城市污水处理典型工艺N_2O的释放特征及减排策略研究

【摘要】：随着城市水使用量及污水处理率的不断提高,城市污水处理厂N20的排放量将会不断增大。我国城市污水处理厂N20的研究不仅基础数据缺乏,且没有任何减排方法。本文给出了我国城市污水处理典型工艺N20的排放特征,研究了影响典型工艺N20排放的主要因素,构建出了N20排放量的计算模型,预测了未来10年我国城市污水处理厂N20的排放总量,并分别从国家和城市污水处理厂层面提出了城市污水处理N20的减排策略。 本文首先采用了静态平衡箱法、气袋法和静态顶空法对典型工艺城市污水处理厂N20的释放强度及水中溶解态N20浓度进行了监测。研究结果表明,受硝化过程DO浓度过低以及反硝化过程DO存在的影响,好氧和缺氧处理单元(阶段)都会产生N20,它们都是控制各工艺N20产生的关键点位；四种典型工艺好氧处理单元(阶段)N20的吨水释放量分别占A2/O工艺的99.14%、A/O工艺的98.6%、氧化沟工艺的86.7%和SBR工艺的99.9%,是各工艺控制N20排放的关键点位。 本文分别设计了A/O、氧化沟和SBR工艺N20排放的中试试验,通过调节各工艺主要运行参数,研究DO浓度和反硝化过程对进水碳源的利用率的改变对于典型工艺N20产生与排放的影响。研究结果表明,A/O工艺采用合适的好氧池曝气速率、氧化沟工艺采用先反硝化后硝化的运行模式并提高曝气转刷的转动速率、SBR工艺采用先进水搅拌后曝气的运行模式并提高曝气速率,能够有效地控制各工艺硝化过程和反硝化过程的DO浓度并提高反硝化过程对进水碳源的利用率,有利于减少典型工艺N20的产生与排放。 本文利用基于遗传算法优化的BP人工神经网络建立了N20排放量的预测模型,实现了对2014年至2023年城市污水处理厂N20排放总量的预测。研究结果表明,所建立的GA-BP模型对于污水处理厂N20排放量的预测值与实测值之间的相关系数分别为0.91、0.95、0.98和0.99,可以实现对我国污水处理厂N20排放量的准确预测。预测结果显示,我国污水处理厂N20的排放总量将会从2014年的(1.32～4.67)×104吨增加到2023年的(2.17～7.64)×104吨。 本文根据我国城市污水处理典型工艺N20排放特征及影响因素的研究结果,分别从国家和城市污水处理厂层面提出了城市污水处理典型工艺N20减排技术策略。国家控制城市污水处理厂N20排放的技术策略包括选取氧化沟工艺作为削减污水处理厂N2O排放的最优工艺以及推荐同步硝化反硝化、短程硝化反硝化、厌氧氨氧化等新工艺处理城市污水等；城市污水处理厂N20减排的技术策略包括合理地提高硝化过程的DO浓度、提高缺氧反硝化工段对进水碳源的利用率等。 【关键词】：城市污水处理厂 典型工艺 N_2O 预测模型 减排策略
【学位授予单位】：北京林业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：X703
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-11
• 1 引言11-37
• 1.1 课题来源及研究背景11-12
• 1.1.1 课题来源11
• 1.1.2 课题研究背景11-12
• 1.2 N_2O的特点、危害及其来源12-14
• 1.2.1 N_2O的特点及其危害12
• 1.2.2 大气中N_2O的来源12-14
• 1.3 污水处理过程中N_2O产生与排放的研究进展14-32
• 1.3.1 污水处理过程中N_2O产生机理的研究进展14-19
• 1.3.2 污水处理过程中N_2O产生的影响因素研究进展19-27
• 1.3.3 污水处理过程中N_2O排放的研究进展27-32
• 1.3.4 污水处理过程中N_2O减排的研究进展32
• 1.4 城市污水处理厂N_2O排放量预测方法概述32-35
• 1.4.1 温室气体排放清单估算法33
• 1.4.2 物料平衡法33-34
• 1.4.3 活性污泥动力学模型预测法34-35
• 1.5 研究目的与研究内容35-37
• 1.5.1 研究目的35
• 1.5.2 研究内容35-37
• 2 监测对象与监测方法37-45
• 2.1 典型工艺污水处理厂简介37
• 2.2 污水处理厂N_2O的监测方法37-45
• 2.2.1 监测布点及采样频率38-39
• 2.2.2 采样方法39-40
• 2.2.3 样品的保存及预处理40-41
• 2.2.4 样品分析与数据处理41-43
• 2.2.5 监测过程的质量保证43-44
• 2.2.6 常规水质指标的分析方法44-45
• 3 城市污水处理厂典型工艺N_2O排放特征研究45-63
• 3.1 城市污水处理厂A~2/O工艺N_2O排放特征的研究45-49
• 3.1.1 A~2/O工艺各处理单元N_2O的排放特征45-47
• 3.1.2 A~2/O工艺N_2O产生与排放的主要点位47
• 3.1.3 A~2/O工艺生物池N_2O的排放特征解析47-48
• 3.1.4 水质参数对A~2/O工艺N_2O排放的影响48-49
• 3.2 城市污水处理厂A/O工艺N_2O的排放特征研究49-53
• 3.2.1 A/O工艺各处理单元N_2O的排放特征49-51
• 3.2.2 A/O工艺N_2O产生与排放的主要点位51
• 3.2.3 A/O工艺生物池N_2O的排放特征解析51-52
• 3.2.4 水质参数对A/O工艺N_2O排放的影响52-53
• 3.3 城市污水处理厂氧化沟工艺N_2O的排放特征研究53-57
• 3.3.1 氧化沟工艺各处理单元N_2O的排放特征53-55
• 3.3.2 氧化沟工艺N_2O产生与排放的主要点位55
• 3.3.3 氧化沟池N_2O的排放特征解析55-56
• 3.3.4 水质参数对氧化沟工艺N_2O排放的影响56-57
• 3.4 城市污水处理厂SBR工艺N_2O的排放特征研究57-61
• 3.4.1 SBR工艺各处理单元(阶段)N_2O的排放特征57-59
• 3.4.2 SBR工艺N_2O产生与排放的主要点位59
• 3.4.3 SBR生物池周期内N_2O的排放特征解析59-61
• 3.4.4 水质参数对SBR工艺N_2O排放的影响61
• 3.5 现场监测结果的可靠性分析61-62
• 3.6 本章小结62-63
• 4 城市污水处理典型工艺N_2O排放影响因素研究63-81
• 4.1 A/O工艺N_2O排放的影响因素研究63-69
• 4.1.1 A/O工艺中试实验设计63-64
• 4.1.2 A/O工艺中试装置的污水处理效能64-65
• 4.1.3 A/O工艺N_2O排放的影响因素研究65-69
• 4.2 氧化沟工艺N_2O排放的影响因素研究69-73
• 4.2.1 氧化沟工艺中试实验设计69-70
• 4.2.2 氧化沟工艺中试装置的污水处理效能70-71
• 4.2.3 氧化沟工艺N_2O排放的影响因素研究71-73
• 4.3 SBR工艺N_2O排放的影响因素研究73-80
• 4.3.1 SBR工艺中试实验设计73-74
• 4.3.2 SBR工艺中试装置的污水处理效能74-75
• 4.3.3 SBR工艺N_2O排放的影响因素研究75-80
• 4.4 本章小结80-81
• 5 城市污水处理厂N_2O排放量的预测研究81-97
• 5.1 预测模型的构建81-85
• 5.1.1 训练数据的准备82-83
• 5.1.2 预测模型的建立83-85
• 5.1.3 评价指标的选择85
• 5.2 预测模型的优化85-91
• 5.2.1 最优隐含层神经元个数的确定85-87
• 5.2.2 基于遗传算法的BP预测模型的优化87-91
• 5.3 城市污水处理厂N_2O排放量的预测91-96
• 5.3.1 典型工艺N_2O吨水释放量的计算91-93
• 5.3.2 典型工艺污水处理总量的估算93-94
• 5.3.3 污水处理厂N_2O排放总量的计算94-96
• 5.4 本章小结96-97
• 6 城市污水处理典型工艺N_2O减排策略研究97-106
• 6.1 城市污水处理N_2O减排技术策略研究97-102
• 6.1.1 城市污水处理厂N_2O减排的适宜工艺分析97-98
• 6.1.2 城市污水处理典型工艺N_2O减排工况参数的分析98-100
• 6.1.3 国家控制城市污水处理厂N_2O排放的技术策略100
• 6.1.4 城市污水处理厂N_2O减排的技术策略100-102
• 6.2 城市污水处理N_2O减排管理策略研究102-103
• 6.2.1 国家层面N_2O减排监管策略研究102-103
• 6.2.2 污水处理厂N_2O减排管理策略研究103
• 6.3 城市污水处理N_2O减排政策策略研究103-104
• 6.3.1 提高城市污水处理厂的脱氮效率103
• 6.3.2 加大提标改造和技术研发的资金投入103-104
• 6.3.3 碳排放交易104
• 6.3.4 制定排放标准,鼓励达标排放104
• 6.4 本章小结104-106
• 7 结语106-108
• 7.1 结论106
• 7.2 创新点106
• 7.3 展望106-108
• 参考文献108-119
• 个人简介119-120
• 导师简介120-121
• 博士在读期间成果清单121-123
• 致谢123

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