论文导读：种投配污泥的主要理化性质如表1所示。试验中采用的小试两相厌氧消化装置见图1。从而影响厌氧过程动力学。根据Chen-Hashimoto模型。模型，以Chen-Hashimoto模型分析污泥两相厌氧消化系统的动力学特性。

　　关键词：污泥，两相厌氧消化，动力学，Chen-Hashimoto模型

　　在污水生物处理领域中，经常会遇到很多复杂的系统，基质组分、微生物种类及数量都是变化的，有时某种基质浓度过高甚至会对整个系统产生抑制作用。论文大全，Chen-Hashimoto模型。那么当厌氧生物处理过程中存在抑制物质时，微生物体内酶的活性就会受到不同程度的影响，从而影响厌氧过程动力学，因此许多学者在研究过程中对动力学模型进行了修正[1,2]。根据Contois方程，Chen和Hashimoto提出了关于基质利用和产甲烷的动力学模型，Chen-Hashimoto模型最适合研究厌氧消化工艺的动力学特性，该模型已经十分广泛地用于考虑进水基质浓度对出水水质影响的研究中，如城市有机固体废物的厌氧消化[3~5]。然而，该模型用于城市污水污泥的研究尚罕见报道。论文大全，Chen-Hashimoto模型。因此，为了改善污泥厌氧消化效能并回收沼气，研究者考察了不同进料浓度污水污泥的两相厌氧消化动力学特性[6~8]。

　　1 材料与方法

　　分别取某污水处理厂污泥浓缩间剩余污泥、某污水处理站浓缩剩余活性污泥、学校食堂厨余垃圾，考察了不同有机基质含量污泥以及污泥与厨余垃圾混合物厌氧消化动力学特性。试验中采用的小试两相厌氧消化装置见图1，三种投配污泥的主要理化性质如表1所示。实验中污泥的理化性质及运行参数均按标准方法进行测定。论文大全，Chen-Hashimoto模型。

　　Chen-Hashimoto模型

　　图1 小试中温污泥两相厌氧消化装置

　　Fig.1Diagram of mesophilic TPAD process for sludge treatment in laboratory scale

　　表1 试验三种投配污泥的主要理化性质

　　Table 1 Physicochemical characteristics of threefeed sludge used in test

　　性质污水厂剩余污泥 （基质I）污水站剩余污泥 （基质II）污泥与垃圾混合物 （基质III）

　　pH6.906.876.68

　　VFA（HAc）/（mg·L-1）34.24.2160.3

　　TS/ （g·L-1）38.539.980.7

　　VS/ （g·L-1）21.224.656.5

　　COD/ （g·L-1）29.834.776.8

　　TOC/ （g·L-1）9.210.418.8

　　TKN/ （g·L-1）1.731.862.07

　　C/N5.35.69.1

　　根据Chen-Hashimoto模型[9]，在一个完全混合连续运行的消化池内微生物量和基质浓度的变化可以用如下方程表示：

　　（1）

　　（2）

　　式中X是微生物浓度，m 是比微生物增长速率，θ是水力停留时间， S0是进料基质浓度，S是出料基质浓度，r是容积基质利用速率。

　　如果B表示标准条件下投加每克COD产生的甲烷体积（L），B0表示标准条件下基质充分利用时投加每克基质产生的甲烷体积（L），那么反应器内可生物降解的COD将与（B0-B）成比例关系，而且B0与可生物降解的COD负荷直接成比例。因此可得：

　　（3）

　　整理式（3）可得：

　　Chen-Hashimoto模型（4）

　　这样，首先计算B0，便可以得到θ与B/（B0-B）之间的直线关系，该直线截距为1/mmax，斜率为K/mmax。

　　2 结果与讨论

　　根据Chen-Hashimoto模型，本试验主要考察了在停留时间分别为10、15、20、30、50d的条件下污泥中温两相厌氧工艺的产气性能，以及不同VS含量时三种进料基质浓度（COD浓度分别为29.8、34.7和76.8 g/L）对厌氧消化动力学的参数的影响。在对进料污泥的主要性质分析的基础上，分析了三种进料基质浓度时每日产甲烷量随水力停留时间（HRT）的变化关系，试验结果如表2所示。

　　表2 标准状况下三种进料基质浓度时每日产甲烷体积与HRT（θ）的关系

　　Table 2 Correlationship between volume of methane（L CH4·d-1, STP） and θ for three substrate concentrations

　　θ （d）基质I （L CH4·d-1）基质II （L CH4·d-1）基质III （L CH4·d-1）

　　502.7663.4418.268

　　304.4525.52713.370

　　206.5728.11819.81

　　158.17810.16824.882

　　1011.87214.76036.160

　　表3给出了不同进料浓度和停留时间条件下的B值（标准状况下投加每克COD产生甲烷的体积）。这些值由表2中甲烷体积计算而得到，考虑到三种进料COD浓度分别为29.8 g/L，34.7 g/L，76.8 g/L。

　　表3 标准状况下三种进料基质浓度时B值与HRT（θ）的关系

　　θ （d）B（基质I）B（基质II）B（基质III）

　　500.2330.2480.269

　　300.2250.2390.261

　　200.2210.2340.257

　　150.2070.2200.243

　　100.2000.2130.235

　　Correlationship between values of B （L CH4·g-1CODfeed,STP） and θ for three substrate concentrations

　　table3由方程（11）确定B0值，如果mmaxθ时，则B与1/θ的关系曲线为直线关系，当时，。图2给出了三种进料基质浓度条件下B与1/θ（d-1）的关系曲线。由于B与1/θ（d-1）的关系曲线在上述的停留时间下为线性关系，所以采用线性回归分析来确定截距B0值。论文大全，Chen-Hashimoto模型。

　　图2 停留时间对三种进料基质浓度产甲烷的影响

　　Fig.2 Effect of retention time on methaneproduction for three substrate concentrations

　　由此得到每种基质浓度的B0值分别为0.259，0.245和0.225 L CH4STP /gCOD。确定参数B0值后即可得到B值，从而可以得到θ与B/（B0-B）之间的曲线，如图3所示。论文大全，Chen-Hashimoto模型。根据可能抑制现象的研究目的，可以计算动力学参数mmax和K。论文大全，Chen-Hashimoto模型。图3给出了三种基质浓度条件下θ与B/（B0-B）之间的曲线，二者呈直线关系，当采用最小二乘法，可以由校正直线的截距和斜率得到动力学参数mmax和K。这样，根据方程（10），mmax =1/截距，K =斜率/截距。

　　图3 三种进料基质浓度θ与B/（B0-B）之间的关系曲线

　　Fig.3 Correlation of θ and B/（B0-B）for three substrate concentrations

　　动力学参数mmax和K列于表4中。采用的浓缩基质（II和III）的相应的动力学参数值，与那些复杂固体废物如污水污泥、牛奶及其牛肉废物等中温厌氧消化工艺所获得的参数值处于同一数量级。然而，当消化池在高温运行或处理含更多可生物降解基质时，文献中报道的动力学参数值却较高。

　　表4 三种进料基质浓度下动力学参数mmax和K值

　　Table 4 Values of mmax and Kfor three substrate concentrations

　　VS （g/L）COD （g/L）mmax （d-1）K

　　基质I21.229.80.1770.239

　　基质II24.634.70.1460.178

　　基质III56.576.80.2090.265

　　从表4中可以看出，基质I和基质II均为浓缩的剩余活性污泥，而且基质II的进料COD浓度略高于基质I，两个动力学参数mmax和K值随着进料基质浓度的增加而降低，这说明由于该污水站处理污水中含有一定比例的工业废水，因此在基质II中可能存在着某种抑制物质如重金属等。而基质III的两个动力学参数mmax和K值都高于基质I和基质II，这表明在剩余活性污泥中添加厨余垃圾提高了厌氧消化工艺的产气性能，而且厨余垃圾有机质含量较高，说明如果有机废物中不含有抑制性物质，污泥与有机固体废物的联合厌氧消化效率要高于污泥单独消化。因此，可以考虑实行在污泥消化时添加有机固体废物来提高产气，但是要控制适当的比例和抑制物的含量。

　　3 结论

　　采用Chen- Hashimoto模型研究了不同进料基质浓度下，污泥中温两相厌氧消化小试工艺的动力学特性。当基质II的进料COD浓度略高于基质I时，基质II的两个动力学参数mmax和K值却低于基质I，说明基质II中可能存在着某种抑制物质。基质III的两个动力学参数mmax和K值都高于基质I和基质II，这表明在剩余活性污泥中添加厨余垃圾提高了厌氧消化工艺的产气性能污泥与有机固体废物的联合厌氧消化效率要高于污泥单独消化。

　　参考文献

　　[1]P.L. McCarty, F. E. Mosey. Modeling of anaerobic digestion processes （Adiscussion of concepts）。 Water Sci. Technol. 1991, 24（8）： 17-33

　　[2]S.G. Pavlostathis, E. Giraldo. Kinetics of anaerobic treatment. Water Sci.Technol. 1991, 24（8）： 35-39

　　[3]H. W.Yen, D. E. Brune. Anaerobicco-digestion of algal sludge and waste paper to produce methane. Bioresour.Technol. 2007, 98: 130-134

　　[4]O.N. Agdag, D. T. Spoza. Co-digestion of mixed industrial sludge with municipalsolid wastes in anaerobic simulated landfilling bioreactors. J. Hazard. Mater.2007, 140: 75-85

　　[5]C.Liu, X. Yuan, G. Zeng, et al. Prediction of methane yield at optimum pH for anaerobic digestionof organic fraction of municipal solid waste. Bioresour. Technol. 2008, 99: 882-888

　　[6]A.Del Borghi, A. Converti, E. Palazzi, et al. Hydrolysis and thermophilic anaerobicdigestion of sewage sludge and organic fraction of municipal solid waste.Bioprocess. Biosyst. Eng. 1999, 20（6）： 553-560

　　[7]P.Sosnowski, A. Wieczorek, S. Ledakowicz. Anaerobic co-digestion of sewage sludgeand organic fraction of municipal solid waste. Adv. Environ. Res. 2003, 7: 609-616

　　[8]X.Gomez, M. J. Cuetos, J. Cara, et al. Anaerobic co-digestion of primary sludge and the fruit andvegetable fraction of the municipal solid wastes. Conditions for mixing andevaluation of the organic loading rate. Renew. Energ. 2006, 31: 2017-2024

　　[9]ChenY.R., Hashimoto A.G. Substrate utilization kinetic model for biologicaltreatment processes. Biotechnol. Bioeng. 1980, 22: 2081-2095