Biofilm characterization and dynamic simulation of advanced rope media reactor for the treatment of primary effluent

先进绳状介质反应器处理初级出水的生物膜特性及动态模拟

来源：Water Environ Res. 2024;96:e11150.

 

摘要内容

 

论文摘要指出：

 

生物膜建模复杂性：传统模型依赖默认参数（边界层厚度、生物膜密度、脱落速率等），缺乏针对绳状载体（BioCord）的研究。

关键发现：

边界层厚度是预测出水氨氮和硝酸盐浓度的最敏感参数（影响传质效率）。

生物膜密度是预测出水COD的最敏感参数（影响有机物降解效率）。

校准后的模型能准确预测连续曝气反应器（R1）的氨氮和溶解氧（DO），但对间歇曝气反应器（R2）预测效果差。

创新点：首次对绳状生物膜载体（BioCord）进行系统表征与动态模拟。

 

研究目的

 

填补研究空白：绳状生物膜载体（BioCord）此前缺乏建模研究（传统研究集中于塑料/海绵载体）。

开发校准模型：通过实验测定生物膜参数（厚度、密度、边界层等），建立针对BioCord反应器的动态模型。

优化脱氮除碳：识别敏感参数以指导工艺优化（如曝气策略、载体设计）。

 

研究思路

 

实验设计：

小试反应器：两组并联反应器（R1连续曝气、R2间歇曝气），处理初级出水，运行90天。

中试验证：使用实际BioCord中试系统（Reactor C）数据验证模型。

数据采集：

生物膜特性：厚度、密度、边界层（实验测定）。

水质参数：NH₃-N、NO₃-N、COD、DO等（定期监测）。

溶解氧剖面：Unisense微电极测量生物膜内DO分布。

模型构建：

基于GPS-X软件，选用MABR模块模拟BioCord反应器。

校准参数：边界层、生物膜密度、脱落速率等（表4）。

 

敏感性分析：评估参数对出水指标的敏感度（公式1）。

 

 

测量数据及其意义

1. 生物膜特性数据（表1）

 

参数 R1（连续曝气） R2（间歇曝气） 研究意义

生物膜厚度 77 ± 10 μm 173 ± 43 μm 曝气方式影响生物膜结构：连续曝气导致更薄生物膜（冲刷效应），利于传质（图11）。

生物膜密度 20 ± 3 g TS/m² 33 ± 8 g TS/m² 密度影响COD降解效率（高密度生物膜对COD去除更敏感）。

边界层厚度 490 ± 57 μm 805 ± 148 μm 关键参数：影响基质（如O₂、NH₃-N）扩散速率，决定脱氮效率（表3）。

2. 水质数据（图8-10）

3. 

参数 意义

NH₃-N去除率（图8） R1达96.7%（连续曝气），R2仅61.8%（间歇曝气）→ 连续曝气显著提升硝化效率。

NO₃-N浓度（图9） R1的NO₃-N积累更高（硝化完全），R2因间歇曝气部分反硝化。

COD去除率（表1） R1与R2均达73% → 生物膜密度是COD预测敏感参数（与厚度无关）。

 

 

 

 

3. Unisense电极数据（图11）

 

测量方法：丹麦Unisense微电极（步进精度20μm）测定生物膜内DO梯度。

关键结果：

R1边界层薄（490μm），DO从7.4 mg/L快速降至0（传质高效）。

R2边界层厚（805μm），DO梯度平缓（传质受限）。

研究意义：

首次量化绳状载体边界层：揭示曝气方式对传质效率的影响机制。

解释脱氮差异：R2因边界层厚导致氧/氨扩散受阻，硝化率仅为R1的67.5%（表1）。

校准模型关键输入：边界层数据直接用于模型参数校准（表4），提升预测准确性。

 

结论

 

敏感参数排序（表3）：

氨氮/硝酸盐预测：边界层厚度 > 生物膜密度 > 厚度。

COD预测：生物膜密度最敏感。

脱落速率影响最小。

模型有效性：

对连续曝气反应器（R1）预测精准（NH₃-N RMSE=0.95 mg/L）。

对间歇曝气反应器（R2）预测失败 → 需结合PCA等新方法改进SND（同步硝化反硝化）模型。

工程意义：

优化绳状载体设计需优先控制边界层厚度（如增强水力剪切）。

连续曝气更适合BioCord脱氮，但需平衡能耗。

 

Unisense电极数据的详细解读

 

技术优势：微电极直接测定生物膜内部DO梯度（空间分辨率20μm），避免传统方法（如切片）的破坏性误差。

核心发现：

边界层厚度（L）是氧传质的主要阻力（图11双箭头所示），R2的L比R1高64%（805μm vs. 490μm），导致其硝化率降低。

DO剖面显示R2在曝气关闭期出现缺氧区（DO≈4 mg/L），但未有效触发反硝化（TN去除率仅12.4%），曝气策略需优化。

理论价值：

验证了边界层理论在绳状载体中的适用性，补充了表2中MBBR/滴滤池等载体的对比数据。

为扩散-反应模型提供关键边界条件，解释生物膜内反应速率分布。

应用指导：Unisense数据证明曝气控制需兼顾边界层调控（如通过增加流速），为节能优化提供依据。

 

总结：本研究通过实验表征+动态模拟，首次建立绳状生物膜载体（BioCord）的校准模型，明确边界层厚度是脱氮关键敏感参数，并为间歇曝气工艺优化指明方向。Unisense微电极数据为核心突破，揭示了传质限制机制。