%A5程模型综合应用_固废生物处理-环境生态

y ax e
b
cx
y x /(ax 2 bx c)
对数据进行了拟合，并获得了较好的结果。
模型存在的不足之处
目前国内外虽然在垃圾填埋气的产气预测方面做了一些 有益的探索，积累了定的理论和实践经验，但也存在着 一些不足之处. 国内的研究由于试验条件的限制，多是对填埋场产 气的某一方面进行研究，没有进行全面的综合比较，从 而不能准确掌握填埋气的产生情况及其影响因素和变化 规律， 研究的过程和方法多着重于现象的表述，往往 没有上升到足够的理论高度进行分析。
控制固体废物污染的技术政策
1 我国控制固体废物污染技术政策的产生 2 “无害化” 3 “减量化” 4 “资源化”
3R原则：reduce、reuse、recycle
1 我国控制固体废物污染技术政策的产生
我国固体废物污染控制工作起步较晚， 开始于80年代初期。由于技术力量和经济力 有限，近期内还不可能在较大的范围内实现 “资源化”。我国于80年代中期提出了以 “资源化”、“无害化”、“减量化”作为 控制固体废物污染的技术政策，并确定今后 较长一段时间内应以“无害化”为主。我国 固体废物处理利用的发展趋势必然是从“无 害化”走向“资源化”，“资源化”是以 “无害化”为前提的，“无害化”和“减量 化”则应以“资源化”为条件。
养分：当垃圾中有机质浓度增高时，甲烷的产量会升 高。垃圾厌氧分解过程中担负废物分解的细菌，需要 适当的养分(氮、磷、钾和其他物质)才能良好生长。 毒性物质的含量：许多毒素(如部分无机盐和有毒的 有机化合物)对微生物的生长不利，因而会降低填埋 场的产气量。 pH值: pH值的高低也影响甲烷的产生量，最宜于城 市生活垃圾发酵的pH 值介于6. 5~7. 2 之间，或在微 酸性情况下。
动力学模型
动力学模型多用来预测填埋气的产气率，比较典型的 模型如下: 1 Scholl Canyon模型 该模型(EMCON Associates，1976)是一种基质限制 型生物反应模型。模型假设经过很短的一段时间(可 以忽略不计)，填埋垃圾内部的微生物环境充分形 成，填埋气的产气率迅速达到最大值。此后，随着 有机物(反应基质) 的减少，产气率开始下降。其与 时间的关系符合一级反应的规律。该模型的产气率 变化只有一个阶段，用下面的公式表示。
化学处理：采用化学方法 破坏固体废物中的有害成 分从而达到无害化，或将 其转变成为适于进一步处 理、处置的形态。 热处理：通过高温破坏 和改变固体废物组成和结 构，同时达到减容、无害 化或综合利用的目的。热 处理方法包括焚化、热 解、湿式氧化以及焙烧、 烧结等。
固体废物处置方法
固体废物处置是指最终处置或安全处置， 是固体废物污染控制的末端环节，是解决固 体废物的归宿问题。 海洋处置：深海投弃、海上焚烧 陆地处置：土地耕作、工程库或贮留池 贮存、土地填埋、深井灌注
dL kL dt
dL kL dt
式中，t为时间，a；L为时间t 之后填埋气的产生潜力，L, 或剩余的有机物存量，kg；k为填埋气产气率常数，或有 机物的分解速率常数，a-1。 对上式积分得到
L L0 exp( kt )
式中，L0 为最终可产生的填埋气的总量。 所以已产生的填埋气的量为
5.4.2 厌氧分解产气模型
生活垃圾进入填埋场填埋几周后，填埋场内部的氧气 消耗殆尽，为厌氧发酵提供了厌氧条件，于是生活垃 圾中的有机可降解垃圾便开始了厌氧发酵过程，这一 过程可简单地归纳为两个基本阶段，如图所示：
填埋场气体的产量受到许多因素的影响，除了废物的 有机组成是气体产量的主要决定因素外，含水量、 温度和湿度也是影响填埋场气体产量的最重要因素 含水率: 水是影响填埋场内部细菌新陈代谢的中心 环节，当含水量高时，微生物、营养物和被降解废 物之间接触程度大，促进了微生物的代谢，填埋场 气体的产量提高。当湿度大于50%时，才能满足甲 烷生成的需要。 温度：微生物生长需要一定的温度。较高的温度有 利于甲烷的产生，产气最佳温度是40℃,40℃时的 产气速率是30℃时的3倍，是18.7℃时的7.8倍，当 温度升至55℃时，甲烷生产又停止了。有的研究认 为，42℃时甲烷的生产速率最高，但甲烷产生的总 量并不高，最佳产气温度应在34—38℃之间。
ln 50 k2 t99 / 100 t1 / 2
模型为不同的垃圾成分提供了参考的t1/2和 t99/l00值。 实 际应用中，可以根据垃圾的不同成分及含量来确定综合 的t1/2和 t99/l00值，从而预测填埋场各时期的产气率和已 产气总量。
3 Sheldon Arleta模型 该模型与Palos verdes 模型的原理相似. 在确定模型的 参数中，利用了G.M. Fair 和E. W. Moore (1932) 的关 于污泥厌氧降解试验的有关结论. 该试验研究了消化池 中污泥的产气量与时间的关系。试验曲线表明，污泥的 最大产气率出现在反应进行到14d 的时候，在第40天的 时候，总产气量达到了全都产气量的99%；因此 Sheldon Arleta 模型假设填埋场的最大产气量发生在 tmax=14/40=0.35t99/l00时，同时假设达到最大产气率时已 产气量为总可产气量的一半。 实际应用中， Sheldon Arleta 模型将垃圾分为易分解 的和较难分解的两类，通过不断调整二者的tl/2 和 t99/l00，使计算的总产气率与某厂时刻填埋场的实际总产 气率相等，从而确定模型，并对以后的产气率进行预测.
2 “无害化”
• 基本任务：将固体废物通过工程处理，
达到不损害人体健康，不污染周围的自然 环境(包括原生环境与次生环境)。
• 处理工程 ：垃圾的焚烧、卫生填埋、堆
肥、粪便的厌氧发酵，有害废物的热处理 和解毒处理等。
3 “减量化”
• 基本任务：通过适宜的手段减少和减
小固体废物的数量和容积。
固体废物进 Waste Classification)
按化学性质可分为有机废物和无机废物； 按形状可分为固体和泥状的； 按危害状况可分为有害废物和一般废物； 按来源可分为矿业固体废物、工业固体废物、城 市垃圾(包括下水道污泥)、农业废物和放射性固体废 物等。在固体废物中对环境影响最大的是工业有害 固体废物和城市垃圾。
4 我国产气模型研究 随着我国对垃圾卫生填埋方面的要求，国内的科研工作者 也做了大量的有关填埋气排放的研究和试验工作。 余国泰 (1997) 对我国46 个大中城市的垃圾产生状况进行 了统计，并根据IPCC推荐的公式估算了上述城市的甲烷 排放量。在国家环保局颁布的 中国垃圾填埋气体回收利 用国家行动方案中对我国垃圾填埋气的总排放量进行了估 算。浙江大学的徐新华等(1997) 也利用IPCC的公式对浙 江全省的甲烷排放进行了计算。 李雁. 张淑娟等 (2000) 对佛山市五峰垃圾场的cH4浓度随 时间的变化特征进行了监测和模拟，分别利用下列两式
或者
G 0.5 L0 exp[ k1 (t1 / 2 t )]
t t1 / 2
dL 对 k 2 L 积分，得到： dt
L 0.5 L0 exp[ k 2 (t1 / 2 t )]
或者
G L0 L L0 1 0.5 exp[ k 2 (t1 / 2 t )] t t1 / 2
固体废物处理方法
固体废物处理是指将固体废物转变成适于运输，利用、 贮存或最终处置的过程。 物理处理 化学处理 生物处理 热处理 固化处理
物理处理：通过浓缩或相 变化改变固体废物的结构， 使之成为便于运输、贮存、 利用或处置的形态。 生物处理：利用微生物分解 固体废物中可降解的有机 物，从而达到无害化或综合 利用。 固化处理：采用固化基材 将废物固定或包覆起来以降 低其对环境的危害，因而能 较安全地运输和处置的一种 处理过程。
• 实现战略
4 “资源化”
• 基本任务:采取工艺措施从固体废物中回收有 用的物质和能源 • 特点:保护和延长原生资源寿命，保证资源永 续，节省投资，降低成本，减少环境污染，保 持生态平衡 • 原则：技术是可行的；经济效益比较好，有较 强的生命力，废物在排放源就近利用可以节省 贮放、运输等过程的投资，“资源化”产品应当 符合国家相应产品的质量标准。
dG k1L dt
模型同时假设在已产生的气量达到全部可产气量的一半 时产气率达到最大值，产气率的变化开始从第一阶段转 为第二阶段。此时的时间计为t1/2，即有当t= t1/2时， G=0.5L0，同时设当t=0时，G=G0 对上式积分并利用初始条件和上述假设，得到
G G0 exp( k1t )
G L0 L L0 [1 exp( kt )]
式中，G为时间t 之前已产生的填埋气的量，L。
G L0 L L0 [1 exp( kt )]
因此填埋气的产生速率可以表示为
dG dL kL kL0 exp(kt ) dt dt
对于多年连续填埋的情况，可以按照上式计算出每年填埋 垃圾的产气量并累加得出总的产气量。对于产气率，可以 采用加权平均法得出，将垃圾的总质量按照填埋时间分成 若干分包，计算公式如下。 Q ri k i L0 i exp( k i t i ) 式中，Q 为填埋气的平均产气率，L/(kg.a)；n为分包垃圾 的数量；ri为第i 分包垃圾质量占总垃圾质量的比例，%； ti为第i分包垃圾的已填埋时间，a；ki为第i 分包垃圾的产 气率常数，a-l 。
2011年度春季学期
教 师：钱 智 单 位：资源与环境学院 办公室：教学楼 216 邮 箱：qianz@
2011年5月
第五章 环境工程数学模型综合应用
5.1 污染物输移模型(环境质量基本模型) 5.2 气液传质模型 5.3 大气扩散模型 5.4 固体废弃物处理模型 5.5 环境生态学数学模型
G 0.5 L0 exp[ k1 (t1 / 2 t )]
t t1 / 2
t t1 / 2