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厌氧消化模型在啤酒厂废水强化处理中的应用----利用UASB反应器生产沼气
阿比波拉·莫图拉约·埃尼坦、 约西亚·阿迪耶莫、 费罗兹·马霍德·斯瓦拉哈、 法扎尔·布克斯。
摘要：从升流式厌氧污泥床（UASB）反应器产生的沼气是一种清洁、环保的友好副产品，可用于满足部分能源的需求。本文提出了一种改进的甲烷生成模型(MMGM)，它是在质量平衡原理的基础上发展起来的，用于预测和提高啤酒厌氧发酵过程中的UASB反应器废水。模型系数是使用从一个全尺寸反应器收集的数据确定的。结果表明，废水的组成和反应器的运行条件对消化过程的动力学有较大的影响。利用该模型对反应器过程进行模拟，以29℃、8.26 g COD/L/d为最佳产甲烷量，预测有机装填率和温度对产甲烷的影响。甲烷产率由0.29 L提高到1.46 L CH4/g COD，装载率由2.0 g提高到8.26 g COD/L/d。结果表明，MMGM方法可用于啤酒废水厌氧消化过程中产生的沼气中甲烷组分的预测。这项研究将有助于工业界预测和提高UASB反应器的甲烷产量，从而提高可再生能源的产量。据我们所知，MMGM是文献中首次报道的可作为啤酒废水处理厂预测工具的开发模型。
关键词：生物动力学。啤酒厂废水。甲烷生成模型。升流式厌氧污泥床反应器。体积产甲烷。
缩略词
B-----S.T.P.反应器中每克COD(底物)实际产生的甲烷量(升)
NH3----氨
AD----厌氧消化
CO2----二氧化碳排放二氧化碳
COD----化学需氧量
Xe----污水中生物量浓度(g/L)
Xi----进水中生物量浓度(g/L)
Xr----反应器内生物量浓度(g/L)
S----底物浓度(g COD/L)
Sr----反应器中底物浓度(g/L)
b----无量纲动力学参数
Se----出水基质浓度(g/L)
Kd----内生衰减系数(/天)
K----是一阶动力学常数
Q----流量(L/天)
P----生物降解COD的分数
Y----生长屈服系数(g/g)
theta;h----水力停留时间(/时间)
Si----进水底物浓度(g/L)
mu;max----当基质以其最大速率使用时微生物的最大生长速率
CH4----甲烷
X----微生物细胞浓度(g/L)
T----工作温度(℃)
ds/dt----底物去除率(g/L/d)
Vr----反应器容积(L)
dx/dt----微生物量变化速率(g/L/d)
mu;----微生物的特定生长速度（/天）
Bo----在完全利用底物或在无限水力保持时间下，每克底物(COD)在正常温度和压力条件下的极限产甲烷系数
Yv----体积产甲烷量(L甲烷/g COD添加量/天)
1介绍
从废弃的生物质、工业废水和其他类型的废物中回收生物能源通常是通过传统的厌氧消化(AD)过程实现的。AD技术如上流式厌氧污泥包层(UASB)反应器技术是用于处理不同类型的沼气生产废水。沼气生产系统的有效运作为用户和社区带来不同的好处，从而节约能源和成本，保护环境和节约资源。然而，有机物向沼气的生物转化依赖于许多操作因素。有时，由于进水成分、pH值、温度、有机负荷率(OLR)、水力停留时间(HRT)和原料的碳氮比等因素的影响，反应器可能会发生故障或遇到严重的问题。这些因素影响微生物对生物反应器中有机物降解的作用。
UASB反应器以颗粒污泥为核心单元，将废水中的有机成分转化为沼气。污泥颗粒由密集的微生物群落组成，这些微生物群落通常包括污泥床中的各种细菌群落，UASB反应器顶部的气液固相有助于污泥的截留。污泥颗粒由密集的微生物群落组成，这些微生物群落通常包括污泥床中的各种细菌群落，UASB反应器顶部的气液固相有助于污泥的截留。在UASB反应器中，为了有效地对废水进行生物处理以产生沼气，需要最佳的上升流速度、进水COD、pH值和温度运行条件。因此，为了提高UASB消化过程的效率，特别是对于甲烷(CH4)富沼气的生产，改善操作参数是非常重要的。这可以通过以下几种方法来实现，预测和优化运行条件；通过使用不同的生物和化学添加剂以及对饲料的操作来满足微生物的营养需求比例。其他一些方法包括对消化后的泥浆进行再循环，将微生物送回反应器中，以及修改现有的沼气厂设计。因此，深入了解过程动力学包括(i)原料特性，(ii)操作和环境参数，(iii)反应器设计和(iv)微生物生态学对AD系统的优化具有重要意义。
定义描述厌氧处理过程的一些条件的简单数学模型是定义高效系统性能的特定参数的一种普遍接受的方法。因此，基于过程动力学的模型可以用来理解其基础，从而提供更多关于反应堆状态和任何即将发生故障的有用信息。
最新发现，生物反应器的数学模型大大有助于控制和提高这类系统的处理效率，以及在促进实验过程中，加强沼气生产(尤其是甲烷)，提高原料中有机物的降解，提高出水水质。模型已被用于考虑反应器性能以及影响CH4生产的相关原理和条件。此外，模型可以用来预测所产生或消耗的化合物以及生产速率。模拟结果可用于估算在类似条件下运行的全尺寸反应器的处理效率和系统特性。
为了研究复杂有机物生成沼气的动力学，可以采用两种方法。第一种方法是寻找限速底物进行动力学评价，第二种方法是利用COD或挥发性固体浓度作为底物浓度的指标。甲烷的产生据说与COD的去除直接相关，而沼气的产率与CH4的产率并不相同，因为沼气的组成包括CH4、CO2、水蒸气以及硫化氢、氢气等少量其他气体。
已经进行了若干研究，以发展适当的模型，最有效地解释在厌氧消化期间将废水中的有机物质转化为沼气(甲烷)生产的条件。然而，现有厌氧反应器数学模型的一个主要缺点是其复杂性。有几种基于不同概念和参数的模型被报道难以应用于UASB反应器，因为它们涉及许多变量。这些模型的应用受到描述它们所需要的参数的限制。
因此，开发一个适用于UASB反应器的模型，以降低其复杂性，将有助于更好地理解生物反应器的行为，提高反应器的性能。需要更多的研究来建立简单方便的模型，以预测和优化沼气产量，特别是甲烷产量。本文提出了一种基于质量平衡原理的间歇流动UASB反应器处理啤酒废水的动力学模型。我们认为未经处理的COD是主要的底物，无附加氧化剂，加入反应堆后将转化为沼气(CH4和CO2)。在本研究中，我们也认为COD还原为氢气和硫化氢是不显著的。在标准温度和压力(STP)下，添加1 g COD的消化相当于生成0.35 L CH4。因此，知道进水COD的浓度和数量，就可以推导出反应器产CH4的体积。然后计算出反应器中剩余的COD，确定废水经厌氧消化释放的能量当量。这是可能的，因为沼气中包含的大部分能量都由CH4表示。因此，我们的模型描述了反应器对底物降解的行为，以及内生衰减率对CH4生成的影响。
2材料与方法
2.1 Ghaly等模型
人们提出了各种数学模型来描述在间歇或连续过程反应器中底物和生物量的浓度以及沼气的产生。在这些厌氧消化模型中，Ghaly等人的模型适合我们的研究。该过程的控制方程由底物的质量平衡和反应器室中生物量的浓度得到(详见附录1)。模型遵循莫诺德动力学。该过程的原理是基于修正的陈桥本方程，其中系统中生物量的浓度取决于微生物在稳态条件下的生长和衰减速度，有机物间歇地流入生物处理单元。
2.2改进的甲烷生成模型
Ghaly等人的模型没有考虑温度和原料中不可降解COD的量，而这些因素是废水处理的重要因素。基于Ghaly等人的厌氧条件下UASB反应器模型(附录1 Eq. a .18)，我们现在描述了将温度和非生物降解COD的影响综合在一起的修正甲烷生成模型(MMGM)，假设如下：
1. UASB反应器被视为一个单独的隔间。
2.它被认为是一个完全混合的系统，进水源源不断地进入反应器，微生物固体不返回反应器(不循环)。
3.底物是一种单一的可生物降解物质。
4. 在完全混合的条件下，底物消耗在反应器(床层和包层)中均匀分布。
5.反应堆运行处于稳定状态。
6. 利用莫诺德模型，对底物和生物量浓度的动力学模型遵循一级动力学。
所建立的模型结果包括生物量增长率的量化、基质消耗以及内生衰减对沼气形成的影响。在文献调查的基础上，假设最终产气系数Bo为常数。研究表明，Bo依赖于有机负荷率(OLR)，即啤酒废水处理过程中使用的污泥或水力停留时间。Oktem和Tufekei研究了UASB反应器中试处理啤酒废水的中温条件。随着OLR的增加，COD去除率由60%提高到95%，甲烷产量增加0.25 ~ 0.30 m3 CH4/kg， COD去除率提高。
正如Chen和桥本和Yetilmezsoy所观察到的，Bo的值取决于正在处理的废物的类型和环境条件。尤其是生物反应器温度对最终产甲烷系数的影响。因此，我们在计算中加入了操作温度(公式A.18)。陈和桥本定义了一个经验关系最大的特定微生物生长速率(mu;m)和温度(T)，对从文献中得到的数据集进行分析，温度为20 ~ 60℃，如式(1)所示。
研究表明，Chen和桥本方程(Eq.(1))中微生物的最大比生长速率取决于操作温度，且随着温度的升高呈线性增加。因此，可以将Eq.(1)代入Eq. A.18得到Eq.(2)。
根据模型(Eq.(2))，任何给定的Si和theta;h值的理论甲烷输出量都是由底物的生物降解特性和一阶生物降解特性决定的，K和mu;max(参见符号定义)。此外，根据莫诺德方程，K的值可能与微生物降解废物中基质产生甲烷的能力有关。较高的K值表明反应器中存在的微生物较难将有机物转化为甲烷。物理化学参数如温度是影响mu;max的主要因素。温度对mu;最大值的影响可以用方程Eq.(1)中提到的经验关系来描述；K是底物中有机物的浓度，Bo是底物的种类。反应器中可生物降解的底物COD浓度被认为与常温常压条件下实际产生的甲烷量成正比。模型中包含了非生物降解COD的比例(式(3))，其中P为去除生物降解COD的比例
由式(2)可得式(4)，表明反应器中可生物降解底物浓度与实际甲烷体积成正比。得到修正后的甲烷生成模型(MMGM)为：
动力学常数K表示微生物在消化过程中的生长水平。这是Ghaly等人的模型的扩展。该模型不仅适用于完全混合条件下的稳态厌氧过程，而且考虑了混合反应的物料平衡；底物是限速因子。厌氧消化系统的设计和运行是基于生物反应动力学和化学计量学的基础知识。因此，工业规模的预测基于UASB厌氧反应器性能技术在处理啤酒厂废水取决于参数的估计价值如K，mu;max， Kd， Y和Bo。通常，从实验室规模的数据估计的动力学值不足以描述实际的工厂性能。因此，从进水和出水COD浓度、反应器内VSS浓度、流速和反应器容积等实际的全尺寸处理厂数据中确定这些参数是非常重要的。模型系数的测定(K， Bo，mu;max和Kd)是重要的验证的模型来预测和优化不仅体积甲烷产量的UASB反应器处理啤酒废水，还有其他不同的废水来源。
2.3确定MMGM参数(K，mu;max Kd， Y和Bo)
一阶反应的测定以陈和桥本为代表。基于Contois模型的底物利用率，他们建立了动力学模型如下：
该模型在高强度废水厌氧处理研究中得到了广泛应用。式(5)除以mu;max成为式(6)。
在一个完全混合的系统中
然后，用Eq对S绘制mu;h，得到一阶动力学常数系数K和theta;max。(7)。最终甲烷产量(Bo)是从直线中获得的截距。用最小二乘法通过非线性回归确定了实际甲烷产量与水力停留时间倒数(1/theta;h)之间的关系图。Th的内源性衰变常数Kd模型可以用Bhunia和Ghunrekar，EQs提出的方程(9)或(10)确定为HRT和VSS值的函数。这些方程可以通过绘制1/theta;h与(Siminus;Se)/(Xetheta;h)的线性回归图，可得到KD值。截距等于Kd，Y是通过所绘制点的直线的斜率。
2.4软件使用及统计分析
从全尺寸反应器获得的数据用于推导模型中的参数。采用GraphPad Prism v. 5.0程序作为统计软件，进行非线性和线性回归分析，绘制图形。采用最小二乘法对预测的产甲烷量和体积产甲烷率进行了非线性回归分析。对观测值与预测值进行相关性分析；在Plt;0.05时计算拟合概率并接受。采用MATLAB 7.14软件对MMGM方程进行编码和仿真。(R2010a， The MathWorks， Inc。美国马萨诸塞州)。
2.5 UASB反应器系统使用说明及废水采样
采用工业规模的UASB反应器处理啤酒废水。为了最大限度地利用微生物的底物，在废水处理中采用了不同的OLRs和HRT。反应器中产生的沼气与废水和反应器顶部三相分离器中的生物质分离。将一系列预先筛选的啤酒废水(反应器进水)和准备排放到城市下水道系统的全尺寸UASB反应器出水收集在1L无菌玻璃瓶中，在4°C时运往实验室。采用标准方法的必要保存技术，在采集后48小时内进行理化分析。从反应器中产生的沼气被收集在一个储气罐(Tedlar bag， Si
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