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生物技术和生物过程工程 19: 221-230 (2014)

乳品废水微生物处理的发展

C. A. Mazzucotelli, I. Durruty, C. E. Kotlar, M. R. Moreira, A. G. Ponce, and S. I. Roura

摘要：通常乳品行业废水含有高浓度的杂质，并且由于生产乳品的总量也高，所以总污染物负荷非常显著。生物降解看起来最有前途的用于处理乳品行业废水的可用选项。此外，已证实天然微生物的补充能为人群提供具有比外部高的微生物降解速率（生物增强），来提高处理的效果。本研究的主要目标是选择正确的细菌，加以组合，提高乳品加工废水的好氧处理效果。为了这个目的，十一脂肪/蛋白质分解属，芽孢杆菌属，沙雷氏菌属微生物，乳球菌属，肠球菌属，克雷伯氏菌属和大肠杆菌，被评价为潜在的降解设计细菌。在COD去除率方面，使用Plackett-Burman的测定法进行选择的菌株，大多数显著影响了废水和生物质的降解屈服力。实验过程为一个模拟的乳制品工业废水被用作培养基，四株被选定为微生物的潜在成员：格氏乳球菌，芽孢杆菌，大肠杆菌和嗜藻。所选择的最佳操作温度和pH范围分别为32℃，6〜8。在24和48小时后，所选择组合达到的降解百分数分别为80.67，83.44％。该选择显著改善降解乳制品废水，以及此组合的降解效率比使用个别菌株更高。

关键词：乳品废水，生物降解，生物强化，采用Plackett-Burman设计

引言

因为乳品行业废水污染严重，同时考虑生产产生的废水（每升的加工乳产生废水2〜6升）及其具有的高有机物负荷^[1,2]。它在清洗水混入了流失的牛奶。此外，它含有高脂肪，油，固体悬浮物，营养物，氨氮和有机物^[1-3]。这种废水常用具有高化学和生化需氧量（COD和BOD，分别）（1000〜6000 mgO2/升BOD，与BOD的关系/ COD= 0.52这搞生化性来自牛奶）沿具有宽范围的pH（4.2〜9.4）和温度^[1,2,4]的。因此，600立方米的奶制品厂，包括奶酪设施，每天排放的污水所产生污染负荷相当于36,000人的生活污水产生的污染负荷^[3]。

在用于处理乳品废水的有机物质的可用选项中，生物降解是最有前途的一个，因为乳品废水的组成是高度生物降解的。它们可以有效地用生物方法处理，其中包括活性污泥法，曝气塘，滴滤池，序批式处理反应器（SBR），同比流式厌氧污泥床（UASB）反应器，厌氧过滤器 ^[1,5]。然而，由于污泥的形成，尤其是在生物降解性过程中，可能会导致严重的和昂贵的污泥处置问题[6]。由于脂肪和长链脂肪酸的存在，通过脂质的乳制品废水水解形成酸，产生相位差从而导致甲烷产生，所以这种污水的厌氧处理一般不能拥有快速和有效的方式。反过来，脂肪通常会导致好氧工艺的问题^[5,7]。此外，仅靠当地天然存在的降解活性微生物可能不足以得到高效率和可靠的治理^[8]。生物增强能通过增加与外部微生物水解酶的接触从而生成具有高降解能力的具合化合物来显示出改进的性能 ^[9,10]。

大多数接种的市场售价一般比较昂贵，并且被设置条件（基板温度，pH等等），该条件不能够匹配的每个特殊情况。因此，接种物的设计是至关重要的。每一个生物增强特定的废水^[8]。微生物的混合物可能会增加的生物质的累积效应活动，对生长效率和产酶产生不同的影响。在此外，混合培养有助于克服反馈调节和代谢镇压，一体的微生物产品可以充当基底用于其他方面^[11]。最近出现一个在微生物群落的发展利益到多互动微生物。因为组合通常可以执行复杂的功能而个别群体不能。组合可以更健壮达到抵抗环境波动^[12]。混合细菌已经证明比单一菌株有更好的降解能力。混合培养的生存能力在非无菌环境中的生物降解中很重要^[13]。细菌的选择的组合也应有竞争力，从而接种^[14]后持续存在。在工业应用中，使用混合培养物往往利于降低成本，增加的利润，并且由于它们改进的降解能力，这使一个协同可以使用不同的衬底^[15]。

结合了超过五个不同的废水降解菌株，由于最佳混合培养的发展要求大量的实验是非常费力和费时的^[16]。传统的做法，在一个不断变化的变量同一时间通过保持其它的在恒定水平，一直到发现其效率低下。以这种方式，以一个快速统计方法使我们获得了减少影响降解的菌株用的实验数量。该实验采用Plackett（PB）的设计，强烈建议当超过5种时因素进行调查。这个统计设计在经济判定中起到非常有用的主效应，因为其假设所有的相互作用可以忽略不计^[17,18]。使用这种统计工具来选择最佳混合培养是新颖的和允许减少实验努力提供了一个有用的目标。

这项研究的主要目的是选择菌的组合，提高了好氧处理乳品加工废水的能力。从不同来源分离的十一种脂肪/蛋白质降解菌属，芽孢杆菌属，沙雷氏菌属，乳球菌属，肠球菌属，嗜，克雷伯氏菌属和大肠杆菌，分别被评价为在模拟潜在降解菌乳品污水。为了选择变量（株），该组合显著提高废水降解和生物产量，进行的Plackett-Burman设计。选择组合，它的降解能力在不同温度下以模拟乳品流出物和pH进行了分析，以确定其两个最佳操作价值和它的工作范围。一旦优化变量被定义，该组合的动力学组合在生物反应器进行研究。

材料和方法

2.1微生物源

微生物是从不同的农业产业中分离副产品和废物通过Mazzucotelli以前的工作等[19]。11株是根据自己的选择对具体底物和那些水解功能，表明潜在显著的水解能力应用程序是由聚合酶链确定反应（PCR）方法。它们示于表1。

2.2微生物培养物维持

分离的培养物保持在软脑和心脏琼脂（3.5％w / v的琼脂的）在-18ordm;C。亚文化被每6个月进行。将菌株在活化两个步骤。首先，将各培养物的环中接种10毫升营养肉汤（NB）和温育在35℃下为24〜48小时;随后，2毫升活性培养的人在10,000rpm下于4℃离心3分钟。得到的沉淀加至10毫升新鲜NB和静态的在35℃下为24〜48小时培养。

2.3实验废水（WW）

培养基是模拟的变形通过Loperena等用于乳制品工业废水[8]：无菌全脂奶粉，2.08克/升（拉Sereniacute;sima，阿根廷）加入到盐水溶液（氯化铵0.57克/升，KH 2 PO 40.21克/升，K 2 HPO 40.54克/升，和磷酸氢二钠0.67克/升，在蒸馏水）以前蒸压（初始COD=3100 mgO2/ L脂肪含量=544毫克的脂肪/ L，pH值= 6.5）。

2.4实验设计

使用了采用Plackett-Burman设计筛选菌株这显著影响（因素或变量）COD去除率和产量系数（响应）。这个设计只显示每个变量的主要影响，并且这两个因素相互作用（不同之间的相互作用株不与主效应混淆）[20]。

十一因素（株）十六筛选有四个虚拟变量的组合。该试验是重复进行和观察的平均被用作设计反应。虚拟变量用于数据分析来估计实验误差。每因子是在两个层面，高低代表（记为 1和-1，分别）。低电平指缺乏菌株中接种（0％），而高水平是指该菌株在接种物的存在。的最终接种物浓度为5％（体积/体积）中的每个锥形。该采用Plackett缅实验设计基于所述第一阶模型：

其中Y是响应所估计的功能（TD和YB），beta;0是模型拦截，beta;I是回归系数，羲和（X1至X11）的十因素（株）。该具有上述的置信等级的各种因素95％的被认为是最显著因素影响反应[17,18]。

首先，每个变量的影响被确定为实验在高电平响应的平均值（ ）和的平均值之间的差值在低电平实验的反应（—）：各因素的影响E（xi）被确定下面的等式：

其中MI 和MI-是从试验的反应在高和低的水平因子XI，分别与N是由两个[17,20]分为审判的数量。

测定实验误差的平均的虚拟效果广场（ED）：

其中，VE是影响的方差和n是总虚拟变量的数量。

效果的标准误差是平方根的效果方差和显著水平（p值）的使用学生t检验确定的每个效果。

2.5生物降解试验

十六ge1100mL的锥形瓶中（在121℃高压灭菌，含有无菌模型流出物的30毫升15分钟）分别为用毒株的相应组合接种根据该PB设计（最终接种物浓度：5％（体积/体积）;细胞浓度大约为5times;109 c.f.u./mL）（表2）。包含WW和接种的烧瓶置于定轨振荡器，降解是在100rpm和32℃下进行。样品在24取而为了48小时以评估退化差异个别菌株的能力。在最重要的过程变量发酵过程是pH和温度[21]。该的工作范围和对TD为选定最佳值财团对于文化的pH值和孵化得到的温度。该实验进行在批次在24小时，在含有100毫升锥形瓶30毫升的模拟流出，最终接种物大小的5％的（V / V）并在100rpm的搅拌速度。

pH范围为6.0〜8.0在32℃。同样地，温度对流出物降解的影响通过在不同孵育样品测定温度：15，25，32，和37℃，在pH= 6.5。

每个实验一式三份，并在执行结果表示为平均值plusmn;标准差。

所选的菌株检测单独和在前面详述的条件下混合培养，在24和48小时（模拟流出物30毫升;最终接种物尺寸的5％（体积/体积）; 100转搅拌速度;最适pH和温度）。 TD所选财团和每个个别应变一式三份进行分析。

动力学研究在一个夹套充气进行批量搅拌釜生物反应器的1.5升（新不伦瑞克省）容量用1L工作体积。它是与供给同一型号的污水，并48小时运行与在100rpm连续磁性晃动。在测试过程中，样品定期服用。气温和pH分别由温度固定在它们的最佳值控制器和磷酸盐缓冲液。

2.6降解参数的测定和动力学模型的发展

在COD按照标准方法测定[22]采用的方法5520（封闭回流法）。以来样品呈现三个阶段：脂肪上清液中，中间的水相和固结算;该COD从不同的阶段是独立测量。该溶性或固体COD（NSCOD）是固体的入驻管的底部，上部非极性有机相化学需氧量（OCOD）为上清层，主要是脂质，而溶解性COD（SCOD）是溶解的有机载荷放置在两个之间水相。这些级分通过离心在10,000rpm下分离在4℃15分钟。由于没有坚实的存在COD原始废水中的固体成分被认为是根据孔特雷拉斯等生物质。 ^[23]最后，总降解（TD）的作为COD去除百分比（式1）和有机相的降解（FD）（式2）为在任何时间t计算公式如下：

生物量产量系数（YB）被定义为平均重量的生物质每单位重量的生产基板利用。细菌生物量增量有在该过程的动力学积极效果。然而，污泥在有氧产生过量污水处理提出了实用的缺点，产生稳定[24]高性价比。因此，很生物产量系数高的值应该是避免生物增强策略。

生物量产量系数的计算为：

动力学进行了研究通过拟合生物反应器数据成以下动力学模型。

生物量增长率（RG）为蓝本作为第一订购功法与特定生长率（mu;）为参数。

式中，mu;表示为在莫诺动力学模型。

其中，mu;MAX是最大的特定生长率，KS是莫诺常数或半饱和常数和SCODB是

可降解的水溶性有机部分通过这一过程。它是由下式计算：

其中，SCODI是水溶性有机分数负载耐火的过程，保持在的端生物降解。

考虑到SCOOB是唯一增长衬底，SCOOB的消耗速率必须定义如：

其中，YB是生物产量系数。

最后，该模型假定该脂肪水解率（RH）按照一阶功法。

其中，KH为水解的一阶不变。

脂肪水解产物（甘油和脂肪酸）是易降解，因此它们变得SCODB。因此，一个水解率系数（YH）定义作为脂肪水解产物的质量除以质量基板（脂肪）到相关OCOD消费和SCOD代。在这项工作中YH被假定为等于一。

以后，解决了质量平衡为不同的后使用等式（7）至（11）的有机部分，这常微分方程使用（ODE）系统结果：

该YB用公式估算。在最后的时间。该KH，mu;MAX和KS被拟合得到参数与上最小二乘法的实验数据原产地8.0reg;（OriginLab公司）。的参数后估计方程12的系统用解决四阶Rounge库塔程序来获得有机分数分布（Mathcad的14reg;，Mathsoft公司）。

2.7 统计分析

在进行根据该PB实验性试验后设计，COD去除率（TD）和产量（YB）结果使用以下的统计参数进行评价：beta;系数（公式1），平方和（SS），百分比到SS，t值和p值的贡献。因素是在基于95％的置信水平筛选其影响。如果一个系数表明在或高于95％的意义置信水平，其主要作用是积极的，有较高的浓度将需要进一步优化研究。如果效果是负面的，该标准是删除该财团的压力。数据进行分析使用SAS的REG过程（8.0，SAS版本研究所，美国）。

到PB设计不同的测定，单向分析方差（ANOVA）被用于测试统计处理中的意义。每个实验是一式三份进行，并且结果

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