猪场沼液UF-MBR+RO处理工艺浓缩液回流的盐积累模型

蒋小妹，李　俊，王炯科，伍佩珂，邓良伟，王文国

猪场沼液UF-MBR+RO处理工艺浓缩液回流的盐积累模型

蒋小妹1，李俊2，王炯科1，伍佩珂1，邓良伟1，王文国1※

（1. 农业农村部沼气科学研究所，成都 610041； 2. 成都大学食品与生物工程学院，成都 610106）

反渗透（Reverse Osmosis, RO）膜工艺在沼液深度处理中发挥重要作用，其浓缩液回流引起的盐积累会降低生化阶段的效能。该研究模拟猪场沼液超滤（Ultrafiltration, UF）-膜生物反应器（Membrane Bioreactor, MBR）+RO处理工艺中浓缩液回流，构建盐积累模型预测不同污泥停留时间（Sludge Retention Time, SRT）下UF-MBR中盐积累量，分析污泥吸附作用对盐积累模型准确度的影响。结果表明：构建的盐积累模型可预测盐积累量及达到盐平衡所需的回流次数，Ca2+、Mg2+的实际值与理论值的拟合决定系数2高于0.95，RMSE小于4.00 mg/L，模型对Ca2+、Mg2+积累量预测的准确度高。SRT从60 d降低至30 d，盐度从4.83%降低至2.63%，达到盐平衡所需的时长从249 d降低至179 d，降低SRT可作为一种有效策略来降低MBR中盐积累量及达到盐平衡的时长。SRT控制在30 d以下可使MBR盐度低于1.00%，使MBR生化阶段发挥效能的高效性。此外，污泥的吸附可降低MBR中积累的K+、Na+的含量。但是，Ca2+、Mg2+累积量较高时，污泥吸附作用对模型的影响较低，该研究构建的模型可为猪场沼液UF-MBR+RO处理工艺的应用提供参考。

模型；盐；污泥；膜浓缩液回流；污泥停留时间；污泥吸附

0 引 言

规模化养猪场粪污厌氧消化产生的沼液属于高浓度有机废弃物[1]，含有大量能够被植物吸收利用的营养物质，可以用作肥料[1-2]，就近还田利用是其最为常见的处置方式[3]。但是随着集约化生猪养殖的迅速发展，猪场沼液产生量与猪场周边土地对沼液消纳能力之间的矛盾越来越突出，就近还田压力大[4-5]。由于远距离运输沼液成本较高，达标处理也成为沼液处理的一种可选途径[6]。沼液具有高氨氮（NH4+-N）、低C/N的特点，简单的生物处理难以达到《城镇污水处理厂污染物排放标准GB18918-2002》一级A标准[7]，需要结合其他物理或化学技术进行深度处理[4]。膜处理技术是一种常用废水深度处理技术，相关研究与应用日益增多[8]。

膜生物反应器（Membrane Bioreactor, MBR）+反渗透（Reverse Osmosis, RO）膜工艺由于具有出水水质高、污泥产量低及占地面积小等优势，已在垃圾渗滤液、沼液等废水处理工程中有大量的应用[9-11]。然而，MBR+RO工艺会产生RO膜浓缩液[2,8,12]，RO膜浓缩液中有机物、NH4+-N、无机盐含量较高，直接排放可能对环境造成污染[8-9]。如何低成本、高效的处理RO浓缩液是目前工程上的难点。将RO浓缩液回流至MBR单元是目前垃圾渗滤液处理工程上常用的方法[9-10]。然而，由于RO膜对盐离子的高效截留效率，MBR进水90%的盐离子会随RO浓缩液回流到生化阶段[9,13-14]，导致生化阶段盐度积累，进而影响生化阶段的处理效率[15]。现有研究主要关注于生化阶段盐度积累与膜污染、膜处理效率的关系。而如何有效控制MBR生化阶段盐度积累这方面的研究相对较少。

调节污泥停留时间（Sludge Retention Time, SRT）是一种通过改变排出剩余污泥时间来缓解MBR中盐度积累的可行方法，该方法已被应用于市政污水MBR+RO处理工艺[15]。研究表明，降低SRT可有效的降低正渗透（Forward Osmosis, FO）-MBR和纳滤（Nanofiltration, NF）-MBR中盐度积累量，有效保障MBR生化阶段污染物的去除性能[15-16]。基于SRT的重要性，一些研究者以SRT为参数建立MBR盐度积累模型，可通过盐度积累模型来预测MBR中盐度随运行时间的变化，并且表明FO-MBR和NF-MBR中积累的盐度会达到平衡[15-17]。但是，FO-MBR中工艺操作复杂[15]，NF-MBR工艺对一价盐离的截留率较低[18]，这两种工艺难以满足猪场沼液处理的需求。然而，由于RO工艺的操作简单性，对盐离子的截留率能达到98%，出水水质更优[19-20]，广泛应用于工程上处理猪场沼液。MBR+RO工艺处理沼液产生的浓缩液回流至MBR生化阶段可能会造成MBR中盐积累，而关于这方面的研究较少。因此，本研究模拟猪场沼液超滤（Ultrafiltration, UF）-MBR+RO处理工艺中浓缩液回流，构建盐度积累模型来预测不同SRT下UF-MBR中盐度积累量，并分析活性污泥的吸附作用对盐度积累模型准确度的影响，研究成果将对沼液的深度处理提供一定的参考。

1 试验材料与方法

1.1 试验材料

本研究使用的沼液取自四川省简阳市某猪场，其性质见表1。所用的活性污泥取自四川省简阳市某猪场沼液生化处理工程。

表1 沼液性质

1.2 实验室规模的UF-MBR+RO装置与运行参数

UF-MBR+RO装置的流程如图1所示。UF-MBR和RO膜的性能参数见表2，UF-MBR运行条件见表3。每天UF-MBR中进30 L沼液，经过UF-MBR中生化阶段处理后，再通过UF膜出水30 L，所得到的30 L UF-MBR出水转入到RO工艺的进水池中。经过RO工艺处理后，得到25 L RO产水和5 L RO浓缩液。

表2 UF-MBR和RO的性能参数

由于RO工艺运行前后都会残留12 L的液体，因此整个RO工艺中仅对UF-MBR出水浓缩了1.8倍。每次RO工艺结束后对RO膜进行清洗。每天测定UF-MBR体系中盐度、总溶解性固体（TDS）、电导率（EC）、钾离子（K+）、钠离子（Na+）、镁离子（Mg2+）、钙离子（Ca2+）含量。

1.3 盐度积累模型的构建与验证

采用王守伟和李春华[21]方法构建盐度积累模型，得到盐度累积模型（1）和（2）。

UF-MBR中盐度（C）随运行次数（）变化的盐度积累模型（1）：

通过模型（1）可得UF-MBR中盐度平衡模型（2），即盐度积累量最大值max：

式中、为系数；为UF-MBR中有效体积，L；C为进水沼液中盐离子浓度，mg/L；V为进水沼液体积，L；V为活性污泥体积，L；V为UF-MBR中排出剩余污泥的体积，L；U为UF膜对盐离子的截留率；R为RO膜对盐离子的截留率；V为RO浓缩液回流体积，L。

采用决定系数2和均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）验证模型的准确性。将实验室规模的猪场沼液UF-MBR+RO处理工艺进行浓缩液回流所得的UF-MBR中盐离子的试验值与盐度积累模型所预测的理论值进行拟合，以RMSE来评估模型的理论值与试验值的偏差[22]。

基于本研究构建的UF-MBR盐度积累模型计算不同SRT下UF-MBR+RO处理工艺浓缩液回流过程中UF-MBR盐度积累量。参照Tay等[13]研究选定三种不同SRT参数，分别为30、45、60 d。根据先前研究[16,23-24]选定UF-MBR的其他操作参数值。其他操作参数值为：运行周期时长为24 h，UF-MBR的有效体积为1 000 L，UF-MBR的进水体积为500 L，RO浓缩液回流体积为100 L，UF膜对盐离子的截留率为0.1，RO膜对K+、Na+的截留率为0.98，RO膜对Ca2+、Mg2+的截留率为0.99，沼液中总盐度、K+、Na+、Ca2+、Mg2+的浓度分别为0.300%、0.600 g/L、0.250 g/L、0.075 g/L、0.125 g/L。将以上参数值代入UF-MBR盐度积累模型，可得到1 000 L UF-MBR中的盐度积累量。

1.4 活性污泥对阳离子的吸附

沼液中含有的盐离子主要为K+、Na+、Ca2+、Mg2+[23-24]。参考Macedo等[25]研究选取NaCl、MgCl2及CaCl2分别作为Na+、Mg2+、Ca2+的来源，参考Zhang等[26]研究选取KCl作为K+的来源。有研究[27-28]表明Cl-对活性污泥的毒害可以忽略不计。因此，本研究中添加K+、Na+、Ca2+、Mg2+盐离子而加入的Cl-对试验结果的干扰性较低。根据盐度积累模型所得的盐度平衡量，添加盐离子将沼液中盐离子含量调整到与盐平衡量相近。具体试验操作为：从UF-MBR中取1,800 mL活性污泥，使用蒸馏水将活性污泥清洗至无残留的NH4+-N、NO3--N、NO2--N。分装成18份分别转移至250 mL的锥形瓶中，分为6组,分别为对照组（CK）、添加K+组（TK）、添加Na+组（TNa）、添加Mg2+组（TMg）、添加Ca2+组（TCa）、添加K+、Na+、Mg2+、Ca2+组（TMix）。每组进水沼液中盐含量见表4。设置水力停留时间（Hydraulic Retention Time, HRT）为24 h，每个运行周期：进水0.25 h，曝气8 h，沉淀2 h，出水0.25 h，闲置1.5 h。取开始和结束阶段的活性污泥，测定活性污泥中K+、Na+、Mg2+、Ca2+含量。

表4 试验组设计

注：CK对照组，TK添加K+组，TNa添加Na+组，TMg添加Mg2+组，TCa添加Ca2+组，TMix添加K+、Na+、Mg2+、Ca2+组，下同。

Note: CK is control group, TK is add K+group, TNa is add Na+group, TMg is add Mg2+group, TCa is add Ca2+group, TMix is add K+, Na+, Mg2+, Ca2+group, the same below.

1.5 分析方法

UF-MBR体系中的盐度、TDS、EC采用电导率仪（雷磁；DDSJ-308A）进行测定。UF-MBR体系中K+、Na+、Mg2+、Ca2+含量采用电感耦合等离子体（ICP；PlasmaQuant PQ9000）测定。

活性污泥中K+、Na+、Mg2+、Ca2+含量的测定参照Sudmalis等[29]研究。50 mL污泥样品使用蒸馏水清洗3遍，重悬至10 mL，移取3 mL重悬液至15 mL离心管中，烘干，记录烘干前后离心管的质量，后续在15 mL离心管中加入10 mL 68%硝酸，沸水浴中消解10 min，使用0.45m滤膜过滤，过滤所得到的样品使用电感耦合等离子体（ICP；PlasmaQuant PQ9000）测定K+、Na+、Mg2+、Ca2+含量。

1.6 数据处理

所有的数据使用Excel 2013进行处理，运用OriginPro.2019b和Microsoft PowerPoint进行绘图。所有试验均重复3次进行，所有数据均以mean ± std表示。使用OringinPro.2019b对试验值与理论值的拟合。

2 结果与分析

2.1 盐离子积累模型的构建

本研究构建的模型（2）可用于预测猪场沼液UF-MBR+RO处理工艺中RO浓缩液回流引起的MBR中盐度积累量，模型（1）可用于预测MBR中盐度平衡时所需的RO浓缩液回流次数（运行次数）。模型（1）不同于王守伟和李春华[21]构建的模型，王守伟和李春华[21]模型是基于电凝聚法处理电镀混合废水工艺的操作参数而构建的，而本研究是参考王守伟和李春华[21]构建盐模型方法，基于UF-MBR+RO工艺中的参数而构建的盐积累模型。

本研究构建的模型是基于RO膜浓缩液回流而建立的，而大多的盐度积累模型是基于SRT和HRT为参数而建立的，未考虑回流的影响，较本研究相对简单[16-17]。如Tay等[16]使用NF-MBR+RO工艺处理市政污水时，发现MBR中盐积累与RO膜污染具有较高相关性，盐积累降低了膜工艺的处理效果，该研究未考虑浓缩液的回流处理。本研究在模型（1）的基础上构建了模型（2），该模型可根据工艺的操作参数而预测MBR中盐度平衡量，以便更好的优化UF-MBR+RO工艺而降低MBR中盐度的积累，使MBR的生化阶段保持高效的有机物、污染物的去除率。

2.2 模型验证

将UF-MBR中四种盐离子含量与模型（1）计算得到的理论值进行拟合并计算RMSE，所得到的R和RMSE见图2。本研究参照周春辉等[30]研究选用线性拟合来权衡四种盐离子的试验值与理论值的拟合效果，能够直观的表示拟合效果。从图2可以看出，四种盐离子的试验值与理论值的拟合曲线决定系数R在0.910～0.986范围，说明拟合度较好。对比这四种盐离子的拟合效果，发现对Ca2+、Mg2+这两种盐离子的拟合效果相比K+、Na+较好，且Ca2+、Mg2+这两种盐离子的RMSE低于K+、Na+，这表明UF-MBR盐度积累模型对二价阳离子预测的准确度较高。K+的RMSE最高，达到29.718 mg/L，表明该模型对K+预测的准确度相对较低。

Tay等[16]构建的NF-MBR盐度积累模型预测的Ca2+、Mg2+理论值与实际值的误差在15.00%以下，而本研究的构建的盐度积累模型对Ca2+、Mg2+理论值与实际值的预测误差在10.00%（RSEM低于4.0 mg/L）以下，准确度更高。不同废水中盐离子的组成不同，常见的盐离子为K+、Na+、Ca2+、Mg2+等[25,27]，且K+、Na+含量往往高于Ca2+、Mg2+[28]。高浓度K+、Na+对活性污泥硝化性能抑制作用更为强烈[26-27,31]。因此，本研究同时考虑了盐度积累模型对K+、Na+预测的准确性，而先前研究则主要考虑了二价阳离子（Ca2+、Mg2+）[16]。但是由于吸附等因素的影响，模型公式（1）对MBR中K+、Na+积累量预测的准确度相对较低，需要进一步的研究。

2.3 SRT变化对UF-MBR中盐度积累的影响

不同SRT下，1,000 L UF-MBR中盐度及盐离子的积累量的变化见图3。SRT为30 d时，UF-MBR中盐度、K+、Na+、Mg2+、Ca2+分别于179、135、145、179 d达到平衡，盐度、K+、Na+、Mg2+、Ca2+平衡量分别为2.63%、5.35 g/L、2.19 g/L、0.73 g/L、1.22 g/L。SRT为45 d时，UF-MBR中盐度、K+、Na+、Mg2+、Ca2+分别于190、207、178、208、207 d达到平衡，盐度、K+、Na+、Mg2+、Ca2+平衡量分别为3.59%、7.18 g/L、2.99 g/L、1.04 g/L、1.73 g/L。当SRT升高到60 d，UF-MBR中盐度、K+、Na+、Mg2+、Ca2+分别于249、249、249、228、289 d才达到平衡，盐度、K+、Na+、Mg2+、Ca2+平衡量分别为4.83%、8.77 g/L、3.65 g/L、1.31 g/L、2.18 g/L。随SRT升高，UF-MBR中积累的盐度含量上升，这表明降低SRT可有效的缓解UF-MBR中盐度的积累量，有效的缩短到达盐度平衡时的时间。此结果与其他研究的结果一致，Wang等[15]研究了SRT对内置式MBR中盐度积累量的影响，SRT为10 d时FO-MBR中盐积累量低于SRT为15 d，降低SRT可降低MBR中盐累积量，从而维持了高效的NH4+-N去除率。Tay等[16]对比了两种不同SRT下NF-MBR+RO工艺中MBR的盐度积累量，SRT为30 d时MBR中Ca2+、Mg2+的积累量要低于SRT为60 d，且SRT为30 d时MBR中Ca2+、Mg2+达到平衡所需的时间相比SRT为60 d要短。调节SRT可作为一种有效的策略降低MBR中的盐度积累量。

另外，SRT分别为30、45、60 d时，1000 L的UF-MBR中四种盐离子的积累盐度值分别合计为0.95%、1.29%、1.59%。而预测UF-MBR中盐度分别为2.63%、3.59%、4.83%，四种盐离子合计的盐度低于模型预测的盐度，可能存在两种原因：1）沼液中还存在其他离子与这四种盐离子共同决定盐度；2）本模型未考虑活性污泥的吸附作用，预测的盐度可能高于实际积累的盐度。因此在SRT分别为30、45、60 d时，UF-MBR中积累的盐度分别应该在0.95%～2.63%、1.29%～3.59%、1.59%～4.83%之间。

目前，关于盐度对污泥性能的影响，主要集中在污泥生物量、胞外聚合物（Extracelluar Polymeric Substance, EPS）含量、COD/TOC去除性能、TN去除性能、TP去除性能及微生物群落等方面[13,15,32-33]。这些研究结果表明废水中的盐度高于1.00%，会抑制微生物的生理活性，如呼吸作用，从而会降低活性污泥污染物的去除性能[33-34]。另外，在本研究的三种SRT下，UF-MBR的盐度平衡量都高于1.00%，可推测SRT控制在30 d以下可减缓UF-MBR中盐度积累量对活性污泥性能的影响。

2.4 活性污泥对盐离子的吸附

活性污泥中一价离子（K+、Na+）的变化，见图4a～4b。从图中可看出，TMg、TCa两组中K+含量要低于CK组，甚至TCa组的低于初始活性污泥（InS）中K+含量。可能是活性污泥会优先吸附二价阳离子，尤其是Ca2+[26,35]，因此二价阳离子（Mg2+、Ca2+）存在时活性污泥中K+的含量降低。此外，TK组的活性污泥中并未检测到Na+。Sudmalis等[29]研究表明活性污泥中的EPS会优先运输K+进入到污泥内部相比Na+，这可能是TK组中Na+含量较低的原因。另外，Cui等[34]研究表明大量Mg2+的存在降低活性污泥对Na+的吸附，因此TMg组的活性污泥中Na+含量低于CK组（图4b）。以上结果表明，高浓度的Ca2+、Mg2+会降低活性污泥对K+、Na+的吸附，大量的K+会降低污泥对Na+的吸附。

活性污泥中二价离子（Mg2+、Ca2+）的变化，见图4c～4d。从图中可看出，CK、TK、TNa组活性污泥中Mg2+含量与InS一致。但是TCa组中的Mg2+低于CK。Cui等[34]研究表明活性污泥中会优先吸附Ca2+相比Mg2+，因此TCa组中Mg2+含量低于其他各组。另外，TK、TNa、TMg中Ca2+含量与CK组一致。以上结果表明，高浓度的K+、Na+不会影响活性污泥对Mg2+、Ca2+的吸附，高浓度Ca2+会减少污泥对Mg2+的吸附。

另外，从图4中发现，Tmix组活性污泥中Ca2+、Mg2+含量远远高于K+、Na+的含量。这可能是由于两种原因造成的：1）大量Ca2+、Mg2+会干扰活性污泥对K+、Na+的吸附；2）Ca2+、Mg2+这两种二价离子在碱性的环境易与碳酸根离子、铵根离子、磷酸根离子等形成沉淀[35-37]。

综上所述，不同盐离子的组合会影响活性污泥对盐离子的吸附能力，尤其是活性污泥对K+、Na+的吸附能力易受其他离子含量的影响。从图4中可得知，废水中Ca2+、Mg2+浓度较低时，污泥中K+、Na+质量分数分别可达到3.38、1.03mg/g。另外，MBR中的MLSS维持在4～5 g/L时性能最佳[38]。因此，废水中K+、Na+在活性污泥作用下可分别降低13.52～16.9、4.12～5.15 mg/L。然而，当Ca2+、Mg2+含量较高时，污泥中K+、Na+质量分数分别达到1.54、0.27mg/g，废水中K+、Na+在活性污泥作用下可分别降低6.16～7.70、1.08～1.35 mg/L。这表明污泥吸附作用可以使MBR中积累的K+、Na+浓度有所降低。此外，该模型（1）对K+、Na+预测的理论值与实际值的RMSE分别为29.718、15.271 mg/L，高于污泥吸附作用而导致的减少量。废水中Ca2+、Mg2+浓度较高时，由于吸附作用而减少的K+、Na+含量较低。因此，废水中Ca2+、Mg2+含量较高时，吸附作用并不是造成盐度模型对K+、Na+的预测准确度较低的主要原因，除此还存在其他的原因。并且通过盐度积累模型预测可知，SRT为30 d，1,000 L的MBR中可累积Ca2+、Mg2+浓度分别达到0.73、1.22 g/L，Ca2+、Mg2+累积量较高，污泥吸附对模型的影响较低，本研究构建的模型可用于预测MBR中积累的盐离子。

3 结 论

1）本文构建的UF-MBR盐度积累模型可预测UF-MBR中的盐度积累量及达到盐平衡量时RO浓缩液的回流次数，Ca2+、Mg2+的实际值与理论值的拟合决定系数R高于0.95，RMSE小于4.00 mg/L，此模型可用于预测猪场沼液UF-MBR+RO处理工艺浓缩液回流引起的MBR中Ca2+、Mg2+积累量。

2）活性污泥吸附可降低13.52～16.9 mg/L K+、4.12～5.15 mg/L Na+。但是，Ca2+、Mg2+累积量较高时，活性污泥吸附可降低6.16～7.70 mg/L K+、1.08～1.35 mg/L Na+，污泥吸附对模型的影响较低，本研究构建的模型可为猪场沼液UF-MBR+RO处理工艺的应用提供参考。

3）污泥停留时间SRT从60 d降低至30 d，盐度从4.83%降低至2.63%，达到盐平衡所需的时长从249 d缩短至179 d，降低SRT可降低MBR中盐积累量及达到盐平衡时长。此外, 将SRT控制在30 d以下可使MBR盐度低于1.00%，使MBR生化阶段发挥效能的高效性。

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Salt accumulation model for the reflux of membrane concentrate from piggery liquid digestate UF-MBR+RO treatment process

Jiang Xiaomei1, Li Jun2, Wang Jiongke1, Wu Peike1, Deng Liangwei1, Wang Wenguo1※

(1,610041;2.,,610106,)

High-concentration organic wastes are often found in the liquid digestate that is derived from anaerobic digestion of manure in large-scale swine farms. There is also a contradiction between the treatment load of liquid digestate and the available land for absorption, due mainly to the high content of ammonia nitrogen, while the C/N ratio is relatively low. Thus, it requires the integration of physical or chemical technologies with biological ones for a deep treatment, since biological treatment alone cannot meet the current requirement of large-scale liquid digestate. Reverse osmosis (RO) membrane can play an important role in the deep-treatment of piggery liquid digestate. However, the reflux of concentrate in the RO process can lead to the accumulation of salinity, leading to much lower efficiency osubsequently biological treatment. In this study, a salt accumulation model was established in the nanofiltration (UF)-membrane bioreactor (MBR) under the reflux of membrane concentrate. Four kinds of salt ions were fitted with the theoretical, where the root mean square error (RMSE) was measured to evaluate the accuracy of the model. The salinity accumulation was clarified in UF-MBR under three types of sludge retention time (SRT), considering the adsorption capacity of activated sludge. The results showed that the salinity accumulation model of UF-MBR was successfully established to predict the salinity equilibrium. The running cycles were needed to achieve the required salinity. Secondly, the fitting determination coefficient (2) of the actual values of calcium ions (Ca2+) and magnesium ions (Mg2+) in the MBR and the theoretical values predicted by the salinity accumulation model were higher than 0.95, and the RMSE was less than 4.00 mg/L. Therefore, the UF-MBR salinity model here can be expected to predict the accumulation trend of Ca2+and Mg2+with high accuracy. Thirdly, SRT decreased from 60 d to 30 d, and the salinity decreased from 4.83% to 2.63%. The required time decreased from 249 d to 179 d for reaching salt equilibrium. The reduction of SRT can effectively alleviate the salinity accumulation in UF-MBR, while reducing the time to reach the salinity equilibrium. In addition, when the SRT was 30, 45, and 60 d, the salinity accumulated in UF-MBR should be between 0.95%-2.63%, 1.29%-3.59%, and 1.59%-4.83%, respectively, indicating the salinity equilibrium values were higher than 1.00%. When setting the SRT withi30 d, there was alleviated inhibition of salinity accumulation on the removal performance of activated sludge pollutants. Fourthly, both the2of the actual values of potassium ions (K+) and sodium ions (Na+) in this process and the theoretical values predicted by the salinity accumulation model were less than 0.95, while the RMSE was higher than 15.00. The low-accuracy prediction of the UF-MBR salinity model here may be attributed to the adsorption of activated sludge, thereby reducing the content of K+and Na+in MBR. The effect of adsorption on the model was low, indicating a feasible model when the accumulation of Ca2+and Mg2+was high. This work can provide a sound reference for the future application of UF-MBR+RO treatment in piggery liquid digestates.

model; salt; sludge; membrane concentrate reflux; sludge retention time; sludge adsorption

蒋小妹，李俊，王炯科，等. 猪场沼液UF-MBR+RO处理工艺浓缩液回流的盐积累模型[J]. 农业工程学报，2021，37(13)：209-215.

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.13.024 http://www.tcsae.org

Jiang Xiaomei, Li Jun, Wang Jiongke, et al. Salt accumulation model for the reflux of membrane concentrate from piggery liquid digestate UF-MBR+RO treatment process[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(13): 209-215. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.13.024 http://www.tcsae.org

2021-03-02

2021-05-30

四川省重点研发项目（20ZDYF0003）；国家现代农业产业技术体系建设专项（CARS-35）

蒋小妹，研究方向为畜禽养殖废水处理。Email：18483691963@163.com

王文国，博士，研究员，研究方向为畜禽粪污处理与资源化利用。Email：wangwenguo@caas.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.13.024

X713

A

1002-6819(2021)-13-0209-07