Chronic effects of cerium dioxide nanoparticles on biological nitrogen removal and nitrous oxide emission: Insight into impact mechanism and performance recovery potential

二氧化鈰納米顆粒對生物脫氮和一氧化二氮排放的慢性影響：深入了解影響機制和性能恢復潛力

來源：Bioresource Technology 351 (2022) 126966

 

一、摘要概述

 

論文研究了二氧化鈰納米顆粒（CeO? NPs）對生物脫氮（BNR）過程和氧化亞氮（N?O）排放的慢性影響。結果表明：

 

CeO? NPs（10–50 mg/L）的慢性暴露抑制了BNR性能（氨氮和總氮去除效率下降），并引發亞硝酸鹽積累和N?O排放增加。

 

N?O還原酶（NOS）活性與N?O排放水平呈負相關，機制涉及CeO? NPs抑制反硝化菌的代謝活動（如葡萄糖和氮代謝）。

 

系統在停止NPs暴露后能部分恢復氨氮去除效率，但N?O排放無法完全恢復至暴露前水平，可能與污泥中殘留CeO? NPs有關。

 

研究揭示了CeO? NPs通過干擾電子傳遞和酶活性影響BNR的機制，為納米顆粒污染的生態風險評估提供了新見解。

 

二、研究目的

 

核心目標：探究CeO? NPs慢性暴露對污水生物脫氮（BNR）過程的影響，包括氮去除效率、N?O排放（一種強效溫室氣體），以及系統的自我恢復潛力。

 

背景動機：CeO? NPs廣泛應用于工業和消費品，易進入污水處理廠（WWTPs）。其氧化還原特性（Ce??/Ce3?轉換）可能干擾微生物代謝，但慢性暴露對BNR和N?O排放的綜合影響尚未明確。研究旨在填補這一空白，評估NPs污染對污水處理可持續性的威脅。

 

三、研究思路

 

研究采用實驗室規模序批式反應器（SBR），模擬污水處理過程：

 

實驗設計：

 

接種活性污泥，在穩定BNR性能后，分階段添加CeO? NPs（0、1、10、25、50 mg/L），暴露周期151天（Fig. 1）。

 

 

停止NPs添加后，監測60天恢復期（至第210天），評估系統恢復潛力。

 

關鍵方法：

 

性能監測：定期測量NH??-N、TN、NO??-N去除效率及N?O排放（使用丹麥Unisense N?O微傳感器）。

 

機制探究：分析酶活性（AMO、NXR、NAR、NIR、NOR、NOS）、基因豐度（amoA、nxrA、narG等）、微生物群落（16S rRNA測序）、電子傳遞系統（ETS）活性和NADH含量。

 

N?O來源區分：通過批實驗（添加抑制劑）量化異養反硝化（HD）和硝化驅動（ND）過程對N?O的貢獻。

 

數據分析：結合統計學（ANOVA）和冗余分析（RDA），揭示NPs影響的關鍵路徑。

 

四、測量的數據及其研究意義

 

研究測量了多維度數據，以下按數據類型分類，注明來源圖/表，并解釋其研究意義：

1. 氮去除性能與N?O排放

 

數據來源：Fig. 1（氮轉化性能動態）和 Table 1（關鍵參數匯總）。

 

 

關鍵數據：

 

NH??-N去除效率：50 mg/L暴露時下降至85.7%（vs. 暴露前99.8%）。

 

TN去除效率：50 mg/L暴露時降至73.1%（vs. 暴露前80.5%）。

 

N?O排放量：50 mg/L暴露時增至3.41 mg（vs. 暴露前2.55 mg）。

 

亞硝酸鹽積累：暴露期NO??-N濃度升至0.4–1.4 mg/L（暴露前未檢出）。

 

研究意義：

 

證明CeO? NPs劑量依賴性地抑制BNR（高濃度時顯著降低脫氮效率），并導致溫室氣體N?O排放增加。

 

亞硝酸鹽積累（Fig. 1）提示NPs選擇性抑制反硝化酶（NIR）而非硝化酶（NXR），為機制解析提供線索。

 

2. N?O排放來源貢獻

 

數據來源：Fig. 2B（ND與HD過程對N?O生成的貢獻）。

 

 

關鍵數據：

 

暴露前：HD過程貢獻35.1%，ND過程貢獻64.8%。

 

50 mg/L暴露：HD貢獻增加37.6%，成為主要N?O來源。

 

研究意義：

 

揭示CeO? NPs通過促進異養反硝化（HD）而非硝化驅動（ND）過程增加N?O排放，這與微生物代謝抑制相關（后續機制數據支持）。

 

3. 酶活性與基因豐度

 

數據來源：Fig. 3（葡萄糖/氮代謝酶活性及基因豐度）。

 

 

關鍵數據：

 

氮代謝酶：50 mg/L暴露時，NOS活性下降72.2%，NIR活性下降23.1%。

 

葡萄糖代謝酶：GAPDH、PFK等活性下降24.0–36.1%。

 

基因豐度：nosZ（編碼NOS）豐度下降76.5%。

 

研究意義：

 

NOS活性與N?O排放負相關（結論核心），證實NPs抑制反硝化末端還原酶是關鍵排放機制。

 

葡萄糖代謝酶抑制導致NADH（電子供體）減少（Supplementary Material），解釋電子傳遞受損如何影響氮代謝。

 

4. 微生物群落結構

 

數據來源：Fig. 4（微生物群落組成與RDA分析）。

 

 

關鍵數據：

 

反硝化菌屬豐度：Flavobacterium（關鍵N?O還原菌）在50 mg/L暴露時豐度下降4倍。

 

RDA分析：N?O排放與Flavobacterium豐度呈顯著負相關（Fig. 4D）。

 

研究意義：

 

群落變化（如Proteobacteria減少）直接關聯nosZ基因抑制，從微生物生態角度解釋N?O排放增加的原因。

 

5. CeO? NPs歸趨與殘留

 

數據來源：Fig. 5A（反應器與出水中Ce濃度）。

 

關鍵數據：

 

污泥中Ce積累：50 mg/L暴露時達1656 mg/L。

 

恢復期殘留：第210天殘留137.6 mg/L。

 

研究意義：

 

殘留NPs（Fig. 5A）解釋恢復期N?O排放無法完全恢復的機制（持續抑制酶活性）。

 

 

6. 電子傳遞與代謝活動

 

數據來源：Supplementary Material（NADH含量與ETS活性），關聯Fig. 3A。

 

關鍵數據：

 

ETS活性：50 mg/L暴露時下降28.9%。

 

NADH含量：下降35.4%。

 

研究意義：

 

證明NPs通過抑制電子生成（NADH）和傳遞（ETS），削弱反硝化菌代謝能力，是NOS活性下降的根本原因。

 

五、結論

 

主要發現：

 

CeO? NPs（≥10 mg/L）慢性暴露顯著抑制BNR性能（NH??-N和TN去除效率下降），并增加N?O排放（Fig. 2A）。

 

機制核心：NPs抑制NOS活性（Fig. 3B）和反硝化菌（如Flavobacterium）代謝，通過干擾電子傳遞（ETS活性下降）和酶功能。

 

系統恢復：氨氮去除可完全恢復（第210天效率99.8%），但N?O排放和TN去除無法恢復（殘留NPs持續抑制，Fig. 5A）。

 

技術貢獻：

 

首次量化CeO? NPs對BNR過程中N?O排放的慢性影響，為污水處理廠納米顆粒風險管理提供依據。

 

揭示殘留NPs的長期生態風險，強調污泥處置中NPs去除的必要性。

 

六、丹麥Unisense電極測量數據的詳細解讀

1. 測量方法與數據作用

 

技術原理：使用丹麥Unisense N?O微傳感器（方法2.7節），直接測量SBR反應器中溶解態N?O濃度。傳感器基于電化學檢測，具有高靈敏度（檢測限低）、實時監測能力，適用于復雜水環境。

 

數據生成：

 

連續監測SBR循環中的N?O濃度動態（Fig. 2A），量化暴露期與恢復期的排放通量。

 

在批實驗中（方法2.5節），結合抑制劑（烯丙基硫脲、氯酸鹽）區分HD與ND過程對N?O的貢獻（Fig. 2B）。

 

2. 關鍵測量結果

 

N?O排放動態（Fig. 2A）：

 

暴露期：50 mg/L CeO? NPs使N?O排放峰值增加33.7%（vs. 暴露前），排放通量隨NPs濃度升高而上升。

 

恢復期：第210天排放仍高于暴露前10.6%，證明殘留NPs的持續影響。

 

N?O來源貢獻（Fig. 2B）：

 

50 mg/L暴露時，HD過程貢獻增加至72.7%（vs. 暴露前35.1%），表明NPs主要促進異養反硝化途徑的N?O生成。

 

3. 研究意義

 

精準量化環境風險：

 

Unisense電極提供高精度N?O濃度數據，使研究成為首個量化CeO? NPs對污水處理N?O排放慢性影響的工作。N?O是強效溫室氣體（溫室效應為CO?的300倍），數據直接支撐環境政策（如IPCC排放因子修訂）。

 

機制解析的關鍵工具：

 

實時監測（Fig. 2A）揭示N?O排放與亞硝酸鹽積累的正相關性（p < 0.01），驗證NPs通過NO??積累間接增加排放的假說。

 

來源區分數據（Fig. 2B）結合酶活性（Fig. 3B）證明：HD過程主導N?O增加是由于NOS抑制（而非NOR激活），為靶向減排策略（如優化反硝化菌群落）提供依據。

 

技術優勢與推廣價值：

 

相較于氣相色譜等離線方法，Unisense電極允許原位、連續監測，減少采樣誤差，特別適合動態生物過程研究。

 

數據可靠性高（誤差<5%），為后續納米材料生態毒理研究（如其他金屬氧化物NPs）設立標準方法。

 

總之，Unisense電極數據是研究的環境影響核心指標，不僅量化了CeO? NPs的溫室氣體貢獻，還通過機制關聯（酶活性、微生物群落）為污水處理廠減污降碳提供了科學依據。