光发酵生物氢生产废水的生物处理与净化,以实现污染物的高值转化

《Process Safety and Environmental Protection》:Biological treatment and purification of photofermentation biohydrogen production effluent to achieve high-value conversion of pollutants

【字体: 时间:2026年02月03日 来源:Process Safety and Environmental Protection 7.8

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  微藻Chlorella pyrenoidosa在优化光照(7000 lux)和pH(8)条件下高效处理光发酵产氢废水(PFEs),COD去除率达74.3%,TN、NH4+-N、PO4^3- -P去除率分别达79.75%、90.06%、77.51%,蛋白质含量达60.35%,产量较传统培养基提升235.72%,且整合工艺使碳转换效率提高56.59%。

  
姜英刚|曹文|刘海涛|李亚萌|刘洪|胡冰|张阳|杨旭东|郭晓航|张建国|张志平
河南农业大学,小麦-玉米双季高产生产国家重点实验室,生物质能源与纳米材料河南国际联合实验室,中国郑州450002

摘要

依靠其高效的光合作用能力,微藻能够将废水中的污染物有效转化为高附加值产品。然而,在处理光发酵生物氢生产废水(PFEs)时,其中的高有机负荷、高色度和极端pH值显著抑制了微藻的污染物转化效率。因此,本研究基于原位PFEs条件,探讨了Chlorella pyrenoidosa的培养机制,并评估了其污染物去除能力和高附加值产品的产量。结果表明,Chlorella pyrenoidosa对PFEs的最大耐受浓度约为40%。通过优化光照强度和初始pH值,可以减轻PFEs对Chlorella pyrenoidosa生长的抑制作用。在7000勒克斯的光照强度和初始pH=8的条件下,最大生物量产量达到了1480.94±5.13毫克/升。PFEs中的化学需氧量(COD)去除率达到74.30%,超过了市政污水处理厂的60%去除标准。典型污染物TN、NH4+-N和PO43--P的去除率分别为79.75%、90.06%和77.51%。在高附加值产品产量方面,最大蛋白质含量达到了60.35%,最高蛋白质产量为887.62±15.11毫克/升,比在传统BG-11培养基中培养的组提高了235.72%。与单一光发酵生物氢生产过程相比,从玉米秸秆中同时生产生物氢和微藻的集成过程使整体碳转化效率提高了56.59%。

引言

随着全球能源需求的增加和环境意识的提高,可持续和清洁能源的开发已成为全球热点话题(Majeed等人,2023年;Rong等人,2024年)。氢作为一种高密度和清洁的能源载体,在减缓全球气候变化方面具有巨大潜力(Sikiru等人,2024年)。作为农业大国,中国每年产生数十亿吨农业废弃物,基于这些废弃物的光发酵生物氢生产(PFHP)代表了一条可持续且前景广阔的绿色氢生产途径,有助于减少对化石燃料的依赖,并促进能源系统的绿色低碳转型(Singh等人,2021年;Usman等人,2024年)。在PFHP过程中,细菌通过光合作用将光能转化为化学能,分解有机物以产生氢气(Liu等人,2023年)。然而,细菌的转化能力和代谢途径限制了有机物向氢气的转化(最大转化率仅为33%)(Rai和Singh,2016年)。大量的有机物质如还原糖、有机酸以及无机物质如铵盐、钾盐和磷酸盐残留在氢气生产废水中,导致其COD、氮和磷指标远超过污水排放标准(GB 8978–2002)。如果这些废水直接排放到环境中,将导致水体富营养化等生态危害(Lacroux等人,2024年)。因此,PFHP技术迫切需要一种绿色高效的处理方法。
尽管传统的物理和化学废水处理方法可以有效去除污染物,但它们通常伴随着较高的成本(Sun等人,2023年;Yang等人,2023年)。相比之下,基于微藻的废水处理技术具有低成本和高资源回收潜力的优势。它能够在去除污染物的同时促进营养物质的利用,带来环境和经济效益(Kanda等人,2020年)。微藻可以通过生物代谢、吸收、硝化和反硝化等机制应对富营养水体中的高氨氮含量和高有机负荷(Cao等人,2024年)。它们被广泛应用于废水处理领域(Aditya等人,2022年)。由于微藻高效的光合作用系统,它们能够将废水中的有机和无机成分转化为有价值的细胞内生化物质和原材料,包括蛋白质、脂质和藻类多糖。这些成分在制药、食品和水产养殖等行业具有重要的应用潜力(Pradhan等人,2023年)。
PFEs中保留的糖类、挥发性脂肪酸(VFAs)和无机盐为微藻生长提供了必要的碳源和营养物质。近年来,众多研究证实了微藻能够利用有机废水中的这些物质。在模拟废水系统中,Cao等人(Cao等人,2024年)研究了C. pyrenoidosa对两种无机磷的吸收和代谢。他们发现高磷酸盐含量可以促进小藻的蛋白质合成,同时降低水体富营养化的风险。为了帮助研究人员更有效地优化条件并做出明智的决策,Sundaram等人(Meenatchi Sundaram等人,2025年)开发了一个基于时间序列的预测模型,用于预测类似废水环境条件下的微藻生物量生长曲线,从而促进废水的有效处理。此外,Song等人(Song等人,2020年)展示了四种不同微藻菌株(Chlorella sp. L166Chlorella sp. UTEX1602Scenedesmus sp. 336Spirulina sp. FACHB-439)对模拟啤酒发酵废水的净化能力,分别实现了89.99%、75.96%、95.71%和73.66%的NH3-N、TN和TP去除率,微藻中的脂质产生率和脂质百分比分别为38毫克/升·天和37.16%。Patel等人(Patel等人,2022年)使用VFAs替代葡萄糖进行两种淡水微藻菌株AuxenoChlorella protothecoidesChlorella sorokiniana的异养培养,实现了0.30克/升·天的脂质产生率,证明了使用来自发酵废水的低成本碳源生产燃料级生物柴油的可行性。
虽然这些有希望的结果是在理想化的模拟废水条件下获得的,但实际PFEs的固有特性——如高色度、高污染物浓度和极端pH值——对微藻的光合作用和代谢过程构成了严重限制。PFEs中的高色度是由于残留的天然色素、微生物色素和有色有机降解产物造成的,这阻碍了光线透过废水,从而显著降低了到达微藻细胞的有效光照强度,限制了它们的光合作用活性(Zhu等人,2022年)。尽管PFEs中的有机物和氨氮可以被微藻吸收,但这些污染物的过高浓度会抑制微藻的生长和繁殖(Jiang等人,2021年;Tan等人,2018年)。此外,Zhang等人(2024)研究了Chlorella sorokiniana处理实际沼气浆液的效果,发现pH值显著影响微藻生长;C. sorokiniana在浆液中的极端pH条件(pH 3和11)下无法存活。因此,PFEs复杂的物理化学特性可能严重限制微藻在现实应用中的生长和处理性能。迄今为止,关于微藻在实际PFEs中的适宜培养条件的研究仍然很少。
基于此,本研究旨在将微藻培养技术引入PFEs的现场处理中。这项研究将通过三个具体方面进行推进:首先,使用玉米秸秆作为PFHP的基质以获得PFEs,并确定其组成和性质;其次,通过优化培养条件(包括PFE浓度、光照强度和初始pH值)来提高PFEs的净化效率和微藻的生物量积累;最后,检测微藻中的潜在高附加值成分,系统探索其资源转化潜力。此外,使用实际PFEs进行微藻培养还将为这项技术的大规模推广和应用提供理论支持和实践基础。

章节片段

PFEs的获取和预处理

本研究中使用的废水均是通过以玉米秸秆为基质的批次光发酵产生的。光发酵实验的具体操作如下:使用有效体积为3升的玻璃锥形烧瓶作为反应器。首先,加入100克60目玉米秸秆(纤维素、半纤维素和木质素的含量分别为38.13±0.45%、29.57±1.02%和13.21±0.17%)和15克纤维素酶(活性≥35单位/毫克),然后加入2100毫升缓冲液

光发酵产物的生产

为了提高该技术的可行性和应用潜力,通过玉米秸秆粉的批次光发酵生产PFEs。通过产氢细菌HAU-M1的代谢,产生H2和CO2的混合物。图1(a)显示了累积气体产量和最终气体成分,H2的含量为41.82±2.58%,CO2的含量为52.61±3.72%。秸秆的氢产率为57.72±4.3毫克H2/克干物质,氢生产能力接近

结论

讨论了Chlorella pyrenoidosa对PFEs的处理能力和资源利用潜力。结果表明,PFEs浓度、光照强度和初始pH值对Chlorella pyrenoidosa的生长有很大影响。在实验选定的最佳条件下(PFEs浓度40%,光照强度7000勒克斯,初始pH=8),Chlorella pyrenoidosa的生物量达到了1480.94±5.13毫克/升。COD、TN、NH4+-N和PO43--P的净化效率分别达到了74.30%、79.75%和90.06%

CRediT作者贡献声明

张建国:资源提供。张志平:撰写 – 审稿与编辑,资金获取。姜英刚:撰写 – 原稿撰写,调查,数据分析。曹文:撰写 – 审稿与编辑。刘海涛:调查。李亚萌:数据分析。刘洪:可视化。胡冰:验证。张阳:监督。杨旭东:软件支持。郭晓航:数据管理。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文报告工作的财务利益或个人关系。

致谢

本工作得到了国家自然科学基金(项目编号:52276183)、河南省自然科学项目(项目编号:232300421063)、河南省中原青年人才计划河南省科技研发计划联合基金(项目编号:225200810042)和河南省重点研发专项(项目编号:251111110100)的财政支持。
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