微生物絮凝劑及與殼聚糖復配處理亞甲基藍廢水

郭俊元,陳 誠,劉文杰 (成都信息工程大學資源環境學院,四川 成都 610225)

微生物絮凝劑及與殼聚糖復配處理亞甲基藍廢水

郭俊元*,陳 誠,劉文杰 (成都信息工程大學資源環境學院,四川 成都 610225)

利用屠宰廢水為原料制備了微生物絮凝劑,考察了微生物絮凝劑單獨使用或與殼聚糖復配使用處理亞甲基藍廢水的性能,并通過響應面分析法優化了復配處理條件.實驗結果顯示,制備微生物絮凝劑的最佳培養基組分為1L屠宰廢水、2g尿素、2g葡萄糖、2g K2HPO4、1g KH2PO4,在發酵溫度35℃、搖床速度150r/min條件下發酵60h后,微生物絮凝劑產量達2.92g/L.對于濃度為20mg/L的亞甲基藍廢水,單獨使用微生物絮凝劑處理時,在微生物絮凝劑投加量為15mg/L、廢水pH=7的條件下,亞甲基藍的去除率可達64.9%.響應面分析結果表明,在微生物絮凝劑12.9mg/L,殼聚糖0.07g/L,pH=6的最優復配條件下,亞甲基藍的去除率達到94.7%,說明微生物絮凝劑與殼聚糖的復配使用顯著提高了亞甲基藍廢水的處理效果,達到城鎮污水處理廠污染物排放標準(GB18918-2002)一級A標準.

亞甲基藍；殼聚糖；屠宰廢水；微生物絮凝劑；響應面分析

我國紡織和染料工業的迅速發展,產生了大量富含有機物且色度高的廢水,由此造成了嚴重的水體污染[1].絮凝技術是當前處理染料廢水的主要技術,作為絮凝技術的關鍵環節,微生物絮凝劑因其高效、易生物降解的特點,成為國內外研發的重點[2-5].天然有機高分子殼聚糖對水溶性染料具有較好的吸附作用,常被用作處理染料廢水的吸附劑[6-7].然而,單獨使用微生物絮凝劑或殼聚糖對廢水中染料物質的去除效果并不理想.研究表明,微生物絮凝劑與無機或有機高分子絮凝劑復配使用,可顯著提高廢水處理效果[8].通過響應面分析法設計實驗,能夠優化復配處理的過程參數[9],響應面分析法是利用統計學解決復雜系統輸入(變量)與輸出(響應)關系的方法,以實驗測量、經驗公式和數值分析為基礎,能夠科學合理的設計實驗,并在整個設計區域擬合因素與響應值之間的函數表達式,優化得到最理想的實驗參數.

本研究首先考察了以屠宰廢水為原料制備的微生物絮凝劑及其特征.進而以 20mg/L亞甲基藍廢水為處理對象,分別考察微生物絮凝劑與殼聚糖處理亞甲基藍廢水的性能.在此基礎上,采用微生物絮凝劑與殼聚糖復配處理亞甲基藍廢水,運用響應面優化法優化條件參數,力求在顯著降低二者使用量的同時,最大限度提高亞甲基藍廢水處理效果.

1 材料與方法

1.1 實驗材料

1.1.1 實驗藥品 殼聚糖(BR,深圳恒生生物科技有限公司,分子量 10.2kDa,脫乙酰度 91.2%,粒度D50=120μm、D90=226μm);CaCl2(AR,天津恒興化學試劑制造公司).

1.1.2 產微生物絮凝劑菌株 實驗所用菌株為紅平紅球菌,保藏于中國典型微生物保藏中心,菌株保藏號為No.10543.

1.1.3 屠宰廢水 實驗所用屠宰廢水取自成都市雙流區九江肉類加工廠,COD、總磷、氨氮濃度分別為1733,27,180mg/L,pH值為6.5.

1.1.4 亞甲基藍廢水 實驗處理對象亞甲基藍廢水為模擬配置廢水,配置濃度為 20mg/L,配置廢水所采用的亞甲基藍染料購自成都科龍化工試劑廠,分子量373.9.

1.2 實驗方法

1.2.1 微生物絮凝劑 利用屠宰廢水制備微生物絮凝劑,將菌株接種至 121℃滅菌處理 30min的屠宰廢水發酵培養基中(150mL),在發酵溫度35℃、搖床速度150r/min條件下發酵60h得到發酵液,從中提取微生物絮凝劑.發酵培養基組分為:1L屠宰廢水、2g尿素、2g葡萄糖、2g K2HPO4、1g KH2PO4,不調節初始 pH值.微生物絮凝劑提取方法參照本文作者前期的研究方法[10]:發酵液于4000r/min離心30min后去菌體,收集上清液與2倍體積的預冷乙醇充分混合后,4℃條件下放置12h,于4000r/min離心30min收集沉淀物,沉淀物經無水乙醇洗脫2次后,常溫條件下真空干燥4h得到微生物絮凝劑.1L發酵液中可提取微生物絮凝劑 2.92g,這高于多數微生物菌株的微生物絮凝劑產量[5,11-12].

1.2.2 亞甲基藍廢水的處理 準確稱取一定量的微生物絮凝劑/殼聚糖,添加至亞甲基藍廢水中,常溫條件下,使用機械攪拌器快速攪拌 1min (180r/min),慢速攪拌4min (80r/min),靜沉后取上清液,使用紫外—可見光分光光度計測定波長668nm 處的吸光度[13],以標準曲線 y=0.05978x+ 0.026(R2=0.99983,y為吸光度,x為亞甲基藍濃度)計算亞甲基藍濃度及去除率.亞甲基藍去除率的計算公式:

式中:C0和 C1分別為亞甲基藍廢水初始濃度和吸附平衡濃度,mg/L;η為亞甲基藍去除率,%.

1.2.3 微生物絮凝劑與殼聚糖復配響應面優化采用中心復合設計(CCD)的二階模型對變量的響應行為進行表征[14],變量為微生物絮凝劑投加量(x1)、殼聚糖投加量(x2)、廢水pH值(x3)、CaCl2用量(x4),響應值為亞甲基藍去除率(y).CCD二階模型為:

式中:xi與 xj為相互獨立的影響因子;β0是偏移項;βi表示xi的線性效應;βii表示xi的二次效應;βij表示 xi與 xj之間的交互作用效應.應用軟件Design-expert8.0.5設計實驗,如表1所示.

續表1

2 結果與討論

2.1 微生物絮凝劑的成分和特征

苯酚—硫酸法和考馬斯亮藍法測試結果顯示,微生物絮凝劑的主要絮凝成分是多糖,含中性糖45.7%、糖醛酸6.4%、氨基糖5.6%.凝膠滲透色譜顯示微生物絮凝劑分子量為 3.81×105Da.紅外光譜分析結果顯示,3300cm-1處吸收峰是—OH,2375cm-1處是C—H,1632和1250cm-1處是—COO-的反對稱伸縮振動,1400cm-1處是—COO-的對稱伸縮振動,1080～545cm-1處是C—O 的伸縮振動[15-16].由此可知,利用屠宰廢水所制備的微生物絮凝劑具有較高的分子量,含有羥基、羧基等極性基團,可以提供更多的“結合位點”、更高的絮凝活性、更強的范德華力,能夠通過吸附或范德華力或橋接機制,促進廢水中膠體顆粒的絮凝沉降[17].

2.2 微生物絮凝劑/殼聚糖處理亞甲基藍廢水

2.2.1 微生物絮凝劑/殼聚糖投加量對亞甲基藍去除率的影響 如圖 1所示,微生物絮凝劑在5～15mg/L范圍內增加時,廢水中亞甲基藍去除率隨之快速增加至 51.3%,當繼續增加微生物絮凝劑,亞甲基藍去除率的增加趨勢趨于平緩,這與微生物絮凝劑處理飲用水的結論相近[18].如圖 2所示,隨殼聚糖投加量的增加,廢水中亞甲基藍的去除率呈先上升后下降的趨勢,殼聚糖投加量增加至0.2g/L時,亞甲基藍去除率上升至54.2%.殼聚糖投加量較低時,提供的吸附位點總量較少,由此所吸附的亞甲基藍分子較少,體現為亞甲基藍去除率較低,隨著投加量增加,吸附位點總量隨之增加,從而提高了廢水中亞甲基藍的去除率[19].隨投加量繼續增加,亞甲基藍去除率下降,這是由于過多的殼聚糖分子包圍亞甲基藍分子,破壞了已達到的吸附平衡[20].此外,與殼聚糖投加量為0.1g/L時的49.4%相比,最佳投加量0.2g/L時的最大去除率僅提高了4.8%,但投加量卻是前者的2倍,從經濟和工程使用角度分析,選擇殼聚糖投加量為0.1g/L.

圖1 微生物絮凝劑投加量對亞甲基藍去除率的影響Fig.1 Effects of bioflocculant dose on methylene blue removal efficiency

圖2 殼聚糖投加量對亞甲基藍去除率的影響Fig.2 Effects of chitosan dose on methylene blue removal efficiency

2.2.2 廢水 pH 值對亞甲基藍去除率的影響pH值會影響微生物絮凝劑功能基團的電負性,進而影響絮凝效果[21-22].由圖3可知,微生物絮凝劑投加量為15mg/L的條件下,當pH保持在5～8的范圍內時,微生物絮凝劑對廢水中亞甲基藍的去除率穩定在 60%以上,亞甲基藍去除率在pH=7時達到最大 64.9%.強堿性條件下,體系中的負電荷密度隨著廢水 pH值的增加而增加,帶負電荷的膠體顆粒與微生物絮凝劑分子之間的靜電斥力逐漸增大,從而降低了亞甲基藍去除率;強酸性條件下,H+濃度隨著pH的降低而增加,H+占據微生物絮凝劑高分子鏈上的極性基團,導致亞甲基藍去除率下降.

圖3 廢水pH對微生物絮凝劑去除亞甲基藍的影響Fig.3 Effects of solution pH on methylene blue removal by bioflocculant

圖4 廢水pH對殼聚糖去除亞甲基藍的影響Fig.4 Effects of solution pH on methylene blue removal by chitosan

由圖4可知,殼聚糖投加量為0.1g/L的條件下,隨亞甲基藍廢水 pH增大,殼聚糖對廢水中亞甲基藍的去除率呈先上升后下降的趨勢.當 pH由4增加到6時,亞甲基藍去除率由12.4%增加到最大57.8%,pH繼續增大,亞甲基藍去除率逐漸下降.殼聚糖是一種弱堿性物質,pH過低會導致殼聚糖在廢水中會溶解,使染料分子從液相到固相轉移的數量急劇減少[23],亞甲基藍去除率明顯降低.潘媛媛[20]報道稱,強堿性環境中,OH-會競爭殼聚糖上的功能基團,不利于殼聚糖對堿性染料的吸附.

對于20mg/L的亞甲基藍廢水,其COD濃度為 230.8mg/L,單獨使用微生物絮凝劑處理時,在微生物絮凝劑投加量15mg/L、廢水pH=7的條件下,COD濃度降低至 79.3mg/L;單獨使用殼聚糖處理時,在殼聚糖投加量0.1g/L、廢水pH=6的條件下,COD濃度降低至98.1mg/L.

2.3 微生物絮凝劑與殼聚糖復配處理亞甲基藍廢水的響應面優化

以亞甲基藍去除率為響應值建立的二次回歸模型如式(3)所示.方差分析結果(表 2)顯示: Fmodel=22.59＞F0.01(20,29)=2.57,‘Prob＞F’＜0.05,表明模型顯著.失擬項 F-實驗結果顯示,失擬項概率‘Prob＞F’=0.0022＜0.05,說明模型能夠很好地與數據擬合,且假定模型中存在的未能解釋的系統變化性僅有0.22%.決定系數R2為0.9547,說明預測模型和實驗數據之間良好的一致性.精確度AP=16.499＞4,表示所有預測模型均在CCD設定的空間范圍內[24].

表2 亞甲基藍去除率二次模型方差分析Table 2 ANOVA for methylene blue removal efficiency

以‘Prob＞F’ ＜0.05記為顯著,對編碼值為變量的亞甲基藍去除率二次模型系數進行顯著性檢驗,結果如表3所示.編碼值與實際值的轉換見式(4),其中 xi*為編碼值,xi為實際值,M 是實驗取值范圍的中值,H是因子i的半徑范圍.

表3 亞甲基藍去除率二次模型系數顯著性檢驗Table 3 Significance of quadratic model coefficient of methylene blue removal efficiency

由表3可知,一次項中的顯著因素是廢水pH值,pH對微生物絮凝劑功能基團的電負性和殼聚糖的表面電荷均有著較大的影響.二次項中的顯著因素是微生物絮凝劑和殼聚糖,適量的微生物絮凝劑能夠通過吸附架橋作用聚集廢水中的膠體顆粒,或通過改變膠體顆粒表面的電荷,從而促進廢水中亞甲基藍的去除,微生物絮凝劑投加量較小時,對膠體顆粒的網捕卷掃作用和吸附架橋作用未能充分發揮,過量的微生物絮凝劑,則因靜電斥力而抑制絮體增長,均降低了亞甲基藍的去除[25],殼聚糖亦然.

影響因素之間的交互作用對廢水中亞甲基藍去除效率的顯著影響體現在:(1)微生物絮凝劑與廢水 pH的交互作用;(2)微生物絮凝劑與殼聚糖的交互作用;(3)殼聚糖與廢水pH的交互作用.圖5曲線底部等高線反映了微生物絮凝劑與pH交互作用對廢水中亞甲基藍去除的影響,在偏中性和弱酸弱堿性條件下,微生物絮凝劑能夠取得最好的亞甲基藍去除效果.圖 6曲面的變化趨勢可以看出,微生物絮凝劑投加量處于低水平時,廢水中亞甲基藍去除率隨殼聚糖投加量的增加而迅速增大,并達到一個峰值.此外,低微生物絮凝劑投加量情況下亞甲基藍去除率的增長速率比高投加量情況下略為明顯,然而,投加過量的微生物絮凝劑和殼聚糖,會降低廢水中亞甲基藍的去除率.圖 7則顯示出殼聚糖對于弱酸性環境的依賴,在堿性環境中,殼聚糖對亞甲基藍的去除率迅速下降.

圖5 微生物絮凝劑與廢水pH對亞甲基藍去除率的交互影響Fig.5 Surface graphs of the bioflocculant dose and solution pH on methylene blue removal efficiency

圖6 微生物絮凝劑與殼聚糖對亞甲基藍去除率的交互影響Fig.6 Surface graphs of the bioflocculant and chitosan doses on methylene blue removal efficiency

設定廢水中亞甲基藍去除率目標值 100%,借助Design-expert8.0.5,在設計空間(表1)中構造亞甲基藍去除率的全局逼近,確定處理亞甲基藍廢水的最佳條件為:微生物絮凝劑 12.9mg/L,殼聚糖 0.07g/L,pH=6,相應亞甲基藍去除率為94.7%,廢水COD濃度降低至11.8mg/L,達到城鎮污水處理廠污染物排放標準(GB18918-2002)一級A標準.通過響應面實驗和中心復合設計,實現了微生物絮凝劑與殼聚糖復配處理亞甲基藍廢水的條件優化,模型的建立為染料廢水處理工程提供了指導意義和參考價值.基于響應面分析得到的理想最優條件,開展亞甲基藍廢水處理的驗證實驗,結果顯示,廢水中亞甲基藍去除率為91.2%,廢水COD濃度降低至20.5mg/L,與理想去除率94.7%和理想COD濃度11.8mg/L相差不大,也達到了城鎮污水處理廠污染物排放標準(GB18918-2002)一級A標準.

圖7 殼聚糖與廢水pH對亞甲基藍去除率的交互影響Fig.7 Surface graphs of chitosan dose and solution pH on methylene blue removal efficiency

3 結論

3.1 微生物絮凝劑投加量為 15mg/L、廢水pH=7條件下,亞甲基藍去除率可達 64.9%,COD濃度降低至79.3mg/L.

3.2 殼聚糖投加量為 0.1g/L、廢水 pH=6條件下,亞甲基藍去除率可達57.8%,COD濃度降低至98.1mg/L.

3.3 響應面實驗和中心復合設計,改善了微生物絮凝劑與殼聚糖復配處理亞甲基藍廢水的效果,微生物絮凝劑12.9mg/L,殼聚糖0.07g/L,pH=6的最優條件下,亞甲基藍去除率為 94.7%,廢水COD濃度降低至11.8mg/L.基于響應面分析得到的理想最優條件的驗證實驗結果顯示,廢水中亞甲基藍去除率為 91.2%,廢水 COD濃度降低至20.5mg/L,達到城鎮污水處理廠污染物排放標準(GB18918-2002)一級A標準.

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A bioflocculant and its performances in treatment of methylene blue wastewater by composited with chitosan.

GUO Jun-yuan*, CHEN Cheng, LIU Wen-jie (College of Resources and Environment, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225, China). China Environmental Science, 2017,37(9)：3346～3352

A bioflocculant was produced from slaughter wastewater, and the performances in methylene blue wastewater treatment were investigated by using the bioflocculant alone or combined with chitosan. Furthermore, response surface methodology (RSM) was employed to optimize the treatment process by the composite of this bioflocculant and chitosan. Results showed that the optimal culture conditions for bioflocculant production were 2g urea, 2g glucose, 2g K2HPO4, and 1g KH2PO4dissolved in 1L slaughter wastewater. The corresponding bioflocculant yield reached 2.92g/L after fermentation for 60h at 35°C and 150r/min. For the methylene blue wastewater with a concentration of 20mg/L, when the bioflocculant was adjusted to 15mg/L and the solution pH was 7, removal efficiency of methylene blue reached 64.9%. Optimal conditions for methylene blue removal by the composite of bioflocculant and chitosan were bioflocculant dose of 12.9mg/L, chitosan dose of 0.07g/L, and pH=6. Under this optimal condition, removal efficiency of methylene blue appeared as 94.7%, indicated that it is a feasible way to significantly promoted methylene blue wastewater treatment by using the composite of bioflocculant and chitosan, and the effluent quality was meeting to the 1A discharge standard of the discharge standard of pollutants for municipal wastewater treatment plant (GB 18918-2002).

methylene blue；chitosan；slaughter wastewater；bioflocculant；response surface methodology (RSM)

X703

A

1000-6923(2017)09-3346-07

2017-03-06

國家自然科學基金資助項目(51508043);四川省科技計劃項目(2016JY0015)

* 責任作者, 副教授, gjy@cuit.edu.cn

郭俊元(1985-),男,山西忻州人,副教授,博士,主要從事水污染控制及資源化研究、環境微生物技術研究.發表論文20余篇.