含油污泥化学清洗处理实验研究与工艺参数优化

肖楠, 朱玲, 王春雨, 杨子育, 张亚宁, 齐美荣. 含油污泥化学清洗处理实验研究与工艺参数优化[J]. 环境工程学报, 2019, 13(5): 1202-1208. doi: 10.12030/j.cjee.201810139
引用本文: 肖楠, 朱玲, 王春雨, 杨子育, 张亚宁, 齐美荣. 含油污泥化学清洗处理实验研究与工艺参数优化[J]. 环境工程学报, 2019, 13(5): 1202-1208. doi: 10.12030/j.cjee.201810139
XIAO Nan, ZHU Ling, WANG Chunyu, YANG Ziyu, ZHANG Yaning, QI Meirong. Experimental study and process parameters optimization for oily sludge treatment by chemical cleaning[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2019, 13(5): 1202-1208. doi: 10.12030/j.cjee.201810139
Citation: XIAO Nan, ZHU Ling, WANG Chunyu, YANG Ziyu, ZHANG Yaning, QI Meirong. Experimental study and process parameters optimization for oily sludge treatment by chemical cleaning[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2019, 13(5): 1202-1208. doi: 10.12030/j.cjee.201810139

含油污泥化学清洗处理实验研究与工艺参数优化

  • 基金项目:

    北京市长城学者资助项目CIT&TCD20190314

    国家自然科学基金资助项目21207006

    国家级大学生创新创业计划项目2019J00134北京市长城学者资助项目(CIT&TCD20190314)

    国家自然科学基金资助项目(21207006)

    国家级大学生创新创业计划项目(2019J00134)

Experimental study and process parameters optimization for oily sludge treatment by chemical cleaning

  • Fund Project:
  • 摘要: 以大庆采油一厂的含油污泥为研究对象,采用化学清洗方法,以处理后底泥残油率为评价指标,优化影响含油污泥清洗效率的参数。根据单因素实验,确定清洗温度、化学药剂浓度、液固比的取值范围;采用Design-Expert响应曲面法,考察单独变量作用及交互作用对含油污泥残油率的影响。选择软件中二次多项式模型进行模拟可知,单因素变量、清洗温度与化学药剂浓度的交互项均对含油污泥残油浓度具有显著影响;模型优化结果显示,化学法处理含油污泥的最佳工艺条件为清洗温度78.68 ℃、化学药剂浓度0.84 g·L-1、液固比9.40∶1,模型预测底泥残油率为3.85%,实验验证结果的平均值是3.96%,测定值与预测值之间相对误差为2.78%,证明该模型的可靠性。
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出版历程
  • 刊出日期:  2019-06-03

含油污泥化学清洗处理实验研究与工艺参数优化

  • 1. 北京石油化工学院环境工程系,北京 102617
  • 2. 华油惠博普科技股份有限公司,北京 100011
基金项目:

北京市长城学者资助项目CIT&TCD20190314

国家自然科学基金资助项目21207006

国家级大学生创新创业计划项目2019J00134北京市长城学者资助项目(CIT&TCD20190314)

国家自然科学基金资助项目(21207006)

国家级大学生创新创业计划项目(2019J00134)

摘要: 以大庆采油一厂的含油污泥为研究对象,采用化学清洗方法,以处理后底泥残油率为评价指标,优化影响含油污泥清洗效率的参数。根据单因素实验,确定清洗温度、化学药剂浓度、液固比的取值范围;采用Design-Expert响应曲面法,考察单独变量作用及交互作用对含油污泥残油率的影响。选择软件中二次多项式模型进行模拟可知,单因素变量、清洗温度与化学药剂浓度的交互项均对含油污泥残油浓度具有显著影响;模型优化结果显示,化学法处理含油污泥的最佳工艺条件为清洗温度78.68 ℃、化学药剂浓度0.84 g·L-1、液固比9.40∶1,模型预测底泥残油率为3.85%,实验验证结果的平均值是3.96%,测定值与预测值之间相对误差为2.78%,证明该模型的可靠性。

English Abstract

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