Modelling N2O dynamics of activated sludge biomass: Uncertainty analysis and pathway contributions

活性污泥生物量 N2O 動力學建模：不確定性分析和途徑貢獻

來源：Chemical Engineering Journal, 379, Article 122311.

 

摘要核心發現

 

本研究開發了NDHA模型（描述三種生物N?O產生途徑），通過呼吸測量實驗校準了活性污泥混合培養物的N?O動態。關鍵突破包括：

 

1.多途徑量化：

 

首次同時校準自養氨氧化（AOB）與異養反硝化（HB）途徑的N?O產生機制；

2.低不確定性預測：

 

模型預測的N?O排放因子在DO≈0.5 mg/L時為4.6±0.6%，DO≈2.0 mg/L時為1.2±0.1%（變異系數≤12%）；

3.主導途徑解析：

 

低DO/高亞硝態氮條件下，硝化菌反硝化（ND）途徑貢獻72%的N?O（圖7）。

 

研究目的

 

1.機制建模：

 

建立包含硝化菌硝化（NN）、硝化菌反硝化（ND）、異養反硝化（HD）三途徑的N?O產生模型；

2.參數精準校準：

 

通過呼吸測量實驗量化17個關鍵動力學參數（異養過程10個，自養過程7個）；

3.排放不確定性評估：

 

分析參數不確定性對N?O排放預測的影響，為碳足跡計算提供可靠依據。

 

研究思路

 

1. 階梯式實驗設計

 

 

場景解耦：

 

設計5類呼吸測量實驗（場景A-E），逐步解耦復雜生物過程（表1）：

 

 

場景A：缺氧條件下異養反硝化（添加COD+NO??/NO??）

 

場景B：缺氧氮氧化物動態（添加NO??/NO??）

 

場景C：好氧氨氧化動態（添加NH??/NH?OH）

 

場景D/E：獨立驗證數據集（連續曝氣下NH??脈沖）

 

2. 模型校準策略

 

 

全局敏感性分析（GSA）：

 

識別關鍵參數（如DO/NO??敏感參數），指導實驗設計（圖3）；

 

分步參數估計：

 

先校準異養過程（水解、反硝化），再校準自養過程（氨氧化、亞硝化）；

 

不確定性量化：

 

蒙特卡洛模擬評估參數不確定性對N?O排放的影響（n=500）。

 

關鍵數據及研究意義

1. 異養反硝化動力學（圖1A-B）

 

數據：

 

N?O還原速率在pH=8時最高（4.7 mgN/gVSS/h），pH=6.5時降低67%（圖1B）；

 

NO??→NO??還原速率（1.5 mgN/gVSS/h）低于N?O還原（圖1A）。

 

意義：揭示pH對N?O消耗的關鍵控制作用，解釋實際工藝中pH波動引發的N?O爆發。

 

2. 自養氨氧化動態（圖1C-D，圖2）

 

 

 

數據：

 

NH??氧化時N?O積累率（0.05 mgN/gVSS/h）遠低于NH?OH氧化（0.2 mgN/gVSS/h）（圖2C）；

 

缺氧觸發時NO/N?O瞬時峰值比好氧期高4倍（圖2）。

 

意義：證實羥胺（NH?OH）是N?O關鍵前體，且低DO顯著促進ND途徑貢獻。

 

3. 途徑貢獻量化（圖4-5）

 

 

 

 

數據：

 

DO=2 mg/L時，NN途徑占N?O來源57%（高DO），ND途徑占42%（低DO）（圖4）；

 

亞硝態氮＞1 mgN/L時，ND途徑貢獻＞70%（圖7）。

 

意義：顛覆“異養途徑主導”傳統認知，明確ND途徑為低DO下主要排放源。

 

4. 模型驗證性能（圖4）

 

 

數據：

 

模型預測與獨立數據集吻合度高（DO-R2=0.98，NH??-R2=0.99，N?O-R2=0.80）。

 

意義：驗證NDHA模型跨場景預測能力，支持全尺度污水處理廠應用。

 

丹麥Unisense電極的核心價值

技術優勢

 

 

微秒級響應：

 

聯用NO-500/N?O-R微電極實現秒級分辨率監測（0.2 Hz），捕捉NO/N?O瞬態峰值（圖2）；

 

多參數同步：

 

與DO/pH電極集成，解析O?-NO-N?O-pH耦合關系（圖1）。

 

關鍵科學發現

 

1.瞬態過程捕捉：

 

揭示缺氧觸發時NO先于N?O爆發（圖2A-B），證實NO是ND途徑關鍵中間體；

2.pH依賴機制：

 

量化N?O還原酶活性峰值pH=8（圖1B），為工藝pH調控提供理論依據；

3.生物膜微環境解析：

 

高分辨率數據校準底物親和常數（如KHB,N?O=0.078 mgN/L），降低模型不確定性40%。

 

工程應用意義

 

 

排放因子精準化：

 

電極數據支撐的模型使N?O排放預測不確定性降至12%以下（圖7）；

 

工藝優化靶點：

 

明確DO＞2 mg/L可抑制72%的ND途徑排放（圖7），指導曝氣控制策略；

 

碳足跡核算革新：

 

為污水處理廠提供首個經不確定性量化的N?O排放模型。

 

結論

 

1.三途徑貢獻權重：

 

NN途徑主導高DO條件（＞50%），ND途徑主導低DO/高NO??條件（＞70%）；

 

HD途徑貢獻始終＜20%（圖7）。

2.模型可靠性：

 

校準參數方差/均值＜25%，N?O排放因子預測CV≤12%（圖7）。

3.Unisense電極不可替代性：

 

其毫秒級動態數據是校準瞬態生物過程（如NO爆發）的必要工具。

 

應用方向：模型已集成至污水處理廠數字孿生平臺，用于實時優化曝氣策略并減少碳足跡。

 

圖示關聯：

 

 

圖1：異養/自養過程動力學與pH依賴效應

 

圖2：缺氧/好氧轉換下NO-N?O瞬態積累

 

圖3：參數敏感性排序（SRC方法）

 

圖4：獨立數據集驗證結果

 

圖7：N?O途徑貢獻與排放不確定性量化