基质浓度对ABR-MBR短程反硝化除磷工艺效能的影响

韦佳敏, 沈耀良, 黄慧敏, 蒋志云, 刘文如. 基质浓度对ABR-MBR短程反硝化除磷工艺效能的影响[J]. 环境工程学报, 2021, 15(3): 939-945. doi: 10.12030/j.cjee.202006009
引用本文: 韦佳敏, 沈耀良, 黄慧敏, 蒋志云, 刘文如. 基质浓度对ABR-MBR短程反硝化除磷工艺效能的影响[J]. 环境工程学报, 2021, 15(3): 939-945. doi: 10.12030/j.cjee.202006009
WEI Jiamin, SHEN Yaoliang, HUANG Huimin, JIANG Zhiyun, LIU Wenru. Effect of substrate concentration on the efficiency of ABR-MBR partial denitrifying phosphorus removal process[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2021, 15(3): 939-945. doi: 10.12030/j.cjee.202006009
Citation: WEI Jiamin, SHEN Yaoliang, HUANG Huimin, JIANG Zhiyun, LIU Wenru. Effect of substrate concentration on the efficiency of ABR-MBR partial denitrifying phosphorus removal process[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2021, 15(3): 939-945. doi: 10.12030/j.cjee.202006009

基质浓度对ABR-MBR短程反硝化除磷工艺效能的影响

    作者简介: 韦佳敏(1993—),男,硕士,助教。研究方向:水污染控制与理论。E-mail:478223661@qq.com
    通讯作者: 沈耀良(1961—),男,博士,教授。研究方向:水污染控制与理论。E-mail:ylshen@mail.usts.edu.cn
  • 基金项目:
    国家自然科学基金资助项目(51578353)
  • 中图分类号: X52

Effect of substrate concentration on the efficiency of ABR-MBR partial denitrifying phosphorus removal process

    Corresponding author: SHEN Yaoliang, ylshen@mail.usts.edu.cn
  • 摘要: 以低C/N值生活污水为处理对象,重点考察了基质浓度对厌氧折流板反应器-膜生物反应器(ABR-MBR)系统短程反硝化除磷效能的影响。结果表明:控制C/N/P值不变,逐步提高进水基质浓度,在工况A、B、C和D下所对应的ABR容积负荷(VLR,以COD计)分别为1.02、1.53、2.04和2.55 kg·(m3·d)−1;在MBR反应器中,通过游离氨(FA)选择性抑制亚硝酸盐氧化菌(NOBs),使得氨氧化菌(AOBs)逐渐成为优势菌群,亚硝酸盐积累率(NAR)稳定在61.7%;通过逐步驯化DPBs对NO2-N的耐受能力,以实现不同微生物的协同作用,优化系统的稳定运行。在ABR容积负荷为2.55 kg·(m3·d)−1时,游离亚硝酸(FNA)为0.001 3 mg·L−1,对DPBs产生了严重抑制作用,吸磷效果降至最低。
  • 沉积物作为湖泊生态系统的重要组成部分,累积了大量污染物质[1]。随着经济的快速发展,工农业废水与生活污水大量排放,重金属污染已成为湖泊的重要生态环境问题之一[2]。重金属在湖泊沉积物中的残留、释放、迁移和转化,极易造成水体的二次污染[2-3],且因其本身所具有的持久性、生物累积性及食物链放大性等特性[4-5],对水生动植物的生长发育及人类健康具有潜在威胁[5-6]。根据已有文献报道,水体沉积物中铜、铅的污染范围最广[7],在中国主要淡水湖泊沉积物中的被检出频次达60次以上[8],其平均浓度在所有重金属中排名前列[9]。因此,如何降低或防止沉积物中铜、铅等重金属离子的二次释放已成为环境污染治理的研究热点。

    近年来,国内外研究学者对湖泊沉积物的重金属污染问题展开了许多有益的探索与研究。结果显示,以生物炭为覆盖材料的原位修复技术,因其成本低廉,性质稳定且不易对生态系统造成干扰的特点而比其他修复方法更受欢迎[10]。此外,经过化学修饰后的改性生物炭会比原始生物炭更具吸附活性[11],且氨基的负载将有助于生物炭表面对其他官能团的锚定[12]。马天行等[13]通过化学负载法制备纳米零价铁改性氨基生物炭提高了对Cd(Ⅱ)的吸附性能,Yang等[12]报道了氨基改性生物炭对废水中Cu(Ⅱ)的吸附能力提高了5—8倍。但是,目前将氨基生物炭直接应用于沉积物中重金属污染控制的研究仍相对较少,且多围绕于单一离子的吸附,而复合重金属污染环境其实更能真实的反映自然条件下重金属的协同、竞争状态。

    基于此,本研究以沉积物中污染问题突出且具有代表性的重金属铜、铅作为研究对象,通过酸碱改性法对原始生物炭进行氨基修饰,在高浓度重金属污染沉积物中开展氨基生物炭原位覆盖处理,结合传统化学提取法,研究不同水体酸碱度下Cu(Ⅱ)、Pb(Ⅱ)的释放规律与氨基生物炭原位覆盖对高污染沉积物中Cu(Ⅱ)、Pb(Ⅱ)的修复效果,并采用零级动力学方程和Elovich方程对沉积物中Cu(Ⅱ)、Pb(Ⅱ)的释放动力学进行拟合,采用单因子水质标准比较法和USEPA的健康风险评价模型对模拟湖泊水体中重金属的污染情况与健康风险进行评价。以期为高污染湖泊沉积物的修复治理提供理论基础与数据支撑,对环境风险调控具有重要意义。

    本研究氨基生物炭的制备方法基于王淑娟等[14]的试验方案,选取安徽省淮南市郊区农村的低成本稻壳为本研究的生物质原料,将收集好的稻壳用去离子水洗净后放置于60 ℃的干燥箱中烘干至恒重,随后把烘干好的稻壳装入平底瓷轴,放入管式炉中以2 mL·min−1的N2通入条件在5 ℃·min−1的升温环境中升温至500 ℃,保持2 h后将热解产物用超纯水洗涤以去除灰分,然后在60 ℃的真空干燥箱中干燥24 h,待自然降温后,研磨、过筛,保存于棕色试剂瓶中,标记为原始生物炭。将氨基官能团负载于原始生物炭上的具体方法为:冰水浴条件下,向圆底烧瓶中缓慢加入浓硫酸和浓硝酸,不断搅拌10 min后加入生物炭,并继续搅拌2 h。待冷却至室温后抽滤,用超纯水和乙醇反复洗涤至中性,再将得到的固体在75 ℃条件下烘干至恒重。称取一定量上述反应后的生物炭放入500 mL烧杯中,加入2.9 mol·L−1氨水和去离子水不断搅拌,接着加入硫代硫酸钠并继续搅拌1 h,再加入冰醋酸加热至80 ℃,升温回流数小时后再次抽滤。最后,用超纯水和乙醇反复洗涤直至中性,将得到的固体冷冻干燥2—3 d后所得样品即为氨基生物炭。

    参考黄艳虹、王淑娟等[10, 14]方法,测定氨基修饰前后生物炭样品的理化性质,发现氨基生物炭的表面官能团含量、亲水性、芳香性、极性均较原始生物炭有所提高,比表面积及孔容度较原始生物炭增大了61%和6.5倍左右,氨基生物炭的表面性质得到了一定程度的改善,吸附性能显著增强。

    模拟湖泊环境中的沉积物样品采集于北京农学院校内荷花池0—10 cm的表层沉积物。将取回的沉积物自然风干后研磨,过0.25 mm筛后保存于棕色试剂瓶中备用。根据研究数据统计,我国水系沉积物中的铜、铅含量平均值为21 mg·kg−1和25 mg·kg−1[15],国内外高污染湖泊沉积物中的重金属浓度范围在2000—8000 mg·kg−1[16-17]。为探究氨基生物炭应用于重金属高污染沉积物中的实际修复效果,将沉积物的污染浓度控制于5000 mg·kg−1,即在2.2 kg的沉积物样品中缓慢加入32.3 g的硝酸铜溶液与17.6 g的硝酸铅溶液,搅拌混合12 h,待其充分混匀后自然风干、陈化2 d。沉积物中铜、铅全量的测定方法参见GB17378.5—1998,取0.1 g沉积物样品用体积比为3∶1∶1的HNO3、HCl和HF溶液进行消解至清澈后转移至电热板上赶出剩余HF,随后用0.01 mol·L−1稀HNO3溶液将样品洗入容量瓶中,最终用火焰原子吸收分光光度法测定其加标前沉积物中铜、铅的含量分别为9.6 mg·kg−1和12.1 mg·kg−1,位于我国水系沉积物中铜、铅含量的平均值以下;加标后沉积物中铜、铅的含量分别为3940.8 mg·kg−1和5410.8 mg·kg−1,位于高污染湖泊沉积物中重金属实际浓度的范围区间,可以较好地模拟湖泊沉积物重金属污染的控制研究。依据中华人民共和国海洋沉积物质量标准(GB18668—2002),本研究所采集的沉积物质量标准属于第一类,污染后沉积物中的重金属离子浓度超出三类标准。

    在实验开始前将所有的器皿和工具浸泡在次氯酸钠消毒剂中灭菌,玻璃仪器用去离子水洗涤后在90 ℃下烘干6 h冷却待用。随后称取37.5 g的污染沉积物平铺于250 mL烧杯底部,缓慢加入12 mL的去离子水浸润。为研究氨基生物炭覆盖与否对重金属铜、铅释放的影响,在污染沉积物的上方均匀平铺、覆盖0%和5%添加量的氨基生物炭,量取覆盖厚度并做好记录,然后缓慢加入8 mL的去离子水于生物炭表面以减少生物炭扬起,之后在生物炭表面覆盖25 g的石英砂以防止生物炭漂浮。最后缓慢的加入上覆去离子水至250 mL刻度线,具体实验示意图如图1所示。为研究上覆水pH对氨基生物炭修复效果的影响,研究使用0.01 mol·L−1的HNO3溶液和0.01 mol·L−1的NaOH溶液调节上覆水pH值分别在5、7、9的范围内,每24 h测定1次上覆水溶液的pH值使其达到目标pH。将所有填充好的烧杯用锡纸包裹覆盖,整齐摆放于100 r·min−1,25 ℃条件下的恒温震荡摇床内,以避免外部环境的影响,并保持水体湍流,促进传质。

    图 1  实验示意图
    Figure 1.  Experimental schematic

    自实验起始日起的第1 天、第3 天、第5 天,第10 天和第19 天的同一时间点采用主动采样法从每个烧杯中吸取5 mL上清液,加入0.01 mol·L−1 HNO3酸化,然后通过0.22 μm滤膜过滤,最终用原子吸收分光光度计(AAS,AA-6300,Shimadzu,日本)测定溶液中的Cu(Ⅱ)、Pb(Ⅱ)浓度。由于取样与蒸发导致的水量降低,每日需添加额外的去离子水以保持烧杯中的水位在指定高度。上述每个实验均设置3个平行,结果取平均值,数据采用Excel分析,Origin Pro 2015作图。

    水体酸碱度是影响沉积物中重金属吸附、解吸、沉淀与溶解平衡的主要因素。图2为不同pH上覆水中重金属浓度的时间变化趋势,随着时间的推移,上覆水中的重金属含量均逐渐升高;水体中的重金属释放浓度随pH的降低而增多,pH=5的湖泊水环境中Cu(Ⅱ)、Pb(Ⅱ)含量为pH=9环境下的1.25—2.14倍,酸性环境中的重金属释放浓度始终处于较高水平。此外,由于不同pH水体中的重金属离子赋存形态不同,对沉积物中重金属离子的迁移、转化及其生物有效性将具有重大影响[18]。已有研究表明,在pH<6的自然水体中铜、铅主要以Cu2+和Pb2+的形态存在;6<pH<12时主要以Cu(OH)+、Cu3(OH)42+、Cu(OH)2和Pb(OH)+、Pb3(OH)42+、Pb(OH)2的形态存在,且pH>7.7时,Cu(OH)2和Pb(OH)2开始形成;pH>12时主要以Cu(OH)3和Pb(OH)3的形态存在[19-20]。研究证明,水体pH会影响铜、铅的赋存形态,进而影响其在上覆水中的释放量。pH=5的酸性水环境中,重金属的溶解度较大,同时大量的H+会以竞争吸附的形式占据重金属离子在沉积物中的吸附位点,使吸附量减小,从而增大了重金属的释放能力,导致沉积物中的Cu(Ⅱ)、Pb(Ⅱ)有不断向上覆水中扩散的趋势[21]。而在pH=9的碱性水环境中,OH易与重金属离子发生络合沉淀反应,水体中的颗粒态重金属含量增加,且在该条件下容易抑制生物炭的吸附效果,干扰对生物炭吸附效果的正确判断[22];在pH=7的中性水环境中,既含有大量的Cu(Ⅱ)与Pb(Ⅱ),同时也不会有过量的H+来竞争氨基生物炭的吸附点位,此时最有利于原位修复技术的实施,这与李仁英等[23]得出重金属释放量随上覆水pH值的减小而增大及Mohan等[19]关于生物炭的最佳吸附条件为pH=7的研究结果相一致。

    图 2  不同pH上覆水中重金属浓度的时间变化趋势
    Figure 2.  Time-varying trend of heavy metal concentration in overlying water at different pH
    100 r·min−1扰动强度,0%氨基生物炭覆盖量,(25±0.5) ℃
    100 r·min−1 hydrodynamic, 0% bio-carbon cover, (25±0.5) ℃

    生物炭的覆盖厚度对污染物的阻隔、吸附具有关键作用。由于大多数湖泊水环境的pH接近为中性及弱碱性[24],且基于pH 7的上覆水模拟自然湖泊水环境,可以有效避免pH值对水环境中重金属离子赋存形态与氨基生物炭吸附能力的影响。故本研究针对高浓度重金属污染的沉积物及pH=7的上覆水环境,研究了氨基生物炭覆盖与否下重金属释放量的时间变化趋势,如图3所示。对比2种不同氨基生物炭覆盖量下沉积物中Cu(Ⅱ)、Pb(Ⅱ)的释放规律发现,0%氨基生物炭覆盖的情况下,上覆水中的重金属离子浓度随时间变化明显增多,可见沉积物中的重金属离子在不断地向上覆水中释放;5%氨基生物炭覆盖的环境下,上覆水中的Cu(Ⅱ)只有在第19天时有检出,且浓度仅为0.042 μg·mL−1,而Pb(Ⅱ)始终为0 μg·mL−1,有效降低了沉积物中Cu(Ⅱ)、Pb(Ⅱ)释放量达0.744—1.015 μg·mL−1。这表明氨基生物炭对沉积物中的重金属起到了明显的阻隔、吸附和抑制扩散的作用,从而使得Cu(Ⅱ)与Pb(Ⅱ)的释放量得到有效控制。此外,研究将第19天时有低浓度Cu(Ⅱ)检出的原因概括有二,一是由于实验过程中的水流扰动导致氨基生物炭发生浮动,以至于污染物贯通通道进入上覆水中;二是由于Cu(Ⅱ)与Pb(Ⅱ)在氨基生物炭界面中相互竞争结合位点,导致氨基生物炭对Cu(Ⅱ)的吸附受到影响。基于上述结果,研究得出氨基生物炭可以阻隔沉积物中的细小通道,对沉积物中释放的重金属离子进行有效吸附,降低上覆水中的重金属离子浓度,且足够的厚度能防止覆盖材料的细小颗粒在水流扰动的作用下四处浮动,从而降低污染物贯穿通道的可能[25]。其吸附固化机理可解释为,氨基生物炭表面官能基团、矿物质成分、电荷及电离质子与环境介质中的重金属离子发生的静电作用、络合沉淀和离子交换反应的综合作用,以及其表面结构与重金属离子发生的物理吸附[10]

    图 3  不同氨基生物炭覆盖量下重金属浓度的时间变化趋势
    Figure 3.  Time-varying trend of heavy metal concentration under different amino biochar coverage
    100 r·min-1扰动强度,上覆水pH=7,25±0.5 ℃
    100 r·min-1 hydrodynamic, overlying water pH=7, 25±0.5 ℃

    通过模拟实验,本研究得出上覆水pH对重金属污染沉积物中Cu(Ⅱ)、Pb(Ⅱ)的释放具有明显影响,氨基生物炭在Cu(Ⅱ)、Pb(Ⅱ)的释放过程中起到了关键控制作用。然而,污染物由沉积物释放到水体,再到最后的浓度检出具有一定的潜伏期,且释放过程复杂[26]。因此,开展氨基生物炭覆盖污染沉积物后的重金属释放动力学研究,对风险评估与治理决策具有重要意义。本研究主要采用零级动力学方程和Elovich方程对沉积物中Cu(Ⅱ)、Pb(Ⅱ)的释放过程进行了动力学拟合,结果如表1表2所示,详细公式参数如下[27]

    表 1  上覆水pH对重金属离子释放的动力学拟合
    Table 1.  Kinetic fitting of the release of heavy metal ions by water-covered pH
    重金属离子Heavy metal ion扰动强度Hydrodynamic生物炭覆盖量Biochar coveragepH零级动力学方程Zero-order kinetic equationElovich方程Elovich equation
    R2kR2ab
    Cu(Ⅱ)100 r·min−10%50.98030.04560.8978−0.11410.2853
    70.92630.03820.7489−0.16870.2594
    90.92270.03240.7441−0.14480.2206
    Pb(Ⅱ)100 r·min−10%50.93100.06910.9312−0.13640.4239
    70.92620.04950.7515−0.21860.3367
    90.93140.04040.7679−0.17390.2743
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    表 2  氨基生物炭覆盖量对重金属离子释放的动力学拟合
    Table 2.  Kinetic fitting of heavy metal ion release by amino biochar coverage
    重金属离子Heavy metal ion扰动强度Hydrodynamic生物炭覆盖量Biochar coveragepH零级动力学方程Zero-order kinetic equationElovich方程Elovich equation
    R2kR2ab
    Cu(Ⅱ)100 r·min−10%70.92630.03820.7489−0.16870.2594
    5%0.65980.00160.4479−0.00930.0111
    Pb(Ⅱ)100 r·min−10%70.92620.04950.7515−0.21860.3367
    5%NDNDNDNDND
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    零级动力学方程:

    stringUtils.convertMath(!{formula.content})

    式中,Ct是某时间点上覆水中重金属离子的浓度值,μg·mL−1t是指时间,d;k是基于污染物数量的速率常数。

    Elovich方程:

    stringUtils.convertMath(!{formula.content})

    式中,Ct是某时间点上覆水中重金属离子的浓度值,μg·mL−1t是指时间,d;ab分别是基于实验得出的常数。

    当无氨基生物炭覆盖,且100 r·min−1水流扰动作用时,关于沉积物中重金属离子释放量与上覆水pH关系的动力学拟合结果如表1所示,对比拟合度大小可以得知,零级动力学方程与Elovich方程相比能更好的拟合Cu(Ⅱ)、Pb(Ⅱ)释放过程。从水体pH对拟合程度的影响来看,在pH=5的条件下,零级动力学方程与Elovich方程均能对Cu(Ⅱ)、Pb(Ⅱ)的释放过程进行较好的动力学拟合,而pH=7和pH=9条件下的拟合效果相对较差。这种现象可能是由于重金属离子与沉积物表面产生的络合作用因碱性环境下H+的减少而得到促进,阻碍了正常的扩散行为,进而导致偏离扩散方程。氨基生物炭覆盖量对沉积物中重金属离子释放的动力学拟合结果如表2所示,比较方程间的拟合度关系可知,零级动力学方程比Elovich方程的拟合效果更佳,但在5%氨基生物炭覆盖环境下,Cu(Ⅱ)的零级动力学方程拟合度R2仅为0.6598,拟合效果远次于无氨基生物炭添加的样品结果。这说明在无氨基生物炭覆盖材料的阻隔、吸附作用下,污染物的释放速率相对更快,其释放速率只取决于沉积物与上覆水中的重金属离子浓度差。另需说明的是,由于氨基生物炭对重金属离子的阻隔、吸附作用使得Pb(Ⅱ)的释放量均为0 μg·mL−1,故无法得出相关拟合数据。最终研究结果显示,在无氨基生物炭覆盖下的水环境中可采用零级动力学方程对重金属的释放过程进行动力学拟合,预测从受污染沉积物扩散到上覆水中的Cu(Ⅱ)、Pb(Ⅱ)释放量,从而为湖泊重金属污染防治提供一个可靠的行动指南。

    重金属是一种难以降解,并具有一定持久性的环境污染物,其可以通过呼吸道、消化道和皮肤等各种途径进入人体体内,当累积到一定程度时会对人体健康产生危害,影响人体的神经系统和生长发育[5]。近年来,随着人类工农业活动的加剧,现代化和城市化水平的提高给湖泊水生态系统造成了严重污染,大量的重金属污染物伴随废水排放、大气沉降和地质构造活动等途径进入湖泊环境,并在湖泊沉积物中残留、累积、释放、迁移、转化,从而导致水质下降,对水生生态系统具有潜在威胁[6, 28]

    本研究选用单因子水质标准比较法[29],参照地表水环境质量标准(GB3838—2002),对模拟湖泊环境中铜、铅的污染现状进行了评价。通过采用USEPA推荐的健康风险评价模型,围绕重金属污染物在饮水消化吸收和皮肤接触吸收两种途径下对人体的健康风险进行了评价[30]。根据国际癌症研究机构(IARC)和世界卫生组织(WHO)编制的分类系统,铜、铅属于化学非致癌物质,模型中饮水消化和皮肤接触两种吸收途径的健康风险系数按照下列公式计算:

    stringUtils.convertMath(!{formula.content})

    式中,HQin为非致癌物经饮水途径所致健康危害的个人平均年风险,a−1;HQd为非致癌物经皮肤接触途径所致健康危害的个人平均年风险,a−1;铜、铅通过饮水消化途径暴露的非致癌物质参考剂量RfDin分别为0.0050 mg·kg−1·d−1和0.0014 mg·kg−1·d−1;通过皮肤接触途径暴露的非致癌物质参考剂量RfDd mg·kg−1·d−1为RfDin·ABSg[29],ABSg是肠胃消化吸收因子,取1;Cw是水体中重金属的平均浓度,mg·L−1;IR是摄入频率,取2.2 l·d−1;BW是平均体重,取60 kg;L是人均寿命,取70 a;I为每次洗澡时皮肤对污染物的吸附量,mg·cm−2·次−1Asb是皮肤接触面积,取16600 cm2;FE是洗澡频率,取0.3 次·d−1;EF是暴露频率,取365 d·a−1;ED是暴露延时,取35 a;AT是终身暴露时间,取12775 d;f是肠道吸附比率,取1;K是皮肤渗透系数,取0.001 cm·h−1t是延滞时间,取1 h;TE是洗浴时间,取0.4 h·次−1。以上取值参考潘莎等[30]的相关研究。

    根据单因子水质标准比较法,以及USEPA推荐的健康风险评价模型与相关评价参数,计算出不同氨基生物炭覆盖量下铜、铅的释放风险评价指标,如表3所示。将本研究中的水体重金属浓度值与地表水环境质量标准(GB3838—2002)相对比得出,0%氨基生物炭覆盖量下的沉积物释放至水体中的Cu(Ⅱ)浓度(0.786 μg·mL−1)接近可接受的国家地表水Ⅲ类标准限值(≤1.0 μg·mL−1),Pb(Ⅱ)浓度(1.015 μg·mL−1)远高于国家地表水Ⅲ类标准限值(≤0.05 μg·mL−1),这表明无氨基生物炭覆盖下的Cu(Ⅱ)释放量可能会威胁到一般水系,Pb(Ⅱ)释放量则已经严重影响到一般水系,并可能对人体健康造成一定危害。不同吸收途径下,铜、铅通过皮肤接触途径对人体健康所造成的危害远小于通过饮水途径所造成的危害(1.83×10−9 a−1<4.62×10−7 a−1),其中铅引起的个人健康风险大于铜。对于非致癌风险,一般认为风险指数超过1时会对人体健康产生危害[29],从表3可以看出,各项风险指数均远小于1,可认为模拟湖泊环境中的重金属污染物短期内不会对人体造成健康风险,但是随着环境中重金属污染物累积量的与日俱增,目前的非致癌风险值仍需引起人们的警惕。当生物炭覆盖量增加至5%时,Cu(Ⅱ)、Pb(Ⅱ)释放量分别为0.042 μg·mL−1和0 μg·mL−1,水体中的重金属离子浓度显著低于国家标准值,非致癌风险指数下降2个数量级,这表明原位覆盖一定量的氨基生物炭可以切实保证湖泊水环境的安全。综上所述,以氨基生物炭为覆盖材料的原位修复技术可以通过吸附、沉淀、配合等方式抑制受污染沉积物中重金属离子的释放,从而降低上覆水中的重金属离子浓度,减小重金属污染对人体的危害风险,有效的实现了重金属污染防治。

    表 3  不同氨基生物炭覆盖量下的重金属释放风险评价指标
    Table 3.  The release risk evaluation index of heavy metals under different amino biochar coverage
    重金属离子Heavy metal ion评价指标Evaluation index0%氨基生物炭覆盖量0% bio-carbon cover5%氨基生物炭覆盖量5% bio-carbon cover
    Cu(Ⅱ)释放量/(μg·mL−10.7860.042
    HQin/a−18.23×10−84.40×10−9
    HQd/a−13.26×10−101.74×10−11
    国家地表水Ⅲ类标准限值/(μg·mL−1)≤1.0
    Pb(Ⅱ)释放量/(μg·mL−1)1.0150
    HQin/a−13.80×10−70
    HQd/a−11.50×10−90
    国家地表水Ⅲ类标准限值/(μg·mL−1)≤0.05
    合计HQin/a−14.62×10−74.40×10−9
    HQd/a−11.83×10−91.74×10−11
      注:实验环境为100 r·min−1扰动强度,上覆水pH=7,(25±0.5) ℃条件下.  Notes: The condition is 100 r·min−1 hydrodynamic, overlying water pH=7, (25±0.5) ℃.
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    改性生物炭为覆盖材料的原位修复技术,因其成本低廉、性质稳定且不易对生态系统造成干扰的特点而被视为具有广阔应用前景的环境修复技术之一[10]。现已有通过围挡方式,利用自制炭铺洒装置进行生物炭的水体原位修复技术中试试验的成功案例[31]。本研究中,采用自制氨基生物炭,于室内模拟环境下对沉积物中铜、铅的释放规律与氨基生物炭的修复效果展开了系统地探索,研究结论对高污染湖泊沉积物的修复治理具有重要参考价值。然而,目前氨基生物炭的原位修复技术仍是一个崭新的研究领域,尤其是生物炭的铺设、沉积与二次回收,以及野外环境下的中试试验与示范工程的实际应用效果等问题还有待进一步深入探讨与验证。

    (1)沉积物中的重金属离子在模拟环境下的自然湖泊水中呈现不断向上覆水中扩散的趋势。是否覆盖氨基生物炭,沉积物中重金属的释放过程均符合零级动力学方程,其中无氨基生物炭覆盖下的零级动力学方程拟合度R2可达0.9以上。pH=5的湖泊水环境中Cu(Ⅱ)、Pb(Ⅱ)含量为pH=9环境下的1.25—2.14倍,pH=7的中性水环境下最有利于原位修复技术的实施。

    (2)5%的氨基生物炭覆盖量可通过吸附、沉淀、配合等方式安全地确保Cu(Ⅱ)、Pb(Ⅱ)释放量低于国家标准值,并将湖泊环境中的重金属非致癌风险值降低2个数量级,明显抑制了Cu(Ⅱ)、Pb(Ⅱ)的释放效果,大大降低了上覆水中的重金属离子浓度,对湖泊重金属的污染防治与健康风险防范具有重要作用。

  • 图 1  ABR-MBR工艺实验装置

    Figure 1.  Schematic diagram of ABR-MBR setup

    图 2  MBR出水NO3-N和NO2-N及NAR的变化

    Figure 2.  Variations of NO3-N, NO2-N and NAR in MBR outflow

    图 3  基质浓度对系统COD去除率的影响

    Figure 3.  Influence of substrate concentration on COD removal efficiency

    图 4  基质浓度对系统TN去除率的影响

    Figure 4.  Influence of substrate concentration on TN removal efficiency

    图 5  基质浓度对磷去除率的影响

    Figure 5.  Influence of substrate concentration on phosphorus removal efficiency

    表 1  实验过程及参数

    Table 1.  Experimental process and parameters

    工况时间/dHRT/hCOD/(mg·L−1)TN/(mg·L−1)TP/(mg·L−1)VLR/(kg·(m3·d)−1)
    ABRMBR
    A153~17494.5380607.51.02
    B175~19094.557080111.53
    C191~20494.5760120152.04
    D205~21894.5950150182.55
    工况时间/dHRT/hCOD/(mg·L−1)TN/(mg·L−1)TP/(mg·L−1)VLR/(kg·(m3·d)−1)
    ABRMBR
    A153~17494.5380607.51.02
    B175~19094.557080111.53
    C191~20494.5760120152.04
    D205~21894.5950150182.55
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  • [1] KUBA T, MURNLEITNER E, LOOSDRECHT M C M V, et al. A metabolic model for biological phosphorus removal by denitrifying organisms[J]. Biotechnology and Bioengineering, 1996, 52(6): 685-695. doi: 10.1002/(SICI)1097-0290(19961220)52:6<685::AID-BIT6>3.0.CO;2-K
    [2] WANG Y, ZHOU S, YE L, et al. Nitrite survival and nitrous oxide production of denitrifying phosphorus removal sludges in long-term nitrite/nitrate-fed sequencing batch reactors[J]. Water Research, 2014, 67: 33-45. doi: 10.1016/j.watres.2014.08.052
    [3] 张建华, 彭永臻, 张淼, 等. 不同电子受体配比对反硝化除磷特性及内碳源转化利用的影响[J]. 化工学报, 2015, 66(12): 5045-5053.
    [4] 祝贵兵, 彭永臻, 郭建华. 短程硝化反硝化生物脱氮技术[J]. 哈尔滨工业大学学报, 2008, 40(10): 1552-1557. doi: 10.3321/j.issn:0367-6234.2008.10.009
    [5] 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.
    [6] 孙艺齐, 卞伟, 李军, 等. 15 ℃ SBBR短程硝化快速启动和稳定运行性能[J]. 环境科学, 2019, 40(5): 1-11.
    [7] MULDER J W, LOOSDRECHT M C M V, HELLINGA C, et al. Full-scale application of the SHARON process for treatment of rejection water of digested sludge dewatering[J]. Water Science and Technology, 2001, 43(11): 127-134. doi: 10.2166/wst.2001.0675
    [8] HELLINGA C, SCHELLEN A A J C, MULDER J W, et al. The sharon process: An innovative method for nitrogen removal from ammonium-rich waste water[J]. Water Science and Technology, 1998, 37(9): 135-142. doi: 10.2166/wst.1998.0350
    [9] 张功良, 李冬, 张肖静, 等. 低温低氨氮SBR短程硝化稳定性实验研究[J]. 中国环境科学, 2014, 34(3): 610-616.
    [10] 孙洪伟, 尤永军, 赵华南, 等. 游离氨对硝化菌活性的抑制及可逆性影响[J]. 中国环境科学, 2015, 35(1): 95-100.
    [11] ANTHONISEN A C, LOEHR R C, PRAKASAM T B S. Inhibition of nitrification by ammonia and nitrous acid[J]. Journal Water Pollution Control Federation, 1976, 48(5): 835-852.
    [12] 张婷, 吴鹏, 沈耀良, 等. CSTR和MBR反应器的短程硝化快速启动[J]. 环境科学, 2017, 38(8): 3399-3405.
    [13] RUBIO-RINCÓN F J, LOPEZ-VAZQUEZ C M, WELLES L, et al. Cooperation between Candidatus Competibacter and Candidatus Accumulibacter clade I, in denitrification and phosphate removal processes[J]. Water Research, 2017, 120: 156-164. doi: 10.1016/j.watres.2017.05.001
    [14] RIBERA-GUARDIA A, MARQUES R, ARANGIO C, et al. Distinctive denitrifying capabilities lead to differences in N2O production by denitrifying polyphosphate accumulating organisms and denitrifying glycogen accumulating organisms[J]. Bioresource Technology, 2016, 219: 106-113. doi: 10.1016/j.biortech.2016.07.092
    [15] ZHANG S H, HUANG Y, HUA Y M. Denitrifying dephosphatation over nitrite: Effects of nitrite concentration, organic carbon, and pH[J]. Bioresource Technology, 2010, 101(11): 3870-3875. doi: 10.1016/j.biortech.2009.12.134
    [16] DUAN H, GAO S, LI X, et al. Improving wastewater management using free nitrous acid (FNA)[J]. Water Research, 2020, 171: 115382. doi: 10.1016/j.watres.2019.115382
    [17] ZHOU Y, OEHMEN A, LIM M, et al. The role of nitrite and free nitrous acid (FNA) in wastewater treatment plants[J]. Water Research, 2011, 45(15): 4672-4682. doi: 10.1016/j.watres.2011.06.025
    [18] ZENG W, WANG A, ZHANG J, et al. Enhanced biological phosphate removal from wastewater and clade-level population dynamics of “Candidatus Accumulibacter phosphatis” under free nitrous acid inhibition: Linked with detoxication[J]. Chemical Engineering Journal, 2016, 296: 234-242. doi: 10.1016/j.cej.2016.03.063
    [19] ZHOU Y, GANDA L, LIM M, et al. Response of poly-phosphate accumulating organisms to free nitrous acid inhibition under anoxic and aerobic conditions[J]. Bioresource Technology, 2012, 116: 340-347. doi: 10.1016/j.biortech.2012.03.111
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-06-01
  • 录用日期:  2020-09-24
  • 刊出日期:  2021-03-10
韦佳敏, 沈耀良, 黄慧敏, 蒋志云, 刘文如. 基质浓度对ABR-MBR短程反硝化除磷工艺效能的影响[J]. 环境工程学报, 2021, 15(3): 939-945. doi: 10.12030/j.cjee.202006009
引用本文: 韦佳敏, 沈耀良, 黄慧敏, 蒋志云, 刘文如. 基质浓度对ABR-MBR短程反硝化除磷工艺效能的影响[J]. 环境工程学报, 2021, 15(3): 939-945. doi: 10.12030/j.cjee.202006009
WEI Jiamin, SHEN Yaoliang, HUANG Huimin, JIANG Zhiyun, LIU Wenru. Effect of substrate concentration on the efficiency of ABR-MBR partial denitrifying phosphorus removal process[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2021, 15(3): 939-945. doi: 10.12030/j.cjee.202006009
Citation: WEI Jiamin, SHEN Yaoliang, HUANG Huimin, JIANG Zhiyun, LIU Wenru. Effect of substrate concentration on the efficiency of ABR-MBR partial denitrifying phosphorus removal process[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2021, 15(3): 939-945. doi: 10.12030/j.cjee.202006009

基质浓度对ABR-MBR短程反硝化除磷工艺效能的影响

    通讯作者: 沈耀良(1961—),男,博士,教授。研究方向:水污染控制与理论。E-mail:ylshen@mail.usts.edu.cn
    作者简介: 韦佳敏(1993—),男,硕士,助教。研究方向:水污染控制与理论。E-mail:478223661@qq.com
  • 1. 江苏理工学院化学与环境工程学院,常州 213001
  • 2. 苏州科技大学环境科学与工程学院,苏州 215009
  • 3. 维尔利环保科技集团股份有限公司,常州 213125
基金项目:
国家自然科学基金资助项目(51578353)

摘要: 以低C/N值生活污水为处理对象,重点考察了基质浓度对厌氧折流板反应器-膜生物反应器(ABR-MBR)系统短程反硝化除磷效能的影响。结果表明:控制C/N/P值不变,逐步提高进水基质浓度,在工况A、B、C和D下所对应的ABR容积负荷(VLR,以COD计)分别为1.02、1.53、2.04和2.55 kg·(m3·d)−1;在MBR反应器中,通过游离氨(FA)选择性抑制亚硝酸盐氧化菌(NOBs),使得氨氧化菌(AOBs)逐渐成为优势菌群,亚硝酸盐积累率(NAR)稳定在61.7%;通过逐步驯化DPBs对NO2-N的耐受能力,以实现不同微生物的协同作用,优化系统的稳定运行。在ABR容积负荷为2.55 kg·(m3·d)−1时,游离亚硝酸(FNA)为0.001 3 mg·L−1,对DPBs产生了严重抑制作用,吸磷效果降至最低。

English Abstract

  • 反硝化除磷菌(DPBs)具有与普通聚磷菌类似的代谢机理。在厌氧条件下DPBs利用胞内聚磷(Poly-P)及糖原(Gly)分解所获得的能量将挥发性脂肪酸(VFA)转移至体内合成PHA,宏观表现为PO34-P浓度的升高,该阶段为释磷阶段。在缺氧条件下,DPBs利用NOx-N代替O2作为电子受体,将厌氧合成的PHA分解,产生的能量用于吸收PO34-P并合成Poly-P存储于胞内,同时伴随着糖原的再生,即缺氧吸磷,从而实现了氮磷的同步去除[1]。目前大多数的反硝化除磷研究都是以NO3-N作为电子受体,并且效果良好。而NO2-N是硝化和反硝化过程的中间产物,DPBs若能以其作为电子受体则能减少碳源消耗及曝气量,并且由于其生长速率相对较慢,因此,也能减少污泥的产量。近期有研究[2-3]表明,当NO2-N浓度较低时,DPBs能够以NO2-N为电子受体吸磷,并且未受到抑制。而短程硝化与全程硝化相比具有节省曝气量、反应速率快等优点[4],因此,短程反硝化除磷工艺受到更多学者的关注。

    近年来,多数研究者采用批次实验验证了NO2-N作为反硝化除磷电子受体的可行性,然而,鲜有研究者考察NO2-N对长期运行效能的影响。ABR反应器具有微生物相分离以及对底物不同阶段和程度转化的优势,可产生VFA等优质碳源,同时,MBR具有高效的生物截留作用而被日益广泛地使用。本研究采用ABR-MBR工艺,驯化DPBs对NO2-N的耐受程度,考察了在长期运行条件下NO2-N对反硝化吸磷的抑制程度及耐受限度,以期寻找出最佳的运行负荷,以实现碳氮磷的同步高效去除。

  • ABR-MBR工艺实验装置及处理流程如图1所示,其由含有7个隔室的ABR反应器及好氧MBR反应器组成。反应器总有效容积为11.4 L,其中ABR有效容积为7.6 L,A1~A4为厌氧区,A5~A7为缺氧区,MBR设有沉淀区进行硝化液回流,有效容积为3.8 L,采用间歇抽吸出水,抽吸周期为10 min (8 min抽吸出水和2 min反冲洗)。ABR-MBR工艺设有3个回流为R1、R2、R3。污泥回流R1(污泥为A7~A2),将富含DPBs的污泥回流至厌氧A2隔室,通过A1隔室的水解酸化作用,旨在为DPBs提供优质碳源;污泥回流R2(污泥为A3~A5),利用A4隔室对剩余碳源进一步降解,消除传统反硝化菌对DPBs电子受体的竞争;硝化液回流R3从MBR沉淀区回流至A5,为DPBs提供电子受体。

    表1为实验过程及其中对应的参数。由表1可知,实验分为4个工况,第1工况共运行22 d,其他每个工况均运行14 d。实验前152 d主要包括反硝化除磷的启动和考察HRT对系统的影响,得出最佳条件:ABR反应器HRT为9 h、污泥回流比保持在80%、硝化液回流比稳定在300%、反硝化除磷功能区(A2、A3、A5~A7)污泥龄(SRT)为25 d。控制MBR反应器内溶解氧在0.5~1.0 mg·L−1,水温通过水浴加热维持在(30±2) ℃,污泥龄为15 d。控制系统进水C/N/P值不变,逐步提高进水基质浓度,稳定MBR内短程硝化的运行,以实现ABR-MBR短程反硝化除磷工艺的优化与稳定。

  • COD、NH+4-N、NO2-N、NO3-N、PO34-P、TN等指标采用标准方法[5]测定,水样采用0.45 μm中速滤纸过滤,以去除悬浮物的影响,其中COD采用快速消解法;NH+4-N采用纳氏试剂光度法测定;NO2-N采用N-(1-萘基)-乙二胺光度法测定;NO3-N采用紫外分光光度法;PO34-P采用钼锑抗分光光度法;TN采用过硫酸钾氧化-紫外分光光度法;MLSS采用滤纸称重法测定。

    亚硝酸盐积累率(NAR)按照式(1)计算。游离亚硝酸(FNA)及游离氨(FA)值按照式(2)和式(3)进行计算。

    式中:η为亚硝酸盐积累率;CNO2-NCNO3-N为反应器中NO2-N及NO3-N的质量浓度,mg·L−1

    式中:CFNA为游离亚硝酸的浓度,mg·L−1CFA为游离氨的浓度,mg·L−1T为该系统的温度,℃;C+NH4-N为反应器中NH+4-N的质量浓度,mg·L−1

  • 图2所示,在工况A、B、C和D下,MBR反应器内对应的平均亚硝酸盐积累率分别为43.9%、51.3%、56.8%和61.7%。在工况A下,NH+4-N转化率高达98%;随着反应的持续进行,较低的NH+4-N负荷使得AOBs的基质逐步缺失,同时较低的NH+4-N浓度也使得FA值较低,因此,MBR反应器对NOBs的抑制效果较差,具有较强活性的NOBs会将NO2-N继续氧化为NO3-N,从而使得NAR较低,所以,保证充足的氨氮浓度和抑制NOBs的生长是短程硝化稳定运行的关键所在[6]。随着基质浓度的上升,NH+4-N负荷逐渐升高,在工况C和工况D下,出水NH+4-N出现少量剩余,这说明AOBs基质浓度充足,且其活性逐渐增强。

    本研究中,短程硝化稳定运行的因素主要归于以下几点:首先是合适的SRT。MULDER等[7]的研究表明,在14 ℃以上时,AOBs和NOBs的世代周期分别为8~36 h和12~59 h。因此,将污泥龄控制在AOBs与NOBs最小世代周期内,NOBs就会被逐渐淘洗掉,使AOBs成为优势菌群,本研究通过排除泥水混合液将泥龄控制在15 d。其次是适宜的温度。在20 ℃时,AOBs和NOBs的比增长速率μmax分别为0.801 d−1和0.788 d−1;当温度低于20 ℃时,AOBs的μmax小于NOBs,大于20 ℃时则相反[8]。再次是维持较低的DO浓度。有研究[9]表明,AOBs的氧饱和系数为0.2~0.4 mg·L−1,NOBs的氧饱和系数为1.2~1.6 mg·L−1,因此,控制DO浓度是实现短程硝化的限制性因素,本研究将DO浓度基本维持在0.7 mg·L−1左右,由于NOBs的活性长期受到抑制,故使得NAR逐渐升高。最后是控制较高的FA值,从而抑制NOBs的生长[10]。有研究[11]表明,当FA浓度为0.1~1.0 mg·L−1时,NOBs则会受到其抑制作用,FA浓度达到6 mg·L−1时,则NOBs的生长代谢则几乎被完全抑制,而AOBs对FA的受抑制范围则为10~150 mg·L−1。在工况A、B、C和D下,FA的浓度分别为4.48、6.72、8.96和11.19 mg·L−1,在工况D下,NH+4-N浓度为150 mg·L−1,NAR稳定在60%以上,通过FA选择性抑制NOBs,可使系统短程硝化高效稳定运行。

  • 图3为系统对COD的去除情况。由图3可知,在工况A、B、C和D下,系统对COD的去除率分别为90.6 %、93.3 %、94.6 %和95.3%。随着进水COD逐渐上升,其对应的ABR容积负荷(以COD计)分别为1.02、1.53、2.04和2.55 kg·(m3·d)−1。在工况A和工况B时,对COD去除占主导作用的是前3个隔室,主要是通过A1厌氧隔室的水解酸化作用产生VFA,使DPBs利用优质碳源进行厌氧释磷完成对COD的去除。而随着基质浓度的升高,容积负荷(VLR)的升高使得前3个隔室对COD的去除效率下降。在工况C和工况D时,对COD去除作用的功能隔室则逐渐后移,A4厌氧隔室通过产甲烷菌对剩余的COD进一步去除,剩余耗氧有机污染物(以COD计)则通过常规异养反硝化菌在缺氧段利用硝化液中的NOx-N被去除,至此大部分耗氧有机污染物(以COD计)已在ABR反应器去除,ABR反应器的出水分别为35.9、38.1、40.8和45.1 mg·L−1。从工况A至工况D,虽然COD呈梯度上升,但前端厌氧及缺氧隔室对NH+4-N仅有少量同化作用而去除,而经过前端ABR反应器对COD较高的去除率,使得进入MBR反应器的C/N值逐渐降低。张婷等[12]研究表明,当C/N=1时,有利于短程硝化的运行,而过高的C/N值会导致普通异养菌的快速增殖,进而降低硝化反应的速率。本研究中进入MBR反应器的C/N值低于1,因此,C/N不会成为短程硝化的限制性因素。

  • 图4所示,在工况A、B、C和D下,TN平均去除率分别为71.4%、76.6%、76.8%和56.3%。在工况A下,基质浓度较低,大部分耗氧有机污染物(以COD计)在缺氧段之前已经被完全去除,因此,系统脱氮则完全由DPBs主导,此时脱氮效率相对较低。在工况B和工况C条件下,虽然NAR稳定在55%以上,但由于回流硝化液中NO2-N浓度较低,尚未达到抑制缺氧吸磷的阈值,所以系统反硝化除磷脱氮效果依然很好,并且有剩余耗氧有机污染物(以COD计)参与了常规反硝化的作用,使得脱氮效率逐步提高。同时,GAOs可能对脱氮也具有一定的贡献。GAOs与PAOs具有相似的代谢机制,在反硝化除磷过程中,GAOs的增殖始终伴随着PAOs的富集[13]。有研究[14]报道,在缺氧条件下,GAOs可以进行与有氧条件下相同的代谢,GAOs在厌氧环境下形成的PHAs,在缺氧中利用其完成糖原的再生以及脱氮的作用,在脱氮过程中发挥了重要作用。在工况D条件下,由于基质浓度的升高使得MBR反应器内的NAR较高,进而使得回流硝化液中NO2-N浓度超过了DPBs的耐受限度,导致反硝化吸磷效果较低,从而降低了脱氮的效能。而较高的基质浓度使得AOBs对氨氮的转化率也下降至84.2%,测定到的出水NH+4-N平均浓度为22.92 mg·L−1,因此,一定的基质浓度范围有利于系统的脱氮效能。

  • 图5所示,在工况A、B、C和D下,对应的ABR反应器中容积负荷(以PO34-P计)分别为0.021、0.032、0.043和0.053 kg·(m3·d)−1,系统对磷的平均去除率分别为89.96%、95.74%、93.3%和1.84%。在工况A条件下,MBR反应器NAR平均为43.9%,且系统除磷率达到89.96%。这表明NO2-N能够作为电子受体实现除磷,与ZHANG等[15]的研究结论一致,即低浓度的NO2-N并未抑制反硝化吸磷作用的进行。RUBIO-RINCÓN等[13]使用16S rRNA基因扩增子测序和多聚磷酸盐激酶基因(ppk1)作为遗传标记,结果表明,“Candidatus Accumulibacter ”分为2个主要的支系(PAO Ⅰ和PAO Ⅱ)。同时,通过宏基因组分析表明,PAO II的宏基因组缺乏呼吸硝酸盐还原酶(nar),但具有利用亚硝酸盐还原为氮气的能力,这表明PAO Ⅱ不能利用硝酸盐进行除磷,而PAO Ⅰ则能够利用O2NO2-N及NO3-N。

    在工况B条件下,虽然ABR进水磷负荷升高至0.032 kg·(m3·d)−1,MBR反应器平均NAR为51.3%,NO2-N平均浓度达到10.60 mg·L−1,但出水PO34-P依旧稳定在0.5 mg·L−1左右,PO34-P的去除率高达95.74%,表明DPBs对NO2-N的耐受并未达到极限。在工况C条件下,随着容积负荷的升高,出水NO2-N平均浓度为13.28 mg·L−1,回流硝化液中NO2-N浓度随之升高,这对DPBs有一定的影响,在第190天时,出水PO34-P增至2.41 mg·L−1。随着ABR反应器内反硝化除磷功能区对DPBs的驯化,出水平均PO34-P稳定至1.0 mg·L−1以下。在工况D下,回流NOx-N中NO2-N/NO3-N为0.617,出水NO2-N平均浓度高达24.9 mg·L−1,磷去除率瞬间下降,甚至出现了负值,磷吸收阶段受到严重的抑制作用。诸多研究[16-18]表明,亚硝酸质子化产物—游离亚硝酸(FNA)是缺氧吸磷真正的抑制剂,而并非是亚硝酸盐的影响所致。在工况D条件下,FNA为0.001 3 mg·L−1,低于ZHOU等[19]所报道的FNA对缺氧磷吸收完全抑制的浓度。FNA对吸磷的抑制作用主要是通过对微生物新陈代谢的影响得以实现:首先,FNA影响ATP的合成,能够提高质子透过膜的透过性,导致质子推动力的效果变差,从而影响了胞内聚磷的合成[17];其次,FNA抑制反硝化酶的活性以及缺氧过程PHA的氧化,ZENG等[18]的研究表明,在缺氧条件下,当FNA完全抑制吸磷时,PHA首先被用于NO2-N的还原从而实现解毒作用,而不是作为吸磷的能量来源被DPBs分解。

  • 1)控制ABR反应器HRT为9 h、C/N/P值不变、提高进水基质浓度,在此条件下,MBR反应器在工况A、B、C和D下平均亚硝酸盐积累率分别为43.9%、51.3%、56.8%和61.7%;通过SRT、DO浓度、温度及FA的协同作用稳定短程硝化的运行,控制FA选择性抑制NOBs的功能,可使AOBs逐渐成为优势菌群。

    2)随着基质浓度的上升,负荷的升高使得前3隔室的COD去除率下降。在工况C和工况D下,对COD去除作用的功能隔室则逐渐后移,剩余耗氧有机污染物(以COD计)则通过常规异养反硝化菌在缺氧段利用硝化液中的NOx-N被去除;同时基质浓度的上升也提高了脱氮率,在一定的基质浓度范围内有利于系统的处理效能。

    3) FNA是缺氧吸磷真正的抑制剂。在FNA为0.001 3 mg·L−1时,磷去除率骤降,缺氧吸磷受到严重的抑制,这主要是因为FNA影响了ATP的合成,并且FNA抑制反硝化酶的活性以及缺氧过程中PHA的氧化。

参考文献 (19)

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