CN102621280A - 一种生物膜的系统分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种生物膜的系统分析方法，包括确定生物膜的系统分析目标；绘制生物膜的系统因果关系反馈图；应用系统动力学构建生物膜动力学模型；生物膜的系统分析，包括生物膜实验分析、生物膜系统行为再现性分析、生物膜数值模拟、生物膜参数确定、生物膜重要结构参数与净化指标之间关系分析。本发明引入系统动力学思想构建生物膜动力学模型，解决了生物膜参数测定费时、工作量大、建模复杂的问题，提出了科学、可靠、便捷生物膜的系统分析方法。
Description
技术领域
本发明属于环境科学与工程领域，尤其涉及天然水体生物膜、人工水体生物膜、生物生态修复生物膜和废水生物处理生物膜的系统分析方法。
背景技术
生物膜普遍存在河流、湖泊、湿地、河口、海洋和生物膜反应器中，其由细胞生物量和胞外聚合物组成一种混合微生物群体，在淡水和海洋水环境自净污染物和废水处理工程中起着重要的作用。其中地表水环境生物膜可以去除饮用水消毒副产物前驱体，生物膜反应器的生物膜可以有效去除有机污染物等。生物膜净化水体优化设计和运行管理是建立在生物膜增长动力学的基础之上，系统的性能在很大程度上取决于生物膜的形成及其动力学过程。因此，生物膜系统分析对水治理和修复效果至关重要。生物膜模型是将生物膜内微观现象和大规模工程应用运行的宏观指标联系起来的关键系统分析工具，主要有反应扩散动力学模型、数值模拟模型、生物膜增长动力学模型和多物种复合生物膜模型等动力学模型。应用生物膜模型研究生物膜与污染的相互作用及净化过程成为生物膜研究领域的热点。
20世纪90年代初, 法国的Capdeville教授所领导的实验室提出生物膜反应器活性物质和非活性物质的概念，建立了新的生物膜增长动力学模型。但是该模型处于发展阶段，模型采取了一些新的参数，但在参数值和参数范围的确定上，还没有很成熟的工作成果可以采用。目前学者认为，在现有的方法中，还没有一种科学可靠而又简便的方法获得生物膜动力学参数。胞外聚合物是生物膜的重要组成部分，在污染物去除方面发挥着重要作用。将胞外聚合物在生物膜动力学中体现出来，是近年来研究和实践的热点和难点，并且生物膜胞外聚合物系统动力学模型的相关研究未见文献报道。生物膜参数测定时间长、预测效果不理想、工作量大，并且构建生物膜动力学建模复杂，亟待寻找便捷、快速的生物膜建模、参数确定和分析的系统方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供一种生物膜的系统分析方法，以解决生物膜参数监测需要大量的人力、物力、财力的缺陷和生物膜建模复杂的问题，减少实验工作量，提高生物膜参数确定的精确度，准确预测生物膜净化水体过程和效果。
为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：一种生物膜的系统分析方法，其特征在于，利用系统动力学方法建立生物膜动力学模型，根据动态模拟和实验分析的结果系统分析生物膜结构和参数变化，考察生物膜净化系统的行为再现性，预测生物膜活性微生物、胞外聚合物、内部残渣及天然水体、人工水体、生态修复水体或废水中有机污染物的变化趋势，优化生物膜及生物膜反应器的参数，提高生物膜的净化水体效果的系统分析方法，具体包括以下步骤：
S1：确定所述生物膜系统分析的目标；
S2：绘制所述生物膜的系统因果关系反馈图；
S3：应用系统动力学构建生物膜动力学模型；
S4：所述生物膜的系统分析。
作为一种改进，所述生物膜为天然水体生物膜、人工水体生物膜、生态修复生物膜或废水处理生物膜，所述步骤S2中的生物膜的系统因果关系反馈图采用系统思考的方式进行，以系统论为基础，以计算机技术为主要手段，以实验分析为辅助手段，研究复杂水、固界面环境系统的动态行为，依靠软件Stella、iThink或Vensim为平台，绘制所述生物膜系统的因果反馈图。运用图形作为生物膜系统分析构建模型的方式，可以有效解决生物膜非线性、复杂的问题。
作为一种改进，所述步骤S3应用系统动力学构建生物膜动力学模型中，生物动力学模型参数包括：活性微生物（Xa）、胞外聚合物（EPS）、内部残渣（Xl），外部底物浓度（Ss）和电子受体溶解氧（S0），其动力学模型方程式分别如下：
式中kEPS 为胞外聚合物EPS 生成率，为微生物最大比增长率，Y 为外部底物浓度Ss的产率系数，Ks 为外部底物浓度Ss的半饱和系数， K0 为电子受体溶解氧S0的半饱和系数，kdecay 为胞外聚合物EPS的水解系数，fl和b分别为内部残渣Xl和活性微生物Xa的腐解率。将胞外聚合物考虑到生物膜动力学模型中，更符合实际生物膜净化污染物的情况。
作为一种改进，所述步骤S4中的生物膜的系统分析，包括生物膜实验分析、生物膜系统行为再现性分析、生物膜数值模拟、生物膜参数确定和生物膜重要结构参数与净化指标之间关系分析。采用上述技术方案后，能够系统、方便、快捷、有效的进行生物膜的系统分析。
作为一种改进，所述生物膜实验分析为分析生物膜目标核心参数和水质指标，采用数学模型与监测实验有机结合的方式；所述生物膜系统行为再现性分析为考察和确认模型是否可以再现生物膜净化水体的行为；所述生物膜数值模拟为生物膜胞外聚合物动力学数学建模过程，提出合理假设，开展敏感度分析，为生物膜参数确定提供依据，参数的敏感性为评估某参数主要参数改变后，是否会导致生物膜系统行为的严重改变，确定敏感性参数和了解参数的改变是否会导致先前所测试的模型效果消失，提高生物膜反应器的处理效率和生物膜自净的功能；所述生物膜参数确定，使用模型进行策略的选择，并使用模型系统分析应用；所述应用生物膜动力学模型，首先进行动态仿真实验，然后通过对模型的调控，根据设计者的各种需要和可能的多方案模型和比较，获得在不同参数下净化水体有机污染导致胞外聚合物、底物浓度、活性生物量等时间变化的行为和趋势；所述生物膜重要结构参数与净化指标之间关系分析首先建立生物膜结构的参数与水质指标相互影响的相关规律，分析生物量、生物活性、单位质量生物膜EPS含量或蛋白质/多糖与水体污染物浓度、脱氮或脱碳之间的关系，得出采用哪些方式可以优化生物膜净化污染物的稳定性和处理效率。采用上述技术方案后，能够系统、方便、快捷、有效的进行生物膜的系统分析。
作为一种改进，所述生物膜为曝气生物滤池生物膜，建立的曝气生物滤池生物膜系统分析确定k EPS=0.18 g CODEPS/g CODS，k decay =0.0071 g CODEPS/g CODS，Y =0.34 g CODX/g CODS，fl =0.2 g CODX/g CODX，=0.35 l/h，Ks =9.8 g CODS/m3，K0=0.2 g CODO/m3，b =0.021 l/h为最佳参数；生物量和生物活性与BAF内部基质浓度正相关，单位质量生物膜EPS含量与硝化过程关系紧密，蛋白质/多糖比与脱碳过程密切相关；通过调控优化生物膜反应器的EPS组分，以提高反应器的稳定性和处理效率；提高微生物的最大比增长率，提高曝气生物滤池生物膜净化城市景观水体的效果。
本发明取得的有益效果：
（1）应用系统动力学建立的生物膜动力学模型为手段的生物膜系统方法，有效解决了生物膜动力学模型参数难以确定、测定费时、工作量大、建模复杂的问题，为生物膜系统分析的应用提供了科学的依据。
（2）能够准确判断生物膜净化系统的行为再现性，分析生物膜结构与净化水质之间的关系，能够准确预测生物膜活性微生物、胞外聚合物、内部残渣及天然水体、人工水体和处理或修复水体及废水的有机污染物、消毒副产物污染等变化趋势。
（3）能够优化生物膜及生物膜反应器的运行参数，可以提出生物膜的净化不同污染物的机理，调控优化生物膜的净化水体过程和效果。
附图说明：
图1 生物膜动力学模型结构流程图；
图2 BAF净化城市景观水体随高度变化的模型模拟值和实际值；
图3生物膜动力学模型预测底物浓度、胞外聚合物、活性生物量和内部残渣；
图4参数改变总的敏感性；
图5 KEPS和Kdecay参数变化的敏感性影响；
图6 Y和fl参数变化的敏感性影响；
图7和b参数变化的敏感性影响；
图8 ks和ko参数变化的敏感性影响；
图9 两种粒径滤料不同时间生物膜生物量沿滤层高度的变化；
图10两种粒径滤料不同时间生物膜的生物活性沿滤层高度的变化；
图11 两种粒径滤料单位质量生物膜EPS含量沿滤料层高度的变化；
图12两种粒径滤料蛋白质/多糖比值沿滤料层高度的变化。
具体实施方式：
本发明提出生物膜的系统分析方法中的天然水体生物膜、人工水体生物膜、生物生态修复生物膜或废水生物处理生物膜净化水体中污染物的原理是相同的，都是依靠生物膜中的微生物聚集体吸附、降解污染物。因此，以曝气生物滤池生物膜的系统分析方法为例，同样也适用其他类型的生物膜，结合图1至图12和实施案例说明如下。
生物膜的系统分析方法分为以下几个步骤：
（1）确定生物膜系统分析的目标。曝气生物滤池BAF的滤层高度是影响净化效果最为重要的因素之一。生物膜系统系统分析的主要目标就是判断随BAF高度的变化，也相当于随时间的变化，稳态条件下，BAF净化城市景观水体的胞外聚合物、活性物质、底物浓度等变化的趋势规律，并能够指导实际工程设计应用；对模型进行校正和有效性验证，以期更深入准确的判断BAF净化城市景观水体的过程和机理。
（2）绘制系统的因果反馈图，依靠Stella9.1.3软件为平台建立生物膜系统动力学模型。生物膜动力学模型结构流程图见图1所示；
（3）建立生物膜胞外聚合物系统动力学模型；
BAF降解城市景观水体中的有机污染物依靠滤料上的生物膜。其生物膜结构参量为活性微生物Xa、胞外聚合物EPS、内部残渣Xl，外部底物浓度Ss和电子受体溶解氧S0，其动力学模型方程式分别如下：
式中k EPS 为胞外聚合物EPS 生成率，为微生物最大比增长率，Y 为外部底物浓度Ss的产率系数，Ks 为外部底物浓度Ss的半饱和系数， K0 为电子受体溶解氧S0的半饱和系数，k decay 为胞外聚合物EPS的水解系数，fl和b分别为内部残渣Xl和活性微生物Xa的腐解率，h为滤池高度。
（4）生物膜的系统分析。
生物膜实验分析。测定不同滤层高度COD和胞外聚合物的实验数据，见图2所示。随着滤池高度的增加，COD被微生物降解后逐步降低，EPS先增加，然后至100cm左右趋于稳定。
生物膜系统行为再现性分析。判断生物膜系统分析方法是否可以再现BAF净化城市景观水体系统的行为。由图2可以看出：COD降解的预测值在100cm前预测很好，但之后有一些偏离，趋势还是一致的，而EPS预测一直很好，EPS的增长主要出现在外源底物的降解阶段，外源底物降解完之后EPS的下降主要是由于EPS自身衰减造成的。由图3可以看出：随着滤池高度的增加，COD被微生物降解后逐步降低，EPS和Xa具有同样的趋势，先增加至100cm左右再趋于稳定，表明活性生物量与胞外聚合物有着密切的关系，胞外聚合物大部分是微生物分泌物。也说明滤池高度100cm左右是比较合适的滤池高度。系统动力学不是用来预测未来某一时间点或某点的行为，而是用来预测未来行为的趋势，预测出的变化趋势与实际情况相符合，说明该行为预测是合理的、可行的。因此，构建的生物膜胞外聚合物系统动力学能反应实际的情况。证明该模型能够实现BAF净化城市景观水体过程行为的重现，可以正确的表述问题并展现变化的趋势。
生物膜数值模拟。敏感度分析表明提高BAF反应器生物膜的最大比增长率，可提高生物膜的活性生物量，提高净化水体的效果。由图4可知：胞外聚合物系统动力学主要参数都增大或减小，对于系统的行为影响比较大。但不能辨清是什么参数主要导致了这种变化。因此，有必要对每个主要参数的敏感性进行对比研究。图5-图8可知：微生物最大比增长率参数改变后，系统的敏感性变化很大，参数变动，会导致胞外聚合物、底物浓度、活性生物量等严重改变，也就是系统发生严重改变，影响最大。因此，参数合理设置最为重要。敏感性验证模型也表明，在微生物最大比增长率增大或减少，在实际的曝气生物滤池的生物膜胞外聚合物的影响行为是一致的。因此，提高微生物的最大比增长率，可以提高BAF净化城市景观水体的效果，并且滤层高度可以降低，可以节约投资成本，保证了净化效果的前提下，达到了运行设计的要求。底物S的产率系数Y、S 的半饱和系数Ks、S0 的半饱和系数K0和EPS 生成率k EPS属于中等敏感性参数，它们的改变对系统行为有一些影响。k decay和fl在研究范围内胞外聚合物、底物浓度、活性生物量等基本不变，对系统行为不敏感，影响最小。b对胞外聚合物、底物浓度不敏感，但对活性生物量（Xa）敏感，也表明该参数与Xa的密切关系。k decay、fl和b参数的改变不会导致先前所测试的模型效果消失。
生物膜参数确定。通过系统分析确定k EPS=0.18 g CODEPS/g CODS，k decay =0.0071 g CODEPS/g CODS，Y =0.34 g CODX/g CODS，fl =0.2 g CODX/g CODX，=0.35 l/h，Ks =9.8 g CODS/m3，K0=0.2 g CODO/m3，b =0.021 l/h为最佳参数。
生物膜重要结构参数与净化指标之间关系分析。研究两种粒径滤料（陶粒粒径大小为6~8mm和3~5mm）不同培养时间生物膜的生物膜结构参数与净化过程之间的关系。不同培养时间生物膜结构参数随滤池高度的变化见图9-12。生物膜系统分析的结果表明：生物量和生物活性与BAF内部基质浓度正相关。单位质量生物膜EPS含量与硝化过程关系紧密，蛋白质/多糖比与脱碳过程密切相关，可以通过调控优化生物膜反应器的EPS组分，以提高反应器的稳定性和处理效率。
以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。
Claims (8)
1.一种生物膜的系统分析方法，其特征在于，利用系统动力学方法建立生物膜动力学模型，根据动态模拟和实验分析的结果系统分析生物膜结构和参数变化，考察生物膜净化系统的行为再现性，预测生物膜活性微生物、胞外聚合物、内部残渣及天然水体、人工水体、生态修复水体或废水中有机污染物的变化趋势，优化生物膜及生物膜反应器的参数，提高生物膜的净化水体效果的系统分析方法，具体包括以下步骤：
S1：确定所述生物膜系统分析的目标；
S2：绘制所述生物膜的系统因果关系反馈图；
S3：应用系统动力学构建生物膜动力学模型；
S4：所述生物膜的系统分析。
2.根据专利权要求1所述的生物膜的系统分析方法，其特征在于，所述生物膜为天然水体生物膜、人工水体生物膜、生态修复生物膜或废水处理生物膜，所述步骤S2中的生物膜的系统因果关系反馈图采用系统思考的方式进行，以系统论为基础，以计算机技术为主要手段，以实验分析为辅助手段，研究复杂水、固界面环境系统的动态行为，依靠软件Stella、iThink或Vensim为平台，绘制所述生物膜系统的因果反馈图。
3.根据专利权要求1或2所述的生物膜的系统分析方法，其特征在于，所述步骤S3应用系统动力学构建生物膜动力学模型中，生物动力学模型参数包括：活性微生物（Xa）、胞外聚合物（EPS）、内部残渣（Xl），外部底物浓度（Ss）和电子受体溶解氧（S0），其动力学模型方程式分别如下：
式中kEPS 为胞外聚合物（EPS） 生成率，为微生物最大比增长率，Y 为外部底物浓度（Ss）的产率系数，Ks 为外部底物浓度（Ss）的半饱和系数， K0 为电子受体溶解氧（S0）的半饱和系数，kdecay 为胞外聚合物（EPS）的水解系数，fl和b分别为内部残渣（Xl）和活性微生物（Xa）的腐解率。
4.根据专利权要求1或2所述的生物膜的系统分析方法，其特征在于，所述步骤S4中的生物膜的系统分析，包括生物膜实验分析、生物膜系统行为再现性分析、生物膜数值模拟、生物膜参数确定和生物膜重要结构参数与净化指标之间关系分析。
5.根据专利权要求3所述的生物膜的系统分析方法，其特征在于，所述步骤S4中的生物膜的系统分析，包括生物膜实验分析、生物膜系统行为再现性分析、生物膜数值模拟、生物膜参数确定和生物膜重要结构参数与净化指标之间关系分析。
6.根据专利权要求4所述的生物膜的系统分析方法，其特征在于，所述生物膜实验分析为分析生物膜目标核心参数和水质指标，采用数学模型与监测实验有机结合的方式；所述 生物膜系统行为再现性分析为考察和确认模型是否可以再现生物膜净化水体的行为；所述生物膜数值模拟为生物膜胞外聚合物动力学数学建模过程，提出合理假设，开展敏感度分析，为生物膜参数确定提供依据，参数的敏感性为评估某参数主要参数改变后，是否会导致生物膜系统行为的严重改变，确定敏感性参数和了解参数的改变是否会导致先前所测试的模型效果消失，提高生物膜反应器的处理效率和生物膜自净的功能；所述生物膜参数确定，使用模型进行策略的选择，并使用模型系统分析应用；所述应用生物膜动力学模型，首先进行动态仿真实验，然后通过对模型的调控，根据设计者的各种需要和可能的多方案模型和比较，获得在不同参数下净化水体有机污染导致胞外聚合物、底物浓度、活性生物量等时间变化的行为和趋势；所述生物膜重要结构参数与净化指标之间关系分析首先建立生物膜结构的参数与水质指标相互影响的相关规律，分析生物量、生物活性、单位质量生物膜EPS含量或蛋白质/多糖与水体污染物浓度、脱氮或脱碳之间的关系，得出采用哪些方式可以优化生物膜净化污染物的稳定性和处理效率。
7.根据专利权要求5所述的生物膜的系统分析方法，其特征在于，所述生物膜实验分析为分析生物膜目标核心参数和水质指标，采用数学模型与监测实验有机结合的方式；所述 生物膜系统行为再现性分析为考察和确认模型是否可以再现生物膜净化水体的行为；所述生物膜数值模拟为生物膜胞外聚合物动力学数学建模过程，提出合理假设，开展敏感度分析，为生物膜参数确定提供依据，参数的敏感性为评估某参数主要参数改变后，是否会导致生物膜系统行为的严重改变，确定敏感性参数和了解参数的改变是否会导致先前所测试的模型效果消失，提高生物膜反应器的处理效率和生物膜自净的功能；所述生物膜参数确定，使用模型进行策略的选择，并使用模型系统分析应用；所述应用生物膜动力学模型，首先进行动态仿真实验，然后通过对模型的调控，根据设计者的各种需要和可能的多方案模型和比较，获得在不同参数下净化水体有机污染导致胞外聚合物、底物浓度、活性生物量等时间变化的行为和趋势；所述生物膜重要结构参数与净化指标之间关系分析首先建立生物膜结构的参数与水质指标相互影响的相关规律，分析生物量、生物活性、单位质量生物膜EPS含量或蛋白质/多糖与水体污染物浓度、脱氮或脱碳之间的关系，得出采用哪些方式可以优化生物膜净化污染物的稳定性和处理效率。
8.根据专利权要求7所述的生物膜的系统分析方法，其特征在于，所述生物膜为曝气生物滤池生物膜，建立的曝气生物滤池生物膜系统分析确定k EPS=0.18 g CODEPS/g CODS，k decay =0.0071 g CODEPS/g CODS，Y =0.34 g CODX/g CODS，fl =0.2 g CODX/g CODX，=0.35 l/h，Ks =9.8 g CODS/m3，K0=0.2 g CODO/m3，b =0.021 l/h为最佳参数；生物量和生物活性与BAF内部基质浓度正相关，单位质量生物膜EPS含量与硝化过程关系紧密，蛋白质/多糖比与脱碳过程密切相关；通过调控优化生物膜反应器的EPS组分，以提高反应器的稳定性和处理效率；提高微生物的最大比增长率，提高曝气生物滤池生物膜净化城市景观水体的效果。
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Citations (1)
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Non-Patent Citations (6)
| Title |
|---|
| GIORGIO MANNINA等: "An integrated model for biological and physical process simulation in membrane bioreactors (MBRs)", 《JOURNAL OF MEMBRANE SCIENCE》, vol. 376, 9 April 2011 (2011-04-09), pages 56 - 69 * |
| 张波等: "系统动力学简介及其相关软件综述", 《环境与可持续发展》, no. 2, 31 December 2010 (2010-12-31), pages 1 - 4 * |
| 杨平等: "废水生物处理中生物膜的形成及动力学模型研究进展", 《环境科学研究》, vol. 13, no. 5, 31 December 2000 (2000-12-31), pages 50 - 53 * |
| 杨萍: "生物法净化挥发性有机废气动力学及过程模拟研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》, no. 1, 15 June 2002 (2002-06-15), pages 27 - 43 * |
| 邱国华: "A-O1-O2生物膜系统动力学模型的研究", 《环境保护科学》, vol. 34, no. 5, 31 October 2008 (2008-10-31), pages 19 - 22 * |
| 陈黎明等: "生物膜动力学的研究现状与展望", 《力学进展》, vol. 35, no. 3, 25 August 2005 (2005-08-25), pages 411 - 416 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114716010A (zh) * | 2022-06-08 | 2022-07-08 | 张家港长三角生物安全研究中心 | 一种废水处理生物膜的性能评估方法及系统 |
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