生物滴滤塔处理甲醛废气的效果研究及动力学模型验证

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1、山东农业大学硕士学位论文摘要甲醛是一种来源广泛、有较高毒性的空气污染物，近年来甲醛的工业污染越来越严重，因此治理甲醛污染势在必行。生物滴滤法是一种新兴的废气生物处理装置，由于具有阻力较小、空隙率高，使用寿命长、反应条件易于控制、抗冲击负荷等特点，越来越受到重视。本课题拟以甲醛废气为研究对象，研究生物滴滤塔不同操作因素对处理甲醛废气的净化性能的影响，并对相关的气体动力学模型进行了适用性研究，主要研究结论如下:（1）进口气体浓度、气体流量、液体喷淋量等因素对甲醛废气的净化效率和生化去除量的研究实验结果表明：随着甲醛进口浓度的增加，净化效率呈下降的趋势，生化去除量却随之增加，由0

2、.179mg/（L·h）增加到0.526mg/（L·h），生物膜内的生化降33解在一定浓度范围内属于一级反应阶段。当气体流量从0.1m/h增加到0.6m/h，生物滴滤塔对甲醛的净化效率随着气体流量的增加有缓慢下降的趋势，生化去除量逐渐增加，生化去除量从0.249mg/（L·h）增加到1.301mg/（L·h）。当液体喷淋量由10L/h增至20L/h时，净化效率可由30%左右增至约80%，然后再继续增加液体喷淋量，净化效率的增加却渐趋平缓。当液体喷淋量由10L/h增至20L/h时，生化去除量增加由0.207mg/（L·h）增加到0.500mg/（L·h），当液体喷淋量由20L

3、继续增加，生化去除量的增幅较小。（2）由生物滴滤塔生化反应动力学的考察结果可知，生物膜内甲醛的生化降解反-3-1应为一级反应，一级表面反应速率常数K1=5.85×10s。甲醛在生物膜上的生化降解反应为慢速生化反应。依据“吸收-生物膜”理论建立的动力学模型对比验证结果表明，生化去除量、甲醛出口浓度和净化效率模拟计算值与实验值之间的相关系数分别为0.9767、0.8811、0.8265，相关性较好。依据“吸附-生物膜”理论建立的动力学模型对比验证结果表明，对比验证结果表明，甲醛气体的生化去除量和出口浓度的模拟计算值与实验值之间的相关性较好，为0.9785和0.8891。净化效率

4、计算值与实验值的相关性较差，为0.5942。两种模型对甲醛生化去除量、出口浓度、净化效率的计算值与实验值的结果表明，“吸收-生物膜”模型较“吸附-生物膜”模型更能准确地描述生物滴滤塔对废气中甲醛的净化过程。（3）安装循环液处理装置后，进口气体浓度、气体流量、液体喷淋量等因素对甲1生物滴滤塔处理甲醛废气的效果研究及动力学模型验证醛废气的净化效率和生化去除量的研究实验结果表明：随着进气口气体甲醛浓度的增加，甲醛的净化效率趋于平缓，约在92%左右，生化去除量随着进气口气体甲醛浓度的增加呈上升的趋势，在实验的浓度范围内约增加了2.0mg/（L·h）。随着气体流量的增加，甲醛的净化效

5、率稳定在91%左右，而生化去除量随之增加。随着液体喷淋量的增加，净化效率维持在93%左右，生化去除量有所降低，降低趋势较小。将未安装循环液处理装置和安装后的进行比较结果为：安装循环液处理装置后甲醛的净化效率都较未安装前高。安装前后，生化去除量均随甲醛进气口浓度增加而增大，且两者的增加趋势基本一致。随气体流量的增加，两者的生化去除量均随之增大，同一气体流量下安装后比安装前的生化去除量略高。安装循环液处理装置后，生化去除量随液体喷淋量增加变化不是很显著，维持在0.5~0.6mg/（L·h）之间，未安装前生化去除量随液体喷淋量的变化较显著。关键词：甲醛；生物滴滤塔；废气；动力学模

6、型2山东农业大学硕士学位论文ResearchofeffectonpurificationofHCHOWaste-gasbyusingbiologicaltricklingfilterandkineticmodelvalidationLIULiDirectedbyassociateprofessorWANGYu-junAbstractFormaldehydeisanairpollutant,whichiswidespreadandhasahightoxicity.Recently,theindustrialpollutionsofformaldehydearemoreandm

7、oreserious,itisimperativeforustotakeactionstofightagainstthepollutionofformaldehyde.Biologicaltricklingfilterisanewwaste-gasbiologicaltreatmentdevicewithvariouscharacteristicssuchassmallresistance,highvoidage,longservicelife,easy-controlledreactionconditionsan