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基于中心组合设计的电解预处理含酚废水工艺优化*

2017-10-11伍昌年黄显怀

环境污染与防治 2017年9期
关键词:极板苯酚去除率

凌 琪 张 睿 伍昌年 王 莉 李 侠 黄显怀 牛 元

(1.安徽建筑大学水污染控制与废水资源化安徽省重点实验室,安徽 合肥 230601; 2.安徽建筑大学外国语学院,安徽 合肥 230601)

基于中心组合设计的电解预处理含酚废水工艺优化*

凌 琪1张 睿1伍昌年1王 莉1李 侠2黄显怀1牛 元1

(1.安徽建筑大学水污染控制与废水资源化安徽省重点实验室,安徽 合肥 230601; 2.安徽建筑大学外国语学院,安徽 合肥 230601)

针对含酚废水不宜直接进行生化处理的问题,采用电解法预处理含酚废水,通过中心组合设计优化初始pH、电压、极板间距、电解质浓度和苯酚初始浓度对苯酚去除率的影响。结果表明,5个因素的影响为电压>电解质浓度>极板间距>初始pH>苯酚初始浓度。优化后的最佳条件如下:初始pH为6.56、电压为24.93V、极板间距为20.05mm、电解质质量浓度为2.46g/L、苯酚初始质量浓度为368.87mg/L。在优化条件下,苯酚初始质量浓度为300.00~500.00mg/L时,出水质量浓度计算值为12.60~51.60mg/L,实验值为17.40~55.40mg/L,去除率计算值为89.68%~96.47%,实验值为88.90%~95.40%,计算值与实验值接近,说明模型可靠。

含酚废水 电解预处理 中心组合设计 优化

Abstract: Phenol wastewater was pretreated by electrolysis method and the best process conditions were sieved using central composite design on initial pH,voltage,electrode distance,electrolyte concentration and phenol initial concentration due to its unsuitability for direct bio-treatment. Results showed that the influence factors affecting phenol removal rates were voltage>electrolyte concentration>electrode distance>initial pH>phenol initial concentration. The best conditions were initial pH 6.56,voltage 24.93 V,electrode distance 20.05 mm,electrolyte mass concentration 2.46 g/L,and phenol initial mass concentration 368.87 mg/L. Under the best conditions,when phenol initial mass concentration was 300.00-500.00 mg/L,the phenol effluent mass concentration was 12.60-51.60 mg/L (calculated) and 17.40-55.40 mg/L (experimental) with removal rate of 89.68%-96.47% (calculated) and 88.90%-95.40% (experimental). The calculated results and experimental results agreed,indicating the model was validated.

Keywords: phenol wastewater; electrolysis pretreatment; central composite design; optimization

酚类化合物作为重要的工业原料,广泛应用于化工、医药、炼焦等领域,随着这些工业不断的发展,产生的含酚废水量越来越大[1]。酚类化合物具有一定的生物毒性,易造成污泥中毒[2],[3]237,[4],故以活性污泥法为主的传统生化法不适于直接处理中、高浓度的含酚废水[5-6],需要对其进行预处理,以降低后续处理工艺负荷,提高生化处理效率。目前,主要的含酚废水预处理方法包括光催化氧化、电解、Fenton和臭氧氧化等[3]237,[7]。

电解法具有氧化性强、无二次污染等优点,但其影响因素较多、工艺条件难以确定。响应面分析法(RSM)通过建立影响因子与响应值之间的多元二次回归模型可以达到寻求最优工艺条件的目的,中心组合设计(CCD)是其中常用的设计方法[8-9],被广泛应用于食品、化工、生物等领域的实验设计中[10-11],但在水污染控制中应用实例较少。本研究采用CCD优化电解预处理含酚废水的影响因素,以利于后续生化处理。

1 材料与方法

1.1 实验装置和方法

电解法预处理含酚废水的实验装置主要由稳压直流电源、电解槽、电极板组成。电解槽尺寸为180 mm×180 mm×100 mm,采用石墨板作电极,正极电极板规格为150 mm×100 mm×5 mm,负极电极板规格为150 mm×50 mm×5 mm,极板间距根据实验要求调整。配制苯酚溶液作为含酚废水,采用质量分数均为10%的硫酸和氢氧化钠调节初始pH。在不同初始pH、电压、电解质浓度、极板间距、苯酚初始浓度条件下电解3 h,其中电解质用无水硫酸钠配制。

1.2 RSM

考虑单因素预实验结果和实际经济效益,CCD的因素水平设计如表1所示。

2 结果与讨论

以苯酚去除率(Y,%)为响应值,RSM方案及结果见表2。当各因素的单因素水平分别取2.378和-2.378水平、其他因素取0水平时,即各因素单独影响下,响应值之差(ΔYi)表现为ΔY2>ΔY4>ΔY3>ΔY1>ΔY5,由此判断各因素对响应值影响为电压>电解质浓度>极板间距>初始pH>苯酚初始浓度。

对表2中的数据进行回归分析,运用F检验进行方差分析,结果如表3所示。回归模型的决定系数(R2)为0.977,校正决定系数(RAdj2)为0.962,预测决定系数(RPred2)为0.936,说明模型拟合度较高。信噪比为31.526>4也表明模型合理。但是方差来源的F检验中P>0.05的不显著项较多,因此需要进一步优化和精简。

表1 因素和水平表

注:1)实际实验设计时取0。

表2 RSM设计方案及实验结果

表2 RSM设计方案及实验结果(续)

表3 模型初始方差分析F检验结果

表4 模型精简后方差分析F检验结果

(1)

根据式(1),以苯酚去除率为目标优化参数,得到最佳实验条件:初始pH为6.56、电压为24.93 V、极板间距为20.05 mm、电解质质量浓度为2.46 g/L、苯酚初始质量浓度为368.87 mg/L,此时苯酚的出水质量浓度计算值为10.84 mg/L,实验值为17.89 mg/L,计算值与实验值接近。考虑到实际工程中进水负荷的波动性,在不改变其他条件的情况下,仅改变苯酚初始浓度再对模型进行验证,结果如表5所示。苯酚初始质量浓度为300.00、400.00、500.00 mg/L时,出水质量浓度计算值分别为12.60、14.12、51.60 mg/L,实验值为17.40、18.40、55.40 mg/L,计算值与实验值接近,说明模型可靠。在优化条件下,苯酚初始质量浓度为300.00~500.00 mg/L的去除率计算值为89.68%~96.47%,实验值为88.90%~95.40%。

表5 模型验证结果

3 结 论

(1) 影响苯酚去除率的5个因素为电压>电解质浓度>极板间距>初始pH>苯酚初始浓度。

(2) 精简优化后的回归模型,以苯酚去除率为目标优化参数,得到最佳实验条件:初始pH为6.56、电压为24.93 V、极板间距为20.05 mm、电解质质量浓度为2.46 g/L、苯酚初始质量浓度为368.87 mg/L。

(3) 在优化条件下,苯酚初始质量浓度为300.00~500.00 mg/L时,出水质量浓度计算值为12.60~51.60 mg/L,实验值为17.40~55.40 mg/L,去除率计算值为89.68%~96.47%,实验值为88.90%~95.40%,计算值与实验值接近,说明模型可靠。

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Processoptimizationofphenolwastewaterpretreatedbyelectrolysismethodbasedoncentralcompositedesign

LINGQi1,ZHANGRui1,WUChangnian1,WANGLi1,LIXia2,HUANGXianhuai1,NIUYuan1.

(1.KeyLaboratoryofAnhuiProvinceofWaterPollutionControlandWastewaterResources,AnhuiJianzhuUniversity,HefeiAnhui230601;2.SchoolofForeignLanguages,AnhuiJianzhuUniversity,HefeiAnhui230601)

凌 琪,女,1960年生,硕士,教授,主要从事水污染控制技术与理论的科研与教学工作。

*国家水体污染控制与治理科技重大专项(No.2014ZX07405003);国家级大学生创新创业训练计划项目(No.201610878017);安徽省教育厅自然科学研究重点项目(No.KJ2016A816)。

10.15985/j.cnki.1001-3865.2017.09.019

2016-10-25)

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