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金属镍由于其质地坚硬且具有能够高度磨光、化学稳定性好、耐腐蚀等优点,被广泛应用到金属表面修饰处理中[1]。利用镍进行金属表面修饰处理过程中会产生大量的含镍废水,由于废水中含有的镍离子不能被环境中生物所降解或固化,故存在随着食物链而不断被富集的风险[2]。由于镍是常见的致敏性金属,环境中不断累积的镍将对环境和人类产生严重的危害[3-4]。因此,镍被我国列为典型重金属污染物,属于第一类污染物,在排放前必须进行严格的处理达到国家的排放标准后才能排放。现有的含镍废水常用处理方法有化学沉淀法[5-7]、混凝法[8]、吸附法[9-11]、离子交换法[12-13]、电解法[14-16]和生物法[12-13]等。其中,化学沉淀法由于操作流程简单、运行管理要求低,已被广泛推广到工业应用中。然而,单独的利用化学沉淀处理含镍废水的效果和效率均不能较好的达到生产的要求。
为了提高处理效果,可采用化学沉淀螯合絮凝法来处理含镍废水。生物絮凝剂由于去其具有无毒性可被降解、絮凝效率高等优点,在絮凝处理重金属废水中得到了广泛的关注[17]。已有研究[18]表明,微生物分泌的多糖和蛋白质等具有良好的絮凝能力,脱水污泥中包含有大量的蛋白质和多糖类物质,是制备生物絮凝剂的潜在原料。已有研究人员利用脱水污泥为原料发酵生产生物絮凝剂,然而该方法操作复杂,且耗时较长,培养条件苛刻,制备成本较高。因此,直接提取脱水污泥中的有效絮凝成分成为了降低生物絮凝剂成本的理想方法。
本研究以脱水污泥为原料,提取生物絮凝剂,考察了不同提取方法对脱水污泥中絮凝有效成分的提取影响,确定了最优的脱水污泥提取絮凝剂方法,以期降低生物絮凝剂的生产成本;同时,采用化学沉淀螯合生物絮凝的方法处理含镍废水,考察了不同化学沉淀剂与生物絮凝剂螯合工艺处理含镍废水的能力,并且采用Plackett-Burman设计法结合响应曲面法筛选优化了化学沉淀螯合生物絮凝处理含镍废水的工艺参数。本研究取得的结果可为化学沉淀螯合生物絮凝处理含镍废水的工业应用提供有效的数据参考。
响应面法优化化学沉淀螯合生物絮凝处理含镍废水
Optimization of Ni(II) wastewater treatment by the combination of chemical precipitation and bio-flocculation using response surface methodology
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摘要: 采用化学沉淀螯合自制生物絮凝的处理工艺处理含镍的模拟废水。首先,考察了不同的提取方法对脱水污泥提取的生物絮凝剂的絮凝效果的影响,进而确定生物絮凝剂的提取方法。然后,考察了不同的化学沉淀剂与生物絮凝剂组合处理含镍废水的能力,并采用Plackett-Burman设计法结合响应曲面法筛选优化了化学沉淀螯合生物絮凝处理含镍废水的工艺参数。结果表明:在碱性条件下,以80 ℃加热10 min,再以12 000 r·min−1离心10 min的提取条件下提取的生物絮凝剂絮凝效果较好,氢氧化钙作为沉淀剂能更有效提高化学沉淀螯合生物絮凝处理含镍废水的处理效果,处理工艺的主要影响因素为氢氧化钙的投加量和生物絮凝剂的投加量,其处理50 mg·L−1含镍废水的最优的处理工艺参数为氢氧化钙投加量为50 mg·L−1,生物絮凝剂投加量为73.35 mg·L−1,在此条件下,Ni(Ⅱ)的去除率可达99%以上。Abstract: The combined process of chemical precipitation and flocculation with self-made bio-flocculant was used to treat Ni(Ⅱ) wastewater. Firstly, the impact of extraction methods on the flocculation effects by the bio-flocculant extracted from dehydrated sludge were investigated to determine the best extraction method. And then, the performance of Ni(Ⅱ) wastewater treatment by the combined process of chemical precipitation and bio-flocculation was also studied, the process parameters were screened and optimized by the combination of Plackett-Burman design method and response surface method. The results show that best extraction methods for bio-flocculant were following: alkaline pHs, 10 min heating at 80 ℃, 10 min centrifugation at 12 000 r·min−1. And the calcium hydroxide as the precipitating agent could effectively increase the performance of Ni(Ⅱ) wastewater treatment. The result of Plackett-Burman design method shows that the dosages of calcium hydroxide and bio-flocculant were the main influence factors. At the optimum calcium hydroxide dosage of 50 mg·L−1 and bio-flocculant dosage of 73.35 mg·L−1 determined by response surface method, Ni(Ⅱ) removal rate could reach more than 99% for wastewater with Ni(Ⅱ) initial content of 50 mg·L−1.
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表 1 提取操作参数
Table 1. Extraction operation parameters
编号 pH 加热时间/min 超声时间/min 离心时间/min 1# 2 — 10 10 2# 2 10 10 — 3# 2 10 — 10 4# 7 — 10 10 5# 7 10 10 — 6# 7 10 — 10 7# 12 — 10 10 8# 12 10 10 — 9# 12 10 — 10 表 2 Plackett-Burman实验因素水平及编码
Table 2. Levels and factors of Plackett-Burman experiment
因素 编码 各水平编码取值 1 −1 重金属沉淀剂投加量/(mg·L−1) X1 50 25 氯化钙投加量/(mg·L−1) X2 50 0 生物絮凝剂的投加量/(mg·L−1) X3 100 50 絮凝搅拌强度/(r·min−1) X4 50 25 沉淀时间/min X5 30 10 虚拟变量1 X6 1 −1 虚拟变量2 X7 1 −1 表 3 Plackett-Burman实验设计及响应值
Table 3. Experimental design and response factors of Plackett-Burman experiment
编号 因素 Ni(II)平均
去除率/%X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 1 −1 −1 −1 −1 −1 −1 −1 48.31 2 −1 1 −1 −1 −1 1 1 45.68 3 −1 1 1 1 −1 1 1 71.88 4 1 1 1 −1 1 1 −1 99.86 5 1 1 −1 1 −1 −1 −1 95.78 6 −1 1 1 −1 1 −1 −1 69.63 7 1 −1 −1 −1 1 1 1 93.62 8 1 1 −1 1 1 −1 1 94.44 9 1 −1 1 1 −1 1 −1 99.90 10 −1 −1 1 1 1 −1 1 65.25 11 −1 −1 −1 1 1 1 −1 37.74 12 1 −1 1 −1 −1 −1 1 99.48 表 4 Plackett-Burman 实验分析结果
Table 4. Analytic result of Plackett-Burman experiment
因素 t P 显著性排序 X1 10.23 0.000 1 X2 1.38 0.217 3 X3 3.78 0.009 2 X4 0.35 0.737 4 X5 −0.02 0.984 5 注:模型P值≤0.001。 表 5 Box-Behnken自变量因素及其水平
Table 5. Factors and levels of Box-Behnken design
因素 编码 各水平编码取值 −1 0 1 氢氧化钙投加量/(mg·L−1) X1 25 37.5 50 氯化钙投加量/(mg·L−1) X2 0 25 50 生物絮凝剂的投加量/(mg·L−1) X3 50 75 100 表 6 Box-Behnken实验设计及其响应值
Table 6. Experimental design and response factors of Box-Behnken experiment
编号 因素 Ni(II)平均
去除率/%X1 X2 X3 1 −1 1 0 68.93 2 0 −1 −1 80.18 3 0 −1 1 88.83 4 0 0 0 82.25 5 0 0 0 87.76 6 −1 0 −1 57.53 7 −1 0 1 69.77 8 0 1 −1 76.39 9 0 1 1 88.85 10 −1 −1 0 62.95 11 1 1 0 95.46 12 1 0 1 98.90 13 1 −1 0 99.86 14 0 0 0 83.48 15 1 0 −1 93.08 表 7 Box-Behnken实验结果方差分析
Table 7. Analysis of variance (ANOVA) test for Box-Behnken experiment result
来源 自由度 F P 回归模型 9 55.84 0.000 线性 3 161.39 0.000 X1 1 442.31 0.000 X2 1 0.06 0.815 X3 1 41.81 0.001 平方 3 3.43 0.109 交互作用 3 2.71 0.155 误差 5 失拟 3 0.25 0.859 纯误差 2 合计 14 -
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