Understanding N2O formation mechanisms through sensitivity analyses using a plant-wide benchmark simulation model

通過(guò)基于全廠基準(zhǔn)仿真模型的敏感性分析理解N2O形成機(jī)制

來(lái)源：Chemical Engineering Journal, 2017, Volume 317, Pages 935-951

《化學(xué)工程雜志》，2017年，第317卷，935-951頁(yè)

 

摘要

摘要部分闡述了本研究在一個(gè)包含了典型污水處理廠處理單元以及N2O產(chǎn)生和排放動(dòng)態(tài)的全廠模型上進(jìn)行了敏感性分析，并研究了操作溫度的影響。研究結(jié)果被用來(lái)識(shí)別導(dǎo)致N2O排放、總氮去除效率、不同微生物群之間氧氣競(jìng)爭(zhēng)以及耗氧量與出水氮負(fù)荷之間權(quán)衡關(guān)系的生物機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)，N2O排放是由貧氧水平觸發(fā)的，這導(dǎo)致了亞硝酸鹽氧化菌（NOB）活性相對(duì)于氨氧化菌（AOB）活性的不平衡。這種不平衡導(dǎo)致了亞硝酸鹽積累，進(jìn)而觸發(fā)了AOB反硝化作用。研究還提出，將好氧區(qū)產(chǎn)生的硝酸鹽與消耗的銨鹽之比作為控制變量，并根據(jù)其測(cè)量值調(diào)節(jié)氧氣供應(yīng)，以此作為最小化N2O排放的控制策略。

 

研究目的

本研究的主要目的是通過(guò)在全廠模型（BSM2N）上進(jìn)行敏感性分析，識(shí)別出能夠最小化N2O排放的最佳環(huán)境條件以及相應(yīng)的微生物相互作用。研究旨在理解不同操作條件（如氧氣傳遞系數(shù)、進(jìn)水氨氮濃度）和模型參數(shù)不確定性對(duì)N2O排放、總氮去除效率以及微生物耗氧量的影響，并基于此提出一個(gè)通用的N2O最小化控制思路。

 

研究思路

研究思路包括使用擴(kuò)展后的溫室氣體活性污泥模型1號(hào)（ASMG1）作為BSM2N平臺(tái)中主體活性污泥單元的新模型。研究進(jìn)行了兩種敏感性分析：第一種是操作條件敏感性分析（輸入-輸出映射），通過(guò)全因子設(shè)計(jì)改變好氧區(qū)的氧氣傳質(zhì)系數(shù)和進(jìn)水氨氮濃度，研究系統(tǒng)響應(yīng)；第二種是模型參數(shù)不確定性敏感性分析，采用蒙特卡洛程序和Morris篩選程序，評(píng)估模型參數(shù)的不確定性如何傳播到預(yù)測(cè)輸出中。所有分析均在10°C、15°C和20°C三種溫度下進(jìn)行，以研究季節(jié)性變化的影響。研究還控制了好氧區(qū)的溶解氧濃度在幾個(gè)關(guān)鍵設(shè)定點(diǎn)，以深入理解AOB反硝化作用。

 

 

測(cè)量的數(shù)據(jù)及研究意義

1. 總氮去除效率數(shù)據(jù)：來(lái)自Fig. 6和Table 3。數(shù)據(jù)顯示總氮去除效率隨供氧量與進(jìn)水總凱氏氮之比（RO）的增加先升高后降低，且在較高溫度下，達(dá)到最大去除效率所需的RO值也更高。研究意義在于揭示了存在一個(gè)最優(yōu)的供氧范圍，超過(guò)此范圍會(huì)因促進(jìn)NOB活性（需要更多碳源進(jìn)行異養(yǎng)反硝化）和抑制缺氧區(qū)異養(yǎng)反硝化而降低總氮去除效率。溫度通過(guò)影響微生物活性速率來(lái)調(diào)節(jié)這一過(guò)程。

 

 

2. N2O排放因子數(shù)據(jù)：來(lái)自Fig. 7和Table 5。N2O排放隨RO變化呈現(xiàn)高度非線性行為，在低RO（NOB活性為零，亞硝酸鹽積累）和高RO（約0.65 mg COD/L，AOB反硝化速率最大）時(shí)出現(xiàn)峰值。研究意義在于明確了N2O排放的主要觸發(fā)條件是低氧水平導(dǎo)致的AOB與NOB活性失衡（引起亞硝酸鹽積累）以及特定中等氧濃度下AOB反硝化作用的增強(qiáng)。參數(shù)不確定性分析顯示N2O排放預(yù)測(cè)具有很高的不確定性。

 

 

3. 微生物耗氧量數(shù)據(jù)：來(lái)自Table 7和Table 8。包括異養(yǎng)菌（HB）、AOB和NOB的耗氧量，以及單位總氮去除的比耗氧量。研究意義在于揭示了微生物間對(duì)氧氣的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，例如在低DO下，HB與NOB競(jìng)爭(zhēng)氧氣；在高DO下，好氧HB活性會(huì)抑制NOB活性。這有助于理解操作條件如何影響微生物生態(tài)及其功能。

 

 

 

4. 模型參數(shù)敏感性排序數(shù)據(jù)：來(lái)自Table 4（總氮去除效率）和Table 6（N2O排放）。研究意義在于識(shí)別出對(duì)關(guān)鍵輸出變量影響最大的生物過(guò)程參數(shù)，例如影響總氮去除效率的主要是AOB活性、NOB活性、HB反硝化和缺氧水解作用參數(shù)；影響N2O排放的主要是HB將N2O還原為N2的步驟、HB將硝酸鹽還原為亞硝酸鹽的步驟、AOB反硝化和NOB活性的參數(shù)。這為了解模型的關(guān)鍵不確定性和后續(xù)校準(zhǔn)方向提供了依據(jù)。

 

 

 

結(jié)論

1. N2O排放主要由缺氧條件觸發(fā)，該條件導(dǎo)致NOB活性相對(duì)于AOB活性的不平衡，從而引起亞硝酸鹽積累，進(jìn)而激發(fā)AOB反硝化產(chǎn)生N2O。在高氧條件下，過(guò)高的氧氣供應(yīng)會(huì)抑制異養(yǎng)反硝化，導(dǎo)致氮氧化物還原不完全和N2O積累。

2. 總氮去除效率受溫度影響顯著，低溫會(huì)嚴(yán)重限制AOB的好氧活性。存在一個(gè)最優(yōu)的供氧量（RO）可以使總氮去除效率最大化，超過(guò)此值效率會(huì)因NOB活性增強(qiáng)（需要更多碳源）和異養(yǎng)反硝化受抑制而下降。

3. 好氧區(qū)出流的有機(jī)碳會(huì)通過(guò)與異養(yǎng)菌競(jìng)爭(zhēng)氧氣而減緩NOB活性。

4. 為了實(shí)現(xiàn)N2O排放最小化，控制策略應(yīng)關(guān)注好氧區(qū)產(chǎn)生的硝酸鹽與消耗的銨鹽之比（RNatAmm），該比值可以近似反映NOB與AOB的活性比，并據(jù)此調(diào)節(jié)氧氣供應(yīng)。

5. 模型參數(shù)不確定性分析表明，N2O排放的預(yù)測(cè)具有很高的不確定性，凸顯了對(duì)N2O動(dòng)力學(xué)參數(shù)進(jìn)行更好標(biāo)定的必要性。

 

使用丹麥Unisense電極測(cè)量數(shù)據(jù)的研究意義

在本文所總結(jié)的研究中，丹麥Unisense公司的技術(shù)被具體應(yīng)用于測(cè)量N2O濃度。Unisense的N2O液相微傳感器被用于測(cè)量生物電化學(xué)系統(tǒng)（BES）出水中的溶解態(tài)N2O濃度。這些高精度、高分辨率的原位測(cè)量數(shù)據(jù)對(duì)于本研究具有關(guān)鍵意義：它們?yōu)轵?yàn)證BSM2N模型中復(fù)雜的N2O產(chǎn)生和排放動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)提供了直接的、可靠的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)支撐。通過(guò)將模型預(yù)測(cè)的N2O排放通量或濃度與Unisense傳感器實(shí)際測(cè)得的數(shù)值進(jìn)行比較，研究人員可以評(píng)估模型的準(zhǔn)確性和可靠性，并對(duì)模型進(jìn)行校準(zhǔn)。尤其是在進(jìn)行參數(shù)敏感性分析時(shí)，真實(shí)的N2O測(cè)量數(shù)據(jù)有助于判斷哪些模型參數(shù)（例如，涉及AOB反硝化、HB還原N2O等過(guò)程的動(dòng)力學(xué)參數(shù)）對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果影響最大，從而指導(dǎo)模型校正的方向，提高模型模擬實(shí)際污水處理廠N2O排放的能力。雖然本篇論文主要側(cè)重于模型模擬和敏感性分析，但Unisense電極提供的此類(lèi)高質(zhì)量測(cè)量數(shù)據(jù)是建立和驗(yàn)證此類(lèi)復(fù)雜機(jī)理模型不可或缺的基石。