Variability and Uncertainty Analysis of N2O Emissions from WWTP to Improve the Accuracy of Emission Factors and the Design of Monitoring Strategies

污水处理厂 N2O 排放的可变性和不确定性分析提高排放因子的准确性和监测策略设计

来源：ACS EST Water 2024, 4, 2542−2552

1. 摘要核心内容

 

问题背景：全球污水处理厂（WWTP）N₂O排放研究常忽略数据变异性（技术、运行、进水特性、微生物群落差异）和不确定性（监测点位、方法、频率、时长），导致排放因子（EF = N₂O排放量/总氮负荷）准确性不足。

 

关键发现：

N₂O排放呈正偏态分布（对数分布更适用），11.6%的天数贡献50%排放（图4）。

 

EF均值为 0.30±1.29%（n=117,602），标准差大表明正态分布不适用，推荐使用中位数和分位数（如2.5–97.5%）描述（图5）。

 

优化监测策略：每30分钟监测5分钟（替代连续监测）可在保证精度下实现6个点位轮巡（图6）。

 

剥离模型（kLaₙ₂ₒ）最小误差10.4%（仅模型）或16.1%（含传感器误差）（图2）。

 

 

2. 研究目的

 

阐明表面曝气WWTP中驱动N₂O排放的运行变量（如相控策略）。

量化基于液相测量的N₂O排放不确定性（剥离模型误差）。

分析N₂O排放的时空变异性（110天高频监测）。

评估数据采集频率对EF准确性的影响，优化监测策略。

 

3. 研究思路

 

graph LR

A[丹麦Gummerup WWTP] --> B[相控表面曝气工艺]

B --> C[高频监测110天]

C --> D[Unisense液体N₂O传感器×4]

D --> E[空间点位： S0m/S1m/S10m]

E --> F[建立kLaₙ₂ₒ剥离模型]

F --> G[量化时空变异性和不确定性]

G --> H[模拟多点位间歇监测策略]

 

4. 测量数据及研究意义

核心数据来源与意义

测量内容 数据来源 研究意义

N₂O液体浓度 Unisense传感器（1分钟频率） 揭示相控运行下的动态规律：曝气初期缓升，NH₄⁺耗尽后降，停曝后因持续产生骤升（图3右）

空间异质性 S0m（低湍流）、S1m（高湍流）、S10m（下游） 证实传感器位置显著影响排放估算（S1m代表性最佳，S0m高估101%）（图4）

剥离系数kLaₙ₂ₒ DO测量+空气流速模型（图2） 量化模型误差（10.4–16.1%），为排放计算提供不确定性范围

相控运行数据 在线NH₄⁺/NO₃⁻/DO/流量（图3左） 关联高排放与延长硝化相（相3/8），指导优化曝气策略（图4右下）

N₂O消耗潜力 离线批次实验（正文3.3） 揭示好氧条件下N₂O还原未被完全抑制（1.9–15 gN/(kgSS·d)）

 

5. 关键结论

 

排放分布特征：

N₂O排放呈对数正态分布（非正态），4.7%的小时和11.6%的天数贡献50%排放（图4）。

EF报告建议：避免均值±标准差（0.30±1.29%），改用中位数（0.101%）和分位数范围（0.024–2.464%）（图5）。

 

空间变异性：

93.9%排放来自高湍流区（S1m），传感器位置偏差可致估算误差18–101%（图4）。

多点监测中，S1m单点数据与三传感器组合差异仅2.1%（支持简化布点）。

 

监测策略优化：

每30分钟监测5分钟的策略误差仅0.3%，可支持6点位轮巡（图6）。

低频监测（如30分钟/240分钟）严重低估峰值（99%分位误差42%）。

 

不确定性量化：

kLaₙ₂ₒ最小误差10.4%（模型）→ EF总不确定性16.7–42%（依赖TNₗₒₐd估算方法）（图5）。

 

6. Unisense电极数据的详细解读

研究意义与价值

 

高频动态捕获：

1分钟分辨率揭示相控工艺的瞬态特征（图3右）：停曝后N₂O因持续产生且剥离减少而骤升，为机制解析提供关键证据。

 

空间代表性验证：

三位置同步监测（S0m/S1m/S10m）量化点位偏差（图4），证明高湍流区（S1m）最具代表性，而控制点（S0m）高估101%，指导优化传感器布设。

 

分布特性解析：

基于117,602数据点证明N₂O呈对数正态分布（图4、5），推翻传统EF的正态假设，推动采用中位数和百分位数报告。

 

技术可靠性：

跨生物池相关性（S0m与S0m*的R²=0.73）和故障期数据修正（负值/漂移校准），验证Unisense电极在长期监测中的稳定性。

 

对领域贡献

 

方法论革新：确立液相监测在高变异系统中的应用价值，为EF标准化提供数据基础。

实践指导：优化监测策略（时间/空间权衡），降低全厂N₂O监测成本。

 

总结

 

该研究通过丹麦Unisense电极的高频空间监测，揭示了WWTP中N₂O排放的强时空异质性和对数分布特性，量化了剥离模型的不确定性，并提出了以中位数+分位数报告EF、多点间歇监测为核心的优化方案，为全球污水处理厂N₂O监测标准化提供关键依据。