废水可生化性是废水生化系统中工艺优化的重要参数,而B/C法在测定过程中往往会将废水稀释较大倍数,在实际工程应用中常常会出现偏差,因此,寻找一种能与实际生化系统具有较高模拟度的废水可生化性的评价方法具有十分重要的意义。本论文以模拟实际生化处理池的装置和生化微反应器为研究平台,以实际制药废水为研究对象,以微生物的生化呼吸曲线为研究基础,提出了一种新的废水可生化性的检测方法,并将测定的指标定义为生化呼吸指数(Ks),同时将该指数应用于SBR工艺的优化研究中,研究结果如下:1、在相同HRT的情况下,废水COD去除率的高低与废水的Ks值呈对应关系;特殊菌种在很大程度上可以明显改变废水的Ks值;同一种废水在不同的生化体系中也可以具有不同的Ks;随着生化体系中SS浓度的增加,废水的Ks指数也逐渐上升;2、本文提出的Ks值与常用的B/C值相比,不仅能反映出实际生化体系中废水的可生化性,还能够反映出废水的可生化程度,参考实际生化体系中COD容积负荷的指标,我们发现当COD容积负荷为0.2 Kg/(m3·d)时,生化呼吸指数Ks为5.0,因此,本文将Ks=5.0作为评价废水可生化性的临界值,当Ks<5.0时,表明这种废水的可生化性较差,当Ks≥5.0时,表明这种废水的可生化性较好,且Ks值越大,可生化程度越高。3、通过对SBR生化工艺中各参数的研究发现,Ks指数主要与缺氧段和好氧段的时间分配、溶解氧、进水COD、SS有关:(1)SBR生化工艺中各时段Ks指数总体上呈先下降再上升的趋势,这是微生物在不同溶解氧环境下进行不同分解作用的缘故。(2)以HRT=6 h的SBR工艺为例,Ks指数的优化结果表明,最佳工艺条件为:缺氧段HRT=2 h,好氧段HRT=4 h,好氧段溶解氧为4 mg/L-6 mg/L范围内,进水COD浓度为8000 mg/L,SS为8800 mg/L时,COD容积负荷可以达到1.6 Kg/(m3·d)。4、本文在大量数据的基础上建立了SBR工艺基于RBF人工神经网络的数学模型,通过仿真实验表明,神经网络训练步数为17785时,样本训练成功,此时R2为0.98124,说明模型拟合效果较好;预测值与真实值的平均相对误差在5%左右,表明该模型可以较为准确的预测SBR生化工艺的COD容积负荷和各时段的Ks总和,从而实现对SBR生化工艺的优化。