挑戰
一家乙烯生產廠尋求改進廢水處理工藝的性能和監測。來自生產設備的廢水在提升站匯合之后,流進均質池(EQ池)。在廢水進入“溶氣氣浮(DAF,Dissolved Air Floatation)"系統之前,操作人員向水中添加處理化學品,調整水的pH值。處理后的水被送到生物處理系統進一步處理,然后被澄清、排放。
工廠每天要在排放口取樣,用生物化學需氧量(BOD,Biochemical Oxygen Demand)進行分析。BOD和水的其它測量數據用于合規測試,計算出工廠排放的有機物總量。然而工廠無法使用報告為“未檢出(ND,Non-Detect)"結果的低BOD值。另一個難題是BOD分析要求5天的報告時間,這一時間滯后使BOD分析無法實際應用于處理工藝的監測和優化。
解決方案
工廠采用分析監測方案來優化水處理工藝,以減少有機物排放量。雖然BOD分析對時間的要求使得該分析法失去實際應用價值,但可以利用BOD和TOC之間的關系在每個取樣點建立兩者的相關性。用這些相關系數進行總有機碳(TOC,Total Organic Carbon)分析,報告近乎實時的監測數據,在幾分鐘內即可預測出“相關生化需氧量(BODC,Biochemical Oxygen Demand-Correlated)"數據。
工廠選擇3個取樣點來決定過程操作,并比較TOC和BOD數據(見表1)。
取樣點位置 | 過程操作 |
提升站 | 流向均質池,調整pH值 |
最終澄清池 | 降低總懸浮固體(TSS) |
深度處理池 | 無 |
表1:廢水取樣點
由于BOD分析數據是非線性的,因此要求分別導出BOD和TOC樣品在每個取樣點的相關系數。
每天多次取樣,能夠提高相關性的準確度。在此次研究中,工廠監測3個測試點,在2周內共提取7份樣品。
第一個取樣點位于提升站之后和均質池之前,所取樣品來自穩定的進水。測量數據如表2所列。
穩定的進水 | |||
TOC | BOD | BODC | |
5月30日 | 44.7 | 90.5 | 109.07 |
5月31日 | 50.7 | 124 | 118.54 |
6月1日 | 45.3 | 104.4 | 110.02 |
6月6日 | 40.7 | 84.8 | 102.76 |
6月7日 | 25 | 101 | 77.99 |
6月8日 | 24.9 | 82.4 | 77.83 |
6月13日 | 93.4 | 195 | 185.91 |
表2:均質池進水數據
任何明顯的異常值都被前后BOD的平均值所代替,從而將相關系數從0.675提高到0.923。對于廢水來說,高于0.5的相關系數都可用。表2中的BODC值是用實測BOD和TOC值之間的關系計算出的BOD值。
BOD / TOC 相關性

圖1:均質池進水的 BOD 和 TOC 相關性
進水的BOD和TOC的相關性非常可靠,因此可以用TOC來替代BOD(見圖1)。
最終澄清池出水處的第2個取樣點的測量結果顯示,如果濃度過低,就無法確定BOD值(見表3)。
出水處 | ||
TOC | BOD | |
5月30日 | 5.97 | 3.79 |
5月31日 | 6.85 | 3.39 |
6月1日 | 8.19 | 3.95 |
6月6日 | 1.08 | 未檢出 |
6月7日 | 7.33 | 3.83 |
6月8日 | 7.7 | 未檢出 |
6月12日 | 6.76 | 4.23 |
表3:最終澄清池數據
雖然用TOC分析法測得的碳量變化了8倍,但BOD的靈敏度仍達不到定量數據的要求。表3中的BOD數據顯示,在7個樣品中,有2個樣品無法被定量,被報告為“未檢出"。其它5個BOD樣品之間的數據偏差在+/-4%以內,在統計上難以進行區分。出水的BOD只能用于進行合格/不合格測試。
深度處理池的BOD數據(見表4)均被報告為“未檢出",因此無法建立同TOC的相關性。盡管BOD被報告為“未檢出",但TOC數據仍是準確的、精確的、線性的。
深度處理池 | ||
TOC | BOD | |
5月30日 | 6.94 | 未檢出 |
5月31日 | 7.57 | 未檢出 |
6月1日 | 8.45 | 未檢出 |
6月6日 | 7.85 | 未檢出 |
6月7日 | 6.72 | 未檢出 |
6月8日 | 6.11 | 未檢出 |
6月12日 | 6.79 | 未檢出 |
表4:深度處理池數據
結論
這家乙烯生產廠成功地用TOC分析法來監測廢水處理工藝。他們得到的進水相關系數非常可靠,因此可以用近乎實時的TOC分析法代替常用的5日BOD測試法。
有機碳測量結果是最可信的廢水排放數據。TOC分析法能夠直接測量出水中的低ppm有機碳,因此是更可靠的監測和優化工具。操作人員可以根據實時數據對可能出現的問題做出快速反應,及時采取糾正措施。
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