MASARYKOVA UNIVERZITA PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA STUDIJNÍ PROGRAM: EXPERIMENTÁLNÍ BIOLOGIE
Diplomová práce
Brno 2013
Anna Gardavská
MASARYKOVA UNIVERZITA PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA STUDIJNÍ PROGRAM: EXPERIMENTÁLNÍ BIOLOGIE
MODELOVÁNÍ ČIŠTĚNÍ KOMUNÁLNÍCH ODPADNÍCH VOD Diplomová práce
Anna Gardavská
VEDOUCÍ PRÁCE: prof. RNDr. Jiří Hřebíček, CSc.
BRNO 2013
Bibliografický záznam
Autor:
Bc.Anna Gardavská Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita Institut biostatistiky a analýz LF a PřF MU Centrum pro výzkum toxických látek v prostředí
Název práce:
Modelování čištění komunálních odpadních vod
Studijní program:
Experimentální biologie
Studijní obor:
Matematická biologie
Vedoucí práce:
prof. RNDr. Jiří Hřebíček, CSc.
Akademický rok:
2012/2013
Počet stran:
23+54
Klíčová slova:
Uměle konstruované mokřady; Extenzivní čištění odpadních vod; Matematické modelování; CW2D
Bibliographic Entry
Author:
Bc. Anna Gardavská Faculty of Science, Masaryk University Institute of Biostatistics and Analyses MU Research Centre for Toxic Compounds in the Environment
Title of Thesis:
Modelling of municipal wastewater treatment
Degree programme:
Experimental Biology
Field of Study:
Computational Biology
Supervisor:
prof. RNDr. Jiří Hřebíček, CSc.
Academic Year:
2012/2013
Number of Pages:
23+54
Keyword:
Constructed wetlands; Extensive wastewater treatment; Mathematical modelling; CW2D
Abstrakt V této diplomové práci se věnujeme experimentálním způsobům čištění odpadních vod. Čištění odpadních vod a zajištění dostupné kvalitní čisté vody pro kaţdého je v posledních letech velice diskutované téma. Na neznečištěné a zdravotně nezávadné vodě jsou závislí nejen lidé na celém světě, ale i naše ţivotní prostředí a celý ekosystém. Bez kvalitní a čisté vody, jak je všeobecně známo, není ţivot moţný. Extenzivní způsoby čištění odpadních vod patří k efektivním a zárověn méně finančně a technologicky náročnějším řešením na úpravu vody. Tato práce studuje efektivitu kořenových čistíren v závisloti na teplotě či přítomnosti/nepřítomnosti mokřadního porostu a jiných faktorů. Práce dále diskutuje moţnosti těchto čistíren, různé matematické modely a na vybraném matematickém modelu tyto skutečnosti prakticky dokazuje. Zároveň je v práci uvedena studie na konkrétní lokalitě.
Abstract In this thesis we study experimental ways of treating wastewater. Wastewater treatment and provision of affordable good quality clean water for everyone has been highly debated topic in recent years. On unpolluted and safe water are dependent not only people in the whole world, but also our environment and the entire ecosystem. Without a clean water, as is generally known, there is no life possible. Extensive methods of wastewater treatment are one of the effective and less costly and less technologically demanding solutions for water treatment. This paper examines the effectiveness of constructed wetlands for wasterwater treatment in dependence on the temperature or the presence / absence of wetland vegetation and other factors. Work further discuse options of these sewage systems, various mathematical models and the selected mathematical model demonstrates these facts practically. In this work is also present a study on a specific location.
Poděkování Na tomto místě bych chtěla poděkovat prof. RNDr. Jiřímu Hřebíčkovi, CSc., za odborné vedení, poskytnutá data, cenné rady a veškerý čas, který mi věnoval nejen během vypracování této diplomové práce. Poděkovat bych chtěla také Ing. Anně Hubáčkové, která mi poskytla svůj drahocenný čas a s úsměvem mě uvedla do problématiky kořenových čistíren odpadních vod. Děkuji také rodičům za veškerou jejich podporu, ať psychickou či finanční, během celého studia.
Prohlášení Prohlašuji, ţe jsem svoji diplomovou práci vypracovala samostatně s vyuţitím informačních zdrojů, které jsou v práci citovány.
Brno 20. ledna 2013
……………………………… Anna Gardavská
Institut biostatistiky a analýz Lékařské a Přírodovědecké fakulty Masarykovy univerzity spolupracuje na organizačním zajištění výuky studijního oboru Matematická biologie s Centrem pro výzkum toxických látek v prostředí Přírodovědecké fakulty MU.
Obsah Úvod ...................................................................................................................................................... 15 Obecné vlastnosti KČOV .................................................................................................................... 16 Mechanismy čistícího procesu .......................................................................................................... 16 Organické znečištění ..................................................................................................................... 17 Dusík ............................................................................................................................................. 17 Fosfor ............................................................................................................................................ 18 Těţké kovy .................................................................................................................................... 18 Specifické organické sloučeniny ................................................................................................... 18 Patogeny ........................................................................................................................................ 19 Role vegetace ................................................................................................................................ 19 Typ vegetace a teplota ....................................................................................................................... 24 Vliv skladby porézního média ........................................................................................................... 27 Srovnání modelů .................................................................................................................................. 30 Hydraulické chování a transport jednotlivých rozpuštěných látek .................................................... 30 Werner a Kadlec (2000) ................................................................................................................ 30 Chazarenc et al. (2003) .................................................................................................................. 30 Garcia et al. (2005) ........................................................................................................................ 31 Małoszewski et al. (2006) ............................................................................................................. 31 Schwager and Boller (1997) .......................................................................................................... 31 Reaktivní transport při nasycených podmínkách .............................................................................. 31 Chen et al. (1999) .......................................................................................................................... 31 Wynnem a Liehren (2001) ............................................................................................................ 32 Mashauri a Kayombo (2002) ......................................................................................................... 32 Mayo a Bigambo (2005)................................................................................................................ 32 Marsili-Libelli a Checchi (2005) ................................................................................................... 33 Rousseau et al. (2004) ................................................................................................................... 33 Reaktivní transport při různých podmínkách nasycení ..................................................................... 34 Multikompartmentový model reaktivního transportu CW2D ....................................................... 34 RetrasoCodeBright ........................................................................................................................ 35 McGechan et al. 2005 .................................................................................................................... 35 Wanko et al. (2006) ....................................................................................................................... 36 Freire et al. (2006) ......................................................................................................................... 36 Model CW2D ....................................................................................................................................... 36 Reakční rychlosti ................................................................................................................................. 38
Heterotrofní organismy ..................................................................................................................... 38 Hydrolýza (5) ................................................................................................................................ 38 Aerobní růst heterotrofů na lehce rozloţitelném OM (6) .............................................................. 39 Heterotrofní růst NO3-na lehce rozloţitelném OM (7) .................................................................. 39 Heterotrofní růst NO2-na lehce rozloţitelném OM (8) .................................................................. 39 Lýza heterotrofních organismů (9) ................................................................................................ 39 Autotrofní organismy – Nitrosomonázy ............................................................................................ 39 Aerobní růst Nitrosomonáz na NH4+ (10) ..................................................................................... 39 Lýza Nitrosomonáz (11) ................................................................................................................ 39 Autotrofní organismy – Nitrobakterie ............................................................................................... 39 Aerobní růst Nitrobakterií na NO2- (12) ........................................................................................ 39 Lýza Nitrobakterií (13) .................................................................................................................. 39 Přeměna pevného materiálu v kapalné fázi (14) ............................................................................... 39 Faktory pro ţiviny (15)...................................................................................................................... 39 Kompoziční parametry ...................................................................................................................... 40 Stechiometrické parametry ................................................................................................................ 40 Kinetické parametry ........................................................................................................................... 41 Teplotní závislost .............................................................................................................................. 42 Parametry biofilmu ............................................................................................................................ 43 Difúzní koeficienty ............................................................................................................................ 43 Adsorpční parametry ......................................................................................................................... 43 Transport tepla................................................................................................................................... 44 Modelová studie ................................................................................................................................... 46 Popis lokality ..................................................................................................................................... 46 Omezení a limitace provozu KČOV ................................................................................................. 54 Objekty KČOV .................................................................................................................................. 56 Návrhové hodnoty čistírny dle normy ČSN 75 6402 ........................................................................ 58 Návrhové parametry vegetační kořenové čistírny odpadních vod .................................................... 59 Výsledky MAPLE ................................................................................................................................ 61 Analýza citlivosti ................................................................................................................................. 65 Závěr ..................................................................................................................................................... 69 Zdroje ................................................................................................................................................... 70 Internetové zdroje ............................................................................................................................... 77 Zkratky ................................................................................................................................................. 77 EO: .................................................................................................................................................... 77 BSK: .................................................................................................................................................. 77
CHSK: ............................................................................................................................................... 77 KČOV: .............................................................................................................................................. 77
Seznam obrázků Obrázek 1: Typická KČOV (Vymazal 2005) ........................................................................... 16 Obrázek 2: Rozdělení KČOV (Vymazal et al., 2004) .............................................................. 20 Obrázek 3: Podélný řez mokřadem s vodorovným (horizontálním) průtokem (Langergraber and Haberl, 2004). .................................................................................................................... 21 Obrázek 4:Typický mokřad s vertikálním průtokem (Langergraber and Haberl, 2004). ........ 21 Obrázek 5: Typha latifolia (http://swbiodiversity.org/imglib/seinet/Typhaceae/Typha-latifoliaFL-web-8-.jpg) ......................................................................................................................... 23 Obrázek 6: Typha latifolia........................................................................................................ 23 Obrázek 7: Maximální uvolnění kyslík z různých experimetů s rostlinami T. Latifolia a J. effusus v závislosti na korespondujícím redoxním potenciálu (Sttotmeister et al., 2003). ...... 25 Obrázek 8: Vztah mezi teplotou vody a účinností odstraňování amonného dusíku (NO 3 − ), celkového dusíku (TN) a celkového fosforu (TP) (%, koncentrace) v konstruovaných mokřadech (Kim at el., 2011)................................................................................................... 26 Obrázek 9: Mokřad popsaný jako hlavní pístový/průtokový reaktor omezeně reagující se sousedícími kontinuálně promíchávanými reaktory ................................................................ 30 Obrázek 10: Bedřichov u Lysic (http://www.google.com/) ..................................................... 46 Obrázek 11: Průměrné měsíční sráţky v mm v okrese Blansko (www.weather-andclimate.com) ............................................................................................................................. 46 Obrázek 12: Průměrný počet hodin slunečního svitu v okrese Blansko (www.weather-andclimate.com) ............................................................................................................................. 46 Obrázek 13: Průměrné měsíční minimální a maximální teploty v °C v okrese Blansko (www.weather-and-climate.com) ............................................................................................. 47 Obrázek 14: Spotřeba vody v obci Bedřichov ......................................................................... 47 Obrázek 15: Interpolovaná data o spotřebě vody v letech 2010-2011 ..................................... 48 Obrázek 16: Interpolovaná data o spotřebě vody v letech 2011-2012 ..................................... 48 Obrázek 17: Hodnoty znečištění .............................................................................................. 49 Obrázek 18: NL [mg/l] ............................................................................................................. 51 Obrázek 19: BSK5 [mg/l] ........................................................................................................ 52 Obrázek 20: CHSK5 [mg/l]...................................................................................................... 52 Obrázek 21: Klasické schéma KČOV (http://kcov.wz.cz/Images/IMG_2635big.jpg) ............ 54 Obrázek 22: Moţné schéma KČOV a souvisejících objektů ................................................... 55 Obrázek 23: Reakční rychlosti ................................................................................................. 61 Obrázek 24: Koncentrace O2 ................................................................................................... 61 Obrázek 25: Koncentrace ......................................................................................................... 62 Obrázek 26: Koncentrace detail ............................................................................................... 63 Obrázek 27: NH4N versus IP ................................................................................................... 66 Obrázek 28: NH4N versus IP ................................................................................................... 66 Obrázek 29: LR versus PR a NR .............................................................................................. 67 Obrázek 30: LR versus PR a NR .............................................................................................. 64 Obrázek 31: Koeficienty hydrolýzy ......................................................................................... 65 Obrázek 32: Koeficienty mineralizace ..................................................................................... 66 Obrázek 33: Koeficienty denitrifikace ..................................................................................... 67 Obrázek 34: Koeficienty pro růst Nitrosomonáz ..................................................................... 67
Obrázek 35: Růst Nitrobakterií koeficienty ............................................................................. 67 Obrázek 36: Koeficienty reakčních rychlostí a jejich citlivost ................................................ 67
Seznam tabulek Tabulka 1: Finanční srovnání http://hostetin.veronica.cz/146/financovani/ ............................ 29 Tabulka 2: Kompoziční parametry (Henze et al., 1995) .......................................................... 40 Tabulka 3: Stechiometrické parametry pro OM a mikro-organismy ....................................... 40 Tabulka 4: Stechiometrické koeficienty pro amonný dusík ..................................................... 41 Tabulka 5: Stechiometrické koeficienty pro anorganický fosfor ............................................. 41 Tabulka 6: Kinetické parametry v CW2D (Henze et al., 1995) ............................................... 41 Tabulka 7: Hodnoty aktivační energie, Ea, pro jednotlivé transportní a reakční parametry v CW2D....................................................................................................................................... 42 Tabulka 8: Difúzní koeficienty v CW2D ................................................................................. 43 Tabulka 9: Hodnoty koeficientu lineární a Freundlichovi isotermy pro adsorpci amonného dusíku ....................................................................................................................................... 44 Tabulka 10: Hodnoty koeficientů lineární a Freundlichovi isotermy pro adsorpci fosforu ..... 44 Tabulka 11: Parametry objemové tepelné kapacity ................................................................. 45 Tabulka 12: Parametry funkce teplotní vodivosti .................................................................... 45 Tabulka 13: Kvalita vody v obci .............................................................................................. 50 Tabulka 14: Přípustné hodnoty dle MŢP ................................................................................. 50 Tabulka 15: Průměrné hodnoty znečištění ............................................................................... 59 Tabulka 16: Analýza citlivosti ................................................................................................. 68
Úvod V dnešní době se čištění odpadních vod přikládá stále větší význam, neboť na čisté a zdravotně nezávadné vodě jsou závislí nejen lidé, zvířata, ale i celý ekosystém a jak je známo, bez vody není ţivot na Zemi moţný. Voda je znečišťována nejen industriální produkcí, ale i kaţdodenní lidskou činností. Kvalita vod celosvětově klesá a v některých oblastech se pitná voda stává nedostatkovým zboţím. Z tohoto důvodu je velice důleţité najít efektivní a finančně přijatelnou formu čištění odpadních vod. Technologií a postupů k čištění odpadních vod existuje nesčetné mnoţství. Jedná se buď o klasické mechanicko biologické čistírny odpadních vod, nebo nově například o membránové technologie, které sice mají skvělý čistící účinnek, ale náklady na jejich stavbu a provoz jsou vyšší. V posledních letech se znovu objevuje zapomenutá technologie minulosti a tou jsou kořenové čistírny odpadních vod. Jedná se o mokřadní systém osázený speciální vegetací, který je schopen efektivně čistit nejen odpadní vodu zatíţenou antrotogenním znečištěním, ale dokonce i vody průmyslové. Tento proces je efektivní, nenákladný a můţe pomoci v oblastech, kde klasické technologie nejsou z nějakého důvodu dostupné. Vhodná je tato technologie v oblastech s menším mnoţstvím odpadní vody, neboť je specificky náročná na plochu (obvykle se počítá s 5m2/EO). Nařízení vlády je doporučuje jako BAT (best available technology = nejlepší dostupná technologie) pro oblasti do 500 EO (ekvivalentních obyvatel). Kdyţ se mi potom naskytnula moţnost vypracovat studii pro oblast s 250 EO a ţádným průmyslovým znečištěním, rozhodla jsem se právě pro technologii konstruovaných mokřadů. Cílem této diplomové práce je popsat moţnosti tohoto typu čistíren odpadních vod, pomocí rešerše jiţ vypracovaných studií na toto téma, různých experimentů a jiţ stojících čistíren, obhájit vhodnost této technologie pro zvolenou lokalitu. Pomocí software GIS vizualizovat danou oblast a vysvětlit proč je zde zvolená techonologie akceptovatelná. Dále nastudovat matematické modely popisující kořenové čistírny odpadních vod a vhodný model implemnovat ve zvoleném software, Maple. Tato práce je rozdělena do pěti kapitol. Úvodní část popisuje samostatnou techonologii a uvádí různé interní či externí činitele, které mohou mít vliv na účinnost čistícího procesu. Další kapitola se věnuje matematickým modelům, kapitola tři potom konkrétně zvolenému modelu. Dále je popsána námi zvolená lokalita a v další kapitole potom snaha implementovat zvolený model na naší lokalitě. Práci uzavírá diskuze a analýza citlivosti parametrů zvoleného modelu.
15
Obecné vlastnosti KČOV Kořenové čistírny odpadních vod (KČOV, Obrázek 1), nebo také jinak umělě konstruované mokřady, patří mezi extenzivní, přírodní, způsoby čištění odpadních vod a jsou speciálně navrţeny tak, aby vylepšovaly kvalitu vody. Mokřady tvoří mix vody, substrátu, rostlin, odpadu a variace různych bakterií a mikro organismů, které zajišťují optimální podmínky pro vylepšení kvality vody (Coleman et al. 2001).
Obrázek 1: Typická KČOV (Vymazal 2005)
1 - distribuční zóna (kamenivo, 50-200 mm), 2 - nepropustná bariéra (PE nebo PVC), 3 - filtrační materiál (kačírek, štěrk, drcené kamenivo), 4 - vegetace, 5 - výška vodní hladiny v kořenovém loži nastavitelná v odtokové šachtě, 6 - odtoková šachta, 7 - sběrná drenáž, 8 - regulace výšky hladiny.
Základním principem tohoto způsobu čištění je průtok odpadní vody propustným filtračním loţem (horizontální nebo vertikální), které je osázeno mokřadními rostlinami. Při průchodu odpadní vody substrátem dochází k vysokému stupni odstraňování znečištění, které zahrnuje soubor chemických, fyzikálních a biologických procesů, vedoucích k odstranění organických látek, ţivin a patogenních organismů [1].
Mechanismy čistícího procesu V této kapitole si představíme na základě jakých principů kořenové čistírny odpadních vod, mokřady, fungují a které mechanismy je činí vhodné k úpravě znečištěné vody. Vysvětlíme si, jaké druhy znečištění je schopen konstruovaný mokřad odstaňovat a jak celý proces probíhá. V mokřadech probíhá spousta procesů, které pomáhají vylepšovat kvalitu vody, jedná se například o usazování rozpuštěných částic znečištění, filtraci a chemické sráţení, chemickou transformaci, adsorpci a iontovou výměnu mezi povrchem mokřadu a vegetací, substrátem a podloţím. Dále se jedná o rozklad, transformaci a příjem ţivin a polutantů mikro-organismy a rostlinami a v neposlední řadé také přirozený úhyn a odumírání patogenů. Kořenové čistírny odpadních vod jsou účinné v odstraňování organického znečištění, dusíku, fosforu a dalších hlavních sloţek odpadní vody. Mimoto jsou mokřady také schopny odstraňovat znečištění ve formě teţkých kovů, jiných specifických organických sloučenin 16
(farmaceutické znečištění) a také jsou schopny eliminovat patogeny (Langergraber a Haberl 2001). Organické znečištění
Uhličité sloučeniny silně interagují s mokřadním ekosystémem (Langergraber a Haberl 2001). Obecně jsou mokřadní systémy velmi efektivní v odstraňování právě organického znečištění. To existuje ve dvou formách: rozpuštěné a pevné. Rozklad a degradace organické hmoty probíhá při aerobních, anoxických i anaerobních podmínkách. V místech s přístupem kyslíku, aerobních zónách, je organický materiál rozkládán respiračními pochody heterotrofních organismů a následným produktem je pak oxid uhličitý a voda. Za anoxických podmínek je organický materiál vyuţíván jako zdroj uhlíku pro proces denitrifikace. V anaerobních zónách (není přítomen ani vázaný, ani molekulární kyslík) probíhá degradace organického materiálu jako vícestupňový proces: během fermentace specifické organismy rozloţí komplex organického materiálu na organické kyseliny a alkoholy, popřípadě acetát, H2 a CO2, které se vyskytují jako meziprodukty. Metan formují bakterie potom vyuţívají konečné produkty této reakce. Metan můţe být produkován buď přímo z acetátu, nebo redukcí CO2. Pevné částice mají velký vliv na porézní médium mokřadu. Částice se usazují ve stagnujících stojatých zónách nebo jsou mechanicky odstraňovány při předčištění. Usazený materiál je rozloţitelný díky hydrolýze a potom se tedy můţe rozkládat podle schématu popsaného výše. Pokud je rychlost rozkladu niţší neţ rychlost usazování částic, potom dochází k jejich kumulaci, coţ můţe následně vést ke koltamaci, neboli ucpání mokřadního filtru a tím znehodnocení jeho funkce. Potenciál ke koltamaci je vyšší, čím blíţe jsme nátokové zóně. Z tohoto důvodu je potřeba klást důraz na řádné předčištění pomocí různých lapáků a česel a usazovacích septiků. Pouze řádně předčištěná voda můţe být přiváděna na KČOV a být poté efektivně vyčištěna. Dusík - Sloučeniny dusíku patří mezi hlavní sloţky odpadní vody a díky jejich roli při procesu
eutrofizace, jejich efektu na sloučeniny kyslíku a jejich toxicitě na vodní organismy. Mezi hlavní a nejdůleţitější inorganické formy dusíku patří: amoniak (NH4+), nitrit (NO2-), nitrát (NO3-) a rozpuštěný elementární dusík či dusičný plyn (N2). Dusík je také přítomen v organické formě. Sloučeniny organického dusíku jsou součástí těl rostlin, mikro-organismů a půdy. Hlavní procesy dusíkatého cyklu v mokřadu jsou: Amonifikace - transformace organického dusíku na amoniak, tento proces se odehrává během rozkladu organického materiálu. Nitrifikace – oxidace amoniaku na nitrát, probíhá za účasti autotrofních bakterií, které jsou zcela závislé na zdroji energie z tohoto procesu. Tento proces probíhá za přísně aerobních podmínek a odehrává se ve dvou krocích. Nitrosomonázy oxidují amoniak a produkují nitrit, takto vyprodukovaný nitrit je pak dále oxidován na nitrát pomocí Nitrobakterií (Langergraber 2001). Denitrifikace – je proces, kdy za anoxických podmínek, to znamená, ţe není přítomen k dispozici ţádný rozpuštěný molekulární kyslík, a pokud je přítomen lehce rozloţitelný 17
organický materiál, heterotrofní bakterie redukují nitrát na molekulární dinitrogen, N2O a NO. Tyto rozpuštěné plyny jsou uvolňovány do atmosféry a tím se sniţuje celkový obsah dusíkatého znečištění v čištěné vodě. Schopnost denitrifikace byla prokázána u mnoha bakterií, některé z nich jsou fakultativně aerobní, vyuţívají za aerobních podmínek kyslík a za anoxických podmínek nitrát, jako akceptor elektronů. Fixace dusíku – biologická fixace dusíku je proces, při které se dusičnatý plyn uvolňuje do atmosféry, rozpouští se a je redukován na amoniak/ čpavek. Bakterie, zelené řasy a mokřadní rostliny jsou také schopny dusík fixovat. Biologická fixace dusíku je adaptivní proces a také cesta poskytující přístup k dusíku organismům v prostředí, které je na něj chudé. Obvykle se tento proces v mokřadních systémech často nevyskytuje, neboť mokřad je schopen vyuţívat dusík efektivněji v jiných procesech. Asimilace dusíku – se skládá z různých biologických procesů, které přeměňují inorganický dusík na organické sloučeniny. Příjem amoniaku probíhá primárně skrz rostliny a bakterie potom asimilují nitrát. Míra rychlosti příjmu ţivin rostlinami je limitována rychlostí jejich růstu a koncentrací ţivin v rostlinných pletivech. Obecně mnoţství dusíku příjimané rostlinami a zabudované do bakteriální biomasy je malé ve srovnání s celkovým mnoţstvím dusičnatého znečištění přiváděného do mokřadu. Odpařování amoniaku – neionizovaný amoniak (NH3) je těkavý a můţe být uvolňován do atmosféry z rozpuštěné formy pomocí prosté difúze, odpařováním. Poměr NH4+/NH3- je závislý na hodnotě pH a teplotě. Obvykle je v neionizované formě méně neţ 1% celkového objemu dusíku v mokřadu. Fosfor – je typicky přítomný v odpadní vodě ve formě ortofosfátu a organického fosfátu.
Fosfor je uvolňován během rozkladu organického materiálu. Ortofosfát je zabudováván do biomasy mokřadních organismů během jejich růstu. Odstraňování fosforu se v mokřadu děje skrz adsorpci, příjem rostlinami, komplexaci a sráţení. Příjem rostlinami není přímoúměrný rycholosti růstu rostlin jako v případě dusíku, jelikoţ většina uloţeného fosforu je navrácena zpět do vody během procesu dekompozice. Fosfor v půdě je velmi silně vázán a tudíţ není přístupný biologickým reakcím. Vzhledem k limitovaným sorpčním místům v půdní matici, odstraňování fosforu cestou adsorpce je proces závislý na čase. Zatímco míra odstraňování fosforu je skoro 100% na začátku čistícího procesu, potom co jsou všechna sorpční místa naplněna se rapidně sníţí. Dokonce je moţno pozorovat uvolňování sorpovaného fosforu, pokud je jeho koncentrace v odpadní vodě na přítoku nízká. Těžké kovy – mokřady silně interagují s těţkými kovy a tudíţ jsou schopny jejich účinného
odstraňování, mezi hlavní tři odstraňovací mechanismy patří: ukládání v půdě, sedimentech, částicích a rozpuštěném organickém materiálu, srážení ve formě nerozpuštěných solí (sulfidů a oxyhydroxidů), příjem rostlinami a bakteriemi. Specifické organické sloučeniny – mnoho konstruovaných mokřadů se potýká s odpadní
vodou z domácností, ve které je znečištění ve formě BSK a CHSK bráno jako suma 18
organického znečištění. Nicméně i ostatní speciální sorganické sloučeniny mohou být odstraňovány. Ze zkušeností je známo, ţe KČOV jsou schopny čistic vodu z ropného průmyslu, potravinářského a papírenského průmyslu, a také vodu obsahující surfaktanty, pesticidy a fenol. Hlavní mechanismy odstraňování jsou volatilizace, fotochemická oxidace, sedimentace, sorpce, mikrobiální degradace pomocí fermentace, aerobní a anaerobní respirace (Langergraber 2001). Patogeny – lidské patogeny jsou typickým znečištěním přítomným v odpadní vodě. Tyto
polutanty jsou velice variabilní a jejich sloţení se odvíjí od sloţení a stavu obyvatelstva v dané oblasti. Mezi typické patogeny patří viry, bakterie, funghi/ houby, protozoa a hlístice. Přirozené čistící technologie mají potenciál redukovat populace lidských patogenů díky míře přirozeného úhynu a nepřátelským environmentálním podmínkám v prostředí mokřadu. Schopnost odstraňovat tento typ znečištění stoupá s dobou zdrţení. Role vegetace – růst makrofytů v mokřadu je s jeho čistící schopností v těsném vztahu, jejich
přítomnost či abscence můţe mít tudíţ na jeho efektivnost velký vliv (Vymazal 2000). Obecně přítomnost rostlin hraje menší roli při odstraňování neţ přítomnost bakterií a organismů, která se jeví jako kruciální. Ovšem při odstraňování těţkých kovů a jiných speciálních sloučenin, můţe mít výběr správného druhu rostlin velký přínos v procesu čištění. Vliv rostlin je podrobněji diskutován dále v této práci. KČOV jsou efektivní v odstraňování organického znečištění, dusíku, fosforu, ale také ve sniţování koncentrací těţkých kovů, organického chemického znečištění, patogenů z odpadní vody a také vody průsakové, jak bylo prokázáno v mnoha studiích a experimentech (Babatunde et al. 2008, Matamoros et al. 2007, Hijosa – Valsero et al. 2011). Ve studii Ranieriho et al. (2011) byla prokázána i schopnost odstraňovat zbytky léčiv a antibiotik, konkrétně bylo experimentálně dokázáno účinné odstranění paracematolu. Účinnost tohoto odstranění se pohybovala od 51.7% do 87% aţ 99.9% v závislosti na hydraulickém zatíţení (240 mm/d, 120 mm/d, 30 mm/d resp.), minimální rozdíly byly prokázány v závislosti na typu rostlin v mokřadu nebo jejich absolutní absenci. Dokonce některé studie dokazují účinnost mokřadů i při odstaňování konkrétních druhů antibiotik (Valsero et al. 2011), coţ můţe být s trendem neustále větší konzumace léčiv vyhledávaným přínosem. V této studii byla na sedmi různých designech mokřadních čistíren prokázána účinnost při odstraňování doxycyclinu (61 ± 38%) a sulfamethoxazolu (60 ± 26%). Na základě těchto poznatků lze poznamentat, ţe KČOV nejsou jen okrasná zahradní jezírka, ale efektivní způsoby k čištění odpadní vody s různým stupněm znečištění a v různých podmínkách (Tencer et al. 2009). Další studie prokázala účinnost KČOV také jako dočišťovací fázé u konvenčních čistíren odpadních vod (Kim et al. 2011), z této studie vyplynula účinnost tohoto procesu při odstraňování zbytkového NH4- a NO3− mezi 72 a 75%. Základní charakteristikou umělých mokřadů je pouţitá vegetace či její nepřítomnost (Brisson et al., 2009), půda, jeji sloţení a pórovitost a hydrologické poměry. Podle druhů rostlin, které jsou vyuţity, lze umělé mokřady dělit na:
19
mokřady s plovoucími rostlinami
mokřady se submerzními (ponořenými) rostlinami
mokřady s emerzními (vynořenými) rostlinami
Mokřady s emerzními rostlinami můţeme dále rozdělit podle (Kadlec and Knight 1996), způsobu průtoku odpadní vody na:
mokřady s povrchovým tokem
mokřady s podpovrchovým vertikálním tokem
mokřady s podpovrchovým horizontálním tokem (viz. Obrázek 2)
Obrázek 2: Rozdělení KČOV (Vymazal et al., 2004)
Mokřady s povrchovým tokem jsou obecně hustě osázeny vegetací různých druhů a jejich hloubka nepřesahuje 0,4m. Typické hodnoty zatíţení takové čistírny se pohybují mezi 2 a 0,04 ha/1000m3/den. Horizontální a vertikální systémy se dělí podle směru protékající vody, ta dále postupuje do pórovitého media, písku nebo štěrku. Aby se zamezilo úcpávání těchto pórů, jinak také koltamaci, je potřeba přiváděnou vodu mechanicky předčistit, k tomu se vyuţívají různá česala a lapáky písku. Podpovrchové systémy vyţadují oproti povrchovým systémům menší nároky na plochu, neboť bakterie zde přicházejí do kontaktu s vodou intenzivněji (Vymazal et al. 1998). V České Republice byly po dlouhou dobu pouţívány výhradně horizontální čistírny, ty ovšem často nevykazují ţádanou účinnost a podléhají koltamaci a proto je trendem zaměřovat se na vertikální design čistíren po vzoru západních zemí. V mokřadu s horizontálním průtokem (Obrázek 3), voda vstupuje do zúţení a pomalu postupuje pod povrchem porózním mediem dokud nedosáhne místa odtoku,kde je sbírána a poté vypouštěna. Kyslík pro aerobní procesy je získávám hlavně difuzí z atmosféry. Mnoţství kyslíku transportovaného z kořenů rostlin je stále předmětem diskuzí, nicméně jsou 20
zde indície, ţe i toto mnoţství napomáhá aerobním procesům, viz diskuze dále. Z toho důvodu anoxické a anaerobní procesy hrají v mokřadech s horizontálním průtokem hlavní roli.Organická hmota je rozkládána jak aerobně tak anaerobně, coţ má za výsledek větší učinnost čistícího procesu. Nedostatečný přísun kyslíku má za výsledek nekompletní proces nitrifikace (Haberl et al. 1995). Mokřady s vertikálním průtokem s přerušovaným přítokem jsou v dnešní době široce pouţívány, jelikoţ jejich účinnost při odstraňování amonného dusíku je vyšší neţ u mokřadů s průtokem horizontálním (Sklarz et al. 2010). Na Obrázku 4 je znázorněno typické uspořádání KČOV s vertikálním průtokem. Voda je do takového mokřadu dodávána přerušovaně a náhlý příliv vody pouze z jednoho zdroje má často za následek zaplavení povrchu. Voda pak prosakuje do substrátu, postupně prostupuje vertikálně dolu a je sbírána a odváděna sběrnou sítí na dně. Vzduch znovu a znovu vstupuje do systému aţ do další dávky vody a díky tomu je velké mnoţství kyslíku transferováno do mokřadu. Tato schopnost vertikálního mokřadu s přerušovaným přítokem mu tudíţ umoţňuje existenci procesů, které mohou probíhat pouze ve striktně aerobním prostředí, jako je např.nitrifikace, která můţe být u horizontálního systému problematická (Langergraber and Haberl, 2001, Kayser and Kunst, 2005).
Obrázek 3: Podélný řez mokřadem s vodorovným (horizontálním) průtokem (Langergraber and Haberl, 2004).
Obrázek 4:Typický mokřad s vertikálním průtokem (Langergraber and Haberl, 2004).
Vnán
21
íEfekty
Účinnnost odstraňování znečištění v mokřadu a následnou efektivnost čistícího procesu ovlivňuje řada faktorů. Následující kapitola tyto faktory popisuje a diskutuje jaký mají na mokřad vliv. Mezi tyto faktory patří teplota, absence či prezence vegetace, mnoţství rozpuštěného kyslíku nebo přítomnost těţkých kovů. Aerobní rozklad rozpustných organických látek řídí aerobní heterotrofické bakterie podle následující chemické rovnice (1):
(1)
Nedostatečný přísun kyslíku této chemické skupině značně sníţí rychlost průběhu aerobní biochemické reakce.Nicméně pokud není přísun kyslíku omezen, limitován, aerobní degradace bude řízena mnoţstvim organické hmoty přístupné organismům. Ovšem ve většině případů mokřadů není rychlost reakce omezována dostupným organickým materiálem, ale právě obsahem rozpuštěného kyslíku (Vymazal, 2001). Organické látky se dále rozkládají na nejjednodušší lipidy, proteiny a cukry v komplexní více procesové reakci, za účasti bakterií. Ve studii Vymazala et al. (2009) byly porovnávány výsledky z celkem 438 různých konstruovaných mokřadů z 36 různých zemí a jejich účinnosti v odstraňování znečištění. Ve studii byly zahrnuty mokřady pouţívané jako terciální či sekundární systém čištění, pouţívané pro čištění vody ze zemědělských produkcí, stejně jako průmyslových výrob a městských sídlišť, mokřady vystavěné v různých nadmořských výškách a v různých případech bez či s osázenou vegetací. Ve všech případech se pouţití KČOV ukázalo jako přínosné, coţ nás mimo jiné inspirovalo k vyuţití právě této technologie v lokalitě našeho výzkumu. Veškeré KČOV v této celosvětové studii vykazovaly účinnost v odtraňování BSK5 a CHSK mezi 75 – 93% a 64 – 82%. Akratos and Tsihrintzis (2008, 2009) prokázali na experimentálním mokřadu, ţe přítomnost rostlin (Typha Latifolia, Obrázek 6) zlepšila výkonnost čistírenského procesu na 89.3% ve srovnání s 87.2% u stejného mokřadu bez vegetace. To se mino jiné dá vysvětlit, tak ţe přítomnost rostlin usnadňuje proces difúze ze vzduchu, coţ podrobněji popisuji níţe. Průměrná účinnost odtranění znečištění je dle dostupných zdrojů (Van de Moortel et al.) pro NH4–N, celkový dusík, fosfor a organické znečištění 35%, 42%, 22% a 53%. Účinnost odstranění znečištění je prokazatelně vyšší v mokřadech se speciální vegetací. Ačkoliv se můţe zdát, ţe přítomnost rostlin brání difuzi kyslíku ze vzduchu do vodního sloupce, redoxní potenciál měřený na bázi kořenů rostlin, který byl větší neţ redoxní potenciál měření v situaci bez vegetace naznačuje, ţe kyslík uvolněný z kořenů má potenciál stimulovat aerobní reakce v kořenové matici spolu s kyslíkem přicházejícím prostou difuzí vzduchem (Bastviken et al. 2009). Dokonce i různé druhy rostlin vykazují různou míru účinnosti při procesu denitrifikace (Kadlec et al. 2003, Vymazal 2011), jak vyplývá z článku Senzia et al., který porovnával dva mokřady jeden osázený rákosem a druhý orobincem, mnoţství a kvalita vody na přítoku byla stejná u obou typů mokřadu. Ve výsledku to byl mokřad osázený orobincem, který vykazoval vyšší denitrifikační schopnosti (0,265 gN/m2 den) neţ mokřad s rákosem(0.200 gN/m2 den), 22
celkově tento mokřad byl schopen odstranit 19,3% dusíku oproti 15,03% u druhého typu. Mezi druhy nejčastěji se pouţívané v podmínkách české krajiny patří (Husák and Květ 1999):
Rákos obecný (Phragmites australis)
Orobinec širokolistý (Typha latifolia) (Obrázek 6 a 7)
Orobinec úzkolistý (Typha angustifolia)
Zblochan vodní (Glyceria maxima)
Chrastice rákosovitá (Phalaris arundinacea)
Skřípinec jezerní (Schoenoplectus lacustris)
Zevar vzpřímený (Sparganium erectum)
Sítina rozkladitá (Juncus effusus)
Kosatec ţlutý (Iris pseudacorus)
Obrázek 5: Typha latifolia (http://swbiodiversity.org/imglib/seinet/Ty phaceae/Typha-latifolia-FL-web-8-.jpg)
Hlavní funkce rostlin jsou (Vymazal and Dušek 1999): zateplování vegetačních polí během zimního období,
vytváření vhodných podmínek pro ţivot mikroorganismů (bakterie, houby, prvoci), které se podílejí na čisticím procesu v kořenové zóně,
dodávání kyslíku do kořenového systému, vytváření aerobních zón v blízkém okolí kořenů,
ochrana vegetačního pole před erozí,
estetické důvody.
Obrázek 6: Typha latifolia
23
Samozřejmě účinnost čistící schopnosti KČOV mohou ovlivnit ruzné environmentální podmínky a vlivy. Hladina vody, teplota a absence či presence vegetace jsou povaţovány za jedny z mnoha faktorů určující výkonnost mokřadu. Z těchto různých environmentálncíh proměnných se teplota projevuje jako jedna z nejdůleţitějších (Kadlec 2001) a nejvlivnějších při efektivním odstraňování znečištění. Mokřady jsou ovlivňovány dopadem slunečního svitu, teplotou okolí a tyto abiotické faktory mají vliv na celkovou teplotu mokřadu a způsobují další jevy jako evapotranspiraci, fotosyntézu a mají vliv i na mikrobiální aktivitu, jako je nitrifikace a denitrifikace, jako optimální teplota pro odbourávání ţivit byla laboratorně prokázána teplota 30°C (Kadlec 2000). Procesy v mokřadu samozřejmě probíhají i za niţších teplot, dokonce i v zimě (Stober et al. 1999), ovšem při niţší intenzitě. Navíc teplota má vliv i na příjem ţivin rostlinami a na jejich metalbolismus a optimální teplota pro příjem dusíku je spjata s optimální teplotou pro růst rostlin. Mnoţství studií prokázalo důleţitost dekompozice organických ţivin v mokřadním systému (Song et al.2007; Kang et al. 1998). Byla dokonce prokázána funkčnost mokřadu i v zimní sezóně, kdy mikrobiální aktivita a příjem rostlinami klesá, ale mokřadu je stále schopne fungovat, takţe není potřeba se obávat problému s čistící schopností v zimním období, pokud je čistírna správně navrţena (Stober et al. 1997). Dokonce Vymazal et al. (2009) ve své srovnávací studii uvádí případy, kdy v Německu, Norsku nebo Švýcarsku ve vyšších nadmořských podmínkách neměla teplota ta účinnost čistírny signifikantní vliv, coţ nahrává našemu názoru, ţe kdyţ je čistírna dobře naplánována a sestavena, nejsou s její čistící schopností a provozem ţádné komplikace. Schopností umělých mokřadů odstraňovat dusík a fosfor se zabývá velké mnoţství studií (Gersberg et al. 1984, Akratos et al. 2009, Moutsopoulos et al. 2011). Gersberg et al. prokázali ve své studii, ţe biomasa získaná z mokřadní vegetace funguje dobře jako zdroj metanolu, který pak figuruje jako zdroj uhlíku pro efektvní denitrifikaci, coţ mimo jiné potvzruje důleţitost přítomnosti vegetace, nejen jako mediátoru přenosu vzdušného kyslíku do kořenové matice.
Typ vegetace a teplota Makrofyta, vyšší rostliny, jsou známy pro svůj příznivý vliv na čistící proces v konstruovaných mokřadech (Borin et al. 2012) a to předevšim díky tomu, ţe poskytují prostor a zdroj uhlíku pro růst mikrobiálních společenstev, transfer uhlíku ze vzduchu k médiu, sniţují rychlost vody a její mnoţství, stabilizují podloţí lůţka mokřadu, izolují povrch mokřadu před vlivy zimy a brání tak jejímu zamrznutí a také je skrze ně moţná přímá absorbce nutrientů poskytující ţiviny potřebné k jejich růstu (Brix, 1997; Vymazal, 2002). Absorbce dusíku rostlinami je podle dostupých studií vyšší v mokřadech s vegetací neţ v mokřadech bez vegetace (Tanner and Sukias, 1995). Stein et al. (2005) se také zabývali vlivem různého typu vegetace a teploty na čistící schopnost mokřadu. Ve své studii tyto efekty zkoumali na rychlosti odbourávání nečistot modelované pomocí kinetiky prvního řádu. Za pouţití modifikovaného modelu kinetiky prvního řádu s konstantou k–C* navrţeného Kadlecem a Knightem (1996) bylo examinováno 192 datových sad s koncentrací CHSK a časem zdrţení v mokřadu. V tomto modelu je R (2)objemová míra odstraňování CHSK (mg/ l*den) ( ) (2) kde
C.. je koncentrace CHSK(mg/l), C*.. je zbytková koncentrace CHSK (mg/l), k.. je konstanta objemové rychlosti odstraňování CHSK (den−1). 24
Materiálová balance zapsána rovnicí (3) popisuje výsledky odstranění znečištění pomocí (3) kde C0 je počáteční koncentrace CHSK (mg/l) a t doba zdrţení (den). Celkem se v různých mokřadech vyskytovaly tyto druhy rostlin: Carex utriculata (ostřice měchýřkatá), Schoenoplectus acutus (skřípinec jezerní), Typha latifolia (orobinec širokolistý) a vyšetřovány byly i mokřady bez vegetace jejichţ teplota se pohybovala od 4 do 24°C. Bylo prokázáno, ţe hodnoty parametru k a zbytková koncentrace C* se výrazně lyšily v závislosti na typu vegetace a nastavení teploty, k vyšetření tohoto vztahu byla pouţita Arrheniusova rovnice. Největší rozdíly byly zaznamenány pří 20°C, při tomto nastavení byla schopnost odstraňovat znečištění největší v mokřadu s Carex > Schoenoplectus > Typha > a následně mokřad bez vegetace (0.925, 0.74, 0.612 a 0.36 den−1, doba zdrţení). Zbytkové koncentrace CHSK byly následující 42, 46, 66 a 67 mg/l. Všechny hodnoty se sniţovaly se vzrůstající teplotou, avšak rozdíly mezi jednotlivými druhy rostlin byly výrazné. Z výsledků této studie vyplývá, ţe: 1) sezonní variance účinnosti je specifická pro různé druhy rostlin, 2) varianci v účinnosti lépe prokazuje zbytková koncentace C* neţ parametr k, 3) mezi k a C* existuje silná závislot. Tyto výsledky korespondují s výsledky předchozích studií a můţeme tudíţ říci, ţe dobrá čistící schopnost mokřadu závisí na osázení vhodnou vegetací. Je potřeba klást důraz na klimatické podmínky a zvolit vegetaci přizpůsobenou našemu klimatu, ke stejným závěrům došel i Stottmeister et al. (2003). Na Obrázku 7 je moţné vidět, ţe různé druhy rostlin poskytují rozdílné mnoţství kyslíku skrze své kořeny a tím pádem jsou různé jejich redoxní potenciály. Vyšší redoxní potenciál znamené více přístupného kyslíku pro mikrobiologické reakce a tím pádem vyšší potenciální účinnost odstraňování znečištění (Stottmeister et al., 2003). Na Obrázku 7 byly srovnávány Typha latifolia (orobinec širokolistý) a Juncus effusus (sítina rozkladitá).
Obrázek 7: Maximální uvolnění kyslík z různých experimetů s rostlinami T. Latifolia a J. effusus v závislosti na korespondujícím redoxním potenciálu (Sttotmeister et al., 2003)
Ve srovnání s klasickými designy mokřadů byla ve studii Van den Moortela et al. (2010) vyšetřována čistící schopnost mokřadu s plovoucími rostlinami a byly rovněţ vyšetřovány vlivy těchto rostlin, teploty a sezóny na celkovou účinnost odstraňování nečistot.
25
Jiţ z předchozích studií je známo, ţe rostliny v kořenové čistírně odpadních vod jsou schopné modifikovat své prostředí a to pomocí oxidace rhizosféry a exkrecí H+, organických kyselin a CO2 (Tanner et al. 1995; Coleman et al. 2001). Dalším efektem, který má přítomnost rostlin na prostředí mokřadu je stabilizace ročních teplot, coţ můţe mít za následek zvýšení účinnosti odstraňování znečištění (Hill and Payton 1998, 2000). Na Obrázku 8 jsou zaznamenány vztahy mezi teplotou a účinností odstraňování znečištění ze studie provedené Kim at el. (2011). Z obrázku je jasně vidět, ţe zvýšením teploty je moţné dosáhnout zvýšení čistící schopnosti mokřadu, coţ potvrdily i další studie.
Obrázek 8: Vztah mezi teplotou vody a účinností odstraňování amonného dusíku (NO 3 − ), celkového dusíku (TN) a celkového fosforu (TP) (%, koncentrace) v konstruovaných mokřadech (Kim at el., 2011)
Soda et al. (2007) na základě experimentálních a simulovaných výsledků ze své studie potvrdili, ţe specifická rychlost uvolňování kyslíku stoupá se zvyšující se intenzitou slunečního záření aţ k optimální hranici, avšak při vyšších intenzitách záření je jiţ tato rychlost spíše inhibována. Stejně tak vse zvyšující se teplotou vody, momentální spotřeba kyslíku byla vyšší neţ celková rychlost uvolňování kyslíku. Specifická rychlost uvolňování kyslíku byla zanedbatelná při vysokých teplotách, neboť míra spotřeby kyslíku byla vyšší neţ celková míra kyslíku uvolněného do rzihosféry (oblasti kořenů tvořenou samotnými kořeny rostlin a biofilmem a organismy kořeny rostlin obklopujících). Můţeme tudíţ říct, ţe mnoţství a intenzita světelného záření má na výkonnost mokřadu jen omezený vliv. Experimentální mokřad s plovoucími (emerzními) rostlinami prokazoval vhodnou čistící účinnost jak pro odstraňování celkového dusíku, tak NH4–N i NO3–N, dále fosforu, CHSK, celkového uhlíku a dokonce i těţkých kovů (Cu, Fe, Mn, Ni, Pb and Zn). Všechny účinnosti byly prokazatelně vyšší v mokřadu s vegetací neţ v kontrolním mokřadu bez vegetace, coţ opět jen potvzuje, ţe přítomnost vegetace má na účinnost odstraňování znečištění v mokřadu pozitivní vliv. V této studii se opět potvrdil také vliv teploty, s rostoucí teplotou rostla i účinnost odstraňování, jak bylo prokázáno i ve studii Lim et al. (2003). Teplota v mokřadu ovlivňuje různé parametry, ne všechny ovšem kladně. Mikrobiální reakce, jako je rozklad organického materiálu, nitrifikace a denitrifikace, probíhají intenzivněji za vyšších teplot, coţ má pak za následek niţší koncentrace znečištění na odtoku (Vymazal 2007). Sorbce fosforu je endotermická reakce (Koch et al. 2001), coţ znamená, ţe niţší teploty zvyšují sorbční kapacitu lůţka mokřadu. Navíc příjem ţivin 26
rostlinami a jejich růst probíhá pouze během teplých období (jaro-léto), coţ má pak za následek zvýšení účinnost odstraňování znečištění za vyšších teplot. Přítomnost vegetace má navíc kladný vliv na udrţování stálé teploty v mokřadu a tudíţ přispívá ke stabilizaci čistícího procesu. Ačkoli rostlinná matice brání difúzi kyslíku ze vzduchu směrem k vodním sloupci, redoxní potenciál měřený v kořenové matici byl vyšší neţ hodnota získaná při kontrole ve stejné hloubce na mokřadu bez vegetace, coţ značí, ţe uvolnění kyslíku z kořenů můţe stimulovat reakce spotřebovávající kyslík v rámci kořenové matice a mnoţství kyslíku takto uvolněné bylo vyšší neţ prostou difúzí ze vzduchu (McGechan et al. 2005). Spousta vlivů upravující podmínky v mokřadu se střídá v ročních cyklech, následujíce roční období (Kadlec and Reddy 2001). Teplota vody je jedním z nejdůleţitějších cyklických sezónních vlivů, ale mnoţství vody na přítoku a koncentrace znečištění a další biogeochemické vlivy ročního cyklu, mohou také výrazně přispět k odstraňování ţivin a znečištění v mokřadu. Atmosferické vlivy, jako jsou sráţky, evapotranspirace a provzdušňování vody, také kopírují trend ročního cyklu (Kadlec and Reddy 2001). Mokřady jsou aktivní po celý rok a fungují tak jako zásobárna nutrientů, uhlíku a znečištění. Jedním z největších a nejdůleţitějších vlivů ročního období na mokřad je ovlivňování růstu vegetace a řas, přítomnost vegetace má pak vliv na mikrobiologické pochody a procesy při kořenech rostlin, jak jsme se dozvěděli v předchozí sekci. Je zřejmé, ţe i kdyţ růst vegetace v zimě stagnuje, mikrobiologické pochody dále pokračují, třebaţe při menších rychlostech. Tyto mikrobiologické procesy probíhají i v jiných systémech na čištění odpadních vod, avšak mokřad má svá specifika. Rozptýlený a přirostlý kořenový systém obvykle lépe snáší vlivy okolního prostředí, má menší teplotní výkyvy a také doba zdrţení je rozdílná od klasických čistíren odpadních vod. Samozřejmě na čistící účinnost mokřadu má vliv celý komplexní systém procesů a podmínek. Dalšími faktory, které mohou mít vliv na čistící schopnost mokřadu je mimo jiné doba zdrţení, typ porézního média a prokysličení, tyto efekty zkoumali ve své studii Stefanakis et al. (2012). Znovu byla prokázána účinnost kořenových čistíren při odstraňování organického znečištění (BSK5 a CHSK) a dusíku, průměrnou účinností 78% and 58%, v případě fosforu byla účinnost niţší (37%). Přítomnost rostlin a přídatné provzdušňování prokazatelně vylepšovalo čistící schopnost mokřadu, zatímco mezi jednotlivými druhy rostlin nebyly prokázány signifikantní rozdíly v účinnosti. Přítomnost rostlin vylepšovala čistící schopnost v případě organického zněčištění o 6%, dusíku o 10% a fosforu o 11%. Mimo jiných i Spieles a Mitsch (2000) potvrdili vhodnost konstruovaných mokřadů k odstraňování dusíkatého znečištění. Nicméně příjem nutrientů rostlinami a jejich následné sklízení odstraňuje pouze malou část znečištění, zvláště při vysokém zatíţení čistírny. Nepřímá a důleţitejší role přítomnosti rostlin v mokřadu je jejich existence jako zdroje uhlíku pro mikrobiální metabolismus, kyslík je tak dopravován skrz kořeny aţ k mikrobům.
Vliv skladby porézního média Stejná studie zkoumala i efekt různých druhů porézních médií jako náplně lůţka mokřadu s funkcí jakéhosi filtru. Celkem byla porovnávána čtyři různá médie, uhličitan získaný z lomu, nánosy z řeky, dalšími médii byla směsice karbonových materiálu, zeolitu a bauxitu. Rozdíly mezi čistícím účinkem mokřadu s různými materiály byly minimální, 27
pohybovaly se od 1 do 5% pro odstraňování všech druhů znečištění. Pouze porézní média obsahující zeolit a bauxit vykazovala lepší čistící schopnosti v případě amoniaku a fosforu. Odstraňování fosforu se odehrává hlavně prostřednictvím absorbce do substátu, chemickým sráţením, mikrobiální aktivitou, ukládá se do rostlin nebo se zabudovává do ostatního organického materiálu, neodchází do atmosféry jako dusík (Garcia et al. 2004). K výraznějšímu zvětšení čistící schopnosti nedošlo pravděpodobně vzhledem ke krátké doby zdrţení, nicméně tyto materiály, zeolit a bauxit, mají potenciál k intenzifikaci účinnosti odstranění znečištění vzhledem k jejich selektivnosti na amonné ionty a ionty fosforu (Lüderitz and Gerlach, 2002). Řešením by bylo prodlouţení doby zdrţení nebo série filtrů s různými vlastnostmi, další stránkou věci je ovšem finanční náročnost těchto materiálů. V našich podmínkách se na vlastnosti materiálu nekladou takové nároky. Další vlastností porézního materiálu, která se dá zkoumat a měnit, je tloušťka tohoto substrátu a jednotlivých zrn. Stefanakis et al. ( 2011) vyšetřovali tři různá nastavení filtru s celkovou tloušťkou substrátu 50.0, 90.0 a 80.0 cm s různými vrstvami materiálu (drcené dlaţební kostky, jemný a středně hrubý štěrk a písek, některé filtry písek neobsahovaly). Filtry obsahující písek projevovali lepší čistící vlastnosti, odstraňovaly 88.2% BSK5 85.3% CHSK z přitékající vody, 69.7% dusíku a 45.6% fosforu. Tato studie ukázala důleţitost velice jemného materiálu na povrchu filtru (písek), neboť takovéto filtry vykazují nejlepší čistící vlastnosti. Je to způsobeno tím, ţe velice jemná vrstva na povrchu filtru zpomaluje celkovou rychlost průtoku filtrem a tím prodluţuje dobu zdrţení ve filtru, prodluţuje je tak kontakt mezi odpadní vodou, substrátem a kořeny rostlin. Filtry bez jemné vrstvy nemohou takového efektu dosáhnout. Hlavní část procesu odstraňování nečistot probíhá právě v horních vrstvách filtru, neboť je zde největší mikrobiální osazení a také obsah kyslíku (Muga et al., 2008), proto je potřeba brát skladbu filtru zvláště v potaz, ovšem i s ohleden na finanční náklady na tyto materiály. Dalším moţným faktorem ovlivňujícím čistící schopnosti mokřadu je přítomnost těţkých kovů. Na většině lokalit, kde se konstruované mokřady pouţívají, se těţké kovy nevyskytují, přesto Lim et al (2002) ve své studii zkoumali vliv zinku, olova a kadmia. Z výsledků je patrné, ţe účinnost odstraňování CHSK byla prakticky nezávislá na přítomnosti těchto těţkých kovů. Naproti tomu účinnost odstraňování amoniakálního dusíku byla signifikantně sniţována s přítomností těţkých kovů. V této studii se relativní efekt těţkých kovů projevil v následujícím pořadí: Zn-Pb-Cd a nebyl objeven ţádný synergistický vliv mezi jednotlivými druhy kovů. Kovy pravděpodobně působí inhibičně na příjem dusíku rostlinami, naznačuje tomu niţší obsah dusíku v těle rostlin v porovnání s mokřady bez výskytu těţkých kovů. V našem případě budeme uvaţovat pouze odpadní vodu z domácností, proto se s obsahem těţkých kovů nepočítá a jejich vliv na čistící schopnost mokřadu se neuvaţuje. Pochopení funkce mokřadů je sloţité vzhledem k velkému počtu fyzických, chemických a biologických procesů, které probíhají všechny souběţně a navzájem se ovlivňují. Účinným nástrojem k jejich analýze je numerická simulace, která nám můţe pomoci nahlédnout do „black-boxu“, pochopit a studovat komplexní systmém procesů v umělém mokřadu. Nejčastěji modely mokřadů popisují : hydraulické chování a transport jednotlivých rozpuštěních látek,
reaktivní transport při nasycených podmínkách,
reaktivní transport při různých podmínkách nasycení, tyto modely jsou nejvíce komplexní a pouţívají se u horizontálnách i vertikálních čistíren. 28
Přestoţe existuje mnoho experimentálních poznatků v této oblasti a taky znalosti z praxe, které nám pomáhají rozhodnout, jak takový mokřad konstuovat a operovat, většinou je jejich návrh stejně zaloţen na obecných poznatcích, jako je specifická velikost plochy na EO nebo pouţívání modelů zaloţených na kinetice prvního řádu (Pastor et al. 2003, Stein et al. 2006, Tomenko et al. 2007), které pouze předpovídají koncentrace na odtoku v závislosti na koncentraci na přítoku. Nicméně Kadlec (2000) odvodil, ţe tyto modely jsou neadekvátní pro navrhování KČOV a tudíţ je potřeba zaměřit se na jiné typy modelů. Dalším způsobem modelování umělých mokřadů je pouţití hybridních neuronových sítí (Pastor et al. 2003). Podobně Tomenko et al. (2007) srovnává správnost a účinnost modelu pomocí regresní analýzy a umělých neuronových sítí k předpovědi biologické spotřeby kyslíku (BSK)na odtoku z čistírny s horizontálních průtokem. Stein et al. (2006) ve svém modelu odhadují teplotní závislot parametru ek–C* kinetiky prvního řádu, jak byla navrţena Kadlec and Knight (1996) pro chemickou spotřebu kyslíku (CHSK). Rousseau et al. (2004) porovnává různé designy pro horizontální mokřady a ukazuje rozdílnost výstupních parametrů. Modely pouţivající kinetiku prvního řádu jsou vhodné pouze pokud jsou mokřady operovány za stejných podmínek (např.klimatické podmínky,sloţení odpadní vody, skladba porézního materiálu nebo typ vegetace), proto se jako vhodný popis hledá jiná metoda, která nebude závislá na vnějších podmínkách. Podrobný popis vybraných modelů je uveden níţe. Oproti klasickým technickým řešením, jako například technologie aktivovaného kalu, vyţaduje přírodní čistící systém větší specifickou povrchovou plochu. Nicméně tento nedostatek můţe být vyváţen niţšími náklady na údrţbu a provoz mokřadu a také větší tolerancí vůči různým výkyvům a kolísáním na přítoku, jak v mnoţství tak v kvalitě odpadní vody (Kadlec et al. 2000; Haberl et al. 2003). Mokřad také poskytuje útočiště mnoha druhům organismů a rostlin a také má jisté estetické kvality, kterých klasická technologie nedostahuje. V krajině působí přirozeně a stává se běţnou součástí ţivota okolních obyvatel. V následujícím přehledu Tabulka 1 je moţné porovnat náklady na běţnou a na kořenovou čistírnu odpadních vod. Jedná se o srovnání čištění odpadních vod v Hostětíně a sousedním Šanově. V tabulce 1 jsou sepsány finanční náklady, které vznikají z provozování KČOV v Hostětíně a „klasické“ čistírny v sousední obci Šanov, která má dvojnásobný počet obyvatel a obdobný typ znečištění. Výrazná odlišnost je vidět v nákladech na spotřebovanou energii. Tabulka 1: Finanční srovnání http://hostetin.veronica.cz/146/financovani/ Typ ČOV uvedena do provozu: celkové náklady na stavbu čistírny i kanalizace projektovaný počet EO počet obyvatel v obci skutečně připojený počet obyvatel náklady na energii v roce 2003 ostatní náklady množství vyvezených kalů (ročně)
Hostětín kořenová
Šanov Flexidiblok 100 m /den
červenec 1996 4,9 mil. Kč 280 230 225 <100 Kč mzda údržbáře cca 3 t
červenec 2002 16,2 mil. Kč 700 520 430 (k 12/2003) cca 80 000 Kč mzda údržbáře cca 90 tun
29
3
Srovnání modelů V této kapitole si představíme různé typy modelů, tak jak bylo naznačeno v kapitole předchozí. Na konci přehledu je uveden nejkomplexnější a v dnešní době nejvíce pouţívaný multi-kompartmentový model, který popisuje procesy v mokřadu a interakce mezi nimi.
Hydraulické chování a transport jednotlivých rozpuštěných látek Několik různých autorů provedlo nezávislé stopové experimenty, aby určili hydraulické chování mokřadu.Tyto stopové experimetny (tracer experiments) jsou také pouţívány ke kalibraci parametrů různých modelů. Werner a Kadlec (2000)
Werner a Kadlec (2000) modelovali neideální průtok mokřadem pomocí sítě nekonečně mnoha průběţně promíchávaných reaktorů spojených pomocí hlavního pístového reaktoru (Obrázek 9).Tato metoda byla původně vyvinuta pro mokřady s povrchovým tokem, ale dá se pouţít i pro mokřady s tokem podpovrchovým. Základní koncept tohoto modelu předpokládá, ţe mokřad je sloţený z nekonečně mnoha mikrozón s omezených promícháváním okolo jednoho hlavního kanálu.Tyto mikrozóny nejsou povaţovány za „mrtvé zóny“, nicméně s hlavním kanálem si vyměňují vodu jen omezeně. Tento model je schopen produkovat realistické rozloţení doby zdrţení a jeho výsledky jsou srovnatelné s experimentálními stopovými studiemi. Autoři tohoto modelu vyvozují, ţe jejich metoda je flexibilnější neţ obyčejný model reaktorů zapojených do série a můţe tak lépe reprodukovat diference a anomálie zjištěné během experimentů.
Obrázek 9: Mokřad popsaný jako hlavní pístový/průtokový reaktor omezeně reagující se sousedícími kontinuálně promíchávanými reaktory
Chazarenc et al. (2003)
Chazarenc et al. (2003) aplikovali postupy z chemického inţenýrství, aby modelovali hydraulickou dobu zdrţení v mokřadu s horizontálním průtokem. Nepravidelný průtok v mokřadu byl modelovován pomocí rozptýlených průtokových reaktorů a kontinuálně promíchávaných reaktorů zapojených do série. Tento model vykazoval velké rozdíly během suchých a mokrých období, ve kterých se choval spíše jako průtokový reaktor. Z těchto rozdílných výsledků autoři usuzují na důleţitou roli evapotranspirace během letních období, kdy se zdá, ţe sniţuje rozptýlenost v mokřadu. Problémem jsou pak zóny, které nevykazují ţádné promíchávání a můţeme je označit jako „mrtvé“ nebo-li „stagnující“ zóny. Navíc 30
během silných deštů si voda krátí cestu přímo po povrchu mokřadu a vymyká se tak modelovanému chování. Garcia et al. (2005)
Garcia et al. (2005) modelovali také na základě stopových testů chování v mokřadu s různými porézními materiály a různým poměrem délek a šířek 1:1, 1.5:1 a 2:1. Nepravidelný průtok byl opět modelován jako soubor pístového reaktoru s různým rozptylem a kontinuálně promíchávaných reaktorů zapojených v sérii se zpoţděním. Počet těchto kontinuálně promíchávaných reaktorů se ve studii pohyboval od jednoho do tří. Hlavním závěrem této studie je, ţe při konstruování mokřadů je lepší vetší poměr délky/šírky a jemnější porézní médium, které vylepšuje celkové hydralické chování systému, redukuje interní rozptyl a zlepšuje účinnost čistícího procesu. Ovšem pro komplexní popis chování mokřadu není tento model vhodný. Małoszewski et al. (2006)
Małoszewski et al. (2006) modelovali hydraulické chování v mokřadech s různými porézními médii pomocí stopových studií. Multiprůtokový rozptýlený model předpokládá existenci více nezávislých toků s různým hydraulickým chováním. Model úspěšně napodobil experimentální studie a bylo moţné pomocí něho identifikovat různé elementy toku a odvodit mnoţství odpadní vody, nasycenost pozérního média, průměrnou dobu zdrţení, podélné roztýlení a vodivost kapaliny. Také bylo moţné v tomto modelu popsat místa se stagnujícími zónami. Nicméně podmínky pro roztýlení těchto zón získané ze vstupním parametrů se jeví jako nerealistické, coţ naznačuje, ţe tyto zóny ve vyšetřovaném systému nehrají signifikantní roli. Díky nerealistickému nastavení vstupních parametrů není tento model vhodný v dalšímu zkoumání. Schwager and Boller (1997)
Schwager and Boller (1997) simulovali stopové experimenty a transport kyslíku v přerušovaném pískovém filtru pomocí starší verze modelu HYDRUS-1D (Šimůnek et al. 1998) a MOFAT (Katyal et al. 1991), nicméně nebrali v potaz reaktivní transport částic. HYDRUS byl pouţit k extrapolaci různých hydraulických podmínek, MOFAT byl současně pouţit, aby mohl být zahrnut vliv vodního toku a toku vzduchu. Tyto simulace byly pouţity k odhadu proudění kyslíku pomocí advekce a difúze do horních 10cm substrátu/filtru. Výsledky této studie potvrzují domněnku, ţe kyslík prostupuje póry hlavně v intervalech během přerušování dodávek vody a to pomocí difúze.
Reaktivní transport při nasycených podmínkách K simulování pochodů v horizontálních mokřadech několik autorů pouţilo také přístup reaktivního transportu v kombinaci se sériemi ideálních reaktorů, jako jsou pístové průtokové reaktory nebo kontinuálně promíchávané reaktory, zmíněné mimo jiné výše. V těchto reaktorech se k popisu rozkladných procesů organického materiálu a/nebo dusíku pouţívá, buď kinetika prvního řádu, nebo Monod kinetika. Chen et al. (1999)
Chen et al. (1999) pouţili metodu promíchávané buňky (mixing cell method) k modelování procesu eliminace BSK. Plocha mokřadu je rozdělena na stejně velké buňky a pro kaţdou buňku platí předpoklad dokonalého promíchávání. Odstraňování znečištění 31
v kaţdé buňce je popsáno pomocí rovnice kinetiky prvního řádu. Pouţitím tohoto přístupu je moţné odvodit analytické řešení pro koncentrace BSK na odtoku, jako funkce počtu jednotlivých buněk. Tento model je vlastně zjednodušením konvekčně-disperzní parciální diferenciální rovnice. Disperzní koeficient, délka a intenzita průtoku horizontálním mokřadem určují počet buněk, které jsou potřeba k dosaţení uspokojivých výsledků. Aplikace tohoto modelu indikují, ţe tento model je schopný produkovat lepší výsledky ve srovnání s pouţitím modelu zahrnující pouze pístový reaktor a můţe být také pouţit při přechodných podmínkách, jako je například fluktuace na přítoku a průtoku, ovšem zanedbává moţnost reakce mezi jednotlivými buňkami. Wynnem a Liehren (2001)
Mechanistický, kompartmentový simulační model byl vyvinut Wynnem a Liehren (2001) k modelování a k predikci sezónních trendů v účinnosti odstraňování znečištění v horizontálních mokřadech. Model se skládá z šesti podmodelů, kaţdý z nich reprezentuje uhlíkový cyklus, dusíkový cyklus, kyslíkovou balanci, růst autotrofních bakterií, růst heterotrofních bakterií a vodní balanci. Bakteriální růsty jsou modelovány pomocí Monod reakční kinetiky. Uhlíkový cyklus uvaţuje několik stavových proměnných, zahrnujíce rostlinou biomasu, rozpustěný a částicový organický uhlík a nerozpustný uhlík. Mokřad je uvaţován jako jeden kontinuálně promíchávaný reaktor nebo jejich série. Obecně je tento model schopen predikovat koncentrace BSK na odtoku, organický dusík, amoniak a také koncentrace nitrátu. Model je také vhodný k určení sezónního trendu v mokřadu. Z výstupů model jsou také evidentní interakce mezi uhlíkovým, dusíkovým a kyslíkovým cyklem. Jelikoţ jen málo je známo o provzdušňování kořenové části díky mokřadním rostlinám, predikce kyslíku byly pouze přiměřené. Tento model je obecně velice citlivý na změny vstupních parametrů, pravděpodobně díky komplexnosti jak celého modelu, tak i okolního prostředí, jakoţto i četným mechanismům zpětné vazby. Tento model by byl s menšími změnami pouţitelný do budoucna při navrhování mokřadů, ale nikdo na něm od roku 2001 jiţ nepracoval. Mashauri a Kayombo (2002)
Mashauri a Kayombo (2002) vyvinuly „spřaţený“ model (coupled model) pro stabilizaci kalu v mokřadu na základě kinetiky míry růstu popsané pomocí rovnice Monod kinetiky. Jako transformace organického uhlíku se bere heterotrofní růst a zánik bakterií, mineralizace a usazování organického materiálu. Hlavním cílem tohoto modelu bylo ověřit kolik organického uhlíku na vstupu je rozloţeno, kolik pouţito k růstu biomasy a kolik usazeno. V tomto modely se nevyskytoval ţádný popis hydraulických podmínek, ale dá se předpokládat, ţe tento model je schopen si poradit pouze se stálým průtokem. Mashauri and Kayombo (2002) odvodili, ţe procesy v usazovací nádrţi mohou být definovány pomocí Monod kinetiky. Ukázalo se, ţe transformace organického uhlíku nejvíce probíhá ve formě mineralizace, coţ má za následek rychlý růst heterotrofních bakterií v systému, coţ se také prokázalo celkovým mnoţstvím uhlíku v systému. K dalšímu pouţití vzhledem k zaměření hlavně na uhlík jsme s tímto modelem nepracovali. Mayo a Bigambo (2005)
Model prezentovaný Mayo a Bigambo (2005) byl vyvinut k predikci transformace dusíku v horizontálním mokřadním systému. Matematický model se zabývá aktivitou biomasy rozpuštěné ve vodě a biofilmem obklopujícím kořeny mokřadní vegetace. Stavové 32
proměnné tohoto modelu zahrnují organický dusík, amoniak a nitrát, které byly obsaţeny ve vodě, rostlinách a v ostatních součástech. Mezi procesy transformace dusíku jsou zahrnuty mineralizace, denitrifikace, odběr rostlinami, uvolnění z rostlin po jejich odumření a sedimentace. Jako podmínky prostředí je brána teplota, pH a rozpuštěný kyslík. Tento model byl navrţen a kalibrován pouze na pravidelný stálý průtok. Při tomto nastavení byla v experimentu dosaţena celková účinnost odstranění dusíku 48.9%, z toho denitrifikace 29.9%, odběr rostlinami 10.2% a sedimentace 8.2%, se ukázali být hlavními cestami. Dále byl v této studii zkoumám účinek biofilmu na biomase při odstraňování dusíku. Bylo ukázáno, ţe mnoţství biomasy nemělo ţádný signifikantní vliv na odstranění organického dusíku, nicméně významně ovlivňovalo mnoţství amoniaku a nitrátu. Pro zaměření hlavně na odstraňování dusíku jsme s modelem dále nepracovali. Marsili-Libelli a Checchi (2005)
Marsili-Libelli a Checchi (2005) navrhnuli kombinaci soustavy ideálních reaktorů s robustními identifikačními metodami k určení rozptýlení proudu a účinnosti odstranění znečištění v horizontálním mokřadu. Model je zaloţen na kombinaci do série a paralelně zapojených kontinuálně promíchávaných reaktorů s různým objemem a pístových reaktorů. V kaţdém reaktoru je modelováno odstranění uhlíku za pomoci buď Monod kinetiky nebo kinetiky prvního řádu. Motivací k vytvoření takto jednoduchého modelu byla potřeba předejít těţkostem při odhadování a určování velkého počtu vstupních parametrů, které vyţadují ostatní modely. Techniky odhadu parametrů jsou zaloţeny na intervalu spolehlivosti, kdy se provedou dva nezávislé odhady a jenom pokud jsou jejich intervaly spolehlivosti konzistentní je parametr povaţován za korektní. To nám umoţňuje určit strukturu modelu na základě shody těchto dvou oblastí. Identifikační metoda můţe být pouţita při výběru té nejlepší kombinace hydralulické kinetiky k získání robustních, ale přesto jednoduchých modelů. Tato metoda byla doporučena při navrhování mokřadů. Rousseau et al. (2004)
Rousseau et al. (2004) vyvinuli reakční model, který je sloţen ze sítě kontinuálně promíchávaných reaktorů k popisu vodního průtoku. Metoda kontinuálně promíchávaných reaktorů předpokládá vertikální uniformní rozloţení substrátu, meziprodukty, produkty a bakterie, které se ne vţdy vyskytují v horizontálních mokřadech. Vertikální promíchávání mezi kontinuálně promíchávanými reaktory je do modelu zahrnuto pomocí vertikálních gradientů ve filtračním loţi. Model aktivovaného kalu pouţívaný v klasických čistírnách je zde pouţit k modelování mikrobiální konverze, přeměny. Částicové substance jsou začleněny do modelu, aby mohl být vyzkoumám efekt ucpávání, zanášení a dlohodobé hodnocení hydraulických charakteristik. Navíc, dlouhodobé simulace zahrnují i meteorologická data. Rozvinutý model počítá s mikrobiologickými procesy a zahrnuje také procesy probíhající v rostlinách, které ovlivňují odstraňování CHSK a dusíku v horizontálních mokřadech. Odstraňování fosforu není v tomto modelu uvaţováno a tudíţ je předpokládáno, ţe koncentrace fosforu není limitujícím faktorem pro růst rostlin a bakterií. Procesy přemeny aerobního a anoxického mikrobiálního uhlíku a dusíku jsou zaloţeny na procesech popsaných v modelu aktivovaného kalu. Jelikoţ je přenos kyslíku v horizontálním mokřadu limitován, anaerobní mikrobiální procesy jsou do tohoto modelu také zahrnuty. Kompetice mezi sulfid redukujícími bakteriemi a metanogenními bakteriemi je modelována ve studii Kalyuzhnyi and Fedorovich (1998). Aby bylo zabráněno inhibici 33
mikrobiální aktivity díky akumulaci sulfidu, bylo navrţeno přidání inverzního procesu, který uvaţuje sulfid-oxidující bakterie. Při normálních operačních podmínkách se předpokládá, ţe rozpuštěné látky jsou kompletně odstraněny blízko přítoku. Vymývání pevných částic úměrně velikosti průtoku je pozorováno pouze při vyšších průtocích. Předpokládá se, ţe oddělené části biofilmu jsou ponechány v systému aţ do doby, neţ jsou vyplaveny během nejsilnějšího průtoku. Růst rostlin a jejich odumírání je záměrně modelováno jednoduše, popisuje ho rychlost růstu, která je závislá pouze na mnoţství amoniaku a dusíku v systému. Rostlinný materiál je vyjádřen pomocí CHSK, toto zjednodušení dovoluje snadnou integraci s procesy popisující bakteriální pochody pomocí CHSK. Tento model byl vyzkoušen na experimentálním mokřadu, vzhledem k jeho sloţitosti, ale zůstává v jeho aplikaci spousta nejasností. Rousseau (2005) sám označil tento model ve stavu jakém je, za nevhodný k navrhování mokřadů, ale jeho výsledky mohou poskytnout vědcům podklady pro diskuzi. Tento model taky pomohl ukázat jaký vliv má v mokřadu přítomnost sulfidu. K dalšímu rozšíření modelu je potřeba prozkoumat fyzické vlastnosti reaeračního procesu ve vztahu k parametrům jako je rychlost průtoku, vlastnosti porézního materiálu, hloubka vody a teplota a také chování částicových substancí v matici porézního materiálu (filtrace a usazovácí procesy atd.).
Reaktivní transport při různých podmínkách nasycení Multikompartmentový model reaktivního transportu CW2D
Multikompartmentový model reaktivního transportu CW2D (Langergraber, 2001) byl vyvinut k popisu biochemické transformace a degradační procesů v mokřadu v podpovrchovým průtokem. CW2D byl zapracován do softwaru HYDRUS, který pracuje s různě saturovaným vodním tokem a časticovým transportem (Langergraber and Šimůnek 2006, Šimůnek et al. 2006). Program HYDRUS numericky řeší Richardsovu rovnici popisující chování pro nasycený-nenasycený vodní tok a konvekčně-disperzní rovnici pro transport tepla a částic. Rovnice průtoku zapracovává pojem „tonutí“ k vyjádření absorbce vody kořeny vegetace. Rovnice pro částicový transport uvaţuje konvekčně-disperzní transport v kapalné fázi, difúzi ve fázi plynné a nelineární neequlibrickou reakci mezi pevnou a kapalnou fází (Šimůnek et al. 2006). Model CW2D zahrnuje 12 komponent a 9 procesů. Mezi komponenty se řadí rozpuštěný kyslík, organický materiál (tři frakce o různé rozloţitelnosti: inertní částice, pomalu a lehce rozloţitelné), amoniak, nitrit, nitrát, dusíkatý plyn, anorganický fosfor, heterotrofní a dva druhy autotrofních bakterií. Organický dusík a organický fosfor jsou modelovány jako součásti organického materiálu a jsou přepočítány na procenta CHSK. Biochemická eliminace a transformační procesy jsou zaloţeny na Monod kinetice. Rychlosti všech probíhajících procesů a difúzní koeficienty jsou teplotně závislé. Mezi uvaţované procesy patří hydrolýza, mineralizace organickéhéo materiálu, nitrifikace (modelována jako dvou stupňový proces), denitrifikace a ostatní rozkladné procesy (brané jako suma všech rozkladů a ztrátových procesů) pro mikroorganismy. CW2D předpokládá konstatní koncentraci mikroorganismů (a dalších součástí) v kaţdém konečném prvku. Tloušťka tvořeného biofilmu není brána v potaz. Celá matematická struktura CW2D je zaloţena na modelu aktivovaného kalu (Henze et al., 2000). Langergraber (2005) také vyšetřoval modely absobrce vody mokřadní vegetací obsaţené v programu HYDRUS, které popisují příjem nutrientů společně s příjmem vody a odvodil, ţe je moţné simulovat absorbci vegetací ve vysoko zatíţených systémech (např.systémy ošetřující komunální odpadní vodu, která byla mechanicky předčištěna). Pro nízko zatíţené systémy, voda s malým znečištěním, 34
výsledky simulace naznačovaly, ţe tyto modely nadhodnocují potenciální příjem nutrientů. Kyslík uvolněný skrze rostliny můţe být modelován podobně jako příjem nutrientů (Toscano et al., 2006). RetrasoCodeBright
Posledním v řadě modelů je model uvedený Langergraberem (2008), který je zaloţen na na dvou dimenzionálním kódu konečných prvků RetrasoCodeBright (RCB), který byl aplikován v hydrogeologických studiích k simulaci reaktivního transportu rozpuštěných a plynných částic při neisotermických nasycených či nenasycených průtocích (Rezaei et al., 2005; Saaltink et al., 2003). V RCB, první modul propočítává vlastnosti průtoku, které jsou potom pouţity v modulu druhém k výpočtům reaktivního transportu. Langergraber (2008) modifikoval RCB, tak aby obsahoval nejvýznamnější biochemické reakce k odstraňování organického materiálu v horizontálních mokřadech. Model reaktivního transportu, zaloţen na práci Soetaer et al. (2012), se v podstatě skládá ze šesti kinetických mikrobiálních reakcí: hydrolýzy, aerobní respirace, nitrifikace, denitrifikace, sulfátové redukce a metanogeneze. Míra degradace asociovaná s kaţdou ze šesti reakci, kromě hydrolýzy, je popsána pomocí multiplikativního výrazu typu Monod kinetiky. Hydrolytická reakce je modelována jako exponenciální funkce popisující odstranění všech rozpuštěných látek, které se odehrává blízko přítoku. Transformace fosforu, růst biofilmu a úniky kyslíku pomocí vegetace nejsou v tomto modelu uvaţovány. Do dnešní doby byl tento model pouţívám k vyhodnocení důleţitosti míry zátíţení a jejího vlivu na odstraňovací účinnost mokřadu. McGechan et al. (2005) adaptovali submodel dusíkového cyklu z modelování půdních podmínek. Kompartmenty v tomto modelu reprezentují organický materiál s vysokou BSK, amoniak a dusík. Mikrobiálně kontrolovaná transformace mezi jednotlivými kompartmenty je reprezentována pomocí kinetiky prvního řádu, přičemţ dusík se finálně vytrácí do atmosféry díky odpařování amoniaku nebo denitrifikací plynného dusíku na oxid dusný. Model byl sestaven tak, aby reprezentoval experimentální mokřad s jedním horizontálním a třemi vertikálními lůţky. Další jednoduchý model byl implementován k popisu hydraulického chování mokřadu. Zaloţen na předpokladu, ţe se jedná o pístový reaktor bylo uvaţováno, ţe horizontální lůţko se skládá z několika stejně velkých imaginárních vertikálních pruhů, kaţdý se stejnou dobou zdrţení. Tento model byl vyvinut k optimalizaci návrhových parametrů pro nové systémy (počet a sekvence mokřadních lůţek, jejich dimenze nebo průtok) pro různé podmínky na vstupu, stupeň znečištění přiváděné vody a kýţenou kvalitu vody z mokřadu vycházející. McGechan et al. 2005
Rozšírení tohoto modelu (McGechan et al. 2005) simuluje transport kyslíku skrz vodu pomocí prosté difúze a konvekce a skrz rostliny k mikroorganismům obývajícím jejich kořeny. Takovéto mokřady vykazují vysokou redukci koncentrace amoniaku na výtoku. Jelikoţ je nepravděpodobné, ţe by tolik amoniaku bylo redukováno pomocí odpařování, jak vyplývá z této studie, rapidní transport kyslíku k mikroorganismům pomáhá přeměňovat amoniak na dusičnan. Vyzkoumaná míra odstraňování amoniaku byla podstatně vyšší, neţ můţe být vysvětlenou pouhou difúzí a konvekcí skrz vodu, proto se nabízí, ţe transport kyslíku skrze rostliny hraje významnou roli.
35
Wanko et al. (2006)
Wanko et al. (2006) vyvinuli model zkombinováním inţenýrství chemických reakcí s mechanistickým přístupem k transportu částic. Hlavním záměrem tohoto modelu bylo prozkoumat transport kyslíku ve filtru s vertikálním průtokem s přerušovanou dodávkou. Aby bylo dosaţeno tohoto efektu, kyslík byl modelován ve dvou fázích, plynné a rozpuštěné. V modelu byla také zahrnuta hydrodynamika porézního média, rozvoj aktivní biomasy, transport substrátu, přenos a konzumace kyslíku. Vertikální průtok nesaturovaným porézním médiem jen popsán pomocí Richardsonovi rovnice. Kdyţ se mluví o makroskopickém transportu, jedná se o jeden substrát a aktivní biomasu v roztoku v porézním médiu v kapalné fázi. Růst biomasy je popsán pomocí funkcí kinetiky typu Monod. Numerické řešení je zaloţeno na konečných prvcích a pouţívá techniku dělícího operátoru, která má tu výhodu, ţe dává samostatné řešení pro konvekci, disperzi a kinetické rovnice, kaţdé vhodnou numerickou technikou. Numerická implementace byla ověřena pomocí srovnání výsledků simulace s analytickým řešením. Do dnešení doby byly publikovány pouze výsledky pro kalibraci průtoku (Wanko et al. 2006). Byly také provedeny experimenty s porézním médie, pískem, k získání dat ke kalibraci a validaci procesu transportu kyslíku (Wanko et al. 2006). Freire et al. (2006)
Freire et al. (2006) pouţili přístup chemického inţenýrství k modelování mokřadu s vertikálním průtokem. Hlavním cílem bylo vytvoření modelu k simulaci čištění průmyslové odpadní vody z textilních továren. Pilotní experimentální horizontální mokřad byl operován za kontinuálního plnění odpadní vodou. Hlavním záměrem této studie bylo modelování pilotního mokřadu a vyšetřit efekt vyššího přenosu kyslíku při přerušovaném plnění na účinnost odstraňování znečištění. Mechanistický model, který je teprve v počátečním stádiu vývoje, adoptoval hydraulické a kinetické vlastnosti z pilotního mokřadu slouţícího k ošetření kyseliny orange 7 (AO7), azo barviva. Model je schopen se vyrovnat s kontinuálním i přerušovaným plněním odpadní vodou. Hydraulický podmodel je sloţen ze tří reaktorů: dvou kontinuálně promíchávaných a jednoho reprezentující „mrtvou“ stagnující zónu. Do modelu byly také zahrnuty události jako zaplavení lůţka mokřadu a změny v propustnosti porézního, aby mohl být určen a popsán bod koltamace. Na základě této studie lze uvaţovat o mokřadní technologii jako vhodné i pro průmyslové znečištění. K modelování transportu AO7 byla uvaţována balance celkové hmoty a k modelování degradace kinetika prvního řádu. Bylo prokázáno, ţe tento model reprezentuje vhodně výsledky z nastavení na kontinuální plnění. Nicméně interpretace výsledků simulace pro přerušované plnění je komplikovanější, neboť simulovaná účinnost odstraňování znečištění byla vyšší pro kontinuální plnění neţ pro přerušované plnění a tyto výsledky jsou v rozporu s očekávanými výsledky. Autoři se domnívají, ţe tento model potřebuje ještě dodatečné úpravy předtím neţ bude moct být uveden pro pouţití v praxi.
Model CW2D V této kapitole představím model CW2D multikompartmentový model konstruovaných mokřadů, zkonstruovaný k modelování různých situací a proměnných. Tento model je nejkomplexnější z řady jiţ vyvinutých modelů a popisuje uceleně procesy probíhající v mokřadu. Následující kapitola podrobně popisuje charakteristiku modelu.
Existuje spousta modelů popisující procesy v kořenové čistírně (Langergraber et al. 2008), ne všechny z nich jsou ale adekvátní a některé tak sloţité, ţe spočítat či změřit vstupní 36
parametry je skoro nemoţné. Model který se pro svou dostupnost pouţívá nejčastěji a dává také spolehlivé výsledky je multi-kompartmentový model reaktivního transportu CW2D (Constructed Wetlands 2D)– (Langergraber, 2001, Langergraber and Šimůnek, 2005), který byl vyvinut jako nádstavba softwaru HYDRUS-2D, který modeluje variabilně nasycený vodní tok a látky v něm rozpuštěné (Šimůnek et al., 1999), aby mohl poté modelovat biochemické reakce a rozkladné reakce v kořenových čistírnách odpadních vod. Popisuje biodegradační a transformační procesy organických sloučenin, dusíku a fosforu. Jeho matematická struktura je zaloţena na modelu aktivovaného kalu. Rychlost aprůběh reakcí jsou popisovány pomocí monod – kinetiky, narozdíl od základních modelů pouţívajících kinetiku prvního řádu, která se v průběhu let projevila jako nedostačující (Kadlec 2000). Jak jsme uvedli v úvodu, předpokladem všech reakčních rychlostí a jejich průběhu je závislot na teplotě. Multi-kompartmentový model reaktivního transportu CW2D je schopen modelovat biochemické eliminační procesy uhlíku, dusíku a fosforu. Model se skládá z 12 proměnných a 9 procesů. Proměnné definované v tomto modelu jsou: • rozpuštěný kyslík, O2 [mgO2/l], • organický materiál [mgCHSK/l] (tři sloţky organického materiálu (OM) jsou vyjádřeny v jednotkách chemické spotřeby kyslíku (CHSK) a jsou rozděleny na snadno a pomalu rozpustné a nerozpustné; (LR, PR, NR)), • dusík [mgD/l] (amonný dusík NH4+, dusitan NO2-, dusičnan NO3- a dvojmocný dusík N2), • inorganický fosfor, IP [mgP/l],1 • heterotforní mikro organismy, XH [mgCOD/l], • autotrofní mikro-organismy (Nitrosomonázy XANs and Nitrobakterie XANb) [mgCHSK/l]. Organický dusík a organický fosfor je modelován jako dusičná a fosforečná sloţka CHSK (chemická spotřeba kyslíku). Dalším předpokladem je fakt, ţe organický materiál se vyskytuje pouze ve vodní fázi a všechny reakce se odehrávají také pouze ve vodní fázi (rsj = 0). Adsorpce se uvaţuje pouze pro amonný nitrogen NH4+ (proto také vertikálně konstruované mokřady vykazují vyšší účinnost při jeho odstraňování, neboť doba zdrţení zde bývá delší a dochází k dlouhodobějšímu kontaktu filtru se znečištěním, tudíţ je zde více času na adsorpci tohoto znečištění (Gikas et al. 2012)) a inorganický fosfor (IP). Adsorpce je povaţována za kinetický proces. Biofilmy obklopující kořeny rostlin jsou v CW2D zjednodušeně povaţovány za ideální, skládají se z homogenní matice mikroorganismů se všemi druhy rovnoměrně rozmístěnými. Jak jsem jiţ uvedla výše, mikro-organismy jsou povaţovány za nepohyblivé a tudíţ se vyskytují exkluzivně v pevné fázi mokřadu. Lýza prezentuje sumu všech rozkladných procesů zahrnujíce všechny mikroorganismy, rychlost těchto procesů je nezávislá na podmínkách prostředí, pro zjednodušení (Langergraber and Simunek, 2005). Dalším předpokladem modelu CW2D je, ţe heterotrofní bakterie zahrnují všechny bakterie, které jsou zodpovědné za hydrolýzu, mineralizaci organického materiálu (aerobní růst) a denitrifikaci (anoxický růst). • Hydrolýza: popisuje přeměnu pomalu a snadno rozloţitelného organického materiálu (OM), s malou frakcí přeměněnou na inertní OM. Během této přeměny jsou uvolňovány amoniak (NH4+) a orthofosfát (IP). Dále se předpokládá, ţe hydrolýza probíhá nezávisle na oxických podmínkách.
37
• Aerobní růst heterotrofních bakterií: tento proces spotřebovává kyslík (O2) a snadno rozloţitelnou frakci organického materiálu (SR), zatímco amoniak (NH4+) a orthofosfát (IP) se zapracovávají (ukládají) do biomasy. • Anoxický bakteriální růst spotřebovávající nitrát a nitrit: tento proces produkuje dintrogen (díky denitrifikaci) (N2). Oba procesy spotřebovávají snadno rozloţitelnou sloţku organického materiálu (SR), amoniak (NH4+) a orthofosfát (IP). Zahrnutí těchto dvou procesu je nezbytné z důvodu dvou stupňové nitrifikace v tomto modelu. • Lýza heterotrofní organismů: lýza produkuje organický materiál (snadno rozloţitelný SR, pomalu rozloţitelný PR a nerozloţitelný NR), amoniak (NH4+) a orthofosfát (IF). Autotrofní bakterie jsou zodpovědné za nitrifikaci, která je modelována jako dvoustupňový proces. Oba kroky nitrifikace jsou striktně aerobní a mohou se tak odehrávat pouze, kdyţ je přítomen rozpuštěný kyslík. • Aerobní růst Nitrosomonáz: tento proces spotřebovává amoniak (NH4+) a kyslík (O2) a produkuje dusitan (NO2-). Orthofosfát (IP) a malá porce amoniaku (NH4+) je ukládána do biomasy. • Aerobní růst Nitrobakterií: tento proces spotřebovává dusitan (NO2-) a produkuje dusičnan (NO3-). Amoniak (NH4+) a orthofosfát (IP) jsou ukládány do biomasy. • Podobně jako při lýze heterotrofních organismů, lýza autotrofních bakterií produkuje organický materiál, amoniak (NH4+) a orthofosfát (IP) Jelikoţ se předpokládá, ţe reakce se odehrávají pouze ve vodní fázi, lze rovnice vyjadřující reakční rychlosti procesů (4), rcj, vyjádřit jako: ∑
(4)
kde i = 1, ..., N (N je poče prvků), j = 1, ..., R (R je počet procesů) a kde ri je reakční rychlost prvku i [mgi/(dm³s.h)], θ je objemový obsah vody [m³w/m³s], υj,i je stechiometrický faktor pro sloţku i a proces j [mgi/mgj] a rcj je reakční rychlost nultého řádu pro proces j ve vodní fázi [mgj/(dm³w.h)]. Reakční koeficienty a jejich kinetické parametry jsou definované v Příloze. Celkový počet parametrů modelu CW2D je 46 (26 kinetických parameterů, 6 stechiometrických parameterů, 8 kompozičních parametrů, 2 parametery popisující přenos kyslíku mezi plynnou a kapalnou fází a 4 parametery popisující závislost kinetických parametrů na teplotě).
Reakční rychlosti Heterotrofní organismy Hydrolýza (5) (5)
38
Aerobní růst heterotrofů na lehce rozložitelném OM (6) (6) Heterotrofní růst NO3-na lehce rozložitelném OM (7) (7)
Heterotrofní růst NO2-na lehce rozložitelném OM (8) (8) Lýza heterotrofních organismů (9) (9)
Autotrofní organismy – Nitrosomonázy Aerobní růst Nitrosomonáz na NH4+ (10) (10) Lýza Nitrosomonáz (11) (11)
Autotrofní organismy – Nitrobakterie Aerobní růst Nitrobakterií na NO2- (12) (12) Lýza Nitrobakterií (13) (13)
Přeměna pevného materiálu v kapalné fázi (14) (14)
kde
Y=H, ANs, ANb
Faktory pro živiny (15) (15)
kde
x=Het, DN, ANb
39
Kompoziční parametry Hodnoty kompozičních parametrů pouţité v modelu CW2D jsou převzaty od Henze et al. (1995) a uvedeny v Tabulce 2. Kompoţiční parametry nám dávají informaci o obsahu dusíku a fosforu v organickém materiálu a biomase, tudíţ poskytují informace o organickém dusíku a organickém fosforu. Tabulka 2: Kompoziční parametry (Henze et al., 1995)
Kompoziční parametry iN,LR obsah N v LR [mgN/mgOM,LR] iN,PR obsah N v PR [mgN/mgOM,PR] iN,NR obsah N v NR [mgN/mgOM,NR] iN,BM obsah N v biomase [mgN/mgOM,BM] iP,LR obsah P v LR [mgP/ mgOM,LR] iP,PR obsah P v PR [mgP/ mgOM,PR] iP,NR obsah P v NR [mgP/ mgOM,NR] iP,BM obsah P v biomase [mgP/ mgOM,BM]
Hodnota 0.03 0.04 0.01 0.07 0.01 0.01 0.01 0.02
Stechiometrické parametry Hodnoty stechiometrických parametrů pouţitých v modelu CW2D jsou uvedeny v Tabulce 3. Tabulka 3: Stechiometrické parametry pro OM a mikro-organismy
Stechiometrické parametery fHyd,NR Produkce NR při hydrolýze [mgOM,NR/mgOM,PR] fBM,LR Frakce LR generována při lýze biomasy [mgOM,LR/mgOM,BM] fBM,NR Frakce NR generována při lýze biomasy [mgOM,NR/mgOM,BM] YH Koeficient výnosnosti heterotrofů [mgOM,BM/mgCOM,LR] YANs Koeficient výnosnosti N.somonáz [mgOM,BM/mgNH4N] YANb Koeficient výnosnosti N.bakterií [mgOM,BM/mgNO2N] * from Nowak (1996)
Hodnota 0 0.05 0.1 0.63 0.24* 0.24*
Kadlec et al. (2000) navrhli pro růst biomasy vázaný na suchý obsah organického materiálu (SOM) stechiometrický parametr 0.17gSOM/gNH4N v případě procesu celkové nitrifikace. Za pouţití poměru suchého obsahu biomasy (SM) k biomase OM 0.7gSM,BM/gOM,BM (Lazarova and Manem, 1995) dostaneme stejný stechiometrický parametr 0.24gOM,BM/gNH4N, jako pouţil Nowak (1996) (Langergraber a Šimůnek, 2006). Další příklady hodnoty z literatury poskytli např: Pirsing and Wiesmann (1994), kteří navrhli koeficient výnosnosti SOM. Pro Nitrosomonázy a Nitrobakterie jsou koeficienty výnosnosti 0.147gSOM/gNH3N a 0.048gSOM/gNO2N. Za pouţití poměru Lazarova and Manem (1995) dostaneme koeficient výnosnosti 0.21gOM,BM/gNH4N pro Nitrosomonázy a 0.07gOM,BM/gNO2N pro Nitrobakterie. Jacob et al. (1997) modelovali biofilter pro ošetření odpadní vody jako do série zapojené kompletně promíchávané reaktory. Pouţili hydraulický model kombinovaný s reaktivním transportem zaloţeným na modelu aktivovaného kalu k určení koeficientu výnosnosti heterotrofních bakterií 0.67gOM,BM/gOM,LR. Stechiometrické parametery pro amonný dusík υ1,N – υ9,N a inorganický fosfor, υ1,P – υ9,P, v Tabulce 4 a 5 mohou být vypočítány z hmotnostní balance. Rovnice hmotnostní balance pro kaţdý proces j můţe být vyjádřena jako (16): (16)
∑
kde i = 1, ..., N, přičemţ N je počet komponent, j = 1, ..., R, přičemţ R je počet procesů, υj,i je stechiometrický faktor komponenty i a procesu j [mgi/mgj], c representuje materiál ke kterému se 40
hmotnostní balance (buď N or P) a ic,i je faktor přeměny z komponenty i na materiál c. Výsledné stechiometrické koeficienty υj,N a υj,P jsou uvedeny v následujících Tabulkách: Tabulka 4: Stechiometrické koeficienty pro amonný dusík
ν1,N = iN,PR - (1- fHyd,NR) ∙ iN,LR - fHyd,NR ∙ iN,NR ν2,N = 1/YH . iN,LR - iN,BM ν3,N = 1/YH . iN,LR - iN,BM ν4,N = 1/YH . iN,LR - iN,BM ν5,N = iN,BM - (1 - fBM,LR - fBM,NR) ∙ iN,PR - fBM,LR ∙ iN,LR - fBM,NR ∙ iN,NR ν6,N = - 1/YANs - iN,BM ν7,N = iN,BM - (1 - fBM,LR - fBM,NR) ∙ iN,PR - fBM,LR ∙ iN,LR - fBM,NR ∙ iN,NR ν8,N = - iN,BM ν9,N = iN,BM - (1 - fBM,LR - fBM,NR) ∙ iN,PR - fBM,LR ∙ iN,LR - fBM,NR ∙ iN,NR Tabulka 5: Stechiometrické koeficienty pro anorganický fosfor
ν1,P = iP,PR - (1- fHyd,NR) ∙ iP,LR - fHyd,NR ∙ iP,NR ν2,P = 1/YH . iP,LR - iP,BM ν3,P = 1/YH . iP,LR - iP,BM ν4,P = 1/YH . iP,LR - iP,BM ν5,P = iP,BM - (1 - fBM,LR - fBM,NR) ∙ iP,PR - fBM,LR ∙ iP,LR - fBM,NR ∙ iP,NR ν6,P = - iP,BM ν7,P = iP,BM - (1 - fBM,LR - fBM,NR) ∙ iP,PR - fBM,LR ∙ iP,LR - fBM,NR ∙ iP,NR ν8,P = - iP,BM ν9,P = iP,BM - (1 - fBM,LR - fBM,NR) ∙ iP,PR - fBM,LR ∙ iP,LR - fBM,NR ∙ iP,NR Kinetické parametry Hodnoty kinetických parametrů pouţitých v modelu CW2D jsou uvedeny v následující Tabulce 6 při teplotě 10 a 20°C. K modelování dvou-krokové nitrifikace jsou pouţity hodnoty od Nowaka (1996). Saturační/inhibiční koeficienty pro hydrolýzu a pro jedno-krokovou nitrifikaci (NH4) jsou dle Langergraber (2005): Tabulka 6: Kinetické parametry v CW2D (Henze et al., 1995)
Kinetický parameter Kh rychlostní konstanta hydrolýzy [1/d] KX** sat./inh. koef. hydrolýzy [mgOM,PR/mgOM,BM] μH max. aerobní míra růstu na LR [1/d] bH rychlostní konstanta lýzy [1/d] Khet,O2 sat./inh. koef. pro O2 [mgO2/l] Khet,LR sat./inh. koef. pro substrát [mgOM,LR/l] Khet,NH4N sat./inh. koef. pro NH4 (živiny) [mgNH4N/l] Khet,IP sat./inh. koef. pro P [mgIP/l] μDN max. míra denitrifikace [1/d] KDN,O2 sat./inh. koef. pro O2 [mgO2/l] KDN,NO3N sat./inh. koef. pro NO3 [mgNO3N/l] KDN,NO2N sat./inh. koef. pro NO2 [mgNO2N/l]
Hodnota při 20°C 3 0.1 6 0.4 0.2 2 0.05 0.01 4.8 0.2 0.5 0.5
41
Hodnota při 10°C 2 0.22 3 0.2 0.2 2 0.05 0.01 2.4 0.2 0.5 0.5
KDN,LR sat./inh. koef. pro substrát [mgOM,LR/l] KDN,NH4N sat./inh. koef. pro NH4 (živiny) [mgNH4N/l] KDN,IP sat./inh. koef. pro P [mgIP/l] μANs* max. míra aerobního růstu na NH4N [1/d] bANs* rychlostní konstatnta lýzy [1/d] KANs,O2* sat./inh. koef. pro O2 [mgO2/l] KANs,NH4N** sat./inh. koef pro NH4 [mgNH4N/l] KANs,IP sat./inh. koef. pro P [mgIP/l] μANb* max. míra aerobního růstu na NO2N [1/d] bANb* rychlostní konstanta lýzy [1/d] KANb,O2* sat./inh. koef. pro O2 [mgO2/l] KANb,NO2N* sat./inh. koef. pro NO2 [mgNO2N/l] KANb,NH4N sat./inh. koef. pro NH4 (živiny) [mgNH4N/l] KANb,IP sat./inh. koef. pro P [mgIP/l] * Nowak (1996), ** Langergraber (2005)
4 0.05 0.01 0.9 0.15 1 0.5 0.01 1 0.15 0.1 0.1 0.05 0.01
4 0.05 0.01 0.3 0.05 1 5.0 0.01 0.35 0.05 0.1 0.1 0.05 0.01
Teplotní závislost Vzhledem k jiţ výše diskutovanému teplotnímu vlivu na biologické procesy, většina parametrů pouţívaných v modelu CW2D musí být uvaţována jako teplotně závislá. V této práci uvaţujeme teplotní závislot pouze u kinetických parametrů (rychlost růstu a rozkladi), difúzních koeficientů a saturační koncentrace rozpuštěného kyslíku. Ostatní parametry jsou povaţovány za nezávislé na teplotě (Šimůnek et al., 1999). K vyjádření teplotní závislosti se pouţívá Arrheniusova rovnice (17) (Stumm and Morgan,1988): (
)
(17)
kde TA je absolutní teplota [K], aT je hodnota patřičného parametru při absolutní teplotě A T , T20A je absolutní referenční teplota (20°C = 293.15K), a20°C je hodnota patřičného parametru při referenční teplotě T20A, R je univerzální koncentrace plynu (=8.314 J/mol/K) a Ea je aktivační energie [J/mol]. Arrheniusova rovnice byla také pouţita Rodrigo et al. (1997) a Wood et al. (1999), kteří studovali vliv teploty na transformaci C-N v půdě a v laboratorních podmínkách na experimentálním mokřadu. Následující Tabulka 7 obsahuje hodnoty aktivační energie, Ea, pro částicový transport a reakční paramerty pouţité v CW2D. Předpokládá se, ţe všechny difúzní koeficienty v kapalné fázi mají stejnou aktivační energii a tudíţ i stejnou míru teplotní závislosti. Teplotní závislost kinetických parametrů se předpokládá stejná pro všechny procesy způsobované heterotrofními organismy a pro všechny procesy způsobované autotrofními mikro-organismy. Tabulka 7: Hodnoty aktivační energie, Ea, pro jednotlivé transportní a reakční parametry v CW2D.
Temperature [°C] Parametr 0 5 10 12 15 20 14.5 12.7 11.2 10.1 9.18 Saturační koncentrace kyslíku 6.48 7.20 7.69(2) Difúzní koeficient v plynné fázi 4.68E-4 7.20E-4 Difúzní koeficient v kapalné fázi 1 2 Hodnoty pro heterotrofní bakterie(1) 0.35 2 Hodnoty pro autotrofní bakterie(1) 3 6 Míra hydrolýzy(1) Zdroj: Luckner and Schestakow (1991); (1) = Tabulka 5 a (2) = vypočítáno.
42
Ea [J/mol] -15000 5700 29750 47825 69050 27980
Parametry biofilmu Data o vlastnostech biofilmu se v literatuře vyskytují zřídka a těţko se porovnávají, neboť různí autoři pouţívají k jejich určení různé metody (Dillon et al., 2000). Molz et al. (1986) předpokládají konstantní průměrnou velikost kolonie bakterií ve svém modelu. Dle jejich studie má průměrná hustota kolonie je 105kolonií/cm³ a populační hustota je 6∙106 bakterií na g suchého materiálu. Zhang and Bishop (1994) a Lazarova and Manem (1995) naměřili hustotu biofilmu 37mgBM/cm³BM a 25-30mgBM/cm³BM. Lazarova and Manem (1995) pouţili ještě další číselné charakteristiky: • poměr bakterií v suché a mokré sloţce OM = 0.20mgSOM,BM/mgMOM,BM; • 50% organického uhlíku SOM je biofilm; • obsah organického uhlíku v SOM = 0.1 – 0.5mgOM/mgSOM,BM; • poměr SOM a celkové biomasy OM = 0.706mgSOM,BM/mgOM,BM.
Difúzní koeficienty Následující Tabulka 8 sumarizuje difúzní koeficienty pouţité v modelu CW2D a porovnává je s hodnotami získanými z literatury. Předpokladem je, ţe všechny frakce dusíku mají stejný difúzní koeficient a jelikoţ v literatuře se nenachází moc zmínek o anorganickém fosforu, je pro něj předpokládáno to samé. K popsání vztahu mezi molekulárním difúzím koeficientem kyslíku v plynné a kapalné fázi jako funkce obsahu vody pouţili Millington and Quirk (1961) rozpínací faktor plynné a vodní fáze (Šimůnek et al., 2007). Tabulka 8: Difúzní koeficienty v CW2D
Diffusion coefficients [dm²s/h] Fáze CW2D L&S B&C H&H M&R plynná 7.69 7.69 vodní 7.20E-04 20E-04 7.75E-04 8.75E-04 vodní 4.56E-04 4.56E-04 2.50E-04 2.42E-04 9.54E-05 Organický materiál vodní 8.01E-04 8.01E-04 6.54E-04 7.50E-04 2.44E-04 Amonný dusík Dusičnan vodní 8.01E-04 5.79E-04 5.83E-04 Další dusíkové frakce vodní 8.01E-04 vodní 8.01E-04 Anorganický fosfor L&S (Luckner and Schestakow, 1991), B&C (Bouwer and Cobb, 1987), H&H (Horn and Hempel, 1998), M&R (Martin and Reddy, 1997). Komponenta Kyslík
Výměna kyslíku mezi plynným a vodním prostředím je popsána pomocí standartní rovnice (18): (
)
(18)
kde a je obsah vzduchu [mv3/mp3], kaer,O2 je míra provzdušňování kyslíkem [1/h] a cO2,sat je teplotně závislá konstanta nasycení rozpuštěného kyslíku [mgO2/dmv3]. Hodnota míry provzdušňování, kaer,O2, byla navrţena jako 10h-1. McBride a Tanner (2000) pouţili pro povrchové toky míru provzdušňování, kaer,O2, rovnající se 25h-1.
Adsorpční parametry Adsorpce (separační proces, jehoţ principem je hromadění plynné látky ze směsi plynů nebo rozpuštěné látky v kapalině (adsorbátu) na povrchu pevné látky (adsorbentu) účinkem mezipovrchových přitaţlivých sil) je uvaţována pro amonný dusík a anorganický fosfor. Předpokládá se, ţe adsorpce je kinetický proces. Následující Tabulky 9 a 10 obsahují
43
hodnoty z literatury na rozhraní voda-půda. Mezi hodnotami jsou velké rozdíly díky rozdílnosti substrátů. Tabulka 9: Hodnoty koeficientu lineární a Freundlichovi isotermy pro adsorpci amonného dusíku.
Hodnoty koeficientu adsorpce pro amonný dusík na rozhraní půda-voda získené z literatury Lineární izoterma Freundlichova izoterma Zdroj
sNH4N = kLIN . cNH4N
sNH4N = k1,F. cNH4N ^ k2,F
kLIN 1.38 60 0.25 2.79 1.20 0.75
k1,F 14.5 2.90 6.20 -
k2,F 0.86 0.99 0.60 -
Kadlec and Knight (1996) Martin and Reddy (1997) Birkinshaw and Ewen (2000) Antonopoulos and Wyseure (1998) Yamaguchi et al.(1996)1 DeSimeone and Howes (1998) Kaluarachchi and Parker (1988), and Padilla et al.(1992) 3.0 0.50 McBride and Tanner (2000) 2 1 vypočítáno z experimentálních dat; 2 kinetická adsorpce s ωNH4N = 0.8d-1. sNH4N a cNH4N – koncentace amonného duíku ve vodní a adsorpované fázi, [mg/dmv³] a [mg/kgp] kLIN – distribuční koeficient lineární sorpční isotermy[dmv³/kgp] k1,F – distribuční koeficient nenlineární Freundlichovi sorpční isotermy [dmv³/kgp . (dmv³/kgs) ] k2,F – exponent nenlineární Freundlichovi sorpční isotermy [-] Tabulka 10: Hodnoty koeficientů lineární a Freundlichovi isotermy pro adsorpci fosforu.
Hodnoty koeficientu adsorpce anorganického fosforu na rozhraní půda-voda získané z literatury Lineární izoterma Freundlichova izoterma Zdroj sIP = kLIN . cIP sIP = k1,F . cIP ^ k2,F kLIN 19 185 0.28
k1,F 58 38 -
k2,F 0.83 0.83 -
Kadlec and Knight (1996) Grosse et al. (1999) Gray et al.(2000) 1 Bolton and Greenway (1999) 1 vypočítáno z experimentálních dat. cIP and sIP – koncentrace inorganického fosforu (phosphorus) ve vodné a sorpované fázi [mg/dmv³] a [mg/kgs] kLIN, k1,F, k2,F – viz předchozí Tabulka.
Transport tepla Jelikoţ biologické reakce jsou pomalejší s niţší teplotou, jak jiţ bylo uvedeno výše, je důleţité uvaţovat teplotní transport v konstruovaném mokřadu. Transportní rovnice tepla a její počáteční podmínky je uvedena v Šimůnek et al. (1999), zde se podíváme na její koeficienty. Obsahové teplotní kapacita porézního média C(θ) můţe být vypočítána jako (19): ( ) (19) kde θx odkazuje na objemovou frakci [dmx³/dms³], C odkazuje na objemovou tepelnou kapacitu [kg.dms²/(dmx³.h2.K)] a indexy x = s, o, v, p reprezentují tuhou (solidní) fázi, 44
organický materiál, kapalnou fázi (voda) a plynnou fázi. Potřebné parametry jsou uvedeny v následující Tabulce 11. Tabulka 11: Parametry objemové tepelné kapacity.
Látka Vzduch Voda Půda Písek, podloží
x p v o s
Objemová frakce θx [dmx³/dms³] (θS - θ) θ 0 (1 - θS)
Objemová tepelná kapacita Cx [J/(cmx³.K)] [kg.ms².mx-3.h-2.K-1] 0.0013 1.68E+10 4.19 5.43E+13 2.39 3.10E+13 1.26 2.16E+13
Faktor přeměny: 1 J = 1 N.m = 1 kg.m².s-2 = 1 kg . m² . 36002 . h-2 = 1.296E+07 kg.m².h-2 1 J/(cm³x.K) = 1.296E+07 kg.m². h-2 . 10m-3x . K-1 = 1.296E+13 kg.m-1. h-2. K-1
Funkce tepelné vodivosti λ0(θ) můţe být popsána za pouţití empirické rovnice odvozené Chung a Horton (1987) jako (20): ( ) (20) kde λ0(θ) je tepelná vodivost porézního média [kg.dms/(h³.K)] a b1, b2, b3 jsou empirické faktory. Hodnoty b1, b2, b3 pouţité v modelu jsou uvedeny v následující Tabulce 12 (Šimůnek et al. 1999). Tabulka 12: Parametry funkce teplotní vodivosti.
Parametr b1 b2 b3
[W/(m.K)] 0.23 -2.41 4.91
[kg.ms.h-3.K-1] 1.07E+10 -1.12E+11 2.29E+11
Faktor přeměny: 1 W = 1 J/s; 1 W/(m.K) = 4.666E+10 kg.m h-3.K-1
Na následující modelové studii je popsána konkretní situace vhodná ke konstrukci konstruovaného mokřadu a její vstupní parametry jsou spolu s parametry získanými z literatury pouţity při implementaci CW2D modelu.
45
Modelová studie Popis lokality Studie se zaměřuje na Bedřichov u Lysic, viz. Obrázek 10 (zeměpisné souřadnice: 49° 27′ 47″ s. š., 16° 27′ 32″ v. d.). Obec leţí v průměrné nadmořské výšce 603m.n.m, ke dni 3. 7. 2006 zde bylo trvale hlášeno 244 obyvatel. Návrhové parametry čistírny počítáme vzhledem k 250 EO (EO= ekvivalentní obyvatel; jejich počet vyjadřuje velikost zdroje znečištění; znečištění z provozů aj. je přepočítáváno na počet obyvatel, který by je produkoval).
Obrázek 10: Bedřichov u Lysic (http://www.google.com/)
Na Obrázku 11 jsou vyobrazeny průměrné měsíční sráţky v mm v okrese Blansko (časová osa znázorňující měsíce je popsána anglicky).
Obrázek 11: Průměrné měsíční srážky v mm v okrese Blansko (www.weather-and-climate.com)
Na Obrázku 12 je vyobrazen průměrný počet hodin slunečního svitu v měsíci v okrese Blansko (časová osa znázorňující měsíce je popsána anglicky). 46
Obrázek 12: Průměrný počet hodin slunečního svitu v okrese Blansko (www.weather-and-climate.com)
Na Obrázku 13 jsou vyobrazeny průměrné měsíční minimální a maximální teploty v°C v okrese Blansko (časová osa znázorňující měsíce je popsána anglicky).
Obrázek 13: Průměrné měsíční minimální a maximální teploty v °C v okrese Blansko (www.weather-and-climate.com)
Jelikoţ hodnoty sráţek a evapotranspirace se běţně do bilance vodní masy při vstupu na kořenovou čistírny nezapočítávají, zanedbáme tyto hodnoty v našem modelu i my. Jak je vidět i z předchozích grafů, v ţádném měsíci není rozpoznatelná disbalance mezi teplotou a sráţkami, tudíţ ani není důvod takovéto hodnoty uvaţovat. Na doporučení Ing. Bc. Anny Hubáčkové vedoucí odboru ţivotního prostředí, Krajského úřadu Jihomoravského kraje jsme změnili původní návrhové parametry čistírny. Ta se vyjádřila ve smyslu, ţe v tak malých sídlech je lepší uvaţovat s daleko menšími hodnotami spotřeby vody i znečištění, jelikoţ obvykle při návrhů parametrů dle metodiky MŢP dochází k velkému předimenzování ČOV a tím znehodnocení efektu čištění. Spotřebu vody je vhodnější uvaţovat tak cca 90 l/s, znečištění by doporučovala sníţit aţ na produkci 50 mg na osobu a den u BSK.Dále doporučila budovat novou kanalizaci s přimým napojením, bez septiku, aby bylo dostatek organického znečištění na vstupu do ČOV. Jako vhodné podklady jsme měli k dispozici mimo jiné údaje o roční spotřebě vody jednotlivých domácností za roky 2010-2011 a 2011-2012. Srovnáním těchto hodnot, doporučení Ing. Hubáčkové a hodnot z metodiky MŢP jsme rozhodli pro vhodné návrhové parametry námi uvaţované čistírny. Na Obrázku 14 můţeme pozorovat srovnání spotřeby vody v m3 za sledovaná období.
47
500,00 450,00 400,00 350,00 300,00 250,00 200,00 150,00 100,00 50,00 0,00
2011/2012 2010/2011
1 9 16 23 30 38 45 52 59 66 73 80 88 95 102 110 parc.37/4 Výletiště
Spotřeba vody [m3]
Spotřeba vody 2010/2011 a 2011/2012[m3]
Číslo parcely
Obrázek 14: Spotřeba vody v obci Bedřichov
Po provedení párového t-testu nemůţeme usuzovat na signifikantní rozdíl mezi roky 2010-2011 a 2011-2012 na 5% hladině významnosti (p-hodnota=0,736822 > 0,05) a tudíţ neuvaţujeme rostoucí či klesající trend spotřeby vody v obci. t-Test: Párový, předpokládá stejný rozptyl
Průměr Rozptyl Počet pozorování t statistika P(T<=t) hodnota t kritická hodnota
20112012 82,14897 5973,143 120 0,336459 0,736822 1,970024
20102011 78,65819 6893,616 119
Na mapách Obrázek 15 a 16, vytvořených v software ArcGIS, je vykreslena situace v obci. Uvaţujeme, ţe mnoţství spotřebované vody odchází po pouţití do kanalizace a tudíţ tvoří vstup na čisítrnu. Mapy znázorňují interpolované hodnoty spotřeby na lokalitě, zelená místa jsou místa s malou spotřebou vody, naopak místa červená znázorňují oblasti, které vodu čerpaly>vypouštěly hodně. Modré body znázorňují gps souřadnice jednotlivých odběrných míst. K interpolaci byla pouţita metoda IDW (metoda váţené vzdálenosti).
48
Obrázek 15: Interpolovaná data o spotřebě vody v letech 2010-2011
Obrázek 16: Interpolovaná data o spotřebě vody v letech 2011-2012
Z výpočtů průměrné denní spotřeby vody na obec během sledovaných dvou let jsme získali přibliţnou hodnotu 25,8 m3 vody. Přibliţně stejné mnoţství jako je ze sítě odebráno, tak se do ní vrací, nebereme nyní v potaz moţnost čerpání vody z vlastní studny, neboť většina parcel je napojena na vodovod i kanalizaci, přičemţ kanalizace je jednotná, to znamená, ţe je do ní příváděna i děšťová voda, jinak také voda balastní. K dispozici máme data o kvalitě vody z několika odběrů, viz. Obrázek 17 a Tabulka 13:
49
Tabulka 13: Kvalita vody v obci
BSK5 vk [mg/l] 23,1
BSK5 lp [mg/l] 41,5
CHSK vk [mg/l] 52
CHSK lp [mg/l] 94
NL vk [mg/l] 85
NL lp [mg/l] 9
10,6
64,5
42
106
33
21
6,2
22,4
57
61
6
10
34,4
42,5
84
86
36
13
16,8
60,5
37
106
3
21
11,9
30
8
6,5
19
2
14,9
63
15
*vk=veřejná kanalizace, Bedřichov, VK V1, S/2 *způsob odběru směsný 2 hodinový typ A *lp=Lhotecký potok
Hodnoty znečištění 120 100
BSK5 vk [mg/l]
[mg/l]
80
BSK5 lp [mg/l] CHSK vk [mg/l]
60
CHSK lp [mg/l]
40
NL vk [mg/l] NL lp [mg/l]
20 0 Obrázek 17: Hodnoty znečištění
*vk=veřejná kanalizace, Bedřichov, VK V1, S/2 *způsob odběru směsný 2 hodinový typ A *lp=Lhotecký potok
I bez čištění t-test prokázal signifikantní rozdíl na 5% hladině významnosti mezi hodnotami znečištění odebraných z kanalizace a hodnot z potoka, který leţí za vesnicí. Je ovšem potřeba, aby hodnoty odpovídaly přípustným hodnotám uvedených v pokynu MŢP, viz. Tabulka 14. Tabulka 14: Přípustné hodnoty dle MŽP
Povolené hodnoty Přípustné hodnoty[mg/l] Maximální hodnoty[mg/l] CHSK 640 960 BSK5 280 420 NL 147 220 *mnozstvi necistene odpadni vody 9636m3/rok
50
t-Test: Párový, předpokládá stejný rozptyl BSK5 vk Průměr
15,55
BSK5 lp 46,28
Rozptyl
88,78
285,392
Počet pozorování
8
5
t statistika
4,257823136
P(T<=t) hodnota
0,001347922
T kritická hodnota
2,20098516 CHSK vk
Průměr
48
CHSK lp 90,6
Rozptyl
420
345,8
Počet pozorování
8
5
t statistika
-3,76931
P(T<=t)hodnota
0,003104
t kritická hodnota
2,200985 NL vk
NL lp
Průměr
23,5
14,8
Rozptyl
790
34,2
Počet pozorování
8
5
t statistika
0,672364805
P(T<=t) hodnota
0,515226354
t kritická hodnota
2,20098516
Z předešlého grafu (Obrázek 17) můţeme usuzovat na korelaci BSK5 a CHSK, coţ se ovšem neprokázalo statisticky významné při následném testu, kde se ţádná z hodnot znečištění neprojevila výrazně korelovaná s jinou hodnotou, tzn.nebyla vyšší neţ hodnota korelace 0,9. Pro návrh čistírny se proto uvaţují všechny hodnoty BSK5, CHSK a NL. Nerozpuštěné látky se odstraňují mechanickým předčištěním. BSK5 vk [mg/l] BSK5 vk [mg/l] BSK5 lp [mg/l] CHSK vk [mg/l] CHSK lp [mg/l] NL vk [mg/l] NL lp [mg/l]
BSK5 lp [mg/l]
CHSK vk [mg/l]
CHSK lp [mg/l]
NL vk [mg/l]
NL lp [mg/l]
1 0,058182
1
0,709477
-0,51312
1
0,192784
0,960982
-0,49866
1
0,565101
-0,01875
0,367546
0,204125
1
-0,21541
0,886383
-0,55154
0,739317
-0,47156
51
1
Trend samovolného čištění můţeme pozorovat i na grafech srovnávajích koncentrace znečištění ve veřejné kanalizace a ve Lhoteckém potoku, sestrojené regresní křivky a rovnice nám ale naznačují, ţe tento čistící efekt není výrazný. U nerozpuštěných látek je regresní rovnice (21) ve tvaru, viz.Obrázek 18: (21)
NL [mg/l] 25
y = -0,0837x + 17,529 R² = 0,2224
NL vk [mg/l]
20 15 10
NL lp [mg/l] Linear (NL lp [mg/l])
5 0 0
50
100
NL lp [mg/l]
Obrázek 18: NL [mg/l]
U BSK5 je regresní rovnice (22) ve tvaru, viz.Obrázek 19: (22)
BSK5 vk [mg/l]
BSK5 [mg/l] 80 70 60 50 40 30 20 10 0
y = -1,0184x + 73,866 R² = 0,7489 BSK5 lp [mg/l] Linear (BSK5 lp [mg/l]) 0
10
20
30
BSK5 lp [mg/l]
Obrázek 19: BSK5 [mg/l]
52
40
U CHSK je regresní rovnice (23) ve tvaru, viz.Obrázek 20: (23)
CHSK [mg/l] 120
CHSK vk [mg/l]
100
y = -0,5056x + 118,11 R² = 0,2487
80 60
CHSK lp [mg/l]
40
Linear (CHSK lp [mg/l])
20 0 0
20
40
60
80
100
CHSK lp [mg/l]
Obrázek 20: CHSK5 [mg/l]
53
Omezení a limitace provozu KČOV
Obrázek 21: Klasické schéma KČOV (http://kcov.wz.cz/Images/IMG_2635big.jpg)
Před započetím stavby KČOV (Obrázek 21 a 22) je potřeba vyhodnotit (dle doporučení stavebních firem zabývajících se stavbou kořenových čistíren): 1. Morfologii (tvar terénu), pomocí které se určí buď to gravitační přítok na kořenovou čistírnu, nebo nutnost přečerpání odpadní vody (OV) z čerpací jímky (ČS) a způsob vypouštění přečištěných OV. 2. Geologie určí sloţení hornin, obtíţnost zemních prací, vyuţitelnost výkopku, podmínky pro provádění stavby. 3. Hydrogeologie poskytne údaje o hladině podzemní vody, součiniteli filtrace (zaloţení objektů, vsakovací objekty), záplavových zónách (ochrana kořenových filtrů), okolních jímacích zařízeních pro pitnou vodu jako jsou studny, vrty, zářezy a ochranná pásma vodních zdrojů, které nám určí moţnosti zasakování přečištěné OV (min. vzdálenost vsaku od studny 15-30m dle propustnosti zeminy). 4. Klimatologie dává udáje o průměrných a maximálních ročních teplotách. Poměr teplých a studených dní v roce nám určí průměrnou teplotu, na kterou se navrhne kořenový filtr. Dešťové sráţky, v případě jejich napojení do kořenové čističky (pokud se jedná o jednotnou nedělenou kanalizaci, jako v případě naší lokality) mohou nepříznivě ochladit vodu a při nevhodném předčištění zanášet vtokovou zónu. Převládající směry větru nám určí směr šíření případných pachových závad.
54
5. Fauna i flóra jsou nedílnou součástí KČOV, proto je vhodné kořenové filtry čistírny umístit na velmi slunné místo, které není v přílišné blízkosti vzrostlých stromů (ohroţení kořeny, zanášení listím a stínění). Ve stínu světlomilné rostliny, které jsou uţívány pro kořenovku, rostou pomaleji a někdy i zahnívají. Jde o to vytvořit symbiózu, kde budou všechny sloţky přírodního společenství v KČOV mít ideální podmínky pro svůj ţivot a tím budou plnit svoji přirozenou čistící úlohu a kořenová čistička tak bude soběstačným biotopem. Další oblastí, kterou je potřeba při navrhování KČOV brát v potaz jsou moţnosti nakládání s přečištěnou odpadní vodou.
Obrázek 22: Možné schéma KČOV a souvisejících objektů
Moţnosti nakládání s odpadní vodou jsou dané současnou legislativou. Poslední legislativní úprava vodního zákona je provedena zákonem č. 20/2004 Sb., který mění vodní zákon č. 254/2001 Sb. Tento zákon stanovuje způsoby vypouštění přečištěných OV, četnost odebírání vzorků a další případná doplnění dle konkrétních situací. Nařízení vlády 229/2007 nám udává ukazatele a hodnoty koncentrací zbytkového znečištění ve vypouštěných přečištěných OV do kanalizací a vod povrchových. Zasakování přečištěných OV do vod podzemních nemá předepsané ani jinak závazně stanovené hodnoty pro vypouštění přečištěných OV a případné stanovení odtokových koncentrací je zcela na dotčeném vodoprávním úřadu a příslušném správci povodí (http://www.voda.gov.cz/portal/cz/). Na zasakování přečištěných OV pamatuje pouze vodní zákon č.20/2004 Sb., který povoluje zasakování do vod podzemních pouze u individuální výstavby v rozsahu rodinného domu nebo rekreačního objektu. V současné době se připravuje novela, která rozšiřuje moţnosti zasakování do vod podzemních i z dalších objektů, které budou mít charakter odpadních vod totoţný s odpadními vodami z obytné zástavby. Pro případné povolení zasakování je nutné vypracování odborného hydrogeologického posudku (autorizovaný hydrogeolog), který posoudí moţnosti předmětné lokality s ohledem na moţné ohroţení jakosti podzemních vod a existenci stávajících jímacích objektů pro pitnou
55
vodu. Dále se stanoví propustnost dotčeného půdního profilu a navrhne se druh zasakovacího objektu (vsakovací objekt, vsakovací zakrytý příkop, závlaha OV) (http://korenovky.cz/). Při vypouštění do vod povrchových je potřeba souhlas správce vodního toku, kterého zajímá hlavně charakter výtokového objektu a příslušného správce povodí, kterého zajímá vliv vypouštěných OV na jakost dotčeného vodního toku. Další moţnost je přečištěnou OV akumulovat a pouţít jako zálivku, coţ je pro úřady snadněji stravitelné neţ přímý vsak, ale hydrogeologické posouzení je nutné stejně a navíc je nutnost v zimním období akumulovanou vodu vyváţet. Další moţností je pouţít zálivku pro „rozstřik“, kdy nedojde ke kontaktu OV s podzemní vodou, ale rozstřikovaná voda se vypaří a spotřebuje rostlinami, v zimním období je nutné akumulovanou vodu rovněţ vyváţet. Poslední moţností pouţívanou převáţně u rekreačních objektů je vypařování OV, kdy je za kořenovou čistírnou vybudován akumulační prostor naplněný zeminou a osázen vhodnými keři a stromy, které mají velmi vysokou schopnost jímat vodu z půdního prostředí a vypařovat ji svým povrchem do ovzduší. Tato bezodtoková varianta je pouţívána v místech, kde vlivem vysoké hladiny podzemní vody nelze OV zasakovat a nelze vyuţít ani jiných moţností.
Objekty KČOV Kořenová čistírna odpadních vod není jenom jezírko s mokřadními rostlinami, skládá se z několika objektů, bez nichţ by její správná funkce nebyla moţná. a) Kanalizační přípojka b) Septik: čištění odpadních vod v septiku probíhá usazováním a anaerobním vyhníváním OV a primárního kalu. Septik je vybaven jednou či více vstupními šachtami a poklopy. V případě vyšší hladiny podzemní vody je nutné plastové septiky obetonovat, aby nedošlo k nadnesení nádrţe vlivem vztlakové síly vody. Je nutné, aby byl septik uvnitř rozdělen na tři komory (tříkomorový), protoţe aţ ze třetí komory odtéká odpadní voda bez větších nerozpuštěných látek. Odpadní voda protéká jednotlivými komorami septiku, kde se kal usazuje a anaerobně vyhnívá. Přepáţky u dna zabraňují přesouvání kalu a norné stěny zabraňují přesunu plovoucích nečistot. Vyčištěná voda se odvádí potrubím k dalšímu stupni čištění (kořenové filtry). Septik můţe být dále opatřen vyztuţovacími ţebry. Vyváţení kalu se provádí, kdyţ jeho vrstva přesahuje jednu třetinu uţitného objemu (uţitné hloubky). Při provozování septiku je nutné cca 1x měsíčně zkontrolovat objem usazeného kalu, aby nedocházelo k pronikání pevných částic do kořenového filtru, coţ můţe zapříčinit kolmataci (ucpávaní) vtokové části. Doba zdrţení za plného provozu je doporučována 3 - 5 dní (Vymazal et al., 2004). Výpočet minimálního uţitného objemu V (m3) septiku (24): (24)
kde
a.. součinitel vyjadřující kalový prostor = 1,5, n.. počet obyvatel (EO), q.. specifická spotřeba vody = 0,15 (m3/obyv.den), t.. doba zdrţení 3-5 (dní). 56
V našem případě by se tedy minimální uţitný objem septiku měl pohybovat od 168,75 do 281,25m3, pokud bychom počítali s normovanými hodnotami, nebo od 101,25 do 168,75m3, s příhlédnutím k naší konkrétní situaci, kdy se specifická spotřeba vody na obyvatele sniţuje na hodnotu 90l. Průměrná účinnost čištění septiku dle ČSN 75 6402 je v případě BSK5 15-30%, CHSKCR 0-20%, NL (neroupuštěné látky) 50-60%, N-NH4 0%, Pcelk 0%. c) Kořenové filtry: v kořenových filtrech dojde k druhému stupni čištění OV. Hlavním způsobem likvidace nerozpustných látek je filtrace. Látky rozpustné i nerozpustné jsou rozkládány působením mikroorganismů jak aerobním tak anaerobním způsobem. Podmínky ve filtru vznikají přirozeným způsobem a jsou obohaceny působením kořenových procesů rostlin. Jako nepřípustné je vypouštění OV z bazénů a podobných zařízení, v kterých je voda chemicko-technologicky zvýšenou měrou ošetřována (např.: nadměrné chlorování), dále pak velké mnoţství tuků a ropné látky, rozpouštědla, barvy, atd (http://www.mekl.cz/index.php/korenove-cistirny). Vypouštění dešťových vod do kořenového filtru se navrhuje pouze tehdy, potřebujeme-li dotovat z důvodu výparu kořenový filtr vodou při malé produkci odpadních vod. (např. občasně navštěvovaný rekreační objekt). Výpočet uţitného objemu V (m3) horizontálního kořenového filtru (25): (
kde
)
(25)
Q24.. průměrný denní přítok odpadní vody (m3/den), Cp.. průměrná denní koncentrace BSK5 na přítoku (g/m3), Co.. průměrná denní koncentrace BSK5 na odtoku (g/m3), k10.. rychlost rozkladu BSK5 při průměrné roční teplotě 10°C = 0,18 d-1, n.. pórovitost (dle pouţitého kameniva (0,4)).
V našem konkrétním případě V=1342,8 m3, coţ je přibliţně 5 m3 na obyvatele, přičemţ plocha se následně bude samozrějmě odvýjet od výšky kořenového filtru. Výpočet uţitné plochy P (m2) horizontálního kořenového filtru (26): (
kde
)
Q24.. průměrný denní přítok odpadní vody (m3/den), Cp.. průměrná denní koncentrace BSK5 na přítoku (g/m3), Co.. průměrná denní koncentrace BSK5 na odtoku (g/m3), k10.. rychlost rozkladu BSK5 při průměrné roční teplotě 10°C = 0,18 d-1, n.. pórovitost (dle pouţitého kameniva), h.. hloubka horizontálního kořenového filtru (0,8-1).
57
(26)
Doba zdrţení t odpadní vody v horizontálním kořenovém filtru (27): (27)
V naší konkrétní situaci bychom došli k číslu 13 dnů. Průměrná účinnost čištění vegetačních ČOV dle ČSN 75 6402 je pro BSK5 65-95%, CHSKCR 70-90%, NL 85-95%, NNH4 10-15%, Pcelk 5-25%. Průměrná účinnost čištění vegetačních ČOV dle skutečných měření v ČR BSK5 cca 86%, CHSKCR cca 76%, NL cca 85%, N-NH4 cca 34%, Pcelk cca 40% (Vymazal et al., 2004).
Návrhové hodnoty čistírny dle normy ČSN 75 6402 Průměrná denní spotřeba vody na obyvatele je dle směrnic 150l, ale dle instrukcí Ing. Hubáčkové, budeme uvaţovat pouze 90l a počítat s 250 EO. Průměrný bezdeštný denní přítok Q24 (28) je (28)
kde
Q24,p.. je mnoţství městských vod Q24,m.. je mnoţství průmyslových vod, které v našem případě neuvaţujeneme QB.. vody balastní
V našem případě Q24=(250⋅0.09)+5=27,5 m3/den, zahrnujíce vody balastní, které můţeme uvaţovat v řádu ± 5m3/den, coţ následně koresponduje s hodnotou 25,8 m3/den, získanou z dat o spotřebě vody. Maximální bezdeštný denní přítok Qd (29) je (29)
Součinitel denní nerovnoměrnosti kd pro 250 EO je kd=1.5 Tudíţ Qd =27,5⋅1.5=41 ,25 m3/den Maximální dezdeštný hodinový přítok Qh=(Q24, m k d kh +Q24, p k d , p +Q B)/24 Součinitel hodinové nerovnoměrnosti kh=5,1 Z toho plyne hodnota Qh =(27,5⋅1.5⋅5,1)/ 24=8,765 m3/hod Dále z norem můţeme vypočítat produkci specifického zatíţení čistírny, podle kteých se dál čistírna dimenzuje. BSK5:
kg/den, na přítoku do čistírny to tedy bude 333,3 g/m3 58
kg/den, na přítoku do čistírny to tedy bude 800 g/m3= mg/l
CHSK:
kg/den, na přítoku do čistírny to tedy bude 366,7 g/m3
NL:
Pokud bychom brali naměřené hodnoty z veřejné kanalizace (vk) jako hodnoty na přítoku, a počítali s průměrným mnoţstvím vody z údajů o spotřebě vody (Tabulka 15), hodnoty by se významně nelišily od normativních hodnot, vzhledem k aditivnímu naředění vodami balastními. Tabulka 15: Průměrné hodnoty znečištění
BSK5[mg/l] – prumer CHSK[mg/l] – prumer NL[mg/l]– prumer 15,55 48 23,5 28,56 85,2 22,4
vk lp
g/m3
BSK5:
g/m3= mg/l
CHSK:
g/m3
NL:
Návrhové parametry vegetační kořenové čistírny odpadních vod Pouţité rovnice z úvodní části určují přibliţné mnoţství odstraněných organických a nerozpuštěných látek ve vegetační kořenové čistírně. Účinnost odstranění organických látek c (30) je (30)
v našem případě c=0.09⋅401,2+1,95=38,0 5 mg/l. Účinnost odstranění nerozpuštěných látek c (31) je (31)
v našem případě c=0.07⋅606,3+4,88=47,32 mg/l. Odhadovaná koncentrace organických látek na odtoku z vegetační kořenové čistírny je 38,05 mg/l BSK5 a 47,32 mg/l NL. Plocha kořenového pole A (32) je ( ( )
kde
( )
)
c0, c.. je průměrná denní koncentrace BSK5 v přitékající a odtékající vodě (mg/l), KBSK.. je reakční konstanta = 0,1 m/den.
Tudíţ
(32)
( (
)
(
)
m2 .
)
59
Plocha kořenového pole pro 250 obyvatel je 971,668 m2. Výsledná specifická plocha na jednoho ekvivalentního obyvatele je 3,8866 m2, coţ je menší plocha neţ obecně doporučovaná míra určená během počátků kořenových čistíren odpadních vod 5 m2. Jelikoţ v posledních letech stoupá problémovost horizontálních kořenových čistíren odpadních vod, dochází častěji ke koltamaci a čistírny fungující více neţ 5 let se musejí předělávat, a také je problématická jejich (re)aerace, po vzoru Rakouska a ostatních západních zemí jsme se rozhodli pro vertikální design, který by měl mít i výrazně méně náročnější nároky na plochu. Také z naší rešerše a celosvětového trendu je zřejmné, ţe vertikální design čistíren je tou správnou cestou.
60
Výsledky MAPLE Následující kapitola popisuje výsledky snaţení implementovat model CW2D v softwaru Maple. Jelikoţ data z námi zvolené lokality svým rozsahem nestačí k identifikaci všech proměnných a parametrů v modelu, pouţila jsem pro ilustraci data z literatury. Na následujících grafech jsou potom znázorněny reakční rychlosti a koncentrace znečištění během námi vypočítané doby zdrţení 13dnů. Dále je potom také uveden detailnější pohled na koncentrace NH4N a anorganického fosforu a na poměr lehce, pomalu a nerozloţitelných látek. Podrobný popis vstupních hodnot a počátečních podmínek je uveden v přiloţeném programu. Na Obrázku 23 jsou znározněny reakční rychlosti jednotlivých reakcí (1/d), reakce se řídí zákony kinetiky prvního řádu, jak jiţ bylo uvedeno a vysvětleno výše. Mezi nejrychleji probíhající reakce patří hydrolýza a také aerobní růst heterotrofních organismů. Rozklad nitrobakterií i nitrosomonáz probíhá stejnou rychlostí, ne však rychleji neţ jejich růst. Nejpomaleji probíhají reakce spojené s dusíkatým znečištěním, toho však bývá ve standartní odpadní vodě stopové mnoţství. Nejrychleji probíhající reakce jsou reakce aerobní, jsou tudíţ závislé na přísunu kyslíku (g/m3). Na Obrázku 24 je vidět, jak během 13 denní doby zdrţení klesá mnoţství kyslíku v mokřadu, dle rovnice pro přestup kyslíku uvedenou výše. Nejvíce znečištění se odstraní během prvních dnů, během dalších dnů, kdy klesá mnoţství kyslíku v systému, probíhá dočišťování dusíkatého znečištění.
Obrázek 23: Reakční rychlosti
Obrázek 24: Koncentrace O2
61
Následující Obrázek 25 uvádí ilustračně (z důvodu nedostupnosti vhodných dat) koncentrace (g/m3) jednotlivých látek v mokřadu během konkrétní doby zdrţení. Výsledná koncentrace je kombinací jednotlivých reakčních rychlostí a výskytu či absence konkrétní látky během procesu. Většina koncentrací látek během doby zdrţení v mokřadu klesá, jediná koncentrace, která vykazuje stoupající charakter, je koncentrace NO3N, coţ je výsledkem rozkladných reakcí dusíkatého znečištění jiného charakteru. Konstatní charakter potom mají koncentrace nitrobakterií a nitrosomonáz. Nejrychleji klesá koncentrace lehce rozloţitelných látek. Koncentrace látek v mokřadu se nejvíce mění během prvních dní doby zdrţení, potom jiţ mají vesměs konstatní charakter.
Obrázek 25: Koncentrace
Obrázek 26 nabízí detailnější pohled na koncentrace, během prvních dnů a pouze v rámci kladných hodnot, protoţe koncentrace samozřejmě nemůţe nabývat hodnot záporných, tento jev v modelu přisuzuji nedostatku vhodných dat. Koncentrace nejrychleji klesající k nule je koncentrace kyslíku, jiţ dříve jsme upozorňovali na její důleţitost v mokřadu, neboť reakce zde probíhající jsou aerobního i anaerobního charakteru, nejdříve tudíţ proběhnou reakce, které ke svému průběhu jako donor elektronů potřebují kyslík, následně můţou proběhnout reakce vyuţívající jiný zdroj, například určitou formu dusíkatého znečištění či fosfor.
62
Obrázek 26: Koncentrace detail
Následující Obrázky 27 a 28 detailně znázorňují koncentrace organického fosforu a amoniaku (g/m3). Amoniak je efektivně odstraňen během prvních dnů doby zdrţení v mokřadu, fosfor naproti tomu na nulovou koncentraci neklesne ani po 13 dnech. Fofsforečné znečištění se narozdíl od dusíkatého neodpařuje do atmosféry, ale ukládá se do pevných částic v půdě či částic rozpuštěných ve vodě.
Obrázek 27 a 28: Koncentrace IP a NH4N
63
Obrázek 29 a 30:LR versus PR
Na Obrázku 29 a 30 jsou potom v detailu koncentrace lehce, pomalu a nerozloţitelných látek (g/m3). Nerozloţitelné látky nejsou jiţ dále upravovány v ţádném procesu, jejich koncentrace ovšem klesá neboť jsou sedimentovány do půdy a filtračního média. Koncentrace lehce rozloţitelných látek klesá velice rychle, neboť je asociována s procesem růstu heterotforních patrií, jehoţ reakční rychlost je nejvyšší. Pomalu rozloţitelné látky se uplatňují hlavně v procesu rozkladu nitrobaktrií a nitrosomonáz, rychlost poklesu jejich koncentrace je tudíţ závislá na reakčních rychlostech procesu jejich rozkladu a nepatří k nerychlejším procesům v mokřadu. Ikdyţ jsou výsledky ze software Maple pouze orientační a nebylo moţné je porovnat s reálnými výsledky, porovnáním s literaturou a praxí je jasné, ţe čistící proces probíhající v kořenové čistírně odpadních vod je efektivní. Koncentrace znečištění klesají u všech látek, model tedy proces popisuje správně. Velké mnoţství znečištění je rovněţ odstraněno během mechanického předčištění, to ovšem do modelování nezahrnujeme. Po získání vhodných dat bude moţno porovnat reálné výsledky z KČOV se simulovanými výsledky. Důleţitost nastavení jednotlivých parametrů popisuje následující kapitola zabývající se analýzou citlivosti.
64
Analýza citlivosti V následující kapitole jsou uvedeny výsledky analýzy citlivosti. Nejdříve byly analyzovány parametry pro jednotlivé reakce a nakonec jsou uvedené shrnující výsledky. Analyzovány byly pouze parametry popisující rovnice reakčních rychlostí, neboť ty následně ovlivňují celý systém a průběh procesu. Kompoziční a stechiometrické koeficienty mohou být analyzovány v detailnější studii, kdy bude potřeba zjistit, jak sloţení vstupního materiálu ovlivňuje proces v mokřadu. Při hydrolýze se jako nejvýznamnější parametr projevil parametr Kh, který označuje rychlostní konstantu procesu hydrolýzy [1/d], coţ je zřejmé z Obrázku 31. Jeho hodnoty byly získány z literatury a jsou výrazně závislé na teplotě. Při teplotě 20°C je jeho hodnota 3, při teplotě niţší, 10°C, uţ pouze 2. Druhý parametr, saturačně inhibiční koeficient Kx se
Hydrolýza 5 Hodnoty
4 3 2 1 0 KX[20]
Kh[20] Parametry
neprojevil v analýze citlivosti jako významný.
Obrázek 31: Koeficienty hydrolýzy
Hodnoty
Při procesu mineralizace, transformace organického uhlíku za pomoci heterotrofních bakterií, se jako nejvýznamnější parametr ukázal μH, maximální míra růstu na Heterotrofní organismy 1: LR (lehce rozloţitelný organický Mineralizace materiál) za aerobních podmínek [1/d], a dále rychlostní konstanta 5 lýzy bH [1/d] (viz. Obrázek 32). Oba 4 tyto parametry byly opět získány 3 z literatury a jsou závislé na teplotě. 2 Míra růstu s klesající teplotou také 1 klesá, coţ lze odůvodnit sníţeným 0 přísunem kyslíku do mokřadu při niţších teplotách. Ostatní koeficienty, saturačně/inhibiční, se ve srovnání s rychlostními Parametry konstantami neprojevily významně.
Obrázek 32: Koeficienty mineralizace
65
Hodnoty
Heterotrofní organismy 2: Denitrifikace 5 4 3 2 1 0
Parametry
Při procesu denitrifikace (který probíhá za anoxických podmínek) se, stejně jako u mineralizace, nejvýznamněji projevil parametr μ, který označuje maximální míru denitrifikace [1/d] a dále parametr KDNO2, popisující saturační či inhibiční nasycení O2 [mgO2/l] (viz. Obrázek 33). Ostatní saturačně ihnibiční koeficienty se neprojevily jako významné. Míra denitrifikace
klesá s klesající teplotou lineárním charakterem, zatímco saturačně inhibniční koeficienty nejsou teplotou, dle dostupných dat z literatury, ovlivněny nebo nebyl tento vliv zkoumám. Obrázek 33: Koeficienty denitrifikace
Hodnoty
Autotrofní bakterie 1: Nitrosomonázy 6 4 2 0
Parametry
Při analýze dalšího rozkladného procesu, za účasti autotrofních bakterií, byly jako nejvýznamnější parametry zjištěny μANs a bANs, popisující maximální míru aerobního růstu na NH4N [1/d] a rychlostní konstrantu lýzy [1/d] (viz. Obrázek 34). Saturačně inhibiční koeficienty se ve srovnání neprojevily významně. Oba významné koeficienty jsou znovu ovlivňovány teplotou,
μANs dokonce do té míry, ţe při 20°C je jeho hodnota 0,9 a při 10°C klesá na 0,3. Opět je nasnadě dát tuto závislot do souvislosti s obsahem kyslíku v mokřadu, který klesá s klesající teplotu. Obrázek 34: Koeficienty pro růst Nitrosomonáz
I v další procesu, druhém kroku dvou-krokové nitrikace, za účasti Nitrobakterií, se nejvýznamněji projevil parametr μANb a bANb, přičemţ první parametr označuje maximální míru aerobního růstu na NO2N [1/d] a druhý je rychlostní konstatnou lýzy [1/d], jak je zřejmné z Obrázku 35. Saturačně inhibiční koeficienty se znovu neprojevily jako významné. Jelikoţ se všechny koeficienty závislé na mnoţství kyslíku v mokřadu projevili jako významné, je jasné, ţe jeho role v celém procesu je klíčová a úzce souvisí s optimální teplotou prostředí. Srovnání všech koeficientů a hodnoty analýzy citlivosti je moţné vidět na 66
Obrázku 36 a v Tabulce 16. Pro zahrnutí vlivu teploty na jednotlivé koeficienty se pouţívá Arrheniusova rovnice, jak jiţ bylo uvedeno výše.
Hodnoty
Autotrofní bakterie 2: Nitrobakterie 6 5 4 3 2 1 0
Parametry
Obrázek 35: Růst Nitrobakterií koeficienty
5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 KX[20] KANs[NH4[20]] KHet[NH4[20]] KDN[NH4[20]] KANb[NH4[20]] KANs[IP[20]] KHet[IP[20]] KDN[IP[20]] KANb[IP[20]] KANb[O2[20]] KHet[LR[20]] KDN[LR[20]] KDN[NO2[20]] KHet[O2[20]] KDN[NO3[20]] KANs[O2[20]] KANb[NO2[20]] KDN[O2[20]] MuANs[20] MuANb[20] MuHet[20] MuDN[20] BetaHet[20] Kh[20] BetaANb[20] BetaANs[20]
Hodnota významnosti
Analýza citlivosti
Parametry
Obrázek 36: Koeficienty reakčních rychlostí a jejich citlivost
67
Tabulka 16: Analýza citlivosti
KX[20] KANs[NH4[20]] KHet[NH4[20]] KDN[NH4[20]] KANb[NH4[20]] KANs[IP[20]] KHet[IP[20]] KDN[IP[20]] KANb[IP[20]] KANb[O2[20]] KHet[LR[20]] KDN[LR[20]] KDN[NO2[20]] KHet[O2[20]] KDN[NO3[20]] KANs[O2[20]] KANb[NO2[20]] KDN[O2[20]] MuANs[20] MuANb[20] MuHet[20] MuDN[20] BetaHet[20] Kh[20] BetaANb[20] BetaANs[20]
0,037464 0,038168 0,038168 0,038168 0,119847 0,121951 0,121951 0,121951 0,446258 0,500013 0,587637 0,588256 0,828157 0,832514 1,0001 2,455451 2,455904 4,166956 4,907832 4,908737 4,994738 5 5 5 5 5
68
Závěr Desítky let zkušeností a úspěšně provedené experimenty potvrdily, ţe kořenové čistírny odpadních vod mají ve světě čistících technologií stále své místo (Vymazal et al. 2002). Jak jsme se v úvodní částí této práce přesvědčili, KČOV jsou schopny odstraňovat rozlišné druhy znečištění a pracovat při různých podmínkách nastavení. Existuje více druhů designu konstruovaných mokřadů (horizontální povrchový, podpovrchový, vertikální, s vegetací nebo bez), ale na základně dosavadních výsledků a účinnosti stávajících čistíren, jsou nyní trendem mokřady s vertikálním designem. Existuje řada modelů popisující proces v konstruovaném mokřadu, některé více detailněji, jiné , s přihlédnutím ke komplexnosti celého systému, za pouţití menšího mnoţství parametrů a proměnných. Tato práce předkládá některé z modelů zabývající se touto tématikou a na základě zkušeností s jejich implementací, získanými studiem literatury, vybírá jeden model a snaţí se ho pouţít v konkrétní situaci. Jelikoţ se jedná pouze o modelovou situaci a konstruovaný mokřad je ve stádiu vývoje, nebylo moţné získat všechny potřebné parametry k uspokojivé implementaci modelu v software Maple. Za pouţití návrhových parametrů mokřadu, sestavených na základě Normy ČSN 75 6402, a dostupných hodnot z literatury byly ve zvoleném modelu zkoumány reakční rychlosti a hodnoty koncentrace znečištění. Vzhledem k výše uvedenému důvodu o nedostatku dat, je moţné pouţít výstupy této práce pouze jako orientační, nicméně i v takovéto formě potvrzují naše původní tvrzení o efektivnosti a účinnosti kořenových čistíren odpadních vod při čištění komunálních vod. V závěru práce je potom uvedena analýza citlivosti jednotlivých parametrů reakčních rychlostí zvoleného modelu a z této analýzy jasně vyplývá největší nárok na uspokojivý provoz mokřadu a tím je dostatečný přísun kyslíku. Z tohoto důvodu se nyní konstuují hlavně vertikální mokřady, neboť zde je provzdušňování efektivnější vzhledem k přerušovaných dodávkám vody a také je zde delší doba zdrţení, tudíţ dochází k delšímu kontaktu znečištění s filtračním médiem a díky tomu i k lepší účinnosti odstraňování znečištění. Jelikoţ jsou kořenové čistírny odpadních vod nařízením vlády zařazeny na seznam nejlepších dostupných technologíí pro lokality do 500 EO, je moţné na takový projekt dostat dotaci a výrazně sníţit náklady na čištění odpadních vod v obci. Pokud se projekt v dané lokalitě zrealizuje, a tato práce předkládá důkazy, ţe projekt je udrţitelný a čistící technologie efektivní, bude moţné získat data, která nyní chyběla k plnohodnotné implementaci zvoleného modelu a vyzkoumat některé další vlivy, které by mohly mít pozitivní efekt na čistící účinnost. Cíle práce byly splněny v rámci dostupnosti dat.
69
Zdroje AKRATOS, C. S., J. N. E. PAPASPYROS AND V. A. TSIHRINTZIS An artificial neural network model and design equations for BOD and COD removal prediction in horizontal subsurface flow constructed wetlands. Chemical Engineering Journal, Sep 2008, 143(1-3), 96110. AKRATOS, C. S., J. N. E. PAPASPYROS AND V. A. TSIHRINTZIS Total nitrogen and ammonia removal prediction in horizontal subsurface flow constructed wetlands: Use of artificial neural networks and development of a design equation. Bioresource Technology, Jan 2009, 100(2), 586-596. ANTONOPOULOS, V. Z. AND G. C. L. WYSEURE Modeling of water and nitrogen dynamics on an undisturbed soil and a restored soil after open-cast mining. Agricultural Water Management, Jun 1998, 37(1), 21-40. BABATUNDE, A. O., Y. Q. ZHAO, M. O'NEILL AND B. O'SULLIVAN Constructed wetlands for environmental pollution control: A review of developments, research and practice in Ireland. Environment International, Jan 2008, 34(1), 116-126. BASTVIKEN, S. K., S. E. B. WEISNER, G. THIERE, J. M. SVENSSON, et al. Effects of vegetation and hydraulic load on seasonal nitrate removal in treatment wetlands. Ecological Engineering, May 2009, 35(5), 946-952. BIGAMBO, T. AND A. W. MAYO Nitrogen transformation in horizontal subsurface flow constructed wetlands II: Effect of biofilm. Physics and Chemistry of the Earth, 2005, 30(1116), 668-672. BIRKINSHAW, S. J. AND J. EWEN Nitrogen transformation component for SHETRAN catchment nitrate transport modelling. Journal of Hydrology, Apr 2000, 230(1-2), 1-17. BORIN, M. AND M. SALVATO Effects of five macrophytes on nitrogen remediation and mass balance in wetland mesocosms. Ecological Engineering, Sep 2012, 46, 34-42. CHAZARENC, F., G. MERLIN AND Y. GONTHIER Hydrodynamics of horizontal subsurface flow constructed wetlands. Ecological Engineering, Dec 2003, 21(2-3), 165-173. CHEN, S. L., G. T. WANG AND S. K. XUE Modeling BOD removal in constructed wetlands with mixing cell method. Journal of Environmental Engineering-Asce, Jan 1999, 125(1), 64-71. COLEMAN, J., K. HENCH, K. GARBUTT, A. SEXSTONE, et al. Treatment of domestic wastewater by three plant species in constructed wetlands. Water Air and Soil Pollution, Jun 2001, 128(3-4), 283-295. DESIMONE, L. A. AND B. L. HOWES Nitrogen transport and transformations in a shallow aquifer receiving wastewater discharge: A mass balance approach. Water Resources Research, Feb 1998, 34(2), 271-285. DILLON, R. AND L. FAUCI A microscale model of bacterial and biofilm dynamics in porous media. Biotechnology and Bioengineering, Jun 2000, 68(5), 536-547. 70
FREIRE, F.G., L.C. DAVIES, A. VACAS, I. PEDRO, J.M. NOVAIS, AND S. MARTINSDIAS. 2006. Continuous and intermittent loading of a vertical fl ow constructed wetland for an azo dye treatment. p. 1501–1509. In Proc. IWA Specialized Group Conf. on Wetland Systems for Water Pollution Control, Vol. 3, 10th, Lisbon, Portugal. 23–29 Sept. 2006. Int. Water Assn., London. GARCIA, J., P. AGUIRRE, J. BARRAGAN, R. MUJERIEGO, et al. Effect of key design parameters on the efficiency of horizontal subsurface flow constructed wetlands. Ecological Engineering, Nov 2005, 25(4), 405-418. GARCIA, J., J. CHIVA, P. AGUIRRE, E. ALVAREZ, et al. Hydraulic behaviour of horizontal subsurface flow constructed wetlands with different aspect ratio and granular medium size. Ecological Engineering, Nov 2004, 23(3), 177-187. GERSBERG, R. M., B. V. ELKINS AND C. R. GOLDMAN Use of artificial wetlands to remove nitrogen from wastewater. Journal Water Pollution Control Federation, 1984, 56(2), 152-156. GIKAS, G. D. AND V. A. TSIHRINTZIS A small-size vertical flow constructed wetland for on-site treatment of household wastewater. Ecological Engineering, Jul 2012, 44, 337-343. GRAY S., KINROSS, J., READ, P., MARLAND, A. (2000): The nutrient capacity of mearl as a substrate in constructed wetland systems for wastewater treatment. Water Research 34(8), 2183-2190. GROSSE, W., WISSING, F., PERFLER, R., WU, Z., CHANG, J., LEI, Z. (1999): Biotechnological approach to water quality improvement in tropical and subtropical areas for reuse and rehabilitation of aquatic ecosystems. Final report, INCO-DC Project Contract n°ERBIC18CT960059, Cologne, Germany. HABERL, R., R. PERFLER AND H. MAYER Constructed wetlands in Europe. Water Science and Technology, 1995, 32(3), 305-315. HENZE, M. AND W. GUJER Selected proceedings of the iawq-international-specializedseminar on modeling and control of activated-sludge processes, HELD IN COPENHAGEN, DENMARK, 22-24 AUGUST 1994 - PREFACE. Water Science and Technology, 1995, 31(2), R7-R7. HIJOSA-VALSERO, M., G. FINK, M. P. SCHLUSENER, R. SIDRACH-CARDONA, et al. Removal of antibiotics from urban wastewater by constructed wetland optimization. Chemosphere, Apr 2011, 83(5), 713-719. HILL, D. T. AND J. D. PAYTON Influence of temperature on treatment efficiency of constructed wetlands. Transactions of the Asae, Mar-Apr 1998, 41(2), 393-396. HILL, D. T. AND J. D. PAYTON Effect of plant fill ratio on water temperature in constructed wetlands. Bioresource Technology, Feb 2000, 71(3), 283-289. HORN, H. AND D. C. HEMPEL Modeling mass transfer and substrate utilization in the boundary layer of biofilm systems. Water Science and Technology, 1998, 37(4-5), 139-147. 71
CHUNG, S.-O., HORTON R. (1987): Soil heat and water flow with a partial surface mulch. Water Resources Research 23(12), 2175-2186. JACOB, J., J. M. LELANN, H. PINGAUD AND B. CAPDEVILLE A generalized approach for dynamic modelling and simulation of biofilters: Application to waste-water denitrification. Chemical Engineering Journal, May 1997, 65(2), 133-143. KADLEC, R. H. The inadequacy of first-order treatment wetland models. Ecological Engineering, Jun 2000, 15(1-2), 105-119. KADLEC, R. H. Effects of pollutant speciation in treatment wetlands design. Ecological Engineering, Mar 2003, 20(1), 1-16. KADLEC, R. H. AND K. R. REDDY Temperature effects in treatment wetlands. Water Environment Research, Sep-Oct 2001, 73(5), 543-557. KADLEC, R.H., KNIGHT, R.L. (1996): Treatment wetlands. CRC Press, Boca Raton, FL, USA. KALUARACHCHI, J. J. AND J. C. Parker finite-element model of nitrogen species transformation and transport in the unsaturated zone. Journal of Hydrology, Nov 1988, 103(34), 249-274. KALYUZHNYI, S. V. AND V. V. FEDOROVICH Mathematical modelling of competition between sulphate reduction and methanogenesis in anaerobic reactors. Bioresource Technology, Sep 1998, 65(3), 227-242. KATYAL, J. C. AND B. D. SHARMA Dtpa-extractable and total zn, cu, mn, and fe in indian soils and their association with some soil properties. Geoderma, Jun 1991, 49(1-2), 165-179. KAYSER, K. AND S. KUNST Processes in vertical-flow reed beds: nitrification, oxygen transfer and soil clogging. Water Science and Technology, 2005, 51(9), 177-184. KIM, D. G., J. PARK, D. LEE AND H. KANG Removal of Nitrogen and Phosphorus from Effluent of a Secondary Wastewater Treatment Plant Using a Pond-Marsh Wetland System. Water Air and Soil Pollution, Jan 2011, 214(1-4), 37-47. KNIGHT, R. L., V. W. E. PAYNE, R. E. BORER, R. A. CLARKE, et al. Constructed wetlands for livestock wastewater management. Ecological Engineering, Jun 2000, 15(1-2), 41-55. KOCH, G., M. KUHNI, L. RIEGER AND H. SIEGRIST Calibration and validation of an ASM3-based steady-state model for activated sludge systems - Part II: Prediction of phosphorus removal. Water Research, Jun 2001, 35(9), 2246-2255. KVET, J., J. DUSEK AND S. HUSAK Vascular plants suitable for wastewater treatment in temperate zones. Nutrient Cycling and Retention in Natural and Constructed Wetlands, 1999, 101-110.
72
LANGERGRABER, G. Modeling of processes in subsurface flow constructed wetlands: A review. Vadose Zone Journal, May 2008, 7(2), 830-842. LANGERGRABER, G. AND R. HABERL Constructed wetlands for water treatment. Minerva Biotecnologica, Jun 2001, 13(2), 123-134. LANGERGRABER, G. AND J. SIMUNEK Modeling variably saturated water flow and multicomponent reactive transport in constructed wetlands. Vadose Zone Journal, Nov 2005, 4(4), 924-938. LAZAROVA, V. AND J. Manem biofilm characterization and activity analysis in water and waste-water treatment. Water Research, Oct 1995, 29(10), 2227-2245. LIM, P. E., K. Y. MAK, N. MOHAMED AND A. M. NOOR Removal and speciation of heavy metals along the treatment path of wastewater in subsurface-flow constructed wetlands. Water Science and Technology, 2003a, 48(5), 307-313. LIM, P. E., M. G. TAY, K. Y. MAK AND N. MOHAMED The effect of heavy metals on nitrogen and oxygen demand removal in constructed wetlands. Science of the Total Environment, Jan 2003b, 301(1-3), 13-21. LUDERITZ, V. AND F. GERLACH Phosphorus removal in different constructed wetlands. Acta Biotechnologica, 2002, 22(1-2), 91-99. MALOSZEWSKI, P., P. WACHNIEW AND P. CZUPRYNSKI Study of hydraulic parameters in heterogeneous gravel beds: Constructed wetland in Nowa Slupia (Poland). Journal of Hydrology, Dec 2006, 331(3-4), 630-642. MARSILI-LIBELLI, S. AND N. CHECCHI Identification of dynamic models for horizontal subsurface constructed wetlands. Ecological Modelling, Sep 2005, 187(2-3), 201-218. MARTIN, J. F. AND K. R. REDDY Interaction and spatial distribution of wetland nitrogen processes. Ecological Modelling, Dec 1997, 105(1), 1-21. MASHAURI, D. A. AND S. KAYOMBO Application of the two coupled models for water quality management: facultative pond cum constructed wetland models. Physics and Chemistry of the Earth, 2002, 27(11-22), 773-781. MATAMOROS, V., C. ARIAS, H. BRIX AND J. M. BAYONA Removal of pharmaceuticals and personal care products (PPCPs) from urban wastewater in a pilot vertical flow constructed wetland and a sand filter. Environmental Science & Technology, Dec 2007, 41(23), 8171-8177. MAYO, A. W. AND T. BIGAMBO Nitrogen transformation in horizontal subsurface flow constructed wetlands I: Model development. Physics and Chemistry of the Earth, 2005, 30(11-16), 658-667. MCBRIDE, G. B. AND C. C. TANNER Modelling biofilm nitrogen transformations in constructed wetland mesocosms with fluctuating water levels. Ecological Engineering, Jan 2000, 14(1-2), 93-106. 73
MCGECHAN, M. B., S. E. MOIR, K. CASTLE AND I. P. J. SMIT Modelling oxygen transport in a reedbed-constructed wetland purification system for dilute effluents. Biosystems Engineering, Jun 2005, 91(2), 191-200. MILLINGTON, R. AND J. P. QUIRK PERMEABILITY OF POROUS SOLIDS. Transactions of the Faraday Society, 1961, 57(8), 1200-&. MOLZ, F. J., M. A. WIDDOWSON AND L. D. BENEFIELD Simulation of microbialgrowth dynamics coupled to nutrient and oxygen-transport in porous-media. Water Resources Research, Aug 1986, 22(8), 1207-1216. MOUTSOPOULOS, K. N., V. G. POULTSIDIS, J. N. E. PAPASPYROS AND V. A. TSIHRINTZIS Simulation of hydrodynamics and nitrogen transformation processes in HSF constructed wetlands and porous media using the advection-dispersion-reaction equation with linear sink-source terms. Ecological Engineering, Sep 2011, 37(9), 1407-1415. MUGA, H. E. AND J. R. MIHELCIC Sustainability of wastewater treatment technologies. Journal of Environmental Management, Aug 2008, 88(3), 437-447. NOWAK, O., A. FRANZ, K. SVARDAL AND V. MULLER Specific organic and nutrient loads in stabilized sludge from municipal treatment plants. Water Science and Technology, 1996, 33(12), 243-250. PASTOR, R., C. BENQLILOU, D. PAZ, G. CARDENAS, et al. Design optimisation of constructed wetlands for wastewater treatment. Resources Conservation and Recycling, Feb 2003, 37(3), 193-204. PIRSING, A. AND U. WIESMANN Dynamic modeling of the ph influence in nitrification of highly concentrated waste-water. Acta Hydrochimica Et Hydrobiologica, Dec 1994, 22(6), 270-279. RANIERI, E., P. VERLICCHI AND T. M. YOUNG Paracetamol removal in subsurface flow constructed wetlands. Journal of Hydrology, Jul 2011, 404(3-4), 130-135. REZAEI, M., E. SANZ, E. RAEISI, C. AYORA, et al. Reactive transport modeling of calcite dissolution in the fresh-salt water mixing zone. Journal of Hydrology, Sep 2005, 311(1-4), 282-298. RODRIGO, A., S. RECOUS, C. NEEL AND B. MARY Modelling temperature and moisture effects on C-N transformations in soils: comparison of nine models. Ecological Modelling, Oct 1997, 102(2-3), 325-339. ROUSSEAU, D. P. L., P. A. VANROLLEGHEM AND N. DE PAUW Model-based design of horizontal subsurface flow constructed treatment wetlands: a review. Water Research, Mar 2004, 38(6), 1484-1493. SAALTINK, M. W., C. AYORA, P. J. STUYFZAND AND H. TIMMER Analysis of a deep well recharge experiment by calibrating a reactive transport model with field data. Journal of Contaminant Hydrology, Aug 2003, 65(1-2), 1-18.
74
SCHWAGER, A. AND M. BOLLER Transport phenomena in intermittent filters. Water Science and Technology, 1997, 35(6), 13-20. SIMUNEK, J., M. T. VAN GENUCHTEN AND M. SEJNA. Modeling subsurface water flow and solute transport with HYDRUS and related numerical software packages. In International Workshop on Numerical Modelling of Hydrodynamic for Water Resources. Zaragoza, SPAIN, 2007, p. 95-114. SKLARZ, M. Y., A. GROSS, M. I. M. SOARES AND A. YAKIREVICH Mathematical model for analysis of recirculating vertical flow constructed wetlands. Water Research, Mar 2010, 44(6), 2010-2020. SODA, S., M. IKE, Y. OGASAWARA, M. YOSHINAKA, et al. Effects of light intensity and water temperature on oxygen release from roots into water lettuce rhizosphere. Water Research, Jan 2007, 41(2), 487-491. SONG, Z. W., Z. P. ZHENG, J. LI, X. F. SUN, et al. Seasonal and annual performance of a full-scale constructed wetland system for sewage treatment in China. Ecological Engineering, Mar 2006, 26(3), 272-282. SPIELES, D. J. AND W. J. MITSCH The effects of season and hydrologic and chemical loading on nitrate retention in constructed wetlands: a comparison of low- and high-nutrient riverine systems. Ecological Engineering, Jan 2000, 14(1-2), 77-91. STEFANAKIS, A. I. AND V. A. TSIHRINTZIS Effects of loading, resting period, temperature, porous media, vegetation and aeration on performance of pilot-scale vertical flow constructed wetlands. Chemical Engineering Journal, Feb 2012, 181, 416-430. STEIN, O. R., J. A. BIEDERMAN, P. B. HOOK AND W. C. ALLEN Plant species and temperature effects on the k-C* first-order model for COD removal in batch-loaded SSF wetlands. Ecological Engineering, Feb 2006, 26(2), 100-112. STOBER, J. T., J. T. OCONNOR AND B. J. BRAZOS Winter and spring evaluations of a wetland for tertiary wastewater treatment. Water Environment Research, Jul-Aug 1997, 69(5), 961-968. STOTTMEISTER, U., A. WIESSNER, P. KUSCHK, U. KAPPELMEYER, et al. Effects of plants and microorganisms in constructed wetlands for wastewater treatment. Biotechnology Advances, Dec 2003, 22(1-2), 93-117. STUMM, W. AND J. J. MORGAN Aquatic chemistry - an introduction emphasizing chemical-equilibria in natural-waters. Current Contents/Agriculture Biology & Environmental Sciences, Oct 1988, (41), 18-18. TANNER, C. C. Plants for constructed wetland treatment systems - A comparison of the growth and nutrient uptake of eight emergent species. Ecological Engineering, Sep 1996, 7(1), 59-83. TOMENKO, V., S. AHMED AND V. POPOV Modelling constructed wetland treatment system performance. Ecological Modelling, Jul 2007, 205(3-4), 355-364. 75
TOSCANO, A., G. LANGERGRABER, S. CONSOLI AND G. L. CIRELLI Modelling pollutant removal in a pilot-scale two-stage subsurface flow constructed wetlands. Ecological Engineering, Feb 2009, 35(2), 281-289. VAN DE MOORTEL, A. M. K., E. MEERS, N. DE PAUW AND F. M. G. TACK Effects of Vegetation, Season and Temperature on the Removal of Pollutants in Experimental Floating Treatment Wetlands. Water Air and Soil Pollution, Oct 2010, 212(1-4), 281-297. VAN DE MOORTEL, A. M. K., D. P. L. ROUSSEAU, F. M. G. TACK AND N. DE PAUW A comparative study of surface and subsurface flow constructed wetlands for treatment of combined sewer overflows: A greenhouse experiment. Ecological Engineering, Feb 2009, 35(2), 175-183. VYMAZAL, J. Types of constructed wetlands for wastewater treatment: Their potential for nutrient removal. edited by J. VYMAZAL. Edtion ed., 2001. 1-93 p. ISBN 90-5782-076-5. VYMAZAL, J. Constructed wetlands for wastewater treatment. Ecological Engineering, Dec 2005, 25(5), 475-477. VYMAZAL, J. The use constructed wetlands with horizontal sub-surface flow for various types of wastewater. Ecological Engineering, Jan 2009, 35(1), 1-17. VYMAZAL, J. Plants used in constructed wetlands with horizontal subsurface flow: a review. Hydrobiologia, Oct 2011, 674(1), 133-156. VYMAZAL, J., J. DUSEK AND J. KVET Nutrient uptake and storage by plants in constructed wetlands with horizontal sub-surface flow: A comparative study. Nutrient Cycling and Retention in Natural and Constructed Wetlands, 1999, 85-100. VYMAZAL, J. AND L. KROPFELOVA Removal of organics in constructed wetlands with horizontal sub-surface flow: A review of the field experience. Science of the Total Environment, Jun 2009, 407(13), 3911-3922. WERNER, T. M. AND R. H. KADLEC Stochastic simulation of partially-mixed, eventdriven treatment wetlands. Ecological Engineering, Feb 2000a, 14(3), 253-267. WERNER, T. M. AND R. H. KADLEC Wetland residence time distribution modeling. 1 Ecological Engineering, Jun 2000b, 15(1-2), 77-90. WOOD, S. L., E. F. WHEELER, R. D. BERGHAGE AND R. E. GRAVES Temperature effects on wastewater nitrate removal in laboratory-scale constructed wetlands. Transactions of the Asae, Jan-Feb 1999, 42(1), 185-190. WYNN, T. M. AND S. K. LIEHR Development of a constructed subsurface-flow wetland simulation model. Ecological Engineering, Feb 2001, 16(4), 519-536. YAMAGUCHI, T., P. MOLDRUP, D. E. ROLSTON, S. ITO, et al. Nitrification in porous media during rapid, unsaturated water flow. Water Research, Mar 1996, 30(3), 531-540.
76
ZHANG, T. C. AND P. L. BISHOP DENSITY, POROSITY, AND PORE STRUCTURE OF BIOFILMS. Water Research, Nov 1994, 28(11), 2267-2277.
Internetové zdroje [1] http://voda.tzb-info.cz/likvidace-odpadnich-vod/7689-korenove-cisticky-odpadnich-vodkcov [2] http://www.voda.gov.cz/portal/cz/ [3] http://kcov.wz.cz/ [4] http://swbiodiversity.org/imglib/seinet/Typhaceae/Typha-latifolia-FL-web-8-.jpg [5 ]http://www.mekl.cz/index.php/korenove-cistirny [6] http://hostetin.veronica.cz
Další zdroje Norma ČSN 75 6402
Zkratky EO: Pro srovnání míry znečištění různých odpadních vod se uţívá tzv. ekvivalentní počet obyvatel (EO). Ekvivalentní počet obyvatel je fiktivní počet obyvatel, kteří by způsobili stejné znečištění , jako je dané znečištění. Základem je populační ekvivalent, coţ je specifická míra znečištění pocházející od jednoho „průměrného“ obyvatele v průměrných podmínkách určité země nebo regionu. BSK: Biochemická spotřeba kyslíku (BSK, angl. BOD – biochemical oxygen demand) je mnoţství kyslíku spotřebovaného mikroorganismy při biochemických pochodech na rozklad organických látek ve vodě při aerobních podmínkách.Vyjádřuje se v jednotkách hmotnostní koncentrace (mg l-1) Slouţí k nepřímému stanovení organických látek, které podléhají biochemickému rozkladu. Nejčastěji se stanovuje hodnota BSK5, tj. biochemická spotřeba kyslíku za 5 dní (inkubace se provádí po dobu 5 dní při teplotě 20 °C za vyloučení přístupu atmosférického kyslíku a světla a při aerobních podmínkách během celé inkubace - nasyceno 9 mg O2 l-1 ) CHSK: Chemická spotřeba kyslíku (CHSK, angl. COD – chemical oxygen demand) je mnoţství kyslíku, které se za přesně vymezených podmínek spotřebuje na oxidaci organických látek ve vodě silným oxidačním činidlem. Hodnota CHSK je mírou celkového obsahu organických látek ve vodě. CHSKMn - oxidační činidlo manganistan draselný (pouţívá se pro povrchové a pitné vody) CHSKCr - oxidační činidlo dichroman draselný (silnější činidlo, pouţívá se především pro odpadní vody)
KČOV: kořenová čistírna odpadních vod 77
