大数据-算法-混凝微滤工艺膜污染机理及动态数学模型研究.pdf

【大数据在水处理技术中的应用】 大数据技术在水处理领域的应用越来越广泛，尤其是在解决复杂的水处理问题上，如混凝-微滤工艺中膜污染的控制。本文关注的是利用大数据算法来研究混凝-微滤工艺膜污染的机理及其动态数学模型。通过对不同条件下的数据进行收集和分析，可以揭示影响膜污染的关键因素，从而优化处理过程。 【混凝-微滤工艺】 混凝-微滤工艺是处理微污染水源水的一种有效技术，它结合了混凝剂与微滤膜的协同作用，以去除水中的污染物。在这个过程中，混凝剂如三氯化铁(FC)和聚合硫酸铁(PFS)用于凝聚水中的微小颗粒，然后通过微滤膜过滤掉这些凝聚体，实现水质净化。 【混凝剂的影响】 研究表明，混凝剂的种类、投加量和pH值对混凝凝聚体的特性有显著影响。例如，PFS和FC在不同pH值下，其Zeta电位会发生变化，影响凝聚体的稳定性，进而影响膜污染的程度。在特定的pH条件下（如5.5），两种混凝剂的Zeta电位接近等电点，此时凝聚效果最佳，能减轻膜污染。 【微滤速度与膜污染】 微滤速度，即真空抽吸泵的转速，也是影响膜污染的重要因素。较高的抽吸速度虽然能提高微滤膜的渗透通量，但可能导致滤饼层更易压缩，加剧膜污染。因此，适当调整抽吸速率有助于控制膜污染。 【预混凝条件】 预混凝条件，包括混凝剂的剂量和pH值选择，对于形成适宜的滤饼层至关重要。在pH 5.5至6.5之间，投药量为0.2至0.4mmol/L时，凝聚体的颗粒较大，分形维数较高，形成的滤饼层比阻较低，能有效减轻膜污染。 【改进增量分析模型】 文中建立的改进增量分析模型，通过计算模拟比阻值与实验测定的比阻值进行比较，能够准确预测混凝-微滤工艺中膜表面滤饼层比阻的变化，提供了对膜污染过程的微观动态分析，有助于深入理解膜污染机理。 【关键词】 混凝、微滤、腐植酸、膜污染、预混凝条件、改进增量分析模型、比阻 大数据算法在理解混凝-微滤工艺的膜污染机理和优化处理策略方面具有重要作用。通过深入研究各种参数对膜污染的影响，可以实现对膜过滤过程的有效控制，提高水处理效率和出水水质。