基于厌氧膜反应器的污泥厌氧甲烷转化及膜污染机制研究

来源 :华东师范大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ch21st
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
厌氧膜生物处理技术因兼具污染物矿化、能源回收和消化残渣少等优点,而备受关注。但由于厌氧膜生物反应器(Anaerobic membrane bioreactor,An MBR)存在甲烷转化效率低和膜污染严重等问题,限制了其大规模工业化应用。基于此,本论文以An MBR技术为核心,系统的开展了基于不同赋存形态Fe添加剂和An MBR的污泥厌氧甲烷转化及膜污染机制研究,具体包括:(1)高炉灰(Blast furnace dust,BFD)对污泥厌氧消化及动力学影响研究,探究BFD作为一种经济、高效、成本低的添加剂,强化厌氧转化,进而以达到“以废治废”目的的可行性;(2)硫酸亚铁-过硫酸盐(Fe(II)/S2O82-)氧化体系强化An MBR产甲烷关键技术研究,通过微量的Fe(II)/S2O82-强化污泥溶裂,评估Fe(II)/S2O82-预处理对An MBR厌氧消化的长期性能及污泥变化特征的影响,探讨在微量Fe(II)/S2O82-刺激下污泥中的微生物代谢行为及An MBR膜污染的削减机理;(3)餐厨垃圾(Food waste,FW)共消化强化污泥厌氧甲烷化及膜污染机制研究,以污泥和FW为混合基质,探究进料含固率对厌氧膜反应器的启动、甲烷转化效率以及有机物的去除效率等的影响。主要研究结论如下:1)通过投加不同剂量的BFD,探讨铁氧化物在污泥厌氧甲烷化方面的作用机制。实验结果表明,BFD可促进污泥厌氧甲烷化的水解速率,从而提升系统产甲烷速率。不同的模型拟合分析结果表明,Cone模型拥有更好的适应性。同时,随着BFD的投加,消化残渣在10 min的脱水速率得到了进一步的提高,当BFD投加量为1.5 g/g-VS时,滤饼层(10 min)的含水率为19.5±0.5%,其脱水能力提高了62.5%,因此,因此,污泥在BFD的加入后表现出优良的水解作用和脱水性能。2)引入厌氧膜生物处理系统,并利用Fe(II)/S2O82-氧化体系强化甲烷转化。实验结果表明,当Fe(II)/S2O82-剂量0.1/0.08 mmol/g-VS时,系统表现出最优的生物气产量为0.04 L/Lreactor·d-1,比未添加Fe(II)/S2O82-时提升了25.0%,同时,甲烷占比也提升了16.5%。在膜污染控制方面,当Fe(II)/S2O82-剂量0.1/0.08mmol/g-VS时有机污染阻力下降至1.9×1011 m-1,同时第Ⅲ阶段(0.2/0.16mmol/g-VS)进一步削减为1.8×1011m-1,上述结果表明Fe(II)/S2O82-能够有效降低膜污染中的有机污染阻力,Fe(II)/S2O82-氧化体系对膜污染中的有机污染可实现有效控制。EPS和SEM分析结果表明,微量的Fe(II)/S2O82-有利于污泥厌氧发酵有机物的释放,过量的Fe(II)/S2O82-对微生物有一定的破坏作用。3)采用SS-FW厌氧共消化策略,以提升An MBR系统的产甲烷性能。实验结果表明,基质的浓度也表现出对AD系统有较大的影响,当进泥浓度为40 g/L时,生物气产量最高,可达到3.0±0.1 L/Lreactor·d-1,是进泥浓度为10 g/L时的9.5倍,能够实现最大甲烷产量。污泥浓度的改变对膜通量并未造成很大影响,保持着相对稳定的10.7±0.2 LMH的水平,其TMP值≤5.1 kpa。对膜污染物进行分析发现,EPS能够使污染物聚集并紧密附着于膜表面,当进泥浓度为40 g/L时,膜污染物为紧密粘结、排列有序的微生物簇。当内部污泥负荷过重(>50 g/L),引起系统内部的流动性差、不利于循环气体的曝气混合等问题,导致膜污染显著上升,系统运行性能降低。微生物群落分析结果进一步表明An MBR系统内的微生物群落结构得到了优化,使有机物降解菌(如Proteobacteria、Firmicutes、Smithella等)和产甲烷菌(如Methanosaeta、Methanobacterium等)得到了增殖与富集,促进An MBR系统运行良好。
其他文献
学位
学位
学位
学位
学位
学位
身份认证是保障用户信息安全的基本手段。文本口令凭借其简单易用的特点,成为了互联网中最主要的身份认证方式。然而,文本口令存在着严重的安全隐患。一方面,用户为了方便记忆,倾向于选择简单的口令;另一方面,网站管理者的疏忽造成了大量口令数据库的泄露。因此,关于口令安全的研究具有重要的学术价值。口令猜测攻击作为评估口令安全性最直接的方法,是口令安全研究中的热门课题之一。如何在有限的次数内尽可能多地生成正确口
学位
学位
GitHub社区是世界上最大的开源社区。其中星标(Star)与派生(Fork)数目是项目受到用户关注与使用的次数,很大程度上体现了开源项目的质量。然而如今存在着为GitHub开发者提供的作弊性推广服务:服务提供者使用一批机器人账号,为特定的项目提供大量有偿的Star与Fork。这些账号会模仿正常账号的行为特征与操作频率,来规避GitHub官方的异常行为检测机制。这种灰色产业链如果不能得到有效的检测