生物电化学联合活性炭调控对AnMBR甲醇废水处理过程中污泥颗粒演替及膜污染特征研究

来源 :华东师范大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:sdadlu
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
在国际化石能源供应日益紧张与生态文明建设不断推进的背景下,实现工业废水的高效处理及能源同步回收已然成为行业的热点议题。基于传统厌氧消化工艺的厌氧膜生物反应器(anaerobic membrane bioreactor,AnMBR),在有效提升废水厌氧生物转化的同时,亦可通过膜组件的高效过滤性能减少反应器内部高活性微生物的流失,进一步提高出水品质和能源转化效率。然而,AnMBR在甲醇废水处理过程中,因颗粒细化和微生物代谢导致的膜污染问题,严重制约了其长期稳定运行。基于此,本论文以甲醇废水为处理对象,以AnMBR为技术核心,通过探究生物电化学系统(bioelectrochemical systems,BES)以及颗粒活性炭(granular actived carbon,GAC)对AnMBR膜污染特征以及厌氧污泥颗粒演替的影响,阐明外电场刺激对甲醇废水厌氧处理中甲烷转化代谢机制的影响,以期为工业甲醇废水处理中AnMBR技术的推广提供技术支撑。主要研究结论如下:(1)搭建生物电化学耦合厌氧膜生物反应器(BES-AnMBR),探讨了不同外加电压强度下,甲醇废水厌氧甲烷转化效果与膜污染行为控制。研究表明,BES-AnMBR耦合系统可以提高AnMBR的甲醇废水处理效率,提高甲烷转化率(由76.66%增加到79.77%)。施加电压后,污泥颗粒的崩解趋势被有效缓解,在某种程度上外电场的作用可以减轻甲醇废水长期处理过程中的污泥颗粒细化问题。微生物分析发现,施加电压后产甲烷菌中Mesotoga占比增大,体系中的产甲烷途径从甲基营养型产甲烷向乙酸营养型产甲烷转化。因此,对反应器施加适当强度的电压(0.6 V)可以提高AnMBR对甲醇废水的处理效率,缓解长期运行过程中的污泥颗粒细化现象。(2)构建了基于实验室规模的AnMBR系统,探究不同颗粒活性炭(granular active carbon,GAC)载体投加量下,甲醇废水厌氧甲烷转化与厌氧污泥颗粒演变特征。结果表明,GAC强化下的AnMBR复合系统可以促进污泥颗粒团聚。GAC对微生物的代谢活性有一定刺激作用,促进了胞外聚合物(extracellular polymeric substance,EPS)的分泌,尤其是TB-EPS。投加GAC后,污泥颗粒的崩解趋势被有效缓解,污泥粒径增大,减轻了甲醇废水长期处理过程中污泥颗粒的细化问题。但过高的GAC投加量会对微生物生长产生负面刺激,致使微生物大量分泌EPS保护细胞,从而增加了污泥粘度,且GAC流化对滤饼层的过度削减加重了其他类型的膜污染,不利于AnMBR的稳定运行。因此,在合适的水力停留时间(hydraulic retention time,HRT)下(>14 h),施加1.0 g/L的GAC可促进污泥颗粒团聚,缓解长期运行过程中的污泥颗粒细化现象,有利于AnMBR对甲醇废水的处理。(3)研发了基于生物电化学联合活性炭调控的AnMBR复合体系,探究不同电压强度下甲醇废水厌氧甲烷转化效能与膜污染控制效果。结果表明,在外电场作用下,反应器能够保持稳定运行(COD去除率保持在94%-96%,p H维持在6.5-7.1)。在相同的HRT和外加电压条件下(HRT 18 h,0.8 V),CH4产率与BES-AnMBR系统相比,出现了明显提高(由5.39 L CH4/L–reactor/d提高至7.30 L CH4/L–reactor/d)。且复合系统对外加电压的承受度较BES-AnMBR有所增大。施加0.2 V电压后,污泥颗粒的中位粒径有所增大,适宜强度的外加电压的刺激可以减轻甲醇废水长期处理过程中的污泥颗粒细化问题。在0.8 V条件下,反应器跨膜压差(transmembrane pressure,TMP)上升缓慢,通量保持相对稳定,CH4产率亦较为稳定(7.30 L CH4/L–reactor/d),有利于反应器的稳定运行。综合考虑,对反应器施加适当强度的电压(0.8 V)可提高AnMBR的甲烷转化效能,缓解膜污染现象。
其他文献
学位
随着半导体技术的迅猛发展,突破物理尺寸的限制变得越来越困难,纳米线环栅已成为5nm以下技术节点的核心器件结构。而可重构场效应晶体管器件(RFET)得益于其自身的结构特点,通过极性栅(Program gate,PG)调控流经沟道内载流子的类型,在一个晶体管内可实现N型导电与P型导电的动态可重构,拓宽了传统晶体管的功能。这样通过RFET的可重构特性,从而可以达到使用较少数目的晶体管去实现更加丰富的逻辑
网络管理机制的核心就是对网络设备进行监控然后根据监控结果发送操作指令。传统的分布式网络管理采用SNMP、Netflow等网络管理方式,在应对不断增长的网络规模下已逐渐不满足要求。例如在数据中心网络中,传统的网络管理方式无法适配数据中心网络大规模、低时延、不可预期等特征。在软件定义网络(SDN)架构下,转控分离和数据面可编程的出现,使得有能力实现低时延监测的带内网络遥测(INT)发挥出了优势。所以,
混成系统是同时包含连续状态和离散状态的动态系统。连续部分通常模拟物理环境的相互作用,而离散部分通常模拟控制系统的运行。计算和控制的结合会导致非常复杂的系统设计,因此混成系统常被应用于航空航天、汽车工业和工厂自动化设计中。到目前为止,混成系统中使用了多种形式化建模方法:混合自动机、混合Petri网、Modelica、Zelus等。对于混合系统的形式化验证,可以使用多种工具,如Hy Tech、PHAV
自股市诞生之后,股票预测问题就受到了来自金融领域和计算机领域的众多研究者的关注。随着深度学习的发展,历史股价、新闻、论坛等数据被各种各样的深度学习模型运用于股票预测问题。然而,其仍然面临着诸多难题,例如财经新闻数据大、涉及面广,当财经新闻中未直接出现上市公司名称时,难以预测受该新闻影响的上市公司,即财经新闻的相关公司挖掘问题;上市公司之间存在复杂多样的关系,公司间相关性建模困难等问题。针对上述挑战
随着人工智能的高速发展和移动设备的普及,各种基于深度学习的应用进入我们的生活,深度学习的成功离不开神经网络对数据的高表征能力,离不开庞大且丰富的数据集。其中,分布式数据处理和分布式机器学习的作用日益凸显,需要多个参与方协作的需求不断涌现。然而,在实际场景中,很多数据由于隐私安全和保密政策,数据拥有者不愿意或不允许将数据分享出来。并且,将数据聚合到一起训练模型会产生高昂的通信成本和存储成本。由此,联
当下主流的阅读理解模型,通常依赖于多头自注意力机制来获取与问题文本相似度最高的答案,其成功的秘诀主要在于预训练语言模型对语言模式相似度的学习能力,而非基于自然语言进行高度的抽象和推理。这也意味着现有的阅读理解模型仅能基于问题表层的信息进行回答,而对于一些需要知识支撑或涉及推理的问题还是难以解决。针对这一问题,本文提出了一种新颖的知识增强图注意力网络(KEGAT),它可利用来自外部知识库Concep
滩涂是海陆交汇的敏感地带,是海滩、河滩和湖滩的总称。沿海滩涂通常包括泥滩、沙滩和岩石区域,是大量水禽、候鸟、螃蟹、软体动物和鱼类等重要野生动物的栖息地,是沿海城市发展重要的物质基础和后备资源。来自海岸开发、海平面上升、海岸侵蚀、河流沉积物流量的增减、海岸沉淀物的沉降和压实,都会对滩涂带来影响。通过对遥感图像的观测,可以有效地了解滩涂的变化情况,从而可以达到管理、保护和恢复海岸生态系统的目标。由于月
随着信息技术的不断发展,数据逐渐成为一种宝贵的社会资源,具有着巨大的社会效益和经济价值。这些数据通常是由用户的个人信息或使用记录组成的,含有大量的敏感信息,若操作不当可能会造成严重的隐私泄露问题。本文首先在智能电网场景下基于安全多方计算技术提出一种隐私保护的数据聚合方案,由于Shamir秘密共享算法具有加法同态性,用户只需将自身电量读数数据的秘密分片分发至相应的各个聚合器,并由其进行本地聚合以及联
在大多数场景下,机器学习所需要的数据往往以表格的形式存储在数据库或者其他存储系统中。并且在机器学习的工作流中,特征工程往往是决定模型性能的关键因素之一,也是机器学习开发中最耗时的步骤之一。即使资深的专家也需要不断地迭代与试错才能找到性能较好的特征工程方案,并且受限于领域知识等原因,手动特征工程的方式很容易忽略掉一些有意义的特征。因此本文设计实现了一个面向表格数据的自动特征工程系统,以帮助数据科学家