Activity of Ammonium-Oxidizing Bacteria—An Essential Parameter for Model-Based N?O Mitigation Control Strategies for Biofilms

銨氧化細菌的活性——基于模型的生物膜 N 2 O 減排控制策略的基本參數

來源：Water 2023, 15, 2389

 

1. 摘要核心內容

 

論文提出通過調控 氨氧化細菌（AOB）活性 作為控制生物膜系統中 N?O排放 的關鍵策略：

 

AOB活性與N?O排放正相關：高AOB比氨轉化率（>0.5 g NH?-N/g XAOB/d）導致N?O排放因子高達 4.74%（圖2）。

 

生物膜系統優勢：相比懸浮污泥系統（SBR），生物膜系統可維持更高AOB生物量，降低比活性，減少 40% AOB相關N?O排放（表2）。

 

 

曝氣策略優化：延長每日曝氣時間（如"30/15"周期）并減少曝氣頻次，可降低AOB活性，使N?O排放減少 25%（SBR）至27%（生物膜）（圖6）。

 

 

N?O主要來源：生物膜系統中 異養反硝化（HET）貢獻59.5% N?O排放（表2），因亞硝酸（HNO?）抑制N?O還原（pH<7時）。

 

應用價值：為污水處理廠提供基于AOB活性調控的N?O減排策略，支持數字化模型（如ASM擴展模型）在工藝優化中的應用。

 

2. 研究目的

 

明確 AOB活性 對自養N?O生成的主導作用，建立其與排放因子的定量關系。

對比 生物膜系統 與 懸浮污泥系統（SBR） 的N?O排放特性，識別減排優勢。

開發基于模型（擴展ASM）的曝氣控制策略，實現N?O排放最小化。

 

3. 研究思路

 

模型擴展：

在ASM模型中引入 AOB比氨轉化率 作為N?O生成因子核心變量（圖2），動態計算排放因子（圖2）。

中試驗證：

對比 生物膜反應器 與 SBR 在相同進水條件下的N?O排放（圖3-4）。

 

 

情景模擬：

測試4類減排策略（表1）：

S1：調整曝氣周期（"15/15"、"30/30"等）。

S2：改變溶解氧濃度（2–4 mg/L）。

S3：增加生物量（生物膜厚度/SBR污泥濃度）。

S4：進水負荷均質化。

 

數據驅動優化：

結合 Unisense N?O微傳感器 實測數據校準模型，識別最優控制參數（圖3, 圖6）。

 

4. 測量數據及意義

關鍵數據來源與意義

測量參數 數據來源 研究意義

液相N?O濃度 Unisense微傳感器（圖3） 揭示曝氣切換后 5–8分鐘內N?O爆發峰值（O?耗盡時），證實瞬態缺氧觸發高排放（圖3）。

氣相N?O排放通量 排氣監測（圖4） 量化系統總排放（SBR：253.9 g N?O-N/65天；生物膜：227.3 g），校準模型準確性（圖4）。

生物膜內O?梯度 模型模擬（圖5） 顯示外層生物膜O?>2.6 mg/L（低N?O生成），內層<0.3 mg/L（高排放風險）。

AOB比氨轉化率 模型計算（圖2, 圖6） 確立 <0.3 g NH?-N/g XAOB/d 為低排放閾值（N?O因子<0.74%）（圖2）。

 

 

Unisense電極數據的核心意義

 

技術優勢：

Unisense N?O微傳感器 實現 原位、實時、高分辨率（nM級） 監測，捕捉傳統方法遺漏的 瞬態N?O釋放峰值（如曝氣停止后5–8分鐘的100%轉化率峰值，圖3）。

結合 液相與氣相 同步監測，精準量化 N?O排放通量（圖4），避免離線采樣誤差。

機制解析：

發現 HET是生物膜系統主要N?O源（貢獻59.5%），因HNO?抑制N?O還原（pH<7 + NO??>200 mg N/L）（表2）。

證實 曝氣重啟初期 生物膜內積累的N?O向主體液擴散并逸出，揭示 排放滯后效應（圖3）。

工藝優化：

數據驅動模型校準，優化曝氣策略（如"30/15"周期減少峰值頻率），降低 生物膜系統N?O排放41%（圖6）。

 

5. 結論

 

AOB活性為核心杠桿：

維持AOB比氨轉化率 <0.3 g NH?-N/g XAOB/d 可降低N?O排放因子至 0.74%（圖2）。

生物膜系統優勢：

高生物量承載力使AOB活性降低 40%，減少自養N?O排放（表2）。

最優曝氣策略：

延長單次曝氣時間（如30分鐘）并 減少每日循環次數，降低AOB活性峰值頻率，減排 25–27%（圖6）。

溶解氧控制：

維持 O? >3 mg/L 可抑制HET反硝化N?O生成（圖8），但需平衡NOB抑制需求。

 

模型價值：

擴展ASM模型精準預測N?O動態（R2>0.9），支持 數字化工藝優化（圖3-4）。