郭俊元,陈 诚,刘文杰 (成都信息工程大学资源环境学院,四川 成都 610225)

微生物絮凝剂及与壳聚糖复配处理亚甲基蓝废水

郭俊元*,陈 诚,刘文杰 (成都信息工程大学资源环境学院,四川 成都 610225)

利用屠宰废水为原料制备了微生物絮凝剂,考察了微生物絮凝剂单独使用或与壳聚糖复配使用处理亚甲基蓝废水的性能,并通过响应面分析法优化了复配处理条件.实验结果显示,制备微生物絮凝剂的最佳培养基组分为1L屠宰废水、2g尿素、2g葡萄糖、2g K2HPO4、1g KH2PO4,在发酵温度35℃、摇床速度150r/min条件下发酵60h后,微生物絮凝剂产量达2.92g/L.对于浓度为20mg/L的亚甲基蓝废水,单独使用微生物絮凝剂处理时,在微生物絮凝剂投加量为15mg/L、废水pH=7的条件下,亚甲基蓝的去除率可达64.9%.响应面分析结果表明,在微生物絮凝剂12.9mg/L,壳聚糖0.07g/L,pH=6的最优复配条件下,亚甲基蓝的去除率达到94.7%,说明微生物絮凝剂与壳聚糖的复配使用显著提高了亚甲基蓝废水的处理效果,达到城镇污水处理厂污染物排放标准(GB18918-2002)一级A标准.

亚甲基蓝；壳聚糖；屠宰废水；微生物絮凝剂；响应面分析

我国纺织和染料工业的迅速发展,产生了大量富含有机物且色度高的废水,由此造成了严重的水体污染[1].絮凝技术是当前处理染料废水的主要技术,作为絮凝技术的关键环节,微生物絮凝剂因其高效、易生物降解的特点,成为国内外研发的重点[2-5].天然有机高分子壳聚糖对水溶性染料具有较好的吸附作用,常被用作处理染料废水的吸附剂[6-7].然而,单独使用微生物絮凝剂或壳聚糖对废水中染料物质的去除效果并不理想.研究表明,微生物絮凝剂与无机或有机高分子絮凝剂复配使用,可显著提高废水处理效果[8].通过响应面分析法设计实验,能够优化复配处理的过程参数[9],响应面分析法是利用统计学解决复杂系统输入(变量)与输出(响应)关系的方法,以实验测量、经验公式和数值分析为基础,能够科学合理的设计实验,并在整个设计区域拟合因素与响应值之间的函数表达式,优化得到最理想的实验参数.

本研究首先考察了以屠宰废水为原料制备的微生物絮凝剂及其特征.进而以 20mg/L亚甲基蓝废水为处理对象,分别考察微生物絮凝剂与壳聚糖处理亚甲基蓝废水的性能.在此基础上,采用微生物絮凝剂与壳聚糖复配处理亚甲基蓝废水,运用响应面优化法优化条件参数,力求在显著降低二者使用量的同时,最大限度提高亚甲基蓝废水处理效果.

1 材料与方法

1.1 实验材料

1.1.1 实验药品 壳聚糖(BR,深圳恒生生物科技有限公司,分子量 10.2kDa,脱乙酰度 91.2%,粒度D50=120μm、D90=226μm);CaCl2(AR,天津恒兴化学试剂制造公司).

1.1.2 产微生物絮凝剂菌株 实验所用菌株为红平红球菌,保藏于中国典型微生物保藏中心,菌株保藏号为No.10543.

1.1.3 屠宰废水 实验所用屠宰废水取自成都市双流区九江肉类加工厂,COD、总磷、氨氮浓度分别为1733,27,180mg/L,pH值为6.5.

1.1.4 亚甲基蓝废水 实验处理对象亚甲基蓝废水为模拟配置废水,配置浓度为 20mg/L,配置废水所采用的亚甲基蓝染料购自成都科龙化工试剂厂,分子量373.9.

1.2 实验方法

1.2.1 微生物絮凝剂 利用屠宰废水制备微生物絮凝剂,将菌株接种至 121℃灭菌处理 30min的屠宰废水发酵培养基中(150mL),在发酵温度35℃、摇床速度150r/min条件下发酵60h得到发酵液,从中提取微生物絮凝剂.发酵培养基组分为:1L屠宰废水、2g尿素、2g葡萄糖、2g K2HPO4、1g KH2PO4,不调节初始 pH值.微生物絮凝剂提取方法参照本文作者前期的研究方法[10]:发酵液于4000r/min离心30min后去菌体,收集上清液与2倍体积的预冷乙醇充分混合后,4℃条件下放置12h,于4000r/min离心30min收集沉淀物,沉淀物经无水乙醇洗脱2次后,常温条件下真空干燥4h得到微生物絮凝剂.1L发酵液中可提取微生物絮凝剂 2.92g,这高于多数微生物菌株的微生物絮凝剂产量[5,11-12].

1.2.2 亚甲基蓝废水的处理 准确称取一定量的微生物絮凝剂/壳聚糖,添加至亚甲基蓝废水中,常温条件下,使用机械搅拌器快速搅拌 1min (180r/min),慢速搅拌4min (80r/min),静沉后取上清液,使用紫外—可见光分光光度计测定波长668nm 处的吸光度[13],以标准曲线 y=0.05978x+ 0.026(R2=0.99983,y为吸光度,x为亚甲基蓝浓度)计算亚甲基蓝浓度及去除率.亚甲基蓝去除率的计算公式:

式中:C0和 C1分别为亚甲基蓝废水初始浓度和吸附平衡浓度,mg/L;η为亚甲基蓝去除率,%.

1.2.3 微生物絮凝剂与壳聚糖复配响应面优化采用中心复合设计(CCD)的二阶模型对变量的响应行为进行表征[14],变量为微生物絮凝剂投加量(x1)、壳聚糖投加量(x2)、废水pH值(x3)、CaCl2用量(x4),响应值为亚甲基蓝去除率(y).CCD二阶模型为:

式中:xi与 xj为相互独立的影响因子;β0是偏移项;βi表示xi的线性效应;βii表示xi的二次效应;βij表示 xi与 xj之间的交互作用效应.应用软件Design-expert8.0.5设计实验,如表1所示.

续表1

2 结果与讨论

2.1 微生物絮凝剂的成分和特征

苯酚—硫酸法和考马斯亮蓝法测试结果显示,微生物絮凝剂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%.凝胶渗透色谱显示微生物絮凝剂分子量为 3.81×105Da.红外光谱分析结果显示,3300cm-1处吸收峰是—OH,2375cm-1处是C—H,1632和1250cm-1处是—COO-的反对称伸缩振动,1400cm-1处是—COO-的对称伸缩振动,1080～545cm-1处是C—O 的伸缩振动[15-16].由此可知,利用屠宰废水所制备的微生物絮凝剂具有较高的分子量,含有羟基、羧基等极性基团,可以提供更多的“结合位点”、更高的絮凝活性、更强的范德华力,能够通过吸附或范德华力或桥接机制,促进废水中胶体颗粒的絮凝沉降[17].

2.2 微生物絮凝剂/壳聚糖处理亚甲基蓝废水

2.2.1 微生物絮凝剂/壳聚糖投加量对亚甲基蓝去除率的影响 如图 1所示,微生物絮凝剂在5～15mg/L范围内增加时,废水中亚甲基蓝去除率随之快速增加至 51.3%,当继续增加微生物絮凝剂,亚甲基蓝去除率的增加趋势趋于平缓,这与微生物絮凝剂处理饮用水的结论相近[18].如图 2所示,随壳聚糖投加量的增加,废水中亚甲基蓝的去除率呈先上升后下降的趋势,壳聚糖投加量增加至0.2g/L时,亚甲基蓝去除率上升至54.2%.壳聚糖投加量较低时,提供的吸附位点总量较少,由此所吸附的亚甲基蓝分子较少,体现为亚甲基蓝去除率较低,随着投加量增加,吸附位点总量随之增加,从而提高了废水中亚甲基蓝的去除率[19].随投加量继续增加,亚甲基蓝去除率下降,这是由于过多的壳聚糖分子包围亚甲基蓝分子,破坏了已达到的吸附平衡[20].此外,与壳聚糖投加量为0.1g/L时的49.4%相比,最佳投加量0.2g/L时的最大去除率仅提高了4.8%,但投加量却是前者的2倍,从经济和工程使用角度分析,选择壳聚糖投加量为0.1g/L.

图1 微生物絮凝剂投加量对亚甲基蓝去除率的影响Fig.1 Effects of bioflocculant dose on methylene blue removal efficiency

图2 壳聚糖投加量对亚甲基蓝去除率的影响Fig.2 Effects of chitosan dose on methylene blue removal efficiency

2.2.2 废水 pH 值对亚甲基蓝去除率的影响pH值会影响微生物絮凝剂功能基团的电负性,进而影响絮凝效果[21-22].由图3可知,微生物絮凝剂投加量为15mg/L的条件下,当pH保持在5～8的范围内时,微生物絮凝剂对废水中亚甲基蓝的去除率稳定在 60%以上,亚甲基蓝去除率在pH=7时达到最大 64.9%.强碱性条件下,体系中的负电荷密度随着废水 pH值的增加而增加,带负电荷的胶体颗粒与微生物絮凝剂分子之间的静电斥力逐渐增大,从而降低了亚甲基蓝去除率;强酸性条件下,H+浓度随着pH的降低而增加,H+占据微生物絮凝剂高分子链上的极性基团,导致亚甲基蓝去除率下降.

图3 废水pH对微生物絮凝剂去除亚甲基蓝的影响Fig.3 Effects of solution pH on methylene blue removal by bioflocculant

图4 废水pH对壳聚糖去除亚甲基蓝的影响Fig.4 Effects of solution pH on methylene blue removal by chitosan

由图4可知,壳聚糖投加量为0.1g/L的条件下,随亚甲基蓝废水 pH增大,壳聚糖对废水中亚甲基蓝的去除率呈先上升后下降的趋势.当 pH由4增加到6时,亚甲基蓝去除率由12.4%增加到最大57.8%,pH继续增大,亚甲基蓝去除率逐渐下降.壳聚糖是一种弱碱性物质,pH过低会导致壳聚糖在废水中会溶解,使染料分子从液相到固相转移的数量急剧减少[23],亚甲基蓝去除率明显降低.潘媛媛[20]报道称,强碱性环境中,OH-会竞争壳聚糖上的功能基团,不利于壳聚糖对碱性染料的吸附.

对于20mg/L的亚甲基蓝废水,其COD浓度为 230.8mg/L,单独使用微生物絮凝剂处理时,在微生物絮凝剂投加量15mg/L、废水pH=7的条件下,COD浓度降低至 79.3mg/L;单独使用壳聚糖处理时,在壳聚糖投加量0.1g/L、废水pH=6的条件下,COD浓度降低至98.1mg/L.

2.3 微生物絮凝剂与壳聚糖复配处理亚甲基蓝废水的响应面优化

以亚甲基蓝去除率为响应值建立的二次回归模型如式(3)所示.方差分析结果(表 2)显示: Fmodel=22.59＞F0.01(20,29)=2.57,‘Prob＞F’＜0.05,表明模型显著.失拟项 F-实验结果显示,失拟项概率‘Prob＞F’=0.0022＜0.05,说明模型能够很好地与数据拟合,且假定模型中存在的未能解释的系统变化性仅有0.22%.决定系数R2为0.9547,说明预测模型和实验数据之间良好的一致性.精确度AP=16.499＞4,表示所有预测模型均在CCD设定的空间范围内[24].

表2 亚甲基蓝去除率二次模型方差分析Table 2 ANOVA for methylene blue removal efficiency

以‘Prob＞F’ ＜0.05记为显著,对编码值为变量的亚甲基蓝去除率二次模型系数进行显著性检验,结果如表3所示.编码值与实际值的转换见式(4),其中 xi*为编码值,xi为实际值,M 是实验取值范围的中值,H是因子i的半径范围.

表3 亚甲基蓝去除率二次模型系数显著性检验Table 3 Significance of quadratic model coefficient of methylene blue removal efficiency

由表3可知,一次项中的显著因素是废水pH值,pH对微生物絮凝剂功能基团的电负性和壳聚糖的表面电荷均有着较大的影响.二次项中的显著因素是微生物絮凝剂和壳聚糖,适量的微生物絮凝剂能够通过吸附架桥作用聚集废水中的胶体颗粒,或通过改变胶体颗粒表面的电荷,从而促进废水中亚甲基蓝的去除,微生物絮凝剂投加量较小时,对胶体颗粒的网捕卷扫作用和吸附架桥作用未能充分发挥,过量的微生物絮凝剂,则因静电斥力而抑制絮体增长,均降低了亚甲基蓝的去除[25],壳聚糖亦然.

影响因素之间的交互作用对废水中亚甲基蓝去除效率的显著影响体现在:(1)微生物絮凝剂与废水 pH的交互作用;(2)微生物絮凝剂与壳聚糖的交互作用;(3)壳聚糖与废水pH的交互作用.图5曲线底部等高线反映了微生物絮凝剂与pH交互作用对废水中亚甲基蓝去除的影响,在偏中性和弱酸弱碱性条件下,微生物絮凝剂能够取得最好的亚甲基蓝去除效果.图 6曲面的变化趋势可以看出,微生物絮凝剂投加量处于低水平时,废水中亚甲基蓝去除率随壳聚糖投加量的增加而迅速增大,并达到一个峰值.此外,低微生物絮凝剂投加量情况下亚甲基蓝去除率的增长速率比高投加量情况下略为明显,然而,投加过量的微生物絮凝剂和壳聚糖,会降低废水中亚甲基蓝的去除率.图 7则显示出壳聚糖对于弱酸性环境的依赖,在碱性环境中,壳聚糖对亚甲基蓝的去除率迅速下降.

图5 微生物絮凝剂与废水pH对亚甲基蓝去除率的交互影响Fig.5 Surface graphs of the bioflocculant dose and solution pH on methylene blue removal efficiency

图6 微生物絮凝剂与壳聚糖对亚甲基蓝去除率的交互影响Fig.6 Surface graphs of the bioflocculant and chitosan doses on methylene blue removal efficiency

设定废水中亚甲基蓝去除率目标值 100%,借助Design-expert8.0.5,在设计空间(表1)中构造亚甲基蓝去除率的全局逼近,确定处理亚甲基蓝废水的最佳条件为:微生物絮凝剂 12.9mg/L,壳聚糖 0.07g/L,pH=6,相应亚甲基蓝去除率为94.7%,废水COD浓度降低至11.8mg/L,达到城镇污水处理厂污染物排放标准(GB18918-2002)一级A标准.通过响应面实验和中心复合设计,实现了微生物絮凝剂与壳聚糖复配处理亚甲基蓝废水的条件优化,模型的建立为染料废水处理工程提供了指导意义和参考价值.基于响应面分析得到的理想最优条件,开展亚甲基蓝废水处理的验证实验,结果显示,废水中亚甲基蓝去除率为91.2%,废水COD浓度降低至20.5mg/L,与理想去除率94.7%和理想COD浓度11.8mg/L相差不大,也达到了城镇污水处理厂污染物排放标准(GB18918-2002)一级A标准.

图7 壳聚糖与废水pH对亚甲基蓝去除率的交互影响Fig.7 Surface graphs of chitosan dose and solution pH on methylene blue removal efficiency

3 结论

3.1 微生物絮凝剂投加量为 15mg/L、废水pH=7条件下,亚甲基蓝去除率可达 64.9%,COD浓度降低至79.3mg/L.

3.2 壳聚糖投加量为 0.1g/L、废水 pH=6条件下,亚甲基蓝去除率可达57.8%,COD浓度降低至98.1mg/L.

3.3 响应面实验和中心复合设计,改善了微生物絮凝剂与壳聚糖复配处理亚甲基蓝废水的效果,微生物絮凝剂12.9mg/L,壳聚糖0.07g/L,pH=6的最优条件下,亚甲基蓝去除率为 94.7%,废水COD浓度降低至11.8mg/L.基于响应面分析得到的理想最优条件的验证实验结果显示,废水中亚甲基蓝去除率为 91.2%,废水 COD浓度降低至20.5mg/L,达到城镇污水处理厂污染物排放标准(GB18918-2002)一级A标准.

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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

国家自然科学基金资助项目(51508043);四川省科技计划项目(2016JY0015)

* 责任作者, 副教授, gjy@cuit.edu.cn

郭俊元(1985-),男,山西忻州人,副教授,博士,主要从事水污染控制及资源化研究、环境微生物技术研究.发表论文20余篇.