Formation and Fate of Reactive Nitrogen during Biological Nitrogen Removal from Water: Important Yet Often Ignored Chemical Aspects of the Nitrogen Cycle

從水中生物脫氮過程中活性氮的形成和歸宿：氮循環的重要但經常被忽視的化學方面

來源：Environ. Sci. Technol. 2024, 58, 22480?22501


論文總結：生物脫氮過程中活性氮的形成與歸宿

摘要核心內容


論文系統綜述了生物脫氮（BNR）過程中活性氮中間體（RNI：羥胺/NH?OH、亞硝酸/HNO?、一氧化氮/NO）及其衍生物（RNS：NO?、N?O?、HNO等）的形成機制、化學轉化途徑與環境效應。這些活性氮具有高反應性與細胞毒性，可影響微生物互作、驅動有機微污染物（OMP）降解，并作為氧化亞氮（N?O）的前體，但其在工程系統中的意義長期被忽視。

研究目的


闡明RNI/RNS的微生物生產與化學消耗途徑

揭示環境條件（pH、DO、底物濃度）對RNI積累的影響機制

量化RNI在N?O非生物生成與OMP轉化中的作用

評述RNI檢測技術的進展與局限


研究思路


采用多尺度整合分析：


酶學層面：解析微生物（AOB、AOA、AnAOB等）中RNI的酶催化路徑（圖2A）。

化學層面：梳理RNI的化學轉化網絡（圖2B）及次級RNS生成機制。

系統層面：關聯BNR工藝條件（DO、pH）與RNI積累（圖4），評估其對N?O和OMP的環境效應。

技術層面：總結RNI檢測方法（表2），強調原位監測需求。


關鍵數據及其研究意義

1. RNI濃度數據（圖3）

數據來源：圖3A-C匯總了純菌培養與BNR反應器中RNI的實測濃度。

NH?OH：0.11–14 μM（AOB純培養），0.34–4.4 μM（硝化反應器）（圖3A）

NO??/HNO?：0.0022–58 μM（亞硝化/反硝化反應器）（圖3B）

NO：0.0014–19 μM（AOA/AOB），0.011–0.27 ppm（反硝化反應器）（圖3C）

研究意義：

證明RNI在BNR系統中普遍存在，且濃度受工藝調控（如高NO??積累促進NO生成）。

為量化非生物反應貢獻提供基線數據（如酸性pH下HNO?濃度升高驅動N?O生成）。


2. RNI物化性質（表1）

關鍵參數：電子構型、氧化態、pKa、半衰期（如NO半衰期僅秒級）。

研究意義：解釋RNI的高反應性根源（如自由基特性），預測其在動態環境中的轉化路徑。


3. 非生物反應動力學（支持信息表S3）


關鍵反應：

NH?OH歧化：2NH2OH→NH3+HNO+H2O

HNO?分解：2HNO2?NO+NO2+H2O（k=13.4M?1s?1）

研究意義：量化化學路徑對N?O的貢獻（如NH?OH + HNO? → N?O），修正傳統生物主導模型。


4. 非生物N?O產率（正文）


數據：酸性pH下（≤5），NH?OH + HNO?反應貢獻顯著；堿性pH下NH?OH歧化主導。

意義：揭示pH是調控非生物N?O的關鍵因子，在典型BNR系統（pH 6.5–8）中非生物貢獻<3%。


5. OMP轉化數據（正文）


案例：磺胺甲惡唑（SMX）與NO??/NO反應速率常數（kabio=0.15–48M?1s?1）。

意義：證實RNI介導的非生物降解貢獻OMP總轉化的40±19%，尤其在亞硝化系統中。


核心結論


RNI積累機制：微生物生產（酶催化）與消耗（生物/化學）失衡導致RNI瞬時積累，受pH、DO、底物濃度調控（圖4）。

環境相關性：

N?O非生物生成：酸性條件下NH?OH + HNO? → N?O路徑主導，但整體貢獻有限（<3%）。

OMP降解：RNI通過硝化/亞硝化反應轉化OMP（如形成??N-硝基雙氯芬酸）。

檢測技術瓶頸：RNI半衰期短、干擾因素多（如H?S），需發展原位方法（如Unisense微電極）。


Unisense電極測量數據的研究意義

技術原理與優勢（表2）


原理：Clark型傳感器，NO選擇性膜（硝化纖維素等），安培法檢測（氧化電流∝NO濃度）。

關鍵參數：檢測限0.03 μM，空間分辨率≈60 μm，響應時間<5 s。


研究發現與意義


揭示瞬態NO動力學：

在AOB（Nitrosomonas europaea）中，低DO（<225 μM）使NO產量達NO??產量的40%（正文），證明O?限制促進NO從酶活性中心解離。

好氧-缺氧轉換期NO峰值（圖3C），表明動態條件激化硝化菌反硝化途徑。


修正微生物代謝模型：

AOA（Nitrosopumilus maritimus）中NO積累量比AOB低1–3數量級（圖3C），支持AOA的Cu-ME酶對NO的強結合能力。

反硝化系統中NO濃度（0.053–0.27 ppm）與pH負相關，驗證NOS酶在堿性條件下的活性抑制。


工程調控價值：

原位NO監測為N?O減排策略（如優化DO波動）提供直接參數。

結合??N標記，區分生物/非生物N?O路徑（如NO作為硝化菌反硝化標志物）。


局限與改進


干擾因素：NO??、H?S、抗壞血酸可能干擾信號。

發展方向：耦合熒光探針（如DAF-2）驗證特異性，開發多參數微電極陣列。


總結


該論文通過整合酶學、化學與工程視角，闡明BNR中活性氮的雙面角色——既是N?O的潛在前體，也是OMP降解的驅動者。Unisense微電極等原位技術為揭示RNI的動態行為提供了關鍵工具，未來需結合組學與先進傳感器深化對RNI調控機制的理解。