Mathematical Modeling of Nitrous Oxide Production during Denitrifying Phosphorus Removal Process  

反硝化除磷過程中一氧化二氮產生的數學建模  

來源: Environmental Science & Technology, 2015, 49, 14, 8595–8601

《環境科學與技術》，2015年，第49卷第14期，第8595–8601頁

 

摘要：  

這篇論文的摘要指出，反硝化除磷過程在交替厭氧/缺氧條件下進行，微生物內部存儲聚合物如聚羥基烷酸酯（PHA）的動態生產和消耗對一氧化二氮（N2O）積累有重要作用。研究首次開發了一個數學模型來描述PHA消耗對N2O積累的影響，模型考慮了四步缺氧聚磷存儲和四步缺氧生長過程，并應用四個獨立的反硝化除磷實驗數據進行了驗證。結果表明，由于使用PHA時N2O還原率較低，PHA消耗在N2O積累中起重要作用。  

 

研究目的：  

研究目的是開發一個數學模型來理解和預測反硝化除磷過程中N2O的生產動態，特別是關注PHA利用階段對N2O積累的影響，以填補現有模型忽略N2O生產的空白，并為優化污水處理過程提供工具。  

 

研究思路：  

研究思路基于開發一個新的數學模型，該模型整合了反硝化除磷的關鍵生物過程，包括厭氧PHA存儲、缺氧聚磷存儲和缺氧生長，并采用四步反硝化步驟（從硝酸鹽到氮氣 via 亞硝酸鹽、一氧化氮和N2O）。模型參數部分從文獻獲取，部分通過實驗數據校準，使用四個不同條件下的反硝化除磷案例數據進行模型驗證，通過比較模擬結果與實測數據來評估模型的有效性。  

 

測量的數據及研究意義：  

1. 氮氧化物數據（包括NO3、NO2和N2O濃度）：這些數據來自圖1A、1C、2A、2C、3A、3C、4A和4C，研究意義是監測反硝化過程的動態，識別N2O積累的關鍵點，用于驗證模型對氮還原路徑的預測。  

 

 

 

2. 磷和PHA數據（包括PO4和PHA濃度）：這些數據來自圖1B、1D、2B、2D、3B、3D、4B和4D，研究意義是關聯PHA消耗與磷攝取和N2O生產，幫助理解內部存儲物周轉對N2O積累的機制。  

3. 模型參數數據（如qPHA、μDPAO1等）：這些數據來自表1，研究意義是確定反硝化除磷過程中影響N2O積累的關鍵動力學參數，為模型校準和優化提供依據。  

 

結論：  

論文得出結論，開發的數學模型能有效描述反硝化除磷過程中的N2O積累、氮還原、磷釋放和攝取以及PHA動態，驗證了模型在不同條件下的適用性。N2O積累主要由于反硝化聚磷微生物（DPAOs）使用PHA作為碳源時N2O還原率較低，這表明PHA消耗是N2O生產的關鍵因素，模型可用于優化污水處理以減少N2O排放。  

 

使用丹麥Unisense電極測量數據的研究意義：  

在Case IV中，使用丹麥Unisense的N2O微傳感器在線監測溶解N2O濃度，這種測量方法提供了高時間分辨率和連續的數據，避免了傳統離線采樣的延遲和誤差，能精確捕捉N2O的瞬時變化和動態趨勢。研究意義在于增強了N2O數據的可靠性和準確性，使模型驗證更加嚴格，有助于深入理解N2O在反硝化除磷中的產生機制，并為實時監測和控制N2O排放提供了技術支撐。