廢水處理中異化硝酸鹽還原為銨的研究進展

萬雨軒，王鑫

(南開大學 環境科學與工程學院；環境污染過程與基準教育部重點實驗室，天津 300350)

圖1 氮轉化相關過程Fig.1 Nitrogen transformation

為了更深層次地理解DNRA過程以及其在氮循環中的重要作用，筆者總結了DNRA過程反應機理，功能微生物及其生理、遺傳調控。對廢水處理中可能影響DNRA過程的因素進行了詳細探討，并介紹了用于評估DNRA過程的兩種方法。

1 DNRA的反應過程

1.1 DNRA反應機理

圖2 DNRA過程中硝酸鹽和亞硝酸鹽還原酶的結構及作用機理Fig.2 Structure and mechanism of nitrate and nitrite

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1.2 DNRA過程相關微生物

多種參與氮轉化的細菌在污水處理系統中共存，其中，DNRA細菌群落廣泛存在。最近，Wang等[19]對中國不同地區的污水處理廠的8個處理單元的微生物群落進行分析發現，DNRA細菌群落中Nitrospira豐度最高，其次是Brocadia，Anaeromyxobacter和Geothrix。城市污水處理廠A2/O工藝系統的厭氧池中存在較高的有機物濃度和一定量的硝酸鹽，具備了適合DNRA細菌生存的條件。劉芹等[20]在A2/O工藝處理系統中鑒定出進行DNRA的菌屬主要為Thauera、Hydrogenophaga和Geobacter。但目前針對污水處理廠中DNRA相關微生物的種類、豐度以及與其他微生物群落的種間機制的深入研究還相對較少。

1.3 廢水處理中的DNRA過程

通過對傳統市政污水處理廠的DNRA過程進行評估，發現DNRA過程在6個不同規模污水處理廠的全部處理單元中廣泛存在，但對N轉化的貢獻并不顯著[19]。各國已經開始實施污水處理廠升級，使用額外的氧化、吸附和過濾技術可能會導致DNRA細菌數量的增多。北京污水處理廠升級改造后，DNRA細菌與反硝化細菌之間的比率從1.10顯著增加至1.93，DNRA過程貢獻率增大[21]。此外，季節變化及地理位置差異也會影響DNRA過程在廢水處理中的貢獻。在季風氣候期，印度煉油廠廢水經過處理后，氨氮含量與冬季相比增加了9倍，DNRA細菌的豐度增加了3倍，DNRA對硝酸鹽轉化的貢獻率超過反硝化過程[22]。

廢水處理廠采用厭氧氨氧化細菌脫氮時，DNRA過程是維持厭氧氨氧化過程穩定進行的關鍵步驟[11]。例如，采用同步硝化、厭氧氨氧化和反硝化工藝(SNAD)處理垃圾滲濾液時，DNRA細菌催化還原硝酸鹽，與氨氧化細菌和厭氧氨氧化細菌協同作用實現氮的去除[23]。使用氣升式反應器去除低碳氮比廢水中的氮，也是基于厭氧氨氧化、同步硝化反硝化和DNRA的共同作用[24]。因此，即使DNRA過程在廢水處理中的貢獻率不高，但其作用不容忽視。

2 廢水處理中DNRA過程的潛在影響因素

廢水處理過程中涉及多個氮素轉化反應，其中DNRA與反硝化過程是還原硝態氮的兩個競爭途徑。兩者都是以有機物或無機物為碳源，在低氧條件下發生，大部分情況下存在此消彼長的關系。因此，針對DNRA過程潛在影響因素的討論，主要從影響DNRA和反硝化過程之間競爭的因素進行分析。

2.1 溶解氧

2.2 碳源種類

絕大多數污水處理廠都以微生物為處理污水的核心，在這種處理方式下，微生物本身的生長需求是污水廠首要解決的問題。因此，污水處理廠通常人工投加甲醇、乙酸和葡萄糖等簡單的有機化合物維持微生物的生長，進而保證脫氮過程順利進行。DNRA細菌可利用多種有機物作為碳源，碳源的化學性質是決定DNRA和反硝化過程競爭的另一個關鍵因素。一些研究表明，葡萄糖的添加會刺激DNRA過程，而其他碳源，如稻草、甘油、甲醇和琥珀酸鹽不促進DNRA，Yin等[38]將該現象歸因于上述碳源是發酵的不良產物。當使用發酵碳源作為電子供體時，發酵過程會產生大量還原劑，有利于DNRA過程[30]。除了針對發酵型碳源的研究，乙酸鹽作為呼吸型DNRA的底物時，其速率低于發酵型DNRA，而同作為呼吸型DNRA底物的丙酸鹽，DNRA速率低于乙酸鹽[30]。此外，研究人員發現[39]，與反硝化過程相比，天然有機碳源對DNRA過程的促進作用更大。因此，污水處理廠中可投加發酵型碳源葡萄糖或者天然有機碳源促進DNRA過程。Carlson等[40]探究了94種碳源對硝態氮還原終產物的影響，發現同一碳源對不同微生物DNRA過程的影響并不相同。因此，碳源的選擇還需要結合污水處理廠的微生物種類進行具體分析。

2.3 氮源種類

2.4 碳氮比

2.5 溫度和pH

溫度對于微生物的生命活動起決定性的影響，而由微生物介導的DNRA過程在溫度較高的自然區域反應更劇烈，例如亞熱帶河口、海岸和海洋。在大多數海岸生態系統中，DNRA過程的占比和速率隨季節變化，夏季高溫增加了沉積物耗氧量，創造了更多的還原性條件，有利于DNRA過程[44]。然而，受季節變化和地理緯度位置的影響，污水處理廠中水溫很難保持恒定，這會導致活性污泥中細菌群落發生變化，從而影響處理效果[45]。污水處理中，改變溫度可調控硝態氮通過DNRA過程生成氨根，從而實現資源循環利用。Lai等[46]針對DNRA過程如何受溫度調控進行了進一步探究，發現隨著溫度從10 ℃提高到40 ℃，DNRA過程顯著增強。與反硝化過程相比，兩者的速率隨溫度升高均增大，但DNRA速率的增量更大[44]。

pH值的變化會影響亞硝酸鹽還原酶的活性，進而對DNRA和反硝化的機理過程產生影響[47]。反硝化過程的最適pH值范圍為6～8，在此范圍內，反硝化速率隨pH值的增大先增大后減小[48]。而DNRA過程的最適pH值范圍為5～9，與反硝化過程相比，中性及偏堿性的環境能夠增強DNRA過程對硝態氮的競爭力[34, 49-50]。在中性和堿性水稻土中，DNRA過程是主要的氮轉化途徑，而在酸性水稻土中，這一過程可忽略不計[51]。根據DNRA反應式(1)，DNRA過程是一個產堿的過程，因此pH值和DNRA過程相互影響，相互制約。

實際污水處理過程中，適當提高水溫、維持中性、偏堿性的環境更有利于DNRA過程。

2.6 廢水中的其他元素

廢水中的水質復雜，不同地區的廢水水質往往存在很大差異，而廢水中含有的其他元素也會影響DNRA過程，例如二價鐵離子和硫化物。在澳大利亞亞拉河口證實了存在Fe2+驅動的DNRA過程(式(4))，添加高含量的Fe2+時會大大抑制反硝化作用，促進DNRA過程[4, 52-53]。Roberts等發現[54]，在有氧條件下，沉積物孔隙水中Fe2+含量的增多會提高DNRA過程的比例，當沉積物孔隙水中的Fe2+含量達到峰值(>400 μmol/L)時，硝酸鹽還原逐漸從反硝化向DNRA轉變。在血清瓶實驗中，高含量的Fe2+使DNRA速率增加了一倍，而反硝化速率卻下降[55]。這一現象可能是由于高含量的Fe2+通過破壞細胞內電子傳輸抑制了反硝化作用，從而促進DNRA過程[52, 56]。在東非卡布諾灣的含鐵水柱中發現了不同的現象，添加Fe2 +可以不同程度地增強反硝化和DNRA過程，前者比后者高3.3倍，然而，由于技術限制，目前還無法建立確切機制來描述這一過程[57]。此外，最近研究發現[58-59]，電纜細菌可以通過溶解FeS來改變周圍沉積物中的Fe2 +濃度，間接影響反硝化和DNRA過程。Fe2 +可以改變硝酸根還原路徑，廢水中含有高含量的Fe2+時，DNRA過程可能更占優勢。

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污水中缺乏有機物作為碳源時，硫化物可以作為無機碳源，為反硝化和DNRA過程提供能源。硫化物也是決定呼吸DNRA和反硝化之間競爭的關鍵因素。最初研究表明[60]，緩慢氧化的FeS更有利于反硝化過程，而迅速氧化的H2S產生大量S2-，有利于DNRA過程。游離硫化物(S2-)可以抑制反硝化作用中的N2O或NO還原為N2的過程，從而積累亞硝酸鹽，為DNRA和硫化物代謝提供電子供體[61]。進一步研究發現[62-63]，游離硫化物與硝酸根的比值高會導致DNRA過程占優，低比例有利于反硝化。當比值大于1.3 mol S/ mol N時，硝酸鹽易通過DNRA途徑還原為氨，硫化物也更偏向于被氧化為硫酸鹽。在波羅的海中也觀察到了同樣趨勢，S2-濃度達到40 μmol/L會刺激反硝化作用，更高的濃度則有利于DNRA過程[64-65]。

3 DNRA過程測定方法

目前，針對DNRA過程的測定通常可以采用兩種方法：一是通過nrfA基因對DNRA微生物的數量和功能基因的豐度進行定量；二是采用15N同位素示蹤技術確定DNRA過程的總轉化率和速率，進而評估DNRA的重要性。

硝酸鹽還原酶在DNRA和反硝化途徑中都很常見，而nrfA基因編碼的周質五血紅素細胞色素c亞硝酸鹽還原酶能夠將DNRA和反硝化過程區分開[27, 66-67]。nrfA基因在進行DNRA過程的不同細菌中被發現，包括變形菌門、擬桿菌門、厚壁菌門和浮霉菌門等[16, 68]。因此，nrfA基因可以作為DNRA的功能基因，通過PCR定量其基因豐度是評估DNRA潛力的重要方法[69-70]。Li等[71]通過nrfA功能基因定量對中國富營養化程度不同的淺水湖泊的微生物群落進行分析發現，DNRA細菌的豐度和群落結構可能是湖泊富營養化的重要調節劑。Wang等[19]確定污水處理廠8個處理單元中Nitrospira是主要的DNRA菌屬，所采用的方法也是對nrfA基因進行定量。通過基因定量除了可以確定污水處理廠中DNRA相關微生物的分布，還可以估計DNRA過程的活性。研究發現[70, 72-73]，在不同生態系統中DNRA過程的活性與nrfA基因的豐度之間存在顯著聯系，例如河口、河流、海岸和稻田生態系統等。Shu等[8, 13]通過nrfA基因定量先后證明了厭氧氨氧化、反硝化和DNRA在廢水處理過程中共存；其次，nrfA基因具有較高的豐度，表明廢水處理中DNRA過程不可忽視。

4 結論與展望

DNRA與反硝化作為兩個競爭性的硝酸鹽還原過程，在廢水處理過程中同時存在。了解影響兩個過程之間競爭的因素，對于更好預測DNRA過程在廢水處理中的發生和貢獻率具有重要意義。溶解氧、碳源種類、氮源種類、碳氮比、溫度、pH值以及廢水組分等都會不同程度地影響DNRA過程，調控其與反硝化過程之間的競爭。通過優化廢水處理中的運行參數，可以使廢水達標排放，同時回收資源，降低運行成本，例如，在高碳氮比的條件下，DNRA優于反硝化過程。實際應用中為了確定各參數的影響，還需要通過nrfA功能基因定量和15N同位素示蹤技術來評估DNRA的活性并量化DNRA的速率和貢獻率。