摘要

本研究以台湾永光化学公司第一厂废水各处理单元水样对紫外光暨可见光(UV)之吸收特性来推估实测含高卤离子化学需氧量,欲藉此快速之预测结果以即时反应废水处理厂各单元 之处理效果,减少测试时高卤离子未去除之干扰,且降低测量时废液(酸)产出及重金属离子铬及汞的排放。本研究着重於如何建立此预测模式以应用於现场做参考。经过研究显示此方法可由含高卤离子化学需氧量实测值对吸收面积积分值(Area)或对其中关键波长λr吸收值(ABS)做回归求得。以染料废水而言,其关键波长吸收值(ABS)回归较全波段吸收面积值(Area)回归具较佳之线性。

前言

水中化学需氧量(Chemical oxygen demand,简称COD),为水体受污染程度高低之重要指标,依照环保署规定87年放流水排放准COD不得超过100mg/L,在面对如此严格之排放标准下,若废水中含有高於2,000mg/L卤离子时检验COD费时甚久且易受卤离子去除不完全的干扰。如何快速的回应各处理元之处理效能即成为重要之管制因子,而快速之COD预测即为此一重要方法。本研究即利用UV之便捷性欲建立此预测模式。此预测模式由每日各单元废水之COD实测值与全波长范围 (800nm～200nm)UV吸收面积值(Area)之回归;或是针对其中较具影响关键之特定波长吸收值(ABS)经适当转换後回归求得。依据实验结果显示波长范围吸收面积之线性较关键波长吸收值(ABS)还差,此现象可由各波长ABS与COD值之相关性分析中了解,不同废水於不同处理单元其具有某些波长区间是较具影响力的,而其他范围则否。兹就将此研究方法及其适用性分述如下。

实验方法

本实验使用之紫外光及可见光(UV)分析仪,制造者为SHIMADZU,型式为21101PC。针对废水处理厂各单元水样之实测COD值与该水样经适当稀释後之UV吸收值做回归。以观其间之检量关系。

实验受限

实测COD以环保署公布之检验方法(NIEA W516.52A)为准。而UV检测以该水样於全波长范围内其ABS值不超过2之稀释倍数为原则,以增加其准确性。

实验程序

1. 选定欲模拟之处理厂各处理单元。

2. 事前准备工作:

(1) 将采集来之水样依照其最大ABS吸收值以不超过2进行稀释至适当倍数并且固定之。本实验之各单元稀释倍数如下:

原废水:200倍(取5ml水样稀释至1000ml)

前化混:50倍(取10ml水样稀释至500ml)

生物池:40倍(取12.5ml水样稀释至500ml)

後化混:20倍(取25ml水样稀释至500ml)

氧化池:10倍(取10ml水样稀释至100ml)

放流水:5倍(取10ml水样稀释至100ml)

3. 紫外光及可见光(UV)分析仪操作步骤:

由於本分析仪无直接积分功能故必须将结果以ASCII码转存至磁碟片,利用其他软体积分,其操作步骤如下:

於Configure之Measuring Mode选定ABS功能;波长范围200nm~800nm;Recording Range=0~2;Scan speed=fast;Sampling interval=auto。

於PC configure中设定输出port=a:\。(软碟)

分析水样前做baseline之校正

分析稀释水样将其结果於Files中,选定ASCII translate以转存於磁片中备用。

以放流水为例,利用EXECL之累加功能做积分,於EXECL中开启该档案,由於其并非EXCEL档故必须开启以(,)为间隔,以进入其工作表中,其所对应之COLUMN即波长-ABS,以0.2nm为间隔共有1,501组资料因其稀释5倍故其AREA可以下列表示(SUM(B1: B1501*0.2-(B1+B1501)*0.1)*5.

以该积分值与其实测COD值於统计软体如EXCEL、JUMP或GRAPHER中建立数据以找出其关系式。

4. 资料处理与分析

(1) 积分值(Area)与实测COD值:此项分析可利用统计软体如EXCEL、JUMP或GRAPHER中以所建立数据求得其关系式。其各单元之检量线关系如表1及结果如图一～图七。

表一.AREA-COD预测模式

原废水

0.227379*AREA︵0.964741*1.053

前化混

0.227379*AREA︵0.964741*1.853

Pact2

0.227379*AREA︵0.964741*0.916

後化混

0.227379*AREA︵0.964741*1.021

氧化池

0.227379*AREA︵0.964741*1.098

放流水

0.227379*AREA︵0.964741*1.027

(2) 关键波长与实测COD值:此项分析必须利用既有资料以找出其各单元之关键波长,以放流水单元为例其分析步骤如下:

取所建立之实测COD与UV分析数据之全部资料中之部份资料,如30天中随机选取10天(必须足够多以减低误判之机会)。

分析COD值与其测定波长范围中每一波长之相关性,因为此分析中若波长以0.2nm为间隔则200nm~500nm中有1,501组数据,利用分析软如EXCEL之资料分析功能可将此关键波长找出。

观察每一波长ABS值与其COD值之相关性,取其相关性最大之波长为关键波长,其可能含一个以上之主要波长。

关键波长找出後建立全部监测天数中所有资料以检验该波长之准确性及适用。其各单元之关键波长如表2。

表二.AREA-COD及ABS-COD回归差异及其关键波长

项目\方法

COD-AREA回归

COD-关系波长吸收转换值回归

R2

σ

主要关系波长nm

R2

σ

全单元

0.903117

289.2

--

0.971091

174.3

放流水

0.745215

32.1

206.8nm

0.899993

20.7

氧化池

0.410477

59.2

203nm

0.58

49.9

後化混

0.591232

59.6

200nm

0.8762111

32.9

PACT2

0.680708

90.7

269nm

0.830652

69.7

前化混

0.510254

223.8

201nm

0.738465

167.3

原废水

0.39965

337.4

200.5nm及580nm

0.460625

282.9

由於各单元操作程序不同此关键波长可能也不相同,若欲将各单元整合则此ABS值必须经当转换,其转换系数与原来之固定稀释倍数与选定之检量线斜率有关。以求得各单元关键波长ABS值之转换系数,其各单元之转换系数求法如下:

=>首先将各处理单元如放流水其关键波长ABS值与实测COD值做回归即可得其关系式。

=>若为各单元衔接起来则必须给予各单元其关键波长ABS值不同之转换系数,由於给予各单元其ABS值一固定常超纯水机数在各单元中是不会影响其准确性的,因此我们可以选择任何单元检量关系之中一为预定关系式,比如放流水单元以5为其转换系数则其与COD之关 系式中斜率为13.5039,因此其他各单元之 ABS转换系数=(各单元关系式(COD-ABS)/13.5039。

=>若该单元其关键波长不只一条则必须先以规划求解方式求得其原始权重,再以上述方式求得其各波长之转换系数,其预测模式如表3,其各单元回归关系如图八～十四。

表三. ABS-COD预测模式

项目

转换系数

预测模式

全单元

--

COD=11.6038*转换值+33.0545

放流水

5

COD=13.5039*转换值-16.6528

氧化池

8.80598

COD=17.26*转换值-140.116

後化混

14.0264072

COD=24.143*转换值-402.407

PACT2

108.56306

COD=11.3171*转换值+47.9579

前化混

67.7009077

COD=10.6932*转换值+193.314

原废水

200.5nm=310.96;580nm=-260.61

COD=5.482709*转换值+1639.079

结果与讨论

(一)吸数面积(Area)与实测COD值之相关性与适用性。

於监测数据中可发现其确实具线性关系但此关系并不完全,且由其回归之结果中知道愈靠近前处理单元其线性关系愈差,另外於现场应用中也发现针对流水单元而言检量线会有所飘移而造成预测误差增加,若此误差仍於可容许范围内则以方法所得之预测模式仍然具其可行性。

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