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工业（食品，饮料和牛奶部门）污水处理技术的选择：多标准评估
摘 要
目前，大多数行业都需要一定的方法来处理他们的废水，但是选择最合适的废水处理技术涉及复杂的决策过程。 环境决策支持系统有助于减少决策所需的时间，提高决策的一致性和质量，并提供直接访问经验，专业知识和人性化推理的途径。 这项研究旨在获得一个环境决策支持系统，为食品，饮料和牛奶领域的工业废水处理选择最合适的替代方案。 介绍了所开发的流程，并介绍了一组显示该工具功能的案例研究，以验证系统过程。
1.介绍
农业产品转化为食品，饮料和牛奶（FDM）行业的食品和饮料，这是世界上最重要的工业部门之一。 事实上，2013年全球乳制品产量为12820亿美元（厨师， 2015），而2014年饮料行业的销售额达1079亿美元（Statista，2015），2008年国际食品总销售额为4万亿美元Sidwell，2008）。 FDM部门包括啤酒厂，酿酒厂和软饮料设施以及乳品和水果和蔬菜加工等行业。
工业生产过程需要显着消耗相关的约束资源（即水和土地）以获得该工业部门（如水果，蔬菜和谷物）的原材料和制造过程本身（例如作为主要成分，清洁原料材料和设备）。 大部分未被用作成分的水最终出现在废水流中。 虽然工业废水的特点在不同的子行业中有所不同，但糖类，蛋白质和油脂是主要的工业副产品（Drogui等人，2008).
据估计，工业用水总量的5e20％教科文组织，2009）。 如果不加管制，工业废水有可能成为高毒性污染源（Corcoran等人， 2010）。 在一些国家（如美国），预处理标准适用于所有希望排入污水系统的工业用户（教科文组织，2009）。 在英国，通过协议排入公共下水道的工业消费者根据估算收集和处理成本的公式收取财务费用（联合国水机制，2015年）。 在欧洲一级，目前的水法立法要求工业部门对其废水进行处理，以保护天然水资源状况良好（指令2010/75）。
由于各行业应将环境媒介整合到其废水处理解决方案的选择中，对环保废水替代品的需求正在增长（Chung等，2013）。 由于不同的制造工艺特征，工业用品通常在体积和成分上是变化的，妨碍了简单的未来预测（Sueviriyapan 等，2014）。 已经开发了一些重要的单位操作来处理这个问题，主要基于物理，化学和生物过程（图。1）。 为达到有效处理以达到水质标准的目标，必须建立这些单元操作的最佳组合
然而，由于三个主要原因，这不是一件容易的事：（i）可能的替代品数量很多; （ii）在评估提案的适用性时需要考虑多个标准（水质和技术方面不是唯一的标准，但还应认真考虑运营安全，成本或环境影响等其他方面）; （iii）目前缺乏知识共享或参与的不同代理之间的协作，其存在的情况下的协作可能引发共生效应（即研究人员与具有工厂设计丰富经验的工程专家一起开发新过程）获得改进的成本效益解决方案。
传统上，所有这些因素的整合一直被认为是非常困难的，如果不是不可能的话，则系统化（Hamouda等，2009）。 然而，要应对这一行业的这种复杂性，促进了开发工具和方法的重要努力。 例如，品脱e,r等人 （1995年） 开发了一种协助工业废水管理的工具。 更关注废水处理，Collado等人。 （2012） 采用决策图应用于湿氧化或常规生物处理的选择的方法学，并考虑到非传统方面，如
生物降解性。 而Parghi和Fox（1994）开发了一个模型，帮助决策者选择生物处理或焚烧高强度废水处理。G,梅茨-L,佩兹等人 (2009) 提出了一种旨在选择可行的消毒治疗方法。 一些基于分级的技术来改善工业废水主要处理的选择也已经开发出来（弗雷塔斯和科斯塔，2000年）以及考虑启发式和成本最小化方法的基于知识的系统（Wukovits和Harasek，2003年）。 同样的，Statyukha等人 （2008年）开发了一种基于废水的方法
捏技术和数学编程。 但是，他们都没有考虑整个处理流程或流程流程图，这使得几乎不可能对选定的替代方案进行综合和全面的评估。 而且，他们都没有考虑基于经济，环境和技术标准的多标准分析。 在这项研究中，已经开发了一个环境决策支持系统（EDSS）来支持废水处理厂（WWTP）设计专家在FDM行业中选择废水处理替代品。 该EDSS考虑整个治疗列车图并提供多标准分析（包括环境，技术和经济方面），以便应用在选择废水处理方案时采用综合方法
环境决策支持系统已被证明是一种有效的数据和经验整合方法，包含来自不同领域和专家的知识（Poch等人，2004; Mclntosh等人，2011年）。 尽管最先进的实践需要不同的工具，如：WWTP模型，成本估算器，LCA软件和多标准分析工具，这些工具暗示着不同的专家或至少确保更高的分析时间，从一个软件转到另一个软件在这种情况下，EDSS可以集成当前实践中使用的这些不同工具的所有功能。 因此，EDSS决策过程的时间缩短和一致性改进应支持行业通过选择最合适和环保的废水处理替代方案来开发清洁生产系统。
这项工作的目的是获得一个EDSS能够解决设计可行的工业消费者治疗配置所涉及的固有复杂性。.
开发了EDSS来处理可行的工业废水处理替代方案的选择，包括一致的逻辑推理程序。 此外，该工具还包括部门特定的参数和处理技术。 为了验证EDSS开发的可行性，本文介绍了一系列案例研究。
2. 材料和方法
2.1食品，饮料和牛奶部门的废水
水消耗是FDM行业的一个关键因素，FDM行业产生的特征是高（可生物降解）有机负荷的化学需氧量（COD）和生化需氧量（BOD）值比城市废水高10至100倍。 虽然总悬浮固体（TSS）浓度的变化可能会有很大的变化，取决于分部门，范围从10到120,000毫克/升（Olsson，2015年），不足的营养素也可能经常阻碍传统食品的实施
好氧过程（Camarillo和Rinco, 2012).
所描述的特性和约束条件限制了可能实施的解决方案，迫使设计特定于现场的流程流图来满足每个特定场景的要求。 生物治疗仍然是FDM efuents最常用的治疗方法。 虽然常规的城市设施经常应用生物处理来氧化FDM高有机负荷，使用非常耗能的过程作为好氧过程，FDM efuents中所含丰富的化学能（超过处理它所需能量的三到四倍）应通过厌氧收集流程。 减少有机负荷，同时以沼气的形式回收能量（罗德里格斯弗恩a,ndez-Alba等人， 2006）正在FDM部门获得更广泛的实施。
2.2用于工业废水的EDSS
在选择合适的技术来处理工业消费者时需要考虑两个基本步骤。 第一个对应于工业部门的废水特征，以便了解在处理过程中应考虑的主要参数（例如生物降解性）。 第二步涉及有效的质量要求，这将决定满足这些质量限制所需的处理。 基于这些基本方面，该工具的推理过程是定义的。
因此，一旦确定了FDM工业部门的复杂性和相关变量，就建立了两个知识库（包括工业用品专用技术）。 第一个知识库（Skb-units）包含关于每种技术的所有技术信息，而第二个知识库（Ckb-units）则定义流程图中处理之间的兼容性。 该方法基于为城市污水处理厂开发的Novedar_EDSS（Garrido-Baserba等，2012）。 它由基于知识的系统组成，该系统采用分层方法，结构化网络模型，决策树，递归评估和多标准分析。 为了应对工业处理复杂性，通常在FDM中应用的全新处理技术已被纳入EDSS知识库。 所纳入的大多数选项均符合欧盟委员会的建议准则（2006）：即上流式厌氧污泥床（UASB），内部循环反应器（IC），膨胀颗粒污泥床（EGSB），厌氧过滤器（AF），膨胀式床（EB）和流化床（FB）。 溶解空气浮选（DAF）技术也被认为是主要的处理方法，因为它在FDM领域高度普及。 此外，由于通常需要均化罐，新方法允许在工厂布局中考虑。
图2显示EDSS的特点和流程来解决这个问题
FDM部门。
第一步是问题定义，由用户进行简短的数据录入过程，以确保所有相关的特征参数已包括在内（例如生物降解性，氮和/或磷的添加（卡马里洛和 Rinco,n, 2012）等）。 为了考虑销售厌氧污泥产生的可能收入或营养物添加费用，其中一些参数也用于成本 - 净值分析。
EDSS包含有关有效限制要求的不同选项。 选择特定的放电或重新使用选项将从内部库中检索这种选项所需的质量要求，并且只有那些满足这种有效限制的替代方案才会被进一步评估。 例如，排放到污水管道作为排放选项，其中工业废水排放到城市污水处理厂进一步处理。 因此，由于所需治疗与那些直接在敏感或正常出院区域直接排出的治疗相比较不那么密集，EDSS可能会提出更多更少的能源密集型替代方案。 另一方面，如果efuent预计在敏感的情况下放电面积，将提出可能的能量需求过程流图，诸如例如厌氧处理然后是有氧的，连同一些化学品和更高质量的控制，因为两阶段生物处理系统实现了适合于水敏感区域（欧洲的 委员会，2006年).
问题定义的最后一部分是基于用户偏好来选择标准的优先级，以评估可行的解决方案。 应用多标准分析可以对备选方案进行评分，以促进用户的最终决策过程。
一旦EDSS执行完毕，替代生成过程将根据流量和BOD浓度等参数为定义的特定场景选择所有合适的二级处理（表格1），结构网络模型。 在下一步，基于兼容性知识库，通过分层方法和决策树生成合适和完整的过程流图。 最后，选择满足条件要求的可行解，并通过递归评估进一步评估。 然后将最终输出结合到多标准函数中，并在面向用户的加权标准系统中进行定制，该系统在问题定义的选择过程中进行了定制Garrido-Baserba，2014年).
有时候并不需要将所有上述步骤都包含在内以生成特定的流程流图。 正如它可以看出图2，用户可以选择是否包含特定技术或功能过程（例如，稳定污泥）。 以类似的方式，EDSS允许用户在二次处理的不同选项（即，一阶段好氧处理，一阶段厌氧处理，二阶段厌氧好氧处理）中进行选择。
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在多标准分析中，每个二级治疗方案都根据用户选择的标准进行排序。 每个标准的评分（例如空间要求，表格1）通过给最佳备选（即最小的设施）提供“10”并且给最差（即最大的设施）提供“0”来计算。 之后，应用规范化过程来计算最佳和最差之间替代品的得分。 最后，通过应用等式(1)，为每个标准获得的分数乘以其相应的权重（由用户定义）并且总结以获得每个二级治疗替代方案的总分
2.3特殊的案例研究
根据FDM部门正在建设的三个实际设施，选择了三个案例研究。 在EDSS中引入这些场景可以直接比较决策者的实际解决方案和相应的EDSS输出。
主要FDM成分和一些产品的BOD5含量显示在表2。 案例研究2中的乳品价格与其他两个案例研究相比，表现出最低的流通量。 然而，可以看出来自乳品的废水含有高浓度的食用脂肪和油以及有机负荷以及TSS甚至高于所选择的其他案例研究。
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