The impact of a seasonal change in loading rate on the nitrous oxide emissions at the WWTP of a tourist region

負荷率季節性變化對某旅游區污水處理廠氧化亞氮排放的影響

來源：Science of the Total Environment 804 (2022) 149987

 

摘要核心內容

 

本文研究了葡萄牙阿爾加維旅游區污水處理廠（WWTP）在 旅游淡季（LS）與旺季（HS）負荷率變化 對N?O排放的影響。核心發現：

 

反常季節效應：盡管HS的氮負荷率↑159%，N?O排放因子反降至4.5%（LS：7.4%）（表5），打破“高負荷致高排放”的常規認知。

 

 

關鍵調控因子：曝氣速率與N?O呈中度負相關（PCC=-0.5），其影響超越負荷率變化（圖4）。

 

 

機制推論：高溶解氧（LS平均DO=1.37 mg/L）暗示 羥胺氧化途徑主導 N?O產生（表2-3）。

 

 

 

研究目的

 

量化季節性影響：對比旅游淡/旺季負荷率變化下N?O排放差異。

辨識主控因素：解析負荷率、曝氣、DO等參數對排放的貢獻權重。

指導低碳運行：為旅游區WWTP減排提供策略依據。

 

研究思路

 

采用 全尺度實時監測+動態關聯分析：

 

雙季節監測：

 

淡季（LS：4-5月）與旺季（HS：6-7月）各6周連續監測。

覆蓋UCT工藝所有功能池（BR1-BR7）（圖2a）。

 

 

多參數同步追蹤：

 

負荷率：COD、NH??-N、PO?-P質量負荷（表2-3）。

運行參數：曝氣量、DO、溫度、HRT/SRT。

N?O排放：Unisense雙探頭（液相LP+氣相GP）實時監測（圖2b-c）。

 

統計驗證：

 

皮爾遜相關系數（PCC）量化曝氣/DO與N?O動態關聯（圖4）。

 

測量數據及其研究意義

1. 負荷率與運行參數（過程尺度）

 

數據來源：

 

負荷率：HS期NH??-N負荷↑159%（表2→表3）。

 

曝氣量：HS期BR4曝氣↑105%（表3），但DO反降至0.90 mg/L（表3）。

 

研究意義：

 

證實 負荷率非N?O主控因子，推翻傳統假設（對比圖3a-b）。

 

2. N?O排放時空分布（排放尺度）

 

數據來源：

 

空間分布：BR4（首好氧區）貢獻＞80%排放（圖3），BR3/6（缺氧區）可忽略。

季節對比：LS期總排放量↑64%（圖3a vs 3b），EF達7.4%（表5）。

 

研究意義：

 

鎖定 好氧區為減排靶點，揭示季節調控重點區域。

 

3. 動態關聯分析（機制尺度）

 

數據來源：

 

PCC結果：曝氣速率與N?O呈中度負相關（LS：-0.5；HS：-0.3）（圖4）。

DO關聯：弱相關性（|PCC|＜0.2）暗示非主導因素。

 

研究意義：

 

曝氣速率是 獨立于DO的調控杠桿，操作調整可直接影響排放。

 

結論

 

核心發現：

旅游旺季 高負荷未導致高排放，曝氣速率提升（HS↑105%）是減排主因。

首好氧區（BR4）貢獻80%排放，需針對性優化。

 

機制創新：

高DO下持續排放支持 羥胺氧化途徑主導（LS平均DO=1.37 mg/L）。

 

應用指導：

精準曝氣控制可兼顧處理效率與減排，尤其適用于旅游區負荷波動場景。

 

Unisense電極數據的專項解讀

技術優勢

 

同步氣液監測：

LP/GP雙探頭設計（圖2b-c）實現溶解N?O與氣相排放實時關聯（表4）。

浮動集氣罩（AC'SCENT®）解決開放池體排放量化難題（圖2c）。

 

高分辨率動態：

分鐘級數據捕捉曝氣調整引發的 N?O脈沖排放（圖4a-d）。

 

科學價值

 

機制解析：

溶解N?O數據（表4）證實 曝氣 stripping效應（HS期BR4溶解N?O↓87%）。

缺氧區（BR3）低溶解N?O（＜0.11 g m?3）排除反硝化主要貢獻。

動態關聯：

電極數據支撐 曝氣速率→N?O負相關統計模型（PCC=-0.5），指導操作優化。

 

管理意義

 

實時反饋：電極系統可集成至WWTP智能控制系統，實現曝氣-排放聯動調控。

全年核算：季節性排放因子（表5）提升旅游區WWTP碳足跡評估準確性。

 

總結：本研究通過Unisense電極的高分辨率監測，首次揭示旅游區污水處理廠季節性負荷變化下曝氣速率（非負荷率）是N?O排放的主控開關。其氣液同步監測能力為復雜工況下的機制解析提供不可替代的工具支撐，推動污水處理從“經驗運行”向“精準減排”轉型。