膜生物反应器中同步硝化反硝化动力学模型

1、第8卷第23期2008年12月167121819(2008)2326283205科学技术与工程ScienceTechnologyandEngineeringVol18No123Dec.20082008Sci1Tech1Engng1环境科学膜生物反应器中同步硝化反硝化动力学模型蒋胜韬王三秀(浙江台州学院,台州317000)摘要化反应动力学模型。KNO3要远远高于传统单级反硝化过程中的硝酸盐饱和常数,。关键词膜生物反应器动力学模型中图法分类号X524;A根据膜生物反应器系统中同步硝化反硝化的实验研究,认为膜生物反应器系统中同步硝化反硝化的机制可以从微观环境和微生物学机理两个方面进行解释1,2部的扩

2、散,因而在污泥絮体内部能够形成缺氧环境,在这种条件下,硝化反应可以在有氧的污泥絮体表面进行,而反硝化则可以在缺氧的絮体内部进行。基于上述分析进行了一体式膜生物反应器中同步硝化2反硝化动力学模型的推导3。从微生物学角度来看,由于超滤膜的强制截留作用,使得自养型硝化菌和异养型反硝化菌能够在MBR中并存,从而使同步硝化2反硝化的发生成为可能。硝化细菌是自养型好氧微生物,依靠氨氮和亚硝酸盐氮的氧化获得能量生长,需要氧气作为呼吸的最终电子受体;反硝化细菌大多为异养性兼性厌氧微生物,在缺氧和低溶解氧的条件下利用有机物的氧化作为能量来源,而将硝酸盐和亚硝酸盐作为无氧呼吸时的电子受体。对于反硝化细菌来说,氧气

3、的存在对反硝化过程有抑制作用,主要表现在电子受体(氧气、亚硝酸盐、硝酸盐)之间争夺电子的能力差异上,通常氧气接受电子的能力远远高于亚硝酸盐和硝酸盐,但是氧气的存在对绝大部分反硝化菌本身并不抑制,而且这些细菌呼吸链的某些成分甚至需要在有氧的条件下才能合成。从微观环境角度而言,由于MBR中能够存在高浓度的活性污泥,限制了氧气向污泥絮体内2008年8月18日收到。1同步硝化反硝化基础动力学1.1硝化反应基础动力学生物硝化是在两组自养型硝化细菌2亚硝酸细菌和硝酸细菌的作用下,将氨氮转化为硝态氮的反应过程。硝化作用作为生物硝化2反硝化脱氮系统的第一步,它的好坏将直接影响脱氮效率。自养型硝化细菌增殖与底物

4、去除的动力学模型与异养型细菌的动力学模型相似。亚硝酸细菌和NH42N,以及硝酸细菌和NO22N的关系可以用+-Monod方程来表示:=maxSKS+S(1)(1)式中为硝化菌的比增长速率;max为硝化菌的浙江省台州学院青年资助项目(08QN10)资助最大比增长速率;KS为底物的饱和常数,其值为=+-N或NO22N)max/2时的底物浓度;S为底物(NH42第一作者简介:蒋胜韬(1980),男,江西吉安人,硕士,讲师。研究方向:水污染治理。E2mail:jst80。浓度。亚硝化菌和硝化菌的反应速率常数见表1,其© 1994-2010 China Academic Journal Ele

5、ctronic Publishing House. All rights reserved. 6284科学技术与工程8卷中总过程表示把整个硝化作用作为一步看待时得到的结果。表120时硝化反应速率常数46反应速率常数最大比增长速率maxd-1略;又因为为了能使反硝化作用以最大速率进行,必须有过量的有机物存在,这时KS和S相比很小可以忽略不计,于是式(3)简写为:=max(4)亚硝化菌0.6-0.8硝化菌0.6-1.00.81.20.51.5总过程0.6-0.80.30.70.51.0表220时反硝化过程的反应速率常数46反应速率常数最大比增长速率*衰减常数*最大产率系数*maxbKSKS,O2(

6、NO3)Ymax单位d-1d-1gm-3gm-3gm-3kg/kg取值范围5-100.05-0.100.2-0.55-100.1-0.50.5-0.65氨氮的饱和常数KS,NH4gm-30.30.7氧的饱和常数KS,O2gm最大产率系数Ymax衰减常数b-30.51.0ggN0.100.120.050.070.150.20d-10.030.060.030.060.030.由式(1),SS,长速率与底物浓度S。一些研究表明,稳定状态下,硝化过程中由NO22N转化-3以甲醇作为碳源式(4)表示当有机物大大过量时,反硝化速率遵循零级反应关系。研究证明硝酸盐浓度只要超过0.1mg/L,便对反硝化反应速

7、率无影响。因而认为反硝化速率与NO32N之间的呈零级反应关系,而-为NO2N的速率很快,NO2N很少积累,说明-3-2NH2N转化为NO2N是硝化反应的控制步骤,因+4-246此式(1)可改写为与反硝化细菌的浓度呈一级反应关系SNH+2NKS+SNH4+2N(2)4。如式(5)=max所示:dNOdtdNO式中,dt-(2)式中,为亚硝酸菌的比增长速率;max为亚硝=KxN(5)酸菌的最大比增长速率;SNH42N为氨氮的浓度;KS为底物的饱和常数。1.2反硝化反应基础动力学表示反硝化速率;x表示反硝化细菌N的浓度;K表示反硝化反应速率系数。4,5影响反硝化细菌进行同化作用和异化作用的底物有两种

8、:NO32N和有机物。研究表明-3,反硝化细菌的增殖与NO2N和有机物的关系可以用式(3)表示2同步硝化反硝化反应动力学模型的推导实验流程如图1所示。由进水泵将原水箱中的=maxSN(KS+S)(KN+N)(3)原水打入反应器上部的进水口,随着原水的流入,水位上涨,达到预定的高水位时,高水位液位计发出电信号,进水泵停止工作,进水结束。膜组件通过PLC控制,实现间歇出水,出水时间的控制采取出6停2的方式,即出水泵连续工作6分钟后停止运行2分钟,再运行6分钟停2分钟的循环方式。当反应器中水位到达低液位时,出水泵停止出水,进水泵开始工作,从原水箱中抽取原水送至反应器。试验工艺参数为:MLSS为652

9、0mg/L,DO维持在0.8mg/L左右,pH为7.1,水温为2022。(3)式中,和max分别表示反硝化细菌的比增长速率和最大比增长速率;S和N表示污水中有机物和NO2N的浓度;KS和KN分别对应于有机物和-3-3NO2N的饱和常数。反硝化过程的反应速率常数见表2。KS一般的取值范围为(510)mg/L,KN在(0.20.5)mg/L之间。因为硝化出的NO-3-N浓度一般大于(24)mg/L,所以KN与N相比可以忽© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.

10、23期蒋胜韬,等:膜生物反应器中同步硝化反硝化动力学模型6285(2)硝化反应和反硝化反应同时进行,互不干扰,并且都符合Monod模型。因此,MBR反应器中NH3-N的变化可以认为完全是由于硝化作用引起的,并用式(6)来表示:dSNHSNH=-AdtYASNH+KSOKOA+SXBA(6)(6)式中:SNH为氨氮浓度(mg/L);KNH为氨氮的饱和常数(mg/L);YA为养菌污泥产率系数-1(kg);SO为A(h;KOA为自养菌溶解氧饱和常数;BA为自养菌浓度(mg/L)。图1式中,YA、SO、KOA、XBA均为常数,根据表1,A、KNH取值范围在0.30.7mgNH3-N/L之间。在实验结果

11、见图3了同步硝化-。试验的前期和中期,氨氮的含量均远大于KNH,故将式(6)简化为:dSNH=-kdt(7)式中:k为常数。(7)从式(7)可以看出,硝化过程中氨氮的变化呈线性降低,这也与试验结果(图2所示)基本相吻合。图4氨氮随反应时间的线性变化趋势根据试验结果,对数据进行拟和,如图4所示。由此可以得到k值为4.07。因此硝化反应的模型为:进行模型推导时,主要的假设条件如下。(1)在反应周期内,通过检测反应前后污泥浓dSNH=-4.07。dt对MBR反应器中NO32N做物料衡算,列方程-度的变化,发现污泥增长量较少,故假定活性污泥中硝化菌和反硝化菌的性质和数量稳定,不随时间的变化而变化。即忽

12、略同化作用对氮类物质变化的影响。如式(8)dSNO3dt同步硝化反硝化=dSNO3dt硝化+dSNO3dt反硝化(8)© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 6286-科学技术与工程8卷在整个试验期间,NO22N的含量均较低,可以近视认为硝化过程中氨氮完全转化成NO以得到式(9)dSNO3dt同步硝化反硝化-3dSNOdt同步硝化反硝化-N,因而可=4.07-4.SNO33.7+S。在模型中,求得反硝化过程中得硝酸盐氮饱和dSNHdSNO3=-+dtdt1

13、-YH=-×2.86YHKOHKOH+SSNOKNO3+S(10)(9)反硝化常数KNO3=3.7mg/L,该值远远大于单级反硝化过程中得硝酸盐氮饱和常数(0.20.5mg/L)。由于同步硝化2反硝化的实现是依赖于好氧2厌氧的微环境,传质过程中扩散阻力的存在,使得反硝化过程,从而在模。对于反硝化过程,则有dSNOdtXBHSSKS+反硝化g式中:SNO3为硝酸盐氮浓度(mg/L);KNO3的饱和常数(mg/L);YH-(kg/kg););SS为Hh3结论与建议在对硝化基础反应动力学和反硝化基础反应动力学分析的基础上,建立了一体式膜生物反应器中的同步硝化反硝化反应动力学模型。通过一体式

14、膜生物反应器运行的实验数据和模型推导,求得的硝酸盐饱和常数KNO3要远远高于传统单级反硝化过程中的硝酸盐饱和常数,从量化的角度解释了同步硝化反硝化现象,为进一步研究同步硝化反硝化模型和指导工程应用提供一定的借鉴。参考文献1齐唯,李春杰,何义亮.浸没式膜生物反应器的同步硝化反硝有机物浓度(mg/LS为有机物饱和常数(mg/L);KOH为异养菌溶解氧饱和常数(mg/L);XBH为异养菌浓度(mg/L);g为污泥缺氧生长校正系g1)。(10)式中,YH、g、数(0SO、KS、KOH、H、XBH均为常数,在试验过程中,间隔一段时间向反应器中补充一定量的有机物以满足同步硝化2反硝化对碳源的需求,反应器中

15、的有机物浓度被维持在一个较小的范围内波动。KS取值一般在20mg/L左右,在试验期间,KS一直远低于SS。故将SS/(KS+SS)项看作常数。根据上述分析,可将式(10)简化为式(11)。dSNO3dt同步硝化反硝化=kSNO3KNO3+S(11)化效应.中国给水排水,2003;19(7):8112邹联沛,刘旭东,王宝贞,等.MBR中影响同步硝化反硝化的生态(11)式中A为常数。因子.环境科学,2001;22(4):51553PochanaK,KellerJ.Modeldevelopmentforsimultaneousnitrifica2tionanddenitrification.WatS

16、ciTech,1999;39(1):2352434顾夏声.废水生物处理数学模式(2版).北京:清华大学出版社,对式(11)进行分项积分,得式(12)。t=SNOk-A+KNOk-AAKNO3AKNO3+(k-A)SNO3(12)1993:1052045臧荣春,夏凤毅.微生物动力学模型.北京:化学工业出版社,2004:1002606国家城市给水排水工程技术研究中心译.污水生物与化学处理在前面已经解得k=4.07,将式(12)与试验结果(图2所示)用Matlab软件进行拟合,得到A=2.15,KNO3=3.7。技术.北京:中国建筑工业出版社,2002:151206因此同步硝化反硝化的动力学模型为&

17、#169; 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 23期蒋胜韬,等:膜生物反应器中同步硝化反硝化动力学模型6287DerivationoftheKineticModelforSimultaneousNitrificationandDenitrificationinSubmergedMembraneBioreactorJIANGSheng2tao,WANGSan2xiu(TaizhouUniversityofZhejiangProvince,Taizhou317000,

18、P1R1China)AbstractAccordingtotheanalysisofkineticmodelofonon,thekineticmodelofsimultaneousnitrificationanddenitrificationinthesubbiorbeenestablished.Basedontheexperimentalresultsandthekineticmodelonanddenitrificationinthesubmergedmembranebioreactor,theconclusionconstantofnitrate(KNO3)ismorehighertha

19、ngeneralKNO3inpanditcouldbeexplainedthesimultaneousnitrificationdenitri2ficationphenomenon.Keywordssubmergedmembranebioreactor(SMBR)nitrificationdenitrificationsimultaneousni2trificationanddenitrification(SND)kineticmodel(上接第6277页)DevelopingDynamicModulusMasterCurvesofAsphaltConcreteinIndirectTensio

20、nModeMALin,ZHANGXiao2ning(RoadResearchInstitute,SouthChinaUniversityofTechnology,Guangzhou510640,P1R1China)AbstractDynamicmodulusofasphaltconcreteistheimportantparameterfortheasphaltpavement.Basedontheindirecttensiontestmode,adoptingthreetypicalmixesinChina,usingtheGPMtestingmode,theindirecttensiondynamicmodulusweredeterminedaccordingtothecorrectedbiaxialstrainandstress.Mastercurvesareconstructedusingtheprincipleoftime2temperaturesuperposition.TheHirschmo