1 引言(Introduction)

　　生物流化床应用于废水处理已有近30年的历史, 在多种处理场合已得到了广泛应用.由于生物流化床在水处理应用方面具有微生物相多样化、微生物浓度高、耐冲击负荷能力强、比表面积大、氧传质效率高等优点, 国内外研究者一直对生物流化床的填料设计、结构优化及其新型流化床的开发有着浓厚的兴趣, 但传统结构的生物流化床在应用中仍存在如下问题：固液分离时间大于反应时间的结构不合理现象;大型化的瓶颈问题;反应器停止后再启动流化困难;固液接触面摩擦较弱易造成载体生物膜细胞传质浓度边界层趋向稳定而制约传质效率;相间相对流动速度差小, 作用于生物膜的水力剪切力较弱, 载体生物膜新旧菌体更新速率慢, 影响了生化代谢效率等.针对传统生物流化床的特点, 本课题组将四边形生物流化床、膜生物反应器、折流式厌氧反应器与生物流化床相结合, 设计出一种新型生物流化床—四边形折流式膜生物流化床.反应器整体为长方体结构且保留了传统生物流化床塔式结构;下部采用了折流板与导流锥设计出一个进水角度, 利用该角度来冲击反应器底部填料, 提高了填料的利用率, 实现了再启动流化容易;上部采用了浸没式膜组件, 利用气、固、液三相冲刷膜组件, 降低了膜污染, 解决了载体流失等问题.

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　　目前, 关于生物流化床的动力学研究大多是运用脉冲响应法、数值模拟、压差法和光纤探头测速法等, 这些研究成果较好地揭示了三相生物流化床的动力学特性, 但浸入式测试技术具有时空分辨率低、标定曲线具有不确定性等局限性, 对流场干扰是zui大局限;数值模拟大多认为固相为液体的一部分, 把气液双流体模型应用于气、固、液三相流, 模拟和模型准确度不高, 均不能较真实地反应液相流态.粒子图像测速技术(Particle Image Velocimetry, 简称PIV)作为一种对流场无干扰的瞬态全流场测试手段, 既具备单点测量技术的分辨率和精度, 又能获得流场的整体结构和瞬态图像.PIV的基本原理是在流场中布撒一些与流体跟随性良好且具有良好的示踪性和反光性的示踪粒子, 用激光照射所测区域, 使用CCD相机获取示踪粒子的瞬时运动图像, 设置适当的跨帧时间, 对拍摄的两幅连续的图像进行互相关计算, 根据两帧图像的位移和时间间隔, 从而得到流场的速度场.近十几年来, PIV被广泛应用在气液两相流流场测量中, 例如, 将PIV技术与激光诱导荧光法结合后测定了气液两相流的速度场, 并获得了气泡流态特性;应用PIV技术测试了多孔同时曝气对近膜面液相速度场的影响.通过这些研究证明了PIV的准确性和可靠性, 为利用PIV分析四边形折流式膜生物流化床内液相流场特性, 特别是在有少量填料时液相流场可视化研究指明了前景.

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　　本文基于取样法和PIV技术, 对四边形折流式膜生物流化床在不同进水流量和曝气强度组合的工况下的填料浓度和液相流场特性进行测量, 同时对填料浓度、流场特性和膜污染三者之间的关系进行剖析, 寻求流化床运行过程中节能的结构与优化的操作条件.

　　2 实验装置和方法(Experiments) 2.1 实验系统

　　四边形折流式膜生物流化床实验测试系统的流程如图 1a所示, 主要由四边形折流式膜生物流化床、进出水系统、激光系统、CCD系统、膜组件、曝气系统和图像处理系统等部分组成.流化床为长方体的透明玻璃体, 结构尺寸为300 mm×150 mm×950 mm(长×宽×高), 总容积为42.75 L, 折流板底部缝隙高度为72 mm, 倾斜角度为35°, 导流锥倾斜角度为30°.膜组件为中空纤维膜超滤膜组件, 采用聚偏氟乙烯材质制成, 膜壁厚40~50 μm, 微孔平均孔径为0.1~0.2 μm, 膜尺寸为40 mm×300 mm, 标准膜通量为200 L·h-1.曝气系统中曝气管管径为5.8 mm, 曝气头尺寸为34 mm×43 mm, 曝气孔孔径为0.1~0.3 mm.实验中为防止膜组件和曝气头的摆动, 将曝气头固定在膜组件正下方的流化床底部, 膜组件通过自制T型支架固定, 且进水管、曝气头和膜组件布置在同一轴线上.

　　图 1 四边形折流式膜生物流化床实验测试系统流程图(a)、拍摄分区(b)和激光断面分布图(c) (1.出水箱, 2.蠕动泵, 3.激光电源, 4.激光器, 5.同步器, 6.气体流量计, 7.空气压缩机, 8.膜组件, 9.气泡, 10.椰壳活性炭, 11.进气管, 12.进水管, 13.导流锥, 14.液体流量计, 15.潜水泵, 16.计算机, 17.相机, 18.四边形流折流式膜生物流化床, 19.曝气头, 20.激光断面)

　　2.2 实验用水和填料

　　实验用水采用自来水.填料采用椰壳活性炭, 其外观为黑色不定型颗粒(粒径约为0.4~2.8 mm), 堆积密度为604 kg·m-3, 测定填料浓度时, 填充密度为6%的流化床体积.PIV实验时, 流化的活性炭会对激光断面和相机拍摄形成阻挡, 使得无法正常拍摄, 气、固、液三相流态可视化难度较大, 需进行可视化测试.根据本次实验范围, 选择zui大进水流量200 L·h-1和zui大曝气强度1.05 m3·h-1进行测试, 填充密度测试为0.1%~1.0%, 当填充密度为0.4%时, 降流区和升流区各取样点中浓度zui大值为2.063 mg·L-1.激光拍摄过程中未出现光源呈黑色条状现象(黑色条状认定为激光光源被阻挡), 且拍摄和分析所得图片均无空白区域.为保证实验获得较高的分辨率, 选取填充密度为0.5%, 实验时为防止活性炭对示踪粒子的影响, 每3~4 h更换一次活性炭.

　　2.3 PIV测试系统

　　实验中采用丹麦Dantec公司生产的PIV系统, 包括：Litron DualPower 200-15固体激光器, 两个激光器发射器输出绿色片光源, 激光束的波长为532 nm, 每个脉冲能量为200 mJ, 脉宽为6~8 ns;FlowSense EO CCD相机, 图像像素为2048×2048, 采样速率为16帧·s-1;Timer Box同步器, 可以实现外部脉冲信号对系统的同步触发.示踪粒子选用配套的PMMA-Rhodamine B-Particles(罗丹明B荧光聚合物颗粒), 粒径为20~50 μm, 实验浓度控制在100 mg·L-1.该粒子具有对流场良好的跟随性(Paffel et al., 1998;严敬等, 2005), 适用于多相流, 示踪粒子对液相速度和粘度的影响可以忽略.

　　2.4 实验方案

　　填料浓度测试时, 分别在四边形折流式膜生物流化床升流区和降流区各中轴线上高度分别为200、400和600 mm处进行一定体积(ν)的混合液取样, 干燥后称量其中的填料量ω, 则填料的浓度(施汉昌等, 2012)为ω/ν, 相同工况情况下每次取样3次并求得平均值.PIV实验在曝气强度分别为0.25、0.45、0.65、0.85和1.05 m3·h-1和进出水流量分别为50和200 L·h-1组合的工况下依次进行, 实验时流化床有效容积为31.95 L, 即有效水深710 mm.实验中激光光源从反应器的左侧进入, 如图 1a所示, CCD相机放置在流化床的正面, 垂直于激光片光源方向.因CCD相机的拍摄范围有限, 故流场测量区域在保证获得较高分辨率的前提下, 拍摄区域(图 1b)选择为下部区域(282 mm×235 mm)、中部区域(282 mm×235 mm)和上部区域(282 mm×235 mm).激光断面选取距膜面15 mm的激光断面位置(图 1c), 实验中依次对同种工况下3个截面进行拍摄, 每个工况均连续记录10000幅图像序列, 对拍摄的图像进行自适应互相关计算, 得到流场中的速度分布信息, 结果表明, 流场速度测量误差(Feng et al., 2010)小于2 mm·s-1.

　　3 实验结果与分析(Results and discussion) 3.1 四边形折流式膜生物流化床填料浓度的分布特性

　　图 2给出了流化床填料浓度的变化曲线.从图 2a可以看出, 进水流量为50 L·h-1时, 升流区填料浓度随曝气强度的增加而增长.进水流量为200 L·h-1时, 填料浓度随曝气强度的增加呈先上升后下降趋势.升流区在相同曝气强度的工况下, 填料浓度随进水流量的增加呈增加趋势.从图 2b可以看出, 进水流量为50 L·h-1时, 降流区填料浓度随曝气强度的增加而增长, 曝气强度为1.05 m3·h-1时, 降流区填料浓度达到峰值;曝气强度分别为0.25、0.65、0.85和1.05 m3·h-1时, 填料浓度随流化床高度的降低而下降.进水流量为200 L·h-1时, 降流区填料浓度随曝气强度的增加呈先上升后下降趋势;曝气强度分别为0.25、0.45、0.65和0.85 m3·h-1时, 填料浓度随流化床高度的降低呈先下降后上升趋势.降流区在相同曝气强度的工况下, 流化床填料浓度随进水流量的增加呈增加趋势.

　　图 2 填料浓度随高度变化的曲线图 (a.升流区, b.降流区)和流化示意图(c)

　　流化床在相同进水流量工况下, 曝气强度是影响填料浓度变化的主要因素;在相同曝气强度工况下, 进水流量是影响填料浓度变化的主要因素.在多数工况下, 流化床中部区域为稀相区域;曝气强度和进水流量的匹配可使流化床的填料浓度达到zui高值;在相同工况下升流区的填料浓度均大于降流区的浓度;进水流量和曝气强度为200 L·h-1、0.65 m3·h-1工况下的填料浓度与50 L·h-1、1.05 m3·h-1工况下的填料浓度较接近.可见, 进水流量的增加加速了降流区填料的流化, 进而加速整个流化床的填料流化;且不同进水流量和曝气强度组合的工况下, 可使填料浓度达到*.分析其原因, 由于折流板的存在, 折流板上部区域为曝气死区, 实验中发现大量的填料在升流区形成了内循环, 且存在诸多小循环, 即由于折流板的存在, 折流式膜生物流化床为内外双循环和诸多小循环(图 2c);另一原因是由于进水管的布置会使底部堆积的填料进行向左的冲击, 当冲击到曝气区或环流区后, 填料将随气液上升形成环流.填料的流态化使得填料之间、填料与膜组件之间相互摩擦, 并使液相流态更加紊乱, 填料浓度和液相紊乱程度越大, 起到冲刷膜组件的作用越大, 能较大程度地抑制膜组件表面沉积层的形成, 有利于控制膜污染, 即填料浓度是膜污染控制一个重要因素.因此, 设计时膜组件放置高度可选择为折流式膜生物流化床升流区的上部靠近自由液面区域.

　　3.2 四边形折流式膜生物流化床升流区液相流动特征

　　湍流是一种高度复杂的不规则流动.张波涛等(2001)应用PIV技术对水泵吸水池的内部流场进行测量, 对40幅照片显示的速度矢量数据进行处理, 得到了流场的湍动能.本文对同一位置的40幅连续的照片所显示的速度矢量图进行分析, 可以计算出每个面上各个点的速度标准偏差, 公式如下：

(1)

(2)

　　式中, urms为径向速度的标准偏差, vrms为轴向速度的标准偏差.

　　得到各个点上的速度偏差后, 就可以求出面上各个点的湍动能, 它是表征湍流特征的一个物理量, 计算公式如下：

(3)

　　图 3给出了流化床升流区3个区域的液相轴向平均速度值、涡量值和湍动能值变化曲线图(轴向为Y轴方向, 径向为X轴方向, 参见图 5, 下同).从图 3a可以看出, 进水流量为50 L·h-1时, 下部区域轴向速度均大于零, 中部和上部区域轴向速度均小于零, 可推论升流区液相轴向返混程度随反应器高度的增加呈先增强后减弱的趋势, 在中部区域, 液相轴向返混达到峰值;下部和上部区域液相轴向返混程度随曝气强度的增加变化较小, 中部区域液相轴向返混程度随曝气强度的增加呈先增强后减弱再增强-减弱的波动趋势.进水流量为200 L·h-1时, 3个区域液相轴向平均速度均小于零, 可推测液相轴向返混程度随反应器高度的增加呈先增强后减弱再增强的趋势, 在上部区域, 液相轴向返混达到峰值;下部区域液相轴向返混程度随曝气强度的增加而逐渐减弱, 中部和上部区域液相轴向返混呈先增强后减弱的趋势.进而得到, 进水流量的增加可以减弱升流区液相轴向返混程度, 从而增加了流化床的填料浓度.

　　图 3 升流区液相轴向平均速度(a)、涡量(b)和湍动能(c)随进水流量及曝气强度的变化曲线 (A为下部区域, 进水流量50 L·h-1;B为中部区域, 进水流量50 L·h-1;C为上部区域, 进水流量50 L·h-1;D为下部区域, 进水流量200 L·h-1;E为中部区域, 进水流量200 L·h-1;F为上部区域, 进水流量200 L·h-1)

　　从图 3b可以看出, 进水流量为50 L·h-1时, 下部区域液相平均涡量随曝气强度的增加呈先上升后下降趋势, 中部区域呈逐渐下降趋势, 上部区域呈波动趋势.进水流量为200 L·h-1时, 下部区域液相平均涡量随曝气强度的增加呈先下降后上升趋势, 中部区域随曝气强度的增加呈波动趋势, 上部区域随曝气强度的增加呈先上升后下降再上升趋势.液相平均涡量随流化床高度的增加呈上下多次波动趋势;液相平均涡量随进水流量的增加呈整体逐渐上升趋势, 但幅度较小.可见, 进水流量为50 L·h-1时液相平均涡量出现正值次数多于进水流量为200 L·h-1时, 由涡量表达式可推论当进水流量较小时, 升流区液相剪切力随着曝气强度的增加;液相平均涡量值在曝气强度为1.05 m3·h-1时, 多数达到正值, 进而说明液相剪切力随着曝气强度的增加逐渐增加.较强的液相剪切力可使填料表面老化的生物膜及时脱落, 流化床中微生物保持较高活性, 较好地解决了传统膜生物反应器中泥龄长、污泥活性较低等问题.

　　从图 3c可以看出, 液相平均湍动能随曝气强度和进水流量的增加均呈逐渐增强的趋势;中部区域湍动能均整体较强, 上部区域整体大于下部区域.由3.1节可知, 填料浓度随曝气强度和进水流量的增加均呈逐渐增强的趋势, 可知填料浓度随液相湍动能增强而增加, 进而可知较强的湍动能可有效地抑制膜污染.

　　由文献(李春丽等, 2014)可知, 在一定范围内增强曝气强度会使得膜面传质系数增加, 浓差极化边界层厚度较低及膜面剪切应力增加, 即曝气强度是膜污染控制一个重要因素.流化床升流区呈极其复杂的流态特性, 且流态特性与填料浓度和膜污染呈线性关系.分析其原因, 流化床在底部设一折流板, 使得平稳下流的水流速在斜板断面骤然加大, 对底部的填料床形成冲击, 且折角可以使水流流向升流区的中心部分, 从而增加升流区的水力搅拌作用.