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ASM 水质特性参数估算初步探索 邓科 同济大学建筑设计研究院 集团 有限公司， 上海 200092 摘要 进水组分是模型的输入项， 对于活性污泥数学模型 简称 ASM 的稳态和动态模拟有着极为重要的意义。从城 市生活污水中的主要有机成分糖类、 蛋白质、 脂肪 3 类物质出发， 通过理论推导和实验证明， 建立以糖类、 蛋白质、 脂肪 浓度来计算出水质特性参数 SS和 XS的模型。通过对生活污水中有机成分糖类、 蛋白质、 脂肪按水质特性参数划分方 法进行区分为 ASM 模型水质特性参数 SS和 XS的测定提供了一种有效途径， 有助于改善现有的组分测定方法， 促进 ASM 数学模型更好的为生产和应用服务。 关键词 ASM; 水质特性参数; 生活污水 DOI 10. 13205/j． hjgc． 201404008 PＲOLIMINAＲY EXPLOＲATION OF WATEＲ QUALITY PAＲAMETEＲ ESTIMATION OF ASM Deng Ke Architectural Design ＆ Ｒesearch Institute of Tongji University GroupCo． ， Ltd，Shanghai 200092，China AbstractThe inlet component is the data of model． It is very important to a steady and dynamic simulation of activated sludge model ASM ． Based on the main organic ingredients carbohydrate，protein and fatof the urban sewage，it was established a pratical model which is based on carbohydrate，protein and fat concentration to calculate the water quality SS＆ XSthrough theoretical derivation and experiments provement． By distinguishing the organic ingredients carbohydrate，protein and fatof the sewage according to of the water quality，it was provided a effective way of determining water quality SS＆ XS ，therefore the existing measurement s were improved and promote a better ASM service for production and application． KeywordsASM;water quality parameter;waste water 收稿日期 2013 －07 －12 0引言 活性污泥数学模型 简称 ASM 研究经历从简单 拟合实验数据到采用经典的微生物生长动力学模型， 进而根据污水生物处理过程特性进行过程动态分析、 探索辨识建模的发展过程。但我国在活性污泥模型 方面的研究、 应用起步晚， 在实际应用中， ASM 模型 的有效使用均存在一定困难， 特别是模型水质特性参 数获得较难。进水水质特性参数 SS和 XS是 ASM 模 型的重要输入项， SS是快速降解有机物， 由低分子糖 类、 蛋白质单体氨基酸及挥发性脂肪酸等简单有机物 组成; XS是慢速降解有机物， 由高分子化合物组成， 不 能直接被微生物吸收代谢， 经水解为低分子化合物后 才能被细胞吸收氧化。 测定 SS和 XS的方法很多， 最主要的方法是生物 呼吸计量法， 这是一种在特定条件下对微生物氧呼吸 速率 OUＲ 进行测定和解释的方法， 是 IWA 的推荐 方法， 但该类方法存在实验工作量大， 测定技术要求 较高， 不易控制和掌握等方面的局限， 在实际应用中 存在一定的不足。 基于水质特性参数测定方法的上述不足， 考虑到 水质特性参数与城市生活污水的性质有关， 进水总 COD 组成可分为可生物降解 COD、 不可生物降解 COD 和活性微生物。其中， 可生物降解有机物主要 包括糖类、 蛋白质和脂肪 3 个大类， 其 COD 占水中总 COD 的 78左右 ［2 ］。本文以物质基本化学结构为切 入点， 对单一成分进行研究， 然后在此基础上进一步 对复合成分展开研究， 建立糖类、 蛋白质和脂肪与水 23 环境工程 Environmental Engineering 质特性参数 SS和 XS的关系， 为模型输入项的测定提 供一种新的选择。因此， 本文在对污水中关键有机成 分进行研究的基础上， 通过可靠、 简单的实验过程找 出这些有机成分与 ASM 模型水质特性参数之间的定 量关系， 使得可以通过有机成分浓度估算水质特性参 数， 达到简化模型水质特性参数测定的目的。 1实验部分 1. 1模拟物选择 根据 SS和 XS的特性， 将有机物分为单体和低聚 物两个类别， 遵循简单、 易得、 可溶、 广泛性和代表性 原则进行模拟物选择。选取葡萄糖作为糖类单体模 拟物， 可溶性淀粉作为糖类低聚物模拟物; 甘氨酸作 为蛋白质类单体模拟物; 牛血清白蛋白作为蛋白质类 低聚物模拟物; 乙酸作为脂肪类单体模拟物; 食用植 物油作为脂肪类低聚物模拟物。 1. 2污泥培养 将曲阳水质净化厂污泥浓缩池采集的活性污泥 投入 SBＲ 反应器， 采用玻璃广口瓶作为 SBＲ 反应器， 高 25 cm， 内径 13. 5 cm， 总体积约3 L， 有效容积为 2. 5 L。空气由气泵提供， 砂芯曝气头作为微孔曝气 器释放， 闷曝 24 h， 沉降 30 min， 弃去上清液， 然后采 用间歇进水方式， 一个周期结束沉淀 45 min， 排水 15 min， 采用手动方式进行间歇曝气控制进行培养驯 化。驯化期间， 好氧 12 h， 厌氧 12 h， 并有计划地增加 进水负荷 ρ COD200 ～1 200 mg/L， 单体浓度∶ 低聚 物浓度 1∶ 1 ， 逐步培养适合于降解淀粉的优势微 生物， 在反应器中初步建立微生物与基质之间稳定的 平衡体系。通过 1 ～2 周时间的驯化， 污泥性状稳定， 外观由黑色逐渐转变为浅褐色， 沉降性能较好， COD 去除率为 95左右。 OUＲ 测试 SBＲ 反应器采用玻璃广口瓶， 反应器 高 16. 5 cm， 内径 10 cm， 总体积约 1. 2 L， 有效容积为 1. 1 L。空气由气泵提供， 砂芯曝气头作为微孔曝气 器释放。搅拌器采用恒温磁力搅拌器， 搅拌速度控制 在 60 ～100 r/min。 1. 3实验内容 本文将模型中描述污水组成特性的水质特性参 数统一以化学需氧量 COD 质量浓度的形式来表 示。因为 COD 提供了有机底物、 微生物和利用的氧 的电子等价物之间的关联， 并可建立物料平衡。 由于间歇 OUＲ 呼吸计量法在呼吸实验后段， 慢 速生物降解有机物浓度降到一定低值时， 无法将 OUＲ 响应从内源呼吸曲线中明显区分开来， 造成对 曲线面积积分时， 所用的“内源呼吸基线” 高于实际 水平， 缩小积分面积， 从而造成了 XS的测量值偏小。 顾雪峰 ［3 ］发现基于 BOD 测试的生物法更接近于理论 值。因此， 本文选用间歇 OUＲ 呼吸计量法测 SS， 再通 过基于 BOD 测试的生物法测 XS。 首先， 测试糖类、 蛋白质和脂肪类单体和低聚物 单一组分的可生物降解性和降解速率， 即基于 BOD 测试得到可生物降解化学需氧量 CODB， 间歇 OUＲ 呼 吸计量法测试得到 SS， 用 CODB减去 SS得到 XS， 研究 单一组分与 SS和 XS水质特性参数的关系。然后， 用 各单体的 CODB值计算出复合组分配水水样的 CODB 值， 再减去复合组分配水水样的 SS得到 XS， 比较各类 物质复合组分配水水样的 XS与该水样中低聚物单体 测试时得到的 XS。然后通过对实验数据的整理和分 析， 获得 SS和 XS的数学表达式。 1. 3. 1配水 BOD 测试 对单体、 低聚物及复合组分进行配水， 并加入适量 的 NH4Cl、 KH2PO4， 使 ρ C ∶ ρ N ∶ ρ P100∶5∶1， 接 种液接种适量污泥， 控制瓶内 VSS 为 100 mg/L; 加入 ATU， 控制浓度约为 10 mg/L， 以抑制自养菌的活动。 对配水平行实验 8 d 的实验数据进行数据处理， 曲线 拟合。配水水样中的可生物降解 COD 可通过拟合所 得 CODB值减去空白实验 CODB得出， 如下式［ 4 ］所示 ρ CODB 1 1 － e －kBODtρ BODt 式中CODB 可生物降解 COD; BODt 第 t 天的 BOD 值; kBOD 碳质 BOD carbonaceous BOD 常 数， 通过最小方差方法线性回归 进行拟合。 1. 3. 2配水 OUＲ 测试 对单体、 低聚物及复合组分进行配水， 在配水中 加入适量的 NH4Cl、 KH2PO4， 使配水中的 ρ C ∶ ρ N ∶ ρ P100∶ 5∶ 1， 以维持 SBＲ 实验时微生物的正常生 长。对不同浓度配水分别进行 DO 测试， 并通过 OriginLab 拟合出 OUＲ 响应曲线， 通过对曲线面积积 分测定易生物降解基质 SS， 从而得到慢速可生物降 解基质 XS含量。SS通过下式［5， 6 ］得出 SS VT VW 1 1 － YHΔρ O2 式中VT 反应器体积; VW 所加水样体积; 33 水污染防治 Water Pollution Control YH 异养菌产率系数， 取IAWQ 推荐值0.67。 Δρ O2 溶解氧消耗量， 根据所拟合 OUＲ 响 应曲线积分求得。 2实验结果及讨论 2. 1单一组分实验结果 分别加入 100 mg/L 和200 mg/L 的葡萄糖、 可溶 性淀粉、 甘氨酸、 牛血清白蛋白、 乙酸和食用植物油配 水进行 BOD 平行实验， 对 8 d 的实验数据进行数据 处理， 曲线拟合经计算得到表 1。 表 1单一组分 BOD 测试实验结果 Table 1The test results of single component BOD 物质 质量浓度/ mg L －1 ρ COD 理论 / mg L －1 ρ CODB / mg L －1 ρ CODB / ρ COD 葡萄糖 100 200 107990. 93 107960. 90 2141990. 93 2142040. 95 淀粉 100 200 107980. 92 107960. 90 2141970. 92 2142020. 94 甘氨酸 100 200 64600. 94 64580. 91 1281210. 95 1281260. 98 牛血清白蛋白 100 200 1501320. 88 1501340. 89 3002700. 90 3002670. 89 乙酸 100 200 108970. 90 1081000. 93 2161960. 91 2161910. 88 食用植物油 100 200 2882270. 79 2882360. 82 5765020. 87 5764880. 85 分别对葡萄糖、 可溶性淀粉、 甘氨酸、 牛血清白蛋 白、 乙酸和食用植物油配水按 50， 100， 150， 200 mg/L 4 种不同浓度分别进行 OUＲ 测试， 并通过 OriginLab 拟合 OUＲ 响应曲线， 经计算见表 2。 2. 2复合组分实验结果 共进行 3 组成分复合实验， 第 1 组用葡萄糖和淀 粉配比; 第 2 组用甘氨酸和牛血清白蛋白配比; 第 3 组用乙酸和食用植物油配比， 进行 OUＲ 测试， 经数据 拟合计算得实验结果见表 3。 2. 3实验结果讨论 根据单一组分配水实验结果发现， 葡萄糖、 淀粉、 表 2单一组分 OUＲ 测试实验结果 Table 2The test results of single component OUＲ 物质 质量浓度/ mg L －1 VW/ mL VT/ mL Δρ O2 / mg L －1 SS/ mg L －1 葡萄糖505001 1007. 449 1005001 10015. 2101 1505001 10022. 9153 2005001 10029. 9199 淀粉505001 1001. 913 1005001 1003. 322 1505001 1004. 832 2005001 1005. 235 甘氨酸505001 1004. 631 1005001 1009. 362 1505001 10013. 590 2005001 10017. 9119 牛血清白蛋白505001 1003. 523 1005001 1006. 543 1505001 1007. 248 2005001 1007. 550 乙酸505001 1007. 550 1005001 10014. 295 1505001 10021. 5143 2005001 10029. 0193 食用植物油505001 1003. 221 1005001 1004. 127 1505001 1004. 530 2005001 1004. 832 表 3复合组分实验结果 Table 3The test results of composite componentmg/L 第一组 葡萄糖 ρ CODB 淀粉 ρ CODB ρ TCODBSS XS 水样一1009819897101 水样二10019729677219 水样三10029539582313 水样四19998297140157 水样五29998397268129 第二组 甘氨酸 ρ CODB 牛白蛋白 ρ CODB ρ TCODBSS XS 水样一6113419460134 水样二6126732858270 水样三6140146152409 水样四122134255108147 水样五182134316154162 第三组 乙酸 ρ CODB 植物油 ρ CODB ρ TCODBSS XS 水样一9723933687249 水样二9747857579496 水样三9771781472742 水样四194239433164269 水样五292239531223308 43 环境工程 Environmental Engineering 甘氨酸、 牛血清白蛋白、 乙酸、 食用植物油的 CODB与 其理论 COD 成一定比例关系， 见下式 ρ CODB 0. 93 SSU ρ CODB 0. 95 SAA ρ CODB 0. 90 SUFA ρ CODB 0. 92 XCH ρ CODB 0. 89 XFＲ ρ CODB 0. 83 XLI 式中 SSU为糖类单体理论 COD; SAA为蛋白质单体理 论 COD; SUFA为脂肪类单体理论 COD; XCH为糖类低聚 物理论 COD; XFＲ为蛋白质低聚物理论 COD; XLI为脂 肪类低聚物理论 COD; 单位均以 mg/L 计。 其中， 葡萄糖、 甘氨酸、 乙酸的单一组分 OUＲ 测 试高速平台非常明显， 3 种物质测试 SS与理论 COD 的比例系数分别为 0. 94、 0. 95 和 0. 90， 基本与上述 BOD 测试中 CODB与理论 COD 的比例一致。因此， 可以认为 SS主要由单体物质的 CODB产生。其次， 淀 粉、 牛血清白蛋白、 食用植物油等 3 种低聚物模拟物 单一组分 OUＲ 测试中显示出小段高速平台， 时间为 配水与培养污泥接触后的 20 ～ 30 min 内， 呼吸速率 随配水浓度增加有所提高。这是由于处于内源呼吸 状态的活性污泥系统中的微生物与底物初接触时， 微 生物以极快的速度降解底物， 从中获得能量以维持自 身生长活动及繁殖的需要所造成的。实验中虽然能 产生高速平台， 但很快降至低速平台， 所产生 OUＲ 响 应曲线计算所得易生物降解基质 SS跟配水 CODB值 没有明显的线性关系， 且随着配水浓度的增高测得易 生物降解基质 SS增加趋势减小， 因此， 低聚物不是易 生物降解基质 SS主要组成部分。 在复合组分实验中发现， 当水样中同时存在单体 和低聚物模拟物时， 低聚物降解速率受到抑制， 保持 单体浓度不变， 提高低聚物浓度时 SS下降， 可能是当 XS浓度提高时， 引起微生物产率系数 YH的提高［3， 7- 8 ］。 从实验结果可以看出， 当单体和低聚物同时存在时， SS与单体模拟物质 CODB一致， 而 XS则与低聚物物质 CODB一致， 即 SS与 XS可用下式表达 SS 0. 93 SSU 0. 95 SAA 0. 90 SUFA XS 0. 92 XCH 0. 89 XFＲ 0. 83 XLI 3结论 1通过单一组分 BOD 测试发现， 并不是所有的 有机物都能被微生物转化为最终产物， 所测试模拟物 物质可生物降解 CODB均与其理论 COD 成线性关系， 在单体模拟物 OUＲ 测试中也证实了这一点。即糖类 单体、 蛋白质单体、 脂肪类单体、 糖类低聚物、 蛋白质 低聚物、 脂肪类低聚物的 CODB与其理论 COD 的比例 系数为 0. 93、 0. 95、 0. 90、 0. 92、 0. 89、 0. 83。 2在 OUＲ 测试中， 单体模拟物均显示出其快速 生物降解的特性; 低聚物则由于活性污泥系统中微生 物处于内源呼吸状态的关系， 在测试初期产生快速 DO 消耗平台， 但很快降至低速平台， 显示出其慢速 生物降解的特性。 3实验结果发现， SS与单体模拟物质的 CODB一 致， XS与高分子量物质 CODB一致， 可用下式表达 SS 0. 93 SSU 0. 95 SAA 0. 90 SUFA XS 0. 92 XCH 0. 89 XFＲ 0. 83 XLI 参考文献 ［1］IAWQ． 活性污泥数学模型［M］． 张亚雷， 李咏梅译． 上海 同济 大学出版社， 2002. ［2］Kamma Ｒaunkjr， ThorkildHvitvedJacobsen， PerHalkjr Nielsen． Measurement of pools of protein，carbohydrate and lipid in domestic wastewater［J］． Wat Ｒes， 1994， 28 251- 262. ［3］顾雪峰． ASM2 号模型有机物组分的测定研究［D］． 上海 同 济大学， 2005. ［4］Ｒoelevedld P J， van Looddrecht M C M． Experience with guidelines for wastewater characterization in the Netherlands［J］． Wat Sci Tech， 2002， 45 6 77- 87. ［5］Ekama G A． Procedures for determining influent COD fractions and the maximum specific growth rate of heterotropHs in activated sludge systems［J］． Wat Sci Tech， 1986， 18 6 91. ［6］Sollfrank，Gujer U W． Characterization of domestic wastewater for mathematical modeling of the activated sludge process［J］． Wat Sci Tech， 1991， 23 1057- 1063. ［7］甘立军． 活性污泥 1 号模型 ASM1 水质特性参数测定研究 ［D］． 上海 同济大学， 2003. ［8］刘芳． 城市污水厂活性污泥数学模型的参数测定及模拟研究 ［D］． 上海 同济大学， 2004. ［9］Cinar Ozer Daigger，Glen T，Graef，et al． uation of IAWQ activated sludge model No．2 using steady- state data from four full- scale wastewater treatment plants［J］． Wat Env Ｒes， 1998， 70 6 1216- 1224. ［ 10］Vanrollegliem P A．Simultaneous bio- kientic characterization of heterotropHic and nitrifying populations of activated sludge with an on- line respire- grapHic biosensor［J］． Wat Sci Tech， 1993， 28 11/ 12 377. ［ 11］Katsogiannis A N． Adaptive optimization of a nitrifying sequencing batch reactor［J］． Wat Ｒes， 1999， 33 17 3569- 3576. 第一作者 邓科 1980 － ， 男， 工程师， 主要从事市政及环境工程设计 和研究。dengke_tjadri sina． com． cn 53 水污染防治 Water Pollution Control