木质填料床ao系统处理低cn比养猪废水的效能与脱氮机制

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1、硕士学位论文木质填料床A/O系统处理低C/N比养猪废水的效能与脱氮机制TREATMENTOFPIGGERYWASTEWATERWITHLOWC/NRATIOINAWOOD-PACKED-BEDA/OPROCESSANDTHEMECHANISMFORDENITRIFICATION谢荣哈尔滨工业大学2015年6月国内图书分类号：X703.1学校代码：10213国际图书分类号：628.2密级：公开工程硕士学位论文木质填料床A/O系统处理低C/N比养猪废水的效能与脱氮机制硕士研究生：谢荣导师：李建政教授申请学位：工程硕士学科：环境工程所在单位：市政环境工程学院答辩日期：2015年6月授予学位单位：哈

2、尔滨工业大学ClassifiedIndex:X703.1U.D.C:628.2DissertationfortheDoctoralDegreeinEngineeringTREATMENTOFPIGGERYWASTEWATERWITHLOWC/NRATIOINAWOOD-PACKED-BEDA/OPROCESSANDTHEMECHANISMFORDENITRIFICATIONCandidate：XieRongSupervisor：Prof.LiJianzhengAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：Environmenta

3、lEngineeringAffiliation：SchoolofMuni.&Env.Eng.DateofDefence：June,2015Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要+干清粪式养猪场的废水主要为猪尿和猪舍冲洗水，具有NH4-N含量高而COD低的特点，是一种典型的低C/N比废水，采用传统脱氮工艺处理，不仅费用高，而且在无外加碳源时很难实现高效、经济的脱氮。综合经典的A/O脱氮工艺和生物滤池技术，以废弃枯木构建填料床研制了一体式木质填料床A/O处理设备，以期通过木质纤维素的降解

4、作为一种缓释碳源来补充生物脱氮对碳源的需求，提高处理养猪废水的生物脱氮效能。在成功启动并研究木质填料床A/O处理系统的基础上，进一步探讨了水力停留时间（HRT）以及好氧区和厌氧区容积比对系统处理效能的影响，并就该系统的脱氮机制进行了分析。首先将厌氧区与好氧区容积比设计为3：1，并在温度32℃、HRT18.7h、硝化液回流比200%、好氧区DO1.5mg/L等条件下启动，启动过程采用逐渐降低原水稀释比和C/N比的方式运行。结果表明，反应器可在80d内启动成功，在处理+COD/TN仅为0.46的原水时，其COD、NH4-N和总氮（TN）去除率分别达到了.-66.5%、93.6%和89.0%左右，

5、TN去除负荷达到0.22kg/m3d以上，NO2-N积累率+（NAR）平均高达94.6%。出水COD和NH4-N浓度均优于《畜禽养殖业污染物排放标准》（GB18596-2001）的要求。+将HRT分阶段逐步降低到14.5h后，系统的NH4-N和TN的去除率仍能保持在85%和94.2%，出水仍然优于《畜禽养殖业污染物排放标准》（GB18596-2001）+要求的排放标准。当HRT进一步缩短为10.4h后，系统对NH4-N和TN的去除+率降低到了77.8%和72.1%左右，出水NH4-N浓度仍可满足排放要求，但TN浓度高达106.4mg/L。将反应器厌氧区与好氧区容积比更改为1：1后，即便是在H

6、RT+8.3h条件下，系统对NH4-N和TN的去除率仍可高达96.9%和84.8%，TN去除.负荷达到0.47kg/m3d，出水水质完全满足排放要求。在木质填料床A/O处理系统启动成功后的整个运行过程中，均呈现出良好的短程硝化能力，NAR一直保持在92.9%以上。木质填料床A/O系统的格室结构和木质固定床的布设，使污染物去除具有显著的分区特点，不同的功能型微生物在空间上实现分区。作为厌氧区是COD去除的主要功能区，大部分有机物在厌氧区被分解掉，避免了好氧区的异养菌竞争氧气而产生对硝化细菌的抑制作用，从而提高了系统的脱氮效率，好氧格室则是脱氮的功能区。系统的脱氮机制以短程硝化反硝化为主，而枯木

7、填料的腐解则为反硝化提供了必要的碳源。关键词：养猪废水；低C/N比；短程硝化反硝化；枯木填料床；缓释碳源-I-哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractManure-freepiggerywastewatermainlycontainpigurineandstyflushingwaterandisatypicalalowCOD-to-TN(C/N)ratiowastewater,withlowinCOD+