低溫低濁水絮凝工藝的數(shù)值模擬與響應(yīng)面優(yōu)化試驗(yàn)研究

趙國(guó)強(qiáng)，戴紅玲，王 藝，胡鋒平，許 莉，許高平

(1.華東交通大學(xué) 土木建筑學(xué)院，江西 南昌 330013；2.江西飲用水安全重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江西 南昌 330013；3.華東交通大學(xué)土木工程國(guó)家實(shí)驗(yàn)教學(xué)示范中心，江西 南昌 330013；4.江西省水務(wù)水科學(xué)檢測(cè)研發(fā)有限公司，江西 景德鎮(zhèn) 333000)

1 研究背景

低溫低濁微污染水通常指溫度在10 ℃以下，濁度低于30 NTU，混凝沉淀困難的一類地表微污染水[1-3]。低溫條件下，混凝劑水解不徹底，其利用率不足；低濁條件下，水中雜質(zhì)顆粒過(guò)少，導(dǎo)致顆粒間凝聚、碰撞機(jī)會(huì)減少，絮體不易形成，絮凝效率降低[4]。增加混凝劑投加量通常會(huì)導(dǎo)致絮凝過(guò)程中污泥量增加、混凝劑殘余量升高等問(wèn)題[5]。因此，采用常規(guī)水處理工藝處理低溫低濁水已成為國(guó)內(nèi)外熱點(diǎn)問(wèn)題。

微渦流澄清池內(nèi)的渦流反應(yīng)器可在水流通過(guò)時(shí)產(chǎn)生更多的微小渦旋，增加顆粒碰撞幾率，絮凝區(qū)內(nèi)膠體顆粒更容易脫穩(wěn)凝聚，提高了絮凝效果，從而使其處理低溫低濁微污染水成為可能[6]。然而，其運(yùn)行機(jī)理、流場(chǎng)分布和工藝運(yùn)行參數(shù)等尚不明確。CFD數(shù)值模擬可以直觀、準(zhǔn)確地反映絮凝過(guò)程[7]，在絮凝動(dòng)力學(xué)和絮凝區(qū)流態(tài)可視化研究方面得到廣泛應(yīng)用[8]。He等[9-10]通過(guò)數(shù)值模擬分析比較了不同形狀的絮凝反應(yīng)器內(nèi)絮體形態(tài)的變化，并且探究了不同反應(yīng)器高寬比下絮體的絮凝性能。同時(shí)，響應(yīng)面優(yōu)化方法是通過(guò)多元回歸方程擬合獲得最佳工藝參數(shù)[11]，該方法適用于多變量及變量之間交互作用問(wèn)題[12]，其與CFD數(shù)值模擬相耦合的研究方法已應(yīng)用于新型混合反應(yīng)器的設(shè)計(jì)優(yōu)化[13]、廢水中去除氮磷[14]、光催化降解污染物[15]等水處理領(lǐng)域。

基于此，本研究擬采用微渦流強(qiáng)化混凝技術(shù)對(duì)低溫低濁微污染水進(jìn)行處理，利用CFD數(shù)值模擬探究不同流量下絮凝區(qū)流場(chǎng)流態(tài)及參數(shù)變化，考察其處理低溫低濁水的處理效果，并通過(guò)響應(yīng)面法對(duì)流量、混凝劑投加量及投配比進(jìn)行優(yōu)化，確定最優(yōu)工藝運(yùn)行參數(shù)，為實(shí)際工程應(yīng)用提供參考。

2 試驗(yàn)裝置與研究方法

2.1 原水水質(zhì)概況

原水取自冬季華東交通大學(xué)孔目湖湖水，試驗(yàn)期間原水水質(zhì)為典型的低溫低濁水，受校園生活污水的影響，水質(zhì)指標(biāo)偏高，如表1所示。試驗(yàn)采用的混凝劑為聚合氯化鋁(PAC)。

表1 試驗(yàn)期間原水水質(zhì)指標(biāo)

2.2 試驗(yàn)裝置

試驗(yàn)裝置為微渦流澄清池(內(nèi)設(shè)絮凝第1反應(yīng)室、第2反應(yīng)室及斜管沉淀區(qū))，池體尺寸D×H=2 000 mm×2 500 mm，其實(shí)物及結(jié)構(gòu)尺寸如圖1所示。CFD數(shù)值模擬區(qū)域?yàn)槲u流澄清池絮凝區(qū)，響應(yīng)面優(yōu)化試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)來(lái)自微渦流澄清池中試裝置。

圖1 微渦流澄清池實(shí)物及結(jié)構(gòu)圖(標(biāo)注單位：mm，高程單位：m)

在微渦流澄清池絮凝區(qū)第1反應(yīng)室中放置不同型號(hào)和數(shù)量的渦流反應(yīng)器，如圖2所示。其中HJTM-1型渦流反應(yīng)器開(kāi)孔直徑為25 mm，總開(kāi)孔數(shù)為114，開(kāi)孔率為45%；HJTM-2型渦流反應(yīng)器開(kāi)孔直徑為35 mm，總開(kāi)孔數(shù)為78，開(kāi)孔率為60%。

圖2 HJTM-1和HJTM-2型渦流反應(yīng)器 圖3 微渦流澄清池網(wǎng)格模型

2.3 數(shù)值模擬研究方法

數(shù)值模擬中擬定水溫為5 ℃的低溫情況，水的密度為999.964 kg/m3、運(yùn)動(dòng)黏度為1.518 9×10-6m2/s，動(dòng)力黏性系數(shù)為1.518 8×10-3，水力直徑為0.032 m。擬定玻璃珠為稀疏懸浮體系中的固相，粒徑為100 μm[16]，顆粒密度為2 650 kg/m3。假設(shè)池體進(jìn)口流速、懸浮物濃度等均勻分布，同時(shí)滿足進(jìn)水口處液相水流速與固相顆粒流速相同。數(shù)值模擬進(jìn)口水流參數(shù)如表2所示，邊界條件和求解方法如表3所示。

表2 不同流量和絮凝時(shí)間下的進(jìn)口水流參數(shù)

表3 數(shù)值模擬邊界條件和求解方法

流場(chǎng)各特征參數(shù)及其計(jì)算公式如下。

湍流強(qiáng)度I(%)：

(1)

雷諾數(shù)Re：

(2)

湍動(dòng)能k(m2/s2)：

(3)

有效能耗散ε(m2/s3)：

(4)

紊流長(zhǎng)度l(m)：

l=0.07L

(5)

渦旋尺度λ(m)：

(6)

式中：ReDH為雷諾數(shù)；ρ為水的密度，kg/m3；v為水流流速，m/s；d為管道直徑，m；υ為運(yùn)動(dòng)黏度，m2/s；μ為動(dòng)力黏度，(kg·m)/s；μavg為平均流速，m/s;Cμ為常數(shù)，一般取值為0.09；L為管道的水力直徑，m；ε為能量耗散率。

3 結(jié)果分析與討論

3.1 CFD數(shù)值模擬

本次研究選取的模型為三維計(jì)算模型，對(duì)計(jì)算區(qū)域采用非結(jié)構(gòu)化的混合網(wǎng)格，對(duì)于梯度變化較大及重點(diǎn)區(qū)域采用加密網(wǎng)格，同時(shí)為分析渦流反應(yīng)器附近的流場(chǎng)狀態(tài)，對(duì)其模型周圍進(jìn)行局部加密。微渦流澄清池網(wǎng)格模型如圖3所示。

結(jié)合工程應(yīng)用中渦流反應(yīng)器常見(jiàn)的投配方式，微渦流澄清池絮凝第1反應(yīng)室的投配比為：2/5 HJTM-1型渦流反應(yīng)器及3/5 HJTM-2型渦流反應(yīng)器的組合投配，模擬流量為2.0～10.0 m3/h(相應(yīng)絮凝時(shí)間為60.0～10.2 min)的流場(chǎng)情況。不同流量(絮凝時(shí)間)下絮凝區(qū)縱斷面數(shù)值模擬結(jié)果如圖4、5、6所示。

圖4為絮凝區(qū)縱斷面的速度矢量圖，反映了微渦流澄清池絮凝區(qū)內(nèi)液流走向和速度分布的情況。由圖4可知，原水在上升流動(dòng)過(guò)程中，液流不可避免地接觸渦流反應(yīng)器壁面而發(fā)生繞流，并在離開(kāi)壁面的同時(shí)發(fā)生邊界層分離從而沿渦流反應(yīng)器形成漩渦。有助于形成更顯著的速度梯度，促進(jìn)顆粒的擴(kuò)散和碰撞凝聚，提高絮凝效率。

圖4 不同流量(絮凝時(shí)間)下絮凝反應(yīng)區(qū)速度矢量圖

圖5為絮凝區(qū)縱斷面的湍動(dòng)能云圖，可以直觀地表現(xiàn)湍動(dòng)能在池體中輸入、轉(zhuǎn)移和耗散的情況。由圖5可知，隨著流速的增大、絮凝時(shí)間的縮短，湍動(dòng)能云圖的紅色區(qū)域部分顏色逐漸加深，且影響范圍逐漸加大。湍動(dòng)能和速度矢量云圖在分布上顯然具有相似性，存在內(nèi)在的相互關(guān)聯(lián)。渦流反應(yīng)器不僅減少了黏性阻力的黏滯耗散，提高了產(chǎn)生漩渦促進(jìn)顆粒碰撞絮凝的能量比例，而且渦流反應(yīng)器的分布使得各個(gè)位置均有漩渦形成，大大提高了能量的使用率。因此從池體能量的角度考慮，微渦流澄清池用于絮凝的有效能耗散更高。

圖5 不同流量(絮凝時(shí)間)下絮凝反應(yīng)區(qū)湍動(dòng)能云圖

圖6為絮凝區(qū)縱斷面的有效能耗散云圖，體現(xiàn)了由黏性耗散使渦旋傳遞分解產(chǎn)生的能量分布情況。由圖6可知，隨著流量的增大、絮凝時(shí)間的縮短，有效能耗散云圖與湍動(dòng)能云圖的變化規(guī)律相似，湍動(dòng)能越大，水流的黏性越大，因而有效能耗散也越大。從圖中可觀察到，流量增大的同時(shí)，入口處的流速、湍動(dòng)能及能耗散變化最顯著，這是由于進(jìn)口管徑較小，水流沖擊作用較強(qiáng)，流量越大則水流的擾動(dòng)作用越劇烈，易形成微尺度渦旋強(qiáng)化絮凝效果。隨著水流向池頂緩慢前進(jìn)，進(jìn)口處能量的影響大小和范圍不斷減小，能耗不斷衰減。隨著流量的增大，水體平均流速、湍動(dòng)能和有效能耗散均呈增大趨勢(shì)。

圖6 不同流量(絮凝時(shí)間)下絮凝反應(yīng)區(qū)有效能耗散云圖

圖7為整個(gè)絮凝區(qū)(第1反應(yīng)室+第2反應(yīng)室)的平均湍動(dòng)能、有效能耗散及渦旋尺度隨流量變化曲線圖，根據(jù)Kolmogorov微渦旋理論中對(duì)湍流微尺度λ0的論述：當(dāng)渦旋的長(zhǎng)度尺度與絮體顆粒粒徑相近或相等時(shí)，絮凝效果最佳，可對(duì)適應(yīng)微渦流澄清池的最佳流量大小作初步判定。用PAC作混凝劑產(chǎn)生絮體的平均粒徑約為0.4～0.5 mm[17-18]，由此定義該數(shù)值為Kolmogorov湍流微尺度λ0。由圖7可以看出與其對(duì)應(yīng)的流量大小，約為5.5～7.5 m3/h(絮凝時(shí)間18.5～13.6 min)。

圖7 不同流量(絮凝時(shí)間)下的湍動(dòng)能、有效能耗散及渦旋尺度隨流量變化曲線

3.2 響應(yīng)面優(yōu)化

根據(jù)Box-Behnken中心組合設(shè)計(jì)原理，以流量、混凝劑投加量、投配比(分別用X1，X2，X3表示)為自變量，以濁度、CODMn及UV254去除率(分別用Y1，Y2，Y3表示)為響應(yīng)值，設(shè)計(jì)3因素3水平的響應(yīng)面分析實(shí)驗(yàn)。其中流量結(jié)合上節(jié)模擬結(jié)果范圍初定為5.5～7.5 m3/h(絮凝時(shí)間18.5～13.6 min)，考慮到試驗(yàn)的操控性及中試流量值對(duì)微渦流澄清池處理特定低溫低濁水的不確定性，流量以6.0 m3/h為中心，前后步長(zhǎng)為2.0 m3/h進(jìn)行試驗(yàn)研究，試驗(yàn)因素水平及其編碼見(jiàn)表4，響應(yīng)面實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果見(jiàn)表5。

表4 響應(yīng)面分析因素與水平

表5 響應(yīng)面試驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果

通過(guò)Design-Expert 8.0.6軟件中響應(yīng)面優(yōu)化分析方法得出各交互因素對(duì)低溫低濁水中濁度、CODMn和UV254去除率的響應(yīng)面圖，如圖8、9、10所示。觀察響應(yīng)面圖中的曲面坡度可知各因素對(duì)響應(yīng)值的影響大小，坡面越陡，因素對(duì)響應(yīng)值的影響越大[19]。觀察等值線形狀可知各因素之間交互效應(yīng)的強(qiáng)弱，等高線呈橢圓形表示因素間交互作用顯著[20]。

由圖8(b)、8(c)可知，沿投配比軸向目標(biāo)響應(yīng)值變化最為顯著，而由圖8(a)、8(c)和圖8(b)、8(c)可得，加藥量和流量對(duì)目標(biāo)響應(yīng)值的影響均較小。由于渦流反應(yīng)器提高了混凝劑的利用率及進(jìn)水動(dòng)能的利用率，將流體由宏觀流動(dòng)轉(zhuǎn)為利用率極高、尺度與濁度顆粒近似的微渦旋形式，增加了顆粒間的有效碰撞，顆粒碰撞概率的增加大大提高了絮體形成的概率，使地表水中的懸浮顆粒、膠體、微生物等物質(zhì)優(yōu)先通過(guò)混凝去除[21]，對(duì)濁度的去除響應(yīng)非常顯著。在響應(yīng)面曲面的最高點(diǎn)，即流量為6.33 m3/h時(shí)，混凝劑投加量為26.33 mg/L，投配比為1.83時(shí)，濁度去除率達(dá)到最大83.66%。

圖8 各交互因素作用對(duì)低溫低濁水中濁度去除率的響應(yīng)面圖

由圖9并結(jié)合方差分析可知，投配比對(duì)CODMn去除率的影響極為顯著，加藥量為CODMn去除率的顯著性影響因素，流量為非顯著性影響因素。這意味著渦流反應(yīng)器中混凝劑的投加提高了低溫條件下混凝劑的溶解擴(kuò)散效果，充分發(fā)揮了吸附電的中和作用；另一方面，渦流反應(yīng)器內(nèi)部形成的相對(duì)密閉空間，為絮體提供了相對(duì)良好的成長(zhǎng)環(huán)境，促進(jìn)了立體接觸絮凝作用的產(chǎn)生，連帶產(chǎn)生吸附效果。同時(shí)由于渦流反應(yīng)器增加了水流流程，提高了水中有機(jī)物與已形成的大顆粒絮凝體的接觸碰撞機(jī)會(huì)，在一定程度上提高了對(duì)CODMn的去除效果。流量、混凝劑投加量及投配比兩兩在響應(yīng)面圖中呈拋物線關(guān)系，具有極大值，即流量為6.56 m3/h、混凝劑投加量為27.13 mg/L、投配比為1.85的交匯處，CODMn去除率達(dá)到最大63.22%。

圖9 各交互因素作用對(duì)低溫低濁水中CODMn去除率的響應(yīng)面圖

由圖10并結(jié)合方差分析可知，投配比對(duì)UV254去除率的影響極為顯著，加藥量為UV254去除率的顯著性影響因素，流量為非顯著性影響因素。如圖10(a)，加藥量和流量對(duì)UV254去除沒(méi)有明顯交互作用，圖10(b)、10(c)顯示，投配比與流量以及投配比與加藥量具有一定的交互作用，但投配比與混凝劑加藥量的交互作用小于對(duì)目標(biāo)CODMn的交互作用。這是因?yàn)閁V254所代表的腐植酸一類的物質(zhì)相對(duì)難以混凝去除，特別是低溫情況下，其去除率一般在30%左右，通過(guò)微渦流絮凝作用可以提高其去除效果。由于混凝劑在水體中擴(kuò)散后，形成大量分布均勻的微絮體，通過(guò)吸附電的中和作用，腐植酸類物質(zhì)可通過(guò)吸附于金屬氫氧化物上去除。UV254去除率隨著3個(gè)影響因素的變化存在極大值，即流量為6.38 m3/h、混凝劑投加量為26.96 mg/L、投配比為1.83時(shí)，UV254去除率達(dá)到最大56.75%。

圖10 各交互因素作用對(duì)低溫低濁水中UV254去除率的響應(yīng)面圖

3.3 結(jié)果驗(yàn)證

結(jié)合響應(yīng)面優(yōu)化得到的參數(shù)組合與實(shí)際情況，得出微渦流絮凝對(duì)低溫低濁水中濁度、CODMn、UV254的最佳去除條件為：流量為6.41 m3/h，混凝劑投加量為26.76 mg/L，投配比為1.84。在此條件下，模型預(yù)測(cè)濁度去除率為83.63%，CODMn去除率為63.20%，UV254去除率為56.74%。為了檢驗(yàn)響應(yīng)面法所得結(jié)果，采用以下工況：流量為6.4 m3/h，混凝劑投加量26.8 mg/L，投配比為2進(jìn)行3次重復(fù)性驗(yàn)證試驗(yàn)，結(jié)果如圖11所示。

圖11 最優(yōu)工況下濁度、CODMn、UV254去除率的驗(yàn)證試驗(yàn)結(jié)果

由圖11得出，驗(yàn)證試驗(yàn)濁度去除率為85.48%，CODMn去除率為63.84%，UV254去除率為55.37%，與預(yù)測(cè)值相近，說(shuō)明回歸方程的預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值之間具有較好的擬合度。其中流量與CFD數(shù)值模擬預(yù)測(cè)值非常接近，驗(yàn)證了CFD與Kolmogorov微渦旋理論結(jié)合的可行性。此時(shí)最佳參數(shù)組合為：流量為6.4 m3/h，混凝劑投加量為26.8 mg/L，投配比為2。

4 結(jié) 論

利用CFD數(shù)值模擬剖析不同流量下絮凝區(qū)流場(chǎng)流態(tài)及流場(chǎng)參數(shù)，并以流量、混凝劑投加量、投配比為自變量，以濁度、CODMn及UV254等指標(biāo)的去除率為響應(yīng)值，進(jìn)行3因素3水平的響應(yīng)面分析試驗(yàn)，并進(jìn)行多元回歸擬合分析，結(jié)果表明：

(1)隨著絮凝時(shí)間的減少，絮凝區(qū)平均湍動(dòng)能與有效能耗散及其變化率逐漸增大，而平均渦旋尺度及其變化率逐漸減??；結(jié)合CFD數(shù)值模擬和Kolmogorov微渦旋理論，預(yù)測(cè)最佳流量為5.5～7.5 m3/h(相應(yīng)絮凝時(shí)間18.5～13.6 min)。

(2)將響應(yīng)面優(yōu)化得到的參數(shù)組合進(jìn)行3次重復(fù)性驗(yàn)證試驗(yàn)，驗(yàn)證試驗(yàn)去除率與CFD數(shù)值模擬和響應(yīng)面優(yōu)化的預(yù)測(cè)值相近，說(shuō)明數(shù)值模擬和回歸方程的預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值之間具有較好的擬合度，表明CFD與Kolmogorov微渦旋理論結(jié)合的可行性。

(3)微渦流絮凝工藝處理低溫低濁水的最佳工藝參數(shù)組合為：流量為6.4 m3/h、混凝劑投加量為26.8 mg/L、投配比為2(第1反應(yīng)室內(nèi)2/5占比HJTM-1型+3/5占比HJTM-2型渦流反應(yīng)器)。此時(shí)，濁度、CODMn、UV254去除率分別為85.48%、63.84%和55.37%。