A decade of nitrous oxide(N2O) monitoring in full-scale wastewater treatment processes: A critical review

全規模廢水處理過程中氧化亞氮(N2O)監測十年：批判性綜述

來源：Water Research, Volume 161, 2019, Pages 392-412

《水研究》，第161卷，2019年，頁碼392-412

 

摘要

摘要指出，廢水處理廠(WWTPs)在生物脫氮過程中直接排放的N2O會顯著增加運營的碳足跡。全規模N2O監測活動被用作有爭議的理論計算方法的替代方案，有助于擴展對N2O生產途徑和觸發操作條件的知識。準確的N2O監測可以幫助找到更好的過程控制解決方案以減少排放，但量化排放和理解長期行為仍具有挑戰性。本綜述回顧了近年來的全規模N2O監測活動，分析了不同過程組的排放量化和緩解措施，重點關注用于識別主導N2O途徑和觸發條件的技術、使用操作數據和N2O數據識別緩解措施的技術以及機理建模。分析顯示，由于操作條件、監測系統和定量方法的不同，N2O排放數據差異顯著，監測活動持續時間影響排放因子范圍，短期監測通常報告較低排放，而長期監測顯示較高排放。多變量數據挖掘方法可以有效轉換數據為信息，確定復雜關系，機理模型與多變量工具結合可增強對排放模式的理解。最后，識別了有效N2O緩解策略與實際實施之間的差距，未來需要長期監測、數據驅動方法開發以及更好理解N2O排放、能耗和系統性能之間的權衡。

 

研究目的

研究目的是評估全規模N2O排放特征，將其轉化為可行的控制策略，并進行全規模測試。具體目標包括量化全規模N2O排放并探究季節性模式，揭示典型操作周期中N2O生產/排放與過程變量的趨勢以探索動態行為，進行多變量統計分析以找到N2O排放對相關過程變量的依賴性，基于分析結果提出潛在可行的N2O控制策略并在實際廠中測試。

 

研究思路

研究思路是基于長期監測數據，首先使用124天并行運行的數據量化全規模N2O排放并探究季節性模式，然后揭示典型操作周期中N2O生產/排放與過程變量/條件的趨勢以探索動態N2O排放行為，進行多變量統計分析以找到N2O排放對相關過程變量的依賴性，最后基于分析結果提出控制概念并進行全規模測試。研究利用圖形表示、特征提取方法、統計分析和數據挖掘方法翻譯操作數據為信息，并結合機理模型和同位素分析等技術來理解排放機制。

 

測量的數據及研究意義

1 N2O排放因子數據：來自Fig.2和Fig.3，顯示不同處理過程的排放因子范圍，如主流過程平均EF為0.87%氮負荷，側流過程平均為2.1%。研究意義是揭示排放變異性，強調操作條件和測量方法標準化的必要性，支持排放評估和機制研究。

 

 

2 季節性排放模式數據：來自Fig.4，顯示監測時長對EF的影響，短期監測EF較低（平均0.7%），長期監測EF較高（平均1.7%）。研究意義是表明季節性和監測持續時間對排放量化的影響，強調長期監測的重要性以捕獲真實排放動態。

 

 

3 過程變量與N2O排放關系數據：來自多變量分析，如DO、NO2-濃度、溫度等與N2O排放的相關性，顯示不同條件下主導途徑變化。研究意義是幫助識別關鍵操作參數，指導優化控制以減少排放，例如通過控制DO和pH最小化排放。

4 微生物群落和酶活性數據：來自分子生物學分析，如AOB、NOB和反硝化菌豐度與N2O排放的關聯。研究意義是揭示微生物結構對排放的影響，支持靶向微生物管理以控制排放。

5 監測方法比較數據：來自Fig.5，顯示連續監測和間歇監測的EF差異，連續監測平均EF較高（1.2%）。研究意義是評估不同監測方法的準確性，推動標準化監測協議以提高數據可比性。

 

 

結論

1 N2O排放因子在不同處理過程中差異顯著，主流過程EF范圍0.01%-2%，側流過程更高，監測持續時間影響EF估值，長期監測更準確。

2 季節性環境變異性如溫度影響排放模式，水溫上升季節排放較高，下降季節較低，需針對性控制策略。

3 多變量統計和機理模型結合能有效理解排放行為，數據驅動方法有助于開發緩解措施，但實際實施存在差距。

4 未來需要長期監測研究、數據驅動方法開發以及優化權衡N2O排放、能耗和系統性能。

 

使用丹麥Unisense電極測量數據的研究意義

使用丹麥Unisense電極測量數據的研究意義在于其高精度原位監測能力，能夠實時量化液相和氣相N2O濃度動態。具體地，電極提供高分辨率數據（如每5分鐘平均值），支持準確計算N2O排放率（通過公式考慮氣相和液相傳輸），如文檔中提到的在反應器中連續監測N2O濃度。這種測量幫助識別N2O產生熱點時段（如好氧相通過羥胺途徑，缺氧相通過不完全反硝化），并為多變量分析（如偏相關分析）提供可靠輸入，從而揭示過程變量（如NO3-和DO）的影響機制。研究意義是克服傳統采樣誤差，實現連續監測，為N2O排放機制研究和控制策略驗證提供關鍵工具，提升全規模廢水處理的環保性能。例如，電極數據可用于校準機理模型，增強對復雜排放模式的理解，并指導實時控制優化。