人造沸石和PFS去除城镇生活污水氨氮和总磷的实验研究

采用人造沸石和聚合硫酸铁(PFS)处理污水中氨氮和总磷,人造沸石实验采取连续进水模式,从沸石投加量、曝气量和流速(水力停留时间)多角度考察对污水中氨氮的去除,PFS实验从浓度、搅拌转速、混凝时间、沉降时间和取样深度多方面考察对污水中总磷的去除。结果表明:对于NH_(3)-N去除,单独曝气或人造沸石均效果不佳,去除率分别达10.01%±1.69%和49.49%±5.08%,但两者共同作用可极大提升去除效率,达90.55%±1.41%;水力停留时间在2.4~5.5 h范围内越长氨氮出水浓度越低,5.5 h时最低为(2.81±0.14)mg/L。对于TP去除,低浓度PFS(50、100 mg/L)表现出的去除效果不明显,去除率仅达6.62%~10.39%,至400 mg/L时去除率达89.58%±0.79%;转速110 r/min增加至205 r/min,TP去除率仅相差0.27%~3.77%;混凝时间由1 min增至10 min,去除率由52.36%±3.84%提升至87.30%±0.99%,且15 min为最佳沉降时间,之后TP质量浓度趋于平衡;不同取样深度对TP去除无较大影响;最佳实验参数组为PFS浓度400 mg/L,转速110 r/min,混凝10 min后沉降15 min,液面以下池深10%(约2 cm)处取样,出水TP质量浓度可达(0.17±0.01)mg/L,去除率达(89.58±0.79)%,明显优于GB 18918-2002一级A标准。人造沸石和PFS在城镇生活污水氮磷突发状况及深度处理,如某些工艺阶段设备突发事故导致不能运转的紧急情况或出水有深度处理需求的场合具有一定的技术研究和实际应用价值。

基于3种机器学习模型的污水处理厂出水总氮预测分析

为实现对污水处理厂出水总氮(TN)浓度的准确预测,收集并分析了某污水处理厂的317条实际运行监测数据,将数据进行预处理后,结合关联度较高的进水TN等6项常规水质指标,利用随机森林、KNN及SVR 3种机器学习模型对出水TN进行预测,并将预测值进行对比分析。结果表明:KNN和SVR 2种模型的决定系数分别为0.759和0.723,低于随机森林模型的0.814;KNN与SVR对应的平均绝对比分比误差分别为12.02%和12.49%,相较于随机森林的10.54%更高;KNN与SVR的均方误差分别为1.09和1.26,高于随机森林的0.85。因此,在有一定进水数据的基础上,通过随机森林构建的出水TN预测模型的精度更高,该研究方法能为污水预测提供一种新的尝试。