技术领域
[0001] 本发明属于环保领域中污水和污泥处理的范畴,涉及一种消化池的动力学计算方法及数学模型。技术背景:
[0002] 本发明应用于污水和污泥处理技术参数的计算,主要适用于消化池、化粪池设计的数据计算。
[0003] 化粪池是基本的初级污水处理工艺,应用普遍,生活污水携带的有机物在化粪池内得到消化处理,水质得到一定程度的改善。有机物在化粪池内部经过复杂的非线性消化过程,而且消化过程的时间长,不便于计算,在现实应用中,为了简化计算和应用,主要采用了依据规范确定关联参数值,然后采用线性的数学模型进行计算。
[0004] 在我国,化粪池的建造主要依据建设部发布的国家建筑标准设计图集中的化粪池设计图集,其中,包括化粪池容积及选型的相应计算公式,它的基本数学逻辑是在依据有关的给排水设计规范和技术标准的前提下,在某一温度条件下,把化粪池的有效容积分为污水和污泥两部分容积,通过带入不同参数数值的计算,获得有关型号的化粪池相应数值,并作为设计选型的依据。
[0005] 化粪池设计图集中化粪池的计算过程如下:
[0006] 化粪池容积的计算:
[0007] 化粪池的有效容积:W=W1+W2
[0008] 式中:
[0009] W——化粪池有效容积,m3;
[0010] W1——化粪池内污水部分容积,m3;
[0011] W2——化粪池内污泥部分容积,m3;
[0012] 污水容积:
[0013]
[0014] 式中:
[0015] N——化粪池设计总人数,人;
[0016] q——没人每日污水定额,L/人·d;
[0017] t——污水在化粪池内停留时间,按12h,24h计算;
[0018] a——实际使用卫生器具的人数与设计总人数的百分比;
[0019] 污泥容积:
[0020]
[0021] 式中:
[0022] α——合流系数,α=0.7L/人·d;分流系数,α=0.4L/人·d;
[0023] b——污泥含水率;
[0024] c——浓缩后污泥含水率;
[0025] k——腐化期间污泥缩减系数;
[0026] T——污泥清掏周期,按90d,180d,360d计;
[0027] 1.2——清掏后考虑留20%熟污泥的容积系数;
[0028] 化粪池型号的设计
[0029] 确定化粪池有效容积后,选定q、a、t、T的值,根据W=W1+W2计算化粪池设计的总人数。
[0030] 最后,在化粪池图集中,根据计算结果,把化粪池容积、人数、清掏周期、污水停留时间、污水排放系统、定额标准等技术参数汇总,并制定相对应数据关系的表格。在化粪池设计时,可依照对应数据进行应用选型。
[0031] 在实际使用过程中,我们发现化粪池的实际情况与标准图集中的技术参数情况存在差异,根据化粪池图集显示,在国标图集中的化粪池设计清掏周期一般为90天,180天,360天,但在现实应用中,化粪池的清掏周期往往超出设计清掏周期。在化粪池清掏周期短的情况下,就需要耗费更多的财力、物力进行清掏,同时,清掏出来的污泥也面临着污泥处置的问题。所以,在传统的化粪池设计图集中的设计计算模式,没有充分体现化粪池消化污泥的功能,也不利于客观指导化粪池的使用。基于这样的技术背景,有必要对更长清掏周期时间范围内的化粪池应用情况进行计算和设计。
发明内容:
[0032] 本发明的目的是为化粪池提供动力学计算方法和数学模型。
[0033] 本发明提供的计算方法和数学模型,从以下几方面入手:
[0034] (1)、对边界条件进行约束。
[0035] 边界条件约束是指相对于目标对象的相关环境条件进行认定、假定、约定等方式的确定。
[0036] 对于消化池工艺来讲,首先进行重点边界条件的约束,主要考虑物理边界条件和化学边界条件的约束。
[0037] 在边界条件约束原则下,可选择两种形式的计算原则,1、全面地综合考虑物理过程和化学过程的非线性计算;2、对于易于定量化和测定的物理过程进行约束,降低非线性计算的复杂性,在物理边界约束的情况下对生化过程建立数学模型及进行计算。
[0038] 如遵循质量守恒就是一种边界约束,在化粪池的计算中,可对污水和污泥的沉淀、溶解、扩散、析出等物理过程进行忽略或定量化的约束。
[0039] (2)建立质量守恒原则下的动力学关系。
[0040] 消化过程中物质守恒关系情况是:
[0041] M=M入-M出
[0042] M入——进入消化池的物质量;
[0043] M出——排出消化池的物质量;
[0044] M——消化池内的物质量;
[0045] 排出消化池的物质包括消化气和混合液;留存消化池内的物质包括水、其他混合物质;
[0046] M=M1+M2
[0047] 式中:
[0048] M1——消化池中水以外的其他混合物质量;
[0049] M2——消化池中水的物质量;
[0050] 在连续工作的化粪池工艺中,进入化粪池的物质量相对稳定,可进行定量约束,化粪池的有效容积确定,污水排入化粪池的同时,以推流的方式排出化粪池中的混合污水。
[0051] 每天进入化粪池的污水总量是约束定量的,经过T时间排入化粪池的污水总量=每天排入的污水量×T,化粪池中的留存物质量等于T时间累积的留存物质量总和。
[0052] 留存消化池的物质量可分为水和其他混合物。
[0053] (3)对化粪池内留存物质关系进行分析;
[0054] 化粪池内的混合污水由水和混合物组成,混合物由有机物和混合污泥组成,混合物也可以分为可降解物质和不可降解物质。进行条件约束,不考虑水力条件的影响,不可降解物质作为累积物质,不可降解物不随时间变化,是线性累加的形式。可降解物质经过一定时间的生化作用,分为已降解析出物和尚未降解物质,随时间的延长,尚未降解物质趋于完全降解。除了水,化粪池中的留存物质主要是不可降解物质和尚未降解物质,尚未降解物质存在于有机物和污泥中,从保守计算的角度,将留存物质均按照污泥形态考虑,分为可降解污泥和不可降解污泥。
[0055] 在化粪池污泥计算中,从最大值考虑进行取值,近似把化粪池的单位时间的污泥量设定为化粪池中混合物M1。
[0056] 化粪池污泥量=M1=m+m′
[0057] 式中:
[0058] m——单位可降解污泥量;
[0059] m′——单位不可降解污泥量;
[0060] 故经过时间T的化粪池污泥总量为MT=T·M1;
[0061] MT=(m1+m2+m3+……+mT)+T·m′
[0062] 式中,在时间T内,不可降解污泥量随时间线性累加,可降解污泥量随时间以非线性的方式累加,在相应的消化条件和时间中,mT逐步趋于零。
[0063]
[0064] 则: 收敛;
[0065] 一般情况下,对于特定水质条件的污水,不可降解物质为定值。
[0066] 进行内容约束,近似地把化粪池中物质划分为污水部分和污泥部分。
[0067] 化粪池的有效容积:W=W1+W′+W″
[0068] 式中:
[0069] W——化粪池有效容积,m3;
[0070] W1——化粪池内污水部分容积,m3;
[0071] W′——化粪池内不可降解污泥部分容积,m3;
[0072] W″——化粪池内可降解污泥部分容积,m3;
[0073] (4)建立化粪池的数学模型
[0074] 化粪池的有效容积:W=W1+W′+W″
[0075] 污水容积:
[0076]
[0077] 不可降解污泥部分容积:
[0078] W′=α·T·a·N(1-b)·K1·K2/(1-d)1000
[0079] 式中:
[0080] d——浓缩后的不可降解污泥的含水率;
[0081] K1——混合污泥的不可降解率;
[0082] K2——流经消化池混合物截留率;
[0083] 可降解污泥部分容积:
[0084] W″=S·(1-b)K2/(1-e)1000
[0085] 式中:
[0086] S——T时间内累积的可降解污泥总量;
[0087] e——浓缩后可降解污泥的含水率;
[0088] 化粪池容积数学模型:
[0089] W=W1+W′+W″
[0090] =Naqt/24×1000+(1-b)K2[αTaNK1/(1-d)1000+S/(1-e)1000]
[0091] (5)对T时间内累积的可降解污泥总量S的确定
[0092] T时间内可降解污泥总量的确定可用以下几种方法确定:
[0093] 1)用实验的方法,在某种特定水质及污水的相同环境条件下,根据实验结果,[0094] 得到近似的工作曲线,求出T时的可降解污泥量。
[0095] 2)用实验、经验、数学结合的方法;在自然条件下,污水中的可降解物质的降解过程相当漫长,而且过程复杂,水质及环境条件也存在差异,很难通过实验获得全过程数据。可降解有机物在消化的过程中,一方面降解,另一方面合成生物菌群,生物菌群自身也能够进行生化代谢,细胞死亡后,被其他细菌利用,实现二次基质的消化过程。可降解有机物在反复的代谢过程中逐步得到趋近完全的消化降解。根据这个情况,建立近似的可降解污泥的计算方法。1、用经验数据或实验数据,确定污水的可降解程度;2、确定有机物在一定环境条件下的一个消化周期,主要是一定温度条件下新污泥发酵所需的时间;3、在一个发酵周期中,可降解污泥的缩减率或者消化率;4、假定老污泥在经过一个发酵阶段后,进入内源消化和二次基质的降解阶段;5、二次基质降解的有机物经历第二个发酵消化周期,具备相应的污泥缩减率;6、消化周期依次循环进行,逐步趋于完全消化缩减。7、对依次发酵消化周期中的污泥进行累加,确定T时间的可降解污泥总量。8、校核计算结果,采用统计的方法,对现有的化粪池实际工作状态的参数进行数据统计和核对。9、修正数据,根据计算结果和化粪池实际情况的对照,对数学模型中技术参数的取值进行修正。10、对周期性温度等环境变化的影响进行参数取值和数值修正。
[0096] 该计算方法下可降解污泥量:
[0097] S=S1(1-K)+S1(1-K)2+S1(1-K)3+……S1(1-K)n