厭氧氨氧化工藝處理含海水污水的亞硝態(tài)氮抑制及反應動力學

于德爽,齊泮晴,李 津*,魏思佳,管勇杰

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厭氧氨氧化工藝處理含海水污水的亞硝態(tài)氮抑制及反應動力學

于德爽,齊泮晴,李 津*,魏思佳,管勇杰

(青島大學環(huán)境科學與工程學院,山東 青島 266071)

采用ASBR厭氧氨氧化反應器,在全海水條件下,通過固定進水NH4+-N 110mg/L,逐漸提高進水NO2--N的方式研究了NO2--N對厭氧氨氧化脫氮的影響及抑制動力學和脫氮過程動力學.結果表明:進水NO2--N濃度達到170mg/L時,厭氧氨氧化反應開始受到明顯抑制, NH4+-N的去除率下降8.41%;修正的Logistic過程動力學研究結果顯示,進水NO2--N低于151.49mg/L會促進厭氧氨氧化反應的進行,進水NO2--N高于170mg/L時開始抑制厭氧氨氧化反應的進行;Luong模型適合描述全海水條件下高濃度NO2--N對厭氧氨氧化脫氮效能的抑制動力學.Luong模型得到的最大基質(zhì)轉(zhuǎn)化速率(NRRmax)為0.53kg N/(m3·d),出水NO2--N半飽和常數(shù)(S)為0.10mg/L,凈生長停止的出水NO2--N濃度(m)為338.22mg/L,Luong動力學常數(shù)()為0.41,相關系數(shù)為0.97801.

海水；厭氧氨氧化；亞硝態(tài)氮；抑制動力學；過程動力學

厭氧氨氧化是一種以NO2-為電子受體, NH4+為電子供體,依靠無機碳源自養(yǎng),最終產(chǎn)生N2的生化反應[1].NH4+-N和NO2--N作為厭氧氨氧化菌的基質(zhì),但二者也會對厭氧氨氧化菌產(chǎn)生強烈的抑制作用[2-3],其中NO2--N的毒性作用更強[2,4].亞硝酸鹽是很強的生物抑制劑,研究發(fā)現(xiàn)NO2--N對于厭氧氨氧化菌的抑制機理為過量亞硝酸鹽抑制厭氧氨氧化關鍵酶(聯(lián)氨脫氫酶)活性,造成代謝受阻,同時造成中間產(chǎn)物聯(lián)氨積累而毒害細胞,由此形成雙重抑制效應[4].研究發(fā)現(xiàn)進水NO2--N的濃度以及厭氧氨氧化菌在高NO2-- N環(huán)境下的暴露時間均會影響厭氧氨氧化菌的活性[5-6].鹽度也是影響厭氧氨氧化菌活性的一個重要因素,且不同離子類型的鹽對厭氧氨氧化的活性影響作用不同[7].鹽度主要通過影響厭氧氨氧化菌細胞滲透壓及酶活性來影響微生物的活性[8],長期在高鹽環(huán)境下可導致厭氧氨氧化菌群發(fā)生菌群演變[9-10].目前關于鹽度對厭氧氨氧化的研究主要是以NaCl為鹽度組分的研究,而關于海水對厭氧氨氧化的影響則較少.海水由于成分復雜,相對于NaCl鹽度,海水對厭氧氨氧化菌的影響存在不確定性.

目前對于NO2--N抑制厭氧氨氧化的研究中,在不同的操作條件下得出了較為寬泛的NO2--N抑制濃度.Strous等[3]的研究認為,高于100mg/L的NO2--N可使厭氧氨氧化過程完全停止.Jetten等[5]的研究發(fā)現(xiàn),高于280mg/L的NO2--N可使厭氧氨氧化菌活性完全消失.Dapena-Mora等[2]的研究發(fā)現(xiàn),350mg/L的NO2--N可使比厭氧氨氧化活性(SAA)下降50%.Kimura等[6]的研究則發(fā)現(xiàn),在進水NO2--N高達750mg/L并連續(xù)運行7d,厭氧氨氧化菌依然保持10%的活性.這些研究主要是在非高鹽度環(huán)境下得出的結果,對于在高鹽度和NO2--N雙重抑制作用下,NO2--N對厭氧氨氧化脫氮的影響鮮有報道.因此,本研究在全海水條件下(鹽度約為32‰),通過固定進水NH4+-N濃度為110mg/L,逐漸提高進水NO2--N濃度的方式,研究了NO2--N對ASBR厭氧氨氧化脫氮的影響及NO2--N抑制動力學和厭氧氨氧化脫氮過程動力學,以期為含海水污水的厭氧氨氧化處理提供諸如優(yōu)化反應器運行條件、評估反應器的脫氮性能等提供理論和技術指導.

1 材料與方法

1.1 試驗裝置

試驗采用ASBR厭氧氨氧化反應器.該反應器總體積為8.0L,有效體積7.0L.整個反應器表面用黑布包裹,防止光線對厭氧氨氧化活性污泥造成負面影響.反應器的外層有(35±2)℃恒溫水浴,進水的pH值控制在7.4±0.1.反應器運行一個周期的時間為10.5h,其中進水2min,反應10h,靜置25min,出水3min.

在試驗開始之前,反應器已經(jīng)成功實現(xiàn)了海水鹽度的馴化.在全海水條件下,反應時間為10h時,NLR可達0.61kg N/(m3·d),NRR可達0.52kg N/(m3·d).反應器內(nèi)有約占反應器有效體積1/3的塊狀海綿載體,活性污泥顆粒及絮體幾乎都附著在塊狀海綿上,塊狀海綿呈現(xiàn)土黃色,內(nèi)部有大量磚紅色顆粒污泥.

1.2 試驗廢水

試驗使用海水(取自黃海青島麥島周邊)配制模擬廢水,配水具體組成成分為(mg/L): KH2PO420,CaCl2·2H2O 107,MgSO4·7H2O 45, KHCO31350,微量元素濃縮液Ⅰ(1mL/L):EDTA 5g/L,FeSO4·7H2O 5g/L,微量元素Ⅱ(1mL/L,g/L): EDTA 15, H3BO30.014, MnCl2·4H2O 0.99, CuSO4·5H2O 0.25, ZnSO4·7H2O 0.43, NiCl2·6H2O 0.19, Na2MoO4·2H2O 0.22, CoCl2·6H2O 0.24, NaSeO4·10H2O 0.21. NH4+-N和NO2--N分別由NH4Cl和NaNO2按需提供,其中進水NH4+-N濃度為110mg/L,進水NO2--N濃度分別為100, 135, 150, 170, 220, 280, 350mg/L.為了提供厭氧環(huán)境,人工配制的模擬廢水使用高純氮氣吹脫至DO≤0.3mg/L.

1.3 分析項目和方法

NH4+-N納氏試劑法;NO2--N:N-(1-萘基)乙二胺分光光度法;NO3--N:麝香草酚分光光度法;值: WTW pH/0xi 340i便攜式pH計;紫外/可見分光光度計:UV-5200.

1.4 動力學模型

1.4.1 基質(zhì)抑制動力學模型 基質(zhì)抑制動力學模型主要有Haldane模型[11-14],Edwards模型[14-15], Aiba模型[13-14,16],Luong模型[14,17].Haldane模型曾被用來描述硝化過程中基質(zhì)的抑制.Edwards模型被用于描述高基質(zhì)濃度對微生物生長的抑制.Aiba模型被用于描述乙醇發(fā)酵的產(chǎn)物抑制.這3種模型均不能預測出基質(zhì)完全抑制微生物生長的濃度.Luong模型用于描述基質(zhì)丁醇抑制酵母生長的過程,它可以給出微生物停止生長時基質(zhì)的抑制濃度.

Haldan模型:

Edwards模型:

Aiba模型:

Luong模型:

式中:NRR為基質(zhì)氮轉(zhuǎn)化速率,kg N/(m3·d); NRRmax為最大基質(zhì)轉(zhuǎn)化速率,kg N/(m3·d);為出水基質(zhì)濃度,mg/L;S為半飽和常數(shù),mg/L;IH為Haldane抑制動力學常數(shù),mg/L;IE為Edwards抑制動力學常數(shù),mg/L;IA為Aiba抑制動力學常數(shù),mg/L;m為凈生長停止的出水基質(zhì)濃度,mg/L;為Luong抑制動力學常數(shù).

1.4.2 過程動力學模型 對于基質(zhì)降解過程動力學,不同的模型適用于不同的生物反應器.適用于描述ASBR厭氧氨氧化反應的過程動力學模型主要有修正的Logistic模型[13,18-19],修正的Boltzmann模型[13,18]與修正的Gompertz模型[10,13,18].修正的Logistic模型曾被Wang等[19]用來描述批次試驗中以葡萄糖為基質(zhì)的產(chǎn)氫過程.修正的Gompertz模型被廣泛應用于批次實驗中發(fā)酵產(chǎn)氫過程中基質(zhì)降解?菌體生長和產(chǎn)物生成等過程[19].修正的Boltzmann模型可被用來指示厭氧氨氧化反應過程的潛力[20],以及受抑制后的恢復過程[18,21].這3種模型都被證實可以用來描述描述ASBR厭氧氨氧化反應器的基質(zhì)降解過程動力學[13].

修正的Logistic模型:

修正的Boltzmann模型:

修正的Gompertz模型:

式中:NRE為總氮(NH4+-N、NO2--N和NO3--N之和)去除率,%;NREmax為最大總氮去除率,%;max為最大脫氮速率,%/h;為脫氮延遲時間,h;為反應時間,h;NREmin為最小總氮去除率,%;c為反應時間中間值,即反應至NREmin+(NREmax- NREmin)/2所需的時間,h;d為時間常數(shù),h.

2 結果

2.1 NO2--N對反應器運行穩(wěn)定度性的影響

如圖1所示,當進水NO2--N濃度為100mg/L時,厭氧氨氧化反應幾乎沒有受到NO2--N濃度的抑制,出水NO2--N去除率可達100%,但是出水NH4+-N的去除率卻只有約80%,這是由于進水NH4+-N和NO2--N濃度的比值小于1:1.32,造成NH4+-N過量而無法去除.此時NRR的平均值為0.41kg N/(m3·d).當進水NO2--N濃度為135mg/L和150mg/L時,出水NH4+-N去除率可達100%,可以認為進水NO2--N 135,150mg/L沒有對厭氧氨氧化菌造成抑制作用,但是出水NO--N的去除率卻隨著進水NO2--N濃度的提高而開始出現(xiàn)下降,由100%分別降至約97.13%和79.57%, NLR在此階段穩(wěn)定在0.52kg N/(m3·d),較前一階段提升21.2%.之后,隨著進水NO--N濃度達到170mg/L時,厭氧氨氧化活性開始受到明顯抑制作用,出水NH4+-N的去除率開始出現(xiàn)下降的趨勢,其平均值為91.59%,約下降8.41%.NRR下降至0.47kg N/(m3·d),約下降9.62%.隨著進水NO2--N濃度的進一步提升,反應器的處理效能進一步降低,當進水NO2--N濃度達到約350mg/L時,出水NH4+-N的去除率下降至36.28%,NRR降至0.20kg N/(m·d).這一結果與Dapena-Mora等[2]的研究結果相類似,其研究結果顯示,當進水NO2--N濃度達到350mg/L時,厭氧氨氧化菌的比活性下降50%.

以出水NO2--N濃度作為評估反應器脫氮效能受抑制的影響因子,使用Haldane抑制模型、Edwards抑制模型、Aiba抑制模型和Luong抑制模型對出水NO2--N濃度和基質(zhì)轉(zhuǎn)化速率(NRR)作抑制動力學模型擬合(表1).

表1 進水NO2--N濃度對反應器的影響
Table 1 The influences of influent NO2--N concentration on the reactor

如圖2所示,對比2,Luong模型可以較好的擬合全海水條件下NO2--N對ASBR厭氧氨氧化反應器的抑制動力學行為,Haldane模型最不適合,Edwards模型和Aiba模型具有相近的2值,但相對于Luong模型,二者的擬合效果仍然較差.四種模型均給出了最大基質(zhì)轉(zhuǎn)化速率(NRRmax)的值,但通過比較其相對誤差可以發(fā)現(xiàn),Haldane模型給出的NRRmax的相對誤差最大,達到7.69%,Aiba模型給出的NRRmax的相對誤差為5.77%,Edwards模型的NRRmax的相對誤差為3.85%,Luong模型給出的NRRmax的相對誤差僅為1.92%,說明Luong模型更適合擬合NO2--N抑制動力學.由圖2(d)可以看出,隨著出水NO2--N濃度的提高,Luong模型曲線呈現(xiàn)出凸型下降的趨勢,表明:隨著出水NO2--N濃度的提高,NRR快速下降,并可能出現(xiàn)一個NRR為零的點.Luong模型得到的NRRmax為0.53kg N/(m3·d),半飽和常數(shù)(S)為0.10mg/L,凈生長停止的出水NO2--N濃度(m)為338.22mg/L,Luong動力學常數(shù)()為0.408,模型得到的NRR與實驗所得的NRR之間的相對誤差為1.38%±1.32%.

2.2 NO2--N對厭氧氨氧化脫氮過程的影響

全海水條件下,如圖3所示,易知厭氧氨氧化反應的最大NRE為85.83%,出現(xiàn)在NO2--N濃度為131.61mg/L時.當進水NO2--N濃度大于131.61mg/L時,NRE出現(xiàn)逐漸下降的趨勢,當進水NO2--N濃度為276.52mg/L時,NRE僅為39.9%.進水NO--N濃度不高于151.49mg/L時,進水NO2--N幾乎不會對厭氧氨氧化的脫氮速率產(chǎn)生明顯抑制作用,但當進水NO2--N濃度達到并超過170mg/L時,厭氧氨氧化的脫氮速率會受到其濃度提升的影響而逐漸降低.

由表2可見,3個模型均有較高的相關系數(shù)2,但是修正的Boltzmann模型和修正的Gompertz模型所獲得的NREmax均與實際試驗所得到的值存在較大差異,只有修正的Logistic模型得到的NREmax與實際值更為相近,其平均相對誤差僅為1.95%,因此可以判斷修正的Logistic模型更適合描述NO2--N非抑制狀態(tài)下厭氧氨氧化反應的脫氮過程.修正的Logistic模型得到的max隨著進水NO2--N濃度的提高而減小,但減小的幅度較小,可以認為進水NO2--N不高于151.49mg/L時,NO2--N幾乎不會對厭氧氨氧化的脫氮過程產(chǎn)生明顯的抑制作用.

表2 NO2--N非抑制狀態(tài)下厭氧氨氧化脫氮過程擬合參數(shù)
Table 2 Parameters of ANAMMOX process kinetic at non NO2--N inhibition state

表3可見,3個模型都具有較高的相關系數(shù),對于未完成的周期反應都給出了周期反應結束后的NREmax預測值,但修正的Boltzmann模型和修正的Gompertz模型所給出的NREmax嚴重偏離理論值,因此修正的Logistic模型更適合描述全海水條件下進水NO2--N有抑制時的厭氧氨氧化脫氮過程.

將不同進水NO2--N濃度下修正的Logistic模型得到最大脫氮速率max乘以基質(zhì)濃度(進水中NH4+-N、NO2--N和NO3--N之和)即可換算成該條件下以濃度表示的最大脫氮速率max[mg/(L·h)],結果如表4所示.當進水NO2--N濃度較低時,max隨著NO2--N濃度的提升而不斷增加,在NO2--N濃度為151.49mg/L時達到最大值36.31mg/(L·h).隨著NO2--N濃度的繼續(xù)提升,max開始逐漸減小.較低濃度的NO2--N促進了厭氧氨氧化反應,較高濃度的NO2--N抑制了厭氧氨氧化反應,這與祖波[22]的研究相似.

表3 NO2--N抑制狀態(tài)下厭氧氨氧化脫氮過程擬合參數(shù)
Table 3 Parameters of ANAMMOX process kinetic at nitrite inhibition state

表4 NO2--N濃度對脫氮速率的影響
Table 4 The effect of NO2--N concentration on nitrogen removal rate

3 討論

對于NO2--N的抑制動力學,文獻報道的研究通常使用Haldane模型來描述NO2--N對厭氧氨氧化的基質(zhì)抑制行為[10,13,22-24],但在本研究中,Haldane模型被證實是最不適合描述全海水條件下NO2--N對厭氧氨氧化菌的基質(zhì)抑制行為.海水鹽度和NO2--N的雙重抑制作用可能是Haldane模型?Aiba模型及Edwards模型不適合描述全海水條件下NO2--N對厭氧氨氧化菌的基質(zhì)抑制行為的原因.另外,通過對比其他研究者的研究可以發(fā)現(xiàn),其他研究者在研究NO2--N的抑制行為時往往在較低的NO2--N濃度下做研究,而未對較高的NO2--N濃度對厭氧氨氧化菌的影響做研究,而較高濃度的NO2--N存在時,厭氧氨氧化菌的活性會急劇下降,在全海水條件下的活性可能會更低,甚至完全失去活性.對于本研究,如果在較低的出水NO2--N濃度(不高于193.11mg/L)下作Haldane模型、Aiba模型?Edwards模型及Luong模型動力學擬合(圖4),可以發(fā)現(xiàn)Haldane模型、Aiba模型、Edwards模型及Luong模型具有較高且相近的2,4個模型的NRRmax與試驗獲的最大NRR的相對誤差分別為3.85%、1.92%、3.85%、3.85%,但此時Luong模型給出的S值及值不具有生物學意義.出現(xiàn)這個現(xiàn)象的主要原因可能是:對于某些抑制劑,實際操作中發(fā)現(xiàn)存在超過某一個濃度值會完全抑制微生物的活性,而Haldane模型?Aiba模型和Edwards模型屬于基質(zhì)抑制作用下微生物無限生長型的模型[17],這是造成Haldane模型、Aiba模型和Edwards模型不適合模擬較高濃度的NO2--N對厭氧氨氧化的抑制作用的原因.因此可以認為:對于高濃度可以使微生物完全失活的抑制劑,Haldane模型、Aiba模型及Edwards模型不適合描述其抑制行為,宜使用Luong模型描述其抑制行為,且Luong模型得出的動力學參數(shù)更加具有指導意義,在對全海水條件下厭氧氨氧化反應器的運行條件進行優(yōu)化時,可以將出水NO2--N濃度控制在338.22mg/L以下,以避免NO2--N對厭氧氨氧化菌產(chǎn)生的強烈抑制作用.

模型,本研究中得出的NO--N抑制常數(shù)(447.22mg/L)略低于唐崇儉等[24]的研究結果(632mg/L),遠低于金仁村[25]的研究結果(924mg/L).使用Luong模型得到的厭氧氨氧化菌停止生長的出水NO2--N濃度(338.22mg/L)遠低于Strous等[3]得到的NO2--N對NH4+-N氧化的抑制系數(shù)800mg/L和NO2--N對NO2--N還原的抑制系數(shù)1000mg/L.這表明:在全海水條件下,由于海水鹽度的抑制作用,厭氧氨氧化菌對NO2--N的耐受力出現(xiàn)下降.在本研究中,當進水NO2--N濃度達到約350mg/L時,厭氧氨氧化菌仍然具有活性,此時反應器的NRR為0.20kg N/(m3·d).這與Strous等[3]、Egli等[26]、Jetten等[5]研究的NO2--N使厭氧氨氧化菌失活的濃度存在較大的差異.Strous等[3]的研究顯示,100mg/L的NO2--N濃度會使分散的厭氧氨氧化菌聚合體完全失去活性,Egli等[26]的研究顯示,185mg/L的NO--N濃度會使厭氧氨氧化菌完全失活,Jetten等[5]的研究則顯示NO2--N濃度高于280mg/L時,厭氧氨氧化菌的活性被完全抑制.全海水條件下,經(jīng)過海水鹽度馴化后的厭氧氨氧化菌對NO2--N的耐受能力未見下降,反而出現(xiàn)增強.這種不同可能有三個方面的原因:(1)與菌群種類的不同有關.有研究認為:不同的厭氧氨氧化菌種對亞硝酸鹽的耐受力不同,和對NO2--N的耐受力分別為140mg/L[26]和182mg/L[5].而研究認為經(jīng)過鹽度馴化后的厭氧氨氧化反應器中的優(yōu)勢菌群為[10,27],這在一定程度上解釋了本研究中得出的較高的出水NO2--N抑制濃度.(2)與本研究中使用的塊狀海綿填料有關.填料在反應器內(nèi)可以作為微生物的載體,并起到一定的“屏障作用”[28-29],使微生物附著在其上面,可提高厭氧氨氧化菌的環(huán)境適應能力[30],進而提高了抗基質(zhì)抑制與抗海水鹽度抑制的能力.(3)與前期的海水鹽度馴化有關.有研究表明:厭氧氨氧化菌在極端的高鹽環(huán)境下可以產(chǎn)生更多的胞外聚合物(EPS)來抵御極端的環(huán)境[31-32],這些胞外聚合物可用于厭氧氨氧化菌屏蔽部分NO--N毒性.

在鹽度和NO2--N雙重抑制作用存在時,過程動力學模型的適用性與李偉剛等[13]的研究存在些許的差異,Boltzmann模型并不適合模擬高鹽度和NO2--N抑制時ASBR反應器的脫氮過程動力學,這種改變與高鹽度和高濃度NO2--N改變厭氧氨氧化菌的某些內(nèi)在特質(zhì)(如:酶活性等)的變化有很大關系.

對于是離子態(tài)的NO2-(INi)還是游離態(tài)的HNO2(FNA)真正對厭氧氨氧化菌產(chǎn)生抑制并沒有達成共識.一些學者[33-34]認為,FNA是亞硝酸鹽抑制厭氧氨氧化的真正抑制劑,而Lotti等[35]則認為INi是厭氧氨氧化菌真正的抑制劑.比較中立的研究認為,當pH<7.1時,FNA起主要的抑制作用,當pH>7.1時,INi起主要的抑制作用[36].起主要的抑制作用.雖然對于哪種物質(zhì)起真正抑制作用上存在分歧,但目前的研究普遍認為厭氧氨氧化菌遭到NO2--N抑制后可以通過添加厭氧氨氧化反應的中間產(chǎn)物羥胺或者肼使其恢復活性[3,37].

4 結論

4.1 低濃度(進水不高于150mg/L)的NO2--N會促進厭氧氨氧化脫氮速率,較高濃度(進水高于170mg/L)的NO2--N會抑制厭氧氨氧化反應的進行.進水NO2--N濃度達到170mg/L時,厭氧氨氧化反應器的脫氮效能開始受到明顯抑制作用,出水NH4+-N的去除率約下降至91.59%.進水NO2--N濃度達到約350mg/L時,出水NH4+-N的去除率下降至36.28%.

4.2 Luong模型適合擬合全海水條件下出水NO2--N濃度對厭氧氨氧化脫氮效能的抑制動力學行為,模型得到的NRRmax為0.53kg N/(m3·d),半飽和常數(shù)(S)為0.10mg/L,凈生長停止的出水NO2--N濃度(m)為338.22mg/L,Luong動力學常數(shù)()為0.408,相關系數(shù)為0.97801.在對全海水條件下厭氧氨氧化反應器的運行條件進行優(yōu)化時,可以將出水NO2--N濃度控制在338.22mg/L以下,以避免NO2--N對厭氧氨氧化菌產(chǎn)生的強烈抑制作用.

4.3 修正的Logistic模型相較于修正的Boltzmann模型和修正的Gompertz模型更適合描述全海水條件下NO2--N抑制和非抑制狀態(tài)下厭氧氨氧化脫氮過程動力學.

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* 責任作者, 教授, ljin0532@126.com

Treating sewage with seawater by ANAMMOX process: effects of nitrite and kinetics

YU De-shuang, QI Pan-qing, LI Jin*, WEI Si-jia, GUAN Yong-jie

(School of Environmental Science and Engineering, Qingdao University, Qingdao 266071, China). China Environmental Science, 2016,36(5)：1400~1408

An anaerobic sequencing batch reactor (ASBR) was operated to investigate the effects of nitrite on nitrogen removal via ANAMMOX by keeping influent ammonia nitrogen concentration as 110mg/L and increasing influent nitrite concentration at whole seawater condition. The kinetics features were also studied at the same time. ANAMMOX process began to be inhibited when the influent nitrite concentration was 170mg/L, and the ammonia nitrogen removal efficiency decreased 8.41%. The fitting of modified Logistic process kinetics model showed that influent nitrite less than 151.49mg/L would increase the nitrogen removal rate, while influent nitrite higher than 170mg/L would inhibited the nitrogen removal rate. The model of Luong suited to fit the inhibition kinetics with higher nitrite concentration which affected nitrogen removal efficiency. The maximum substrate removal rate (NRRmax) obtained by Luong model was 0.53kg N/(m3·d), and the half-saturation constant (S) was 0.10mg/L. The maximum allowable effluent nitrite concentration above which cells do not grow (m) was predicted to be 338.22mg/L and the correlation () was 0.97801.

seawater；ANAMMOX；nitrite；inhibition kinetics；process kinetics

X703.5

A

1000-6923(2016)05-1400-09

于德爽(1964-),男,山東青島人,教授,博士,主要從事水處理方面研究.發(fā)表論文30余篇.

2015-10-16

國家自然科學基金(51278258;51478229);山東省自然科學基金(BS2015HZ007);山東省高等學校科技計劃項目(J15LC61);青島市應用基礎研究項目(13-1-4-203-jch)