活性污泥工艺优化与厌氧消化相结合对污水处理厂能源效率的影响

原文作者：N. Descoins^a*, S. Deleris, R^b. Lestienne , E^b. Trouvenne ^b. Maruvenn^a

单位：^aIndustrial Energy Systems Laboratory, Ecole Polytechnique Feacute;ndustrial Energy Sy (EPFL), Station 9, CH1015 Lausanne, Switzerland

^bAnjou Recherche, Veolia Environnement, Chemin de la Digue, BP 76, F-78603 Maisons Laffite, France

摘要：本文对某一污水处理工艺的优化进行了研究，该工艺旨在于对碳化合物和氮素的去除，包括了厌氧消化反应器与活性污泥反应器的耦合。在反应器内，硝化和反硝化反应的发生是由于异养和自养微生物的活动所引起的。建立慎密的厂区内模型，表明了主要的生化反应已经按照CEIT方法建立 ^[1]。对流程中涉及的每个物理操作单元 (P.U.O.)的能耗进行了评估，并将生物活动与需电发电联系起来。计算了稳态优化，定量论证了初沉效率对电自主的影响。证明了氨从消化到活性污泥反应器的循环是影响厂区整体效率的一个限制因素，以及底物碳可用性的论证。

关键词：污水处理工艺； 厂区； 稳态； 优化； 建模； 能效

1. 引言和背景

废水处理主要包括三个主要过程:生化处理、液/固分离操作和污泥与副产物的热处理。图1是一个典型的污水处理厂(WWTP)的流程图，每个单元代表一个物理操作单元 (PUO)。废水首先经过生化处理，然后在水流中沉淀。这条水流最终形成两种新的水流:“净化”的水和富集了生物质的“污泥”水流。在剩余污泥释放到环境之前，需要对污泥进行稳定和脱水。

固液分离最常用的技术是沉降。由于重力现象，颗粒沉降，最终产生两种情况:颗粒流和颗粒浓缩流。沉淀池一般分为初沉池和二沉池。一级沉淀直接作用于原污水，产生富碳的一级污泥，二级沉淀过程用于分离活性污泥反应器产生的生物质与水(见图1)。

图1. 研究的废水处理厂(WWTP)流程图

好氧生物处理包括在活性污泥反应器内供氧以维持和培养微生物。利用异养菌和自养菌^[2]的生物活性，在反应器内降解碳基污染物和氮基污染物。厌氧消化是污泥中氧和硝酸盐浓度很低时出现的一种生物处理过程。在特定的温度和足够的停留时间下，特定的微生物开始活跃。污泥中的有机营养物质被这些微生物利用，这些微生物将其部分转化为甲烷和二氧化碳的混合物。因此，将厌氧生物处理与脱水干燥工艺相结合，最终得到稳定的污泥。同时沼气池产生的沼气可以在热电联产发动机中燃烧。因此，热能和电能可以就地产生，有助于降低能源成本。到目前为止科学界参与废水处理领域主要集中在相关的水质和建模问题。我们认为，必须努力将水质和污水处理厂污染物去除效率与能源方面联系起来，因为在全球变暖和化石资源稀缺的背景下，未来的工业实践将受到能源成本的巨大影响。另一方面，水资源对环境的压力越来越大，净化废水和保持河流湖泊处于生态可接受状态的能耗可能会增加。

在这种情况下，数学模型和严格的优化算法非常有用，因为它们捕获了每个PUO的主要特性。此外，模型带来了对物理和生物机制及其相互作用的深刻理解。本研究使用的数学模型是基于科学文献开发的，并在gPROMSreg;平台^[4]上实现。通过努力，有系统地将生物活动与相应的能源消耗或生产联系起来，从而在水质和能源效率之间建立联系。本文的研究目的实际上是确定如何通过工艺设计来提高污水处理厂的整体能效。在这种情况下，模型给出的趋势是关键因素，而不是对工厂出口污染物浓度非常准确的预测。本文的所有计算都是使用Process System Enterprise提供的数值求解程序完成的。

1. 建模方法

第一部分介绍了用于运行稳态优化的主要方程。在广泛的文献研究中，有一些方程是经典模型，因此没有介绍。这是沉降过程的情况，包括一维模型和点模型。实际上，这些模型是本文所研究的流程图中所有液固分离过程的基础(见图1)。

生化反应建模一直是研究的热点。所开发的模型在质量方面完全保守，与最初的ASM1模型相反，ASM1模型只保存理论氧气需求(ThOD)、氮气和离子电荷^[2]。反应器模型还考虑了液相和气相之间的传质。每一种化合物都用化学计量公式描述，并用摩尔、克氮或克方法表示的浓度来定量。该方法被假定为等价于化学需氧量(COD)。COD是表征污水含碳量的一种特殊的化学测量方法，在污水处理工程中有着广泛的应用。全厂范围内用来量化生化反应的方法指在所有不同的PUO中的物质组成是均匀的。无需特殊的接口即可将活性污泥工艺与厌氧消化反应器连接。这些模型基于CEIT方法论^[1]。反应堆模型以及压缩机和泵模型也在本节中介绍。

1. 厂区范围生化建模

反应器模型中包含的全厂模型采用彼得森矩阵和动力学矢量的形式，类似于ASM^[2]和ADM^[3]模型。它们被称为PW- AS(全厂活性污泥)和PW- AD(全厂厌氧消化)模型，能够再现ASM和ADM模型的所有特征。用于开发这些模型的全部细节和方法将在专门的论文中给出。并与文献中的实验结果进行了比较。例如，图2给出了Benchmark Simulator n○1 (BSM1)^[5]环境下，PW-AS模型与经典ASM1模型的比较。图2所示的量为出水中氨氮的浓度。

图2. PW-AS模型与ASM1模型在基准模拟器n^○1环境下的比较，模拟相对应干燥天气条件

1. 常见物质

建立生化模型的第一步包括定义全厂模型中含有的物质。这个集合必须能够再现ASM和ADM模型的所有特性。经过特别处理，以避免集中的使用化合物，包括了充分描述不同生物活动所需的所有化学物质。还考虑了矿物、化合物和相应的酸碱平衡。全厂模型包括39种物质(水除外)，分为25种可溶性物质和14种微粒物质。模型中各组成部分分别以C、H、O、N、P、电荷和等效方法表示。每个化合物的元素组成与报道的相同^[1]。

一些物质被认为是液相的，并包含在液/气的传质中。生物惰性以可溶性和颗粒性两种形式存在。这些部分被认为是不同生物模型的共同之处。微粒成分被认为是基质，其他的则是微生物群，它们降解和转化有机物，同时产生矿物质和气体。复合化合物也包括在模型中，代表最大的有机颗粒和大分子。

1. PW-AS和PW-AD模型的彼得森矩阵和动力学矢量

用于建立活性污泥和厌氧消化全厂模型的数学方程和公式包括编写化学计量矩阵和动力学矢量(彼得森形式)。在好氧/缺氧和厌氧反应器中考虑的不同种类微生物的行为是通过假设不同群体之间完全不同来表述的。每个元素的矩阵都是相同的:C、H、O、N、P和ThoD。这样做是为了在每个j流程中正确计算基质中的沉淀或来源系数 (记为q_j^k, k e {C、N、P、H、O、ThoD},参见附录A)。物质选择满足矿物质的元素平衡:溶解氧、氨氮、质子、磷酸盐、水和溶解的二氧化碳或碳酸氢盐(HCO₃ ^-)。

在PW矩阵中引入的每个生化过程都与动力学表达式相联系，这些表达式遵循有关微生物生长建模的一般规则(Monod动力学形式)。一般而言，对于指数j所指的生长对应的生物过程，一般的动力学数学形式为:

该式指出 和被称为激活相关式和沉淀/源用来平衡化学计量矩阵。式I₁I_pH，是与某些特定化合物或pH有关的抑制术语。每个生长过程都包含一个速率动力学参数k_m，该参数对应于底物的吸收。

颗粒底物首先被酶水解，为微生物利用。相应的解离和水解速率表达为底物浓度与总微生物浓度的比值函数^[2]。PW-AS和PW-AD动力学矢量的完整表达式是按照这些规则写的。每一种i的质量平衡方程中所涉及的源项是通过下面的关系计算出来的:

是化学计量矩阵系数，是动力学速率，N_pro是生物逻辑模型中包含的化学过程数。例如，PW-AS模型的完整化学计量矩阵见附录:表A-1至表 A-3。动力学表达式见表A-4。

1. 完全搅拌槽式反应器(CSTR)模型

活性污泥处理通常在曝气池反应器和管道中进行。搅拌部分由机械作用(叶轮)保证，另一部分由曝气机保证。在厌氧消化过程中，存在更复杂的反应器，可以利用膜和/或沉降效应从水中分离出颗粒。这项工作中涉及的反应是使用CSTR假设建模的。每个反应器模型包括两相:液相和气相。这主要是因为涉及废水处理的所有能源方面都与气体传质密切相关 (氧转移到活性污泥和通过消化产生甲烷)。

1. 液相的质量平衡

对于每种化合物i，液相的质量守恒方程如下所示，其中C_i是浓度，指的是整个工厂模型中包含的一种可溶性或微粒组分。

一些化合物随后与气相进行传质(但不是所有的化合物)。亨利定律与计算液气交换系数的实验定律相结合，量化了活性污泥反应器的传质现象。交换系数是气体流量、气体成分和扩散器特性的函数。对于蒸煮器，交换系数设置为在中规定的常数值^[3]。结合整个工厂的模型，如果包含水化合物，每个反应器必须求解40个常微分方程(ODE)。

1. 气相的质量平衡

使用摩尔每升(记n)作为气体单位是较为方便的，气体组分的质量平衡方程可以从一般质量平衡方程推导出来:

在气相中不考虑化学相互作用，因此在式(4)中没有出现源项。液体和气体之间的传质仍然通过含水化合物的常数来考虑。然后根据理想气体定律，包括液相到气相的传质，推导出总气体流量:

入口(反应器底部)的气体压力与补偿气泡周围压力所需的压力相对应，而气泡周围的压力主要是由扩散器下沉(扩散器上方的水柱)引起的。由式(6)推导进口压力，其中H_aer为扩散器上方水柱高度:

这意味着曝气系统(通常是压缩机)必须将气体加压到所需的压力，在反应堆内部形成气泡，但它也需要补偿由于网络分布管道和扩散器造成的水头损失。

1. 泵及压缩机建模

污水处理厂涉及许多不同的液体和气体通过管道的流动，由泵和压缩机控制。即使主水流仅由重力提供动力(由高度差引起)，泵送和加压引起的电力消耗也是主要的厂区能源消耗。运行中，泵占总电力消耗的25%，而用于曝气的压缩机占近70%。管子内部的水头损失用数学表达式来量化。水头损失计算采用以下著名的半经验关系式(Lechapt-Calmon公式):

管道的尺寸被考虑在内，同时也考虑到气流开始和结束的高度差(DZ)。通过实验可以确定液体质量流量和管径的指数。然后根据以下定律(假设为不可压缩流)推导出泵送液体通过管道所需的能量:

以kWh·d^-1表示，ŋ为泵的效率，通常在60%和85%之间。

氧气通过加压气流(通常是空气)供应给反应堆中生长的微生物。这些空气由放置在容器底部的管道和扩散器网络来分配。在这项工作中只考虑了地下曝气，因为从能量的角度来看，它是向反应器吹气的最有效方式^[6]。气体必须加压到所需的压力(由式(6)推导)，以便产生通过反应器的气体流，并运输微生物生长所需的氧气。

利用一个简单的压缩机模型来估算能量消耗。该模型基于一个多变流动的假设，其相应的规律由式(9)给出:

从式(9)推导出多变压头H_p (J mol^-1)，表示对1mol气体加压所需能量:

Delta;P表示连接到扩散器的管道网络内部的均匀损失，用于将气体分配到曝气反应器表面。采用式(7)给出的单一水头损失关系计算，由式(11)给出从Pⁱⁿ到P^out对气体加压所消耗的功率:

1. 稳态优化

将PUO模型关联到一个流程图上，以重现活性污泥过程与厌氧消化过程相结合的过程。所得模型是一组既可用于动态情况又可用于稳态情况的方程。图1再现了所研究的污水处理厂配置。

1. 初始化和稳态

为了计算稳态解，首先通过定义入口温度、水的体积流量和PW模型中考虑的不同物质的浓度来确定

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