胶州湾海水淤泥密度指数影响因素研究

陈景光，冯念林，于崇涛，杨 鑫，周 利

（1.世帆工程设计有限公司，山东青岛 266034； 2.青岛海水淡化有限公司，山东青岛 266034；3.青岛理工大学环境与市政工程学院，山东青岛 266034）

海水淡化即利用海水脱盐生产淡水，是实现水资源利用的开源增量技术，可以增加淡水总量，且不受时空和气候影响，保障沿海居民用水和工业用水等稳定供应。世界上很多淡水资源严重匮乏的国家将海水淡化水作为当地市政供水的重要组成部分。中东地区人均淡水资源占有量不足200 m3，通过大力发展海水淡化解决了水资源短缺问题，其中以色列、沙特阿拉伯海水淡化水总量约占全国饮用水供应量的70%。我国北方若干城市将海水淡化水作为战略备用水源、市政补充水源，海水淡化在解决当地水资源短缺问题方面发挥了重要的作用。

反渗透膜法海水淡化技术是一种以压力差为驱动力脱盐的海水淡化方法，具有占地小、施工周期短、操作简单、自动化程度高、投资小、能耗相对较低等特点〔1〕，在国内外海水淡化工程建设中得到越来越多的应用。反渗透系统的运行过程中，进水端的溶质大分子、微粒或者胶体粒子与膜之间发生物理化学作用或机械作用，引起颗粒物与溶质成分在膜表面以及膜孔内部发生吸附、沉积，进而使得膜孔孔径变小甚至堵塞，降低过膜通量的同时减弱膜的分离效率，最终缩短膜的使用寿命。淤泥密度指数（SDI）是衡量反渗透进水水质的一个重要指标，代表了水中颗粒、胶体和其他能阻塞各种水净化设备的物质含量，是用来表征反渗透膜进水水质的一个重要参数，在一定程度上反映了进水胶体状物质及悬浮态物质的含量。反渗透装置的性能、产水率、产水质量和膜的寿命很大程度上取决于进水水质，所以需要对反渗透进水SDI 的各种影响因素进行研究。目前国内外关于海水淡化反渗透膜污染控制的研究都偏向于工程实际应用，对反渗透膜污染特征指标SDI 研究的相关文献较少。本研究拟开展反渗透进水SDI 值的各种影响因素研究，以期为反渗透水处理寻找最佳的预处理工艺，为有效控制膜污染、保证反渗透装置长期稳定运行、提高反渗透系统处理效率提供参考。

1 工程实例分析

1.1 工程简介及原水水质

青岛某海水淡化厂一期工程于2013 年建成，位于胶州湾东海岸，日产海水淡化水10 万m³。原海水取自山东省青岛市胶州湾东海岸，其自2022 年1 月1 日至2022 年8 月31 日期间的水质检测数据见表1。

1.2 海水淡化工艺

海水淡化采用的工艺为超滤+反渗透双膜法，具体工艺流程见图1。

图1 一期生产工艺流程Fig. 1 Phase I production process flow

超滤膜采用PVDF 外压式中空纤维膜，设计流量10 448 m3/h，设计温度3~28 ℃，单膜堆膜数量252 个，膜总数量4 032个，单膜堆占地面积38 m2，工作压力0.3~0.5 MPa，工作模式为全通过滤；一级反渗透膜采用卷式聚酰胺高化学耐久性反渗透膜，设计温度3~28 ℃，产水量101 222~106 822 m3/d，模块数量6 个，单膜堆产水量16 870~17 804 m3/d，单筒内超滤膜数量7 个，单膜堆膜筒数量154 个，膜筒总数量924 个。

1.3 数据检测及分析方法

1.3.1 海水SDI 及其他水质指标检测及分析方法

于2022 年1 月至8 月末对厂区运行过程中的原海水以及经过超滤后的水样进行取样检测，采用TW61M 型SDI 测定仪测定水样SDI 值（测试时间为15 min），菌落总数为实验室培养基培养观察结果，其余水质指标均按照《生活饮用水标准检验方法》（GB/T 5750—2023）进行检测。

使用SPSS 22.0（Statistical Product and Service Solutions 22.0）进行单因素方差分析（ANOVA）和Pearson相关性分析，并用Duncan 检验进行显著性差异分析。Pearson 相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度，相关密切程度用相关系数r表示，其计算见式（1），其中X、Y代表两个变量，Xˉ、Yˉ表示变量的平均值，其值介于-1 与1 之间，正/负表示两项指标的正/负相关，相关系数的绝对值越大，表示两变量间的相关程度越密切。在得到相关系数r后可通过式（2）计算检验统计量t值，式中n代表样本量。查t界值表后可得概率P，用于判断相关程度是否显著，P<0.05 为显著相关，P<0.01 为极显著相关。

1.3.2 RO 膜污染物检测方法

RO 膜污染物检测工作开展于东丽先端材料开发（中国）有限公司。将收集的污染物于100 ℃下烘干至恒重，称量烘干前后质量的减量计算含水率；将烘去水分的污染物于600 ℃下完全灼烧至恒重，称量经过灼烧前后质量的减量得出有机物含量，据此可以进一步推算出无机物含量。

2 结果和讨论

2.1 超滤产水SDI

超滤出水SDI 见图2。

图2 超滤出水SDIFig. 2 SDI of ultrafiltration effluent

由图2可知，经超滤后出水SDI的月平均值均低于3.0，并且在大部分时间下均低于2.5，其中SDI 在1—5月较低，6—8 月的值显著高于前几个月，为了研究影响SDI的因素，对超滤产水的各项水质指标进行了测定。

2.2 超滤产水水质指标

超滤出水理化指标见图3。

图3 超滤出水理化指标Fig.3 Physical and chemical properties of ultrafiltration effluent

由图3 可知，与原海水相比，经超滤后各项污染物指标均有所降低。受海水碳酸盐体系平衡和变化影响，海水pH 波动较大，从1 月到8 月总体呈现出先降低后增加的趋势，最低出现在5 月，为7.50，8 月份pH 最高，达到8.00。海水电导率是影响反渗透膜透盐率的一个重要指标〔2〕，电导率在1—5 月基本维持较高水平，在7、8 月较低，最低值出现在7 月份，这与SDI 值变化趋势相反。硼含量变化趋势与电导率相似，7、8 月份显著低于前6 个月。菌落总数在1—4 月维持在较低水平，随着气温的升高，6—8 月菌落总数有明显增加，6 月份平均温度在23 ℃时，菌落数最高。总体来看，温度、溶解性总固体、微生物、硫酸盐和碱度与SDI 随时间变化情况近似，均在后期呈现显著增加的趋势。

2.3 SDI 影响因素分析

为进一步研究进水SDI 的影响因素，使用SPSS 对SDI 和各项水质指标进行Pearson 相关性分析，结果见表2。

表2 SDI 影响因素相关性分析Table 2 Correlation analysis of SDI influencing factors

由表2 可知，除硼以外，其余所有影响因素均与SDI 呈现正相关关系，其中温度和硫酸盐与SDI 呈现显著性相关（P<0.05），微生物与SDI 呈现极显著性相关（P<0.01）。温度与SDI 呈现显著性相关，这一结果与张伟等〔3〕的研究成果类似，分析原因可能是与SDI 的测定原理有关，温度增加，水的黏度变小，固定压力下先期采集500 mL 水样所需时间变小，而测试末期采集500 mL 水样所需时间与之前差值变大，SDI 增大。此外，温度升高引起海水中微生物大量繁殖，微生物在膜上的黏附、生长、扩散等均会造成反渗透膜污染〔4〕。有研究表明，硫酸钙、硫酸锶等无机污染物在膜表面沉积也会造成膜污染，影响膜的工作性能〔5〕，这也解释了本研究中硫酸盐含量与SDI 之间的显著性相关关系。而对于衡量水体污染常用的浊度指标，其与SDI 并没有显著相关关系，这也与张伟等〔3〕的研究结论一致。具体解释为，经过超滤预处理后，产水胶体含量较少，且大多粒径很小，这些胶体对光的反射和散射影响很小，直接反映为较小的浊度值；但在SDI 的测定过程中所有这些小胶体都会被SDI 膜片截留，反映为较大的SDI 值。为了进一步探究海水中胶体等物质对膜的阻塞，对已经污染后的RO 膜进行了分析。

2.4 RO 膜污染物分析

为了直接研究反渗透膜上存在的污染物，对工程运行后的反渗透膜进行拆解并对膜上的污染物进行检测，RO 膜表面检测照片见图4。

图4 RO 膜表面照片Fig.4 Photos of RO membrane surface

由图4 可知，膜表面富集了很多黑褐色污染物，并且图中左侧进水端黑褐色程度明显深于右侧浓水端。

对RO 膜表面污染物进行收集并分析，分析结果见表3。

表3 RO 膜表面污染物含量Table 3 Contaminant content of RO membrane surface

由表3 可知，污染物的含水率为94.6%，干污染物中无机物质量分数为74%，远远高于有机物质量分数（26%），这是由于作为反渗透的前处理，超滤处理已经截留了大部分大分子有机物。对RO 膜表面的无机污染物成分进行SEM 和EDX 分析，结果见图5 和表4。

图5 膜表面无机污染物成分SEM（a）和EDX（b）Fig. 5 SEM photo （a） and EDX spectrum （b） of inorganic components on membrane surface

表4 污染物无机成分EDX 分析结果Table 4 Results of EDX analysis of inorganic components of pollutants

由图5 及表4 可知，除O 以外，Si 质量分数最高，达到14.60%，超过了海水中主要元素Na 和Cl 的质量分数，这是因为Si 在自然水体中具有丰富性与低水溶性的特点，可以单晶硅、聚硅酸和混合胶体这3种形式在膜表面形成硅垢，并且常规清洗手段很难去除。与Si 类似，自然水体中Al 也可以A（lOH）4-、A（lOH）2+、A（lOH）2+等水合形式存在，并且溶解的铝离子还能与水中的硅形成胶体，造成反渗透膜通量的快速衰减〔6〕。此外，一部分通过超滤膜的铝离子在超滤产水箱内长时间停留，在水池内发生絮凝反应，产生的絮体与阻垢剂发生交联反应生成颗粒污染物造成严重膜污染〔7〕。而不易溶于水的三价铁在溶液中易形成胶体，也是膜的主要污染物之一〔8〕。

3 结论和工程建议

在超滤反渗透运行系统中，SDI 是反映反渗透装置污染程度的一个重要指标，通过对SDI 影响因素的研究可以得出以下结论并给出相关工程建议：

1）影响SDI 的因素首先是微生物菌落数，微生物在膜上附着、生长、繁殖是造成膜污染的主要原因。在工程上采用气浮预处理可以有效去除藻类等微生物，防止堵塞反渗透膜。并且以后的研究可以从分子学的角度上，通过宏基因或者高通量测序等方法具体研究RO 膜上富集的哪些微生物是造成膜污染的主要原因，是否与其代谢产生的酶有关。

2）Si、Al 和Fe 等无机胶体也能附着在膜表面形成膜垢。在实际工程运行过程中，气浮和混凝沉淀作为预处理可以有效去除海水中的无机胶体。对于已经造成的反渗透膜污染，可以针对无机胶体的种类应用不同的清洗剂对无机胶体污染的膜进行清洗。例如，具有邻羟基结构的有机分子（如试肽灵、没食子酸）在与单硅酸发生反应形成稳定配合物的同时，还能与聚硅酸反应把溶液中的聚硅酸吸附固定在特定的吸附剂上。

3）浊度与SDI 没有显著相关性，浊度低时SDI 未必低。因此当浊度无法准确描述水体污染情况时，可以采用SDI 进一步对污染程度进行衡量。

4）除微生物和无机胶体外，运行温度也对SDI有影响，当测试温度升高时，SDI 值也相应增大。