水解酸化废水作为反硝化碳源的过程特征及其动力学分析

2016-11-21 02:11郭晓娅年跃刚闫海红殷勤高鹏
环境工程技术学报 2016年6期
关键词:酸化碳源硝化

郭晓娅,年跃刚*,闫海红,2,殷勤,2,高鹏

1.中国环境科学研究院水污染控制技术研究中心,北京 100012 2.北京师范大学水科学研究院,北京 100875 3.中蓝连海设计研究院,上海 201204



水解酸化废水作为反硝化碳源的过程特征及其动力学分析

郭晓娅1,年跃刚1*,闫海红1,2,殷勤1,2,高鹏3

1.中国环境科学研究院水污染控制技术研究中心,北京 100012 2.北京师范大学水科学研究院,北京 100875 3.中蓝连海设计研究院,上海 201204

将淀粉废水预处理过程中的水解酸化调节池出水引入到缺氧池中作为反硝化碳源,在解决脱氮过程中碳源不足的同时实现污水的资源化利用。通过正交试验确定了最优操作条件:温度为40 ℃,pH为7,CN为7。测定了最优条件下水解酸化废水作为碳源的反硝化速率为4.66~14.22 mg(g·h)(以修正-N浓度计)。利用三维荧光光谱结合平行因子分析法研究了水解酸化废水作为碳源的反硝化过程,结果表明:系统中可识别出3个荧光组分,包括类色氨酸荧光组分1(225、275 nm350 nm)和组分3(220、275 nm335 nm)、类络氨酸荧光组分2(230、275 nm305 nm);组分1和组分2的荧光强度随时间先升高后降低,直至最后荧光峰消失;组分3与组分1的荧光强度显著负相关;总荧光强度随时间呈现先升高后降低的趋势。

水解酸化废水;碳源;反硝化速率;三维荧光光谱;平行因子分析

目前,各大玉米淀粉厂排水主要集中在浮选浓缩工艺及冷凝水,其他工段用水基本实现闭路循环[1]。但由于水循环次数的增加,废水中的CODCr、N、P以及无机盐都有较严重的累积,加之淀粉生产车间用水不平衡,导致排水水质波动较大,造成污染治理的困难。现有玉米淀粉废水处理工艺主要以厌氧缺氧好氧组合处理为主,典型处理工艺如图1所示。实际工程中面临的主要问题是缺氧和好氧工艺进水CN较低(CN为1~3∶1),从而导致系统脱氮率欠佳,为提高系统脱氮率,需向废水中投加补充碳源。除传统碳源甲醇和乙酸外,近年来国内外许多学者通过多种途径寻找不同物体形态的廉价碳源,如高浓度有机废水[2]、可生化降解的人工材料[3]和甲烷[4]等。该类碳源既能满足高效脱氮率,也能减少污水的处理成本,同时能实现废物的资源化利用。

图1 玉米淀粉废水处理工艺及改造方式Fig.1 The treatment and reformation of corn starch wasterwater

淀粉废水属于易生物降解废水,国内外利用淀粉废水培养多种微生物,如微生物杀虫剂苏云金杆菌(Bacillusthuringiensis)[5]、生物肥料多黏类芽孢杆菌(Paenibacilluspolymyxa)[6]以及微生物絮凝剂[7]等,此外也可利用淀粉废水作为其他废水处理的补充碳源[8]。由于废水的脱氮效果很大程度上取决于废水中反硝化碳源的浓度及性能[9],所以如将预处理过程中的水解酸化废水引入到后段缺氧池内作为补充碳源(图1),则不仅可提高缺氧段的CN,也能减轻来水水质对后续生物处理的压力,同时相比于其他形式的碳源更为廉价。该处理方式在强化玉米淀粉废水脱氮处理工艺中鲜见报道,较多研究者对多种碳源的反硝化性能已开展了一定的分析工作[10-12],但鲜有利用三维荧光光谱结合平行因子分析法(EEMs-PARAFAC)研究反硝化过程中荧光物质的类型及变化。

笔者以水解酸化废水作为后续脱氮工艺的补充碳源,利用正交试验验证废水作为碳源的可行性并提出最优运行条件,分析在正交最优条件下的动力学特征,并通过EEMs-PARAFAC鉴别系统中荧光组分的类型,研究反硝化微生物对荧光物质的降解特征,以期为淀粉废水脱氮及碳源资源化利用提供技术支撑。

1 材料与方法

1.1 废水来源

废水取自吉林省某大型玉米深加工企业,该企业废水处理系统采用竖流沉淀预处理水解酸化EGSB(expanded ganular sludge blanket reactor)AO工艺。碳源使用废水处理工艺中的水解酸化废水,试验期间各项水质指标:CODCr为10 871 mgL;TN浓度为596 mgL;TP浓度为140 mgL;浓度为44 mgL;浓度为2.8 mgL;浓度为3.8 mgL;pH为3.9。

1.2 试验方法

污泥取自该玉米加工企业二沉池浓缩污泥。取经过废水碳源与自配水混合液驯化、出水水质达到稳定状态后的活性污泥,用超纯水淘洗3次并曝气30 min,使活性污泥处于内源呼吸阶段,进行批式试验:试验装置为250 mL具塞锥形瓶,控制各锥形瓶内污泥浓度相同且保持在5 000 mgL左右;各加入150 mL污泥,50 mL自配水,不同体积的废水碳源;再分别加入自来水补足至250 mL;根据试验设计逐个改变试验条件。试验废水配置:将一定量的硝酸钾、磷酸二氢钾加入自来水中,控制各锥形瓶内的硝态氮浓度均为100 mgL左右,磷酸盐及其他微量元素充足。

测定废水碳源在最优条件下的反硝化速率,试验装置如图2所示。其材质为有机玻璃,内径为20 cm,高为28.5 cm,有效容积为7 L。投加硝酸钾和磷酸二氢钾作为碳源和磷源,投加废水作为碳源,混合液总体积为7 L。依据正交试验结果设定温度、pH以及CN。搅拌棒慢速搅拌,使活性污泥处于悬浮态,且控制混合液处于缺氧状态,DO浓度在0.4 mgL以下。分别在试验开始后的0、5、10、15、20、25、30、35、40、45、50、55、60、70、80、90、100、110、120、140、160、180、210、240和270 min取样,水样经0.45 μm滤膜过滤,测定pH及-N浓度,取混合液测定其挥发性悬浮固体浓度(MLVSS)。采用上述试验方法,不添加碳源,向清洗后的活性污泥中投加KNO3溶液,测定活性污泥内源呼吸的反硝化速率;添加乙酸钠作为碳源,向清洗后的活性污泥中投加KNO3溶液,测定乙酸钠作为碳源的反硝化速率。

图2 试验装置Fig.2 The schematic diagram of experimental setup

1.3 分析方法

1.3.1 常规指标分析方法

1.3.2 三维荧光光谱分析方法

三维荧光光谱采用F-7000型三维荧光分光光度计进行测定。水样经0.45 μm滤膜过滤后稀释10倍[14]。发射波长为250~420 nm,激发波长为200~310 nm,激发与发射波长的狭缝宽度均为5 nm,扫描速度为12 000 nmmin。

平行因子分析法是基于三线性数据分解理论,采用交替最小二乘法实现的数学模型[15]。在Matlab软件上应用drEEM工具箱[16]对样品的三维荧光数据进行平行因子分析。在应用模型之前,采用Delaunnay三角插值法去除拉曼和瑞利散射。结合核一致诊断法与残差分析法初步确定模型组分数,通过对半检验法来验证模型的可靠性,并最终确定组分数。

1.3.3 反硝化速率的计算

(1)

(2)

kD=rDXV

(3)

2 结果与讨论

2.1 正交试验设计及直观分析表

表1 正交试验设计及结果

由表1可知,硝态氮去除率变化较大,为21.88%~96.43%。试验结果采用极差法进行分析,如表2所示。由表2可知,温度为显著影响因素;各影响因素对试验结果的影响程度为温度>CN>pH;最优反应条件,温度为40 ℃,pH为7,CN为7。

2.2 反硝化速率的测定

2)微生物主要以慢速

表2 极差直观分析

注:K为不同影响因子在不同水平下硝态氮去除率均值;R为极差,表示各因子对结果的影响程度。

降解有机物为碳源,反硝化速率为慢速降解有机物反硝化速率和内源呼吸阶段反硝化速率之和;3)微生物进入内源呼吸期,反硝化速率为内源呼吸阶段反硝化速率。

淀粉废水中的大分子有机物需要转化为甲酸、乙酸等低分子有机酸才能被微生物利用。乙酸钠是低分子有机酸盐,作为碳源进行反硝化时,可获得最大的反硝化速率。因此可通过对比相同条件下乙酸钠作为碳源的反硝化速率来衡量废水作为碳源的效果。以正交试验最优条件为控制参数,控制反应器温度为(40±2) ℃、CN为7、pH为7,计算2种碳源的反硝化速率,结果见图3。表3为-时间的拟合结果。

图3 不同碳源反硝化过程氮浓度及pH的变化Fig.3 Variation of nitrogen concentration and pH with two kinds of denitrification carbon sources

碳源类型阶段时间∕min拟合方程R2反硝化速率∕〔mg∕(g·h)〕水解酸化废水Ⅰ0~60y=-1.0358x+96.49010.993014.22Ⅱ60~120y=-0.3343x+57.77480.99374.66Ⅲ120~210y=-0.1616x+36.28120.97061.96乙酸钠Ⅰ0~40y=-1.4359x+98.42090.997920.75Ⅱ40~110y=-0.5117x+56.51960.96948.07

由图3(b)可知,以乙酸钠作为碳源时,兼性微生物在110 min内即可完成对硝态氮的降解,但试验中未观察到单独的内源呼吸阶段。可能的原因是,按照废水碳源试验CN为5时,将乙酸钠加入到反应器后,系统中易降解有机物充足,整个反硝化过程不受碳源的控制。同时,试验也发现,阶段Ⅱ反硝化速率低于阶段Ⅰ。图中pH变化曲线显示,折点A和B依然可以指示反硝化过程中-N与-N浓度的临界点,但AB段的斜率较OA段呈逐渐下降趋势。造成阶段Ⅱ反硝化速率与pH变化斜率均降低的原因是,阶段Ⅰ中的-N被完全去除且系统中有大量的-N积累,说明-N的消耗速率小于其生成速率(即-N的还原速率),而阶段Ⅱ主要以-N还原为主,因此,造成2个阶段反硝化速率与pH斜率的差异。虽然2个阶段的反硝化速率不同,但仍与Peng等[10,21]的研究结果〔7~20 mg(g·h)〕基本一致,表明试验结果具有代表性。

2.3 平行因子法解析反硝化过程

采用三维荧光结合平行因子法分析以水解酸化废水为碳源的反硝化过程中溶解性有机物的降解特征。利用核一致诊断法与残差分析法初步确定模型组分,利用对半分析法验证模型的可靠性。核一致诊断法通过核一致函数对成分数的合理性进行诊断:若核一致值接近100%,可认为所选因子数小于正确组分数;若核一致值接近于0,可认为所选因子数大于正确组分数;一般认为核一致值≥60%符合三线性模型。残差分析法中激发和发射光谱残差平方和曲线越平滑,波峰越少,说明模型拟合效果越好。对半分析法将数据库分为2个半数据库,通过对比各半数据库的所有组分在激发和发射波长的Tucker一致性系数(Tucker′s congruence coefficient)[22]来验证模型的可靠性。

图4显示组分数为2~4时的核一致诊断结果。由图4可见,组分数为2时,非0元素接近1,0元素接近0,核一致值为99.760 8%;组分数为3和4时,核一致值分别为61.680 1%和11.986 5%。图5为不同组分数时模型的激发和发射光谱的残差平方和曲线。组分数由1增至4时曲线波动越来越小,说明其拟合效果越来越好。但组分数为4时核一致值小于60%,且其激发光谱和发射光谱平方和与组分数为3相比差别不明显。综合2种方法初步拟定模型的组分数为3。

注:圆环表示非0元素,圆点表示0元素。图4 不同组分数的核一致诊断结果Fig.4 The diognostic results of core consistency with different component values

图5 不同组分数时模型的激发、发射光谱的残差平方和Fig.5 The sum of squared error of model′s excitation and emission spectra with different component values

图6 对半分析结果Fig.6 The results of split-half analysis

采用对半分析法,将数据库分解为A、B、C、D 4组,两两组合为1个半数据库,验证AB、CD、AC、BD、AD以及BC 6个半数据库与总数据库的组分在激发和发射波长的Tucker一致性系数,结果如图6所示。由图6可知,模型组分数为3时,各半数据库与总数据库的组分在激发和发射波长的载荷基本重合,因此可确定模型的组分数为3。

根据平行因子模型识别出反硝化系统中溶解性有机物(DOM)的3个荧光组分及各组分的最大激发和发射波长,如图7所示。由图7可见,3个组分均对应2个激发波长和1个发射波长。根据Chen等[23-24]的研究结果,3个荧光组分分别为类色氨酸荧光组分1(225、275 nm350 nm)和组分3(220、275 nm335 nm)、类络氨酸荧光组分2(230、275 nm305 nm),其中组分1和组分3也有可能为微生物代谢产生的类色氨酸副产物。

图7 平行因子模型鉴别出的3个荧光组分的三维荧光光谱Fig.7 The EEMs of three fluorescence components identified by the PARAFAC model

反硝化过程中总荧光强度和各组分荧光强度变化如图8所示。 由图8可见,废水中的荧光组分以组分1和组分2为主,随着反硝化反应的进行,2种组分的荧光强度以及总荧光强度分别在30和20 min前有小幅上升的趋势,这可能是因为刚加入的废水碳源促使处于内源呼吸阶段的微生物激发更多细胞参与代谢活动而分泌更多溶解性微生物代谢副产物来应对外部环境变化[14];之后,2个组分荧光强度均逐渐降低;最后荧光峰均消失。说明废水中的组分1和组分2可被微生物有效利用。组分3的荧光强度在30 min后开始显现并逐渐上升。组分3与组分1的荧光强度显著相关,其线性拟合系数(R2)为0.978 4,而与组分2的R2为0.798 6,因此,可认为组分3的产生与组分1相关。Senisi等[25-26]指出,化合物的π电子体系的改变(如芳香环数减少、链结构中共轭键的减少,或羰基、羟基和胺等官能团的消失)将导致荧光位置的蓝移,因此组分1型类色氨酸芳香环数减少,分子量降低可能造成其荧光位置蓝移,从而导致组分3型类色氨酸荧光强度逐渐加强。

图8 平行因子分析法解析反硝化过程荧光强度变化Fig.8 Variation of fluorescence intensity against time identified by the PARAFAC model

3 结论

(1)以易降解的玉米淀粉废水处理过程中的水解酸化废水作为其脱氮反硝化过程的补充碳源是可行的,废水中含有可观的易降解有机物,可获得较高的反硝化速率与硝态氮去除率。

(2)以水解酸化废水作为碳源的最佳条件:温度为40 ℃,pH为7,CN为7。

(3)正交最优条件下,水解酸化废水作为碳源的最大反硝化速率为14.22 mg(g·h)(以修正浓度计)。

(4)三维荧光光谱结合平行因子分析法可识别出反硝化过程中的3个荧光组分,分别为类色氨酸荧光组分1(225、275 nm350 nm)和组分3(220、275 nm335 nm)、类络氨酸荧光组分2(230、275 nm305 nm)。组分1和组分2荧光强度随时间先升高后降低,直至最后荧光峰消失;组分3荧光强度与组分1荧光强度显著负相关;总荧光强度随时间呈现先升高后逐渐降低的趋势。

[1] 淀粉废水治理工程技术规范(征求意见稿)编制说明[EBOL].(2011-07-19)[2016-01-01].http:www.mep.gov.cngkmlhbbbgth201108t20110812_216028.htm.

[3] CHU L,WANG J.Denitrification performance and biofilm characteristics using biodegradable polymers PCL as carriers and carbon source[J].Chemosphere,2013,91(9):1310-1316.

[4] MODIN O,FUKUSHI K,YAMAMOTO K.Denitrification with methane as external carbon source[J].Water Research,2007,41(12):2726-2738.

[5] CHANG M,ZHOU S,LU N,et al.Starch processing wastewater as a new medium for production ofBacillusthuringiensis[J].World Journal of Microbiology & Biotechnology,2008,24(4):441-447.

[6] LOSS E,ROYER A,BARRETO-RODRIGUES M,et al.Use of maize wastewater for the cultivation of thePleurotussp.mushroom and optimization of its biological efficiency[J].Journal of Hazardous Materials,2009,166(2):1522-1525.

[7] PU S,QIN L,CHE J,et al.Preparation and application of a novel bioflocculant by two strains ofRhizopussp.using potato starch wastewater as nutrilite[J].Bioresource Technology,2014,162(6):184-191.

[8] 梅翔,占晶,沙昊,等.以红薯浸泡液为碳源的生物反硝化[J].环境工程学报,2010,4(5):1032-1036.

MEI X,ZHAN J,SHA H,et al.Biodenitrification with sweet potato lixivium as carbon source[J].Chinese Journal of Environmental Engineering,2010,4(5):1032-1036.

[9] 王然,王彤,程家运,等.ABS树脂废水有机物反硝化潜势及降解特性[J].环境科学研究,2014,27(11):1379-1386.

WANG R,WANG T,CHENG J Y,et al.Denitrification potentials and degradation characteristics of organics in ABS resin wastewater[J].Research of Environment Sciences,2014,27(11):1379-1386.

[10] PENG Y,YONG M A,WANG S.Denitrification potential enhancement by addition of external carbon sources in a pre-denitrification process[J].Journal of Environmental Sciences,2007,19(3):284-289.

[11] ELEFSINIOTIS P,LI D.The effect of temperature and carbon source on denitrification using volatile fatty acids[J].Biochemical Engineering Journal,2006,28(2):148-155.

[12] OVEZ B,OZGEN S,YUKSEL M.Biological denitrification in drinking water usingGlycyrrhizaglabraandArundadonaxas the carbon source[J].Process Biochemistry,2006,41(7):1539-1544.

[13] 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.

[14] 郭晓娅,年跃刚,闫海红,等.以玉米淀粉废水为反硝化碳源的污染物降解特征与微生物群落结构研究[J].环境工程技术学报,2016,6(5):427-433.

GUO X Y, NIAN Y G, YAN H H, et al.Pollutants degradation characteristics and microbial community structure using cornstarch wastewater as denitrification carbon source[J].Journal of Environmental Engineering Technology,2016,6(5):427-433.

[15] BRO R.PARAFAC tutorial and applications[J].Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems,1997,38(2):149-171.

[16] MURPHY K R,STEDMON C A,GRAEBER D,et al.Fluorescence spectroscopy and multi-way techniques PARAFAC[J].Analytical Methods,2013,5(23):6557-6566.

[17] HENZE M.Nitrate versus oxygen utilization rates in wastewater and activated sludge systems[J].Water Science & Technology,1986,18(6):115-122.

[18] ÇOKGÖR E U,SÖZEN S,ORHON D,et al.Respirometric analysis of activated sludge behaviour:Ⅰ.assessment of the readily biodegradable substrate[J].Water Research,1998,32(2):461-475.

[19] KUJAWA K,KLAPWIJK B.A method to estimate denitrification potential for predenitrification systems using NUR batch test[J].Water Research,1999,33(10):2291-2300.

[20] 王少坡,彭永臻,王淑莹,等.不同硝态氮组成下反硝化过程控制参数pH变化规律[J].高技术通讯,2005,15(8):91-95.

WANG S P,PENG Y Z,WANG S Y,et al.Effect of proportion of nitrate and nitrite on pH profiles during denitrification[J].High Technology Letters,2005,15(8):91-95.

[21] HENZE M.Capabilities of biological nitrogen removal processes from wastewater[J].Water Science & Technology,1991,23(4):669-679.

[22] LORENZO-SEVA U,TENBERGE J M F.Tucker′s congruence coefficient as a meaningful index of factor similarity[J].Methodology,2006,2(2):57-64.

[23] CHEN W,WESTERHOFF P,LEENHEER J A,et al.Fluorescence excitation-emission matrix regional integration to quantify spectra for dissolved organic matter[J].Environmental Science & Technology,2003,37(24):5701-5710.

[24] LEENHEER J A,CROUÉJ P.Peer reviewed:characterizing aquatic dissolved organic matter[J].Environmental Science & Technology,2003,37(1):18A-26A.

[25] SENESI N,MIANO T M,PROVENZANO M R,et al.Characterization,differentiation,and classification of humic substances by fluorescence spectroscopy[J].Soil Science,1991,152(4):259-271.

[26] COBLE P G.Characterization of marine and terrestrial DOM in seawater using excitation-emission matrix spectroscopy[J].Marine Chemistry,1996,51(4):325-346.□

Kinetics and Process Characteristics of Hydrolysis-acidogenosis Wastewater as Denitrification Carbon Source

GUO Xiaoya1, NIAN Yuegang1, YAN Haihong1,2, YIN Qin1,2, GAO Peng3

1.Research Center of Water Pollution Control Technology, Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China 2.College of Water Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China 3.China Bluestar Lehigh Engineering Corporation, Shanghai 201204, China

In the treatment of starch wastewater, the hydrolysis-acidogenosis wastewater can be used as a potential carbon source in the process of denitrification. Not only the problem of carbon source shortage in denitrification process can be solved, but also the resource utilization of wastewater can be achieved. The optimal conditions were determined through orthogonal experiments as follows: the temperature was 40 ℃, pH was 7, CN ratio was 7. The denitrification rates of the carbon sources were 4.66-14.22 mg(g·h) (calculated by-N) under the optimal conditions. The methods of fluorescence excitation-emission matrix (EEM) spectroscopy combined with PARAFAC were utilized to analyze the denitrification process. Three kinds of fluorescence components could be identified in the system. Component 1 (225, 275 nm350 nm) and component 3 (220, 275 nm335 nm) were tryptophan-like substance. Component 2 (230, 275 nm305 nm) was tyrosine-like substance. The fluorescence intensity of component 1 and component 2 increased at first and then decreased, and both of their fluorescence peaks disappeared finally. The fluorescence intensity of component 3 was negatively correlated with that of component 1. A trend of total fluorescence intensity first increasing and then decreasing was showed with the time.

hydrolysis-acidogenosis wastewater; carbon source; denitrification rate; three-dimension excitation emission matrix fluorescence spectroscopy; parallel factor analysis

2016-03-22

国家水体污染控制与治理科技重大专项(2012ZX07202-009-01)

郭晓娅(1990—),女,硕士研究生,主要研究方向为水污染控制与资源化,xiaoyaguo1990@163.com

*责任作者:年跃刚(1963—),男,研究员,博士,主要从事生态修复、中水回用研究,nianyg@craes.org.cn

X703.1

1674-991X(2016)06-0539-08

10.3969j.issn.1674-991X.2016.06.078

郭晓娅,年跃刚,闫海红,等.水解酸化废水作为反硝化碳源的过程特征及其动力学分析[J].环境工程技术学报,2016,6(6):539-546.

GUO X Y, NIAN Y G, YAN H H, et al.Kinetics and process characteristics of hydrolysis-acidogenosis wastewater as denitrification carbon source[J].Journal of Environmental Engineering Technology,2016,6(6):539-546.

猜你喜欢
酸化碳源硝化
缓释碳源促进生物反硝化脱氮技术研究进展
竹豆间种对柑橘园土壤化学性质及微生物碳源代谢特征的影响
10 Threats to Ocean Life
不同碳源对铜溜槽用铝碳质涂抹料性能的影响
海洋酸化之时间序列研究进展
新型复合碳源去除工业综合园区废水中硝酸盐试验研究
MBBR中进水有机负荷对短程硝化反硝化的影响
脱氮菌Flavobacterium SP.FL211T的筛选与硝化特性研究
浅论水平井压裂酸化技术的改造
厌氧氨氧化与反硝化耦合脱氮除碳研究Ⅰ: