JP5049748B2 - Biological water treatment simulation method and simulation apparatus - Google Patents

Biological water treatment simulation method and simulation apparatus Download PDF

Info

Publication number
JP5049748B2
JP5049748B2 JP2007294618A JP2007294618A JP5049748B2 JP 5049748 B2 JP5049748 B2 JP 5049748B2 JP 2007294618 A JP2007294618 A JP 2007294618A JP 2007294618 A JP2007294618 A JP 2007294618A JP 5049748 B2 JP5049748 B2 JP 5049748B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
bacteria
activity
treated
activated sludge
substance
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2007294618A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2008142704A (en
Inventor
摩理子 中村
尚弘 竹田
哲生 山下
昭 赤司
昌史 藤田
幸志 辻
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shinko Pantec Co Ltd
Original Assignee
Kobelco Eco Solutions Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Kobelco Eco Solutions Co Ltd filed Critical Kobelco Eco Solutions Co Ltd
Priority to JP2007294618A priority Critical patent/JP5049748B2/en
Publication of JP2008142704A publication Critical patent/JP2008142704A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP5049748B2 publication Critical patent/JP5049748B2/en
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02WCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO WASTEWATER TREATMENT OR WASTE MANAGEMENT
    • Y02W10/00Technologies for wastewater treatment
    • Y02W10/10Biological treatment of water, waste water, or sewage

Landscapes

  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
  • Activated Sludge Processes (AREA)
  • Purification Treatments By Anaerobic Or Anaerobic And Aerobic Bacteria Or Animals (AREA)

Description

本発明は、生物学的水処理のシミュレーション方法、およびシミュレーション装置に関する。さらに詳しくは、本発明は、生物学的水処理に有用な、生物学的水処理のシミュレーション方法、およびシミュレーション装置に関する。   The present invention relates to a biological water treatment simulation method and a simulation apparatus. More particularly, the present invention relates to a biological water treatment simulation method and a simulation apparatus useful for biological water treatment.

現在、水処理、例えば、下水処理、工場排水処理などにおいて、処理の効率化、処理能力の高度化、水処理に用いられるエネルギーの省エネルギー化、水処理のコストの低コスト化などが進められている。例えば、経験に基づき、種々の条件下でのプロセスの挙動を予測し、水処理施設の運転条件の設定を行なう手法は、種々の条件下でのプロセスの挙動を定量的に予測することが困難であるため、水処理が非効率的であり、エネルギーの浪費、コストの増加をもたらすという欠点がある。このため、経験に基づく種々の条件下でのプロセスの挙動の予測に代えて、細菌群の増殖や死滅などの反応を計算するシミュレーションが導入され、より定量的な予測を行なうことが試みられている(例えば、特許文献1〜4を参照のこと)。   Currently, in water treatment, for example, sewage treatment, factory wastewater treatment, etc., processing efficiency, advancement of treatment capacity, energy saving of energy used for water treatment, reduction of cost of water treatment, etc. are being promoted. Yes. For example, based on experience, it is difficult to predict process behavior under various conditions and to set the operating conditions of a water treatment facility. Therefore, there is a drawback that water treatment is inefficient, resulting in waste of energy and an increase in cost. For this reason, instead of predicting the behavior of processes under various conditions based on experience, simulations have been introduced to calculate reactions such as bacterial growth and death, and attempts have been made to make more quantitative predictions. (For example, refer to Patent Documents 1 to 4).

前記特許文献1には、循環式硝化脱窒法を用いた処理の反応プロセスに関与する物質の反応モデルマトリックスと、反応速度式、反応速度論定数および各係数値に基づいて処理状態を動力学モデルに基づいて計算し、その結果からプラントの運転を制御するための出力を得る循環式硝化脱窒法の水質シミュレーション装置とが開示されている。また、前記特許文献1に記載の発明では、動力学モデルの対象物質として、溶解性BOD、硝酸性窒素、アンモニア性窒素、BOD資化菌、硝化菌、溶存酸素およびアルカリ度が用いられている。しかしながら、引用文献1に記載の発明では、脱窒能を有する多種類の微生物をまとめて1種類の微生物(BOD資化菌)とし、かつ硝化能を有する微生物についても1種類の微生物(硝化菌)として扱われているため、細菌の種類、細菌数、細菌の分解能力(具体的には、酸化能力および還元能力)、分解過程(具体的には、硝化過程および脱窒過程)で発生する亜硝酸などは、シミュレーションに反映されないという欠点がある。   In Patent Document 1, a reaction model matrix of substances involved in a reaction process of treatment using a circulation nitrification denitrification method, a kinetic model of a treatment state based on a reaction rate equation, a reaction rate constant, and each coefficient value. And a water quality simulation apparatus of a circulation type nitrification denitrification method for obtaining an output for controlling the operation of a plant from the result. In the invention described in Patent Document 1, soluble BOD, nitrate nitrogen, ammonia nitrogen, BOD assimilating bacteria, nitrifying bacteria, dissolved oxygen, and alkalinity are used as target substances of the kinetic model. . However, in the invention described in the cited document 1, many kinds of microorganisms having denitrification ability are combined into one kind of microorganism (BOD assimilating bacteria), and one kind of microorganism (nitrifying bacteria) is also provided for microorganisms having nitrification ability. ) Occurs in the type of bacteria, the number of bacteria, the ability to decompose bacteria (specifically, oxidation and reduction ability), and the decomposition process (specifically, nitrification and denitrification processes) Nitrous acid has a drawback that it is not reflected in the simulation.

また、前記特許文献2には、下水処理プロセスを構成する単位装置を部品としてモデル化するIAWQ(現「IWA」)活性汚泥モデルNo.2を有し、IAWQ(現「IWA」)活性汚泥モデルNo.2によりモデル成分入力値に基づいて各部品毎にモデル成分出力値を求めるシミュレータと、下水処理プロセスへ流入する流入水の水質をオンラインで計測する計測手段と、計測値とモデル成分入力値を含む相関式を用いた変換手段を有し、計測手段からの計測値を変換手段の相関式を用いてモデル成分入力値に変換する演算手段とを備えた下水処理プロセスシミュレータシステムが開示されている。しかしながら、前記特許文献2に記載の発明は、流入水の水質と処理水質に基づき、反応速度論定数をキャリブレーションするものであるが、同じ処理施設を対象とした場合でも、硝化・脱窒過程の再現性が得られない場合がある。   Patent Document 2 discloses an IAWQ (currently “IWA”) activated sludge model No. which models a unit device constituting a sewage treatment process as a part. 2 and IAWQ (currently “IWA”) activated sludge model no. 2 includes a simulator for obtaining a model component output value for each part based on the model component input value, a measuring means for measuring the quality of the inflow water flowing into the sewage treatment process online, and the measurement value and the model component input value. There is disclosed a sewage treatment process simulator system that includes a conversion unit that uses a correlation equation and includes a calculation unit that converts a measurement value from the measurement unit into a model component input value using the correlation equation of the conversion unit. However, although the invention described in Patent Document 2 calibrates the reaction kinetic constant based on the quality of the influent water and the treated water, the nitrification / denitrification process can be performed even when the same treatment facility is targeted. May not be reproducible.

さらに、前記特許文献3には、有機性廃水および活性汚泥の混合液を曝気槽内で曝気し、この曝気槽内の溶存酸素濃度を溶存酸素濃度制御要素の検出値および設定値の偏差に基づいて制御する水処理装置において、処理水質安定時の動力学的定数、炭素系および窒素系の各基質除去速度式、炭素系および窒素系の各菌体増殖速度式、溶存酸素濃度に関連する物質収支式およびプロセス内汚泥量の物質収支式を用いて数値計算によるシミュレーションを実施し、これにより定常状態のプロセス内硝化菌体量または硝化率の経時変化データを得、このデータのうち硝化菌体量または硝化率が安定した値を目標値として出力する第1のシミュレータ部と、前記動力学的定数を環境因子の関数で表して各時点の環境因子に応じた動力学的定数を用いると共に前記目標値を導入して上記の各式を用いて数値計算によるシミュレーションを実施し、これにより各時点の溶存酸素濃度制御要素の最適設定値を求める第2のシミュレータ部とを設けた水処理装置が開示されている。前記引用文献3に記載の発明では、シミュレーションにより、硝化菌体量または硝化率の経時変化データが求められ、該経時変化データのうち硝化菌体量または硝化率が安定した値が目標値として設定され、該目標値と動力学的定数の時系列データにより最適な溶存酸素設定値が得られ、該溶存酸素設定値と溶存酸素濃度実測値とに基づき、溶存酸素濃度が制御される。しかしながら、前記特許文献3に記載の発明では、処理水質を予測することができないという欠点がある。   Further, in Patent Document 3, a mixture of organic waste water and activated sludge is aerated in an aeration tank, and the dissolved oxygen concentration in the aeration tank is based on the detected value of the dissolved oxygen concentration control element and the deviation of the set value. In the controlled water treatment system, kinetic constants when the treated water is stable, carbon and nitrogen substrate removal rate equations, carbon and nitrogen cell growth rate equations, substances related to dissolved oxygen concentration A numerical simulation was performed using the balance equation and the material balance equation for the amount of sludge in the process, thereby obtaining time-dependent data on the amount of nitrified bacteria in the process or the nitrification rate in the steady state. A first simulator unit that outputs a value with a stable quantity or nitrification rate as a target value, and the kinetic constant is expressed as a function of an environmental factor, and a kinetic constant corresponding to the environmental factor at each time point is used. Both of the above-mentioned target values are introduced and a simulation by numerical calculation is performed using the above-described equations, thereby providing a second simulator section for obtaining an optimum set value of the dissolved oxygen concentration control element at each time point. An apparatus is disclosed. In the invention described in the cited document 3, the time-dependent data of the amount of nitrifying cells or the nitrification rate is obtained by simulation, and a value in which the amount of nitrifying cells or the nitrification rate is stable is set as a target value among the time-dependent data. Then, an optimum dissolved oxygen set value is obtained from the time series data of the target value and kinetic constant, and the dissolved oxygen concentration is controlled based on the dissolved oxygen set value and the actually measured dissolved oxygen concentration value. However, the invention described in Patent Document 3 has a drawback that the quality of treated water cannot be predicted.

さらに、前記特許文献4には、硝化反応に関与する硝化菌の基質摂取挙動、増殖挙動、および死滅挙動を菌近傍の酸素と基質の存在状態との関係でルール化し、仮想的領域に硝化菌、基質、および酸素の存在状態を硝化菌濃度、酸素濃度および基質濃度に基づいて設定し、前記ルールに従って前記設定した各硝化菌の挙動を演算し、その演算結果から、一定時間後の硝化菌数、酸素の存在状態、基質の存在状態の内の少なくとも一つを求める硝化反応シミュレーション方法が開示されている。しかしながら、前記特許文献4に記載の発明では、硝化反応がシミュレーションされているに過ぎず、硝化菌数、酸素濃度および基質濃度が得られるが、処理水質は予測できないという欠点がある。また、前記特許文献4に記載の発明では、硝化菌数、酸素濃度および基質濃度以外の要因が処理に影響を及ぼす場合には、シミュレーションに十分に反映できないという欠点がある。
特開平8−323393号公報 特開2000−107796号公報 特公平7−106357号公報 特開平9−47785号公報
Furthermore, in Patent Document 4, the substrate intake behavior, growth behavior, and death behavior of nitrifying bacteria involved in the nitrification reaction are ruled based on the relationship between oxygen in the vicinity of the bacteria and the existence state of the substrate, and the nitrifying bacteria are placed in a virtual region. , Substrate, and oxygen are set based on the concentration of nitrifying bacteria, oxygen concentration and substrate concentration, and the behavior of each nitrifying bacteria set is calculated according to the rules. A nitrification reaction simulation method for obtaining at least one of the number, the presence state of oxygen, and the presence state of a substrate is disclosed. However, in the invention described in Patent Document 4, the nitrification reaction is only simulated, and the number of nitrifying bacteria, the oxygen concentration, and the substrate concentration can be obtained, but there is a drawback that the quality of treated water cannot be predicted. Further, the invention described in Patent Document 4 has a drawback that it cannot be sufficiently reflected in the simulation when factors other than the number of nitrifying bacteria, oxygen concentration and substrate concentration affect the treatment.
JP-A-8-323393 JP 2000-107796 A Japanese Examined Patent Publication No. 7-106357 JP 9-47785 A

本発明は、活性汚泥中に含まれる各種微生物の細菌数の変動、該微生物による一連の分解能などの変動などを反映させ、水処理プロセスの挙動および処理水質をより高い精度でシミュレーションすることができる、生物学的水処理のシミュレーション方法を提供することを1つの課題とする。また、本発明は、活性汚泥中に含まれる各種微生物の細菌数の変動、該微生物による一連の分解能などの変動などを反映させ、水処理プロセスの挙動および処理水質をより高い精度でシミュレーションすることができる、生物学的水処理のシミュレーション装置を提供することを他の課題とする。   The present invention can reflect the fluctuation of the number of bacteria of various microorganisms contained in the activated sludge, a series of resolution fluctuations by the microorganisms, and the like, and can simulate the behavior of the water treatment process and the treated water quality with higher accuracy. Another object is to provide a biological water treatment simulation method. In addition, the present invention reflects the fluctuations in the number of various microorganisms contained in the activated sludge and the variation in the resolution due to the microorganisms, and simulates the behavior of the water treatment process and the treated water quality with higher accuracy. Another object is to provide a biological water treatment simulation apparatus capable of performing the above-described problems.

すなわち、本発明の要旨は、
〔1〕 活性汚泥と被処理水とを含有した被処理水相を有する生物反応槽中で、該活性汚泥により該被処理水を処理する工程を含む生物学的水処理をシミュレーションするシミュレーション方法であり、
(1)下記(1a)および(1b):
(1a) 該活性汚泥に含まれ、かつ該被処理水中の処理対象物質の分解に関与する細菌の種類毎の細菌数を遺伝子解析法により決定し、該細菌の種類毎の細菌数から算出された細菌濃度、および
(1b) 該活性汚泥における処理対象物質の分解速度から求められた活性、
から算出された下記式(4)で示される活性パラメータと、
(2)水処理プロセスの条件成分値と、
(3)対象となる生物反応槽の仕様と、
(4)生物反応槽の運転条件と、
(5)該細菌の種類毎の細菌数と、
に基づき、下記式(5)又は式(6)で示される活性汚泥モデルにより、処理水質をシミュレーションすることを特徴とする、生物学的水処理のシミュレーション方法、

Figure 0005049748
Figure 0005049748
(式中、ηは活性パラメータ、μmaxは最大比増殖速度[hr-1]であり、Cは基質濃度、Kは飽和定数であり、nは反応に関与する基質の数であり、X(Cell)は細菌数から求められた細菌の濃度[mg−COD/l]を示す。)
Figure 0005049748
(式中、ηは活性パラメータ、μmaxは最大比増殖速度[hr-1]であり、Cは基質濃度であり、Kは飽和定数であり、nは反応に関与する基質の数であり、X(Cell)は細菌数から求められた細菌の濃度[mg−COD/l]であり、Pは反応阻害物質の濃度であり、mは、反応阻害物質の数を示す。)
〔2〕(A)活性汚泥に含まれ、かつ該被処理水中の処理対象物質の分解に関与する細菌の種類毎の細菌数を遺伝子解析法により決定する工程、
(B)前記工程(1)で決定された細菌の種類毎の細菌数から、遺伝子解析に基づく細菌濃度を算出する工程、
(C)前記活性汚泥における処理対象物質の分解速度から活性を測定する工程、
(D)前記工程(B)で算出された細菌濃度と、前記工程(C)で算出された活性とから活性パラメータを算出する工程、および
(E)前記工程(D)で算出された活性パラメータと、水処理プロセスの条件成分値と、対象となる生物反応槽の仕様と、生物反応槽の運転条件と、前記工程(A)で決定された細菌の種類毎の細菌数とに基づき、活性汚泥モデルにより、処理水質をシミュレーションする工程、
を含む、請求項1記載の生物学的水処理のシミュレーション方法。
〔3〕 該活性汚泥モデルが、IWA活性汚泥モデルNO.3(ASM3)に基づいて改良されたものである、前記〔1〕または〔2〕記載の生物学的水処理のシミュレーション方法、
〔4〕 該遺伝子解析法が、リアルタイムPCRである、前記〔1〕〜〔3〕いずれか1項に記載の生物学的水処理のシミュレーション方法、
〔5〕 該処理対象物質の分解に関与する細菌が、該処理対象物質の分解に関与して酸化能力を発揮する細菌および/または該処理対象物質の分解に関与して還元能力を発揮する細菌であり、該細菌に対応して、処理対象物質の分解に関与する活性が、該処理対象物質の分解に関与する酸化活性および/または該処理対象物質の分解に関与する還元活性である、前記〔1〕〜〔4〕いずれか1項に記載の生物学的水処理のシミュレーション方法、
〔6〕 該酸化活性として、アンモニア酸化活性と亜硝酸酸化活性とを含む硝化活性を測定し、かつ該還元活性として、硝酸還元活性と亜硝酸還元活性とを含む脱窒活性を測定する、前記〔5〕記載の生物学的水処理のシミュレーション方法、
〔7〕 被処理水が、窒素化合物を含有した排水である、前記〔1〕〜〔6〕いずれか1項に記載の生物学的水処理のシミュレーション方法、
〔8〕 活性汚泥と被処理水とを含有した被処理水相を有する生物反応槽中で、該活性汚泥により該被処理水を処理する工程を含む生物学的水処理をシミュレーションするシミュレーション装置であって、
活性汚泥に含まれ、かつ該被処理水中の処理対象物質の分解に関与する細菌の種類毎の細菌数を遺伝子解析法により決定する遺伝子解析手段と、
該遺伝子解析手段により決定された細菌の種類毎の細菌数から、遺伝子解析に基づく細菌濃度を算出する遺伝子解析ベース細菌濃度算出手段と、
該活性汚泥における処理対象物質の分解速度から活性を測定する活性測定手段と、
該細菌濃度と細菌の活性とから活性パラメータを算出する活性パラメータ算出手段と、
活性パラメータのデータが格納された活性パラメータデータベースと、
活性汚泥モデルを有し、活性パラメータデータベースに格納された活性パラメータのデータを参照し、入力された水処理プロセスの条件成分値と、生物反応槽の仕様と、生物反応槽の運転条件と、活性パラメータ算出手段により得られた下記式(4)で示される活性パラメータと、該遺伝子解析手段により決定された細菌の種類毎の細菌数とに基づき、下記式(5)又は式(6)で示される活性汚泥モデルにより、処理水質を求める処理水質演算手段と
を備えたことを特徴とする、生物学的水処理のシミュレーション装置、
Figure 0005049748
Figure 0005049748
(式中、ηは活性パラメータ、μmaxは最大比増殖速度[hr-1]であり、Cは基質濃度、Kは飽和定数であり、nは反応に関与する基質の数であり、X(Cell)は細菌数から求められた細菌の濃度[mg−COD/l]を示す。)
Figure 0005049748
(式中、ηは活性パラメータ、μmaxは最大比増殖速度[hr-1]であり、Cは基質濃度であり、Kは飽和定数であり、nは反応に関与する基質の数であり、X(Cell)は細菌数から求められた細菌の濃度[mg−COD/l]であり、Pは反応阻害物質の濃度であり、mは、反応阻害物質の数を示す。)
〔9〕 該活性汚泥モデルが、ASM3に基づいて改良されたものである、前記〔8〕記載の生物学的水処理のシミュレーション装置、
〔10〕 該遺伝子解析手段が、リアルタイムPCRにより、該細菌の種類毎の細菌数を決定する手段である、前記〔8〕または〔9〕記載の生物学的水処理のシミュレーション装置、
〔11〕 該活性測定手段が、該処理対象物質の分解に関与する活性として、該処理対象物質の分解に関与する酸化活性および/または該処理対象物質の分解に関与する還元活性を測定する手段である、前記〔8〕〜〔10〕いずれか1項に記載の生物学的水処理のシミュレーション装置、
〔12〕 該処理対象物質の分解に関与する酸化活性が、アンモニア酸化活性と亜硝酸酸化活性とを含む硝化活性であり、該処理対象物質の分解に関与する還元活性が、硝酸還元活性と亜硝酸還元活性とを含む脱窒活性である、前記〔11〕記載の生物学的水処理のシミュレーション装置、ならびに
〔13〕 被処理水として、窒素化合物を含有した排水を処理する生物学的水処理をシミュレーションするためのものである、前記〔8〕〜〔12〕いずれか1項に記載の生物学的水処理のシミュレーション装置、
に関する。 That is, the gist of the present invention is as follows.
[1] A simulation method for simulating biological water treatment including a step of treating the treated water with the activated sludge in a biological reaction tank having a treated water phase containing activated sludge and treated water. Yes,
(1) The following (1a) and (1b):
(1a) The number of bacteria included in the activated sludge and related to the decomposition of the substance to be treated in the treated water is determined by genetic analysis, and is calculated from the number of bacteria for each type of bacteria. (1b) the activity determined from the decomposition rate of the substance to be treated in the activated sludge,
An activity parameter represented by the following formula (4) calculated from:
(2) Condition component values of the water treatment process;
(3) The specifications of the target biological reaction tank,
(4) operating conditions of the biological reaction tank;
(5) the number of bacteria for each type of bacteria;
A biological water treatment simulation method, characterized by simulating treated water quality using an activated sludge model represented by the following formula (5) or formula (6) :
Figure 0005049748
Figure 0005049748
(Where η is the activity parameter, μmax is the maximum specific growth rate [hr-1], C is the substrate concentration, K is the saturation constant, n is the number of substrates involved in the reaction, and X (Cell ) Indicates the bacterial concentration [mg-COD / l] determined from the number of bacteria.)
Figure 0005049748
(Where η is the activity parameter, μmax is the maximum specific growth rate [hr-1], C is the substrate concentration, K is the saturation constant, n is the number of substrates involved in the reaction, X (Cell) is the bacterial concentration [mg-COD / l] determined from the number of bacteria, P is the concentration of reaction inhibitory substance, and m is the number of reaction inhibitory substance.)
[2] (A) a step of determining the number of bacteria for each type of bacteria contained in the activated sludge and involved in the decomposition of the treatment target substance in the treated water by a genetic analysis method;
(B) calculating the bacterial concentration based on genetic analysis from the number of bacteria for each type of bacteria determined in the step (1),
(C) measuring the activity from the decomposition rate of the substance to be treated in the activated sludge,
(D) calculating the activity parameter from the bacterial concentration calculated in the step (B) and the activity calculated in the step (C); and (E) the activity parameter calculated in the step (D). Based on the condition component value of the water treatment process, the specifications of the target biological reaction tank, the operating conditions of the biological reaction tank, and the number of bacteria for each type of bacteria determined in the step (A). The process of simulating treated water quality using a sludge model,
The biological water treatment simulation method according to claim 1, comprising:
[3] The activated sludge model is an IWA activated sludge model NO. 3 (ASM3), the biological water treatment simulation method according to the above [1] or [2],
[4] The biological water treatment simulation method according to any one of [1] to [3], wherein the gene analysis method is real-time PCR,
[5] Bacteria that are involved in the degradation of the target substance to be treated and that exhibit the oxidizing ability and / or the bacteria that are involved in the degradation of the target substance and that exhibit the reducing ability And corresponding to the bacteria, the activity involved in the degradation of the substance to be treated is the oxidation activity involved in the degradation of the substance to be treated and / or the reducing activity involved in the degradation of the substance to be treated, [1] to [4] The biological water treatment simulation method according to any one of the above,
[6] The nitrification activity including ammonia oxidation activity and nitrite oxidation activity is measured as the oxidation activity, and the denitrification activity including nitrate reduction activity and nitrite reduction activity is measured as the reduction activity, [5] The biological water treatment simulation method according to [5],
[7] The biological water treatment simulation method according to any one of [1] to [6], wherein the water to be treated is waste water containing a nitrogen compound,
[8] A simulation apparatus for simulating biological water treatment including a step of treating the treated water with the activated sludge in a biological reaction tank having a treated water phase containing activated sludge and treated water. There,
Genetic analysis means for determining the number of bacteria for each type of bacteria contained in the activated sludge and involved in the decomposition of the substance to be treated in the treated water by a genetic analysis method;
From the number of bacteria for each type of bacteria determined by the genetic analysis means, a genetic analysis based bacterial concentration calculation means for calculating a bacterial concentration based on genetic analysis;
Activity measuring means for measuring activity from the decomposition rate of the substance to be treated in the activated sludge;
An activity parameter calculating means for calculating an activity parameter from the bacterial concentration and the activity of the bacteria;
An activity parameter database storing activity parameter data;
Have an activated sludge model, refer to the data of the activated parameters stored in the activated parameter database, input the condition component values of the water treatment process, the specifications of the biological reaction tank, the operating conditions of the biological reaction tank, and the activity Based on the activity parameter shown by the following formula (4) obtained by the parameter calculation means and the number of bacteria for each type of bacteria determined by the genetic analysis means, the following formula (5) or formula (6) is shown. A biological water treatment simulation device comprising: a treated water quality calculating means for obtaining treated water quality by an activated sludge model,
Figure 0005049748
Figure 0005049748
(Where η is the activity parameter, μmax is the maximum specific growth rate [hr-1], C is the substrate concentration, K is the saturation constant, n is the number of substrates involved in the reaction, and X (Cell ) Indicates the bacterial concentration [mg-COD / l] determined from the number of bacteria.)
Figure 0005049748
(Where η is the activity parameter, μmax is the maximum specific growth rate [hr-1], C is the substrate concentration, K is the saturation constant, n is the number of substrates involved in the reaction, X (Cell) is the bacterial concentration [mg-COD / l] determined from the number of bacteria, P is the concentration of reaction inhibitory substance, and m is the number of reaction inhibitory substance.)
[9] The biological water treatment simulation apparatus according to [8], wherein the activated sludge model is improved based on ASM3.
[10] The biological water treatment simulation apparatus according to [8] or [9], wherein the gene analysis means is means for determining the number of bacteria for each type of bacteria by real-time PCR,
[11] Means in which the activity measuring means measures, as the activity involved in the decomposition of the substance to be treated, the oxidation activity involved in the decomposition of the substance to be treated and / or the reducing activity involved in the decomposition of the substance to be treated. The biological water treatment simulation device according to any one of [8] to [10],
[12] The oxidation activity involved in the decomposition of the treatment target substance is a nitrification activity including an ammonia oxidation activity and a nitrite oxidation activity, and the reduction activity involved in the decomposition of the treatment target substance is a nitrate reduction activity and a sublimation activity. The biological water treatment simulation apparatus according to the above [11], which has a denitrification activity including a nitrate reduction activity, and [13] a biological water treatment for treating wastewater containing a nitrogen compound as water to be treated The biological water treatment simulation apparatus according to any one of the above [8] to [12],
About.

本発明の生物学的水処理のシミュレーション方法は、活性汚泥中に含まれる各種微生物の細菌数の変動、該微生物による一連の分解能などの変動などを反映させ、水処理プロセスの挙動および処理水質をより高い精度でシミュレーションすることができるという優れた効果を奏する。また、本発明の生物学的水処理のシミュレーション装置は、活性汚泥中に含まれる各種微生物の細菌数の変動、該微生物による一連の分解能などの変動などを反映させ、水処理プロセスの挙動および処理水質をより高い精度でシミュレーションすることができるという優れた効果を奏する。   The biological water treatment simulation method of the present invention reflects the fluctuations in the number of bacteria of various microorganisms contained in activated sludge, the series of resolutions caused by the microorganisms, etc. There is an excellent effect that simulation can be performed with higher accuracy. In addition, the biological water treatment simulation apparatus of the present invention reflects the fluctuation of the number of bacteria of various microorganisms contained in the activated sludge, a series of resolution changes caused by the microorganisms, etc., and the behavior and treatment of the water treatment process. It has an excellent effect that the water quality can be simulated with higher accuracy.

本発明の生物学的水処理のシミュレーション方法は、活性汚泥と被処理水とを含有した被処理水相を有する生物反応槽中で、該活性汚泥により該被処理水を処理する工程を含む生物学的水処理をシミュレーションするシミュレーション方法であり、
(1)下記(1a)および(1b):
(1a) 該活性汚泥に含まれ、かつ該被処理水中の処理対象物質の分解に関与する細菌の種類毎の細菌数を遺伝子解析法により決定し、該細菌の種類毎の細菌数から算出された細菌濃度、および
(1b) 該活性汚泥における処理対象物質の分解速度から求められる活性、
から算出された活性パラメータと、
(2)水処理プロセスの条件成分値と、
(3)対象となる生物反応槽の仕様と、
(4)生物反応槽の運転条件と、
(5)該細菌の種類毎の細菌数と、
に基づき、活性汚泥モデルにより、処理水質をシミュレーションすることを特徴とする。
The biological water treatment simulation method of the present invention includes a biological treatment tank including a step of treating the treated water with the activated sludge in a biological reaction tank having a treated water phase containing activated sludge and treated water. Simulation method for simulating water treatment
(1) The following (1a) and (1b):
(1a) The number of bacteria included in the activated sludge and related to the decomposition of the substance to be treated in the treated water is determined by genetic analysis, and is calculated from the number of bacteria for each type of bacteria. (1b) the activity determined from the decomposition rate of the substance to be treated in the activated sludge,
An activity parameter calculated from
(2) Condition component values of the water treatment process;
(3) The specifications of the target biological reaction tank,
(4) operating conditions of the biological reaction tank;
(5) the number of bacteria for each type of bacteria;
Based on the above, it is characterized by simulating treated water quality by an activated sludge model.

本明細書において、前記「処理対象物質の分解速度から求められる活性」は、処理対象物質の分解に関与する活性と同義である。   In the present specification, the “activity determined from the decomposition rate of the target substance” has the same meaning as the activity involved in the decomposition of the target substance.

本発明のシミュレーション方法では、細菌の一連の分解能を表すパラメータと、遺伝子解析法により決定された細菌の種類毎の細菌数とによって、活性汚泥の状態が表わされ、前記活性汚泥の状態が、活性汚泥モデルに組み込まれ、モデル式に従って処理水質が予測される。そのため、本発明のシミュレーション方法によれば、より正確に水処理プロセスをシミュレーションし、より高い精度で処理水質を予測することが可能になる。   In the simulation method of the present invention, the state of activated sludge is represented by a parameter representing a series of resolution of bacteria and the number of bacteria for each type of bacteria determined by the genetic analysis method, and the state of the activated sludge is: Incorporated into the activated sludge model, the treated water quality is predicted according to the model formula. Therefore, according to the simulation method of the present invention, it becomes possible to more accurately simulate the water treatment process and predict the treated water quality with higher accuracy.

本発明のシミュレーション方法は、排水に含まれる塩類や金属、水温、活性汚泥の引抜き、添加される薬剤などの要因によって変化しうる細菌の一連の分解能をシミュレーションに良好に反映できる。そのため、本発明のシミュレーション方法によれば、より正確に水処理プロセスをシミュレーションし、より高い精度で処理水質を予測することが可能になる。   The simulation method of the present invention can satisfactorily reflect in the simulation a series of resolutions of bacteria that can change depending on factors such as salts and metals contained in wastewater, water temperature, extraction of activated sludge, and added chemicals. Therefore, according to the simulation method of the present invention, it becomes possible to more accurately simulate the water treatment process and predict the treated water quality with higher accuracy.

また、本発明のシミュレーション方法によれば、活性汚泥について、細菌数と、細菌の一連の分解能力とにより表わしているため、処理水質の変動の原因が細菌数と、細菌の分解能力とのどちらにあるかなどの予測が容易になり、水質向上対策に有効である。   In addition, according to the simulation method of the present invention, the activated sludge is represented by the number of bacteria and a series of bacteria decomposing ability. It is easy to predict whether the water is in the water, and it is effective for water quality improvement measures.

また、本発明のシミュレーション方法によれば、細菌の一連の分解能を表すパラメータと、遺伝子解析法により決定された細菌の種類毎の細菌数とによって、活性汚泥の状態が表わされるため、細菌の一連の分解能と細菌の種類毎の細菌数の時間変動履歴から処理水質の悪化をもたらす因子の検証を行なうことが可能になる。例えば、細菌数が少ないにもかかわらず、細菌の活性が高くて基準を達成する処理水質が得られた場合、従来の方法では、水処理後の結果である処理水質しか見ることができないので、処理が順調に進んでいると判断される。しかしながら、本発明のシミュレーション方法では、細菌数が減っている状況を把握できるので、活性が低下した場合に備えて、細菌数を増加させるような運転方法を選択することができる。また、リアルタイムの水質予測が出来るようシミュレータを拡張した場合、従来の方法では、水処理後の結果である処理水質しか見ることができないので、処理水質が悪化した際に対処しようとしても、水はすでに放流された後となり、十分な対応が困難であり、処理水質の悪化が一時的なものか、継続的なものか判断できないという欠点がある。しかしながら、本発明のシミュレーション方法によると、細菌群の状態が把握できているため、細菌群の状態の時間変動履歴から、水質悪化の対処を正確かつ迅速に行なうことができる。   Further, according to the simulation method of the present invention, since the state of activated sludge is represented by the parameter representing a series of resolution of bacteria and the number of bacteria for each type of bacteria determined by the gene analysis method, the series of bacteria is represented. It is possible to verify the factors that cause deterioration in the quality of treated water from the resolution of the number of bacteria and the time fluctuation history of the number of bacteria for each type of bacteria. For example, even if the number of bacteria is small, if the activity of bacteria is high and a treated water quality that achieves the standard is obtained, the conventional method can only see the treated water quality after the water treatment, It is determined that the process is proceeding smoothly. However, since the simulation method of the present invention can grasp the situation in which the number of bacteria is decreasing, it is possible to select an operation method that increases the number of bacteria in preparation for a case where the activity decreases. In addition, when the simulator is expanded to enable real-time water quality prediction, the conventional method can only see the treated water quality that is the result after water treatment. After being released, there is a drawback that it is difficult to respond adequately and it is impossible to judge whether the quality of treated water is temporary or continuous. However, according to the simulation method of the present invention, since the state of the bacterial group can be grasped, the deterioration of water quality can be dealt with accurately and quickly from the time fluctuation history of the state of the bacterial group.

さらに、本発明のシミュレーション方法では、遺伝子解析法により、活性汚泥中における細菌の種類毎の細菌数が決定されるため、例えば、従来のように、CODに基づき決定されたものに比べ、活性汚泥中における細菌数が、より定量的に表される。そのため、本発明のシミュレーション方法によれば、高い精度で生物学的水処理のシミュレーションを行なうことができる。また、本発明のシミュレーション方法によれば、遺伝子解析法が用いられているため、例えば、従来のように、CODに基づき決定されたものに比べ、細菌の種類に基づく、活性汚泥の状態をより反映させることができる。   Furthermore, in the simulation method of the present invention, since the number of bacteria for each type of bacteria in the activated sludge is determined by the gene analysis method, the activated sludge is compared with, for example, that determined based on COD as in the prior art. The number of bacteria in it is expressed more quantitatively. Therefore, according to the simulation method of the present invention, biological water treatment can be simulated with high accuracy. In addition, according to the simulation method of the present invention, since the gene analysis method is used, for example, the state of activated sludge based on the type of bacteria is more improved than that determined based on COD as in the past. It can be reflected.

前記被処理水としては、生物学的水処理により処理されうる排水であればよく、特に限定されないが、例えば生活排水、流域終末下水、都市下水、火力発電所排水、工場排水などが挙げられる。   The treated water is not particularly limited as long as it can be treated by biological water treatment. Examples thereof include domestic wastewater, basin end sewage, urban sewage, thermal power plant effluent, and factory effluent.

前記水処理プロセスの条件成分値としては、特に限定されないが、例えば、被処理水の溶存酸素[mg−O2/l]、溶解性不活性有機物質[mg−COD/l]、易分解性有機物質[mg−COD/l]、アンモニア性窒素[mg−N/l]、窒素ガス[mg−N/l]、硝酸性窒素[mg−N/l]、亜硝酸性窒素[mg−N/l]、アルカリ度[moleHCO3 -/l]、浮遊不活性有機物質[mg−COD/l]、遅分解性有機物質[mg−COD/l]、従属栄養細菌[mg−COD/l]、従属栄養細菌の細胞内貯蔵有機物質[mg−COD/l]、硝化細菌[mg−COD/l]、浮遊物質[mg−SS/l]などが挙げられる。 The condition component value of the water treatment process is not particularly limited. For example, dissolved oxygen [mg-O 2 / l], soluble inert organic substance [mg-COD / l], easily decomposable water to be treated Organic substance [mg-COD / l], ammoniacal nitrogen [mg-N / l], nitrogen gas [mg-N / l], nitrate nitrogen [mg-N / l], nitrite nitrogen [mg-N] / L], alkalinity [moleHCO 3 / l], floating inert organic substance [mg-COD / l], slow-degrading organic substance [mg-COD / l], heterotrophic bacteria [mg-COD / l] And intracellular storage organic substances [mg-COD / l] of heterotrophic bacteria, nitrifying bacteria [mg-COD / l], suspended substances [mg-SS / l] and the like.

前記対象となる生物反応槽の仕様としては、特に限定されないが、例えば、反応槽容量、反応槽分画比などが挙げられる。   Although it does not specifically limit as a specification of the said target biological reaction tank, For example, reaction tank capacity | capacitance, reaction tank fraction ratio, etc. are mentioned.

前記生物反応槽の運転条件としては、特に限定されないが、例えば、送風量、流入水量、返送汚泥量などが挙げられる。   Although it does not specifically limit as an operating condition of the said biological reaction tank, For example, blast volume, inflow water amount, return sludge amount, etc. are mentioned.

本発明のシミュレーション方法は、具体的には、図1のフローチャートにも例示されるように、(A)活性汚泥に含まれ、かつ該被処理水中の処理対象物質の分解に関与する細菌の種類毎の細菌数を遺伝子解析法により決定する工程〔遺伝子解析工程S1〕、
(B)前記工程(1)で決定された細菌の種類毎の細菌数から、遺伝子解析に基づく細菌濃度を算出する工程〔遺伝子解析ベース細菌濃度算出工程S2〕、
(C)前記活性汚泥における処理対象物質の分解に関与する活性を測定する工程〔活性測定工程S3〕、
(D)前記工程(B)で算出された細菌濃度と、前記工程(C)で算出された細菌の活性とから活性パラメータを算出する工程〔活性パラメータ算出工程S4〕、および
(E)前記工程(D)で算出された活性パラメータと、水処理プロセスの条件成分値と、対象となる生物反応槽の仕様と、生物反応槽の運転条件と、前記工程(A)で決定された細菌の種類毎の細菌数とに基づき、活性汚泥モデルにより、処理水質をシミュレーションする工程〔処理水質演算工程S5〕、
を含む方法である。
Specifically, as illustrated in the flowchart of FIG. 1, the simulation method of the present invention includes (A) a kind of bacteria that is contained in activated sludge and that is involved in the decomposition of the substance to be treated in the treated water. Determining the number of bacteria for each gene analysis method [gene analysis step S1],
(B) a step of calculating a bacterial concentration based on genetic analysis from the number of bacteria for each type of bacteria determined in the step (1) [gene analysis based bacterial concentration calculating step S2],
(C) a step of measuring the activity involved in the decomposition of the substance to be treated in the activated sludge [activity measurement step S3],
(D) a step of calculating an activity parameter from the bacterial concentration calculated in the step (B) and the bacterial activity calculated in the step (C) [activity parameter calculation step S4], and (E) the step The activity parameter calculated in (D), the condition component value of the water treatment process, the specifications of the target biological reaction tank, the operating conditions of the biological reaction tank, and the type of bacteria determined in the step (A) Based on the number of bacteria for each, the process of simulating the treated water quality by the activated sludge model [treated water quality calculation step S5],
It is a method including.

前記処理対象物質の分解に関与する細菌としては、該処理対象物質の分解に関与して酸化能力を発揮する細菌、該処理対象物質の分解に関与して還元能力を発揮する細菌などが挙げられる。かかる細菌は、単独であっても、組み合わせであってもよい。   Examples of the bacteria involved in the decomposition of the treatment target substance include bacteria that participate in the decomposition of the treatment target substance and exhibit an oxidizing ability, bacteria that participate in the decomposition of the treatment target substance and exhibit a reducing ability, and the like. . Such bacteria may be used alone or in combination.

前記処理対象物質の分解に関与して酸化能力を発揮する細菌としては、特に限定されないが、例えば、硝化活性に関与する細菌であるアンモニア酸化細菌、亜硝酸酸化細菌等が挙げられ、アンモニア酸化細菌としては、具体的には、ニトロソモナス(Nitrosomonas)、ニトロソコッカス(Nitrosococcus)などが挙げられ、亜硝酸酸化細菌としては、具体的には、ニトロバクター(Nitrobacter)、ニトロスピラ(Nitrospira)などの亜硝酸酸化細菌などが挙げられる。 Bacteria that exhibit oxidation ability by participating in the decomposition of the substance to be treated are not particularly limited, and examples thereof include ammonia-oxidizing bacteria and nitrite-oxidizing bacteria that are bacteria involved in nitrification activity. as is specifically Nitrosomonas (Nitrosomonas), nitroso Lactococcus (Nitrosococcus). Examples of the nitrite oxidizing bacteria, specifically, Nitrobacter (Nitrobacter), nitrous acid, such as Nitorosupira (Nitrospira) Examples include oxidizing bacteria.

また、本発明においては、前記処理対象物質の分解に関与して酸化能力を発揮する細菌として、活性汚泥に含まれ、被処理水中の処理対象物質である有機物質の分解に関与して酸化能力を発揮する細菌をさらに用いてもよい。前記活性汚泥に含まれ、被処理水中の処理対象物質である有機物質の分解に関与して酸化能力を発揮する細菌としては、具体的には、特に限定されないが、例えば、バチルス(Bacillus)属細菌、ズーグレア(Zoogloea)属細菌、マイクロコッカス(Micrococcus)属細菌などが挙げられる。 Further, in the present invention, as a bacterium that exhibits the oxidation ability by participating in the decomposition of the treatment target substance, it is contained in the activated sludge and is involved in the decomposition of the organic substance that is the treatment target substance in the treated water. Bacteria that exhibit the above may be further used. Specific examples of bacteria that are included in the activated sludge and that exhibit oxidation ability by participating in the decomposition of organic substances that are treatment target substances in the treated water include, but are not limited to, for example, the genus Bacillus bacteria, Zooglea (Zoogloea) bacteria, such as Micrococcus (Micrococcus) bacteria and the like.

前記処理対象物質の分解に関与して還元能力を発揮する細菌としては、特に限定されないが、例えば、脱窒活性に関与する細菌、例えば、アルカリジェネス(Alcaligenes)属細菌、アゾアルカス(Azoarcus)属細菌、パラッコッカス(Paracoccus)属細菌、シュードモナス(Pseudomonas)属細菌などが挙げられる。 Bacteria that exhibit the reducing ability by participating in the decomposition of the treatment target substance are not particularly limited. For example, bacteria that are involved in denitrification activity, such as bacteria belonging to the genus Alcaligenes, bacteria belonging to the genus Azoarcus , Para' Lactococcus (Paracoccus) bacteria, such as Pseudomonas (Pseudomonas) bacteria and the like.

また、本発明においては、前記処理対象物質の分解に関与して還元能力を発揮する細菌として、活性汚泥に含まれ、かつ該被処理水中の処理対象物質の分解に関与して還元能力を発揮する細菌をさらに用いてもよい。前記活性汚泥に含まれ、かつ該被処理水中の処理対象物質の分解に関与して還元能力を発揮する細菌としては、具体的には、特に限定されないが、例えば、処理対象物質が有機ハロゲン化合物であれば、デハロコッコイデス(Dehalococcoides)属細菌などの脱ハロゲン能を持つ細菌、処理対象物質が硫酸などの硫黄化合物であれば、硫酸還元菌、例えば、デスルフォトマキュラム(Desulfotomaculum)属細菌、デスルフォバクター(Desulfobacter)属細菌、デスルフォバクテリウム(Desulfobacterium)属細菌、デスルフォヴィクリオ(Desulfovicrio)属細菌などが挙げられる。 Further, in the present invention, the bacteria that are involved in the decomposition of the treatment target substance and exhibit the reduction ability are contained in the activated sludge, and are involved in the decomposition of the treatment target substance in the treated water and exhibit the reduction ability. Bacteria may also be used. The bacteria contained in the activated sludge and exhibiting the reducing ability by participating in the decomposition of the substance to be treated in the water to be treated are not particularly limited. For example, the substance to be treated is an organic halogen compound. if, bacteria with dehalogenation ability of such de Haro Cocco y des (Dehalococcoides) bacteria, if processed material is a sulfur compound such as sulfuric acid, sulfate-reducing bacteria, for example, Dess Le photo Makyu ram (Desulfotomaculum) genus Examples include bacteria, bacteria belonging to the genus Desulfobacter, bacteria belonging to the genus Desulfobacterium, and bacteria belonging to the genus Desulfovicrio .

前記遺伝子解析法としては、特に限定されないが、例えば、リアルタイムPCR、競合PCR、MPN−PCRなどが挙げられる。なかでも、迅速性などの観点から、リアルタイムPCRが好ましい。前記遺伝子解析法として、リアルタイムPCRを行なう場合、プライマー対としては、アンモニア酸化細菌数定量用として、CTO 189fA/B〔GGAGRAAAGCAGGGGATCG(配列番号:1)〕およびCTO 189fC〔GGAGGAAAGTAGGGGATCG(配列番号:2)〕をフォワードプライマー〔例えば、CTO 189fA/B:CTO 189fC=2:1の混合物〕とし、RT1r〔CGTCCTCTCAGACCARCTACTG(配列番号:3)〕をリバースプライマーとするプライマー対などが挙げられ、亜硝酸酸化細菌の一種であるニトロスピラ数定量用として、NSR1113f〔CCTGCTTTCAGTTGCTACCG(配列番号:5)〕とNSR1264r〔GTTTGCAGCGCTTTGTACCG(配列番号:6)〕とのプライマー対などが挙げられ、硝酸還元細菌定量用として、narG1960f〔TAYGTSGGSCARGARAA(配列番号:8)〕とnarG2650r〔TTYTCRTACCABGTBGC(配列番号:9)〕とのプライマー対などが挙げられ、亜硝酸還元細菌定量用として、nirK876 〔ATYGGCGGVAYGGCGA(配列番号:10)〕とnirK1040 〔GCCTCGATCAGRTTRTGGTT(配列番号:11)〕とのプライマー対、cd3aF 〔GTSAACGTSAAGGARACSGG(配列番号:12)〕とR3cd〔GASTTCGGRTGSGTCTTGA(配列番号:13)〕とのプライマー対などが挙げられる。また、プローブとしては、アンモニア酸化細菌定量用として、TMP1〔CAACTAGCTAATCAGRCATCRGCCGCTC(配列番号:4)〕などが挙げられ、亜硝酸酸化細菌の一種であるニトロスピラ数定量用として、NSR1143Taq〔AGCACTCTGAAAGGACTGCCCAGG(配列番号:7)〕などが挙げられる。   The gene analysis method is not particularly limited, and examples thereof include real-time PCR, competitive PCR, and MPN-PCR. Of these, real-time PCR is preferable from the viewpoint of rapidity. As the gene analysis method, when performing real-time PCR, the primer pairs are CTO 189fA / B [GGAGRAAAGCAGGGGATCG (SEQ ID NO: 1)] and CTO 189fC [GGAGGAAAGTAGGGGATCG (SEQ ID NO: 2)] for quantifying the number of ammonia oxidizing bacteria. Is a forward primer (for example, a mixture of CTO 189fA / B: CTO 189fC = 2: 1) and RT1r [CGTCCTCTCAGACCARCTACTG (SEQ ID NO: 3)] as a reverse primer, and a kind of nitrite-oxidizing bacteria A primer pair of NSR1113f [CCTGCTTTCAGTTGCTACCG (SEQ ID NO: 5)] and NSR1264r [GTTTGCAGCGCTTTGTACCG (SEQ ID NO: 6)] and the like can be mentioned as a nitrospira number quantifier, and narG1960f [TAYGTSGGSCARGARAA (sequence) No .: 8)] and narG2650r [TTYTCRTACCABGTBGC (SEQ ID NO: 9)] and the like, and for quantification of nitrite-reducing bacteria, irK876 [ATYGGCGGVAYGGCGA (SEQ ID NO: 10)] and irK1040 [GCCTCGATCAGRTTRTGGTT (SEQ ID NO: 9) : 11)], a primer pair of cd3aF [GTSAACGTSAAGGARACSGG (SEQ ID NO: 12)] and R3cd [GASTTCGGRTGSGTCTTGA (SEQ ID NO: 13)], and the like. Examples of the probe include TMP1 [CAACTAGCTAATCAGRCATCRGCCGCTC (SEQ ID NO: 4)] for quantification of ammonia-oxidizing bacteria, and NSR1143Taq [AGCACTCTGAAAGGACTGCCCAGG (SEQ ID NO: 7) for quantification of the number of nitrospira which is a kind of nitrite oxidizing bacteria. )] And the like.

前記細菌の数は、例えば、遺伝子解析法が、リアルタイムPCRである場合、プライマー対に基づき増幅された核酸の量に比例して増える蛍光シグナル強度を指標として、決定される。
また、前記細菌の種類毎の細菌数は、式(1):
For example, when the gene analysis method is real-time PCR, the number of bacteria is determined using, as an index, fluorescence signal intensity that increases in proportion to the amount of nucleic acid amplified based on the primer pair.
In addition, the number of bacteria for each type of bacteria is expressed by the formula (1):

Figure 0005049748
Figure 0005049748

から導かれる。 Derived from.

細菌数からの遺伝子解析に基づく細菌濃度の算出は、特に限定されないが、例えば、式(2):   The calculation of the bacterial concentration based on the gene analysis from the number of bacteria is not particularly limited. For example, the formula (2):

Figure 0005049748
Figure 0005049748

により行なわれうる。前記換算係数は、細菌が酸化分解する際に消費する酸素量から算出されうる。 It can be done by. The conversion factor can be calculated from the amount of oxygen consumed when bacteria are oxidatively decomposed.

前記処理対象物質の分解に関与する活性としては、該処理対象物質の分解に関与する酸化活性、該処理対象物質の分解に関与する還元活性などが挙げられる。かかる活性は、単独であっても、組み合わせであってもよい。   Examples of the activity involved in the decomposition of the treatment target substance include an oxidation activity involved in the decomposition of the treatment target substance, a reduction activity involved in the decomposition of the treatment target substance, and the like. Such activities may be alone or in combination.

前記処理対象物質の分解に関与する酸化活性としては、前記細菌により発揮される酸化能力に基づくものであればよく、特に限定されないが、例えば、アンモニア酸化活性と亜硝酸酸化活性とを含む硝化活性などが挙げられる。   The oxidative activity involved in the decomposition of the substance to be treated is not particularly limited as long as it is based on the oxidative ability exhibited by the bacteria. For example, nitrification activity including ammonia oxidative activity and nitrite oxidative activity Etc.

前記処理対象物質の分解に関与する還元活性としては、前記細菌により発揮される還元能力に基づくものであればよく、特に限定されないが、例えば、硝酸還元活性と亜硝酸還元活性とを含む脱窒活性などが挙げられる。   The reduction activity involved in the decomposition of the substance to be treated is not particularly limited as long as it is based on the reduction ability exhibited by the bacterium. For example, denitrification including nitrate reduction activity and nitrite reduction activity Activity and the like.

本発明のシミュレーション方法において、前記処理対象物質の分解に関与する活性として、酸化活性であるアンモニア酸化活性と亜硝酸酸化活性とを含む硝化活性を測定し、かつ還元活性である硝酸還元活性と亜硝酸還元活性とを含む脱窒活性を測定する場合、硝化工程と脱窒工程とを含む生物学的水処理において、硝化工程がアンモニア酸化工程と亜硝酸酸化工程との2段階で評価され、脱窒工程が硝酸還元工程と亜硝酸還元工程との2段階で評価される。そのため、かかるシミュレーション方法では、より正確に水処理プロセスをシミュレーションし、より高い精度で処理水質を予測することが可能になる。   In the simulation method of the present invention, nitrification activity including ammonia oxidation activity and nitrite oxidation activity, which are oxidation activities, is measured as the activity involved in the decomposition of the substance to be treated, and nitrate reduction activity and sublimation, which are reduction activities, are measured. In the case of measuring denitrification activity including nitrate reduction activity, in biological water treatment including nitrification step and denitrification step, the nitrification step is evaluated in two stages, ammonia oxidation step and nitrite oxidation step. The nitrogen process is evaluated in two stages, a nitrate reduction process and a nitrite reduction process. Therefore, with this simulation method, it is possible to more accurately simulate the water treatment process and predict the treated water quality with higher accuracy.

本発明のシミュレーション方法において、前記処理対象物質の分解に関与する活性として、酸化活性であるアンモニア酸化活性と亜硝酸酸化活性とを含む硝化活性を測定し、かつ還元活性である硝酸還元活性と亜硝酸還元活性とを含む脱窒活性を測定する場合、窒素化合物(例えば、アンモニア、有機窒素化合物、NOx化合物など)を含有した排水の生物学的水処理のシミュレーションをより高い精度で行なうことができる。   In the simulation method of the present invention, nitrification activity including ammonia oxidation activity and nitrite oxidation activity, which are oxidation activities, is measured as the activity involved in the decomposition of the substance to be treated, and nitrate reduction activity and sublimation, which are reduction activities, are measured. When measuring denitrification activity including nitrate reduction activity, biological water treatment simulation of wastewater containing nitrogen compounds (for example, ammonia, organic nitrogen compounds, NOx compounds, etc.) can be performed with higher accuracy. .

本発明のシミュレーション方法に用いられる活性汚泥モデルとしては、IWAの活性モデルであるASM1、ASM2、ASM2d、ASM3などを改良したものが挙げられる。なかでも、モデルの拡張が容易であるという観点から、ASM3に基づいて改良することが好ましい。   Examples of the activated sludge model used in the simulation method of the present invention include those obtained by improving ASM1, ASM2, ASM2d, ASM3, etc., which are IWA active models. Especially, it is preferable to improve based on ASM3 from the viewpoint of easy expansion of the model.

本発明のシミュレーション装置は、具体的には、図2に概略的に例示されるように、活性汚泥と被処理水とを含有した被処理水相を有する生物反応槽中で、該活性汚泥により該被処理水を処理する工程を含む生物学的水処理をシミュレーションするシミュレーション装置であって、
活性汚泥に含まれ、かつ該被処理水中の処理対象物質を分解する細菌の種類毎の細菌数を遺伝子解析法により決定する遺伝子解析手段11と、
該遺伝子解析手段により決定された細菌の種類毎の細菌数から、遺伝子解析に基づく細菌濃度を算出する遺伝子解析ベース細菌濃度算出手段12と、
該活性汚泥における処理対象物質の分解に関与する活性を測定する活性測定手段13と、該細菌濃度と細菌の活性とから活性パラメータを算出する活性パラメータ算出手段14と、
活性パラメータのデータが格納された活性パラメータデータベース15と、
活性汚泥モデルを有し、活性パラメータデータベース15に格納された活性パラメータのデータを参照し、入力された水処理プロセスの条件成分値と、対象となる処理施設の仕様と、施設の運転条件と、活性パラメータ算出手段14により得られた活性パラメータと、該遺伝子解析手段11により決定された細菌の種類毎の細菌数とに基づき、該活性汚泥モデルにより、処理水質を求める処理水質演算手段16と
を備えたことを特徴とするシミュレーション装置10である。
Specifically, as schematically illustrated in FIG. 2, the simulation apparatus of the present invention is a bioreactor having a treated water phase containing activated sludge and treated water. A simulation apparatus for simulating biological water treatment including a step of treating the treated water,
Genetic analysis means 11 for determining the number of bacteria for each type of bacteria contained in the activated sludge and decomposing the substance to be treated in the treated water by a genetic analysis method;
A genetic analysis-based bacterial concentration calculation means 12 for calculating a bacterial concentration based on genetic analysis from the number of bacteria for each type of bacteria determined by the genetic analysis means;
An activity measuring means 13 for measuring the activity involved in the decomposition of the substance to be treated in the activated sludge, an activity parameter calculating means 14 for calculating an activity parameter from the bacterial concentration and the bacterial activity,
An activity parameter database 15 in which activity parameter data is stored;
Having an activated sludge model, referring to the activated parameter data stored in the activated parameter database 15, the condition component value of the input water treatment process, the specification of the target treatment facility, the operating condition of the facility, Based on the activity parameter obtained by the activity parameter calculation means 14 and the number of bacteria for each type of bacteria determined by the gene analysis means 11, treated water quality calculation means 16 for obtaining treated water quality by the activated sludge model is provided. A simulation apparatus 10 is provided.

前記遺伝子解析手段11としては、特に限定されないが、例えば、リアルタイムPCRにより、細菌の種類毎の細菌数とを決定する手段、リアルタイムPCR装置としては、例えば、アプライドバイオシステムズ社の7300などが挙げられる。前記遺伝子解析手段11では、リアルタイムPCRにより、活性汚泥中における細菌の種類毎の細菌数とが決定され、その情報が前記遺伝子解析ベース細菌濃度算出手段12などに出力される。   The gene analyzing means 11 is not particularly limited, and examples thereof include means for determining the number of bacteria for each type of bacteria by real-time PCR, and examples of the real-time PCR apparatus include 7300 manufactured by Applied Biosystems. . The gene analysis means 11 determines the number of bacteria for each type of bacteria in the activated sludge by real-time PCR, and outputs the information to the gene analysis base bacteria concentration calculation means 12 and the like.

前記遺伝子解析ベース細菌濃度算出手段12では、前記遺伝子解析手段11により決定された細菌の種類毎の細菌数の情報が入力され、入力された情報に基づき、遺伝子解析に基づく細菌濃度が算出され、その情報が前記活性パラメータ算出手段14などに出力される。   In the genetic analysis-based bacterial concentration calculation means 12, information on the number of bacteria for each type of bacteria determined by the genetic analysis means 11 is input, and based on the input information, a bacterial concentration based on genetic analysis is calculated, The information is output to the activity parameter calculation means 14 and the like.

前記活性測定手段13としては、活性汚泥における処理対象物質の分解に関与する活性を測定し、その結果を出力する手段などが挙げられる。前記活性測定手段では、測定対象となる分解活性の種類に応じた活性測定法により、活性が測定され出力される。前記活性測定手段13としては、特に限定されないが、例えば、処理対象物質の分解に関与する活性として、該処理対象物質の分解に関与する酸化活性および/または該処理対象物質の分解に関与する還元活性を測定する手段などが挙げられる。   Examples of the activity measuring means 13 include a means for measuring the activity involved in the decomposition of the substance to be treated in the activated sludge and outputting the result. In the activity measuring means, the activity is measured and output by an activity measuring method according to the type of degradation activity to be measured. The activity measuring means 13 is not particularly limited. For example, as the activity involved in the decomposition of the treatment target substance, the oxidation activity involved in the decomposition of the treatment target substance and / or the reduction involved in the decomposition of the treatment target substance. Means for measuring the activity and the like can be mentioned.

前記活性測定手段13は、生物学的水処理として、例えば、硝化工程と脱窒工程とを含む生物学的水処理をシミュレーションする場合、より良好にシミュレーションする観点から、アンモニア酸化活性と亜硝酸酸化活性とを含む硝化活性、および硝酸還元活性と亜硝酸還元活性とを含む脱窒活性を測定する手段が好ましい。かかる態様の活性測定手段によれば、被処理水として、窒素化合物(例えば、アンモニア、有機窒素化合物、NOx化合物など)を含有した排水を処理する生物学的水処理を良好にシミュレーションすることができる。   For example, when simulating a biological water treatment including a nitrification step and a denitrification step as the biological water treatment, the activity measuring means 13 is used for ammonia oxidation activity and nitrite oxidation from the viewpoint of better simulation. A means for measuring nitrification activity including activity and denitrification activity including nitrate reduction activity and nitrite reduction activity is preferable. According to the activity measuring means of this aspect, biological water treatment for treating wastewater containing nitrogen compounds (for example, ammonia, organic nitrogen compounds, NOx compounds, etc.) as treated water can be simulated well. .

前記活性パラメータ算出手段14では、前記遺伝子解析ベース細菌濃度算出手段12で算出された細菌濃度の情報と、前記活性測定手段13で算出された細菌の活性の情報とが入力され、該細菌濃度と細菌の活性とから活性パラメータが算出され、その情報が前記活性パラメータデータベース15、処理水質演算手段16などに出力される。   The activity parameter calculation means 14 receives the information on the bacterial concentration calculated by the genetic analysis-based bacterial concentration calculation means 12 and the information on the bacterial activity calculated by the activity measurement means 13, and the bacterial concentration and Activity parameters are calculated from the activity of the bacteria, and the information is output to the activity parameter database 15, the treated water quality calculation means 16, and the like.

前記活性パラメータデータベース15では、前記活性パラメータ算出手段14により、算出された活性パラメータのデータが、蓄積され、該活性パラメータデータベース15に格納されたデータは、適宜、前記処理水質演算手段16により参照される。   In the activity parameter database 15, the activity parameter data calculated by the activity parameter calculation means 14 is accumulated, and the data stored in the activity parameter database 15 is referred to by the treated water quality calculation means 16 as appropriate. The

前記処理水質演算手段16では、被処理水に含まれる塩類や金属、生物処理槽の水温、活性汚泥の引き抜き、添加される薬剤などのパラメータに基づいて、活性パラメータデータベース15に格納された活性パラメータのデータが参照され、入力された水処理プロセスの条件成分値と、活性パラメータ算出手段14により得られた活性パラメータと、該遺伝子解析法により決定された細菌の種類毎の細菌数とに基づき、活性汚泥モデルにより、処理水質を求められる。   In the treated water quality calculation means 16, the active parameters stored in the active parameter database 15 are based on parameters such as salts and metals contained in the water to be treated, water temperature of the biological treatment tank, extraction of activated sludge, and added chemicals. Based on the input condition component value of the water treatment process, the activity parameter obtained by the activity parameter calculation means 14, and the number of bacteria for each type of bacteria determined by the gene analysis method, The treated water quality is required by the activated sludge model.

前記活性汚泥モデルは、前記したとおりでありモデルの拡張が容易であるという観点から、ASM3が好ましい。   The activated sludge model is as described above, and ASM3 is preferable from the viewpoint of easy expansion of the model.

以下、本発明を、図を参照して詳細に説明するが、本発明は、かかる図などにより何ら限定されるものではない。   Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the drawings. However, the present invention is not limited to the drawings.

図3は、一例として、アンモニア含有排水処理プロセスである火力発電所の排水処理プロセスについて、本発明の生物学的水処理のシミュレーション方法を適用した場合の実施態様を示す。   FIG. 3 shows, as an example, an embodiment in which the biological water treatment simulation method of the present invention is applied to a wastewater treatment process of a thermal power plant that is an ammonia-containing wastewater treatment process.

図3に示される火力発電所の排水処理プロセスは、硝化槽1、脱窒槽2、酸化槽3及び固液分離槽4とから構成されており、前記排水処理プロセスにおける硝化槽1の活性汚泥(硝化汚泥)と脱窒槽2の活性汚泥(脱窒汚泥)とを、採取し、硝化活性試験(アンモニア酸化速度試験および亜硝酸酸化速度試験)により、硝化槽1内におけるアンモニア酸化速度と亜硝酸酸化速度とを測定し、脱窒活性試験(硝酸還元速度試験および亜硝酸還元速度試験)により、脱窒槽2内における硝酸還元速度と亜硝酸還元速度とを測定する。   The wastewater treatment process of the thermal power plant shown in FIG. 3 includes a nitrification tank 1, a denitrification tank 2, an oxidation tank 3, and a solid-liquid separation tank 4, and the activated sludge of the nitrification tank 1 in the wastewater treatment process ( Nitrification sludge) and activated sludge (denitrification sludge) in denitrification tank 2 are collected and ammonia oxidation rate and nitrite oxidation in nitrification tank 1 are conducted by nitrification activity tests (ammonia oxidation rate test and nitrite oxidation rate test). And the nitrate reduction rate and the nitrite reduction rate in the denitrification tank 2 are measured by a denitrification activity test (nitrate reduction rate test and nitrite reduction rate test).

硝化汚泥中に含まれる細菌によるアンモニア酸化速度の測定(アンモニア酸化速度試験)は、以下のように行なう。   The measurement of ammonia oxidation rate by bacteria contained in nitrified sludge (ammonia oxidation rate test) is performed as follows.

500ml容三角フラスコに、希釈水[1lあたりの組成:炭酸水素ナトリウム 240mg、BOD−A液〔JIS K 0102の21の項に従う、緩衝液(pH7.2)〕1ml、BOD−B液(JIS K 0102の21の項に従う、硫酸マグネシウム溶液) 1ml、BOD−C液(JIS K 0102の21の項に従う、塩化カルシウム溶液) 1ml、BOD−D液〔JIS K 0102の21の項に従う、塩化鉄(III)溶液〕1ml、残部 水] 390mlを入れ、1000mg−N/lの塩化アンモニウム水溶液 10mlを添加して、混合物Aを調製する。ついで、500ml容三角フラスコ内の混合物Aを、恒温槽中、30℃に維持し、撹拌しながら、10分間以上曝気し、溶液Aを得る。ここで、溶液AのpHを測定する。   In a 500 ml Erlenmeyer flask, 1 ml of dilution water [composition per liter: sodium bicarbonate 240 mg, BOD-A solution [according to paragraph 21 of JIS K 0102, pH 7.2]], BOD-B solution (JIS K 1 ml, BOD-C solution (calcium chloride solution according to item 21 of JIS K 0102) 1 ml, BOD-D solution [iron chloride (according to item 21 of JIS K 0102) III) Solution] 1 ml, balance water] 390 ml is added, and 10 ml of 1000 mg-N / l aqueous ammonium chloride solution is added to prepare mixture A. Next, the mixture A in the 500 ml Erlenmeyer flask is maintained at 30 ° C. in a thermostatic bath and aerated for 10 minutes or more with stirring to obtain a solution A. Here, the pH of the solution A is measured.

硝化汚泥を500ml採取し、遠心分離器によって固液分離する。得られた産物から、上澄み液を除去し、前記希釈水 50mlに撹拌し、分散させる。得られた産物の全容量を、前記希釈水を用いて、100mlとなるように調整し、硝化汚泥試料を得る。   500 ml of nitrified sludge is collected and solid-liquid separated by a centrifuge. The supernatant is removed from the obtained product, and the mixture is stirred and dispersed in 50 ml of the dilution water. The total volume of the obtained product is adjusted to 100 ml using the dilution water to obtain a nitrified sludge sample.

その後、得られた硝化汚泥試料 100mlを、前記500ml容フラスコに入れ、前記溶液Aと混合する。混合と同時に、5ml容シリンジで、前記混合により得られた試料 5mlをサンプリングし、フィルター(アドヴァンテック社製、商品名:ガラス繊維ろ紙GF−75、孔径:0.3μm)で濾過する。なお、塩化アンモニウムに由来するアンモニア性窒素が消費されるまで(約2時間)、一定時間毎に、サンプリングを行なう。   Thereafter, 100 ml of the obtained nitrified sludge sample is put into the 500 ml flask and mixed with the solution A. Simultaneously with the mixing, 5 ml of the sample obtained by the mixing is sampled with a 5 ml syringe and filtered through a filter (manufactured by Advantech, trade name: glass fiber filter paper GF-75, pore size: 0.3 μm). Sampling is performed at regular intervals until ammoniacal nitrogen derived from ammonium chloride is consumed (about 2 hours).

また、前記硝化汚泥試料と前記溶液Aとの混合直後に、前記サンプリングとは別に、30mlの試料を採取し、JIS K 0102の14の項に従い、汚泥濃度を測定する。   Further, immediately after mixing the nitrified sludge sample and the solution A, a 30 ml sample is taken separately from the sampling, and the sludge concentration is measured according to the item 14 of JIS K 0102.

塩化アンモニウムに由来するアンモニア性窒素が消費された後、残りの混合物のpHを測定すると共に、汚泥濃度を測定する。   After ammoniacal nitrogen derived from ammonium chloride is consumed, the pH of the remaining mixture is measured and the sludge concentration is measured.

各サンプリング時点での試料を、イオンクロマトグラフ分析法(JIS K 0102の42.5の項に従う)を行なうことにより、アンモニア性窒素の量を測定する。分析結果より単位時間あたりのアンモニア性窒素の量の変化を算出し、これを分解速度として、アンモニア酸化速度を求める。   The sample at each sampling time point is subjected to an ion chromatographic analysis method (according to the section 42.5 of JIS K 0102) to measure the amount of ammoniacal nitrogen. A change in the amount of ammoniacal nitrogen per unit time is calculated from the analysis result, and this is used as a decomposition rate to determine the ammonia oxidation rate.

一方、硝化汚泥中に含まれる細菌による亜硝酸酸化速度の測定(亜硝酸酸化速度試験)は、以下のように行なう。   On the other hand, the measurement of nitrite oxidation rate (nitrite oxidation rate test) by bacteria contained in nitrified sludge is performed as follows.

500ml容三角フラスコに、前記希釈水 390mlを入れ、1000mg−N/lの亜硝酸ナトリウム水溶液 10mlを添加して、混合物Bを調製する。ついで、500ml容三角フラスコ内の混合物Bを、恒温槽中、30℃に維持し、撹拌しながら、10分間以上曝気し、溶液Bを得る。ここで、溶液BのpHを測定する。   Into a 500 ml Erlenmeyer flask, 390 ml of the dilution water is added, and 10 ml of 1000 mg-N / l aqueous sodium nitrite solution is added to prepare a mixture B. Next, the mixture B in the 500 ml Erlenmeyer flask is maintained at 30 ° C. in a thermostatic bath and aerated for 10 minutes or more with stirring to obtain a solution B. Here, the pH of the solution B is measured.

硝化汚泥を500ml採取し、遠心分離器によって固液分離する。得られた産物から、上澄み液を除去し、前記希釈水 50mlに撹拌し、分散させる。得られた産物の全容量を、前記希釈水を用いて、100mlとなるように調整し、硝化汚泥試料を得る。   500 ml of nitrified sludge is collected and solid-liquid separated by a centrifuge. The supernatant is removed from the obtained product, and the mixture is stirred and dispersed in 50 ml of the dilution water. The total volume of the obtained product is adjusted to 100 ml using the dilution water to obtain a nitrified sludge sample.

その後、得られた硝化汚泥試料 100mlを、前記500ml容フラスコに入れ、前記溶液Bと混合する。混合と同時に、5ml容シリンジで、前記混合により得られた試料 5mlをサンプリングし、フィルター(アドヴァンテック社製、商品名:ガラス繊維ろ紙GF−75、孔径:0.3μm)で濾過する。なお、亜硝酸ナトリウムに由来する亜硝酸性窒素が消費されるまで(約2時間)、一定時間毎に、サンプリングを行なう。   Thereafter, 100 ml of the obtained nitrified sludge sample is placed in the 500 ml flask and mixed with the solution B. Simultaneously with the mixing, 5 ml of the sample obtained by the mixing is sampled with a 5 ml syringe and filtered through a filter (manufactured by Advantech, trade name: glass fiber filter paper GF-75, pore size: 0.3 μm). Sampling is performed at regular intervals until nitrite nitrogen derived from sodium nitrite is consumed (about 2 hours).

また、前記硝化汚泥試料と前記溶液Bとの混合直後に、前記サンプリングとは別に、30mlの試料を採取し、汚泥濃度を測定する。   Further, immediately after mixing the nitrified sludge sample and the solution B, a 30 ml sample is taken separately from the sampling, and the sludge concentration is measured.

亜硝酸ナトリウムに由来する亜硝酸性窒素が消費された後、残りの混合物のpHを測定すると共に、汚泥濃度を測定する。   After nitrite nitrogen derived from sodium nitrite is consumed, the pH of the remaining mixture is measured and the sludge concentration is measured.

各サンプリング時点での試料を、イオンクロマトグラフ分析法(JIS K 0102の43.1.2の項に従う)を行なうことにより、亜硝酸性窒素の量を測定する。分析結果より単位時間あたりの亜硝酸性窒素の量の変化を算出し、これを分解速度として、亜硝酸酸化速度を求める。   The amount of nitrite nitrogen is measured by performing an ion chromatographic analysis method (according to the section 43.1.2 of JIS K 0102) on the sample at each sampling time point. The change in the amount of nitrite nitrogen per unit time is calculated from the analysis result, and this is used as the decomposition rate to determine the nitrite oxidation rate.

また、脱窒汚泥中に含まれる細菌による硝酸還元速度の測定(硝酸還元速度試験)は、以下のように行なう。   The measurement of nitrate reduction rate by bacteria contained in denitrified sludge (nitrate reduction rate test) is performed as follows.

500ml容三角フラスコに、前記希釈水380mlを入れ、恒温槽中、30℃に維持し、撹拌しながら、1000mg−N/lの硝酸ナトリウム水溶液 10mlを添加し、ついで、メタノール水溶液〔5000mgメタノール/l〕 10mlを添加して、混合物Cを調製する。その後、前記混合物Cに、散気球により窒素ガスを吹き込み、10分間脱気する。ここで、前記混合物CのpHを測定する。前記500ml容三角フラスコに、シリコン栓をし、撹拌しながら窒素ガスを吹き込み、該500ml容三角フラスコ内の気相中の空気を除く。その後、1l容テドラーバックに窒素ガスを吹き込み、前記500ml容三角フラスコのシリコン栓に設置する。   Into a 500 ml Erlenmeyer flask, 380 ml of the dilution water was added, and maintained at 30 ° C. in a thermostatic bath. While stirring, 10 ml of a 1000 mg-N / l aqueous sodium nitrate solution was added, and then an aqueous methanol solution [5000 mg methanol / l 10 ml is added to prepare mixture C. Thereafter, nitrogen gas is blown into the mixture C with an air balloon to deaerate for 10 minutes. Here, the pH of the mixture C is measured. A silicon stopper is put on the 500 ml Erlenmeyer flask, and nitrogen gas is blown into the 500 ml Erlenmeyer flask while stirring to remove air in the gas phase in the 500 ml Erlenmeyer flask. Thereafter, nitrogen gas is blown into a 1 liter Tedlar bag and placed in the silicon stopper of the 500 ml Erlenmeyer flask.

脱窒汚泥を500ml採取し、遠心分離器によって固液分離する。得られた産物から、上澄み液を除去し、前記希釈水 50mlに撹拌し、分散させる。得られた産物の全容量を、前記希釈水を用いて、100mlとなるように調整し、脱窒汚泥試料を得る。   500 ml of denitrified sludge is collected and solid-liquid separated by a centrifuge. The supernatant is removed from the obtained product, and the mixture is stirred and dispersed in 50 ml of the dilution water. The total volume of the obtained product is adjusted to 100 ml using the dilution water to obtain a denitrified sludge sample.

その後、得られた脱窒汚泥試料 100mlを、前記500ml容フラスコに入れ、前記混合物Cと混合する。混合と同時に、5ml容シリンジで、前記混合により得られた試料 5mlをサンプリングし、フィルター(アドヴァンテック社製、商品名:ガラス繊維ろ紙GF−75、孔径:0.3μm)で濾過する。なお、硝酸ナトリウムに由来する硝酸性窒素が消費されるまで(約2時間)、一定時間毎に、サンプリングを行なう。   Thereafter, 100 ml of the obtained denitrification sludge sample is put into the 500 ml flask and mixed with the mixture C. Simultaneously with the mixing, 5 ml of the sample obtained by the mixing is sampled with a 5 ml syringe and filtered through a filter (manufactured by Advantech, trade name: glass fiber filter paper GF-75, pore size: 0.3 μm). Sampling is performed at regular intervals until nitrate nitrogen derived from sodium nitrate is consumed (about 2 hours).

また、前記脱窒汚泥試料と前記混合物Cとの混合直後に、前記サンプリングとは別に、30mlの試料を採取し、汚泥濃度を測定する。   Further, immediately after mixing the denitrified sludge sample and the mixture C, a 30 ml sample is taken separately from the sampling and the sludge concentration is measured.

硝酸ナトリウムに由来する硝酸性窒素が消費された後、残りの混合物のpHを測定すると共に、汚泥濃度を測定する。   After the nitrate nitrogen derived from sodium nitrate is consumed, the pH of the remaining mixture is measured and the sludge concentration is measured.

各サンプリング時点での試料を、イオンクロマトグラフ分析法(JIS K 0102の43.2.5の項に従う)を行なうことにより、硝酸性窒素の量を測定する。分析結果より単位時間あたりの硝酸性窒素の量の変化を算出し、これを分解速度として、硝酸還元速度を求める。   The amount of nitrate nitrogen is measured by performing an ion chromatographic analysis method (according to the section 43.2.5 of JIS K 0102) on the sample at each sampling time point. The change in the amount of nitrate nitrogen per unit time is calculated from the analysis result, and this is used as the decomposition rate to determine the nitrate reduction rate.

一方、脱窒汚泥中に含まれる細菌による亜硝酸還元速度の測定(亜硝酸還元速度試験)は、以下のように測定する。   On the other hand, the measurement of the nitrite reduction rate by bacteria contained in the denitrification sludge (nitrite reduction rate test) is measured as follows.

500ml容三角フラスコに、前記希釈水380mlを入れ、恒温槽中、30℃に維持し、撹拌しながら、1000mg−N/lの亜硝酸ナトリウム水溶液 10mlを添加し、ついで、メタノール水溶液〔5000mgメタノール/l〕 10mlを添加して、混合物Dを調製する。その後、前記混合物Dに、散気球により窒素ガスを吹き込み、10分間脱気する。ここで、前記混合物DのpHを測定する。前記500ml容三角フラスコに、シリコン栓をし、撹拌しながら窒素ガスを吹き込み、該500ml容三角フラスコ内の気相中の空気を除く。その後、1l容テドラーバックに窒素ガスを吹き込み、前記500ml容三角フラスコのシリコン栓に設置する。   In a 500 ml Erlenmeyer flask, 380 ml of the dilution water was added, maintained at 30 ° C. in a thermostatic bath, 10 ml of a 1000 mg-N / l sodium nitrite aqueous solution was added with stirring, and then an aqueous methanol solution [5000 mg methanol / l] Prepare mixture D by adding 10 ml. Thereafter, nitrogen gas is blown into the mixture D with a diffuser and deaerated for 10 minutes. Here, the pH of the mixture D is measured. A silicon stopper is put on the 500 ml Erlenmeyer flask, and nitrogen gas is blown into the 500 ml Erlenmeyer flask while stirring to remove air in the gas phase in the 500 ml Erlenmeyer flask. Thereafter, nitrogen gas is blown into a 1 liter Tedlar bag and placed in the silicon stopper of the 500 ml Erlenmeyer flask.

脱窒汚泥を500ml採取し、遠心分離器によって固液分離する。得られた産物から、上澄み液を除去し、前記希釈水 50mlに撹拌し、分散させる。得られた産物の全容量を、前記希釈水を用いて、100mlとなるように調整し、脱窒汚泥試料を得る。   500 ml of denitrified sludge is collected and solid-liquid separated by a centrifuge. The supernatant is removed from the obtained product, and the mixture is stirred and dispersed in 50 ml of the dilution water. The total volume of the obtained product is adjusted to 100 ml using the dilution water to obtain a denitrified sludge sample.

その後、得られた脱窒汚泥試料 100mlを、前記500ml容フラスコに入れ、前記混合物Dと混合する。混合と同時に、5ml容シリンジで、前記混合により得られた試料 5mlをサンプリングし、フィルター(アドヴァンテック社製、商品名:ガラス繊維ろ紙GF−75、孔径:0.3μm)で濾過する。なお、亜硝酸ナトリウムに由来する亜硝酸性窒素が消費されるまで(約2時間)、一定時間毎に、サンプリングを行なう。   Thereafter, 100 ml of the obtained denitrification sludge sample is put into the 500 ml flask and mixed with the mixture D. Simultaneously with the mixing, 5 ml of the sample obtained by the mixing is sampled with a 5 ml syringe and filtered through a filter (manufactured by Advantech, trade name: glass fiber filter paper GF-75, pore size: 0.3 μm). Sampling is performed at regular intervals until nitrite nitrogen derived from sodium nitrite is consumed (about 2 hours).

また、前記脱窒汚泥試料と前記混合物Dとの混合直後に、前記サンプリングとは別に、30mlの試料を採取し、汚泥濃度を測定する。   Further, immediately after mixing the denitrified sludge sample and the mixture D, a 30 ml sample is taken separately from the sampling, and the sludge concentration is measured.

亜硝酸ナトリウムに由来する亜硝酸性窒素が消費された後、残りの混合物のpHを測定すると共に、活性汚泥濃度を測定する。   After nitrite nitrogen derived from sodium nitrite is consumed, the pH of the remaining mixture is measured and the activated sludge concentration is measured.

各サンプリング時点での試料を、イオンクロマトグラフ分析法(JIS K 0102の43.1.2の項に従う)を行なうことにより、亜硝酸性窒素の量を測定する。分析結果より単位時間あたりの亜硝酸性窒素の量の変化を算出し、これを分解速度として、亜硝酸還元速度を求める。   The amount of nitrite nitrogen is measured by performing an ion chromatographic analysis method (according to the section 43.1.2 of JIS K 0102) on the sample at each sampling time point. The change in the amount of nitrite nitrogen per unit time is calculated from the analysis result, and this is used as the decomposition rate to determine the nitrite reduction rate.

また、リアルタイムPCR法により、硝化槽内のアンモニア酸化細菌の細菌数と亜硝酸酸化細菌の細菌数とを測定し、脱窒槽内の硝酸還元細菌の細菌数と亜硝酸還元細菌の細菌数とを測定する。   In addition, the number of ammonia-oxidizing bacteria and nitrite-oxidizing bacteria in the nitrification tank are measured by real-time PCR, and the number of nitrate-reducing bacteria and nitrite-reducing bacteria in the denitrification tank are determined. taking measurement.

活性汚泥(硝化汚泥または脱窒汚泥)に含まれる細菌に由来するDNAの抽出は、土壌からのDNAの抽出に用いられる手法、例えば、活性汚泥中の細菌を物理的手段(ビーズなど)により破砕し、DNAを抽出することなどにより行なわれうる。DNAの単離には、特に限定されないが、例えば、商品名:FastDNA SPIN Kit for Soil〔キュービオジェン(Qbiogene)社製〕、商品名:ISOIL for Beads Beating(株式会社ニッポンジーン製)などが用いられうる。具体的には、例えば、商品名:ISOIL for Beads Beating(株式会社ニッポンジーン製)を用いた場合、以下のように活性汚泥からDNAを単離することができる。   Extraction of bacteria-derived DNA contained in activated sludge (nitrified sludge or denitrified sludge) is a technique used to extract DNA from soil, for example, crushing bacteria in activated sludge by physical means (beads, etc.) It can be performed by extracting DNA. The isolation of DNA is not particularly limited, and for example, trade name: FastDNA SPIN Kit for Soil (manufactured by Qbiogene), trade name: ISOIL for Beads Beating (manufactured by Nippon Gene Co., Ltd.) and the like are used. sell. Specifically, for example, when using trade name: ISOIL for Beads Beating (manufactured by Nippon Gene Co., Ltd.), DNA can be isolated from activated sludge as follows.

各反応槽から活性汚泥(硝化汚泥または脱窒汚泥)を採取し、2ml容のマイクロ遠心チューブに入れる。また、活性汚泥の固形物濃度(MLSS濃度)が、1500〜2000mg/lである場合、2mlの活性汚泥、2000〜3000mg/lである場合、1.5mlの活性汚泥、3000〜5000mg/lである場合、1mlの活性汚泥、5000〜7000mg/lである場合、0.7mlの活性汚泥、7000〜10000mg/lである場合、0.5mlの活性汚泥を採取する。その後、前記マイクロ遠心チューブに入れた活性汚泥を、20630×g(1500rpm)、2分間、4℃の遠心分離および20630×g(15000rpm)、30秒間、4℃の遠心分離に供する。ついで、得られた活性汚泥を、予め65℃に加温した450μlのLysis Solution BB〔商品名:ISOIL for Beads Beating(株式会社ニッポンジーン製)に添付〕に懸濁させる。その後、得られた懸濁物を、Beads Tube〔商品名:ISOIL for Beads Beating(株式会社ニッポンジーン製)に添付〕に移す。また、元のチューブを、予め65℃に加温した450μlのLysis Solution BBで洗浄し、洗浄後に得られた懸濁物を前記Beads Tubeに移す。前記Beads Tube中の懸濁物に、50μlのLysis Solution 20S〔商品名:ISOIL for Beads Beating(株式会社ニッポンジーン製)に添付〕を添加し、混和させる。その後、得られた混合物を、65℃で15分間維持し、ついで、ビーズ式破砕機〔商品名:Beads Beater(株式会社ニッポンジーン製)〕に供して、3000rpmで、90秒間、Beads Beatingを行なう。その後、得られた産物を、65℃で40分間、穏やかに混合しながら維持し、ついで、12000×g、1分間、20℃で遠心分離し、上清 約660μlを2mlのチューブに回収する。前記上清に、440μlのPurification Solution〔商品名:ISOIL for Beads Beating(株式会社ニッポンジーン製)に添付〕を添加し、混和させる。その後、600μlのクロロホルムを添加し、穏やかに撹拌し、ついで、12000×g、15分間、20℃の遠心分離にて、水層900μlを2mlチューブに回収する。得られた産物に、等量(900μl)のPrecipitation Solution〔商品名:ISOIL for Beads Beating(株式会社ニッポンジーン製)に添付〕を添加し、混合する。得られた産物を遠心分離し、得られた沈殿物を、Wash Solutionで洗浄する。その後、得られた沈殿物に1mlの70容量% エタノールと2μlの商品名:Ethachinmate(株式会社ニッポンジーン製)とを添加して、エタノール沈殿を行ない、DNAの沈殿物を得る。得られたDNAの沈殿物に、200μlのTE緩衝液(組成:10mM Tris−HCl(pH8.0)、0.1mM EDTA)を添加し、該DNAを溶解させ、PCR用DNA試料を得る。かかるDNA試料については、定量する。   Activated sludge (nitrified sludge or denitrified sludge) is collected from each reaction tank and placed in a 2 ml microcentrifuge tube. In addition, when the activated sludge solids concentration (MLSS concentration) is 1500 to 2000 mg / l, 2 ml of activated sludge, 2000 to 3000 mg / l, 1.5 ml of activated sludge, 3000 to 5000 mg / l In some cases, 1 ml of activated sludge, 5,000 to 7000 mg / l, 0.7 ml of activated sludge, 7000 to 10,000 mg / l, 0.5 ml of activated sludge is collected. Thereafter, the activated sludge placed in the microcentrifuge tube is subjected to 20630 × g (1500 rpm) for 2 minutes at 4 ° C. and 20630 × g (15000 rpm) for 30 seconds at 4 ° C. Next, the obtained activated sludge is suspended in 450 μl of Lysis Solution BB (trade name: attached to ISOIL for Beads Beating (manufactured by Nippon Gene Co., Ltd.)) preheated to 65 ° C. Thereafter, the obtained suspension is transferred to Beads Tube (trade name: attached to ISOIL for Beads Beating (manufactured by Nippon Gene Co., Ltd.)). In addition, the original tube is washed with 450 μl of Lysis Solution BB preheated to 65 ° C., and the suspension obtained after the washing is transferred to the Beads Tube. 50 μl of Lysis Solution 20S (trade name: attached to ISOIL for Beads Beating (manufactured by Nippon Gene Co., Ltd.)) is added to the suspension in the Beads Tube and mixed. Then, the obtained mixture is maintained at 65 ° C. for 15 minutes, and then subjected to beads beating at 3000 rpm for 90 seconds using a bead crusher [trade name: Beads Beater (manufactured by Nippon Gene)]. The resulting product is then maintained at 65 ° C. for 40 minutes with gentle mixing, then centrifuged at 12000 × g for 1 minute at 20 ° C. and about 660 μl of supernatant is collected in a 2 ml tube. 440 μl of Purification Solution (trade name: attached to ISOIL for Beads Beating (manufactured by Nippon Gene Co., Ltd.)) is added to the supernatant and mixed. Thereafter, 600 μl of chloroform is added and gently stirred, and then 900 μl of the aqueous layer is collected in a 2 ml tube by centrifugation at 12000 × g for 15 minutes at 20 ° C. An equal amount (900 μl) of Precipitation Solution (trade name: attached to ISOIL for Beads Beating (manufactured by Nippon Gene Co., Ltd.)) is added to the obtained product and mixed. The resulting product is centrifuged and the resulting precipitate is washed with Wash Solution. Thereafter, 1 ml of 70% by volume ethanol and 2 μl of trade name: Ethachinate (manufactured by Nippon Gene Co., Ltd.) are added to the resulting precipitate, and ethanol precipitation is performed to obtain a DNA precipitate. To the resulting DNA precipitate, 200 μl of TE buffer (composition: 10 mM Tris-HCl (pH 8.0), 0.1 mM EDTA) is added to dissolve the DNA to obtain a DNA sample for PCR. Such DNA samples are quantified.

活性汚泥(硝化汚泥または脱窒汚泥)中に含まれる各種細菌の細菌数は、例えば、リアルタイムPCRに代表される各種の核酸検出方法により定量されうる。前記リアルタイムPCRにより、活性汚泥中に含まれる各種細菌の細菌数を定量する場合、活性汚泥から抽出した核酸試料と、活性汚泥中に含まれる細菌に適したプライマー対およびプローブとを用いて、定量対象となる細菌の核酸の増幅に適したPCR条件(温度、時間、サイクル)で反応を行なうことにより、活性汚泥中に含まれる各種細菌および細菌数が定量される。前記プライマー対としては、例えば、アンモニア酸化細菌数定量用として、CTO 189fA/B、CTO 189fC、RT1rなど、亜硝酸還元細菌の一種であるNitrospira数定量用として、NSR1113f、NSR1264rなどが挙げられる。また、前記プローブとしては、アンモニア酸化細菌定量用として、TMP1、亜硝酸酸化細菌の一種であるNitrospira数定量用として、NSR1143Taqなどが挙げられる。具体的には、例えば、アンモニア酸化細菌、亜硝酸酸化細菌および真正細菌それぞれの細菌数は、アンモニア酸化細菌について、CTO 189fA/B〔GGAGRAAAGCAGGGGATCG (配列番号:1)〕およびCTO 189fC〔GGAGGAAAGTAGGGGATCG(配列番号:2)〕をフォワードプライマー〔例えば、CTO 189fA/B:CTO 189fC=2:1の混合物〕とし、RT1r〔CGTCCTCTCAGACCARCTACTG(配列番号:3)〕をリバースプライマーとするプライマー対と、TMP1〔CAACTAGCTAATCAGRCATCRGCCGCTC(配列番号:4)〕プローブとを有するプライマー/プローブセット;亜硝酸酸化細菌について、NSR1113f〔CCTGCTTTCAGTTGCTACCG(配列番号:5)〕とNSR1264r〔GTTTGCAGCGCTTTGTACCG(配列番号:6)〕とのプライマー対と、NSR1143Taq〔AGCACTCTGAAAGGACTGCCCAGG(配列番号:7)〕のプローブとを有するプライマー/プローブセットを用いたTaqMan法により定量化されうる。なお、それぞれのプローブとしては、5’末端をFAM(6−carboxyfluorescein)、3’末端をTAMRA(6−carboxytetramethylrhodamine)で標識したものが挙げられる。   The number of bacteria of various bacteria contained in the activated sludge (nitrified sludge or denitrified sludge) can be quantified by, for example, various nucleic acid detection methods represented by real-time PCR. When quantifying the number of bacteria of various bacteria contained in activated sludge by the real-time PCR, quantification is performed using a nucleic acid sample extracted from the activated sludge and a primer pair and a probe suitable for the bacteria contained in the activated sludge. By performing the reaction under PCR conditions (temperature, time, cycle) suitable for amplification of the nucleic acid of the target bacteria, various bacteria and the number of bacteria contained in the activated sludge are quantified. Examples of the primer pair include CTO 189fA / B, CTO 189fC, and RT1r for quantifying ammonia oxidizing bacteria, and NSR1113f and NSR1264r for quantifying Nitrospira, which is a kind of nitrite-reducing bacteria. Examples of the probe include NMP1143Taq and the like for quantification of TMP1 and Nitrospira number which is a kind of nitrite-oxidizing bacteria for quantification of ammonia-oxidizing bacteria. Specifically, for example, the numbers of ammonia-oxidizing bacteria, nitrite-oxidizing bacteria, and eubacteria are as follows: CMO 189fA / B [GGAGRAAAGCAGGGGATCG (SEQ ID NO: 1)] and CTO 189fC [GGAGGAAAGTAGGGGATCG (SEQ ID NO: 1) : 2)] as a forward primer [for example, a mixture of CTO 189fA / B: CTO 189fC = 2: 1] and RT1r [CGTCCTCTCAGACCARCTACTG (SEQ ID NO: 3)] as a reverse primer, and TMP1 [CAACTAGCTAATCAGRCATCRGCCGCTC (sequence No .: 4)] Primer / probe set having a probe; for nitrite-oxidizing bacteria, a primer pair of NSR1113f [CCTGCTTTCAGTTGCTACCG (SEQ ID NO: 5)] and NSR1264r [GTTTGCAGCGCTTTGTACCG (SEQ ID NO: 6)], and NSR1143Taq AGCACTCTGAAAGGACTGCCCAGG (SEQ ID NO: 7) can be quantified by TaqMan method using a primer / probe set and a probe]. Examples of each probe include those in which the 5 'end is labeled with FAM (6-carbofluorescein) and the 3' end is labeled with TAMRA (6-carboxymethylrhodamine).

前記リアルタイムPCRには、濃度が107、106、105、104、103、または102コピー/5μl/1反応であるサンプルを用いて作成された検量線が用いられる。具体的には、前記検量線は、リアルタイムPCRの対象となる遺伝子に対応する核酸をPCRにより増幅し、その後、プラスミドベクターにクローニングした組み換えプラスミドを用いて作成されたものである。例えば、亜硝酸酸化細菌の場合、NSR1113fとNSR1264rとのプライマー対を用いて、亜硝酸酸化細菌に特異的な16S rRNA遺伝子を増幅させ、得られた産物をプラスミドベクターにクローニングして得られた組み換えプラスミドを検量線作成用のスタンダードとして用いた。前記リアルタイムPCRは、濃度(遺伝子数)が既知のスタンダードサンプルと、試料から精製したDNA(1ng、若しくは、10ng)を鋳型として用いて行なわれる。通常、前記リアルタイムPCRは、16S rRNA遺伝子や水質の浄化に係わる酵素をコードする遺伝子、例えば、アンモニア酸化細菌の16S rRNA遺伝子〔Appl.Environ.Microbiol.、2001年発行、第67巻、第972頁〜第976頁〕、亜硝酸酸化細菌の一種であるニトロスピラの16S rRNA遺伝子〔Environ.Sci.Technol.、2003年発行、第37巻、第343頁〜第351頁〕、硝酸還元細菌のnarG(硝酸還元酵素)遺伝子〔Appl.Environ.Microbiol.、2002年発行、第68巻、第6121頁〜第6128頁〕、亜硝酸還元細菌のnirS(シトクロムcd1タイプの亜硝酸還元酵素)遺伝子〔FEMS Microbiology Ecology 2004年発行、第49巻、第401頁〜第417頁〕、nirK(銅含有タイプの亜硝酸還元酵素)遺伝子〔J.Microbiol.Methods.、2004年発行、第59巻、第327頁〜第335頁〕などをターゲットとして行なわれる。 In the real-time PCR, a calibration curve prepared using a sample having a concentration of 10 7 , 10 6 , 10 5 , 10 4 , 10 3 , or 10 2 copies / 5 μl / 1 reaction is used. Specifically, the calibration curve is prepared using a recombinant plasmid obtained by amplifying a nucleic acid corresponding to a gene to be subjected to real-time PCR by PCR and then cloning it into a plasmid vector. For example, in the case of a nitrite-oxidizing bacterium, a 16S rRNA gene specific to the nitrite-oxidizing bacterium is amplified using a primer pair of NSR1113f and NSR1264r, and the resulting product is cloned into a plasmid vector. The plasmid was used as a standard for preparing a calibration curve. The real-time PCR is performed using a standard sample with a known concentration (number of genes) and DNA purified from the sample (1 ng or 10 ng) as a template. Usually, the real-time PCR is carried out by using a 16S rRNA gene or a gene encoding an enzyme involved in water purification, such as the 16S rRNA gene of ammonia oxidizing bacteria [Appl. Environ. Microbiol. , 2001, Vol. 67, pp. 972-976], 16S rRNA gene of nitrospira which is a kind of nitrite oxidizing bacteria [Environ. Sci. Technol. , 2003, 37, 343-351], narG (nitrate reductase) gene of nitrate-reducing bacteria [Appl. Environ. Microbiol. , 2002, Vol. 68, pp. 6121 to 6128], nitrS (cytochrome cd1-type nitrite reductase) gene [FEMS Microbiology Ecology 2004, Vol. 49, p. 401] To 417], irK (copper-containing nitrite reductase) gene [J. Microbiol. Methods. , 2004, Vol. 59, pp. 327 to 335].

スタンダードサンプルそれぞれの濃度のCt値(閾値とPCRの増幅曲線が交わる点)を算出し、Ct値と濃度との関係から検量線を作成する。一方、試料DNAについてもCt値を求め、スタンダードサンプルから作成した検量線に当てはめることにより、リアルタイムPCRに使用した試料DNA 1ng若しくは、10ngあたりの前記遺伝子のコピー数を求める。最終的に、例えば、活性汚泥1mlあたりの細菌数は、下記式(1):   The Ct value of each standard sample concentration (the point where the threshold and the PCR amplification curve intersect) is calculated, and a calibration curve is created from the relationship between the Ct value and the concentration. On the other hand, the Ct value of the sample DNA is also obtained and applied to a calibration curve prepared from the standard sample, thereby obtaining the copy number of the gene per 1 ng of the sample DNA used for real-time PCR or 10 ng. Finally, for example, the number of bacteria per 1 ml of activated sludge is expressed by the following formula (1):

Figure 0005049748
Figure 0005049748

から導かれる。 Derived from.

なお、リアルタイムPCRのターゲットとする遺伝子は、細菌の種類により1個の細菌細胞に存在する数が異なるので、上記式(1)から求めた細菌数を遺伝子数で割ることにより、正確な細菌数を算出することができる。   In addition, since the number of genes present in one bacterial cell differs depending on the type of bacteria, the target gene for real-time PCR is calculated by dividing the number of bacteria obtained from the above formula (1) by the number of genes. Can be calculated.

リアルタイムPCR法により得られた細菌数から、式(2):   From the number of bacteria obtained by the real-time PCR method, the formula (2):

Figure 0005049748
Figure 0005049748

に基づき、細菌(アンモニア酸化細菌、亜硝酸酸化細菌、硝酸還元細菌または亜硝酸還元細菌)の濃度[mg−COD/l]を求める。なお、前記1細菌あたりの乾燥重量には、測定値あるいは文献値〔文献値の例:0.28pg/細胞、Appl.Environ.Microbiol(2002),68,245−253)などの値が用いられる。また、前記換算係数は、式(3): Based on the above, the concentration [mg-COD / l] of bacteria (ammonia oxidizing bacteria, nitrite oxidizing bacteria, nitrate reducing bacteria or nitrite reducing bacteria) is determined. The dry weight per bacterium includes measured values or literature values [examples of literature values: 0.28 pg / cell, Appl. Environ. Values such as Microbiol (2002), 68, 245-253) are used. Further, the conversion factor is expressed by the formula (3):

Figure 0005049748
Figure 0005049748

から、細菌の酸素消費量(5×32)を分子量(113)で割ることにより計算できる。この場合、前記の換算係数は、1.416である。 From this, it can be calculated by dividing the oxygen consumption of bacteria (5 × 32) by the molecular weight (113). In this case, the conversion factor is 1.416.

その後、アンモニア酸化、亜硝酸酸化、硝酸還元および亜硝酸還元のそれぞれに対応して、活性パラメータηを、式(4):   Thereafter, corresponding to each of ammonia oxidation, nitrite oxidation, nitrate reduction, and nitrite reduction, the activity parameter η is expressed by equation (4):

Figure 0005049748
Figure 0005049748

で求める。アンモニア酸化、亜硝酸酸化、硝酸還元および亜硝酸還元のそれぞれに対応して、一定期間を通じて評価した活性パラメータηを蓄積し、データベースを構築する。 Ask for. Corresponding to each of ammonia oxidation, nitrite oxidation, nitrate reduction and nitrite reduction, activity parameters η evaluated over a certain period are accumulated, and a database is constructed.

活性汚泥モデルに、活性パラメータηと、前記遺伝子解析法により得られた細菌数とを導入する。具体的には、例えば、硝化細菌の増殖(硝化)と従属栄養細菌(脱窒菌)の増殖(脱窒)の反応速度式に、活性パラメータと遺伝子解析によって得られた細菌数とを導入する。なお、活性汚泥モデルにおける硝化または脱窒の反応速度ρは、式(5):   The activated parameter η and the number of bacteria obtained by the gene analysis method are introduced into the activated sludge model. Specifically, for example, the activity parameter and the number of bacteria obtained by gene analysis are introduced into the reaction rate equations for the growth of nitrifying bacteria (nitrification) and the growth (denitrification) of heterotrophic bacteria (denitrification bacteria). The reaction rate ρ of nitrification or denitrification in the activated sludge model is expressed by equation (5):

Figure 0005049748
Figure 0005049748

(式中、ηは活性パラメータ、μmaxは最大比増殖速度[hr-1]であり、Cは基質濃度、Kは飽和定数であり、nは反応に関与する基質の数であり、X(Cell)は細菌数から求められた細菌の濃度[mg−COD/l]を示す。)により求められる。ここで、前記飽和定数Kは、各基質に対して与えられるものであり、各基質と同じ単位を持つ。前記最大比増殖速度[hr-1]μmaxとして、実験値、文献値、理論値が用いられる。 (Where η is the activity parameter, μmax is the maximum specific growth rate [hr-1], C is the substrate concentration, K is the saturation constant, n is the number of substrates involved in the reaction, and X (Cell ) Indicates the bacterial concentration [mg-COD / l] determined from the number of bacteria. Here, the saturation constant K is given to each substrate and has the same unit as each substrate. Experimental values, literature values, and theoretical values are used as the maximum specific growth rate [hr-1] μmax.

また、活性汚泥中または排水中に反応阻害物質がある場合は、脱窒の反応速度ρ’は、
式(6):
In addition, when there is a reaction inhibiting substance in activated sludge or waste water, the denitrification reaction rate ρ ′ is
Formula (6):

Figure 0005049748
Figure 0005049748

(式中、ηは活性パラメータ、μmaxは最大比増殖速度[hr-1]であり、Cは基質濃度であり、Kは飽和定数であり、nは反応に関与する基質の数であり、X(Cell)は細菌数から求められた細菌の濃度[mg−COD/l]であり、Pは反応阻害物質の濃度であり、mは、反応阻害物質の数を示す。)
により求められる。
(Where η is the activity parameter, μmax is the maximum specific growth rate [hr-1], C is the substrate concentration, K is the saturation constant, n is the number of substrates involved in the reaction, X (Cell) is the bacterial concentration [mg-COD / l] determined from the number of bacteria, P is the concentration of reaction inhibitory substance, and m is the number of reaction inhibitory substance.)
Is required.

前記反応阻害物質としては、特に限定されないが、例えば、塩素などが挙げられる。   Although it does not specifically limit as said reaction inhibitor, For example, chlorine etc. are mentioned.

次に、反応槽条件(容量、反応槽温度)と運転条件(送風量、返送活性汚泥量および活性汚泥引抜き量)とを、水質演算装置入力部に入力する。   Next, reaction tank conditions (capacity, reaction tank temperature) and operation conditions (blowing volume, return activated sludge volume, and activated sludge extraction volume) are input to the water quality arithmetic unit input unit.

ついで、流入量と流入水質とを、水質演算装置入力部に入力する。前記流入水質は、溶存酸素[mg−O2/l]、溶解性不活性有機物質[mg−COD/l]、易分解性有機物質[mg−COD/l]、アンモニア性窒素[mg−N/l]、窒素ガス[mg−N/l]、硝酸性窒素[mg−N/l]、亜硝酸性窒素[mg−N/l]、アルカリ度[moleHCO3 -/l]、浮遊不活性有機物質[mg−COD/l]、遅分解性有機物質[mg−COD/l]、従属栄養細菌[mg−COD/l]、従属栄養細菌の細胞内貯蔵有機物質[mg−COD/l]、硝化細菌[mg−COD/l]、浮遊物質[mg−SS/l]である。 Next, the inflow amount and the inflow water quality are input to the water quality calculation device input unit. The influent water quality includes dissolved oxygen [mg-O 2 / l], soluble inert organic substance [mg-COD / l], readily decomposable organic substance [mg-COD / l], ammoniacal nitrogen [mg-N / L], nitrogen gas [mg-N / l], nitrate nitrogen [mg-N / l], nitrite nitrogen [mg-N / l], alkalinity [moleHCO 3 / l], floating inertness Organic substance [mg-COD / l], slow-degrading organic substance [mg-COD / l], heterotrophic bacteria [mg-COD / l], intracellular storage organic substance of heterotrophic bacteria [mg-COD / l] , Nitrifying bacteria [mg-COD / l], suspended matter [mg-SS / l].

その後、炭種を、水質演算装置入力部に入力する。反応阻害物質の種類および濃度は、前記炭種に依存するため、前記炭種の入力により、活性パラメータを、より正確に反映させることができる点で有利である。   Thereafter, the coal type is input to the water quality calculation device input unit. Since the type and concentration of the reaction inhibitor depend on the coal type, it is advantageous in that the activity parameter can be reflected more accurately by inputting the coal type.

リアルタイムPCR法によって得られた細菌数から細菌重量を算出し、反応槽の活性汚泥の初期値とする。   The bacterial weight is calculated from the number of bacteria obtained by the real-time PCR method, and is used as the initial value of the activated sludge in the reaction tank.

前記炭種などの運転条件などから、活性パラメータηのデータベースを参照して活性パラメータを決定し、ASM3またはASM3に基づいて変形した活性汚泥モデルの硝化・脱窒に関与するプロセスの反応速度式に、式(6)を組み込んだ活性汚泥モデルを用いた演算装置により、シミュレーションを行なって活性汚泥中の細菌数と処理水質とを求める。   From the operating conditions such as the coal type, the activity parameter is determined by referring to the activity parameter η database, and the reaction rate equation of the process involved in nitrification / denitrification of the activated sludge model deformed based on ASM3 or ASM3 The number of bacteria in the activated sludge and the quality of the treated water are determined by performing a simulation with an arithmetic unit using the activated sludge model incorporating the equation (6).

図4は、一例として、下水処理場の水処理プロセスについて、本発明の生物学的水処理のシミュレーション方法を適用した場合の実施態様を示す。   FIG. 4 shows, as an example, an embodiment in which the biological water treatment simulation method of the present invention is applied to a water treatment process in a sewage treatment plant.

図4に示す下水処理場の水処理プロセス(標準活性汚泥法を採用した反応槽5a、5b、5c、5d、5e及び固液分離槽6)における反応槽5eの活性汚泥を採取し、前記と同様に、硝化活性試験(アンモニア酸化速度試験および亜硝酸酸化速度試験)により、アンモニア酸化速度と亜硝酸酸化速度とを測定し、脱窒活性試験(硝酸還元速度試験および亜硝酸還元速度試験)により、硝酸還元速度と亜硝酸還元速度とを測定する。また、前記と同様に、遺伝子解析法として、リアルタイムPCR法により、アンモニア酸化細菌、亜硝酸酸化細菌、硝酸還元細菌、亜硝酸還元細菌それぞれの細菌数を測定する。   The activated sludge in the reaction tank 5e in the water treatment process of the sewage treatment plant shown in FIG. 4 (reaction tanks 5a, 5b, 5c, 5d, 5e and the solid-liquid separation tank 6 adopting the standard activated sludge method) is collected, and Similarly, ammonia oxidation rate and nitrite oxidation rate were measured by nitrification activity test (ammonia oxidation rate test and nitrite oxidation rate test), and denitrification activity test (nitrate reduction rate test and nitrite reduction rate test). The nitrate reduction rate and the nitrite reduction rate are measured. Similarly to the above, the number of bacteria of each of ammonia-oxidizing bacteria, nitrite-oxidizing bacteria, nitrate-reducing bacteria, and nitrite-reducing bacteria is measured by a real-time PCR method as a gene analysis method.

前記と同様に、式(6)に基づき、活性パラメータηを求める。また、一定期間を通じて評価した活性パラメータηを蓄積し、データベースを構築する。   In the same manner as described above, the activation parameter η is obtained based on the equation (6). Also, the activity parameter η evaluated over a certain period is accumulated, and a database is constructed.

また、前記と同様に、活性汚泥モデルに活性パラメータηと前記遺伝子解析法により得られた細菌数とを導入する。   Similarly to the above, the active parameter η and the number of bacteria obtained by the gene analysis method are introduced into the activated sludge model.

また、前記と同様に、反応槽条件、運転条件、流入量、流入水水質、反応槽活性汚泥などの初期値を、水質演算装置入力部に入力する。ついで、運転条件などから、活性パラメータηのデータベースを参照して、活性パラメータを決定し、ASM3またはASM3に基づいて変形した活性汚泥モデルの硝化・脱窒に関与するプロセスの反応速度式に、式(6)を組み込んだ活性汚泥モデルを用いた演算装置により、シミュレーションを行なって、活性汚泥中の細菌数と処理水質とを求める。   Similarly to the above, initial values such as reaction tank conditions, operation conditions, inflow, inflow water quality, reaction tank activated sludge and the like are input to the water quality arithmetic unit input unit. Next, referring to the activity parameter η database from the operating conditions, the activity parameter is determined, and the reaction rate equation of the process involved in nitrification / denitrification of the activated sludge model deformed based on ASM3 or ASM3 is A simulation is performed by an arithmetic unit using an activated sludge model incorporating (6) to determine the number of bacteria in the activated sludge and the quality of treated water.

流量:7500m3/日、全5槽の反応槽の有効容量:2800m3、その分画比(容量比)=1:1:1:1:0.7である下水処理施設を対象とした。標準活性汚泥法を採用しており、第1槽(反応槽5a)のエアレーション(曝気)は停止しており、第2槽から第5槽(反応槽5b、5c、5d、5e)はエアレーションされている。前記下水処理施設は、図4に概略的に示される施設である。前記下水処理施設の最初沈殿池越流水(流入水)と固液分離槽越流水(処理水)とを、それぞれ1時間コンポジットで採水し、流入水と処理水の水質を分析した。結果を表1に示す。 The target was a sewage treatment facility with a flow rate of 7500 m 3 / day, an effective capacity of all 5 reaction vessels: 2800 m 3 , and its fractional ratio (volume ratio) = 1: 1: 1: 1: 0.7. The standard activated sludge method is adopted, the aeration (aeration) of the first tank (reaction tank 5a) is stopped, and the second tank to the fifth tank (reaction tanks 5b, 5c, 5d, 5e) are aerated. ing. The sewage treatment facility is a facility schematically shown in FIG. The first sedimentation basin overflow water (inflow water) and the solid-liquid separation tank overflow water (treatment water) of the sewage treatment facility were sampled for 1 hour each, and the quality of the inflow water and the treated water was analyzed. The results are shown in Table 1.

Figure 0005049748
Figure 0005049748

また、第5槽(反応槽5e)の活性汚泥(硝化汚泥)を、2週間に1回採取した。   Further, activated sludge (nitrified sludge) in the fifth tank (reaction tank 5e) was collected once every two weeks.

採取した活性汚泥(硝化汚泥)のアンモニア酸化速度と亜硝酸酸化速度とを、以下のように、下水道試験法の活性速度試験方法に従って行なった。   The ammonia oxidation rate and nitrite oxidation rate of the collected activated sludge (nitrified sludge) were measured according to the activity rate test method of the sewer test method as follows.

500ml容三角フラスコに、希釈水[1lあたりの組成:炭酸水素ナトリウム 240mg、BOD−A液〔JIS K 0102の21の項に従う、緩衝液(pH 7.2)〕1ml、BOD−B液(JIS K 0102の21の項に従う、硫酸マグネシウム溶液)1ml、BOD−C液(JIS K 0102の21の項に従う、塩化カルシウム溶液)1ml、BOD−D液(JIS K 0102の21の項に従う、塩化鉄(III)溶液)1ml、残部 水] 390mlを入れ、1000mg−N/lの塩化アンモニウム水溶液 10mlを添加して、混合物Aを調製した。ついで、500ml容三角フラスコ内の混合物Aを、恒温槽中、20℃に維持し、撹拌しながら、10分間以上曝気し、溶液Aを得た。ここで、溶液AのpHを測定した。   In a 500 ml Erlenmeyer flask, dilute water [composition per liter: sodium hydrogen carbonate 240 mg, BOD-A solution [according to paragraph 21 of JIS K 0102, buffer solution (pH 7.2)] 1 ml, BOD-B solution (JIS 1 ml of magnesium sulfate solution according to item 21 of K 0102), 1 ml of BOD-C solution (calcium chloride solution according to item 21 of JIS K 0102), iron chloride according to item 21 of BOD-D solution (according to item 21 of JIS K 0102) (III) Solution) 1 ml, balance water] 390 ml was added, and 10 ml of 1000 mg-N / l aqueous ammonium chloride solution was added to prepare a mixture A. Next, the mixture A in the 500 ml Erlenmeyer flask was maintained at 20 ° C. in a thermostatic bath and aerated for 10 minutes or more with stirring to obtain a solution A. Here, the pH of the solution A was measured.

硝化汚泥を500ml採取し、遠心分離器によって硝化汚泥の固液分離を行った。得られた産物から、上澄み液を除去し、前記希釈水 50mlに撹拌し、分散させた。得られた産物の全容量を、前記希釈水を用いて、100mlとなるように調整し、硝化汚泥試料を得た。得られた硝化汚泥試料 100mlを、前記500ml容フラスコに入れ、前記溶液Aと混合した。混合と同時に、5ml容シリンジで、前記混合により得られた試料 5mlをサンプリングし、フィルター(アドヴァンテック社製、商品名:ガラス繊維ろ紙GF−75、孔径:0.3μm)で濾過した。なお、塩化アンモニウムに由来するアンモニア性窒素が消費されるまで(約2時間)、一定時間毎に、サンプリングを行なった。   500 ml of nitrified sludge was collected and subjected to solid-liquid separation of the nitrified sludge using a centrifuge. The supernatant was removed from the obtained product, and the mixture was stirred and dispersed in 50 ml of the diluted water. The total volume of the obtained product was adjusted to 100 ml using the dilution water, and a nitrified sludge sample was obtained. 100 ml of the obtained nitrified sludge sample was placed in the 500 ml flask and mixed with the solution A. Simultaneously with the mixing, 5 ml of the sample obtained by the mixing was sampled with a 5 ml syringe and filtered with a filter (manufactured by Advantech, trade name: glass fiber filter paper GF-75, pore size: 0.3 μm). Sampling was performed at regular intervals until ammoniacal nitrogen derived from ammonium chloride was consumed (about 2 hours).

また、前記硝化汚泥試料と前記溶液Aとの混合直後に、前記サンプリングとは別に、30mlの試料を採取し、JIS K 0102の14の項に従い、汚泥濃度を測定した。   Further, immediately after mixing the nitrified sludge sample and the solution A, a 30 ml sample was taken separately from the sampling, and the sludge concentration was measured in accordance with item 14 of JIS K 0102.

塩化アンモニウムに由来するアンモニア性窒素が消費された後、残りの混合物のpHを測定すると共に、汚泥濃度を測定した。   After ammoniacal nitrogen derived from ammonium chloride was consumed, the pH of the remaining mixture was measured and the sludge concentration was measured.

各サンプリング時点での試料を、イオンクロマトグラフ分析法(JIS K 0102の42.5の項に従う)を行なうことにより、アンモニア性窒素の量を測定する。分析結果より単位時間あたりのアンモニア性窒素の量の変化を算出し、これを分解速度として、アンモニア酸化速度を求めた。   The sample at each sampling time point is subjected to an ion chromatographic analysis method (according to the section 42.5 of JIS K 0102) to measure the amount of ammoniacal nitrogen. The change in the amount of ammoniacal nitrogen per unit time was calculated from the analysis results, and this was used as the decomposition rate to determine the ammonia oxidation rate.

一方、500ml容三角フラスコに、前記希釈水390mlを入れ、1000mg−N/lの亜硝酸ナトリウム水溶液 10mlを添加して、混合物Bを調製した。ついで、500ml容三角フラスコ内の混合物Bを、恒温槽中、30℃に維持し、撹拌しながら、10分間以上曝気し、溶液Bを得た。ここで、溶液BのpHを測定した。   On the other hand, 390 ml of the diluted water was put into a 500 ml Erlenmeyer flask, and 10 ml of 1000 mg-N / l sodium nitrite aqueous solution was added to prepare a mixture B. Next, the mixture B in the 500 ml Erlenmeyer flask was maintained at 30 ° C. in a thermostatic bath and aerated for 10 minutes or more with stirring to obtain a solution B. Here, the pH of the solution B was measured.

硝化汚泥を500ml採取し、遠心分離器によって硝化汚泥の固液分離を行った。得られた産物から、上澄み液を除去し、前記希釈水 50mlに撹拌し、分散させた。得られた産物の全容量を、前記希釈水を用いて、100mlとなるように調整し、硝化汚泥試料を得た。   500 ml of nitrified sludge was collected and subjected to solid-liquid separation of the nitrified sludge using a centrifuge. The supernatant was removed from the obtained product, and the mixture was stirred and dispersed in 50 ml of the diluted water. The total volume of the obtained product was adjusted to 100 ml using the dilution water, and a nitrified sludge sample was obtained.

その後、得られた硝化汚泥試料 100mlを、前記500ml容フラスコに入れ、前記溶液Bと混合した。混合と同時に、5ml容シリンジで、前記混合により得られた試料 5mlをサンプリングし、フィルター(アドヴァンテック社製、商品名:ガラス繊維ろ紙GF−75、孔径:0.3μm)で濾過した。なお、亜硝酸ナトリウムに由来する亜硝酸性窒素が消費されるまで(約2時間)、一定時間毎に、サンプリングを行なった。   Thereafter, 100 ml of the obtained nitrified sludge sample was placed in the 500 ml flask and mixed with the solution B. Simultaneously with the mixing, 5 ml of the sample obtained by the mixing was sampled with a 5 ml syringe and filtered with a filter (manufactured by Advantech, trade name: glass fiber filter paper GF-75, pore size: 0.3 μm). Sampling was performed at regular intervals until nitrite nitrogen derived from sodium nitrite was consumed (about 2 hours).

また、前記硝化汚泥試料と前記溶液Bとの混合直後に、前記サンプリングとは別に、30mlの試料を採取し、汚泥濃度を測定した。   Further, immediately after mixing the nitrified sludge sample and the solution B, a 30 ml sample was taken separately from the sampling, and the sludge concentration was measured.

亜硝酸ナトリウムに由来する亜硝酸性窒素が消費された後、残りの混合物のpHを測定すると共に、汚泥濃度を測定した。   After nitrite nitrogen derived from sodium nitrite was consumed, the pH of the remaining mixture was measured and the sludge concentration was measured.

各サンプリング時点での試料を、イオンクロマトグラフ分析法(JIS K 0102の43.1.2の項に従う)を行なうことにより、亜硝酸性窒素の量を測定した。分析結果より単位時間あたりのアンモニア性窒素の量の変化を算出し、これを分解速度として、亜硝酸酸化速度を求めた。   The amount of nitrite nitrogen was measured by performing an ion chromatographic analysis method (according to section 43.1.2 of JIS K 0102) on the sample at each sampling time point. The change in the amount of ammoniacal nitrogen per unit time was calculated from the analysis results, and this was used as the decomposition rate to determine the nitrite oxidation rate.

また、活性汚泥中に含まれる細菌について、以下のように、リアルタイムPCRで解析を行なった。全DNAの精製は、商品名:ISOIL for Beads Beating(株式会社ニッポンジーン製)を用いて行なった。リアルタイムPCR法によりアンモニア酸化細菌、亜硝酸酸化細菌それぞれの菌数解析を行なった。アンモニア酸化細菌数の定量は、CTO 189fA/BとCTO 189fCとRT1rとTMP1からなるプライマー/プローブセットを用いたTaqMan法により行なった。亜硝酸酸化細菌数の定量は、NSR1113fとNSR1264rとNSR1143Taqとからなるプライマー/プローブセットを用いたTaqMan法により行なった。   Moreover, about the bacteria contained in activated sludge, it analyzed by real-time PCR as follows. The purification of total DNA was performed using a trade name: ISOIL for Beads Beating (manufactured by Nippon Gene Co., Ltd.). The number of ammonia-oxidizing bacteria and nitrite-oxidizing bacteria was analyzed by real-time PCR. The number of ammonia-oxidizing bacteria was quantified by the TaqMan method using a primer / probe set consisting of CTO 189fA / B, CTO 189fC, RT1r, and TMP1. The number of nitrite-oxidizing bacteria was quantified by the TaqMan method using a primer / probe set consisting of NSR1113f, NSR1264r and NSR1143Taq.

図5に下水処理場の水処理プロセスにおける、各測定日におけるアンモニア酸化速度と亜硝酸酸化速度を示す。図中、丸印は、アンモニア酸化速度、三角印は、亜硝酸酸化速度を示す。また、図6に下水処理場の水処理プロセスにおける硝化に関与する細菌数(遺伝子解析法に基づく)および活性汚泥濃度を示す。図中、丸印は、アンモニア酸化細菌、三角印は、亜硝酸酸化細菌、四角印は活性汚泥濃度である。図7にアンモニア酸化細菌の濃度、図8に亜硝酸酸化細菌の濃度を示す.図中、丸印は、活性試験に基づく細菌濃度(mg−COD/l)、四角印は、遺伝子解析法に基づく細菌濃度(mg−COD/l)を示す。なお、文献〔フルマイ(H.Furumai)ら、Indian J.Eng.Materials Sci.、第5巻、第173頁〜第181頁(1998)〕に基づき、アンモニア酸化に関する最大比増殖速度/増殖収率は、0.067[mg−N/mg−COD/hr]、亜硝酸酸化に関する最大比増殖速度/増殖収率は0.29[mg−N/mg−COD/hr]とした。   FIG. 5 shows the ammonia oxidation rate and nitrite oxidation rate on each measurement day in the water treatment process of the sewage treatment plant. In the figure, circles indicate the ammonia oxidation rate, and triangles indicate the nitrite oxidation rate. FIG. 6 shows the number of bacteria (based on the gene analysis method) and the activated sludge concentration involved in nitrification in the water treatment process of the sewage treatment plant. In the figure, circles indicate ammonia oxidizing bacteria, triangles indicate nitrite oxidizing bacteria, and squares indicate activated sludge concentration. Fig. 7 shows the concentration of ammonia-oxidizing bacteria, and Fig. 8 shows the concentration of nitrite-oxidizing bacteria. In the figure, circles indicate the bacterial concentration based on the activity test (mg-COD / l), and squares indicate the bacterial concentration based on the gene analysis method (mg-COD / l). In the literature [H. Furumai et al., Indian J. et al. Eng. Materials Sci. Vol. 5, pp. 173 to 181 (1998)], the maximum specific growth rate / growth yield for ammonia oxidation is 0.067 [mg-N / mg-COD / hr], nitrite oxidation The maximum specific growth rate / growth yield was 0.29 [mg-N / mg-COD / hr].

図5より、アンモニア酸化速度の最大値と最小値の差は2.1mg−N/l/hr、亜硝酸酸化速度では1.6mg−N/l/hrであり、測定日によりばらつきが見られる。
一方、細菌数を見ると、アンモニア酸化細菌は108オーダーで推移している。また、亜硝酸酸化細菌は107オーダー後半から108オーダーで推移している。以上から、各測定日において、それぞれの速度と細菌数は必ずしも対応していなかった。すなわち、最大の酸化速度は細菌数だけに依存しないことが分かった。さらに、図6に示されるように、活性汚泥濃度の変化と細菌数の変化とは対応していないため、活性汚泥濃度が細菌数を反映していないことがわかる。
From FIG. 5, the difference between the maximum value and the minimum value of the ammonia oxidation rate is 2.1 mg-N / l / hr, and the nitrite oxidation rate is 1.6 mg-N / l / hr. .
On the other hand, when looking at the number of bacteria, ammonia oxidizing bacteria are on the order of 10 8 . Nitrite-oxidizing bacteria have been on the order of 10 8 from the latter half of 10 7 . From the above, on each measurement day, each speed and the number of bacteria did not necessarily correspond. That is, it was found that the maximum oxidation rate did not depend only on the number of bacteria. Furthermore, as FIG. 6 shows, since the change of activated sludge density | concentration and the change of the number of bacteria do not respond | correspond, it turns out that the activated sludge density | concentration does not reflect the number of bacteria.

また、図7および図8に示されるように、活性試験に基づく細菌濃度(mg−COD/l)の大小と、遺伝子解析法に基づく細菌濃度(mg−COD/l)とが対応していないことが分かる。   Moreover, as shown in FIGS. 7 and 8, the magnitude of the bacterial concentration (mg-COD / l) based on the activity test does not correspond to the bacterial concentration (mg-COD / l) based on the gene analysis method. I understand that.

さらに、アンモニア酸化および亜硝酸酸化のそれぞれに対応して、活性パラメータηを、式(4):   Further, in accordance with each of ammonia oxidation and nitrite oxidation, the activity parameter η is expressed by the formula (4):

Figure 0005049748
Figure 0005049748

で求めた。その結果を図9に示す。 I asked for it. The result is shown in FIG.

その結果、図9に示されるように、活性パラメータは、活性の変化および細菌数の変化を反映することがわかる。   As a result, as shown in FIG. 9, it can be seen that the activity parameter reflects a change in activity and a change in the number of bacteria.

(試験例1)
活性パラメータの効果のみを確認するため、亜硝酸プロセスを追加せず、脱窒プロセスについては、従来の活性汚泥モデルの式(具体的には、活性パラメータを導入しない式)を使用し、硝化プロセスにのみ活性パラメータを導入して計算を行なった。対象は下水処理場であり、ベースとなる活性汚泥モデルとしてASM3を用い、反応速度論定数にはASM3の水温20℃における推奨値を使用した。
(Test Example 1)
In order to confirm only the effect of the activation parameter, the nitrite process is not added, and the denitrification process uses the conventional activated sludge model equation (specifically, the equation that does not introduce the activation parameter), and the nitrification process The calculation was carried out by introducing the activity parameter only into. The object was a sewage treatment plant, ASM3 was used as the base activated sludge model, and the recommended value of ASM3 at a water temperature of 20 ° C. was used as the reaction kinetic constant.

対象とした下水処理場は、実施例1に記載と同じく、流入水量7500m3/日、全5槽の反応槽の有効容量は、2800m3であり、その分画比は、1:1:1:1:0.7であった。前記下水処理場では、標準活性汚泥法が採用されているが、第1槽(図4の反応槽5a)のエアレーションを停止させた。返送汚泥引抜き量を3500m3/日、余剰汚泥引抜き量は120m3/日として計算した。MLSSは、約1500mg/lであり、溶存酸素量は約1.0mg/lであった。 The target sewage treatment plant was the same as described in Example 1, the amount of influent water was 7500 m 3 / day, the effective capacity of all five reaction tanks was 2800 m 3 , and the fractionation ratio was 1: 1: 1. 1: 0.7. In the sewage treatment plant, the standard activated sludge method is adopted, but the aeration of the first tank (reaction tank 5a in FIG. 4) was stopped. The return sludge extraction amount was calculated as 3500 m 3 / day, and the excess sludge extraction amount was calculated as 120 m 3 / day. MLSS was about 1500 mg / l, and the dissolved oxygen amount was about 1.0 mg / l.

硝化プロセスは、亜硝酸酸化プロセスに律速されるとして、実施例1の5月11日(第1日)の実験で得られた亜硝酸酸化速度2.6mg−N/l/hrと、亜硝酸酸化細菌数2.6×1010細胞/lと、最大比増殖速度0.042hr-1と、増殖収率0.24mg−COD/mg−Nを用いて、活性パラメータηを、式(7): Assuming that the nitrification process is rate-limited to the nitrite oxidation process, the nitrite oxidation rate of 2.6 mg-N / l / hr obtained in the experiment on May 11 (first day) in Example 1 and nitrite Using the number of oxidized bacteria 2.6 × 10 10 cells / l, the maximum specific growth rate 0.042 hr −1, and the growth yield 0.24 mg-COD / mg-N, the activity parameter η is expressed by the formula (7) :

Figure 0005049748
Figure 0005049748

で算出した。 Calculated with

流入水質は、溶存酸素0mg−O2/l、溶解性不活性有機物質15mg−COD/l、易分解性有機物質30mg−COD/l、アンモニア性窒素8.3mg−N/l、窒素ガス0mg−N/l、硝酸性窒素0mg−N/l、アルカリ度30moleHCO3 -/l、浮遊不活性有機物質12mg−COD/l、遅分解性有機物質50mg−COD/l、従属栄養細菌15mg−COD/l、従属栄養細菌の細胞内貯蔵有機物質0mg−COD/l、硝化細菌0mg−COD/l、浮遊物質100mg−SS/lとした。活性パラメータを導入した場合の結果(実施例2)、ASM3の推奨値を使用した場合の結果(比較例1)、および測定結果(5月平均)(参照例1)それぞれを表2に示す。 The influent water quality is dissolved oxygen 0 mg-O 2 / l, soluble inert organic material 15 mg-COD / l, readily decomposable organic material 30 mg-COD / l, ammoniacal nitrogen 8.3 mg-N / l, nitrogen gas 0 mg -N / l, nitrate nitrogen 0mg-N / l, alkalinity 30moleHCO 3 - / l, suspended in an inert organic substances 12mg-COD / l, slow degradable organic substances 50mg-COD / l, heterotrophic bacteria 15 mg-COD / L, intracellular storage organic substance of heterotrophic bacteria 0 mg-COD / l, nitrifying bacteria 0 mg-COD / l, suspended substance 100 mg-SS / l. Table 2 shows the results when the activity parameters were introduced (Example 2), the results when the recommended values of ASM3 were used (Comparative Example 1), and the measurement results (May average) (Reference Example 1).

Figure 0005049748
Figure 0005049748

その結果、表2に示されるように、比較例1(ASM3の推奨値を使用)の場合、測定結果と比較してNH4−Nが低いため、硝化反応が進みすぎている結果が得られた。このように、従来であれば、測定結果(参照例1)に合致するように、トライアンドエラーで最大比増殖速度などの反応速度論定数を調整するが、実施例2のように、前記活性パラメータを導入した場合、少ない試行回数で予測精度を向上させることができる。さらに、少ない試行回数で反応速度論定数を決定できるため、作業効率が高くなる効果がある。また、従来であれば、反応速度論定数を調整するキャリブレーションにも経験が必要であったが、遺伝子解析を用いることで、経験が少ない技術者であっても、高精度なシミュレーションを行なうことができる。 As a result, as shown in Table 2, in the case of Comparative Example 1 (using the recommended value of ASM3), since NH 4 —N is lower than the measurement result, a result in which the nitrification reaction proceeds too much is obtained. It was. Thus, conventionally, the reaction kinetic constants such as the maximum specific growth rate are adjusted by trial and error so as to match the measurement result (Reference Example 1). When parameters are introduced, the prediction accuracy can be improved with a small number of trials. Furthermore, since the reaction kinetic constant can be determined with a small number of trials, there is an effect of increasing the working efficiency. In addition, in the past, experience was also required for calibration to adjust the kinetic constants, but by using genetic analysis, even engineers with little experience can perform highly accurate simulations. Can do.

本発明により、より効率的で、低コストでの生物学的水処理の実施が可能になる。   The present invention allows for more efficient and cost effective implementation of biological water treatment.

図1は、本発明の生物学的水処理のシミュレーション方法の一態様を示すフローチャートである。FIG. 1 is a flowchart showing one embodiment of the biological water treatment simulation method of the present invention. 図2は、本発明の生物学的水処理のシミュレーション装置の一態様を示すフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart showing an embodiment of the biological water treatment simulation apparatus of the present invention. 図3は、火力発電所の排水処理のプロセスの概略図である。FIG. 3 is a schematic diagram of a wastewater treatment process of a thermal power plant. 図4は、下水処理場の水処理のプロセスの概略図である。FIG. 4 is a schematic diagram of a water treatment process in a sewage treatment plant. 図5は、下水処理場の水処理のプロセスにおける、各測定日における硝化速度を示す図である。図中、丸印は、アンモニア酸化速度、三角印は、亜硝酸酸化速度を示す。FIG. 5 is a diagram showing the nitrification rate on each measurement day in the water treatment process at the sewage treatment plant. In the figure, circles indicate the ammonia oxidation rate, and triangles indicate the nitrite oxidation rate. 図6は、下水処理場の水処理のプロセスにおける、各測定日における硝化に関与する細菌数を示す図である。図中、丸印は、アンモニア酸化細菌、三角印は、亜硝酸酸化細菌、四角印は、活性汚泥濃度を示す。FIG. 6 is a diagram showing the number of bacteria involved in nitrification on each measurement day in the water treatment process at the sewage treatment plant. In the figure, circles indicate ammonia oxidizing bacteria, triangles indicate nitrite oxidizing bacteria, and squares indicate activated sludge concentration. 図7は、各測定日におけるアンモニア酸化細菌濃度を示す図である。図中、丸印は、活性試験に基づく細菌濃度(mg−COD/l)、四角印は、遺伝子解析法に基づく細菌濃度(mg−COD/l)を示す。FIG. 7 is a diagram showing the ammonia-oxidizing bacteria concentration on each measurement day. In the figure, circles indicate the bacterial concentration based on the activity test (mg-COD / l), and squares indicate the bacterial concentration based on the gene analysis method (mg-COD / l). 図8は、各測定日における亜硝酸酸化細菌濃度硝化速度を示す図である。図中、丸印は、活性試験に基づく細菌濃度(mg−COD/l)、四角印は、遺伝子解析法に基づく細菌濃度(mg−COD/l)を示す。FIG. 8 is a diagram showing the nitrification rate of nitrite-oxidizing bacteria on each measurement day. In the figure, circles indicate the bacterial concentration based on the activity test (mg-COD / l), and squares indicate the bacterial concentration based on the gene analysis method (mg-COD / l). 図9は、各測定日における活性パラメータを示す図である。図中、丸印は、アンモニア酸化活性、四角印は、亜硝酸酸化活性を示す。FIG. 9 is a diagram showing activity parameters on each measurement date. In the figure, circles indicate ammonia oxidation activity, and squares indicate nitrite oxidation activity.

符号の説明Explanation of symbols

1 硝化槽
2 脱窒槽
3 酸化槽
4、6 固液分離槽
5 反応槽
1 Nitrification tank 2 Denitrification tank 3 Oxidation tank 4, 6 Solid-liquid separation tank 5 Reaction tank

Claims (13)

活性汚泥と被処理水とを含有した被処理水相を有する生物反応槽中で、該活性汚泥により該被処理水を処理する工程を含む生物学的水処理をシミュレーションするシミュレーション方法であり、
(1)下記(1a)および(1b):
(1a) 該活性汚泥に含まれ、かつ該被処理水中の処理対象物質の分解に関与する細菌の種類毎の細菌数を遺伝子解析法により決定し、該細菌の種類毎の細菌数から算出された細菌濃度、および
(1b) 該活性汚泥における処理対象物質の分解速度から求められた活性、
から算出された下記式(4)で示される活性パラメータと、
(2)水処理プロセスの条件成分値と、
(3)対象となる生物反応槽の仕様と、
(4)生物反応槽の運転条件と、
(5)該細菌の種類毎の細菌数と、
に基づき、下記式(5)又は式(6)で示される活性汚泥モデルにより、処理水質をシミュレーションすることを特徴とする、生物学的水処理のシミュレーション方法。
Figure 0005049748
Figure 0005049748
(式中、ηは活性パラメータ、μmaxは最大比増殖速度[hr-1]であり、Cは基質濃度、Kは飽和定数であり、nは反応に関与する基質の数であり、X(Cell)は細菌数から求められた細菌の濃度[mg−COD/l]を示す。)
Figure 0005049748
(式中、ηは活性パラメータ、μmaxは最大比増殖速度[hr-1]であり、Cは基質濃度であり、Kは飽和定数であり、nは反応に関与する基質の数であり、X(Cell)は細菌数から求められた細菌の濃度[mg−COD/l]であり、Pは反応阻害物質の濃度であり、mは、反応阻害物質の数を示す。)
In a biological reaction tank having a treated water phase containing activated sludge and treated water, a simulation method for simulating biological water treatment including a step of treating the treated water with the activated sludge,
(1) The following (1a) and (1b):
(1a) The number of bacteria included in the activated sludge and related to the decomposition of the substance to be treated in the treated water is determined by genetic analysis, and is calculated from the number of bacteria for each type of bacteria. (1b) the activity determined from the decomposition rate of the substance to be treated in the activated sludge,
An activity parameter represented by the following formula (4) calculated from:
(2) Condition component values of the water treatment process;
(3) The specifications of the target biological reaction tank,
(4) operating conditions of the biological reaction tank;
(5) the number of bacteria for each type of bacteria;
The biological water treatment simulation method characterized by simulating treated water quality using an activated sludge model represented by the following formula (5) or formula (6) :
Figure 0005049748
Figure 0005049748
(Where η is the activity parameter, μmax is the maximum specific growth rate [hr-1], C is the substrate concentration, K is the saturation constant, n is the number of substrates involved in the reaction, and X (Cell ) Indicates the bacterial concentration [mg-COD / l] determined from the number of bacteria.)
Figure 0005049748
(Where η is the activity parameter, μmax is the maximum specific growth rate [hr-1], C is the substrate concentration, K is the saturation constant, n is the number of substrates involved in the reaction, X (Cell) is the bacterial concentration [mg-COD / l] determined from the number of bacteria, P is the concentration of reaction inhibitory substance, and m is the number of reaction inhibitory substance.)
(A)活性汚泥に含まれ、かつ該被処理水中の処理対象物質の分解に関与する細菌の種類毎の細菌数を遺伝子解析法により決定する工程、
(B)前記工程(1)で決定された細菌の種類毎の細菌数から、遺伝子解析に基づく細菌濃度を算出する工程、
(C)前記活性汚泥における処理対象物質の分解速度から活性を測定する工程、
(D)前記工程(B)で算出された細菌濃度と、前記工程(C)で算出された活性とから活性パラメータを算出する工程、および
(E)前記工程(D)で算出された活性パラメータと、水処理プロセスの条件成分値と、対象となる生物反応槽の仕様と、生物反応槽の運転条件と、前記工程(A)で決定された細菌の種類毎の細菌数とに基づき、活性汚泥モデルにより、処理水質をシミュレーションする工程、
を含む、請求項1記載の生物学的水処理のシミュレーション方法。
(A) a step of determining the number of bacteria for each type of bacteria contained in the activated sludge and involved in the decomposition of the substance to be treated in the treated water by a genetic analysis method;
(B) calculating the bacterial concentration based on genetic analysis from the number of bacteria for each type of bacteria determined in the step (1),
(C) measuring the activity from the decomposition rate of the substance to be treated in the activated sludge,
(D) calculating the activity parameter from the bacterial concentration calculated in the step (B) and the activity calculated in the step (C); and (E) the activity parameter calculated in the step (D). Based on the condition component value of the water treatment process, the specifications of the target biological reaction tank, the operating conditions of the biological reaction tank, and the number of bacteria for each type of bacteria determined in the step (A). The process of simulating treated water quality using a sludge model,
The biological water treatment simulation method according to claim 1, comprising:
該活性汚泥モデルが、IWA活性汚泥モデルNO.3(ASM3)に基づいて改良されたものである、請求項1または2記載の生物学的水処理のシミュレーション方法。   The activated sludge model is IWA activated sludge model NO. The biological water treatment simulation method according to claim 1, which is an improvement based on 3 (ASM3). 該遺伝子解析法が、リアルタイムPCRである、請求項1〜3いずれか1項に記載の生物学的水処理のシミュレーション方法。   The biological water treatment simulation method according to claim 1, wherein the gene analysis method is real-time PCR. 該処理対象物質の分解に関与する細菌が、該処理対象物質の分解に関与して酸化能力を発揮する細菌および/または該処理対象物質の分解に関与して還元能力を発揮する細菌であり、該細菌に対応して、処理対象物質の分解に関与する活性が、該処理対象物質の分解に関与する酸化活性および/または該処理対象物質の分解に関与する還元活性である、請求項1〜4いずれか1項に記載の生物学的水処理のシミュレーション方法。   Bacteria involved in the degradation of the treatment target substance are bacteria that participate in the degradation of the treatment target substance and exert oxidation ability and / or bacteria that participate in the degradation of the treatment target substance and exert reduction ability, Corresponding to the bacteria, the activity involved in the degradation of the substance to be treated is an oxidative activity involved in the degradation of the substance to be treated and / or a reducing activity involved in the degradation of the substance to be treated. 5. The biological water treatment simulation method according to any one of 4 above. 該酸化活性として、アンモニア酸化活性と亜硝酸酸化活性とを含む硝化活性を測定し、かつ該還元活性として、硝酸還元活性と亜硝酸還元活性とを含む脱窒活性を測定する、請求項5記載の生物学的水処理のシミュレーション方法。   6. The nitrification activity including ammonia oxidation activity and nitrite oxidation activity is measured as the oxidation activity, and the denitrification activity including nitrate reduction activity and nitrite reduction activity is measured as the reduction activity. Method of biological water treatment for the plant. 被処理水が、窒素化合物を含有した排水である、請求項1〜6いずれか1項に記載の生物学的水処理のシミュレーション方法。   The biological water treatment simulation method according to claim 1, wherein the water to be treated is wastewater containing a nitrogen compound. 活性汚泥と被処理水とを含有した被処理水相を有する生物反応槽中で、該活性汚泥により該被処理水を処理する工程を含む生物学的水処理をシミュレーションするシミュレーション装置であって、
活性汚泥に含まれ、かつ該被処理水中の処理対象物質の分解に関与する細菌の種類毎の細菌数を遺伝子解析法により決定する遺伝子解析手段と、
該遺伝子解析手段により決定された細菌の種類毎の細菌数から、遺伝子解析に基づく細菌濃度を算出する遺伝子解析ベース細菌濃度算出手段と、
該活性汚泥における処理対象物質の分解速度から活性を測定する活性測定手段と、
該細菌濃度と細菌の活性とから活性パラメータを算出する活性パラメータ算出手段と、
活性パラメータのデータが格納された活性パラメータデータベースと、
活性汚泥モデルを有し、活性パラメータデータベースに格納された活性パラメータのデータを参照し、入力された水処理プロセスの条件成分値と、生物反応槽の仕様と、生物反応槽の運転条件と、活性パラメータ算出手段により得られた下記式(4)で示される活性パラメータと、該遺伝子解析手段により決定された細菌の種類毎の細菌数とに基づき、下記式(5)又は式(6)で示される活性汚泥モデルにより、処理水質を求める処理水質演算手段と
を備えたことを特徴とする、生物学的水処理のシミュレーション装置。
Figure 0005049748
Figure 0005049748
(式中、ηは活性パラメータ、μmaxは最大比増殖速度[hr-1]であり、Cは基質濃度、Kは飽和定数であり、nは反応に関与する基質の数であり、X(Cell)は細菌数から求められた細菌の濃度[mg−COD/l]を示す。)
Figure 0005049748
(式中、ηは活性パラメータ、μmaxは最大比増殖速度[hr-1]であり、Cは基質濃度であり、Kは飽和定数であり、nは反応に関与する基質の数であり、X(Cell)は細菌数から求められた細菌の濃度[mg−COD/l]であり、Pは反応阻害物質の濃度であり、mは、反応阻害物質の数を示す。)
In a biological reaction tank having a treated water phase containing activated sludge and treated water, a simulation device for simulating biological water treatment including a step of treating the treated water with the activated sludge,
Genetic analysis means for determining the number of bacteria for each type of bacteria contained in the activated sludge and involved in the decomposition of the substance to be treated in the treated water by a genetic analysis method;
From the number of bacteria for each type of bacteria determined by the genetic analysis means, a genetic analysis based bacterial concentration calculation means for calculating a bacterial concentration based on genetic analysis;
Activity measuring means for measuring activity from the decomposition rate of the substance to be treated in the activated sludge;
An activity parameter calculating means for calculating an activity parameter from the bacterial concentration and the activity of the bacteria;
An activity parameter database storing activity parameter data;
Have an activated sludge model, refer to the data of the activated parameters stored in the activated parameter database, input the condition component values of the water treatment process, the specifications of the biological reaction tank, the operating conditions of the biological reaction tank, and the activity Based on the activity parameter shown by the following formula (4) obtained by the parameter calculation means and the number of bacteria for each type of bacteria determined by the genetic analysis means, the following formula (5) or formula (6) is shown. A biological water treatment simulation apparatus comprising: a treated water quality calculating means for obtaining treated water quality using an activated sludge model.
Figure 0005049748
Figure 0005049748
(Where η is the activity parameter, μmax is the maximum specific growth rate [hr-1], C is the substrate concentration, K is the saturation constant, n is the number of substrates involved in the reaction, and X (Cell ) Indicates the bacterial concentration [mg-COD / l] determined from the number of bacteria.)
Figure 0005049748
(Where η is the activity parameter, μmax is the maximum specific growth rate [hr-1], C is the substrate concentration, K is the saturation constant, n is the number of substrates involved in the reaction, X (Cell) is the bacterial concentration [mg-COD / l] determined from the number of bacteria, P is the concentration of reaction inhibitory substance, and m is the number of reaction inhibitory substance.)
該活性汚泥モデルが、ASM3に基づいて改良されたものである、請求項8記載の生物学的水処理のシミュレーション装置。   9. The biological water treatment simulation apparatus according to claim 8, wherein the activated sludge model is improved based on ASM3. 該遺伝子解析手段が、リアルタイムPCRにより、該細菌の種類毎の細菌数を決定する手段である、請求項8または9記載の生物学的水処理のシミュレーション装置。   The biological water treatment simulation apparatus according to claim 8 or 9, wherein the gene analysis means is means for determining the number of bacteria for each kind of bacteria by real-time PCR. 該活性測定手段が、該処理対象物質の分解に関与する活性として、該処理対象物質の分解に関与する酸化活性および/または該処理対象物質の分解に関与する還元活性を測定する手段である、請求項8〜10いずれか1項に記載の生物学的水処理のシミュレーション装置。   The activity measuring means is a means for measuring, as an activity involved in the decomposition of the substance to be treated, an oxidative activity involved in the decomposition of the substance to be treated and / or a reducing activity involved in the decomposition of the substance to be treated. The biological water treatment simulation apparatus according to any one of claims 8 to 10. 該処理対象物質の分解に関与する酸化活性が、アンモニア酸化活性と亜硝酸酸化活性とを含む硝化活性であり、該処理対象物質の分解に関与する還元活性が、硝酸還元活性と亜硝酸還元活性とを含む脱窒活性である、請求項11記載の生物学的水処理のシミュレーション装置。   The oxidation activity involved in the decomposition of the treatment target substance is a nitrification activity including ammonia oxidation activity and nitrite oxidation activity, and the reduction activity involved in the decomposition of the treatment target substance is nitrate reduction activity and nitrite reduction activity. The biological water treatment simulation apparatus according to claim 11, which has a denitrification activity comprising: 被処理水として、窒素化合物を含有した排水を処理する生物学的水処理をシミュレーションするためのものである、請求項8〜12いずれか1項に記載の生物学的水処理のシミュレーション装置。   The biological water treatment simulation apparatus according to any one of claims 8 to 12, which is for simulating biological water treatment for treating wastewater containing nitrogen compounds as water to be treated.
JP2007294618A 2006-11-15 2007-11-13 Biological water treatment simulation method and simulation apparatus Expired - Fee Related JP5049748B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007294618A JP5049748B2 (en) 2006-11-15 2007-11-13 Biological water treatment simulation method and simulation apparatus

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2006309441 2006-11-15
JP2006309441 2006-11-15
JP2007294618A JP5049748B2 (en) 2006-11-15 2007-11-13 Biological water treatment simulation method and simulation apparatus

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2008142704A JP2008142704A (en) 2008-06-26
JP5049748B2 true JP5049748B2 (en) 2012-10-17

Family

ID=39603467

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2007294618A Expired - Fee Related JP5049748B2 (en) 2006-11-15 2007-11-13 Biological water treatment simulation method and simulation apparatus

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP5049748B2 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107531528A (en) * 2015-04-03 2018-01-02 住友化学株式会社 Prediction rule generation system, forecasting system, prediction rule generation method and Forecasting Methodology
EP3704465A4 (en) * 2017-10-31 2021-07-14 Luminultra Technologies Ltd. Decision support system and method for water treatment

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5255818B2 (en) * 2007-11-05 2013-08-07 株式会社神鋼環境ソリューション Simulation method
JP5557990B2 (en) * 2008-07-23 2014-07-23 住友重機械工業株式会社 A method for predicting the abundance of specific microorganisms in sludge at a future time.
WO2010055642A1 (en) * 2008-11-14 2010-05-20 新日本製鐵株式会社 Process and device for simulating water quality
JP5449072B2 (en) * 2009-07-31 2014-03-19 新日鐵住金株式会社 COD concentration simulation method and apparatus in biological aerobic treatment of aquatic water
CN102574715B (en) 2009-08-28 2014-11-26 关西热化学株式会社 Biotreatment method
JP5637748B2 (en) * 2010-06-28 2014-12-10 株式会社日立製作所 Water quality information calculation method and apparatus
JP2012245422A (en) * 2011-05-25 2012-12-13 Hitachi Ltd Water treatment process control device
JP5782415B2 (en) * 2012-09-20 2015-09-24 株式会社神鋼環境ソリューション Method and apparatus for treating water to be treated
JP5782416B2 (en) * 2012-09-20 2015-09-24 株式会社神鋼環境ソリューション Method and apparatus for treating water to be treated
JP5956372B2 (en) * 2013-03-22 2016-07-27 株式会社日立製作所 Water treatment apparatus and water treatment method
JP6514549B2 (en) 2015-04-03 2019-05-15 住友化学株式会社 Microbiota analysis system, determination system, microbiota analysis method and determination method
JP6599630B2 (en) * 2015-04-03 2019-10-30 住友化学株式会社 Method for producing microbial preparation and microbial preparation

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107531528A (en) * 2015-04-03 2018-01-02 住友化学株式会社 Prediction rule generation system, forecasting system, prediction rule generation method and Forecasting Methodology
US11225680B2 (en) 2015-04-03 2022-01-18 Sumitomo Chemical Company, Limited Prediction-rule generating system, prediction system, prediction-rule generating method, and prediction method
EP3704465A4 (en) * 2017-10-31 2021-07-14 Luminultra Technologies Ltd. Decision support system and method for water treatment
US11365140B2 (en) 2017-10-31 2022-06-21 Luminultra Technologies Ltd. Decision support system and method for water treatment

Also Published As

Publication number Publication date
JP2008142704A (en) 2008-06-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5049748B2 (en) Biological water treatment simulation method and simulation apparatus
Miao et al. Enhancing ammonium oxidizing bacteria activity was key to single-stage partial nitrification-anammox system treating low-strength sewage under intermittent aeration condition
Ge et al. Detection of nitrifiers and evaluation of partial nitrification for wastewater treatment: A review
Huang et al. Influence of physicochemical and operational parameters on Nitrobacter and Nitrospira communities in an aerobic activated sludge bioreactor
Reino et al. Kinetic and microbiological characterization of aerobic granules performing partial nitritation of a low-strength wastewater at 10 C
Kasuga et al. Predominance of ammonia-oxidizing archaea on granular activated carbon used in a full-scale advanced drinking water treatment plant
Carrera et al. Kinetic models for nitrification inhibition by ammonium and nitrite in a suspended and an immobilised biomass systems
Li et al. Long-term partial nitrification in an intermittently aerated sequencing batch reactor (SBR) treating ammonium-rich wastewater under controlled oxygen-limited conditions
Kim et al. Comparison of conventional and integrated fixed‐film activated sludge systems: Attached‐and suspended‐growth functions and quantitative polymerase chain reaction measurements
Jiménez et al. Effect of pH and nitrite concentration on nitrite oxidation rate
Vieira et al. The link between nitrous oxide emissions, microbial community profile and function from three full-scale WWTPs
Anjali et al. Unprecedented development of anammox in presence of organic carbon using seed biomass from a tannery Common Effluent Treatment Plant (CETP)
Prosser The ecology of nitrifying bacteria
Figuerola et al. Diversity of nitrifying bacteria in a full-scale petroleum refinery wastewater treatment plant experiencing unstable nitrification
Zhang et al. Quantification and comparison of ammonia-oxidizing bacterial communities in MBRs treating various types of wastewater
Kouba et al. Good servant, bad master: sulfide influence on partial nitritation of sewage
Wen et al. Nitrification kinetics and microbial communities of activated sludge as a full-scale membrane bioreactor plant transitioned to low dissolved oxygen operation
Cui et al. Rapid start-up of partial nitrification process using benzethonium chloride—a novel nitrite oxidation inhibitor
Kapoor et al. Use of functional gene expression and respirometry to study wastewater nitrification activity after exposure to low doses of copper
Metch et al. Insights gained into activated sludge nitrification through structural and functional profiling of microbial community response to starvation stress
Wu et al. Biological pre-treatment system for ammonia removal from slightly contaminated river used as a drinking water source
Liu et al. Identification of optimal parameters for treatment of high-strength ammonium leachate by mixed communities of heterotrophic nitrifying/aerobic denitrifying bacteria
EP2181966A1 (en) Simulation method, simulation apparatus, biological treatment method and biological treatment apparatus
Huang et al. Nanoarchitectured structure and population dynamics of anaerobic ammonium oxidizing (anammox) bacteria in a wastewater treatment plant
Dionisi et al. Quantification of Nitrosomonas oligotropha and Nitrospira spp. using competitive polymerase chain reaction in bench‐scale wastewater treatment reactors operating at different solids retention times

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20101007

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20110804

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20110812

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20111007

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20120713

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20120723

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20150727

Year of fee payment: 3

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5049748

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees