MBR处理含7-ACA的抗生素废水实验研究_数学模型

图5膜生物反应器中NH₄⁺-N的变化

Fig.5 Variation of NH₄⁺-Nin the MBR

2.4 膜生物反应器对TN的去除效果

图6反映了膜生物反应器对TN的去除效果随时间的变化规律：整个实验阶段进水TN值在90.2~143.5 mg?L^-1之间波动，出水TN浓度在25-31 mg?L^-1左右波动，去除率达78.2%。由于膜生物反应器系统中在进水缓冲区中设置机械搅拌装置，曝气过程增强了氧传递能力，反应区内好氧微生物菌胶团活性较高；反应器内曝气装置的气流上升，带动污泥的回流。在膜生物反应器中由于MLSS比普通活性污泥法高出许多，对氧扩散有一定的限制数学模型，未接触氧气部分污泥处于缺氧微环境状态，菌胶团内部微生物絮体内形成了溶解氧梯度，絮体表面的溶解氧浓度高，而絮体内部由于氧的传递受阻，当氧向生物膜内传递的速率下降到足以在其中形成一个微氧( Micro -aerobic) 环境时^[12],为硝化菌和反硝化菌创造各自适宜的生长条件,基于反应器内硝化与反硝化的协同作用，从而增强了总氮的去除效果。

图6 膜生物反应器中TN的变化

Fig.6 Variation of TN inthe MBR

图7 膜生物反应器中进出水TP的变化

Fig.7 Variation of TP inthe MBR

2.5膜生物反应器对TP的去除效果

图7表示膜生物反应器对TP的去除效果随时间的变化规律，从图7中可以看出在MBR稳定运行期间进水TP在3.4~12.3 mg?L-1之间波动，出水TP浓度在0.49 mg?L-1~1.56 mg?L-1范围内变动，去除率达86.8%。膜生物反应器中污泥浓度高，在周期运行中培养了大量的聚磷菌；其次，由于微生物厌氧释磷后直接进入生化效率较高的好氧环境，其在厌氧条件下形成的吸磷动力得到了更有效的利用，因此可能具有一种“饥饿效应”优势，从而获得较好的除磷效果。

2.67-ACA浓度与出水污染物之间的关系

图8表示进水7-ACA浓度与出水污染物浓度之间的关系。从图8中可以看出，出水7-ACA、 COD、BOD的浓度与进水7-ACA浓度呈现很好的相关性，而出水NH₄⁺-N和TN与进水没有线性关系。随着7-ACA的增加，COD、BOD去除率均呈下降趋势。在反应器稳定运行初期时，COD出水浓度为100 mg?L^-1，BOD出水维持在30 mg?L^-1以下，其出水达到国家排放标准(GB21904-2008)，而在反应器运行的后期随着7-ACA浓度的增加数学模型，当7-ACA浓度高于60 mg?L^-1时，出水COD、BOD均呈现下降趋势。其可能的原因是：随着不断向反应器中加入7-ACA，反应器中7-ACA浓度越来越大，高浓度的7-ACA对微生物具有一定的抑制作用，从而降低微生物的活性，减小微生物对有机物的降解速率。此外，从图中还可以发现7-ACA的加入对TN、NH₄ ⁺-N和TP的去除效果影响甚微，这可能是7-ACA对于硝化反硝化菌及 聚磷菌等微生物抑菌效果较弱的原因造成的。

图8 进水7-ACA浓度与出水污染物之间的关系

Fig.8 The correlation between7-ACA concentrations and contaminates in effluent

2.7 COD和7-ACA多元回归线性方程的建立

在实际的操作过程中，反应器中的COD去除率以及7-ACA去除率并不是某个单一因素决定的，而是一个系统模糊工程，即由多个变量决定。因此，若只用单一因素表示数据间的相互关系，无论使用线性模型还是其他模型，得出的结果都不能准确的揭示它们之间的关系。

为了揭示污泥的各个状态与COD去除率以及7-ACA去除率间的相互关系，以各种因素为自变量，进行了线性拟合。进行线性拟合的函数表达式为：

，为应变量，、、……为自变量，、、……、为随机误差项^[13]。

研究中首先对反应器中的每两个变量之间进行相关性分析，其皮尔逊相关系数见表3。

表3 膜生物反应器中各个状态量的相关性

Table3 Correlation between each variable of MBR

*表示这一结果经过假设检验，在0.05的显著性水平下是显著的
 

**表示这一结果经过假设检验数学模型，在0.01的显著性水平下是显著的

根据表中的相关性分析，可知在众多的变量中具有统计学意义的变量为进水7-ACA以及7-ACA负荷2个变量，所以本文选择进水7-ACA浓度和7-ACA负荷做自变量，分别对COD去除率和7-ACA去除率做多元线性回归。本模型选取稳定运行期的前60天的数据建立模型，后20天的数据用于预测。

COD去除率的多元线性回归模型如下：

y₁=0.003x₁-74.521x₂+94.479…… (2)

其中：y₁表示COD去除率(%)，x₁表示进水7-ACA(mg?L^-1)，x₂表示7-ACA负荷(kg-7-ACA.kg-MLSS^-1.d^-1)。上式的拟合度R²为0.811，在进行上式拟合过程中F=57.774>F_1-0.01(2,27)，而且所有的sig.值都小于或等于0.05。

7-ACA去除率的多元线性回归模型如下：

y₂=-0.002x₁-196.417x₂+45.71……(3)

其中：y₂表示7-ACA去除率(%)，x₁表示进水7-ACA(mg?L^-1)，x₂表示7-ACA负荷(kg-7-ACA.kg-MLSS^-1.d^-1)。上式的拟合度R²为0.714，在进行上式拟合过程中F=33.693>F_1-0.01(2,27)，而且所有的sig.值都小于或等于0.05。

图8表示COD和7-ACA预测值和真实测量值的比较，从图中可以看出通过上文建立的两个模型预测后面20天的出水COD和7-ACA值，在对COD预测中误差在-30.9%~6.2%之间，误差率的平均值为-6.6%，在对7-ACA的预测中误差在-2.2%~-17.5%之间波动，误差率的平均值为-10.4%。

通过以上分析可见：所建立的两个模型均能够很好的揭示COD去除率、7-ACA去除率同系统中各个重要的状态变量之间的相互关系，在实际的工程中可以用该经验式指导生产实践，通过调整对COD去除率或是7-ACA去除率影响较大的因子来提高反应器的运行效果，而且对反应器运行状态具有很好的预测效果。

(a)

(b)

图9 (a)COD预测值和真实值比较; (b) COD预测值和真实值比较

Fig.9 (a) Comparison of the predictedCODwith the measured value. (b) Comparison of thepredicted 7-ACA with the measured value.

结 语

综上研究可知：①通过MBR启动阶段的研究数学模型，发现MBR不仅具有较高的有机物去除率，还具有较快的调节能力。当7-ACA浓度低于60 mg?L^-1时，COD的去除率平均达到97％以上，出水COD始终低于100 mg?L^-1，BOD平均值为30 mg?L^-1；出水氨氮多数情况下小于10 mg?L^-1；出水TN浓度在25-31 mg?L^-1左右波动，去除率达78.2%；出水TP浓度在0.49 mg?L-1~1.56 mg?L-1范围内变动，去除率达86.8%。当7-ACA浓度超过60 mg?L^-1时，出水COD和BOD值超过排放标准，而在整个实验期间NH₄⁺-N、TN、TP都一直维持在比较稳定的水平，所以7-ACA的浓度变化对NH₄⁺-N、TN和TP的去除效果影响较小。②在不断提高7-ACA的浓度的条件下，7-ACA负荷和7-ACA去除率之间存在着显著的线性相关性。③通过对COD去除率、7-ACA去除率与反应器中的相关变量进行多元线性回归建模，得出COD去除率、7-ACA去除率同各参量之间的关系，在工程中可以通过调整对COD去除率、7-ACA去除率影响较大的因子来对反应器进行优化。

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