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北方某污水厂MBBR工艺升级改造后的高效脱氮除磷效果

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栾志翔, 吴迪, 韩文杰, 井添祺. 北方某污水厂MBBR工艺升级改造后的高效脱氮除磷效果[J]. 环境工程学报, 2020, 14(2): 333-341. doi: 10.12030/j.cjee.201903177
引用本文: 栾志翔, 吴迪, 韩文杰, 井添祺. 北方某污水厂MBBR工艺升级改造后的高效脱氮除磷效果[J]. 环境工程学报, 2020, 14(2): 333-341. doi: 10.12030/j.cjee.201903177
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LUAN Zhixiang, WU Di, HAN Wenjie, JING Tianqi. Effect of high efficiency nitrogen and phosphorus removal in a wastewater treatment plant in north China[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2020, 14(2): 333-341. doi: 10.12030/j.cjee.201903177
Citation: LUAN Zhixiang, WU Di, HAN Wenjie, JING Tianqi. Effect of high efficiency nitrogen and phosphorus removal in a wastewater treatment plant in north China[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2020, 14(2): 333-341. doi: 10.12030/j.cjee.201903177
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北方某污水厂MBBR工艺升级改造后的高效脱氮除磷效果

  • 1.

    青岛市团岛污水处理厂，青岛 266500

  • 2.

    青岛思普润水处理股份有限公司，青岛 266510

    • 作者简介: 栾志翔(1963—)，男，本科，高级工程师。研究方向：污水脱氮除磷。E-mail：18563979729@163.com
    通讯作者: 吴迪(1985—)，男，博士，高级工程师。研究方向：污水脱氮除磷。E-mail：hitwudi@126.comm; 
  • 基金项目:
    国家水体污染控制与治理科技重大专项(2017ZX07106005)；青岛市民生科技计划项目(18-6-1-100-nsh)

  • 中图分类号: X703

Effect of high efficiency nitrogen and phosphorus removal in a wastewater treatment plant in north China

  • 1.

    Qingdao Tuandao Wastewater Treatment Plant, Qingdao 266500, China

  • 2.

    Qingdao Spring Water Treatment Co. Ltd., Qingdao 266510, China

    • Corresponding author: WU Di, hitwudi@126.comm ; 

摘要

  • 摘要: 为研究北方某污水厂经过MBBR提标改造后，在秋冬季进水碳源较低的条件下生化段脱氮除磷率高于理论值的原因，采用沿程水质测定法及小试实验的方法验证其脱氮除磷效果，并通过基于16S rRNA的高通量测序对好氧段微生物菌群进行分析。结果表明，系统在好氧区存在显著的TN去除，去除率约占15%~20%，在缺氧区存在显著的TP去除，去除率高达63.04%，显示系统内发生了同步硝化反硝化(SND)和反硝化除磷现象。通过小试实验验证了好氧SND现象主要来自于悬浮载体，得益于悬浮载体生物膜功能菌分层分布；反硝化除磷现象则得益于系统较长的缺氧停留时间及较短的泥龄。系统中SND和反硝化除磷的存在是系统在低碳源消耗条件下取得高效脱氮除磷效果的主要原因；微生物菌群分析验证了SND现象主要来源于悬浮载体；悬浮载体上硝化菌群相对丰度为28.56%，是污泥的14倍，反硝化菌相对丰度约8.34%，为SND效果的发生提供了微观保证；污泥中存在Candidatus Accumulibacter、Acinetobacter和Tetrasphaera，为该污水厂存在反硝化除磷及高效除磷现象提供了微观证据。
    Abstract: In order to study the reason why the nitrogen and phosphorus removal rate of a sewage plant in north China was higher than the theoretical value under the condition that the carbon source of water inlet was lower in autumn and winter after MBBR upgrading. The removal effect of nitrogen and phosphorus was verified by the method of water quality determination along the route and small experiments, and the microbial community in aerobic segment was analyzed by high-throughput sequencing based on 16S rRNA. The results show that TN removal rate of the system is about 15%~20% in aerobic area, in anoxic zone, TP removal rate was 63.04%, which indicated that SND and DPB occurred in the system. The lad-scale experiment showed that the phenomenon of aerobic SND mainly came from suspended carrier, which was due to the layered distribution of functional bacteria on the biofilm of suspended carrier and the enrichment of nitrifying bacteria and denitrifying bacteria at the same time. DPB phenomenon is due to the long anoxic residence time and short mud age, which makes DPB bacteria enriched in the system. The existence of SND and DPB in the system is the main reason for the high efficiency of nitrogen and phosphorus removal. Microbiological analysis verified that the main source of SND phenomenon was the suspension carrier, the abundance of the nitrifying bacteria in the suspended carrier was 28.56%, which was 14 times higher than that of in the sludge, and the denitrifying bacteria accounted for about 8.34%, which provided the guarantee for the SND effect in aerobic zone. The presence of Candidatus Accumulibacter, Acinetobacter and Tetrasphaera in the sludge provided microscopic evidence for the denitrifying phosphorus removal phenomenon and high phosphorus removal efficiency in the system.

  • 镉 (Cd) 是一种毒性较强且具有生物蓄积性的重金属。土壤中的Cd易通过农作物吸收、转运，影响食品安全和人体健康[1-3]。贵州省地处中国西南喀斯特中心，生态环境脆弱[4]。贵州省土壤Cd来源主要有2个方面：一是矿山、冶炼及农药等的人为来源；二是含矿岩系风化成土过程等的自然来源[5]。贵州省土壤中Cd背景值为0.66 mg·kg−1，高于全国Cd背景值的0.097 mg·kg−1[6]。黔西北矿产资源种类丰富[7]，已发现32种矿产100余处矿床矿点[8]。六盘水市水城区位于该区域。矿冶等人类活动叠加Cd高背景值的影响，加剧了水城区农用地土壤中Cd累积，使得区域农产品安全问题突出[9]。本课题组前期调查发现，该区域有超过一半的农作物种植于Cd质量分数高于0.3 mg·kg−1的耕地上。这些作物的潜在Cd暴露风险较高[10]。

    我国现行土壤质量标准《土壤环境质量农用地土壤风险管控标准 (试行) 》 (GB 15618-2018) 规定了农用地土壤重金属Cd的风险筛选值 (risk screening value，RSV) 和风险管制值 (risk intervention valve，RIV) 。当农用地土壤中重金属质量分数≤RSV时，土壤评价等级为“优先保护”等级，即表明土壤中重金属对农产品质量安全、农作物生长或土壤生态环境的风险低，一般情况下可忽略。当农用地土壤中重金属质量分数介于RSV和RIV之间时，土壤评价等级为“安全利用”等级，即表明土壤中重金属对农产品质量安全、农作物生长或土壤生态环境可能存在风险，需加强土壤环境监测和农产品的协同监测。当农用地土壤中重金属>RIV时，土壤评价等级为“严格管控”等级，即表明该农用地上种植的可食用性农产品不符中国质量安全标准，将不被允许继续种植可食用农作物。该标准在湖南[11]、福建[12]、江苏[13]等地区均能较准确地对重金属污染土壤进行分类。但由于中国地缘辽阔，不同地区农田土壤环境质量差异较大，同时不同区域土壤重金属污染来源复杂，采用现行标准对高Cd背景值土壤的评价并不完全适用[14-15]。这或将制约地方政府对农用地的精确分类和管理。

    本研究以黔西北六盘水市水城区水稻、玉米和蔬菜种植农用地为研究对象，系统采集164组土壤-农产品协同监测样品，在厘清该区域农田土壤和农作物可食部位中Cd的累积状况及分布特征的基础上，讨论现行标准对该区域土壤评价的适宜性，并基于物种敏感度分布曲线，提出黔西北农田土壤Cd的健康风险基准值建议，以期为黔西北高Cd背景值农用地的精准分类和管理提供新思路。

    1.   材料与方法

    1.1   研究区概况

    研究区位于贵州省西部的六盘水市水城区，属云贵高原东侧一、二级台地斜坡。东经104°33’~105°15’，北纬26°03’~26°55’，总面积3 054.92 km2。水城区位于我国西南典型喀斯特地貌区，气候类型属于亚热带季风性湿润气候。在低纬度高海拔等因素的作用下，水城区气候温暖湿润，年均气温约14 ℃，7月最高温约22 ℃。叶菜蔬菜、玉米、水稻是全区的主要粮食作物。六盘水农用土壤中重金属Cd平均质量分数为0.26 mg·kg−1，属于全国土壤重金属地质高背景值区域[6,10]。

    1.2   样品采集与分析

    采用ArcGIS 10.8软件在农作物主要种植区随机布设了164组土壤-作物协同监测点位。其中，水稻22组、玉米105组、叶菜蔬菜37组 (图1) 。在2019年6月—2020年2月，采集土壤和农作物样品，每对样品均为设置点所在区域实际田块最长对角线3个平行样品的混合样。土壤和农作物样品带回实验室后，土样经过自然晾干、去除根茎碎石、研磨，分别过0.149 mm尼龙网筛，分装室温保存备用。植株可食部分样品先用自来水清洗干净，再用去离子水冲洗3~5次，在105 ℃下杀青30 min，并于75 ℃恒温烘干至恒重，打碎研磨并通过0.149 mm尼龙筛后分装室温保存备用。土壤的pH采用pH计 (pHs-3c, INESA Scientific, China) 进行测定，水土质量比为2.50 : 1。所有样品采用微波消解法[16]进行消解，消解液采用电感耦合等离子体质谱仪 (ICP-MS, Thermo Fisher Scientific, USA) 对样品中Cd元素进行分析。

    图 1  研究区采样布点图
    Figure 1.  Sampling points of research area
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    1.3   质量控制与数据统计

    所有实验化学品均为优级纯等级，使用去离子水。所有的玻璃器皿和器皿都经过清洗，在硝酸溶液 (HNO3，体积分数为10%) 中浸泡一晚，然后用去离子水冲洗并在使用前干燥。实验材料分别有土壤 (GBW07408 (GSS-8) ) 、大米 (GBW10045 (GSB-23) ) 、玉米 (GBW10012 (GSB-3) ) 、叶菜蔬菜 (GBW10014 (GSB-5) ) 标准物质和空白样品。土壤、大米、玉米和叶菜蔬菜的回收率分别为100.91%~107.23%、103.64%~114.82%、97.65%~109.90%和104.30%~106.13%。

    所有数据采用SPSS 19.0进行分析，数据表示为 (平均值±标准差) (n = 3) ，所有图形均使用OriginPro 2019软件处理。

    1.4   地理累积指数

    采用地累积指数法 (Igeo) 评价研究区土壤重金属污染评价[17]，其计算式为式 (1) 。

    Igeo=lg(Cs1.5×Bn) (1)

    式中：Cs为土壤中重金属Cd的测试质量分数，mg·kg−1；Bn为黔西北重金属Cd的背景值 (mg·kg−1)。本研究采用贵州省重金属Cd背景浓度值作为参比值。地质累积指数法等级分类可分为7个级别：Igeo < 0，污染级别为0级，表示无污染；0 ≤ Igeo < 1，污染级别为1级，表示无污染到中度污染；1 ≤ Igeo < 2，污染级别为2级，表示中度污染；2 ≤Igeo < 3，污染级别为3级，表示中度污染到强污染；3 ≤Igeo < 4，污染级别为4级，表示强污染；4 ≤ Igeo < 5，污染级别为5级，表示强污染到极强度污染；Igeo ≥ 5，污染级别为6级，表示极强污染。

    1.5   环境基准值推导方法

    健康风险基准值采用敏感性分布曲线法 (species sensitivity distribution curve，SSD) 推导[18]。SSD曲线通过概率分布函数将不同物种间的毒理数据外推，实现污染物在生物群落甚至生态系统水平上的风险评估[19]。目前，SSD曲线已被应用于重金属污染土壤的环境基准值的推导，并取得较好结果[20]。主要步骤有3步：1) 通过对实地采集的农作物样品及其对应土壤中重金属Cd质量分数的分析，计算出农作物可食用部分的富集系数 (Bioconcentration factor，BCF) 作为概率分布指标；2) 采用Log-logistic型分布拟合SSD曲线；3) 参照《食品安全国家标准食品中污染物限量》中规定的各类农作物的Cd质量分数限值，反推计算得出基于保护95%和5%作物类别安全的HC5和HC95，并将HC5和HC95定义为土壤安全生产的临界值和警戒值[21]。

    农作物可食用部分的富集系数 (BCF) 为每个农作物品种与其生态环境中污染物总量的浓度比值，其计算式为式 (2) 。

    BCF=cics (2)

    式中：Ci为农作物中重金属Cd质量分数，mg·kg−1；Cs表示土壤重金属Cd质量分数，mg·kg−1。

    农作物的1/BCF对土壤中重金属Cd的富集效应的敏感分布遵循“S”型曲线分布，拟合SSD曲线方程见式 (3) 。

    y=a1+(xx0)b (3)

    式中：x为1/BCF；y为农作物样品Cd的累积分布概率，a、b、x0为常数。

    通过以上方程反推得到农田土壤Cd安全基准值，其计算式见式 (4) 。

    x=10lg(ay−1)b+lgx0 (4)

    农田土壤Cd安全基准估算值 (Ce) ，其计算式见式 (5) 。

    Ce=Cf×x (5)

    根据《食品安全国家标准食品中污染物限量》 (GB2762-2017) 标准，大米、玉米、叶菜蔬菜中Cd的标准限值 (Cf) 分别为0.20、0.10和0.20 mg·kg−1。

    2.   结果与讨论

    2.1   土壤pH与Cd质量分数统计结果

    研究区土壤pH和Cd质量分数统计结果如表1所示。区域内土壤整体呈中性偏酸，土壤中Cd平均质量分数较高，均显著高于贵州省土壤Cd背景值 (0.66 mg·kg−1) 。3种土壤Cd质量分数的变异系数均偏大，且水稻田>玉米地>叶菜蔬菜地，即表明研究区部分点位土壤异常偏高，可能受到了一定的人为污染。从分布率来看，土壤Cd质量分数高于贵州省土壤Cd背景值质量分数的点位有153个，占比93.29%，有75.61%的点位数土壤Cd质量分数高于背景值2倍以上，仅有11个点位土壤Cd质量分数小于背景值。比较3种土壤间的Cd质量分数，叶菜蔬菜土壤Cd质量分数相对较高，其算术平均值分别为水稻和玉米土壤Cd算术平均值的16.41倍和5.05倍。因此，几种作物中Cd算术平均值大小顺序为：叶菜蔬菜土>>玉米土>水稻土。

    表 1  黔西北水城区农田土壤pH值和Cd质量分数统计特征
    Table 1.  Statistical characteristics of pH value and Cd content in farmland soil in Shuicheng District of Northwest Guizhou
    作物名称样品数土壤pH土壤Cd
    范围平均值范围/ (mg·kg−1) 平均值/ (mg·kg−1) 变异系数点位超标率
    水稻224.67~7.476.030.26~3.551.1675.02%90.91%
    玉米1054.53~8.096.350.30~66.503.77184.57%99.05%
    叶菜蔬菜374.35~7.776.120.70~248.0019.03219.93%100%
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    对照中国现行农用地土壤Cd污染风险筛选标准 (GB 15618-2018) ，研究区土壤Cd质量分数超标情况异常严重，水稻、玉米和叶菜蔬菜土壤的点位超标率均超过了90%，分别为90.91%、99.05%和100% (图2) 。对水稻而言，仅有3个水稻土壤样品Cd质量分数小于土壤RSV (黑色虚线)，占比13.64%；有16个样品Cd质量分数介于RSV和土壤RIV (灰色实线) 之间，占比72.73%；大于RIV的样品数量为4个。对玉米而言，仅有1个玉米土壤样品Cd质量分数小于RSV (灰色虚线) ，有58个介于RSV和RIV之间，大于RIV的数量为46个，分别占总数的0.95%、55.24%和43.81%。全部的叶菜蔬菜土壤Cd质量分数高于RSV，其中有75.68%的点位高于RIV。

    图 2  研究区农田土壤pH及土壤Cd质量分数散点图
    Figure 2.  Scatter plot of soil pH and soil Cd content in farmland soil of research area
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    2.2   农作物可食部位Cd质量分数

    尽管研究区内90%以上土壤点位Cd质量分数高于土壤RSV (图1) ，但农产品调查结果尚较乐观 (图3) 。164份农产品样品中Cd质量分数整体偏低，水稻籽粒、玉米籽粒、叶菜蔬菜Cd质量分数的中值分别为0.030、0.021、0.054 mg·kg−1，平均值分别为0.057、0.032、0.080 mg·kg−1，范围分别为0.007 0~0.24、0.014~0.21、0.004 0~0.45 mg·kg−1。根据食品安全国家标准给出的大米、谷物和叶菜蔬菜的限量阈值建议 (Cd = 0.2 mg·kg−1、0.1 mg·kg−1和0.2 mg·kg−1) ，超过95%的农产品样品Cd质量分数均未超过阈值，仅有2个水稻籽粒样品 (图3 (a) ) 、4个玉米籽粒样品 (图3 (b) ) 和2个叶菜蔬菜样品 (图3 (c) ) 超过了对应限量阈值。

    图 3  各供试农作物可食部位Cd质量分数
    Figure 3.  Cd content in edible parts of all tested crops
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    2.3   土壤重金属污染评价

    地累积指数表明研究区农用地表层土壤Cd污染较轻 (表2) ，其土壤中Cd元素地累积指数均值为0.077，所有点位中无污染点位的比例近一半，超过95%点位属于无污染到中度污染范围。

    表 2  研究区土壤重金属元素地积累指数
    Table 2.  Geo-accumulation factors of heavy metals in soils in the study area
    地累积指数污染程度点位数百分比
    Igeo≤0无污染8149.39%
    0＜Igeo≤1无污染到中度污染7545.73%
    1＜Igeo≤2中度污染74.27%
    2＜Igeo≤3中度污染到强污染10.61%
    3＜Igeo强污染及以上00.00
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    2.4   现行标准的适宜性分析

    借鉴ROMKENS等[22]提出的土壤标准适宜性评价方法，验证现行土壤标准在研究区农用地土壤环境安全性划分的适宜性，结果如表3所示。当土壤Cd质量分数≤RSV时，现行农用地土壤Cd的RSV合适率为100%，第Ⅰ类决策错误的概率 (土壤评价结果为“安全利用”等级，但农作物可食部位Cd质量分数超出限量标准，假阴性) 为0。当土壤Cd质量分数介于RSV和RIV之间时，农作物可食部位Cd质量分数的合格比例超出97%。当土壤Cd质量分数大于RIV时，第Ⅱ类决策错误的概率 (土壤评价结果为“严格管控”等级，但农作物可食部位Cd质量分数未超出限量标准，假阳性) 高达92.31%，仅有不到8%的样品适宜于现行的农用地土壤Cd评价程序。总的来说，现行土壤标准在研究区农用地土壤环境安全性划分的准确性差强人意，特别是当土壤Cd质量分数高于现行标准中的土壤RIV时 (>RIV) ，164份土壤-农产品样品中有72份样品不适应现行农用地土壤Cd风险管控标准，占总数的43.90%。

    表 3  农用地土壤Cd风险管控标准在黔西北水稻产地土壤环境质量类别划分的适宜性
    Table 3.  Suitability of risk control standards for soil Cd contamination of agricultural land in the classification of environmental quality for the rice production areas of Northwest Guizhou
    土壤Cd≤RSVRSV<土壤Cd≤RIV土壤Cd>RIV
    土壤 pHRSVRIVNESESNESESNESES小计
    标准合适假阴性Ⅰ类错误假阳性Ⅱ类错误标准合适
    pH≤5.50.3ab1.50016018236
    5.5<pH≤6.50.4a/0.3b21021239265
    6.5<pH≤7.50.6a/0.3b31027014244
    pH>7.50.8a/0.6b4101701019
    　　注：表中RSV和RIV分别表示土壤环境质量标准 (GB 15618-2018) 中的农用地土壤污染风险筛选值和管制值；NES和ES分别表示农产品不超标样本数和超标样本数；a表示水田土壤，b表示其他土壤。
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    2.5   土壤Cd环境基准值的推导

    为解决上述评价结果错误率高的问题，利用物种敏感度分布曲线法 (SSD) 推导农作物合理种植土壤的生态安全阈值。采用Logistic分布模型对1/BCF值和水稻籽粒、玉米籽粒和叶菜蔬菜Cd累积概率进行拟合 (图4) 。通过拟合所得公式，以及食品安全国家标准中水稻籽粒、玉米籽粒和叶菜蔬菜Cd的标准限值，反推计算得出3种作物基于保护95%和5%作物类别安全的临界值 (HC5) 和警戒值 (HC95) 。结果显示，研究区水稻、玉米和叶菜蔬菜种植土壤的HC5值和HC95值分别为0.7和20.9 mg·kg−1、2.4和48.5 mg·kg−1、2.5和151.2 mg·kg−1。当土壤Cd质量分数低于HC5值时 (基于不同农作物) ，土壤污染评价结果为风险低，可以保护95%农产品可食部位Cd质量分数低于国家食品中污染物的限量标准。这一结果是现行标准中土壤Cd的RSV (0.3 mg·kg−1) 的2.3~8.3倍；此外，推导结果表明研究区农田土壤Cd的HC95达到20.9~151.2 mg·kg−1。这表明在此土壤Cd质量分数下才会出现95%农作物超过国家食品中污染物限量标准的情况，明显高于现行土壤标准中土壤Cd的RIV (1~4 mg·kg−1) 。

    图 4  黔西北水城区农田土壤各类别作物敏感性分布 (SSD) 曲线
    Figure 4.  Species sensitivity distribution (SSD) curve of farmland soil to various crops in Shuicheng District, Northwest Guizhou
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    为验证推导阈值的适宜性，将上述阈值重新评价研究区农用地，结果如图5所示。推导阈值下的适宜性比率整体从56.1%提高至98.8%。对水稻而言，所有土壤样品Cd质量分数均未超过HC95，阈值适应性为100%。当玉米土壤样品Cd质量分数低于HC5时，不适应数为2，占比3.6%。仅有1个玉米土壤样品Cd质量分数超过HC95，阈值适应性为97.1%。当叶菜蔬菜土壤Cd质量分数未超过HC5时，所有对应点位的叶菜蔬菜均低于食品安全限量标准。仅有1对蔬菜样品不适应推导阈值，阈值适应性为97.3%。综上所述，与现行土壤标准相比，推导阈值能更好地评价研究区农用地的实际暴露风险。

    图 5  推导阈值的适宜性验证
    Figure 5.  Suitability verification of derivation threshold
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    3.   讨论

    黔西北水城区农田土壤中的Cd来源复杂。含矿岩系风化成土、长期淋滤作用及铅锌冶炼等人为活动导致了土壤中重金属累积[23]。贵州省是典型Cd地球化学高背景区，其背景值是全国Cd背景值的6.8倍[6]。含矿岩系风化成土过程是导致贵州土壤Cd高累积的主要原因[24]。地球化学高地质背景土壤的成土母质主要分为两类：一类是二叠系黑色岩系 (含煤层) 等富含重金属的母岩；另一类是贵州广泛存在的碳酸盐岩[14]。黔西北是典型喀斯特地貌的山区[25]，水城区出露地层以二叠系、石炭系发育最好[26]。风化成土过程可能是该区域高地质背景土壤Cd的主要来源。同时，黔西北矿产资源丰富，是亚洲最大的铅锌矿成矿带之一。自清代以来的土法炼锌向周围环境释放了大量Cd，并遗留了数以万计的铅锌废渣[27]。据不完全统计，黔西北长达300多年的土法冶炼遗留的铅锌废渣量达到了2×107 t[28]。这些Cd通过大气沉降、废渣还田、地表径流等过程扩大了污染范围，逐渐对区域农田、河流造成了严重的土壤重金属污染。

    在本研究中，研究区域农用地土壤Cd质量分数超标率高达98%，而165个农产品中仅有8个超过对应限量。这与前人在西南喀斯特地貌区域内的研究结果相似[29-30]。推测可能与喀斯特地貌区域碳酸盐岩风化成土导致土壤中重金属有效性较低有关[31]。尽管本研究未对土壤中Cd的赋存形态进行测定，但现有研究证实了黔西北地区土壤中重金属形态的“低活性”特征[31-32]。由于喀斯特地区岩系中含有大量的碳酸钙 (CaCO3) ，CaCO3中的Ca2+很易与一些金属阳离子 (如Cd2+) 交换，降低Cd的交换态和有效态质量分数[33]。此外，研究区土壤pH普遍较高，土壤pH的升高会使带负电荷的土壤胶体对带正电荷的重金属离子吸附能力增加[34]；而且土壤中的Fe、Mn等离子与OH−结合形成羟基化合物为重金属离子提供了更多吸附位点[35]。另外，碳酸盐岩风化的石灰土盐基饱和度和酸碱缓冲潜力大[36]，也进一步延缓了土壤的酸化进程[37]。地累积指数结果也显示研究区土壤Cd污染并没有那么严重 (表2) ，推测自然来源可能是土壤中Cd的主要来源。此外，还观测到在土壤pH较低时，土壤标准的第Ⅱ类决策错误率大大增加 (表3) 。4种不同pH水平下 (pH小于5.5、5.5~6.5、6.5~7.5、大于7.5) 标准的适宜性分析结果错误个数分别为18、39、14、1，分别占比50.00%、60.00%、31.82%、5.26%。这表明在较低pH的土壤中，现行土壤标准对研究区土壤评价的情况更加复杂，值得后续深入研究。

    在环境基准值的推导中，3种农作物土壤Cd临界值 (HC5) 为土壤RSV的2.3~8.3倍 (表3) ，土壤Cd临界值 (HC5) 表示当土壤Cd质量分数小于等于该值时可保证95%的种植农作物可食部位Cd质量分数将低于国家食品标准。这表明现行农用地土壤标准对研究区农用地土壤而言偏严[33]。胡立志等[30]探讨了贵州喀斯特地貌区域辣椒质量安全的土壤风险阈值，推算出3种不同pH水平 (pH小于6.5、介于6.5~7.5、大于7.5) 下土壤Cd风险阈值分别为RSV的3.33、4.21和4.17倍。刘娟等[38]在滇东6个市 (州) 农用地土壤也得到了相似研究结果，其推导出的土壤临界值是现行土壤标准中RSV的56.5~394倍，警戒值远高于现行土壤标准的RIV。各国现行农用地土壤分类管理策略大多是根据重金属总量划分[39]，但土壤中重金属总量并不能代表其生物有效性，土壤中重金属的赋存形态、土壤理化性质 (如pH、有机质、全碳、土壤粘粒质量分数) 等都是影响其生物有效性的重要因素[40-41]。此外，3种农作物的土壤Cd临界值和警戒值存在明显差异，可能是受到不同地块土壤中Cd污染程度和土壤理化性质的影响，也可能与不同作物富集Cd的能力差异有关[38]。通过分析不同的农作物对土壤中Cd的富集能力发现，不同农作物对土壤Cd的吸收能力均表现为水稻高于叶菜蔬菜和玉米。这与宋金茜等[42]的研究结果一致。

    现行农用地土壤标准对管控农用地土壤污染风险、保障农产品质量安全及保护土壤环境有着重要作用[43]。但由于中国农用地土壤的异质性、土地类型复杂、重金属来源不同，不同作物对Cd富集能力存在差异，导致现行标准并不能准确地对所有农用地进行正确评价，常常出现“土壤严重重金属超标而农产品不超标”的评价结果偏严的情况[44]。本研究结果亦证实了这一点，不准确的农用地土壤分类管理策略会妨碍地方政府对受污染土壤的分类和管理[45]。因此，应开展区域性的土壤重金属环境基准研究，科学合理的划分区域土壤。将本研究推导的阈值重新评价研究区农用地后，其适应性比率可从56.1%提高至98.8% (图4) 。本研究结果除了为黔西北地方政府实现受污染农用地的精准分类管理提供新思路，也为其他喀斯特地貌区域土壤重金属污染的源解析和土壤污染治理修复提供参考。此外，未来应进行更大规模地开展数据统计分析，更精确地验证模型的准确性，充分考虑种植农作物中可食部位重金属质量分数，结合土壤理化性质和重金属的赋存形态等数据的分析，以制定适应于地方政府的精准分类标准和管理措施。

    4.   结论

    1) 研究区土壤pH整体呈中性偏酸，水稻、玉米和叶菜蔬菜土壤pH平均值分别为6.03、6.35、6.12。土壤重金属Cd总体呈高累积特征，98.17%的土壤样品中Cd质量分数高于中国现行土壤Cd标准RSV。与土壤Cd高质量分数不同，研究区仅有8个农产品中质量分数超过食品安全国家标准，健康风险较小。

    2) 164组土壤-农产品样品中有72组样品不适宜现行农用地土壤Cd风险管控标准，占总数的43.9%，采用现行标准对于研究区土壤的评价结果偏严格。

    3) 推导出的水稻、玉米和叶菜蔬菜土壤临界值 (HC5) 和警戒值 (HC95) 分别为0.7和20.9 mg·kg−1、2.4和48.5 mg·kg−1、2.5和151.2 mg·kg−1。将上述阈值重新评价研究区农用地，其适应性比率整体从56.1%提高至98.8%。

  • 图 1  成熟悬浮载体

    Figure 1.  Mature suspending carrier

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    图 2  沿程断面氮素的变化

    Figure 2.  Varitions of nitrogen along the tank

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    图 3  各功能区TN去除占比

    Figure 3.  TN removal ratio in different funtional zone

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    图 4  纯泥、纯膜和泥膜混合小试中氨氮浓度的变化

    Figure 4.  Varations of ammonia and nitrate contents in sludge, pure MBBR, and IFAS

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    图 5  沿程断面TP变化

    Figure 5.  Virations of TP along the tank

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    图 6  各功能区TP去除效果

    Figure 6.  TP removal ratio in different functional zone

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    图 7  厌氧释磷及反硝化聚磷效果

    Figure 7.  Effect of anaerobic phosphorus release and denitrifying phosphorus accumulation

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    图 8  属水平物种相对丰度

    Figure 8.  Relative abundance distribution of microbes at genus level

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    表 1  污水厂生化段设计水质

    Table 1.  Design water quality of the biological tank in WWTP mg·L−1

    水质参数CODBOD5NH+4-NTNTP
    设计进水8004008010012
    秋冬进水39118854654.8
    设计出水50105(8)150.5
    控制出水3581.5120.3
    　　注：本项目针对出水NH3-N在不同季节设置不同浓度限值，夏季要求出水标准为5 mg·L−1，冬季则为8 mg·L−1。
    水质参数CODBOD5NH+4-NTNTP
    设计进水8004008010012
    秋冬进水39118854654.8
    设计出水50105(8)150.5
    控制出水3581.5120.3
    　　注：本项目针对出水NH3-N在不同季节设置不同浓度限值，夏季要求出水标准为5 mg·L−1，冬季则为8 mg·L−1。
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    表 2  污水厂生化段水质

    Table 2.  Actual water quality of biological tank in WWTP mg·L−1

    检测样品CODBOD5NH+4-NNO−3-NTNTP
    实际进水水质390.7±109.6188.1±35.654.1±5.83.7±1.764.9±11.94.8±1.1
    实际出水水质20.1±14.13.0±2.00.37±0.457.8±1.28.2±2.00.39±0.25
    检测样品CODBOD5NH+4-NNO−3-NTNTP
    实际进水水质390.7±109.6188.1±35.654.1±5.83.7±1.764.9±11.94.8±1.1
    实际出水水质20.1±14.13.0±2.00.37±0.457.8±1.28.2±2.00.39±0.25
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-03-27
  • 录用日期:  2019-09-25
  • 刊出日期:  2020-02-01
栾志翔, 吴迪, 韩文杰, 井添祺. 北方某污水厂MBBR工艺升级改造后的高效脱氮除磷效果[J]. 环境工程学报, 2020, 14(2): 333-341. doi: 10.12030/j.cjee.201903177
引用本文: 栾志翔, 吴迪, 韩文杰, 井添祺. 北方某污水厂MBBR工艺升级改造后的高效脱氮除磷效果[J]. 环境工程学报, 2020, 14(2): 333-341. doi: 10.12030/j.cjee.201903177
shu
LUAN Zhixiang, WU Di, HAN Wenjie, JING Tianqi. Effect of high efficiency nitrogen and phosphorus removal in a wastewater treatment plant in north China[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2020, 14(2): 333-341. doi: 10.12030/j.cjee.201903177
Citation: LUAN Zhixiang, WU Di, HAN Wenjie, JING Tianqi. Effect of high efficiency nitrogen and phosphorus removal in a wastewater treatment plant in north China[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2020, 14(2): 333-341. doi: 10.12030/j.cjee.201903177
shu

北方某污水厂MBBR工艺升级改造后的高效脱氮除磷效果

    通讯作者: 吴迪(1985—)，男，博士，高级工程师。研究方向：污水脱氮除磷。E-mail：hitwudi@126.comm; 
    作者简介: 栾志翔(1963—)，男，本科，高级工程师。研究方向：污水脱氮除磷。E-mail：18563979729@163.com
  • 1. 青岛市团岛污水处理厂，青岛 266500
  • 2. 青岛思普润水处理股份有限公司，青岛 266510
  • 收稿日期:  2019-03-27
  • 录用日期:  2019-09-25
  • 网络出版日期:  2020-03-02
基金项目:
国家水体污染控制与治理科技重大专项(2017ZX07106005)；青岛市民生科技计划项目(18-6-1-100-nsh)

摘要: 为研究北方某污水厂经过MBBR提标改造后，在秋冬季进水碳源较低的条件下生化段脱氮除磷率高于理论值的原因，采用沿程水质测定法及小试实验的方法验证其脱氮除磷效果，并通过基于16S rRNA的高通量测序对好氧段微生物菌群进行分析。结果表明，系统在好氧区存在显著的TN去除，去除率约占15%~20%，在缺氧区存在显著的TP去除，去除率高达63.04%，显示系统内发生了同步硝化反硝化(SND)和反硝化除磷现象。通过小试实验验证了好氧SND现象主要来自于悬浮载体，得益于悬浮载体生物膜功能菌分层分布；反硝化除磷现象则得益于系统较长的缺氧停留时间及较短的泥龄。系统中SND和反硝化除磷的存在是系统在低碳源消耗条件下取得高效脱氮除磷效果的主要原因；微生物菌群分析验证了SND现象主要来源于悬浮载体；悬浮载体上硝化菌群相对丰度为28.56%，是污泥的14倍，反硝化菌相对丰度约8.34%，为SND效果的发生提供了微观保证；污泥中存在Candidatus Accumulibacter、Acinetobacter和Tetrasphaera，为该污水厂存在反硝化除磷及高效除磷现象提供了微观证据。

English Abstract

    全文HTML

  • 常规硝化反硝化需要在2个反应器内完成，有研究[1]表明，在有氧条件下，不同的生物处理系统中可能会出现同步硝化反硝化(simultaneous nitrification and denitrification, SND)，在提高TN的去除率的同时，可降低碳源投加量。同步硝化反硝化与多种因素有关，如DO、pH、C/N、温度、污泥龄等，作为一种经济有效的工艺，目前已成为研究及应用的热点。在MBBR工艺中好氧悬浮载体区发生SND现象被多次报道[2]，北方某采用新型悬浮载体强化脱氮除磷工艺(A2/O-MBBR)污水处理厂在进水碳源不足、总回流比为200%、碳源投加量为10 mg·L−1的条件下，TN去除率均值达到89.71%，存在明显的SND现象，强化了系统整体脱氮能力[3]。

    针对反硝化除磷技术的研究在我国起步较晚，但由于其高效的除磷特性及较高的碳源利用率而在污水处理领域备受关注，在反硝化除磷过程中，反硝化聚磷菌(DPB)可以在缺氧条件下，利用硝酸盐作为电子受体吸收磷，其代谢特性与常规好氧聚磷菌(PAO)相似，除磷效能也与好氧聚磷相当[4]。目前，关于反硝化除磷工艺的研究主要集中在利用A2/O、SBR、UCT等工艺自主培养驯化DPB，研究DPB的培养驯化方法、富集条件以及影响因素等。有研究[2]表明，适当的好氧条件有利于维持活性污泥中DPB的反硝化聚磷活性，在连续厌氧/缺氧运行条件下，DPB会逐渐失去聚磷和释磷能力[5]。因此，后续的研究发现，具有脱氮除磷功能的污水处理工艺在厌氧、缺氧、好氧交替的条件下运行，活性污泥中会存在数量可观的反硝化聚磷菌[6]。

    近年来，移动床生物膜工艺(MBBR)在国内广泛应用，尤其在A2/O工艺的嵌入式改造上有大量应用案例。由于MBBR多与活性污泥相嵌合形成泥膜复合工艺，使得系统内形成了悬浮态泥龄和附着态泥龄的双泥龄结构，可有效去除有机物及氮、磷等物质，投加悬浮载体后形成的泥膜复合工艺对生活污水以及工业废水有均有良好的处理效果。而悬浮载体生物膜分层分布的特点，也为其存在SND奠定了良好基础。

    北方某污水处理厂，其设计规模10万 m3·d−1，2010年采用改良A2/O-MBBR工艺进行升级改造，出水执行一级A标准，已稳定运行8 a。本研究首先针对污水厂的处理效果分析了实际TN、TP去除率与理论值的差异，之后通过硝化小试及反硝化除磷实验分别验证了SND及反硝化除磷现象的存在，并通过高通量测序为SND及DPB现象提供微观保证，为类似污水厂运行及相关技术的工程应用提供基础数据。

1.   污水厂运行概况

  • 北方某污水处理厂，主体工艺为改良A2/O，其生化池从进水端到出水端，依次为预缺氧区、厌氧区、缺氧区、好氧区， HRT分别为1、1.6、10、11.2 h。各反应区 DO 动态监测值分别为0~0.1、0、0~0.1、2.0~3.0 mg·L−1，生化池污泥浓度为 2.5~4.5 g·L−1。缺氧区投加25% 含量醋酸钠约5 t·d−1， 相当于10 mg·L−1的BOD 当量。混凝剂采用聚合氯化铁，好氧区的溶解氧实测值为 2~3 mg·L−1，内外回流比分别为 250%和100%。污水厂设计进出水水质见表1。在生化段好氧区“镶嵌”MBBR工艺，投加SPR-I型悬浮载体，悬浮载体直径为25 mm，厚为10 mm，有效比表面积大于450 m2·m−3，符合《水处理用高密度聚乙烯悬浮载体》(CJ/T 461-2014)行业标准。挂膜前，其密度略小于水的密度，约为0.94~0.97 g·cm−3；挂膜后，密度与水接近，为1.000~1.003 g·cm−3。在好氧区全池投加时，填充率为 30%，挂膜完成后的悬浮载体如图1所示 。 成熟的悬浮载体生物膜厚度适中，为60~150 μm，生物膜颜色呈现深褐色。

    • 2.   实验部分

      2.1.   沿程水质测定

    • 生化段沿程测定样品包括生化池进水、厌氧池出水、缺氧池出水、好氧池出水以及二沉池出水，取样点均位于功能区出水口，每间隔2~3 h取样，取3次后，做混合样测定。所有样品先快速沉淀后取上清液，取回后及时进行预处理，将3次样品等量混合均匀后测定氨氮、硝氮、TN、TP、COD。

      • 2.2.   小试实验

    • 采用生化池缺氧区出水经沉淀后的上清液以及好氧区末端活性污泥进行硝化速率的测定。小试实验同批分别设置纯膜、纯泥、泥膜复合系统。纯膜系统仅投加悬浮载体，填充率为30%；纯泥系统不投加悬浮载体，污泥浓度为3.5 g·L−1；在泥膜复合系统内，直接取固定体积好氧区内悬浮载体及污泥混合物，经10 µm滤袋过滤截留活性污泥和悬浮载体，后换水至相同体积，维持污泥浓度为3.5 g·L−1，与原池一致，悬浮载体填充率为30%。小试期间，系统温度为7~10 ℃，溶解氧为4.0~6.5 mg·L−1，定时取样并对水样的氨氮、硝氮进行测定。

      采用生化段好氧区末端活性污泥，经充分曝气并用中水淘洗后进行活性污泥除磷效果的测定。将活性污泥置于密闭容器中，加入100 mg·L−1碳源(NaAc)，分别于0、10、20、30、60、90 min取样，测定样品中磷酸盐含量；释磷结束后，在反应器中加入15 mg·L−1的硝酸钾，分别于0、20、40、60、90、150、210、270、330 min取样，测定磷酸盐及硝酸盐氮的含量。

      • 2.3.   指标测试

    • 沿程样及小试样品的相关常规指标均采用《水和废水监测分析方法 (第 4 版)》中的方法测定。NH+4-N采用纳氏试剂分光光度法测定；NO−2-N采用N-(1-萘基)-乙二胺分光光度法测定；NO−3-N采用紫外分光光度法；碱度采用酸碱指示剂滴定法测定； PO3−4采用钼锑抗分光光度法测定；TP采用过硫酸钾消解法测定；COD采用重铬酸盐消解法测定；pH、DO采用WTW Multi-3430i测定。

      • 2.4.   高通量测序

    • 采用试剂盒(E.Z.N.A Mag-Bind Soil DNA Kit，OMEGA)提取微生物基因组DNA，通过1%琼脂糖凝胶电泳检测抽提基因组的完整性，利用Qubit3.0 DNA试剂盒检测基因组DNA浓度。PCR扩增所用引物为341F/805R。PCR产物进行琼脂糖电泳，通过DNA胶回收试剂盒(SanPrep)对PCR产物进行回收，利用Qubit3.0 DNA检测试剂盒对回收的DNA精确定量，按照1∶1的等量混合后测序，等量混合时，每个样品DNA量取10 ng，最终上机测序样品量为20 pmol，通过Illumina Miseq测序平台完成对样品高通量测序。

      采用UPARSE 7.1软件，根据97%的相似度进行OTU聚类；使用UCHIME软件剔除嵌合体。利用RDPclassifier对每条序列进行物种分类注释，比对Silva数据库(SSU123)，设置比对阈值为70%。

    3.   结果与讨论

      3.1.   生化池处理效果

    • 本研究跟踪了污水厂2018年9月至2019年2月秋冬季节生化段水质指标，此阶段进水水温仅为7~10 ℃，水质指标如表2所示。污水厂投加25%乙酸钠约5 t·d−1作为碳源，供反硝化利用，相当于10 mg·L−1的BOD5。由表2可知，系统的氮磷去除效果较优，氨氮去除率为99.3%，TN去除率为87.4%，TP去除率为91.9%，但系统的碳源严重不足。理论上，反硝化所需的C/N为2.86，考虑生物同化C/N应在3.57，再结合回流携带溶解氧的影响，一般工程中，C/N须为4~5.5，如果再考虑生物除磷的碳源消耗，则C/N须为5~6。系统进水C/N仅为2.90∶1，C/P为39.2∶1，考虑投加碳源后进水C/N也仅提高至3.05∶1，虽然高于反硝化的理论值(2.86∶1)，但实际的氮磷去除率较高，而碳源消耗更少。从A2/O工艺的角度看，87.4%的TN去除率理论上需要693%的总回流比，而实际的总回流比仅为350%，与理论值偏差较大。这种异常的碳源消耗及低回流比下的高TN去除表明，系统内可能发生了区别于传统硝化、反硝化的反应，提高了氮磷去除率。

      • 3.2.   TN去除效果分析

    • 为进一步分析系统的氮磷高效去除现象，在2018年11月至2019年1月(1~120 d)，对生化池进行了沿程测定和分析，结果如图2和图3所示。设置进水流量为Q，系统内回流比为250%，外回流比为100%，由此核算厌氧池内总计流量为2Q(流量倍数)，缺氧及好氧池内总计流量为4.5Q。系统进水氨氮为52.34 mg·L−1，出水氨氮为0.99 mg·L−1，氨氮去除率为98.1%，基本发生在MBBR好氧池，未观察到厌/缺氧池中的氨氮明显去除。系统进水TN为62.53 mg·L−1，出水TN为7.69 mg·L−1，TN去除率为87.39%，各功能区实际进水TN浓度为上一功能区出水TN浓度与流量倍数之积，加上该功能区回流的TN浓度与回流流量倍数乘积；因此，各功能区去除TN量为实际的进水TN浓度与出水TN浓度差值；相应地，以生化段进水TN为基数，各功能区的TN去除率为该功能区内去除TN浓度与总流量倍数之积，除以生化段进水TN浓度。以此计算，系统沿程各功能区均有TN去除效果。以进水TN为基数，厌氧区实际进水TN为33.97 mg·L−1，出水TN为27.12 mg·L−1，流量为2Q，TN去除率为22.76%，缺氧区实际进水TN为16.32 mg·L−1，出水TN为10.36 mg·L−1，流量为4.5Q，TN去除率44.51%，好氧区实际进水TN为10.36 mg·L−1，出水TN为7.40 mg·L−1，流量为4.5Q，核算好氧区TN去除率为20.12%，同步硝化反硝化率达到28.57%。好氧区的TN去除现象预示着好氧区存在稳定的SND过程。如图3所示，以系统初始TN为基数，以反应前后系统TN差值核算SND对TN的去除率，结果表明SND对于TN去除率一般在15%~20%。MBBR 在好氧区发生SND现象的报道[7-8]屡见不鲜，有研究[9]发现，在生化段MBBR区，总氮去除率高达27.4%，SND效果较好。好氧区既存在悬浮态的活性污泥，又存在附着态的生物膜。生物膜内部环境各种物质(有机物、DO等)存在的传质梯度和各类微生物的代谢活动及其相互作用所形成的微环境是引起SND的主要因素[10-11]。由于系统内DO为2~3 mg·L−1，对于活性污泥难以达到缺氧环境，推测是生物膜上发生了SND现象。DO在膜内的扩散情况是保证SND能否实现的关键因素[12]。生物膜分层分布的特点使其存在典型的缺/好氧微环境。生物膜外层形成好氧生物膜，硝化菌群得以附着并氧化氨氮；内层则形成厌/缺氧生物膜，具备反硝化功能的菌群能够得以生长并将氨氮的氧化产物还原为氮气实现脱氮。

      为进一步分析污水处理系统中SND现象的来源，取好氧池内挂膜成熟的悬浮载体以及好氧池污泥进行小试实验，结果如图4所示。在起始氨氮浓度为13~15 mg·L−1的情况下，经7 h反应后，3组小试实验中氨氮浓度均降至1 mg·L−1以下。纯泥、纯膜和泥膜混合的氨氮去除率分别为92.98%、98.25%和98.78%，氨氧化容积负荷分别为0.042、0.047、0.051 kg·(m3·d)−1。TIN在反应开始阶段有小幅度上升，可能是由于原水中含有少部分有机氮转化为无机氮所致。在含有悬浮载体的反应器中，氨氮的去除明显高于硝酸盐氮的生成，即系统整体TIN均呈下降的趋势，纯泥、纯膜和泥膜系统TIN分别下降了0.26、2.96、3.27 mg·L−1，在纯膜、泥膜系统中，存在明显的反硝化现象，而纯泥系统中TIN去除较少。由此可以推测，系统中的SND现象主要来源于悬浮载体，且同步硝化反硝化率分别为1.41%、15.36%、16.52%。

      SND受DO、碳源等多个因素的影响。由于溶解氧传递时存在局限性[13-15]，在生物膜内产生溶解氧梯度，即生物膜的外表面溶解氧浓度较高，好氧菌、硝化菌占有优势；深入到生物膜内部，溶解氧大量消耗以及氧传递受到限制，产生微缺氧区，以反硝化菌为主，从而为SND的产生提供了必要的条件。反硝化过程需要充足的有机物[16]，由于好氧悬浮载体区有机物含量已很低，进一步推测SND的碳源可能与生物膜的内碳源相关。

      • 3.3.   磷素去除效果分析

    • 系统较高的TP去除率同样引起了关注，在测定沿程氮素变化的同时，对TP的去除效果亦进行了测试，结果如图5和图6所示。由图5可知，厌氧区释磷比(厌氧出水TP/实际生化池进水TP)为1.23~3.21，显示出了良好的厌氧释磷效果。由于系统来自于原位改造，原设计中设置了预缺氧区，为厌氧区的厌氧环境提供了保证，厌氧段ORP为−370~−290 mV，预缺氧段消耗了回流污泥中携带的DO和硝酸盐，为厌氧条件的创造奠定了基础[17]。至缺氧末端时，系统的TP去除率已达到63.04%，TP在好氧区平均去除率为23.11%。由图6可知，整个研究周期TP在缺氧段均有显著的去除，且对于TP去除率的贡献均超过了好氧段，这显示出系统已出现典型的反硝化除磷效果。反硝化聚磷菌(DPB)是一类在厌氧/缺氧交替环境下富集的微生物，其能够以硝酸盐作为电子受体，可利用同一碳源在同一环境中实现反硝化和聚磷[18]，从而极大地节约碳源。

      为进一步分析该污水厂污泥反硝化除磷效果，取好氧末端活性污泥进行除磷小试，厌氧释磷及反硝化聚磷效果见图7。在厌氧阶段，聚磷菌分解体内积聚的磷产生能量，一部分供自身生存，另一部分供聚磷菌吸收有机物转化成的乙酸苷，从而转化为PHB储存于体内，被分解的磷释放到污水中，致使磷酸盐浓度升高[17]。厌氧释磷结束时，磷酸盐浓度由4.74 mg·L−1增至16.81 mg·L−1，厌氧释磷阶段的释磷速率为0.566 g·(g·d)−1。在90 min时，向系统内投加硝酸盐，在缺氧条件下，聚磷菌以硝酸盐氮作为电子受体氧化体内PHA，产生的能量用于超量吸收水体中的正磷酸盐，并以聚磷的形式储存在细胞体内。缺氧阶段进行至5.5 h，磷酸盐浓度降至3.62 mg·L−1，此时吸磷的速率为0.188 g·(g·d)−1。

      正常情况下，普通反硝化异养菌反硝化速率远高于反硝化聚磷菌利用体内储存的PHA进行反硝化速率，因此，只有提供足够的电子受体或降低有机物含量，限制异养菌反硝化，才能提高反硝化除磷效果[19-21]。实验结果显示，吸磷量和反硝化量比值(P/N)为1.001，这表明系统中反硝化产生的能量与缺氧吸磷耦合良好，可减少反硝化产能的无谓消耗，反映了系统活性污泥中反硝化除磷微生物的主导作用[18]。系统在改造中，扩大了缺氧区池容，缺氧区HRT由6 h提升至10 h，为充分反硝化除磷创造了条件，反硝化聚磷菌可利用硝酸盐为电子受体进行吸磷。而缺氧HRT的增加是建立在好氧区HRT缩小并在投加悬浮载体的基础之上的。悬浮载体的进一步投加，释放了系统的悬浮态污泥龄，在运行中，冬季污泥龄始终为12 d左右，可为生物除磷创造良好条件。

      • 3.4.   MBBR系统微生物分析

    • 为进一步分析系统SND及反硝化除磷现象的微观基础，对该污水厂好氧池末端污泥及挂膜悬浮载体进行了高通量测序，属水平物种相对丰度如图8所示。取样时，系统内污泥浓度为2.86 g·L−1，VSS/SS=0.71；悬浮载体上污泥量为9.07 g·m−2，VSS/SS=0.89。悬浮载体中优势菌群主要包括Nitrospira(硝化螺旋菌属)、Caldilineaceae(暖绳菌属)；污泥中相对丰度较高的微生物包括Ornithinibacter、Nitrospira(硝化螺旋菌属)、Caldilineaceae(暖绳菌属)、Denitratisoma(反硝化菌)、Candidatus Micrithrix(微丝菌属)、Trichococcus(束毛球菌属)等。系统中AOB主要为Nitrosomonas(亚硝化单胞菌属)，该菌属在悬浮载体生物膜和污泥中的相对丰度分别仅为 0.88%和 0.19%。

      Nitrospira是主要的NOB菌属，在悬浮载体生物膜和污泥上的相对丰度分别为28.59%和2.04%，说明Nitrospira更容易以附着态形式存在。因此，其在悬浮载体中相对丰度较大，约为污泥中的14倍；Nitrospira在污泥中的相对丰度也高于传统污水厂的报道，可能是悬浮载体生物膜脱落后，对污泥进行了接种，使之在污泥中也能够维持一定的比例。有研究[22-23]发现，Nitrospira兼具AOB和NOB功能，因此，系统内虽未发现相对丰度较高的AOB菌属，但依然展示出良好的硝化状态，这可能与Nitrospira相关。此外，该菌属适宜生存在低氨氮环境中，可以作为出水水质较好和稳定的指示性微生物，因此，Nitrospira作为硝化菌中优势种属也反映了水厂处理效果较为良好。结合对悬浮载体生物膜和好氧污泥进行生物量测定，确定系统中93%的硝化过程来自悬浮载体生物膜，显示了悬浮载体对硝化反应的贡献极大。

      悬浮载体生物膜上具有反硝化功能的菌种包括Dokdonella、Denitratisoma、Dechloromonas，反硝化菌总相对丰度为8.34%；污泥中具有反硝化功能的菌种包括Denitratisoma、Dokdonella、Dechloromonas，其占比分别为3.7%、2.34%、2.13%，反硝化菌总相对丰度为18.28%。悬浮载体生物膜上反硝化菌的存在为SND现象提供了微观证据。除磷效果较好时，以Proteobacteria(变形杆菌)、Acidobacteria(产酸杆菌)等聚磷菌为优势菌属，实验结果表明污泥和悬浮载体中分别含有0.76%和2.04%的Acidobacteria，这说明系统除磷效果较好。另外，在污泥和悬浮载体中分别检测出1.20%和0.02%的Candidatus Accumulibacter(聚磷菌)以及0.3%和0.51%的Acinetobacter(不动杆菌)。不同运行条件下的除磷系统微生物组成会有很大的不同，生物除磷不是单一的菌种在起作用[24]。Candidatus Accumulibacter是目前研究者普遍接受的具有除磷能力的菌属，KONG等[25]利用显微放射自显影(MAR)-FISH技术证明了Candidatus Accumulibacter属在不同条件下能够利用O2、NO−3-N、NO−2-N作为电子受体吸磷，这说明该菌属部分菌种具备反硝化除磷性能。WAGNER等[26]采用FISH技术，通过设计探针ACA23a测得Acinetobacter是优势除磷菌属。OKUNUKI等[27]通过小试实验探究了除磷现象和微生物群落结构的关系，发现Acinetobacter具备反硝化除磷功能。Tetrasphaera菌属是2000年前后由KAMAGATA等[28]和MASZENAN等[29]从活性污泥中分离出的具有聚磷能力的菌属，并被确认为是一种新型的PAOs，在检测中发现污泥和悬浮载体中含有1.47%和0.07%的Tetrasphaera，Tetrasphaera类PAOs具有发酵特性并能直接利用葡萄糖和氨基酸进行厌氧释磷，且Tetrasphaera可以与Accumulibacter协同共生，强化生物除磷作用。Candidatus Accumulibacter和Acinetobacter以及Tetrasphaera的检出，为该污水厂存在反硝化除磷现象以及高效的生物除磷作用提供了微观证据。

    4.   结论

    • 1)污水厂采用MBBR升级改造后，在进水投加碳源后、C/N仅为3.05的情况下，秋冬季生化段TN去除率高达87.4%，TP去除率为91.9%。

      2)系统在好氧区存在显著的TN去除，约占15%~20%，在缺氧区存在显著的TP去除，占63.04%，由此推测发生了同步硝化反硝化(SND)和反硝化除磷现象；SND和反硝化除磷是系统高效脱氮除磷而低碳源消耗的主要原因；SND现象主要来源于悬浮载体；反硝化除磷现象则得益于系统较长的缺氧停留时间及较短的泥龄。

      3)悬浮载体上硝化菌群相对丰度为28.56%，是污泥的14倍，反硝化菌相对丰度约为8.34%，为SND效果的发生提供了微观保证；检测到污泥与悬浮填料中存在具备反硝化除磷功能的菌种，为该污水厂存在反硝化除磷现象及高效生物除磷现象提供了微观证据。

    参考文献 (29)

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