A2/O工艺处理低温低碳氮比生活污水的脱氮效率及反应动力学

韦琦, 罗方周, 徐相龙, 刘禹琛, 刘帅, 刘国华, 王洪臣. A2/O工艺处理低温低碳氮比生活污水的脱氮效率及反应动力学[J]. 环境工程学报, 2021, 15(4): 1367-1376. doi: 10.12030/j.cjee.202010126
引用本文: 韦琦, 罗方周, 徐相龙, 刘禹琛, 刘帅, 刘国华, 王洪臣. A2/O工艺处理低温低碳氮比生活污水的脱氮效率及反应动力学[J]. 环境工程学报, 2021, 15(4): 1367-1376. doi: 10.12030/j.cjee.202010126
WEI Qi, LUO Fangzhou, XU Xianglong, LIU Yuchen, LIU Shuai, LIU Guohua, WANG Hongchen. Nitrogen removal efficiency and kinetics of A2/O process treating low temperature and low C/N ratio municipal wastewater[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2021, 15(4): 1367-1376. doi: 10.12030/j.cjee.202010126
Citation: WEI Qi, LUO Fangzhou, XU Xianglong, LIU Yuchen, LIU Shuai, LIU Guohua, WANG Hongchen. Nitrogen removal efficiency and kinetics of A2/O process treating low temperature and low C/N ratio municipal wastewater[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2021, 15(4): 1367-1376. doi: 10.12030/j.cjee.202010126

A2/O工艺处理低温低碳氮比生活污水的脱氮效率及反应动力学

    作者简介: 韦琦(1996—),男,硕士研究生。研究方向:污水处理技术。E-mail:2015200640@ruc.edu.cn
    通讯作者: 徐相龙(1989—),男,博士研究生。研究方向:污水处理技术。E-mail:qsyxxl@ruc.edu.cn
  • 基金项目:
    国家水体污染控制与治理科技重大专项(2017ZX07102004);中国人民大学2018年度拔尖创新人才培育资助计划成果
  • 中图分类号: X703

Nitrogen removal efficiency and kinetics of A2/O process treating low temperature and low C/N ratio municipal wastewater

    Corresponding author: XU Xianglong, qsyxxl@ruc.edu.cn
  • 摘要: 低温低碳氮比(C/N)生活污水对生物脱氮不利。利用A2/O中试装置探究了低温低碳氮比进水条件对生物脱氮效率的影响,并结合反应动力学进行了评价。结果表明,低温低碳氮比的进水条件对COD、NH+4-N的去除影响较小,出水均能达到一级A排放标准;对TN的去除影响较大,平均去除率仅为56.5%,其原因在于反硝化过程受到限制。沿程实验结果表明,较高的溶解氧(DO)和碳源的缺乏是导致反硝化效果差的主要原因。反应动力学拟合的结果表明,温低碳氮比的进水,其比硝化速率、比反硝化速率明显低于常规状态下进水的值,且比反硝化速率对NO3-N浓度的变化敏感。
  • 近年来,重金属-有机物复合污染物广泛地存在水环境中。例如,由于规模化、集约化养殖需求,大量的抗生素类药剂和含重金属(Cu等)饲料被长期用于动物的治疗、预防和促进生长[1-2]。然而,绝大部分的药剂和含重金属饲料未能被充分利用,而是通过畜禽粪便、尿液直接排入周边环境,再经过土壤渗透和径流进入地表水或地下水[3-5]。在此过程中,富含羧基、羟基、氨基等基团或电子供体原子的抗生素分子极易与重金属离子发生络合反应,形成结构稳定和毒性更强的复合污染物[6]。而且,与单一污染物相比,这些复合污染物的吸附降解行为和生物利用度更复杂,导致复合污染物的去除难度更大,给生态环境安全和人类健康带来更加严峻的威胁[7]。因此,亟待研发去除水体重金属-抗生素复合污染的技术。

    目前,吸附法是最受关注的复合污染水体处理技术之一[1]。其中,吸附材料的性能优劣是高效去除复合污染物的关键[8-9]。在众多的吸附材料中,广泛存在、生物量巨大的植物纤维因具有多孔、比表面积大和无毒性的优点,从而成为极具潜力的重金属吸附材料。然而,纤维结构中大量的活性羟基被纤维分子内和分子间的氢键束缚,导致其吸附能力不尽如人意,并在实际应用中受到很大的限制[10]。为此,CHEN等[11]使用环氧氯丙烷醚化处理玉米秸秆纤维,使其对Cr(VI) 的吸附量达到200.00 mg·g−1;SUN等[12]利用硬脂酸和丙烯酰胺接枝改性蔗渣纤维,将其吸附Hg(Ⅱ) 的容量提升到178 mg·g−1;胡东英[13]采用十二叔胺接枝修饰亚麻纤维,实现环丙沙星的最大吸附量为247.41 mg·g−1。由此可见,醚化、接枝等改性技术不但可以破坏纤维的氢键结构,而且能够赋予更多的功能性基团,从而有效地改善材料吸附重金属和抗生素的性能[14-16]。但是,上述纤维材料仅具备吸附去除单一污染物的性能,缺乏吸附重金属复合污染物的功能。究其原因,是因为重金属离子主要通过静电、配位络合和离子交换等作用被吸附到材料的亲水位点[17-18]。而抗生素分子不仅与亲水位点之间产生氢键和静电作用,而且还会与疏水位点发生π-π相互作用等[19-20]。而且,重金属离子和抗生素在水环境中还可以发生氧化还原反应和络合反应[21],极易与吸附材料产生架桥作用,导致材料难以发挥吸附效果。由此可见,复合污染的复杂性对纤维醚化和接枝化改性方法提出了更高的要求。此外,改性纤维材料吸附重金属复合污染物的行为机制尚不清晰,尤其机理的定量阐述更是研究甚少。为此,非常有必要利用理论化学计算进一步量化其吸附行为机制,以期为纤维吸附材料设计提供参考。

    基于以上分析,本研究首先充分利用来源广泛的玉米秸秆纤维(RCS),通过环氧氯丙烷的醚化和次氮基三乙酸接枝方法,成功地制备出多基团修饰秸秆纤维(NCS)。然后,表征分析NCS材料的微观样貌、比表面积和元素基团,并考察了在不同pH值下NCS对SMZ、Cu(Ⅱ)和SMZ-Cu络合物的吸附性能,再进一步拟合分析其吸附等温线和吸附动力学模型,定性分析吸附行为过程。最后,采用DFT理论计算定量分析NCS的吸附行为机制。

    材料选取广州市郊区的玉米秸秆 (RCS) 。经过择除残叶、洗涤附着的泥土砂石,以及在50 ℃条件下烘干后,秸秆被粉碎成粉末,再筛分选取0.45 mm粒径的秸秆样品。实验采用的化学药品如硝酸(HNO3)、盐酸(HCl)、氢氧化钠(NaOH)、碳酸氢钠(NaHCO3),购买于广州化学试剂厂。N,N-二甲基甲酰胺(C3H7NO,DMF)、环氧氯丙烷(C3H5ClO,EPI)购买于天津大茂化学试剂厂。次氮基三乙酸(C6H9NO6,NTA)、三水合硝酸铜(Cu(NO3)2·3H2O)、吡啶(C5H5N,PY) 购买于安耐吉化学试剂厂。磺胺甲恶唑(C10H11N3O3S,SMZ)购买于德国Dr.Ehrenstorfer公司。实验中的溶液均使用超纯水配制,化学试剂纯度均为分析纯,使用前没有经过进一步提纯。在实验室条件下,称取0.3802 g Cu(NO3)2·3H2O晶体,加入去离子水溶解后定容至100 mL容量瓶,配制1 000 mg·L−1的Cu(Ⅱ)储备液。另外,称取0.2 g SMZ固体,加入800 mL超纯水,在水浴锅90 ℃下加热搅拌30 min。当溶液澄清和自然冷却到室温后,移液至1 000 mL容量瓶定容得到SMZ储备液。其他浓度的SMZ溶液和Cu(Ⅱ)溶液均通过稀释上述的储备液制得。

    1)在NaOH溶液中完全浸泡秸秆样品,碱化处理24 h,使其充分去除大部分的木质素、半纤维素,并破坏纤维素的结晶区。再用去离子水洗涤至中性、过滤,在60 ℃下烘干恒重。

    2)称取4 g碱化样品,加入60 mL DMF和40mL EPI。在磁力水浴锅中85 ℃下,搅拌反应1 h。再加入20 mL PY,保持同样温度继续反应1 h。

    3)称取7.6 g NaOH固体,用40 mL去离子水在烧杯配制浓NaOH溶液。然后,加入17 g NTA,待完全溶解后,将混合溶液加入步骤2)的体系中,在85 ℃下继续搅拌反应1 h。

    4)反应结束后,抽滤处理。再依次用去离子水、DMF、饱和NaHCO3溶液冲洗。最后,在60 ℃下烘干,所得产物为NCS。

    利用扫描电子显微镜-能量色散X射线光谱(SEM-EDS,Car Zeiss EVO LS10, INCA ENERGY 350,英国)观察材料表观形貌和测定元素含量。使用傅里叶变换红外光谱(FTIR,Nicolet 6700,美国),在扫描范围为400~4 000 cm−1、分辨率为2 cm−1的条件下获得材料功能性基团变化情况。运用全自动比表面(积)分析测试仪(BET,Micromeritics TriStar II,美国)获取材料的表面积、平均孔径和总孔径数据。在X射线光电子能谱仪(XPS,Thermo SCIENTIFIC ESCALAB 250Xi,美国)中,采用功率230 W的单色Al K alpha 光源测试材料表面元素的变化情况,并定性分析材料的吸附行为。

    1)溶液pH对吸附性能的影响实验。在单一吸附体系中,称取0.01 g NCS于锥形瓶中,加入10 mL 50 mg·L−1的SMZ溶液(pH分别调至2、3、5、6、8、11);同样,称取0.01g NCS加入10 mL 30 mg·L−1的Cu(Ⅱ)溶液(pH分别调至2、3、5、6)。在二元吸附体系中,称取0.01 g NCS加入10 mL SMZ(浓度为50 mg·L−1)和Cu(Ⅱ)(浓度为30 mg·L−1)的混合溶液(pH分别调至2、3、5、6)。每个pH设置3组平行样,在298 K、160 r·min−1转速的遮光摇床中反应24h。反应结束后,立即测定溶液的pH值、SMZ和Cu(II)的浓度。其中,使用高效液相色谱仪(HPLC,LC-10AT,日本)测定SMZ的浓度,色谱条件为:Zorbax Eclipse Plus C18 型色谱柱(4.6 µm×150 mm, 5 μm);流动相为甲酸溶液(0.1% v:v): 乙腈=70:30;进样量为20 μL;流速为 1 mL·min−1;柱温保持为30 ℃;检测波长为 269 nm。测试前,先对流动相进行脱气处理。然后,将SMZ溶液经过 0.22 μm 聚醚砜膜过滤后再放入进样口。测试时,设置 SMZ 保留时间为 4.473 min。同时,使用原子吸收光谱分析仪(AAS,ICE-3500,美国)测定Cu(Ⅱ)的浓度。测试前,将吸附后的Cu(Ⅱ)溶液经过0.22 μm 聚醚砜膜过滤,并使用2%稀硝酸稀释20倍后再测定。最后,采用式(1)计算吸附剂的吸附容量[22]

    qe=V(C0Ce)m (1)

    式中:qe是平衡吸附容量,mg·g−1C0Ce分别是初始和平衡时的浓度,mg·L−1V是溶液体积,L;m是所用吸附剂的质量,g。

    2)吸附等温实验:在单一吸附体系中,分别配制浓度为10、30、50、70、90 mg·L−1的SMZ溶液,以及浓度为20、25、30、35、40 mg·L−1的Cu(Ⅱ)溶液。在二元吸附体系中,先设定SMZ浓度为50 mg·L−1,再设置Cu(Ⅱ)浓度分别为20、25、30、35、40 mg·L−1的混合溶液;随后设定Cu(Ⅱ)浓度为30 mg·L−1,再设定SMZ浓度分别为10、30、50、70、90 mg·L−1的混合溶液。接着,分别取上述溶液10 mL与0.01 g NCS在锥形瓶中进行摇瓶实验,每个浓度设置3个平行样,均在298 K、160 r·min−1转速的遮光摇床中反应24 h。反应结束后,取上清液分别测定SMZ和Cu(Ⅱ)浓度。最后,采用Langmuir(式(2))和Freundlich(式(3))模型拟合实验数据[22]

    Qe=QmaxKLCe1+KLCe (2)
    Qe=KFCe1n (3)

    式中:Qe为平衡时吸附容量,mg·g−1Ce为平衡时吸附浓度,mg·L−1Qmax为最大理论吸附量,mg·g−1KL为Langmuir吸附常数,L·mg−1,一般与吸附键结合能有关;KF为Freundlich吸附常数,mg(1−n)·Ln·g−11n 为与温度相关的常数;KF1n都反映吸附非线性程度和吸附机理存在的差异。其中,1n与吸附难易程度有关。

    3)吸附动力学实验:在单一吸附体系中,配制浓度为50 mg·L−1、200 mL的SMZ溶液,以及配制浓度为30 mg·L−1、200 mL的Cu(Ⅱ)溶液。在二元吸附体系中,配制200 mL含 50 mg·L−1 SMZ和30 mg·L−1 Cu(Ⅱ) 的混合溶液。在上述体系中分别加入0.2 g NCS,设置反应时间为0 、0.1、0.25、0.5、1、3、6、12、24 h,再测定SMZ和Cu(Ⅱ)的浓度。最后,采用准一级动力学方程(式(4))和准二级动力学方程(式(5))对所得实验数据进行拟合[22]

    ln(qeqt)=lnqek1t (4)
    tqt=1k2qe2+tqe (5)

    式中:qt为在t时刻的吸附容量,mg·g−1t为取样时间,h;k1为准一级吸附动力学方程吸附速率常数,min−1k2为准二级吸附动力学方程吸附速率常数,g·(mg·min)−1

    采用Materials Studio 2017 R2 的 Dmol3 模块开展密度泛函理论(density functional theory, DFT)计算定量吸附机理。基于第一性原理和 DFT 考察了平衡构型和结合能,利用基于广义梯度近似 (GGA) 的 Perdew-Burke-Ernzerhof (PBE) 函数。其中,电子自洽场收敛值(SCF tolerance)为 2.6255×10−3 kJ·mol−1,收敛容差值为 2.6255×10−2 kJ·mol−1,0.05 nm(最大位移)和 52.51 kJ·(mol·nm)−1(最大力)。考虑到溶剂化效应,选择介电常数为 78.54(水)的类导体屏蔽模型(COSMO)来模拟水层包裹的结构。电子基础集选定为双数值极化(DNP 3.5),DFT-D校正选择过渡状态(TS)方案。正式旋转用作初始状态,并且旋转无限制模式用于执行计算。采用全电子核心处理和优良质量。通过式(6)计算不同吸附质在吸附剂上的结合能[23]

    E=EabEaEb (6)

    式中:Eab是吸附后的复合物的总能量,kJ·mol−1EaEb分别是吸附质和吸附剂的总能量,kJ·mol−1

    NCS和RCS的微观样貌如图1所示。与RCS相比,NCS的表面沟壑更加明显和粗糙,具有不均匀且凸起的珠粒样貌,表明材料具有较多的表面吸附位点(图1(b)和图1(g))。吸附后,NCS表面产生一些晶体物(图1(c)~(e)和图1(h)~(j))。这可能是由于Cu和SMZ与NCS表面的基团形成配位或氢键而出现结晶现象[24]。EDS能谱分析结果表明:在一元吸附体系中,NCS的Cu和S含量分别由0.02%和0.84%增加到4.41%和1.40%;而在二元吸附体系中,Cu和S含量则增加到2.0%和1.96%(表1)。其中,S来源于SMZ中的磺酰胺基团(-SO2NH-),这表明NCS吸附Cu(Ⅱ)和SMZ的效果显著。RCS、NCS吸附前后的比表面积、总孔隙体积和平均孔径结果表明:NCS的比表面积和总孔隙体积均有明显的下降,这说明NCS吸附过程不同于多孔吸附材料,物理吸附不是其主要吸附行为。此外,与单一吸附Cu相比,二元吸附体系的比表面积和总孔隙体积都略微增加,则说明体系中SMZ结构可能会增加材料对Cu的吸附位点,从而促进NCS对Cu的吸附。

    图 1  材料的SEM与EDS图
    Figure 1.  SEM and EDS images of materials
    表 1  材料的SEM-EDS和BET数据
    Table 1.  SEM-EDS and BET data of materials
    材料类型C含量/%N含量/%O含量/%S含量/%Cu含量/%比表面积/(m2·g−1)总孔隙体积/(cm3·g−1)平均孔径/nm
    RCS51.434.6742.720.520.662.6702.3×10-32.670
    NCS63.034.2431.890.840.020.9241.53×10-46.028
    NCS+SMZ62.152.6933.731.400.032.0636.78×10-429.310
    NCS+Cu66.670.4228.280.224.411.5645.08×10-45.444
    NCS+SMZ-Cu60.812.8032.431.962.001.8805.2×10-54.257
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    材料表面的功能性基团变化如图2的红外图谱所示。在2 920 cm−1和1 050 cm−1附近属于RCS纤维素的—CH和C—O—C基团,而在2 997 cm−1附近的谱带是纤维素和半纤维素的—OH基团[25-26] 。吸附前的NCS在1 740 cm−1和1 369 cm−1附近形成C=O的伸缩振动小峰[27],而在1 320 cm−1处是C—N的伸缩峰,以及在3 280~3 380 cm−1和1 590~1 640 cm−1均出现季铵盐(—N+)的特征吸收峰[28-29]。由此可见,NCS结构具有—COOH和含N基团。其中,含N基团可能分为2种:一种是由于NTA接枝程度的差异性而形成的—N+基团,另一种是C—N结构。吸附后这些NCS的特征峰都发生明显的变化,说明含N基团和—COOH基团均参与NCS对Cu(Ⅱ)和SMZ的吸附过程。

    图 2  不同吸附体系的FTIR图谱
    Figure 2.  FTIR spectra of different adsorption systems

    XPS表征结果如图3所示。对于N1s,在402.25 eV属于NCS的-N+特征峰,而399.67 eV处则为中性胺C—N的特征峰[30-31] ,即NCS存在N+结构和C-N结构,这进一步印证了FTIR的表征结果。在单一吸附体系中,在吸附SMZ后,NCS的—N+峰和C—N峰分别移至401.85 eV和398.99 eV,而在399.88 eV处为SMZ的特征峰—NH。当Cu(Ⅱ)被吸附后,NCS的C—N峰移动到399.36 eV,-N+峰则偏移至402.00 eV,这表明Cu(Ⅱ)通过配位反应与C—N和—N+相互作用[18],而SMZ可分别通过氢键和静电作用与—N+以及C—N发生结合[32]。在二元吸附体系中,各个峰的位置都发生了显著偏移,这是多重相互作用叠加在NCS吸附过程的效果[18]。总的来说,无论是一元还是二元吸附体系,NCS的—N+特征峰发生偏移,这意味着在吸附过程中—N+基团附近的结构发生变化(图3(a)~(d))。对于O1s,NCS在单一吸附体系中分别吸附SMZ和Cu(II) 后,其—COO—的特征峰(532.83 eV)[33]分别偏移到532.45 eV和532.75 eV(图3(e)~(g))。但是,该特征峰在二元吸附体系中几乎发生没有偏移(532.82 eV)(图3(h))。N1s和O1s的分峰结果表明:在单一吸附体系中,相比于Cu(II),NCS对SMZ的吸附性能更好。在二元吸附体系中,NCS主要为吸附Cu与SMZ的络合物,而不倾向吸附单一污染物。此外,在2个体系中均出现Cu的新峰,即952 eV附近的Cu2p1/2和932 eV附近Cu2p3/2(图3(i)和图3(j)),以及SMZ中S的新峰,即168 eV附近的 (S6+) S2p和163 eV附近的 (S2−) S2p[4,34]。这充分说明NCS对SMZ和Cu(Ⅱ) 具有良好的吸附效果(图3(k)和图3(l))。

    图 3  NCS吸附前后的N1s、O1s、S2p和Cu2p的XPS图谱
    Figure 3.  XPS spectra of N1s, O1s, S2p and Cu2p before and after NCS adsorption

    单一的SMZ在不同pH下具有不同的形态结构。如图4(a)所示,在强酸性条件下,SMZ的碱性胺基(-NH2)获得一个H+,会发生质子化变成SMZ+。在pH大约为4时,SMZ+的碱性胺基(-NH3+)失去一个H+,会发生第1步去质子化变为SMZ0。当SMZ0中N1位上的酸性亚氨基(-NH-)失去一个质子时,则会发生第2步的去质子化变为SMZ。如果SMZ与Cu(II)同时存在时,SMZ结构中N1上的-NH-可发生去质子化,极易通过磺酰胺氮与Cu(II)在N1上进行络合;或者通过磺胺氧(S=O),即N1上的N和磺胺基上O位点与Cu(Ⅱ)发生络合作用。当pH=4.5时,已有SMZ-Cu络合物存在。随pH增大,SMZ-Cu+所占比例逐渐增大。当pH=7.0时,SMZ-Cu+约占SMZ总形态分布的10% [35]。同时,Zeta电位分析显示NCS的表面基本带正电荷(图4(b)),这可能会导致重金属离子与有机物分子的竞争吸附[36]。由此可见,水体pH会对NCS对SMZ和Cu(Ⅱ)的吸附性能产生重要的影响。

    图 4  不同pH下SMZ的形态分布,NCS的Zeta电位情况和在单一和二元吸附体系中NCS的吸附性能
    Figure 4.  Distribution of SMZ forms at different pH, Zeta potential of NCS, adsorption properties of NCS in single and binary adsorption systems

    在一元吸附体系中,NCS在强酸性(pH=2~3)条件下仅有少部分的SMZ吸附量。这是由于质子化作用使其表面官能团的氢键和π-π相互作用被抑制,NCS只能依靠较弱的疏水作用和静电作用来吸附SMZ [37]。随着pH增大,NCS吸附量也迅速增大,并在pH为5时达到最大吸附量39.55 mg·g−1。此时,溶液中SMZ0和SMZ的比例相应增大,静电作用、氢键包括阴离子辅助氢键作用的协同效果最强。随后pH升到11时,逐渐增多的氢氧根离子使NCS表面的官能团逐渐去质子化,而SMZ完全以SMZ的形式存在。因此,静电斥力的增大和氢键作用的减弱导致吸附量降低[31]。在二元吸附体系中,Cu(Ⅱ)的存在会抑制NCS吸附SMZ,尤其在强酸溶液中的抑制程度更高。这主要归结于Cu(Ⅱ)和SMZ0对亲水性吸附位点的竞争关系。在较高pH时,氢键作用极大地促进对SMZ的吸附。然而,Cu(Ⅱ)对这些位点的亲和力更强,即配位络合作用强于氢键作用[18],这会减弱NCS对SMZ的吸附能力(图4(c))。

    随着pH从2升至5,NCS在一元吸附体系中对Cu(Ⅱ)的吸附量显著提升。当pH由5增至6时,其吸附量增长逐渐变缓,并在pH为6时达到最大值4.27 mg·g−1。这是因为强酸性环境下大量的 H+会与 Cu(II)竞争 NCS表面基团的吸附位点。与此同时,其表面基团的质子化作用也会抑制NCS与 Cu(II)的配位络合作用。在二元吸附体系中,SMZ对Cu(Ⅱ)的吸附性能具有明显的促进作用,这是SMZ静电屏蔽效应引起的结果[18,36] (图4(d)) 。

    总的来看,NCS更倾向于吸附SMZ,进而在二元吸附体系中可促进对Cu(II)的吸附性能。相反,NCS吸附Cu(II)的能力较弱,故在二元吸附体系中Cu(II)会较小程度上抑制NCS对SMZ的吸附。这与XPS表征结果一致。在图4(c)和图4(d)中,对比空白样品,在初始pH小于5时,NCS吸附后的溶液平衡pH没有发生明显变化。而当初始pH为5时,平衡pH均有所升高,而单一吸附体系的平衡pH提高最大。这是因为在单一吸附体系中,NCS表面吸附位点可同步提供给Cu(II)和H+,他们之间的竞争吸附关系较弱;而SMZ的存在则会吸附一部分的H+。在二元吸附体系中,平衡pH的变化相对较小,这可能与SMZ络合作用有关。

    整体来看,NCS对SMZ和Cu(Ⅱ)的吸附是一个快速吸附过程。如图5所示,在前1 h内,NCS对SMZ和Cu(Ⅱ)的吸附量达到总吸附量的90%以上,随后缓慢增长,直至6 h后达到吸附平衡。在这个过程中,NCS对SMZ和Cu(Ⅱ)的吸附等温线拟合结果及相关参数如图5(a)~(b)和表2所示。相比于Freundlich方程,Langmuir方程可更好地拟合NCS对Cu(Ⅱ)和SMZ的吸附数据。结果表明,NCS在单一吸附体系中对SMZ和Cu(Ⅱ)的最大理论吸附量分别为59.76 mg·g−1和4.71 mg·g−1;在二元吸附体系中的最大理论吸附量分别可以达到56.21 mg·g−1和5.54 mg·g−1。可见,NCS能够适应重金属-抗生素复合污染物的复杂环境行为且保持与一元吸附体系相同的吸附性能。吸附动力学模型及相关参数如图5(c)~(d)和表3所示。拟合结果表明:准二级动力学方程的相关性(R2)均大于采用准一级动力学方程的,而且Qe值也与实验值更接近,这表明NCS对于单一污染物和复合污染物的吸附速率是与污染物浓度的二次方成正比关系,其吸附过程主要是化学吸附[22],这与NCS中功能性基团的作用密切相关。

    图 5  在单一和二元吸附体系中NCS对SMZ和Cu(Ⅱ)的吸附等温模型拟合及其吸附动力学模型拟合
    Figure 5.  Adsorption isotherm model fitting of SMZ and Cu (II) onto NCS, and their adsorption kinetic model fitting in single and binary adsorption systems
    表 2  Langmuir和Freundlich模型拟合参数
    Table 2.  Langmuir and Freundlich model fitting constants
    吸附体系Langmuir模型Freundlich模型
    Qmax/(mg·g−1)KL/(L·mg−1)R2Kf/(mg(1−n)·Ln·g−1)1/nR2
    Cu(Ⅱ)4.710.0640.9860.7780.4050.972
    Cu(Ⅱ)(SMZ 50 mg·L−1)5.540.1150.9911.6620.2790.986
    SMZ59.760.0480.9528.2550.4820.923
    SMZ (Cu(Ⅱ) 30 mg·L−1)56.210.0440.9784.3590.5770.976
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    表 3  准一级、准二级动力学模型拟合参数
    Table 3.  Pseudo-first-order and Pseudo-second-order model fittings constants
    吸附体系准一级动力学模型准二级动力学模型
    qe/(mg·g−1)k1/min−1R2qe/(mg·g−1)k2/(g·(mg·min)−1)R2
    Cu(Ⅱ)2.0431.7720.9602.1791.1670.991
    Cu(Ⅱ)(SMZ 50 mg·L−1)2.5080.3440.9752.7740.1770.984
    SMZ35.0275.8270.93936.4920.2740.989
    SMZ (Cu(Ⅱ) 30 mg·L−1)25.9623.3030.86127.3600.1890.967
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    基于XPS的定性分析结果,NCS表面的基团可作为Cu(II)和SMZ的吸附位点。为此,将上述单一和二元吸附体系的吸附过程拟合到这些吸附位点,再通过结合能(BE)的计算分析,能够更好地定量阐明每个位点对吸附的贡献。一般来说,BE的绝对值越高,结合能就越高,表明吸附剂与吸附质的结合力越强[23]。如图6(a)~(d)所示,NCS 结构中的6个代表性结合位点(1~6号)为吸附SMZ的位点,5个代表性结合位点(7~11号)归为吸附Cu(II) 的位点。在单一吸附体系中,SMZ中的磺酰胺氮和异恶唑环氮分别与NCS中-N+和C-N 中的—COOH相互作用,即1~6号结合位点均含有上述2种可作用于SMZ的结构。其中,1号位点(—N+结构中—COOH)与SMZ中磺酰氨氮的BE值最大(41.39 kcal·mol−1),而其他不同位置的吸附位点BE值较小。同样,Cu与NCS所有吸附位点的BE值相差不大,最大的BE值(187.96 kcal·mol−1)是11号位点,即C-N与Cu的相互作用。尽管NCS吸附Cu的结构比吸附SMZ的更稳定,但是吸附位点的不足导致NCS对Cu(II)的吸附容量较低[38-39],而且NCS表面的正电荷与Cu(II)的排斥作用也阻碍吸附发生[40]

    图 6  一元吸附体系中NCS吸附行为的DFT定量计算
    Figure 6.  DFT quantitative calculation of NCS adsorption behaviors in single adsorption system

    图7(a)~(c)所示的二元吸附体系中,相比于SMZ中磺酰胺氮Cu(II)形成络合 (BE=53.14 kcal·mol−1),异恶唑环氮与Cu(II)(BE=64.98 kcal·mol−1)的络合会使整体结构更稳定。因此,SMZ-Cu络合物结构可设定为异恶唑环氮与Cu的结合方式。而且,无论是以Cu端接近NCS的方式还是SMZ端接近NCS的方式,NCS吸附SMZ-Cu络合物的结构都比单一吸附Cu或SMZ的BE值高。这是由于SMZ和Cu(II)只能利用NCS表面一小部分的吸附位点,而SMZ-Cu络合物可利用绝大部分的吸附位点。因此,NCS在二元吸附体系中以吸附SMZ-Cu络合物为主,这也与XPS定性分析结果一致。进一步来看,SMZ-Cu络合物以Cu接近NCS结合方式的BE值(均>175 kcal·mol−1)显然比以SMZ接近NCS结合方式的BE值(<175 kcal·mol−1)更高。这意味着NCS主要是以Cu接近NCS的吸附结构存在[41]。同时,NCS在二元吸附体系中对Cu的吸附量有所增加,是因为SMZ先与Cu(II)形成络合物以减少整体的正电性,有利于NCS的静电吸附和络合。然后,NCS与SMZ-Cu络合物的结合与络合物中Cu的络合为主,而与SMZ的结合能较低。而且,大量的Cu(II)还会破坏络合物的形态,从而造成SMZ重新释放到溶液中(即解络合效应)。接着,释放出来的SMZ继续与Cu(II)发生络合效应形成SMZ-Cu络合物,并再次被NCS通过络合作用所吸附。以此不断推进吸附进程,直至NCS吸附Cu(II)达到最大容量。在此过程中,SMZ不断的被释放和被吸附会引起其吸附量稍微降低,因此,导致NCS在二元吸附体系中对SMZ的吸附量(56.21 mg·g−1)略低于单一吸附体系(59.76 mg·g−1)。这种吸附行为机制与前期研究的络合-解络合-再络合模式相符[37]。综上所述,SMZ-Cu络合物以Cu接近NCS的吸附结构更为稳定,而以SMZ接近NCS的吸附结构更易发生变化,导致络合-解络合-再络合的发生,不但促进NCS对Cu(II)的吸附,而且使得其吸附SMZ-Cu络合物的结构主要是以Cu接近NCS方式存在。

    图 7  二元吸附体系中NCS吸附行为的DFT定量计算
    Figure 7.  DFT quantitative calculation of NCS adsorption behaviors in binary adsorption system

    1)与RCS相比,NCS因具有含N基团(—N+或C—N)和—COOH基团,从而表现出良好的吸附性能。其等温吸附过程符合Langmuir模型,即在单一吸附体系中,并在pH=5、固液比1g·L−1的条件下,NCS对SMZ和Cu(Ⅱ)的最大理论吸附量分别为59.76 mg·g−1和4.71 mg·g−1。而在相同条件的二元吸附体系中,NCS对络合物中SMZ和Cu(II)的最大理论吸附量分别为56.21 mg·g−1和5.54 mg·g−1。而且,NCS的吸附过程符合准二级动力学方程,属于化学吸附,这与其结构中的功能性基团密切相关。

    2)在单一吸附体系中,Cu(Ⅱ)与NCS中的含N基团(—N+基或C—N)和—COOH发生配位作用,而SMZ可通过氢键和静电相互作用与以上基团结合。相比而言,NCS对SMZ的吸附亲和性要强于Cu(II)。而在二元吸附体系中,多重相互作用叠加效果导致NCS以吸附络合物SMZ-Cu为主,不倾向对单一污染物的吸附。

    3)在单一吸附系统中,NCS的—N+结构中—COOH与SMZ中磺酰氨氮结合最稳定;而C—N直接与Cu的相互作用最大。而在二元吸附体系中,SMZ-Cu络合物以Cu位置接近NCS方式是最主要的吸附结构,由此引起的络合-解络合-再络合模式导致NCS对Cu的吸附量增加,但稍微降低了对SMZ的吸附效果。

  • 图 1  实验装置示意图

    Figure 1.  Diagram of pilot-scale plant and reactors

    图 2  A2/O中试装置进出水水质及去除率

    Figure 2.  Influent/effluent quality and removal efficiency of A2/O equipment

    图 3  硝化反应Monod方程拟合

    Figure 3.  Monod equation fitting of nitrification reaction

    图 4  反硝化反应Monod方程拟合(NO3-N浓度限制)

    Figure 4.  Monod equation fitting of denitrification (NO3-N concentration inhibition) reaction

    图 5  反硝化反应Monod方程拟合(碳源限制)

    Figure 5.  Monod equation fitting of denitrification (carbon source inhibition) reaction

    表 1  实验用水水质

    Table 1.  Characteristics of influent wastewater

    数值类型COD/(mg·L−1)TN/(mg·L−1)NH+4-N/(mg·L−1)COD/TN
    范围148.90~250.6034.98~55.8723.09~39.432.89~6.08
    平均值198.9545.1930.784.43
    数值类型COD/(mg·L−1)TN/(mg·L−1)NH+4-N/(mg·L−1)COD/TN
    范围148.90~250.6034.98~55.8723.09~39.432.89~6.08
    平均值198.9545.1930.784.43
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    表 2  沿程实验水质测试结果

    Table 2.  Water quality test results along the process

    取样位置COD/(mg·L−1)NH+4-N/(mg·L−1)NO3-N/(mg·L−1)NO2-N/(mg·L−1)DO/(mg·L−1)ORP/mV
    进水204.8024.900.470.048
    厌氧池出口62.6713.320.840.0780−225
    缺氧池出口28.596.149.180.1990.6893
    好氧池出口25.582.0813.540.0034.33157
    二沉池出水23.101.0214.490.033
    取样位置COD/(mg·L−1)NH+4-N/(mg·L−1)NO3-N/(mg·L−1)NO2-N/(mg·L−1)DO/(mg·L−1)ORP/mV
    进水204.8024.900.470.048
    厌氧池出口62.6713.320.840.0780−225
    缺氧池出口28.596.149.180.1990.6893
    好氧池出口25.582.0813.540.0034.33157
    二沉池出水23.101.0214.490.033
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  • [1] ZHOU H, LI X, CHU Z, et al. Effect of temperature downshifts on a bench-scale hybrid A/O system: Process performance and microbial community dynamics[J]. Chemosphere Environmental Toxicology & Risk Assessment, 2016, 153: 500-507.
    [2] 王建华, 陈永志, 彭永臻. 低碳氮比实际生活污水A2O-BAF工艺低温脱氮除磷[J]. 中国环境科学, 2010, 30(9): 1195-1200.
    [3] ZHOU H, LI X, XU G, et al. Overview of strategies for enhanced treatment of municipal/domestic wastewater at low temperature[J]. Science of the Total Environment, 2018, 643: 225-237. doi: 10.1016/j.scitotenv.2018.06.100
    [4] KRISHNA C, LOOSDRENCHT M. Effect of temperature on storage polymers and settleability of activated sludge[J]. Water Research, 1999, 33(10): 2374-2382. doi: 10.1016/S0043-1354(98)00445-X
    [5] HUANG W, GONG B, WANG Y, et al. Metagenomic analysis reveals enhanced nutrients removal from low C/N municipal wastewater in a pilot-scale modified AAO system coupling electrolysis[J]. Water Research, 2020, 173: 115530. doi: 10.1016/j.watres.2020.115530
    [6] 叶长兵, 周志明, 吕伟, 等. A2O污水处理工艺研究进展[J]. 中国给水排水, 2014, 30(15): 135-138.
    [7] 金羽, 李建政, 马放, 等. A2/O系统在低温和中温条件下的启动运行特征[J]. 中国给水排水, 2014, 30(1): 61-65.
    [8] 侯红娟, 王洪洋, 周琪. 进水COD浓度及C/N值对脱氮效果的影响[J]. 中国给水排水, 2005, 21(12): 19-23. doi: 10.3321/j.issn:1000-4602.2005.12.005
    [9] 邓玮玮, 王晓昌. 低碳氮比废水脱氮研究进展[J]. 工业水处理, 2015, 35(2): 15-19. doi: 10.11894/1005-829x.2014.35(2).015
    [10] 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.
    [11] DINÇER A, KARGI F. Kinetics of sequential nitrification and denitrification processes[J]. Enzyme and Microbial Technology. 2000, 27(1): 37-42.
    [12] 刘国华, 陈燕, 范强, 等. 溶解氧对活性污泥系统的脱氮效果和硝化细菌群落结构的影响[J]. 环境科学学报, 2016, 36(6): 1971-1978.
    [13] YAO S, NI J, CHEN Q, et al. Enrichment and characterization of a bacteria consortium capable of heterotrophic nitrification and aerobic denitrification at low temperature[J]. Bioresource Technology, 2013, 127(1): 151-157.
    [14] SCHIPPER L, ROBERTSON W, GOLD A, et al. Denitrifying bioreactors: An approach for reducing nitrate loads to receiving waters[J]. Ecological Engineering, 2010, 36(11): 1532-1543. doi: 10.1016/j.ecoleng.2010.04.008
    [15] YAO S, NI J, MA T, et al. Heterotrophic nitrification and aerobic denitrification at low temperature by a newly isolated bacterium, Acinetobacter sp. HA2[J]. Bioresource Technology, 2013, 139: 80-86. doi: 10.1016/j.biortech.2013.03.189
    [16] 吴昌永. A2/O工艺脱氮除磷及其优化控制的研究[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2010.
    [17] 马勇, 彭永臻. A/O生物脱氮工艺的反硝化动力学试验[J]. 中国环境科学, 2006, 26(4): 464-468. doi: 10.3321/j.issn:1000-6923.2006.04.018
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-10-25
  • 录用日期:  2021-01-12
  • 刊出日期:  2021-04-10
韦琦, 罗方周, 徐相龙, 刘禹琛, 刘帅, 刘国华, 王洪臣. A2/O工艺处理低温低碳氮比生活污水的脱氮效率及反应动力学[J]. 环境工程学报, 2021, 15(4): 1367-1376. doi: 10.12030/j.cjee.202010126
引用本文: 韦琦, 罗方周, 徐相龙, 刘禹琛, 刘帅, 刘国华, 王洪臣. A2/O工艺处理低温低碳氮比生活污水的脱氮效率及反应动力学[J]. 环境工程学报, 2021, 15(4): 1367-1376. doi: 10.12030/j.cjee.202010126
WEI Qi, LUO Fangzhou, XU Xianglong, LIU Yuchen, LIU Shuai, LIU Guohua, WANG Hongchen. Nitrogen removal efficiency and kinetics of A2/O process treating low temperature and low C/N ratio municipal wastewater[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2021, 15(4): 1367-1376. doi: 10.12030/j.cjee.202010126
Citation: WEI Qi, LUO Fangzhou, XU Xianglong, LIU Yuchen, LIU Shuai, LIU Guohua, WANG Hongchen. Nitrogen removal efficiency and kinetics of A2/O process treating low temperature and low C/N ratio municipal wastewater[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2021, 15(4): 1367-1376. doi: 10.12030/j.cjee.202010126

A2/O工艺处理低温低碳氮比生活污水的脱氮效率及反应动力学

    通讯作者: 徐相龙(1989—),男,博士研究生。研究方向:污水处理技术。E-mail:qsyxxl@ruc.edu.cn
    作者简介: 韦琦(1996—),男,硕士研究生。研究方向:污水处理技术。E-mail:2015200640@ruc.edu.cn
  • 中国人民大学环境学院低碳水环境技术研究中心,北京 100872
基金项目:
国家水体污染控制与治理科技重大专项(2017ZX07102004);中国人民大学2018年度拔尖创新人才培育资助计划成果

摘要: 低温低碳氮比(C/N)生活污水对生物脱氮不利。利用A2/O中试装置探究了低温低碳氮比进水条件对生物脱氮效率的影响,并结合反应动力学进行了评价。结果表明,低温低碳氮比的进水条件对COD、NH+4-N的去除影响较小,出水均能达到一级A排放标准;对TN的去除影响较大,平均去除率仅为56.5%,其原因在于反硝化过程受到限制。沿程实验结果表明,较高的溶解氧(DO)和碳源的缺乏是导致反硝化效果差的主要原因。反应动力学拟合的结果表明,温低碳氮比的进水,其比硝化速率、比反硝化速率明显低于常规状态下进水的值,且比反硝化速率对NO3-N浓度的变化敏感。

English Abstract

  • 生物处理法由于其成本低、效率高等优势被广泛应用于生活污水处理[1],污水中的有机物与各种营养物质(氮、磷等)通过微生物代谢被利用。其中,温度和碳源是影响该过程的重要因素[2]。低温会使微生物活性和底物利用率下降,导致污水处理性能下降[3];另一方面,低温也会导致活性污泥的沉降性能变差,出现污泥膨胀[4]。有机碳源是微生物反硝化过程的电子供体和能源,碳源缺乏会对脱氮造成不利影响[5]

    A2/O工艺具有工艺流程简单、运行灵活、水力停留时间短、活性污泥不易膨胀、基建和运行费用低等优点[6],因而在国内外应用广泛。但A2/O工艺本身就存在反硝化菌与聚磷菌的碳源竞争等矛盾,在低碳氮比的进水条件下,这一矛盾愈发突出。低温条件下,A2/O工艺的启动受到显著负面影响,生物处理系统的效率明显下降[7]

    在我国大部分地区的城市生活污水,尤其是南方地区的城市生活污水,均具有C/N偏低的特点,COD一般约为200 mg·L−1[8],COD/TN为3.3~8.5[9],而满足或完成反硝化的COD/TN为4~15[8]。在温度方面,由于地理区域的差异以及季节变化,水温可能降低至8~15 ℃,甚至低于5 ℃[3]。因此,低温低C/N的进水条件对污水生物处理系统的稳定运行和生物脱氮的效率提出了挑战。

    基于上述研究,本研究利用中试规模的A2/O装置,研究了低温低C/N进水条件下装置的脱氮规律,并结合反应动力学,评估了该条件对脱氮效果的影响,以期为优化低温低C/N进水条件下A2/O工艺的运营调控提供数据支持。

  • 本实验接种的污泥取自北京市清河污水处理厂。装置进满污水后,停止进水,接种浓缩污泥后持续曝气,至污泥转为黄褐色时开始进水(进水量逐步增加),将外循环系统打开,让污泥在装置内循环。待污泥具备良好的沉降性能与表观特性时,即标志污泥驯化完成。

  • 1)A2/O中试装置与运行参数。本研究使用的实验装置见图1。A2/O中试装置如图1(a)所示。装置主体规格为2 660 mm×400 mm×550 mm,有效容积为480 L,V厌氧池V缺氧池V好氧池为1∶1∶3,总水力停留时间(HRT)为12 h,污泥龄(SRT)为15 d,污泥回流比r为100%,混合液回流比R为250%。

    实验用水取自中国人民大学总排水口排放的实际生活污水。由于取水口位于宿舍区与食堂附近,原水浓度较高。为模拟我国普遍存在的生活污水COD较低、C/N低的特点,用自来水对原水进行1∶1的稀释。其水质情况见表1。其中,COD的平均值为199.0 mg·L−1,COD/TN为4.43,为典型的低C/N进水。在实验期间,水温为11.3~15.5 ℃,平均为12.73 ℃,进水流量Q为1.02 m3·d−1,污泥负荷为0.23 kg·(kg·d)−1(以COD计),污泥的质量浓度(MLSS)为2 300~3 000 mg·L−1

    2)反应动力学实验装置与运行参数。反应动力学实验采用SBR装置进行,硝化实验装置如图1(b)所示,反硝化实验装置如图1(c)所示。实验使用的活性污泥(体积为8 L)分别取自A2/O中试装置的好氧池和缺氧池,在SBR装置中静置沉淀30 min,将上清液排出,注入等体积的清水后再次静置沉淀30 min,排出上清液,最后补入等体积的人工配水,开始生化反应。

  • 1)水质指标。本实验测试的水质指标为COD、NH+4-N、NO3-N、NO2-N、TN等,均按照《水和废水监测分析方法(第4版)》中的标准方法进行分析。其中,COD采用快速消解法测定;NH+4-N采用纳氏试剂光度法测定;NO3-N采用紫外分光光度法测定;NO2-N采用N-(1-萘基)-乙二胺光度法测定;TN采用过硫酸钾氧化紫外分光光度法测定。本研究中所有水质指标的测定,均取3次平行样进行测试,取平均值作图与描述规律。

    2)反应动力学方法。本研究探讨的反应动力学基于硝化反应和反硝化反应的Monod方程[10]。对于硝化反应,其限制因素为NH+4-N浓度和DO,因此,硝化反应的Monod方程如式(1)所示。

    式中:v硝化为硝化反应比硝化速率,mg·(g·h)−1v硝化,max为最大比硝化速率,mg·(g·h)−1SNNH+4-N的底物浓度,mg·L−1kSNNH+4-N的饱和常数,mg·L−1SO为DO的底物浓度,mg·L−1kSO为DO的饱和常数,mg·L−1

    在本研究中,为了保证好氧池的硝化过程完全进行,且本研究不探究低温低C/N条件下DO的影响,所以在曝气池中给予过量的曝气,可以认为SO>>kSO,所以SO/(kSO+SO)≈1。因此,本研究探究的硝化反应动力学Monod方程如式(2)所示。

    同理,由于反硝化反应中的限制因素为NO3-N浓度和碳源浓度,所以反硝化反应动力学Monod方程如式(3)所示。

    式中:v反硝化为反硝化反应比反硝化速率,mg·(g·h)−1v反硝化,max为最大比反硝化速率,mg·(g·h)−1S'NNO3-N的底物浓度,mg·L−1k'SNNO3-N的饱和常数,mg·L−1SC为碳源的底物浓度,mg·L−1kSC为碳源的饱和常数,mg·L−1

    硝化反应动力学:补充人工配水并搅拌均匀后,开始曝气并立即取样,而后每30 min取样1次,测定水样的NH+4-N浓度,绘制NH+4-N浓度随时间变化的曲线,并且计算每一段时间间隔内的比硝化速率(即每一段曲线的斜率除以污泥浓度)。以NH+4-N浓度为横坐标,以比硝化速率为纵坐标,绘制Monod曲线并进行拟合,得到v硝化,maxkSN的拟合值。

    反硝化反应动力学:探究NO3-N底物作为限制因素时,在体系中添加过量的碳源,即SC>>kSC,使SC/(kSC+SC)≈1,通过v反硝化=v反硝化,max·S'N/(k'SN+S'N)拟合得到v反硝化,maxk'SN;探究碳源底物浓度作为限制因素时,在体系中添加过量的NO3-N,即S'N>>k'SN,使S'N/(k'SN+S'N)≈1,通过v反硝化=v'反硝化,max·SC/ (kSC+SC)拟合得到v'反硝化,maxkSC。理论上v反硝化,maxv'反硝化,max相同或相近。综合以上结果,利用动力学参数v反硝化,maxk'SNkSC,得到反硝化反应的Monod方程。

  • 低温低C/N进水条件下,连续运行A2/O中试装置约60 d,其进出水情况及主要污染物的去除特性见图2

    1) COD去除情况。在实验期间,进水COD均保持在150~250 mg·L−1,平均浓度为198.95 mg·L−1,出水的情况如图2(a)所示。其数值基本均达到了《城镇污水处理厂污染物排放标准(GB 18918-2002)》一级A的排放标准(COD<50 mg·L−1),平均浓度为32.27 mg·L−1。但是,从去除率的角度上看,当进水COD较低时,A2/O系统的COD去除率偏低,一般为80%~85%,有时甚至低于80%,平均去除率为83.7%,这表明整个系统对COD去除的潜力还未被完全开发。结果表明,当进水COD偏低时,活性污泥微生物可用来进行生长繁殖的物质较少,以及低温时微生物的活性受到抑制,所以,在持续低COD进水的条件下,活性污泥的增长速率低于常规工况,当排泥没有进行相应的调整时,整个系统的MLSS逐渐下降到较低的水平。随着系统的微生物量降低,可以被微生物生化反应去除的有机物相应减少,导致系统的COD去除率偏低。但是,由于实验中进水COD较低,所以出水仍能达到一级A的排放标准。

    2) NH+4-N去除情况。实验期间NH+4-N的进出水情况如图2(b)所示。NH+4-N的进水浓度为30~40 mg·L−1,出水NH+4-N基本为0 mg·L−1,平均去除率为99.0%,且不随进水NH+4-N浓度的波动而产生变化,这说明低温低C/N的进水条件对硝化过程影响较小。初步分析可认为,由于硝化细菌AOB和NOB为自养型微生物,进水低C/N并不影响其生长繁殖,反而由于异养型微生物的生长繁殖受到限制,在溶解氧的竞争方面,硝化细菌成为优势菌群;另一方面,运行过程中曝气池的DO不低于2.5 mg·L−1,完全满足硝化反应的需要[12]。因此,尽管硝化过程对低温高度敏感[13],但硝化细菌占优势、曝气池DO高,所以,从整体上来看,NH+4-N的去除未受到较大影响。

    3) TN去除情况。实验期间TN的进出水情况如图2(c)所示。实验期间进水TN为40~50 mg·L−1,属于一般城镇污水处理厂进水的典型值。而进水的C/N较低,COD/TN的平均值为4.43,存在碳源不足的情况。因此,从出水来看,该条件下A2/O系统对TN的去除效果较差。在部分时间段内,出水TN能够达到《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB 18918-2002)一级A的排放标准(TN<15 mg·L−1),实验期间的出水TN基本在20 mg·L−1左右,甚至出现超过30 mg·L−1的情况。去除率根据经验公式(式(4))计算。

    在外回流r为100%,内回流R为250%的运行工况下,TN去除率的理论值应为77.8%,但实验结果表明,低温低C/N条件下TN的去除率仅为50%~73%,平均去除率为56.5%,明显偏低。结合前文对NH+4-N去除的分析,可以认为,出水TN偏高、去除率偏低的原因在于NO3-N和NO2-N的去除效果不好,即反硝化效果较差。由图2(d)可见,出水中的NO3-N浓度与出水TN浓度相近,变化趋势相同,这证实了反硝化效果差的推测。初步分析可认为,导致反硝化效果差的原因有以下3点:一是由于反硝化菌属于异养型微生物,在低C/N进水时,碳源不足导致反硝化菌进行生化反应受到限制;二是低温条件下与反硝化反应相关的酶活性受到严重抑制,反硝化反应的速率明显下降[14];三是低温导致DO过度饱和,内回流将大量DO带入缺氧池,破坏缺氧环境,对反硝化过程造成不利影响[15]。在本研究中,缺氧池的DO为0.61 mg·L−1,ORP为93 mV,一般缺氧池DO为0.2~0.3 mg·L−1,ORP为−100~+100 mV,这证明了内回流DO过高引起破坏缺氧环境的结论。

  • 沿程实验是在A2/O中试装置的进水口、厌氧池出口、缺氧池出口、好氧池出口和二沉池出口(图1(a)中的①~⑤)分别取样,测定水质指标,并通过水质指标的变化规律来评价系统各段生化反应的效果。水质测试结果见表2

    NO2-N方面,通过沿程实验可以看到,整个系统中NO2-N浓度均较低,没有出现NO2-N的积累,其对于出水TN的影响不大,因此,不对NO2-N进行详细描述与分析。

    1) COD的沿程转化规律。进水COD为204.80 mg·L−1,在外回流r为100%的工况下,进入厌氧池的COD应当为113.95 mg·L−1左右,而厌氧池的出水COD为62.67 mg·L−1,这表明有45.0%的COD在厌氧阶段被消耗,其主要生化过程是聚磷菌的厌氧释磷。在内回流比R为250%时,进入缺氧池的COD应当为42.06 mg·L−1左右,而缺氧池的出水COD为28.59 mg·L−1,即有32.0%的COD在缺氧阶段被消耗,其主要生化过程是反硝化反应。最后,污水经过好氧池和二沉池,COD均有少量下降,主要是少量的异养型微生物进行有机物的利用。但是,由于COD已经处于较低的水平,异养型微生物相比于自养型微生物——硝化细菌的竞争优势弱,因此,这部分异养型微生物的量较少,对COD去除的效果不明显。

    2) NO3-N的沿程转化规律。在R为250%的工况下,进入缺氧池的NO3-N浓度应当为11.78 mg·L−1左右,而缺氧池出口的NO3-N浓度为9.18 mg·L−1,故仅有22%左右的NO3-N被还原为N2,没有达到反硝化的要求。理论计算表明,还原1 g·L−1 NO3-N被还原为N2需要的COD为2.86 g·L−1,该沿程实验中缺氧池总共消耗的COD为13.47 mg·L−1,理论上还原的NO3-N为4.71 mg·L−1,但实际还原的NO3-N仅为2.60 mg·L−1,为理论值的55%。这说明有45%左右的碳源被反硝化细菌用于自身生长繁殖或被反硝化细菌以外的其他微生物利用了,而不是用于反硝化反应。导致这种情况的原因是:一方面,低温导致缺氧池DO偏高(表2),使得其他兼性异养微生物处于优势地位,反硝化细菌可用于生长繁殖和反硝化反应的碳源被竞争者大量侵占,进而影响反硝化效果;另一方面,反硝化细菌在低温、高DO环境下活性受到抑制,使得反硝化反应的速率大大降低,所以,在与常规工况相同的缺氧池水力停留时间(HRT)里,能被反硝化反应还原的NO3-N减少。以上两方面的原因导致出水中NO3-N的浓度偏高、TN不达标。

    3) NH+4-N的沿程转化规律。在r为100%、R为250%的工况下,厌氧池、缺氧池进水的NH+4-N浓度应当分别为12.96 mg·L−1和6.49 mg·L−1,该数值与厌氧池、缺氧池的出水NH+4-N浓度接近,符合这2个阶段不发生硝化反应的常识。在好氧池,NH+4-N由6.14 mg·L−1降低到2.08 mg·L−1,再到二沉池出水降低为1.02 mg·L−1,完全达到了一级A(冬季,NH+4-N<8 mg·L−1)的标准。由此可见,低温低C/N条件下,A2/O系统的硝化过程没有受到太大影响。

  • 硝化反应Monod方程的实验结果和拟合结果如图3所示。图3(a)显示,当体系中NH+4-N浓度较高时,硝化反应近似为零级反应,比硝化速率达到最大且不随NH+4-N浓度的降低而降低,NH+4-N浓度随时间变化的曲线近似为直线;但当NH+4-N浓度降低到5 mg·L−1附近时,硝化反应速率开始急剧下降。用各段时间间隔内的比硝化速率与NH+4-N浓度进行拟合(图3(b)),得到低温条件下的硝化Monod方程,如式(5)所示。

    式中:v硝化,max为4.508 9 mg·(g·h)−1,即最大硝化速率为4.508 9 mg·(g·h)−1kSN为0.808 0 mg·L−1,即当NH+4-N浓度降低为0.808 0 mg·L−1时,硝化反应速率为峰值的50%。

    DINÇER等[11]的研究表明,在20 ℃下,v硝化,max为47.92 mg·(g·h)−1kSN为5.14 mg·L−1。本研究中得到的值明显低于此值。这说明,在低温的条件下,硝化反应受到严重影响,导致最大硝化速率大幅降低,而饱和常数较低表明此条件下的硝化反应以较为稳定的反应速率进行,速率骤降点延后。这一现象的原因可能是:低温低C/N条件驯化的活性污泥对体系中NH+4-N浓度的变化不敏感,只有当NH+4-N浓度降低到足够低的水平时,比硝化速率才出现突变。结合A2/O中试实验的情况分析,低温低C/N进水中,NH+4-N的浓度与常规工况并无明显差异,因此,活性污泥对NH+4-N浓度的适应性没有发生明显变化,表现为比硝化速率对NH+4-N浓度的变化不敏感。低温低C/N进水条件对硝化过程的影响主要体现在最大比硝化速率的降低。

  • 1) NO3-N浓度限制条件下反硝化Monod方程拟合。在计算比反硝化速率时,被还原的硝氮浓度为ΔNO3-N–0.6ΔNO2-N,该式表示实际被还原的NO3-N的量[16]NO3-N的沿时变化情况如图4(a)所示。当NO3-N浓度在10 mg·L−1以上时,反硝化反应为零级反应,比反硝化速率不会随着NO3-N浓度的降低而减小,此时的曲线近似为一条直线。当NO3-N浓度在5 mg·L−1左右时,反硝化速率开始受到NO3-N浓度过低的限制,速率开始急剧下降,曲线变缓。NO2-N的沿时变化情况如图4(b)所示。如前文所述,在反硝化过程中,NO3-N并非直接还原为N2,而是有中间过程:NO3-N先还原为NO2-N,NO2-N再还原为N2,其中,后者为限速步骤。因此,在反硝化过程中会出现NO2-N的积累,NO2-N浓度的最大积累量达到11.81 mg·L−1

    NO3-N浓度限制条件下,反硝化Monod方程的拟合如图4(c)所示。动力学参数v反硝化,max为5.961 9 mg·(g·h)−1,表示实验条件下最大反硝化速率为5.961 9 mg·(g·h)−1k'SN为2.041 6 mg·L−1,表示当NO3-N浓度降低为2.041 6 mg·L−1时,比反硝化反应速率降低为峰值的50%;R2为0.938 25。

    2)碳源限制条件下反硝化Monod方程拟合。如图5所示,在碳源浓度成为限制因素时,NO3-N浓度和NO2-N浓度的降低都明显有2个阶段:第1阶段碳源的量还充足,反硝化反应可以以最大速率进行;第2阶段碳源明显不足,NO3-N浓度和NO2-N浓度降低的趋势放缓。这个结果与马勇等[17]的研究结果一致。结合COD的沿时变化(图5(a))对原因进行分析,可以看到,当COD降低为50 mg·L−1左右时,COD降低的趋势开始变缓,并在36 mg·L−1左右不再下降。在这个过程中,由于反硝化细菌可利用的碳源越来越少,导致反硝化速率呈现逐渐降低的趋势。

    碳源浓度为限制因素时的反硝化Monod方程拟合情况如图5(d)所示。动力学参数v'反硝化,max为7.937 0 mg·(g·h)−1,表示实验条件下最大反硝化速率为7.937 0 mg·(g·h)−1,与v反硝化,max有较大差距。其原因在于:Monod方程探究实验中,水温、氧化还原电位(ORP)等参数不好控制,多组实验时条件存在差异,所以拟合出来的结果有差别。为方便得到最后的反硝化Monod方程,这里把v反硝化,maxv'反硝化,max的平均值作为最大反硝化速率v''反硝化,max,其值为6.949 5 mg·(g·h)−1kSC为24.628 mg·L−1,表示当COD为24.628 mg·L−1时,比反硝化反应速率降低为峰值的一半;R2为0.988 41,方程的拟合度较高。

    综上所述,低温低C/N条件下反硝化反应的Monod方程为如式(6)所示。

    DINÇER等[11]的研究表明,在20 ℃下,v反硝化,max为9.58 mg·(g·h)−1k'SN为0.27 mg·L−1kSC为60 mg·L−1。本研究中得到的v反硝化,maxkSC均低于前述值,仅k'SN的值偏高。这说明,在低温低C/N的条件下,反硝化反应受到一定的影响,导致最大反应速率亦在一定程度上降低。而NO3-N饱和常数较高、COD饱和常数较低,表明低温C/N条件下,比反硝化速率对COD的变化不敏感,对NO3-N浓度的变化敏感。与常规工况相比,在相同的NO3-N浓度下,低温低C/N进水条件下驯化的活性污泥的比反硝化速率较低。尽管比反硝化速率对COD的变化不敏感,但进水COD较常规工况低也会直接导致比反硝化速率的小幅度降低。

    该反硝化动力学模型可以在理论上指导污水处理厂高效投加碳源。污水处理厂缺氧池的HRT通常是确定的,对于确定的脱氮目标(即需要通过反硝化脱氮的量)而言,目标反硝化速率是确定的。根据该反硝化动力学模型,能推算出缺氧池需要保持的COD水平,再根据该值与缺氧池进水COD的差值,即可确定碳源投加的理论量,从而可在一定程度上避免盲目投加碳源所造成的浪费。

  • 1) A2/O中试装置在低温低C/N条件下运行的结果表明,其对COD的去除可以达到一级A排放标准,但潜力没有完全发挥;对氨氮可以基本去除,去除率达99.0%;对NO3-N、TN的去除不理想,对TN的平均去除率仅为56.5%。

    2)碳源不足是导致反硝化效果差的重要原因。低C/N进水导致缺氧池碳源缺乏,在此基础上只有45%的碳源用于反硝化反应,剩余碳源被其他异养型微生物竞争,导致出水TN超标。

    3)在低温和低C/N条件下,v硝化,maxv反硝化,max均比常规状态下低,这说明低温低C/N进水条件严重影响硝化和反硝化反应的速率;NH+4-N、COD的饱和常数比常规状态下高,NO3-N的饱和常数比常规状态下低,表明低温低C/N进水条件下,硝化反应对NH+4-N浓度的变化不敏感,反硝化反应对COD的变化不敏感、对NO3-N浓度的变化敏感。

参考文献 (17)

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