214049管式连续微滤膜法处理热电厂循环冷却排污水过滤模型.docx

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214049管式连续微滤膜法处理热电厂循环冷却排污水过滤模型

管式连续微滤膜法处理热电厂循环冷却排污水过滤模型研究

史昱骁2011214049

1.试验背景

在技术及经济高速发展的现代社会，部分地区由于环保没跟上工业的快速发展的步伐，环境污染严重，水体水质日趋恶化。

当人们的文化及物质生活水平不断提高，人们最为关心的环境问题之一将是如何保障人们用上卫生、安全、优质的饮用水。

美国自来水协会的调查研究表明：

膜法水处理技术将是未来最重要的水处理方法，因为到目前为止好没有一种单独的水处理工艺能与膜法水处理过程相媲美，用单一的物理方法同时达到完全消除致病微生物，显著降低有机和无机污染物以及供水系统的协调、紧凑、美观的水处理目的。

在1996年于日本召开的题为“21世纪的水处理技术”专题会议上，国际水协（IWA）把膜法水处理技术列为21世纪最重要的替代水处理技术。

2管式连续微滤膜污染机理及模型开发

2.1管式连续微滤膜污染机理分析

膜污染是指料液中的悬浮颗粒、胶体粒子或溶解性大分子有机物在膜表面和膜孔内吸附沉积，造成膜孔径减小或堵塞，使膜通量下降的现象。

根据发生的位置可以分为表膜堵塞（污染物吸附沉积在膜的表面，增加了水流过膜的阻力）和膜孔堵塞（污染物在膜孔内吸附沉积，减小了膜孔径，从而降低了膜的通量）。

根据造成污染的物质不同可分为无机污染、有机污染和生物污染，其中以有机污染和生物污染最为普遍，对膜通量的影响最大[1]。

确定膜过滤过程的污染机理，对于了解过滤过程膜通量的下降原因、预测膜通量、控制和消除膜污染都具有一定的指导意义。

对于大分子和胶体悬浮液膜过滤过程的污染机理，Marshall等[2]和Belfort等[3]已经做过详细的综述，但对于颗粒悬浮液、尤其是无机颗粒悬浮液通过微滤膜过程的污染机理，文献报导很少，普遍认为颗粒在膜表面的沉积为主[4-5]。

本文选用的阻力模型是以YehandCheng[6]以及Bellevile[7]的研究为基础的，将滤饼过滤模型改进以用于澄清过滤。

2.2膜污染阻力的计算方法

以达西（Darcy）定律为基础，可得出下列透水通量表达式：

（1）

其中：

J——膜通量，L/（m2·s）；

ΔP——膜两侧压力差，kPa；

μ——料液粘度，Pa·s；

Rt——过滤总阻力，它可以分解为两个部分，即Rm膜本身的阻力和Rf污染阻力，m-1。

对过滤总阻力（Rt）进行不同方式的分解，可以确定不同过程的污染物阻力分布[8~10]，本文提到的管式微滤膜过滤属于澄清过滤，不考虑污泥层和滤渣的阻力影响，同时，我们没有办法测量膜孔堵塞造成的不可恢复的阻力影响，在试验阶段将其忽略（这部分阻力表现为膜的不可恢复衰老，根据美国陶氏化学给出的膜通量衰减值——年衰减约为7％，故在短期的试验过程中，这部分变化是可以忽略的），故，只简单地将阻力分解为纯膜阻力（Rm）和污染阻力（Rf）两大类，而膜的污染阻力（Rf）包括了表膜堵塞阻力（Rc）和膜孔堵塞阻力（Rp），前者指悬浮或吸附在膜表面的微滤颗粒物，可以通过反冲洗的方法冲刷掉污染物加以恢复，后者则需要通过加强洗或化学等方法加以去除，当然也包括物理和化学方法都不能去除的永久性污染。

2.2.1一次纯水通量和纯膜阻力

膜的一次纯水通量（J0），是用干净的膜过滤清水测得的通量，用于计算纯膜阻力（Rm）。

（2）

（3）

其中：

J0——膜的一次纯水通量L/（m2·s）；

μ0——纯水粘度，Pa·s。

2.2.2料液通量和污染阻力

在同样的操作条件下，对料液进行过滤，用稳定时的料液膜通量（J1），计算污染阻力（Rf）。

（4）

（5）

由（4）和（5）式可得，膜的污染阻力为：

（6）

其中：

J1——料液透水通量，L/（m2·s），其它符号同前。

2.2.3二次纯水通量和永久堵塞阻力

膜的二次纯水通量（J2），是用受污染并经过反冲洗清洗后（认为表膜堵塞阻力已经完全恢复）的膜过滤清水测得的通量，用于计算膜孔堵塞阻力（Rp）。

（7）

由（3）和（7）式得：

（8）

由（3）和（8）式得：

（9）

其中：

J2——膜的二次纯水通量，L/（m2·s），其它符号同前。

通过上述方法，可以计算各部分阻力的大小，从而对膜的污染机理有所认识。

3实验结果与讨论

通过在一次纯水实验、料液实验和二次纯水实验三种情况下，测定跨膜压差和透水通量的不同变化值，得到如表1的实验结果：

表1不同情况下的通量

一次纯水实验

料液实验

二次纯水实验

跨膜压差ΔP（kPa）

一次纯水通量J0（L/（m2·s））

跨膜压差ΔP（kPa）

料液透水通量J1（L/（m2·s））

跨膜压差ΔP（kPa）

二次纯水通量J2（L/（m2·s））

5.00

0.420

151.5

0.633

24.7

0.439

5.25

0.445

153.8

0.634

25.2

0.464

5.50

0.468

156.3

0.646

25.5

0.441

5.75

0.485

157.7

0.656

26.7

0.479

6.00

0.503

158.7

0.657

28.3

0.499

——

——

158.7

0.664

28.5

0.512

3.1求纯膜阻力

由于保定热电厂连续微滤膜法处理回用冷却循环排污水工程已经在运行，故只能取进行彻底化学清洗后的膜过滤清水加以测定其纯水通量（此处数据取自项目运行初期的试运行阶段），然后计算纯膜阻力（Rm），曲线拟合情况图1所示：

图1压差与一次纯水通量曲线图

由图1可知，新膜过滤清水时，压差与通量的关系为J0=0.0844ΔP，由公式

（2）可知，曲线斜率为：

0.0844，而温度为20℃时，清水粘度μ0为1.005×10-3Pa·s（查化学手册即可得到不同温度下水的粘度值），故在20℃时，纯膜阻力为：

（10）

3.2求总阻力和污染阻力

求出纯膜阻力之后，接着就要求出膜的污染阻力（Rf），这就需要对料液过滤的压差和通量进行曲线拟合，此数据取用化学清洗进行之前稳定过滤过程中的压差和通量值，曲线拟合情况如图2：

图2压差与料液通量曲线图

由图2可以看出，过滤料液时，膜两侧压差与通量关系为：

J1=0.0042ΔP，可得：

，温度为20℃时，料液（热电厂循环冷却水）的粘度μ与纯水的粘度μ0相差不大，可近似看作为纯水，故总过滤阻力为：

（11）

由（10）和（11）知，膜的污染阻力为：

（12）

3.3表膜堵塞阻力和膜孔堵塞阻力

知道膜的污染阻力之后，接着就要确定污染阻力（Rf）中表膜堵塞阻力（Rc）和膜孔堵塞阻力（Rp）的值。

可以将过滤料液后的膜管经过反冲洗之后，将可去除的污染物质冲洗掉，然后再过滤清水，即可以测得膜孔堵塞阻力（Rp）的值。

此数据取自经过反冲洗之后，过滤初期的压差和通量值，曲线拟合情况如图3：

由图3可得，压差与二次纯水通量的曲线关系为：

J2=0.0178ΔP，可得：

，故膜孔堵塞阻力为：

（13）

由（12）和（13）知，膜的表膜堵塞阻力为：

（14）

图3压差与二次纯水通量曲线图

3.4结果与讨论

经过理论推导并计算，将膜的各种阻力值及其在总阻力中所占的比例汇总如表2所示：

表2膜组件的各种阻力值及所占比例

阻力系数类型

阻力值（×104m-1）

所占比例（%）

纯膜阻力Rm

1.185

4.98

表膜堵塞阻力Rc

16.92

71.42

膜孔堵塞阻力Rp

5.590

23.60

污染阻力Rf

22.51

95.02

总阻力Rt

23.69

100

可以看出，该管式膜的纯膜阻力很小，只占总阻力的4.98％，主要阻力为污染阻力，它是纯膜阻力19倍多。

在污染阻力里，表膜堵塞阻力占主要，它是膜孔堵塞阻力的3倍多。

封莉等[11]测定了运行过程中膜过滤压差的变化，考察了膜污染的发展情况，并探讨了减缓膜过滤压差上升和膜污染的几种措施。

在温度为24℃时，通过清水和生活污水实验得出膜通量J（L/（m2·s））与压力差ΔP（0.6～15.5kPa）呈线性相关。

为此，可以在压差ΔP为0.6～15.5kPa之间测定纯水通量J0和压差ΔP的值，然后进行曲线拟合来计算。

对滤饼过滤而言，膜的总阻力集中在污染阻力上，膜的污染阻力是纯膜阻力的3.6倍，是影响膜通量的主要因素。

这与计算结果是相一致的。

以上数据表明：

1）膜过滤过程中，主要阻力集中在污染阻力上，纯膜阻力影响较小；

2）在污染阻力中，表膜阻力占主要，膜孔堵塞阻力也有较大的影响。

所以，如何在过滤过程中解决表膜堵塞，降低膜孔堵塞，延长膜的使用寿命（即降低膜孔堵塞程度）是很重要的。

带着这个问题，下面就管式连续微滤膜的过滤性能做更加深入的研究。

4管式连续微滤膜过滤模型

膜污染是膜在应用过程中最大的阻力之一，如何解决膜污染，发挥膜的最大过滤性能，是研究的难点之一。

由于膜过滤过程的影响因素较多，目前预测或关联型的模型实用性不理想[12]，对于以机械过滤为主要过滤机理的微滤膜来说，膜孔径大小及分布和膜孔密度（即单位膜面积的膜孔数）是考核膜分离功能的两个重要参数[13]。

然而，目前所开发的膜过滤模型与膜参数联系较少，这就需要我们深入过滤的细部，对污染颗粒进行分析，从而建立更加合理的模型，对微滤膜的过滤性能进行优化分析。

4.1污染微粒受力分析

通过对料液（澄清过滤时，料液中的污染物基本上都是悬浮颗粒）中的颗粒进行受力分析，可以确定一定操作条件下，悬浮颗粒的受力情况，从而确定膜污染的实际过程，再建立合理的模型进行优化分析。

该管式连续微滤膜的过滤方式为全量过滤，膜组件竖向放置，在过滤过程中，料液中的悬浮颗粒沿横向（垂直于膜组件的表面）靠近膜表面，从而对膜造成污染和堵塞。

由于压力的作用，料液在膜组件内基本上是没有紊动效应的，可以认为是沿横向的层流状态流动，所以对悬浮颗粒的运动分析可局限于层流内层，随液体流动的颗粒主要受以下几个力[14]：

★颗粒在料液中所受到的垂向浮力FL：

关于浮力的计算公式，Saffmann[15-16]，VasseurandCox[17]，Mclaughin[18]等都对其产生的影响进行了研究，结果相似，此处采用基于AlmannandRipperger[19]的计算方法，即：

（15）

其中：

τw——剪切应力，N；

x——悬浮颗粒的粒径，m；

ρ——液体密度，1000kg.m-3；

η——料液粘度，Pa·s。

★颗粒受到的重力FG：

重力的计算公式比较简单，即：

（16）

其中：

ρs——颗粒密度，kg.m-3；

g——重力加速度，m/s2。

★渗透流动产生的横向拉力（也可以理解为有压流产生的压力）Fx：

由于颗粒的受力分析局限于层流内层，雷诺数很小，所以可由Stokes方程计算，即：

（17）

其中：

v——透水通量，m3/m2·s或L/m2·s，其它符号同前。

如果颗粒沉积到膜的表面或膜孔内，还要受另外两个力，即弹力和吸附力。

★颗粒沉积到膜表面之后，必然会受到膜给予的弹力FN：

此弹力的大小，可以认为与料液的压力相等。

★吸附力FA：

吸附力是由颗粒间的范德华力和静电相互作用力引起的，其与颗粒形状、粗糙度，接触点数目等多个参数有关，此力是相当小的，现只考虑颗粒间的范德华引力，即：

（18）

其中：

，a——方程参数。

从图4中颗粒的受力分析可以看出，颗粒在没有沉降到膜表面之前，在竖向上受到重力和浮力的作用，可能因为受力不平衡而上下移动，大部分是处于悬浮状态，是不在竖向上产生运动的；在横向上只受到垂直于膜表面的拉力，受力是不可能平衡的，所以颗粒在Fx的作用下，迅速向膜表面靠近，然后粘附在膜表面或钻到膜孔内，使膜的污染阻力增加，影响膜的过滤性能。

沉积到膜表面或堵塞在膜孔内部的颗粒，在过滤过程中进一步被压实或钻到膜孔的更深处，在压力过大时，可能造成膜孔的不可恢复堵塞。

为了进一步了解膜过滤的情况，需要在颗粒到达膜表面后的过程进行分析，从而才能研究膜的过滤性能。

图4颗粒受力分析图

4.2数学模型的建立

根据以上受力分析，为了得到比较合适的过滤模型，需要有以下基本假设：

1膜表面的薄层膜孔不是不规则的弯曲的，而是一组垂直于膜表面的直的筒状细管，其孔径的大小可用膜的平均孔径来表示，液体在该孔内的流动为层流；

2在过滤过程中，膜平均孔径d和膜孔密度N均随透水体积V的增加而减少，

且这种减少是呈线性变化的。

根据第一条假设和液体力学的公式可知，水透过孔径为d的孔的流速可表示为：

（19）

其中：

ΔP——跨膜压差，Pa；

μ——料液粘度，Pa·s；

Δx——膜的有效厚度，m；

d——膜孔平均孔径，m。

如果膜过滤料液，则可得膜的透水通量（J）为：

（20）

其中：

J——膜的透水通量，L/（m2·s）；

N——膜孔密度，其它符号同前。

如果过滤纯水，则可得初始膜通量（J0），即：

（21）

其中：

d0——初始膜平均孔径，m；

N0——初始膜孔密度；

μ0——清水的粘度，Pa·s，其它符号同前。

根据第二条假设，某时间膜的平均孔径（d）和膜孔密度（N）随累积透水体积（V）的变化而变化，且符合线性关系，则可得：

（22）

其中：

α——与累积透水通量相关的膜孔孔径变化系数，m-3，需实验确定；

β——与累积透水通量相关的膜孔密度变化系数，m-3，需实验确定。

V——累积透水体积，m3，其它符号同前。

将（22）代入（20）整理后，再除以（21）可得：

（23）

考虑到本工程的实际过程，热电厂循环冷却排污水的粘度与纯水的粘度相差不多，即μ0≈μ，则可以得到更加简化的模型：

（24）

4.3小结

本节从管式连续微滤膜的污染机理出发，给出了管式连续微滤膜污染阻力的分类和计算方法，从计算数据看出，管式连续微滤膜的运行总阻力主要集中在污染阻力上（占95.02％），它是纯膜阻力的19倍多。

在污染阻力中，表膜堵塞阻力是膜孔堵塞阻力的3倍多，占主要部分。

我们可以通过反冲洗、加强反冲洗、化学清洗等方法来清除堵塞在膜表面及膜孔隙中的污染物质，使膜的污染阻力得到恢复。

在膜污染机理的基础上，讨论了管式连续微滤膜的过滤模型的建立过程，从污染颗粒的受力分析得出：

该管式膜属于全量过滤，所以污染颗粒受力是不平衡的，不能通过受力分析得出过滤模型。

于是从液体力学的理论出发，建立了比较合理的过滤模型。

5模型在工程运行中应用

保定热电厂循环冷却排污水处理项目的实际运行数据，用上述模型指导运行参数的调节，以优化微滤机组的过滤性能。

通过matlab数学工具箱的拟合，对不同形式的模型进行比较和选择，最终确定形如：

的模型模拟效果最好。

从模型处理的过程中可以发现，一个反冲洗周期60min是比较长的，数据拟合在中段和后段偏差较大，为了使过滤过程一直保持比较好的过滤性能，现将过滤周期调整为40min，下面再用模型对实际运行的数据进行模拟。

保定热电厂在2007年9月底到10月初进行彻底的化学清洗之后，只对2＃和4＃机组进行了现场数据的记录，所以下面只能对2＃和4＃机组的部分运行周期的数据进行整理并优化处理。

5.12＃机组运行数据的模拟

由于机组在进行化学清洗之后，膜的性能得到比较大的提高，但随着过滤过程的进行，在开始一段时间内下降比较快，之后便趋于稳定，故取其化学清洗之后第24和第58个周期的数据进行模拟（该次清洗运行62个周期后才进行二次清洗）。

表3运行数据的模拟（2＃机组第24周期）

时间间隔t

流量Q

通量J

J/J0值

累积透水体积V

计算值

模拟值

残差

（min）

（m3/h）

L/（m2·s）

（m3）

0

106.0

0.0502

1.0000

0.0000

1.0000

1.0000

0.0000

时间间隔t

流量Q

通量J

J/J0值

累积透水体积V

计算值

模拟值

残差

（min）

（m3/h）

L/（m2·s）

（m3）

5

105.0

0.0497

0.9906

8.8333

0.9976

0.9911

-0.0065

10

105.0

0.0497

0.9906

17.5833

0.9976

0.9824

-0.0152

15

104.0

0.0492

0.9811

26.3333

0.9952

0.9736

-0.0216

20

105.0

0.0497

0.9906

35.0000

0.9976

0.9649

-0.0327

25

104.0

0.0492

0.9811

43.7500

0.9952

0.9562

-0.0391

30

104.0

0.0492

0.9811

52.4167

0.9952

0.9475

-0.0478

35

102.0

0.0483

0.9623

61.0833

0.9904

0.9388

-0.0516

40

100.2

0.0474

0.9453

69.5833

0.9860

0.9303

-0.0557

注：

模拟值参数为а＝1.00189E-03，β＝1.00000E-08；残差平方和为：

0.0114。

表4运行数据的模拟（2＃机组第58周期）

时间间隔t

流量Q

通量J

J/J0值

累积透水体积V

计算值

模拟值

残差

（min）

（m3/h）

L/（m2·s）

（m3）

0

122.0

0.0578

1.0000

0.0000

1.0000

1.0000

0.0000

5

120.0

0.0568

0.9836

10.1667

0.9959

0.9898

-0.0061

10

106.0

0.0502

0.8689

20.1667

0.9655

0.9798

0.0143

15

102.0

0.0483

0.8361

29.0000

0.9562

0.9709

0.0147

20

102.0

0.0483

0.8361

37.5000

0.9562

0.9624

0.0062

25

104.0

0.0492

0.8525

46.0000

0.9609

0.9539

-0.0070

30

101.0

0.0478

0.8279

54.6667

0.9539

0.9452

-0.0086

35

98.0

0.0464

0.8033

63.0833

0.9467

0.9368

-0.0099

40

91.0

0.0431

0.7459

71.2500

0.9293

0.9286

-0.0007

注：

模拟值参数为а＝1.00189E-03，β＝1.00000E-08；残差平方和为：

0.0007。

上述数据表还不能直观地显示出第24周期和第58周期数据之间的差异，可以通过图形更加直观地显现出来，如图5所示。

由图5可以看出，第24周期的数据拟合效果明显没有第58周期的数据拟合效果好。

图52＃机组计算数据与模拟数据曲线图

5.24＃机组运行数据的模拟

对4＃机组，随机抽取运行数据中的第23和第59两个周期进行模拟，结果如下。

表5运行数据的模拟（4＃机组第23周期）

时间间隔t

流量Q

通量J

J/J0值

累积透水体积V

计算值

模拟值

残差

（min）

（m3/h）

L/（m2·s）

（m3）

0

113.00

0.0535

1.0000

0.0000

1.0000

1.0000

0.0000

5

112.60

0.0533

0.9965

9.3833

0.9991

0.9883

-0.0108

时间间隔t

流量Q

通量J

J/J0值

累积透水体积V

计算值

模拟值

残差

（min）

（m3/h）

L/（m2·s）

（m3）

10

112.80

0.0534

0.9982

18.7833

0.9996

0.9790

-0.0206

15

107.30

0.0508

0.9496

27.7250

0.9871

0.9702

-0.0169

20

100.10

0.0474

0.8858

36.0667

0.9702

0.9621

-0.0081

25

108.70

0.0515

0.9619

45.1250

0.9903

0.9529

-0.0375

30

102.60

0.0486

0.9080

53.6750

0.9762

0.9445

-0.0317

35

105.00

0.0497

0.9292

62.4250

0.9818

0.9358

-0.0461

40

97.00

0.0459

0.8584

70.5083

0.9626

0.9279

-0.0347

注：

模拟值参数为а＝9.96371E-04，β＝9.96335E-04；残差平方和为：

0.0066。

表6运行数据的模拟（4＃机组第59周期）

时间间隔t

流量Q

通量J

J/J0值

累积透水体积V

计算值

模拟值

残差

（min）

（m3/h）

L/（m2·s）

（m3）

0

118.00

0.0559

1.0000

0.0000

1.0000

1.0000

0.0000

5

117.00

0.0554

0.9915

9.8333

0.9979

0.9878

-0.0101

10

110.00

0.0521

0.9322

19.5833

0.9826

0.9781

-0.0045

15

105.00

0.0497

0.8898

28.7500

0.9712

0.9691

-0.0021

20

101.00

0.0478

0.8559

37.5000

0.9619

0.9605

-0.0013

25

96.00

0.0455

0.8136

45.9167

0.9497

0.9522

0.0025

30

100.00

0.0473

0.8475

53.9167

0.9595

0.9444

-0.0151

35

95.00

0.0450

0.8051

62.2500

0.9472

0.9360

-0.0112

40

93.00

0.0440

0.7881

70.1667

0.9422

0.9282

-0.0140

注：

模拟值参数为а＝9.96371E-04，β＝9.96335E-04；残差平方和为：

0.0007。

从残差平方和可以看出，4＃机组的模拟情况比2＃机组要好，将上述两表的数据绘制图形如下