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          基于SRT的活性污泥工藝控制的探討

          SRT是Sludge RetentionTime的首字母的縮寫,也就是污泥停留時間的意思,也有稱為固體停留時間的,代表了活性污泥中的微生物在生化系統中停留的時間,或者說是微生物在系統內生長繁殖的時間,它也稱為平均細胞保留時間 (MCRT) 或污泥齡是污水廠生物池容積大小的設計重要依據之一,對于一座已經運行的污水廠來說,SRT更重要的意義在于工藝的運行控制。

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          SRT從一個設計指標,計算數值轉變為控制參數的機理是什么?SRT是活性污泥在污水廠的生化系統內的停留時間,也就是說活性污泥中的各種微生物在生化系統中的生長繁殖的時間,這個指標反映了微生物在系統能不能完成一個或者多個世代生長繁殖的過程。SRT要和活性污泥中微生物生長世代相匹配吻合,才能在生化系統內保持一個穩定的微生物數量,SRT過長,微生物生長世代長,數量大量增加,同類型的微生物相互之間的競爭加劇,消耗絮凝體內的胞外物質明顯,活性污泥呈現老化的狀態;SRT過短,微生物生長世代還未完成,就被排出系統,會造成微生物的數量無法和進水中的各種污染物質的量匹配,無法有效的去除,導致出水超標。因此過高的SRT和過低的SRT都是會影響到系統的穩定運行的,為了保持穩定的運行工況,要進行SRT的合理控制,使系統的SRT滿足系統內各種微生物的生長世代周期,這也是利用SRT進行活性污泥工藝控制的微生物機理。 工業凈化www.futabashoukai.com

          可以通過硝化菌在不同溫度下系統內所需要的最小SRT來說明這種控制: 空氣凈化www.futabashoukai.com

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          圖 1:與溫度相關的硝化菌的最小停留時間SRT 水凈化www.futabashoukai.com

          在 20°C的溫度下,硝化菌在系統中完成一個生長世代最小需要四天時間。在系統SRT少于四天的情況下,剩余污泥排放造成的硝化菌的去除速度會快于它們的再生速度,它們會被沖出系統,從而不會發生硝化作用。因此對于污水廠來說,嚴格的出水氨氮的排放指標限制,需要污水處理廠需要保持足夠的 SRT 才能發生硝化作用。這也就是基于SRT的工藝運行的控制方法。 環保網站www.futabashoukai.com

          SRT對整個活性污泥的微生物系統會產生多種影響,下表可以看到SRT對活性污泥處理功能的一些影響的情況: www.futabashoukai.com

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          上述可以看到SRT在整個污水廠的控制中,和污水廠的日常的控制指標都有一定的關系的,如果關系都比較明確,污水廠的運行人員就需要知道如何利用SRT進行污水廠的工藝運行調控。

          不論使用怎樣的控制手段,首要條件一定是知道自己水廠的SRT是多少,通過剩余污泥的排放量來計算SRT,是常規的計算方法,這里要注意很多污水廠的剩余污泥排放沒有計量裝置,僅依靠剩余污泥泵的運行時間來粗略的計算,這樣的計算值會有很大的偏差;一些污水廠是有剩余污泥的流量計的,可以準確的讀出剩余污泥的排放量,但是在污泥調節池、污泥儲池會有污泥外溢的情況,這部分重新回到系統中,這樣的情況下,剩余污泥的計量表也是不準確的;也有污水廠使用污泥車間的脫水機的污泥泵的運行進行計量,但是有些脫水機的跑泥現象嚴重,部分污泥又會重新回到系統內,這樣的計量也是有偏差的。在使用污泥泥餅量進行剩余污泥排放量的統計中,通過含水率的計算后,可以計算出外運泥餅的絕干泥量,這個是完全運出系統之外的污泥物質,是真正離開生化系統的污泥量,但是也是要注意計算污泥干化過程中添加的化學物質的數量,還有化學污泥產生量的排除計算等。

          因此在實際過程中,運行人員掌握確切的SRT,需要充分調研廠內設施設備,認真的分析廠內實際的工況,選擇真實準確的污泥數值進行計算,才能有可靠的SRT數值,這樣所進行的SRT的控制才能和實際的運行工況建立起真實的關聯。錯誤的數值計算,往往會使工藝人員被錯誤的數據誤導,最終形成錯誤的判斷。

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          還有需要運行人員注意的是,SRT的計算中MLSS是活性污泥濃度,但是并不完全是微生物的數量,有條件的話盡量使用MLVSS來進行計算,很多地區的污水廠受到雨污合流的影響,導致活性污泥的無機成分占比過高,MLVSS和MLSS之間比值較低,直接使用MLSS代表活性污泥中的微生物,往往得出非常偏離的一個數值,最終也造成SRT的控制與實際的運行效果出現偏離的情況發生。

          總體來說,保持良好的活性污泥性狀是使污水廠運行穩定、出水達標的重要過程,但是要使SRT真正的發揮出其有效的控制作用,需要污水廠的運管人員從生物機理,實況計算,后續統計分析等建立全程的控制。污水廠的控制實現精細化的過程會比較困難,但是需要運營人員有足夠的認知,不斷地深入挖掘現有的數據資源,實現精準的數據化工藝管理。




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