厌氧消化系统过程稳定性研究和进展*

梅 冰，陆 翔，窦法楷，汪慧莲，贾传兴，覃亚宏

（1.云南农业大学，云南农业大学节能减排检测工程中心，云南 昆明650000；2.重庆大学，重庆400045）

厌氧消化是一个复杂的生物反应过程，包括一系列的微生物将有机物质转化为沼气。在厌氧消化过程反应中，最初通过水解发酵细菌将底物水解发酵为VFA，H2和CO2。最后这些产物通过产甲烷细菌转化为CH4,CO2和H2。厌氧消化涉及到许多平行的中间反应过程，生化反应受到诸多环境因子的抑制和影响，其中关键性的抑制因子将直接影响到生物产率和功效、有机物的降解途径、最终导致厌氧工艺效率降低，甚至运行失败[1]。

因而，厌氧消化过程稳定性的研究受到世界各国学者的广泛关注[2]，主要是从以下几个方面进行研究：

1 挥发性脂肪酸（VFAs）及其耦合指标

挥发性脂肪酸是厌氧代谢过程的重要中间代谢产物，厌氧消化系统中的VFAs 的浓度很早就被做为控制厌氧消化系统的重要参数之一，国内外学者相继开发了一系列VFAs 的在线监测技术，但是应用范围较为狭窄[3]。厌氧消化反应器中各种VFAs中浓度与厌氧消化系统稳定性的关系，也受到了国内外广泛关注[3]。近些年来，有研究报道系统发生酸化时，常常伴随着丙酸的积累[4]。但也有人认为消化器中高浓度的丙酸与反应器酸化没有直接关系[4]。关于丙酸浓度的增加是否会对产甲烷细菌有抑制作用。目前，还存在两种相反的观点：一种观点认为丙酸浓度的增加对产甲烷菌有抑制作用，因此，丙酸积累会造成系统失衡。Barredo 等指出当丙酸浓度为1500～2220mg·L-1时，产甲烷菌的数量随丙酸浓度的上升而呈二级指数下降，造成厌氧系统的失衡[4]。Hajarnis 等研究丙酸浓度对产甲烷菌的毒性时，发现中性条件下丙酸浓度为5000mg·L-1时甲烷产量降低到正常状态下的22%～38%，随着pH 值的降低则抑制作用迅速增强，导致厌氧反应系统的失衡[4]。因此，有人认为厌氧反应器中丙酸浓度可以作为衡量厌氧反应是否正常的标准[5]；另一种观点认为丙酸积累不会影响有机物的产甲烷过程。Pullammanappallil 等[6]通过加入苯酚造成系统中丙酸浓度增加（苯酚厌氧降解产生丙酸），丙酸最高积累至2750mg·L-1，同时pH 值低于6.5，在此条件下仍未观察到对底物葡萄糖产甲烷的抑制作用，因此，许多学者认为丙酸的高浓度并不意味着厌氧消化系统的失衡，系统失衡时常常伴随着丙酸的积累，但是丙酸的积累只是系统失衡的结果，并不是原因[6]。在二十世纪90 年代，国外学者发现丙酸与乙酸浓度之比和系统发生消化酸化时有一种相关性。因此，一些学者提出把丙酸与乙酸浓度之比作为厌氧消化工艺异常状况的指示性指标[7]。Hill 提出丙酸/乙酸可作为厌氧消化系统的预警指标，并通过试验得出一个稳定的厌氧消化系统中丙酸/乙酸应低于1.4，但是一些其它的研究结果展示和这并不一样[8]。Ahring et al.建议丙酸和异丙酸是可以作为厌氧消化过程不平衡的监控指标[8]。Hill 和Holmberg[8]认为异丁酸和异戊酸浓度低于0.06mM时系统是稳定的，异丁酸和异戊酸浓度在0.06～0.17mM 时，系统将失去稳定性。Tahar 等人在使用厌氧反应器处理油脂废水的时候，认为VFA 的成分改变可实时反映厌氧反应器运行的好坏及稳定性，也是厌氧反应器系统不平衡的重要指示指标[9]。

2 复杂的中间代谢产物做为监控指标

C Hecht 和C Griehl 研究了芳香化合物在餐厨垃圾厌氧产沼气工艺中的累积效应，试验探测到芳香化合物特别是苯乙酸比挥发性脂肪酸具有较好的系统失衡指示性[10]。Ens Bo 等在厌氧消化猪粪的研究中发现甘油浓度积累要比VFA 积累的要早，建议可以把甘油浓度做为系统稳定性的监控指标[11]。国内外许多学者在厌氧消化过程中，发现在厌氧反应器运行失败以前，乳酸浓度急剧增高。他们建议乳酸浓度可以做为厌氧消化器不平衡的早期指标[12]。

3 碱度做为监控指标

储备碳酸氢盐碱度与总碱度的比值（BA/TA）、挥发性脂肪酸总浓度与储备碳酸氢盐碱度的比值（VFA/BA）表征了引起系统pH 值降低的化合物与保持碱度的化合物之间的比例，可以较好地反映厌氧消化系统承受酸化的能力[13]。

丹麦的Switzenbaum 提出当VFA/TA 在0.3～0.4时，系统是稳定的。但是国内外很多学者认为这个指标并不敏感[14]，并不能完全对厌氧消化系统进行监控，有时容易使人产生误解。根据滴定终点的不同可分为PA 和IA，滴定终点为5.75 时消耗的碱度当量为PA，然后再滴定终点为4.30 时消耗的碱度当量为IA。IA/PA 是监测厌氧消化过程中缓冲能力随时间的变化情况，一些学者建议使用这个指标来描述厌氧消化过程的不正常状态[15]。Ripley 报道成功的厌氧消化运行在TA 大于6000mg·L-1和IA/PA值小于0.3，而Bernard 建议当IA/PA 值小于0.3 的时候，厌氧消化保持稳定[15]。

4 H2 的分压

H2是厌氧消化过程中一个重要的中间代谢产物，在一个稳定的厌氧系统生境中产氢细菌和耗氢细菌处于一个良好的平衡状态；一旦平衡被打破，将引起系统有机酸或醇类的积累，使厌氧消化过程受到抑制。很多学者提出丙酸积累是由于H2分压较高所致。任南琪也认为氢分压高在某些条件下可能会引起丙酸的产生，并导致积累[11]。所以，将氢分压作为一种指示指标从而预示有机负荷过高和丙酸的积累是可行的。

Mosey 研究得出氢可以作为负荷大小的指示物来控制进水量，也可以作为毒性的早期警示物。徐向阳指出厌氧消化系统工艺运行的非稳定性以及氧化H2的产甲烷菌的生理代谢受抑制等因素与H2分压有密切关系[16]。但是也有专家认为H2分压几乎并不影响丙酸的产生，一些学者也发现在H2分压对厌氧消化超负荷并不十分敏感[17]。

5 酶活性的研究

国内外对厌氧消化器中水解酶的研究主要集中在葡萄糖苷酶（glucosidase)，蛋白酶(protein enzyme)，磷酸酯酶（Phosphatase）。蛋白酶是水解蛋白质肽键的一类酶的总称。国外学者在研究厌氧消化处理淀粉废水，发现在厌氧消化有机负荷超负荷的时候蛋白酶和葡萄糖苷酶的活性明显的升高，因此，有学者建议蛋白酶和葡萄糖苷酶的活性可以做为潜在的厌氧消化过程稳定性的监测工具[18]。磷酸酯酶（Phosphatase）是水解底物上磷酸基团的酶，磷酸酯酶可能起供给营养的作用，降解富含磷酸的生物分子使其利于细菌的同化；其活性与磷酸酶产生菌和产酸菌的数量有很好的相关性[18]。国内外研究报道发现在超负荷进料时反应器出现抑制现象，污泥中磷酸酶活性增高，比其它因素如挥发性脂肪酸的积累要早，且变化明显；并指出磷酸酶活性可以作为厌氧消器酸化的早期检测指标，可以用来预防厌氧消化器酸化的发生，也可用来判断消化器的临界状态[19]。

6 产甲烷细菌辅酶的研究

消化污泥中的产甲烷细菌特殊辅酶因子浓度已经被用做评价产甲烷活性的一个重要指标，可以通过监测这些辅酶的含量来间接表征产甲烷菌的数量，以指示系统的稳定性[20]。

但是对于不同种的产甲烷细菌来说，M（CoM）、F420、F430等辅酶含量变化很大，不能确凿的表征甲烷菌的活性，K.Kida 等人的研究认为产甲烷活性与辅酶F420含量并没有很好的相关性[21]。

周洪波认为只有在产甲烷细菌组成相似的条件下，产甲烷细菌特殊辅酶的含量才能表示厌氧颗粒污泥甲烷菌产甲烷活性[22]。

因而，在不同的工艺条件下，产甲烷菌的群落结构变化也不一样，因此，辅酶含量的大小不能完全反应产甲烷菌的活性强弱。在实际工程应用中，不同的辅酶在不同的工艺条件下与系统稳定性的相关性差异很大[23]。

7 厌氧消化系统稳定性过程控制研究

厌氧消化涉及多种微生物之间的相互作用，其代谢网络复杂，运行效果表现为产气不稳定、容易失衡，因此，对厌氧消化系统的过程控制对其稳定性而言至关重要。模型是过程控制方法的核心，分为功能模型和结构模型。对厌氧消化系统结构模型的研究来源于Monod 方程。国际水质协会提出的ADM1 模型，通过对厌氧消化过程各组分代谢网络以及传质动力学过程的分析，对厌氧消化过程进行较完整的描述，较好的模拟和预测不同工艺条件下的运行结果。此模型甚至可以对不同VFAS 组分进行预测，如丙酸的累积，为实现较为精确的系统过程控制提供了技术基础。参考ADM1 模型，Copp 等人将厌氧消化过程简化为产酸、产氢产乙酸和产甲烷3 个阶段。其结果表明，简化的模型能更精确的预测产气量，且其模拟速度比ADM1 更快。结构模型参数较多，建模难度大，对环境变化也非常敏感。目前难以直接应用于系统控制。相比之下，建立功能模型无需变量间的结构关系，而是通过非线性的思维方式和系统分析控制方法来实现对真实状态的模拟和控制，其中以对模糊控制和神经网络的研究最为广泛[24]。Cuwy 等人利用流化床反应器中得到的数据驯化神经网络模型，成功实现了不同稳态水平及流化床系统碱度的分类和识别[25]。Bestamin 等人利用神经网络模型对一个工业规模的沼气工程进行产气模拟，体现了神经网络模型的应用潜力[26]。模糊控制在冲击控制和状态预测等方面也得到了大量应用，此控制系统以气体组分、产气速率、pH 值等为输入参数，通过模糊逻辑实现对反应器的反馈控制，系统具有较好的抗冲击能力。模糊逻辑在自我学习和自我适应能力上有较大的缺陷，模糊神经网络很好地弥补了这个缺陷。在反应器受到有机负荷和水力负荷冲击下，通过使用模糊神经网络技术对实验室规模的流化床的VFAs、甲烷产率成功地进行了模拟性预测。曹刚[27]也利用神经网络技术对厌氧消化系统在各种有机负荷冲击下的稳定状态进行了相关研究。吴成强等人[28]研究了出水回流比对厌氧消化处理效果及厌氧消化工艺稳定性的影响。实验结果表明，当反应器无回流时，反应器运行很不稳定，容易产生失衡，需要人工添加碱度才能保证反应器的稳定运行，当使用回流比为3:7 时，可以大量节约用碱量。厌氧反应器出水能够迅速激活反应器中产甲烷细菌的活性，有利于厌氧工艺的快速启动和稳定运行。

8 结论与展望

厌氧消化是一个相当复杂的微生物生化过程，涉及到许多平行的中间反应过程，生化反应受到诸多环境因子的抑制和影响，其中关键性的抑制因子将直接影响到生物产率和功效、有机物的降解途径、最终导致厌氧工艺效率降低，甚至运行失败。

厌氧消化的监控是反应器运行的重要保证，是反应器过程稳定性和高转化率的关键。厌氧消化监控标的发展方向是自动化，简单化，精度化，可靠化。其中的一个焦点是提供的技术具有商业化。通过一些可靠，廉价的技术，对厌氧消化反应器进行在线监控是未来厌氧消化警示物未来研究发展的主要方向。

［1] Boe,K;Batstone,DJ;Steyer,JP,et al.State indicators for monitoring the anaerobic digestion process［J]:Water Research，2010，44（20）：5973-5980.

［2] 张记市,孙可伟.城市生活垃圾厌氧消化的关键生态因子强化研究［D].昆明理工大学,博士学位论文，2006.

［3] Boe K,Steyer JP,Angelidaki I.Monitoring and control of the biogas process based on propionate concentration using online VFA measurement［J].Water Sci.Tec.,2008,57（5）:661-666.

［4] 孙绪顺.厌氧生物处理中丙酸降解的控制条件研究［D].上海:上海交通大学硕士学位论文,2010.

［5] 赵阳,李秀芬,堵国成，等.钴及其配合物对产甲烷关键酶的影响［J].水资源保护,2008,24（2）:82-91.

［6] Pullammanappallil PC, Chynoweth DP, Luberatos G, Svoronos SA.Stable performance of anaerobic digestion in the presence of a highconcentration of propionic acid［J]. Bioresource Technol 2001，78:165-169.

［7] Nielsen,HB;Uellendahl,H;Ahring,BKRegulation and optimization of the biogas process:Propionate as a key parameter［J].Biomass &Bioenergy,2007,31（12）:820-830.

［8] Ahring BK,Sandberg M,Angelidaki I.Volatile fatty acids as indicators of process imbalance in anaerobic digesters［J].Appl Microbiol Biot，1995，43:559-565.

［9] Tahar Mechichi, Sami Sayadi. Evaluating process imbalance of anaerobic digestion of olive mill wastewaters Process［J].Biochemistry，2005，（40）：139-145.

［10] C. Hecht, C. Griehl. Investigation of the accumulation of aromatic compounds duringbiogas production fromkitchen waste［J].Bioresource Technology,2009,100：654-658.

［11] 任南琪,王爱杰,马放.产酸发酵微生物生理生态学［M].北京:科学出版社,2005.

［12] 刘艳玲.两相厌氧系统底物转化规律与群落演替的研究［D].哈尔滨:哈尔滨工业大学博士论文,2001,6.

［13] C P Leslie,J Grady,T D Glen,et al.废水生物处理（第二版）［M].北京:化学工业出版社,2003,391-428.

［14] Duan Nina;Dong Bin;Wu Bing. 2012 High-solid anaerobic digestion of sewage sludge under mesophilic conditions: feasibility study［J]. Bioresour.Technol，2012，104:150-156.

［15] O. Bernard, M. Polit, Z. Hadj-Sadok, M. Pengov, D. Dochain, M.Estaben, P. Labat,Advanced monitoring and control of anaerobic wastewater treatment plants:software sensors and controllers for an anaerobic digester［J].Wat.Sci.Technol，2001，43（7）：175-182.

［16] 徐向阳.污水厌氧处理系统过程中H2行为及其在工艺运行控制中的应用［J].中国沼气,1990,8（1）:1-5.

［17] Kanokwan Boe,Damien John Batstone,Jean-Phillippe Steyer et al.State indicators for monitoring the anaerobic digestion process.Water Research，2010，44：5973-5980.

［18] Ugwuanyi,JO;Harvey,LM;McNeil,BProtease and xylanase activities and thermophilic populations as potential process monitoring tools during thermophilic aerobic digestion［J].J. of Chemical Technology and Biotechnology,2004,79（1）:30-38.

［19] S. Marinari, G. Masciandaro, B. Ceccanti, S. Grego, Kinetics of acid phosphatase in calcium chloride extractable soil organic matter.Soil Biology&Biochemistry,2008,40:2076-2078.

［20] C. Hecht, C. Griehl. Investigation of the accumulation of aromatic compounds duringbiogas production fromkitchen waste［J].Bioresource Technology,2009,100：654-658.

［21] 133.Kida K，shigematsu T，Kijima J，et al. Influence of Ni2+and Co2+on methanogenie activity and the amounts of coenzymes involved in methanogenesis［J].J.Biosci Bioeng，2001，91（6）:590-595.

［22] 周洪波. 有毒化合物对厌氧颗粒污泥生物学特性的影响［D」.无锡轻工大学，2001.5.

［23] 赵阳,李秀芬,堵国成,等.钴及其配合物对产甲烷关键酶的影响［J].水资源保护,2008,24（2）:82-91.

［24] Copp J. B., Bella E., Snowling S., et al. Anaerobic Digestion: A New Model for Plant-wide Wastewater Treatment Process Modeling［J].Water Sci.Technol.,2005,52（10）:1-11.

［25] Guwy A.J.,Hawkes F.R.,Wilcox S.J.,et al.Neural Network and On-off Control of Bicarbonate Alkalinity in a Fluidised-bed Anaerobic Digester［J].Water Res.,1997,31（8）:2019-2025.

［26] Bestamin O., Ahmet D., Sinan B. M.. Neural Network Prediction Model for the Methane Fraction in Biogas from Field-scale LandfillBioreactors［J].EnvironmentalModellingSoftware,2006,25:1-8.

［27] 曹刚.基于神经网络的厌氧反应器模拟预测及其运行状态估计［D].杭州:浙江大学,博士论文,2003.5.

［28] 吴成强,陈效,朱润晔.厌氧工艺出水回流对工艺稳定运行的影响［J].浙江工业大学学报,2006,34（5）:491-494.