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上海印染污水处理设备厂家

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  • 江苏常州市

更新时间:2023-11-25

有效日期:还剩29

产品详情

上海印染污水处理设备厂家纺织印染废水具有水量大、成分复杂多变、色度大、COD高、毒性强等特点, 属于难处理的工业废水之一.如直接采用生化法如厌氧(水解酸化)、好氧等对其进行处理, 时常会发生活性污泥受到抑制、生化系统瘫痪崩溃等不良情况.因此, 在实际运行工艺中, 会先采用物化方法即投加铁盐、铝盐和PAM等混凝助凝剂, 通过吸附网捕等方式降低印染废水污染物浓度和毒性后, 再进入生化系统进行处理.但该法存在生化处理能力有限、生化运行不稳定、化学污泥产量大等问题.

  双氧水作为一种高级强氧化剂, 通常情况下会对污泥活性造成抑制影响, 甚至导致生化系统的瘫痪和崩溃, 因此在印染废水处理中, 其常与铁形成芬顿试剂, 用于深度处理环节中的染料脱色.

本实验尝试了不同于以往的生化研究方法, 即采用双氧水协同水解酸化-接触氧化强化处理印染废水的方法.通过接种城镇污水厂的常规活性污泥, 在淹没式生物滤池反应器(submerged biological aerated filter, SBAF)内, 经水解酸化-接触氧化生化系统启动并运行稳定后, 在严格控制双氧水投加浓度、投加量、投加频率和投加方式的条件下, 将其投加到水解酸化反应器内, 可显著提高水解酸化和接触氧化的生化处理能力, 并提升生化体系的稳定性.本实验分别选取接种种泥、水解酸化污泥和接触氧化污泥, 采用16S rDNA宏基因组高通量测序技术, 分析对比了各反应器中污泥微生物的群落结构, 明确了各反应器中的优势微生物.该实验验证了双氧水协同水解酸化-接触氧化强化处理印染废水具有技术可行性, 且对于未来提升生化系统处理能力和运行稳定性具有重要的指导意义.

上海印染污水处理设备厂家1.4.1 污泥挂膜阶段

  (1) 水解酸化A段挂膜 取3.0 L接种污泥倒入反应器A内, 打开搅拌装置运行5 d, 此期间每天投加适量的葡萄糖, 碳酸铵以及磷酸二氢钾作为营养原料, 当肉眼可见填料上附着污泥呈黑色, 且水洗不易脱落时, 停止搅拌装置后, 将悬浮污泥从反应器A中排出.挂膜完成.

  (2) 接触氧化O段挂膜 取3.0 L接种污泥倒入反应器O内, 打开曝气装置运行5 d, 此期间每天投加适量的葡萄糖, 碳酸铵以及磷酸二氢钾作为营养原料, 当肉眼可见填料上附着污泥呈黄褐色, 且水洗不易脱落时, 停止曝气装置, 将悬浮污泥从反应器O中排出.挂膜完成.

  (3) 将水解酸化段A出水口与接触氧化段O进水口用泵连通, 形成组合工艺.

  1.4.2 生化系统启动阶段

  (1) 阶段 配置模拟生化废水进水COD浓度为450.0~500.0 mg·L-1的模拟废水, 其主要成分为可溶性淀粉, 葡萄糖, 碳酸铵, 磷酸二氢钾, 使得BOD5:N:P为100:5:1, 开始连续进水, A段和O段的HRT均为12 h, O段DO为2.5~3.5 mg·L-1. 20 d后, 当O段出水COD稳定小于30.0 mg·L-1、氨氮为0.0 mg·L-1时, 阶段完成(该阶段仅为启动环节, 出水水质数据不作为本实验的分析内容).

  (2) 第二阶段 配置模拟印染废水进水COD浓度按梯度分别为200.0、300.0、500.0和800.0 mg·L-1的含PVA印染废水, 其主要成分为PVA, 可溶性淀粉, 葡萄糖, 碳酸铵, 磷酸二氢钾, 染料活性150(主要成分Black KN-B), B/C比为0.23, 其中PVA所贡献的COD占比为60.0%, 色度300.0~400.0倍.系统连续进水, A段和O段的水温均控制在30~32℃, HRT均为18~20 h, O段DO为5.0~6.0 mg·L-1.当O段出水COD基本稳定在400.0~450.0 mg·L-1时, 第二阶段完成.该阶段出水水质进行各指标检测.

  (3) 第三阶段 调整模拟含PVA印染废水中成分配比, 使PVA所贡献COD占比降低至50.0%, 水质B/C比调整至0.26, 水质总COD维持800.0 mg·L-1, 色度维持300.0~400.0倍.系统连续进水, A段和O段的水温均控制在30~32℃, 水力停留时间均为18~20 h, 待生化系统去除效果稳定时, 即COD去除率70.0%~74.0%, PVA去除率51.0%~54.0%, 氨氮去除率98.0%~100.0%, 色度总去除率约86.0%~91.0%时, 完成第三阶段.该阶段出水水质进行各指标检测.

  1.4.3 双氧水投加依据

  由于目前暂未找到双氧水协同水解酸化-接触氧化处理印染废水相关方面的文献, 因此本实验设计以前期探索工作为依据.

  在水解酸化-接触氧化生化系统运行稳定后, 于当天下午16:00开始在水解酸化段投加了20.0 mL体积分数为150.0 mL·L-1的双氧水(15.0%的双氧水), 流速为0.67 mL·min-1, 投加时间约2.5 h.第二天早上09:00取样前, 发现水解酸化反应器存在严重污泥上浮现象, 且体系局部DO浓度高达30.0 mg·L-1, 当即采取了紧急措施, 关闭了所有进水阀, 将水解酸化体系的污水全部排出, 换成自来水, 之后按正常模拟废水进水, 该生化系统经过7 d后得到恢复(恢复依据为达到1.4.2节中生化系统启动阶段的第三阶段特征污染物去除情况).

  当生化系统恢复稳定后, 于当天下午16:00开始在水解酸化段投加20.0 mL体积分数为15.0 mL·L-1的双氧水(1.5%的双氧水), 流量为0.67 mL·min-1, 投加时间约2.5 h.第二天早上09:00取样前, 发现水解酸化反应器内存在少量污泥上浮现象, 且体系DO大于2.0 mg·L-1, 随即停止投加双氧水, 关闭所有进水阀, 将水解酸化体系的污水全部排出, 换成自来水, 之后按正常模拟废水进水, 该节生化系统经过7 d后得到恢复(恢复依据为达到1.4.2节中生化系统启动阶段的第三阶段特征污染物去除情况).

  当生化系统再次恢复稳定后, 于每天下午16:00开始在水解酸化段投加100.0 mL体积分数为3.0 mL·L-1双氧水(0.3%的双氧水), 流量为0.67 mL·min-1, 投加时间约2.5 h.第二天早上09:00取样前, 反应器内没有出现污泥上浮现象, DO稳定在0.1~0.4 mg·L-1, 体系运行正常.

  因此, 经过前期实验探索, 双氧水的投加条件选取为:体积分数为3.0 mL·L-1, 投加量为100.0 mL, 流速0.67 mL·min-1, 投加时间每天下午16:00, 持续约为2.5 h, 投加频率为1次·d-1.

  1.4.4 双氧水协同生化系统启动及运行阶段

  (1) 此阶段中, 体系模拟进水成分和浓度, 与1.4.2节中(3) 一致, A段和O段的HRT均维持在18~20 h.

  (2) 每个HRT阶段内, 用蠕动泵向A段注入双氧水溶液, 投加条件参见1.4.3节.于每天早上09:00取出水水样, 并对水质的各指标进行检测.

  (3) 体系持续运行.系统运行稳定后, 分别在A段和O段的生物膜上各采集一个污泥样本, 送至检测机构(锐博生物科技有限公司, 广州)进行16S rDNA宏基因组测序.

  1.5 水质检测方法

  本实验水质均采用国家标准方法.其中, COD采用重铬酸钾法测定; NH4+-N采用水杨酸法测定; 色度采用稀释法测定; PVA采用分光光度法测定; pH值和温度采用便携式pH计(PJBJ-260, 上海雷磁)测定; DO采用便携式溶解氧分析仪(JPB-607A, 上海雷磁)测定.染料吸光度采用分光光度法测定.

  1.6 基于Illumina平台的16S rDNA宏基因组测序

  分别取反应器A和反应器O中的污泥, 经浓缩后, 冷冻干燥机冷冻干燥, 进行16S rDNA宏基因组测序[19], 其流程如下.

  1.6.1 样品抽提与质检

  采用离心吸附柱法进行样品DNA抽提, 并用Agarose Gel Electrophoresis和ND-1000Nanodrop进行样品质检.

  1.6.2 文库构建与质检

  通过质检的样品, 用TruSeq® Custom Amplicon Sample Prep Kit进行文库构建, 主要包括内侧特异性引物PCR扩增、外侧接头特异性引物PCR扩增及纯化, 并用Agilent2200TapeStation和Qubit2.0进行文库质检.

  1.6.3 样本制备

  (1) 通过质检的文库, 按照pooling比例进行混合, pooling后的浓度为2.1 nmol·L-1.

  (2) 将pooling样品与2.1 nmol·L-1 Phix Control按照19:1比例进行混合.

  (3) 将2.0 mol·L-1 NaOH稀释为0.2 mol·L-1 NaOH.

  (4) 将(2) 和(3) 处理结果按照1:1比例进行混合, 室温孵育5 min.

  (5) 用HT1将(4) 中混合物稀释100倍, 取420 μL作为测序样本.

  1.6.4 上机测序

  使用Pair End Flow Cell, 进行MiSeq 2500上机操作, 并运行Pair End(2×100) 标准测序程序.

  1.6.5 数据分析

  测序程序运行完毕, 对所得数据进行生物信息学分析.首先对原始数据进行过滤, 去除低质量数据, 得到干净数据(clean data)后进行后续分析; 其次将Paired-end reads拼接为Tags, 并且去冗余, 获取Unique Tags; 然后对Unique Tags进行聚类, 生成OTU(operational taxonomic units); 利用生成的OTU进行物种注释、分类统计及Alpha多样性分析.


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