Содержание к диссертации
Введение
Литературный обзор 8
1. Анализ состояния вопроса и постановка задач исследования. 8
Оценка экологической опасности технологических растворов гальванического производства и направления ее редуцирования . 8
1.1.1. Воздействие компонентов растворов и электролитов на окружающую среду. 8
1.1.2. Оценка экологической опасности гальванического производства. 12
1.2. Современные технологии очистки промывных и сточных вод гальванического производства 75
1.2.1. Общий подход к очистке сточных вод. 15
1.2.2. Реагентные методы очистки кислотно-щелочных стоков с механическим отделением дисперсной фазы. 20
1.2.3. Очистка сточных вод от соединений хрома. 22
1.2.4. Очистка сточных вод от ионов тяжелых и цветных металлов в избытке комплексообразователей 24
1.2.5. Очистка сточных вод от некоторых органических загрязнителей. 25
1.2.6. Электрохимические методы очистки сточных вод гальванических производств. 27
1.2.7. Флотационные методы очистки сточных вод от ионов тяжелых и цветных металлов. 32
1.2.8. Современное состояние информационных технологий в гальванопроизводстве 33
1.3. Информационные системы и case-средства 37
1.3.1. Основы методологии проектирования ИС 37
1.3.1.1. Жизненный цикл по ИС 37
1.3.1.2. Модели жизненного цикла
2 1.3.2. Структурный подход к проектированию ИС 41
1.3.2.1. Методология функционального моделирования SADT 43
1.3.2.2. Моделирование потоков данных (процессов) (DFD) 44
1.3.2.3. Моделирование данных (ERD) Case-метод Баркера 45
1.3.3. Примеры технологий моделирования ИС 51
2. Описание производства 56
2.1. Постановка задачи 56
2.1.1. Технология нанесения цинковых покрытий с использованием композиции ДХТИ-ГИАП-160. 56
2.1.2. Технология нанесения хромовых покрытий с использованием саморегулирующей добавкой ДХТИ-хром-12 57
Диапазон плотностей катодного тока. А/дм2 58
2.2. Существующие схемы очистки сточных вод. 59
2.2А. Технология очистки хромсодержащих стоков. 60
2.2.2. Технология очистки циансодержащих стоков . 62
2.2.3. Технология очистки кислотно-щелочных стоков 65
2.3. Общее описание состояния гальванического производства и очистных сооружений гупнпцап им. академика н. А .Пилюгина на момент проведения экспертизы 67
2.3.1. Очистные сооружения 68
2.3.2. Технологическое оборудование, средства контроля и автоматики используемые при очистке промстоков. 70
3. Структура информационной системы для выбора очистного оборудования на гальваническом производстве 73
3.1. Информационная система «водосв» 73
3.2. Архитектура ис «водосв». 75
3.2.1. Базы данных - «PURBASE» 77
3.2.1.1. База данных «PURBASE» - «Очистное оборудование»
3 3.2.1.2. База данных «PURBASE» - «ПАТЕНТЫ» 85
3.2.2. Экспертная система «PUREX» для выбора единиц очистного
оборудования на гальваническом производстве 87
3.2.2.1. Функционирование экспертной системы «PUREX», предварительный выбор типа очистки 89
3.2.2.2. Характеристика отдельных блоков системы 94
3.2.2.3. Информационно-поисковые возможности комплекса 94
3.2.2.4. Характеристика программных модулей 95
3.2.2.5. Создание нового проекта и работа с ним. 96
3.2.3. Модуль расчета параметров материальных потоков
технологической схемы 100
3.2.3.1. Краткое описание 100
3.2.3.2. Внешний вид и подробное описание. 101
3.3. Информационно-поисковые возможности комплекса водосв 109
4. Технические решения по совершенствованию и подбору очистных сооружений для гул нил ап им. Академика н.а. Пилюгина . 112
4.1. Системный анализ гальванических стоков и алгоритм выбора оборудования. 113
4.1.1. Классификация загрязняющих веществ сточных вод . 113
4.1.2. Стадии обработки сточных вод. 117
4.1.3. Режимы работы системы 127
4.2. Работа информационной системы водосв на примере очистки сточныхводгупнпцим. Академика н.алилюгина 128
Основные результаты и выводы..., 140
Литература
- Современные технологии очистки промывных и сточных вод гальванического производства
- Очистка сточных вод от ионов тяжелых и цветных металлов в избытке комплексообразователей
- Технология очистки циансодержащих стоков
- Классификация загрязняющих веществ сточных вод
Современные технологии очистки промывных и сточных вод гальванического производства
Многие химические вещества, поступающие в окружающую среду, в том числе и в водоемы, а через питьевую воду в организм человека, помимо токсического действия обладают канцерогенным (способны вызвать злокачественные новообразования), мутагенным (могут вызвать изменения наследственности) и тератогенным действием (способны вызвать уродства у рождающихся детей). Канцерогенное действие на теплокровных животных при поступлении в организм с питьевой водой оказывают мышьяк, селен, цинк и палладий, а при поступлении в организм другими путями - хром, бериллий, свинец, ртуть, кобальт, никель, серебро, платина. Тератогенное действие на животных в экспериментальных условиях оказали кадмий, свинец, мышьяк, кобальт, алюминий и литий. В опытах с радужной форелью описано мутагенное действие сульфида цинка, т.е. изменения в генах, которые могут проявляться не только в том поколении, когда возник новый признак, но и в последующих поколениях. Некоторые неорганические соединения, например соединения хрома (IV), оказывают на людей аллергенное действие. Многие неорганические соединения даже в очень малых концентрациях оказывают вредное воздействие на рыб и их кормовые ресурсы. Большинство водных организмов более чувствительно к действию токсичных веществ, чем человек и теплокровные животные. Разные виды организмов неодинаково переносят действие неорганических соединений. Так, ЛК5о (летальная концентрация, при которой гибнет 50% особей) кадмия составляет для циклопов 3,8 мг/л, а для дафний - 0,055 мг/л. Икра лососевых рыб более чувствительна, чем взрослые особи, к действию меди и цинка [3, 4].
Кумуляция вредных неорганических соединений тканями рыб создает угрозу отравления людей, употребляющих такую пищу. Ртуть накапливается микроорганизмами, рыбами и их кормовыми ресурсами до высоких концентраций. А, например, кадмия обнаружено в тканях рыб в 200 раз больше, чем содержалось в воде, что подтверждено в опытах на молоди окуня черного большеротого и ушастого, продолжающихся 6 месяцев при концентрациях кадмия в воде 0,0005-0,85 мг/л. Ткани устриц из водоемов аккумулируют свинец, ртуть, кадмий, цинк, медь и кобальт.
В крупных городах и промышленных центрах вредные вещества поступают в водоемы в виде различных соединений и смесей, оказывающих совместное, или так называемое комбинированное действие на организм человека, теплокровных животных, флору и фауну водоемов, на микрофлору очистных сооружений канализации. Это может быть: 1) синергизм или потенционирование, когда эффект действия больше простого суммирования; 2) антагонизм, когда действие нескольких ядов бывает меньше суммированного и 3) аддитивное или простое суммирование. Нередко наблюдаются и отступления от этой схемы. Кадмий в сочетании с цинком и цианидами в воде усиливает их действие, мышьяк является антагонистом селена. В опытах с радужной форелью токсичность смеси сульфидов цинка и меди в малых концентрациях была примерно такая же, как и каждого компонента в отдельности, а при высоких концентрациях наблюдался синергизм [5].
Физико-химические свойства воды, температура, содержание кислорода, жесткость и рН, влияют на токсичность многих неорганических веществ. С повышением температуры воды увеличивается обмен веществ у водных организмов и они получают больше яда. При увеличении общей жесткости воды с 20 до 260 мг/л по карбонату кальция средние летальные концентрации (ЛКср) различных соединений кадмия, меди, олова и свинца увеличиваются примерно в 100 раз. Увеличение рН с 6,6 до 8,0 также снижает токсичность многих веществ. Таким образом, в водоемах с малой жесткостью воды ядовитое действие металлов, как правило, будет больше, хотя и бывают исключения из этой закономерности. Поэтому снижение жесткости водопроводной воды может повысить токсичность содержащихся в ней металлов [6].
Некоторые неорганические соединения оказывают губительное действие на микроорганизмы очистных сооружений, прекращают или замедляют процессы биологической очистки сточных вод и сбраживание осадков в мета-тенках. Токсичные металлы в водоемах не подвергаются самоочищению, а наоборот, губительно действуют на флору и фауну и тормозят процессы самоочищения водоемов. Концентрация их в водоемах может уменьшаться за счет разбавления, осаждения на дне и частично усвоения флорой и фауной. Количество выпадающих в осадок веществ увеличивается при понижении скорости течения жидкости.
При использовании воды загрязненных водоёмов для орошения цветные металлы выносятся на поля и концентрируются в верхнем наиболее плодородном гумусосодержащем слое почвы. Концентрация металлов в этом слое приводит к снижению азотфиксирующей способности почвы и урожайности сельскохозяйственных культур, накоплению металлов выше допустимых концентраций в кормах и других продуктах. По прогнозу до конца 2000 года тяжелые металлы займут одно из первых мест среди опасных факторов в общем загрязнении окружающей среды [7, 8].
Очистка сточных вод от ионов тяжелых и цветных металлов в избытке комплексообразователей
Методология SADT разработана Дугласом Россом и получила дальнейшее развитие в работе [131]. На ее основе разработана, в частности, известная методология IDEFO (Icam DEFinition), которая является основной частью программы ICAM (Интеграция компьютерных и промышленных технологий), проводимой по инициативе ВВС США.
Методология SADT представляет собой совокупность методов, правил и процедур, предназначенных для построения функциональной модели объекта какой-либо предметной области. Функциональная модель SADT отображает функциональную структуру объекта, т.е. производимые им действия и связи между этими действиями. Основные элементы этой методологии основываются на следующих концепциях: графическое представление блочного моделирования. Графика блоков и дуг SADT-диаграммы отображает функцию в виде блока, а интерфейсы входа/выхода представляются дугами, соответственно входящими в блок и выходящими из него. Взаимодействие блоков друг с другом описываются посредством интерфейсных дуг, выражающих "ограничения", которые в свою очередь определяют, когда и каким образом функции выполняются и управляются; строгость и точность. Выполнение правил SADT требует достаточной строгости и точности, не накладывая в то же время чрезмерных ограничений на действия аналитика. Правила SADT включают: ограничение количества блоков на каждом уровне декомпозиции (правило 3-6 блоков); связность диаграмм (номера блоков); уникальность меток и наименований (отсутствие повторяющихся имен); синтаксические правила для графики (блоков и дуг); разделение входов и управлений (правило определения роли данных). отделение организации от функции, т.е. исключение влияния организационной структуры на функциональную модель.
Методология SADT может использоваться для моделирования широкого круга систем и определения требований и функций, а затем для разработки системы, которая удовлетворяет этим требованиям и реализует эти функции. Для уже существующих систем SADT может быть использована для анализа функций, выполняемых системой, а также для указания механизмов, посредством которых они осуществляются.
В основе данной методологии (методологии Gane/Sarson [125] лежит построение модели анализируемой ИС - проектируемой или реально существующей. В соответствии с методологией модель системы определяется как иерархия диаграмм потоков данных (ДПД или DFD), описывающих асинхронный процесс преобразования информации от ее ввода в систему до выдачи пользователю. Диаграммы верхних уровней иерархии (контекстные -диаграммы) определяют основные процессы или подсистемы ИС с внешними входами и выходами. Они детализируются при помощи диаграмм нижнего уровня. Такая декомпозиция продолжается, создавая многоуровневую иерархию диаграмм, до тех пор, пока не будет достигнут такой уровень декомпозиции, на котором процесс становятся элементарными и детализировать их далее невозможно.
Источники информации (внешние сущности) порождают информационные потоки (потоки данных), переносящие информацию к подсистемам или процессам. Те в свою очередь преобразуют информацию и порождают новые потоки, которые переносят информацию к другим процессам или подсистемам, накопителям данных или внешним сущностям потребителям информации. Таким образом, основными компонентами диаграмм потоков данных являются: внешние сущности; системы/подсистемы; процессы; накопители данных; потоки данных.
Цель моделирования данных состоит в обеспечении разработчика ИС концептуальной схемой базы данных в форме одной модели или нескольких локальных моделей, которые относительно легко могут быть отображены в любую систему баз данных.
Наиболее распространенным средством моделирования данных являются диаграммы "сущность-связь" (ERD). С их помощью определяются важные для предметной области объекты (сущности), их свойства (атрибуты) и отношения -друг с другом (связи). ERD непосредственно используются для проектирования реляционных баз данных.
Нотация ERD была впервые введена П. Ченом (Chen) и получила дальнейшее развитие в работах Баркера [131].
Первый шаг моделирования - извлечение информации из интервью и выделение сущностей.
Сущность (Entity) - реальный либо воображаемый объект, имеющий существенное значение для рассматриваемой предметной области, информация о котором подлежит хранению (рис. 1.6). ( имясущноста V )
Графическое изображение сущности Каждая сущность должна обладать уникальным идентификатором. Каждый экземпляр сущности должен однозначно идентифицироваться и отличаться от всех других экземпляров данного типа сущности. Каждая сущность должна обладать некоторыми свойствами: каждая сущность должна иметь уникальное имя, и к одному и тому же имени должна всегда применяться одна и та же интерпретация. Одна и та же интерпретация не может применяться к различным именам, если только они не являются псевдонимами; сущность обладает одним или несколькими атрибутами, которые либо принадлежат сущности, либо наследуются через связь; сущность обладает одним или несколькими атрибутами, которые однозначно идентифицируют каждый экземпляр сущности; каждая сущность может обладать любым количеством связей с другими сущностями модели.
Следующим шагом моделирования является идентификация связей. Связь (Relationship) - поименованная ассоциация между двумя сущностями, значимая для рассматриваемой предметной области. Связь - это ассоциация между сущностями, при которой, как правило, каждый экземпляр одной сущности, называемой родительской сущностью, ассоциирован с произвольным (в том числе нулевым) количеством экземпляров второй сущности, называемой сущностью-потомком, а каждый экземпляр сущности-потомка ассоциирован в точности с одним экземпляром сущности-родителя. Таким образом, экземпляр сущности-потомка может существовать только при существовании сущности родителя.
Связи может даваться имя, выражаемое грамматическим оборотом глагола и помещаемое возле линии связи. Имя каждой связи между двумя данными сущностями должно быть уникальным, но имена связей в модели не обязаны быть уникальными. Имя связи всегда формируется с точки зрения родителя, так что предложение может быть образовано соединением имени сущности-родителя, имени связи, выражения степени и имени сущности-потомка.
Технология очистки циансодержащих стоков
Основная идея информационного обеспечения заключается в сочетании информационных баз данных по веществам, проблемно-ориентированных баз данных, баз данных по потребительским характеристикам продуктов химической промышленности с методами контроля, эколого-экономической информацией предприятия и подготовкой специалистов, владеющих методологией использования этих баз данных для решения практических задач.
Безусловно, создание интегрированных информационных систем базируется на широком использовании математических моделей с учетом иерархии химического производства, иерархическая система включает и перечень задач решаемых на каждом уровне иерархии.
В результате анализа литературных данных было выявлено, что информация по очистному оборудованию промышленных предприятий достаточно разрознена, несмотря на возрастающую актуальность метода интегральной оценки качества окружающей среды. Сегодня решение столь сложной и многоаспектной проблемы требует не просто привлечения средств и систем связи, автоматизированных банков данных и знаний, а использования развитой информационной системы, обладающей способностью на основе мощной базы знаний, функциональных экспертных подсистем и разнообразных расчетных функций, активно участвовать в процессе выбора оборудования для метода очистки сточных вод и методик расчета концентраций загрязняющих веществ.
Представляемая информационная система (ИС) «ВОДОСВ» (выбор оборудования для очистки сточных вод) удовлетворяет множеству требований, -предъявляемых к современным интеллектуальным системам: простота работы, гибкость, максимальная полнота данных и функций по их обработке, наличие интеллектуальных экспертных функций.
Гибкость системы обеспечивает возможность расширения круга решаемых задач без существенного перепрограммирования комплекса. Для сокращения трудозатрат и сроков разработки в основу ИС заложены принципы объектно-ориентированного программирования (ООП): модульность, открытость, универсальность. ООП имеет ряд преимуществ по сравнению с другими концепциями программирования (структурный подход и пр.). Построение ИС из модулей, описанных как отдельные объекты, придает системе необходимую гибкость. Каждый такой модуль-объект обладает индивидуальными свойствами (параметрами управления и обмена информацией с модулем) и методами (процедурами модуля, связанными со свойствами). Динамическое (то есть во время работы ИС) изменение свойств позволяет изменять поведение модуля и его алгоритм во время работы системы. К тому же, модуль-объект является полностью самостоятельной структурной единицей ИС. Каждый модуль, входящий в систему, «знает» откуда брать, как обрабатывать и предоставлять информацию. Это позволяет быстро выборочно подключать только необходимые компоненты к общей системе. Преимущество динамического подключения модулей дает возможность отдельно разрабатывать и распространять новые структурные единицы без переделки всей системы в целом.
ИС обладает функциональной полнотой, то есть в рамках конкретной предметной области, она обеспечивает выполнение требований пользователя, связанных с вычислениями, а также накоплением и обработкой информации. Одним из условий успешного функционирования ИС является наличие необходимой информации, в частности данных, по технико-экономическим параметрам данных очистных сооружений, используемых для контроля качества стоков при загрязнении их тяжелыми металлами и другими загрязняющими веществами.
Наиболее распространенным средством моделирования данных являются диаграммы «сущность-связь» (ERD). С их помощью определяются важные для предметной области объекты (сущности), их свойства (атрибуты) и отношения друг с другом (связи). ERD непосредственно используются для проектирования реляционных баз данных.[137]
Присутствие в ИС ряда экспертных подсистем позволяет осуществлять автоматизированный выбор очистного оборудования и методов очистки различных типов стоков от загрязняющих веществ и тяжелых металлов.
Благодаря разработанной архитектуре, информационная система «ВОДОСВ» удовлетворяет требованиям, предъявляемым к современным информационным системам: простота работы, гибкость, максимальная полнота данных и функций по их обработке, наличие интеллектуальных экспертных функций.
Структура информационной системы «ВОДОСВ» представлена на рис. 3.1. и включает в себя:
Базу данных «PURBASE», включающую две независимых базы данных «Очистное оборудование» и «Патенты», позволяющую осуществлять накопление и поиск информации по очистному оборудованию, патентам и технологиям очистки сточных вод.
Экспертную подсистему «PUREX» для выбора очистного оборудования и технологических схем для более полного описания методов очистки сточных вод, базирующуюся на экспертных оценках и продукционных правилах -Подсистему математического моделирования параметров материальных потоков в системе очистки сточных вод для расчета общего солесодержания стока, его кислотности, содержания вредных примесей до и после очистки, количество реагентов, необходимое для нейтрализации стока. Начнем подробное исследование подсистем информационной системы «ВОДОСВ» с описания баз данных, объединенных общим названием «PURBASE»
Классификация загрязняющих веществ сточных вод
Система имеет интегрированный модуль расчета параметров материальных потоков. Модуль работает по алгоритму последовательной обработки. Строго говоря, модуль представляет собой настраиваемую математическую модель процесса обезвреживания стока. В процессе работы модуля сток заданного пользователем состава проходит последовательно через все стадии очистки, как это и происходит на реальном производстве. На каждом этапе проводится расчет концентраций компонентов, с учетом протекающих реакций. Учитывается выпадение осадков, изменение рН среды, реакции с добавляемыми компонентами (реагентами метод дезактивации), изменение объема стока за счет добавления/удаления части материального потока (слив, флотация, добавление растворов). На финальном этапе выводится отчет с полной информацией по проведенным технологическим операциям, отделенным компонентам (их количестве, форме). Отчет также содержит информацию о конечных концентрациях всех компонентов, которые были введены на начальном этапе, их соответствии (несоответствии) ПДК. Отчет может быть распечатан на принтере, записан в виде файла данных системы, по которому система в дальнейшем сможет повторить расчет с необходимой коррекцией (измененными условиями).
Первой фазой расчета является фаза постановки задачи (рис.3.19). На данном этапе пользователь задает состав сточных вод электрохимического производства (либо загружает готовый файл с данными). После окончания постановки задачи пользователь имеет возможность сохранить данные в -специальном файле и использовать их в дальнейшем в других модулях. На данном этапе осуществляется также расчет солесодержания в растворе. При нажатии кнопки «Расчет» в правом нижнем углу формы активируется кнопка «Следующая фаза». Пользователь задает концентрации тех веществ, описания свойств которых присутствуют в базе данных «Вещества». Таким образом, внешний вид данного модуля зависит от наполненности базы данных «Вещества». Количество веществ постоянно пополняется и может быть пополнено пользователем, с использованием модуля наполнения баз данных.
На данной фазе выполняется расчет рН стоков после смешения, с учетом реакций взаимной нейтрализации. Передача данных на форму осуществляется нажатием на кнопку «Передача данных» в левом нижнем углу формы. При нажатии на эту кнопку, на обработку поступают данные из предыдущей таблицы (фазы 1) и выполняется расчет с учетом природы компонентов сточных вод (кислотной либо щелочной). По окончании расчета в правой части формы высвечивается цифровое значение водородного показателя и свойство среды (кислотная или щелочная). Расчет проводится с использованием простой теории нейтрализации. Математическая модель данного процесса учитывает гидролиз кислых и щелочных солей, степень диссоциации кислот (все эти параметры задаются пользователем на этапе заполнения базы данных, либо разработчиками программы на этапе создания и настройки).
При смешении сточных вод от различных источников в растворе происходят реакции взаимного осаждения (образуются труднорастворимые соли металлов). Расчет выполняется при нажатии кнопки «Передача данных», на основе данных, предоставленных на фазе постановки задачи и модели реакций, заданных пользователем, либо исходной модели. Расчет проводится с учетом кислотности среды и реакций комплексообразования. Для расчета реакций
-104-комплексообразования на главной форме пользователь должен отметить в разделе настройки этот пункт. По умолчанию комплексообразование не учитывается. Это связано с тем, что модель реакций с комплексообразователями достаточно сложна и отнимает большое количество времени для расчета, не принося в конечном итоге существенной пользы для достижения конечного результата, каковым является выяснение пригодности анализируемой технологии реагентной очистки сточных вод. Факт выпадения осадков запоминается, и используется в процессе дальнейшего расчета. Пользователь имеет возможность получить информацию о составах осадков на следующей фазе расчета.
Фаза 4 Расчет расхода нейтрализующего агента для нейтрализации кислотных компонентов стоков (см. рис.3.22.). Поскольку рН раствора имеет значение менее 7 на данном примере (в качестве примера рассматривается исходная задача), в данном случае нейтрализатором будет являться раствор щелочи (NaOH либо КОН). Параметры раствора (концентрация, избыток и плотность) задаются пользователем исходя из технологических условий. На данной фазе выполняется также расчет количества образующихся нерастворимых (малорастворимых) гидроксидов металлов.
При заполнении всех необходимых полей в форме расчетного модуля активируется кнопка «Расчет», а после нажатия на нее активируется кнопка «Следующая фаза». Результаты, полученные на данном этапе используются всеми дальнейшими процедурами, нейтрализатор зависит от рН стока. В случае, если сток на данном этапе имеет щелочную реакцию, нейтрализаторами будут являться кислоты (H2SO4). В дальнейшем данный модуль будет вызываться остальными процедурами, в зависимости от необходимости нормализации рН стока. Это связано с тем, что на финальном этапе сток должен иметь нейтральную реакцию (рН=7).
