工厂化循环水养殖中生物流化床的流化特性研究*

柳 瑶，宋协法**，梁振林，廉大晓，周 游

（1.中国海洋大学水产学院，山东 青岛 266003；2.山东大学威海分校渔业工程实验室，山东 威海 264209）

生物过滤是养殖污水处理的关键部分。一般根据养殖系统对水质、成本等的要求综合考虑，确定所需生物过滤器［1］。旋转式生物流化床（Cyclobio fluidized sand biofilters，简称CB FSB），是生物过滤器的一种，与其他生物过滤器相比，具有氨氮处理效率较高、比表面积大、占地面积相对小、不需反冲洗的优点［2－3］，是一种具有竞争力和开发潜力的养殖污水处理装置。

近年来，国内关于流化床的研究主要集中在市政、工业污水处理方面［4－5］。国外，尤其是在北美等地，流化床已经应用于养殖污水处理［6－7］，如热带鱼或者观赏性鱼类［8］，濒危鱼类［9］和彩虹鲑［10］等。处理养殖污水的流化床主要分为5种结构［1］：层铺砾石水平歧管或假底流化床、垂直歧管流化床和假底孔口分布板流化床、水平歧管流化床和旋转式生物流化床。目前研究主要集中在前4种结构。旋转式生物流化床是2004年才提出的一种结构，与其他4种类型相比，具有水头损失小、能耗低的优势。关于此结构的报道有：Summerfelt［1］研究了装置的结构设计、运行机理；Davidson［11］研究了CB FSB中由于生物膜形成导致床层膨胀的2种控制方法以及处理养殖污水的效率；张海耿等［12］探讨了石英砂粒径和初始床层高度对最小流化速度和膨胀率的影响。本文以应用于养殖污水处理的CB FSB为研究对象，采用理论计算与实验研究相结合的方法，研究不同填充高度和滤料特性对流化特性的影响，为CB FSB的设计和优化及其工业化应用提供一定的理论基础。

1 材料和方法

1.1 系统简介

1.2 实验方法

实验在内径19cm，床高134cm的有机玻璃制成的实验室规模（Lab-scale）的CB FSB中进行。模拟养殖污水为液相，分别以石英砂和陶粒为固相，实验温度22℃。研究不同填充高度和滤料特性对流化特性的影响。石英砂和陶粒的物性参数见表1。

图1 模拟养殖污水处理系统Fig.1 Schematic of the recirculating system to treat synthetic aquaculture wastewater

表1 滤料的基本物性参数Table 1 Physical property of biological filter media

1.2.1 滤料粒径的测定 在工业化应用中，往往采用的是不同大小滤料的混合物。因此，在lab-scale实验中也模拟工业化应用。在滤料粒径的选择时采用筛分法［13］，孔隙率的测定采用充水法［14］。此外，在理论计算时使用的粒径dp是指滤料群的平均粒径珡D。Cleasby［15］提出的有效尺寸（An effective size）概念可用于计算滤料平均粒径珡D。滤料平均粒径的计算可采用算术平均值（Arithmetic mean）、几何平均值（Geometric mean）以及调和平均值（Harmonic mean），根据Vuthaluru［16］和陈甘棠［17］的研究，本文采用了调和平均值。

其中：xi为每层筛网上筛留物的重量分率；dpi为每层筛网上筛留物的平均直径。

1.2.2 空隙率的测定 颗粒与颗粒间的空隙体积与整个颗粒物料层体积之比称为空隙率。采用充水法［15］测定。

1.2.3 流速的测定 水流流量的测定一般采用水桶测量［1］（Bucket testing）和流量计测量。科学实验用流量计对准确度有一定要求，要求等级在0.05级以上，本文采用水桶测量。

1.3 计算方法

1.3.1 流化状态的识别 床层的流化特性随流化状态的变迁而改变，因此有必要识别流化体系处于何种流化状态。根据滤料在流体中分散的均匀与否，可分为散式流化和聚式流化。Wilhelm和Kwauk［18］首先在实验的基础上提出了下述识别式：

1.3.2 最小流化速度的计算 最小流化速度（Minimum fluidized velocity，Umf）又称起始或者临界流化速度，是流化床设计和操作的重要参数。计算最小流化速度的方法很多［19］，最经典的是Ergun方程：

对于球形滤料［16］，由Ergun方程推导出以下公式：

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其中：Umf为最小流化速度；ε为床层空隙率；dp为滤料粒径；ρp为滤料密度；ρ为液体密度；μ为液体粘性系数；Remf为初始流态化时对应的雷诺数；Ar为阿基米德数；g为重力加速度。

此外，Wen和Yu根据各种颗粒在广泛范围内的实验数据得出一个经验公式，这是计算最小流化速度使用最普遍的公式［1，17－18］。这个公式只需要知道滤料的等价直径Deq，滤料和流体密度ρ，流体黏性系数μ：

2 结果与讨论

2.1 流化状态的识别

以静止高度（Static Height）SH＝42cm时3种粒径的石英砂为代表，判断流化体系所处的状态。采用调和平均值法求得3种石英砂的平均粒径见表2。将平均粒径和实测最小流化速度带入公式（2），计算（Fr）mf，三者依次为0.003 6、0.008 3、0.017，均小于0.13，流化体系属于散式流化。理论计算与实验观察结果一致。此外，以往研究［17］表明：流体与固体密度差较小的体系易形成散式流化。一般，液固两相流多为散式流态化［20］；气固两相流多为聚式流态化。这与本研究的结果一致。流化体系处于散式流化，说明流化床内滤料均匀分布，并且在各个方向上做随机运动，床层中各部分密度几乎相等，床层上界面平稳而清晰。达到预期流化效果。

2.2 最小流化速度

以SH＝42cm时3种粒径的石英砂为代表，分别采用Ergun方程和Wen和Yu经验公式计算最小流化速度，计算值见表2。结果表明，二者的计算值与实测值都存在相对偏差（Relative deviation）（dr＝｜U计算值－U实测值｜/U实测值×100%）。然而，Wen 和 Yu经验公式可能因为推导时条件差别较大，导致偏差较大，不适用于旋转式生物流化床最小流化速度的预测。这与Summerfelt［1］研究中提到的Wen和Yu经验公式适用于预测传统流化床最小流化速度的结果不一致。可能是因为用于养殖污水处理的传统流化床包括多种进水方式，其他几种进水方式比较相似，与经验公式较适应，而旋转式进水方式差别较大。同时，由Ergun方程计算出的最小流化速度相对偏差明显小于Wen和Yu经验公式，与实测值更接近。尤其是滤料粒径较小时，偏差约控制在5%以内。在养殖污水处理应用时，滤料粒径一般控制在0.1～0.7mm［1］。因此，滤料粒径控制在恰当范围内时，Ergun方程可以较好的预测最小流化速度。

表2 最小流化速度（Umf）实测值与计算值的比较Table 2 Comparison of theoretical calculating values and experimental values of minimum fluidized velocity

2.3 膨胀率与流速的关系

2.3.1 静止高度对膨胀率的影响

图2 石英砂床层膨胀率随水流流速的变化Fig.2 The bed expansion varied with superficial water velocity of silica sand

图2表示石英砂在不同静止高度下（SH＝10、21、30和42cm）膨胀率与表观流速的关系。图2a是对每个静止高度下膨胀率与表观流速的关系进行分析。可以看出，在所有的静止高度下，膨胀率随表观流速的增大而增大，回归分析发现，二者不是简单的线性关系，而是多项式关系。这与Vuthaluru［16］研究的用于酸性废水处理的圆锥形反应器得出的流速与膨胀率呈线性关系的结论不一致。这可能是因为装置的形状和进水方式不同造成的。图2b综合所有静止高度下膨胀率与表观流速数据进行分析。从图中可以看出，回归分析的R2达到0.921 5。R2越大，膨胀率与流速的相关性就越高。说明表观水流流速与床层膨胀率的关系不受静止高度的影响。这与Vuthaluru［16］得出的结论一致。因此，在装置设计中预测流速与膨胀率的关系时，无需考虑滤料的静止高度。静止高度的设定涉及到滤料填充率的问题，主要考虑装置的利用率和负荷。一般，流化床中滤料填充率设置为37%±0.5%［11］。

2.3.2 滤料特性对膨胀率的影响 表征滤料特性的参数很多，但影响滤料流化特性的主要参数有：滤料的大小、密度、强度。下面分别加以讨论。

图3是采用3组不同粒径的石英砂为滤料时膨胀率与表观流速的关系（SH＝42cm）。从图中可以看出，不同粒径下，膨胀率都随着表观流速的增大而增大。此外，随着滤料粒径的增大，达到相同膨胀率，所需要的表观流速也不断增大。这与Summerfelt［1］应用Dharmarajah和Cleasby模型通过图表表示流速、膨胀率、粒径三者之间的关系得出的结论一致。流化床应用到养殖污水处理时滤料粒径的选择，主要考虑到两个方面：滤料比表面积和能耗。根据球形滤料的比表面积公式Ss＝滤料的表面积/滤料的体积＝6/dp［17］可推断，滤料粒径越小，比表面积越大。应用到流化床过滤器的滤料通过增加比表面积而提高污水处理效率，粒径一般控制在0.1～0.7mm［1］。同时，滤料越小，需要的水流流速越小，水头损失越小，系统能耗就越低。因此，需综合考虑污水处理效率和能耗确定生物流化床中的滤料粒径。

图3 不同粒径石英砂的流速与膨胀率的关系Fig.3 The comparison of relationship between expansion and velocity with different diameters silica sand

图4比较了在相同的静止高度下（SH＝42cm）和滤料粒径范围内（0.85mm＜D＜1.15mm），分别以石英砂和陶粒为滤料时，膨胀率与流速的关系。从图中可以看出，二者的膨胀率都随表观流速的增大而增大，但是在相同的流速下陶粒的膨胀率明显高于石英砂的，而且流速越大，膨胀率之差越大。这是由滤料密度不同引起的。由此可以推断，以陶粒为滤料时，达到相同的流化水平，系统能耗将明显降低。而且，大量的研究已经证明以陶粒为滤料时浸没式生物过滤器的养殖污水处理效率优于石英砂。因此，将陶粒作为滤料应用到生物流化床中具有很大的开发潜力。然而，需要考虑的一个因素是滤料磨损。磨损的滤料将影响流化状况，因此强度是流化床中滤料的另一个重要指标。一般，要求磨损率每小时应小于0.1%～0.5%（重量）［17］。而陶粒的强度明显小于石英砂，如果能很好的解决陶粒的强度和滤料粒径的问题，陶粒在生物流化床中可能得到广泛的应用。

图4 石英砂、陶粒的流速与膨胀率的关系Fig.4 The comparison of silica sand and ceramsite of relationship between expansion and velocity

3 结论

针对养殖污水处理系统中旋转式生物流化床展开相关研究，得到以下结论：

（1）旋转式生物流化床正常操作时处于散式流态化，滤料均匀分布，床层中各部分密度几乎相等，床层上界面平稳而清晰。

（2）滤料粒径控制在恰当范围内（0.1～0.7mm）时，Ergun方程可以较好地预测旋转式生物流化床的最小流化速度。

（3）表观水流流速与床层膨胀率的关系不受静止高度的影响。

（4）滤料的大小、密度、强度是影响流态化特性的主要参数。膨胀率随表观流速的增大而呈非线性增长；滤料粒径和密度越大，达到相同流化状态所需要的流速越大，系统能耗越多。因此，在选择滤料时，要综合考虑污水处理的效率、系统能耗以及系统磨损。陶粒具有很大的开发潜力，但在陶粒的加工方面需要展开进一步的工作。

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