分散劑作用下溢油乳化和生物降解效果研究
發(fā)布時間:2020-08-02 22:25
【摘要】:分散劑在海洋溢油污染的應(yīng)急處理中得到廣泛應(yīng)用,其對溢油的乳化效果受鹽度、溫度、pH、海洋水動力、油品風化程度等諸多因素的影響,且在實際溢油處理中經(jīng)常存在過量投加分散劑的現(xiàn)象。事實上,分散劑只是將油乳化并分散至水體中,并沒有完全消除溢油,溢油的最終去除還是要依賴降解石油微生物的作用。因此,研究投加分散劑對溢油的乳化及生物降解的影響具有重要的意義。 本文選用輕質(zhì)原油和重質(zhì)原油模擬溢油污染,首先探討了分散劑投加量、環(huán)境條件(水體鹽度、溫度、pH、混合能量)和原油風化程度對溢油乳化率的影響,并應(yīng)用Plackett-Burman(PB)和Box-BehnkenDesign(BBD)試驗設(shè)計對這些影響因素進行優(yōu)化,獲得原油的最優(yōu)乳化條件;其次,選取富集馴化后的石油降解混合菌作為生物降解的菌種,通過批量搖瓶實驗研究了分散劑投加量對原油生物降解的影響;并探討了添加營養(yǎng)鹽以及不同營養(yǎng)鹽類型和不同營養(yǎng)鹽配比對分散劑乳化后原油生物降解的影響。得出結(jié)論如下: (1)原油的乳化效果因其本身物理性質(zhì)不同而略有不同,輕質(zhì)原油比重質(zhì)原油更容易被乳化。 (2)在單因素作用下,20%~30%的分散劑投加量、30‰鹽度、較高的溫度、中性pH、高強度混合能量以及低風化程度均有利于分散劑乳化原油,且可達到分散劑乳化標準(10min乳化率20%)。 (3)不同因素相互作用下,原油風化程度、分散劑投加量、混合能量、鹽度成為乳化率的顯著性影響因素,其影響程度按這個順序依次減小,且最優(yōu)操作條件為:風化程度0%,投加量28.90%,混合能量150rpm/min,鹽度31.27‰,此時乳化率可達42.20%。 (4)投加分散劑有利于微生物的生長繁殖和原油的降解,但不是投加量越多越好。投加量為10%時,對微生物的生長繁殖促進作用不明顯,原油降解率為37.58%;投加量為40%時,不利于微生物的生長繁殖,原油降解率僅有27.32%,還不如未投加分散劑時的原油降解效果(降解率為28.04%);分散劑投加量為20%和30%時,促進微生物的生長繁殖,對原油的降解最有利,其降解率分別可達44.61%和42.90%。 (5)添加營養(yǎng)鹽可以顯著提高分散劑乳化后原油的生物降解速度。不同形式的營養(yǎng)鹽下,分散劑乳化后原油的生物降解效果略有不同,其中,無機氮源比有機氮源更容易被微生物利用,硝態(tài)氮比銨態(tài)氮更容易被微生物利用,此時微生物的量最大,原油的生物降解效果最好。營養(yǎng)鹽存在一個廣泛的濃度范圍可提高分散劑乳化后原油的生物降解,當固定P濃度為2mg/L,N/P為6:1或者8:1時,微生物的增殖以及對原油的降解速率都較高,原油降解率分別可達78%和70.26%。
【學位授予單位】:青島理工大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2013
【分類號】:X55;X172
【圖文】:
圖 4-1 殘差正態(tài)概率圖圖 4-1 為模型的殘差正態(tài)概率圖,其服從正太分布,圖中的點基本形成一線,也說明該模型在被研究的整個回歸區(qū)域擬合度很好。CV 稱作變異系數(shù)衡量各觀測值變異程度的一個統(tǒng)計量,一般情況下,CV 值越低,試驗的可和精確度越高[64],本試驗的 CV=8.73%,表明其可信度和精確度均較高。表 4-4 回歸方程系數(shù)顯著性檢驗自變量 回歸系數(shù) 標準差 T值 P值常量 -58.79 1.572 -3.74 0.013pH 2.617 1.61 0.53 0.165鹽度(‰) 0.465 0.16 2.89 0.034風化程度(%) -0.633 0.08 -7.85 0.001溫度(℃) 0.057 0.10 1.62 0.620分散劑投加量(%) 0.670 0.10 6.24 0.002混合能量(rpm/min) 0.312 0.05 5.83 0.002表 4-4 中的回歸系數(shù)反映所考察因素的影響程度大小,其中,pH、鹽度、
圖 4-2 乳化率因素影響主效應(yīng)圖綜上所述,再結(jié)合乳化率影響因素主效應(yīng)圖 4-2 和 T 值,可得出鹽度、原油風化程度、分散劑投加量以及混合能量是影響乳化率的顯著因素,它們對乳化率影響程度的大小依次為原油風化程度>分散劑投加量>混合能量>鹽度。4.2 Box-Behnken Design 法獲取乳化率最佳條件用 Plackett-Burman 設(shè)計法篩選出影響乳化率的顯著因素以后,采用 BBD 試驗設(shè)計(Box- BehnkenDesign)法進一步研究,以獲取乳化率最佳條件。BBD 試驗設(shè)計和中心復合設(shè)計(Central Composite Design)都是可以評價指標和因素間關(guān)系的試驗設(shè)計方法[65]。和中心復合設(shè)計不同的是 BBD 試驗設(shè)計不需要連續(xù)進行多次試驗,并且在因素數(shù)相同的情況下,它試驗的組合數(shù)比中心復合設(shè)計少因而更經(jīng)濟。在顯著性因素篩選出 4 個顯著影響因素的基礎(chǔ)上,本次試驗采用N=27 的 BBD 設(shè)計方法,以乳化率 Y 為響應(yīng)值。試驗因素和水平如表 4-5 所示
圖 4-3 殘差正態(tài)概率圖其中,較高的調(diào)節(jié)測定系數(shù) R-Sq = 98.9%,R-Sq(調(diào)整)= 97.6%,Prob(P)>的概率小 0.0001,均說明該模型擬合效果較好。0.989 的相關(guān)系數(shù)證明該模型有效的在四個獨立變量之間建立了合理的關(guān)聯(lián),可以用該回歸方程代替試驗真實點對試驗結(jié)果進行分析。圖 4-3 為模型的殘差正態(tài)概率圖,該圖服從正太分布,圖中的點基本形成一條直線,也說明該模型在被研究的整個回歸區(qū)域擬合度很好表 4-7 Box-Behnken 二次模型回歸方程系數(shù)顯著性檢驗?zāi)P晚?回歸系數(shù) 標準誤差 T值 P值常量 29.47 2.85 50.755 0.000A 0.95 0.49 3.273 0.007B -6.09 1.58 -20.985 0.000C 4.84 1.41 16.679 0.000D 4.67 1.32 16.076 0.000A2-3.00 1.11 -6.909 0.000B21.30 0.67 2.995 0.011
本文編號:2779148
【學位授予單位】:青島理工大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2013
【分類號】:X55;X172
【圖文】:
圖 4-1 殘差正態(tài)概率圖圖 4-1 為模型的殘差正態(tài)概率圖,其服從正太分布,圖中的點基本形成一線,也說明該模型在被研究的整個回歸區(qū)域擬合度很好。CV 稱作變異系數(shù)衡量各觀測值變異程度的一個統(tǒng)計量,一般情況下,CV 值越低,試驗的可和精確度越高[64],本試驗的 CV=8.73%,表明其可信度和精確度均較高。表 4-4 回歸方程系數(shù)顯著性檢驗自變量 回歸系數(shù) 標準差 T值 P值常量 -58.79 1.572 -3.74 0.013pH 2.617 1.61 0.53 0.165鹽度(‰) 0.465 0.16 2.89 0.034風化程度(%) -0.633 0.08 -7.85 0.001溫度(℃) 0.057 0.10 1.62 0.620分散劑投加量(%) 0.670 0.10 6.24 0.002混合能量(rpm/min) 0.312 0.05 5.83 0.002表 4-4 中的回歸系數(shù)反映所考察因素的影響程度大小,其中,pH、鹽度、
圖 4-2 乳化率因素影響主效應(yīng)圖綜上所述,再結(jié)合乳化率影響因素主效應(yīng)圖 4-2 和 T 值,可得出鹽度、原油風化程度、分散劑投加量以及混合能量是影響乳化率的顯著因素,它們對乳化率影響程度的大小依次為原油風化程度>分散劑投加量>混合能量>鹽度。4.2 Box-Behnken Design 法獲取乳化率最佳條件用 Plackett-Burman 設(shè)計法篩選出影響乳化率的顯著因素以后,采用 BBD 試驗設(shè)計(Box- BehnkenDesign)法進一步研究,以獲取乳化率最佳條件。BBD 試驗設(shè)計和中心復合設(shè)計(Central Composite Design)都是可以評價指標和因素間關(guān)系的試驗設(shè)計方法[65]。和中心復合設(shè)計不同的是 BBD 試驗設(shè)計不需要連續(xù)進行多次試驗,并且在因素數(shù)相同的情況下,它試驗的組合數(shù)比中心復合設(shè)計少因而更經(jīng)濟。在顯著性因素篩選出 4 個顯著影響因素的基礎(chǔ)上,本次試驗采用N=27 的 BBD 設(shè)計方法,以乳化率 Y 為響應(yīng)值。試驗因素和水平如表 4-5 所示
圖 4-3 殘差正態(tài)概率圖其中,較高的調(diào)節(jié)測定系數(shù) R-Sq = 98.9%,R-Sq(調(diào)整)= 97.6%,Prob(P)>的概率小 0.0001,均說明該模型擬合效果較好。0.989 的相關(guān)系數(shù)證明該模型有效的在四個獨立變量之間建立了合理的關(guān)聯(lián),可以用該回歸方程代替試驗真實點對試驗結(jié)果進行分析。圖 4-3 為模型的殘差正態(tài)概率圖,該圖服從正太分布,圖中的點基本形成一條直線,也說明該模型在被研究的整個回歸區(qū)域擬合度很好表 4-7 Box-Behnken 二次模型回歸方程系數(shù)顯著性檢驗?zāi)P晚?回歸系數(shù) 標準誤差 T值 P值常量 29.47 2.85 50.755 0.000A 0.95 0.49 3.273 0.007B -6.09 1.58 -20.985 0.000C 4.84 1.41 16.679 0.000D 4.67 1.32 16.076 0.000A2-3.00 1.11 -6.909 0.000B21.30 0.67 2.995 0.011
【參考文獻】
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本文編號:2779148
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