响应曲面法优化混合菌HJ8-1降解水中原油污染物

吴文华，张云波，刘春爽，赵东风，刘其友

(中国石油大学(华东)化学化工学院，山东 青岛 266555)

目前，油田开采、运输事故、油轮泄漏、航道油污水排放等[1，2]对水体(河流、湖泊、海洋)造成的油污染环境问题日益凸显。由于泄漏原油在水面产生油膜，阻止空气中的氧向水中扩散，使水生生物因缺氧而死亡，严重破坏水体生态[3～5]。油类中的芳香烃等有毒物质可使水生生物致畸、致癌，从而危害水产资源。当海水中含油量达到0.01 mg·L-1时，鱼在24 h内就会产生油臭味；污染严重的海域，还会导致某些抗性弱的物种死亡，其生态系统的恢复需要10年以上的时间，进而危及人类的健康。为此，寻找高效的原油污染水体修复技术一直是环境领域的研究重点[6，7]。

目前，原油污染水体修复技术有物化法和生物法。其中，生物法具有费用低、效果好、无二次污染等优点，成为当前研究的热点[8，9]。生物修复是一个复杂的过程，涉及到微生物、原油浓度、营养盐[10]和表面活性剂[11]等因素。当发生漏油事故时，氮磷营养盐[12]和表面活性剂的投加往往会促进原油的降解。因此，生物修复条件的优化，尤其是营养盐和环境条件的优化对原油污染水体修复非常重要。统计分析方法能够快速有效地筛选优化复杂体系的关键影响因子[13，14]，然而，关于原油污染水体生物修复的Box-Behnken 法设计分析尚未见报道。

基于此，作者采用响应曲面法优化混合菌HJ8-1修复原油污染水体的条件，研究原油浓度、氮浓度、磷浓度和表面活性剂(SDBS)浓度及其交互作用对原油降解效果的影响，以期为原油污染水体修复提供参考。

1 实验

1.1 菌株与培养基

混合菌HJ8-1，由Bacilluslicheniformis、Bacillussubtilis、Acinetobacter、Pseudomonasaeruginosa和Rhodococcuserythropolis组成。

无机盐培养基：Na2HPO40.6 g，KH2PO40.2 g，NaNO34.0 g，CaCl20.01 g，FeSO40.01 g，MgSO40.3 g，ZnCl20.1 g，酵母膏0.5 g，蒸馏水1000 mL，pH值7.2。

1.2 实验设计

采用Box-Behnken (BB)设计法考察原油浓度、氮浓度、磷浓度和表面活性剂浓度4个因素对混合菌HJ8-1处理含油废水效果的影响，响应面中心组合设计实验的因素与水平见表1。

表1 响应面中心组合设计实验的因素与水平

实验结果用二次多项式回归拟合，用微分计算预测最佳值。由统计软件SASS对数据进行回归拟合，并对拟合方程进行显著性检验及方差分析。

1.3 分析方法

水中油含量的测定采用萃取-红外分光光度法(GB/T16488-1996)[15]。

2 结果与讨论

2.1 响应面中心组合设计实验结果(表2)

表2 响应面中心组合设计实验结果

由表2可知，经过7 d的摇床培养，各实验组的油含量均有所降低，降解率为41.79%～63.54%。在原油浓度为2 g·L-1(1#)、11 g·L-1(15#)和20 g·L-1(16#)时，降解率分别为63.54%、60.35%、53.21%，说明原油浓度对废水处理效果影响较大，低浓度油有利于混合菌HJ8-1对废水中原油的降解。表面活性剂浓度对混合菌HJ8-1处理含油废水的效果影响不大，这可能与混合菌HJ8-1中含有表面活性剂产生菌Bacillussubtilis有关。混合菌HJ8-1降解原油的最适氮浓度为1.1 g·L-1、磷浓度为0.6 g·L-1。

2.2 预测模型的建立

以原油降解率为响应值，对表2数据进行回归分析，得回归模型：

Y=60.72-6.60A+0.19B-0.39C-1.71D+0.034AB-0.95AC-1.45AD+2.18BC+0.80BD-1.24CD-4.16A2-4.71B2-6.83C2+0.089D2

式中：Y为预测原油降解率；A、B、C、D分别代表原油浓度、氮浓度、磷浓度和表面活性剂浓度。

对该模型的回归分析见表3。

表3 响应曲面二次多项式预测模型方差分析

由表3可知，实验结果与二次多项式回归方程预测模型非常符合，R2=0.9991。此外，A、B、C、D及其交互因素AC、AD、BC、BD、CD 对混合菌修复效果影响显著。

影响混合菌HJ8-1处理含油废水效果的各因素及其相互作用的响应曲面图如图1所示。

图1 各因素及其交互作用的响应曲面图

由图1可以看出，当氮浓度为1.10 g·L-1、磷浓度为0.60 g·L-1时，原油浓度越小，混合菌HJ8-1降解效果越好，而表面活性剂浓度对降解效果影响不明显。在氮浓度为1.10 g·L-1时，原油浓度越小，混合菌HJ8-1对原油的降解效果越好(图1a)，这是因为高浓度的原油对微生物有毒害作用，原油浓度越小，对微生物的毒害作用越小，微生物的降油效果越好；在磷浓度为0.60 g·L-1时，原油浓度越小，混合菌HJ8-1活性越大，对原油的降解效果越好(图1b)；表面活性剂浓度增大时，原油降解率几乎没有变化，降解率只是随着原油浓度的减小而升高(图1c)；当氮、磷浓度分别为1.10 g·L-1、0.60 g·L-1时，混合菌HJ8-1对含油废水的处理效果最好，原油的降解率最高(图1d)。

2.3 预测模型的验证

不同原油浓度下，对预测模型优化结果进行验证，结果见表4。

表4 不同原油浓度下模型优化结果验证

由表4可以看出，在最优条件下，当原油浓度分别为2 g·L-1、11 g·L-1和20 g·L-1时，混合菌HJ8-1对含油废水的降解率分别为63.55%、61.52% 和53.00%，与预测值十分接近，标准方差均小于5%，说明实测值与预测值吻合得很好，可以用该预测模型来预测混合菌HJ8-1对含油废水的处理结果。同时也可看出，当原油浓度达到20 g·L-1时，降解率由原来的63.55%下降到53.00%，说明高浓度原油会抑制混合菌HJ8-1的生长，导致降油活性的降低。因此，在处理高浓度的含油废水时，可以先采用物化法预处理，再用生物法处理。

3 结论

(1)运用Box-Behnken设计法研究了原油浓度、氮浓度、磷浓度和表面活性剂(SDBS)浓度4个自变量对因变量原油降解率的影响，确定原油浓度、氮浓度、磷浓度和表面活性剂浓度是影响混合菌HJ8-1处理含油废水效果的关键因素，其最佳的处理条件为氮浓度1.1 g·L-1、磷浓度0.6 g·L-1。

(2)以原油降解率为响应值，对响应面中心组合设计实验数据进行拟合，得到二次多项式预测模型：Y=60.72-6.60A+0.19B-0.39C-1.71D+0.034AB-0.95AC-1.45AD+2.18BC+0.80BD-1.24CD-4.16A2-4.71B2-6.83C2+0.089D2。以模拟得到的二次多项式回归方程为基础，对原油浓度为2 g·L-1、11 g·L-1和20 g·L-1的废水降解条件进行优化，得到优化条件下的原油降解率分别为63.55%、61.52% 和 53.00%，实验值与预测值十分接近，说明可用该模型来预测混合菌HJ8-1对含油废水的处理结果。响应曲面法是一种优化生物处理含油废水行之有效的方法，为混合菌HJ8-1处理含油废水提供了基础参数。

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