Tối ưu hóa các yếu tố vận hành quá trình keo tụ điện hóa xử lý nước thải cơ sở sản xuất miếng nhựa bằng phương pháp RSM

Trong nghiên cứu này, RSM (Response surface methodology) để tối ưu hóa các yếu tố vận hành quá trình keo tụ điện hóa với điện cực nhôm xử lý nước thải từ Cơ sở tái chế nhựa dựa trên hiệu quả xử lý COD và TSS. Các yếu tố vận hành bao gồm pH, mật độ dòng điện, thời gian phản ứng.

Kết quả phân tích RSM bằng phần mềm Design Expert 12 cho thấy hiệu quả xử lý và các yếu tố ảnh hưởng có mối quan hệ tương quan theo phương trình bậc 2 với R2 = 0.9941. Hiệu quả xử lý COD, TSS đạt giá trị tối ưu tại pH 6.5, mật độ dòng điện 50.79 A/m2, thời gian phản ứng 32.7 phút và đạt tương ứng 81.39% và 81.87%. 

Từ khóa: Keo tụ điện hóa, điện cực nhôm, RSM

Đặt vấn đề

Nước thải cơ sở tái chế nhựa (chai PET) là một loại nước thải khá phổ biến ở Việt Nam hiện nay, do có nguồn nguyên liệu đầu vào dồi dào từ phế liệu nhựa do đời sống ngắn của một số vật dụng nhựa. Đặc trưng của nước thải này là hàm lượng COD, BOD, TSS khá cao và đặc biệt có chứa vi nhựa.

Đa phần các cơ sở tái chế nhựa ở nước ta hiện nay thường sử dụng phương pháp keo tụ tạo bông truyền thống trong công đoạn xử lý bậc 1 để xử lý nước thải. Về mặt hiệu quả xử lý, phương pháp keo tụ tạo bông hoàn toàn phù hợp và đảm bảo nước thải xử lý đạt yêu cầu, tuy nhiên, về mặt chi phí xử lý thì phương pháp này chưa hoàn toàn đáp ứng mong muốn của các doanh nghiệp do nhu cầu về hóa chất và chi phí xử lý bùn thải của phương pháp này tương đối lớn. Ngoài ra, do thành phần, tính chất nước thải đầu vào thường không ổn định, phụ thuộc hoàn toàn vào nguồn phế liệu thu mua, dẫn đến hiệu quả xử lý của hệ thống xử lý thải cũng không ổn định. Do đó, cần có biện pháp xử lý hiệu quả và phù hợp hơn để có thể vừa đảm bảo chất lượng nước thải đầu ra, vừa giảm thiểu chi phí xử lý và đáp ứng nhu cầu cho sự phát triển bền vững.

Keo tụ điện hóa là phương pháp có thể ứng dụng để xử lý nước thải ngành tái chế nhựa thông qua quá trình phản ứng điện phân với điện cực sắt hoặc nhôm, tạo bông, hấp phụ các chất ô nhiễm lên bông cặn, lắng và tuyển nổi. Dễ vận hành, không sử dụng hóa chất, lượng bùn sinh ra ít, có khả năng thích ứng với nước thải có lưu lượng và nồng độ chất ô nhiễm cao là những ưu điểm nổi bật làm cho keo tụ điện hóa trở thành phương pháp có thể được lựa chọn để thay thế cho phương pháp keo tụ - tạo bông thông thường, đặc biệt trong xử lý nước thải thải tái chế nhựa. Một số các nghiên cứu trước đây cho thấy keo tụ điện hóa có khả năng xử lý nước thải chứa vi nhựa với hiệu suất cao (Jing Sun và cộng sự, 2019).

RSM là một phương pháp hiệu quả trong việc đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố vận hành và xác định điều kiện tối ưu trong nghiên cứu xử lý nước thải (Spliid, 2002). RSM đã được ứng dụng nhiều trong nghiên cứu xử lý nước thải bằng phương pháp keo tụ điện hóa và cho kết quả tốt (Pham-Hung Duong và cộng sự, 2018; Avishek Bakshi và cộng sự, 2020; Zahra Beiramzadeh và cộng sự, 2022). Tuy nhiên, hiện nay chưa có ứng dụng RSM nào trong xử lý nước thải tái chế chai PET bằng phương pháp keo tụ điện hóa. 

Hiện nay, nhu cầu tái chế tái sử dụng nhựa ngày càng nhiều dẫn đến một lượng nước thải chứa nhiều vi nhựa thoát ra môi trường bên ngoài có khả năng gây ô nhiễm cao, do đó việc mở rộng nghiên cứu xử lý nước thải tái từ ngành tái chế nhựa dựa trên phương pháp keo tụ điện hóa để có thể ứng dụng vào thực tiễn xử lý nước thải tại các doanh nghiệp hiện nay, giúp tìm ra phương án giải quyết vấn đề khi lượng vi nhựa phát sinh ngày càng nhiều. “Tối ưu hóa các yếu tố vận hành quá trình keo tụ điện hóa xử lý nước thải Cơ sở sản xuất miếng nhựa bằng phương pháp RSM” được triển khai thực hiện để bước đầu tìm ra điều kiện vận hành tối ưu. Thành công của nghiên cứu là tiền đề quan trọng cho các nghiên cứu tiếp theo xử lý loại nước thải này bằng phương pháp keo tụ điện hóa.

Phương pháp nghiên cứu

Nước thải đầu vào

Nước thải đầu vào được lấy từ sau bể Điều Hòa tại Cơ sở tái chế nhựa ở huyện Bình Chánh, TP. Hồ Chí Minh.

Thiết bị, dụng cụ và hóa chất 

Dụng cụ và thiết bị

Thiết bị sử dụng: Các thiết bị chính được sử dụng trong quá trình nghiên cứu gồm có: Máy cấp điện một chiều DC REGULATED POWER SUPPLY, với hiệu điện thế đầu ra tối đa là 30V và cường độ dòng điện 60A; máy đo pH/EC/TDS/nhiệt độ cầm tay HANNA HI9811-51.

Hóa chất: pH và độ dẫn điện của nước thải trước khi thực hiện nghiên cứu được điều chỉnh tương ứng bằng H2SO4 1N/NaOH 1N (Trung Quốc) và muối NaCl 99% (Việt Nam).

Quy trình thực nghiệm

Mô hình thực nghiệm

Mô hình thí nghiệm gồm bể phản ứng hình hộp chữ nhật làm bằng vật liệu Acrylic (Mica) có kích thước dài x rộng x cao = 15 cm x 15 cm x 16,5 cm. Thể tích hữu ích tối đa 10 lít. Bên trong mô hình lắp đặt 02 tấm điện cực nhôm song song có kích thước 100 mm x 170 mm, dày 5 mm được kết nối với dòng điện một chiều cấp trực tiếp từ máy cấp điện 1 chiều (DC power supply), có thể điều chỉnh và hiển thị hiệu điện thế và cường độ dòng điện trên máy.

Quy trình thực nghiệm

Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả xử lý COD, TSS trong nước thải gồm pH, cường độ dòng điện, thời gian phản ứng được khảo sát theo phương pháp đáp ứng bề mặt (RSM – Response Surface Methodology), phần mềm Design- Expert 12 để bố trí thí nghiệm và tìm điều kiện vận hành tối ưu của phương pháp.

Các thí nghiệm được thực hiện trong mô hình dạng mẻ. Cho 6 lít nước thải thật lấy từ sau bể điều hòa vào mô hình phản ứng. Điều chỉnh các yếu tố vận hành theo yêu cầu của từng thí nghiệm. Bật máy cấp điện 1 chiều. Sau thời gian phản ứng yêu cầu, tắt máy, đo và ghi lại pH, nhiệt độ của nước thải. Các mẫu được lấy và tách cặn bằng cách lắng 60 phút, phân tích chỉ tiêu COD và TSS theo từng thí nghiệm.

Kết quả và thảo luận

Điều kiện vận hành tối ưu của 3 yếu tố gồm pH, mật độ dòng điện, và thời gian phản ứng được xác định bằng RSM với phần mềm Design Expert 12 dựa trên hiệu quả xử lý COD và TSS. Các thí nghiệm được bố trí theo Box Bhenken với 3 thí nghiệm lặp lại ở tâm. Kết quả thí nghiệm được thu thập và trình bày trong Bảng 1.

Bảng 1. Kết quả thực nghiệm và kết quả dự đoán

Từ kết quả thu thập từ thực nghiệm tại Bảng 1, sử dụng phần mềm Design Expert 12 phân tích kết quả mô hình thống kê, ANOVA, tìm kết quả dự báo của mô hình, đồ thị biểu diễn mối quan hệ của các yếu tố đến hiệu quả xử lý dạng 2D, bề mặt 3D, và điều kiện tối ưu hóa.

Kết quả mô hình thống kê

Dự đoán

Kết quả phân tích mô hình thống kê bằng phần mềm Design Expert 12 cho thấy, mối quan hệ tương quan giữa hiệu quả xử lý COD, TSS với 03 yếu tố vận hành gồm pH, mật độ dòng điện và thời gian phản ứng được đề xuất theo phương trình bậc 2. R2 ứng với phương trình tương quan xử lý COD là 0.994 và xử lý TSS là 0.9963, đều gần bằng 1 nên các mô hình thống kê đề xuất là phù hợp và có ý nghĩa. R2 hiệu chỉnh và dự đoán của mô hình thống kê tương quan của COD, TSS lần lượt là 0.9833, 0.9213 và 0.9897, 0.9492. Độ chênh lệch giữa kết quả thực nghiệm và dự đoán từ mô hình nhỏ hơn 0.1 thể hiện sự phù hợp rất tốt giữa hai kết quả này. Kết quả mối quan hệ giữa số liệu thực nghiệm và dự đoán từ mô hình thống kê được thể hiện qua đồ thị Hình 1.

Hình 1. Đồ thị tương quan giữa kết quả thực nghiệm và kết quả dự đoán từ mô hình thống kê, (a) - COD, (b) - TSS

Kết quả phân tích Anova

Kết quả phân tích Anova cho thấy hiệu quả xử lý COD và TSS bằng phương pháp keo tụ điện hóa chịu ảnh hưởng bởi 03 yếu tố gồm pH, mật độ dòng điện và thời gian phản ứng (tất cả các giá trị p <<0.05 rất nhiều). Tương tác giữa các cặp yếu tố khi yếu tố còn lại cố định tại tâm cũng được thể hiện rõ ràng. Trong nghiên cứu này các biến A, B, C, AB, AC, BC, A², B², C² là những thành phần có ý nghĩa của mô hình.

Đồ thị đáp ứng bề mặt 3D biểu diễn mối quan hệ giữa hiệu suất xử lý COD, TSS với các cặp yếu tố ảnh hưởng được trình bày tại Hình 2.

Hình 2. Đồ thị 3D giữ hiệu quả xử lý COD (a), TSS (b) với các cặp yếu tố vận hành.

Phương trình tương quan 

Phương trình tương quan giữa hiệu quả xử lý với các yếu tố vận hành gồm pH, cường độ dòng điện và thời gian phản ứng tìm được từ phần mềm Design Expert 12 là phương trình bậc 2 như sau:

Với X, Y, Z là ký hiệu biến số ứng với pH, mật độ dòng điện (A/m2) và thời gian phản ứng (phút). 

Phương trình này có thể sử dụng để dự đoán hiệu quả xử lý COD, TSS ứng với các giá trị của các yếu tố vận hành pH, mật độ dòng điện (A/m2) và thời gian phản ứng (phút).

Các điều kiện vận hành tối ưu được xác định từ kết quả phân tích tối ưu hóa thực nghiệm trên phần mềm Design Expert 12. Kết quả tìm thấy 100 điều kiện vận hành có thể đạt được hiệu quả xử lý COD, TSS cao nhất với mức mong muốn (Desirability) bằng 1. Điều kiện vận hành tối ưu có thể chọn từ các kết quả này. Điển hình như pH 6.836, thời gian phản ứng 32.67 phút, mật độ dòng điện 50.166 A/m2, hiệu quả xử lý COD, TSS đạt cao nhất là 81.268% và 82.676%.

Kết luận

Nghiên cứu cho thấy, phương pháp keo tụ điện hóa xử lý nước thải Cơ sở sản xuất vảy nhựa PET bị ảnh hưởng bởi pH, cường độ dòng điện và thời gian phản ứng. RSM với phần mềm Design Expert 12 cho kết quả tốt, mô hình thống kê có ý nghĩa và phù hợp. Điều kiện vận hành xác định bao gồm pH 6.836, thời gian phản ứng 32.67 phút, mật độ dòng điện 50.166 A/m2, hiệu quả xử lý COD, TSS đạt cao nhất là 81.268% và 82.676%. 

Tài liệu tham khảo:

Avishek Bakshi, Akshaya Kumar Verma, Aditya Kishore Dash, Electrocoagulation for removal of phosphate from aqueous solution: Statistical modeling and techno-economic study, Journal of Cleaner Production, 246, 118988 (2020);

Pham-Hung Duong, Cong-Minh Pham, Ngoc-Han T. Huynh, and Yong-Soo Yoon, Removal of Ammonia Nitrogen in Wastewater by Indirect Mechanism Using Electrochemical Method with Platinum Electrode as Anode. Nature Environment and Pollution Technology, 17, 4, 1331-1338 (2018);

Jing Sun, Xiaohu Dai, Qilin Wang, Mark C.M. van Loosdrecht, Bing-Jie Ni (2019). Microplastics in wastewater treatment plants: Detection, occurrence and removal. Water Research 152 (2019) 21e37;

Zahra Beiramzadeh, Mohamadtaqi Baquersad, Mohammad Aghababaei (2019), Application of the response surface methodology (RSM) in heavy metal removal from real power plant wastewater using electrocoagulation. European Journal of Environmental and Civil Engineering, Vol. 26, 2022, Issue 1, 1-20.

NGUYỄN VÕ QUÍ CHÂU¹, HUỲNH THỊ NGỌC HÂN^1*
1Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường TP. Hồ Chí Minh
Nguồn: Tạp chí Tài nguyên và Môi trường số 5 năm 2024