Cr（VI）污染土壤/污泥的生物修复：实验研究和管理模式的发展外文翻译资料

 2022-04-25 10:04

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Cr（VI）污染土壤/污泥的生物修复：实验研究和管理模式的发展

J. Jeyasingh，V. Somasundaram，Ligy Philiplowast;, S. Murty Bhallamudi

摘 要

使用从铬污染场地分离的土著微生物进行生物修复研究以处理含Cr（VI）的污泥。通过进行间歇和连续实验来研究水分含量，初始底物和生物质浓度对生物修复过程的影响。评估了修复土壤中总铬和Cr（VI）的浸出率，并与未处理土壤进行了比较。实验数据用于确定生物动力学参数并验证数学模型。通过将描述过程的数学模型嵌入到仿真优化框架中，开发了单目标和多目标管理模型。单一目标管理模式考虑到成本最小化或最小化治疗时间。遗传算法在MATLAB工具箱中可用于解决优化问题。拟议管理模式的适用性在印度Tamilnadu Ranipet的Cr（VI）轴承污泥修复中得到了证实。多目标管理模型被用来推导帕累托最优前沿，显示了治疗成本与治疗时间之间的折衷。

关键词 生物修复；污染土壤；六价铬；生物动力学；参数管理模型

1绪论

铬污染场遍布世界各地[1,2]。在Tamilnadu的Ranipet被铬污染的地方，被认为是受污染最严重的地点之一[3],大约22万吨固体废物未经处理。由于土壤孔隙度高，含Cr（VI）的渗滤液污染了附近地区的土壤和含水层。对这些受污染的有害废弃物场地进行修复带来了一些独特的挑战，迫切需要找到具有成本效益和环境友好的技术。

目前，各种危险废物和工业废物使用将污染物从一个环境隔室转移到另一个环境隔室的物理化学过程进行管理，在其操作中会产生高能量和化学成本。生物修复是有望在污染场地清理中发挥重要作用的有前景的技术之一。修复Cr（VI）污染的土壤/含水层的生物修复策略涉及通过将Cr（VI）还原为Cr（III）来解毒。Cr（III）在pH范围6-9（Ksp = 6.7times;10minus;13）中形成不溶性Cr（OH）3，严重限制了其通过地下水迁移的能力[4].

据报道，许多微生物在需氧和厌氧条件下还原Cr（VI）[5–9]. Polti等人[10] 采用链霉菌属。MC1（一种来自甘蔗种植园的分离物）用于修复铬污染的土壤。 Chai 等[8]在来自钢铁合金工厂的含铬矿渣污染的土壤中研究土著细菌对Cr（VI）的修复。Rama krishna和Philip [6]开发了一种新型的非原位处理技术，其中来自污染土壤的浸出Cr（VI）在用于Cr（VI）还原的生物反应器中处理，随后用于Cr（III）去除的生物吸附柱。Jeyasingh和Philip [5] 报道，最大Cr（VI）还原需要细菌浓度为151.0 mg / g土壤（湿重）作为碳源。Desjardina等人 [11] 显示热链霉菌可以沉淀Cr（VI）为具有CrOOH的局部结构的羟基氧化铬。Douglas等[12] 发现，在不饱和批次试验中，添加糖蜜和营养物可在35天内使Cr（VI）（初始浓度，67 mg / L）降低67％。曾和Beneeldt [13] 研究了在10℃的低温下供应各种电子受体如氧气，硝酸盐，硫酸盐和铁的原位生物修复铬（VI）污染的土壤，证明添加糖增强了铬的还原。 Quana等人 [14] 研究了巨大芽孢杆菌用于处理六价铬污染炉渣的解毒效率的动力学。

尽管已经有关于Cr（VI）污染的土壤修复的许多研究报道，但其中大多数都与实验室有关。然而，在开始现场修复之前，进行试点规模研究并制定适当的管理策略至关重要。诸如含水量，初始生物质浓度和电子供体等参数在尽可能短的时间内以最小的成本在实现修复中起着重要作用。因此，需要开发基于中试规模实验数据的管理模式。有几种数学模型可用于Cr（VI）污染的废水和含水层的绩效评估和管理 [15–18]. Shieh和Peralta[15]开发了一种将遗传算法和模拟退火算法结合起来BIOPLUME II模型，用于生物修复系统的优化设计。Hu等人[19]开发了一种原位生物修复过程的动态预测控制系统。尽管许多通用的模拟优化软件包可用于含水层修复策略的优化设计，但并没有进行大量的研究，特别是大规模的土壤修复。

这项工作的目的是分离和富集Cr（VI）还原微生物，用于修复含六价铬的固体废物，并评估过程在中试系统中的性能。 此外，还尝试开发模拟过程的数学模型。 该仿真模型被用于模拟优化框架中，用于演变大规模Cr（VI）污染堆场的经济有效修复的最优策略。

表1 土壤特性

参数

浓度

土壤有机质

6.7%

铬（VI）

2.4-3.0毫克/克的土壤

总铬

9.5-10.5mg / g的土壤

pH值

9.8

砂

57%

淤泥

37%

粘土

6%

2材料和方法

2.1 土壤和固体废物样品

为了分离减少Cr（VI）的微生物，从印度Tamilnadu的Ranipet污染场地的七个不同位置采集清洁聚乙烯袋中的土壤样品（各150g），并在深冷冻箱（APNA Scientic Suppliers，Chennai）中保存。含有Cr（VI）固体废物的复合样品在距印度Tamilnadu的Ranipet倾倒地表面0.5m深的地方采集。空气干燥后，将固体废物样品粉碎并过筛。 根据标准程序，在实验室中使用平均粒径小于或等于300mu;m的土壤进行表征[20]。由此确定的特性在表1给出。从现场采集的固体废弃物样品被轻轻碾碎。

2.2 营养和矿物介质

用于微生物生长的营养培养基由1L蒸馏水中的蛋白胨5克，牛肉膏1.5克，酵母提取物1.5克和氯化钠5克组成，矿物培养基由K2HPO4-0.03克， KH2PO4-0.05g，NaCl-0.01g，NH4Cl-0.03g，MgSO4-0.01g，糖蜜5g和酵母提取物1g于1L蒸馏水中。通过使用HCl或NaOH将pH保持在7plusmn;0.2。无菌培养基用于所有研究。

2.3 分析程序

2.3.1 Cr（VI）和总铬的提取和分析

为了从土壤中提取Cr（VI）和总铬，按照标准方法分别使用碱消化法和硝酸/硫酸消化法[21].通过在酸性条件下与二苯基卡巴肼反应，在540nm处比色测量六价铬[21]. 使用原子吸收光谱仪（Perkin Elmer，USA）分析Cr（III）。

2.3.2细胞密度的测量

将过夜培养物离心，用盐水将细胞沉淀物洗涤三次，重新悬浮于盐水中，均化并用作储备溶液。 已知体积的这些溶液通过0.45mu;m过滤纸（Millipore，USA）过滤以获得干细胞重量。使用UV分光光度计（Techcomp，UK）在600nm处测量相应的吸光度。这些信息用于准备校准曲线。对于未知样品，在600nm处测量吸光度，并使用吸光度对干重校准曲线将其转化为干重[22]。

2.4 实验方法

2.4.1 富集Cr（VI）还原菌株

细菌菌株从污染场地内和周围收集的土壤样品中分离出来。 加入约1g土壤样品以提取含有100mL营养培养基，使用Teon塞子封闭，并在兼性条件下温育24小时。然后，将1mL上述上清液转移至100mL含有100mg / L Cr（VI）的营养肉汤中。通过逐步增加营养培养基中的Cr（VI）至500mg / L重复该过程。将来自上述混合物的环状物在琼脂斜面上划线，温育24小时，并储存在4℃的冰​​箱中备用。

2.4.2 筛选富集的培养物

评估了污染场地七个地点的富集培养物的Cr（VI）还原电位。进一步的研究使用筛选测试中出现的最有前景的细菌菌株进行。 对于筛选试验，用等量的从不同位置分离的预先培养的细菌培养物接种七个含100mL经高压灭菌的营养培养基（加入50mg / L Cr（VI））的圆锥形试样。在所有实验中使用对照（所有条件相同，除了不添加细菌细胞）来定量Cr（VI）的非生物还原。

2.4.3 土壤反应器中的最佳含水量

通过改变反应混合物的含水量来研究含水量对土壤反应器中Cr（VI）还原的影响。这些实验是在有氧条件下在含有25克Cr（VI）污染土壤的四个反应器中进行的，初始Cr（VI），糖蜜和微生物浓度分别为2.5,50和15 mg / g土壤。 含水量分别从20％变化到50％。使用一个具有50％湿度的反应器作为对照。

2.4.4 基质（糖蜜）浓度对土壤中Cr（VI）还原的影响

底物（糖蜜）浓度对Cr（VI）还原的影响使用三个容量为500mL的塑料容器进行评估，每个容量为200g含六价铬的土壤。在第一个容器中，加入10g（50mg / g土壤）糖蜜和50mL矿物培养基。在第二和第三个容器中，取3g（15mg / g土壤）细菌和50mL矿物培养基。 第二和第三个容器中的糖蜜浓度为5g（25mg / g土壤）和10g（50mg / g土壤）。

2.4.5 生物质（细胞）浓度对Cr（VI）还原的影响

生物量浓度对Cr（VI）还原的影响通过使用四个容量为500mL的塑料容器，每个容量为200g含六价铬的土壤来评估。10g（50mg / g土壤）糖蜜和50mL矿物培养基加入第一个容器中，该容器保持为对照。在第二，第三和第四个容器中，生物质浓度分别为15,20和40mg/g土壤。这三个容器中的糖蜜和矿物质介质的浓度与对照反应器中的相同。当需要时通过加入矿物介质将水分含量保持在40％。所有反应器均在厌氧条件下运行，没有任何垃圾收集措施。定期收集土壤样品并分析Cr（VI），总铬，COD和蛋白质。

2.4.6 Cr（VI）在土壤反应器中的还原

本研究使用两个容量为5L的塑料容器。将200g污染土壤，3g（15mg / g土壤）生物质（细胞），10g（50mg / g土壤）糖蜜和50mL矿物培养基加入到第一个容器中。第二个容器用作对照反应器，其中除了没有生物质之外，所有条件与第一个反应器相同。 定期添加足量的矿物介质以保持所需的含水量。 两个反应器都在堆肥模式下在兼性厌氧条件下运行，没有任何提供渗滤液收集的条件。 定期收集土壤样品并分析Cr（VI），COD，蛋白质和总铬。 一旦反应器中土壤中的Cr（VI）浓度降低到不可检测的极限，则加入等量的污染土壤，而无需进一步添加生物质，并且操作反应器直至Cr（VI）浓度降低至非 - 再次检测到限制。 这个过程重复了总共五个循环，每个循环开始时土壤质量几何增加。另外，在每个循环开始时向反应器中加入10g糖蜜。定期收集土壤样品并分析Cr（VI），总铬，COD和蛋白质。

2.4.7 土壤的淋溶研究

土壤样品用0.1N乙酸（pH = 2.88）以20：1的液体与固体比例处理18小时。根据美国环境保护局规定的毒性特征浸取程序（TCLP）试验对浸出液进行过滤和分析总铬和Cr（VI）[23]。还使用自来水和蒸馏水进行浸出研究，将20g土壤加入到400mL各自的提取液中，并且在接触时间18小时后分析经过滤的沥滤液中的总铬和六价铬。

3 数学模型

首先，开发了一个数学模型来模拟Cr（VI）还原，底物利用和微生物生长批次实验。该模型考虑了含水量对微生物生长的影响。基于Monod模型的抑制方程的控制方程[24,1], 如下所示

其中，M是以mg/L为单位的细菌生物量浓度，S是以mg/L表示的残余底物（有机物质，OM）的浓度，Cr6是以mg/L表示的六价铬浓度，mu;max是最大特定生长速率，mu;max，o是参考水分条件下的最大特定生长速率，Ki是以mg/L表示的铬抑制常数，Ks是半饱和常数，单位为mg/L，eta;是所用底物的Cr（VI）减少量mg/g，YT是收率系数，theta;是土壤中的水分含量，theta;0是参考水分含量。

可以注意到，(1) 是Monod方程式，对微生物生长具有抑制作用。分批研究中使用的Cr（VI）浓度远高于抑制浓度（5-7mg/L）。非饱和土壤中的微生物活性强烈依赖于含水量。这是因为微生物的底物/污染物可用性取决于系统中存在的水分。在这项工作中，这种对水分含量的依赖性通过公式(4),其中a和b是经验参数，需要从实验数据中估算。 本研究中的参考水分含量0o表示水分含量的数值高于水分含量的变化对微生物活性没有显着影响。公式(1)–(3) 用经典的四阶Runge-Kutta方法进行数值求解。

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