气浮-加载絮凝-零价铁过滤处理煤矿矿井水技术研究

来源 :中国矿业大学(北京) | 被引量 : 0次 | 上传用户:kl7aa
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近年来,随着我国经济建设不断推进,煤炭作为我国主体能源,在我国一次能源生产和消费占比中始终保持在高位。伴随着煤炭开采,就会排放大量矿井水,矿井水直接排放不仅污染环境,还会造成水资源的巨大浪费。同时,由于我国高端装备制造水平的不断提升,井下开采综采化率与煤炭产量亦不断提高,导致外排矿井水具有了一些新特点,主要表现在:①大型综采设备和液压支架的“跑、冒、滴、漏”现象使矿井水中乳化油含量增加。②采掘速度的提升使矿井水中悬浮物以及与水文地质条件有关的特殊污染物浓度提高,这些新特点造成传统矿井水处理工艺在运行中出现诸多问题。另外,中西部地区作为我国煤炭主产区,矿井水作为一种生态补水,当地普遍要求煤矿企业外排水需满足《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)中Ⅲ类水体要求,对水中含有的石油类和特殊污染物(如硒、砷、汞等)均规定了限值,其他地区则要求外排水需满足《煤炭工业污染物排放标准》(GB20426-2006)。同时,若矿井水进行井上或井下回用,各回用途径均对水中悬浮物和乳化油含量作出要求。矿井水所具有的新特点以及未来水质标准的日趋严格,对水处理装备的处理效果和集成程度提出了更高要求。因此,开发出一种能够适应矿井水新特点的,满足不同地区不同水质要求的,兼具工艺流程短、占地面积小、耐冲击负荷强且具有相当智能化的集成化装备就格外重要。本文以陕西省紫阳县某煤矿矿井水作为研究对象,该矿井水中乳化油、悬浮物和硒含量超标,通过工艺比选确定采用气浮-加载絮凝-零价铁过滤工艺对该矿井水进行处理,以达到相关排放标准。在气浮单元中,针对传统溶气释放器所存在的诸多问题,设计出一种新型溶气释放器,对该释放器气泡生成与变化机理进行探究,归纳相关设计方法,经小试试验筛选出最优破乳药剂和复配配方,并与传统TV型释放器比较乳化油去除效果。采用加载絮凝单元去除水中的高浓度悬浮物,经一系列因素筛选试验确定各因素之间的交互关系并得到最优反应条件。在该条件下,观察絮体的分形维数、回转半径、孔隙率和特征长度等形态特征,分别采用普通与改进有限扩散凝聚(DLA)模型对生成絮体形态特征进行对比,推导出普通絮体和加载絮体沉降速率方面的差异,并通过沉降试验验证;依据斜管沉淀模型比较了普通絮凝和加载絮凝在沉淀总效率上的差异,验证加载絮凝对斜管堵塞的缓解效果。对于水中的硒,采用零价铁过滤的方法去除,考察了不同反应条件对硒去除率的影响,并采用扫描电子显微镜(SEM)和X射线衍射分析(XRD)方法对除硒前后零价铁性质变化进行表征。根据气浮单元、加载絮凝单元和零价铁过滤单元小试试验结论,使用中试试验装置进行验证性运行,分别采用反相传播人工神经网络(BPNN)、广义回归人工神经网络(GRNN)和径向基函数神经网络(RBFNN)对运行数据进行拟合,确定了最优智能化控制方法。通过上述研究得出以下主要结论:(1)释放器软管中气泡的大小和数量是水空化因素、气液传质因素和气泡间的聚并因素共同作用的结果,而释放器的孔径、管径和溶气压力等条件均会对以上因素产生影响,进而改变释放器的处理效果;通过比较数值计算粒径与实际出口处释放气泡的粒径,可知采用的计算方法具有相当的准确性,可用来指导工程实践应用;通过小试试验,确定最优破乳药剂配方为AR:PFS:PAM=10mg:40mg:0mg,采用连续试验的方式,认为新型释放器的乳化油去除表现优于传统TV型溶气释放器。(2)在影响加载絮凝和普通絮凝出水水质的诸多条件中,混凝剂投加量、絮凝剂投加量、熟化池搅拌强度、注射池搅拌强度均对出水水质有显著影响。在最优反应条件下,改进DLA模型生成的絮体与实际絮体在形态特征方面具有较好的吻合性,通过沉降速率试验观察到加载絮体和普通絮体理论沉速值和实测沉速值拟合曲线之间的差距较小,说明理论计算方法可以有效表示絮体的实际沉降过程;通过理论分析和试验结果得出加载絮凝的实际沉淀总效率高于普通絮凝实际沉淀总效率的结论,并认为加载絮凝可以有效缓解沉淀池斜管积泥和堵塞现象的发生。(3)零价铁除硒过程中滤料回流对滤层中的滤料均质和单质硒的分离具有重要影响;滤池滤速、滤层高度和停留时间对硒的去除率均有重要影响,滤速上升会显著降低硒的去除率;在一定范围内,滤层高度的增加将可使含硒矿井水中硒的去除率增加,但当超出一定范围时,则硒去除率随滤层高度的增加而减少;对于接触时间,随着时间的延长,滤料对水中硒的去除率会逐步提高。滤料回流对过滤时间有显著影响,当滤料回流时,随过滤时间的延长,滤池硒去除率始终保持稳定状态;当滤料不回流时,随过滤时间的延长,硒的去除率呈下降趋势,但与传统除铁锰滤池相比,降幅较小,说明该滤料具有除硒容量高、使用寿命长的特征。(4)分别采用BPNN、GRNN和RBFNN三种人工神经网络拟合中试装置的参数关系,从R2和RMSE两个指标可知,RBFNN的表现均好于另外两种人工神经网络。通过人工神经网络控制与小试试验最优反应条件对比,认为造成结果差异的原因在于处理规模的差异,较少的处理规模更有利于药液溶液与原水的混合,混匀时间更短,反应也更为充分。较大的处理规模则意味着需要更大的搅拌强度,则接近搅拌桨叶处将拥有更大的水力剪切力,不利于絮体的生成与持续生长。
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