1、PDF外文：http:/ 中文 7350 字 利用 pH 测量值对金属进行生物滤除的操作方法 作者： Y.G 杜 1， R.D 泰尔基 2， T.R 斯里克里斯曼 3 摘要： 一种高级的操作的方法在微生物的过滤过程中发展起来，在最佳时刻终止舱口操作，利用氧化硫去除污泥中的重金属。在滤除操作中，由于在线测量可溶解金属浓度存在实际的困难，现行的方法是在反应系统对 pH 值的测量。为了监控金属溶解，与弱酸性细菌和酸性细菌一致的，生物滤除程序模型被开发出来。一种高级的在线预测系统随后应用于实施，它是利用卡尔门过滤技术的拓展，
2、以及基于实验室中为了预测生物滤除系统 中液体阶段的六种重金属的浓度而大量实验观察的神经网状模型，最后，一个说明它的应用的研究实例被提出。 介绍 在污水处理过程中，废水中的重金属在污泥中得到浓缩。在这些污泥在土地里被分解之前，污泥中的重金属含量被减少到一个合理的水平（弗莱斯， 1987）。重金属从污泥中的去除，可以通过加酸，也可以通过微生物滤去。在生物滤出程序的研究中，它是将特有的氧化硫细菌应用于污泥中（布莱斯， 1992）。 在最近几十年，大量的研究直接朝向已被用于对去除重金属的微生物滤出方法（科尔达和朱 199
3、2；泰尔基和科尔达 1989；科尔达和莫塞尔 1991）。一些研究（泰尔基 1993；斯里克斯曼 1993）有在数学的模拟和仿真上使用氧化硫细菌的滤除程序被实施。然而，很少在高级的监视器上已被报告对这种过程的理想的控制。这个问题当前的状态远低于令人满意的水平。这种重金属的生物滤除程序通常是在反应堆中进行的。它要求在污泥中的重金属减少到合理的水平时停止批量操作。然而，由于在线对金属浓度测量措施有关的实际的困难，批量操作会直到它自然终止。而2 保持运行时间 pH 媒介将落下到其最低水平（大约是 1.5）的同时，活性的微生物将很少。根据我们的实验室工作 ，其中六种常遇到的有毒重金属，即镉
4、，铬，铝和锌，铜，铅被监控，这种程序要自然结束需要 120 个小时（表格 1-3），尽管它能依污泥大大缩短时间。在实践中，污泥中的重金属往往被过度降解，就是说，在生物滤除后，污泥中浓缩的重金属远远低于标准水平。当这种情况发生时，往往是因为 pH低于 1.5，并且有机营养物被分解了。这种固定时间的操作并不是符合要求的，因为过度的滤除重金属是完全没有必要的，这样只会浪费能量和时间，还有就是分解了污泥中的有机物。众所周知，系列操作要求达到必须的重金属水平主要决定于下面几个因素：（ 1）污 水污泥中重金属的总量；（ 2）操作中生物滤除效率（取决于污泥颗粒浓度，污泥种类，等等）；还有（ 3）标准或者发布
5、的为了安全处理允许的金属的量。因此，要求的批操作时间是污泥性质的一种功能， 同时，滤去的效率并且趋向于从情况到变化情况。明显，对于重金属最初在污泥中比较低的情况，批操作时间实际上要求必须比 120 小时短。 为了在最好状态终止批滤除操作，当所有重金属达到必要的溶解要求，在生物滤除期间规律地监控金属浓度是必要的。现在，金属集中测量不能被考虑是为了监控任务，因为适当的实验仪器直接测量重金属溶解不是可供使用的。 实验室分析是时间消耗，它通常花费几小时并且代价也比较昂贵。对金属溶解度频繁的实验室分析是不可取的，至少现阶段是不现实的。 实验证据显示 &nb
6、sp;，在批微生物的滤去的操作期间，金属的溶解度程度取决于污泥的种类（难消化的，厌氧消化，或者厌氧消化污泥），污泥中金属的初始含量，污泥的 pH 值， pH 值是操作过程中最重要的参数（斯里克里斯曼， 1993）。所以，从工程学的角度来看，生物滤除程序由两部分组成：（ 1）细菌在生长过程中产生酸，使 pH 值变得越来越低；（ 2）污泥中低的 ph 使金属得到溶解。这就说明， ph 值就是这个操作过程中最 重要的因素。其他因素诸如污泥种类（难消化的，厌氧消化，3 或者厌氧消化污泥）和污泥中金属的初始浓度也影响金属的溶解度（斯里克里斯曼，1993）。最终的 ph 值给了不同污泥的期望值
7、。由于缺少对生物滤除程序机理足够的认识，所以想要得到关于各种因素的准确的方程式一般是很难的。因此，在这项研究中，我们依靠在实践活动中的不断观察，神经网络的应用是由于它对数据独特的处理能力和预测能力，从而利用 ph 值和其他相关的因素对金属溶解度的及时预测来替代离线分析工作。 由于对污的泥特性认知的的不同程度，污泥中初始金属浓度的变更，操作条件如操作温度的变更，使得生物滤除程序有随时间变动的自然属性。当一个开环网络系统在执行过程中，对金属浓度一定程度上的预测误差（现阶段的案例中小于 15%）是不可避免的。批操作的终止过程中，由于消极的预测误差的存在，如果这个决定做的更谨慎些，基于开环
8、网络系统预测的单个操作可能会被采纳。为了使工作更有效，精确，当然，预测误差必须被减少或者纠正，预测误差只有在如下情况下才是有价值的，测量值和预测值确实是存在不同。结果，金属浓度需要离线测量，但在整个操作过程中只有一次。为了说明实验结果所需要的时间段内，几小时内，需要事先 预测金属浓度。结果，借助于卡尔曼过滤技术的拓展，一个合适的在线预测系统被开发出来，用于在提前 6 小时预测 ph 值。借助于一个神经系统模型，相应的金属浓度随后被预测出来。随着这些动态的预测的可行性，为了弥补预测误差，在这项研究中，一种高级的操作方法最终被发明出来。该程序在这项研究中的应用只是实例研究中的一个小插曲。 表格 1. 生物滤除期间难消化污泥中金属溶解度的平均值和标准误差百分数
