磁性纳米Fe3O4@C对SBR脱氮除磷性能及其微生物种群组成的影响

为探究磁性纳米Fe₃O₄@C对序批式活性污泥反应器(SBR)污水处理系统脱氮除磷性能的影响,建立了2个相同的SBR(编号分别为0号和1号),其中,0号反应器未投加任何磁性材料(对照组),1号反应器中投加0.5 g·L^-1的Fe₃O₄@C(实验组),并采用高通量测序和实时定量PCR(qPCR)技术对2个反应器内生物种群结构及关键脱氮除磷功能菌群进行分析.结果表明:(1)Fe₃O₄@C对SBR除污性能有显著影响,其中,1号反应器化学需氧量(COD)的去除性能得到增强,24 d后去除率稳定在90%左右;0号和1号反应器总氮(TN)平均去除率分别为35.83%和52.18%;从第43 d起,1号反应器除磷性能明显高于0号反应器,运行70 d后,0号和1号反应器对总磷(TP)的平均去除率分别为47.52%和56.33%.(2)添加Fe₃O₄@C材料后,反应器内变形菌门(Proteobacteria)的...     

恒液位SBR工艺脱氮除磷研究

实验对恒液位SBR工艺脱氮除磷进行了研究。结果表明,交替缺氧/好氧段,可以有效的实现硝化反硝化脱氮和好氧摄磷,缺氧时,进水补充的碳源及时满足了反硝化的需求,系统同时还存在同步硝化反硝化作用。厌氧段,溶解氧快速降至0mg/L在进水补充的碳源条件下释磷充分,从而保证后期摄磷完全,整体高效脱氮除磷。     

氮对酵母菌-SBR系统效能及酵母形态的影响研究

在酵母菌-SBR系统处理高含油废水中研究了氮添加对酵母细胞形态、沉降性、废水处理效果的影响及恢复能力.结果表明,氮添加量直接影响到系统中酵母菌的生物量,沉降性、pH和处理效果;氮缺乏诱发某些酵母菌菌株细胞由酵母形态向真菌丝形态转化,进而影响到酵母菌的沉降性;从系统运行效果和稳定性方面综合考虑,运行时最佳的进水BOD/N为20/1;恢复最佳氮添加能提高不同程度缺氮系统的处理效果,并可使轻度菌丝化系统快速恢复酵母形态为主,但在短期内对高度菌丝化系统的恢复效果不明显.     

反硝化聚磷SBR与微动力曝气组合技术处理猪场废水的研究

在实验室模拟条件下,以猪场废水(粪尿及冲洗水等混合废水)为例,研究传统SBR(A/O模式)与反硝化聚磷(DNPAO)SBR在脱氮除磷及有机质降解方面的可行性及其功效.结果发现,采用传统SBR工艺直接处理猪场废水,其处理系统效率较低,处理效果不稳定,出水水质不佳,废水处理后出水TN、TP和BOD5的去除率分别为89.08%、86.04%和93.88%.而改用反硝化聚磷SBR,同时配以微动力曝气法,采用废水输入两步法与双循环"厌氧-缺氧/微氧"运行模式,可实现猪场废水TN、TP和BOD5去除率分别高达93.95%、99.26%和99.93%.由于其独特的工艺设计可使处理水NO-3浓度和输出负荷"双低".同时ORP、pH与DO 3项关键参数的动态变化可以间接地揭示微动力曝气SBR技术运行状态及出水水质,但在实际条件下的中试运行成效有待于进一步研究.     

三峡库区水华优势藻类生长动力学的普适性研究

从蓝绿藻中选取绿藻门的普通小球藻(Chlorella vulgaris,CV藻)为研究对象,应用Monod方程考察氮、磷营养盐对CV藻生长的影响,分别计算出CV藻对TP、TN的半饱和常数KSP和KSN结果表明KSN>>KSP,说明TP对CV藻生长的影响明显大于TN.CV藻生长速率对磷质量浓度反应很灵敏:与空白值相比,在0.002 mg·L-1的低浓度下u就有提高,而浓度到0.2 mg.L-1时,u明显增大;但在0.000-0.050 mg·L-1氮浓度范围内u几乎没有变化.通过系统比较CV藻与优势蓝绿藻,甚至海水藻的生长动力学特征,探讨了CV藻与其它蓝绿藻的动力学普适性和共同性,证实这些藻类都具有非常类似的生长动力学和生态学特征.因此,推测CV藻生长动力学模型可以从整体上反映和代表库区优势蓝绿藻的生长行为.同时分析和归纳了蓝绿藻生长模型的相似性和规律性,得出三峡库区优势藻类生长行为存在普遍一致性的初步结论.     

三峡水库主要入库河流氮营养盐特征及其来源分析

以2004～2005年的三峡水库3条主要入库河流(长江、嘉陵江、乌江)中的水文、水质的调查数据为依据,研究了三峡水库入库河流中主要的水文变化特征、氮营养盐的季节性分布规律及其形态组成.结果表明,3条入库河流的流量、流速呈现季节性变化,三峡水库入库河流的主要水文特征值已处于水华暴发的危险范围内,很容易发生水华.3条入库河流中总氮含量年均值都在1.55～2.15 mg/L之间,总体偏高,乌江武隆断面的总氮浓度最高,嘉陵江北碚断面次之,长江朱沱断面最低,并且3条河流丰水期水体中总氮含量均高于枯水期,说明非点源对氮污染影响较大;溶解态无机氮(DIN)是总氮的主要存在形式,而其中又以硝酸盐氮(NO3--N)为主,平均占到DIN的70%以上.氮素污染多以还原态氨氮(NH4 -N)的形式排入水体,经过硝化作用,NH4 -N氧化成亚硝酸盐氮(NO2--N),然后再氧化成稳定的NO3--N,并且消耗掉水体中大量的氧.入库河流水体中的NO3--N主要来自农田径流、城市污水、城市径流以及淹没土壤的释放,NH4 -N的来源主要是城市污水、工业废水以及少量的生活垃圾和船舶废水.     

介质筛护岸的水质净化功能与机理

以桂林桃花江介质筛护岸工程为依托,对介质筛护岸的水质净化功能进行了试验研究.结果表明,介质筛护岸两侧水位波动促进了生物地球化学反应的发生.介质筛护岸对COD、NH 4-N和TN的平均去除率分别为76.5%、95%和81%.介质层内的COD浓度逐层降低,在距离岸边2.5 m左右的沸石强化层中,其浓度接近5 mg·L-1;在介质筛的第5、6层内NH 4-N的浓度基本稳定在0.3 mg·L-1.沸石层对NH 4-N吸附的有效厚度为10 cm,能够满足水质净化的目的.     

稻鸭、稻鱼共作生态系统中稻田田面水的N素动态变化及淋溶损失

通过田间试验研究了稻鸭、稻鱼共作复合生态系统稻季田面水及渗漏水中各形态N素的动态变化及N肥的渗漏损失量.结果表明,水稻生长期间,田面水中N素形态以NH 4-N为主,渗漏水中则以NO-3-N为主要形态;施肥有利于田面水和渗漏水各形态N素含量的提高.相对于常规稻作处理(CK),稻鸭(RD)、稻鱼共作(RF)时田面水的pH、NH 4-N含量和TN含量显著增加,渗漏水的NO-3-N和TN含量降低,而渗漏水NH4 4-N元明显变化.所有处理田面水中NH 4-N/TN在施肥后第3天达到最大,随后降低;而所有处理NH 4-N/TN的均值相当.对各处理的N素淋失分析可知,处理RD与RF的肥料N潜在淋失率分别为2.72%、2.58%,低于CK处理(2.99%),表明稻鸭、稻鱼共作可以减少施入N肥潜在的下渗淋失,同时稻鱼共作减少N肥淋失的效果好于稻鸭共作.     

全耦合活性污泥模型(FCASM3) Ⅰ:建模机理及数学表征

在充分分析活性污泥系统中生物反应机理的基础上,建立了活性污泥系统生物去除营养物质的细观机理模型--全耦合活性污泥模型(Fully Coupled Activated Sludge Model No.3,简称FCASM3).FCASM3将系统中微生物划分为8类菌群,包含31种组分、72个子过程;该模型的主要特点是将活性污泥系统中的微生物进一步细化,充分考虑了系统中微生物间的相互作用.FCASM3引入了硝化-反硝化过程中的中间产物亚硝酸盐.实现了对两步硝化-反硝化过程的模拟;FCASM3不仅包含聚糖菌的有关生物反应过程,而且还考虑了聚磷菌(非反硝化聚磷菌和反硝化聚磷菌)以及聚糖菌的厌氧维持过程,为直接体现温度对生物反应的影响,FCASM3将温度作为一个变量直接耦合到生物反应速率方程中.     

Validation of an agricultural non-point source （AGNPS） pollution model for a catchment in the Jiulong River watershed, China

This study tested and evaluated the agricultural non-point source(AGNPS)model for the Wuchuan catchment, a typical agricultural area in the Jiulong River watershed, Fujian Province. China. The AGNPS model was calibrated and validated for the study area with observed data onten storms. Thedata on eight stormsin 2002 were used for calibration while data on two stormswere used for validation of the model. Considering the lack of water quality data over a long-term series, a novel method, comparing an internal nested catchment with its surrounding catchment, was used to supplement the less long-term series data. Dual calibration and validation of the AGNPS model was obtained by this comparison. The results indicate that the correlation coefficients were 0. 99 and 0. 98 for runoff, 0. 94 and 0. 95 forthe peak runoff rate of the large catchment and the small catchment, respectively, and 0. 76 forthe sediment of the small catchment only. Each pair of correlation coefficients is homogeneous for the same event for the two catchments. With the exception of the sediment yield and particulate phosphorus, the peak nmofr rate and other nutrients were well predicted. Sensitivity analysis showed that the Soil Conservation Service curve number and rainfall quantity were the most sensitive parameters, which resulted in high output variations. Erosivitv and other parameters had little influence on the hydrological and quality outputs.