反硝化除磷工艺中的水质及细胞内聚合物的近红外光谱定量分析模型

1、反硝化除磷工艺中的水质及细胞内聚合物的近红外光谱定量分析模型污水中氮、磷等植物营养元素超标 , 会引起水体的富营养化 , 而其中控制水体 富营养化的关键在于控制水体中磷的含量 , 所以水体污染防治领域现今的热点依 然是如何能高效地使磷元素得到去除 , 传统的除磷工艺 ,是在好氧段过量摄磷 ,并 通过排放富磷污泥达到除磷的目的 , 这种处理方法虽然处理效果好 ,但是随之也 有很多弊端 ,如:硝化菌群的污泥龄不同、 碳源争夺而且耗能大等问题反硝化除磷 工艺,可以避免以上问题 ,通过厌氧/缺氧交替运行,在厌氧段大量释磷 ,在缺氧段 以硝酸盐氮为电子受体 ,进行过量吸磷 ,从而实现氮磷同时去除 ,达到

2、了“一碳两 用”的目的。由此可见 , 对反硝化除磷工艺进行快速及时的监控是可以保证工艺 的稳定运行 , 本文对基于反硝化除磷工艺中的水质指标及污泥细胞内物质的测定 技术进行了深入研究,本实验的主要结论有：(1)实验采用SBF反应器富集传统聚 磷菌,在经过厌氧/好氧培养阶段后,当进水总磷浓度为7.07.8 mg/L时,COD浓 度为260320 mg/L,将污泥龄控制在1215 d,其出水中COD浓度小于30 mg/L, 总磷浓度小于0.5 mg/L,COD的去除率达到90%以上，总磷的去除率达到95%以上。(2) 当传统聚磷菌得到富集后 ,通过厌氧/缺氧阶段培养反硝化聚磷菌 ,当进 水总磷浓度

3、为7.07.8 mg/L时,将COD浓度控制在160180 mg/L之间,缺氧段硝 酸盐氮投加量控制在1820 mg/L之间,污泥龄控制在1215 d,其出水中CODS 度小于30 mg/L,总磷浓度小于0.5 mg/L,COD的去除率达到90%以上，总磷的去除 率达到95%以上。(3)本实验分别对水样中的总磷、硝酸盐氮、COD和细胞内的聚 羟基链烷酸酯(PHB)、多聚磷酸盐(Poly-P)、糖原(Gly)每一种物质建立了间隔偏 最小二乘法(iPLS)、BP神经网络、极限学习机(ELM)三种定量分析模型。为消除随机噪声 , 提取光谱的有效信息减少干扰 ,提高模型的准确性 , 在建立 每个模型的

4、过程中 , 分别应用二阶导数、多元散射校正、小波去噪和主成分分析 对原始光谱进行预处理。通过对所建立模型的相关系数以及均方根误差的分析 , 实验发现在对水样建模的过程中 , 采用小波去噪与主成分分析预处理为最佳的光 谱预处理方法 , 而在对细胞内胞内物质进行建模时 ,采用多元散射校正与主成分 分析预处理可以获得较为准确的预测模型。(4) 在对水样中的物质进行建模时 , 采用小波去噪与主成分分析为预处理 ,以 iPLS 为建模方法所建立的模型效果最优。总磷的校正的相关系数和预测相关系 数分别为 0.9675 、0.9294, 校正均方根误差与预测均方根误差分别为 0.0196 、 0.0235

5、。硝酸盐氮的校正的相关系数和预测相关系数分别为0.9053 、0.9014, 校正均方根误差与预测均方根误差分别为 0.0295、0.0298。COD勺校正的相关系数和预 测相关系数分别为 0.8092、 0.7848, 校正均方根误差与预测均方根误差分别为 0.1423、 0.1568 。(5) 在对细胞内的聚合物进行建模时 , 采用多元散射校正与主成分分析为预 处理,ELM为建模方法所建立的模型效果最优。PHB的校正的相关系数和预测相关 系数分别为 0.9835、 0.9683, 校正均方根误差与预测均方根误差分别为 0.0541、 0.0668。Poly-P 的校正的相关系数和预测相关系数分别为 0.9499、 0.9288, 校正均方 根误差与预测均方根误差分别为 0.0579、 0.0776。 Gly 的校正的相关系数和预测 相关系数分别为 0.9589、 0.9488, 校正均方根误差与预测均方根误差分别为0.0489、 0.0501实验结果表明,通过iPLS、BP神经网络、ELM学习机三种化学计量学方法对 水样和细胞内聚合物的