厌氧—好氧—吸附处理偶氮染料废水的试验研究

可生化性试验表明，偶氮染料废水对微生物有抑制作用，但该类废水对驯化性污泥并无明显的抑制作用，废水经过流式厌氧污泥床的处理，可去除５０％－６０％的ＣＯＤ，处理系统内形成颗粒污泥，ＢＯＤ５／ＣＯＤ增加到０．４２厌氧出水经生物接触氧化法，可去除６０％ＣＯＤ，再经吸附，出水ＣＯＤ可降至１５０ｍｇ／Ｌ以下，达到废水排放标准。     

用A—A—A法处理羽绒加工废水

用缺氧－厌氧－好氧（Ａ—Ａ—Ａ法）处理工艺治理羽绒加工废水。原废水的ＣＯＤ１０００～２０００ｍｇ／Ｌ，ＢＯＤ４００～５００ｍｇ／Ｌ，ＳＳ＞１０００ｍｇ／Ｌ，经治理后，ＣＯＤ＜１００ｍｇ／Ｌ、ＢＯＤ＜３０ｍｇ／Ｌ、ＳＳ＜７０ｍｇ／Ｌ、ｐＨ６～９，达到新、扩、改国家一级排放标准。该法处理羽绒加工废水具有运行稳定可靠、耐冲击负荷，出水水质好、无污泥排放等特点。     

PAC－SBR法处理高浓度有机废水

ＰＡＣ－ＳＢＲ法处理高浓度有机废水针对高浓度有机废水无稀释好氧处理中存在的问题，提出了ＰＡＣ－ＳＢＲ生化法。试验表明，采用＊＊ＩＳ＊Ｒ法处理高浓度废水比Ｓ＊Ｒ法有优越性。其＊ＯＤ。＊ＯＤ的去除率分别高达８５．９％、９７．３％、污泥负荷及容积负荷均高于...     

上流式厌氧污泥床(UASB)处理制药废水的研究

用上流式厌氧污泥床（ＵＡＳＢ）在自然温度条件下处理ＶＣ、ＳＤ和葡萄糖生产废水。反应器容积１００Ｌ,发酵温度－２４℃,进水ＣＯＤｃｒ３０００－５０００ｍｌ／Ｌ,有机负荷３－６ｋｇＣＯＤ／（ｍ＾３．ｄ）,ＨＲＴ为１８－２４ｈ,产气率达到０．３ｍ＾３／ｋｇＣＯＤ,甲烷含量７０％,ＣＯＤｃｒ去除率达到９０％,取得较好的实验效果,为厌氧处理较低深度的制药废水找出可行的途径。     

味精废水处理工艺中的氨氮,硫酸根问题

由于味精废水中ＣＯＤ，ＳＯ＾２－４和ＮＨ３－Ｎ浓度高，ｐＨ值低，使味精废水处理难度较大。本文介绍了味精废水排放标准，提出了利用的味精废不提取酵母蛋白及ＳＯ＾２－４和ＮＨ３－Ｎ对生物处理工艺的影响。     

SBR法处理中药材有机废水工艺研究

应用ＳＢＲ法对中药材有机废水进行了研究。考察了ＣＯＤＣＲ、ＢＯＤ５、ＳＳ、ＮＨ３－Ｈ的处理效果，以及ＰＨ、水温、污泥负荷等条件对去除率的影响。运行结果表明，ＰＨＯ ６．０－９．０、ｔ为１５－３０℃、污沁荷０．３ｋｇＢＯＤ５／ｋｇＭＬＳＳ．ｄ，运行程序：进水０．５ｈ（限制曝气）、曝气１０ｈ、脱氮１．５ｈ，沉降０．５ｈ，排水０．５ｈ、闲置１１ｈ，周期时间２４ｈ时ＣＯＤＣＲ去除率８８％、ＢＯＤ５９４％、     

厌氧—好氧生物处理马铃薯加工废水

中温条件下，采用上流式厌氧污泥床和完全混合活性污泥法联合处理马铃薯加工废水。当进水ＣＯＤ浓度为５０００－６０００ｍｇ／Ｌｊｆ ，ＵＡＳＢ容积负荷达到第天１０ｋｇ／ｍ＾３。二级生化处理后的出水可达到国家规定的排放标准。     

高含硫味精废水处理的研究

采用吹脱－混凝－厌氧消化－两段ＳＢＲ－絮凝沉淀工艺处理味精废水，试验结果表明，当进水ＣＯＤ为２２３５１ｍｇ／Ｌ，ＳＯ＾２－４５１００００ｍｇ／Ｌ，ＮＨ３－Ｎ７５７１ｍｇ／Ｌ、色度（倍）３９０６和ＰＨ１．３时，出水ＣＯＤ９９ｍｇ／Ｌ、ＳＯ＾２－４９５ｍｇ／Ｌ、ＮＨ３－Ｎｌｍｇ／Ｌ色度１６和ＰＨ６．５，其水质均达到ＧＢ８９７８－１９９６规定的一级排放标准。     

厌氧一好氧生物处理马铃薯加工废水

在中温条件下，采用上流式厌氧污泥床和完全混合活性污泥法联合处理马铃薯加工废水，当进水ＣＯＤ的浓度为５０００－６０００ｍｇ／Ｌ时，ＵＡＳＢ反应器容积负荷为１０ｋｇ／（ｍ＾３．ｄ）。二级生化处理的出水可达国家规定的排放标准。     

厌氧—好氧法治理中药废水研究

厌氧－－好氧法处理中药废水，污泥中生物相丰富，原生、后生运行数量多，污泥沉降性能优良，出水水质好，ＣＯＤｃｒ、ＢＯＤ３等指标都达到了一级排标准。     

水厂排泥水的处理技术：分离水回用 泥饼综合利用及铝盐回收

介绍了水厂排泥水处理后,分离水的水质和回用、泥饼制砖和污泥用作水泥掺合料的方法和试验结果,以及铝盐回收的工艺。     

高岭土控制污泥膨胀的研究

活性污泥膨胀一直是困扰人们的难题。本实验以人工合成污水为底物,利用间歇式反应器(SBR)通过投加高岭土来研究污泥膨胀的控制情况。同时分析活性污泥中的丝状菌形态。结果表明,投加高岭土来控制污泥膨胀效果非常显著,对出水水质影响甚微。     

炼油厂"三泥"处理技术研究

采用“热萃取／脱水”技术处理炼油厂含油污泥,脱出水中COD小于150mg／L,含油量小于30mg／L,可直接捧入污水处理场。溶剂油取自炼油厂馏分油,原料易得,并且可以循环使用。该技术可以回收污泥中的有价值组份,符合变废为宝、综合利用的方针。     

水解酸化工艺的改进

综合水解酸化工艺传统的"膜法"和"泥法"两种工艺的优点,开发一种新的水解酸化工艺。把新工艺和传统的"膜法"工艺并联运行,进行对比实验,发现新工艺在有机物和色度的去除以及提高废水的可生化性方面均具有优势,COD去除率20%~30%,色度去除率60%,出水ρ(BOD5)/ρ(COD)在0.7左右。     

多模式厌氧/缺氧/好氧污水处理工艺的稳态与动态模拟

数学模拟是污水处理系统教学科研、工艺评估、运行优化和自动控制的重要工具,在污水处理厂中得到了广泛应用.利用过程数据对ASM2d模型进行校正,并分析评估了校正模型在多模式厌氧/缺氧/好氧(AAO)工艺3个模式15个工况下稳态模拟及AO模式下动态模拟的可靠性.15个工况的稳态模拟表明,校正模型能准确模拟污泥浓度和出水水质;在AO模式的动态模拟中,模拟曲线与出水水质以及污泥浓度的变化趋势相一致,模拟结果具有较高的准确度.     

原生颗粒污泥单级自养脱氮工艺处理污泥压滤液的研究

在长期运行的处理污泥压滤液的气提亚硝化反应器中发现了单级自养脱氮反应,并形成了具有自养脱氮性能的原生颗粒污泥.以原生颗粒污泥启动并运行了单级自养脱氮反应器,对污泥压滤液进行脱氮处理取得了良好效果.进水总氮浓度为350 mg.L-1左右时,总氮平均去除率为74.81%,最高达86.92%,总氮平均去除负荷(以N计,下同)为0.68 kg.(m3.d)-1,最高达0.90 kg.(m3.d)-1.投加粉末活性炭后单级自养脱氮反应得到强化,运行稳定性得到提高.进水基质浓度、氮负荷及曝气量对自养脱氮反应影响较大.污泥压滤液中的有机物、pH值和碱度对单级自养脱氮反应影响较小.曝气量/ΔTN、曝气量/ΔNH4+-N及ΔALK/ΔTN比值可作为单级自养脱氮反应重要的运行指标.     

复合式活性污泥-生物膜反应器硝化能力的研究

通过不投加悬浮填料的普通活性污泥法与投加悬浮填料的活性污泥—生物膜法的对比研究发现，普通活性污泥法的硝化能力很低；但向普通活性污泥系统中投加悬浮填料后，填料载体上附着生长的生物膜与悬浮生长的活性污泥共同作用，可强化原有系统的硝化功能，出水NH3—N小于15mg／1。该工艺不需对原有的处理设施作重大改造，非常适合于老污水厂的改造。     

化学法去除污泥中重金属的后续研究

以化学法去除污泥中重金属的后续研究作为主要研究内容,研究了酸化废液终处理以及处理后污泥的资源化利用问题。研究表明:对化学法处理污泥后所产生的酸化废液进行水泥固化处理,通过重金属浸出毒性实验发现,浸出液中所含的重金属含量很低,要远低于国家浸出毒性标准,所以此法用于处置废液是具有一定的可行性的。将处理后的污泥与正常土壤按1:1混合,在其上栽培酸性植物三叶草,植株可以正常生长,通过对植株中的重金属测定,发现污泥中残存的重金属迁移至植株体内的含量较小,不影响植株的正常生长,所以,可将处理后的污泥用于城市园林绿化地等。     

基于污染物超低排放与蛋白质源污泥增量的污水处理工艺对比研究

为了实现污水处理的深度脱氮除磷及蛋白质源污泥增量,分别采用生物吸附/A~2O和生物吸附/MBR/硫铁自养反硝化工艺进行对比试验研究.结果表明,生物吸附工艺可以快速富集进水中的大部分有机物,剩余污泥采用厌氧发酵方式处理,用于生产优质碳源.两套污水处理工艺均获得了优质水质,出水氨氮、总氮和总磷分别达到5、7和0.4 mg·L~(-1)以下.优质碳源投加到A~2O和MBR工艺段,碳源环境的改善使得污泥增长率和氮的同化比例显著提高,第4阶段污泥产率分别达到0.59和0.49 g·g~(-1)(以每g COD产VSS量(g)计),氮的同化率分别达到66%和59%.此外,污泥中蛋白质及氨基酸含量也显著增长,A~2O工艺段增长率分别为34.7%和31.2%,MBR工艺段相应的增长率分别为19.7%和18.3%,实现了蛋白质源污泥的增量,为污泥资源化利用提供了优质原料.     

污泥干化芦苇床渗滤液中CODCr和TP浓度预测模型

为便于水质管理,在大连开发区污水处理厂设立了1个传统污泥干化床和2个污泥干化芦苇床,根据系统出水ρ(COD_Cr)和ρ(TP)检测数据的平稳系列特点,采用ARIMA时间序列分析模型对出水ρ(COD_Cr)和ρ(TP)进行模拟和预测. 结果表明:ARIMA(1,0,0)模型可较好地模拟和预测出水ρ(COD_Cr)的变化,R2达0.577以上,预测相对误差在-10%~19%之间,实测值和预测值之比处于0.8~1.2之间;ARIMA(6,0,0)模型能较好地模拟和预测污泥处理湿地渗滤液出水ρ(TP)的变化,R2在0.487以上,预测相对误差在-4%~16%之间,实测值和预测值之比处于0.8~1.2之间. 研究显示,所构建的ARIMA模型可用于污泥处理湿地系统运行过程中渗滤液出水ρ(COD_Cr)和ρ(TP)的预测.