Novel abiotic reactions increase nitrous oxide production during partial nitrification: Modeling and experiments  

部分硝化過程中新型非生物反應增加一氧化二氮產生：建模與實驗  

來源：Chemical Engineering Journal, Volume 281, 2015, Pages 1017-1023

《化學工程期刊》，第281卷，2015年，第1017-1023頁

 

摘要：  

論文摘要指出，本研究擴展了詳細的活性污泥模型（ASM），以包括由于羥基胺（NH2OH）和亞硝酸鹽之間反應產生的非生物雜交一氧化二氮（N2O）生產。模型參數從一系列非生物和生物批次測試中提取，顯示在實驗條件下，非生物N2O生產速率比生物N2O生產速率高1-3個數量級。質量傳遞系數（kLa）在非生物和生物測試中分別為19 h?1和21 h?1。二階反應速率常數表明，活性污泥的存在增強了非生物雜交N2O生產速率。實驗發現得到標準自由能估計的支持，顯示雜交反應（ΔG° = -538 kJ/mol）比羥基胺氧化還原酶（HAO）介導的NH2OH氧化（ΔG° = -247 kJ/mol）更熱力學有利。修訂后的模型成功預測了氨氮去除速率（49 mg N/L·h）以及從獨立進行的動態負載實驗中觀察到的N2O生產的時間位置。納入非生物雜交N2O生產應顯著改善部分硝化系統的N2O排放估計，但也會改變硝化菌的物質和能量平衡，因為這些非生物反應有效地重新路由了NH2OH。  

 

研究目的：  

本研究的目的是（1）確定描述非生物雜交N2O生產的模型參數，（2）使用測量數據評估模型預測，（3）確定非生物雜交反應對生物廢水處理系統中N2O生產預測的影響。  

 

研究思路：  

研究思路基于開發一個修訂的活性污泥模型，將非生物雜交N2O生產反應納入現有框架。首先，通過非生物和生物批次實驗測量N2O動態，提取模型參數如反應速率常數和質量傳遞系數。參數通過擬合實驗數據確定，并使用最小化歸一化均方根誤差（NRMSE）方法優化。然后，將非生物反應項整合到多群體懸浮生長模型中，包括氨氧化細菌（AOB）和異養細菌（HET）的代謝過程。模型驗證通過比較預測結果與獨立動態負載實驗數據完成，并輔以熱力學分析評估反應可行性。  

 

測量的數據及研究意義：  

1. N2O濃度數據：來自圖1、圖2、圖3和圖4。這些數據直接測量了非生物和生物條件下N2O的產生動態，研究意義是量化非生物反應的貢獻，驗證模型對N2O生產的預測能力，并理解羥基胺與亞硝酸鹽反應的主導作用。  

 

 

 

 

2. 氮轉化數據：包括氨氮去除和亞硝酸鹽生產，來自圖4。這些數據記錄了部分硝化過程中的氮物種變化，研究意義是評估模型對氮去除速率的準確性，并識別非生物反應對整體氮平衡的影響。  

3. 羥基胺濃度影響數據：來自圖3。顯示不同初始羥基胺濃度對N2O生產的影響，研究意義是確定非生物反應在低羥基胺條件下的主導性，并揭示反應機制對操作條件的敏感性。  

4. 金屬成分影響數據。通過排除特定金屬（如鐵、錳、銅、鋅、鎳）測試非生物N2O生產，研究意義是識別催化非生物反應的關鍵金屬離子（如銅離子），并理解反應的環境影響因素。  

 

結論：  

研究通過分析批次數據，確定了非生物雜交N2O生產的模型參數，顯示非生物反應速率遠高于生物反應。修訂后的模型成功預測了氨氮去除速率和N2O生產的時間位置，特別是在溶解氧為0.8-4.3 mg/L的操作范圍內。非生物雜交反應在羥基胺濃度較低時主導N2O生產，并且這些反應可能通過重新路由NH2OH影響硝化菌的物質和能量平衡，從而改變部分硝化系統的設計和優化策略。  

 

使用丹麥Unisense電極測量數據的研究意義：  

在實驗中，使用丹麥Unisense的N2O微傳感器連續測量溶解N2O濃度，測量間隔為1-5分鐘。這種測量方法提供了高時間分辨率的連續數據，能夠精確捕捉N2O的瞬時變化和動態趨勢，避免了傳統離線采樣的延遲和誤差。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在部分硝化中的快速產生機制，特別是非生物反應的瞬時動態。連續測量為實時監測和控制N2O排放提供了技術支撐，并對廢水處理過程的優化和減排策略具有重要應用價值。