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基于逾渗理论的深床过滤过程研究

发布时间:2018-03-14 02:31

  本文选题:深床过滤 切入点:截留 出处:《哈尔滨工业大学》2015年博士论文 论文类型:学位论文


【摘要】:以砂滤为代表的深床过滤是工业上传统的过滤操作,因其结构简单,过滤效果好,运行费用低,在水处理领域被广泛采用。为了深入了解深床过滤机理,并指导过滤工艺的设计和操作,人们建立了众多深床过滤理论。它们主要通过研究过滤滤料间隙中悬浮颗粒的沉积来建立出水浊度的宏观经验公式,没有揭示过滤的微观过程和本质。针对随机Voronoi网格与深床过滤滤料孔隙结构相似性、以及逾渗模型中的逾渗过程与深床过滤中悬浮颗粒堵塞孔道过程的相似性,基于逾渗理论建立了截留机制主导的深床过滤微观模型,并通过逾渗理论分析、小试实验、深床过滤的数值模拟对所建模型进行验证分析,最后给出了两个该模型在实际工程中应用实例。由于现有理论对实验数据的解释存在缺陷,而逾渗模型与过滤过程又非常类似,因此,基于逾渗理论分析建立了宏观过滤系数λ与微观参数如孔径分布(pore size distribution,PSD)、悬浮物粒径(rs)和有限集团分布函数ns(p)间的关联公式。针对各种网格的座逾渗研究了ns(p)的统计行为,并建立描述ns(p)的方程log[ns(p)]=a(p)·s+b(p,d)·logs+c(p,d,z),研究了方程系数和占据比例p,网格维度d以及网格配位数z之间的关系。结合ns(p)的结果得到了截留机制下过滤系数与微观参数的逾渗过滤模型,即λ=K?(1-fl*)β。基于过滤集团结构的细致分析获得了归一化出水悬浮物浓度(Ce/C_0)的计算公式。对于幂律公式以及基于过滤集团结构分析的公式,PSD是个非常关键微观参数,PSD参数对两公式的敏感性分析表明,前者随μ的增加将导致幂指数的衰减,而σ的增加将导致幂指数的增加;后者随着μ的增加,预测Ce/C_0对于同样大小rs是增大的,随着σ的增加,预测Ce/C_0对于同样大小rs是减小的。为验证模型,建立了一个截留机理主导的深床过滤小试装置,使用不同的单分散的悬浮物颗粒通过玻璃珠堆积形成的多孔滤料柱并监测进出水悬浮物浓度。通过3种方法即堆积法,基于笛卡尔理论的Monte Carlo拉丁超立方抽样法和基于平行管模型(parallel tube model,PTM)的方法估计了多孔滤料的孔径分布,并用现有的理论如经典过滤理论,平行管模型等理论对实验结果进行分析,结果表明它们预测出水浓度与实验值一致,但拟合的两个孔室间的平均距离远大于平均孔径和滤料颗粒的粒径,这与实际情况不符。采用目前的网格模型预测出水浓度也与实验值也不相符。对于本文的理论模型,采用小试实验数据和文献中的数据进行了验证,结果表明计算的结果与实验结果基本相符。为了进一步验证逾渗过滤模型,并考查微观参数的作用机制,建立了截留机理主导过滤过程数值模拟模型,研究了一些模拟参数如网格类型,网格配位数z,PSD,粒子捕捉机制等对数值模拟结果的影响,寻求最优模拟条件。研究发现通过网格模拟获得的不同尺寸rs对应Ce/C_0符合前面的幂律公式。PSD参数相同时,同一网格的最小捕捉机制下模拟数据拟合的幂指数大于最大捕捉机制,不同网格同一尺寸rs对应的Ce/C_0和拟合的幂指数随着z的增加而增加,这种趋势在最小捕捉机制中更明显。PSD参数相同时,模拟参数如网格类型,网格配位数z,粒子捕捉机制对数值模拟影响对最终可归结为总捕捉概率。PSD参数变化将会改变通道流量和通道类型权重,由此来影响网格上过滤过程数值模拟结果。当采用合适模拟条件,模拟的数据和实验结果基本一致。对于本文的实验条件下模拟,考察了多种2D和3D网格,结果表明模拟条件采用最大捕捉机制,网格BCC网格(z=8),PSD使用PTM方法来估计,模拟的归一化出水悬浮物浓度和幂指数(0.878±0.031)与实验值(0.872±0.278)基本一致。最后,将逾渗过滤模型用于实际工艺中滤料过滤效果预测,判断其级配合理性。对于给定的滤料和悬浮物分布,将逾渗过滤模型结合过滤实验结果估计了滤料的孔径分布,并与其他方法获得孔径分布参数进行比较和过滤计算机模拟验证,探索该方法的可行性;基于前面的逾渗过滤模型,还导出了深床过滤多分散悬浮物颗粒的出水粒径分布公式,并进行了数值模拟验证。由此可得出滤料对悬浮物截留的尺寸和效率来判断滤料级配是否合理。针对现有理论的缺陷,阐述了逾渗模型集团的分布特征,将其应用于深床过滤的研究,建立了截留机理主导深床过滤理论和数值模型,明确了微观参数作用机制,并通过了实验和模拟的验证。本文的研究揭示了深床过滤的微观过程,其结果可在实际过滤中应用,这对于理解过滤本质和指导优化过滤操作具有显著理论和现实意义。
[Abstract]:......
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TQ028.53

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本文编号:1609207

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