规模化养猪场废水（沼液）BCO+SBBR好氧处理新工艺研究

摘要

随着规模化养殖业的迅猛发展，畜禽粪便、污水排放不断增加，威胁着江河、湖泊的水安全。畜牧养猪业造成的环境污染已经成为继工业污染后的又一重要污染源，其对生态、环境有着极大影响，亟待有效的处理方法。本论文围绕当前绝大部分规模化养猪场经厌氧处理后的沼液都未达到排放标准的现状，进一步研发好氧处理技术和工艺。分析厌氧沼液好氧处理效果欠佳的原因，探寻改善沼液好氧后处理性能的方法，开发行之有效的养猪沼液好氧处理新工艺，从而建立高效好氧生物反应器的设计方法和工程调试模拟、预测模型。研究发现：
　　1.以微生物电子传递体系（ETS）活性为指标，使用红四氮唑（TTC）和碘硝基氯化四氮唑蓝（INT）为电子受体，研究了 SBBR中好氧污泥的生物活性TTC-ETS、INT-ETS和重金属与抗生素对好氧微生物的综合毒性IC50（半抑制浓度）。单一Cu（Ⅱ）、Zn（Ⅱ）、Cr（Ⅲ）和单一土霉素、金霉素、四环素对好氧污泥TTC-EST、INT-EST呈现抑制作用，随着浓度增加抑制百分率增强。IC50大小排序为：IC50（Cr-TTC）＞IC50（Zn-TTC）＞IC50（Cu-TTC），IC50（Cr-INT）＞IC50（Zn-INT）＞IC50（Cu-INT），Cu（Ⅱ）对好氧活性污泥的毒性最强；IC50（土-TTC）＞IC50（四-TTC）＞IC50（金-TTC）；IC50（土-INT）＞IC50（四-INT）＞IC50（金-INT），金霉素的毒性最强；Cu（Ⅱ）、Zn（Ⅱ）、金霉素、土霉素不同浓度联合对 TTC-ETS、INT-ETS活性相对抑制率的影响统一表现为拮抗作用。
　　2.分别研究了重金属（Cu（Ⅱ）、Zn（Ⅱ）、Cr（Ⅲ））和抗生素（土霉素、金霉素、四环素）的单一、复合和联合作用对SBBR处理猪场废水（COD、NH3-N、TN、TP）的影响，最后将筛选出的重金属-抗生素组合投入BCO+SBBR处理系统中研究其实际处理效果。单一效果均会对COD、NH3-N、TN、TP的平均去除率和相对抑制率产生影响，且随着浓度的增加而增大；复合与联合效果均小于单一效果，都表现为拮抗作用；将同样重金属-抗生素组合分别投加进SBBR和BCO+SBBR设备中进行比较，结果表明BCO+SBBR的处理效果明显优于SBBR。
　　3.根据概率理论，应用停留时间分布密度函数E(t)和停留时间分布函数F(t)定量地描绘污染物微元在流动系统中的返混程度，推导出实际反应器BCO的设计模型：⑴采用全混流反应器：此处公式省略；
　　⑵采用串联的N阶CSTR：此处公式省略：有效反应器体积：此处公式省略；SBBR实际反应器的设计模型：此处公式省略，每x批操作所需的时间应是：t总＝t+t0，则反应器的有效体积为：V=v0t总＝v0（t+t0）。
　　4.建立了猪场废水（沼液）BCO+SBBR好氧处理新工艺。采用阶段性递增污水浓度的方式，对BCO和SBBR进行接种污泥，经过40d的培养驯化反应器挂膜驯化成功。通过SBBR添加30％原水增加C/N比的办法，使SBBR出水COD、NH3-N、TP去除率分别达到66%、67%、59%。整个“BCO+SBBR”好氧组合工艺正常运行期间，日处理废水量为150m3/d，平均去除率：COD82.5%，NH3-N94.1%，TP78.5%，再经过人工湿地处理，其出水优于《畜禽养殖业污染物排放标准》（GB/T18596-2001）中标准值。
　　5.将神经网络引入养猪废水好氧处理工艺出水水质预测，以酸化调节池和接触氧化池BCO的出水为输入变量，以SBBR的出水为输出变量构建了神经网络模型，引入PSO算法优化BP神经网络的权重，构建了PSO-BP混合模型，并与传统BP模型进行对比研究。结果表明，在训练期和验证期，COD的平均相对误差%（Re）、判定系数（R2）和Nash效率系数（NSE）分别为3.51、0.95、0.93和4.22、0.96、0.92；NH3-N分别为2.15、0.96、0.93和4.16、0.95、0.94，模拟精度均较高，显示了良好的模拟效果；同时，通过与传统的BP神经网络比较，显示PSO-BP混合模型的收敛速度和泛化能力优于传统BP模型。

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第1章 引言

1.1 生猪养殖污染现状

1.2 生猪养殖污染源

1.3 生猪养殖废水处理现状

1.4 国内外已有成果分析

1.5 重金属和抗生素在废水处理中的影响研究

1.6 存在的问题与需求

1.7 研究目的、研究内容和技术路线

第2章 重金属与抗生素综合毒性研究

2.1 材料和方法

2.2 结果与讨论

2.3 小结

第3章 重金属与抗生素对BCO+SBBR好氧处理抑制效应研究

3.1 材料与方法

3.2 重金属对SBBR好氧处理效果抑制效应

3.3 抗生素对SBBR好氧处理效果抑制效应

3.4 重金属-抗生素联合对好氧处理抑制效应

3.5 小结

第4章 BCO+SBBR生物反应器的设计

4.1 生物反应器的类型

4.2 返混现象与停留时间分布

4.3 生物反应器的设计计算

4.4 BCO实际反应器的设计计算

4.5 SBBR实际反应器的设计计算

4.6 实验与验证

4.7 小结

第5章 BCO+SBBR好氧处理示范工程运行

5.1 示范工程工艺流程

5.2 示范工程装置与运行

5.3 BCO+SBBR好氧处理工程运行

5.4 BCO-SBBR-BAF- CW好氧组合工艺的综合处理效果

5.5 小结

第6章 神经网络系统对好氧处理工艺水质预测

6.1 BP神经网络

6.2 粒子群算法

6.3 基于PSO-BP混合模型BCO+SBBR水质预测

6.4 小结

第7章 结论与展望

7.1 结 论

7.2 展望

致谢

参考文献

攻读学位期间的研究成果