Fe<sub>3</sub>O<sub>4</sub>NPs对模拟大豆蛋白废水厌氧产甲烷的影响及动力学分析

近年来，随着大豆蛋白食品加工行业在我国的迅速发展，生产企业所排放的高浓度大豆蛋白废水水量也在迅速增加。据统计，全国每日约产生大豆蛋白废水10万t以上[1]。大豆蛋白废水是一类富含高浓度有机物，成分以可溶性蛋白质和碳水化合物为主，具有较高化学需氧量(chemical oxygen demand，COD)和氮、磷含量[2-4]的食品类废水。因其生化需氧量(biochemical oxygen demand)和化学需氧量比值(BOD5/COD)在0.4以上，生化性能较好，适合生物处理。作为生物处理技术之一的厌氧发酵技术，在利用厌氧微生物处理有机污染物的同时，可以产生如甲烷、氢气等清洁能源，是使废水资源化、无害化的重要手段。目前，针对大豆蛋白废水厌氧处理的研究主要侧重于厌氧体系的稳定性以及废水中COD的去除[5-6]，对该类废水厌氧发酵产气性能和产甲烷潜力关注较少。

Fe是参与产甲烷菌代谢活动最重要的微量元素之一，向厌氧发酵体系中加入不同形态和价态的Fe以提高系统沼气和甲烷产量一直是厌氧发酵领域的研究热点[7]。MENG等[8]将Fe0添加到以牛粪为底物的厌氧反应器后，沼气产量提高了11.8%，甲烷含量超过了60%；马素丽等[9]向太湖蓝藻厌氧发酵过程中添加适量的Fe2+，甲烷产量明显提高。纳米Fe3O4，(Fe3O4nanoparticles，Fe3O4NPs)具有八面体反尖晶结构，粒径较小，比表面积大，因其易于制备，具有稳定的催化、吸附性能，导电性强，被广泛应用于污水处理中，并发挥了巨大作用[10-11]。贾通通等[12]将Fe3O4NPs投加到污泥消化液中，发现其强化了产甲烷菌对乙酸的利用。此外，有研究表明[13]，在厌氧发酵过程中，Fe3O4NPs可以通过促进种间电子传递来提高产甲烷速率，从而促进废水能源回收。

本研究拟选取模拟大豆蛋白废水为研究对象，探究Fe3O4NPs的添加对其厌氧发酵产气过程及有机物去除的影响，同时利用改进的Gompertz模型和Transference模型对厌氧发酵过程中累积甲烷产量进行拟合和动力学分析，从而为厌氧处理大豆蛋白废水提高甲烷产量和能源回收提供新的思路和理论依据。

1 材料与方法

1.1 实验材料

实验所用污泥：取自山东省潍坊市某公司污水处理厂IC反应器的颗粒污泥，其理化性质如表1所示。

大豆蛋白废水：通过人工配水模拟实际工程大豆废水，实验时挑取粒径、饱和度大致相同的黄豆并称重，于水中浸泡一段时间后，用豆浆机将其打碎，再用150目尼龙砂过滤，将过滤液作为实验用水，以模拟大豆蛋白废水进行处理前经过格栅装置的情况。

Fe3O4NPs：上海阿拉丁生化科技股份有限公司，粒径在30～50 nm。

注：VSS，挥发性悬浮物，volatile suspened solids;TSS,总固体，Total suspened solids。

1.2 实验设计

采用厌氧发酵批式实验探究不同质量浓度的Fe3O4NPs对模拟大豆蛋白废水厌氧发酵产甲烷过程的影响。实验共分为5组，每组均设置2个平行。将不添加Fe3O4NPs的发酵瓶设为对照组，记质量浓度为0，其他4组设为实验组，质量浓度分别为100、200、300、400 mg/L。启动实验时，取150 mL厌氧颗粒污泥和250 mL模拟大豆蛋白废水于500 mL发酵反应瓶中，对应加入不同质量的Fe3O4NPs，并用1 mol/L的NaOH/HCl溶液将初始pH调至7.0。由于厌氧微生物需要一定的营养物质进行生命活动，故在每个发酵瓶中分别添加适量配制好的营养液。营养液组成如表2所示。

向发酵瓶中通入氮气5 min，将瓶口迅速用橡胶塞塞紧并摇匀，然后置于130 r/min，(37±1)℃的恒温水浴振荡器中振荡培养，反应即开始。定时测定沼气产量和组分，取水样经离心过0.45 μm的滤膜后测定SCOD、蛋白质、氨氮、总氮浓度和pH。

1.3 测定及分析方法

1.3.1 指标测定方法

沼气产量通过排水法测定；甲烷含量采用气相色谱法热导检测器(thermal conductivity detector,TCD)测定；COD利用连华科技COD快速测定仪进行测定；BOD5采用稀释与接种法测定[14]；蛋白质浓度采用Folin-酚法，以250 μg/mL的牛血清蛋白为标准物质[15]；氨氮浓度采用纳氏试剂分光光度法[16]，总氮浓度根据过硫酸盐氧化法采用HACH水质快速分析仪进行测定；pH值采用pHs-25型数显pH计进行测定。

1.3.2 动力学拟合及计算

选用改进的Gompertz模型和Transference模型根据实测的产气数据进行动力学参数拟合，具体动力学方程如表3所示。

表3中P为t时刻的累积甲烷产量，mL；Pmax为最大产甲烷潜力，mL；Rmax为最大产甲烷速率，mL/h；λ为启动时间，h；t为反应时间，h；e为2.718 28，是实验数据与模型拟合的最小误差平方和；λ、Pmax和Rmax均通过实验数据拟合得到。

2 结果与分析

2.1 Fe3O4NPs对厌氧发酵产气过程的影响

Fe3O4NPs不同质量浓度水平下，模拟大豆蛋白废水厌氧发酵累积产气量变化如图1所示。由图1可见，反应144 h时，质量浓度为0的对照组和100、200、300、400 mg/L的实验组，所对应的累积产气量分别为527.98、563.72、586.84、652.12和440.68 mL。其中，Fe3O4NPs质量浓度为300 mg/L累积产气量最大，而400 mg/L的实验组<对照组。由此初步判断，适当浓度的Fe3O4NPs对模拟大豆蛋白废水厌氧发酵产气过程有一定的促进作用，且质量浓度为300 mg/L时产气效果最好。郭红红等[19]在分别以乙酸钠、H2、CO2和葡萄糖为发酵底物探究Fe3O4 NPs对甲烷生物合成途径的影响时也有同样的研究结果。此外，有研究发现[18]，当以乙酸钠为碳源探究Fe3O4NPs对厌氧发酵产气过程的影响时，发现最佳质量浓度为200 mg/L(Fe3O4NPs的粒径为10～20 nm)促进效果最佳。与上述研究相比，本研究所用Fe3O4NPs的粒径为30～50 nm，粒径较大，故其比表面积有所降低，从而使其表面活性位相对数量减少，所以Fe3O4NPs的最适质量浓度也相应提高。

Fe3O4NPs在不同质量浓度水平下，模拟大豆蛋白废水厌氧发酵过程中甲烷产量和平均甲烷含量变化如图2所示。由图2-a可以明显看出，在厌氧发酵过程中，Fe3O4NPs质量浓度为300 mg/L时的甲烷产量始终高于其他组。由图2-b可知，对照组和各实验组的平均甲烷含量均保持在80%以上，且随着Fe3O4NPs浓度的增大，平均甲烷含量先升高后减小。其中，质量浓度为300 mg/L时平均甲烷含量最高，为81.63%；故向大豆蛋白废水中添加适量Fe3O4NPs有利于提高甲烷的产量和含量。由于Fe3O4NPs具有八面体反尖晶结构，电子可以在位于其八面体活性点上的Fe2+与Fe3+之间进行传递转移，使水中Fe3+/Fe2+浓度升高，适量添加Fe2+加速了产甲烷菌的酶反应进程并提高其代谢活性；同时，Fe3O4NPs作为电子载体，其自身的Fe2+和Fe3+间的电子得失作用也可以实现产酸细菌和产甲烷菌间的电子互营代谢，改变传统的乙酸代谢途径，从而促进甲烷的生成[19]。

结合图1和图2，Fe3O4NPs质量浓度为400 mg/L时，累积产气量和甲烷产量均低于对照组和其他实验组，且反应96 h后便停止产气，这可能是由于Fe3O4NPs之间存在一定的静电和磁性作用，当添加浓度比较高时，发生了团聚现象，使其纳米特性得不到充分体现；同时大量Fe3O4NPs包围在产酸菌和产甲烷菌周围，阻碍了两者间原有的代谢方式，减弱直接电子传递效应，从而对产甲烷过程起到一定的抑制作用。

2.2 Fe3O4NPs对厌氧发酵过程中SCOD、BOD5、蛋白质的影响

图3表示Fe3O4NPs不同质量浓度水平下模拟大豆蛋白废水厌氧发酵过程中SCOD的变化情况。由图3可知，反应12 h时，实验组和对照组SCOD均迅速降低，同时结合图1、图2-a可知，此时的产气量和甲烷产量均迅速上升，这是由于在厌氧发酵过程中水解酸化菌、产甲烷菌等微生物自身在利用有机物(SCOD降低)的同时，将其分解为有机酸继而生成甲烷；厌氧发酵144 h时，按SCOD去除率从大到小依次排列为：89.11%(300 mg/L)>88.00%(200 mg/L)>86.89%(100 mg/L)>，86.33%(0)>83.56%(400 mg/L)，Fe3O4NPs质量浓度为300 mg/L时，SCOD去除率最大，比对照组提高了2.78%。同时，浓度为400 mg/L时SCOD去除率最低，说明较高浓度的Fe3O4NPs会使SCOD向不产甲烷的降解方式转变，从而降低了甲烷产量。

Fe3O4NPs不同质量浓度水平下，模拟大豆蛋白废水厌氧发酵始末BOD5浓度和BOD5/COD变化如表3所示。由表3可知，原大豆蛋白废水可生化性很好，BOD5/COD约为0.44，初始BOD5质量浓度为1 980.23 mg/L。厌氧发酵144 h时，对照组和实验组BOD5浓度均有所下降，按BOD5去除率从大到小依次排列为591.91%(300 mg/L)>90.39%(200 mg/L)>89.86%(100 mg/L)>88.20%(0 mg/L)>88.12%(400 mg/L)，质量浓度为300mg/L时BOD5去除率最大，去除量为1 820.08mg/L，在此条件下SCOD去除量为45.39%，厌氧生化效果较好。在厌氧发酵过程中污染物的去除必将导致有机物之间比例的变化，厌氧发酵末期即反应144 h时，各组的BOD5/COD值均有所下降，其值大致在0.3～0.4，结合图3，反应时间为120～144 h时，各组废水中SCOD浓度和去除率基本保持不变，推测此时由于废水可生化性较低，水中容易降解的有机物大部分已被微生物降解完全。

Fe3O4NPs不同质量浓度水平下，模拟大豆蛋白废水厌氧发酵过程中蛋白质去除率变化如图4所示。由图4可知，厌氧发酵过程中，各组蛋白质去除率均呈现一定的波动性，这是因为在厌氧发酵过程中水解酸化菌和产甲烷菌首先利用了大豆蛋白废水中所含有的溶解性蛋白质，导致体系中蛋白质浓度有所下降，蛋白质去除率上升。在厌氧发酵过程中废水和厌氧颗粒污泥中所含有的固态蛋白质不断溶出，使溶解性蛋白质浓度短暂升高，从而造成了蛋白质去除率上升又下降的现象。反应144 h时，质量浓度为300 mg/L时蛋白质去除率最大，为71.52%，比对照组提高了25.72%。这跟Fe3O4NPs良好的导电性有关，适量浓度的Fe3O4NPs有助于促进厌氧发酵过程中蛋白酶的活性，因此加速了蛋白质的分解[20-21]。

2.3 Fe3O4NPs对厌氧发酵过程中pH、氨氮、总氮的影响

图5表示Fe3O4NPs不同质量浓度水平下，模拟大豆蛋白废水厌氧发酵过程中pH的变化情况。由图5可知，对照组和各实验组pH波动比较明显，但整体上变化趋势相近。随着厌氧发酵的进行，基本上呈上升趋势；据前文分析知，甲烷产量和有机物去除率均会受到不同质量浓度的Fe3O4NPs的影响。但是，各组pH变化不太明显，反应144 h后pH仅比反应初期增大0.1～0.3。这主要是因为发酵过程中中间产物挥发性有机酸(volatile fatty acids，VFAs)和氢气被产甲烷菌利用，产生了一定的碱度。

Fe3O4NPs不同质量浓度水平下，模拟大豆蛋白废水厌氧发酵氨氮浓度变化如图6所示，由图6可知，整体上，对照组和各实验组氨氮浓度都逐渐上升，主要是因为大豆蛋白废水中蛋白质等有机物含量较高，废水中的有机氮在厌氧发酵过程中易转变为氨氮；此外，随着反应的进行，厌氧微生物活性降低也导致了氨氮的积累，同时也是各组pH呈上升趋势的原因之一。在发酵过程中，对照组的氨氮质量浓度由68.69 mg/L升高到了378.00 mg/L，而质量浓度为300 mg/L的实验组氨氮浓度始终要低于对照组，这可能跟Fe3O4NPs良好的吸附作用有关。有研究表明，产甲烷菌的活性会随着氨氮浓度的增加而降低[22]，故质量浓度为300 mg/L时,较低的氨氮浓度也有利于厌氧体系中累积产气量和甲烷产量的提升。

Fe3O4NPs不同质量浓度水平下，模拟大豆蛋白废水厌氧发酵总氮(total nitrogen，TN)浓度变化如图7所示。由图7可知，随着厌氧发酵的进行，整体上对照组和各实验组的总氮浓度呈逐渐下降的趋势，且各实验组的总氮浓度要低于对照组。当反应144 h时，各组按总氮去除率从大到小依次排列为:23.32%(400 mg/L)>22.19%(300mg/L)>20.96%(200 mg/L)>18.59%(100 mg/L)>17.07%(0 mg/L)。相较于SCOD和BOD5等有机物的去除，厌氧处理除去总氮的能力有限，去除率比较低。因为未经充分处理的厌氧废水当排放到环境中时，通常会引起一些问题，例如水体富营养化。因此，在处理大豆蛋白废水过程中可以考虑多级生物处理[23-25]，以实现COD和氮的全部去除。模拟大豆蛋白废水初始总氮浓度为470 mg/L，此时C/N(以SCOD/TN计)为9.57。反应144 h时，质量浓度为300 mg/L的实验组C/N为1.34，因为氮含量比碳含量高，缺少反硝化的碳源，所以不利于废水中氨氮的去除。

有研究发现[26]，富含蛋白质的底物几乎对大部分氮含量有贡献，其主要以NH3或

的形式进入溶液中。结合图4厌氧发酵过程中蛋白质去除率和图6氨氮浓度的变化情况，当Fe3O4NPs质量浓度为300 mg/L时，随着废水中蛋白质浓度的减少，氨氮浓度也逐渐增大。这主要是因为大豆蛋白废水中含有较多的固态或溶解态蛋白质，使得废水中有机氮含量较高。因为产甲烷菌利用有机氮的能力较弱，因此必须经厌氧微生物的氨化作用将废水中的有机氮转化为氨氮后，产甲烷菌才能利用其完成自身的代谢和生长，出水中的氨氮浓度是2个过程的综合结果。反应一开始总氮的成分主要是蛋白质，占总氮的53.19%，氨氮占总氮的11.98%；反应144 h氨氮对总氮组成贡献比较大，占总氮的93.84%。此时大豆蛋白废水中氮元素的主要存在形态为氨氮。这与李宁[27]研究一致。

2.4 厌氧产甲烷动力学分析

采用改进的Gompertz模型和Transference模型对Fe3O4NPs不同质量浓度水平下大豆蛋白废水厌氧发酵过程中累积甲烷产量的实测值进行拟合。拟合曲线如图8和图9所示，得到的拟合参数如表4所示。

由图8和图9可知，各组的实测累积甲烷产量和拟合曲线整体上都呈先迅速后缓慢上升并最终保持不变的趋势。当反应144 h时，质量浓度为300 mg/L的实验组累积甲烷产量实测值为531.57 mL，要明显高于其他组，此时的甲烷产率是331.40 mL/g SCOD，结果仅低于理论甲烷产率350 mL/g SCOD，与对照组242.62 mL/g SCOD相比提高了36.59%。由此可知，在一定范围内，Fe3O4NPs的添加能提高模拟大豆蛋白废水的发酵性能和甲烷产率。

由表4可知，2种模型均可较好地拟合Fe3O4NPs不同质量浓度水平下大豆蛋白废水厌氧发酵产甲烷过程，R2>0.9。采用Transference模型拟合度更高，对照组和各实验组的R2均在0.96以上，而Gompertz模型R2均比较小，在0.91～0.93。按照Transference模型拟合出的最大产甲烷潜力Pmax从大到小排序为：562.74 mL(300 mg/L)>502.41 mL(200 mg/L)>475.30 mL(100 mg/L)>437.21 mL(0 mg/L)>357.53 mL(400 mg/L)；通过Gompertz模型拟合得到的Pmax从大到小排序为：511.92 mL(300 mg/L)>465.42 mL(200 mg/L)>442.64 mL(100 mg/L)>407.44 mL(0 mg/L)>341.95 mL(400 mg/L)；质量浓度为300 mg/L时，2种模型拟合下的Pmax均高于其他组，说明此条件下大豆蛋白废水厌氧发酵最大产甲烷潜力最高；采用Transference模型拟合时，最大产甲烷潜力比对照组提高了28.71%，最大甲烷产率为350.84 mL/g(SCOD)。

3 结论

在模拟大豆蛋白废水厌氧发酵过程中，添加适量的Fe3O4NPs可以提高累积产气量和甲烷产量，增大沼气中的甲烷含量。质量浓度为300 mg/L时，累积产气量最大为652.12 mL，比对照组提高了23.51%；平均甲烷含量达到了81.63%，甲烷产率为331.40 mL/g SCOD。

添加适量的Fe3O4NPs有利于模拟大豆蛋白废水中有机物的去除，反应144 h时，质量浓度为300 mg/L的实验组SCOD、BOD5和蛋白质去除率均达到最高，分别为89.11%、91.91%和71.52%。此外，在厌氧发酵过程中，适当添加Fe3O4NPs可以降低厌氧发酵体系中的氨氮和总氮浓度，反应144 h时，大豆蛋白废水中氮元素的主要存在形态为氨氮。

通过用两种不同的动力学模型来分析不同质量浓度的Fe3O4NPs对模拟大豆蛋白废水厌氧发酵产甲烷的影响，发现添加适量的Fe3O4NPs可以有效提高大豆蛋白废水厌氧发酵产甲烷潜力。Transference模型和Gompertz模型均可较好地拟合大豆蛋白废水厌氧发酵产甲烷过程，前者拟合度更高(R2>0.96)，当Fe3O4NPs质量浓度为300 mg/L时最大甲烷产率为350.84 mL/g SCOD。

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