废水检测

　　挑战

　　一家乙烯生产厂寻求改进废水处理工艺的性能和监测。来自生产设备的废水在提升站汇合之后，流进均质池（EQ池）。在废水进入“溶气气浮（DAF，Dissolved Air Floatation）”系统之前，操作人员向水中添加处理化学品，调整水的pH值。处理后的水被送到生物处理系统进一步处理，然后被澄清、排放。

　　工厂每天要在排放口取样，用生物化学需氧量（BOD，Biochemical Oxygen Demand）进行分析。BOD和水的其它测量数据用于合规测试，计算出工厂排放的有机物总量。然而工厂无法使用报告为“未检出（ND，Non-Detect）”结果的低BOD值。另一个难题是BOD分析要求5天的报告时间，这一时间滞后使BOD分析无法实际应用于处理工艺的监测和优化。

　　解决方案

　　工厂采用分析监测方案来优化水处理工艺，以减少有机物排放量。虽然BOD分析对时间的要求使得该分析法失去实际应用价值，但可以利用BOD和TOC之间的关系在每个取样点建立两者的相关性。用这些相关系数进行总有机碳（TOC，Total Organic Carbon）分析，报告近乎实时的监测数据，在几分钟内即可预测出“相关生化需氧量（BODC，Biochemical Oxygen Demand-Correlated）”数据。

　　在建立相关性时，需要有取样计划来定义样品采集和数据分析。在操作现场，工厂用InnovOx实验室型TOC分析仪来报告相关性的初始数据。当成功建立相关性后，工厂随时可以将分析模式转换为在线分析。

　　工厂选择3个取样点来决定过程操作，并比较TOC和BOD数据（见表1）。

　　由于BOD分析数据是非线性的，因此要求分别导出BOD和TOC样品在每个取样点的相关系数。

　　每天多次取样，能够提高相关性的准确度。在此次研究中，工厂监测3个测试点，在2周内共提取7份样品。

　　第一个取样点位于提升站之后和均质池之前，所取样品来自稳定的进水。测量数据如表2所列。

　　任何明显的异常值都被前后BOD的平均值所代替，从而将相关系数从0.675提高到0.923。对于废水来说，高于0.5的相关系数都可用。表2中的BODC值是用实测BOD和TOC值之间的关系计算出的BOD值。

　　进水的BOD和TOC的相关性非常可靠，因此可以用TOC来替代BOD（见图1）。

　　最终澄清池出水处的第2个取样点的测量结果显示，如果浓度过低，就无法确定BOD值（见表3）。

　　虽然用TOC分析法测得的碳量变化了8倍，但BOD的灵敏度仍达不到定量数据的要求。表3中的BOD数据显示，在7个样品中，有2个样品无法被定量，被报告为“未检出”。其它5个BOD样品之间的数据偏差在+/-4%以内，在统计上难以进行区分。出水的BOD只能用于进行合格/不合格测试。

　　深度处理池的BOD数据（见表4）均被报告为“未检出”，因此无法建立同TOC的相关性。尽管BOD被报告为“未检出”，但TOC数据仍是准确的、精确的、线性的。

　　结论

　　这家乙烯生产厂成功地用TOC分析法来监测废水处理工艺。他们得到的进水相关系数非常可靠，因此可以用近乎实时的TOC分析法代替常用的5日BOD测试法。

　　有机碳测量结果是最可信的废水排放数据。TOC分析法能够直接测量出水中的低ppm有机碳，因此是更可靠的监测和优化工具。操作人员可以根据实时数据对可能出现的问题做出快速反应、及时采取纠正措施。