彗星式纖維濾料生產廠家污水生物處理系統運行數據統計分析的研究

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　　一、引言

　　以改善居住環境、排除內澇和保護公共水體的水質為目標的城市排水系統，是重要的城市基礎設施之一，近年伴隨著海綿城市建設和城市水環境整治工作的不斷深入，對污水處理廠處理效果的管理得到了更多的關注。以生物處理系統為主體的城市污水廠的處理水水質受天氣，季節，原水水質以及曝氣量等多種因素的影響。本論文對國內采用生物處理系統的Q污水處理廠的運行管理數據，采用數理統計理論中的方差分析法對最佳運行條件進行分析研究，為改善生物處理系統的處理水水質提供依據。以下，將就該污水處理廠的運行狀況進行分析，并利用方差分析法就生物處理系統中的控制因素(MLSS濃度和MLDO濃度)對處理結果即觀測因素處理水COD濃度所產生的影響進行分析。最后，與日本橫濱市T污水處理廠的運行情況進行比較，指出互相之間的共同點和不同點，并提出運行管理中的改善對策。

　　二、污水廠生物處理系統的運行狀況

　　本次用于分析的Q污水處理廠建設于二十世紀80年代初，處理規模不大，設計日處理能力為5萬m³/日，設計流入污水BOD為200mg/L，流入污水SS為240mg/L，一沉池和二沉池為直徑25米的圓形放射流式沉淀池，是采用階段式曝氣的活性污泥生物處理系統。在污水廠的運行管理中，每天對反映運行情況的15個指標進行記錄，作為月報進行歸納整理。這些指標分別為：

　　1)處理水量(m³/日)，

　　2)流入污水BOD(mg/L),

　　3)曝氣池入口BOD(mg/L)，

　　4)處理水BOD(mg/L)，

　　5)流入污水COD(mg/L)，

　　6)曝氣池入口COD(mg/L)，

　　7)處理水COD(mg/L)，

　　8)曝氣池入口SS(mg/L)，

　　9)曝氣池入口SVI(mg/L)，

　　10)曝氣池出口SVI(mg/L)，

　　11)曝氣池出口PH值，

　　12)曝氣池入口MLSS(mg/L)，

　　13)曝氣池出口MLSS(mg/L),

　　14)曝氣池入口MLDO(mg/L),

　　15)曝氣池出口MLDO(mg/L)。

　　這里，利用該污水處理廠某一年的運行管理數據進行分析，對每個數據制作出日變化曲線圖。結果發現基本都是不規則的變化，不存在隨季節變化的因素。上述15個指標中的1)處理水量(m³/日)，5)流入污水COD(mg/L)和12)曝氣池入口MLSS(mg/L)的日變化曲線如圖-1至圖-3所示。

　　同時，對處理水量采用統計分析理論中基本統計量的平均和標準偏差進行計算，求出這一年中各月的基本統計量。從表示各月平均和標準偏差的圖-4中得到，處理水量的月平均值有很大的變化，且看不出有明顯的季節變動。但從標準偏差值可以察知，在7月至9月的汛期中的標準偏差相對較大，處理水量還是受到了降雨的影響。另外，相對于設計處理能力，實際的處理水量為2.04萬m³/日，根據調查得知該污水廠有二列污水處理設施，其中一列正處于大修期間，所以造成了水量偏少的現象。

　　三、方差分析法對生物處理系統的運行分析

　　3.1 觀測變量和控制變量的選擇

　　如何選擇分析的特性值即觀測因素與分析的目的相關聯，依靠分析者的判斷來決定。影響觀測變量的原因在本次分析中稱為因素。因素一般有控制因素，標示因素，輔助因素，模糊因素和誤差因素共五類，因素的各種狀態稱為水平，水平又可以分為定性的和定量的。因素的效果以及所產生的影響可以從特性值的變化中進行推測。

　　采用活性污泥法的污水處理廠，是通過生物進行污染物分解的生物處理系統。為了確保生物的正常活動，必須正常地控制BOD-SS負荷和溶解氧濃度。在污水處理廠的實際運行管理中，BOD-SS負荷的調節是依靠MLSS濃度來實施的。根據流入有機物的濃度變化，經常調節回流的活性污泥量，以提供給微生物最適量的營養物質。同時，溶解氧以MLDO濃度來進行表示，通過鼓風設施的供氧量來進行調節。為了解該污水處理廠的運行管理狀態，本次分析中的觀測變量即觀測因素選擇表示污水廠處理結果的處理水COD濃度，而控制變量即控制因素選擇反應活性污泥回流量的MLSS濃度和鼓風機送養量的MLDO濃度。

　　分析時使用該污水處理廠如表-1所示7月～9月的運行數據，首先應用單因素方差分析法就曝氣池入口MLSS濃度對處理水COD濃度的影響進行分析。然后應用雙因素方差分析法就曝氣池入口MLSS濃度和MLDO濃度對處理水COD濃度的影響進行解析。

　　3.2 單因素方差分析法的分析

　　污水處理廠的處理水COD是表示處理效果的數值，這個值受流入污水COD的變動、季節的變化以及控制系統的操作等多個因素的影響。這里，以處理水COD濃度數據的平均值為中心，從低濃度到高濃度分成5個水平，分別如下。水平1：6

　　(1)控制因素總偏差平方和(總變差)ST的計算：

　　其中，Xij：第i水平的第j個數值

　　X：全部數值的平均值

　　(2)控制因素水平間的偏差平方和SA的計算：

　　其中，Xi：第i水平數值的平均值

　　X：全部數值的平均值

　　(3)控制因素水平間的偏差平方和SE的計算：

　　SE = ST-SA

　　(4)自由度的計算：

　　控制因素總偏差的自由度：ΦT=N-1

　　因素間變動的自由度：ΦA=k(水平數)-1

　　偏差間變動的自由度：ΦE=ΦT-ΦA

　　其中，n：三個月數據的總數

　　(5)各個水平間的母平均差的檢驗

　　其中，X1，X2為二個水平的平均值，n1，n2是該平均內控制變量出現的重復次數。VE為偏差的分散值。

　　根據上述公式實施計算，得到單因素試驗方差分析表，如表-2所示。根據單元素方差分析法進行F檢驗。從方差分析法F表中可以查得，當危險率α為1%時，F(4，87;0.01)=3.51，而從表-2中得到分散比Fo=4.431>F(ΦA，ΦE;α)。根據方差分析法的原理，當Fo>F時可得知觀測因素處理水COD濃度，在控制因素MLSS濃度的不同水平之間存在著一定的差異。

　　為了更進一步了解各水平的數據母集團和整體數據母集團中有無存在偏差，即為了檢驗某一水平的數據是否同屬全體母集團，對5個水平的數據采用如上(5)的計算公式進行鑒定計算，得到to值如表-3所示。根據這個計算結果，來判斷不同水平的數據母集團是否屬于全體數據的母集團中。確定有意水平為1%，自由度ΦE=87時，查單元素方差分析法的t表得到t(87，0.01)=2.641，如果某一水平的to≥t(ΦE;α)的情況下，表示該水平不屬于整體母集團之中。從表-3可以發現，水平1中MLSS濃度的to值為2.988大于2.641，該水平中的數據在有意水平為1%時屬于整體母數據的假定被推翻，水平1的MLSS濃度不屬于平均的控制變量數據，可以推測對觀測變量有著顯著的影響。經過對Q處理廠運行情況的分析，該污水處理廠的回流污泥采用螺旋泵提升后送入曝氣池入口，其流量基本不能進行調節。所以，當流入污水COD濃度較低時也有相同量的回流活性污泥送入曝氣池，結果得到了良好的出水水質。由此可以得到，可以通過改善回流污泥設備，管理好曝氣池入口MLSS濃度的變化，來達到降低處理水COD濃度，保持較好的處理水水質。

　　表-2 單因素試驗方差分析表

　　表-3 各個水平的to結果計算表

　　3.3 雙因素方差分析法的分析

　　雙因素方差分析法，在研究有二個控制因素A和B的不同水平的組合(Ai,Bj)對觀測因素的影響效果時使用。一般地說，觀測因素Xij在分別接受二個不同因素單獨影響的同時，還會受A和B兩個因素組合后交互作用的影響。在本次的分析中，采用不考慮交互作用影響的雙因素方差分析法。也就是說，觀測因素Xij的數據為如下的結構。

　　Xij = μ+ai+bj+ eij

　　其中，μ為一般平均值，ai為A因素的效果，bj為B因素的效果，

　　eij為偏差。

　　有關分析的順序，與單因素方差分析法基本相同，在分散分析的結果中由于有二個因素產生的效果，不同水平間變動SA,SB，自由度ΦA,ΦB以及分散VA,VB在方差分析表中歸納好即可。接下來就MLSS濃度和MLDO濃度分別對處理水COD濃度的影響效果進行比較。

　　首先，為了確定各要素的水平，利用Q污水廠7月～9月的運行數據，通過計算得到MLSS濃度的頻度分布如圖-5所示。從該圖中得知，MLSS濃度的水平有5個，水平的范圍是以平均值X為中心的0.5σ(標準偏差值)的范圍。同時，MLDO濃度的水平數和水平范圍也用同樣的方法確定。接下來，對MLSS的水平(A1,A2,A3,A4,A5)和MLDO的水平(B1,B2,B3,B4,B5)的組合進行數據整理。在這里，由于對應不同的Ai，Bj的處理水COD濃度的數值是不同的，在這里取數據的平均值，所得到的不同水平處理水COD濃度整理結果如表-4所示。利用表-4數據進行分散分析后得到表-5的結果。

　　表-4 不同水平的處理水COD濃度整理表 (單位：mg/L)

　　表-5 雙因素試驗方差分析表

　　這里，把控制因素A的Fo值與F(ΦA，ΦE;α)比較，控制因素B的Fo值與F(ΦB，ΦE;α)比較，確定有意水平為1%的時候，查雙元方差分析法的F表得到F(ΦA，ΦE;α)= F(ΦB，ΦE;α)=F(4，16;0.01)=4.77。從表-5中得知，FoMLSS=5.887 >F(ΦA，ΦE;α)，表示有意水平為1%時與COD濃度有密切關聯。而有關FoMLDO=0.389

　　由此可得在Q污水處理廠，控制因素A的MLSS濃度對于觀測因素處理水COD濃度的變化具有重要的影響，MLSS濃度是左右污水處理廠處理效率的主要因素。從前述的表-4可以得到，出現處理水COD濃度平均值小于10mg/L的水質時，為A5水平和B4，B5水平進行組合時發生。也就是，MLSS濃度和MLDO濃度都處于高位時，Q污水處理廠處于較好的出水水質。通常，當溶解氧的濃度在0.5mg/L時活性污泥的處理效果處于正常，但在現實中更喜歡較高的溶解氧濃度(2～3mg/L)。針對Q污水處理廠這3個月的數據得到，MLDO濃度的平均值為2.5mg/L,標準偏差σ=1.43，雖然有些時日的MLDO濃度偏低，從整體來看溶解氧的濃度得到一定的保證。但對于MLSS濃度，一般階段式曝氣方式的情況下要求在2000～4000mg/L。而Q污水處理廠的情況是曝氣池入口處MLSS濃度的平均值為2022mg/L，最低的時候只有712mg/L，回流活性污泥量顯得十分不足。實際上Q污水廠的活性污泥回流設施的運行情況很不理想，回流量得不到有效的保障。由此可得，雙因素方差分析法的分析結果很好地證實了Q污水處理廠的運行管理情況。

　　四、與日本橫濱市T污水處理廠的比較分析

　　4.1 橫濱市T污水處理廠的現狀

　　橫濱市的排水設施大規模建設始于1957年，伴隨著大批污水處理廠的建設，城市污水處理率大幅提升。目前市內有12座污水處理廠和2個污泥處理中心，污水處理率接近100%。其中，用于本次比較分析的T處理廠(B列)自1986年開始運行，設計處理能力為4.9萬m³/日。該污水處理廠處于合流制排水系統，是以處理生活污水為主的污水廠，采用全面曝氣的活性污泥法生物處理系統。為了有效地利用土地資源，該污水廠把主要的處理設施都建設在地下，上部作為公園和網球場等公共福利設施和體育設施向市民開放利用。

　　4.2 Q污水廠和T污水處理廠運行情況的比較

　　國內的Q污水處理廠和橫濱市T污水處理廠都是活性污泥法的生物高級處理系統，處理流程也基本相似。這里，對T污水處理廠近年的污水處理情況進行分析，并和Q污水處理廠的運行情況比較見表-6所示。從中可知相對于Q污水廠的年度COD平均去除率76.4%，T污水廠年度COD平均去除率為89.1%，處理效果相對好一些。

　　表-6 Q和T污水處理廠年度處理情況匯總表

　　同時，采用該年度T污水處理廠7月～9月的運行數據，用單元素方差分析法分析后與Q污水廠進行比較的結果如圖-6所示。從中可以看出T污水廠控制因素MLSS濃度的效果與Q污水廠完全相反，當MLSS濃度較小的時候，其處理效果反而更好。也就是說在T污水廠適當減少回流污泥量可以取得更好的處理效果。采用雙元素方差分析法對橫濱市T污水廠的MLSS濃度和MLDO濃度對處理水COD濃度的作用情況進行分析，其變動的分散比分別為：FoMLSS=1.181，FoMLDO=8.528，與有意水平為1%時的F(4，16;0.01)=4.77相比，FoMLDO>F(4，16;0.01)，即MLDO濃度與處理水COD有很大的關聯。所以，對T污水處理廠來說，影響處理水COD濃度變動的控制因素與Q污水廠正好相反，MLDO濃度的影響遠大于MLSS濃度的效果。

　　五、分析的總結

　　本文采用數理統計理論中的方差分析法對Q污水處理廠的運行管理數據進行了分析研究，同時和橫濱市T污水處理廠的分析結果進行了比較，找到了運行管理中的共同點和不同點。主要表現在：

　　(1)采用單元方差分析法對觀測因素的處理水COD濃度按照高低不同的水平進行分析時，在Q污水廠當控制因素MLSS濃度和MLDO濃度處于高位時，可以得到好的處理水質。而橫濱市T污水處理廠則當MLDO濃度處于高位，MLSS濃度處于低位時，可以得到好的處理水質。

　　(2)采用雙元方差分析法對觀測因素的處理水COD濃度受控制因素MLSS和MLDO濃度的影響程度進行分析時，得到國內Q污水廠中的MLSS濃度的影響力遠高于MLDO濃度，是影響污水處理效果的主要因素。而橫濱市T污水廠的MLDO濃度是影響污水處理效果的主要因素。

　　通過對污水處理廠的運行管理數據采用方差分析法進行研究，可以把握該污水處理廠的運行特征，找出影響污水處理廠處理效果的關鍵因素，為選擇最佳的運行條件提供可靠的依據。在不斷追求污水處理廠運行達標率的大環境下，這樣的分析結果必將得到實際的應用。

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