用于处理复杂纺织废水的集成式混凝-浮选-纳滤（iCFN）工艺

时间：2026年5月15日

来源：Separation and Purification Technology

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中国南京工业大学化学工程学院，国家特种分离膜工程研究中心，材料导向化学工程国家重点实验室，南京211816

摘要

像含有纺织助剂、染料和无机盐的纺织废水这样的复杂工业废水通常需要多步骤的处理过程，这会导致处理流程较长且分离效率降低。为此，我们开发了一种高度集成的混凝-浮选-中空纤维纳滤（iCFN）工艺。通过将微气泡浮选与混凝形成的絮体结合，iCFN系统能够将污染物富集到泡沫相中，并通过提高选择性和减少膜污染来增强纳滤性能。系统研究了混凝剂用量和溶解空气压力对膜选择性、污染动态、污染组成和泡沫特性的影响。浮选泡沫中的污染物浓度显著增加。基于絮体粒径分布和ζ电位的机理分析表明，调节絮体表面电荷可以控制污染物在膜和泡沫相之间的分配。纳滤通量（J/J₀）从0.5提高到0.8，同时不可逆污染阻力显著降低。在优化条件下，染料去除率从<70%提高到>99%，而盐的去除率保持在较低水平（<10%），盐/染料的选择性提高了80多倍。这些研究为iCFN工艺的实际应用提供了理论基础。所开发的iCFN工艺为高效处理复杂工业废水提供了新的思路。

引言

全球纺织制造业每年消耗约930亿立方米的水[1] [2]。同时，纺织工业产生的废水中含有大量的染料、纺织助剂和无机盐。这类废水通常具有高化学需氧量（COD）、高氨氮含量和低生物降解性，对水生和陆地生态系统具有显著毒性[3] [4]。有效处理这类废水不仅可以减少淡水消耗，还能实现资源回收，从而提高纺织厂的经济可行性[5] [6] [7]。

由于纺织印染过程涉及多步骤处理和多种化学品的使用，产生的废水中含有复杂的污染物。整个纺织过程包括纱线制备、织物生产、湿加工和服装制造。大部分纺织废水来自湿加工环节[8]，主要包括退浆、精练、漂白、丝光、染色和整理等工序。例如，丝光工艺需要大量碱；染色过程中使用染料和平整剂（常见的纺织助剂）以及无机盐；整理过程中则使用表面活性剂、碱、树脂和其他添加剂。这些不同阶段的废水通常在输送到集中处理设施之前会混合[3] [4] [9] [10]。由于污染物具有不同的物理化学性质，因此处理纺织废水具有很大挑战性。许多研究人员致力于研究多种分离工艺以应对废水中的多种污染物[4] [11] [12] [13] [14] [15]。

混凝、浮选和膜分离通常依次结合使用，每种工艺针对特定类型的污染物[9] [16] [17] [18] [19] [20] [21]。Wang等人[22]采用混凝、生物处理和浮选相结合的方法处理纺织废水。虽然混凝和浮选能有效降低污染物浓度，但残留污染物仍需进一步处理。由于膜分离精度高[23] [24] [25] [26]，常将其作为精处理步骤来去除这些残留物。Chen等人[27]直接将浸没式纳滤应用于原始纺织废水，实现了COD的显著降低。Chang等人[28]开发了混凝-超滤-纳滤（NF）工艺，并证明混凝可以同时减少超滤和纳滤膜的污染。Habis等人[29]采用浮选-纳滤系统显著降低了废水中的污染物浓度，使出水质量适合农业再利用。

尽管顺序排列的处理单元便于独立优化参数，但它们之间的复杂相互依赖性往往会导致分离效率下降。例如，Yu等人[30]发现，在膜过滤前通过沉淀去除较大絮体会在膜表面形成更致密、更难清除的沉淀层。Shen等人[31]进一步发现，较小絮体在膜附着时所需的能量更低，从而降低了污染速率。这些研究表明，尽管混凝能将悬浮颗粒聚集成可沉淀的絮体（有利于减少污染），但未能沉淀的细小絮体仍可能形成致密的沉淀层，增加水力阻力。此外，Zhai等人[32]分析了一种混凝-浮选-微滤（MF）工艺，发现虽然溶解空气浮选比重力沉淀更快地去除絮体，但气泡引起的湍流会将絮体破碎成更细小的颗粒，加剧下游膜的污染。这些发现表明，传统的顺序处理流程存在处理流程长和分离效率低的问题，例如前一步骤产生的残留絮体会影响后续膜的性能。

在这项工作中，我们首次提出了一种高度集成的混凝-浮选-中空纤维纳滤（iCFN）工艺，将这三个步骤结合为一个具有协同增效作用的单一过程。通过阐明其背后的耦合机制，iCFN系统不仅缩短了处理流程，还显著提高了纳滤膜对盐和染料的选择性，同时有效减少了膜污染——从而实现了污染物浓度、分离和污染控制的同步处理。在溶解空气浮选环境中，水解后的混凝剂生成的絮体具有很强的吸附能力和表面电荷，改变了溶液中污染物的大小和电学性质。因此，污染物优先被截留在膜表面形成可去除的沉淀层，而不是渗透到膜孔中形成不可逆污染。此外，浮选过程中产生的大量微气泡能有效清除表面活性物质和絮体，降低膜附近的污染物浓度，进一步减轻污染。通过优化操作参数，iCFN系统的盐/染料选择性比直接纳滤提高了80多倍。这种协同集成显著简化了处理流程，提高了整体效率，并展示了在工业规模应用中的巨大潜力。