化学强化一级处理通过向污水中投加混凝剂能有效的去除水中的污染物质,也可以通过化学强化一级处理减轻二级处理负荷,提高处理效果。近年来,化学强化一级处理技术已逐渐引起水处理界的重视,成为新的研究热点。混凝强化一级处理发展迅速,但投药量的确定以及混凝污泥的处理与处置问题是阻碍其推广的障碍。FeCl3因为其低廉的价格和良好的效果,被广泛应用到污水的强化一级处理中。基于FeCl3处理城市生活污水的机理,本课题通过实验室的烧杯试验,研究了FeCl3在污水处理中的预处理效果,最佳投药量,并对比分析了铁盐混凝污泥和生物污泥的厌氧消化性能,研究了铁盐污泥的厌氧处理效果。FeCl3的混凝对磷的去除效果表明,当铁盐投加量较高时,搅拌强度对磷的去除影响不大；pH6-8的范围内具有较好的除磷效果；PAM对磷的去除有帮助,但是并不明显,综合经济的考虑,PAM并不适于大量投加。对铁盐除磷的沉淀物进行分析XRD分析,结果表明,当Fe：P较高时(例如2.0,2.5),沉淀物主要以羟基磷酸铁和FeOOH(s)存在；当Fe：P较低时,主要存在沉淀物主要以FePO4为主。沉淀物的能谱的分析表明当高剂量铁盐投加时铁和磷的摩尔比远高于1时,产生了铁盐的浪费现象。针对铁盐预处理的过程,建立一个神经网络,可以根据控制出水的程度,方便的调节投药量,实现水质达标的同时,减小总运行费用,为铁盐的化学强化一级处理的实时只能控制提供了一个可行的思路。建立的3层BP神经网络,隐含层数分别为5-14,训练误差选为0.001,网络的最大训练步骤为1000,学习速率选为0.1。最终选择隐含层数为12的BP神经网络,训练误差为0.0092。训练好的神经网络具有良好的预测效果,SS去除率预测值与实际值的平均相对误差为11.2%,COD平均相对误差为8.39%,TP和P043-的平均相对误差分别为9.92%和8.99%。针对特定的污水,利用训练好的模型,可以方便的根据去除目的选择铁盐的投加量。通过厌氧续批试验,对比分析含铁混凝污泥和生物污泥的厌氧消化性能,研究结果表明,混凝污泥和生物污泥均能产生良好的消化效果,产生具有热电联产价值的沼气,VS降解率分别达到了26%和29%,经过消化后的污泥VS、粒度下降趋势明显,有利于后续处理。研究中发现铁污泥的沼气积累速率较慢,这是因为铁盐投加,形成的絮体包裹了部分有机物,使得在同样负荷条件下,厌氧消化初期产气量比生物污泥要少。