天然有机物

概述YSI EXO NitraLED™ 传感器利用光学吸收的基本原理检测硝酸盐。所有光学技术都必须应对浊度干扰，浊度干扰是由悬浮粒子引起的光散射引起的。由于有机物也会吸收光，依靠紫外光范围进行测量的传感器会受到天然有机物(NOM)的吸收的干扰。本文描述NitraLED传感器的工作原理同时，重点介绍应用于传感器内的原始信号的NOM和浊度校正。EXO NitraLED传感器的基本结构该传感器配有一个主LED ，发出波长为235nm光检查水样。以各种形态存在的氮都会吸收波长为235nm的光，NitraLED传感器无法区分这些不同形态的氮。比如，亚硝酸盐也会吸收。然而，在自然水域中，硝酸盐通常是氮最普遍的形态。在传感器内，NOM由发射275nm光的发光二极管检测。像其他在235nm吸收NOx的物种一样，NOM不是水中唯一能吸收波长为275nm的光的物质。但是在一定范围内，尤其是在用户提供的环境输入，275nm的LED可以方便对原位测量进行NOM校正。校正的效果取决于NOM的性质。浊度通过利用EXO浊度传感器来处理，该传感器须始终与NitraLED传感器搭配使用。经验丰富的EXO用户已经知道，浊度传感器的工作原理是光的散射，这不同于吸光度。下文描述了EXO浊度传感器如何协助校正浊度衰减。硝酸盐是以硝酸盐氮为单位来测量。因此，在使用化学表达式的地方都使用 NO3-N形式。这是因为传感器是在工厂用NO3-N标准进行校准的，且用户校准用的校准标准也是从YSI购买的NO3-N。由于衰减效应已在传感器中得到仔细处理，标准液中的任何微粒或不规则现象都会影响校准质量从而影响测量的准确性，因此YSI标准是唯一已知不会发生这种效应的标准。其他标准液也适用于NitraLED，但这些风险应该注意。吸光度原理EXO NitraLED传感器利用吸光度原理计算硝酸盐浓度。吸光度以吸光度的单位AU来测量，遵循比尔定律：其中，A表示以AU为单位的吸光度，它是透过样品的光强，而Io是来自传感器的光强根据传感器记录的235纳米处的总吸光度，NitraLED传感器计算硝酸盐的吸光度非常简单的公式如下：在275nm波长处，用一个类似的简化方程来确定干扰的影响：利用比尔定律测量235nm波长的吸光度，然后减去由浊度引起的衰减值（已转换为 AU 单位）以及减去275nm波长下估算NOM吸光度。然后将这样计算得出的ANO3-N用于回归方程，此方程是基于工厂线性化和两点用户校准。此回归定义了吸光度和硝酸盐浓度之间的关系。在此回归的计算过程中，校准过程中使用的硝酸盐标准没有任何颗粒物或有机化合物的产生的吸光度，这一点至关重要。如前述，这也正是建议采购YSI标准液的原因之一。在KOR软件中如何进行校正软件允许EXO NitraLED用户校准和执行校正，以优化其特定测量地点的传感器，该过程涉及三个重要步骤：1、输入一个通过独立测量确定现场采集样品的硝酸盐值2、通过以下任一种方式校正浊度：a.使用软件中提供的默认浊度系数b.通过测量现场的原始(未过滤的水样)和过滤后的水样的吸光度来估计浊度衰减3、根据过滤后的现场样本，使用滑动条来优化输出，以校正NOM。首先，在进行现场特定校正之前，必须校准EXO NitraLED和浊度传感器。在校正过程中，必须从测量现场收集抓取的样本。样品的硝酸盐浓度（单位为mg/L）应通过独立方法测定，例如EXO离子选择性电极(ISE)或台式光度计。而浊度的测定，最简单的方法是使用软件的默认浊度系数。在特定地点的校正可能有好处，然而，这将由用户决定。在这种情况下，NitraLED传感器将用于比较水样品采集时的测量值，以及样品使用0.45微米过滤器过滤后的测量值。最后一步，使用滑动条来优化过滤水中的传感器输出，从而进行NOM校正。校正浊度衰减浊度对吸光度的测量有显著影响，因为它可以使从LED到探测器的路径上光发生散射。颗粒的数量、大小和形状都可能影响光的衰减程度。如下图1所示，235nm波长光的吸光度和浊度FNU之间的关系呈现较好线性。但是，这一关系的斜率因不同的浊度来源而变化。NitraLED传感器内默认的吸光度校正程序是以高岭土为基础（如图所示）。之所以选择它，是因为它非常接近YSI所处理的所有样品的平均值。图1中的一些样品（迈阿密河和独木舟俱乐部）实际上是从天然水体中采集的，而其他样品（膨润土、Arizona 试验粉尘、硅藻土、高岭土和 Elliot 粉砂壤土）是购买的。已确认所购标准液中的样品不含硝酸盐，当存在硝酸盐时，对现场样品进行了校正。该图所示仅显示235nm波长下的相关性，但在275nm波长，观察到高岭土存在类似线性。当用户在Kor软件中选择默认浊度系数时，高岭土和吸光度之间的关系将应用于传感器内的原始信号。在广泛测试的基础上，使用一组平均高岭土干扰校正系数；图 1 没有描述所有进行的高岭土测试。相反，用户可以选择做特定地点校正。例如，图1表明，在较高的FNU时，样品之间的差异越大。如果用户在较高的FNU水域使用，可能会发现这些差异对于他们的研究目标是不可接受的。例如，一个位置的浊度是120FNU，由光学工具（分光光度计、NitraLED 等）测量的吸光度为0.19AU。则特定地点浊度的方程斜率为0.00158 AU/FNU。相比之下，高岭土的斜率为0.0028AU/FNU。因此，我们可以看到，根据沉淀物类型，默认的吸光度校正值和特定地点的校正值之间差异会对NitraLED的硝酸盐计算有显著影响当使用特定站点校正，NitraLED会在内部建立新的浊度回归方程，它将覆盖处理传感器中原始信号使用的默认关系。在特定地点校正过程中，分别收集水样过滤前，和使用0.45µm 过滤器对样品进行过滤后的吸光度值。这种预期差异值应该（以AU表示）是由过滤器去除的颗粒所引起的（即浊度）。在EXO用户手册（K版本及以上）中描述了这种方法。请注意，在进行浊度测量的同时，NitraLED也使用275nm LED进行测量，就可以方便地确定每个波长相应的吸光度，并从每个传感器测量的总吸光度中减去。我们现在可以缩小NOM和硝酸盐的吸光度。上一节的方程变为：NOM在275nm波长的吸光度现在是已知的，但该数值不等于NOM在235 nm 波长的吸光度，该吸光度如下所述确定。NOM 校正NOM从275nm波长校正到235nm波长处的吸光度，大致适用于测定废水中硝酸盐的标准方法1 . NOM校正系数等于以下：NitraLED传感器有一个内部编程默认的NOM系数，但为了实现最精确的计算，还是建议进行特定站点的校正。在特定站点的校正过程中，可使用滑动条对上述比率进行微调。当这个数字被调整时，传感器的输出被调整，并且对NOM系数进行调整 ，直到输出值等于已知的硝酸盐浓度。回顾一下，硝酸盐浓度是使用独立测量方法测得。一旦确定了NOM系数，在235纳米波长下的NOM吸光度将根据上述等式的重新排列来确定：在235纳米处计算出的NOM在下面的等式中用于确定由硝酸盐测量的吸光度，该吸光度归因于硝酸盐： 计算出硝酸盐的吸光度后，然后，将其插入两点校准过程中存储在传感器中的回归方程中，从而确定被测样品中硝酸盐的最终估计浓度。传感器计算的上述说明描述了硝酸盐值的计算方法，但现场特定校正的程序没有充分定义。有关如何执行特定场地校正程序的完整说明，请参考EXO用户手册。

简介对于核电厂、燃气轮机发电厂、燃煤发电厂、地热发电厂、生物质燃烧发电厂来说，超纯水是发电系统的重要组成部分。发电用水通常来自于回收水、地表水、地下水等天然水源，用完后会被现场再利用或排放到环境中去。在提高整体发电效率、满足排放要求、为现场回收水创造更多用途方面，水处理发挥着关键作用。好的监测工具不仅能帮助操作人员控制水处理、保护昂贵设备、避免意外停机，还能用来优化水处理过程以节省开支、提高生产效率、防止污染物腐蚀锅炉和汽轮机。总有机碳（Total Organic Carbon，TOC）是造成腐蚀的罪魁祸首，TOC法能有效监测有机物污染。人们发现的有机污染物的种类越来越多，TOC是所有有机化合物的总称，TOC监测法在分别量化有机化合物方面提供了快速、简单的解决方法。检测有机物浓度的变化，能帮助识别系统工艺的违规之处。监测控制点有助于查找和排除污染源。源水中的有机化合物经过处理，在锅炉中氧化成腐蚀性酸。在水的回流侧，蒸汽冷凝后被循环使用。但冷却过程（在打开或关闭时）可能会将冷却剂或污染物从外部环境泄漏到工艺蒸汽中。表1是可能的有机污染源列表。表1. 可能的有机污染源列表例如，人们很难用传统处理方法去除源水中的多糖，而电导率或UV 254传感器也很难检测到多糖。在锅炉或汽轮机中，多糖会在高温高压下分解成具有腐蚀性的甲酸和乙酸，进而酸化蒸汽，造成腐蚀，并在锅炉中留下沉积物。维护和修理锅炉时，工厂不得不停机减产。为了防止锅炉受到损坏，有些锅炉保险公司和监管机构要求工厂满足很低的TOC限值，低至200 ppb（VGB）或100 ppb（EPRI）。多糖也同超滤（Ultrafiltration，UF）和反渗透（Reverse Osmosis，RO）污染有关。只有准确监测和去除有机化合物，才能有效地保护设备。总有机物包括离子形式和非离子形式的化合物，以及芳香族和非芳香族化合物。在监测总有机物浓度方面，TOC监测法具有可靠、精确等优点。图1显示了关键监测点，以查找泄漏或潜在污染处。表2是TOC分析法举例。图1. 需要监测的关键区域表2. TOC分析法举例现场再利用，推动液体零排放（Zero Liquid Discharge，ZLD）随着排放标准越来越严格，以及污水处理成本不断提高，工厂不得不减少用水量和排水量。这就增加了零液体排放（ZLD）系统监测和自动化的市场需求。在系统前端冷却和循环利用蒸汽，可以节约用水、提高工作效率。 TOC分析法能尽早检测到乙二醇等冷却液是否泄漏到工艺水流中，从而帮助操作人员采取措施以防止系统停机或永久性的设备损坏。TOC分析法能提供准确数据，来帮助操作人员决定是否重新使用或者舍弃回收的水流。结论TOC分析法可以检测和控制发电用水中的化学物质，极大降低有机物污染。通过有效监测和处理进水，工厂可以将腐蚀性离子浓度降到很低的水平。源水中的有机物含量和种类总是变化，因此只有监测水源，才能有效达到监测目的，保护昂贵设备不被损坏。还有一些有机物会污染膜和树脂床。尽可能地减少有机污染物，有助于节约成本、提高效率。新型的高温高压锅炉通常要求TOC限值低至100 ppb，内部控制限值低至10 ppb。补给水或回收水必须经过适当处理，才能达到上述要求和满足更严格的排放标准。有机物监测法能检测到泄漏、微生物生长、处理失效、有机物污染。减少此类问题能够帮助工厂降低生产成本、提高发电效率。◆ ◆ ◆联系我们，了解更多！

简介回收与再利用水能够提高运营效率、节约成本，但目前企业和城市只是偶尔实施水的再利用。气候变化、城市化加剧、人口增长等因素要求发展水的再利用技术、发掘更多更安全的可用水源。为此，监管机构致力于提高批量水处理的可靠性、制定充分的分析标准来确保安全运营。有机物监测就是满足高水质要求、保障公众健康、保证污染物去除的最优处理效率的重要部分。挑战间接饮水用再利用（IPR，Indirect Potable Reuse）事业发展迅猛，各种项目遍布美国和世界各地。但水资源的日益短缺迫使研究和监管机构制定直接饮用水再利用（DPR，Direct Potable Reuse）的规则框架。在回收水时，水处理厂将污水处理和饮用水处理结合起来，设置多道安全屏障，以保障公众健康。这些工作包括：- 降低生物需氧量（BOD）- 控制养分- 去除病菌/病毒- 确保正确的消毒- 控制味道/气味- 消除微量有机污染物正确的消毒要求在杀灭活性病菌/病毒和产生致癌消毒副产物（DBP，Disinfection Byproduct）之间取得合理平衡。致癌消毒副产物产生于消毒剂和天然有机物（NOM，Natural Organic Matter）的反应。为了进行监测和平衡，处理厂必须更好地了解各个回收阶段的进、出水水质和工艺水水质。总有机碳（TOC）分析是确定水质的可靠方法。同其它标准（详见表1）相比，TOC测量具有诸多优点。TOC包括NOM、味道和气味化合物、微生物和细菌、微量有机污染物、有机工业废水等。表1：TOC与其他可替代参数的比较解决方案TOC监测可以改善污水处理工艺，提高目标污染物的去除效率。TOC监测的优势在于：- 控制污水处理工艺- 根据实际数据作出决策- 维护系统的整体健康- 使出水水质达到要求在设计水再利用处理系统时，关键在于找出关键控制点（CCP，Critical Control Point） 和质量控制点（QCP，Quality Control Point），才能监视系统性能、确保工艺水质。除了监测水源变化和最终出水水质之外，表2还列出了得益于有机物监测的水处理工艺应用实例。表2：有机物监测解决方案实例加州地下水回灌的回收水量（RWC，Recycled Water Contribution）由TOC量来决定，加州用TOC量作为替代参数，表征未被规定的有机污染物的量。美国其他州也将TOC标准，作为回灌水法规标准，如表3所列。表3：各州的回灌与回收水的TOC 水平回收水处理厂以TOC监测为分析手段，用于改进工艺控制、满足补充水规则、改善处理工艺，如表4所列。表4：回收处理和TOC 监测实例BAC-Biological Activated Carbon，生物活性炭过滤；GAC-Granulated Activated Carbon，颗粒活性炭；GMF-Granular Media Filtration，颗粒介质过滤；MF-Microfiltration，微过滤；O3-Ozone，臭氧；RO-Reverse Osmosis，反渗透；UF-Ultrafiltration，超滤；UV AOP-Ultraviolet Disinfection Advanced Oxidation，紫外线消毒高级氧化在为回灌地下水提供可靠的高品质再生水方面，以及在防止海水浸入地下水方面，奥兰治县水区（OCWD）是领先者。从二级污水到MF、RO、UV高级氧化，OCWD的处理工艺生产了满足或超过再生水标准以及州、联邦饮用水标准的高质水。OCWD采用TOC分析来测试膜完整性、监测去除效率、防止膜污染。对MF、UF、RO进行不当的预处理，都可能导致高昂的能源成本和昂贵的清洁费用，并可能被迫更换膜。了解有关膜过滤前后的TOC浓度，有助于帮助优化有机物去除效率，以及监控入厂水质的变化。总结监测TOC，能使操作人员根据实际数据作出实时决策以优化工艺，还能使处理厂监控整个处理系统的功效，并达到出水质量目标。对再生水的日益增长的需求，以及新兴的污水处理技术，推动着直接饮用水再利用（DPR）的架构发展。该架构将依赖于TOC分析等可靠的实时监控，以保障公众健康、确保高效运行。◆ ◆ ◆联系我们，了解更多！