2017, Vol. 37
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生物流化床应用于废水处理已有近30年的历史, 在多种污(废)水处理场合已得到了广泛应用(Patel et al., 2006；聂晓雪等, 2008；Rajasimman et al., 2007；李志东等, 2008；Lohi et al., 2008；韦朝海等, 2011).由于生物流化床在水处理应用方面具有微生物相多样化、微生物浓度高、耐冲击负荷能力强、比表面积大、氧传质效率高等优点, 国内外研究者一直对生物流化床的填料设计(罗雪梅等, 2010)、结构优化(Guo et al., 2005；韦朝海等, 2007)及其新型流化床的开发(Van Loosdrecht et al., 2000；郭杨等, 2012)有着浓厚的兴趣, 但传统结构的生物流化床在应用中仍存在如下问题(施汉昌等, 2012)：固液分离时间大于反应时间的结构不合理现象；大型化的瓶颈问题；反应器停止后再启动流化困难；固液接触面摩擦较弱易造成载体生物膜细胞传质浓度边界层趋向稳定而制约传质效率；相间相对流动速度差小, 作用于生物膜的水力剪切力较弱, 载体生物膜新旧菌体更新速率慢, 影响了生化代谢效率等.针对传统生物流化床的特点, 本课题组将四边形生物流化床(麦礼杰等, 2012)、膜生物反应器(Liu et al., 2010)、折流式厌氧反应器(Letting et al., 1997)与生物流化床相结合, 设计出一种新型生物流化床—四边形折流式膜生物流化床.反应器整体为长方体结构且保留了传统生物流化床塔式结构；下部采用了折流板与导流锥设计出一个进水角度, 利用该角度来冲击反应器底部填料, 提高了填料的利用率, 实现了再启动流化容易；上部采用了浸没式膜组件, 利用气、固、液三相冲刷膜组件, 降低了膜污染, 解决了载体流失等问题.
目前, 关于生物流化床的动力学研究大多是运用脉冲响应法(Boyer et al., 2002)、数值模拟(Di Renzo et al., 2007)、压差法(张同旺等, 2005)和光纤探头测速法(Yan et al., 2009)等, 这些研究成果较好地揭示了三相生物流化床的动力学特性, 但浸入式测试技术具有时空分辨率低、标定曲线具有不确定性等局限性, 对流场干扰是最大局限；数值模拟大多认为固相为液体的一部分, 把气液双流体模型应用于气、固、液三相流, 模拟和模型准确度不高, 均不能较真实地反应液相流态.粒子图像测速技术(Particle Image Velocimetry, 简称PIV)作为一种对流场无干扰的瞬态全流场测试手段, 既具备单点测量技术的分辨率和精度, 又能获得流场的整体结构和瞬态图像(Deen, 2002).PIV的基本原理(Brand, 2002)是在流场中布撒一些与流体跟随性良好且具有良好的示踪性和反光性的示踪粒子, 用激光照射所测区域, 使用CCD相机获取示踪粒子的瞬时运动图像, 设置适当的跨帧时间, 对拍摄的两幅连续的图像进行互相关计算, 根据两帧图像的位移和时间间隔, 从而得到流场的速度场.近十几年来, PIV被广泛应用在气液两相流流场测量中(Jin et al., 2014；Ayati et al., 2014；Keller et al., 2014；Kosiwczuk et al, 2005), 例如, Liu等(2006)将PIV技术与激光诱导荧光法结合后测定了气液两相流的速度场, 并获得了气泡流态特性；李春丽等(2013)应用PIV技术测试了多孔同时曝气对近膜面液相速度场的影响.通过这些研究证明了PIV的准确性和可靠性, 为利用PIV分析四边形折流式膜生物流化床内液相流场特性, 特别是在有少量填料时液相流场可视化研究指明了前景.
本文基于取样法和PIV技术, 对四边形折流式膜生物流化床在不同进水流量和曝气强度组合的工况下的填料浓度和液相流场特性进行测量, 同时对填料浓度、流场特性和膜污染三者之间的关系进行剖析, 寻求流化床运行过程中节能的结构与优化的操作条件.
2 实验装置和方法(Experiments) 2.1 实验系统四边形折流式膜生物流化床实验测试系统的流程如图 1a所示, 主要由四边形折流式膜生物流化床、进出水系统、激光系统、CCD摄像系统、膜组件、曝气系统和图像处理系统等部分组成.流化床为长方体的透明玻璃体, 结构尺寸为300 mm×150 mm×950 mm(长×宽×高), 总容积为42.75 L, 折流板底部缝隙高度为72 mm, 倾斜角度为35°, 导流锥倾斜角度为30°.膜组件为中空纤维膜超滤膜组件, 采用聚偏氟乙烯材质制成, 膜壁厚40~50 μm, 微孔平均孔径为0.1~0.2 μm, 膜尺寸为40 mm×300 mm, 标准膜通量为200 L·h-1.曝气系统中曝气管管径为5.8 mm, 曝气头尺寸为34 mm×43 mm, 曝气孔孔径为0.1~0.3 mm.实验中为防止膜组件和曝气头的摆动, 将曝气头固定在膜组件正下方的流化床底部, 膜组件通过自制T型支架固定, 且进水管、曝气头和膜组件布置在同一轴线上.
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| 图 1 四边形折流式膜生物流化床实验测试系统流程图(a)、拍摄分区(b)和激光断面分布图(c) (1.出水箱, 2.蠕动泵, 3.激光电源, 4.激光器, 5.同步器, 6.气体流量计, 7.空气压缩机, 8.膜组件, 9.气泡, 10.椰壳活性炭, 11.进气管, 12.进水管, 13.导流锥, 14.液体流量计, 15.潜水泵, 16.计算机, 17.相机, 18.四边形流折流式膜生物流化床, 19.曝气头, 20.激光断面) Fig. 1 Monitoring system of the quadrilateral foldable membrane biological fluidized bed, the shooting area and laser cross section |
实验用水采用自来水.填料采用椰壳活性炭, 其外观为黑色不定型颗粒(粒径约为0.4~2.8 mm), 堆积密度为604 kg·m-3, 测定填料浓度时, 填充密度为6%的流化床体积.PIV实验时, 流化的活性炭会对激光断面和相机拍摄形成阻挡, 使得无法正常拍摄, 气、固、液三相流态可视化难度较大, 需进行可视化测试.根据本次实验范围, 选择最大进水流量200 L·h-1和最大曝气强度1.05 m3·h-1进行测试, 填充密度测试为0.1%~1.0%, 当填充密度为0.4%时, 降流区和升流区各取样点中浓度最大值为2.063 mg·L-1.激光拍摄过程中未出现光源呈黑色条状现象(黑色条状认定为激光光源被阻挡), 且拍摄和分析所得图片均无空白区域.为保证实验获得较高的分辨率, 选取填充密度为0.5%, 实验时为防止活性炭对示踪粒子的影响, 每3~4 h更换一次活性炭.
2.3 PIV测试系统实验中采用丹麦Dantec公司生产的PIV系统, 包括：Litron DualPower 200-15固体激光器, 两个激光器发射器输出绿色片光源, 激光束的波长为532 nm, 每个脉冲能量为200 mJ, 脉宽为6~8 ns；FlowSense EO CCD相机, 图像像素为2048×2048, 采样速率为16帧·s-1；Timer Box同步器, 可以实现外部脉冲信号对系统的同步触发.示踪粒子选用配套的PMMA-Rhodamine B-Particles(罗丹明B荧光聚合物颗粒), 粒径为20~50 μm, 实验浓度控制在100 mg·L-1.该粒子具有对流场良好的跟随性(Paffel et al., 1998；严敬等, 2005), 适用于多相流, 示踪粒子对液相速度和粘度的影响可以忽略.
2.4 实验方案填料浓度测试时, 分别在四边形折流式膜生物流化床升流区和降流区各中轴线上高度分别为200、400和600 mm处进行一定体积(ν)的混合液取样, 干燥后称量其中的填料量ω, 则填料的浓度(施汉昌等, 2012)为ω/ν, 相同工况情况下每次取样3次并求得平均值.PIV实验在曝气强度分别为0.25、0.45、0.65、0.85和1.05 m3·h-1和进出水流量分别为50和200 L·h-1组合的工况下依次进行, 实验时流化床有效容积为31.95 L, 即有效水深710 mm.实验中激光光源从反应器的左侧进入, 如图 1a所示, CCD相机放置在流化床的正面, 垂直于激光片光源方向.因CCD相机的拍摄范围有限, 故流场测量区域在保证获得较高分辨率的前提下, 拍摄区域(图 1b)选择为下部区域(282 mm×235 mm)、中部区域(282 mm×235 mm)和上部区域(282 mm×235 mm).激光断面选取距膜面15 mm的激光断面位置(图 1c), 实验中依次对同种工况下3个截面进行拍摄, 每个工况均连续记录10000幅图像序列, 对拍摄的图像进行自适应互相关计算, 得到流场中的速度分布信息, 结果表明, 流场速度测量误差(Feng et al., 2010)小于2 mm·s-1.
3 实验结果与分析(Results and discussion) 3.1 四边形折流式膜生物流化床填料浓度的分布特性图 2给出了流化床填料浓度的变化曲线.从图 2a可以看出, 进水流量为50 L·h-1时, 升流区填料浓度随曝气强度的增加而增长.进水流量为200 L·h-1时, 填料浓度随曝气强度的增加呈先上升后下降趋势.升流区在相同曝气强度的工况下, 填料浓度随进水流量的增加呈增加趋势.从图 2b可以看出, 进水流量为50 L·h-1时, 降流区填料浓度随曝气强度的增加而增长, 曝气强度为1.05 m3·h-1时, 降流区填料浓度达到峰值；曝气强度分别为0.25、0.65、0.85和1.05 m3·h-1时, 填料浓度随流化床高度的降低而下降.进水流量为200 L·h-1时, 降流区填料浓度随曝气强度的增加呈先上升后下降趋势；曝气强度分别为0.25、0.45、0.65和0.85 m3·h-1时, 填料浓度随流化床高度的降低呈先下降后上升趋势.降流区在相同曝气强度的工况下, 流化床填料浓度随进水流量的增加呈增加趋势.
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| 图 2 填料浓度随高度变化的曲线图 (a.升流区, b.降流区)和流化示意图(c) Fig. 2 Variations of filler concentration with height and schematic diagram of fluidization |
流化床在相同进水流量工况下, 曝气强度是影响填料浓度变化的主要因素；在相同曝气强度工况下, 进水流量是影响填料浓度变化的主要因素.在多数工况下, 流化床中部区域为稀相区域；曝气强度和进水流量的匹配可使流化床的填料浓度达到最高值；在相同工况下升流区的填料浓度均大于降流区的浓度；进水流量和曝气强度为200 L·h-1、0.65 m3·h-1工况下的填料浓度与50 L·h-1、1.05 m3·h-1工况下的填料浓度较接近.可见, 进水流量的增加加速了降流区填料的流化, 进而加速整个流化床的填料流化；且不同进水流量和曝气强度组合的工况下, 可使填料浓度达到一致.分析其原因, 由于折流板的存在, 折流板上部区域为曝气死区, 实验中发现大量的填料在升流区形成了内循环, 且存在诸多小循环, 即由于折流板的存在, 折流式膜生物流化床为内外双循环和诸多小循环(图 2c)；另一原因是由于进水管的布置会使底部堆积的填料进行向左的冲击, 当冲击到曝气区或环流区后, 填料将随气液上升形成环流.填料的流态化使得填料之间、填料与膜组件之间相互摩擦, 并使液相流态更加紊乱, 填料浓度和液相紊乱程度越大, 起到冲刷膜组件的作用越大, 能较大程度地抑制膜组件表面沉积层的形成, 有利于控制膜污染, 即填料浓度是膜污染控制一个重要因素.因此, 设计时膜组件放置高度可选择为折流式膜生物流化床升流区的上部靠近自由液面区域.
3.2 四边形折流式膜生物流化床升流区液相流动特征湍流是一种高度复杂的不规则流动.张波涛等(2001)应用PIV技术对水泵吸水池的内部流场进行测量, 对40幅照片显示的速度矢量数据进行处理, 得到了流场的湍动能.本文对同一位置的40幅连续的照片所显示的速度矢量图进行分析, 可以计算出每个面上各个点的速度标准偏差, 公式如下：
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式中, urms为径向速度的标准偏差, vrms为轴向速度的标准偏差.
得到各个点上的速度偏差后, 就可以求出面上各个点的湍动能, 它是表征湍流特征的一个物理量, 计算公式如下：
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(3) |
图 3给出了流化床升流区3个区域的液相轴向平均速度值、涡量值和湍动能值变化曲线图(轴向为Y轴方向, 径向为X轴方向, 参见图 5, 下同).从图 3a可以看出, 进水流量为50 L·h-1时, 下部区域轴向速度均大于零, 中部和上部区域轴向速度均小于零, 可推论升流区液相轴向返混程度随反应器高度的增加呈先增强后减弱的趋势, 在中部区域, 液相轴向返混达到峰值；下部和上部区域液相轴向返混程度随曝气强度的增加变化较小, 中部区域液相轴向返混程度随曝气强度的增加呈先增强后减弱再增强-减弱的波动趋势.进水流量为200 L·h-1时, 3个区域液相轴向平均速度均小于零, 可推测液相轴向返混程度随反应器高度的增加呈先增强后减弱再增强的趋势, 在上部区域, 液相轴向返混达到峰值；下部区域液相轴向返混程度随曝气强度的增加而逐渐减弱, 中部和上部区域液相轴向返混呈先增强后减弱的趋势.进而得到, 进水流量的增加可以减弱升流区液相轴向返混程度, 从而增加了流化床的填料浓度.
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| 图 3 升流区液相轴向平均速度(a)、涡量(b)和湍动能(c)随进水流量及曝气强度的变化曲线 (A为下部区域, 进水流量50 L·h-1；B为中部区域, 进水流量50 L·h-1；C为上部区域, 进水流量50 L·h-1；D为下部区域, 进水流量200 L·h-1；E为中部区域, 进水流量200 L·h-1；F为上部区域, 进水流量200 L·h-1) Fig. 3 Variations of liquid phases axial average velocity(a), vorticity(b) and turbulent kinetic energy(c) with inlet water flow and aeration intensity in the riser |
从图 3b可以看出, 进水流量为50 L·h-1时, 下部区域液相平均涡量随曝气强度的增加呈先上升后下降趋势, 中部区域呈逐渐下降趋势, 上部区域呈波动趋势.进水流量为200 L·h-1时, 下部区域液相平均涡量随曝气强度的增加呈先下降后上升趋势, 中部区域随曝气强度的增加呈波动趋势, 上部区域随曝气强度的增加呈先上升后下降再上升趋势.液相平均涡量随流化床高度的增加呈上下多次波动趋势；液相平均涡量随进水流量的增加呈整体逐渐上升趋势, 但幅度较小.可见, 进水流量为50 L·h-1时液相平均涡量出现正值次数多于进水流量为200 L·h-1时, 由涡量表达式可推论当进水流量较小时, 升流区液相剪切力随着曝气强度的增加；液相平均涡量值在曝气强度为1.05 m3·h-1时, 多数达到正值, 进而说明液相剪切力随着曝气强度的增加逐渐增加.较强的液相剪切力可使填料表面老化的生物膜及时脱落, 流化床中微生物保持较高活性, 较好地解决了传统膜生物反应器中泥龄长、污泥活性较低等问题.
从图 3c可以看出, 液相平均湍动能随曝气强度和进水流量的增加均呈逐渐增强的趋势；中部区域湍动能均整体较强, 上部区域整体大于下部区域.由3.1节可知, 填料浓度随曝气强度和进水流量的增加均呈逐渐增强的趋势, 可知填料浓度随液相湍动能增强而增加, 进而可知较强的湍动能可有效地抑制膜污染.
由文献(李春丽等, 2014)可知, 在一定范围内增强曝气强度会使得膜面传质系数增加, 浓差极化边界层厚度较低及膜面剪切应力增加, 即曝气强度是膜污染控制一个重要因素.流化床升流区呈极其复杂的流态特性, 且流态特性与填料浓度和膜污染呈线性关系.分析其原因, 流化床在底部设一折流板, 使得平稳下流的水流速在斜板断面骤然加大, 对底部的填料床形成冲击, 且折角可以使水流流向升流区的中心部分, 从而增加升流区的水力搅拌作用.
3.3 四边形折流式膜生物流化床降流区液相流动特征图 4给出了流化床降流区3个区域的液相轴向平均速度值、涡量值和湍动能值的变化曲线.从图 4a可以看出, 进水流量为50 L·h-1时, 下部区域轴向速度随曝气强度的增加均大于零, 中部区域呈先上升后下降再上升趋势, 上部区域呈先上升后下降趋势, 轴向速度随流化床高度的下降均整体呈先下降后上升趋势.进水流量为200 L·h-1时, 下部区域轴向速度均大于零, 中部区域呈先上升后下降趋势, 上部区域轴向速度均小于零, 但液相轴向返混强度随曝气强度的增加呈逐渐减弱的趋势, 轴向速度随流化床高度的下降均整体呈先上升后下降趋势.降流区液相轴向返混程度随进水流量的增加呈逐渐增强的趋势, 其主要影响区域在上部区域.可见, 降流区的整体液相轴向返混强度小于升流区, 可推论填料颗粒在降流区的停留时间较短, 液相轴向返混程度是引起升流区与降流区填料浓度差别的一种重要原因.
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| 图 4 降流区液相轴向平均速度(a)、涡量(b)和湍动能(c)随进水流量及曝气强度变化的曲线图 (A为下部区域, 进水流量50 L·h-1；B为中部区域, 进水流量50 L·h-1；C为上部区域, 进水流量50 L·h-1；D为下部区域, 进水流量200 L·h-1；E为中部区域, 进水流量200 L·h-1；F为上部区域, 进水流量200 L·h-1) Fig. 4 Variations of liquid phases axial average velocity(a), vorticity(b) and turbulent kinetic energy(c) with inlet water flow and aeration intensity curve in the downcomer |
从图 4b可以看出, 进水流量为50 L·h-1时, 下部区域液相平均涡量随曝气强度的增加呈先下降后上升趋势, 波动幅度较小, 且值均大于零；中部区域呈先上升后下降再上升趋势；上部区域呈上下波动趋势.进水流量为200 L·h-1时, 下部区域液相平均涡量随曝气强度的增加呈先上升后下降趋势, 波动幅度较小, 且值均大于零；中部区域呈先上升后下降趋势；上部区域呈先下降后上升趋势.液相平均涡量随流化床高度的增加呈上下多次波动趋势.降流区相同区域, 进水流量的增加液相涡量整体上升, 但上升幅度较小, 说明进水流量的增加对降流区液相剪切力的增加幅度较小.
从图 4c可以看出, 进水流量为50 L·h-1时, 下部区域液相平均湍动能随曝气强度的增加均呈逐渐增强的趋势, 中部区域呈上下的波动趋势, 上部区域呈先上升后下降趋势；曝气强度为0.25~0.65 m3·h-1时, 液相平均湍动能随流化床高度的下降呈先增强后减弱趋势；曝气强度为0.85~1.05 m3·h-1时, 液相平均湍动能随流化床高度的下降均呈逐渐减弱趋势.进水流量为200 L·h-1时, 下部和上部区域液相平均湍动能随曝气强度的增加呈逐渐上升趋势, 中部区域呈先下降后上升趋势；曝气强度为0.25~0.45 m3·h-1和0.85~1.05 m3·h-1时, 液相平均湍动能随流化床高度的下降呈逐渐减弱趋势, 曝气强度为0.65 m3·h-1时, 液相平均湍动能随流化床高度的下降呈先增强后减弱趋势.降流区相同区域, 液相平均湍动能随进水流量的增加均呈逐渐增强的趋势.
流化床降流区呈极其复杂的流态特性, 流态特性与流化床高度、进水流量和曝气强度在一定的情况下呈线性关系.分析其原因, 实验中发现随着曝气强度的增强, 上部区域是气泡羽流的表面流区, 气泡羽流表现为向右的横向流动, 并随环流进入降流区上部区域, 但由于液相下降动力无法把气泡带入整个环流, 气泡在降流区上部区域出现下降和上浮的旋转运动, 气泡羽流引起液相返混；下部区域由于进水对填料的冲击, 填料悬浮的尾流引起部分返混, 液相主要返混由进水斜射流的反作用逆压梯度引起.
3.4 四边形折流式膜生物流化床折流区下部区域液相流态特征由于篇幅原因, 3.4~3.5节仅给出了曝气强度和进水流量为1.05 m3·h-1、50 L·h-1工况时和0.65 m3·h-1、200 L·h-1工况时两种填料浓度接近的下部区域和上部区域的液相流态特征图谱进行对比分析.
涡的识别方法有LES分解方法、Reynolds分解方法、Galilean分解方法、小涡分解方法、涡量方法(Calcagno et al., 2002)和漩涡强度方法(Swirling Strength)等(Adrian et al., 2000).流体的涡量场ω是空间x、y、z和时间坐标t的连续函数, 其值为速度v的旋度, 构成了涡量场, 涡量表达式见式(4).在二维数据计算时, 简化了涡量, 计算公式见式(5).
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涡量方法虽然能识别出流场中的涡核, 但同时也把流场中所有的剪切运动表现出来, 因此, 涡量云图整体显得比较杂乱, 很难用来识别流场中的涡结构.而漩涡强度方法由于其本身已排除了剪切作用的影响, 因而能较好地识别出涡结构.漩涡强度是基于局部速度梯度张量的临界点分析, 它提供了一种从速度场提取小尺度涡的方法, 包括那些通过速度分解不能看到的涡结构.漩涡强度被定义为速度梯度张量的复数特征值的虚部, 并量化局部漩涡运动的强度, 在二维数据梯度计算时, 将Z方向数据设置为零, 简化了特征值计算, 公式如下：
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正特征值意味着流场中可能存在剪切流动, 但没有涡结构；负的漩涡强度表明该处有涡结构存在, 而局部最小值则可以用来识别涡核的位置.本文同时采用了涡量方法和漩涡强度方法, 故可以更有效地分析流场中的涡结构(于尚旺等, 2006).
曝气强度和进水流量为1.05 m3·h-1、50 L·h-1工况的液相流动特征由图 5a~d可知：该工况下, 低速区和高速区交织在一起, 且高速区域面积较小, 低速区面积较大.流线整体呈紊乱状态, 出现较少的小涡旋结构.涡量正值区域面积较大, 负值区域面积较小, 说明液相剪切力较强.图 5f给出了典型的涡街结构, 其中, 计算结果只反映流场中的负特征值, 而将正特征值全设为0(红色区域), 以排除剪切作用的影响, 下同；从漩涡强度云图可以看出, 涡核贴近导流锥向流化床底部移动, 流化床底部出现大量小尺度涡结构.
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| 图 5 流化床下部区域两种不同条件下的液相流动特征 (a, e.速度矢量图, b, f.流线图, c, g.涡量图, d, h.漩涡强度图) Fig. 5 Liquid phase flow characteristics in the bottom at the different conditions |
曝气强度和进水流量为0.65 m3·h-1、200 L·h-1工况的液相流动特征从图 5e~h可见：该工况下, 低速区和高速区交织在一起, 且高速区域面积较小, 低速区面积较大.流线整体呈紊乱状态, 升流区出现较多小尺度涡旋结构.涡量正值区域面积和负值区域面积较接近, 且呈正负交织的状态.导流锥、流化床底部和折流板左边出现大量小尺度涡结构.
对比两种速度矢量图可以看出, 随着进水流量的增加, 折流板下面区域的液相速度有明显的增加, 但整体液相速度下降接近于50%.分析其原因, 随着进水流量的增加, 进水一部分进入环流区, 大部分的进水随着折流板和导流锥的方向冲击流化床底部的填料, 使得大量的填料向左上移动, 一部分填料进入曝气区后形成流化, 一部分无法随气液上升而偏离曝气区的填料逐渐向下移动, 与上升气液形成对冲, 从而减速了进水动能；进水冲击大量填料区后, 动能逐渐减弱, 气泡尾流无法把所有悬浮填料带入环流, 使得大量悬浮填料阻碍了液体的上升；进水流量较大对环流液相可能造成一定的干扰.对比两种涡量图可以看出, 曝气强度和进水流量为0.65 m3·h-1、200 L·h-1工况的正值区域面积有明显的减少, 但减少趋势较小, 说明液相剪切力有相应的降低.对比两种漩涡强度图可以看出, 0.65 m3·h-1、200 L·h-1工况的涡核数量有明显的减少.由3.1节可知, 曝气强度和进水流量为1.05 m3·h-1、50 L·h-1工况与0.65 m3·h-1、200 L·h-1工况下两种填料浓度接近, 但1.05 m3·h-1、50 L·h-1工况的升流区填料大于0.65 m3·h-1、200 L·h-1工况, 降流区则相反；由此可推论, 在该实验条件下, 升流区填料浓度随液相速度和涡核数量的增加而增加；降流区填料浓度随液相速度的增加而减少, 随涡核数量的减少而减少.
3.5 四边形折流式膜生物流化床上部区域液相流态特征曝气强度和进水流量为1.05 m3·h-1、50 L·h-1工况的液相流动特征由图 7a~d可知：该工况下, 峰值速度出现在上部区域的上部和右边壁区域, 且高速区域面积较小；低速区分布零散, 且低速区面积较小.升流区流线呈向右倾斜, 并出现多个小涡旋结构, 降流区流线较紊乱.涡量正值区域面积较大, 负值区域面积较小, 说明液相剪切力较强.从漩涡强度云图可以看出, 上部区域任然出现较多的小尺度涡结构.
曝气强度和进水流量为0.65 m3·h-1、200 L·h-1工况的液相流动特征从图 6e~h可知：该工况下, 峰值速度出现在上部区域上部和右边壁区域, 且高速区域面积较小；低速区分布较广, 且低速区面积较大.升流区流线呈向右倾斜, 并出现多个小涡旋结构, 降流区流线较紊乱.涡量正值区域面积和负值区域面积较接近, 且呈正负交织的状态.
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| 图 6 流化床上部区域两种不同条件下的液相流动特征 (a, e.速度矢量图, b, f.流线图, c, g.涡量图, d, h.漩涡强度图) Fig. 6 Liquid phase flow characteristics in the upper portion at the different conditions |
对比两种速度矢量图可以看出, 随着进水流量液相速度下降接近于30%, 可见, 液相速度与曝气强度呈线性关系.对比两种涡量图可以看出, 曝气强度和进水流量为0.65 m3·h-1、200 L·h-1工况的正值区域面积相比有明显的减少趋势, 正负值区域面积接近, 但涡量正值较大, 说明液相剪切力较强.两种漩涡强度图的涡核分布和数值差别较小.
综上3.4~3.5节, 下部区域液相流场受到进水管布置、折流板结构(角度、低隙高度)、导流锥结构(角度、高度)、填料浓度、进水流量及曝气强度的共同作用, 流场特性为六者作用的叠加；上部区域液相流场受到膜组件布置、隔板与自由液面高度、折流板结构(角度、低隙高度)、填料浓度、进水流量及曝气强度的共同作用, 流场特性为六者作用的叠加.六者的叠加作用产生的扰流对该流化床流场流动的影响主要体现在流场中产生大量的小尺度涡结构, 推论此时液相流场特性有助于加大颗粒载体与液相的相间相对流动速度差, 使得载体与液相的动态紊流性较好, 易造成载体生物膜细胞传质浓度边界趋于不稳定进而提高传质效率；作用于生物膜的水力剪切力较强, 载体生物膜新旧菌体更新速率加快, 提高了生化代谢效率.
4 结论(Conclusions)1) 分析了曝气强度和进水流量对四边形折流式膜生物流化床填料浓度的影响：折流板上部形成的曝气死区, 使得填料在升流区形成诸多内循环, 提高了升流区的填料浓度, 气固液三相与膜组件相互碰撞的概率增大, 强化了膜污染的控制.折流板和导流锥形成的进水角度冲击反应器底部的填料, 提高了在低曝气强度下流化床的填料浓度, 可降低实际运行过程的曝气能耗.
2) 通过PIV分区拍摄了流化床的上、中、下3个区域, 分析了升流区和降流区曝气强度和进水流量对液相平均轴向速度、涡量、湍动能的影响：曝气强度和进水流量的变化改变了液相的轴向返混强度和剪切力, 进而改变了填料浓度, 最终影响膜面传质系数和浓差极化边界层厚度, 降低膜污染.
3) 对曝气强度和进水流量为1.05 m3·h-1、50 L·h-1与0.65 m3·h-1、200 L·h-1工况的下部和上部两个区域的液相速度矢量图和流线图进行了分析, 同时采用了涡量方法和漩涡强度方法分析了流场中的涡结构得出：曝气强度为1.05 m3·h-1和进水流量为50 L·h-1的液速高于曝气强度为0.65 m3·h-1和进水流量为200 L·h-1工况, 两个工况均出现较多的小尺度涡结构, 涡核数量差别较小.两个工况填料浓度接近的现象, 原因为流态特性接近, 这种现象的应用开发, 可开发出高浓度有机废水的新一代工程反应器.
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