污水处理厂还原硫化物和臭气浓度的电子鼻监测技术探究

      随着城市化进程加剧，污水处理厂周边逐渐被新建住宅区包围，引起污染投诉逐年增加［1 － 2］。污水处理厂排放的恶臭气体包括还原硫化物、有机胺、氨等，其中还原硫化物是主要的致臭物质［3］，包括 硫 化 氢 ( H2 S) 、甲 硫 醇 ( CH3 SH) 、甲 硫 醚( DMS) 和二甲二硫醚( DMDS) 等［4 － 6］。这 4 种硫化物挥发性强且嗅阈值低［7］，难于检测控制。

       电子鼻因具有人工模拟、能够实时在线监测和强大 的 模 型 预 测 能 力 等 优 势［11］，被 垃 圾 填 埋场［12］、污水处理厂［13］等市政设施广泛应用，不过针对恶臭物质质量浓度预测、臭气浓度预测和实时在线监测的研究较少。今采用德国 PEN 3．5 型电子鼻系统分析污水处理厂特征污染物，建立物质质量浓度与传感器响应值预测模型，用三点比较式臭袋法确定不同浓度还原硫化物的臭气浓度值，构建不同浓度还原硫化物的电子鼻传感器响应值与对应的臭气浓度之间的关系，从而建立臭气浓度预测模型，并以天津某污水处理厂的实际样品验证该模型准确性及电子鼻监测技术的适用性。

检测样品：天津某污水处理厂的实际样品

主要仪器：PEN 3． 5 型电子鼻，德国 AISENSE 公司

测定条件：电子鼻监测: 传感器清洗时间 100 s，测试时间60 s; 进样流量 300 mL /min; 使用温度 25 ℃ ; 相对湿度 25% 。每个样品重复测定 5 次。

实验结果：用电子鼻监测技术探究污水处理厂还原硫化物质量浓度和臭气质量浓度预测方法。结果表明，使用响应面分析法( ＲSM) 建立还原硫化物质量浓度与电子鼻响应值关系，构建还原硫化物质量浓度预测模型，确率可达 95% 。使用偏Z小二乘法( PLS) 建立不同质量浓度还原硫化物的传感器响应值与对应臭气质量浓度之间的关系，构建臭气浓度预测模型，并用实际样品验证。

结论：应用德国 PEN 3．5 型电子鼻，筛选合适的传感器阵列组合，结合 PCA 分析提取主成分，并使用GC /MS 测定的还原硫化物质量浓度，利用响应面分析法建立 4 种还原硫化物的质量浓度预测模型。在此基础上，将电子鼻对不同浓度混合硫化物的传感器响应值与对应浓度的实测臭气浓度值应用偏Z小二乘法建立了臭气浓度预测模型，并使用实际样品验证，得到较好预测效果。与其他分析技术相比，电子鼻可以更加便携、快速地预测物质质量浓度和臭气浓度，且能够达到实时在线监测要求，为恶臭污染管理及后续的治理系统开发提供了技术支持。