基质中铁碳-沸石填充方式对人工湿地温室气体排放的影响

陈若瑜, 郝庆菊, 涂婷婷, 戴仁钰, 胡嘉倩, 江长胜. 基质中铁碳-沸石填充方式对人工湿地温室气体排放的影响[J]. 环境工程学报, 2023, 17(2): 692-700. doi: 10.12030/j.cjee.202206121
引用本文: 陈若瑜, 郝庆菊, 涂婷婷, 戴仁钰, 胡嘉倩, 江长胜. 基质中铁碳-沸石填充方式对人工湿地温室气体排放的影响[J]. 环境工程学报, 2023, 17(2): 692-700. doi: 10.12030/j.cjee.202206121
CHEN Ruoyu, HAO Qingju, TU Tingting, DAI Renyu, HU Jiaqian, JIANG Changsheng. Influence of substrate filling method and volume ratio on greenhouse gases emissions from iron carbon-zeolite constructed wetlands[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2023, 17(2): 692-700. doi: 10.12030/j.cjee.202206121
Citation: CHEN Ruoyu, HAO Qingju, TU Tingting, DAI Renyu, HU Jiaqian, JIANG Changsheng. Influence of substrate filling method and volume ratio on greenhouse gases emissions from iron carbon-zeolite constructed wetlands[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2023, 17(2): 692-700. doi: 10.12030/j.cjee.202206121

基质中铁碳-沸石填充方式对人工湿地温室气体排放的影响

    作者简介: 陈若瑜 (2001—) ,女,大学本科,ruoyu0319@outlook.com
    通讯作者: 江长胜 (1974—) ,男,博士,教授,jiangcs@126.com
  • 基金项目:
    重庆市基础研究与前沿探索项目 (cstc2019jcyj-msxmX0425; cstc2018jcyjAX0476) ; 国家自然科学基金面上项目 (41977186); 重庆市大学生创新训练项目 (S202110635181; S202210635297)
  • 中图分类号: X703.1

Influence of substrate filling method and volume ratio on greenhouse gases emissions from iron carbon-zeolite constructed wetlands

    Corresponding author: JIANG Changsheng, jiangcs@126.com
  • 摘要: 人工湿地在污水治理中已获得广泛应用,但其温室气体排放通量是自然湿地的 2~10倍,对人工湿地温室气体的减排已是亟待解决的问题。通过在温室构建潜流人工湿地系统装置,均为间歇曝气,设立不同填料的填充配比和填充顺序,分别为:添加20%铁碳+80%沸石 (其中铁碳在上层沸石在下层记为T2F8,铁碳在下层沸石在上层记为F8T2,下同) 、40%铁碳+60%沸石 (记为T4F6和F6T4) 、60%铁碳+40%沸石 (记为T6F4和F4T6) 、以添加100%沸石为对照组 (F) ,探究了基质的填充方式对人工湿地系统中温室气体排放的影响。结果表明,与铁碳填充在表层的湿地组1 (T2F8、T4F6、T6F4) 相比,铁碳填充在底层的湿地组2 (F8T2、F6T4、F4T6) 均显著实现了人工湿地中CH4、N2O的减排 (P<0.05) ;同时,铁碳-沸石体积比对CH4、N2O减排效果影响显著,且铁碳占比越低CH4和N2O排放越少 (P<0.05) ;典型周期中曝气段出现CH4和N2O排放峰值,湿地F8T2的排放峰值均显著低于其他湿地 (P<0.05) ,其综合GWP最大减排值达到75.82%。铁碳填充在底层及铁碳-沸石体积比为2:8铁碳-沸石人工湿地 (F8T2) 的综合GWP最低,温室气体的减排效果最好。本研究结果可为人工湿地温室气体减排的实践提供参考。
  • 氮氧化物(NOx)是造成空气污染的主要污染物之一。在脱除NOx的应用研究中,目前研究较多的方法是选择性催化还原NOx(SCR),如以NH3为还原剂的方法(NH3-SCR)。但自20世纪90年代,IWAMOTO[1]和HELD等[2]发现,富氧条件下,Cu-ZSM-5催化剂可利用烃类物质选择性催化还原NO,烃类的SCR还原NO受到广泛关注。已有研究对不同类型的催化剂对C2~C3的碳氢燃料的SCR脱硝特性进行了深入的探讨,在一定条件下取得了丰富的结果[36]

    与其他烃类相比,作为天然气主要成分的甲烷储量丰富,价格低廉,远比其他烃类容易获得,因此,甲烷的选择性催化脱硝(CH4-SCR)具有显著的工程应用优势。CH4的碳氢键能较高,CH4的活化非常困难,在有O2条件下,易发生燃烧反应[7]。因此,对C2~C3烃具有催化活性的催化剂,对于CH4-SCR的反应却活性很低[8]。目前,一些研究表明Co、In、Pd、Ga等离子具有一定的CH4-SCR催化活性[922]。但是由表1可知,使用Co、In、Pd等作为活性金属的CH4-SCR催化效率较低。虽然COSTILLA等[13]使用离子交换法制得Pd-mordenite催化剂可在600 ℃达到90%脱硝效率,但是N2选择性较差,并且在有5%H2O的条件下,脱硝效率不超过60%。而GIL等[14]发现,经脱羟基处理后的镁碱沸石分子筛负载Co、In后(InCoFER),在0.25%H2O的条件下,450 ℃时达到97.5%的NO转化率,然而实验中加入的水蒸气的量过少,难以准确地评估InCoFER催化剂的抗水性能。由表1可知,镓作为活性金属,具有很高的甲烷催化活性。但是研究发现,通过负载、溶剂、喷雾热解、共沉淀等方法制成的Ga2O3-Al2O3均受水蒸气影响较大,仅加入少量的水蒸汽,便会导致催化剂效率下降至30%[1822]。MIYAHARA等[19]研究发现,利用溶剂热法制备γ-Ga2O3-Al2O3的催化剂在2.5%H2O条件下,550 ℃仍具有50%的CH4催化NO活性;但在5%H2O条件下,溶剂法制备得到的γ-Ga2O3-Al2O3在500 ℃催化效率不足20%[20]。因此,选择使用镓基催化剂仍存在抗水差的问题。

    表 1  甲烷选择还原NO催化剂
    Table 1.  Catalysts for selective catalytic reduction of NO with methane
    催化剂反应工况NO转化率/%温度/℃参考文献
    Co-ZSM-50.2%NO+0.2%CH4+2%O250500[9]
    Co-ZSM-50.082%NO+0.07%CH4+2.5%O250400[10]
    Co-ZSM-50.5%NO+0.2%CH4+3%O270400[11]
    Co, H-mordenite0.4%NO+0.4%CH4+2%O260550[12]
    Pd-mordenite0.101%NO+0.33%CH4+4.1%O290600[13]
    InCoFER0.1%NO+0.2%CH4+4%O2+0.25%H2O97.5450[14]
    Pd-MOR0.1%NO+0.1%CH4+7%O225500[15]
    Ce/Pd-MOR0.1%NO+0.1%CH4+7%O235500[15]
    Ga-H-ZSM-50.161%NO+0.1%CH4+2.5%O234500[16]
    Ga/H-ZSM-50.1%NO+0.1%CH4+10%O290500[17]
    Ga2O3/Al2O30.1%NO+0.1%CH4+6.7%O270550[18]
    γ-Ga2O3-Al2O3(ST)0.1%NO+0.1%CH4+6.7%O290550[19-20]
    γ-Ga2O3-Al2O3(SP)0.1%NO+0.2%CH4+6.7%O270550[21]
    γ-Ga2O3-Al2O3(CP)0.1%NO+0.1%CH4+6.7%O285550[22]
     | Show Table
    DownLoad: CSV

    已有研究表明,金属铁在HC还原NO的反应中具有良好的抗水抗硫特性[23]。负载了Fe的堇青石催化剂可在600 ℃达到97%的NO还原效率,通入2.1%水蒸气,仍保持60%以上的催化效率[24]。以柱撑黏土为载体负载铁离子的催化剂Fe/Ti-PILC[25]和Fe-PILC[26],在350 ℃可达到95%以上的脱硝效率,同时在10%水蒸气和0.2%的SO2下,400 ℃仍保持80%的催化效率。研究发现,采用Fe修饰的Fe-Ag/Al2O3/CM催化剂,可在500 ℃达到超过90%的脱硝效率,分别通入8%水蒸气和0.02%的SO2,脱硝效率基本无变化,有效地提高了Ag/Al2O3/CM 催化剂抵抗烟气中的SO2和H2O的能力[27]。为改善Ga2O3-Al2O3催化活性,并提高其抗水能力,本研究采用Fe对镓基催化剂进行修饰,制备Fe/Ga2O3-Al2O3催化剂,对其CH4-SCR反应特性进行实验研究,并通过XRD、N2吸附脱附、XPS、H2-TPR、Py-IR等技术手段对催化剂的物理化学性质进行表征。

    称取一定量的Ga(NO3)3·xH2O、Al(NO3)3·9H2O和Fe(NO3)3·9H2O,混合溶解在100 mL的去离子水中,得到盐溶液。根据研究[22],固定Ga与Al物质的量的比例为3∶7。另取5倍沉淀当量的氨水,溶入200 mL去离子水中,得到沉淀剂溶液。在室温条件下搅拌,往沉淀剂溶液中缓慢滴加金属盐溶液,在室温条件下,剧烈搅拌1 h。从溶液中离心得到前驱体,依次使用去离子水和无水乙醇各洗涤3次,在干燥箱中80 ℃条件下干燥12 h,然后在马弗炉内700 ℃、空气气氛条件下煅烧2 h,自然冷却到室温,得到xFe/Ga2O3-Al2O3催化剂(其中x为Fe所占金属离子物质的量比)。

    在程序控温固定床石英管微反应器上进行xFe/Ga2O3-Al2O3催化CH4选择性还原NO的测试,石英管内径为8 mm。催化剂压片、粉碎、过筛,至24~50目。将0.5 g催化剂放置于石英管固定床内。配气采用模拟烟气环境,模拟烟气组成为0.1%NO、0.2%CH4、1%O2、0.02%SO2、5%H2O,气体总流量为200 mL·min−1,其余气体由N2配平,反应的体积空速GHSV为16 000 h−1。实验开始之前,首先在N2氛围、300 ℃条件下对催化剂样品进行30 min的预处理,去除催化剂样品表面吸附的水蒸气和其他气体。待反应器与样品冷却至室温后开始进行CH4-SCR反应实验,温度为200~600 ℃,各个温度稳定20 min后记录数据,反应器升温速率为5 ℃·min−1。反应后的NO、NO2、NOx通过烟气分析仪在线检测,CH4由气相色谱仪(GC-4000A)KB-Al2O3/Na2SO4毛细管柱氢火焰电离检测器(FID)检测,温度稳定后进行采样,每5 min采样1次。

    NO转化率、CH4转化率、N2选择性计算方法见式(1)~式(3)。

    RNO=cNOicNOocNOi×100% (1)
    RCH4=cCH4icCH4ocCH4i×100% (2)
    SN2=cNOicNOocNO2o2cN2OocNOicNOo×100% (3)

    式中:RNO为NO转化率;RCH4为CH4转化率;SN2为N2选择性;cNOi为进口NO浓度;cNOo为出口NO浓度;cCH4i为进口CH4浓度; cCH4o为出口CH4浓度;cNO2o为出口NO2浓度;cN2Oo为出口N2O浓度。

    催化剂的基础物理化学性质分别采用XRD、N2吸附-脱附、XPS、UV-vis、H2-TPR、Py-FTIR等进行表征。

    使用18 kW转靶X射线衍射仪(D/max-2550VB+)进行催化剂物相表征,采用Cu Kα作为辐射源,5 °~80 °测试,扫描速率2 (°)·min−1,操作电压为40 kV,电流为30 mA。

    使用全自动比表面积与孔隙度分析仪(ASAP 2460)进行介孔全分析测试,利用BET方法计算催化剂的比表面积,BJH方法计算催化剂脱附孔容、平均孔径以及孔径分布。

    使用Thermo Fisher Scientific公司的ESCALAB 250 XI型号仪器测定催化剂的表面元素及其化学状态。

    使用SHIMADZU公司的紫外可见近红外光谱仪(UV 3600)测试催化剂的吸收光谱,检测波长为200~800 nm。

    H2-TPR在自组装的程序升温装置测试,在立式石英管中装填0.4 g催化剂,使用程序升温炉加热。实验前,300 ℃ N2氛围预处理30 min,冷却至室温,通入5%H2/95%N2的混合气进行催化剂的还原特性测试,升温速率5 ℃·min−1,尾气H2含量通过气相色谱仪热导检测器(TCD)测试,每5 min采样分析。

    使用FT-IR Frontier型吡啶红外光谱仪(PE)测定催化剂表面的酸性位(Lewis酸和Brønsted)及含量。保持10−3 Pa的真空度,样品500 ℃预处理1 h。室温吸附吡啶,分别在40、150和300 ℃下进行测试。

    图1(a)可知,随着反应温度的增加,Ga2O3-Al2O3催化剂的CH4-SCR反应的NO转化率增大,在550 ℃时达到最大值81%。当反应温度继续升高后,NO转化率有所减小,这是因为高温促进了甲烷的燃烧反应[19],使得甲烷参与选择性还原NO的反应减弱。经铁修饰后的xFe/Ga2O3-Al2O3催化剂在350~500 ℃,CH4-SCR反应的NO转化率均高于Ga2O3-Al2O3催化剂,在500 ℃时NO转化率约为75%。反应温度超过500 ℃后,NO转化率有所下降,但仍保持在65%左右。随着铁含量的增加,NO转化率先增大后减小,如5Fe/Ga2O3-Al2O3的NO转化率高于2Fe/Ga2O3-Al2O3,然而当铁进一步增加后,如10Fe/Ga2O3-Al2O3,NO转化率反而降低。

    图 1  催化剂的NO转化率、CH4转化率、N2选择性
    Figure 1.  NO conversion to N2, CH4 conversion, N2 selectivity of the catalysts

    图1(b)图1(c)给出了甲烷转化率与N2选择性的结果,随着反应温度的增加,CH4转化率增大。在600 ℃以后,CH4的转化率都达到100%,且xFe/Ga2O3-Al2O3催化剂的CH4转化率都高于Ga2O3-Al2O3催化剂。xFe/Ga2O3-Al2O3催化剂的N2选择性明显高于Ga2O3-Al2O3催化剂,N2选择性随着Fe的加入量得到提高,在450 ℃以后能保证100%的N2选择性。这说明Fe物种的引入,促进甲烷活化与NO反应,并抑制了N2O和NO2的形成,从而提高了N2选择性[28-29]

    化石燃料燃烧产生的实际烟气存在一定量的水蒸气与SO2,因此,须考虑水蒸气和SO2对HC-SCR反应的影响。水蒸气与SO2会大大降低Cu-ZSM-5分子筛的催化活性,并且导致结构破坏[30]。前期研究表明,金属铁/氧化铁[31-32]以及铁基催化剂[26]在使用烷烃催化还原NO时具有良好的抗水硫特性,用铁修饰银基催化剂改善了原有银基催化剂的抗水硫特性[27]。因此,对xFe/Ga2O3-Al2O3的抗水抗硫特性也需要进行评估。在500 ℃分别进行水蒸气和SO2氛围下脱硝测试,实验结果如图2所示。

    图 2  500 ℃时水蒸气和SO2分别对Ga2O3-Al2O3和5Fe/Ga2O3-Al2O3催化剂活性的影响
    Figure 2.  Influences of water vapor and SO2 on NO conversion of Ga2O3-Al2O3 and 5Fe/Ga2O3-Al2O3 at 500 ℃

    图2(a)可知,当反应气体中通入5%的水蒸气后,Ga2O3-Al2O3催化剂的NO转化率出现大幅度下降,降低了20%。这是由于水蒸气与NO或CH4在催化剂同一位置产生竞争吸附,从而影响了NO还原反应的活性位点,不利于NO的吸附物种的形成,也不利于CH4的吸附与活化[19]。当停止水蒸气的加入时,NO转化率即恢复到之前水平,说明水蒸气导致催化剂中毒是可逆的。当用铁进行催化剂修饰后,如5Fe/Ga2O3-Al2O3,在反应气体中通入5%的水蒸气后,NO转化率仅下降10%,仍能保持在60%以上的NO转化效率。切断H2O后,催化剂活性迅速恢复,说明铁的引入提高了催化剂抗水性能。

    图2(b)为引入0.02%SO2前、后Ga2O3-Al2O3与5Fe/Ga2O3-Al2O3的催化效果变化。可以看出,Ga2O3-Al2O3受SO2的抑制较为明显,而5Fe/Ga2O3-Al2O3受SO2的影响较小,在500 ℃引入0.02%SO2,仍能保持70%左右的效率;在切断SO2后,脱硝效率与引入SO2前相比率有略微的下降(<2%)。这说明Fe的引入能够提高了催化剂的抗硫能力。

    图3所示,所有样品的衍射峰都非常宽,表明结晶度低,这种较低结晶度是大多数亚稳结构氧化铝的常见特征,同时也是纯的γ-Ga2O3多晶型的共同特征[33]。同时催化剂XRD谱图所示的宽度与低结晶度和高表面积有关[34]。催化剂XRD图谱与γ-Al2O3 (JCPDS#10-425)和γ-Ga2O3 (JCPDS#20-426)标准卡片进行比较,由图3可知,γ-Al2O3d(400)晶面、d(440)晶面和d(311)晶面对应角度都向低角度偏移。Ga离子的半径为0.062 nm,Al离子对应的半径为0.051 nm,当Ga3+进入氧化铝的晶格中,取代Al3+位置,会使晶胞增大,导致γ-Al2O3特征峰向低角度偏移,说明催化剂均形成了尖晶石结构固溶体γ-Ga2O3-Al2O3[34],这是CH4催化还原NO的重要结构[35]。而加入Fe后,在XRD谱图中并没有观测到Fe2O3或其他形式的铁物质特征衍射峰,这说明铁物种可能高度分散,以无定形态存在,或者进入晶胞形成固溶体。引入过量Fe后,XRD图谱中γ-Ga2O3-Al2O3特征峰强度下降,可能是Fe在催化剂表面发生了团聚,从而影响了γ-Ga2O3-Al2O3结构,这可能是10Fe/Ga2O3-Al2O3的NO转化率下降的原因。

    图 3  催化剂的XRD谱图
    Figure 3.  XRD patterns of the catalysts

    表2可知,Ga2O3-Al2O3的比表面积、孔容和孔径分别为221 m2·g−1、0.582 cm3·g−1、8.2 nm。引入Fe后,2Fe/Ga2O3-Al2O3的比表面积基本无变化,孔容增加至0.643 cm3·g−1,孔径达到9.5 nm。进一步增加铁含量后,5Fe/Ga2O3-Al2O3的比表面积、孔容和孔径分别为213 m2·g−1、0.580 cm3·g−1、9.4 nm。当引入铁含量增加至10%,10Fe/Ga2O3-Al2O3的比表面积、孔容和孔径分别为217 m2·g−1、0.626 cm3·g−1、10.0 nm。说明共沉淀法引入Fe对催化剂比表面积影响小,但可以增大催化剂的孔径,而大孔径有利于降低水蒸气对催化活性的影响。

    表 2  不同催化剂的织构特性
    Table 2.  Textural properties of different catalysts
    催化剂比表面积/(m2·g−1)孔容/(cm3·g−1)孔径/nm
    Ga2O3-Al2O32210.5828.2
    2Fe/Ga2O3-Al2O32210.6439.5
    5Fe/Ga2O3-Al2O32130.5809.4
    10Fe/Ga2O3-Al2O32170.62610.0
     | Show Table
    DownLoad: CSV

    图4(a)为催化的N2吸附脱附脱附等温曲线,根据2015年IUPAC[36]更新分类可知,xFe/Ga2O3-Al2O3催化剂为Ⅳ(a)型,为介孔类吸附剂材料。在一定的相对压力下,吸附分支与脱附分支发生分离,形成明显的滞回环。合成的样品具有典型的介孔且具有较大孔径。在较低的相对压力区域,曲线向上微微凸起,主要是单分子层吸附作用,当压力足够大时,吸附质发生毛细凝结,使得吸附量急剧增加。随着相对压力进一步增加,吸附曲线趋于平稳,当p/p0接近1时,曲线继续上升,催化剂皆呈现H3型回滞环[37]。对于Ga2O3-Al2O3,在p/p0接近1时,等温吸附脱附曲线的滞后环出现平台,说明吸附已经达到饱和。由图4(a)可知,共沉淀方法引入铁物种,并没有影响到原有的孔隙结构。

    图 4  催化剂的氮气吸附脱附等温线和孔径分布
    Figure 4.  N2 adsorption/desorption isotherms and BJH pore size distribution of the catalysts

    图4(b)可知,Fe的加入使得孔径增大,孔径分布朝更宽的区域分布。这说明Fe可以使催化剂表面孔隙结构变得疏松,从而增加了孔容与孔径。MASUDA等[22]研究发现,小孔径的Ga2O3-Al2O3催化剂在反应中更容易受到水蒸气的影响,而大孔径的催化剂的性能受水蒸气影响更小。引入铁物种后,催化剂的结构特性受影响较小,同时还增大了催化剂的孔径,这可能是其具有较好的抗水特性的原因。

    图5(a)为Ga2p的谱图,在1 118 eV和1 145 eV处附近,分别出现2个特征峰,峰间距为27 eV,分别对应于Ga2p3/2和Ga2p1/2自旋轨道,为Ga3+,在1 118.7 eV处,Ga物种对应于四面体Ga物种[38]。而在镓铝固溶体结构中,Ga3+离子会优先占据Al3+的四面体结构,处于四面体位置Ga3+具有更高的甲烷催化还原活性[39]。引入铁后,四面体位置Ga3+仍占主导地位。但引入过多铁后,10Fe/Ga2O3-Al2O3催化剂Ga2p谱图成不对称分布,说明Ga3+存在其他结构,因此,引入过量铁会影响Ga3+在Al3+的四面体位置分布,影响甲烷催化还原活性,这与XRD的分析结论相一致。

    图 5  xFe/Ga2O3-Al2O3的XPS谱图
    Figure 5.  XPS spectra of xFe/Ga2O3-Al2O3

    图5(b)为Fe2p谱图,由Fe2p1/2峰和Fe2p3/2及其相应卫星峰组成,为+3价Fe特征峰[40]。通过分峰处理,Fe2p3/2可由位于711.0 eV附近的Fe3+A和713.0 eV左右的Fe3+B共同组成,前者可对应游离态Fe3+物种,后者对应Fe2O3物种[41-42]。ZHANG等[43]研究发现,富氧条件下Fe2O3颗粒物种的存在促进甲烷参与完全氧化,导致了CH4选择性还原NO的反应减弱。由图5(b)可知,引入铁后,2Fe/Ga2O3-Al2O3催化剂出现Fe3+AFe3+B 2种铁物种。提高引入铁量后,5Fe/Ga2O3-Al2O3催化剂主要以游离态Fe3+A存在。继续增加铁量,10Fe/Ga2O3-Al2O3催化剂Fe3+B比例上升。图5(b)中显示5Fe/Ga2O3-Al2O3催化剂具有高含量游离态Fe3+与低含量Fe2O3颗粒,这可能与其具有较好的活性有关,也与图1(a)图1(b)中,10Fe/Ga2O3-Al2O3比5Fe/Ga2O3-Al2O3具有更高的CH4转化率的同时,却具有更低的NO转化率的实验现象相一致。

    O物种对催化剂的活性具有重要的影响,因此,须对O1s进行分峰研究,探讨表面氧物种的种类与含量。图5(c)是催化剂的O1s XPS图谱,通过曲线拟合分析,可分成3个峰型。最低结合能峰O(529.3~529.7 eV)为晶格氧的能谱峰,结合能最高峰O (>533.0 eV)属于羟基与吸附水组成表面氧能谱峰,位于中间的O(531.5~531.8 eV)可归于催化剂表面吸附和弱结合氧物种[44-45]。在催化反应中,表面弱结合氧物种O具有高移动性,含量越高,催化活性越高[46]。由表3可知,5Fe/Ga2O3-Al2O3的O含量高,这与其具有高催化活性有关系。

    表 3  xFe/Ga2O3-Al2O3的表面组成(原子分数)
    Table 3.  Surface composition of xFe/Ga2O3-Al2O3 (atomic fraction)
    %
    催化剂GaFeOOO
    2Fe/Ga2O3-Al2O3 14.66 1.83 7.46 18.47 33.26
    5Fe/Ga2O3-Al2O3 15.95 2.19 10.44 23.74 25.47
    10Fe/Ga2O3-Al2O3 13.03 3.71 6.85 18.51 36.35
     | Show Table
    DownLoad: CSV

    催化剂的化学组成与配位结构可以使用UV-vis光谱进行分析。Ga2O3是一种透明的宽禁带半导体材料,吸收波长<250 nm[47]。根据LI等[48]的研究,将铁的UV-vis吸收光谱分为3个峰,将300 nm以下归于游离态Fe3+,将300~400 nm的峰归属FexOy团聚物种,将400 nm以上的峰归属Fe2O3颗粒。对图6进行分峰处理,2Fe/Ga2O3-Al2O3中游离态Fe3+、FexOy团聚物、Fe2O3颗粒均有分布,且以游离态Fe3+为主要存在形式。进一步增加铁的含量,5Fe/Ga2O3-Al2O3催化剂中游离态Fe3+、FexOy团聚物种与Fe2O3颗粒含量有所增加,且以游离态Fe3+存在;继续增加铁,10Fe/Ga2O3-Al2O3催化剂显示具有更高的Fe2O3含量。研究认为,游离态Fe3+低温能促进甲烷活化成HCHO[43],而HCHO能参与NO还原反应[49],促进了NO转化,而Fe2O3颗粒会催化CH4的完全氧化[50]。因此,5Fe/Ga2O3-Al2O3的催化活性高可能与高含量游离态Fe3+有关,这与XPS中Fe2p的分析结果一致。

    图 6  催化剂的UV-vis谱图
    Figure 6.  UV-vis spectra of the catalysts

    催化剂还原能力是选择性催化还原的重要参数,通过H2-TPR研究催化剂的还原性能。实验结果如图7所示,Ga2O3-Al2O3仅在550 ℃附近出现了一个较宽还原峰,这归属于Ga3+→Ga+还原[51-52]。引入Fe后,xFe/Ga2O3-Al2O3在350 ℃和500 ℃附近出现2个新的还原峰,这说明引入铁后,增强了催化剂在中高温时还原能力,从而增强了中高温时的催化活性。根据研究,Fe催化剂的还原分为2步,将350 ℃附近还原峰归属于Fe3+、FexOy、Fe2O3中的Fe3+→Fe2+,500 ℃附近还原峰归属于Fe2+→Fe0还原。通过比较起始还原温度,发现5Fe/Ga2O3-Al2O3的还原峰与2Fe/Ga2O3-Al2O3和10Fe/Ga2O3-Al2O3相比,温度更低,因此,具有更高的氧化能力和更好的氧移动性[46],与XPS中O1s分析一致,这可能是5Fe/Ga2O3-Al2O3具有更高催化反应活性的原因。

    图 7  催化剂的H2-TPR谱图
    Figure 7.  H2-TPR profiles of the catalysts

    催化剂表面酸性中心一般采取吡啶吸附红外光谱进行分析。吡啶分子可被吸附在催化剂表面,利用在1 640~1 440 cm−1光谱上的差异,可以分析得到Lewis酸部位和Brønsted酸部位。图8为催化剂在室温下吸附饱和后,在40 ℃和300 ℃抽真空后的红外图谱。DATKA等[53]研究表明,波数1 440~1 460 cm−1和1 600~1 635 cm−1为L酸吸收峰,波数在1 535~1 550 cm−1为Brønsted酸吸收峰。BARZETTI等[54]研究报道,在1 450 cm−1和1 590~1 620 cm−1的图谱对应Lewis酸,1 490 cm−1 和1 576 cm−1处吸收峰对应于Brønsted酸和Lewis酸。因此,1 445、1 576和1 600 cm−1处对应于Lewis酸,1 490 cm−1处出现的是Brønsted酸和Lewis酸共同峰。

    图 8  催化剂吡啶红外光谱谱图
    Figure 8.  Py-FTIR spectra of the catalysts

    在1 450 cm−1附近形成的L酸中心上出现强吸收峰,说明4组样品主要表现出Lewis酸性特征,催化剂含有少量的Brønsted酸性位,这可能是催化剂表面形成表面羟基,从而形成了B酸性位[55],B酸能够促进NO的氧化,形成重要反应中间体[56]。分别根据峰面积与对应消光系数计算酸量,结果见表4。与Ga2O3-Al2O3相比,xFe/Ga2O3-Al2O3催化剂样品在40 ℃具有更高的Lewis酸酸量,增加铁的引入量,L酸酸量增加,说明铁的引入的确可以促进Lewis的酸量生成。KANTCHEVA等[57]研究发现,CH4可以被Lewis酸吸附活化,并形成能够催化还原的中间体。因此,引入Fe后,催化剂样品会具有更高的甲烷转化率,这与图1(b)中甲烷转化率随引入铁量增加而增加的实验现象相一致。

    表 4  催化剂的B酸和L酸含量
    Table 4.  Brønsted and Lewis acid content of catalysts
    μmol·g−1
    催化剂40 ℃170 ℃300 ℃
    BLBLBL
    Ga2O3-Al2O33.88608.852.14374.830181.66
    2Fe/Ga2O3-Al2O32.43813.511.18250.310162.40
    5Fe/Ga2O3-Al2O34.15835.592.23298.280100.71
    10Fe/Ga2O3-Al2O33.48976.561.28356.350172.97
     | Show Table
    DownLoad: CSV

    1)采用共沉淀法制备了xFe/Ga2O3-Al2O3催化剂,研究了在富氧条件下的SCR-CH4脱硝特性。经铁修饰后的5Fe/Ga2O3-Al2O3比Ga2O3-Al2O3具有更高的催化活性和更高的N2选择性,在500 ℃、富氧条件下,达到76%的NO转化率和100%的N2选择性。且具有较好的抗烟气中的H2O和SO2的能力。

    2)催化剂表征结果显示,加入铁后,引入反应活性物质游离态Fe3+,从而促进了甲烷活化。而当引入过量的Fe,催化剂表面产生大量Fe2O3颗粒物,从而影响了CH4还原NO反应。共沉淀方法引入铁物种,在不影响原有孔隙结构的同时,提高了催化剂表面的Lewis酸量和氧化还原性能。因此,Fe修饰Ga2O3-Al2O3是提高Ga2O3-Al2O3催化剂的SCR-CH4脱硝性能的有效方法。

  • 图 1  间歇曝气人工湿地装置

    Figure 1.  Schematic diagram of intermittent aeration constructed wetland

    图 2  典型周期内不同人工湿地CH4瞬时排放通量

    Figure 2.  Transient CH4 emission fluxes from different constructed wetlands in a typical cycle

    图 3  典型周期内不同人工湿地溶解态CH4质量浓度的变化

    Figure 3.  Changes in CH4 fluxes and dissolved CH4 content in different constructed wetlands during the typical period

    图 4  不同周期内各人工湿地 中Eh和DO的变化

    Figure 4.  Changes in Eh and DO in each artificial wetland in different cycles

    图 5  典型周期内不同人工湿地N2O排放通量和溶解态N2O浓度的变化

    Figure 5.  Changes in N2O fluxes and dissolved N2O content in different constructed wetlands during the typical period

    表 1  不同湿地组各月份的CH4平均排放通量

    Table 1.  Average CH4 emission fluxes of constructed wetlands in different treatments by month mg·(m2·h)−1

    湿地组别填充方式5月6月7月月平均值
    1T2F80.362±0.0280.298±0.0310.277±0.0420.31±0.03
    1T4F60.647±0.0150.454±0.0280.203±0.0410.44±0.03
    1T6F40.917±0.0150.873±0.0240.570±0.0180.79±0.02
    2F8T20.154±0.0140.257±0.0210.251±0.0350.22±0.02
    2F6T40.242±0.1160.366±0.0250.181±0.0130.26±0.05
    2F4T60.613±0.0210.537±0.0510.396±0.0450.52±0.04
    对照组F0.407±0.0180.260±0.0240.320±0.0160.33±0.02
    湿地组别填充方式5月6月7月月平均值
    1T2F80.362±0.0280.298±0.0310.277±0.0420.31±0.03
    1T4F60.647±0.0150.454±0.0280.203±0.0410.44±0.03
    1T6F40.917±0.0150.873±0.0240.570±0.0180.79±0.02
    2F8T20.154±0.0140.257±0.0210.251±0.0350.22±0.02
    2F6T40.242±0.1160.366±0.0250.181±0.0130.26±0.05
    2F4T60.613±0.0210.537±0.0510.396±0.0450.52±0.04
    对照组F0.407±0.0180.260±0.0240.320±0.0160.33±0.02
    下载: 导出CSV

    表 2  不同湿地组各月份的NO2平均排放通量

    Table 2.  Average NO2 emission fluxes of artificial wetlands in different treatments for each month μg·(m2·h)−1

    湿地组别填充方式5月6月7月月平均值
    1T2F8467.26±66.43216.95±104.5264.67±126.3316.29±99.08
    1T4F673.41±13.2226.10±53.2154.18±74.2367.90±46.87
    1T6F4931.50±65.7293.18±53.2365.01±95.2529.90±71.37
    2F8T2215.69±105187.03±32.498.08±14.6166.93±50.67
    2F6T4412.80±65.4133.12±33.4121.67±27.3222.53±42.03
    2F4T6898.87±47.3265.36±125.4355.37±153.2506.53±108.63
    对照组F1047.48±68.2508.14±107.9398.91±89.5651.51±88.53
    湿地组别填充方式5月6月7月月平均值
    1T2F8467.26±66.43216.95±104.5264.67±126.3316.29±99.08
    1T4F673.41±13.2226.10±53.2154.18±74.2367.90±46.87
    1T6F4931.50±65.7293.18±53.2365.01±95.2529.90±71.37
    2F8T2215.69±105187.03±32.498.08±14.6166.93±50.67
    2F6T4412.80±65.4133.12±33.4121.67±27.3222.53±42.03
    2F4T6898.87±47.3265.36±125.4355.37±153.2506.53±108.63
    对照组F1047.48±68.2508.14±107.9398.91±89.5651.51±88.53
    下载: 导出CSV

    表 3  典型周期内不同湿地组 累计排放量

    Table 3.  Cumulative NO2 emissions from different wetland groups in a typical cycle μg·m−2

    湿地组别填充方式NO2累计排放量
    1T2F857.70±5.38
    1T4F659.89±7.55
    1T6F467.39±12.17
    2F8T232.45±2.71
    2F6T440.22±3.69
    2F4T638.85±4.31
    对照组F100.04±18.84
    湿地组别填充方式NO2累计排放量
    1T2F857.70±5.38
    1T4F659.89±7.55
    1T6F467.39±12.17
    2F8T232.45±2.71
    2F6T440.22±3.69
    2F4T638.85±4.31
    对照组F100.04±18.84
    下载: 导出CSV

    表 4  典型周期内人工湿地CH4及N2O的排放量及综合GWP

    Table 4.  CH4 and N2O emissions and integrated GWP in the typical cycle

    湿地组名称填充方式CH4/(mg·m−2)GWP-CH4/(g·m−2)N2O/(mg·m−2)GWP-N2O/(g·m−2)GWP (CH4+N2O) /(g·m−2)
    1T2F8155.44±0.76d5.28±0.0399.05±3.27d29.52±0.0934.80±2.71
    2F8T2101.95±0.53f3.47±0.0245.21±1.35f13.47±0.0416.94±1.45f
    1T4F6164.73±0.87d5.60±0.03150.88±3.68c44.96±0.1150.56±3.04c
    2F6T4150.06±0.85ed5.10±0.0367.11±2.93e20.00±0.0825.10±2.14ed
    1T6F4440.05±0.97b14.96±0.04188.81±6.37b55.87±0.1971.23±2.46b
    2F4T6271.25±0.75c9.22±0.0271.20±4.83e21.22±0.1430.44±2.95d
    对照F559.41±1.09a19.02±0.04213.66±7.21a63.67±0.2182.69±3.17a
      注:各种温室气体的GWP以CO2当量 (CO2−eq) 计。
    湿地组名称填充方式CH4/(mg·m−2)GWP-CH4/(g·m−2)N2O/(mg·m−2)GWP-N2O/(g·m−2)GWP (CH4+N2O) /(g·m−2)
    1T2F8155.44±0.76d5.28±0.0399.05±3.27d29.52±0.0934.80±2.71
    2F8T2101.95±0.53f3.47±0.0245.21±1.35f13.47±0.0416.94±1.45f
    1T4F6164.73±0.87d5.60±0.03150.88±3.68c44.96±0.1150.56±3.04c
    2F6T4150.06±0.85ed5.10±0.0367.11±2.93e20.00±0.0825.10±2.14ed
    1T6F4440.05±0.97b14.96±0.04188.81±6.37b55.87±0.1971.23±2.46b
    2F4T6271.25±0.75c9.22±0.0271.20±4.83e21.22±0.1430.44±2.95d
    对照F559.41±1.09a19.02±0.04213.66±7.21a63.67±0.2182.69±3.17a
      注:各种温室气体的GWP以CO2当量 (CO2−eq) 计。
    下载: 导出CSV
  • [1] 赵仲婧, 郝庆菊, 涂婷婷, 等. 铁碳微电解填料对人工湿地温室气体排放的影响[J]. 环境科学, 2021, 42(7): 3482-3493. doi: 10.13227/j.hjkx.202011248
    [2] HUANG G H, LI X Z, HU Y M, et al. Methane (CH4) emission from a natural wetland of northern China[J]. Journal of Environmental Science and Health, Part A. Toxic/Hazardous Substances & Environmental Engineering, 2005, 40(6/7): 1227-1238.
    [3] MALTAIS-LANDRY G, MARANGER R, BRISSON J, et al. Greenhouse gas production and efficiency of planted and artificially aerated constructed wetlands, Environmental Pollution, 2009, 157(3): 748-754.
    [4] 宋长友. 不同基质人工湿地对氨氮及硝酸盐氮净化效果的研究[J]. 山东化工, 2022, 51(2): 201-203. doi: 10.3969/j.issn.1008-021X.2022.02.065
    [5] 孙鹤洲, 刘骅, 田甜, 等. 人工湿地基质处理效果分析及发展趋势研究[J]. 绿色科技, 2022, 24(2): 156-158. doi: 10.3969/j.issn.1674-9944.2022.02.039
    [6] SHEN Y H, ZHUANG L L, ZHANG J, et al. A study of ferric-carbon micro-electrolysis process to enhance nitrogen and phosphorus removal efficiency in subsurface flow constructed wetlands[J]. Chemical Engineering Journal, 2019, 359: 706-712. doi: 10.1016/j.cej.2018.11.152
    [7] WANG K, LIU S, ZHANG Q, et al. Pharmaceutical wastewater treatment by internal micro-electrolysis-coagulation, biological treatment and activated carbon adsorption[J]. Environmental Technology, 2009, 30(13): 1469-1474. doi: 10.1080/09593330903229164
    [8] ZHOU X, GAO L, ZHANG H, et al. Determination of the optimal aeration for nitrogen removal in biochar-amended aerated vertical flow constructed wetlands[J]. Bioresource Technology, 2018, 261: 461-464. doi: 10.1016/j.biortech.2018.04.028
    [9] HAO Q J, JIANG C S, CHAI X S, et al. Drainage, no-tillage and crop rotation decreases annual cumulative emissions of methane and nitrous oxide from a rice field in Southwest China[J]. Agriculture, Ecosystems&Environment, 2016, 233: 270-281.
    [10] 王宁, 黄磊, 罗星, 等. 生物炭添加对曝气人工湿地脱氮及氧化亚氮释放的影响[J]. 环境科学, 2018, 39(10): 4505-4511. doi: 10.13227/j.hjkx.201801302
    [11] IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change). Special report on emissions scenarios, a special report of Working Group III of the intergovernmental panel on climate change[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2013.
    [12] 任延刚. A/A/O工艺处理城市污水过程中温室气体的释放研究[D]. 济南: 山东大学, 2013.
    [13] ERMOSHIN V A, ENGEL V. Construction of a potential energy surface for molecular dynamics studies of methane adsorbed in zeolites[J]. The Journal of Physical Chemistry A, 1999, 103(26): 5116-5122. doi: 10.1021/jp9843860
    [14] ZHANG W X, LI X M, YANG Q, et al. Pretreatment of landfill leachate in near-neutral pH condition by persulfate activated Fe-C micro-electrolysis system[J]. Chemosphere, 2019, 216: 749-756. doi: 10.1016/j.chemosphere.2018.10.168
    [15] JIA W L, WANG Q, ZHANG J, et al. Nutrients removal and nitrous oxide emission during simultaneous nitrification, denitrification, and phosphorus removal process: effect of iron[J]. Environmental Science and Pollution Research, 2016, 23(15): 15657-15664. doi: 10.1007/s11356-016-6758-2
    [16] 朱剑锋, 王艳琼, 王红武. 铁氧化物促进微生物直接种间电子传递的机理及其研究现状[J]. 环境化学, 2022, 41(4): 1-13. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2021112501
    [17] WU Y, WANG S, LIANG D, et al. Conductive materials in anaerobic digestion: From mechanism to application[J]. Bioresource Technology, 2019, 298: 122403.
    [18] 邹旭青, 郝庆菊, 赵茂森, 等. 铁矿石和生物炭添加对潜流人工湿地污水处理效果及温室气体排放的影响[J]. 环境工程学报, 2021, 15(2): 588-598. doi: 10.12030/j.cjee.202005025
    [19] 程施艺. 含铁/锰基质人工湿地系统净水效果及温室气体排放研究[D]. 青岛: 山东大学, 2021.
    [20] 杨睿, 袁林江. 氧化亚氮还原酶对生物脱氮过程的好氧阶段中氧化亚氮的消耗和累积的调控机制研究[A]. 中国环境科学学会. 2020中国环境科学学会科学技术年会论文集(第二卷)[C]. 中国环境科学学会: 中国环境科学学会, 2020: 823-831.
    [21] DENG S, LI D, YANG X, et al. Biological denitrification process based on the Fe(0)–carbon micro-electrolysis for simultaneous ammonia and nitrate removal from low organic carbon water under a microaerobic condition[J]. Bioresource Technology, 2016, 219: 677-686. doi: 10.1016/j.biortech.2016.08.014
    [22] 何起利, 梁威, 贺锋, 等. 人工湿地氧化还原特征及其与微生物活性相关性[J]. 华中农业大学学报, 2007, 26(6): 844-849.
    [23] 马宏璞. 锰矿物驱动湿地甲烷消减及甲烷厌氧氧化研究[D]. 重庆: 重庆大学, 2019.
    [24] 闵航, 谭玉龙, 吴伟祥, 等. 一个厌氧甲烷氧化菌菌株的分离、纯化和特征研究[J]. 浙江大学学报(农业与生命科学版), 2002, 28(6): 32-37.
    [25] 张馨文. 尾气增氧人工湿地污染物强化去除机制及其氧化亚氮减排效能研究[D]. 青岛: 山东大学, 2018.
    [26] LIU Y, CHENG X, LUN X X, et al. CH4 emission and conversion from A2O and SBR processes in full-scale wastewater treatment plants[J]. Journal of Environmental Science, 2014, 26(1): 224-230. doi: 10.1016/S1001-0742(13)60401-5
    [27] 郑婧. 铁碳微电解处理高浓度酒精废水研究[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2007.
    [28] CAKIR F Y, STENSTROM M K. Greenhouse gas production: A comparison between aerobic and anaerobic wastewater treatment technology[J]. Proceedings of the Water Environment Federation, 2004, 15: 566-580.
    [29] 刘聪敏. 吸附法浓缩煤层气甲烷研究[D]. 天津: 天津大学, 2010.
    [30] 李秀娟. 反硝化除磷脱氮工艺中N2O的产生及减量化控制[D]. 济南: 山东大学, 2012.
  • 期刊类型引用(2)

    1. 王佳康,冯民权,何秋玫. 铁碳投加量对人工湿地温室气体排放的影响. 环境科学与技术. 2025(03): 169-176 . 百度学术
    2. 康得军,张芳,宋广清,刘勇丽,刘希平,夏训峰. 人工湿地温室气体排放影响因素及相关作用机制研究进展. 环境污染与防治. 2024(10): 1508-1514 . 百度学术

    其他类型引用(0)

  • 加载中
    Created with Highcharts 5.0.7访问量Chart context menu近一年内文章摘要浏览量、全文浏览量、PDF下载量统计信息摘要浏览量全文浏览量PDF下载量2024-062024-072024-082024-092024-102024-112024-122025-012025-022025-032025-042025-050Highcharts.com
    Created with Highcharts 5.0.7Chart context menu访问类别分布DOWNLOAD: 15.0 %DOWNLOAD: 15.0 %HTML全文: 68.4 %HTML全文: 68.4 %摘要: 16.6 %摘要: 16.6 %DOWNLOADHTML全文摘要Highcharts.com
    Created with Highcharts 5.0.7Chart context menu访问地区分布其他: 99.1 %其他: 99.1 %XX: 0.7 %XX: 0.7 %贵阳: 0.1 %贵阳: 0.1 %重庆: 0.1 %重庆: 0.1 %其他XX贵阳重庆Highcharts.com
图( 5) 表( 4)
计量
  • 文章访问数:  3190
  • HTML全文浏览数:  3190
  • PDF下载数:  157
  • 施引文献:  2
出版历程
  • 收稿日期:  2022-06-20
  • 录用日期:  2022-08-09
  • 刊出日期:  2023-02-26
陈若瑜, 郝庆菊, 涂婷婷, 戴仁钰, 胡嘉倩, 江长胜. 基质中铁碳-沸石填充方式对人工湿地温室气体排放的影响[J]. 环境工程学报, 2023, 17(2): 692-700. doi: 10.12030/j.cjee.202206121
引用本文: 陈若瑜, 郝庆菊, 涂婷婷, 戴仁钰, 胡嘉倩, 江长胜. 基质中铁碳-沸石填充方式对人工湿地温室气体排放的影响[J]. 环境工程学报, 2023, 17(2): 692-700. doi: 10.12030/j.cjee.202206121
CHEN Ruoyu, HAO Qingju, TU Tingting, DAI Renyu, HU Jiaqian, JIANG Changsheng. Influence of substrate filling method and volume ratio on greenhouse gases emissions from iron carbon-zeolite constructed wetlands[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2023, 17(2): 692-700. doi: 10.12030/j.cjee.202206121
Citation: CHEN Ruoyu, HAO Qingju, TU Tingting, DAI Renyu, HU Jiaqian, JIANG Changsheng. Influence of substrate filling method and volume ratio on greenhouse gases emissions from iron carbon-zeolite constructed wetlands[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2023, 17(2): 692-700. doi: 10.12030/j.cjee.202206121

基质中铁碳-沸石填充方式对人工湿地温室气体排放的影响

    通讯作者: 江长胜 (1974—) ,男,博士,教授,jiangcs@126.com
    作者简介: 陈若瑜 (2001—) ,女,大学本科,ruoyu0319@outlook.com
  • 1. 西南大学资源环境学院,三峡库区生态环境教育部重点实验室,重庆 400715
  • 2. 西南大学创新创业学院,重庆 400715
基金项目:
重庆市基础研究与前沿探索项目 (cstc2019jcyj-msxmX0425; cstc2018jcyjAX0476) ; 国家自然科学基金面上项目 (41977186); 重庆市大学生创新训练项目 (S202110635181; S202210635297)

摘要: 人工湿地在污水治理中已获得广泛应用,但其温室气体排放通量是自然湿地的 2~10倍,对人工湿地温室气体的减排已是亟待解决的问题。通过在温室构建潜流人工湿地系统装置,均为间歇曝气,设立不同填料的填充配比和填充顺序,分别为:添加20%铁碳+80%沸石 (其中铁碳在上层沸石在下层记为T2F8,铁碳在下层沸石在上层记为F8T2,下同) 、40%铁碳+60%沸石 (记为T4F6和F6T4) 、60%铁碳+40%沸石 (记为T6F4和F4T6) 、以添加100%沸石为对照组 (F) ,探究了基质的填充方式对人工湿地系统中温室气体排放的影响。结果表明,与铁碳填充在表层的湿地组1 (T2F8、T4F6、T6F4) 相比,铁碳填充在底层的湿地组2 (F8T2、F6T4、F4T6) 均显著实现了人工湿地中CH4、N2O的减排 (P<0.05) ;同时,铁碳-沸石体积比对CH4、N2O减排效果影响显著,且铁碳占比越低CH4和N2O排放越少 (P<0.05) ;典型周期中曝气段出现CH4和N2O排放峰值,湿地F8T2的排放峰值均显著低于其他湿地 (P<0.05) ,其综合GWP最大减排值达到75.82%。铁碳填充在底层及铁碳-沸石体积比为2:8铁碳-沸石人工湿地 (F8T2) 的综合GWP最低,温室气体的减排效果最好。本研究结果可为人工湿地温室气体减排的实践提供参考。

English Abstract

  • 人工湿地技术是通过过滤、吸附、沉淀、植物吸收和生物降解等过程,实现对城市生活污水的高效处理,其建设成本和能耗较低,环境美化效果好[1]。人工湿地中所含大量的养分负荷会刺激微生物生长代谢。与天然湿地相比,温室气体CH4[2]、N2O和CO2[3]的排放通量更高,因此,亟需探究如何规模化实现该工艺的温室气体减排。

    人工湿地实现污染物去除的主要部分为基质填料。填料材料通过物理、化学和生物的作用完成对污染物的去除。由于单一基质类型的人工湿地无法同时达到高效脱氮、除碳的目的[4]。组合填料所发挥的协同作用可高效去除污水中的多种污染物质[5],已被越来越多地运用到人工湿地中。然而,在实际运用中,组合填料的种类、填充方式、孔径和含碳量等条件均会影响湿地系统的复氧能力及微生物的代谢活动,从而间接影响系统污染物的去除能力[5]

    SHEN等[6]研究铁碳微电解填料时发现,以铁为阳极、碳为阴极会形成大量微观原电池,可将NO3/NO2直接还原为N2,因此,铁碳含量改变会影响NO3/NO2还原为N2过程的进行,进而影响N2O的排放。 WANG[7]等发现沸石具备良好的吸附功能,具有与普通材料相似的均一孔隙,故其性质与分子筛类物质相似,选择吸附性能优异。该材料可有效吸附系统产生的CH4,当沸石占比增大时,可能更加有利于减少CH4的减排。赵仲婧等[1]发现,采用铁碳和沸石作为基质组合填料的间歇曝气人工湿地系统可明显提高污水处理效率和温室气体减排效果。铁碳微电解材料与沸石的粒径、孔隙度均不相同,因此,当二者间填充顺序不同时,可通过影响溶解氧 (dissolved oxygen,DO) 环境来构成不同微生物群落结构,优化硝化、反硝化过程,以降低温室气体排放量。

    基于此,本研究以铁碳和沸石组合填料为研究对象,通过改变二者的填充顺序和填充配比,探究基质填充方式对人工湿地对污染物去除过程中温室气体减排效果的影响,以期为实现人工湿地技术的减污降碳目标提供参考。

    • 实实验装置位于西南大学某玻璃温室大棚。该装置具备良好的通风性,且自然照射充足。图1 为实验用到的仿真垂直潜流式人工湿地系统,采用 PVC材质制作的筒状容器,其底部直径30 cm,高60 cm,上部边缘设有3 cm的矩形水密封凹槽。中心有3个4 cm宽,60 cm长的 PVC穿孔管,最中间一根用于进水、虹吸排水和收集水样本,两侧2根内部装有和人工湿地系统相同且等高的填料,用于提取湿地基质及微生物。距装置底部5 cm处设置微孔曝气管。

      装置中种植的植物为野生菖蒲 (Acorus calamus L.) ,取自北碚区某水库。菖蒲采回后,先将其根部清洗干净,放入有培养液的装置中,置于光照培养箱中进行驯化培养。培养温度为 (25±2) ℃,光照强度为 (3 000±300) lux,光暗时间比为12 h:12 h,每隔2 d更换一次进水,经过30 d的人工培育,将生长状况好、体形相似的植物移植到人工湿地设备中,栽种密度为每平方米30株。

      实验所选用的沸石是从河南景盈建材有限责任公司采购的斜发沸石,沸石颗粒的直径为5~10 mm。使用纯水清洗干净,经风干、称重后填入湿地装置之中。铁碳微电解填料主要由废铁屑和活性炭制成,粒径为10~30 mm,均由郑州众邦水处理有限公司提供。

      培养微生物所需接种的活性污泥取自北碚区污水处理厂二沉池,采用人工配制的污水进行驯化。驯化3周后将活性污泥接种到人工湿地系统中,接种污泥的质量浓度为1 000 mg·L−1

    • 实验装置按铁碳和沸石的填充方式分为2组。湿地组1铁碳填充在表层,沸石在底层;湿地组2沸石填充在表层,铁碳在底层。以添加100%沸石的人工湿地作为对照组。沸石、铁碳分别用F、T表示,且用xy表示沸石和铁碳的占比。每组设置3个装置,组1分别添加20%铁碳+80%沸石 (T2F8) 、40%铁碳+60%沸石 (T4F6) 、60%铁碳+40%沸石 (T6F4) ;组2分别添加20%沸石+80%铁碳 (F2T8) 、40%沸石+60%铁碳 (F4T6) 、60%沸石+40%铁碳 (T6F4) 。

      实验人工湿地系统设置水力停留时间 (hydraulic retention time,HRT) 为2 d,进水采用人工配置的模拟污水,固定进水的碳氮比 (COD/N) 为5:1,具体成分参照文献[7]。向模拟污水中投入蔗糖、NH4Cl 和KNO3提供碳源和氮源。模拟污水的 COD、NH4+-N和NO3-N分别为300、40和20 mg·L−1。其他盐类或物质(每升水中添加的量)为 :KH2PO4 (22.50 mg) 、MgSO4·7H2O (97.56 mg) 、CaCl2 (58.28 mg) 、蛋白胨 (10.00 mg) ,以及微量元素溶液1 mL。其中,微量元素溶液(每升中添加的量)中又包含盐类有:H3BO3 (0.17 mg) 、MnCl2·4H2O (0.11 mg) 、ZnSO4·7H2O (0.13 mg) 、CuSO4·5H2O (0.04 mg) 和H2MoO4·4H2O (0.004 9 mg) 。微量元素溶液的pH为 (7.09±0.01) 。

      该系统每天曝气2 h,采用机械式间歇曝气方式进行。时间段为每天00:00—01:00及12:00—13:00[8]进行。该系统中的DO控制为约3 mg·L−1。 湿地系统于2021年5月开始运行,并在5月进行第一次气体测定,运行180 d,在2021年11月停止运行。本研究选取5月、6月、7月这3个月的数据进行计算分析。

    • (1) 水样的采集与测定。在系统正常运行后,每2 d进行一次常规水样收集并检测。取样时间为09:00—10:00。根据饮用水及污水的国家标准分析方法,对COD、NH4+-N、NO3-N、NO2-N和TN等指标进行测定。水样的原位指标包括DO、氧化还原电位 (oxidation-reduction potential,ORP) Eh、水温和pH,均利用多参数测定仪 (SG98型梅特勒-托利多,瑞士) 进行测定。

      (2) 气样的采集与测定。本研究中主要对CH4和N2O这两种气体进行采集分析。气体采样箱 (见图1上半部分) 是PVC材质的圆柱体,由顶箱 (直径30 cm,高50 cm) 和延长箱 (直径30 cm,高70 cm) 组成,延长箱可在植物生长高度超过50 cm时使用。采样箱内有2个轴流风扇。在人工湿地系统稳定运行期间,每月采气3~4次,采样时间为上午9:00—11:00。在每个周期内进行温室气体的采样,并分析其排放规律。在1个典型周期中,设定13个不同停留时间,分别为0、2、6、12、14、18、24、26、3、36、38、42和48 h。其中,在典型水力停留期间,对人工湿地的排放进行了模拟,并对其进行了采集与分析。

      气体样品的采集方式分3种:非曝气段采样、曝气段采样和溶解态CH4和 N2O的采集3种情况。其中,非曝气段的气体排放通量计算式[9]为式 (1) 。该公式是以气体样品中温室气体质量浓度随时间变化的速率计。

      曝气段的气体排放通量计算式[10]为式 (2) 。

      利用计算所得的气体排放通量根据内插累加法求得CH4和 N2O的累积排放量,计算式见式 (3)。

      溶解态温室气体的浓度计算式见式 (4) 。

      式中:F为气体 (CH4和N2O) 排放通量,μg·(m2h)−1H为箱内高度,m;T为采样箱内平均气温,K;P即采样时的大气压力,Pa;P0是校准条件下的大气压力,Pa;ρ为某一被测气体的密度 (摩尔质量/标准状态下的气体摩尔体积,g·L−1) ;dc/dt为采样期间采样箱内某一被测气体的浓度变化速率,其中CH4的浓度变化速率单位为cm3·(m3h)−1;N2O体积浓度变化速率单位为mm3·(m3h)−1Q为人工湿地曝气量,L·min−1ϕ为测得气样中的气体体积分数,%;R表示理想气体常数,即8 308.65 L Pa·(mol·K)−1;M为气体摩尔质量,g·mol−1S为采气箱覆盖面积,m2cdis为单位体积水样中溶解的气体质量浓度,μg·L−1K0为 CH4或N2O的亨利常数,mol·(L1Pa)−1; β为取样瓶上部空间与水样的体积比;ω为测得的上部空间气体体积分数。

      基于全球增温潜能值 (Global Warming Potential,GWP) 的概念,通过比较各种人工湿地的温室气体排放情况,将CH4和N2O的排放量换算成CO2当量 (CO2-eq) 。各组人工湿地的综合GWP计算式[11]见 (5) 。

    • 利用 Origin 8.5绘制数据图;显著性检验分析及相关性分析采用SPSS19.0软件;显著性检验采用One-way ANOVA方法 (P<0.05、P<0.01表示达到显著水平) 。

    • 每月对不同人造湿地的CH4排放情况进行统计,结果见表1。在系统稳定的工作状态下,对照组中F的CH4平均排放通量为 (0.33±0.02) g·(m2·h)−1。湿地组1中,T4F6和T6F4的CH4排放通量在添加铁碳后增加,仅有T2F8有减排效果,其CH4的排放通量相较于F减少了5.16% (P<0.05) 。湿地组2中,相较于对照组,F8T2、F6T4的CH4排放量分别减少了22.59%~42.86%、0~40% (P<0.05),而F4T6并无CH4减排效果。通过比较两组湿地的CH4月排放通量发现,沸石在上、铁碳在下填充基质的湿地组2更有利于CH4减排;且适当添加铁碳有利于CH4的减排作用,但铁碳的占比不宜超过沸石,沸石/铁碳为8:2的湿地对CH4减排效果会更加明显。

      以上现象表明,表面分子筛的孔隙结构可以对CH4进行吸收和储存,从而提高了装置内的氧气浓度,促使CH4氧化[12-13]。当系统中添加铁碳填料时,铁屑和活性炭颗粒充当电极材料,产生明显微电场,使系统更易形成微电解系统[14]。而这个铁碳微电解系统置于底部时,更加接近植物根系。在电解过程中,阳极产生的Fe2+、Fe3+会参与微生物生命活动的电子传递过程,从而提升根系微生物活力,进而使根系微生物与产甲烷菌竞争加剧,产甲烷菌将无法获得足够碳源与电子[15],从而活性受到抑制。另外,铁氧化物在根部厌氧体系中可能存在异化铁还原过程[16],异化铁还原菌和产甲烷菌之间存在底物竞争与热力学反应的优先顺序[17],当Fe3+质量浓度上升时,有利于体系中异化铁还原过程的进行,使产甲烷菌活性被抑制。

    • 两组人工湿地中N2O平均排放通量如表2所示。在系统稳定运行期间,对照组F的N2O平均排放通量为 (651.51±88.53) μg·(m2h)−1。在湿地组1中,,与F相比,湿地组1中的T2F8、T4F6的N2O排放量分别减少了26.22%~70.62%、26.32%~56.62%、8.49%~42.30% (P<0.05) 。在湿地组2中,湿地组2中的F8T2、F6T4和F4T6相较于F分别减少了61.33%~84.29%、52.98%~75.61%、0~16.87% (P<0.05) 。以上结果表明,添加铁碳有利于N2O的减排。两组湿地的N2O月排放通量均随着铁碳占比的降低而明显减少;当铁碳-沸石体积比为2:8时减排效果最佳。通过进一步对湿地组1和2的N2O月平均排放通量进行比较,湿地组2的N2O减排效果优于湿地组1。

      分析其原因可能是,N2O既是硝化反应副产物,亦为反硝化反应的中间体[18]。随着铁碳填料增多,铁碳微电解填料中存在的高水平Fe3+可能会抑制N2O还原酶的活性,使得N2O 作为中间产物逸出。另外,铁碳的存在会改变系统溶解氧环境,铁碳占比更少的湿地系统DO更高,氨氧化细菌 (ammonia-oxidizing bacteria,AOB) 的好氧反硝化过程被抑制,会进一步减少N2O的释放[1],且有利于N2O还原为N2;铁碳的加入会导致环境中氧化还原电位Eh升高,且随着铁碳占比减少Eh升高 (如图6) ,可能会降低硝酸还原酶的活性,从而减弱反硝化作用[19],减少N2O释放。当把铁碳填料置于底部时,能有效改善底层微生物的反应环境、促进其对碳源的利用,进而强化异养脱氮反应的效果,使得反硝化反应更顺利地进行;且将铁碳填料置于底层,会更加接近植物根系,能有效促进植物根系泌氧[20],为N2O还原酶提供好氧环境,使得一些细菌在一定氧浓度下能还原N2O[21]。此外,铁作为电子供体实现了微生物的自养反硝化[22],能减少N2O产生。

    • 图2展现了典型周期内两组人工湿地CH4瞬时排放通量。以48 h为一个典型周期,各湿地中的CH4排放通量在曝气阶段迅速升高,曝气结束后又迅速下降,且每一曝气时段CH4最低瞬时排放通量都出现在铁碳-沸石体积比为2:8的实验组。另外,当沸石/铁碳体积比相同、而沸石、铁碳的填充顺序不同时,湿地组2的CH4瞬时排放量明显低于湿地组1。

      图3为典型周期内曝气段和非曝气段末端溶解态CH4的质量浓度,不同于CH4的排放通量,溶解态CH4质量浓度在非曝气条件下,要明显高于曝气段。在曝气阶段,CH4的质量浓度分别为14.53、23.26、30.68 μg·L−1,而在非曝气阶段,CH4的质量浓度分别达到了40.96、59.51、30.68 μg·L−1。然而,CH4的生成大多发生在厌氧段,该反应段的Eh通常低于−150 mV。此时,产甲烷菌的活力会显著提升,进而使得CH4的生成量增加。当湿地的Eh高于50 mV时,会停止产生CH4[23]。结合图4可知,两组湿地非曝气段最低Eh均低于−20 mV,曝气段Eh峰值均超过100 mV,在非曝气阶段时,随着湿地Eh降低,平均CH4排放通量会升高。湿地组1中的非曝气段最低Eh分别为−27.5、−36.3、−61.7 mV,曝气段Eh均超过100 mV;湿地组2中的非曝气段最低Eh分别为−26.5、−32.81、−40.9 mV,曝气段Eh均超过100 mV。

      上述结果表明,CH4的生成多发生在曝气段以外,曝气段会以曝气方式将CH4吹出[24]。在曝气段,湿地系统本身是不会产生CH4的,而是将之前积累的CH4排入大气,从而使系统出现CH4排放通量迅速增大,并达到高峰,最后在曝气段结束后又出现显著下降的现象。另外,使用不同孔隙率的人工湿地填料可改变其溶解氧供应,从而改善湿地溶解氧条件。铁碳微电解填充物主要对CH4的生成和CH4催化起主要作用。随着Fe3+的加入,系统中原有的大量铁氧体,即铁还原菌,会参与产甲烷菌的反应,从而会与其共同竞争有机酸或氢气等底物,最终对CH4产生起到阻碍的作用。沸石的添加则直接减少了产甲烷古菌的数量,阻碍了CH4产生[25-26]。此外,极高的氧化还原电位,使CH4更易实现厌氧氧化,做为唯一的电子供体且有合适的电子受体,CH4被氧化为CO2[27-29]。但铁碳/沸石比例过高时,过量铁屑可能会将Fe3+还原为Fe2+。CH4的电子受体减少使CH4转化为CO2过程受阻,导致CH4减排效果变差。

    • 图5 (a) 为典型周期内不同人工湿地N2O瞬时排放通量。以48 h为一个典型周期,湿地F在此周期内的N2O的累积排放量为 (100.04±18.84) μg·m−2。由表3可知与湿地F相比,湿地组1和湿地组2的N2O累积排放量均有下降,且湿地组2的N2O累计排放量低于湿地组1。当沸石/铁碳体积比相同但二者填充顺序不同时,铁碳在底层湿地组2比湿地组1的N2O减排效果更为明显。从铁碳-沸石填充体积比来看,铁碳占比越少,N2O减排效果越好。曝气段N2O排放通量明显高于非曝气段,各人工湿地系统中N2O排放通量和溶解态N2O均随着曝气次数的增加而逐渐降低。一方面,由于曝气吹脱作用把溶解态N2O排入大气环境中[1];同时,曝气段DO迅速上升会影响氧化亚氮还原酶(Nos)的活力,进而促使N2O生成并大量排放[30]

      图5 (b) 为一个典型周期内的曝气和非曝气两阶段中N2O 的最终浓度变化。在循环初期和非曝气段,N2O的质量浓度均很高,但在反应进行8 h后,N2O的质量浓度出现明显降低。在4个人工湿地系统中,每个周期的前24 h,其溶解态N2O质量浓度均为(4.01-3.27)~(16.11-22.96)μg·L−1。而反应进行24 h后,N2O质量浓度则出现明显降低,仅为(0.84+0.18) ~(2.10+1.18)μg·L−1。总体来说,在曝气段N2O的质量浓度比非曝气段要低。这是因为在反应前期,微生物会发生好氧降解有机质的反应,该过程使系统内DO迅速降低,而NO3在此时被还原,从而导致NO2的累积,促进了溶解态N2O生成。由于系统内硝化与反硝化反应不断进行,从而使得底物的TN指标降低,曝气段N2O最高值和溶解态N2O质量浓度也不断降低。[1]

    • 全球增温潜能值 (GWP) 可反映温室气体对温室效应的强化能力[27]。如表4所示,从铁碳-沸石不同填充顺序来看,铁碳填充在底层湿地组2的GWP均明显低于铁碳填充在表层湿地1;从铁碳-沸石不同填充体积比来看,铁碳占比越少GWP越低。其中,GWP最低的是F8T2,比起对照组F的综合GWP降低了79.51% (P<0.05) ;而GWP最高的T6F4相较于F也下降了13.86% (P<0.05) 。N2O对综合GWP贡献显著大于CH4,达到了69.71%~88.92%,而CH4贡献率仅为11.08%~30.29%。由此可见,典型周期内铁碳在底层的湿地F8T2所排放的CH4和N2O均最少 (P<0.05) ,且综合GWP仅为 (16.94±1.45) g·m−2 (以CO2-eq计) ,其综合减排效果最好。

    • 在铁碳-沸石为基质的人工湿地中,铁碳在底层,沸石在顶层的填充顺序下,CH4和N2O减排效果均优于铁碳在表层,沸石在底层的湿地系统。在填充顺序一定的情况下,基质中沸石/铁碳的填充体积比对CH4和N2O减排有一定影响。当沸石与铁碳体积比为8:2时,综合GWP最低,湿地在水质净化与温室气体减排方面均有明显效果,为本实验中最佳组合人工湿地。

    参考文献 (30)

返回顶部

目录

/

返回文章
返回