用升流式厌氧污泥床处理高盐度稠油采出水研究

刘春爽，赵东风，国亚东，蔡芸

（中国石油大学化学化工学院，山东青岛 266580）

用升流式厌氧污泥床处理高盐度稠油采出水研究

刘春爽，赵东风，国亚东，蔡芸

（中国石油大学化学化工学院，山东青岛 266580）

采用升流式厌氧污泥床（UASB）处理低营养盐高盐度稠油废水，采用BP神经网络建立UASB反应器处理高含盐油田废水的数学模型，以三维谱图为基础，直观表征各主要影响因子对系统运行效果的影响过程，得到反应器运行调控优化对策。结果表明:在m（COD）∶m（TN）∶m（TP）为1200∶10∶1（其中COD为化学需氧量，TN为总氮，TP为总磷）、含盐量为1.50%、进水COD负荷为0.80 kg/（m3·d）的条件下，COD去除率能够达到70%，原油平均去除率达到70%;UASB反应器能够在低营养条件下高效处理高含盐油田废水;以分离权法为依据，得出水力停留时间（tHRT）为限制因子，各影响因素相对重要性依次为tHRT、进水盐度、进水COD、进水pH值。

油田废水;升流式厌氧污泥床;高含盐废水;BP神经网络

油田废水中含有大量降粘剂、破乳剂和絮凝剂，可生化性差［1－2］，还含有高盐度和低营养盐［3］。处理低营养高盐度稠油采出水多以好氧工艺或组合工艺为主，较少有厌氧处理工艺的报道［4－10］，研究重点集中在耐盐微生物的驯化或耐盐菌种的分离筛选。笔者采用UASB反应器处理稠油采出水，考察其在低营养盐条件下处理高含盐废水的效能;建立BP人工神经网络模型，以分离权法为依据，分析影响低营养盐高盐度稠油采出水处理效果的限制性因素及其影响方式，提出UASB处理系统高效稳定运行的调控方式。

1 试验材料和方法

1.1 废水水质

试验所用油田采出水取自山东某采油厂，废水密度1.01 g/cm3，蜡质含量2.1%，黏度50.5 mPa· s，含盐量1.15%～1.50%，BOD与COD比值约为0.18。m（COD）∶m（TN）∶m（TP）为1200∶10∶1（其中TN为总氮，TP为总磷）。试验分为6个阶段进行，每个阶段运行条件及其出水水质见表1。试验过程中进水pH值在7.8～8.2。

表1 试验运行条件Table 1 Operation conditions in this experiment

1.2 反应器

试验采用的UASB反应器，总容积2.25 L，有效容积1.4 L。从底部通过蠕动泵连续进水，反应器上部设有气、液、固三相分离器，出水经部分回流后外排。反应器外侧缠绕电热丝并通过温控仪控制反应器温度在（30±1）℃。反应器接种污泥部分取自采油厂污水处理车间，其余取自青岛城市污水厂，污泥经充分混合后接种于反应器内，接种污泥VSS为3.3 g/L。

1.3 分析方法

COD采用密闭回流滴定法测定［11］;液相末端产物采用气相色谱法测定（SP－502气相色谱仪）;气相末端产物采用气相色谱测定（美国Agilent4980DGC）;pH值采用pHS25型酸度计直接测定。颗粒污泥形态分析采用扫描电镜分析，颗粒污泥中金属元素分析采用电感耦合等离子体发射光谱仪（SKYRAY ICP－2000）进行，其他常规指标分析参照《水和废水监测分析方法》。

2 结果分析

2.1 UASB反应器处理效果

反应器COD处理效果如图1所示。在tHRT=48 h，进水COD由150增加到500 mg/L对COD去除效果影响不大，COD去除率在88%以上，有机物去除效果较好，低营养盐条件并未对有机物的去除产生任何影响。此时有机负荷fOLR为0.25 kg/（m3· d）。此后，逐步缩短进水tHRT，考察tHRT对反应器有机物去除效果。当tHRT降低到24 h，fOLR为0.50 kg/（m3·d），COD经过短暂的降低后，很快稳定在约77.08%。继续降低tHRT到15 h，fOLR提高到0.80 kg/（m3·d），COD去除率稍有下降，维持在70%。进一步降低tHRT到8 h，系统有机物去除效果明显下降，COD去除率仅为55%。整体上，UASB系统运行效果较好，在有机负荷高达0.80 kg/（m3·d）， COD去除率高达70%。Ji等［12］采用ABR处理油田采出水时，COD去除率约为65%。低营养盐和高含盐量（1.5%）的水质并未对有机物去除产生明显影响。且在进水总氮、总磷和m（COD）∶m （TN）∶m（TP）分别为4.18 mg/L，0.42 mg/L和1200∶10∶1的条件下，出水总氮、总磷和m（COD）∶m （TN）∶m（TP）的值分别达到0.65 mg/L，0.26 mg/L和800∶2.5∶1。与进水水质相比，出水水质有所改善，COD与总磷的比例明显提高，并达到进水的1.5倍。试验过程中出水pH值在7.0～7.5，略低于进水的pH值。

图1 试验过程中COD去除效果Fig.1 COD rem oval during experiment

反应器原油去除效果如图2所示。进水原油质量浓度在50.5～150.4 mg/L，去除率稳定在70%以上，进水原油质量浓度并未对原油去除效果产生影响，tHRT对原油降解影响不明显，在tHRT由48 h降低到8 h，原油去除率由原来的85%仅降低到70%。此外，在第88和106 d，进水原油质量浓度发生波动时，反应器出水原油质量浓度仍然稳定，此时原油去除率达到最大，这说明UASB反应器不仅具有耐有机物冲击负荷的能力，在本研究中同时也具有耐原油冲击负荷的能力。

图2 试验过程中原油去除效果Fig.2 Oil removal during experiment

反应器运行过程中有颗粒污泥形成。与以往UASB反应器内颗粒污泥不同，本研究的颗粒污泥以深红棕色为主，并伴有少量灰色污泥，这可能是污泥中含有大量的具有高效降解石油烃能力的红色假单胞菌（Rhodopseudomonas sp.）所致［13－14］。污泥的金属元素分析表明，颗粒污泥内含有大量的Ca、Fe和Mg等金属元素，这些元素的存在对颗粒污泥形成具有促进作用，如Ca2+和Mg2+能够中和污泥表面的负电荷，从而促进细菌的凝聚。Ca2+还可以在细菌表面形成CaCO3，从而增加颗粒污泥的机械强度。

2.2 BP神经网络模型的建立

综合考虑进水pH值、tHRT、进水COD，进水盐度，建立UASB反应器处理低营养高含盐稠油采出水的BP神经网络模型。神经网络拓扑结构如图3所示。共包括一个输入层，一个输出层和一个隐含层。输入层中含有进水COD、盐度、tHRT和pH值4个输入值，输出层为COD去除率。隐含层激励函数选取正切S型函数tansig（n），输出层选取线性函数purelin（n）。选用反应器各阶段前10 d数据作为训练数据，模型的学习速率为0.8，网络总体误差为0.01，训练经5026步完成，确定隐含层的神经元数目分别为8。用建立的BP神经网络模型预测UASB反应器各阶段后10 d数据运行效果，预测值和试验值吻合效果较好，平均误差分别为0.27%（图4），说明BP神经网络所建立的UASB试验模型是实用的，能够很好的预测和评价UASB反应器处理低营养高盐度稠油采出水的效果。

图3 试验过程中神经网络拓扑结构Fig.3 Topological architecture of BPNN model in experiment

2.3 UASB反应器运行主要因子识别

以所建立的BP神经网络模型为基础，采用分离权法分析UASB反应器处理低营养盐高盐度油田废水的主要影响因素，计算公式如下:

式中，Wih为输入层与隐含层之间的权值;nh、ni分别为隐含层与输出层的神经元数目。

图4 试验值和BP神经网络模型预测值对比Fig.4 Comparison of experimental values and BPNN values of COD removal rate

计算结果表明，进水COD、pH值、盐度和tHRT对COD去除效果的影响值分别为25.20%、27.21%、7.22%和40.37%。4个因素相对重要性依次为tHRT、进水盐度、进水COD、进水pH值。tHRT对反应器运行效果的影响最大，在运行过程中应严格调控;pH值在试验阶段（6.8～7.2）对COD去除影响较小，为非限制性因素。进水COD和盐度对反应器运行有一定影响。

为更为直观地表征主要影响因子tHRT和盐度对反应器运行效果的影响，设定进水COD质量浓度为500 mg/L，进水pH值为8.0，连续改变tHRT和盐度的输入值，与最终输出COD去除率一起，绘制三维谱图，结果见图5（a）。UASB系统的COD去除率随着盐度的降低和tHRT的增大而增大。从曲线的斜率可以看出，较短tHRT的情况下，反应器对盐度的变化更加敏感;当tHRT＞24 h时，反应器的运行效果几乎不受pH值的影响。所以，当处理高含盐度废水时，应适当增加tHRT可降低盐度对运行效果的影响。同样，设定进水盐度1.5%，进水pH值为8.0，进水tHRT和COD对反应器运行效果见图5（b）。在进水COD质量浓度低于300 mg/L时，tHRT对系统的影响很小，不是限制性因子。其原因是此时系统的负荷较低，有较大的耐受空间。当进水COD质量浓度高于300 mg/L时，特别是在400～500 mg/L时，在tHRT从16 h减小到8 h的过程中，系统COD去除率急剧降低。此时，系统正处于可承受负荷范围的边缘，如进一步缩短tHRT，系统将有恶化的趋势。建议进水盐度1.5%、进水pH值为8.0、tHRT=8～16 h、进水COD质量浓度控制在300 mg/L以下。此外，由于系统对进水tHRT的敏感程度要大于COD，当系统从过高负荷状态向低负荷恢复时，增加进水tHRT要比降低COD的效果好一些;增加系统的负荷时，增加进水COD要比减小tHRT更能降低对系统的影响。

图5 关键影响因素对COD去除效果的影响Fig.5 Impact of key process parameters on COD removal

3 结论

（1）在m（COD）∶m（TN）∶m（TP）为1200∶15∶1、含盐量为1.50%的低营养盐高盐度条件下，UASB反应器进水有机负荷高达0.80 kg/（m3·d）时，COD去除率可达70%，平均原油去除率达到70%，表明UASB反应器对低营养高盐度稠油采出水具有较好的去除效果。

（2）UASB反应器在低营养条件下高效处理高含盐油田废水的影响因素由大到小依次为tHRT、进水盐度、进水COD、进水pH。

（3）较低tHRT的情况下，反应器对盐度的变化更加敏感;当tHRT＞24 h时，反应器的运行效果几乎不受盐度变化的影响。

（4）进水盐度1.5%、进水pH值为8.0、tHRT=8～16 h时，COD最佳控制范围在300 mg/L以下。

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Study on treating high salinity wastewater from heavy oil production w ith up-flow anaerobic sludge blanket reactor

LIU Chun－shuang，ZHAO Dong－feng，GUO Ya－dong，CAIYun
（College of Chem ical Engineering in China University of Petroleum，Qingdao 266580，China）

An up－flow anaerobic sludge blanket（UASB）reactor was applied to treat the low nutrient and high salinity wastewater from heavy oil production process.A modelwas developed for the UASB reactor using the back propagation neural network（BPNN）theory.The impacts of various process parameters on UASB reactor performance were described based on three－dimensional graphs and the reactor operation control strategieswere gained.The results indicate that under the COD∶TN∶TP ratio of1200∶10∶1，high salt concentration of1.50%and influentCOD loading rate of0.80 kg/（m3·d）condition，the COD removal could reach 70%and average oil removal rate was70%.UASB could be used to treat low nutrientand high salinity heavy oil－produced wastewater efficiently.Based on the partitioning connection weights，the tHRTis the key factor and the comparative influences on the performance are:tHRT＞salinity＞COD＞pH.

oilfield wastewater;up－flow anaerobic sludge blanket;high salinity wastewater;back propagation neural network

X 74;TQ 09

A

10.3969/j.issn.1673－5005.2012.05.030

1673－5005（2012）05－0160－04

2012－05－10

中石油科学研究与技术开发项目（2008D－4704－2）

刘春爽（1981－），女（汉族），黑龙江鸡西人，讲师，博士，研究方向为生物技术在环境保护中的应用。

（编辑 刘为清）