UV/H2O2工艺去除饮用水中磺胺类抗生素的研究

来源 :中国科学院大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:owenzhong2012
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磺胺类抗生素(SAs)是一种常见的广谱抗生素,其抗菌能力优良、化学性质稳定、价格低廉,在临床上有广泛应用。SAs的亲水性较强,在水中具有较强的流动性,因此,SAs及其代谢产物在全世界水体中几乎都有检出。常规饮用水处理工艺对SAs的去除效果有限,UV/H2O2为作为一种高级氧化技术,可以无选择性地对SAs进行高效去除,是富有应用前景的饮用水深度处理工艺。本文研究了UV/H2O2工艺对饮用水中8种典型SAs的去除情况,取得以下主要结论:  UV/H2O2工艺去除水中SAs的实验室小试装置采用标准准平行光束仪(qCBA)操作平台。由于UV灯腔室温度的波动,qCBA的输出UV光强处于不断波动的状态。传统UV剂量定量方法qCBA公式无法对UV光强的波动情况作出响应,给UV剂量的测定带来了不确定的系统误差。本文对传统UV剂量定量方法进行优化:通过qCBA公式计算初始UV光强,然后采用荧光微探头(MFSD)在线监测UV光强波动并校正计算光强值。该方法可以提高UV剂量定量的准确度高达15%,为UV光降解以及UV/H2O2高级氧化降解SAs的动力学研究奠定了基础。  采用优化的UV剂量定量方法,对目标SAs的直接UV光降解动力学进行了研究。结果表明,目标SAs的直接UV光降解均符合准一级动力学,其中五元杂环取代的SAs的UV光降解速率明显高于六元杂环取代的SAs。溶液pH显著影响UV光降解过程的动力学参数,主要包括摩尔吸光系数(ε)、基于剂量的速率常数(k)以及光量子产率(φ)。在此基础上,建立了直接UV光降解动力学模型,通过模型模拟获得了水处理常规pH范围(6.5-9.5)下SAs各形态(分子态和阴离子态)的特定动力学参数,各SAs分子态以及阴离子态的ε、k和φ范围分别为(10.8-17.0)×103和(17.1-24.1)×103 M-1 cm-1,(0.30-14.49)×10-3和(0.61-20.90)×10-3 cm2 mJ-1以及(0.36-25.73)×10-2和(0.52-20.85)×10-2。由于这些基于SAs形态的特定动力学参数与pH值无关,结合直接UV光降解模型就可以预测常规水处理条件下任意pH值时的SAs光降解效率。例如,当pH为7.5时,计算可得目标SAs在污水、饮用水以及回用水的标准UV消毒剂量下(分别为20、40、80 mJ cm-2)所能达到的去除效率分别为1-34%、2-57%以及5-81%。  在直接UV光降解动力学模型的基础上,对目标SAs的UV/H2O2高级氧化降解动力学进行了研究。结果表明,相比于直接UV光降解过程,UV/H2O2工艺可以提高SAs的降解效率达0.4-50倍,尤其是六元杂环取代的SAs。基于UV剂量的速率常数(kSA)同样适用于SAs的UV/H2O2降解过程。考察了不同影响因素对kSA的作用,发现UV光强不会对kSA造成影响,溶液pH对kSA的影响较小,初始SAs及H2O2浓度对kSA的影响较大。基于直接UV光降解动力学模型,并考虑各影响因素的作用以及水体本底物质的影响,建立了目标SAs的UV/H2O2降解动力学模型。利用模型模拟可得目标SAs分子态以及阴离子态与·OH反应的特定二级速率常数,其范围为(2.2-5.7)×109 M-1 s-1,可用于预测在pH6-10范围内任意pH值时UV/H2O2降解SAs的表观二级速率常数。随后,结合建立的能耗公式,我们可以预测UV/H2O2对SAs的去除效率及优化工艺运行参数。例如,在pH6-10范围内,不同H2O2浓度下kSA的最小值与最大值分别为3.9×10-4和6.0×10-2 cm2 mJ-1。  以上海市青草沙水源水为研究对象,对SAs的UV/H2O2降解进行现场中试研究,运行规模为5 m3 h-1。考察了不同饮用水处理工艺对目标SAs的去除情况,发现UV/H2O2、O3接触氧化以及氯消毒工艺对目标SAs的去除效果较好(>65%),而混凝沉淀、砂滤、碳砂滤、碳滤、浸没式超滤、加压式浸没超滤等工艺在其常规运行条件下对SAs的去除效果有限。重点考察了UV/H2O2工艺对目标SAs的降解特性,发现220天中试运行期间,UV光强逐渐下降了40%,而前30天下降幅度最大(25%)。UV灯管输出衰减是造成反应体系UV光强下降的主要原因,而套管结垢是次要原因。UV/H2O2反应器可以实现目标SAs的高效、稳定去除(>70%)。此外,生物活性炭(BAC)过滤作为UV/H2O2的后置工艺,可以提高TOC的去除效率(由9%提高到16%),去除UV/H2O2产生的消毒副产物(DBPs)前驱体(最大去除率为80%),降低UV/H2O2出水的氯消耗速率,以及猝灭残余的H2O2。中试结果表明,UV/H2O2工艺的水处理成本约为0.28元/吨,其中以电力成本为主(0.25元/吨)。
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