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碳源强化下的硫自养/异养反硝化协同作用

王巧茹, 史旋, 宋伟, 张小磊, 李继. 碳源强化下的硫自养/异养反硝化协同作用[J]. 环境工程学报, 2019, 13(11): 2593-2600. doi: 10.12030/j.cjee.201812042
引用本文: 王巧茹, 史旋, 宋伟, 张小磊, 李继. 碳源强化下的硫自养/异养反硝化协同作用[J]. 环境工程学报, 2019, 13(11): 2593-2600. doi: 10.12030/j.cjee.201812042
WANG Qiaoru, SHI Xuan, SONG Wei, ZHANG Xiaolei, LI Ji. Synergistic analysis of sulfur autotrophic/heterotrophic denitrification under carbon source enhancement[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2019, 13(11): 2593-2600. doi: 10.12030/j.cjee.201812042
Citation: WANG Qiaoru, SHI Xuan, SONG Wei, ZHANG Xiaolei, LI Ji. Synergistic analysis of sulfur autotrophic/heterotrophic denitrification under carbon source enhancement[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2019, 13(11): 2593-2600. doi: 10.12030/j.cjee.201812042

碳源强化下的硫自养/异养反硝化协同作用

    作者简介: 王巧茹(1994—),女,硕士研究生。研究方向:水污染控制。E-mail:1152613092@qq.com
    通讯作者: 李继(1973—),男,博士,教授。研究方向:城市污水深度除磷脱氮等。E-mail:liji99@foxmail.com
  • 中图分类号: X522

Synergistic analysis of sulfur autotrophic/heterotrophic denitrification under carbon source enhancement

    Corresponding author: LI Ji, liji99@foxmail.com
  • 摘要: 为强化硫自养反硝化过程,通过向连续稳定运行的硫自养反硝化反应器内投加少量碳源以进行强化,乙酸钠投加量分别为5.99、11.98、23.96 mg·L−1。分析投加前后反应器内硝氮、COD、硫酸根和耗碱量的变化;研究了碳源强化下硫自养反硝化运行效能及反应机理。结果表明,投加少量碳源可增强自养反硝化过程硝氮的去除效果;在3种碳源投加量条件下,COD的利用率均大于85%,但硫酸盐生成量并未减少;在5.99 mg·L−1碳源投加量下,系统实际耗碱量大于以硫酸根和COD计的理论耗碱量,而在11.98 mg·L−1和23.96 mg·L−1投加量下,实际耗碱量均介于2种理论值之间。在投加少量碳源后,自养反硝化脱氮效果明显提高,异养反硝化趋势随着碳源投加量的增加而增加。
  • 近几年,臭氧(O3)已成为影响我国环境空气质量的重要因素,其中京津冀及周边地区、长三角地区以O3为首要污染物的超标天数占比已经超过PM2.5[1-3]。研究表明,挥发性有机物(VOCs)可在紫外线照射下与氮氧化物(NOx)发生光化学反应,产生光化学烟雾,光化学烟雾的主要成分为O3[4-5]。因此,作为O3重要前体物的VOCs到研究学者的广泛关注。

    VOCs种类繁多,不同种类的VOCs化学反应活性也不相同,研究VOCs的组成和来源特征对控制O3污染和揭示复合型大气污染的形成都具有重要意义[6]。目前国内关于VOCs的监测和研究主要集中在长江三角洲[7-8]、珠江三角洲[9-10]和京津冀[11-12]等地区。山东半岛相关的研究较少,刘泽常等[13]研究表明,济南市区VOCs的优势组分为C3—C5的烷烃、丙烯、顺-2-丁烯、间/对二甲苯和甲苯等,主要来源为汽车尾气、工业源和燃烧源。薛莲等[14]发现青岛市大气VOCs中烯烃对臭氧的生成贡献远高于烷烃和芳香烃。张桢超[15]发现威海市大气中,C2—C4烯烃类、烷烃类和苯系物对臭氧的生成贡献率较高,VOCs主要来源于机动车排放、工艺过程和溶剂使用。

    泰安市地处山东省中部的泰山南麓,三面环山,属于内陆中小型城市。2016—2017年,泰安市O3最大8 h平均浓度分别为197 μg·m−3和210 μg·m−3,在全省分别排名第二位和第一位。臭氧已成为泰安市夏、秋季节环境空气的首要污染物[16]。了解臭氧前体物VOCs的污染现状及来源对泰安市采取适当措施改善空气质量具有重要意义。

    本研究在泰安市城区建立一个观测站点,采用在线观测法,连续对站点大气中的VOCs进行监测,分析其浓度特征,并利用特征比值和模型分析对VOCs进行来源解析,同时评估其臭氧生成潜势,以期为泰安市大气环境VOCs和O3污染管控提供科学支撑。

    本次观测时间为2018年6月1日—7月11日,可以反应泰安市夏季大气中VOCs的污染特点。监测地点位于泰安市泰山区的山东电力高等专科学校校院内(36.18°N,117.11°E),该观测点是泰安市的国控监测点,周边紧邻交通干线,同时分布着农贸市场、工业区、商业区和居民区,是典型的城市中心站点,观测点位置如图1所示。

    图 1  监测点位图
    Figure 1.  Location of the monitoring site

    NMHCs的观测采用由中国科学院生态环境研究中心自主研发的GC-FID-VOCs在线监测仪24 h连续监测,采样时间分辨率为1 h,毛细管色谱柱型号为OV-1(30 m 柱长× 0.32 mm直径 × 1.0 μm厚度);采样时,通过采样泵以50 mL·min−1的流速将环境气体浓缩至温度为−80 ℃的吸附管中,然后升温加热至100 ℃进行热脱附,保持6 min;同时以5 mL·min−1的N2流速将解吸的样品吹入GC毛细管色谱柱中进行分离,此时将吸附管的温度升高至220 ℃,以60 mL·min−1反吹10 min以清除残留;色谱柱的程序升温如下:初始温度为−60 ℃,保持3 min;以12 ℃·min−1升温至−20 ℃;以6 ℃·min−1升温至30 ℃;以10 ℃·min−1升温至170 ℃,保持2 min;FID检测器的温度为250 ℃,仪器共检测到51种物质,其中包含27种烷烃、9种烯烃和15种芳香烃[16]。醛酮类化合物(OVOCs)的观测采用涂有2,4-二硝基苯肼(DNPH)衍生化试剂的硅胶小柱采集,每2 h采集1个样品,并采用高效液相色谱(HPLC)方法检测,共检测出15种OVOCs。

    为了保证观测数据的有效性和可靠性,GC-FID-VOCs在线监测仪每2 d采用美国环保署认可的Linde SPECTRA Environmental Gases标准气体进行5点校准,校准时相关系数均在0.992—0.995;同时,为了避免一些高反应性的VOCs物种的氧化损失,在采样吸附管的前端连接填充亚硫酸钠的捕集器,用于去除空气中的氧化剂,每2 d更换1次亚硫酸钠捕集器;高效液相色谱每2 d进行曲线校准,每20个样品分析一次校准曲线中间浓度点,每个目标化合物的测定结果与初始浓度值相对偏差≤30%[16-17]。除VOCs的观测外,同时观测环境空气中的CO、SO2和NOx等参数,监测仪器均采用赛默飞世尔科技公司i系列的自动连续检测仪。

    不同城市中大气VOCs的来源各异,VOCs中各组分的浓度水平和化学活性也不同,对大气O3生成的贡献也有差异。臭氧生成潜势(OFP)是用最大增量反应活性方法评估挥发性有机化合物的光化学反应性,并估算臭氧形成过程中单个有机化合物的贡献率[18],计算公式为:

    OFPi=[VOCSi]×MIRi (1)

    式中,OFPi为第i个VOCs物种的臭氧生成潜势,μg·m−3;[VOCsi]表示物种i的环境质量浓度,μg·m−3;MIRi为VOCs第i个物种最大增量反应中臭氧生成系数,可在文献[19]中查出。

    正交矩阵因子分析模型(positive matrix factorization,PMF)作为受体模型,根据长时间序列的受体化学组分数据集进行VOCs来源解析[20]。PMF计算过程中的基本公式为:

    Xij=pk=1gikfkj+eij (2)

    式中,Xij为样本i中污染物j的浓度,×10−9p表示污染源的数量;gik为第k个来源对第i个因子的贡献量,%;fkj为第k个源中第j个组分的分布占比,%;eij为样本残差。PMF模型主要是将目标函数Q最小化[21-22],目标函数Q定义为:

    Q=ni=1mj=1(eijuij)2 (3)

    式中,n为样本个数,m为物种个数;uij表示样本中物种的不确定性。根据PMF5.0指导方法要求,不确定度的计算公式为:

    unc.={(C×RSD)2+(0.5×MDL)2(C>MDL)56MDL(CMDL) (4)

    式中,unc. 表示样本中物种的不确定度;C表示样本中物种的浓度;RSD表示相对标准偏差;MDL表示检出限。

    观测期间采样频率为1 h,VOCs浓度平均值为(16.57±7.99)×10−9(体积分数)。由表1可知,观测期间VOCs浓度水平最高的物种是甲醛(3.18±2.09)×10−9和丙酮(2.02±1.27)×10−9,其次为丙烷(1.71±1.41)×10−9、乙醛(1.39±0.61)×10−9和丁烷(0.92±0.88)×10−9。由图2可以看出,整个监测期间VOCs四大组分浓度顺序依次为:OVOCs(41.9%)> 烷烃(30.8%)> 芳香烃(19.5%) > 烯烃(7.8%)。

    表 1  观测期间主要VOCs物种的浓度和OFP值
    Table 1.  Concentrations and OFP of main VOCs species during the observation period
    序号Serial number平均浓度Average concentration臭氧生成潜势OFP
    组分Species数值(×10−9)Value组分Species数值/(μg·m−3)Value
    1 甲醛 3.18±2.09 甲醛 40.34±26.52
    2 丙酮 2.02±1.27 间/对-二甲苯 20.51±14.96
    3 丙烷 1.71±1.41 乙醛 17.87±7.90
    4 乙醛 1.39±0.61 异戊二烯 15.44±14.10
    5 丁烷 0.92±0.88 间二乙基苯 14.59±11.71
    6 甲苯 0.88±0.67 甲苯 14.52±10.96
    7 异戊烷 0.81±0.43 戊醛 12.10±8.01
    8 苯乙烯 0.72±1.13 正戊烯 11.90±7.36
    9 戊醛 0.62±0.41 丁醛 10.74±2.46
    10 0.60±0.39 间-甲基苯甲醛 10.01±7.20
    11 丁醛 0.56±0.13 邻-二甲苯 8.54±8.36
    12 正戊烯 0.53±0.33 1,2,4-三甲基苯 7.86±4.77
    13 异丁烷 0.50±0.44 1,3,5-三甲基苯 7.77±6.62
    14 异戊二烯 0.48±0.44 对二乙基苯 7.76±5.27
    15 丁烯醛 0.47±0.33 反-2-戊烯 6.15±3.47
    16 乙苯 0.33±0.30 丙烯 5.83±5.59
    17 十二烷 0.32±0.13 苯乙烯 5.77±9.12
    18 戊烷 0.31±0.27 顺-2-丁烯 5.62±3.80
    19 间/对-二甲苯 0.28±0.20 苯甲醛 5.28±2.75
    20 丙醛 0.27±0.14 丙醛 5.02±2.57
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    图 2  VOCs各组分浓度占比
    Figure 2.  Concentration ratio of VOCs components

    由于VOCs来源的不同和化学活性的差异,导致VOCs组分浓度的日变化特征也不同,分析VOCs浓度日变化特征是探讨其来源的重要手段之一。图3给出了观测站点大气中烷烃、烯烃、芳香烃和OVOCs的日变化趋势。烷烃、芳香烃和OVOCs日变化趋势较为一致,整体呈现夜间高白天低的变化特征;因为早晚存在较强的人类活动,如城市地区机动车尾气排放等,同时早晚大气较稳定,不利于VOCs的扩散;中午及下午对流强,边界层抬升,有利于污染物的扩散,同时中午和下午太阳辐射强,大气光化学反应活性剧烈,也会消耗一定量的VOCs,造成大气中VOCs的浓度下降。然而,烯烃在白天出现了显著抬升的变化特征,这主要是来自于植物活动排放异戊二烯的重要贡献[23-24],在白天随着太阳辐射的增强,异戊二烯排放量明显增加,在午后达到峰值,16:00以后由于植物活性等影响,其浓度快速下降。

    图 3  VOCs各组分日变化特征
    Figure 3.  Daily variation characteristics of VOCs components

    对于烷烃,由于观测站点靠近蔬菜批发市场,运输车辆工作较早,受交通早高峰影响,在06:00出现峰值,随后太阳辐射增强,光化学反应消耗增加,浓度逐渐降低,在17:00以后,光化学反应消耗停止并随着市内交通晚高峰到来,污染物的浓度逐渐积累。芳香烃和OVOCs相对于烷烃和烯烃峰型规律没那么明显,芳香烃在中午出现了浓度升高的趋势,说明芳香烃类除来源于机动车排放外,还受溶剂挥发和化工企业排放的影响;OVOCs夜晚浓度较高,日出后出现微弱下降,随后缓慢抬升,在正午12:00左右发生快速下降达到最低,而后又快速抬升一直维持到深夜,说明除来自一次排放外,二次贡献生成和区域气象因素对其也有重要影响。

    环境空气中VOCs组分的化学反应活性不同,对O3的形成影响也不同,识别对大气O3贡献较大VOCs物种,对于制定有效的减排控制措施意义重大[25]。由表1可知,观测点观测期间甲醛(40.34±26.52) μg·m−3、间/对-二甲苯(20.51±14.96) μg·m−3、乙醛(17.87±7.90) μg·m−3、异戊二烯(15.44±14.10) μg·m−3和间二乙基苯(14.59±11.71) μg·m−3是OFP值最高的5种VOCs物种。由图4可知,观测期间大气VOCs四大类别对OFP贡献率顺序为:芳香烃(35.6%) > OVOCs(35.5%) > 烯烃(18.5%) > 烷烃(10.5%)。烷烃化合物VOCs浓度占比最高,但化学反应活性低,故对OFP的贡献较小[26-27];烯烃中异戊二烯的浓度水平较高,且所含的碳碳双键化学反应活性强,对OFP的贡献较大,异戊二烯主要来源于植物活动排放,说明植物源对大气中O3的生成有重要贡献[20];芳香烃和OVOCs浓度水平和臭氧生成潜势都较高,因此,控制芳香烃和OVOCs的排放是未来控制泰安市臭氧污染的关键。

    图 4  VOCs各组分对OFP的贡献
    Figure 4.  Contribution of VOCs components to OFP

    VOCs组分中,与·OH具有相似反应速率的的特征污染物之间的比值,可以反映其来源特征。戊烷在环境中主要来源于机动车尾气、天然气排放、燃料和液体汽油挥发,正戊烷(n-pentane)和异戊烷(i-pentane)具有相似的物理和化学性质,异戊烷/正戊烷的值可以初步判断其来源,当比值范围为0.82—0.89时,来源为天然气排放,比值范围为2.20—3.80时,来源为机动车尾气,比值范围在1.50—3.00时为液态汽油排放,比值范围在1.80—4.60时为燃料挥发,比值范围大于4.60时为其他源[28]图5(a)分别给出了异戊烷/正戊烷不同的比值线,可知观测点异戊烷和正戊烷的比值大部分分布在1.80—4.60之间,表明机动车尾气、液态汽油排放和燃料挥发都对其有贡献作用,而天然气排放对戊烷的来源贡献较少,其它源对其来源也有贡献。利用特征比值法分析可以看出异戊烷和正戊烷的比值较为分散,异戊烷和正戊烷的来源复杂,并不是单一来源,特征比值法无法很好的解析其来源。

    图 5  典型物种特征比值
    Figure 5.  Characteristic ratios of typical species

    芳香烃是泰安市大气VOCs中对O3生成贡献最大的物种,苯(benzene)与甲苯(toluene)的比值(B/T)常用来判断芳香烃在环境中的来源,当苯/甲苯值不大于0.20时,判断其来源为工业溶剂,机动车尾气源为0.50—0.60,燃煤源为1.50—2.20,生物质燃烧源比值约为2.50[29]。由图5(b)分别给出了苯/甲苯的不同比值线,可以看出苯和甲苯比值分布在0.20—2.20之间,表明机动车尾气和燃煤源对其有贡献作用,经线性拟合的比值为0.56,与机动车尾气排放比值相近,进一步表明机动车尾气排放对观测点大气VOCs和O3有重要贡献。B/T的值不只受到其来源的影响,还受到大气氧化性的影响,甲苯的光化学反应活性要大于苯,B/T的值相较于异戊烷/正戊烷也更为分散;另一方面B/T的值受风向影响较大,西南风向上有较高的甲苯浓度,表明污染物传输对其比值有影响。

    综上,观测点位于城市中心点,VOCs的来源更为复杂,特征污染物的比值范围较为分散,简单的特征比值法无法准确的解析出污染物的来源,需要与PMF模型解析的结果进行相互印证。

    针对观测点的VOCs数据,选取了来源指示性强和监测数据相对完整VOCs物种输入到PMF模型中,同时将观测的CO、NOx和SO2数据纳入计算,帮助识别排放源,最终共识别出6类因子,各类因子的源成分谱特征如图6所示。

    图 6  观测期间大气VOCs源成分谱图
    Figure 6.  Source composition spectrum of VOCs species during observation period

    第一类因子中甲醛、乙醛和丙酮等OVOCs所占的百分比较高,因此将此类因子归为OVOCs源。第二类因子中,C2—C4烯烃和烷烃为优势组分,C2—C4烯烃和烷烃是LPG和溶剂挥发的关键物种[12,30],因此,将此类因子归为LPG和溶剂挥发源。第三类因子具有高组分的CO和苯,工业燃烧过程中可排放大量的CO,苯也是工业燃烧过程中重要的特征指示物[31],故将此类因子归为工业排放。第四类因子具有高组分的SO2,电厂可排放大量的SO2,因此,将此类因子归为电厂排放。第五类因子的优势组分为苯系物和烷烃,根据之前特征比值分析出异戊烷、正戊烷、苯和甲苯的主要来源都有机动车尾气排放,且C8—C10烷烃是柴油发动机排放尾气的标志[32],因此,将此类因子归为包括汽油车与柴油车的机动车尾气排放。第六类因子的优势组分为异戊二烯,城市中的异戊二烯大部分来源于植物活动排放,另外机动车尾气也会排放一部分排放,但该因子中与机动车尾气相关的其它VOCs物种贡献率都不高,因此将此类因子定义为植物排放源。

    图7为PMF解析出6类VOCs排放源在观测期间对VOCs的相对贡献结果,可以看出,观测期间VOCs最大的排放源为LPG和溶剂挥发源(40.2%),其次分别为OVOCs源(17.8%)、机动车排放(17.4%)、工业排放(11.8%)、植物源(10.5%)和电厂排放(2.3%)。因此,控制燃烧源和工业溶剂排放是控制泰安市夏季VOCs污染的重要途径。

    图 7  观测期间不同源排放对VOCs的贡献率
    Figure 7.  Contribution rate of emissions from different sources to VOCs during the observation period

    (1)观测期间VOCs浓度平均值为(16.57±7.99)×10−9,其中OVOCs占比最高为41.9%,烷烃占比为30.8%,芳香烃为19.5%,烯烃为7.8%。烷烃、芳香烃和OVOCs日变化趋势较为一致,整体呈现夜间高白天低的变化特征,而烯烃受到植物源排放异戊二烯的影响,在白天出现了显著抬升的变化特征。VOCs物种中平均浓度水平最高的前5种是甲醛、丙酮、丙烷、乙醛和丁烷。观测期间大气VOCs四大类别对OFP贡献率顺序为:芳香烃 > OVOCs > 烯烃 > 烷烃,其中甲醛、间/对-二甲苯、乙醛、异戊二烯和间二乙基苯是OFP水平最高的5种VOCs物种。

    (2)观测点VOCs来源解析结果显示,观测期间泰安市VOCs最大的排放源为LPG和溶剂挥发(40.2%),其次分别为OVOCs源(17.8%)、机动车排放(17.4%)、工业排放(11.8%)、植物源(10.5%)和电厂排放(2.3%)。因此,控制LPG和溶剂挥发是控制泰安市夏季VOCs和O3污染的重要途径。

  • 图 1  硫自养反硝化填充床实验装置

    Figure 1.  Sulfur autotrophic denitrification packed bed reactor

    图 2  碱度投加量对自养反硝化运行效能的影响

    Figure 2.  Influence of alkalinity on operation efficiency of auto trophic denitrification

    图 3  HRT对自养反硝化运行效能影响

    Figure 3.  Influence of HRT on operation efficiency of autotrophic denitrification

    图 4  协同反硝化进出水水质变化

    Figure 4.  Water quality variations of influent and effluent on synergistic denitrification

    图 5  沿程脱氮效果

    Figure 5.  Nitrogen removal effect along the process

    图 6  进出水COD变化

    Figure 6.  Effect analysis of COD removal

    图 7  出水硫酸根理论与实际值对比

    Figure 7.  Comparison of theoretical and realconcentration of sulfate

    图 8  异养贡献比例分析

    Figure 8.  Analysis of contribution ratio of heterotrophic

    图 9  实际耗碱量与理论耗碱量对比分析

    Figure 9.  Comparisons of theoretical and realconsumption of alkalinity

    表 1  碱度投加量对运行效能的影响实验配水水质

    Table 1.  Water component of the experiment impact of different alkalinity on operational efficiency mg·L−1

    碱度投加量NO3-NHCO3NH+4-NTP
    83.3730.0083.668.408.00
    167.8230.00167.318.408.00
    259.4230.00250.978.408.00
    352.1330.00334.638.408.00
    碱度投加量NO3-NHCO3NH+4-NTP
    83.3730.0083.668.408.00
    167.8230.00167.318.408.00
    259.4230.00250.978.408.00
    352.1330.00334.638.408.00
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    表 2  碳源投加量对运行效能的影响实验配水水质

    Table 2.  Water component of the experiment impact of different carbon source on operational efficiency mg·L−1

    碳源投加量NO3-NHCO3NH+4-NTPCH3COONa
    5.9930.00250.978.408.005.99
    11.9830.00250.978.408.0011.98
    23.9630.00250.978.408.0023.96
    碳源投加量NO3-NHCO3NH+4-NTPCH3COONa
    5.9930.00250.978.408.005.99
    11.9830.00250.978.408.0011.98
    23.9630.00250.978.408.0023.96
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  • [1] 蔡碧婧, 谢丽, 杨殿海, 等. 反硝化脱氮工艺补充碳源选择与优化研究进展[J]. 净水技术, 2007, 26(6): 37-41. doi: 10.3969/j.issn.1009-0177.2007.06.010
    [2] 杜海峰. 硫自养反硝化处理模拟地下水硝酸盐研究[D]. 石家庄: 河北科技大学, 2014.
    [3] SAHINKAYA E, DURSUN N. Sulfur-oxidizing autotrophic and mixotrophic denitrification processes for drinking water treatment: Elimination of excess sulfate production and alkalinity requirement[J]. Chemosphere, 2012, 89(2): 144-149. doi: 10.1016/j.chemosphere.2012.05.029
    [4] OH S E, YOO Y B, YOUNG J C, et al. Effect of organics on sulfur-utilizing autotrophic denitrification under mixotrophic conditions[J]. Journal of Biotechnology, 2002, 92(1): 1-8.
    [5] QAMBRANI N A, OH S E. Influence of reactive media composition and chemical oxygen demand as methanol on autotrophic sulfur denitrification[J]. Journal of Microbiology and Biotechnology, 2012, 22(8): 1155-1160. doi: 10.4014/jmb
    [6] 袁莹, 周伟丽, 王晖, 等. 不同电子供体的硫自养反硝化脱氮实验研究[J]. 环境科学, 2013, 34(5): 1835-1844.
    [7] BATCHELOR B, LAWRENCE A W. A kinetic model for autotrophic denitrification using elemental sulfur[J]. Water Research, 1978, 12(12): 1075-1084. doi: 10.1016/0043-1354(78)90053-2
    [8] SUN Y, NEMATI M. Evaluation of sulfur-based autotrophic denitrification and denitritation for biological removal of nitrate and nitrite from contaminated waters[J]. Bioresource Technology, 2012, 114: 207-216. doi: 10.1016/j.biortech.2012.03.061
    [9] WANG J, LU H, CHEN G H, et al. A novel sulfate reduction, autotrophic denitrification, nitrification integrated (SANI) process for saline wastewater treatment[J]. Water Research, 2009, 43(9): 2363-2372. doi: 10.1016/j.watres.2009.02.037
    [10] ZHANG L, ZHANG C, HU C, et al. Denitrification of groundwater using a sulfur-oxidizing autotrophic denitrifying anaerobic fluidized-bed MBR: Performance and bacterial community structure[J]. Applied Microbiology and Biotechnology, 2015, 99(6): 2815-2827. doi: 10.1007/s00253-014-6113-9
    [11] KOENIG A, LIU L H. Microbial aspects of autotrophic denitrification of wastewaters[M]//TOMONORI M, KEISUKE H, SATOSHI T, et al. Advances in Water and Wastewater Treatment Technology. Elsevier, 2001: 217-226.
    [12] SAHINKAYA E, DURSUN N, KILIC A, et al. Simultaneous heterotrophic and sulfur-oxidizing autotrophic denitrification process for drinking water treatment: Control of sulfate production[J]. Water Research, 2011, 45(20): 6661-6667. doi: 10.1016/j.watres.2011.09.056
    [13] 蒲娇阳. 硫铁矿自养反硝化去除地下水中硝酸盐的研究[D]. 北京: 中国地质大学(北京), 2015.
    [14] KIMURA K, NAKAMURA M, WATANABE Y. Nitrate removal by a combination of elemental sulfur-based denitrification and membrane filtration[J]. Water Research, 2002, 36(7): 1758-1766. doi: 10.1016/S0043-1354(01)00376-1
    [15] SAHINKAYA E, DURSUN N. Use of elemental sulfur and thiosulfate as electron sources for water denitrification[J]. Bioprocess and Biosystems Engineering, 2015, 38(3): 531-541. doi: 10.1007/s00449-014-1293-3
    [16] XU X, CHEN C, WANG A, et al. Mathematical modeling of simultaneous carbon-nitrogen-sulfur removal from industrial wastewater[J]. Journal of Hazardous Materials, 2017, 321(17): 371-381.
    [17] 李祥, 马航, 黄勇, 等. 异养与硫自养反硝化协同处理高硝氮废水特性研究[J]. 环境科学, 2016, 37(7): 2646-2651.
    [18] 陈川. 自养菌-异养菌协同反硝化脱硫工艺的运行与调控策略[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2011.
    [19] 张超. 疏自荞异养混合营养反肖化去除硝酸根运行性能及分子生态学研究[D]. 杭州: 浙江工业大学, 2014.
    [20] 国家环境保护总局. 水和废水监测分析方法[M]. 4版. 北京: 中国环境科学出版社, 2002.
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-12-05
  • 录用日期:  2019-06-05
  • 刊出日期:  2019-11-15
王巧茹, 史旋, 宋伟, 张小磊, 李继. 碳源强化下的硫自养/异养反硝化协同作用[J]. 环境工程学报, 2019, 13(11): 2593-2600. doi: 10.12030/j.cjee.201812042
引用本文: 王巧茹, 史旋, 宋伟, 张小磊, 李继. 碳源强化下的硫自养/异养反硝化协同作用[J]. 环境工程学报, 2019, 13(11): 2593-2600. doi: 10.12030/j.cjee.201812042
WANG Qiaoru, SHI Xuan, SONG Wei, ZHANG Xiaolei, LI Ji. Synergistic analysis of sulfur autotrophic/heterotrophic denitrification under carbon source enhancement[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2019, 13(11): 2593-2600. doi: 10.12030/j.cjee.201812042
Citation: WANG Qiaoru, SHI Xuan, SONG Wei, ZHANG Xiaolei, LI Ji. Synergistic analysis of sulfur autotrophic/heterotrophic denitrification under carbon source enhancement[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2019, 13(11): 2593-2600. doi: 10.12030/j.cjee.201812042

碳源强化下的硫自养/异养反硝化协同作用

    通讯作者: 李继(1973—),男,博士,教授。研究方向:城市污水深度除磷脱氮等。E-mail:liji99@foxmail.com
    作者简介: 王巧茹(1994—),女,硕士研究生。研究方向:水污染控制。E-mail:1152613092@qq.com
  • 1. 哈尔滨工业大学(深圳),深圳市水资源利用与环境污染控制重点实验室,深圳 518055
  • 2. 上海市建筑科学研究院,上海 201108

摘要: 为强化硫自养反硝化过程,通过向连续稳定运行的硫自养反硝化反应器内投加少量碳源以进行强化,乙酸钠投加量分别为5.99、11.98、23.96 mg·L−1。分析投加前后反应器内硝氮、COD、硫酸根和耗碱量的变化;研究了碳源强化下硫自养反硝化运行效能及反应机理。结果表明,投加少量碳源可增强自养反硝化过程硝氮的去除效果;在3种碳源投加量条件下,COD的利用率均大于85%,但硫酸盐生成量并未减少;在5.99 mg·L−1碳源投加量下,系统实际耗碱量大于以硫酸根和COD计的理论耗碱量,而在11.98 mg·L−1和23.96 mg·L−1投加量下,实际耗碱量均介于2种理论值之间。在投加少量碳源后,自养反硝化脱氮效果明显提高,异养反硝化趋势随着碳源投加量的增加而增加。

English Abstract

  • 随着水质排放标准的提高,如何使脱氮更加经济有效受到社会各界的广泛关注。在众多方法中,生物硝化反硝化法是目前最理想的脱氮方法[1]。生物脱氮一般采用异养反硝化法。该方法通常存在碳源不足,须外加有机碳源的问题,运行成本高,且处理后存在二次污染风险[2-4]。相较于异养反硝化过程,自养反硝化法以硫自养反硝化研究居多,利用单质硫提供电子,在缺氧条件下达到氮还原的目的[5-7]。其主要具有以下优势:1)无须外加有机碳源,无二次污染问题;2)剩余污泥产量低,污泥处理成本显著降低[8-9];3)硫自养反硝化过程中N2O等温室气体产量低[10]。此外,硫自养反硝化也存在2点技术缺陷:一方面,硫自养反硝化过程中会产生H+,导致系统pH降低,须补充碱度以维持硫自养反硝化细菌生长最适pH[11];另一方面,产生的硫酸盐是须控制的环境污染物之一[12-13]

    近年来,有研究者针对2种反硝化存在的问题,在异养与硫自养反硝化的基础上,结合两者的优缺点,实现协同脱氮的目的[14-16]。李祥等[17]将单质硫投加至异养反硝化反应器中进行协同作用,污泥产量缩减一半,且无须外加碱度。陈川[18]利用自养/异养菌的协同作用进行反硝化脱硫,以单质硫为终产物,实现资源的回用。张超[19]向硫自养反硝化系统中适当投加碳源,研究了甲醇、乙醇2种碳源对硫自养/异养协同反硝化去除效果及最终产物的影响,达到了提高脱氮能力和抑制过多硫酸盐生成的效果。

    硫自养反硝化效果在碳源投加后得到强化,但关于强化后的反硝化系统中自养和异养反硝化贡献度的研究相对较少。本研究在连续稳定运行的硫自养反硝化反应器内,投加少量碳源,实现硫自养/异养协同反硝化过程;通过分析投加碳源后的脱氮效果、碱度、硫酸盐和COD的变化,进一步探讨碳源强化硫自养过程脱氮效果,并对协同反硝化作用机制进行分析讨论,以期为更高效的脱氮处理提供参考。

  • 实验采用单质硫填充床反应器,实验装置如图1所示。反应器内径32 mm,高度1 400 mm,填料填充高度1 250 mm,有效体积1 L,进水口距反应器底部20 mm,沿程设置8个取样口用于获取沿程水样,另在沿程方向平均设置4个填料取样口。

    实验共设置2组行反应器,分别用于硫自养反硝化和协同反硝化效能对比研究。硫自养反硝化反应器与协同反硝化反应器内部均装填直径1~3 mm片状单质硫,进水采用上向流连续进水。

  • 实验接种污泥取自深圳市某污水处理厂缺氧段污泥,经硫代硫酸钠驯化富集培养20 d后,污泥浓度MLSS=3 000 mg·L−1,接种至硫自养反应器中,接种量500 mL。

    实验进水采用人工配水,碱度投加量对运行效能的影响实验和碳源投加量对运行效能的影响实验中水质情况分别如表1表2所示。

    硫自养反硝化实验通过改变进水碱度和水力停留时间(HRT)来探究协同反硝化的实验条件,协同反硝化实验通过改变乙酸钠投加量以探究碳源投加量对反硝化效能的影响。

  • 实验仪器:紫外分光光度计(UV-2600型,岛津);电子天平(BSA2245-CW型,德国赛多利斯);电热鼓风干燥箱(DHG-9145A型,上海一恒科学仪器有限公司);调温电热套(KDM型,山东华鲁电热仪器有限公司)。

    实验试剂:无水乙酸钠(CH3COONa),分析纯;酚酞(C20H14O4);甲基橙(C14H14N3NaO3S);98%碳酸氢钠(NaHCO3);铬酸钾(K2CrO4),分析纯;氯化钡(BaCl2·2H2O),分析纯;无水硫酸钠(Na2SO4),优级纯;氨基磺酸(NH2SO3H),分析纯;对氨基苯磺酰胺(C6H8N2O2S),分析纯;N-(1-萘基)-乙二胺二盐酸盐(C10H7NHC2H4NH2·2HCl),分析纯;重铬酸钾(K2Cr2O7),优级纯;硫酸亚铁铵((NH4)2Fe(SO4)2·6H2O),分析纯;硫酸铝钾(KAl(SO4)2·12H2O),分析纯;钼酸铵((NH4)6Mo7O24),分析纯;硫酸银(Ag2SO4),分析纯;七水合硫酸亚铁(FeSO4·7H2O),分析纯;99%无水邻菲罗啉(C12H8N2);硫酸汞(HgSO4),优级纯。

  • 采用紫外分光光度法[20]测定NO3-N浓度;采用N-(1-萘基)-乙二胺光度法[20]测定NO2-N浓度;采用铬酸钡光度法[20]测定SO24浓度;采用酸碱指示剂滴定法[20]测定碱度;采用快速密闭催化消解法[20]测定CODMn

  • 实验初期进行硫自养反硝化培养,进水硝氮浓度30.00 mg·L−1,进水碱度(以CaCO3计)分别设置为理论投加量的0.5、1、1.5和2倍,即实际碱度投加量分别为83.37、167.82、259.42和352.13 mg·L−1,检测进出水中NO3-NNO2-N浓度。不同碱度对自养反硝化效能的影响如图2所示。从图2可以看出,协同反硝化最适碱度投加量为理论值1.5倍时即可实现完全反硝化,出水NO3-N浓度为0.15 mg·L−1NO2-N浓度小于0.1 mg·L−1。在1.5倍碱度投加量条件下,控制HRT分别为0.5、1、1.5和2 h,测定进出水NO3-NNO2-N浓度,结果如图3所示。可以看出,当HRT为0.5 h时,自养反硝化过程正常进行且硝氮有剩余,硝氮去除率为62%,这有利于后续研究硫自养/异养协同反硝化强化脱氮的效能及反应机理。

    在HRT为0.5 h,1.5倍碱度投加量条件下,当硫自养反硝化反应器稳定运行至出水NO3-N浓度约为10 mg·L−1时,向反应器内投加碳源,探究了硫自养/异养协同反硝化运行效能。选取完全降解上述自养反硝化剩余10 mg·L−1 NO3-N所需的0.125、0.25、0.5倍碳源投加量(以乙酸钠计),即实际投加的碳源量分别为5.99、11.98、23.96 mg·L−1,检测了协同反硝化条件下进出水NO3-NNO2-N浓度以及碱度变化,结果如图4所示。

    图4(a)可以看出,在自养反硝化阶段,出水NO3-N浓度为10.98 mg·L−1,去除率为66.3%;在5.99、11.98、23.96 mg·L−1碳源期各阶段出水NO3-N浓度分别为6.46、2.32、0.35 mg·L−1,去除率分别为79.4%、92.9%、99.0%。分析出水NO2-N浓度变化发现,在碳源投加量不超过理论值的0.25倍时,出水NO2-N低于0.02 mg·L−1;当投加量增加到理论值的0.5倍时,出水NO2-N浓度升高至0.65 mg·L−1。有研究[12]发现,在反硝化过程中,反应分2步进行:首先,NO3-N转化为NO2-N;然后,NO2-N转化为N2。在自养反硝化过程中,NO3-N转化为NO2-N的反应速率小于NO2-N转化为N2的反应速率,而异养反硝化过程恰好相反。因此,硫自养反硝化过程中投加碳源可增强异养反硝化效果,从而显著提高反硝化速率。

    在不同碳源投加量下,耗碱量的对比结果如图4(b)所示。根据运行期间进出水碱度和硝氮去除量,可以得到协同反硝化的实际耗碱量以及同等去除量条件下自养反硝化的耗碱量。5.99 mg·L−1碳源投加量时的碱度消耗量较自养反硝化阶段无明显变化。自养反硝化阶段耗碱量比理论值减少18 mg·L−1,而5.99 mg·L−1碳源投加量条件下,耗碱量只比理论值减少20.19 mg·L−1。SAHINKAYA等[12]通过批次实验证实了在碳源量投加量较低时,会出现碳源被完全利用却无任何异养反硝化过程发生的现象,这可能是兼性自养/异养反硝化菌作用的结果,说明当碳源投加量仅为5.99 mg·L−1时,异养反硝化并无明显贡献。而11.98 mg·L−1和23.96 mg·L−1碳源投加量条件下,耗碱量变化较明显,分别比理论值减少了43.87 mg·L−1和64.31 mg·L−1。理论上,自养条件去除1 gNO3-N将会消耗4.57 g CaCO3 碱度,而异养条件下每去除1 g NO3-N将会产生3.57 g CaCO3 碱度。在11.98 mg·L−1和23.96 mg·L−1碳源投加量条件下,碱度理论消耗量与实际消耗量的差值随投加量增加而增加,这说明反应中出现了明显的异养反硝化现象。

    在一个完整水力停留时间期间内,测定不同碳源投加量下沿程出水NO3-N浓度变化,结果如图5所示。由图5可以看出,自养反硝化过程中前半段反硝化速率较低,反应主要在中后段。随着碳源投加量的增加,前半段反硝化速率明显提高,5.99 mg·L−1碳源期整个沿程过程中反应速率均匀;11.98 mg·L−1和23.96 mg·L−1碳源期前半段NO3-N的降解速率明显提高,这表明向硫自养反硝化系统中投加适量碳源可显著提高反硝化效率,且随碳源投加量的增加,反硝化速率逐渐增强。

  • 1)协同条件下进出水COD对比分析。为探究不同碳源投加量条件下,协同反硝化过程中COD消耗量同脱氮效率之间的关系。分别对5.99、11.98和23.96 mg·L−1碳源投加量条件下的进出水COD进行了检测,结果如图6所示。计算得到3种条件下COD消耗量分别为4.11、8.15、15.54 mg·L−1,相对应的异养反硝化硝氮去除量分别为1.12、2.18、4.16 mg·L−1。分析各阶段COD利用率发现,除5.99 mg·L−1碳源投量条件下COD被完全消耗,11.98 mg·L−1和23.96 mg·L−1碳源投加量条件下COD均有剩余,利用率分别为86.5%和87.7%,COD利用率有所降低,这表明自氧反硝化作用或者微生物可能影响COD的利用。

  • 2)协同条件下进出水硫酸盐影响。为确定协同条件下自养部分实际的硝氮量去除,分别测定了不同反应条件下出水硫酸盐浓度,结果如图7所示。在3种碳源投加量条件下的硫酸盐生成量分别为127.55、180.27和183.18 mg·L−1。根据实际出水硝氮值,完全自养反硝化应生成的硫酸盐的量分别为130.15、185.87和202.11 mg·L−1。根据COD消耗量对应的硝氮去除量值可确定随碳源投加而减少的硫酸盐生成量,分别为8.41、16.44和31.34 mg·L−1。因此,协同条件下的硫酸盐实际生成量同理论值相比,分别增加了5.81、10.84和12.40 mg·L−1;另一方面,协同过程中硫酸盐实际生成量和纯自养理论生成量并无明显差异,这说明协同条件下与自养条件下的硫酸盐生成量基本一致。通过COD消耗量计算得出的协同条件下的硫酸盐理论生成量亦比实际生成量少。COD被消耗表明有异养反硝化反应发生,而硫酸盐生成量则反映自养反硝化程度。由于协同反硝化过程中异养反硝化的存在,会一定程度上减少硫酸盐的生成量,而实验的结果则显示,硫酸盐生成量随着碳源消耗无明显减少。

    对根据硫酸盐生成量计算得出的硝氮去除量进行分析。图8反映了根据出水SO24含量所得的协同条件下的自养去除量和异养脱氮比例,以及根据COD消耗量得到的自养脱氮比例。其中,异养脱氮比例(rh)与自养脱氮比例(ra)的计算方法如式(1)和式(2)所示。

    式中:S为实际硫酸根生成量,mg·L−1; N为实际硝氮去除量,mg·L−1; SN为去除1 mg·L−1硝氮的SO24生成量,mg·L−1; R为COD消耗量,mg·L−1; RN为去除1 mg·L−1硝氮的COD生成量,mg·L−1

    自养和异养脱氮比例呈现良好的负相关关系,3种碳源投加量条件下的异养脱氮比例分别为5.3%、9.1%和15.5%,自养脱氮比例为95.1%,92.6%和87.1%。随着碳源投加量的增加,碳源被用于异养反硝化的比重也在不断增加。3种条件下自养与异养脱氮比例加和后的总和分别为100.3%、101.7%和102.6%,表明随着碳源投加量的增加,自养与异养的去除效果有叠加效应。

  • 3)协同条件下碱度分析。为进一步探究协同反硝化过程异养反硝化的作用,考察了硝氮去除量与碱度消耗量之间的关系。对协同反硝化条件下耗碱量进行分析,排除自养本身耗碱量与理论值的偏差,投加碳源之后均在一定程度上减少了碱度消耗量,如图9所示。图9中的实际耗碱量表示由实际硝氮去除量得到相同去除量在完全自养条件下需要的碱度,理论耗碱量(以COD计)表示从COD消耗量推算理论上异养反硝化产生碱度的量,与自养反硝化叠加即可得到1.5倍碱度投加量下协同反硝化过程的碱度消耗值,理论耗碱量(以SO24计)表示从硫酸盐生成量推算消耗的理论碱度。3种碳源投加量条件下的实际耗碱量分别为114.40、117.26、101.49 mg·L−1。在5.99 mg·L−1碳源投加量条件下,根据COD消耗量推算得出的耗碱量为93.35 mg·L−1,根据硫酸盐生成量得到的耗碱量为97.43 mg·L−1,均小于实际耗碱量。结果表明,虽然反应过程中COD有被利用,但实际并无明显的碱度产生,因而耗碱量大于理论值。而实际耗碱量和理论耗碱量(以SO24计)的差值则表明在碱度被消耗的同时,没有产生硫酸盐,说明存在兼性反硝化细菌导致有机碳源在被利用的同时消耗了碱度[8]。在11.98 mg·L−1碳源投加量条件下,根据COD消耗量得出的耗碱量为111.06 mg·L−1,小于实际耗碱量,而根据硫酸盐生成量得到的耗碱量为123.22 mg·L−1,大于实际耗碱量,即在COD被利用的同时又消耗了部分碱度,自养与异养现象同时存在,结合硫酸盐的生成情况,这一阶段投加碳源显著增强了自养反硝化的效果。实际耗碱量值介于2种理论值之间,表明虽然有异养现象存在,但主要是由于兼性反硝化菌的存在,却并没有真正的异养反硝化反应发生。此外,23.96 mg·L−1碳源投加量条件下存在相同现象,根据COD消耗量得出的耗碱量为98.31 mg·L−1,而根据硫酸盐生成量得到的耗碱量为121.49 mg·L−1,结果表明仍无明显的异养反硝化反应发生,但理论耗碱量(以COD计)与实际耗碱量减小,说明随之碳源投加量增加异养作用有增强的趋势。

  • 1)当分别向自养反硝化系统中投加5.99、11.98和23.96 mg·L−1碳源时,相比于自养过程,协同反硝化过程分别增加了12.83、15.10、15.58 mg·L−1硝氮的去除量,表明投加少量碳源对反硝化过程有明显的强化作用。

    2)在协同反硝化过程中,随着碳源的消耗,在3种碳源投加量条件下,均有超过85% COD被利用,但SO24生成量并未减少。其原因是,较少碳源投加时,虽有异养反硝化现象发生,但脱氮效果的提高主要源于自养反硝化效率的提高。

    3)当碳源投加量为5.99 mg·L−1时,实际耗碱量大于根据硫酸根和COD得到的理论耗碱量;而11.98 mg·L−1和23.96 mg·L−1碳源投加条件下,实际耗碱量则均处于2种理论值之间。这说明,实验过程中无单纯异养反硝化发生,但增加碳源投加量会增加异养反硝化的趋势。

参考文献 (20)

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