Assessment of online monitoring strategies for measuring N2O emissions from full-scale wastewater treatment systems

全規模污水處理系統氧化亞氮排放的在線監測策略評估

來源：Water Research, Volume 99, 2016, Pages 171-179

《水研究》，第99卷，2016年，第171-179頁

 

摘要

摘要指出，Clark型N2O傳感器通常用于測量污水處理廠中的溶解N2O濃度，但此前從未應用于評估全規模污水處理廠的氣相N2O排放。本研究測試并驗證了一種全規模N2O氣體傳感器用于在線氣體測量，評估了其線性、溫度依賴性、信號飽和和漂移，然后應用于全規模序批式反應器（SBR）處理生活污水。傳感器在測試濃度范圍內（0-422.3、0-50和0-10 ppmv N2O）呈現線性響應，線性響應高達2750 ppmv N2O。溫度與傳感器信號之間的指數相關性通過雙指數方程描述和預測，漂移對信號影響不顯著。該N2O氣體傳感器用于全規模SBR的在線N2O監測，結果與商業在線氣體分析儀比較。傳感器成功描述了排放，在N2O濃度高于500 ppmv時比商業分析儀更準確。氣體傳感器數據還用于驗證兩個基于溶解N2O測量預測N2O排放的模型，一個基于氧傳輸速率，另一個基于氣泡表觀速度。使用第一個模型，N2O排放預測與氣體傳感器測量值吻合度達98.7%，第二個模型相似度為87.0%。這是首個在全規模污水處理設施中基于溶解N2O在線數據可靠估算氣體排放的研究。

 

研究目的

研究目的是評估全規模N2O氣體傳感器在污水處理廠中的應用性能，比較其與商業氣體分析儀的優劣，并開發基于溶解N2O測量值估算氣體排放的模型，以簡化N2O排放監測方法，提高全規模條件下的監測準確性和可靠性。

 

研究思路

研究思路包括首先對全規模N2O氣體傳感器進行實驗室校準，測試線性范圍、溫度依賴性、信號飽和和漂移。然后，將傳感器部署于全規模SBR污水處理廠，使用采樣罩收集氣體，同步使用商業氣體分析儀和溶解N2O微傳感器進行比對監測。數據采集包括氣相和液相N2O濃度、溫度、溶解氧等參數。基于溶解N2O測量值，應用五種不同方法估算KLa（質量傳輸系數），并計算N2O排放量，與直接氣體測量值比較，驗證模型準確性。整個實驗持續4天，覆蓋好氧和缺氧階段。

 

測量的數據及研究意義

1 數據來自圖1和校準測試：測量了傳感器在不同N2O濃度范圍（0-422.3、0-50、0-10 ppmv）下的線性響應，以及在高濃度（1000、2000、3000 ppmv）下的飽和特性。研究意義是驗證傳感器具有寬線性范圍和高達2750 ppmv的檢測上限，優于商業分析儀（飽和點500 ppmv），確保在高排放峰值時準確測量，避免低估排放。

 

2 數據來自圖2和溫度測試：測量了傳感器信號在15-33°C溫度范圍內的指數依賴性，使用雙指數方程擬合（如S_N2O(T,C)=1238.3e^(0.002T) + 1.638Ce^(0.009T)）。研究意義是溫度補償模型僅需6個校準點即可準確預測信號，最大誤差3.0%，使傳感器適用于全規模廠的溫度波動環境，提高數據可靠性。

 

3 數據來自圖3和表2：測量了全規模SBR在4天監測期內氣相N2O排放動態，比較氣體傳感器和商業分析儀的結果。總排放量氣體傳感器為19.69 kg N-N2O，商業分析儀為16.91 kg N-N2O，差異14.1%。研究意義是傳感器在高濃度峰值（>500 ppmv）時更準確，商業分析儀飽和導致低估，突出傳感器在捕捉峰值排放方面的優勢，對準確評估溫室氣體排放因子至關重要。

 

 

4 數據來自表3和圖4：測量了基于溶解N2O傳感器數據使用五種方法估算的排放量，與方法5（結合OTR和動態KLa估算）的預測值與氣體傳感器測量值吻合度達98.7%。研究意義是驗證了溶解N2O測量可可靠估算氣體排放，簡化監測設置；好氧階段貢獻總排放的96.1%，強調好氧過程的主導作用。

 

 

 

5 數據來自表4：測量了N2O排放因子，氣體傳感器為48.6 g N-N2O/kg NH4去除，商業分析儀為41.8 g N-N2O/kg NH4去除。研究意義是顯示監測方法對排放因子的顯著影響，傳感器提供更準確評估，支持個性化減排策略。

 

結論

1 全規模N2O氣體傳感器是可靠替代方案，線性范圍寬（至2750 ppmv），溫度補償有效，漂移低（0.016 mV/h），適用于長期監測。

2 傳感器在高濃度（>500 ppmv）時優于商業分析儀，避免峰值低估，總排放測量差異14.1%，在低濃度（<500 ppmv）時差異僅2.0%。

3 基于溶解N2O測量的排放估算模型（方法5）與氣體傳感器吻合度達98.7%，方法2為87.0%，證實溶解數據可準確預測氣體排放，簡化監測流程。

4 好氧階段是N2O排放主貢獻者（96.1%），缺氧階段KLa動態估算（平均0.39 d?1）改善模型準確性，揭示反應器配置影響質量傳輸。

5 傳感器清潔對數據質量重要，定期清潔可減少誤差，新版本傳感器可能無需清潔，提升實用性。

 

使用丹麥Unisense電極測量數據的研究意義

使用丹麥Unisense電極（包括氣相和溶解N2O微傳感器）測量數據的研究意義在于，這些傳感器提供了高精度、實時的監測能力，顯著提升了全規模污水處理廠N2O排放評估的準確性和可靠性。具體意義包括：氣相傳感器具有寬線性范圍（高達2750 ppmv），克服了商業分析儀的飽和限制（500 ppmv），能準確捕捉高濃度排放峰值，避免低估溫室氣體排放因子，對于合規性和減排策略制定至關重要。溫度補償模型通過少量校準點實現精準預測，適應全規模廠的溫度波動，增強數據穩定性。溶解N2O傳感器與氣相數據結合，驗證了基于質量傳輸模型的排放估算方法（如方法5吻合度98.7%），證明溶解測量可替代復雜的氣相監測，降低設備成本和維護需求。此外，同步監測氣相和液相數據有助于識別N2O產生機制（如好氧主導），為過程優化提供見解。總體而言，Unisense電極的應用推動了在線監測技術的標準化，支持更可持續的污水處理運營。