Сетевое издание

Современные проблемы науки и образования

ISSN 2070-7428

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 1,006

• Авторы
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

Булгакова Л.М. 1 Костылева Л.Н. 1 Попова Л.В. 1 Репин П.С. 1

---

1 ГОУ ВПО «Воронежский Государственный университет инженерных технологий»

С целью изучения зависимости эффективности очистки сточных вод (СВ) от концентраций загрязняю-щих веществ (ЗВ) в СВ, поступающих на биологическую очистку, исследовалась многолетняя динамика изменения состава СВ по основным ингредиентам: азот аммонийный, АПАВ, сульфат-ионы, фосфат-ионы, ионы тяжелых металлов. Выполнена статистическая обработка данных по всем ЗВ с использова-нием статистического пакета STADIA 8. По всем выборкам установлено: распределение входных на очистку и выходных концентраций ЗВ соответствует нормальному. Для установления характера функ-циональной связи между концентрациями ЗВ в СВ на входе на очистку (Свх) и на выходе (Свых) по-строены корреляционные зависимости Свых=f(Cвх) и эффективности очистки η = f(Cвх). Для всех ЗВ установленные зависимости в пределах исследованных концентраций Свх линейны. Установлено, что при допустимых режимах нагрузки на очистные сооружения корреляционные кривые имеют отрица-тельный наклон и при повышенных нагрузках – положительный. Выполнены расчеты по математиче-ским моделям указанных зависимостей для конкретных очистных сооружений. Полученные результаты позволяют выявить общие закономерности процесса биологической очистки СВ от исходного состава стоков и прогнозировать эффективность очистки с учетом факторов взаимного влияния ингредиентов ЗВ в стоках.

Статья в формате PDF

115 KB

биологическая очистка

сточные воды

эффективность очистки

корреляционные зависимости

1. Васильев А. Н. , Немтинов В. А. Система принятия решений при управлении водными ре-сурсами промышленного узла // Труды ТГТУ: сб. науч. ст. молодых ученых и студентов / Тамбовский гос. техн. ун-т. – Тамбов, 2008. – Вып. 21. – С. 101-102.

2. Жмур Н. С. Технологические и биохимические процессы очистки сточных вод на соору-жениях с аэротенками. – М.: АКВАРОС, 2003. – 512 с.

3. Журавлева Л. Л. Гидроэкология: исследование процессов очистки сточных вод./ Л.Л. Жу-равлева, С.Е. Артеминко, Т.П. Устинова, Е.И. Титоренко // Инженерная экология. – 2001. – № 4. – С. 25-33.

4. Мойжес О. В., Шорина К. В. Динамическое моделирование как перспективный подход к проектированию сооружений биологической очистки сточных вод. // Экология и промыш-ленность России. – М., 2009. – № 2. – С. 17-23.

5. Степанов А. С. Интенсификация процессов биологической очистки на очистных сооруже-ниях // Водоснабжение и санитарная техника. – М., 2006. – № 6. – С. 27-34.

Качество биологической очистки зависит от таких важных факторов, как температура, содержание растворенного кислорода в иловой смеси, присутствие токсинов, оптимальное соотношение между концентрацией загрязняющих веществ (ЗВ),  присутствующих в сточных водах (СВ), и рабочей дозой активного ила по массе. Влияние на процесс биологической  очистки этих факторов и целого ряда других, не менее важных, подробно рассмотрено в монографии Жмур Н. С. [2]. Однако, несмотря на то, что характер воздействия этих факторов на очистку сточных вод достаточно изучен [2,5], для разработки автоматизированной системы управления и принятия эффективных управленческих решений для конкретных очистных сооружений необходимо изучение зависимостей влияния указанных факторов на процесс [1,4].

Цель исследования – изучение зависимости эффективности очистки СВ от состава стока и выявление взаимного влияния ЗВ на качество очистки, а также оценка  возможности  прогноза эффективности очистки на основе выполненного анализа для конкретных очистных сооружений.

При выполнении исследования были собраны и статистически обработаны следующие данные: качественный и количественный состав стоков, поступающих на биологическую очистку и после очистки за период 5 лет, качественный и количественный состав стоков до и после очистки по теплым и холодным периодам за 5 лет. По результатам наблюдений за пять лет определены средние значения концентраций по приоритетным загрязняющим веществам, содержащимся в сточных водах, поступающих на биологическую очистку (табл. 1). Концентрации в таблице 1 представлены в относительных единицах в отношении концентраций ЗВ, допустимых на биологическую очистку СВ и ПДК ЗВ при сбросе в рыбохозяйственный водоем.

Таблица 1. Средние значения концентраций ЗВ в СВ до очистки (Свх) (дол. доп. конц.) и после очистки (Свых), (дол. ПДК) за пять лет наблюдений

Как видно из таблицы 1, по всем исследуемым ингредиентам наблюдается превышение допустимых концентраций ЗВ в СВ, поступающих на биологическую очистку (Свх). В 3–6 раз превышение по АПАВ, ионам меди и цинка. Повышенная нагрузка на очистные сооружения приводит к тому, что концентрации по большинству ЗВ в СВ после биологической очистки также превышают ПДК р.х. Более чем в 9 раз наблюдаются превышения по ионам меди. Анализ взаимного влияния ЗВ на эффективность очистки показал, что с увеличением содержания ионов меди и цинка в стоке эффективность очистки снижается (табл. 1). Этот факт согласуется с литературными данными [2]. В связи этим  нами изучались закономерности процесса очистки СВ в режимах допустимой и повышенной нагрузок на очистные сооружения. Для решения поставленных задач была использована методика прогнозирования эффективности очистки СВ, предложенная в работе [3]. Статистическая обработка данных по всем ЗВ выполнена с использованием статистического пакета STADIA 8.

На этапе оценки характера нестационарного переноса ЗВ, поступающих со СВ на биологическую очистку, исследовалась многомесячная динамика состава СВ по основным ингредиентам: азот аммонийный, АПАВ, сульфат-ионы, фосфат-ионы, ионы тяжелых металлов. Исследования кинетики переноса этих ЗВ в теплый и холодный периоды года в течение пяти лет показали, что во всех случаях наблюдаются колебания концентраций ЗВ как по концентрациям поступающих на очистку СВ (Свх), так и в очищенных стоках (Свых).  Методами описательной статистики выполнена проверка соответствия выборки закону нормального распределения. Проведенные расчеты по трем критериям нормальности (табл. 2, 3) подтверждают: распределение концентраций в объединенной выборке не отличается от нормального. В таблицах 2 ,3 и на рисунке 1 в качестве примера приводятся результаты расчетов по выборкам концентраций азота аммонийного в стоке.

Таблица 2. Статистические значения критериев нормального распределения (переменные Свх хол. п. и Свх теп. п. азота аммонийного)

Таблица 3.  Статистические значения критериев нормального распределения (переменные Свых.хол-й и С вых. тёпл азота аммонийного)

Рис. 1. Гистограмма с наложенным графиком нормальной кривой для выборки концентраций азота аммонийного в стоках до очистки, (Свх)

Таким же образом были протестированы выборки данных по остальным ЗВ. По всем выборкам  установлено распределение входных на очистку Свх и выходных  Свых концентраций ЗВ соответствует нормальному.  Следовательно, концентрации ЗВ в стоках являются параметрическими характеристиками стоков конкретного населенного пункта. Для определения подобности двух выборок данных за теплый и холодный периоды выполнен дисперсионный анализ выборок входных и выходных концентраций ЗВ. В таблице 4 представлены данные  дисперсионного анализа степени сходства двух выборок данных входных концентраций сульфат-ион за теплый и холодный периоды ( Свход.хол. и С вход.тёп.).

Таблица 4. Статистические значения критериев Фишера и Стьюдента (переменные Свх хол. п. и Свх теп. п. сульфат-ион)

По критериям Фишера и Стьюдента (таблица 4, сульфат-ион) существенных различий между средними значениями и дисперсиями анализируемых выборок не наблюдается, следовательно, данные выборки можно объединить в один объект исследования. 

Для  анализа характера функциональной взаимосвязи между концентрациями ЗВ  на входе на очистку и после нее выполнены параметрическая корреляция значений концентраций ЗВ, простая регрессия и регрессионный анализ зависимостей концентраций загрязняющих веществ в СВ Свых=f(Cвх). Для всех ЗВ установленные зависимости линейны, их можно выразить уравнением Свых=а + b ∙ Cвх. (рис.2 и 3). Анализируя полученные результаты, можно сделать вывод, что полученные линейные модели адекватны экспериментальным данным, т.к. значимость нулевой гипотезы близка к нулю, экспериментальные точки не выходят за доверительный интервал, коэффициент парной корреляции отличен от нуля. Кроме того, распределение регрессионных остатков по оси Y по концентрациям ЗВ и относительно регрессионных значений по оси X  достаточно однородно, что дополнительно подтверждает адекватность полученных моделей.

Рис. 2. График экспериментальных точек и регрессионной кривой Свых=f(Свх) с зоной доверительного интервала (ЗВ – азот аммонийный) при допустимых нагрузках

Рис. 3. График экспериментальных точек и регрессионной кривой Cвых=f(Свх) с зоной доверительного интервала, АПАВ при повышенных нагрузках

Результаты расчета параметров полученных зависимостей  процесса очистки от Свх по основным ЗВ в стоках  представлены в таблице 5

Таблица 5. Параметры линейной зависимостей Свых = f(Cвх ) и эффективности очистки η = f(Cвх) по основным ЗВ сточных вод

Изучение закономерностей процесса очистки СВ в режимах допустимой и повышенной нагрузок на очистные сооружения показали существенные различия. В режимах допустимых или незначительных превышений Свх (в 1,5–2 раза, табл. 1) очистка стоков эффективна (наклон кривой отрицательный, рис. 2, табл.5). При превышении Свх допустимых концентраций ЗВ более чем в 2 раза (табл. 1) эффективность очистки снижается, и наклон регрессионной кривой меняется на положительный (рис. 3. табл.5). И соответственно линейная зависимость η = f(Cвх) меняет наклон кривой в зависимости от нагрузки: при незначительных нагрузках он положительный, при повышенных – отрицательный (табл. 1,5).

Таким образом, при описании зависимостей  процесса очистки от Свх по каждому ЗВ в математических моделях необходимо учитывать как область допустимых, так и область повышенных нагрузок. Кроме того, есть еще переходная область концентраций Свх, при которых зависимость Свх=f(Свых), вероятно, не будет иметь линейный характер.

Полученные результаты позволяют выявить общие закономерности процесса биологической очистки СВ от исходного состава стоков и прогнозировать эффективность очистки с учетом факторов взаимного влияния ингредиентов ЗВ в стоках. Так как состав стоков характерен для конкретного населенного пункта, на основании выполненных расчетов прогноз возможен только для очистных сооружений  данной местности в изученных интервалах концентраций ЗВ в поступающих на очистку стоках.

Рецензенты:

Клепиков Олег Владимирович, доктор  биологических наук, профессор, зав. отделением информационных технологий организационно-методического отдела ФГУЗ Центра гигиены и эпидемиологии в Воронежской области, г. Воронеж.

Куролап Семен Александрович, доктор географ. наук, профессор, зав. кафедрой геоэкологии и мониторинга окружающей среды, ВГУ, г. Воронеж.

Библиографическая ссылка