pH对硫自养反硝化反应器脱氮性能的影响研究开题报告

近年来，我国在经济发展过程中，在过度追求经济的高速增长而忽视了环境保护等问题，因此造成一系列的污染问题。水体环境中氮、硫素污染较为严重。各行业排放未达标的含氮工业废水;城市居民日常生活中产生的生活废水;以及农业中氮肥的使用和畜牧业产生的含氮废水，使得水体的氮含量逐年增加。

为了控制水体氮化合物污染和改善水环境，脱氮便成为了研究的重点方向。传统生物脱氮工艺采用硝化和反硝化工艺,存在污泥产量高，需外加碳源和运行成本高等缺点可硫自养反硝化是硫反硝化细菌在缺氧或厌氧的条件下以还原态硫作为电子供体可以同时去除氮、硫化合物的过程。具有不需要加入额外碳源、出水水质好、出水细菌含量低等优点为污染水体的治理和修复提供了参考。

本研究运用高通量测序技术对不同pH反应器内细菌群落结构的动态变化进行了跟踪，同时，并运用多元统计分析手段探究其内在关系；加强理解PH对硫自养反硝化菌群落的影响的系统认识，摸索出菌落生长的最适pH，可以为进一步推进硫自养反硝化工艺的实际应用奠定坚实的基础。

主要内容：

1、构建反应器，进行硫自养反硝化菌群的驯化，并在不同pH下培养；

2、测定出水主要理化指标，如pH、总氮含量、硝态氮含量、亚硝酸盐氮含量、氨氮含量、以及硫酸盐含量。

3、提取菌群总DNA，然后高通量测序分析其群落结构；

4、数据统计分析。

预期目标：成功训化目标菌群，并探究清楚不同pH对目标菌群结构和反应器脱氮效率的影响。

1、用塑料管粘合成一个5升的柱状反应器并在上下两端接好进出水导管，在柱子底部铺好鹅卵石加入颗粒硫和种泥（已生活污水曝气池的污泥为种泥）的混合物并用模拟生活污水（硝酸钠1.214g，碳酸氢钠2g，二水磷酸二氢钠0.007g。微量元素2mL，大量元素2mL）喂养。驯化过程中将反应器放入恒温培养箱将温度调节为恒定30℃。

2、用蠕动泵以恒定流速从底部向反应器中注入模拟生活污水，流速设定为2.5L/24小时。用上方导管接收水样测量样品ph值并对其进行抽滤，取上清，分别测量其相关理化性质，包括总氮、硝酸盐氮、亚硝酸盐氮、氨氮、硫酸盐。

①总氮：过硫酸钾氧化紫外分光光度法在120-124℃的碱性介质条件下，用过硫酸钾做氧化剂可以将水样中的氨氮、亚硝酸盐氮以及大部分有机氮氧化为硝酸盐。通过测量紫外分光光度计算硝酸盐的含量从而计算总氮的含量。②硝酸盐氮：紫外分光光度法硝酸根离子在220nm波长处吸收，在275nm处没有吸收。所以可以根据A=A220-2A275，计算的出样品中硝酸盐氮的含量③亚硝酸盐氮：N-（1-萘基）-乙二胺光度法在磷酸介质中，pH为1.8时，亚硝酸盐与对-氨基苯磺酰胺反应可以生成重氮盐，可以与N-（1-萘基）-乙二胺欧联生成红色染料。在540nm处有最大吸收。通过测量540nm处的分光光度可以计算出亚硝酸盐氮的含量。④氨氮：纳氏试剂光度法碘化汞和碘化钾的碱性溶液与氨反应生成红色胶态化合物，可以在410-425nm处有强烈吸收。通过测量420nm处的分光光度可以计算出氨氮的含量。⑤硫酸盐：铬酸钡光度法在酸性溶液中，铬酸钡可以和硫酸盐生成硫酸钡沉淀，生成铬酸根离子，而后在碱性条件下铬酸根离子程黄色，通过测量420nm处的分光光度可以计算出硫酸盐的含量。

3、参照PowerSoilDNA提取试剂盒(MOBIO, 美国)操作说明从污泥样品中提取总DNA，

4、将16SrDNA片段进行PCR扩增，扩增反应程序：95℃预变性5min，95℃变性30s，62℃退火30s，72℃延伸5s，共30个循环，72℃延伸5min。扩增产物用2%的琼脂糖凝胶电泳检测，对DGGE图谱上优势条带与特征条带进行切胶回收，回收胶送至上海美吉生物医药科技有限公司进行16SrDNA扩增子测序。5、数据处理及统计分析，使用QIIMEv1.9.0软件对16SrDNA扩增子测序数据进行质控、OUT划分、分类学地位注释及多样性指数计算。聚类分析、冗余分析(redundancyanalysis,RDA)通过Rv3.3.1软件完成，运用LEfSe(lineardiscriminantanalysiseffectsize)分析确定标志微生物。6、通过添加盐酸分别调节模拟生活污水的pH为8.0、7.0、6.0、5.0；喂养菌种，检测菌群结构和反应器的脱氮效率是否会改变。同时用不同PH冲击反应器可以检测菌群结构和反应器是否稳定。缩小范围直至找到最适pH，为后续实验奠定实验基础。

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1、2022年3月1日～2022年3月14日，接受任务、查阅和翻译文献，撰写开题报告；

2、2022年3月15日～2022年3月28日，完成实验前准备工作，配制各实验所需药品；

3、2022年3月29日～2022年4月11日，菌群驯化，不同pH下培养；

4、2022年4月12日～2022年5月9日，样品总DNA提取；

5、2022年5月10日～2022年5月23日，分析高通量测序数据，统计分析；

6、2022年5月24日～2022年6月9日，完成论文撰写工作与答辩。