Optimization of Sludge Removal at Görväln Water Treatment Plant

Norrvatten producerar dricksvatten till cirka 600 000 av Stockholms invånare. Råvattnet är ytvatten som kommer från Mälaren. Innan vattnet är klart att distribueras som dricksvatten genomgår det en rad olika processteg varav ett är kemisk fällning följt av sandfiltrering. Ett problem som uppstått är att restflockar från kemfällningen burits med till sandfiltreringen. Detta har lett till att sandfiltren måste rengöras ofta. För att lösa problemet har detta projekt genomförts i syfte att undersöka hur slamuttaget kan optimeras för att undvika restflock. Under projektet har en litteraturstudie gjorts och en metod för att beräkna den teoretiska slamproduktionen har undersökts. Utifrån det har en beräkningsmodell utformats i Excel för att kunna utföra nödvändiga beräkningar för hur slamuttaget skall varieras. När den teoretiska slamproduktionen hade beräknats gjordes försök på Görvälnverket. Försöken gick ut på att reglera slamuttaget utifrån den beräknade mängd slam som bildats och se om detta minskade mängden restflock som bars med till sandfiltreringen. Samt om, och i så fall hur slamuttaget bör optimeras. För att ändra slamuttaget reglerades öppningstiden hos slamventilerna där slammet tas ut. Öppningstiden ställdes in i driftcentralen i en av Norrvattens fem kemfällningslinjer för att sedan jämföras med en annan kemfällningslinje som hölls oförändrad. Efter en vecka jämfördes turbiditeten i de båda kemfällningslinjerna. Turbiditeten användes som parameter för att mäta mängden restflock som finns i vattnet. Resultaten från försöken visade ingen märkbar förbättring med avseende på mängden restflock till följd av ett förändrat slamuttag. Ytterligare undersökningar skulle dock vara nödvändiga då tillräckliga försök ej kunde genomföras under tidsramen för detta projekt. Resultaten beror sannolikt på att det ursprungliga slamuttaget var väl anpassat till slamproduktionen under just den veckan som försöken utfördes. En annan orsak till eventuellt missvisande resultat kan vara att parametern TS % använts på ett felaktigt sätt genom att inte ha ett konstant värde utan ett varierande värde för varje mättillfälle. Utifrån de övriga resultat som presenteras tycks det tidigare slamuttaget som använts hos Norrvatten vara relativt väl anpassat till dagens slamproduktion. Det vore dock rimligt att optimera slamuttaget ytterligare genom att variera det under olika årstider eller tider på dygnet. Ett optimerat slamuttag skulle troligen innebära ekonomiska och miljömässiga besparingar samt potentiellt minska problemet med restflock. Slutsatsen för detta projekt är att ytterligare försök bör genomföras för att avgöra om slamuttaget behövs optimeras. Om det anses nödvändigt skulle de framtagna beräkningsmodellerna kunna användas för att beräkna hur slamuttaget bör varieras och ställas in. Målet att ta fram en beräkningsmodell för den teoretiska slamproduktionen och ett samband för hur slamuttaget kan optimeras i praktiken kan därför anses uppnått.Norrvatten produces drinking water for approximately 600,000 people in the Stockholm area. The raw water is surface water from the lake Mälaren. Before the water is ready to be distributed as drinking water, it undergoes a number of different process steps, one of which is chemical precipitation followed by sand filtration. A problem that has arisen is that residual flocks from the precipitate are carried to the sand filtration. This in turn has resulted in that the sand filters have to be cleaned frequently. In order to solve the problem this project has been carried out to investigate how the sludge removal can be optimized to avoid residual flocks. During the project a literature study was done and a method for calculating theoretical sludge production was investigated. In this work a computational model has been developed in Excel to be able to perform the necessary calculations for how the sludge removal should be varied. Once the theoretical sludge production had been calculated, experiments were made at Görvälnverket. During the experiments the sludge removal was regulated based on the theoretical sludge production in order to see if this reduced the amount of residual flocks carried to the sand filtration. If the amount of residual flocks were reduced, the optimal settings for sludge removal could be applied. To change the amount of removed sludge, the opening time of the sludge valves was regulated. The opening time was changed in the operation center for one of Norrvatten's five chemical precipitation lines and then compared with another chemical precipitation line that was kept unchanged. After one week, the turbidity of the outgoing water was compared between the two precipitation lines. Turbidity was used as a parameter to measure the amount of residual flock in the water. The results showed no noticeable decrease in the amount of residual flock due to a changed sludge removal. However, further investigations would be necessary as sufficient experiments could not be carried out during the time frame of this project. The results are likely due to the fact that the original sludge removal was well adapted to the sludge production during the particular week of the experiments. Another reason for possibly misleading results may be that the percent dry substance DS % was used incorrectly by using a varying value for each measurement as opposed to a constant value. Based on the other results presented, the sludge removal seems to be relatively well adapted to today’s sludge production. However, it would be reasonable to further optimize the sludge removal by varying it during different seasons or times of the day. An optimized sludge removal could potentially mean economic and environmental savings as well as possibly reduce the problem with residual flocks. The conclusion for this project is that further experiments should be made to determine if the sludge removal needs to be optimized. If considered necessary, the models that were constructed during this project could be used to calculate how the sludge removal should be varied and adjusted. The goal of developing a computational model for theoretical sludge production and a relationship between how the sludge removal can be optimized in practice can therefore be considered achieved