Biofilm characterization and dynamic simulation of advanced rope media reactor for the treatment of primary effluent

先進繩狀介質反應器處理初級出水的生物膜特性及動態模擬

來源：Water Environ Res. 2024;96:e11150.

 

摘要內容

 

論文摘要指出：

 

生物膜建模復雜性：傳統模型依賴默認參數（邊界層厚度、生物膜密度、脫落速率等），缺乏針對繩狀載體（BioCord）的研究。

關鍵發現：

邊界層厚度是預測出水氨氮和硝酸鹽濃度的最敏感參數（影響傳質效率）。

生物膜密度是預測出水COD的最敏感參數（影響有機物降解效率）。

校準后的模型能準確預測連續曝氣反應器（R1）的氨氮和溶解氧（DO），但對間歇曝氣反應器（R2）預測效果差。

創新點：首次對繩狀生物膜載體（BioCord）進行系統表征與動態模擬。

 

研究目的

 

填補研究空白：繩狀生物膜載體（BioCord）此前缺乏建模研究（傳統研究集中于塑料/海綿載體）。

開發校準模型：通過實驗測定生物膜參數（厚度、密度、邊界層等），建立針對BioCord反應器的動態模型。

優化脫氮除碳：識別敏感參數以指導工藝優化（如曝氣策略、載體設計）。

 

研究思路

 

實驗設計：

小試反應器：兩組并聯反應器（R1連續曝氣、R2間歇曝氣），處理初級出水，運行90天。

中試驗證：使用實際BioCord中試系統（Reactor C）數據驗證模型。

數據采集：

生物膜特性：厚度、密度、邊界層（實驗測定）。

水質參數：NH?-N、NO?-N、COD、DO等（定期監測）。

溶解氧剖面：Unisense微電極測量生物膜內DO分布。

模型構建：

基于GPS-X軟件，選用MABR模塊模擬BioCord反應器。

校準參數：邊界層、生物膜密度、脫落速率等（表4）。

 

敏感性分析：評估參數對出水指標的敏感度（公式1）。

 

 

測量數據及其意義

1. 生物膜特性數據（表1）

 

參數 R1（連續曝氣） R2（間歇曝氣） 研究意義

生物膜厚度 77 ± 10 μm 173 ± 43 μm 曝氣方式影響生物膜結構：連續曝氣導致更薄生物膜（沖刷效應），利于傳質（圖11）。

生物膜密度 20 ± 3 g TS/m2 33 ± 8 g TS/m2 密度影響COD降解效率（高密度生物膜對COD去除更敏感）。

邊界層厚度 490 ± 57 μm 805 ± 148 μm 關鍵參數：影響基質（如O?、NH?-N）擴散速率，決定脫氮效率（表3）。

2. 水質數據（圖8-10）

3. 

參數 意義

NH?-N去除率（圖8） R1達96.7%（連續曝氣），R2僅61.8%（間歇曝氣）→ 連續曝氣顯著提升硝化效率。

NO?-N濃度（圖9） R1的NO?-N積累更高（硝化完全），R2因間歇曝氣部分反硝化。

COD去除率（表1） R1與R2均達73% → 生物膜密度是COD預測敏感參數（與厚度無關）。

 

 

 

 

3. Unisense電極數據（圖11）

 

測量方法：丹麥Unisense微電極（步進精度20μm）測定生物膜內DO梯度。

關鍵結果：

R1邊界層薄（490μm），DO從7.4 mg/L快速降至0（傳質高效）。

R2邊界層厚（805μm），DO梯度平緩（傳質受限）。

研究意義：

首次量化繩狀載體邊界層：揭示曝氣方式對傳質效率的影響機制。

解釋脫氮差異：R2因邊界層厚導致氧/氨擴散受阻，硝化率僅為R1的67.5%（表1）。

校準模型關鍵輸入：邊界層數據直接用于模型參數校準（表4），提升預測準確性。

 

結論

 

敏感參數排序（表3）：

氨氮/硝酸鹽預測：邊界層厚度 > 生物膜密度 > 厚度。

COD預測：生物膜密度最敏感。

脫落速率影響最小。

模型有效性：

對連續曝氣反應器（R1）預測精準（NH?-N RMSE=0.95 mg/L）。

對間歇曝氣反應器（R2）預測失敗 → 需結合PCA等新方法改進SND（同步硝化反硝化）模型。

工程意義：

優化繩狀載體設計需優先控制邊界層厚度（如增強水力剪切）。

連續曝氣更適合BioCord脫氮，但需平衡能耗。

 

Unisense電極數據的詳細解讀

 

技術優勢：微電極直接測定生物膜內部DO梯度（空間分辨率20μm），避免傳統方法（如切片）的破壞性誤差。

核心發現：

邊界層厚度（L）是氧傳質的主要阻力（圖11雙箭頭所示），R2的L比R1高64%（805μm vs. 490μm），導致其硝化率降低。

DO剖面顯示R2在曝氣關閉期出現缺氧區（DO≈4 mg/L），但未有效觸發反硝化（TN去除率僅12.4%），曝氣策略需優化。

理論價值：

驗證了邊界層理論在繩狀載體中的適用性，補充了表2中MBBR/滴濾池等載體的對比數據。

為擴散-反應模型提供關鍵邊界條件，解釋生物膜內反應速率分布。

應用指導：Unisense數據證明曝氣控制需兼顧邊界層調控（如通過增加流速），為節能優化提供依據。

 

總結：本研究通過實驗表征+動態模擬，首次建立繩狀生物膜載體（BioCord）的校準模型，明確邊界層厚度是脫氮關鍵敏感參數，并為間歇曝氣工藝優化指明方向。Unisense微電極數據為核心突破，揭示了傳質限制機制。