印染污泥（TDS）具有产量大、含水率高及成分复杂的特点,导致其传统处理方法应用受阻。以印染污泥焚烧为主的热处理技术,并同时进行热能回收及燃烧灰渣资源化利用,逐渐显示出其巨大的发展潜力和应用前景。由于印染污泥含水率高,单独燃烧能源浪费严重且焚烧过程不稳定,采用掺烧技术可以解决这些难题。然而,焚烧过程中重金属等毒害元素的大量排放限制了印染污泥焚烧技术的规模化推广。同时,深度脱水印染污泥中残留的调理剂对其焚烧过程重金属的迁移行为影响显著,而有关此类研究缺乏。在此背景下,本文深入探究印染污泥的掺烧性能以及调理剂CaO对重金属迁移及酸性气体排放的影响。研究工作如下:（1）利用热重红外联用技术（TG-FTIR）考察了印染污泥（TDS）、柚子皮（PP）及其混合样（TP）在不同升温速率、不同混合比条件下的燃烧特性。结果表明:印染污泥主要分为4个燃烧阶段,柚子皮有3个燃烧阶段,添加柚子皮有利于改善污泥的燃烧特性。印染污泥和柚子皮混燃过程中存在交互作用。相比单一样品,混合物70%TDS+30%PP（TP73）中CO2、H2O和轻质有机挥发物的排放较少。采用Flynn-Wall-Ozawa（FWO）和Kissinger-Akahira-Sunose（KAS）法计算得到样品的表观活化能（Ea）,以FWO法为例,TDS、PP和TP73的Ea值分别为59.7～122.2 k J·mol-1、84.4～243.5 k J·mol-1和94.3～142.1 k J·mol-1。（2）利用热重分析、人工神经网络建模和主成分分析（PCA）考察了不同燃烧气氛（N2/O2和O2/CO2）条件下印染污泥（TDS）与柚子皮（PP）的燃烧特性,结果表明:提高O2浓度和柚子皮掺烧比例均有利于改善印染污泥的富氧燃烧性能。采用PCA降低热重曲线的维数并确定主要燃烧反应,印染污泥与柚子皮的交互作用主要发生在490～600℃,改善了残留物质的燃烧性能。与径向基函数神经网络相比,贝叶斯正则化神经网络模型具有更精确可靠的预测能力,适用于预测O2/CO2气氛中样品的混燃热重曲线。在30%O2/70%CO2气氛下获得混合样TP73的最低表观活化能(FWO法:Ea=155.4k J·mol-1;KAS法:Ea=153.2k J·mol-1)。（3）利用热重分析仪和管式炉模拟印染污泥焚烧,考察了不同温度和CaO添加比例条件下印染污泥焚烧重金属的迁移行为及气体排放特性。结果表明:CaO调理后印染污泥的燃烧性能得到改善,其中10%CaO调理下印染污泥的燃烧性能最好。CaO与矿物质的含量变化对各种重金属的挥发行为产生不同的影响,CaO调理后,Cu、Zn、As和Pb的残留特性增强,Cr、Mn和Cd的残留特性没有显著变化,而Ni的挥发性增强;CaO调理后,Cu的形态稳定性增强,而Cr、Cd和As的形态均向不稳定态转化。随着燃烧温度的升高,Zn和Pb的挥发性增强,Cr、Mn、Ni、Cu、Zn和Cd的化学形态均向稳定的残渣态转化,而As和Pb的形态稳定性变差。CaO调理剂可以有效减少印染污泥焚烧过程中污染性气体（HCN、NO、NO2、COS、SO2、CS2和SO3）的排放。