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城市污水处理系统好氧颗粒污泥的消化率

摘 要

商标为Neredareg;的全尺寸好氧颗粒污泥技术已用于市政以及工业废水处理。由于反应器的运行程序，可以清楚地区分两种类型的废弃好氧颗粒污泥：1）好氧颗粒污泥选择排放（AGS-SD）和2）好氧颗粒污泥混合物（AGS-RTC）。这项研究系统地比较了中温条件下AGS-SD和AGS-RTC的厌氧生物降解性。将结果与城市污水处理厂的废活性污泥（WAS）和初级污泥（PS）的厌氧转化率进行了比较。分析表明，AGS-SD和PS的化学特性相似，均具有较高的碳水化合物含量（分别为429plusmn;21和464plusmn;15 mg葡萄糖/ g VS污泥），主要是纤维素纤维。同时，AGS-RTC表现出接近WAS的化学特性，二者均具有相对较高的蛋白质含量，分别为498plusmn;14和389plusmn;15 mg / g VS污泥。AGS-SD的特征在于具有较高的生化甲烷潜力（BMP）（296plusmn;15 mL CH4 / g VS底物），与PS相似，但显著高于AGS-RTC和WAS。令人惊讶的是，AGS-RTC的BMP（194plusmn;10 mL CH4 / g VS底物）显着低于WAS（232plusmn;11 mL CH4 / g VS底物）。机械破坏AGS-RTC的紧凑结构只会加快甲烷生成速度，但不会显著影响BMP值。结果表明，与WAS相比，AGS-RTC中的蛋白质和碳水化合物均对厌氧生物降解具有更高的抵抗力，这可能与AGS-RTC中存在难降解的微生物代谢产物有关。

关键字：生物甲烷化潜力、大型Neredareg;城市污水处理厂、废弃好氧颗粒污泥、好氧颗粒污泥选择排放的理化特性。

1. 简介

常规的活性污泥废水处理系统（CAS）在许多类型的废水处理中已广泛应用了数十年。但是，在此过程中会产生大量废污泥，即初级污泥（PS）和废活性污泥（WAS），由于其环境风险以及高昂的处理和处置成本，被认为是有问题的（Appels等， 2008 年 ）。一种较新的废水生物处理方法是好氧颗粒污泥（AGS）或Neredareg;技术，该技术自2005年起全面应用（Giesen等人，2013年）。目前，全球有70多家Neredareg;污水处理厂正在运营或在建（https://www.royalhaskoningdhv.com/nereda）。它的主要优点是，较小的工艺占地面积，更快的污泥沉降，减少能源需求，从有前途的创新到成为成熟的技术，已迅速获得市场认可，能够与已建立的传统废水处理技术竞争（de Kreuk等人，2007； Pronk等人，2015年）。在相同条件下，好氧颗粒和活性污泥（AS）的生物质产量以所产生的污泥质量相对于所消耗的有机物（COD或BOD）的质量表示为相似（Nancharaiah和Reddy，2018）。由于颗粒污泥工艺通常在相对较长的固体保留时间（SRT）下运行，因此从这个意义上讲，此工艺的污泥产量将低于CAS。但是，AGS装置的废污泥尚未单独处理。随着Neredareg;装置数量的增加和规模的增加，需要对AGS系统（WAGS）产生的废污泥进行有效的管理。

厌氧消化（AD）通常用于PS和WAS的处理，目的是以沼气的形式减少有机物并回收能量。同样，AD是WAGS治疗的潜在选择。然而，据我们所知，对WAGS的厌氧消化的研究非常有限（Bengtsson等，2018）。已在间歇和连续AD系统中研究了大颗粒WAGS的厌氧生物降解性（大于1.6 mm）（Bernat等人，2017; del Rio等人，2011; del Rio等人，2014; Palmeiro-Sanchez等人，2013年）。大多数研究仅报道了以mL CH4/g为单位的生化甲烷势（BMP）与WAGS底物的关系，但缺乏有关其关键有机部分的水解速率系数或降解效率的信息。因此，还不可能直接比较WAGS的生物降解动力学和WAGS的降解动力学。此外，不同的研究之间WAGS的BMP结果常常不一致，这可归因于在控制良好的实验室或中试系统中用于生长这些颗粒废水是高度可生物降解的，通常是合成或工业废水。AGS系统的操作条件及其进料特性会显着影响WAGS的理化和形态特性，因此可能会影响其在AD中的降解行为（Bernat等，2017; de Kreuk等，2010）。

到目前为止，基于颗粒污泥的Neredareg;技术主要应用于城市污水处理（https：// www。royalhaskoningdhv.com/nereda）。与实验室废水相比，城市污水的化学需氧量（COD）浓度通常比工业废水低得多，并且底物更复杂，悬浮固体浓度也更高（Moy等人，2002）。因此，人们对在处理城市污水的AGS系统中产生的WAGS的实际厌氧生物降解性非常感兴趣。可以将WAGS分为两种类型：（1）在每个循环中清除的污泥，我们称其为好氧颗粒污泥选择排放或选择溢漏（AGS-SD）。这是比好氧颗粒物沉降速度更低的絮状污泥。通过去除这些污泥，向快速沉降颗粒施加生物选择压力。由于每一个循环都要去除这些废弃好氧颗粒污泥，因此其停留时间比颗粒污泥要短（Ali等人，2019年）；（2）由于生物量增长而产生的多余颗粒污泥，为了避免反应器中生物量浓度过高而去除，即所谓的AGS固体停留时间控制（AGS-RTC）。

因此，本研究系统地评价了（1）AGS-SD和AGS-RTC的特性和厌氧生物降解性，以及（2）这两种组分与PS和WAS的理化性质和生物降解性的差异。BMP测试在中温条件下进行，以比较各种类型污泥中的固体物还原率、甲烷产率、水解速率系数以及碳水化合物、蛋白质、脂质和木质纤维素的生物降解能力。这些结果使人们对AD中WAGS的生物降解有了更好的了解，并有助于设计和有效操作用于WAGS处理的AD系统。

2. 材料和方法

2.1. 底物和接种物

AGS-SD和AGS-RTC是从一个全规模的城市污水处理系统（荷兰Garmerwolde）中收集的，该系统的处理能力为91583人当量（p.e.）。在对两种类型的污泥进行取样时，Neredareg;反应器以大约6小时的工艺循环运行；4小时的曝气、1小时的沉降、1小时的厌氧进料/同时排出废水，以及15分钟的剩余污泥排放。剩余污泥在运至现场污泥处理设施前，储存在污泥缓冲池中。在完全混合的条件下，AGS-RTC在曝气阶段结束时被抽出，而AGS-SD则从污泥缓冲罐中收集。Garmerwolde污水处理厂（WWTP）有6 mm的筛网，然后是除砂，进水在混合进水缓冲液中储存3.4小时。没有一级沉淀池（Pronk等人，2015年），缓冲池的进水直接进入Neredareg;池。在完全曝气和混合条件下，分别从强化生物除磷（EBPR）活性污泥池和污水处理厂Harnaschpolder（Den Hoorn，荷兰）的厌氧污泥消化池中取样。后一个污水处理厂设计为130万污水处理厂，配有6 mm筛网、砂和砂砾去除装置，然后是一级澄清池。从一级澄清池中取样一级污泥（PS）。接种特性为pH 8.1plusmn;0.4，总固形物（TS）3.3plusmn;0.09wt%，挥发性固形物（VS）2.32plusmn;0.03wt%。所有类型的污泥在4°C下储存最长24小时，以防止酸化。纤维素（微晶粉，Sigma-Aldrich，美国）被用作BMP试验阳性对照的模型基质。两个污水处理厂的废水特性及运行参数见表1。

表一荷兰Garmerwolde和Den Hoorn的好氧颗粒污泥厂和常规活性污泥厂的平均进水特性和操作参数

a数据来自荷兰的WWTP Garmerwolde。

b数据来自荷兰的WWTP Harnaschpolder。

c这是平均SRT。WAGS馏分的SRT可以低至4天，而最大颗粒的沉降能力可以维持150天以上（阿里 等，2019).

2.2. 厌氧间歇BMP测试

采用自动化甲烷电位测试系统（AMPTS）（生物过程控制，瑞典）和500毫升血清瓶对污泥进行了四次BMP批量测试。其中一个血清瓶被用来测量VFA浓度。磷缓冲液、大营养素和微量元素的配方和用量均符合Zhang等人的要求。（2014年）。在分装瓶中，接种物的VS（g）与底物的VS（g）之比为2。通过离心（3500 g，5分钟）来控制不同类型污泥的VS浓度。为了解释污泥的形态是否影响生物降解性，使用家用搅拌器（HR2052 / 90，Philips，荷兰）在10000转/分和450 W下粉碎污泥5分钟，破坏了AGS-RTC的结构。

2.3. 生化甲烷潜力测试模型

水解速率系数（k）和生化甲烷潜力（B0）是与污泥中甲烷产生有关的两个关键参数（Gonzalez等人，2018），用于评估和比较不同类型的污泥之间的甲烷生成动力学和BMP值。为了分析数据，由Rao等人开发了一种两基质模型，该模型由快速生物降解的基质和缓慢可生物降解的基质组成，2000）用于：

（1）

其中B_0，rapid =可快速生物降解的底物的生化甲烷潜力（mL CH4 / g VS底物）；k _quick =可快速生物降解的底物的水解速率系数（1 / d）；B_0，slow =缓慢生物降解底物的生化甲烷潜力（mL CH4 / g VS底物）；k_slow ＝可缓慢生物降解的底物的水解速率系数（1 / d）。

在美国Math-Works公司的MATLAB R2016b环境下，利用双基质模型对甲烷累积产气量进行了模拟。

2.4. 分析方法

总碳水化合物含量通过苯酚-硫酸测定法估算为葡萄糖当量浓度（Dubois等人，1956年）。根据Nkj和NHthorn;4en的测量值，假设1g蛋白质（假设为C4 H6.1O1.2Nx）等于1g氨基酸、0.16g Nkj和0.16g NHthorn;4en，采用凯氏法（APHA，2005）测定总蛋白质浓度。用氯仿-甲醇萃取法测定总脂质（Bligh and Dyer，1959）。采用气相色谱（GC）和火焰离子化检测器（FID）对美国安捷伦7890A公司的挥发性脂肪酸（VFAs）进行了分析。气相色谱配有一个25 m 320 mm 0.5 mm的安捷伦19091F-112色谱柱，氦气作为载气，流速为1.8 mL/m in，进样温度240°C，烘箱温度80°C，用Van-Soest法测定污泥样品中的木质纤维含量（Van-Soest，1963）。采用筛分法（Pronk等人，2015年）分析了AGS-RTC的粒度分布（PSD），而用粒度分析仪（Bluewave，Microtrac，德国）测量了其他污泥类型（包括粉碎污泥）的PSD。使用数字显微镜（VHX-6000，比利时基恩斯）和20-200的通用变焦镜头（VH-Z20UR，比利时基恩斯）来鉴定污泥的形态。利用美国MathWorks公司的MATLAB R2016b进行主成分分析（PCA），研究污泥消化率的差异。采用spssstatistic25（IBM，USA）软件对两组样品的Student t检验和多组样品的单向方差分析进行统计分析，评价污泥间BMPs差异和化学特性的显著性。在本研究中，概率的显著性水平（p值）为0.05。

3. 结果和讨论

3.1. 污泥特性

测量每种类型污泥的粒径分布，以确定不同类型污泥之间的物理差异（图1）。发现，AGS-RTC样品的主要粒径大于500 mm，即占总颗粒的90％以上，这与其它污泥样品明显不同。相反，AGS-SD的粒径小于500 mm，因此与WAS的粒径非常相似。这种观察到的形态差异与Pronk等人观察到的结果一致，（2015）。此外，在PS中观察到500-2000 mm范围内的一小部分颗粒，可能是由于沉淀在一级沉淀池中造成的。

图1、污泥的粒度分布

各污泥样品的生化组分分布见表2。通过离心将所有污泥类型的VS浓度调整至5%左右，以尽量减少不同基质浓度（in VS）对其甲烷势的影响（Wang等人，2015）。使用的VS浓度与通常喂入全尺寸消化池的3-6 wt%范围相似（荷兰哈纳施波尔德污水处理厂）。但不同流量的污泥初始VS浓度不同，AGS-RTC、AGS-SD、WAS和PS分别为0.9plusmn;0.02、0.4plusmn;0.01、0.6plusmn;0.01和3.3plusmn;0.03 wt%。

表2不同类型污泥的特性。

分析的关键有机组分是蛋白质、碳水化合物、脂质和VFAs，因为它们被认为是评估和预测污泥混合物厌氧生物降解性的最相关指标（del Rio等人，2011年；Mottet等人，2010年）。结果表明，蛋白质和碳水化合物在所有类型的污泥中占主导地位，占有机物总量的58e73%（表2），在污水污泥报告的典型范围内（del Rio等人，2011年；Gonzalez等人，2018年）。然而，蛋白质和碳水化合物的比例不同。AGS-SD和PS均显示出比AGS-RTC和IS低得多的蛋白质/碳水化合物比率。AGS-SD的碳水化合物含量与PS相似，几乎是AGS-RTC碳水化合物含量的两倍。AGS-SD的蛋白质含量略高于PS，但仍比AGS-RTC低30%左右。由于这些污泥主要由细胞（外）酶和微生物代谢产物组成，预计AGS-RTC和AGS-RTC中都含有大量蛋白质（Adav等人，2008年；Gonzalez等人，2018年）。不同的研究还报道，AGS细胞外聚合物结构的蛋白质/碳水化合物比率通常高于AS（McSwain等人，2005年；Zhu等人，2015年），这与我们的研究结果一致（表2）。AGS-SD的高碳水化合物含量和偏离蛋白质/碳水化合物比值表明，该污泥组分与颗粒较大的AGS-RTC有较大差异。众所周知，与AS相比，PS富含纤维，且含有较少的微生物相关有机物，导致此类污泥中碳水化合物含量较高（Bernat等人，2017）。AGS-SD中纤维的高丰度在之前已经观察到（Pronk等人，2015年），并且与本研究中进行的分析一致（图2 c和d）。

图2.

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