餐厨垃圾沼液的超滤膜错流过滤数学模型

doi:10.19965/j.cnki.iwt.2022-1034

摘要/Abstract

摘要：

以餐厨垃圾厌氧消化沼液为过滤介质，膜孔径30 nm的管式超滤膜为膜组件，探究了超滤膜错流过滤中膜污染行为与膜通量的影响因素，结果表明：由于沼液中的混合液悬浮固体（MLSS）浓度极高，且膜孔径极小，引起膜污染的方式主要为污染物在膜表面形成滤饼层，过滤中的阻力主要来源于膜自身阻力与滤饼层阻力之和；在错流过滤中沼液的实际剪切黏度会随着其高速运动而降低，且趋于一定值（1×10^-3 Pa·s），从而表现出黏度对膜通量无明显影响；跨膜压差与污泥浓度对膜通量有着决定性影响，所建立的膜通量数学模型预测值与实际值较吻合（R ²>0.99），以该模型计算得到的沼液膜通量范围为1.56×10^-6~3.37×10^-6 m³/（m²·s），平均膜通量为2.28×10^-6 m³/（m²·s）；对膜通量的影响因素做了灵敏度分析：当各工艺参数在0~50%变化时，膜通量各参数的灵敏度高低依次为ΔP、μ、R _m、MLSS；当各工艺参数在-50%~0变化时，膜通量各参数的灵敏度高低依次为μ、ΔP、R _m、MLSS。

关键词: 餐厨垃圾沼液, 厌氧膜生物反应器, 错流过滤, 膜通量

Abstract:

Using anaerobic digested biogas slurry from kitchen waste as filter medium，and the tubular ultrafiltration membrane with a membrane aperture of 30 nm as the membrane module，this paper explored the influencing factors of membrane fouling behavior and membrane flux in cross flow ultrafiltration membrane filtration. The results showed that because the biogas slurry contained extremely high MLSS concentration and the membrane pore diameter was very small，the main way to cause membrane pollution was that pollutants form a filter cake layer on the membrane surface. The resistance in filtration mainly came from the sum of membrane resistance and filter cake resistance. In cross flow filtration，the actual shear viscosity of biogas slurry would decrease with its high-speed movement， and tended to a certain value （1×10^-3 Pa·s），which showed that viscosity had no obvious effect on membrane flux. The transmembrane pressure difference and sludge concentration had a decisive influence on the membrane flux. The predicted value of the established mathematical model of membrane flux was in good agreement with the actual value（R ²>0.99）. The range of membrane flux of biogas slurry calculated by the model was 1.56×10^-6-3.37×10^-6 m³/（m²·s），and the average membrane flux was 2.28×10^-6 m³/（m²·s）. The sensitivity analysis of the influencing factors of membrane flux is made：when the process parameters change at 0-50%，the sensitivity of the parameters of membrane flux is in order of ΔP，μ，R _m and MLSS. When the process parameters vary from -50% to 0，the sensitivity of membrane flux parameters is μ，ΔP，R _m and MLSS.

Key words: kitchen waste biogas slurry, anaerobic membrane bioreactor, cross flow filtration, membrane flux

中图分类号:

X703

黄生林, 吴健, 陈卫华, 乐亮亮, 苏醒, 胡念, 陈小光. 餐厨垃圾沼液的超滤膜错流过滤数学模型[J]. 工业水处理, 2023, 43(9): 138-143.

Shenglin HUANG, Jian WU, Weihua CHEN, Liangliang LE, Xing SU, Nian HU, Xiaoguang CHEN. Mathematical model of ultrafiltration membrane cross flow filtration of kitchen waste biogas slurry[J]. Industrial Water Treatment, 2023, 43(9): 138-143.

https://www.iwt.cn/CN/Y2023/V43/I9/138

图/表 7

图1 沼液循环过滤工艺流程

Fig. 1 Biogas slurry circulating filtration process

图2 滤饼层形成示意

Fig. 2 Formation diagram of filter cake layer

表1 黏度对膜通量的影响

Table 1 Effect of viscosity on membrane flux

日期	μ _0沼/（Pa·s）	ΔP/Pa	MLSS/（g·L^-1）	J/（m³·m^-2·s^-1）
2022年4月22日	1.7×10^-2	2.5×10⁴	10.40	2.151×10^-6
2022年5月13日	1.05×10^-2	2.5×10⁴	10.36	2.155×10^-6
2022年5月19日	1×10^-2	2.5×10⁴	10.28	2.160×10^-6
2022年5月23日	9×10^-3	2.5×10⁴	10.43	2.145×10^-6
2022年6月2日	1.35×10^-2	2.5×10⁴	10.39	2.152×10^-6
2022年6月9日	1.6×10^-2	2.5×10⁴	10.34	2.155×10^-6

表2 参数求解所选两组数值

Table 2 Two sets of values selected for parameter solving

ΔP/Pa	MLSS/（g·L^-1）	J/（m³·m^-2·s^-1）
2.8×10⁴	8.15	2.7×10^-6
2.4×10⁴	9.18	2.2×10^-6

图3 不同污泥浓度情况下模型验证

Fig. 3 Model validation under different sludge concentrations

图4 不同跨膜压差情况下模型验证

Fig. 4 Model validation under different transmembrane pressure differences

图5 膜通量影响参数的灵敏度分析

Fig. 5 Sensitivity analysis of membrane flux influence parameters

参考文献 14

1	SHAHID M K， KASHIF A， ROUT P R，et al. A brief review of anaerobic membrane bioreactors emphasizing recent advancements，fouling issues and future perspectives［J］. Journal of Environmental Management，2020，270：110909. doi:10.1016/j.jenvman.2020.110909
2	DENG Haiqian， REN Huiling， FAN Jinzhou，et al. Membrane fouling mitigation by coagulation and electrostatic repulsion using an electro-AnMBR in kitchen wastewater treatment［J］. Water Research，2022，222：118883. doi:10.1016/j.watres.2022.118883
3	CHEN Linlin， CHENG Peijin， YE Lu，et al. Biological performance and fouling mitigation in the biochar-amended anaerobic membrane bioreactor（AnMBR） treating pharmaceutical wastewater［J］. Bioresource Technology，2020，302：122805. doi:10.1016/j.biortech.2020.122805
4	MANEEWAN P， SAJOMSANG W， SINGTO S，et al. Fouling mitigation in an anaerobic membrane bioreactor via membrane surface modification with tannic acid and copper［J］. Environmental Pollution，2021，291：118205. doi:10.1016/j.envpol.2021.118205
5	YOGARATHINAM L T， VELSWAMY K， GANGASALAM A，et al. Parametric analysis of lignocellulosic ultrafiltration in lab scale cross flow module using pore blocking and artificial neural network model［J］. Chemosphere，2022，286：131822. doi:10.1016/j.chemosphere.2021.131822
6	LÓPEZ-MURILLO L H， GRISALES-DÍAZ V H， PINELO M，et al. Ultrafiltration intensification by dynamic operation：Insights from hybrid modeling［J］. Chemical Engineering and Processing-Process Intensification，2021，169：108618. doi:10.1016/j.cep.2021.108618
7	YAO Wei， WANG Zhan， SONG Peng. The cake layer formation in the early stage of filtration in MBR：Mechanism and model［J］. Journal of Membrane Science，2018，559：75-86. doi:10.1016/j.memsci.2018.04.042
8	ZUTHI M F R， GUO Wenshan， NGO H H，et al. New and practical mathematical model of membrane fouling in an aerobic submerged membrane bioreactor［J］. Bioresource Technology，2017，238：86-94. doi:10.1016/j.biortech.2017.04.006
9	GAO Shujuan， ZHONG Chenyin， WANG Zhan. A model describing the pressure drops across the membrane and cake layers for constant flux cross-flow microfiltration process［J］. Journal of Environmental Chemical Engineering，2022，10（3）：107984. doi:10.1016/j.jece.2022.107984
10	李刚，樊耀波，袁栋栋. 膜污染中污泥层阻力模型及影响因素研究［J］. 青岛理工大学学报，2012，33（3）：54-59. doi:10.3969/j.issn.1673-4602.2012.03.013
	LI Gang， FAN Yaobo， YUAN Dongdong. Study on modeling and effects of the resistance of cake layer［J］. Journal of Qingdao Technological University，2012，33（3）：54-59. doi:10.3969/j.issn.1673-4602.2012.03.013
11	TAGHAVIJELOUDAR M， PARK J， HAN M，et al. A new approach for modeling flux variation in membrane filtration and experimental verification［J］. Water Research，2019，166：115027. doi:10.1016/j.watres.2019.115027
12	李岗，陈小光，周伟竹，等. 厌氧膜生物反应器及其膜污染探析［J］. 化工进展，2016，35（1）：269-276.
	LI Gang， CHEN Xiaoguang， ZHOU Weizhu，et al. A study on anaerobic membrane bioreactor and its membrane fouling［J］. Chemical Industry and Engineering Progress，2016，35（1）：269-276.
13	罗守靖，程远胜，单巍巍. 半固态金属流变学［M］. 北京：国防工业出版社，2011：10-15.
14	陈小光. 超高效螺旋式厌氧反应器三相流动特性的研究［D］. 杭州：浙江大学，2011. doi:10.1016/j.biortech.2012.02.044

[1]	潘伟亮, 谭秀晴, 欧阳荭霖, 颜山脊. 生物炭强化厌氧膜生物反应器处理废水性能的研究进展[J]. 工业水处理, 2024, 44(4): 38-45.
[2]	张里艺, 司泽田, 萧芳妙, 周传恩. 中空纤维真空膜蒸馏处理硫酸废液试验研究[J]. 工业水处理, 2024, 44(11): 93-98.
[3]	司马聪, 张新波, 程衍斌, 王慧中, 杜青, 钟玲玲, NGO Huu Hao. DcMFC-AnMBR耦合系统处理含磺胺嘧啶养猪废水的性能研究[J]. 工业水处理, 2024, 44(10): 68-75.
[4]	张淳, 赵晓丹, 宋欣, 赵琦琦, 陈承启, 杨春艳, 张茂楠, 夏庆, 周振. 纳滤处理燃机电厂清洗废液及膜污染研究[J]. 工业水处理, 2023, 43(7): 78-85.
[5]	陈妹, 杨阳, 王鑫. MEC耦合AnMBR技术在污水处理中的研究进展[J]. 工业水处理, 2022, 42(6): 1-9.
[6]	陈鹏,张绍青,张立秋,陈思宇,李淑更. MBR中膜污染表征手段的研究进展[J]. 工业水处理, 2021, 41(8): 25-33.
[7]	荆远,刘忠军,赵明慧,姬帅. 金属微孔膜在不同工业废水处理中的应用探索[J]. 工业水处理, 2020, 40(12): 60-63.
[8]	戴雨辰, 张显球, 杜明霞, 周健珍, 杨顺清. 磁化对纳滤膜通量和软化除盐的影响[J]. 工业水处理, 2017, 37(1): 34-36.
[9]	孙丽华, 段茜, 俞天敏, 田海龙, 张雅君. PAC-UF处理含蛋白质类溶液过程中的膜污染研究[J]. 工业水处理, 2016, 36(7): 25-28.
[10]	徐竟成, 郭浩博, 杨斯棋, 李光明, 黄翔峰. 微滤再生处理钛白粉生产三洗废水工艺研究[J]. 工业水处理, 2015, 35(11): 18-22.
[11]	袁博, 李靖, 郭强. 厌氧膜生物反应器在废水处理中的研究及发展方向[J]. 工业水处理, 2015, 35(10): 1-6.
[12]	宋数宾, 张伟军, 杨晓胤, 王东升. 膜处理乳化液废水过程中强化过滤的物理化学技术[J]. 工业水处理, 2013, 33(8): 6-10.
[13]	冯斐, 周文斌, 吴婷, 万金保. 厌氧MBR处理垃圾渗滤液的实验研究[J]. 工业水处理, 2012, 32(9): 38-40.
[14]	赖梅东, 裴廷权, 李旭宁, 梅立永, 刘欢. A²/O-MBR处理高浓度有机废水的影响因素与效果[J]. 工业水处理, 2012, 32(8): 30-33.
[15]	吴兆飞, 刘恩华, 刘建森, 杜启云. 纳滤技术在垃圾渗滤液深度处理中的应用[J]. 工业水处理, 2011, 31(9): 61-63.

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