运行中如何选择合理的污泥浓度？（下）

  在进行后续的讨论之前，先来把上期公众号遗留下来的几个问题解决一下。首先是上期提到的公式5，公式6，上期文章中，公式5，6为：

  在这两个公式中，没有计算体积，因此这两个公式计算出来的并不是污泥浓度，而是污泥总量，在实际的运行中，很少用污泥总量来衡量日常的运行，而且化验室也主要做污泥浓度而不是污泥总量，因此需要把这个计算成污泥浓

度，需要再进一步的计算，就是除以相应的生物池体积。

   在选择生物池体积的时候，需要注意的是，这里应该选择生物池的那一部分体积来进行计算，由于这个公式主要计算的是硝态氮转化为氮气的反硝化过程，在生物池内这个过程主要发生在缺氧区，因此这个体积就主要是指反硝化区的体积。如果厂内的工艺是A２O以及改良型A２O工艺的话，主要就是指缺氧区的体积；如果是硝化反硝化交替进行的工艺，就要以整体的体积进行计算，比如氧化沟，CASS等工艺。

   所以最终的计算公式就会变成：

公式全部推导完成后，来简单举一个例子进行一下实例的计算。

  案例分析：北方某地污水厂，设计处理能力为２万吨，设计小时流量为833m3/h，实际处理能力为１.５万吨，处理工艺采用的A２O工艺＋高效沉淀池＋转盘过滤的工艺。生物池体积分别为：厌氧池1666ｍ３，设计停留时间HRT为2小时，缺氧池4165ｍ３，设计停留时间HRT为5小时，好氧池12500ｍ３，设计停留时间15小时，实测生物池内的MLVSS/MLSS大约在55~60%之间，年平均进水水质COD370mg/L，BOD为175mg/L，进水总氮为58mg/L，生物池各个月度实测温度为下表：

   运营人员在具备这些数据以后，在１.５万吨进水量的情况下，计算在各个月度的温度下，应该控制的污泥浓度。

   首先需要计算的是在当前的水量下，生物池内各个处理段的实际停留时间：

   在当前处理水量下的小时平均流量：

  来计算保证出水BOD达标的情况下的最低的挥发性污泥浓度，BOD的去除在上文提到，主要认为在好氧池进行，对于其他的去除量为了计算方便忽略不计，因此使用公式

   也就是说为了保证BOD达到10mg/L的达标出水指标，需要保持好氧池内1320mg/L的MLVSS浓度。厂内实测的污泥有机份MLVSS/MLSS在55~60%之间，因此可以计算出MLSS浓度为：

   MLSS=1320÷55%=2400mg/L

   因此在实际控制中，生物池为了保证BOD达标需要保持MLSS为2400mg/L。

   再来继续看脱氮反应的污泥浓度，首先来看各个月份的检测温度表：

  从年度的平均检测的温度可以看到温度大体可以分为几个温度区间，冬季12~3月份在10℃左右，春秋两季在15℃左右，夏季在20℃左右，这样在工艺控制中，就以这三个温度进行控制，由于水温是一个逐步变化的过程，污泥浓度的工艺控制也需要一个比较漫长的过程，所以我们一般选择春秋两季为工艺调试阶段，在这两个季节运行人员可以进行浓度的调控。要注意温度逐步变化，但是调控不可能精准调整，因此我们就选择几个平均数值，通过平均值计算可以得出冬季的10℃，春秋的15℃，夏季的20℃。因此我们就计算这三个温度下的脱氮污泥浓度，出水总氮为了保证有一定的缓冲，采用12mg/L为计算值（一级A排放标准为15mg/L）。

  首先用公式（3）来计算20℃下的反硝化速率：

　　也就是说在20℃下，系统保持出水总氮达标反硝化的污泥浓度MLSS需要达到4072mg/L。

　　再来看15℃的情况：

　　也就是说在15℃下，系统保持出水总氮达标反硝化的污泥浓度MLSS需要达到5200mg/L。

　　最后来看10℃的情况：

也就是说在10℃下，系统保持出水总氮达标反硝化的污泥浓度MLSS需要达到6630mg/L。

  通过这一系列的计算，就可以得出污水厂在现阶段的进水条件下，为了达到BOD/COD达标出水需要保持曝气池里的MLSS浓度为2400mg/L，为了保证出水总氮达标需要保持的污泥浓度MLSS为：20℃时为4072mg/L，也就是4100mg/L，15℃时为5200mg/L，10℃时为6630mg/L。

  注意这些浓度都比BOD降解的污泥浓度要高，这是由于反硝化的速率明显低于异养菌降解BOD的速率造成的，为了保证出水的总氮达标，因此要优先考虑总氮的去除，也就是选用的污泥浓度为脱氮的污泥浓度。转化成季节性的统计也就是夏季保持在4100mg/L，春秋两季为5200mg/L，冬季为6630mg/L。所以这样也从理论计算上说明了四季分明的污水厂，在不同的季节需要控制不同的污泥浓度的原因。当然这些计算基于很多理想状态下的数据，可能和实际运行有一定的出入。

  实际运行人员采集的实际运行数据越多，越真实的反应水质情况，工艺运行情况的时候，这个数据计算出来的也就越准确，运行数据的计算是一个无限逼近真实值的过程，在实际运行中，大家也可以以计算数据为基准进行调控，进行计算后调控，然后根据实际的情况不断修正计算值，最终达到最佳的控制参数范围。