-
氯代烃类有机物作为一种重要的有机溶剂和产品中间体，在很多工业生产中被广泛使用。随着“退二进三”、“退城进园”、“产业转移”等城市发展策略的实施，我国当前正面临大量工业企业关停或转移产生的疑似污染地块，其中氯代烃类是常见的污染物之一，包括氯代烃甲烷烃、氯代乙烷烃和氯代乙烯烃[1]。本研究团队梳理了长三角农药场地的特征污染物，发现氯代烃是农药场地地下水中主要的特征污染物。同样，在我国诸多城市的地下水水质调查中也发现了较高的氯代烃检出[2]。由于氯代烃类污染物具有致癌、致畸和致突变等毒性作用，是我国水环境中58种优先控制污染物之一。若受氯代烃污染的土壤或地下水未能得到有效地控制和修复，将会对人体健康产生较高风险。
可渗透反应墙、监控自然衰减(monitored natural attenuation, MNA)、抽出处理和多相抽提等是常用的地下水污染风险管控与修复技术。相较于其他修复技术，监控自然衰减技术具有费用较低、对污染场地周围环境无破坏性等优势，在国外广泛使用[3]。监控自然衰减也是目前恢复和控制浅层地下水氯代烃污染比较有效和可行的技术之一。在所有修复技术中，自然衰减是一种被动的修复技术，主要包括微生物降解作用、稀释作用、吸附作用、蒸发作用和化学反应作用，其中微生物降解可以彻底去除污染物，是非常重要的自然衰减技术[4-5]。在美国有超过100个超级基金场地采用了该项技术，在国内也有一些研究团队开展了这方面的研究，但他们更多关注在石油烃污染场地中苯系物(BTEX)或石油烃类物质的自然衰减[6-9]。
此外，也有部分研究者开展了地下水中氯代烃自然衰减过程的研究。WITT等[10]对多佛空军基地地下水中氯代烃开展长期监测并证实了自然衰减过程的发生。NIJENHUIS等[11]在德国比特菲尔德某化工类(以氯代烃产品为主)场地中通过稳定性同位素、微生物以及分子生物标记等方法发现了位于厌氧条件下地下水中氯代乙烯烃自然衰减的证据。在国内，也有研究者陆续开展对化工场地地下水氯代烃自然衰减的研究[12-13]。朱瑞利等[14]证实了上海某场地地下水中存在1,1,1-三氯乙烷的自然衰减，并计算了三氯乙烷的自然衰减系数为0.005 d−1。微生物降解是自然衰减中的重要途径之一，而国内大多数关于微生物降解氯代烃的研究均是在实验室条件下开展的模拟实验，缺乏在实际工程中复杂环境下自然衰减过程中生物降解机制及其变化过程的研究。
综上所述，本研究以南通某农药场地地下水的监控自然衰减管控工程案例为基础，从不同层级提出自然衰减中微生物降解存在的证据及不同时间下可能的微生物机制变化，通过对地下水中的氯代甲烷烃(四氯化碳(carbon tetrachloride，CT)、氯仿(trichloromethane，CF)、二氯甲烷(dichloromethane，DCM)、氯甲烷(chloromethane，CM))以及其他地球化学指标为期4 a的长期监测，分析了其随时间的变化趋势；通过微生物降解判定的评分表和地球化学指标的变化评价了地下水中生物降解能力；通过对不同时间地下水样品中微生物多样性的分析，探讨了其中可能存在的微生物降解机制及变化过程。
-
研究对象为某农药污染场地，占地面积约67 500 m2，原农药企业生产历史长达40 a，主要产品有甲霜灵、霜霉威、辛硫磷、丙溴磷、毒死蜱等农药及化工中间体五硫化二磷、乙基氯化物、氯丙酸、2,6-二甲基苯胺系列产品以及约27个品种的农药乳剂、农药粉剂。该地块于2009—2010年停产并拆除设备，并于2010年10月完成场地环境调查与风险评估。前期调查结果表明，该场地土壤主要污染物为苯系物、氯代烃类、氯苯类、毒死蜱等，其中氯代甲烷烃的检出率较高且含量相对较大，其中四氯化碳、二氯甲烷、氯甲烷的检出最大值分别为1 590、3.44、1.57 mg·kg−1。同时，场地地下水高风险污染物主要有苯系物和氯代烃等，其中二氯甲烷和1,2-二氯乙烷的超标倍数分别为10倍和8倍。场地中的氯代甲烷烃污染主要来源于原企业的生产过程中使用的原辅材料和产生的副产品。2013年5月对MW1-17所在区域污染土壤采取原位化学氧化，其他区域污染土壤采取原地异位热解析技术进行处理后回填。该场地浅层污染土壤(6 m)在2016年修复完成后以绿化涵养为主，同时对该地块地下水中的氯代烃污染情况展开长期监测。
在勘探深度范围内，研究区地层自上而下分别为杂填土(厚度约1.2 m)、粉土(厚度约4.0 m)、粉砂(厚度约20.0 m)、粉土夹粉质黏土(厚度约10.0 m)和粉砂(厚度大于15.0 m)。地下水潜水含水层直接受大气降水补给，地下水位变化不大，水力坡度极小，地下水径流缓慢。勘探期间初见水位在自然地面下1.60 m左右；稳定地下水埋深约1.50 m。研究区地下水最高水位一般发生在每年7—9月，最低地下水位一般发生在每年12月至次年2月，地下水流向为西北至东南。
-
考虑到原企业生产功能布局、该地块的水文特征以及原场地调查时土壤污染物的分布情况，在研究区内布设了7口长期监测井，监测井布设图如图1所示。监测井深度为21 m，井结构设置为地表以下至−1.5 m为白管，−1.5 m以下为筛管。
-
采用便携气囊式低流量采样泵(QED, MP 50)对每口地下水监测井进行分层取样，每口水井均采集地下8 m和地下14 m地下水样品。2层采样位置分别对应地块所处区域的2个含水层。地勘资料显示，8 m处地下水层水流径流流速为1.01×10−5 cm·s−1，14 m处地下水层水流径流流速为1.64×10−5 cm·s−1。地下水样品采集时避开降雨天气，并在2 h内完成，出水流速不超过100 mL·min−1。
-
地下水样品采集时利用水质多参数流通槽71790型，同时对pH、水温、电导率、Eh等进行测定。参照国家相关测试方法对典型地球化学指标进行测定，包括电子受体(O2、NO3−、DOC、SO42−)、还原产物(Fe2+、CH4、乙烯(chloride, CE)、Cl−)、降解中间产物浓度等。
采用吹扫捕集-气相色谱质谱仪(Atomx-安捷伦 7890B/5977A)对地下水样品中氯代烃样品进行定性定量分析，色谱柱为 DB-VRX 石英毛细管柱，调谐模式为DFTPP 调谐。色谱条件：载气为高纯氦气，流速为 1.2 mL·min−1，以15∶1分流进样，前进样口温度为 230 ℃，柱箱温度为 40 ℃，升温程序以 40 ℃保持 2 min，以 20 ℃·min−1 的速率升温至 250 ℃保持 3 min。质谱条件：离子源温度为 230 ℃，接口温度为 250 ℃，溶剂延迟时间为 0.5 min，离子检测 SCAN 模式。
-
根据数据分析结果，分别在2016年和2021年MW1-17监测井中8 m处各采集1次地下水样品开展微生物多样性分析，每次采集3份平行样。用E.Z.N.A.® soil DNA kit (Omega Bio-tek, Norcross, GA, U.S.)提取地下水样品中微生物总基因组 DNA，并利用AxyPrep DNA Gel Extraction Kit (Axygen Biosciences, Union City, CA, USA)完成对 DNA 的纯化。纯化后的DNA产物经2%琼脂糖凝胶电泳进行检测。对 16S DNA 高变区序列进行测序，测序区域为 V3~V4。使用fastp、FLASH 软件对 Miseq 测序数据进行处理获得干净数据：1)过滤read尾部质量值20以下的碱基。设置50 bp的窗口，如果窗口内的平均值低于20 bp，从窗口开始截去后端碱基，过滤质控后50 bp以下的read；2)根据PEreads之间的overlap关系，将成对reads拼接(merge)成一条序列，最小overlap长度为10 bp；3)拼接序列的overlap区允许的最大错配比率为0.2，筛选不符合序列；4)检测序列末端box序列，最小错配数为0将起始端包括box的序列进行反向互补，并去除box；5)检测序列上的barcode并区分样品，barcode错配数为0，最大引物错配数为2。16S多样性数据分析在majorbio平台(
http://www.majorbio.com/ )进行分析。 -
Mann-Kendall检验法是世界气象组织推荐并被广泛用于实际研究的非参数检验方法，是时间序列趋势分析方法之一。该方法近年来被广泛应用于分析径流、气温、降水和水质等要素时间序列的变化趋势[15]。该分析方法不受污染在季节性质量浓度的变化。本研究利用python 3.7软件对4 a监测数据开展Mann-Kendall趋势检验，在python 3.7中使用统计函数库scipy.stats中scipy.stats.kendalltau模块，函数返回Z值和P值。Z值反映2个序列的相关性，接近1表示强烈的正相关，接近−1表示强烈的负相关；P值反映显著性水平，P<0.05为显著。
-
2016年8月—2020年6月各监测井在浅层(8 m)和深层(14 m)处氯代甲烷烃的质量浓度检测结果见图2。就检出污染物种类来看，主要检出的是四氯化碳(0~5 200 μg·L−1)、氯仿(0~69 900 μg·L−1)和二氯甲烷(0~20 600 μg·L−1)，无氯甲烷检出。这可能是因为氯甲烷在常温状态下为气体，易挥发。4 a的监测结果表明，MW1-17点位氯代甲烷烃持续检出且质量浓度均较高(氯代甲烷烃为0~74 400 μg·L−1)，MW1-21点位无氯代甲烷烃检出，而其他点位的氯代甲烷烃偶有检出且质量浓度均较低(0~32 μg·L−1)，说明MW1-17点位是该研究区的污染核心点位。MW1-17点位地下水中较高质量浓度的氯代甲烷烃与前期调查中该点位土壤中的氯代甲烷烃质量浓度较高具有一致性。就点位距离而言，MW1-21点位距离MW1-17点位最远，为158 m，其他点位到MW1-17点位的距离为54~126 m。由此说明，在该场地地质条件下，即较小的水力坡度作用下，地下水径流缓慢，氯代甲烷烃向周围扩散的能力也较弱。
就时间尺度而言，随着时间的延长，MW1-17点位浅层(8 m)和深层(14 m)地下水中四氯化碳和氯仿的质量浓度显著下降，尤其是在2018年12月左右降到最低，其后又开始升高，然后再呈现下降趋势；而二氯甲烷质量浓度则主要在2018年12月之后呈现增加趋势。在2016年8月至2020年6月期间，MW1-17点位在浅层8 m地下水中四氯化碳的质量浓度由5 200 μg·L−1降低到190 μg·L−1，降低了96.35%；氯仿的质量浓度由65 700 μg·L−1降低到3 280 μg·L−1，降低了95.01%；二氯甲烷质量浓度由0 μg·L−1增加到1 020 μg·L−1，特别是在2020年3月增加到39 500 μg·L−1。在同样时间段内，该点位在深层14 m处地下水中四氯化碳的质量浓度由4 500 μg·L−1降低到220 μg·L−1，降低了95.11%；氯仿的质量浓度由69 900 μg·L−1降低到3 600 μg·L−1，降低了94.85%；二氯甲烷质量浓度由0 μg·L−1增加到873 μg·L−1，特别是在2019年5月增加至10 700 μg·L−1。
为进一步验证MW1-17点位中的污染物质量浓度随时间下降的趋势，本研究利用Mann-Kendall趋势检验方法检验了MW1-17点位地下水中的四氯化碳和氯仿的质量浓度随时间的变化趋势[15-16]，结果见表1。由表1可以看出，四氯化碳在8 m和14 m的Z值分别为−0.538(P<0.01)和−0.612(P<0.01)，说明2个含水层的四氯化碳在4 a内发生了显著的下降；而氯仿在8 m和14 m处的Z值分别为−0.190(P=0.294)和−0.343(P<0.05)，说明2个含水层的氯仿在4 a内也存在下降的趋势，但相对于四氯化碳的下降趋势不明显，尤其是在8 m处。
由于在MW1-17点位周围的监测井未能检出较高氯代甲烷烃类，说明MW1-17的四氯化碳和氯仿未向周边扩散，主要是在MW1-17点位发生降解。另外，二氯甲烷的质量浓度在2018年12月之后开始出现显著增长，故可推测，二氯甲烷可能是由氯化程度较高的四氯化碳或氯仿在自然状态下还原脱氯产生的降解产物[16]。有研究[17]表明，氯代甲烷系列污染物存在按顺序逐级脱掉氯原子的规律，并生成相应的低氯化度产物。
-
一级速率常数计算是评价地下水污染场地自然衰减过程的重要参数[18]。浓度与时间的速率常数可用于估算在某个地点达到修复目标的速度。其计算公式如式(1)所示。
式中：C0为有机物的初始质量浓度，μg·L−1；Ct为有机物衰减后的质量浓度，μg·L−1 ；k为有机物的降解速率常数，d−1；t为降解时间，d。
7口监测井中氯代甲烷烃的监测结果表明，仅MW1-17点位的四氯化碳和氯仿浓度在4 a内有明显的下降趋势。因此，本次仅计算MW1-17浅层(8 m)和深层(14 m)井中氯仿和四氯化碳自然衰减系数，结果见图3。MW1-17浅层井四氯化碳降解速率常数为0.002 d−1，氯仿降解速率常数为0.001 3 d−1，而深层井四氯化碳和氯仿的降解速率与浅层井相同。通过计算可得，四氯化碳和氯仿的半衰期分别为346.5 d和533.08 d(表2)。由此说明，四氯化碳的降解速率快于氯仿的降解速率。而这一结果也与吴德礼等[17]的研究结果一致，即氯代甲烷类污染物中氯化程度越高，还原脱氯速率越快，脱氯反应也越容易进行。由于MW1-17点位浅层(8 m)和深层(14 m)井中氯仿和四氯化碳在2016年8月初始质量浓度接近，因此，经过计算该点位地下水氯仿和四氯化碳通过自然衰减达到修复目标(氯仿为13 μg·L−1，四氯化碳为5 μg·L−1)所需要的时间分别约为11.5 a和23.5 a。生物降解可以彻底去除地下水中的污染物，是非常重要的自然衰减途径，因此，下文着重对自然衰减中的生物降解过程进行分析。
-
本研究中，依据WIEDEMEIER等[19]总结的地下水中氯代烃微生物降解的判定标准，对监测井中微生物降解能力进行评价。由于部分监测数据有所缺失，采用部分指标保守地对研究区的7口监测井在不同时期的地下水中微生物降解能力进行评价，结果见表3。当总分为0~5时，微生物降解证据不足；6~14为微生物降解证据有限；15~20为微生物降解证据充足；总分大于20时，微生物降解证据十分充分。由表3可以看出，自2016年监测初期，地下水中氯代烃的微生物降解证据不足，随着时间的延长，微生物降解的证据逐渐增加。尤其是对于MW1-17，2018年12月之前该点位存在有限的微生物降解证据，而在2018年之后微生物降解能力突然变弱，但随后开始增加，直至2020年6月出现充足的证据表明存在微生物降解。由此可推测，在2018年12月前后可能发生了微生物降解机制的转换。对比表3中8 m和14 m处的生物降解能力得分可以发现，浅层(8 m)地下水中氯代烃微生物降解的证据强于深层(14 m)，且浅层地下水中出现微生物降解充分证据的时间短于深层。由此说明氯代烃在浅层地下水中微生物降解现象更显著。
-
考虑到监测的地球化学指标较多，本节仅选择部分典型地球化学指标Eh、pH、硝酸盐和总有机碳进行讨论。MW1-17点位地下水中的Eh和pH在4 a监测周期中变化规律见图4。由图4(a)中可以看出，8 m处和14 m处的地下水的氧化还原性随着时间的变化规律具有一致性，但14 m处的地下水总体上呈现相对较强的还原性。该点位地下水自2017年4月后的Eh大部分小于100 mV，且大多情况下为负值，说明随着时间的延长地下水开始从氧化环境逐渐转变为还原环境[20]。图4(b)表明，地下水整体pH为5~9。在2016年8月至2017年4月之间，地下水的pH随着时间的延长由8.0左右逐渐降低至5.5附近，说明地下水逐渐酸化；随后pH又逐渐回升，在2019年3月达到8.0左右后又开始下降。
由于实际监测时14 m处地下水中的地球化学指标监测频次不够，因此，本部分仅对8 m处地下水中的硝酸盐(NO3−)和溶解性有机碳(DOC)质量浓度变化进行讨论，结果如图5所示。总体而言，硝酸盐质量浓度与总有机碳质量浓度呈现一致的变化规律，即随着时间的延长其质量浓度逐渐下降，至2019年3月时质量浓度又突然增加。这可能是由于2019年3月该地块周边有新的开发建设活动，对该地区的地下水流向产生了较大影响。
通过对地下水环境的分析并结合地下水中硝酸盐(NO3-)和有机碳(DOC)质量浓度的变化，可推测MW1-17点位的氯代甲烷烃在初期氧化环境中先通过共代谢发生降解。生长基质如苯系物类(BTEX)、DOC作为电子供体，而地下水系统中的NO3-、溶解氧、Fe(III)、硫酸盐等作为电子受体，发生氧化还原反应，微生物所产生的酶对氯代烃产生作用[21]。由于地下水中生物降解作用的加强，地下水Eh逐渐下降[20]。随着地下水环境逐渐变为强还原状态后，MW1-17点位的氯代甲烷烃又开始通过还原脱氯的形式进行降解[16]。
此外，对不同时间周期四氯化碳与DOC和NO3−之间的相关性进行了分析，结果见表4。对比不同时期地下水中四氯化碳与DOC和NO3−质量浓度之间的相关性可以发现，在2016年8月—2018年12月，地下水中的四氯化碳与DOC质量浓度呈显著正相关(r=0.784，P=0.012)，四氯化碳与地下水中的NO3−呈显著正相关(r=0.821，P=0.007)，均表现为随着时间的延长浓度显著降低；而在2018年12月—2020年6月，地下水中的四氯化碳仅与DOC的相关性显著，而与NO3−的相关性并不显著。由此推测，该点位的四氯化碳在2016年8月—2018年12月可能以微生物共代谢降解为主，而在2018年12月以后以还原脱氯降解为主。
-
通过Illumina MiSeq平台对2016年和2021年MW1-17监测井中8 m地下水样品进行了高通量测序，共产生238 840条序列，数据统计结果见表5。测序结果表明，不同时间下每组样品的平均长度差异较小，而碱基数、OTU数等相差较大，从而间接反映了各组样品微生物种类和数量均具有差异。2016年样品的OTU数平均为514，低于2021年的679.7，说明2016年地下水样品中微生物种类较少。所有样品测序数据的平均覆盖率为99.4%，其测序量能够充分反映该区域细菌群落的种类和结构。
对MW1-17地下水样品中微生物进行高通量测序，发现在所有被注释的OTUs聚类结果中，细菌OTU分配为31 个门，85个纲，365个属。属分类水平下的微生物群落组成如图6所示。在2016年的样品中以假单胞菌属(Pseudomonas)、Sporobacter、Sedimentibacter为主要的优势菌属；2021年样品中毛螺菌属(Lachnospiraceae)、脱亚硫酸菌属(Desulfitobacterium)、g__norank_f__Spirochaetaceae(螺旋科)为主要的优势菌属。从2016到2021年MW1-17地下水样品中的微生物群落组成发生了显著变化。
为了更全面地分析不同时间下MW1-17地下水样品中的生物差异性，对2016年和2021年2组样本进行Student t检验，结果如表6所示。结果表明，可能参与共代谢降解的具有硫酸盐还原功能的螺旋菌(Sporobacter)[22]丰度在2016—2021年显著下降，而具有还原脱氯功能的Dehalobacter [23-25]和g__norank_f__norank_o__Candidatus_Moranbacteria [24]的丰度显著增加。对地下水中地球化学参数进行分析发现，随着时间的推移，地下水中硫酸盐等物质质量浓度逐渐降低。此外，微生物多样性结果也表明，具有硫酸盐还原功能的微生物丰度也在降低，而具有还原脱氯功能的微生物丰度逐渐增加。由此可见，随着时间的推移，地下水中氯代甲烷烃的微生物降解由以共代谢为主逐渐转变为以还原脱氯为主。
对2016年和2021年MW1-17监测井中地下水样品中微生物表型结果进行了预测(表7)。结果表明，2016年MW1-17地下水样品中有氧细菌的平均相对丰度为0.146，而2021年有氧细菌的相对丰度降为0.064；相对地，2016年MW1-17地下水样品中厌氧细菌的平均相对丰度为0.569，而2021年厌氧细菌的相对丰度为0.690。由此可见，在2016—2021年，MW1-17地下水样品中的细菌群落逐渐向厌氧型转化。这与地球化学指标中Eh降低的变化规律一致。
-
1)该研究场地中MW1-17点位的氯代甲烷烃质量浓度最高，以四氯化碳和氯仿为主，且无向周边扩散的趋势，是研究区的污染核心点位。经过Mann-Kendall趋势检验，MW1-17点位8 m和14 m处的四氯化碳和氯仿的浓度均随着时间的延长下降，均降低了94%以上，尤其是在14 m处下降趋势显著。
2)MW1-17点位8 m处地下水中四氯化碳和氯仿的降解速率常数分别为0.002 d−1和0.001 3 d−1，14 m处2种污染物的降解速率常数与浅井相同。以2016年8月为初始值计算，该点位地下水若要达到修复目标需分别经过11.5 a和23.5 a左右。
3)通过对天然条件下地下水中氯代烃的生物降解判定，随着时间的延长，MW1-17点位中氯代甲烷烃天然生物降解的证据逐渐充足。MW1-17点位地下水从氧化环境转变至还原环境，该点位的四氯化碳在2016年8月—2018年12月以微生物共代谢降解为主，而在2018年12月以后以还原脱氯降解为主。
4)对2016和2021年MW1-17点位8 m处地下水样品中微生物多样性的分析结果表明，随着时间的推移该点位的微生物群落结构发生变化，逐渐向厌氧型转化，其地下水中氯代甲烷烃的微生物降解作用由以共代谢为主逐渐向还原脱氯为主转变。
场地地下水中氯代甲烷烃自然衰减机制
Natural attenuation mechanism of chloromethane hydrocarbons in groundwater of a typical pesticide contaminated site
-
摘要: 自然衰减监控技术在农药污染场地的实践应用较少，作用机制尚不明确。为此，以农药污染场地监控自然衰减实际工程案例为基础，对地下水中氯代甲烷烃的自然衰减能力、作用机制及降解时间进行了分析。Mann-Kendall趋势检验结果表明，作为污染源的MW1-17点位地下水中的四氯化碳和氯仿随时间呈现下降趋势，在4 a内降解率分别在95%和94%以上。经计算，四氯化碳和氯仿的降解速率常数分别为0.002 d−1和0.001 3 d−1。随着时间的延长，有充足的证据表明MW1-17点位存在微生物降解。四氯化碳与NO3−、DOC的相关性分析结果表明，MW1-17的四氯化碳在2016年8月—2018年12月期间以微生物共代谢降解为主，而在2018年12月以后以还原脱氯降解为主。微生物多样性的结果也表明，从2016年到2021年，地下水中微生物群落结构发生变化，逐渐向厌氧型转化，还原脱氯功能细菌丰度有所增加。Abstract: Natural attenuation monitoring technology is rarely used in the pesticide contaminated site, and its mechanism is still unclear. In this study, on the basis of a practical engineering case of monitoring natural attenuation in a pesticide contaminated site, the ability, mechanism and degradation time of natural attenuation of chloromethane hydrocarbons in groundwater were analyzed. The result of Mann-Kendall trend test showed that carbon tetrachloride (CT) and trichloromethane (CF) in MW1-17 well, being the core contamination point, had descending trend over time, and their degradation rates were above 95% and 94% within 4 monitored years, respectively. The calculated degradation rates of CT and CF were 0.002 d−1 and 0.001 3 d−1, respectively. The degradation evidence of MW1-17 became gradually sufficient over time, which confirmed the occurrence of biodegradation. According to the correlation analysis between geochemical indicators (NO3−、DOC) and CT in MW1-17, the main CT degradation process was co-metabolism from August 2016 to December 2018, and was mainly reductive dechlorination process after December 2018. Furthermore, the result of microbial diversity also showed from 2016 to 2021, the microbial community structure in groundwater changed, and gradually converted to anaerobic bacteria, and the abundance of reductively dechlorinating bacteria increased thereafter.
-
随着我国规模化畜禽养殖业的快速发展，畜禽粪便对环境的污染问题日益凸显。目前，畜禽粪便污染物总量已达近40×108 t[1-3]，有效处理量不到50%，开展无害资源化处理与合理利用迫在眉睫[4-5]。同时，我国在农业生产过程中产生了大量的农业废弃物—作物秸秆，年产生总量在10.4×108 t，可收集资源量约9×108 t[6]，秸秆综合利用率在一些区域较低，缺乏有效的资源化利用手段，导致的随意丢弃或焚烧等问题较为严重[7]。
厌氧消化技术可以将粪便和秸秆等有机废弃物转化为沼气[8]，沼气通过提纯净化后可进一步提质为生物天然气[9-11]，而发酵残余物可以生产有机肥料[12]。因其具有解决污染、产生可再生能源和促进农业可持续发展等优点，越来越受到重视，已是解决农业面源污染的重要综合防治技术之一，也是农业部门实现“一控、二减、三基本”的重要手段。更重要地是，2016年12月习近平总书记在中央财经领导小组第14次会议中提出“以沼气和生物天然气为主要处理方向解决农业污染和资源化问题”，为解决农业面源污染和沼气工程发展指明了方向。
传统大中型沼气工程在建设、运营、技术及管理水平上存在较多问题，国家和地方虽然投入大量扶持资金但还成效不明显[13-15]。为此2015年至2017年连续3 a，国家有关部门着手大中型沼气工程的转型升级，鼓励发展日产10 000 m3以上规模化生物天然气(BNG)工程，共支持了64座中央预算内投资计划项目，本项目由此孕育而生。规模化生物天然气项目作为沼气工程的转型升级，体现了国家对农业环保前所未有的支持力度。然而，64座项目进展非常不乐观，至2019年6月，运行及试运行仅22座(约1/3)，严重打击了行业发展积极性。究其原因为缺乏盈利模式，而其已成为行业能否持续健康发展的核心推动因素。为此，建设单位高台县方正节能科技服务有限公司在项目建成后整合畜禽污染整县推进战略(高台县畜禽粪污资源化利用项目)和高台县现代农业示范园区绿色生态循环发展(沼液)项目，从全局角度解决县域内的畜禽粪便和秸秆等废弃物，探索治污费和“气-肥并举”联合盈利模式，示范效应明显。
项目基本方案单位为北京化工大学，联合设计单位为北京金宇蓝天生态能源科技开发有限公司(工艺部分)和农业农村部规划设计研究院(土建部分)。2015年8月列为中央预算内投资计划项目，2015年底启动建设，2017年6月全部建成并开始联合试运行，历时约18个月。随着盈利模式日趋成熟，至2019年中期，项目正式进入良性运行循环轨道。
1. 实施方案
1.1 工程概况
项目位于甘肃省张掖市高台县南华镇工业园，祁连山北麓，紧邻兰新高铁线高台站，卫星图见图1。工程设计规模：主发酵容积为4×7 500 m3，日产20 000 m3生物天然气、年产5万t有机肥，占地10万m2(含二期预留区域)，总投资1.2×108元。设计原料为畜禽粪污和干玉米秸秆的混合原料，原料基本情况(设计值)见表1，年可消纳处理干秸秆2.52万t、畜禽粪污14万t。收集半径控制在项目周边25 km范围内，覆盖南华镇、骆驼城镇、巷道镇、宣化镇等乡镇。畜禽粪污通过和当地规模化肥牛、猪、羊养殖场签署代消纳处理协议获得，干玉米秸秆采用农牧合作社代购与专业收割公司自行收集结合方式，合作社分布网络见图2。
表 1 项目设计原料情况表Table 1. Table of raw materials for the project design原料 属性 原料含水率/% 设计用量/(t·d−1) 原料干物质TS占总干物质TS比/% 设计每t TS产气量/(m3·t−1) 年处理/万t 玉米秸秆 自然干 10 72 61.8 380 2.52 畜禽粪污 牛、羊、猪鲜粪及污水 90* 400 38.2 250 14 注：*为到厂鲜粪和污水综合含水率。 | Show Table
DownLoad:
CSV
1.2 工艺流程
1)工艺流程简介。工艺流程如图3所示。根据2种原料的物性特点，采用了2条进料路径，其中干秸秆采用皮带+螺旋机械输送，畜禽粪污采用除砂后直接泵送。干秸秆原料因其由纤维素、半纤维素与木质素形成的复杂结构，需要经过一定尺寸程度的粉碎和合适的改性预处理才能改善其厌氧降解性能，同时秸秆混合液体泵送的方式能耗大且易造成设备损坏，因此，秸秆原料采用皮带+螺旋机械输送以别于畜禽粪污的泵送。畜禽粪污厌氧前处理重点在于沉砂除杂，避免泵送过程中的设备损耗与发酵罐内的沉砂积累。
预处理后秸秆和除砂后的粪污在厌氧发酵罐内进行高浓度联合厌氧消化，此为项目工艺核心，根据物料特性调控发酵控制条件，实现高效降解有机质的目的。厌氧消化后沼渣沼液固液分离后沼渣进入肥料生产线生产有机肥料(标准NY 525-2012)，分离后的沼液部分回流进入秸秆预处理环节，多余沼液管输至20 km外的现代农业示范园。沼气少部分锅炉燃烧后提供工艺自身所需热量，主要部分提纯为生物天然气BNG，采用的提纯技术为压力水洗工艺，设计提纯指标达到车用压缩天然气(GB 18074-2017)中规定的组分含量要求。
项目生产阶段现场图见图4。其中包括畜禽粪污接收、干秸秆预处理、厌氧发酵、肥料生产、沼气贮气/天然气储气、沼气提纯和BNG加气等关键工艺环节。工艺环节中涉及的关键设备和参数见表2。
表 2 关键工艺设备与参数Table 2. key process equipment and parameters关键工艺环节 名称 性能或参数说明 秸秆粉碎、预处理与进料 粉碎与预处理设备 粉碎处理量8 t·h−1，出料粒径10 mm左右，含输送机、粗切碎机、细粉碎机、粉碎设备除尘器和预处理混料机等 进料设备 进料能力75 t·h−1，含螺旋加料机、斜皮带机、水平螺旋机和入罐螺旋机等 联合厌氧发酵 厌氧发酵罐 公称容积7 500 m3，罐外直径30.6 m，竖向14.5 m(含球面顶)。物料水力停留时间HRT：秸秆40 d、粪便20 d 搅拌设备 采用立、侧组合式，立式搅拌选多层、大桨径、三叶CBY长薄叶螺旋桨、低速运行(<22 r·min−1)，侧式搅拌选单层、小桨径、折叶桨、高速运行(150~200 r·min−1)。运行频率与时间：立、侧间断运行，2~5 min·h−1 肥料生产 肥料生产线 年产5万t，包括条垛翻抛机、配料机、破碎机、筛分机、造粒机、烘干机、冷却机、打包机、热风炉和除尘器等 贮气与提纯 贮气设备 贮气柜：干式双膜气柜，公称容积4 000 m3，操作压力1.0 kPa；储气罐：物理容积200 m3，设计压力1.1 MPa 沼气提纯设备 采用压力水洗提纯技术，处理量1 250 Nm3·h−1，含沼气压缩机(排气压1.0~1.2 MPa)、吸收塔(吸收CO2)、闪蒸塔(回收CH4)、解吸塔(解吸CO2)、高压循环水泵(循环吸收液)、制冷系统(提供工艺水降温冷源)和分子筛深脱水装置(产品气露点降至-30 ℃以下)等 | Show TableDownLoad:
CSV
2) 关键工艺技术-干秸秆预处理。秸秆主要由木质素、纤维素和半纤维素组成，三者以多种化学键连接在一起，以木质素-碳水化合物复合体(LCC)的形式存在，很难被厌氧分解，干秸秆尤为明显，选择合适的预处理方式是厌氧发酵前的关键工艺。表3对比了几种预处理技术的优缺点，预处理目的在于改变木质纤维原料中细胞壁的结构，破坏木质素与纤维素、半纤维素之间的化学键联结，把纤维素和半纤维素从木质素的包裹中释放出来；同时，降低纤维素的晶体结构，增大内部反应的表面积，把复杂大分子成分预先降解成小分子等，从而显著提高木质纤维原料的生物降解性能和厌氧生物消化效率。根据项目干秸秆原料情况和对环保、节能的要求，采用了无化学药剂、可利用沼液余热的沼液预处理技术[16]，其中的预处理设备通过计量、混合、参数控制实现精确的自动化预处理过程。同时，为了克服沼液预处理生物过程较缓慢的缺点，适当添加N、P、K类无机肥料来增强化学作用，无机肥料具有较强碱性，添加后起到了化学碱性预处理作用，如膨胀纤维结构、去除木质素和降解纤维素氢键等。这种做法可以降低预处理时间、减少预处理空间，添加N源又可克服纯秸秆原料C/N比过高的缺点，并可为后端肥料生产提供了部分养分元素，实现了多重作用的目的。
表 3 几种秸秆预处理技术对比Table 3. Comparison of several straw pretreatment technologies预处理技术 化学(酸或碱) 物理(汽爆) 生物(沼液) 青贮 基本原理 化学方法破坏其分子结构 高压蒸汽使秸秆内部结构断裂 通过沼液中水解酸化微生物实现对结构的破坏 通过乳酸菌在厌氧条件下分解秸秆 原料 干秸秆 干秸秆 干秸秆或青秸秆 青秸秆 优点 处理速度快 处理速度快 利用沼液中对纤维素分解有优势的微生物 利用自然微生物 缺点 成本较高，大量使用时存在腐蚀和污染风险 高温高压、设备投资高、能耗高 需要对时间、温度等工艺条件进行精确控制 收集和存储困难，导致原料成本不可控 备注 较适合国内秸秆收集情况 较适合国外，如德国应用较多 | Show TableDownLoad:
CSV
3) 关键工艺技术-高浓度联合厌氧发酵。厌氧发酵是沼气及生物天然气工程的核心，高浓度负荷、多原料适应性和优势菌群稳定性是高效发酵的重要表现[17]，有利于提高单位原料干物质TS产气率、容积产气率、甲烷浓度以及降低水力停留时间HRT、减少发酵容积及缩减工程造价等。设计发酵温度36~42 ℃，设计进料浓度>12%，罐内发酵浓度8%~10%，属于中温、高浓度发酵。如图5所示，针对2种原料的物性特点，重点控制2方面的联合厌氧发酵因素：罐内物质、温度的均匀化和精确化，发酵液指标、产气性能的稳定化。
图 5 高浓度联合厌氧发酵控制因素Figure 5. Control factors of high-concentration joint anaerobic fermentation4) 关键工艺技术-压力水洗沼气提纯。沼气提纯应用技术有多种，如压力水洗、化学吸收、膜分离、醇胺法等技术，本项目采用了压力水洗沼气提纯技术，主要基于该技术的以下性能优点[18-20]：吸收剂为水，而水可以循环使用，安全环保；采用传统塔器类设备，运行稳定可靠，分离指标高(CH4浓度达到99.7%)且指标稳定性好；对原料沼气中的H2S含量几乎无要求，并可同时去除H2S；低温有利于吸收，低温外界环境条件有利于降低能耗，特别适合高台县所处的高寒地区。
1.3 设计特点
1) 布局特点。总体布局以实现工艺功能、便于运行维护为目的，围绕4座厌氧发酵罐(核心工艺功能，成组模块化)布置附属工艺区域，包括粉碎与预处理、集粪除砂、固液分离、肥料生产、气体贮存、沼气提纯、沼液存储、公用设施及生活办公等功能区划。布局总体符合《建筑设计防火规范》(GB 50016)要求，危险性大的天然气区域同时执行《石油化工企业设计防火规范》(GB 50160)相关防护要求。针对工艺管道种类复杂的特点，在管道集中区域设计地下综合管廊，将除可燃气体管外的所有工艺性管道及电缆按功能分层敷设于管廊内(图6)，这种工艺设计对日常管路线路维修及日后功能升级改造带来了极大的便利。
2) 寒冷区域考虑。高台县位于西北河西走廊中部，低温期长、极端低温可达-30 ℃，低温特别容易发生发酵罐热损失大、产气效率下降、所产沼气大量自用等工艺问题，这给冬季沼气工程的运行带了巨大挑战。这也是我国很多北方寒冷地区，如东北西北内蒙，对大型沼气工程持否定态度的重要原因。为了克服这一关键工程技术问题，通过工艺运行和工程设计2种手段综合达到工艺节能的目的。
秸秆预处理采用固液分离后沼液，沼液先储存在具有保温功能的池体内，利用了发酵液的余热和预处理过程中自行产生的热量；冬季原料以秸秆为主，避免进入大量粪污而导致的进罐低温源，秸秆水力停留时间HRT长，每日出料体积小、带出热量少。
采用特大型罐体(国内首座罐侧钢砼+罐顶钢结构特大型发酵罐体)降低比表面积，罐体底部增加抗压保温层；采用罐外加热与罐内增温2套温升系统精确保证罐内恒温，防止任一系统出现故障。
2. 项目实施效果
2.1 工程运行情况
自2017年6月试生产以来，工程未有大的设备更换或调整，关键设备如进料输送、搅拌、提纯和肥料等均一次性调试成功并稳定运行。夏秋季节以处理畜禽粪污为主，干秸秆为辅；冬春寒冷期则以干秸秆为主，畜禽粪污为辅。根据现场操作经验，最冷季节单罐每日温降最大不超过0.2 ℃(未进出料情况下)，未出现因不能维持温度而导致的停产，表现出较好的工程设计和施工效果。根据产品后端市场需求的波动，投料量(直接影响BNG产品量)和肥料加工量需随之进行调整，加上季节性原料因素，厌氧发酵罐产气波动很大，单罐每年日产量为3 000~8 000 Nm3。进料浓度最低TS负荷为4%(粪污)，最高TS负荷为15%(干秸秆)，发酵罐2 a来未发生罐顶结壳、罐底集砂、pH异常等不利现象，表现出优异的系统稳定性。
2.2 盈利模式
如引言所述现状，缺乏盈利模式是影响规模化生物天然气行业健康发展的关键性因素。为此，本项目自2018年起积极探索符合区域特点的盈利模式，总结为粪污治理费+气(BNG)-肥并举的综合盈利模式(表4，其中产品品质见表中检测数据)，通过粪污治理费和BNG产品维持项目的运行成本，盈利部分则完全依赖肥料产品的深挖掘。根据建设单位近1年来粪污治理费到厂20元·t−1(按4%TS)、车用BNG(自有加气站)3.5~4.0元·Nm−3和固态有机肥销售价1 000~1 500元·t−1的销售情况，年产值达到3 300万元。考虑原料、电耗、人工和折旧等成本后，年运行综合平均成本：BNG 2.5~3.0元·Nm−3和固态有机肥600~800元·t−1。项目正式步入良性盈利循环轨道，并且二期工程也正在开展中。
表 4 盈利运行模式Table 4. Profitable operation mode项目主收入项 主要特征 产品说明 盈利出发点 原料端 治污费 畜禽粪污(按4%TS)到厂处理费用(粪污治理费) — 维持运营 产品端 车用BNG CH4为99.7%；CO2为0.3%；H2S为0% 执行标准GB 18074-2017，瓶组运输至加气站或集中居民社区+管输至附近用气企业(图7) 固态有机肥 有机质质量分数为64%；总养分(N+P2O5+K2O)为5.9%；水分为16% 执行标准NY 525-2012，根据地方蔬菜等植物需求，配合生产专用有机肥料，参与有机肥替代化肥政府性采购 增加效益 液态有机肥 有机质质量分数为0.7%；总氮N为0.2%；磷P2O5为0.1%；钾K2O为0.2% 将沼液管输至现代农业示范园，管输距离20 km，沼液接入点37处(图8) | Show TableDownLoad:
CSV
3. 结论
1)回流沼液+无机肥料对干秸秆进行预处理结合了生物和化学预处理的特点，其能在快速高效预处理干秸秆的同时增加后续肥料生产所需的养分。高浓度联合厌氧发酵控制的关键因素在于罐内物质、温度的均匀化、精确化和发酵液指标、产气性能的稳定化。
2)针对原料波动，根据秸秆/粪污物性特点设计2路进料通道是非常有必要的。在寒冷区域实施工程时，工艺方案考虑季节性调节主/辅原料、多回流沼液利用余热、增加水力停留时间等节能性措施。工程设计角度，考虑加强罐底保温和设计罐内/罐外2套温升系统。
3)生物天然气工程作为沼气工程的规模化转型升级版本，建立符合地域特点的良性循环盈利模式是项目及行业成败关键。实践证明，“粪污治理费+气-肥并举”的综合盈利模式是可参考的，生物天然气工程不应止步于早期设想和规划，应在工艺功能首先能正常运行的基础上，从污染处理环保角度和生态循环经济角度积极参与公益性社会竞争。
-
图 1 地下水监测点位分布图(2016年1月)
Figure 1. Distribution of groundwater monitoring sites(2016-01)
图 2 各点位在8 m和14 m处氯代甲烷烃的质量浓度随监测时间的变化
Figure 2. Changes in chloromethane hydrocarbons concentrations at 8 m and 14 m away from each site with monitoring time
图 3 MW1-17点位8 m和14 m处污染物质量浓度随时间变化关系
Figure 3. Change in contaminant concentration over time at 8 m and 14 m away from MW1-17
图 4 MW1-17点位地下水中的Eh和pH随时间的变化
Figure 4. Eh and pH of groundwater of MW1-17 at different time
图 5 不同时间MW1-17点位地下水中的NO3-和DOC质量浓度
Figure 5. Concentrations of NO3- and DOC in groundwater of MW1-17 at different time
图 6 2016和2021 年地下水样品中属水平分类下的微生物群落结构组成
Figure 6. Microbial community structure in groundwater sampled from MW1-17 in 2016 and 2021 at genus level
表 1 MW1-17点位四氯化碳和氯仿质量浓度随时间变化趋势Mann-Kendall检验
Table 1. Tendency of the concentrations of CT and CF with time in MW1-17 calculated by Mann-Kendall test
污染物 8 m深处 14 m深处 P值 Z值 P值 Z值 四氯化碳 0.001 9 −0.538 0.000 4 −0.612 氯仿 0.294 −0.19 0.048 3 −0.343
下载: 导出CSV
表 2 MW1-17的一级降解速率常数及半衰期
Table 2. First-order attenuation rate constant and half-life of MW1-17
深度/m 污染物种类 降解速率常数/d−1 半衰期/d 8 四氯化碳 0.002 4 278 氯仿 0.001 3 8 533 14 四氯化碳 0.002 4 205 氯仿 0.001 3 8 581
下载: 导出CSV
表 3 不同监测时间在8 m和14 m处6口监测井生物降解能力得分
Table 3. Scores of biodegraded capabilities in 6 monitoring wells of 8 m and 14 m at different time
监测时间 8 m 14 m MW1-17 MW1-18 MW1-19 MW1-20 MW1-27 MW1-29 MW1-17 MW1-18 MW1-19 MW1-20 MW1-27 MW1-29 2016-08 8 1 3 5 5 7 1 2 4 2016-10 7 1 2 0 3 3 1 4 0 1 2016-12 4 −2 2 4 2 2 -2 4 2 -2 2017-02 7 0 2 2 2 4 0 2 4 0 2017-04 9 0 4 6 0 5 5 0 4 4 0 2017-06 10 2 3 4 2 2 5 2 2 2 2 2017-09 9 2 5 5 2 2 5 2 5 3 2 2 2017-12 11 −2 0 0 −3 2 6 1 0 0 0 0 2018-06 10 1 3 2 0 1 4 0 1 4 1 1 2018-12 3 −2 2 0 −3 1 −3 2 0 −2 2019-03 2 −2 0 9 −2 2 −2 6 9 −2 2019-05 7 1 0 1 −2 2 0 0 1 −2 2019-09 11 −1 0 0 0 7 0 0 7 0 2020-03 13 9 −1 9 2 6 2 9 2020-06 16 7 5 1 13 7 5 3
下载: 导出CSV
表 4 不同时间周期中四氯化碳与DOC和NO3−之间的相关性
Table 4. Correlation between TC and DOC, TC and NO3− at different time period
监测时间 DOC NO3- r P r P 2016-08—2018-12 0.784 0.012* 0.821 0.007** 2018-12—2020-06 0.999 0.035* 0.153 0.806 注：r为Pearson积矩相关系数；*表示在P<0.05水平显著相关；**表示在P<0.01水平显著相关。
下载: 导出CSV
表 5 MW1-17地下水样品高通量数据统计结果
Table 5. Statistical results of high-throughput data of groundwater sampled from MW1-17 in 2016 and 2021
样品编号 序列数量 碱基数量 平均长度 OTU 覆盖率/% ace simpson 2021_1 41 797 17 239 410 412.455 7 704 99.2 856.17 0.034 0 2021_2 37 376 15 475 237 414.042 1 666 99.3 795.85 0.037 1 2021_3 48 304 20 007 114 414.191 7 669 99.4 822.55 0.035 8 2016_1 37 941 15 549 286 409.828 0 518 99.5 703.89 0.056 3 2016_2 33 411 13 668 651 409.106 3 519 99.5 683.33 0.053 0 2016_3 40 011 16 628 897 415.608 1 505 99.5 763.49 0.098 7
下载: 导出CSV
表 6 2016年和2021年MW1-17地下水中属水平上物种相对丰度差异性检验
Table 6. Student’s t-test of relative abundance on genus level in groundwater sampled from MW1-17 in 2016 and 2021
菌种名称 2016年 2021年 平均差异量 Sporobacter 15.400 4.324 11.080** unclassified_f__Lachnospiraceae 6.083 12.630 −6.547** Sedimentibacter 14.640 3.337 11.300** Desulfitobacterium 4.368 11.830 −7.462** norank_f__Spirochaetaceae 2.826 11.080 −8.254** Acetobacterium 7.190 1.680 5.510** Proteiniphilum 4.689 2.164 2.525* Dehalobacter 0.395 3.845 −3.450** norank_f__norank_o__norank_c__BRH-c20a 0.428 3.116 −2.688** norank_f__norank_o__Candidatus_Moranbacteria 0.491 2.095 −1.604** Methylobacter 0.00 2.555 −2.555** Trichlorobacter 1.001 0.403 0.598** norank_f__Anaerolineaceae 0.130 1.253 −1.123* Fusibacter 1.214 0.026 1.188** Anaerofustis 0.394 0.846 −0.453** 注：*表示在P<0.05水平显著相关；**表示在P<0.01水平显著相关。
下载: 导出CSV
表 7 2016和2021年MW1-17地下水中微生物表型预测结果
Table 7. Prediction of microbial phenotypes in groundwater sampled from MW1-17 in 2016 and 2021
样品编号 有氧 厌氧 2021_1 0.055 16 0.637 851 2021_2 0.072 301 0.735 692 2021_3 0.064 446 0.695 955 平均值 0.063 969 0.689 833 2016_1 0.130 294 0.530 455 2016_2 0.019 166 0.689 108 2016_3 0.288 592 0.488 335 平均值 0.146 017 0.569 299
下载: 导出CSV
-
[1] 宋震宇, 杨伟, 王文茜, 等. 氯代烃污染地下水修复技术研究进展[J]. 环境科学与管理, 2014, 39(4): 95-99. doi: 10.3969/j.issn.1673-1212.2014.04.024 [2] 谢辉. 某市东部地区地下水系统氯代烃迁移转化机理研究[D]. 济南: 济南大学, 2015. [3] 李元杰, 王森杰, 张敏, 等. 土壤和地下水污染的监控自然衰减修复技术研究进展[J]. 中国环境科学, 2018, 38(30): 1185-1193. [4] US EPA. Use of Monitored Natural Attenuation at Superfund, RCRA Corrective Action, and Underground Storage Tank Sites[R/OL]. [2021-08-01]. U. S. Environmental Protection Agency, Washington, DC, EPA 20460. https://semspub.epa.gov/work/HQ/159152.pdf. [5] 环境保护部. 污染场地修复技术目录(第一批). 环境保护部[Z]. 2004. [6] CHEN Y, JIANG Y, ZHU Y, et al. Fate and transport of ethanol-blended dissolved BTEX hydrocarbons: A quantitative tracing study of a sand tank experiment[J]. Environmental Earth Sciences, 2012, 70: 49-56. [7] CHIU H Y, VERPOORT F, LIU J K, et al. Using intrinsic bioremediation for petroleum-hydrocarbon contaminated groundwater cleanup and migration containment: Effectiveness and mechanism evaluation[J]. Journal of the Taiwan Institute of Chemical Engineers, 2017, 72: 53-61. doi: 10.1016/j.jtice.2017.01.002 [8] HANG L, SU X, YAN W, et al. Effectiveness and mechanism of natural attenuation at a petroleum-hydrocarbon contaminated site[J]. Chemosphere, 2018, 206: 293-301. doi: 10.1016/j.chemosphere.2018.04.171 [9] 周睿, 赵勇胜, 任何军, 等. BTEX在地下环境中的自然衰减[J]. 环境科学, 2009, 30(9): 2804-2808. [10] WITT M E, KLECKA G M, LUTZ E J, et al. Natural attenuation of chlorinated solvents at Area 6, Dover Air Force Base: groundwater biogeochemistry[J]. Journal of Contaminant Hydrology, 2002, 57: 61-80. doi: 10.1016/S0169-7722(01)00218-2 [11] NIJENHUIS I, NIKOLAUSZ M, KOETH A, et al. Assessment of the natural attenuation of chlorinated ethenes in an anaerobic contaminated aquifer in the Bitterfeld/Wolfen area using stable isotope techniques, microcosm studies and molecular biomarkers[J]. Chemosphere, 2007, 67(2): 300-311. doi: 10.1016/j.chemosphere.2006.09.084 [12] 郭琳. 上海某污染场地浅层地下水中氯代烃自然降解机制及能力研究[J]. 环境科技, 2013, 26(3): 9-13. doi: 10.3969/j.issn.1674-4829.2013.03.003 [13] 朱瑞利. 上海某污染场地地下水中三氯乙烷的自然衰减机制研究[D]. 上海: 华东理工大学, 2014. [14] 朱瑞利, 张施阳, 李辉, 等. 上海浦东浅层地下水环境三氯乙烷自然衰减规律及过程模拟[J]. 华东理工大学学报 (自然科学版), 2015, 41(3): 342-348. [15] 普发贵. Mann-Kendall检验法在抚仙湖水质趋势分析中的应用[J]. 环境科学导刊, 2014(6): 39-40. doi: 10.3969/j.issn.1673-9655.2014.02.009 [16] DEP. Use of monitored natural attenuation for groundwater remediation[EB/OL]. [2021-08-05]. Government of Western Australia, https://www.der.wa.gov.au/images/documents/your-environment/contaminated-sites/guidelines/use_of_ monitored_natural_attenuation_for_groundwater_remediation.pdf, 2004. [17] 吴德礼, 马鲁铭, 王铮. 氯代有机物结构性质对还原脱氯速率的影响[J]. 工业用水与废水, 2005, 36(1): 22-25. doi: 10.3969/j.issn.1009-2455.2005.01.007 [18] EWELL C J, RIFAI H S, WILSON J T, et al. Ground water issue - calculation and use of first-order rate constants for monitored natural attenuation studies[EB/OL]. [2021-08-05]. U. S. Environmental Protection Agency, Washington, DC, EPA/540/S-02/500. https://archive.epa.gov/ada/web/pdf/10004674.pdf, 2002. [19] WIEDEMEIER T H, SWANSON M A, MOUTOUX D E, et al. Technical protocol for evaluating natural attenuation of chlorinated solvents in ground water[EB/OL]. [2021-08-05]. U. S. Environmental Protection Agency, Washington, DC, EPA/600/R-98/128. https://semspub.epa.gov/work/06/668746.pdf, 1998. [20] 郑昭贤, 苏小四, 王鼐, 等. 浅层地下水中氯代烷烃生物降解的地下水化学响应规律研究[J]. 地球学报, 2014, 35(2): 230-238. doi: 10.3975/cagsb.2014.02.16 [21] 何江涛, 史敬华, 崔卫华, 等. 浅层地下水氯代烃污染天然生物降解的判别依据[J]. 地球科学, 2004, 29(3): 357-362. [22] 赵阳国. 生态因子对硫酸盐还原系统中微生物群落动态影响的表征[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2006. [23] ZHANG X, LUO M, DENG S, et al. Field study of microbial community structure and dechlorination activity in a multi-solvents co-contaminated site undergoing natural attenuation[J]. Journal of Hazardous Materials, 2020, 423: 127010. [24] DOESBURG W, VAN EEKERT M, MIDDELDROP P, et al. Reductive dechlorination of β-hexachlorocyclohexane (β-HCH) by a Dehalobacter species in coculture with a Sedimentibacter sp.[J]. FEMS Microbiology Ecology, 2005(1): 87-95. [25] 刘帅. 氯代烷烃在垃圾填埋场覆盖层中的迁移转化及降解机制研究[D]. 重庆: 重庆理工大学, 2019. -
点击查看大图
计量
- 文章访问数: 4792
- HTML全文浏览数: 4792
- PDF下载数: 93
- 施引文献: 0
