Modelling N2O dynamics of activated sludge biomass: Uncertainty analysis and pathway contributions

活性污泥生物量 N2O 動(dòng)力學(xué)建模：不確定性分析和途徑貢獻(xiàn)

來源：Chemical Engineering Journal, 379, Article 122311.

 

摘要核心發(fā)現(xiàn)

 

本研究開發(fā)了NDHA模型（描述三種生物N?O產(chǎn)生途徑），通過呼吸測量實(shí)驗(yàn)校準(zhǔn)了活性污泥混合培養(yǎng)物的N?O動(dòng)態(tài)。關(guān)鍵突破包括：

 

1.多途徑量化：

 

首次同時(shí)校準(zhǔn)自養(yǎng)氨氧化（AOB）與異養(yǎng)反硝化（HB）途徑的N?O產(chǎn)生機(jī)制；

2.低不確定性預(yù)測：

 

模型預(yù)測的N?O排放因子在DO≈0.5 mg/L時(shí)為4.6±0.6%，DO≈2.0 mg/L時(shí)為1.2±0.1%（變異系數(shù)≤12%）；

3.主導(dǎo)途徑解析：

 

低DO/高亞硝態(tài)氮條件下，硝化菌反硝化（ND）途徑貢獻(xiàn)72%的N?O（圖7）。

 

研究目的

 

1.機(jī)制建模：

 

建立包含硝化菌硝化（NN）、硝化菌反硝化（ND）、異養(yǎng)反硝化（HD）三途徑的N?O產(chǎn)生模型；

2.參數(shù)精準(zhǔn)校準(zhǔn)：

 

通過呼吸測量實(shí)驗(yàn)量化17個(gè)關(guān)鍵動(dòng)力學(xué)參數(shù)（異養(yǎng)過程10個(gè)，自養(yǎng)過程7個(gè)）；

3.排放不確定性評估：

 

分析參數(shù)不確定性對N?O排放預(yù)測的影響，為碳足跡計(jì)算提供可靠依據(jù)。

 

研究思路

 

1. 階梯式實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

 

 

場景解耦：

 

設(shè)計(jì)5類呼吸測量實(shí)驗(yàn)（場景A-E），逐步解耦復(fù)雜生物過程（表1）：

 

 

場景A：缺氧條件下異養(yǎng)反硝化（添加COD+NO??/NO??）

 

場景B：缺氧氮氧化物動(dòng)態(tài)（添加NO??/NO??）

 

場景C：好氧氨氧化動(dòng)態(tài)（添加NH??/NH?OH）

 

場景D/E：獨(dú)立驗(yàn)證數(shù)據(jù)集（連續(xù)曝氣下NH??脈沖）

 

2. 模型校準(zhǔn)策略

 

 

全局敏感性分析（GSA）：

 

識(shí)別關(guān)鍵參數(shù)（如DO/NO??敏感參數(shù)），指導(dǎo)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（圖3）；

 

分步參數(shù)估計(jì)：

 

先校準(zhǔn)異養(yǎng)過程（水解、反硝化），再校準(zhǔn)自養(yǎng)過程（氨氧化、亞硝化）；

 

不確定性量化：

 

蒙特卡洛模擬評估參數(shù)不確定性對N?O排放的影響（n=500）。

 

關(guān)鍵數(shù)據(jù)及研究意義

1. 異養(yǎng)反硝化動(dòng)力學(xué)（圖1A-B）

 

數(shù)據(jù)：

 

N?O還原速率在pH=8時(shí)最高（4.7 mgN/gVSS/h），pH=6.5時(shí)降低67%（圖1B）；

 

NO??→NO??還原速率（1.5 mgN/gVSS/h）低于N?O還原（圖1A）。

 

意義：揭示pH對N?O消耗的關(guān)鍵控制作用，解釋實(shí)際工藝中pH波動(dòng)引發(fā)的N?O爆發(fā)。

 

2. 自養(yǎng)氨氧化動(dòng)態(tài)（圖1C-D，圖2）

 

 

 

數(shù)據(jù)：

 

NH??氧化時(shí)N?O積累率（0.05 mgN/gVSS/h）遠(yuǎn)低于NH?OH氧化（0.2 mgN/gVSS/h）（圖2C）；

 

缺氧觸發(fā)時(shí)NO/N?O瞬時(shí)峰值比好氧期高4倍（圖2）。

 

意義：證實(shí)羥胺（NH?OH）是N?O關(guān)鍵前體，且低DO顯著促進(jìn)ND途徑貢獻(xiàn)。

 

3. 途徑貢獻(xiàn)量化（圖4-5）

 

 

 

 

數(shù)據(jù)：

 

DO=2 mg/L時(shí)，NN途徑占N?O來源57%（高DO），ND途徑占42%（低DO）（圖4）；

 

亞硝態(tài)氮＞1 mgN/L時(shí)，ND途徑貢獻(xiàn)＞70%（圖7）。

 

意義：顛覆“異養(yǎng)途徑主導(dǎo)”傳統(tǒng)認(rèn)知，明確ND途徑為低DO下主要排放源。

 

4. 模型驗(yàn)證性能（圖4）

 

 

數(shù)據(jù)：

 

模型預(yù)測與獨(dú)立數(shù)據(jù)集吻合度高（DO-R2=0.98，NH??-R2=0.99，N?O-R2=0.80）。

 

意義：驗(yàn)證NDHA模型跨場景預(yù)測能力，支持全尺度污水處理廠應(yīng)用。

 

丹麥Unisense電極的核心價(jià)值

技術(shù)優(yōu)勢

 

 

微秒級(jí)響應(yīng)：

 

聯(lián)用NO-500/N?O-R微電極實(shí)現(xiàn)秒級(jí)分辨率監(jiān)測（0.2 Hz），捕捉NO/N?O瞬態(tài)峰值（圖2）；

 

多參數(shù)同步：

 

與DO/pH電極集成，解析O?-NO-N?O-pH耦合關(guān)系（圖1）。

 

關(guān)鍵科學(xué)發(fā)現(xiàn)

 

1.瞬態(tài)過程捕捉：

 

揭示缺氧觸發(fā)時(shí)NO先于N?O爆發(fā)（圖2A-B），證實(shí)NO是ND途徑關(guān)鍵中間體；

2.pH依賴機(jī)制：

 

量化N?O還原酶活性峰值pH=8（圖1B），為工藝pH調(diào)控提供理論依據(jù)；

3.生物膜微環(huán)境解析：

 

高分辨率數(shù)據(jù)校準(zhǔn)底物親和常數(shù)（如KHB,N?O=0.078 mgN/L），降低模型不確定性40%。

 

工程應(yīng)用意義

 

 

排放因子精準(zhǔn)化：

 

電極數(shù)據(jù)支撐的模型使N?O排放預(yù)測不確定性降至12%以下（圖7）；

 

工藝優(yōu)化靶點(diǎn)：

 

明確DO＞2 mg/L可抑制72%的ND途徑排放（圖7），指導(dǎo)曝氣控制策略；

 

碳足跡核算革新：

 

為污水處理廠提供首個(gè)經(jīng)不確定性量化的N?O排放模型。

 

結(jié)論

 

1.三途徑貢獻(xiàn)權(quán)重：

 

NN途徑主導(dǎo)高DO條件（＞50%），ND途徑主導(dǎo)低DO/高NO??條件（＞70%）；

 

HD途徑貢獻(xiàn)始終＜20%（圖7）。

2.模型可靠性：

 

校準(zhǔn)參數(shù)方差/均值＜25%，N?O排放因子預(yù)測CV≤12%（圖7）。

3.Unisense電極不可替代性：

 

其毫秒級(jí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)是校準(zhǔn)瞬態(tài)生物過程（如NO爆發(fā)）的必要工具。

 

應(yīng)用方向：模型已集成至污水處理廠數(shù)字孿生平臺(tái)，用于實(shí)時(shí)優(yōu)化曝氣策略并減少碳足跡。

 

圖示關(guān)聯(lián)：

 

 

圖1：異養(yǎng)/自養(yǎng)過程動(dòng)力學(xué)與pH依賴效應(yīng)

 

圖2：缺氧/好氧轉(zhuǎn)換下NO-N?O瞬態(tài)積累

 

圖3：參數(shù)敏感性排序（SRC方法）

 

圖4：獨(dú)立數(shù)據(jù)集驗(yàn)證結(jié)果

 

圖7：N?O途徑貢獻(xiàn)與排放不確定性量化