污水处理硝化细菌的筛选与扩大培养条件的优化研究

摘要

自养硝化细菌是生物脱氮中起主要作用的微生物，其数量和脱氮性能直接影响污水处理系统的硝化效果。由于硝化细菌生长速度缓慢，对环境条件极具敏感性，在一般的污水处理系统中硝化细菌的含量较低。因此，筛选出能够高效脱氮的硝化细菌，并对其进行扩大培养，从而增加污水处理系统内硝化细菌的浓度，对提高系统的脱氮效率极具重要性。
　　本研究采用污水处理厂的好氧污泥作为菌源，通过富集、分离和纯化，筛选出能够高效脱氮的自养硝化细菌，为污水处理提供优质菌源，并采用传统微生物鉴定方法和现代分子生物学手段对分离出的菌株进行鉴定。通过研究其扩培条件——采用正交优化或响应面等方法对培养基及发酵条件进行优化，使其能够应用于工业化生产，从而获得高浓度的硝化菌液，并应用于实际的污水处理工艺中。本研究的主要结论如下:
　　(1)利用选择性培养基对活性污泥进行连续驯化，筛选出氨氮去除效率较高且稳定的氨氧化菌群。采用聚合酶链式反应-变性梯度凝胶电泳(PCR-DGGE)技术分析了氨氧化菌群在连续传代过程中菌群的结构差异，并对菌群的发酵培养基及发酵条件分别进行了正交优化和单因子优化。结果表明，该菌群的最佳发酵培养基为每升培养基中含碳酸盐缓冲液15 mmol，硫酸铵4.2 mmol，磷酸盐缓冲液12.5 mmol，硫酸亚铁0.9μmol，氯化钙0.4 mmol，硫酸镁1.5 mmol;最佳发酵条件为:无光照，接种量为14％，装液量为60 mL/250 mL，温度为35℃。在此条件下，菌群对氨氮的去除效果较优化前提高了155％。
　　(2)以城市污水处理厂好氧活性污泥为菌源，筛选出一株自养型亚硝酸盐氧化菌L5，将其转接至含有500 mg/L亚硝酸钠的液体培养基中培养12天，硝化效果可达100％;并采用流式细胞仪对其计数，绘制生长曲线。然后通过传统微生物学方法和现代分子生物学手段对菌株进行鉴定和同源性检索，并通过MEGA软件进行比对和系统发育分析。分析表明，菌株L5可能属于嗜碱性硝化细菌。
　　(3)采用响应面法对菌株L5的培养基进行优化，确定最优培养基配方为:NaNO20.82 g/L、NaCl0.3 g/L、KH2PO40.204 g/L、MgSO40.03 g/L、NaHCO31 g/L、Na2CO30.48 g/L、CaCl23.6 mg/L、FeSO41.36 mg/L和(NH4)2Mo7SO40.05 mg/L。经过验证，该模型具有较高的显著性。优化后，培养3d的亚硝酸盐氧化菌L5的增长量提高了约1.5倍。

目录

声明

摘要

第一章 前言

第一节 研究背景

第二节 污水脱氮处理技术研究进展

1．2．1 物理化学处理技术

1．2．2 生物法

第三节 硝化细菌及其应用的研究进展

1．3．1 硝化细菌研究进展

1．3．2 生物直投法处理废水的研究进展

1．3．3 含硝化细菌的微生物直投技术应用研究进展

1．3．4 硝化细菌的扩大培养技术研究进展

第四节 本课题研究的内容、目的和意义

1．4．1 本课题研究的内容

1．4．2 课题技术路线

1．4．3 本课题研究的目的和意义

第二章 氨氧化菌群的筛选及发酵条件的优化

第一节 实验药品和仪器

2．1．1 实验药品

2．1．2 常用溶液的配制

2．1．3 培养基配方

2．1．4 实验仪器

第二节 氨氧化菌群的筛选方法

2．2．1 采样

2．2．2 氨氧化细菌的富集

2．2．3 菌群性质及其稳定性研究

第三节 发酵培养基和发酵条件的优化

2．3．1 发酵培养基的优化

2．3．2 发酵条件的优化

第四节 测定方法

2．4．1 细胞数目测定方法

2．4．2 其他指标测定方法

第五节 结果与讨论

2．5．1 氨氧化菌菌群连续的传代富集

2．5．2 菌群性质及其稳定性研究

2．5．3 发酵培养基的优化

2．5．4 发酵条件的优化

2．5．5 本章小结

第三章 亚硝酸盐氧化菌的筛选与鉴定

第一节 实验药品和仪器

3．1．1 实验药品

3．1．2 实验仪器

第二节 实验方法

3．2．1 采样

3．2．2 亚硝酸盐氧化菌的富集

3．2．3 亚硝酸盐氧化菌的分离

3．2．4 亚硝酸盐氧化菌的初步鉴定

3．2．5 亚硝酸盐氧化菌的分子生物学鉴定

3．2．6 分离菌株的生长曲线的绘制及硝化效果的测定

第三节 结果与讨论

3．3．1 亚硝酸盐氧化菌的富集培养结果

3．3．2 亚硝酸盐氧化菌的筛选结果

3．3．3 亚硝酸盐氧化菌的初步鉴定结果

3．3．4 亚硝酸盐氧化菌的分子生物学鉴定结果

3．3．5 亚硝酸盐氧化菌的生长曲线

3．3．6 本章小结

第四章 亚硝酸盐氧化菌发酵培养基的优化

第一节 实验药品和仪器

4．1．1 实验药品

4．1．2 实验仪器

第二节 实验方法

第三节 结果与讨论

4．3．1 Plackett-Burman实验

4．3．2 最陡爬坡实验

4．3．3 响应面优化实验确定最大响应值

4．3．4 回归模型的实验验证

4．3．5 本章小结

第五章 结论与展望

第一节 结论

第二节 展望

参考文献

附录

致谢

个人简历