水处理经典资料：德国污水处理大数据-第4页-北极星水处理网

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SBR工艺的污染物去除率最高，其氮的去除率为87~92%，而带有污泥好氧稳定的活性污泥法工艺为83~91%，带有污泥厌氧稳定的活性污泥法为73~85%。其它工艺由于没有足够的反硝化措施，所以氮的去除率在60%左右。

耗电量比较

植物处理工艺和不曝气氧化塘工艺的单位耗电量是最低的。带有污泥厌氧稳定的活性污泥法BF是第三级以上规模污水处理厂主要工艺，其单位耗电量低于带有污泥好氧稳定的活性污泥法，但是差距不大。相对SBR工艺单位耗电量就比较高，这与其没有有效地将曝气与搅拌结合起来有关。生物滤池工艺的耗电量低于活性污泥法工艺。各种工艺单位耗电量情况详见表6。

3、几点感想

1.设计处理水量不能够真实反映污水处理厂的规模。我国城镇污水处理厂规模均采用水量规模来核定，即万m3/d。它只反映了一个污水处理厂的能够处理水量大小的设计值，但是污水处理厂是按照污染物的负荷量来设计的，即处理水量和污染物浓度的乘积。因污水处理厂进水污染物浓度的不同，即便是在水量相同的情况下，污水处理厂各个构筑物的大小也是不同的，也就是说，水量规模无法反映一个污水处理厂处理污染物的真实能力。德国采用当量人口作为污水处理厂规模的考量指标，且规定了单位当量人口的各类负荷量，所以该考量指标表征一个污水处理厂负荷。实践证明，规定值又与实际值一致，故也实现了污水处理厂实际处理能力的之间的比较。考虑到我国南北差异较大，是否可以用城镇污水处理厂进水CODCr负荷量(kg/d)，作为污水处理厂规模的核定参数，以真实反映一座污水处理厂的实际处理能力和解决污水处理厂之间的可比性问题，其运行负荷也能够真实反映污水处理厂对污染物去除的真实效率。另外，设计规模和处理能力是两个不同概念，前者是指设计条件下对设施能力的衡量，后者是在实际运行条件下，设施实际能力发挥的表征，其也可能大于设计规模，也可能小于设计规模。

2.强化总氮的去除是污水处理的真谛。德国污水处理厂年均总氮出水在9mg/L，低于我国一级A标准的15mg/L。现在我国行业内流传的“本事大不大，总氮关键看总氮;水平高不高总氮小于8;国内要拔尖，总氮小于6;国际要领先，总氮小于3。”从一个侧面反映了对去除总氮的重视;从我国地表水体总氮含量较高的实际而言，降低污水处理厂出水中的总氮含量有重要意义。而把氨氮作为我国污染物的减排考核指标就更加不科学，一则，氮污水中的存在形式主要是铵氮、亚硝酸盐氮(NO2—N)、有机态氮，城镇污水中，游离氨，或者氨氮(NH3—N)是不存在的。游离氨NH3只有在高pH值(pH>11)时，NH4+才转换为NH3，所以铵氮不能够写为氨氮;二则由于我国污水排放标准没有硝酸盐指标，所以铵氮(NH3—N)转化为硝酸盐氮(NO3—N)就可以完成减排任务，这一转化消耗了能源，氮却依然存在。常识性的错误，就是得不到纠正;把一种不存在的东西，作为去除的考核指标来完成，不能不说是污水处理的可悲。

3.合理确定我国城镇污水处理情况的考核指标。目前我国考量一个城镇，或者一个地区污水处理状况的指标是城镇污水处理率，其是城镇污水处理厂年处理污水总量与该城镇，或该地区年污水产生总量的比值。指标非常直接，也能够非常形象地反映和考量一个地区的污水治理水平。但是，笔者结合多年管理工作实际认为：该指标因受测算数据来源、测算过程、排水管网实际状况等多方面因素影响，非常难于准确计算出来，甚至可以人为操作。比如城镇污水产生量就受所考量城镇所考量范围的划定、用水量所包括的内容、用水量数据的准确性、是否有自备水源、生活污水和工业废水量的折算比例等多方面因素的影响。没有扎实和可靠的基础工作，何以能够保证数据准确。污水处理厂运行水量虽可以通过污水处理厂流量计计量而得，但是受污水管网的雨污混接、地下水等外来水渗入的影响，其已不能够反映真实的污水处理量。国内有的城市污水处理率超过100%就是源于基础数据不准确，“辉煌”的数字只能够掩盖真实的差距。选择一个更加符合我国实际的污水治理水平的指标，非常必须。建议：采用城镇污水处理设施建成率和污水处理厂负荷率两个指标替代污水处理率。城镇污水处理设施建成率(%)=一个城镇实际污水处理厂总规模×100/(同城镇供水设施总规模×0.85/1.3);污水处理厂负荷率(%)=一个城镇污水处理厂年总运行水量之和×(1—A)×100/ 同城镇污水处理设施总规模。这两指标数据来源比较容易，人为因素影响小，所以能够比较真实反映一个城镇污水处理设施建设情况，也能够反映其污水管网建设情况。

(作者注释：0.85是指考虑了污水产生量与供水量的比值;1.3为日变化系数，供水规模是指最高日，污水处理规模是指平均日;外来水渗入量，德国为20%，即A=0.2，笔者估计我国A=0.3~0.4。)

延伸阅读：

曲久辉：下一代水处理厂的技术愿景分析

原标题：|经典资料：德国污水处理大数据

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