载铁活性氧化铝催化臭氧氧化处理废水COD的工艺研究

为了提高臭氧催化氧化技术对工业废水中有机污染物的去除效率,采用浸渍法,将铁负载于活性氧化铝上。当硝酸铁浓度为0.8 mol/L、臭氧量为5 g/h时,载铁活性氧化铝催化臭氧氧化工业废水有机污染物的去除率最大,约为56%。相比单独使用吸附和臭氧催化氧化技术,它大大提高了废水有机污染物的去除效果。因此载铁活性氧化铝催化臭氧氧化可作为高浓度工业废水去除有机污染物的一种有效方法。

不同水力停留时间对新疆油田压裂返排液COD去除及微生物菌群特征研究

针对新疆油田压裂返排液较难处理的现状,采用生物膜法作为处理工艺的主要单元,探究不同水力停留时间(HRT)对化学需氧量(COD)去除的影响,通过高通量测序和功能预测确定不同水力停留时间下的微生物群落特征.结果表明:水力停留时间48 h是生物膜法处理新疆油田压裂返排液的适宜水力停留时间,COD去除效率最高,进水COD平均去除率46.77%,平均去除速率83.33 mg·(L·d)^(-1).相对于水力停留时间36、72 h,水力停留时间48 h的微生物多样性更高,群落组成更丰富,且形成以Proteobacteria(变形菌门)、Firmicutes(厚壁菌门)、Campylobacterota(弯曲菌门)、Bacteroidota(拟杆菌门)和Desulfobacterota(脱硫菌门)为主要优势菌的微生物群落.微生物菌群具有难降解物质代谢的功能基因,可促进新疆油田压裂返排液的生物降解.

水体透射光谱结合主成分分析(PCA)改进化学需氧量(COD)含量估算研究

为了解决传统的化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)测量方法耗时较长,不利于快速、实时地获取水体中COD的信息等问题。通过采集100组COD水体光谱信息,分别使用3种不同的高光谱数据预处理方法对光谱数据进行预处理,并基于不同的预处理方法分别建立高斯过程回归模型(Gaussian Process Regression,GPR)和BP神经网络模型,分析不同预处理方法对模型精度的影响,建立了基于透射光谱测量结合主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)改进水体COD含量估算模型。对各模型结合PCA数据降维方法进行模型的改进,通过比较模型的精度选择最优模型进行水体COD含量的检测。结果显示:相比于原始光谱数据建立的GPR模型和BP神经网络模型,数据预处理后的模型精度明显提升;且结合PCA对预处理后的数据进一步降维处理后,模型精度得到了进一步的提升。其中,基于标准正态变量变换特征结合PCA改进BP神经网络模型R 2高达0.9940,均方根误差RMSE为0.022540。证明了基于PCA数据降维方法对预处理后的光谱数据进行降维处理,有利于去除光谱中的冗余信息,提取特征信息,可以实现COD含量估算模型的优化,从而为传统COD测量方法存在的问题提出了一种新的解决思路。

电化学氧化法处理甲基橙废水COD的试验研究

采用电化学氧化法处理甲基橙废水,研究了电极电压、电极间距、甲基橙废水浓度、甲基橙废水pH值、NaCl质量浓度、反应时间等因素对废水中化学需氧量(COD)去除率的影响。试验结果表明,在电极间距2.0 cm、电解电压20 V、初始甲基橙溶液pH=3、NaCl质量浓度0.5 g/L、反应时间为30 min的条件下,电化学氧化处理甲基橙废水(质量浓度为500 mg/L,COD为1200 mg/L),其出水COD的去除率可达90%以上,甲基橙废水处理效果良好,方法可行。

电絮凝降解模拟胍胶压裂返排液COD的实验研究

胍胶压裂液在油气田开采中有着广泛的应用,产生大量不易处理的返排液,给生态环境带来极大危害。达标外排是处理压裂返排液的主要方法之一,主要指标COD(化学需氧量)是衡量水质污染程度的重要指标,其是否达标后外排对于生态环境至关重要。如何降解COD来实现达标外排是目前亟待解决的问题。电絮凝技术具有污染小、效率高等优势,在水处理方面有着较为广泛的应用。采用电絮凝技术对其进行处理,使用铝极板作为电极材料,并结合响应曲面法,系统地研究了极板间距、电流密度和处理时间这3个关键参数对COD去除效率的影响。研究发现,在极板间距为4 cm、电流密度为135 A/m^(2)、处理时间为90 min的条件下,COD的去除率能够达到74.32%,显著高于常规处理方法,显示出电絮凝技术在处理压裂返排液方面的巨大潜力。通过优化电絮凝技术的操作参数,可以进一步提高处理效率,降低处理成本,为油气田压裂返排液的处理提供了一种新的解决方案,还为其他类似高COD工业废水的处理提供了参考。

紫外可见光谱在水质COD检测中的应用研究

加强水质监测是严控水污染和确保水质健康的关键性工作,为加强对水质污染问题的处理,文章提出紫外可见光谱技术在水质COD检测中的应用,从检测原理入手,提出了一种预测模型,以达到检测水质COD的目的。

基于二氧化锰纳米材料的COD去除性能及动力学行为研究

采用脱脂棉(DC)作为模板和还原剂,通过原位氧化还原反应温和制备DC负载的MNO_(2)纳米颗粒(MNO_(2)NPs/DC),并对其形貌、组成进行表征。以骨胶模拟废水提供化学需氧量(COD)。利用MNO_(2)NPs/DC优异的吸附及催化氧化活性和DC的操作便捷性,进一步探究MNO_(2)NPs/DC对COD的去除性能。结果表明:MNO_(2)NPs较为均匀地分散于DC纤维表面。室温条件下通过简单的浸泡搅拌,MNO_(2)NPs/DC对COD仅21min的去除率可达64.03%,并且可通过增加材料用量和材料浸泡时间来提高去除率。动力学模型拟合结果表明,MNO_(2)NPs/DC对COD的去除过程更符合拟二级动力学模型。

高效破乳剂混凝剂去除兰炭废水中COD的研究

考察破乳剂种类、投加量、pH值以及混凝剂种类、投加量、pH值对兰炭废水COD去除率的影响。结果表明,破乳剂采用脂肪氨聚氧乙烯醚类破乳剂,最佳投加量为3 g/L,pH值为6,COD去除率为34.2%,含油量去除率为62.3%,混凝剂为有机胺混凝剂,最佳投加量为5 mg/L,pH值为6,COD去除率为52%。

响应面优化絮凝法去除生活污水中COD

为探究生活污水中COD去除的最佳工艺条件,采用单因素试验和响应面优化试验协同探究PAC投加量、pH值、PAM投加量以及搅拌速度对COD去除率的影响.结果表明,结合Design-Expert软件预测值与验证实验得到污水中COD去除最佳工艺参数如下:PAC投加量为0.4 mL、pH=7.5、PAM投加量为7.5 mL、搅拌速度为150 r/min,在此条件下污水中COD去除率预测值为77.75%,实测值为(75.89±1.36)%,预测值与实测值接近.

近红外光谱的水体污染指标COD定量预测模型

针对传统化学需氧量(chemical oxygen demand, COD)检测存在检测成本高、耗时、易造成二次污染,以及现有检测模型泛化性较差等不足,难以满足水环境实时监测需求的问题,提出基于近红外光谱技术的COD快速无损定量预测模型.实验结果表明,本模型在污水COD光谱数据集上的预测性能,相较于传统机器学习算法和现有其他深度学习算法更优.测试的决定系数(R^(2))和均方根误差(E_(RMS))分别达到0.992 1和27.47 mg·L^(-1),模型卷积层的输出特征可解释性强,能有效表征关键波长点.该预测模型为实际水体COD含量快速检测提供一种新的方法.

电芬顿去除垃圾渗滤液中COD运行条件的响应面法优化

在单因素试验基础上,采用Box-Behnken响应面法对旋转式电芬顿装置去除垃圾渗滤液中COD的运行条件进行优化。结果表明:响应面法拟合得到的最佳运行条件为外接电压9.36 V,电极搅拌速率119.73 r/min,电极有效接触面积89.1 cm2,预测COD的去除率为68.56%;在此最佳条件下,用旋转式电芬顿装置处理6 L实际水样,得到COD去除率为69.83%,实测值与预测值绝对误差为1.27%,两者吻合度较好。

改性碳电极材料对电芬顿去除垃圾渗滤液COD的效果研究

电芬顿高级氧化技术能有效去除废水中的难降解有机污染物,其性能高度依赖于电极材料,碳电极材料因具有成本低、抗氧化、耐腐蚀、导电性好、安全无毒等明显优势而被广泛使用,但也存在着表面反应活性不均匀,初始库仑效率低,倍率性能不足等问题,需要进行改性处理。利用微波和酸碱溶液分别对石墨毡、石墨板、碳海绵等3种碳电极材料做单一或复合改性优化处理,结果表明,在外接电压为8 V,极板间距为3 cm,初始pH值为3,温度为25℃下,不改性时3种碳电极材料中以石墨毡的综合性能最优,其最佳COD去除率和H2O2生成量分别为75.95%和14.33 mg/L;针对石墨毡再进行单一改性、与微波结合的复合改性时,复合改性的性能优于单一改性,其中“微波+KOH”的复合改性方法为最优方法,利用这种最优方法制备的改性石墨毡做为电芬顿反应的电极材料,其处理垃圾渗滤液的最佳COD去除率和H2O2生成量分别为88.95%和23.99 mg/L。电极稳定性测试结果表明,复合改性石墨毡作为电极材料具有良好的可重复使用性能。

高藻水体预处理方法对COD、BOD_(5) 测定的影响研究

高藻水体中有大量藻类存在,使得COD、BOD_(5)的测定结果偏高。本研究采用8种预处理方法对高藻水体进行处理并测定其COD、BOD_(5)结果。结果表明:棉质定性纤维滤纸、醋酸纤维滤膜过滤和硫酸铜絮凝沉淀方法均对测定结果的准确度产生较大影响,不宜采用;0.45μm玻璃纤维滤膜、石英纤维滤膜过滤和4000 r·min^(-1)离心10 min方法对水体藻细胞的去除率明显高于63μm尼龙筛绢和25μm尼龙筛绢过滤方法,更有利于排除藻类对COD、BOD_(5)测定结果的影响。因此,不同预处理方法对高藻水体中COD、BOD_(5)的测定结果有很大差异。

一种高盐高COD废水处理技术在化工废水治理中的应用

在我国工业化发展进程中,产生了大量包括高盐高COD在内类型的工业废水。高盐高COD废水盐分高,有机物浓度高,可生化性差,较难治理。文章介绍了一种高盐高COD废水的治理技术,该处理工艺具有污染物去除率高、运行效果稳定、自动化程度高等优点。

高盐度垃圾渗滤液电催化氧化深度降解COD研究

生活垃圾成分的复杂性导致垃圾渗滤液的化学组成复杂多变,含有多种可生物降解和难降解的复杂基质,且含盐高,不易处理。本文通过采用电催化氧化系统对生化处理后的高盐度垃圾渗滤液进行深度处理,以进一步降解其中的COD。本实验考察了阳极材料、电压、极板位置、时间等因素对电催化氧化结果的影响,以期为垃圾渗滤液电催化氧化深度处理的应用提供技术支撑。

COD分析仪数据异常分析及处理措施

随着石油资源的不断消耗,石化企业加工处理的石油性质不断恶化,高含氯、高含盐的石油导致企业污水处理厂外排水COD分析仪正常运行所面临的挑战不断升高。外排水中高浓度的氯含量、盐含量不仅严重干扰COD分析仪的正常运行,同时也极大地提高了设备的维护量,降低了分析仪的有效运行时间。本文通过对某石化企业污水处理厂高含氯、含盐废水COD分析仪数据异常原因进行分析,提出相应解决措施,提高COD分析仪运行的可靠性、准确性、稳定性。

环境监测中两种COD测定方法的对比研究

环境监测中的化学需氧量(COD)是评估废水中有机物污染程度的关键指标。本研究对比了两种常用的COD测定方法:传统重铬酸钾法和快速光谱法。通过对两种方法的原理、优缺点进行分析,结果表明,传统重铬酸钾法准确度高,但操作繁琐、耗时且对环境有害,而快速光谱法操作简便、快速,适合快速的现场监测,但容易受其他物质的干扰。本研究为环境监测领域选择COD测定方法提供了科学依据。

污水中化学需氧量(COD)与浊度的关系

【目的】研究某采油管理区生活污水处理站出水样品中化学需氧量与浊度之间的关系,提出便捷、快速判断污水水质的方式,为该处理站运营人员提供管理依据。【方法】使用快速测定仪,对2023年8月份不同日期,在该采油管理区生活污水处理站出口处采取的16个水样的化学需氧量与浊度进行检测,并使用最小二乘法对检测数据进行整理、分析。【结果】结果表明,该采油管理区生活污水处理站出水水样中化学需氧量与浊度存在线性正相关关系,线性方程为y=0.247 1x-4.848 8,线性回归判定系数R2=0.931 5(即化学需氧量与浊度具有较高的相关性)。【结论】可以通过简单易测的浊度来表征该采油管理区生活污水处理站出水中的化学需氧量。

ClO_(x)^(-)产物对电氧化去除COD性能评价及水体毒性影响

电化学氧化处理真实含氯废水产生的氯氧根离子(ClO_(x)^(-))对COD去除性能评价以及水体毒性的影响鲜有报道。构建以Ti/RuO_(2)-IrO_(2)-SnO_(2)-Sb2O5为阳极的电催化氧化体系,处理某污水处理厂的气浮出水和水厂末端出水。结果表明,增加电流密度促进了ClO_(x)^(-)的产生,加剧了电化学氧化处理两种水体时COD去除效果的过高评价,主要原因是利用重铬酸盐法测定COD时产物ClO_(3)^(-)起到了掩蔽作用。处理气浮出水时,水中的NH_(4)^(+)和有机物会消耗HClO/ClO^(-),阻断了HClO/ClO^(-)向ClO_(3)^(-)转化,抑制了ClO_(x)^(-)的产生,COD去除率过高评价程度也较低。通过循环伏安法进一步分析得知,NH_(4)^(+)在间接氧化过程中能够快速捕获活性氯并与之反应,导致ClO_(x)^(-)的形成受到抑制。小球藻生物测定实验表明,电解含氯废水过程中会形成有毒副产物,ClO_(x)^(-)是造成生物毒性的主要原因。

某铅锌冶炼厂废水COD氧化降解实验研究

随着铅锌冶炼技术持续进步,其产生的废水成分愈加复杂,尤其国家近年来加强对COD(化学需氧量)排放总量的管控,企业外排废水COD的提标深度处理急需高效、绿色处理技术。针对当前COD处理需求,本文采用新型催化高级氧化技术(KYCAOP)处理铅锌冶炼废水,重点对比了其与常用氧化去除技术(如芬顿氧化法和次氯酸钠氧化法)对废水中COD的处理效果,并探索了KYCAOP的最佳使用条件。结果表明,对同一批次冶炼废水(原水COD 151 mg/L),芬顿氧化法和次氯酸钠氧化法的COD去除率仅有47.2%和22.1%,而KYCAOP的去除率高达75%以上。此外,KYCAOP的反应速度快,反应20 min后出水COD浓度可稳定在40 mg/L以下,证明此技术具有深度处理铅锌冶炼废水中COD的应用潜力。