-
我国现有近5 000座市政污水处理厂,年处理污水总量超6×1010 m3。市政污水经活性污泥法处理后,其中约1/3的有机污染物可被完全氧化成二氧化碳(CO2)。而其余大部分污水有机物则经由活性污泥代谢后被转化为微生物生物质(按污水处理量及COD折算约合污染物近1×107 t),成为市政污水处理厂产量最大的副产物——剩余污泥的主要干物质成分。剩余污泥中的有机物是生产能源、燃料和高附加值化学品的潜在原料,可被资源化利用[1-2],故不宜简单地归类于亟需处理或处置的“有害废物”。
厌氧消化(anaerobic digestion, AD)被认为是实现剩余污泥资源化的主流技术之一[2]。然而,受限于停留时间长、沼气产率低、资源化产品单一等因素,该技术的资源回收效率与资源化产品经济价值等有待进一步提升[3]。近年来,羧酸平台引起了国内外研究者的广泛关注,其“构筑模块”为短链脂肪酸(short-chain fatty acids, SCFAs, C1~C5)。SCFAs可进一步转化为多种高附加值化学品,包括酯类、生物塑料(聚羟基脂肪酸酯)、单细胞蛋白以及中链脂肪酸(medium-chain fatty acids, MCFAs)[2]。SCFAs是污泥厌氧消化的中间产物。经过水解和发酵过程,污泥中的有机物(蛋白质、多糖、脂类)被代谢转化生成SCFAs,转化率可达约70%[2, 4]。相较于传统AD产甲烷过程,污泥的厌氧发酵产SCFAs过程的停留时间、稳定性及发酵产品产率等条件均更具优势。
MCFAs是指碳原子个数为6~12的饱和脂肪酸,包括己酸(C6)、庚酸(C7)、辛酸(C8)等,在精细化工中被广泛用于制作香料、医药、化妆品及增塑剂、橡胶等化工产品。MCFAs的水溶性较弱,如己酸和辛酸在常温常压条件下的水溶解度仅为10.82 g∙L−1和0.68 g∙L−1,易于从发酵液中分离回收。碳链延长(chain elongation, CE)是微生物合成MCFAs的重要代谢途径。该过程以SCFAs为电子受体、乙醇或乳酸为电子供体进行逆向β-氧化(reverse β-oxidation,RBO)[5]。近年来,利用SCFAs产MCFAs的研究已由早期的纯培养(pure culture)体系(以人工培养基为底物接种科氏梭菌Clostridium kluyveri)向开放式培养(open culture)体系(以未经灭菌的实际有机废水或有机废弃物为底物培养混合微生物菌种)稳步推进。AGLER等[6]将发酵液pH稳定控制在5.5,利用玉米生物乙醇发酵液(富含乙醇、葡萄糖、酵母菌细胞及少量残留玉米粒生物质)产SCFAs同时进行碳链延长,并在发酵反应器下游设置在线液液萃取体系同步连续回收发酵液中的己酸,产率达到2 g∙(L∙d)−1。以此为基础,GE等[7]在550 d的连续培养过程中将己酸产率继续提高至3.4 g∙(L∙d)−1。KUCEK等[8]利用葡萄酒粗酒泥(乙醇质量分数为40%)产MCFAs,在优化条件下(pH为5.2,以COD计的有机负荷率5.8 g∙(L∙d)−1),己酸和辛酸的总产率为3.9 g∙(L∙d)−1。除了酿酒工业产生的有机废物,合成气发酵液、餐厨垃圾、乳清废水等也被报道用作产MCFAs的原料[9-13]。综上所述,目前微生物CE技术产MCFAs的主要原料均为具有高COD且易生物降解的有机废水或废弃物,而利用市政污水处理厂剩余污泥产MCFAs的系统研究仍需深入开展。
相较于酿酒废水或餐厨垃圾,污泥的惰性组分含量较高,且经由AD过程产MCFAs的产率极低。影响污泥产MCFAs的因素包括:1)污泥水解(限速步骤)进程缓慢;2)污泥厌氧发酵累积SCFAs过程中自发产甲烷导致碳转化效率降低;3)CE微生物组驯化期较为漫长。
本研究以酿酒废水厌氧塔颗粒污泥为接种物,采用混合SCFAs为电子受体、乙醇为电子供体,通过优化水力停留时间(HRT)与醇酸比进行微生物驯化以获得在代谢功能上占主导优势的CE微生物组。同时,采用碱性热水解预处理技术促进污泥破解,进而加速水解效率、提高SCFAs产率,完成从人工配制培养基溶液到真实污泥发酵液的底物转变,以“两相发酵”工艺实现污泥产MCFAs,并基于微生物多样性和宏基因组分析进一步揭示了过程中的微生态机制,以期为污泥有机质转化高附加值化学品的策略构建提供参考。
-
微生物合成MCFAs厌氧发酵的接种污泥取自河南省三门峡市渑池县白酒厂废水厌氧处理塔,污泥初始pH为7.2,挥发性悬浮物质量分数(VSS)为0.9%。在驯化期(实验设置条件见1.2节)所使用的人工培养基组分包括:乙酸钠(醇酸比为2∶1与3∶1条件下其质量浓度分别为8.20 g∙L−1与6.15 g∙L−1)、乙醇(醇酸比为2∶1与3∶1条件下其质量浓度分别为15.3 mL∙L−1与17.3 mL∙L−1)、磷酸二氢铵3.60 g∙L−1、六水氯化镁0.15 g∙L−1、七水硫酸镁0.20 g∙L−1、氯化钾0.15 g∙L−1、二水氯化钙0.20 g∙L−1、微量元素溶液1 mL∙L−1。微量元素溶液的配方为(每升溶液):四水氯化亚铁1.50 g、氯化锌70 mg、四水氯化锰100 mg、硼酸6 mg、六水氯化钴190 mg、二水氯化铜2 mg、六水氯化镍24 mg、二水钼酸钠36 mg,以及25%稀盐酸10 mL。
用于产SCFAs的剩余污泥取自上海市闵行区水质净化厂二沉池,经过离心浓缩后(在转速为4 000 r·min−1条件下离心旋转5 min),再利用泥水分离后的上清液将污泥总固体含量调至约3%。调整后的污泥基本理化性质如表1所示。
-
CE反应器为5 L连续搅拌反应器(continuous stirred-tank reactor,CSTR)。实验中的反应体系的体积为3 L,接种比例为20% (体积分数),温度、搅拌速率和pH分别为30 °C、200 r·min−1和6.2。反应器运行采用连续模式发酵,连续运行135 d,共分为5个运行周期(见表2)。其中,Phase Ⅰ~Ⅳ为驯化期,底物为人工配制培养基;Phase Ⅴ为实验期,底物为污泥厌氧发酵上清液。反应器运行期间,每24 h取5 mL样品测定发酵液中的底物(乙醇、乙酸)及产物(丁酸、己酸和辛酸)浓度。
污泥厌氧发酵液的制备过程分为预处理和厌氧发酵2个阶段。
1)预处理阶段:将污泥的pH用NaOH溶液(OH−物质的量为2 mol·L−1)调至11.0,水浴加热至90 ℃后持续进行热碱处理2 h,待冷却降温至37 ℃后,用HCl溶液(H+物质的量为2 mol·L−1)将pH调至7.0。
2)厌氧发酵阶段:采用全自动厌氧消化测试仪器(MultiTalent203,碧普华瑞)进行发酵,反应器为2 L培养瓶,单个反应器工作体积为1.8 L,每组可同时运行6台反应器;厌氧接种比为5:1(以TS计),接种物取自本实验室稳定连续运行超过1 a的污泥中温厌氧消化反应罐;在发酵实验开始前通入高纯氩气5 min以吹脱溶氧,并添加50 mmol·L−1的2-溴乙烷磺酸钠(BES)用于抑制产甲烷古菌的代谢活性;发酵控制条件为温度(37 ± 1)℃、搅拌速率120 r·min−1、发酵时间5 d;最后将发酵液进行泥水分离(4 000 r·min−1高速离心5 min),保留上清液进行高温灭菌(121℃,15 min)后,置于4 ℃下冷藏保存待用;使用前添加适量乙醇将醇酸比调至3∶1,保存时间不超过2 d。
-
剩余污泥pH使用FE28标准pH计(Mettler-Toledo,瑞士)测定;其余理化指标(包括TS、VS、COD、TKN、TAN),采用国标法测定。污泥厌氧发酵液经离心15 min (转速离心力为12 000g)后,取上清液过膜(滤膜孔径0.45 μm),分析其SCOD、多糖、蛋白质和SCFAs浓度等。多糖和蛋白质分别采用蒽酮-硫酸比色法(以葡萄糖为标准物质)和考马斯亮蓝法(以牛血清蛋白为标准物质)[14-15]测定。SCFAs(乙酸、丙酸、正丁酸、异丁酸、正戊酸、异戊酸)的组分和浓度采用气相色谱法测定,即在对其酸化预处理后(添加适量3%磷酸溶液将样品pH降至4.0以下),使用装配有火焰离子化检测仪(FID)和DB-FFAP型毛细管柱的GC-7890B气相色谱(安捷伦,美国)进行定量分析。微生物连续发酵产MCFAs实验中的底物(乙醇、SCFAs)与产物(丁酸、己酸、辛酸)浓度的定量分析方法与SCFAs相同。
-
在运行周期Phase II~V(分别为反应进行50、90、120和133 d)各取发酵液2 mL,在14 000 r·min−1转速下离心旋转5 min,撇除上清液后获得微生物混菌样品置于−80 °C下冷冻保存,直至进行微生物种群多样性分析。分析内容:1)使用E.Z.N.A. Soil DNA试剂盒(Omega Bio-Tek,美国)抽提DNA,DNA浓度、纯度和完整性分别使用TBS-380、NanoDrop2000和1%琼脂凝胶电泳进行检测;2)采用338F/806R和524F/958R引物对分别进行细菌区V3~V4片段和古菌区V4~V5片段的16S rRNA扩增;3)桥式PCR扩增步骤见参考文献[16];4)高通量测序采用Illumina MiSeq PE300平台,优化原始数列后,按97%相似度进行OTU聚类,并采用RDP Classifier贝叶斯算法(Silva数据库,70%置信度)进行OTU聚类分析。
-
宏基因组分析可探究污泥厌氧发酵液作为底物合成MCFAs对微生物CE代谢过程的影响。分别提取实验周期Phase IV和Phase V的发酵液,进行DNA抽提和质量分析,方法与微生物种群多样性分析相同。DNA片段化使用Covaris M220超声破碎仪,数据质控后cleaned reads使用MegaHit(http://github.com/voutcn/megahit)进行组装拼接(contig),仅保留片段长度大于300 bp的拼接序列进入后续拼接。在基因预测阶段,使用MetaGene软件(http://metagene.cb.k.u-tokoyo.ac.jp)进行开放式阅读框(ORFs)预测,长度大于100 bp的ORF被翻译为氨基酸序列。使用CD-HIT软件(http://www.bioinformatics.org/cd-hit)对预测出的基因组进行聚类分析(95%序列一致性,90%覆盖度),选出每个聚类中最长序列作为代表性序列建立非冗余基因集,使用SOAPaligner(http://soap.genomics.org.cn)计算样品的基因丰度。最后,使用BLASTP (v 2.2.28+, http://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi),参考NCBI_NR数据库和KEGG数据库对比该非冗余基因集序列,分别进行分类注释和功能注释。
-
调控反应器的HRT是最常见的驯化微生物菌群以产MCFAs策略之一。如图1所示,在整个驯化期间(0~90 d),丁酸、己酸和辛酸是主要的微生物CE合成产物。在实验启动期(Phase I),3种羧酸的产率均很低,至10~20 d后呈现缓慢增长趋势。在启动期结束时(20 d),丁酸、己酸和辛酸的产率已分别达到65、133和82 mg∙(L∙d)−1。进入Phase II(HRT=10 d),即反应进行至21~35 d,丁酸和辛酸的产率基本维持不变,而己酸的产率出现小幅下降;在35~40 d,丁酸和己酸的产率均迅速增长,其最高产率分别为766和756 mg∙(L∙d)−1,而辛酸产率相较于Phase I发生明显增长。在40~50 d,己酸产率保持在500~750 mg∙(L∙d)−1,但丁酸产率逐步降低至200 mg∙(L∙d)−1,而辛酸产率则上升至265 mg∙(L∙d)−1。CE代谢过程中碳链逐级延长的现象表明“丁酸+乙醇”合成己酸与“己酸+乙醇”合成辛酸的动力学变化决定了己酸产率的动态变化。当HRT由10 d缩短至5 d后,在51~60 d,丁酸和己酸的产率继续保持稳定,辛酸产率则持续下降,表明CE微生物代谢效率并未随着体系OLR增加而上升。而在60~70 d,丁酸产率由468 mg∙(L∙d)−1急剧上升至1 413 mg∙(L∙d)−1,增幅达202%;另一方面,己酸产率则维持在500 mg∙(L∙d)−1左右,辛酸的产率则出现显著下降,最终降至25 mg∙(L∙d)−1。直至Phase III结束,丁酸、己酸与辛酸的相对占比基本维持在这一水平。
底物利用率反映了微生物进行CE代谢过程的碳转化效率。在Phase I,乙醇利用率达到90%以上,但乙酸利用率却急剧下降,最终仅保持在30%左右,其原因可能是由于乙醇在发酵细菌与产甲烷古菌的协同作用下被代谢转化为乙酸、CH4与CO2。当HRT缩短至10 d(Phase II),因其自身增殖速率过低,产甲烷古菌被逐渐洗脱,而由于存在能量壁垒,导致失去了“互养搭档(syntrophic partner)”的厌氧发酵细菌无法单独进行“乙醇→乙酸”的代谢过程(CH3CH2OH + H2O → CH3COO− + H+ +2H2,ΔG0 = 9.7 kJ∙mol−1)。这表明该周期乙醇与乙酸的利用率完全取决于CE微生物菌群的相对丰度与代谢活性,在Phase II的后半期(35~50 d)上升至近100%;而在Phase III阶段,其变化趋势也基本与同时期丁酸与MCFAs的产率一致,在CE微生物菌群逐渐稳定之后,乙醇和乙酸的利用率基本稳定在90%~100%。因此,导致这一时期(65~90 d)MCFAs产率明显低于丁酸的原因可能是醇酸比过低,乙醇被更多地用于进行乙酸CE反应生成丁酸,进而限制了己酸和辛酸的合成[17-18]。
当醇酸比调至3∶1后(Phase IV),初期(90~100 d)己酸与辛酸的产率相较于Phase III时无明显变化,而丁酸产率则开始逐渐降低;乙酸利用率仍接近100%,而乙醇利用率则下降至60%左右。上述结果表明,微生物未能立即利用富余乙醇作为电子供体进行CE反应,其原因可能是发酵液乙醇浓度骤升所引起的轻微胁迫效应[17]。在100~120 d,丁酸产率由1 074 mg∙(L∙d)−1降至528 mg∙(L∙d)−1,降幅为50.8%,而己酸产率则由701 mg∙(L∙d)−1增至1 402 mg∙(L∙d)−1,辛酸产率也由18.2 mg∙(L∙d)−1增至200 mg∙(L∙d)−1。在此期间,乙醇利用率稳步上升,并保持在88.1%~92.3%,表明乙醇经由逆向β-氧化代谢路径用于微生物CE过程生成MCFAs。有文献报道,当醇酸比为2∶1时,以科氏梭菌Clostridium kluyveri为优势菌的微生物菌群进行CE反应的主要产物为丁酸,将醇酸比提高至3∶1或4∶1,可促使丁酸进一步转化为己酸[7, 17, 19]。在逆向β-氧化过程中,乙醇既是电子供体提供还原当量NADH,也在被氧化时为代谢提供ATP,每5 mol参与CE反应的乙醇对应1 mol被氧化为乙酸的乙醇(5CxH2x-1O2− + 6CH3CH2OH → 5Cx+2H2x+3O2− + CH3COO− + H+ + 4H2O + 2H2),因此,较高的醇酸比使得乙醇更多参与丁酸的CE反应而非厌氧氧化,从而提高了己酸产率[7]。在本研究中,考虑到醇酸比为3∶1的条件下乙醇利用率始终未达到100%,故未进一步提高培养基中的醇酸比,以避免发酵液中乙醇浓度过高而产生底物胁迫效应[18]。WU等[20]发现,当醇酸比从3∶1增至5∶1时,尽管己酸产率在短期内有所提高,但发酵液中的残留乙醇会明显抑制CE微生物的代谢活性。
总烷基量(total alkyl groups, TAL)、平均碳链长度(average chain length, ACL)与CE过程碳效率(carbon conversion efficiency, CCE)是评价微生物产MCFAs的重要指标,其计算公式如式(1)~(3)所示。
式中:C丁酸为丁酸的浓度,mmol∙L−1;C己酸为己酸的浓度,mmol∙L−1;C辛酸为辛酸的浓度,mmol∙L−1;C乙醇为乙醇的浓度,mmol∙L−1;C乙酸为乙酸的浓度,mmol∙L−1。
因为MCFA的水溶性随着碳链长度增加而降低,所以TAL与ACL与发酵液中MCFAs的可分离性能呈线性相关。如表3所示,除启动期Phase Ⅰ之外,其余运行周期内MCFAs的可分离性较好,仅在Phase Ⅲ有所降低,其主要原因在于丁酸的大量生成,而己酸、辛酸的产量不足。CCE反映了乙醇与乙酸参与CE过程被转化为C4~C8羧酸的效率。由于在Phase Ⅰ阶段产甲烷古菌代谢活性较高,CCE仅为33.4%,但在Phase Ⅱ至Ⅳ期间骤增至62.1%~72.9%,表明CE代谢过程的碳利用效率较高。己酸选择性变化趋势与己酸产率保持一致,证明了提高醇酸比有利于CE微生物合成己酸。
-
如图2(a)所示,空白组(CK)与热碱预处理组(THALK)的剩余污泥厌氧发酵过程均在5 d后达到稳定。发酵液SCFAs的最终质量浓度(以COD计)分别为(4 240±157) mg∙L−1与(7 000±240) mg∙L−1。这表明热碱预处理对污泥絮体的破壁溶胞作用释放SCOD可明显提升SCFAs产率。对上清液成分进行分析后可知,CK组与THALK组污泥发酵液的SCFAs成分结构类似,主要为乙酸,分别占总SCFAs的51.0%与56.2%,其余为丙酸、正丁酸和正戊酸(图2(b))。其中,碳原子个数为偶数的SCFAs(乙酸、丁酸)占比达到73.3%,表明污泥厌氧发酵液可作为底物合成MCFAs,特别是己酸和辛酸。
如图3所示,Phase Ⅴ阶段的运行条件(HRT=5 d,醇酸比为 3∶1)与Phase Ⅳ阶段保持一致,当底物由人工配制培养基溶液替换为污泥发酵液后,丁酸、己酸和辛酸的合成情况并未出现明显变化,其平均产率分别为534、1 380和141 mg∙(L∙d)−1。另外,乙醇与乙酸的转化利用情况也与Phase Ⅳ阶段时基本相同,利用率保持在92.4%~98.2%。Phase Ⅴ阶段的TAL、ACL和CCE和己酸选择性分别达到519.4 mmol∙L−1、6.47和63.3%,与Phase IV阶段基本持平。因此,尽管污泥发酵液中存在蛋白质(以COD计,质量浓度946.6 mg∙L−1)、多糖(以COD计,质量浓度1 566.6 mg∙L−1)及其他包括腐殖质在内的DOM(以COD计,质量浓度3 122.1 mg∙L−1)。然而,这些DOM并未影响CE微生物合成MCFAs的过程。由此可见,当反应器内微生物保持稳定的菌群多样性结构和代谢活性时,利用污泥发酵液产MCFAs是可行的。值得注意的是,尽管污泥厌氧发酵液中含有丙酸(C3)和正戊酸(C5),但奇数碳链MCFAs(如C5戊酸、C7庚酸等)产率极低,这与HAN等[21]的研究结果一致。产生以上现象的主要原因为如下2个机制。1) CE微生物的底物选择性:在长达90 d的驯化期间, CE微生物始终以乙酸(C2)作为电子受体,并且Phase V期污泥发酵液的SCFAs也是以偶数碳链羧酸为主要组分(乙酸56.2%,正丁酸17.1%),使得CE微生物更倾向于利用乙酸和丁酸为电子受体与乙醇生成偶数碳链的MCFAs。2)逆向β-氧化过程的能量代谢机制:在电子受体为奇数碳链羧酸(如C3丙酸)CE过程中,每5 mol乙酰辅酶A生成戊酸(C5)的同时,有1 mol乙酰辅酶A会被氧化成1 mol乙酸以用于合成ATP提供细胞代谢能量,从而使得乙酸会在下一轮CE过程中,与丙酸竞争电子供体(乙醇)以生成相应的碳链延长羧酸,故理论上奇数碳链MCFAs产物选择率仅为83.33%。已有研究表明,即使仅丙酸为电子供体,奇数碳链MCFAs(C5戊酸、C7庚酸)的产物选择率也仅为35%~66%[22-24]。
综上所述,在优化条件(醇酸比为3∶1、HRT=5 d)下,总含固率为3%的剩余污泥己酸和辛酸产率分别为1.38、0.14 kg∙(L∙d)−1,以我国市政污泥年产量5×107 t(含水率80%)进行估算,以污泥定向发酵产己酸和辛酸的年产量可分别达到46×104 t与4.7×104 t。
-
图4展示了反应器不同运行周期的微生物在属水平的菌群多样性结构。Phase II阶段的优势微生物包括甲烷杆菌Methanobacterium、木里菌Muribaculaceae及乳酸杆菌Lactobacillus,其相对丰度分别为13.3%、8.7%和8.2%。其中,Methanobacterium是氢营养型产甲烷古菌,与厌氧发酵细菌共生以克服热力学能量壁垒,将乙醇和VFAs降解代谢为甲烷。有文献报道,Methanobacterium与CE微生物菌群形成的底物竞争关系是导致反应器启动期间MCFAs产率较低的微生物机制[7, 25]。Phase Ⅲ阶段的微生物群落结构较Phase Ⅱ阶段改变明显,狭义梭菌Clostridium sensu stricto_12成为优势菌(相对丰度55.0%),其他优势菌属包括醋杆菌Acetobacter(9.9%)、理研菌科属Rikenellaceae RC9(8.9%)、鲁梅尔芽胞杆菌Rummeliibacillus(6.2%),而Methanobacterium几乎未被检测到(相对丰度<0.1%),故缩短HRT是消除产甲烷古菌底物竞争的有效策略。值得注意的是,根据美国国家生物技术信息中心NCBI数据库的BLAST比对结果分析,Clostridium sensu stricto_12的OTU序列与CE模式微生物Clostridium kluyveri的OTU序列相似度大于99%[5, 26-27],故优势菌Clostridium sensu stricto_12是发酵液中合成MCFAs的核心功能细菌。Phase IV阶段的微生物群落结构与Phase III阶段的相似,Clostridium sensu stricto_12的相对丰度进一步上升至64.9%,但Acetobacter的相对丰度降至2.5%,表明提高醇酸比有利于富集CE微生物Clostridium。由于Phase V阶段的底物为污泥发酵上清液,微生物菌群结构发生了明显变化,尽管此时Clostridium sensu stricto_12仍为优势菌之一,但其相对丰度已降至29.7%。其他相对丰度较高的微生物包括脱硫弧菌Desulfovibrio(15.6%)、伪假苍黄菌Pseudoclavibacter(7.5%)、芽孢杆菌Bacillus(7.8%)。这些微生物未被证明是CE微生物,但广泛存在于市政污水处理厂的活性污泥中,因此,引入污泥发酵液会不可避免地提高这些微生物DNA水平上的相对丰度。DE VRIEZE等[28]发现,相较于DNA水平上的总微生物群落(包括活性与非活性),RNA水平上的微生物群落结构(即活性微生物)能更准确反映厌氧生态体系的状况。微生物属水平的主成分分析(PCA)结果如图5所示,成分因子1(PC1)与成分因子2(PC2)对数据点差异性贡献率之和达到94.28%。从象限分布来看,Phase Ⅲ阶段和Phase Ⅳ阶段的微生物群落结构较为相似,与Phase Ⅱ及Phase Ⅴ阶段的群落结构差异明显。
-
宏基因组分析过程中,Phase Ⅳ和Phase Ⅴ阶段的发酵液样品原始reads数分别为67 758 922 和69 750 096。经数据质控和拼接组装后,ORF的总长度为345 493 103 bp。2组样品在KEGG功能水平上共享代谢通路260个,共享率为97%(见图6(a))。这说明底物由人工培养基替换为污泥厌氧发酵液并未使得微生物种类和功能层面产生明显差异。Phase Ⅳ和Phase Ⅴ阶段的微生物组主要参与氨基酸合成、ABC转运、碳代谢和双组分系统等代谢过程(见图6(b)),但这些代谢过程的基因丰度在这2个周期无明显差异,与Phase Ⅳ和Phase Ⅴ阶段的稳态阶段具有几乎一致的底物利用率和MCFAs产率相吻合。尽管Phase Ⅳ和Phase Ⅴ阶段的微生物结构有一定变化,但体系内相应的功能基因活性却保持稳定,这是前期驯化的结果。另外,丰富的氨基酸合成、ABC转运、碳代谢等代谢过程是微生物复杂新陈代谢的保证,这也从微观角度证实了驯化后的微生物在利用污泥发酵液为底物时仍能保持相当的活性。值得注意的是,双组分系统对微生物适应快速变化的外部环境有积极作用,能实现其调控蛋白和DNA、RNA的结合,最终实现对细胞基因表达的调控[29]。
表4展示了Phase IV和PhaseV阶段微生物组在CE过程代谢通路中关键酶的丰度,包括EC 1.1.1.100(3-氧酰基-[酰载体蛋白]还原酶)、EC 2.3.1.179(β-酮脂酰-[酰载体蛋白]合成酶Ⅱ)、EC 2.3.1.180(β-酮脂酰-[酰载体蛋白]合成酶Ⅲ)、EC 6.3.4.14(生物素羧化酶)及EC 6.4.1.2(乙酰辅酶A羧化酶)。关键酶丰度的变化证实了转化底物后微生物新陈代谢的变化,但从宏观角度而言,进入Phase V阶段后,MCFAs产率并没有随微生物代谢和转录出现波动。事实上,CE过程中发酵体系内多种微生物可能共同具备关键酶,很难将某种特定酶与特定微生物相对应。因此,只要具备转录翻译功能的微生物拥有足够活性,就能够促进合成MCFAs。
逆向β-氧化过程(reverse β-oxidation,RBO)和脂肪酸合成(fatty acid biosynthesis,FAB)是微生物混菌体系经CE过程合成MCFAs的主要代谢途径(见图7(a))[5, 21]。相较于FAB途径,RBO途径的步骤更少,且ATP净消耗量更小,故可认为RBO更加高效。本研究中RBO和FAB途径所涉及的关键酶均被检出。RBO途径关键酶的总丰度为65 980(Phase Ⅳ)和10 630(Phase Ⅴ),而FAB途径关键酶的总丰度则达到192 904(Phase IV)和202 588(Phase V)。FAB的总丰度高于RBO表明MCFAs可能更多地经由FAB途径合成,这与HAN等[21]的研究结果一致。相较于Phase Ⅳ,Phase Ⅴ的微生物组RBO途径中的TLA、KCR、HCD、ECR酶丰度分别增加了285.0%、814.6%、40.9%、78.9%,仅有TES酶丰度降低28.2%;FAB途径中的MAT、KAS、KAR和EAR酶丰度分别增加了7.6%、18.5%、23.8%和45.6%,而ACC的酶丰度则降低25.3%。上述结果表明,中间产物乙酰辅酶A的后续代谢可能有部分从FAB转入RBO途径(见图7(b))。综上所述,在其他发酵条件(HRT、醇酸比)相同的情况下,以乙醇为电子供体,使用富SCFAs污泥发酵液为电子受体比单独使用乙酸更有利于合成MCFAs。
-
1) 当HRT由20 d优化至5 d,醇酸比保持在2∶1时,发酵体系中Methanobacterium的丰度明显降低,而关键产MCFAs菌Clostridium sensu stricto_12丰度为优势菌种,最大丰度为64.89%。然而,此时体系内堆积大量丁酸,证明通过HRT调整可洗脱污泥内竞争性产甲烷菌,对体系内微生物起到良好的驯化作用,但醇酸比偏低会导致电子供体不足,不能使丁酸进一步延长为己酸。
2) 当HRT为5 d时,将醇酸比由2∶1提升至3∶1后,乙醇作为电子供体促使丁酸进一步转化为己酸,此时己酸产率达到1 400 mg·(L·d)−1。同时,体系内微生物群落结构变化并不明显,说明乙醇含量并未对微生物造成抑制。
3) 将底物由人工配制特定培养基转为热碱预处理污泥发酵液后,丁酸、己酸和辛酸的产率并未发生明显变化。尽管此时Clostridium sensu stricto_12丰度下降,但宏基因组学分析发现,体系内关键代谢通路RBO、FBA关键酶依旧保持较高丰度,说明体系具备一定的抗冲击能力,可连续高效生产MCFAs。
利用富乙酸剩余污泥厌氧发酵液产中链脂肪酸
Conversion of acetate-rich waste activated sludge anaerobic fermentation liquor into medium-chain fatty acids
-
摘要: 为实现剩余污泥的资源化利用,探索了混菌体系中以剩余污泥为底物连续产中链脂肪酸(MCFAs)的可行性。本研究基于乙醇/乙酸人工配制废水,采用热碱水解污泥-短期厌氧发酵-微生物碳链延长(CE)反应的“两相发酵”技术合成MCFAs,并逐步优化水力停留时间(HRT)与底物醇酸比以驯化厌氧污泥微生物。结果表明:在为期135 d的连续模式CE过程中,在醇酸比为2∶1的条件下,驯化期(Phase Ⅰ~Ⅲ)的HRT由20 d逐步缩减至5 d后,典型CE微生物Clostridium sensu stricto_12成为优势菌种,其相对丰度升至65.21%,但己酸产率仅为775 mg∙(L∙d)−1;当醇酸比提高至3∶1 (Phase Ⅳ),己酸产率升至1 402 mg∙(L∙d)−1,MCFAs产物选择性明显提高。将实验期(Phase Ⅴ)系统中的底物置换为污泥厌氧发酵液,己酸产率依然稳定保持在1 400 mg∙(L∙d)−1,表明功能微生物组的结构稳定。宏基因组分析结果显示,逆向β-氧化(RBO)和脂肪酸生物合成(FAB)代谢通路均参与了CE过程的MCFAs合成;另外,相较于乙醇/乙酸人工配制废水,污泥发酵液可提高这2种代谢通路的关键酶丰度。本研究证实了污泥连续发酵产MCFAs的可行性,并阐明了过程中微生物的生态功能机制,可为污泥资源化利用提供参考。Abstract: To determine the feasibility of producing medium-chain fatty acids (MCFAs) from waste activated sludge in mixed culture, this study firstly optimized bioreactor parameters, i.e. hydraulic retention time (HRT) and ethanol : acid ratio, to assimilate anaerobes and later adopted the “two-stage fermentation” strategy, in which alkaline pretreated sludge was subjected to short-term acidogenesis and microbial chain elongation The results showed that during the 135-day chain elongation (CE) over the long term, with ethanol∶acid ratio=2∶1, when HRT was shortened from 20 d to 5 d (Phase Ⅰ~Ⅲ), the CE functional microbe, Clostridium sensu stricto_12, evolved as the dominant genus (relative abundance 65.21%). However, the maximal productivity of n-caproate was merely 775 mg∙(L∙d)−1. Subsequently, with ethanol∶acid ratio increased to 3∶1 (Phase Ⅳ), the productivity of n-caproate boosted to 1 402 mg∙(L∙d)−1, demonstrating an increased product selectivity towards MCFAs. In PhaseⅤ (test phase), during which the substrate swamped from synthetic ethanol/acetate wastewater to sludge fermentation liquor (SFL), the n-caproate productivity maintained at 1 400 mg∙(L∙d)−1. Based on the metagenomics analysis, both reverse β-oxidation (RBO) and fatty acid biosynthesis (FAB) pathways were involved in microbial chain elongation for MCFAs production. Moreover, as compared to synthetic ethanol/acetate wastewater, SFL increased the relative abundance of some key functional enzymes for the RBO and FAB pathways. The present study provided the practical evidence for continuous production of MCFAs from waste activated sludge, and more importantly, it elucidated the microbial and ecological mechanisms. Taken together, it shed a light on the sludge-derived value-added chemicals for its valorization.
-
榨菜加工过程中产生的废水含高浓度有机物(以COD计为300~2 000 mg·L−1)、高盐度(以NaCl计为15~25 g·L−1)与高氨氮(200~300 mg·L−1)[1-2]。此类废水以及其他高盐废水需高效处理后才能排放,否则将对土壤和水体环境造成极大的威胁[3]。厌氧和好氧技术通常被联合用于高盐废水治理[4-6]。然而,综合处理过程不但消耗了大量能量、易造成二次污染,而且常常不能同时达到氮和碳的排放标准[7]。值得注意的是,生物电化学系统(biological electrochemical system,BES)是一种可持续且具有成本效益的技术,已证明具有良好脱氮能力[8-10]。BES在处理C/N为0的含氮废水时,依然有着较高的硝酸盐去除率[11]。
就功能而言,混合生物阴极 MFC可实现BES中不同形式氮的转化与去除[11]。用厌氧泥与好氧泥依次混合接种MFC阴极的方式可实现良好的TN去除率(89.8%~97.6%)[12]。最近有研究[13]表明,混合生物阴极 MFC在处理榨菜废水时实现了完全脱氮,并提出脱氮机理包括盛宴阶段、饥荒阶段和稳定阶段共3个阶段的理论。
在盛宴阶段、饥荒阶段与稳定阶段发生的主反应分别为异养硝化/好氧反硝化反应、自养硝化与电营养反硝化[13]。异养硝化/好氧反硝化菌可利用基底中的有机物作为电子供体,将不同形态的氮转化成N2[14]。异养硝化菌在碳源充足的条件下,将含氮的化合物氧化成
、NO−2 ,且大部分能在曝气的条件下将硝态氮还原成氮气,实现好氧反硝化[15]。相较于传统脱氮工艺,异养硝化/好氧反硝化可在同一个反应器中进行,且具有更高的氨氮去除效率[16]。异养硝化反应所产生的氨氮可作为异养硝化/好氧反硝化菌的反应物,从而实现同步硝化和反硝化效果[17]。目前,被报道出的异养硝化/好氧反硝化菌(属)有Paracoccus、Thauera、unclassified_f__Rhodobacteraceae、Flavobacterium、Arcobacter、Halomonas[18-19]。NO−3 电营养反硝化是一种有潜力的脱氮新技术[13]。电营养反硝化一般机理为:阴极生物膜上存在一类电活性自养脱氮微生物,可直接利用电子,将阴极底物中的
与NO−3 还原成N2。在生物电极脱氮过程中,电营养反硝化可减少传统反硝化反应对有机物的依赖[20]。目前已报道参与电营养反硝化的潜在菌(属)有Thauera、Acholeplasm、tappia indica、Xanthobacter、Azoarcus、Pseudomonas stutzer[11,15,21]。混合生物阴极 MFC稳定阶段周期较长,主要原因为稳定阶段的电营养反硝化速率缓慢[13]。因此,探究电营养反硝化速率的影响因素,已成为混合膜 MFC走向实践应用所面临的一个关键。NO−2 目前,关于生物电极脱氮电子传递机制的研究尚少。根据已有的研究,推测的传递方式可能为直接接触方式、电子中介体方式。电营养反硝化菌可以分泌电子介体,且外源电子介体可有效提高生物电极脱氮的效率[21]。非膜结合细胞色素蛋白、Rnf复合体、红素氧还蛋白、氢化酶与甲酸脱氢酶可能参与生物电极脱氮中电子的直接传递[22]。电子传递链的两端分别为阴极电子和硝酸盐,因此,电流强度对双室混合膜 MFC 的电营养反硝化具有直接影响,但关于这方面的研究目前鲜有报道。
为优化混合生物阴极MFC处理高盐榨菜废水时的脱氮效果,本研究通过改变外电阻,设置了4组不同峰值电流强度(S1、S2、S3、S4分别为(0.24±0.03)、(0.37±0.03)、(0.55±0.11)、(0.5±0.2) mA)的实验,探讨了不同电流强度对高盐双室混合膜 MFC脱氮的影响,并分析了对应的产电特性和微生物群落,优化了反应器运行的最佳工况条件,为后续双室混合膜 MFC处理高盐废水研究提供思路与解决方法。
1. 材料与方法
1.1 实验用水与试剂
阴极的榨菜废水源自重庆市某榨菜废水处理厂,为初沉池出水。阳极液采用调制后的生活污水。实验使用乙酸钠、NH4Cl、NaCl将COD、
、盐度分别调至表1所示水质,原始废水中不含NH+4 和NO−3 。调好的实验用水置于4 ℃的冰箱内保存。NO−2 表 1 阳极阴极启动水质Table 1. Water quality of anode and cathode start-up电极 DO/(mg·L−1) pH 盐度/(g·L−1) COD/(mg·L−1) /(mg·L−1)NH+4 TN/(mg·L−1) 来源 阳极 0 7~8 15~16 2 000 20 20~30 混合污水 阴极 0.5 7~8 15~16 1 500 220~300 220~350 榨菜废水 1.2 实验装置与启动方法
实验装置如图1所示,装置采用双室构型,阴阳极室的有效容积均为252 mL(长宽高为6 cm×6 cm×7 cm)。阴阳极室被阳离子交换膜隔开,阳离子交换膜的有效膜面积为42 cm2 (长宽为6 cm×7 cm)。阴阳两电极材料均为碳毡,通过钛丝与铜导线相连,装置启动连接外电阻为1 000 Ω,并连接电压采集器。
本研究设置4组不同外接电阻(1 000、500、100、20 Ω)的实验(S1、S2、S3、S4),通过改变外电阻实现闭合电路中不同的电流强度。在曝气阶段,S1、S2、S3、S4双室混合膜 MFC的峰值电流分别为(0.33±0.01)、(0.44±0.03)、(1.39±0.19)、(0.85±0.2) mA;在停曝时期,S1、S2、S3、S4双室混合膜 MFC的峰值电流分别为(0.24±0.03)、(0.37±0.03)、(0.55±0.11)、(0.5±0.2) mA。实验的顺序先后为S1、S2、S3、S4。当总氮去除完毕时,1组实验结束,更换新鲜的阴极液与阳极液,并进行下一组实验。具体接种方式为:先在阳极接种10 mL来自榨菜废水处理厂厌氧池的厌氧污泥,使阳极的产电菌尽快富集并产电,阴极接种10 mL来自榨菜废水处理厂好氧池的好氧污泥,使阴极具有良好的硝化能力[13];待阳极电势高至−400~−500 mV并保持稳定后,再往阴极接种10 mL来自榨菜废水处理厂厌氧池的厌氧污泥,以加强其阴极的反硝化能力[13]。在污泥接种完毕后,待连续2个周期获得稳定的电压和TN的完全去除后,开始正式采集数据。
原理图如图2所示,阳极与阴极均以高盐废水为底物,
与H+通过阳离子交换膜在阳极室和阴极室进行交换。阳极中的产电菌消耗高盐废水中的耗氧有机物(以COD计)而产生电流。阴极室中有曝气头,盛宴期氧气与碳源充足,异养硝化/好氧反硝化菌将阴极液中的NH+4 -N转化为N2,同时含碳有机物被微生物的生命活动所利用并转化为CO2[18];在饥荒期,碳源不足,自养硝化细菌将残余的NH+4 -N转化为硝态氮,且最终转化为NH+4 ,过程伴随着一定的内碳源反硝化;稳定期处于无曝气状态,阴极上的电营养反硝化菌直接利用阳极有机物降解产生的电子进行NO−3 的还原,NO−3 被还原成N2,从而达到阴极榨菜废水中总氮的完全去除[13]。阴极前期硝化反应所需要的氧气由气泵提供,曝气量通过手动转动转子流量计阀门调节。曝气速率根据杨茜等[23]的研究,控制在100 mL·min−1,阴极曝气时期溶解氧浓度维持在3~4 mg·L−1。当阴极检测出的氨氮值为0后,停止曝气。本研究中S1、S2、S3、S4停曝时间点分别为第11、9、7、13 d。通过持续给阳极补充乙酸钠试剂以维持电压的恒定,保证充足的电子供给。每次补加,使混合后阳极液的COD大致维持在2 000 mg·L−1。NO−3 1.3 检测指标及方法
电压的测量采用电压采集卡(PSIO813U,Honggeo.Ltd.Taiwan,China);盐度(以NaCl计)采用FE-30K型电导率仪测定;pH由PHS-3J酸度计测定;DO由WTW Oxi 7310溶解氧仪测定。COD、
-N、NH+4 、NO−2 、TN的检测采用国标法,由HACHDR6000紫外分光光度仪测定;取样及测量方法为:缓慢的抽取约8 mL样品溶液于称量瓶中,测量样品溶液的COD、NO−3 -N、NH+4 、NO−2 、TN、pH、DO,测量完成后将多余的样品溶液缓慢的注射回各极室内,每次消耗的溶液量大约为1 mL。功率密度曲线与极化曲线的测量参考文献中的方法[1]。实验结束后,将实验阴极膜以及接种泥取出,于 −80 ℃下保存,送检进行高通量测序。NO−3 1.4 电化学分析方法
输出电压由电压采集卡每隔1 min测量1次,MFC功率通过式(1)进行计算,电流通过式(2)进行计算,硝酸盐平均去除速率由式(3)进行计算。
P=IU (1) 式中:P为MFC的功率,W;I为电流,A;U为输出电压,V。
I=UR (2) 式中:I为电流,A;R为外电阻阻值,Ω。
V=Ct (3) 式中:V为硝酸盐平均去除速率,mg·(L·d)−1;C为硝酸盐的峰值浓度,mg·L−1;t为硝酸盐达到峰值到完全耗尽的时间,d。
硝酸盐平均去除速率无法精确的表征MFC的电营养反硝化作用。这主要是由于硝酸盐的峰值浓度通常发生在饥荒期,而饥荒期是一个不稳定的时期,存在硝化与内碳源反硝化的现象[13]。在稳定期虽然也发生内部碳源反硝化,但影响很小[6],因此,可用稳定期硝酸盐去除速率表述电营养反硝化速率。稳定期硝酸盐去除速率[12]由式(4)计算。
Cs=−kts+b (4) 式中:Cs为稳定期硝酸盐浓度,mg·L−1;k为稳定期硝酸盐去除速率,mg·(L·d)−1;ts为运行时间,d;b为系数。
2. 结果与讨论
2.1 污染物去除情况
4组工况的阴极室进出水COD及去除率的变化如图3所示。其中S1、S2、S3、S4分别表示峰值电流为(0.24±0.03)、(0.37±0.03)、(0.55±0.11)、(0.5±0.2) mA时的工况。4组工况的阴极室进水COD去除率均在90%左右,其中S3实验组的COD去除率最高,达到了(91.44±1.29)%。相比较单室MFC[24-26],双室MFC的COD去除率同样较好。双室MFC是一种高效的有机物去除工艺,且可产生电能[27]。
混合生物阴极MFC的1个运行周期可分为3个阶段:盛宴期,饥荒期与稳定期[12]。如图4所示,盛宴期主要特征为COD与
的快速下降,但未检测出硝态氮,主要发生异养硝化/好氧反硝化反应;在饥荒期,由于阴极溶液中可被利用的耗氧有机物(以COD计)消耗殆尽,异养硝化/好氧反硝化反应随之减慢,自养硝化反应逐渐占主导地位,并伴随着一定的内碳源反硝化,此期间NH+4 -N全部转化为硝酸盐并发生硝态氮的累积,TN的去除速率低;在稳定期,硝酸盐被电营养反硝化菌快速去除,且硝酸盐浓度的沿程变化呈线性下降趋势。盛宴期与饥荒期的区分指标为饥荒期开始出现NH+4 或NO−2 ,而盛宴期的NO−3 或NO−2 浓度为0 mg·L−1。饥荒期与稳定期的区分方法为稳定期开始出现稳定的硝酸盐去除率,而饥荒期的硝酸盐去除率波动不定。停止曝气后DO基本维持在1~2 mg·L−1,溶解氧的偏高主要是由于阴极液的自然富氧作用[13]。另外,系统的pH对氮浓度的变化也有相应的响应。例如,阴极在NO−3 耗尽之前,整个系统的pH趋于降低,这是由于硝化作用引起的碱度消耗大于反硝化和氧还原过程中的碱度产生[13]。随着电化学反硝化作用和氧还原的进一步增强,系统的pH有所升高。NH+4 阳极室
-N、COD和pH的沿程变化如图5所示。由于阳极室COD采用的投加方式为阶段补充,其变化曲线成锯齿形,控制其峰值大约在2 000 mg·L−1。阳极室的NH+4 -N大致的趋势为先上升后下降,这是由于阳极室NH+4 的增减主要是通过离子扩散作用,而非阳极微生物的降解作用[26]。初期阳极室的NH+4 较阴极室低,阴极室的NH+4 向阳极室迁移,所以,初期的氨氮呈上升趋势;而后期随着阴极室NH+4 的不断减少,阳极室NH+4 低于阴极室,故向阴极室迁移[13]。因此,阳极室的氨氮去除速率亦能反映阴极微生物的硝化能力,并且由于阳离子交换膜的分隔,阳极室的NH+4 -N去除具有滞后性。在本研究中,S3阳极室和阴极室的氨氮完全去除时间(9 d和7 d)最短,而其余3组分别为S1 (13 d和11 d)、S2 (11 d和9 d)和S4 (15 d和13 d)。NH+4 4组工况在3个阶段的周期与氮去除率情况见表2。电流强度对盛宴期周期长短没有显著影响,均为(2±1) d,这可能是由于盛宴期周期很短。电流强度对MFC的稳定期周期影响最大,最大的稳定期周期为(30±1) d,而最小的稳定期周期为(7±1) d,变化幅度较大,且大致呈现出电流强度越大,稳定期周期越短的趋势。值得注意的是,电流强度对饥荒期周期长短也有影响,这说明随着硝酸盐的产生,生物电营养反硝化反应在饥荒期也扮演了一个不可忽略的角色。在盛宴期,4组反应器的
-N去除率(58.91%~67.61%)与TN去除率(58.14%~67.55%)均很高;在饥荒期,随着耗氧有机物(以COD计)的耗尽,氨氧化反应持续进行,但TN的去除率大幅度减慢,4组反应器的NH+4 -N去除率为32.39%~41.82%,TN去除率在15.43%~21.45%;在稳定期,NH+4 被还原成N2,最后实现完全脱氮。与S1 (3.618 1 mg·(L·d)−1)、S2 (5.593 8 mg·(L·d)−1)、S4 (2.771 3 mg·(L·d)−1)相比,S3稳定期硝酸盐去除速率k (6.122 5 mg·(L·d)−1)最大,说明电流强度的增大有利于电营养反硝化反应进行,大的电子通量有利于电营养反硝化菌的生存。值得注意的是,相对于其他3组,S4的停曝期峰值电流(0.5±0.2 mA)较大,但稳定期硝酸盐去除速率并不高,为2.771 3 mg·(L·d)−1。这可能是由于S4的过低阴极电势(开路阴极电势为−110 mV)所造成的。在电营养反硝化系统中,阴极电势与电流强度同样重要[9,28]。与之前的研究类似,过低的阴极电势会导致硝酸盐的去除速率变低[12]。POUS等[28]研究了宽范围阴极电势(−703~597 mV)对BES中NO−3 去除速率的影响,发现阴极电势由597 mV降低至−403 mV的过程中,NO−3 的去除速率增加,但当阴极电势低于−403 mV时,NO−3 的去除速率却趋于平稳。另外,外电阻的减小,电子主要被非反硝化菌与氧气所消耗,也会导致系统的硝酸盐去除速率不佳。NO−3 表 2 4组工况在3个阶段的周期和氮去除率Table 2. Cycle and nitrogen removal rate at three stages under four working conditions工况 盛宴期 饥荒期 稳定期 周期/d -N去除率/%NH+4 TN去除率/% 周期/d -N去除率/%NH+4 TN去除率/% 周期/d TN去除率/% k/(mg·(L·d)−1) R2 S1 2±1 58.91 59.11 10±1 41.09 21.45 17±1 19.43 −3.618 0 0.995 2 S2 2±1 63.30 62.93 9±1 36.70 15.55 12±1 21.52 −5.593 8 0.997 6 S3 2±1 67.61 67.55 8±1 32.39 17.09 7±1 15.36 −6.122 5 0.997 0 S4 2±1 58.18 58.14 14±1 41.82 15.43 30±1 26.43 −2.771 3 0.997 1 如图6所示,S1、S2、S3、S4实验组的硝酸盐平均去除速率分别达到(2.34±0.10)、(4.96±0.15)、(5.72±0.10)、(2.76±0.10) mg·(L·d)−1;硝酸盐最高去除速率分别为(5.18±0.15)、(7.65±0.13)、(8.45±0.15)、(5.05±0.11) mg·(L·d)−1。在4组实验中,S3实验组的硝酸盐平均去除速率与硝酸盐最高去除速率相对最高,这说明电流强度越大,反硝化速率越快。
阴极室4组工况的总氮去除率如图7所示。总氮去除速率变化趋势为先增大后减少,这主要是由于盛宴期占主导优势的异养硝化/好氧反硝化脱氮速率大于饥荒期与稳定期的自养硝化与电营养反硝化[13]。与传统好氧/厌氧脱氮工艺相比较,异养硝化/好氧反硝化的TN去除速率更高[16]。本实验的总氮去除速率最高为7.20 mg·(L·d)−1。S1、S2、S3、S4的总氮去除率基本均在第5天达到最高值,为70%左右,且分别在第30、24、19、48天时实现完全脱氮。本实验最佳工况中总氮的去除负荷是0.111 kg·(m3·d)−1,而生物电化学的脱氮系统中的总氮的去除负荷通常是0.1~0.4 kg·(m3·d)−1[29-30],基本与本研究的结果相符。
2.2 产电性能分析
如图8所示,S1、S2、S3、S4曝气阶段峰值输出电压分别为(329±17)、(221±16)、(139±19)、(17±4) mV,由欧姆定律可知,与图8中上述数据对应的峰值电流分别为(0.33±0.01)、(0.44±0.03)、(1.39±0.19)、(0.85±0.2) mA;S1、S2、S3、S4停曝气阶段的峰值输出电压分别为(240±34)、(186±16)、(55±11)、(14±4) mV,同样上述数据对应的峰值电流分别是(0.24±0.03)、(0.37±0.03)、(0.55±0.11)、(0.5±0.2) mA。4组工况曝气状况下的电压与电流均大于非曝气状况。首先,停曝气阶段的阴极室溶解氧骤减,氧还原反应的减少将导致阴极电势与电流的降低[31]。其次,主要电子受体从氧气到硝酸盐的转变也是停曝阶段电流与电压降低的原因[32]。溶解氧的升高会带来输出电压的升高,系统的产电性能较好[33]。除了S1产电周期在144 h左右,S2,S3,S4产电周期均在72 h左右。
在系统运行的过程中,输出电压出现了不太稳定的情况。首先,当加入新鲜的阴极电解液时,普通好氧异养菌氧化有机物迅速增殖,好氧异养生物的竞争能力超过了阴极亲氧细菌或自养生物,对阴极电势和电池电压造成不利影响[34-35]。其次,生物硝化反应会消耗阴极室中的DO,阴极室电子受体的减少导致MFC产电性能的降低[32,36]。一旦有机物和
耗尽,输出电压将逐渐上升并最终稳定。NH+4 4组工况曝气与停曝阶段的极化曲线如图9和图10所示。由图9和图10中的数据可求得4组工况曝气与停曝阶段的MFC开路电压、最大功率密度及内部电阻,结果如表3所示。停曝阶段的最大功率密度变化趋势同开路电压变化趋势基本一致,且有随外电阻减小而减小的趋势,而曝气阶段的MFC性能差异并不显著。在混合生物阴极MFC的运行过程中,最大功率密度由实验开始的1.09 W·m−3减少至结束的0.21 W·m−3,开路电压也减少至412 mV,均有较大幅度地下降。造成MFC产电性能减少的原因有2个方面:第一,随着外部电阻的减小,由外部电阻获得的电压也越小[20],MFC的产电性能下降;第二,MFC长时间运行会加剧某些副反应的产生[37],如阳极的产甲烷反应[38]、质子交换膜污染[39]会降低MFC的输出功率与开路电压。
表 3 4组工况的产电特性Table 3. Power generation characteristics of four working conditions阶段 外阻值/Ω 开路电压/mV 最大功率密度/(W·m−3) 内部电阻/Ω S1a 1 000 750 1.09 257 S2a 500 729 0.94 252 S3a 100 721 1.04 243 S4a 20 699 1.02 202 S1b 1 000 746 0.77 1 054 S2b 500 597 0.41 885 S3b 100 462 0.29 795 S4b 20 412 0.21 675 如图11和图12所示,在开路状况下,曝气阶段S1、S2、S3、S4的阴极电位分别为186,184,180,175 mV,阳极电位分别为−564、−545、−541、−524 mV,开路电压分别为750、729、721、699 mV;停曝气阶段S1、S2、S3、S4的阴极电位分别为186、40、−90、−110 mV,阳极电位分别为−560、−557、−552、−522 mV,开路电压分别为746、597、462、412 mV。曝气阶段的阴极电势普遍高于停曝阶段,这主要是由于高浓度的DO电子受体较多,导致较高的阴极电势,且DO越高,阴极过电势越低 [10]。与先前的研究类似[12],曝气与停曝阶段的阳极电势非常稳定。而阴极电势随着外电阻的增加,呈现出增大的趋势。
2.3 微生物群落分析
图13为门水平下阴极生物膜、接种厌氧泥与接种好氧泥的微生物群落分析。在门水平下,阴极生物膜相对丰度大于1% 的优势菌种为Planctomycetes (28.53%)、Chloroflexi (24.25%)、Proteobacteria (18.17%)、Actinobacteria (14.75%)、Euryarchaeota (4.06%)、Bacteroidetes (3.21%)、Deinococcus-Thermus (1.57%)、Hydrogenedentes (1.51%)、Firmicutes (1.24%)。接种厌氧泥的优势菌种为Proteobacteria (35.58%)、Bacteroidetes (21.43%)、Chloroflexi (13.42%)、Firmicutes (11.63%)、Euryarchaeota (5.62%)、Actinobacteria (3.52%)、Tenericutes (1.58%)、Planctomycetes (1.45%)、Thermotogae (1.20%)。接种好氧泥的优势菌种为Proteobacteria (29.56%)、Chloroflexi (19.79%)、Planctomycetes (13.50%)、Bacteroidetes (13.40%)、Actinobacteria (9.98%)、Deinococcus-Thermus (1.65%)、Thaumarchaeota (1.60%)、Patescibacteria (1.41%)。与接种污泥相比较,经MFC驯化后的生物阴极菌(门)落结构发生了改变,如生物阴极最大优势菌群为Planctomycetes,而接种厌氧泥与接种好氧泥则均为Proteobacteria。接种好氧泥与接种厌氧泥丰度均相对较高的Bacteroidetes,在阴极生物膜中仅占3.21%。Planctomycetes广泛的存于MFC阴极生物膜中,对生物阴极脱氮起着十分重要的作用[40]。ZHANG等[12]和WRIGHTON等[41]的研究表明,Proteobacteria是一类典型的高盐废水脱氮菌(门)落。Proteobacteria、Bacteroidetes是2种广泛存在的电化学活性菌(门),可较大幅度的提升MFC的产电性能[12,42]。
为了进一步剖析微生物的具体功能,对属水平下阴极生物膜、接种厌氧泥与接种好氧泥的微生物群落组成进行了更深一步阐述。如图14所示,阴极接种物和阴极生物膜之间在功能细菌种类在发生了巨大的变化。阴极膜与好氧接种泥相比,主要的AOB和NOB展现出差异性。好氧接种泥中主要的AOB为Nitrosomonas(1.78%)[43],阴极膜中仅含0.05%;好氧接种泥中主要的NOB为Nitrospira(1.47%),阴极生物膜中仅含0.06%。阴极生物膜中主要的AOB为SM1A02(22.12%),好氧接种泥仅含0.34%;阴极膜中主要的NOB为unclassified_f__Nitrosococcaceae (1.02%),好氧接种泥中仅含0.50%。厌氧接种泥主要的反硝化菌为Thauera (25.72%),而在阴极膜中仅为0.17%。阴极膜主要的反硝化菌为unclassified_f_Rhodobacteraceae(2.70%)、norank_f_Hydrogenedensaceae(1.5%)、unclassified_f_Anaerolineaceae (1.4%)、Oceanimonas (1.1%)、Azoarcus (0.7%)[30,44]。Nitrospira在好氧的环境下将
氧化成NO−2 [45]。Thauera是一类万能菌,可实现异养硝化/好氧反硝化,也是一种电营养反硝化菌[46-47]。Oceanimonas常出现在高盐废水处理的生物阴极中,可在厌氧的条件下将NO−3 还原成N2[48]。NO−3 unclassified_f__Rhodobacteraceae (2.70%)具有异养硝化/好氧反硝化的功能[45],能将垃圾渗滤液中的
-N转化为NH+4 和NO−2 ,又可以在曝气的条件下实现NO−3 的去除[15,44]。与其他研究异养硝化/好氧反硝化菌的相对丰度(5.06%)比相比较[13],本研究(2.70%)较低,这可能是由于S4实验组的“饥饿”时间较长导致的,长时间无碳源不利于异养硝化/好氧反硝化菌的生长[15]。SM1A02经常出现在高盐废水MFC的阴极生物膜检测结果中,是一类典型的高盐废水AOB[13]。unclassified_f__Nitrosococcaceae可将亚硝酸盐转化为硝酸盐[43]。生物阴极膜中承担起自养硝化功能的菌属有SM1A02、unclassified_f__Nitrosococcaceae。Hydrogenophaga和Azoarcus可利用无机物作为电子供体发生反硝化反应[49-50]。Hydrogenophaga已被证明是一类典型的电活性菌属,可提升MFC的产电性能[48]。值得注意的是,Azoarcu以被证明具有电营养反硝化功能[13]。生物阴极膜中可能承担着电营养反硝化功能的菌属为Hydrogenophaga和Azoarcus。NO−3 3. 结论
1)高电流强度可缩短双室混合生物阴极MFC的完全脱氮周期,且主要缩短混合生物阴极MFC的稳定期周期。在4组实验中,当电流强度((0.55±0.11) mA)最大时,硝酸盐去除速率最大,实现总氮完全去除的时间(19 d)最短。
2)电流强度的增大有利于混合生物阴极MFC电营养反硝化反应的进行,但过小的外接电阻会造成阴极电势的降低,从而降低硝酸盐去除速率。
3)在曝气阶段,混合生物阴极MFC系统外加电阻越大,电池的开路电压亦越大,而最大功率密度却相差不大;在停止曝气阶段,由于阴极室电子受体的减少,MFC产电性能普遍下降,且系统的开路电压与最大功率密度均随着外加电阻的增大而增大。
4)高通量测序的结果表明,承担起氮的去除功能的相关微生物有SM1A02、unclassified_f__Rhodobacteraceae、unclassified_f__Nitrosococcaceae、norank_f_Hydrogenedensaceae、unclassified_f_Anaerolineaceae、Oceanimonas、Azoarcus、unclassified_f_Rhodobacteraceae。其中norank_f_Hydrogenophaga和Azoarcus可能承担电营养反硝化功能。
-
表 1 市政污水处理厂剩余污泥的基本理化性质
Table 1. Characteristics of waste activated sludge from a municipal wastewater treatment plant
pH TS/(g∙L−1) VS/(g∙L−1) COD/(mg∙L−1) SCOD/(mg∙L−1) TKN/(mg∙L−1) TAN/(mg ∙L−1) 6.72±0.05 29.66±0.60 18.63±0.38 21 100±420 346±46 2 560±94 12.4±1.5 表 2 不同运行周期的反应器运行条件
Table 2. Operational conditions of different phases of bioreactor for chain elongation
运行周期 HRT/d 醇酸比 运行时间/d Phase Ⅰ 20 2∶1 0~20 Phase Ⅱ 10 2∶1 21~50 Phase Ⅲ 5 2∶1 51~90 Phase Ⅳ 5 3∶1 91~120 Phase Ⅴ 5 3∶1 121~135 表 3 驯化期不同运行条件下的总烷基量、平均碳链长度与碳效率
Table 3. Total alkyl groups, average chain length and carbon conversion efficiency of microbial chain elongation process under different operational conditions during the acclimation period
运行周期 总烷基量/(mmol·L−1) 平均碳链长度 碳效率/% Phase Ⅰ 291.8 6.82 33.4 Phase Ⅱ 543.4 6.83 62.1 Phase Ⅲ 507 5.63 72.9 Phase Ⅳ 535.6 6.51 64.8 表 4 碳链延长(CE)过程涉及到的关键酶及其在Phase Ⅳ和Phase Ⅴ阶段微生物组中的丰度
Table 4. Key enzymes involved in chain elongation pathways and their abundance in Phase Ⅳ and Ⅴ
关键酶的名称 缩写 EC# 功能描述 不同周期酶丰度 Phase Ⅳ Phase Ⅴ Thiolase TLA 2.3.1.16 Acetyl-CoA C-acyltransferase 1 356 5 220 Ketoacycl-CoA reductase KCR 1.1.1.36 Acetyl-CoA reductase 536 4 902 Hydroxyacyl-CoA dehydratase HCD 1.1.1.157 3-hydroxybutyryl-CoA dehydrogenase 19 452 16 412 1.1.1.35 3-hydroxyacyl-CoA dehydrogenase 5 686 15 354 2.3.1.16 Acetyl-CoA C-acyltransferase 1 356 5 220 4.2.1.17 Enoyl-CoA hydratase 13 918 15 978 Enoyl-CoA reductase ECR 5.1.2.3 3-hydroxybutyryl-CoA epimerase 666 4 922 Thioesterase TES 3.1.2.23 4-hydroxybenzoyl-CoA thioesterase 2 740 1 968 Acetyl-CoA carboxylase ACC 6.3.4.14 Biotin carboxylase 21 802 12 782 6.4.1.2 Acetyl-CoA carboxylase 40 616 33 858 Malonyltransferase MAT 2.3.1.39 [acyl-carrier-protein]S-malonyltransferase 15 826 17 026 Ketoacyl-ACP synthase KAS 2.3.1.41 β-ketoacyl-[acyl-carrier-protein] synthase Ⅰ 5 360 11 046 2.3.1.179 β-ketoacyl-[acyl-carrier-protein] synthase Ⅱ 20 000 26 892 2.3.1.180 β-ketoacyl-[acyl-carrier-protein] synthase Ⅲ 32 110 30 154 Ketoacyl-ACP reductase KAR 1.1.1.100 3-oxoacyl-[acyl-carrier-protein] reductase 32 462 40 198 Hydroxyacyl-ACP dehydratase HAD 4.2.1.59 3-hydroxyacyl-[acyl-carrier-protein] dehydratase 8 812 7 466 Enoyl-ACP reductase EAR 1.3.1.9 enoyl-[acyl-carrier-protein] reductase (NADH) 14 468 16 656 1.3.1.10 enoyl-[acyl-carrier-protein] reductase (NADPH, Si-specified) 1 448 6 510 -
[1] MEERBURG F A, BOON N, VAN WINCKEL T, et al. Optimizing retention times in high-rate contact stabilization for maximal recovery of organics from wastewater[J]. Environmental Science & Technology, 2016, 50(17): 9781-9790. [2] ALLOUL A, GANIGUE R, SPILLER M, et al. A three-step approach for the valorization of sewage organics as commodities[J]. Environmental Science & Technology, 2018, 52(12): 6729-6742. [3] ANGENENT L T, USACK J G, XU J, et al. Integrating electrochemical, biological, physical, and thermochemical process units to expand the applicability of anaerobic digestion[J]. Bioresource Technology, 2018, 247(9): 1085-1094. [4] CAGNETTA C, COMA M, VLAEMINCK S E, et al. Production of carboxylates from high rate activated sludge through fermentation[J]. Bioresource Technology, 2016, 217(3): 165-172. [5] ANGENENT L T, RICHTER H, BUCKEL W, et al. Chain elongation with reactor microbiomes: open-culture biotechnology to produce biochemicals[J]. Environmental Science & Technology, 2016, 50(6): 2796-2810. [6] AGLER M T, SPIRITO C M, USACK J G, et al. Chain elongation with reactor microbiomes: Upgrading dilute ethanol to medium-chain carboxylates[J]. Energy & Environmental Science, 2012, 5(8): 8189-8192. [7] GE S J, USACK J G, SPIRITO C M, et al. Long-term n-caproic acid production from yeast-fermentation beer in an anaerobic bioreactor with continuous product extraction[J]. Environmental Science & Technology, 2015, 49(13): 8012-8021. [8] KUCEK L A, XU J J, NGUYEN M, et al. Waste conversion into n-caprylate and n-caproate: Resource recovery from wine lees using anaerobic reactor microbiomes and in-line extraction[J]. Frontiers In Microbiology, 2016, 7: 1892. [9] VASUDEVAN D, RICHTER H, ANGENENT L T. Upgrading dilute ethanol from syngas fermentation to n-caproate with reactor microbiomes[J]. Bioresource Technology, 2014, 151(9): 378-382. [10] RICHTER H, MOLITOR B, DIENDER M, et al. A narrow pH range supports butanol, hexanol, and octanol production from syngas in a continuous co-culture of Clostridium ljungdahlii and Clostridium kluyveri with in-line product extraction[J]. Frontiers in Microbiology, 2016, 7: 1773. [11] LIU C, LUO G, LIU H P, et al. CO as electron donor for efficient medium chain carboxylate production by chain elongation: Microbial and thermodynamic insights[J]. Chemical Engineering Journal, 2020, 390: 124577. doi: 10.1016/j.cej.2020.124577 [12] LI X, CHEN Y G, ZHAO S, et al. Efficient production of optically pure L-lactic acid from food waste at ambient temperature by regulating key enzyme activity[J]. Water Research, 2015, 70(11): 148-157. [13] XU J J, HAO J X, GUZMAN J J L, et al. Temperature-phased conversion of acid whey waste into medium-chain carboxylic acids via lactic acid: No external e-donor[J]. Joule, 2018, 2(2): 280-295. doi: 10.1016/j.joule.2017.11.008 [14] LE C C, STUCKEY D C. Colorimetric measurement of carbohydrates in biological wastewater treatment systems: A critical evaluation[J]. Water Research, 2016, 94: 280-287. doi: 10.1016/j.watres.2016.03.008 [15] LE C C, KUNACHEVA C, STUCKEY D C. "Protein" measurement in biological wastewater treatment systems: A critical evaluation[J]. Environmental Science & Technology, 2016, 50(6): 3074-3081. [16] LÜ C X, SHEN Y W, LI C, et al. Redox-active biochar and conductive graphite stimulate methanogenic metabolism in anaerobic digestion of waste-activated sludge: Beyond direct interspecies electron transfer[J]. Sustainable Chemistry & Engineering, 2020, 8(33): 12626-12636. [17] LIU Y H, LÜ F, SHAO L M. Alcohol-to-acid ratio and substrate concentration affect product structure in chain elongation reactions initiated by unacclimatized inoculum[J]. Bioresource Technology, 2016, 218: 1140-1150. doi: 10.1016/j.biortech.2016.07.067 [18] LONKAR S, FU Z H, HOLTZAPPLE M. Optimum alcohol concentration for chain elongation in mixed-culture fermentation of cellulosic substrate[J]. Biotechnology and Bioengineering, 2016, 113(12): 2597-2604. doi: 10.1002/bit.26024 [19] STEINBUSCH K J J, HAMELERS H V M, PLUGGE C M, et al. Biological formation of caproate and caprylate from acetate: Fuel and chemical production from low grade biomass[J]. Energy & Environmental Science, 2011, 4(1): 216-224. [20] WU S L, WEI W, SUN J, et al. Medium-chain fatty acids and long-chain alcohols production from waste activated sludge via two-stage anaerobic fermentation[J]. Water Research, 2020, 186: 116381. doi: 10.1016/j.watres.2020.116381 [21] HAN W H, HE P J, SHAO L M, et al. Metabolic interactions of a chain elongation microbiome[J]. Applied and Environmental Microbiology, 2018, 84(22): 01614-01618. [22] GROOTSCHOLTEN T I, STEINBUSCH K J, HAMELERS H V, et al. High rate heptanoate production from propionate and ethanol using chain elongation[J]. Bioresource Technology, 2013, 136: 715-718. doi: 10.1016/j.biortech.2013.02.085 [23] GANIGUE R, NAERT P, CANDRY P, et al. Fruity flavors from waste: A novel process to upgrade crude glycerol to ethyl valerate[J]. Bioresource Technology, 2019, 289: 121574. doi: 10.1016/j.biortech.2019.121574 [24] CANDRY P, ULCAR B, PETROGNANI C, et al. Ethanol: Propionate ratio drives product selectivity in odd-chain elongation with Clostridium kluyveri and mixed communities[J]. Bioresource Technology, 2020, 313: 123651. doi: 10.1016/j.biortech.2020.123651 [25] AGLER M T, SPIRITO C M, USACK J G, et al. Development of a highly specific and productive process for n-caproic acid production: Applying lessons from methanogenic microbiomes[J]. Water Science and Technology, 2014, 69(1): 62-68. doi: 10.2166/wst.2013.549 [26] SEEDORF H, FRICKE W F, VEITH B, et al. The genome of Clostridium kluyveri, a strict anaerobe with unique metabolic features[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2008, 105(6): 2128-2133. doi: 10.1073/pnas.0711093105 [27] WU S L, SUN J, CHEN X M, et al. Unveiling the mechanisms of medium-chain fatty acid production from waste activated sludge alkaline fermentation liquor through physiological, thermodynamic and metagenomic investigations[J]. Water Research, 2020, 169: 115218. doi: 10.1016/j.watres.2019.115218 [28] DE VRIEZE J, REGUEIRO L, PROPS R, et al. Presence does not imply activity: DNA and RNA patterns differ in response to salt perturbation in anaerobic digestion[J]. Biotechnology for Biofuels, 2016, 9: 244. doi: 10.1186/s13068-016-0652-5 [29] 李雷, 卫科科, 姜卫红, 等. 细菌双组分系统应答调控蛋白调控策略的多样性[J]. 中国科学:生命科学, 2017, 47(5): 462-469. -