原位氨回收技术缓解了厌氧消化过程中的氨压力，而多组学研究揭示了在甲烷菌群中起主导作用且功能最为关键的属

《Bioresource Technology》：In situ ammonia recovery relieves ammonia stress in anaerobic digestion and multi-omics elucidate community-dominant and functionally dominant genera of methanogens

厌氧消化中通过集成气透膜（GPM）实现氨现场去除与回收，显著缓解氨抑制并提升产气效率。研究采用双GPM系统（硫酸吸收和真空蒸馏）对比分析，结合多组学（16S rRNA测序、代谢组学、功能蛋白组学）揭示微生物机制：功能占主导的甲烷八叠球菌（Methanothrix）通过双代谢途径保持活性，而甲烷菌（Methanobacterium）贡献较少。GPM系统将氨浓度稳定在1300-1500 mg/L，产气效率达0.67-0.72 NL/g VS，验证了技术有效性及微生物适应性调控潜力。

　　

吴林军|李欢|顾彦月|周月曦|沈志强|左建娥

中国环境科学研究院环境标准与风险评估国家重点实验室，北京100012，中国

摘要

在厌氧消化（AD）过程中，内源性氨氮的积累被广泛认为是抑制甲烷生成的关键因素。透气膜（GPM）利用其选择性渗透特性，提供了较大的气液传质界面，并在防止氨积累方面展现出巨大潜力。本研究将GPM集成到AD系统中，实现了原位氨的去除和回收，从根本上缓解了氨的抑制作用，并促进了氨的利用。使用H₂SO₄吸收/真空蒸馏技术的GPM反应器，使氨浓度保持在1300–1500 mg/L（而对照组超过5000 mg/L），并且在有机负荷率为7 g VS/(L·d)时，生物气产量维持在0.67–0.72 L/g VS（对照组为5 g VS/(L·d)）。多组学分析揭示了微生物机制：群落中占主导地位的Methanobacterium对甲烷生成的贡献较小，而功能上占主导地位的Methanothrix通过双重甲烷生成途径保持活跃，并上调了与生物合成相关的蛋白质。本研究验证了GPM-AD的有效性，并为优化提供了理论支持。

引言

在厌氧消化（AD）过程中，食物废弃物、畜禽粪便和污泥等底物通常含有高浓度的含氮有机化合物（Braguglia等人，2018年；González-García等人，2021年；Yuan和Zhu，2016年）。这些底物在分解过程中会产生氨氮，氨氮主要在反应器内积累，成为AD的主要内源性抑制剂（Shi等人，2019年；Yuan和Zhu，2016年）。氨的抑制是厌氧消化中常见的过程抑制现象，主要涉及游离氨（NH₃）的毒性作用以及铵离子（NH₄⁺）引起的离子失衡（Rajagopal等人，2013年）。甲烷生成古菌作为厌氧消化中的核心功能微生物，催化甲烷生成的最终步骤，将中间代谢物（如乙酸、H₂/CO₂）转化为甲烷，从而维持整个厌氧消化系统的稳定运行（González-García等人，2021年）。在AD中，氨的抑制会对甲烷生成古菌的代谢活动产生不利影响，从而降低甲烷生产效率，甚至在高氨压力下导致系统不稳定甚至完全失效（Yang等人，2025年）。

为了解决AD中的氨抑制问题，研究人员提出了多种方法，包括共消化（Zhang等人，2013年）、微生物固定化（Xu等人，2018年）、微生物强化（Yan等人，2020年）、氨脱除（Serna-Maza等人，2017年）和透气膜（GPM）（González-García等人，2021年）。与其他方法相比，GPM能够在不破坏AD系统稳定性的情况下实现原位氨的去除和利用，而真空蒸馏GPM进一步优化了生物气纯度，解决了现有技术的局限性（Calvo-de Diego等人，2025年）。GPM技术已成功应用于高氨废水的处理，包括从厌氧消化产物中回收氨氮（Guillen-Burrieza等人，2023年；Khan和Nordberg，2018年；Shi等人，2023年；Shi等人，2022年）。然而，只有少数研究在厌氧消化器中使用GPM进行原位氨氮回收，以消除氨抑制并提高生物气产量（Bayrakdar等人，2017年；González-García等人，2021年；Lauterb?ck等人，2012年；Shi等人，2019年）。总体而言，相关研究仍处于起步阶段，存在技术和机制上的局限性。从技术上看，上述研究仅采用了基于硫酸吸收的单一类型GPM系统来回收氨，而忽略了耦合系统中的甲烷纯度问题。从机制上看，这些研究缺乏对AD过程中氨抑制作用及其通过GPM缓解机制的全面理解。AD系统中的微生物群落通过组成和功能的重塑来应对氨抑制，其中关键类群通过代谢适应保持甲烷生成活性，而脆弱种群则减少，共同决定了系统在氨压力下的耐受性和稳定性（Yang等人，2025年）。解析这种微生物响应为在高氨压力下增强系统稳定性提供了理论基础。只有Shi等人的研究使用了16S rRNA分析来研究耦合系统的微生物群落结构变化，而且缺乏综合分子生物学方法来进一步阐明功能微生物在氨压力下的敏感性和适应性。

不可否认，基于DNA的分子生物学技术，包括利用16S rRNA和宏基因组学分析的微生物组学，常用于表征厌氧微生物群落在氨压力下的结构和代谢变化（Chen等人，2016年；Fotidis等人，2014年；Liu等人，2021年；Ruiz-Sánchez等人，2019年）。研究表明，AD中的甲烷生成古菌对氨氮最为敏感（Chen等人，2016年；Fotidis等人，2014年）。目前的基因测序方法主要表明，乙酸分解型甲烷生成菌（Methanothrix，旧称Methanosaeta）对氨压力最为敏感（Liu等人，2021年；Ruiz-Sánchez等人，2019年）。例如，许多使用16S rRNA技术的研究一致显示，乙酸分解型甲烷生成菌Methanothrix对氨毒性更为敏感，而氢营养型甲烷生成菌Methanoculleus、Methanomassiliicoccus和Methanobacterium在氨压力下占主导地位（Chen等人，2016年；Lv等人，2019年；Ruiz-Sánchez等人，2019年）。此外，Yu等人（2020年）通过宏基因组学分析证实氨氮抑制了乙酸分解型甲烷生成。

然而，基于DNA的分子生物学技术，如16S rRNA和宏基因组学测序，无法区分休眠和活跃的微生物（Knight等人，2018年；Liu等人，2021年）。相比之下，参与甲烷生成的酶——如乙酸激酶、辅酶F420氢化酶和甲基辅酶M还原酶——可以直接指示微生物的活性水平（Zhang等人，2022年）。酶是功能活性的关键指标，主要由需要翻译才能合成的蛋白质组成（Liu等人，2021年）。宏蛋白质组学能够全面分析和注释厌氧微生物中的蛋白质，提供关于功能酶的详细信息，并将其分配到特定的微生物群落中（Liu等人，2021年；Zhang等人，2022年）。这种方法可以区分死亡和代谢活跃的微生物，从而量化不同类型甲烷生成菌对甲烷生成的贡献。值得注意的是，宏蛋白质组学通常与宏基因组学结合使用；宏基因组学关注群落结构和潜在功能，提供全局视角，而宏蛋白质组学则基于宏基因组学测序参考数据库注释蛋白质功能，揭示实际的功能基因表达和代谢活动，从而反映实时状态（Chirania等人，2022年；Liu等人，2021年；Zhang等人，2022年）。

鉴于现有研究中在有效缓解氨抑制和深入探索氮富集食物废弃物AD中的微生物机制方面的空白，本研究从技术优化和微生物机制阐明的角度创新性地解决了氨抑制问题。以氮富集的食物废弃物为底物，进行了为期140天的半连续实验，使用了三个连续搅拌反应器（CSTR），包括一个无膜对照组和两个结合了GPM的反应器（分别采用硫酸吸收和真空蒸馏的GPM系统）。这种创新的双GPM配置比较有助于评估不同GPM技术的原位氨氮回收效率和氨抑制缓解性能。除了技术验证外，还采用了多组学方法（16S rRNA测序、宏基因组学和宏蛋白质组学）来系统地解析氨压力下的微生物响应机制：16S rRNA测序揭示了微生物群落多样性和结构的变化；宏基因组学探讨了编码功能酶的基因丰度变化；宏蛋白质组学量化了关键代谢酶的表达并确定了其来源微生物，从而明确了不同甲烷生成类群在氨抑制下的不同贡献。本研究不仅为氮富集底物的稳定AD提供了可行的技术解决方案，还为针对氨耐受性AD系统的调控建立了微生物机制基础，推动了高氮有机废物处理AD技术的实际应用和理论发展。

部分摘录

食物废弃物和接种污泥

食物废弃物来自中国山东省济南市的一个市政处理设施。经过初步破碎和脱脂后，样品立即运输到实验室并储存在4°C下。食物废弃物的pH值为4.85 ± 0.21，总固体（TS）含量为87.73 ± 1.55 g/L，挥发性固体（VS）含量为78.96 ± 2.05 g/L，其他理化特性见表S1。接种物来源于一个设计的厌氧反应器

结合GPM的AD的特定生物气产量和氨回收性能

图1显示了运行过程中氨氮、pH值、VFAs和特定生物气产量的变化。激活GPM系统后，RB和RC成功将总氨氮（TAN）浓度维持在1300–1500 mg/L范围内，平均游离氨氮（FAN）浓度低于60 mg/L（表S5）。RB和RC的平均特定生物气产量保持在0.67–0.72 NL/g VS（表S5），表明AD过程运行稳定。

结论

本研究将GPM集成到AD中以缓解氨压力，并系统地阐明了内源性氨积累对甲烷生成菌的抑制作用。即使在长期高有机负荷运行下，该耦合系统也能保持高甲烷生产效率。基于硫酸吸收和真空蒸馏的GPM均能有效回收AD中的氨氮。值得注意的是，基于真空蒸馏的GPM还可以净化生物气

未引用的参考文献

Buhlmann等人（2019年）。

CRediT作者贡献声明

吴林军：撰写——初稿、可视化、方法学、数据整理。李欢：验证。顾彦月：项目管理。周月曦：撰写——审稿与编辑、监督。沈志强：撰写——审稿与编辑、资源获取、资金争取。左建娥：撰写——审稿与编辑、监督、概念构思。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的财务利益或个人关系。

致谢

本工作得到了国家重点研发计划（2023YFD1701403-02）的支持。