一家乙烯生产厂寻求改进废水处理工艺的性能和监测。来自生产设备的废水在提升站汇合之后，流进均质池（EQ池）。在废水进入“溶气气浮（DAF，Dissolved Air Floatation）”系统之前，操作人员向水中添加处理化学品，调整水的pH值。处理后的水被送到生物处理系统进一步处理，然后被澄清、排放。
工厂每天要在排放口取样，用生物化学需氧量（BOD，Biochemical Oxygen Demand）进行分析。BOD和水的其它测量数据用于合规测试，计算出工厂排放的有机物总量。然而工厂无法使用报告为“未检出（ND，Non-Detect）”结果的低BOD值。另一个难题是BOD分析要求5天的报告时间，这一时间滞后使BOD分析无法实际应用于处理工艺的监测和优化。
工厂采用分析监测方案来优化水处理工艺，以减少有机物排放量。虽然BOD分析对时间的要求使得该分析法失去实际应用价值，但可以利用BOD和TOC之间的关系在每个取样点建立两者的相关性。用这些相关系数进行总有机碳（TOC，Total Organic Carbon）分析，报告近乎实时的监测数据，在几分钟内即可预测出“相关生化需氧量（BODC，Biochemical Oxygen Demand-Correlated）”数据。
工厂选择3个取样点来决定过程操作，并比较TOC和BOD数据（见表1）。
取样点位置 | 过程操作 |
提升站 | 流向均质池，调整pH值 |
最终澄清池 | 降低总悬浮固体（TSS） |
深度处理池 | 无 |
表1：废水取样点
由于BOD分析数据是非线性的，因此要求分别导出BOD和TOC样品在每个取样点的相关系数。
每天多次取样，能够提高相关性的准确度。在此次研究中，工厂监测3个测试点，在2周内共提取7份样品。
第一个取样点位于提升站之后和均质池之前，所取样品来自稳定的进水。测量数据如表2所列。
稳定的进水 | |||
TOC | BOD | BODC | |
5月30日 | 44.7 | 90.5 | 109.07 |
5月31日 | 50.7 | 124 | 118.54 |
6月1日 | 45.3 | 104.4 | 110.02 |
6月6日 | 40.7 | 84.8 | 102.76 |
6月7日 | 25 | 101 | 77.99 |
6月8日 | 24.9 | 82.4 | 77.83 |
6月13日 | 93.4 | 195 | 185.91 |
表2：均质池进水数据
任何明显的异常值都被前后BOD的平均值所代替，从而将相关系数从0.675提高到0.923。对于废水来说，高于0.5的相关系数都可用。表2中的BODC值是用实测BOD和TOC值之间的关系计算出的BOD值。
BOD / TOC 相关性
图1：均质池进水的 BOD 和 TOC 相关性
进水的BOD和TOC的相关性非常可靠，因此可以用TOC来替代BOD（见图1）。
最终澄清池出水处的第2个取样点的测量结果显示，如果浓度过低，就无法确定BOD值（见表3）。
出水处 | ||
TOC | BOD | |
5月30日 | 5.97 | 3.79 |
5月31日 | 6.85 | 3.39 |
6月1日 | 8.19 | 3.95 |
6月6日 | 1.08 | 未检出 |
6月7日 | 7.33 | 3.83 |
6月8日 | 7.7 | 未检出 |
6月12日 | 6.76 | 4.23 |
表3：最终澄清池数据
虽然用TOC分析法测得的碳量变化了8倍，但BOD的灵敏度仍达不到定量数据的要求。表3中的BOD数据显示，在7个样品中，有2个样品无法被定量，被报告为“未检出”。其它5个BOD样品之间的数据偏差在+/-4%以内，在统计上难以进行区分。出水的BOD只能用于进行合格/不合格测试。
深度处理池的BOD数据（见表4）均被报告为“未检出”，因此无法建立同TOC的相关性。尽管BOD被报告为“未检出”，但TOC数据仍是准确的、精确的、线性的。
深度处理池 | ||
TOC | BOD | |
5月30日 | 6.94 | 未检出 |
5月31日 | 7.57 | 未检出 |
6月1日 | 8.45 | 未检出 |
6月6日 | 7.85 | 未检出 |
6月7日 | 6.72 | 未检出 |
6月8日 | 6.11 | 未检出 |
6月12日 | 6.79 | 未检出 |
表4：深度处理池数据
这家乙烯生产厂成功地用TOC分析法来监测废水处理工艺。他们得到的进水相关系数非常可靠，因此可以用近乎实时的TOC分析法代替常用的5日BOD测试法。
有机碳测量结果是最可信的废水排放数据。TOC分析法能够直接测量出水中的低ppm有机碳，因此是更可靠的监测和优化工具。操作人员可以根据实时数据对可能出现的问题做出快速反应，及时采取纠正措施。
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