庄 彦,刁文彬
(1.安徽工商职业学院电子信息系,安徽合肥231131;2..合肥市环境研究所,安徽合肥231131)
基于物联网的废水污染源分析研究
庄彦1,刁文彬2
(1.安徽工商职业学院电子信息系,安徽合肥231131;2..合肥市环境研究所,安徽合肥231131)
物联网技术的发展与应用,促进了智能化生活、生产水平的提高.工业生产与环境保护协调发展是人们一直比较关注的问题,本文以某酿酒厂的废水污染源分析为例,阐述了物联网在环境监测中的应用,推动了环境保护的信息化水平,对相关产业应用有一定的示范和带动作用.
物联网;污染源分析;环境监测
目前,环境保护已经成为整个社会关注的热点,社会的进步离不开现代化工业生产,而工业生产带来的环境问题不容小视.如何在社会的快速发展中保护好我们赖以生存的环境,需要我们不断的去研究,将我们先进的信息科技水平应用到环境保护中去,近几年,物联网技术已经应用到环境监测的各个方面,本文案例中的酿酒厂,利用物联网技术在水质监测、污水处理、噪声监测等方面进行数据采集、适时进行环境监测,取得了非常好的效果.
2.1物联网的体系架构
物联网的体系架构主要有三层,分别是感知层、网络层及应用层.感知层应用的主要器件是传感器,通过传感器采集环境中各种数据信息;网络层主要借助现有的网络通信,比如无线网、移动网、互联网、广电网等实现信息的传输;应用层主要表现为物联网技术在实际生产、生活中的应用,主要形式有现代化生态农业、环境监测、工业监控、智能交通、智能家居等方面.
2.2物联网在环境监测中的应用
物联网技术在环境监测中的应用主要是通过传感器进行环境中各种数据系信息采集,目前已经应用在空气监测、水质监测、工业污染监测、废水污染监测等多个方面.本案例中的酿酒厂在水质、噪声、大气监测等方面都使用了物联网技术,通过传感器进行数据采集.下面案例中对酿酒厂进行废水污染源分析就是基于物理网技术采集到的数据,物联网技术在环境保护中发挥着坚实的作用.
3.1案例简单介绍
本酿酒厂是一家白酒生产企业,生产线年产白酒上万吨,企业拥有员工380余人,现就以本酿酒厂为案例,基于物联网技术采集到得数据,对该酿酒厂废水污染源进行分析.
3.2酿酒厂用水量分析
本项目总用水量为122.37t/d,年用水量约36711吨(年工作日300天),项目具体用水量如下表3-1所示.
3.3水平衡计算
该酿酒厂厂区采用雨、污分流制,雨水通过市政雨水管网直接排放到河流,厂区产生的洗瓶水用作冷却系统补水;锅底水(W3)、清洗设备废水(W1)、刷甑废水经自建的污水处理设施处理后汇同其他生产废水及生活污水排入污水处理厂处理.根据HJ575-2010《酿造工业废水治理工程技术规范》中的要求,本项目污水站拟采用高浓度工艺废水水解酸化预处理+QIC厌氧罐+SBR工艺.本酿酒厂水平衡图详见下图1所示.
表3 -1本案例用水情况分析表
3.4废水污染物产生情况
该酿酒厂各类废水中污染物产生情况分析如下:
(1)冷却系统冷却水.冷却水从冷凝器中带走一部分热能,循环使用,每天补充新鲜水,有少量外排,污染物浓度非常低.
(2)刷甑废水.不锈钢锅甑刷洗过程中产生的废水,COD、BOD5含量较高.
(3)清洗设备用水.设备和场地清洗产生的废水中混有很多天然有机物,废水中COD含量高.
(4)锅底水.锅底水是酒生产过程中的主要污水污染源,锅底废水COD浓度高达40000mg/l左右;BOD5高达5000mg/l左右;SS浓度高达1000mg/l.
根据与其他同种类、同规模酒厂类比,本项目废水中污染物的浓度产生情况详见表3-2.
3.5废水污染防治措施及污染物排放情况
图1 全厂水量平衡图
表3-2 项目搬迁后全厂废水产生情况单位:mg/lPH除外
根据本案例废水水质特点,同时根据HJ575-2010《酿造工业废水治理工程技术规范》中的要求,拟采用高浓度工艺废水水解酸化预处理+QIC厌氧罐(内循环厌氧反应器)+SBR工艺对项目区产生的各项废水进行处理,处理合格后经厂区设置的统一废水总排口排放到污水管网,最后流入河流.案例废水经污水处理站处理后,废水污染物排放情况见表3-3:
表3 -3项目废水污染物排放情况表单位:mg/lPH除外
由上表可见,案例区废水经污水处理设施处理后,主要污染物排放浓度能够达GB27631-2011《发酵酒精和白酒工业水污染物排放标准》中企业水污染物间接排放限值后经市政污水管网排入河流,对地表水环境产生的影响不大.
物联网技术在环境监测中的应用在我国目前还是处于起步阶段,利用物联网技术进行环境监测打破了传统的环境监测模式,使环境监测工作向智能化发展,提高了工作效率,降低了工作量,同时所采集到得数据更精确.环境保护是一项长期持久的工作,需要我们大家共同努力,逐渐在技术上取得创新,促使社会进步和环境保护协调发展.
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1673-260X(2016)03-0050-03
2015-12-30
安徽高校自然科学研究重点项目(KJ2015A419);安徽省质量工程大规模在线开放课程(MOOC)示范项目(2015mooc183);2015安徽省级质量工程《信息类卓越技能型人才计划》项目(2015zjjh067)