| 题名 | 絮体粒度、结构、强度及其行为特性的研究 |
| 作者 | 李涛 |
| 学位类别 | 博士 |
| 答辩日期 | 2007-06-01 |
| 授予单位 | 中国科学院研究生院 |
| 授予地点 | 北京 |
| 导师 | 汤鸿霄 ; 王东升 |
| 关键词 | 混凝 絮体 分形维数 强度 沉降速度 人工神经网络 Coagulation Flocs Fractal dimension Strength Settling velocity Artificial neural network |
| 其他题名 | Characterization on the Size, Structure, Strength of Flocs and their behaviors |
| 学位专业 | 环境工程 |
| 中文摘要 | 絮体是由一些初始小颗粒组成的，具有高度孔隙结构的聚集体。絮体粒度、结构及 强度被认为是水处理工艺中最基本、最重要的操作参数之一。絮体微观物理特性的差异 将影响后续沉淀、气浮、过滤及浓缩等分离工艺的效率。因此，从絮体微观特性的角度 研究混凝过程，对开发高效混凝剂及混凝反应器、混凝过程监控及投药控制设备的研发、 混凝工艺控制智能化等具有重要意义。 本文通过激光光散射、显微影像分析、沉降观测等技术，研究了诸如：不同混凝机 理、有机高分子助凝剂和无机高分子絮凝剂的投加、不同水力剪切条件、预臭氧后等多 种混凝条件下生成絮体的特性，并利用人工神经网络对絮体性状进行预测，取得了以下 成果： 电中和、架桥絮凝、卷扫絮凝三种机理下形成絮体的特性存在较为显著的差异。其 中以卷扫絮凝情况下，絮体的分形维数最高，而架桥絮凝絮体的分形维数最低。絮体强 度理论计算值范围为0.01～0.58N m-2。无论何种混凝机理下，絮体的分形维数变化，以 及分形维数与强度间的关系都存在内在的统一相关性。 当阳离子型聚丙烯酰胺（PAM）助凝剂投加时，存在最佳投加剂量。在该最佳投加 量下，絮体粒度及强度最大，沉淀分离效率更高。此外，絮体受有机高分子助凝剂的电 荷类型及相对分子量大小的影响显著。阳离子型PAM 助凝剂由于电中和作用和吸附架 桥作用同时发挥，生成的絮体同阴离子型PAM 助凝剂相比具有粒度大、抗剪切能力高 及重絮凝能力强等特点。同时，絮体粒度、密度、沉降速率、抗剪切能力均随助凝剂相 对分子质量的增加而增大。 聚合铝中Al 形态分布的差异对絮凝微观结构有影响。由于B＝2.0 和B＝2.5 的聚 合铝中含有大量高正电荷量的Alb 形态，不仅有良好的电中和能力，而且形成“静电簇” 混凝，因此，形成的絮体更密实，分形维数较高。此外，Al13 聚集体比Al13 更能形成大 的絮体，并且伴随着更为快速的混凝动力学和更加密实规整的絮体。 当使用臭氧作为预氧化工艺时，在较低预臭氧浓度下，混凝后絮体的粒径没有明显 的变化，而当预臭氧浓度较高时，颗粒物被破坏，对应的絮体粒径减小。臭氧浓度越高，絮体的分形维数越大。当O3 与TOC 的浓度比约为0.5:1 时，为最佳的预臭氧投加浓度， 对应的絮体沉降性能最佳，固液分离效率最优。 最后，利用人工神经网络建立了絮体性状参数关于pH、混凝剂投加量、搅拌转速、 悬浊液颗粒物浓度等反应条件的非线性映射模型。该神经网络模型对絮体分形维数的预 测则具有较高的精度及良好的泛化能力，并作为后续基于人工神经网络的絮体性状调控 及混凝投药自动控制系统的探索性研究。 |
| 语种 | 中文 |
| 学科主题 | 水处理工程 |
| 公开日期 | 2010-05-25 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://ir.rcees.ac.cn/handle/311016/181]  |
| 专题 | 生态环境研究中心_环境化学与生态毒理学国家重点实验室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李涛. 絮体粒度、结构、强度及其行为特性的研究[D]. 北京. 中国科学院研究生院. 2007. |
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