Evaluating two concepts for the modelling of intermediates accumulation during biological denitrification in wastewater treatment  

評估廢水處理中生物反硝化中間產物積累建模的兩種概念  

來源：Water Research, Volume 71, 2015, Pages 21-31

《水研究》，第71卷，2015年，第21-31頁

 

摘要  

這篇論文的摘要指出，反硝化中間產物（如亞硝酸鹽、一氧化氮和氧化亞氮）的積累在廢水處理中是不希望的，因為這些物質對細菌有毒或具有溫室效應。研究評估了兩種反硝化建模概念：活性污泥氮模型（ASMN）和電子間接耦合活性污泥模型（ASM-ICE）。ASMN采用直接耦合方法，將碳氧化和氮還原過程直接結合；而ASM-ICE采用間接耦合方法，通過電子載體連接碳氧化和氮還原，能更好地描述電子競爭。論文通過四個實驗案例比較了兩種模型的預測能力，發現ASM-ICE模型能更好地預測反硝化中間產物的積累，因為它能準確描述電子競爭機制。  

 

研究目的  

研究目的是評估和比較兩種反硝化建模概念（ASMN和ASM-ICE）在預測反硝化中間產物積累方面的能力，特別是關注電子競爭對中間產物動態的影響，以改進廢水處理過程的建模和控制。  

 

研究思路  

研究思路基于使用四個不同的實驗案例數據來測試兩種模型。案例包括純培養（如Paracoccus denitrificans）和混合培養（如活性污泥），在不同碳源（如乙酸、甲醇）條件下進行反硝化實驗。模型參數部分從文獻獲取，部分通過校準確定，使用AQUASIM軟件進行參數估計。通過比較模型預測與實驗數據，評估模型在描述硝酸鹽、亞硝酸鹽、一氧化氮和氧化亞氮動態方面的準確性，重點關注電子競爭機制的表現。  

 

測量的數據及研究意義  

1 數據來自圖2：Case 1中測量了硝酸鹽和亞硝酸鹽的還原動態，例如在添加亞硝酸鹽或氧化亞氮后硝酸鹽還原率的變化。研究意義是驗證電子競爭對硝酸鹽還原的影響，顯示ASM-ICE模型能準確預測這種競爭，而ASMN模型失敗，突出了電子競爭機制在建模中的重要性。  

  

2 數據來自圖3：Case 2中測量了硝酸鹽、亞硝酸鹽、COD和氮氣的生產速率，例如硝酸鹽還原時亞硝酸鹽的積累和后續還原。研究意義是評估模型在真實活性污泥系統中的預測能力，ASM-ICE模型能更好地擬合氮氣生產動態，表明其適用于復雜廢水環境。  

  

3 數據來自圖4：Case 3中測量了硝酸鹽、亞硝酸鹽和氧化亞氮的還原速率，例如在單一或混合氮氧化物添加條件下的還原動態。研究意義是直接測試電子競爭，ASM-ICE模型能預測多種氮氧化物共存時的還原率下降，證實了電子競爭的普遍性。  

  

4 數據來自圖5：Case 4中測量了硝酸鹽還原、亞硝酸鹽積累和COD消耗，例如在低COD/N比條件下亞硝酸鹽的積累。研究意義是評估模型在碳源限制下的表現，兩種模型均能預測亞硝酸鹽積累，但ASM-ICE在更復雜條件下更可靠。  

  

5 數據來自表2：列出了兩種模型的關鍵參數值，如最大比生長速率和親和常數。研究意義是提供模型校準的基礎，幫助理解參數敏感性，并顯示ASM-ICE模型需要更多電子競爭相關參數，為未來建模提供方向。  

 

 

結論  

1 ASM-ICE模型在四個案例中均能準確預測反硝化中間產物積累，而ASMN模型僅在Case 4中成功，表明ASM-ICE的間接耦合方法更優。  

2 電子競爭是影響反硝化中間產物積累的關鍵機制，ASM-ICE模型通過電子載體描述這種競爭，能更好地模擬動態過程。  

3 ASMN模型結構存在缺陷，無法處理電子競爭，因此在預測中間產物積累時局限性明顯。  

4 研究建議在廢水處理建模中采用ASM-ICE概念，以提高對氧化亞氮等中間產物控制的準確性。  

 

使用丹麥Unisense電極測量數據的研究意義  

在Case 3中，使用丹麥Unisense的氧化亞氮微傳感器在線測量液相N2O濃度。這種傳感器具有高靈敏度（檢測限低），能實時監測N2O的瞬時變化，提供連續、高分辨率的數據。研究意義在于，通過精確捕捉N2O在反硝化過程中的動態積累，驗證了電子競爭機制的存在，例如在多種氮氧化物共存時N2O還原率的下降。這增強了模型校準的可靠性，幫助量化電子競爭對N2O排放的影響，并為廢水處理過程中溫室氣體減排策略提供數據支持。Unisense電極的高精度測量避免了傳統離線采樣的誤差，使ASM-ICE模型能更準確地預測N2O行為，促進了反硝化建模的進步。