紫外消毒數(shù)值模擬及生物驗證

李 繼，張 艷，董文藝

（哈爾濱工業(yè)大學(xué) 深圳研究生院，518055 廣東 深圳，liji98@tsinghua.org.cn）

紫外消毒數(shù)值模擬及生物驗證

李 繼，張 艷，董文藝

（哈爾濱工業(yè)大學(xué) 深圳研究生院，518055 廣東 深圳，liji98@tsinghua.org.cn）

為建立紫外消毒系統(tǒng)優(yōu)化方法，基于光強分布、流場分布、當(dāng)量劑量求解，開展紫外消毒的數(shù)值模擬，針對腔體式紫外消毒反應(yīng)器，在80% ～95%透光率和240～600 L/h流量條件下對模型進行生物驗證.結(jié)果表明:該模型能夠較準(zhǔn)確地預(yù)測消毒效果，當(dāng)量劑量模擬結(jié)果與實驗結(jié)果在不同條件下相差3% ～12%.有效劑量隨處理流量的增加而降低;消毒效率隨溶液透光率的減小而降低，但是隨著流量的增加，透光率影響降低，高流量(600 L/h)下，透光率對消毒效率影響小于3%.流場的可視化為設(shè)計優(yōu)化工作提供了分析依據(jù)，反應(yīng)器內(nèi)前段，反應(yīng)器內(nèi)壁處光強小而流速大，是影響消毒效率的原因.數(shù)值模型為系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計和劑量同步提供了依據(jù).

計算流體力學(xué)(CFD);柱源模型;當(dāng)量劑量;生物驗證

由于紫外線原位消毒特點，其效率嚴重依賴水的流態(tài)與紫外光強分布的耦合程度，水力條件的細微差異可能致微生物滅活率數(shù)量級的變化，因此，紫外消毒系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計對于保證和提高消毒效率極其重要.傳統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計采用生物實驗來實現(xiàn)，需要大量加工和生物驗證工作，過程繁雜，費用高昂.隨著計算機技術(shù)的快速發(fā)展，基于計算流體力學(xué)(Computational Fluid Dynamics，CFD)的數(shù)值模擬成為優(yōu)化研究新方法，借助高性能計算機，利用CFD軟件，動態(tài)模擬紫外殺菌并實現(xiàn)設(shè)備結(jié)構(gòu)和操作參數(shù)的優(yōu)化［1－3］.

紫外消毒模擬的關(guān)鍵在于模型的準(zhǔn)確性和可靠性.消毒效率對設(shè)備構(gòu)造非常敏感，因此，受構(gòu)造影響的光強分布與流場的準(zhǔn)確模擬就極為重要.本研究以腔體式紫外消毒反應(yīng)器為對象，建立了紫外消毒數(shù)值模擬方法和模型，采用生物實驗對模型進行了驗證.

1 實驗

1.1 研究對象

采用某國際紫外設(shè)備廠商的腔體式紫外消毒反應(yīng)器作為研究對象.圖1和表1為本反應(yīng)器示意圖及主要參數(shù).

圖1 反應(yīng)器簡圖

表1 反應(yīng)器主要參數(shù)

1.2 模擬方法及工具

紫外消毒的數(shù)值模擬方法分3個主要步驟是:水力模擬，即選擇適當(dāng)?shù)挠嬎懔黧w動力學(xué)模型和參數(shù)，建立CFD模型;光強分布模擬，即根據(jù)光強分布理論，建立光強分布模型;有效劑量模擬，即基于CFD模型與光強分布模型的耦合，利用消毒動力學(xué)參數(shù)，計算有效劑量.

1.2.1 水力模擬方法及工具

水力模擬采用CFD軟件Fluent，基于有限元體積法，將流場網(wǎng)格化，選擇恰當(dāng)?shù)牧黧w模型，利用Fluent的求解器求解內(nèi)部流場.網(wǎng)格劃分不但要考慮其精細度提高模擬的準(zhǔn)確度，又要避免由于網(wǎng)格過于復(fù)雜而過多地消耗計算機資源.本研究中反應(yīng)器采用結(jié)構(gòu)型網(wǎng)格，總網(wǎng)格數(shù)為7.85萬個，平均體積9.3×10－9m3.反應(yīng)器內(nèi)流體流動處于湍流狀態(tài)，故采用標(biāo)準(zhǔn)k－ε模型.其余相關(guān)參數(shù)根據(jù)實際條件通過分析、計算來確定.

1.2.2 光強模擬方法及工具

光強模擬可采用線源、柱源等模型.線源模型計算多采用多點源疊加近似法(MPSS)，把一個線光源分成反應(yīng)器軸上的一系列等空間點源來進行計算［4］.Blatchley 等［5］引入線源綜合模型(LSI)來擴展MPSS模型.柱源模型假設(shè)燈管由無限多沿軸向的柱狀微元疊加而成，每個微元再劃分為無限多的扇形亞微元，對亞微元進行積分即得到光強分布［6］.紫外燈管為圓柱體，其直徑與反應(yīng)器尺寸相比不宜忽略，因此，本研究選擇柱源模型，公式如下:

式中:P為燈管功率;x0為燈管軸向起點坐標(biāo);x1為燈管軸向始點坐標(biāo);λ為溶液平均透光率;r為燈管半徑;L為燈管長度.

反應(yīng)器內(nèi)壁的反射對光強分布影響較大，本模型將式(1)光強與反射產(chǎn)生的光強進行疊加得到反應(yīng)器內(nèi)的光強分布.

光強分布計算采用Fluent的用戶自定義函數(shù)(UDF)，應(yīng)用C語言編程，動態(tài)鏈接到Fluent求解器上.用戶通過UDF可實現(xiàn)自定義計算、模塊內(nèi)部數(shù)據(jù)交換，解決Fluent的標(biāo)準(zhǔn)模塊不能解決的問題.

1.2.3 當(dāng)量劑量模擬方法及工具

對于各點紫外輻射劑量相等的消毒系統(tǒng)，微生物滅活遵循Chick－Watson公式，即

式中:D為紫外劑量mJ/cm2;a，b為芽孢對紫外線的敏感系數(shù)，由紫外劑量和滅活率對應(yīng)關(guān)系求得;N0為未經(jīng)紫外線照射水樣中的微生物個數(shù);N為經(jīng)紫外線照射后水樣中剩余微生物個數(shù).

當(dāng)系統(tǒng)內(nèi)紫外劑量分布不均，定義當(dāng)量劑量(reduction－equivalent dose，DRE，或有效劑量)，有

相同測試條件下，DRE越大/N0越小，消毒系統(tǒng)效率越高，因此，DRE通常作為消毒系統(tǒng)的評價參數(shù).DRE根據(jù)微生物平均存活率計算，即

DRE取決于劑量分布形式和微生物的消毒曲線.劑量分布越不均勻或微生物對紫外越敏感，DRE就越小［7］.

生物試驗確定DRE的過程耗時、成本高，而模擬方法可快速獲得DRE.

本文中DRE模擬采用Fluent的DPM模型，該模型基于拉格朗日方法，可追蹤粒子的運動軌跡.一個微小粒子從進口進入反應(yīng)器，通過DPM模型追蹤每經(jīng)過一個微小時間步長Δt，粒子的起點和終點坐標(biāo)及該兩點坐標(biāo)所處網(wǎng)格的平均光強I，得到該時間步長內(nèi)粒子受到的紫外輻射劑量(I·Δt)，從進口追蹤到出口，累計所有步長內(nèi)的劑量，可得該粒子受到的總紫外輻射劑量，進而可計算該粒子代表的微生物的存在率［8］.

從進水?dāng)嗝婢鶆蛲都? 000個粒子，可計算每個粒子代表的微生物的存活率，由平均存在率可獲得當(dāng)量劑量.當(dāng)量劑量的計算通過UDF編程實現(xiàn).

1.3 生物驗證實驗裝置及方法

1.3.1 消毒動力學(xué)參數(shù)的確定方法

經(jīng)過比選采用枯草芽孢桿菌(ATCC9372，廣東省微生物菌種保藏中心)作為驗證微生物開展消毒實驗.

消毒動力學(xué)參數(shù)的確定采用文獻［10］中生物驗證的標(biāo)準(zhǔn)方法和準(zhǔn)則.通過檢測光照前后水樣中的芽孢數(shù)量，計算不同紫外輻照劑量下的芽孢滅活率，作圖得出紫外劑量和滅活率的對應(yīng)關(guān)系，進一步得到枯草芽孢的滅活動力學(xué)公式，即

1.3.2 試驗裝置及檢測方法

試驗裝置如圖2所示.在原水水箱中投加一定量的咖啡溶液，開啟回流泵使咖啡溶液與水箱中的水混合均勻，通過投加咖啡溶液來改變水的透光率(TUV)，然后再向水箱中投加配制好的枯草芽孢桿菌溶液，開啟回流泵混勻，通過調(diào)節(jié)閥門使流量達到設(shè)計值后取樣，在紫外線消毒設(shè)備進水和出水取樣口取樣，檢測枯草芽孢桿菌的存活率，計算當(dāng)量劑量.

圖2 實驗裝置圖

為了保證取樣的準(zhǔn)確性，對應(yīng)每個流量值的出水均取3個平行樣.每個樣品至少取3個稀釋倍數(shù)，每個稀釋倍數(shù)取4個平行.為了避免水樣和空氣中其他細菌的感染，玻璃器皿等采用高壓蒸汽滅菌121℃30 min;取樣后，為避免配水桶及管道內(nèi)雜菌感染，水樣置于80℃水浴鍋中20～25 min;相應(yīng)的微生物實驗在無菌操作臺完成［10］.

2 消毒模擬結(jié)果及分析

2.1 光強

圖3為反應(yīng)器內(nèi)中心徑向剖面和軸向剖面光強分布云圖.反應(yīng)器內(nèi)中心光強分布不均勻.光強沿?zé)艄苤行南蛉萜鞅谶f減，近燈管處光強達85.7 mW/cm2，近壁面處光強只有30 mW/cm2;出口處光強較弱，小于10 mW/cm2.

圖3 反應(yīng)器中心徑向及軸向剖面光強分布圖

對于連續(xù)流反應(yīng)器，水力條件不變的情況下，微生物經(jīng)過消毒區(qū)域時接受的紫外輻照劑量主要決定于光強分布.反應(yīng)器中光強均勻分布對提高紫外消毒設(shè)備的消毒效率有重要意義.

2.2 流態(tài)

采用標(biāo)準(zhǔn)k－ε湍流模型模擬反應(yīng)器內(nèi)6個流量下(240～600 L/h)的流態(tài).圖4為流量600 L/h時反應(yīng)器徑向剖面及軸向剖面速度場云圖.

圖4 反應(yīng)器徑向及軸向剖面速度分布圖

由圖4可以看出，進水口附近水流遇到紫外燈管流速增大，隨后沿徑向流向反應(yīng)器內(nèi)壁，呈現(xiàn)內(nèi)壁附近流速高于燈管附近流速的情況.在徑向剖面(a)處，燈管附近速度約為0.3 m/s，沿徑向先增大到靠近內(nèi)壁的0.4 m/s.到徑向剖面(b)處，速度沿徑向分布趨于均勻，在 0.25～0.35 m/s，靠近燈管處流速略高.從軸向剖面圖可以看出，進口處和出口處速度變化較快，速度梯度較大，進口處最大流速達2.4 m/s，出口處最大速度約為1.8 m/s，在反應(yīng)器內(nèi)部流速較為平均，在0.2～0.3 m/s內(nèi).

在同一流量下，當(dāng)紫外光強分布確定時，反應(yīng)器消毒效率主要決定于流場與光強分布的耦合.若光強較大區(qū)域流速較大，而光強較小區(qū)域流速較小，可使不同粒子接受的劑量趨于均勻，從而提高整體的消毒效率.流場的可視化為設(shè)計優(yōu)化工作提供了分析依據(jù).比較圖3，4可以看出，反應(yīng)器內(nèi)沿水流方向的中后段光強與流場耦合較好，而在前段反應(yīng)器內(nèi)壁處光強小而流速大，降低了消毒效率.

2.3 當(dāng)量劑量

分別在不同流量、不同透光率下對當(dāng)量劑量進行了模擬，結(jié)果見圖5.

圖5 不同透光率下流量－劑量關(guān)系圖

由圖5可以看出，透光率是當(dāng)量劑量的重要影響因素之一，隨著透光率增加，當(dāng)量劑量呈增大趨勢，而且流量越小影響越顯著.如流量為300 L/h時，透光率由80%增大到95%，紫外劑量由39.7 mJ/cm2增大到 63.5 mJ/cm2，增幅達60%.值得注意的是，高流量下透光率的影響不明顯，流量為600 L/h，劑量差異小于3%.

相同透光率下，流量減小，則平均光照時間(即反應(yīng)器平均停留時間)增加，當(dāng)量劑量隨之增加.當(dāng)平均光照時間為4.2 s(流量600 L/h)，透光率95%和80%對應(yīng)的當(dāng)量劑量接近，分別為29.4和27.4 mJ/cm2;當(dāng)平均光照時間增至10.5 s(流量240 L/h)，增加150%，透光率95%對應(yīng)的當(dāng)量劑量同比例增加(148%)，達72.8 mJ/cm2，而透光率80%對應(yīng)的當(dāng)量劑量僅增加91%，為52.3 mJ/cm2.

3 生物驗證結(jié)果及分析

對不同透光率(80% ～95%)、不同流量(240～600 L/h)進行了20組生物驗證實驗.結(jié)果表明，生物驗證劑量與流量乘冪關(guān)系趨于一致，透光率為80%時擬合方程為y=52.876 x－0.4581，R2=0.99，在其他透光率下，R2均大于0.95.

生物驗證劑量與模擬的當(dāng)量劑量的對比關(guān)系見圖6.

由圖6可以看出，模擬結(jié)果與實驗結(jié)果具有相同的趨勢，在所有流量及透光率下吻合程度較高，誤差范圍在3% ～12%.生物驗證實驗證實了透光率對劑量的影響，低流量下透光率對劑量影響顯著，而在高流量下(600 L/h)，透光率無明顯影響，模擬及實驗的劑量范圍都在21～26 mJ/cm2.

當(dāng)量劑量模擬與反應(yīng)器水力條件、光強分布有關(guān)，模擬結(jié)果受燈管效率、模型選擇、模型的簡化等因素的影響，而生物驗證試驗的精度也與操作有關(guān)，因此，兩者難以精確相等.但是，通過對紫外消毒系統(tǒng)模型的精心構(gòu)建，可以對趨勢進行準(zhǔn)確預(yù)測，計算結(jié)果也相對比較準(zhǔn)確，從而為紫外消毒系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計提供強有力的工具.由于模型考慮了流量、透光率等主要水質(zhì)指標(biāo)，可為實際操作提供劑量同步的依據(jù)，即根據(jù)水質(zhì)參數(shù)調(diào)節(jié)紫外燈功率保證當(dāng)量劑量不變，從而在保證消毒效率的前提下降低能耗.

4 結(jié)論

1)模擬的當(dāng)量劑量與實驗結(jié)果趨勢相符，數(shù)值較為吻合，誤差范圍為3% ～12%，說明該模型可以較準(zhǔn)確地計算反應(yīng)器紫外消毒效率.

2)模擬和驗證實驗均表明，同一透光率下，有效劑量隨處理流量的增加而降低，呈乘冪的關(guān)系;透光率是影響劑量的因素之一，在低流量下透光率對劑量影響顯著，但在高流量下(600 L/h)，透光率對劑量無明顯影響.

3)流場的可視化為設(shè)計優(yōu)化工作提供了分析依據(jù).反應(yīng)器內(nèi)沿水流方向的中后段光強與流場耦合較好，而在前段，反應(yīng)器內(nèi)壁處光強小而流速大，降低了消毒效率.

4)通過CFD模擬的方法，可以對反應(yīng)器結(jié)構(gòu)、操作參數(shù)等進行改進，是進行紫外消毒系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計和劑量同步的強有力工具.

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Numerical simulation of UV disinfection and bioassay validation

LI Ji，ZHANG Yan，DONG Wen-yi

(Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School，518055 Shenzhen，Guangdong，China，liji98@tsinghua.org.cn)

To establish an optimization method for UV systems，numerical models were developed based on UV intensity field，flow field and equivalent reduction dose(RED).The model was verified using bioassay on the condition of the UVT(80% －95%)and the flow rate(240－600 L/h)with an annular UV reactor.Results showed that the model predicted the disinfection efficiencies with good accuracy.RED from simulations and experiments under different conditions had a difference of 3% －12%.RED increased with the increase of flow rate and decrease of the transmittance.However，transmittance had merely a slight impact，about 3%on RED of high flow(600 L/h).Visualization images showed that near the inlet of the reactor，the UV intensity was weak while the velocity was large adjacent to the wall，which had a negative effect on disinfection efficiency.This numerical model provided a basis for UV system optimization and dose synchronization.

computational fluid dynamics(CFD);cylinder model;equivalent reduction dose(RED);bioassay

TP242

A

0367－6234(2011)12－0077－05

2010－07－26.

國家水體污染控制與治理科技重大專項(2008ZX07423－04);國家科技支撐計劃項目(2006BAB17B04，2006BAB17B06);深圳市科技計劃項目(SY200806260019A).

李 繼(1973—)，男，博士，副教授;

董文藝(1967—)，男，教授，博士生導(dǎo)師.

(編輯 劉 彤)