O3-BAC工艺优化运行方案及影响因素的显著性分析

本文已在《净水技术》2007年第3期正式发表

O₃-BAC工艺优化运行方案及影响因素的显著性分析

蒋福春¹ 孙洪伟² 乔铁军³ 陈健¹

1 苏州市自来水公司，苏州 215002

2 广东仲恺农业技术学院城市建设学院，广州 510225

3 深圳水务（集团）有限公司，深圳 518035

　　摘 要 以南方某水库水为试验原水，采用正交试验方法，对影响臭氧-生物活性炭（O₃-BAC）工艺运行效果的因素进行了系统分析。研究建立了多指标综合评分，并对预臭氧投加量、聚合氯化铝（PAC）投加量、聚丙稀酰胺（PAM）投加量、主臭氧投加量和主臭氧分配比例五个变量进行了分析，确定了系统优化运行方案；结果表明，主臭氧的投加量及其分配比例对系统的运行效果具有显著性影响。
　　关键词 生物活性炭 影响因素 显著性 权重系数 方差

Optimal Operating Program in O₃-BAC System and Analyses of Significance of the Influencing Factors

Jiang Fu-chun¹ ,Sun Hong-wei² ,Qiao Tie-jun³ ,Chen Jian¹

(1.Suzhou Water Company,Suzhou 215002,China;

2.College of Urban Construction, Zhongkai University of Agriculture and Technology, Guangzhou 510225,China;

3.Shenzhen Water Supply(Group), Shenzhen 518035,China)

Abstract: In the study，analyses of the factors that influence the operation results of O₃-Biological Activated Carbon(O₃-BAC) system were made in a typical city of south China which uses reservoir water as raw water, and orthogonal test was used here. We established a multi-index comprehensive evaluation system. Five influence variables in O₃-BAC system, which include preozonation dosage, poly aluminum chloride(PAC) dosage, polyacrylamide (PAM) dosage , ozonation dosage and ozonation distribution, were analyzed. Further the optimal operating program in O₃-BAC system were determined. The results show that ozonation dosage, as well as ozonation distribution, has significant effects to the system.

Keywords: BAC; influence variable; significance; weight; variance

1 引言

　　在水处理系统中，影响净水效果的因素有很多，除了装置本身的设计因素以外，还包括一些运行因素。在运行因素中，混凝剂的投加量是影响絮凝的一个重要因素，有资料表明^[1]，聚合氯化铝（PAC）的投量稍高或稍低均会影响出水水质和过滤周期。聚丙稀酰胺（PAM）的投加量和投加点对出水水质也有明显的影响^[2]。臭氧预氧化可降低混凝剂投加量，或在一定混凝剂量下，提高浊度去除率，延长滤池过滤周期^[3,4]。臭氧-生物活性炭工艺中，臭氧化可以大大延长活性炭滤池的工作周期，节省活性炭的再生或更换费用，关系到整个水处理系统的运行效果，其优化非常重要。由于臭氧剂量的改变，可能会减少活性炭滤池对有机物的吸附容量，而生物可降解性反而有所增加^[5]。所以必须将臭氧剂量、臭氧分配方法等重要影响因素通过试验进行优化，以充分发挥臭氧-生物活性炭工艺的优点。
　　因此，为了更好地应用臭氧-生物活性炭工艺，寻找影响净水效果的主要因素，并检验其影响的显著性尤其重要。

2 试验装置和方法

　　试验期间，原水的水质条件如表1所示。

表1 原水的水质条件
Table 1 raw water quality.

2.1中试装置
　　 中试装置所采用的工艺为预O₃→混合池→穿孔漩流反应池→斜板沉淀池→石英砂滤池→O₃－BAC，进水流量为10m³/h，工艺流程如图1所示。
　　混凝剂为PAC，采用机械混合，其反应时间为20min；助凝剂为PAM，投加点通过小试试验进行确定，为反应池的前1/3处；预臭氧氧化接触时间为5min；主臭氧分为三级投加，每一级的反应时间均为5min。臭氧的投加采用钛板微孔曝气形式，炭层空床接触时间（EBCT）为17min。砂滤池和炭滤池的过滤速度分别为8m/h和8.85m/h。

图1 中试工艺流程
Fig.1 The flow of the pilot test

2.2试验方法
　　中试工艺的设计参数是确定的，过滤条件也是固定的。因此，把预臭氧投加量、PAC投加量、PAM投加量、主臭氧投加量和主臭氧的分配比例五个影响因素作为试验的研究对象。分别编号为A、B、C、D、E。采用正交试验方法，每个因素均设定两个水平，其分布如表2所示。投加量的单位为mg/L。

表2 影响因素的水平分布
Table 2 The distribution of the influential factors

　　根据试验情况，选用正交表L₈（2⁷）设计试验，即7因素（实际为5因素，6和7为误差因素）、2水平的8组试验。具体试验方案如表3所示。

表3 正交试验方案L₈（2⁷）
Table 3 Orthogonal test table of L₈（2⁷）

2.3分析项目
　　 本试验的检测指标包括浊度、耗氧量（COD_Mn）、UV₂₅₄、总有机碳（TOC）、氨氮（NH₄-N）、亚硝酸盐氮(NO₂-N)、硝酸盐氮(NO₃-N)、三卤甲烷前体物(THMFP)、溴离子(Br^-)、微囊藻毒素。此外，还分析了由于臭氧氧化导致升高的生物稳定性表征指标可同化生物有机碳（AOC），以及臭氧化副产物甲醛（HCHO）和溴酸盐(BrO₃^-)。

3 结果及分析

3.1选择评价指标
　　 出水浊度均小于0.15NTU，其总去除率在98％以上，NH₄-N和NO₂-N的含量小于0.05mg/L和0.003mg/L，UV₂₅₄总去除率接近100％，出水HCHO的含量均小于0.05mg/L，微囊藻毒素RR含量均小于0.3mg/L，微囊藻毒素LR含量均小于0.1mg/L。
　　 因此，确定TOC、AOC、THMFP、Br^-、COD_Mn、NO₃-N和BrO₃^-为评价指标。TOC、AOC、THMFP、Br^-和COD_Mn的去除率越高说明净水效果越佳；NO₃-N的生成率和BrO₃^-的含量越低，出水的安全风险越小。

表4 不同试验条件下各出水指标的a_ij值
Table 4 a_ij of the effluent under different orthogonal tests

　　表4表示考察指标在各个试验条件下出水指标的去除率、生成率和含量情况，其数值用a_ij表示。其中，去除率和生成率以百分数计，BrO₃^-的含量以μg/L计。
3.2建立多指标综合评分法
　　 不同运行条件对出水指标的影响也有所不同，因此，评价水处理系统的运行效果应该把多个指标综合起来考虑。所以，进行多指标综合评价时，需将7个水质指标综合起来，通过综合评分法来确定优化方案。所谓综合评分法就是根据各个指标重要性的不同，给每一组试验评出一个分数，作为这个试验的总指标，作进一步分析，从而选出较优的试验方案^[6]。

表5 不同试验条件下各出水指标的b_ij值
Table 5 b_ij of the effluent under different orthogonal tests

　　将表4中的第i行在第j列上对应的数定义为a_ij，其中 i=1,2,...,7; j=1,2,…,8。定义为各个指标在8组试验中的平均值。定义b_ij表示为各个指标在各组试验下的a_ij值与其相应的的比值，计算公式如式（1）所示。

　　 （1）

　　b_ij是单次试验值和多次试验的平均值的比值。根据b_ij的定义，可以大致反映某个指标在某个运行条件下，偏离总体情况的程度。详见表5。
3.2.1 计算权重系数
　　 在多指标综合优化中，权重系数是指某个考察指标在全部考察指标中所处的重要程度。在综合评价中，某指标的权重系数越高，则其重要程度越高；反之，重要性就越低^[7,8]。
　　 根据试验原水和出水的水质情况，即原水和出水的7项指标均低于相应的评价标准值。所以，水质指标的权重系数可以根据原水和出水的某个指标的观测值相对于评价标准值的靠近程度进行计算。
　　 根据权重系数的意义，各指标的权重系数总和为1。权重系数的计算如式（2）所示。结果见表6。

（2）

　　可见，在综合评价中，Br^-和AOC占有重要位置，THMFP、 COD_Mn、BrO₃^-和TOC的重要程度中等，且相差不大，NO₃-N的重要程度最低。

表6各指标的权重系数分布
Table 6 The distribution of the weight of the indexes

3.2.2 影响因素的方差分析
　　定义y_j为第j组试验的综合评分。y_j的计算公式如式（3）所示。各组试验的综合评分如表7最后一列所示。

　　　　　　（3）

表7 正交试验数据处理
Table 7 Data processing of the orthogonal test

　　其中，K_1j这一行的数值，分别代表各因素第1个水平所对应的4次综合评分之和。比如因素A，它的第1个水平安排在1、2、5、6号试验中，对应的综合评分分别为1.00、0.99、1.20和0.70，其和为3.89，记在K_1j的这一行的第1列中。K_1j均值＝K_1j/4，K_2j的计算原理同K_1j。通过对比K_1j均值和K_2j均值，数值较大者对应的水平为该因素优水平，由此确定优化方案。
　　第j个因素的离差平方和为S_j，总离差的平方和为S_T，误差平方和为S_e，计算公式如式(4)、式(5)、式(6)所示。误差平方和S_e为所有空白列的偏差平方和之和，由于第6列和第7列为空白列，其方差S₆、S₇是由随机误差引起的。均方和的计算公式如（7）所示。F值的计算公式如式（8）所示。

　　根据α=0.05和α=0.10查F分布表得F_0.05（1，2）=18.5，F_0.10（1，2）=8.53，根据计算结果，在置信度为0.95 的置信区间上，影响因素D对试验结果有显著影响。在置信度为0.90的置信区间上，影响因素D和E对试验结果有显著影响。计算结果见表8。

表8 方差分析
Table 8 Analysis of variance

4 结论

　　（1）建立了多指标综合评分法，从而确定了系统优化运行方案：预臭氧投量为1.5mg/L、PAC投量为2.5mg/L、PAM投量为0.10mg/L、主臭氧投量为2.0mg/L、主臭氧的比例分配为4：3：3；
　　 （2）结果表明，对系统净水效果有显著影响的因素是主臭氧投加量和主臭氧分配比例。

参考文献

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