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Effects of loading rate and aeration on nitrogen removal and N2O emissions in intermittently aerated sequencing batch reactors treating slaughterhouse wastewater at 11°C
加載速率和曝氣對在11°C下處理屠宰廢水的間歇曝氣序批式反應器中氮去除和N2O排放的影響
來源：Bioprocess and Biosystems Engineering, Volume 38, 2015, Pages 681-689
《生物過程與生物系統工程》，第38卷，2015年，第681-689頁
摘要
這篇論文的摘要指出，研究旨在找到在11°C下使用間歇曝氣序批式反應器（IASBR）從高濃度屠宰廢水中去除氮的最佳操作條件，以提供IASBR技術的工程控制策略。研究檢查了兩個操作參數：加載速率和曝氣速率。這兩個參數都影響了IASBR操作周期中溶解氧（DO）濃度的變化。研究發現，為了實現通過部分硝化-反硝化（PND）的高效氮去除，“DO肘點”必須出現在最后一個曝氣期結束時。銨氧化細菌（AOB）和亞硝酸鹽氧化細菌（NOB）的比率與最后一個曝氣期平均DO濃度之間存在相關性；當平均DO濃度低于4.86 mg/L時，AOB成為主要硝化菌群，這有利于通過PND的氮去除。加載速率和曝氣速率都影響了AOB和NOB的種群大小。為了實現通過PND的高效氮去除，可以根據本研究開發的數學方程基于平均有機加載速率預測最佳曝氣速率。研究表明，曝氣期N2O生成量隨曝氣速率增加而減少；然而，在最佳曝氣速率下非曝氣期N2O生成量最高。
研究目的
研究目的是通過優化加載速率（有機加載速率OLR）和曝氣速率，找到在低溫（11°C）下使用IASBR處理屠宰廢水時氮去除和N2O排放的最佳操作條件，以提供工程控制策略，實現高效、穩定的廢水處理。
研究思路
研究思路基于在實驗室設置三個IASBR反應器，在11°C下處理屠宰廢水。實驗分為三個階段，測試不同平均OLR（0.61、0.82和1.02 gCOD/(L·d)）和不同曝氣速率（0.4至1.4 L空氣/分鐘）。通過監測DO濃度、氮化物（TN、NH4+-N）、COD、TP等參數，評估處理效率。同時使用熒光原位雜交（FISH）分析微生物群落（AOB和NOB），并使用丹麥Unisense電極測量溶解N2O濃度。通過數據分析和數學建模，建立操作參數與處理性能之間的關系，以確定最佳條件。
測量的數據及研究意義
1 數據來自圖1：測量了不同曝氣速率下 effluent TN、TP和COD濃度。例如，在OLR為0.82 gCOD/(L·d)時，曝氣速率從0.4增加到1.2 L空氣/分鐘，TN去除效率提高。研究意義是驗證曝氣速率對氮和磷去除的關鍵影響，幫助確定最佳曝氣條件以實現穩定處理。
2 數據來自圖2和方程：建立了最佳曝氣速率與平均OLR之間的相關性（A=1.46 OLR-0.33）。研究意義是提供預測模型，便于在實際工程中根據加載速率快速設定曝氣速率，優化操作。
3 數據來自表3和表4：測量了污泥產率（Y）和AOB/NOB種群比例。例如，在OLR增加時，污泥產率從0.26增加到0.47 gSS/gCOD去除，AOB/NOB比率隨DO濃度變化。研究意義是揭示加載速率和曝氣對微生物群落和污泥產量的影響，為工藝控制提供微生物學基礎。
4 數據來自圖3：顯示了AOB/NOB比率與氮加載速率（NLR）和曝氣速率的相關性（R_AOB/NOB = 0.07 NLR - 4.65 A + 0.27）。研究意義是證實低DO條件有利于AOB優勢，促進PND過程，提高氮去除效率。
5 數據來自圖4和表5：測量了典型周期中溶解N2O濃度和N2O生成量。例如，在最佳曝氣速率下，非曝氣期N2O生成量最高。研究意義是量化N2O排放規律，幫助評估溫室氣體產生機制和減排策略。
結論
1 在12小時循環周期下，最佳曝氣速率隨OLR增加而增加（0.6、0.8和1.2 L空氣/分鐘對應OLR 0.61、0.82和1.02 gCOD/(L·d)），AOB/NOB比率隨NLR增加或曝氣速率減少而提高。
2 最后一個曝氣期平均DO濃度低于4.86 mg/L時，AOB成為優勢菌群，PND效率高，表明DO濃度可作為PND性能的指示指標。
3 N2O生成量隨進水TN增加而增加，曝氣期N2O生成量隨曝氣速率增加而減少，但非曝氣期在最佳曝氣速率下N2O生成量最高，這與亞硝酸鹽還原量相關。
使用丹麥Unisense電極測量數據的研究意義
在研究中，使用丹麥Unisense的N2O微傳感器測量溶解N2O濃度，具有高靈敏度和實時監測能力。這種電極能精確捕捉N2O在操作周期中的瞬時變化，如非曝氣期結束時N2O峰值（圖4）。研究意義在于，通過高分辨率數據，可以準確量化N2O生成和排放動態，揭示曝氣速率對N2O產生機制的影響（如硝化菌反硝化或異養反硝化）。這有助于理解低溫下N2O排放規律，為優化IASBR操作以減少溫室氣體排放提供可靠依據，并對廢水處理過程的環境評估和調控具有重要應用價值。