三种不同的模型对LMBR的出水进行预测研究,对三种模型进行对比后发现,BP神经网络所建立的模型精度最高。而作为机理模型的ASM1不比BP神经网络模型的预测结果好,证明在污水处理系统中神经网络具有很好的应用前景。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 制药废水的分类和水质
• 1.2.1 制药废水分类
• 1.2.2 制药废水的水质特征
• 1.3 制药废水处理技术国内外研究现状
• 1.3.1 物化法处理制药废水的研究现状
• 1.3.2 化学法处理制药废水的研究现状
• 1.3.3 生物法处理制药废水的研究现状
• 1.3.4 光合细菌处理法（PSB）
• 1.3.5 组合工艺处理制药废水的研究现状
• 1.4 微生物菌剂在制药废水处理中的应用研究
• 1.4.1 微生物菌剂的种类和应用
• 1.4.2 微生物菌剂的特点
• 1.4.3 微生物菌剂的应用现状
• 1.5 MBR在制药废水中的研究与应用现状
• 1.5.1 MBR技术特点和比较优势三级标题
• 1.5.2 MBR处理制药废水的研究现状
• 1.6 数学模型在MBR中的应用现状
• 1.7 神经网络模型在膜生物反应器中的应用概述
• 1.8 研究内容
• 2 实验材料与方法
• 2.1 试验用水来源与水质
• 2.2 试验装置
• 2.2.1 传统膜生物反应器
• 2.2.2 新型MBR
• 2.3 新型膜生物反应器的流体力学分析
• 2.3.1 CFD技术和Fluent软件介绍
• 2.3.2 模型选用
• 2.3.3 模型建立及简化
• 2.3.4 压力分布
• 2.4 主要分析项目及方法
• 2.5 试验条件
• 2.6 接种污泥的培养与驯化
• 3 不同反应器处理制药废水的运行效能
• 3.1 不同反应器对COD的去除效果
• 3.2 不同反应器对氨氮的去除效果
• 3.3 不同反应器对TN的去除效果
• 3.4 不同反应器对7-ACA的去除效果
• 3.5 不同反应器对6-APA的去除效果
• 3.6 LMBR微生物菌剂强化处理效果研究
• 3.6.1 LMBR2中污泥特性分析
• 3.6.2 LMBR2中污泥沉降性分析
• 3.6.3 LMBR2中VSS/55变化
• 3.6.4 LMBR中污泥比基质降解速率的变化
• 3.7 本章小结
• 4 LMBR关键生态因子调控及其生物特性研究
• 4.1 容积负荷对LMBR运行效果的影响
• 4.1.1 容积负荷对废水中COD去除效果的影响
• 4.1.2 容积负荷对制药废水中氨氮去除效果的影响
• 4.1.3 容积负荷对制药废水中7-ACA去除效果的影响
• 4.2 温度对LMBR处理制药废水运行效果的影响
• 4.2.1 温度对制药废水中COD去除效果的影响
• 4.2.2 温度对制药废水中氨氮去除效果的影响
• 4.2.3 温度对制药废水中7-ACA去除效果的影响
• 4.3 pH值对LMBR处理制药废水运行效果的影响
• 4.3.1 pH对制药废水中COD去除效果的影响
• 4.3.2 pH对制药废水中氨氮去除效果的影响
• 4.3.3 pH对制药废水中7-ACA去除效果的影响
• 4.4 DO对LMBR处理制药废水运行效果的影响
• 4.4.1 DO对制药废水中COD去除效果的影响
• 4.4.2 DO对医药中间体废水中氨氮去除效果的影响
• 4.4.3 DO对制药废水中7-ACA去除效果的影响
• 4.5 基于响应曲面法LMBR去除7-ACA的最佳影响因素确定
• 4.5.1 优化试验设计
• 4.6 回归方程多项式选取
• 4.6.1 回归方程方差分析和回归方程系数显著性检验
• 4.6.2 双因子交互效应分析
• 4.6.3 LMBR去除7-ACA的最优参数确定
• 4.7 本章小结
• 5 数学模型在膜生物反应器中的应用研究
• 5.1 MLR数学模型的建立及模拟结果分析
• 5.1.1 MLR在膜生物反应器中预测模拟COD的建模
• 5.1.2 MLR对LMBR中氨氮去除效果影响分析建模与预测
• 5.1.3 MLR对LMBR中7-ACA去除效果影响分析建模与预测
• 5.2 BP神经网络在LMBR预测出水中的应用
• 5.2.1 影响LMBR出水水质的因素及输入量的选择
• 5.2.2 输出量的选择
• 5.2.3 BP神经网络的拓扑结构
• 5.2.4 BP神经网络程序流程
• 5.3 基于ASM1的线性简化数学模型的建立及模拟预测
• 5.3.1 ASM1简介
• 5.3.2 模型组分
• 5.3.3 ASM1模型中应用于LMBR中的假设
• 5.3.4 对ASM1模型线性简化
• 5.3.5 LMBR平衡方程的建立
• 5.3.6 参数校核及灵敏度分析
• 5.3.7 计算机仿真值与实际试验值的对比分析
• 5.4 三种模型预测结果比较
• 结论
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 致谢