研究簡介：氧化亞氮（N?O）是一種強效溫室氣體，其在污水處理過程中的排放對污水處理廠的碳足跡影響顯著。N2O的產(chǎn)生與污水處理中的氮轉(zhuǎn)化過程密切相關(guān)，包括氨氧化細菌（AOB）和異養(yǎng)反硝化細菌的作用。N?O的排放受到多種因素的影響，包括操作條件、微生物群落結(jié)構(gòu)、進水水質(zhì)等。然而以往的研究往往忽視了數(shù)據(jù)的變異性，僅使用平均排放因子來估算N2O排放，這可能導致估算結(jié)果的不準確。研究人員在BioTank1和BioTank2中安裝了多個N2O液相傳感器，分別位于不同的位置，以捕捉N2O排放的時空變異性。通過氣體剝離模型（kLaN?O）計算N?O的排放量，并結(jié)合液相N?O濃度數(shù)據(jù)，量化了N2O排放的時空變異性。研究還分析了不同監(jiān)測策略對N?O排放估算的影響，包括監(jiān)測頻率和監(jiān)測位置的數(shù)量。

研究旨在通過分析污水處理廠（WWTP）中氧化亞氮（N2O）排放的時空變異性，提高排放因子（EF）的準確性，并設(shè)計更有效的監(jiān)測策略。研究對象為丹麥Gummerup的表面曝氣污水處理廠，該廠采用階段交替運行的BioDenitro工藝，處理能力為10000人口當量（PE）。研究團隊在110天的監(jiān)測活動中，通過液相N?O濃度測量，量化了N?O排放的時空變異性，并分析了監(jiān)測活動的不確定性。研究發(fā)現(xiàn)，N?O排放的時空變異性顯著。

在BioTank2中，N?O排放量在不同位置差異明顯，最高排放量出現(xiàn)在靠近轉(zhuǎn)子的位置（S1m），而最低排放量出現(xiàn)在轉(zhuǎn)子下游的位置（S10m）。N?O排放的日變異性極高，平均日變異性為162%。此外，N?O排放數(shù)據(jù)呈正偏態(tài)分布，表明對數(shù)正態(tài)分布比正態(tài)分布更能準確描述N?O排放數(shù)據(jù)。研究還發(fā)現(xiàn)，僅通過5分鐘的連續(xù)監(jiān)測，每30分鐘測量一次，即可在不顯著降低數(shù)據(jù)質(zhì)量的情況下，增加監(jiān)測位置的數(shù)量。

Unisense氧化亞氮微電極的應(yīng)用

Unisense微電極被用于監(jiān)測污水處理廠（WWTP）中的氧化亞氮（N?O）濃度。研究人員使用了四個Unisense液體傳感器來監(jiān)測N?O的濃度。這些傳感器分別安裝在BioTank1和BioTank2的不同位置，以捕捉N?O排放的時空變異性。氧化亞氮電極以1分鐘的頻率記錄N?O的液相濃度，提供了高時間分辨率的數(shù)據(jù)，有助于捕捉N?O濃度的動態(tài)變化。

實驗結(jié)果

研究發(fā)現(xiàn)N?O排放的時空變異性顯著。在BioTank2中，N?O排放量在不同位置差異明顯，最高排放量出現(xiàn)在靠近轉(zhuǎn)子的位置（S1m），而最低排放量出現(xiàn)在轉(zhuǎn)子下游的位置（S10m）。N?O排放的日變異性極高，平均日變異性為162%。此外，N?O排放數(shù)據(jù)呈正偏態(tài)分布，表明對數(shù)正態(tài)分布比正態(tài)分布更能準確描述N?O排放數(shù)據(jù)。研究還發(fā)現(xiàn)，僅通過5分鐘的連續(xù)監(jiān)測，每30分鐘測量一次，即可在不顯著降低數(shù)據(jù)質(zhì)量的情況下，增加監(jiān)測位置的數(shù)量。研究強調(diào)了在污水處理廠中準確量化N2O排放的重要性，并提出了通過多點半連續(xù)監(jiān)測策略來提高監(jiān)測數(shù)據(jù)的準確性和信息含量。研究結(jié)果表明，N2O排放的時空變異性需要通過高頻率監(jiān)測和多點監(jiān)測來捕捉，以提高排放因子的準確性。

圖1、左：BioTanks和unisense N2O原位監(jiān)測設(shè)備。右圖：N2O監(jiān)測程序以及排放系數(shù)（EF）計算過程中變異性和不確定性的影響因素。

圖2、四個液體傳感器（Unisense Environment A/S，丹麥）監(jiān)測N2O濃度。一個傳感器平行于轉(zhuǎn)子，在BioTank2（S0m）和BioTank1（S0m*）中最低湍流。在BioTank2中，也處于最高湍流。以及氣泡傳輸結(jié)束的下游（S10m）。一個浮動室（0.95 m2）記錄了平行和垂直于水流的不同距離處的氣體流量和溶解氧濃度。假設(shè)所有轉(zhuǎn)子的剝離結(jié)果相同。

圖3、左圖：BioTank2中沿水流的三個傳感器的N2O發(fā)射：S0m、S1m、S10m以及三個傳感器的組合。總排放量和僅曝氣期排放量的箱線圖。箱線圖內(nèi)帶有凹口的中值表示中位數(shù)的95%置信區(qū)間。黑菱形表示平均值和正標準差。右圖：分鐘、平均小時和平均每日值的N2O排放量（n=117602、1960和80）。底。左圖：基于S1m的BioTank2的N2O排放量（gN/天），按統(tǒng)治相（Ph）、箱線圖和均值（藍色菱形）分組。N和D對應(yīng)硝化和反硝化，數(shù)字表示BioTank正在進料和排出。第一個和第二個字母/數(shù)字分別指BioTank1和2。總持續(xù)時間的黑色（%）和藍色（%）占總排放負荷的分數(shù)。右圖：N2O的平均液體濃度（每相平均濃度值占所有相平均濃度值之和的百分比，藍色條）、N2O排放量（每相排放量占總排放量的百分比，黑色條）、時間（占總排放量的百分比，灰色條）和相相持續(xù)時間的相排放分數(shù)（黃色菱形）。

圖4、左：N2O發(fā)射系數(shù)7天（僅通氣期的箱線圖，右圖中的第16至22天）。N2O排放的單個值（紅色標記、箱線圖）和平均值（藍色標記、藍色文本）用于恒定的平均TN去除。中位數(shù)（黑色文本）和變異系數(shù)（紅色文本，%）。中心：根據(jù)數(shù)據(jù)頻率1/min計算的發(fā)射系數(shù)的直方圖。右：平均排放系數(shù)（黑色標記）、液體測量的相應(yīng)每日N 2O變異性（紅色條）以及與剝離項。（藍色條，情況c）和TN（灰色條，情況d）]相關(guān)的不確定性。

圖5、頂部：用于氣體收集的浮式容器和采樣管。底部：氣體測量點的位置，所示距離單位為厘米。

結(jié)論與展望

本研究量化了在為期110天的活動中，地表曝氣污水處理廠中N2O液體測量產(chǎn)生的N2O排放量和EF的空間和時間變化。氣體汽提模型（kLaN2O）對TN負載的最小測量誤差分別為10.4%和13.0%。N2O濃度和排放量的每日模式不是正態(tài)分布，而是正偏斜，這表明對數(shù)分布是更準確的描述符（11.6%的天排放量占排放量的50%）。EF為0.30%±1.29%（n=117602），平均值的較高標準差凸顯了N2O數(shù)據(jù)集正態(tài)分布的不準確性，而中位數(shù)和2.5-97.5分位數(shù)和/或連續(xù)對數(shù)分布的信息量更大。計算機分析表明監(jiān)測30分鐘中的5分鐘而不是連續(xù)監(jiān)測可提供合理的準確度和精密度，同時允許六個不同的監(jiān)測位置。

這項研究中，研究人員量化了帶有表面轉(zhuǎn)子充氣的污水處理廠生物罐的N2O排放量。生物罐之間和罐內(nèi)N2O排放的空間變異性凸顯了傳感器位置對于準確量化N2O排放的重要性。技術(shù)不確定性表示為kLaN2O平均值的CV，對應(yīng)于N2O排放量至少為10.6%，排放系數(shù)至少為16.7%。以平均N2O排放量的CV表示的排放動態(tài)在每天（155%）和整個活動中（平均每日變異性為162%）都很高。

N2O排放數(shù)據(jù)集呈正偏，表明與正態(tài)分布相比，對數(shù)正態(tài)分布是更準確的描述符，應(yīng)在報告前進行測試。排放數(shù)據(jù)集的計算機分析表明，與單點高頻連續(xù)測量相比，多點半連續(xù)采樣提高了整個污水處理廠空間變異性的準確性。Unisense微電極在本研究中發(fā)揮了關(guān)鍵作用，通過高頻率監(jiān)測N?O濃度，提供了高時間分辨率的數(shù)據(jù)，有助于捕捉N?O排放的動態(tài)變化。這些數(shù)據(jù)不僅用于量化N?O排放的時空變異性，還用于計算排放因子和評估不同監(jiān)測策略的準確性。通過這些分析，研究團隊能夠提出更有效的N?O監(jiān)測策略，為減少污水處理廠的溫室氣體排放提供了科學依據(jù)。