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在污水厂的运行中,很多时候会出现工艺的异常的变化,工艺管理人员需要进行准确的判断,并采取相应的措施。这些异常来自于污水厂运行的方方面面,有运行操作的,有设备故障的,有进水水质等等。这些异常在一个运行的污水厂中,是不断地发生并且存在的,运行人员需要掌控这些情况,并作出合理的判断。关于掌控运行情况的内容,公众号在之前的文章中进行了相关内容的描述,可以点击文后的链接《污水厂的数据化管理》的内容进行回看了解,本次数据分析系列文章主要讨论的是依据污水厂已经建立的数据管理系统之上进行的分析内容和思路,大家可以结合之前的文章相互印证的阅读,也欢迎大家更多关注并参与内容讨论。
一线管理人员都会遇到在污水厂的运行过程中,出水水质从达标的状态忽然就变成超标了,从现场工艺运行操作上又没有特别的操作,或者没有自己认为影响到什么的操作。所以在分析中就会很困惑,这样的情况该如何去解决呢?那么这个时候就需要进行运行数据的分析,从运行数据中找到原因,并采取措施。下面以一个污水厂的运行实例来进行出水异常的情况的数据进行分析探讨。
某污水厂地处西北省份地区,采用的运行工艺为A2O+MBR工艺,设计水量为2万吨,实际进水量平均为1.5~1.6万吨,7月份进水后,利用同地区污水厂污泥进行污泥培养,8月后稳定达标。从运行投产以来,出水水质一直保持稳定达标,进出水的各项指标如下表所示。
但是从11月13日开始,出水总氮开始突然升高,从现场的工艺运行操作上上来看,有一些小的操作,但是对整体工艺都影响不大,对厂内的工艺运行,设备运行等等进行了注意排查后,没有发现重点影响总氮超标的问题。总氮开始超标后,厂内采取了增加回流,调整曝气等措施,但是调整的效果不是很明显,总氮仍然持续保持超标,但是其他指标变化并不是很明显。
对于总氮的去除,在公众号之前的文章中进行了深入的讨论。那么从之前的讨论中我们可以进行一些预判,那就是总氮超标与几个环节有关系,分别是缺氧的反硝化环境,好氧硝化液的回流,反硝化的碳源的补充。根据厂内总氮的超标,围绕着几个方面进行逐一的分析。
厂内工艺采用的是A2O工艺加MBR,缺氧环境是通过空间上进行的划分实现的,在实际运行中对好氧末端的溶解氧的工艺控制也严格要求,虽然在MBR中采用气洗膜的方式增加了MBR池中的曝气,但是在前期运行中,这种溶解氧经过厌氧区的释放以后,对缺氧区的反硝化反应影响不大。而从硝化液回流的内回流的泵的运行上,近期没有异常的变化,设备由于投用期不长,运行工况良好,没有产生对工艺运行的影响。然后再看反硝化碳源的影响,碳源由于厂内没有每日化验BOD,一般以COD为判断依据,据厂内人员介绍,近期由于上游关停了部分企业,可能会产生一定的影响,为了进一步判断是否由于水质变化造成的影响,对厂内的各项水水质数据进行了统计分析。
首先对工艺人员怀疑的进水COD进行分析,通过表格软件对进水的COD进行曲线分析可以看到进水的COD变化情况。
可以从数据的统计曲线上看到COD的变化有,但是和之前的月份相比,这种变化没有特别明显,为了更好的分析,我们增加了移动平均的趋势线来进一步分析变化的趋势。为了更明显的看到变化趋势,我们把趋势线加粗,数据线变细。
从变化的趋势图来看,进水的COD变化近期内在逐步下降,但是从前期的运行变化的情况上来看,还不能说明反硝化的碳源不足,那么什么原因才是导致总氮超标的原因呢?
为了进一步分析,我们把进水的总氮也进行了统计分析。分析图表如下:
为了更明显的看到总氮的变化,我们把坐标轴变化一下,坐标起点从10mg/L开始。
这张图可以更明显的看到进水总氮呈现了一个逐步升高的变化趋势,如果两个曲线叠加之后,是不是能更好的说明问题?利用图表软件里面的一些小功能,我们把进水总氮的变化曲线背景变成透明的,然后进行两张图的叠加,我们能得到这样的图:
注意看两个趋势线的变化情况,总氮是一个逐步增高的趋势,COD是一个逐步下降的趋势,两个曲线在之前的运行中,变化基本上是同步的,增加或者降低都是一致的,但是在曲线上显示从横坐标89开始,也就是从10月30日左右开始出现了两条曲线相互背离的趋势,总氮在持续升高,COD下降。从这张曲线上已经明确显示出相对于之前的运行来说,进水的碳源开始出现不足,导致了出水的总氮开始超标。
为了更明显,可以用颜色区分开他们的变化,当然也可以用更高级的数学工具去分析两者之间的变化,对于污水厂的运行人员来说,简单的表格工具已经可以分析出原因了,也欢迎专业人员进行更深入的数据分析。
这是对某个厂的总氮超标进行的数据曲线变化的分析,根据这个分析,我们可以明显看到影响超标的主要原因来源是进水水质的变化,但不是进水的碳源下降,而是进水碳源下降,伴随着进水总氮上升,造成的进水碳源的相对不足。在这种分析的结果下,后期的工艺调整或者工艺关注点,工艺运行人员就很能明确了。
这期公众号从某污水厂的一个污水厂的总氮变化进行了数据的分析,通过数据分析我们可以很明显的发现问题的来源,针对问题,我们就能够采取相应的工艺措施进行调整。数据分析会给运行人员带来更精准的判断,特别是很多时候面对单独数据变化,凭感觉或者经验是不能得出准确判断的,通过数据化的分析,会引导运行人员做出更准确的判断。
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