废水有机物的凝结作用以实现水资源再利用：碳去除效果的验证与预测

《ACS ES&T Engineering》：Coagulation of Effluent Organic Matter for Water Reuse: Demonstrating and Predicting Carbon Removal

碳基高级处理（CBAT）中絮凝预处理可提升效率，铝盐处理使26种废水DOC去除率10-35%。表面水模型预测EfOM存在偏差，因废水DOC浓度高、碱性强、SUVA254低且波动小。新模型结合DOC浓度、絮凝剂剂量和pH值，多等温模型预测效果相近，UV254吸光率模型互补。需验证表面水模型在废水中的适用性，为CBAT设计提供DOC和UV254评估依据。

　　

基于碳的先进处理技术（CBAT）是内陆社区重要的水资源再利用策略。由于CBAT的效率会受到废水中的有机物质（EfOM）的负面影响，因此预计通过混凝预处理可以改善后续处理过程。对26种废水进行的实验表明，使用80毫克/升的明矾时，明矾混凝能够系统性地去除10-35%的溶解有机碳（DOC），这有望显著延长CBAT中活性炭的使用寿命。应用常见的地表水（SW）模型时，对废水中的DOC去除率的预测往往偏高。与地表水相比，废水中DOC浓度更高、碱度更高、特定紫外吸光度（SUVA₂₅₄）更低，并且这些参数在不同样本间的变异性也更小。值得注意的是，SUVA₂₅₄作为混凝效率的预测指标效果较差，这可能是由于废水之间的变异性相对于测量误差较小，或者SUVA₂₅₄并不能有效反映废水的可处理性。通过重新评估相关假设，开发了一套新的模型来预测废水中的有机物质。仅使用三个输入参数（原水DOC浓度、混凝剂用量和混凝pH值）的通用模型与地表水模型具有相似的误差水平；如果使用至少一次混凝实验数据进行校准，特定场地的模型误差会进一步降低。多种等温模型（如Langmuir模型、Freundlich模型和线性模型）对DOC去除率的预测精度相当。误差传播模拟表明，实际数据集中的不可避免的随机误差限制了等温线的机械解释能力。此外，还有一个补充模型用于预测254纳米处的吸光度（UV₂₅₄）。这项研究表明，在未经验证的情况下，不应将适用于地表水的处理方法直接应用于废水处理。总体而言，DOC和UV₂₅₄模型将帮助用户评估混凝在CBAT设计中的价值。