CC BY
386
Е. С. Балымова, Ф. Ю. Ахмадуллина, Р. К. Закиров
ВЛИЯНИЕ ФЕНОЛА НА БИОЦЕНОЗ НИЗКОНАГРУЖАЕМЫХ АКТИВНЫХ ИЛОВ
Ключевые слова: фенол, индикаторные микроорганизмы, уравнение регрессии.
В работе представлены и сопоставлены результаты микроскопических и гидробиологических исследований влияния фенола на биоценоз активного ила процессов продленной аэрации сточных вод, с данными по извлечению экотоксиканта в процессе биологической очистки. Получено регрессионное уравнение, адекватно описывающее состояние биоценоза активного ила и его восстановительный потенциал от его начального состояния и концентрации фенола в сточной воде.
Keywords: phenol, indicating microorganisms, regression equation.
The results of microscopic and hydro-biological studies of phenol effect on biocoenosis of activated sludge in wastewater extended aeration processes are presented and compared with the ecotoxicant extraction data in the process of bioremediation. Regression equation was obtained and it adequately describes condition of ecological community of activated sludge and its reduction potential from its initial condition and phenol concentration in waste water.
К основным экотоксикантам природных водных объектов и промышленных сточных вод относятся фенолы, оказывающие крайне неблагоприятное действие на живой организм и способствующие напряженности процесса биологической очистки воды. Их вредное воздействие проявляется уже при очень незначительных концентрациях. Это связано с тем, что помимо непосредственного действия фенолы, сбрасываемые со сточными водами в водоемы, интенсивно поглощают при своем окислении растворенный кислород, что отрицательно сказывается на жизнедеятельности живых организмов и растений водоемов [1 - 3].
Учитывая высокую вероятность содержания фенолов в многокомпонентных стоках предприятий химической отрасли и возможность проявления сочетанного действия пол-лютантов, остро встает вопрос о необходимости создания и реализации чувствительной и экспрессной системы контроля процесса водоочистки, позволяющей прогнозировать состояние биоценоза при изменении состава сточных вод.
На сегодняшний день контроль за качеством очищенных стоков осуществляется на основе унифицированных методов аналитической химии. Однако, как показал опыт, гидрохимические и химико-аналитические методы не всегда могут оказаться эффективными из-за недостаточной их чувствительности и невозможности учета взаимного влияния загрязняющих веществ различной природы на биоту. Поэтому часто результаты определения содержания отдельных компонентов сточных вод, полученные с помощью методов химического анализа, не всегда отражают токсическое действие продуктов антропогенной деятельности на биоценоз активного ила. В подобных случаях биологические методы анализа позволяют получить интегральную оценку токсичности промышленных выбросов. Живые
организмы способны воспринимать более низкие концентрации веществ, чем любой аналитический датчик, в связи с чем биота может быть подвержена токсическим воздействиям, не регистрируемым техническими средствами.
Поэтому наиболее перспективный путь решения проблемы экспресс-контроля процесса биологической очистки промышленных сточных вод - внедрение в практику био-математической системы оценки состояния биоценоза активного ила, сочетающей биодиагностику смешанной популяции микроорганизмов в динамике при различных условиях ее формирования с последующей математической обработкой экспериментальных данных.
Система биодиагностики процесса очистки, основанная на данных о населении активного ила, еще мало изучена, но очень востребована на сегодняшний день [4, 5]. В ее основе лежит прием - биоиндикация, позволяющий выявлять различные нарушения в активном иле, основываясь на качественные и количественные характеристики всех групп активного ила, и, как следствие, правильно оценивать и прогнозировать процесс очистки, т. е. управлять процессом биологической очистки сточных вод любого состава. Кроме того, этот метод позволяет выявлять последствия разовых или прерывистых сбросов. Еще одно достоинство метода биоиндикации - достаточно низкий диапазон погрешностей по сравнению с другими методами тестирования, составляющим не более 20 % [5].
В этой связи, данный метод получил достаточно широкое применение для биомониторинга природных экосистем водных объектов с целью оценки качества окружающей среды.
Эта проблема актуальна и для действующих биостанций. В связи со своеобразием экологической обстановки на биологических очистных сооружениях все организмы - гид-робионты в составе активного ила можно рассматривать как конкретный биоиндикацион-ный комплекс, отражающий динамику показателей условий среды обитания и, прежде всего, химического состава сточных вод, уровня их токсичности и технологического режима их очистки. Однако на сегодняшний день система биодиагностики процесса очистки, основанная на данных о населении активного ила, практически не получила развития и сводится в производственных условиях к проведению гидробиологического анализа, эпизодичность которого не позволяет осуществлять постоянный оперативный контроль за работой очистных сооружений.
Решение этой задачи наиболее важно для илов процессов продленной аэрации токсичных, сложных и не отличающихся постоянством состава сточных вод, что обусловливает формирование в биоокислителях неадаптированного ценоза. Кроме того, большой возраст илов, повышенное содержание экзополимерных веществ, характерное для них, наряду с их низкой ферментативной активностью [6] создают своеобразные условия воздействия поллютантов и в том числе фенолов на смешанную популяцию микроорганизмов активной биомассы, знание которых необходимо для обеспечения эффективной очистки стоков.
Цель данной работы заключалась в подтверждении перспективности использования биоматематического подхода для оценки состояния активного ила в процессе продленной аэрации сточных вод химических производств, содержащих фенол, и прогнозирования его восстановительного потенциала.
Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:
1. Биодиагностика активного ила в процессе биологической очистки сточных вод, содержащих фенол.
2. Изучение динамики извлечения фенола спектрофотометрическим методом.
3. Математическая обработка экспериментальных данных по биомониторингу активного ила и получение регрессионного уравнения.
Экспериментальная часть
Многоплановая задача, решаемая в работе, диктует необходимость проведения экспериментальных исследований в условиях максимально возможно приближенных к производственным, что предопределило выбор объекта исследования.
Объектом изучения являлся активный ил, формирующийся на сточных водах производств органического синтеза, функционирующего в условиях продленной аэрации возраста 40-45 суток [6].
Содержание фенола, химическое потребление кислорода, а также определение дозы ила осуществляли по унифицированным методикам анализа [7].
Биоиндикацию исследуемого промышленного ила проводили при следующих основных показателях сточных вод: ХПК: 434-466 мг/дм3; Сспав < 5 мг/дм3; Стик < 100 мг/дм3, что практически соответствовало стабильным условиям функционирования действующих очистных сооружений по нагрузке и основным специфическим загрязнителям, за исключением фенола. Его концентрация варьировалась в пределах 10-50 мг/дм3.
Для получения сточных вод определенного состава использовали модельные растворы фенола с концентрацией 2 мг/дм3, при этом обязательно учитывалось исходное содержание фенолов в реальных сточных водах.
Эксперимент проводили на модельной установке биологической очистки сточных вод стационарного типа, включающей контрольный и опытные модули. В каждом модуле смешение реальных иловой суспензии и сточной воды осуществляли в соотношении 1:1,6 согласно производственным данным, интенсивность аэрации (по содержанию растворенного кислорода) соответствовала технологическому режиму аэрации. Продолжительность эксперимента составляла 16 часов, что соответствует продолжительности биоокисления стоков на базовых очистных сооружениях.
Микроскопирование проводили на бинокулярном микроскопе МИКМЕД - 5 при увеличении окуляр 10, объектив 8. При микроскопировании учету подлежали: животные, простейшие, свободные бактерии, нитчатые бактерии, черви, цисты и своеобразные скопления бактерий - Zooglea ramigera, а также учитывали состояние надиловой жидкости и флокул активного ила в соответствии с рекомендациями [8]. Микроскопированию подвергали исходный активный ил, иловую смесь, полученную после смешения активного ила и сточной воды, и далее после добавления экотоксиканта через 1, 3, 5 и 16 часов.
Количественная оценка состояния биоценоза активного ила осуществлялась по 5балльной системе [9] на основании вышеизложенного, а также состояния биоиндикаторов, выявленных в результате детального изучения исследуемого активного ила (табл. 1).
Для получения корректной и достоверной информации микробиологические исследования проводили в 2 - 3 повторностях.
Параллельно оценивали изменение концентрации фенола в сточных водах спектрофотометрическим методом на фотоэлектическом колориметре КФК-2 ТУ 3-3.1466-82.
Таблица 1 - Классификация индикаторных микроорганизмов активного ила сточных вод производств органического синтеза
Тип Подтип Класс Род
Саркомастиго- форы Sarcomastigo- phora Жгутико- носцы Mastigo- phora Растительные жгутиконосцы Phymomastigophorea Astasia, Trachelomonas, Euglena
Животные жгутиконосцы Zoomastigophorea Bodo
Саркодовые Sarcodina Настоящие амебы Lobosea Acanthamoeba, Vahlkamphia, Tetramitus, Arcella, Centropyxis
Филозеи Filosea Trinema, Euglypha
Солнечники Helio-zoea Lithocolla
Инфузории Ciliophora Ресничные Ciliata Kinetophragmino- phora Hemiophrys
Oligohymenophora Paramecium
Peritricha Epistylis, Vorticella, Opercularia, Thuricola, Carchesium, Zootham-nium
Polyhymenophora Aspidisca
Сосущие Suctoria - Podophrya, Tokophrya, Rhabdo-phrya
Немательминты Nemathelminthes - Коловратки Rotifera Callidina, Philodina, Rotaria, Notommata, Lecane, Euchlanis, Colurella
Нематоды Nematodes Tobrilus, Nematoda
Кольчатые черви Annelida - Малощетинковые черви Oligochaeta Aelosoma, Chaetogaster
Обсуждение результатов исследования
В работе проведены систематические микроскопические и фотоколориметрические исследования соответственно иловой суспензии и сточных вод в динамике с целью выявления влияния содержания фенола в промстоках на активный ил процесса продленной аэрации сточных вод производств органического синтеза.
Результаты исследования обобщались в виде таблиц (табл. 2 в качестве примера).
Аналогичные результаты были получены для всех исследованных илов при различных условиях их функционирования по фенолу. Нагрузка на ил и концентрация других ключевых поллютантов практически были постоянны и лежали в пределах стабильных условий функционирования очистных сооружений.
Таблица 2 - Результаты микроскопирования ативного ила
Условия функционирования ХПК = 489 мг/дм3, Сфенол = 5 мг/дм3, ССПАВ < 5 мг/дм3, Сглик0ли <100 мг/дм3, доза ила = 2,8 г/дм3
Характеристика состояния объектов микроскопирования Активный ил перед узлом биологической очистки Иловая суспензия в процессе биологической очистки
Время экспозиции, ч
1 3 Конец процесса БОВ
Надиловая жидкость Прозрачная Прозрачная Мутноватая Прозрачная
Хлопки ила Крупные, компактные Крупные, компактные Средние, компактные Крупные, компактные
Коловратки Rotaria, Philodina, Callidina -крупные, под- Callidina, Rotaria - крупные, подвижные Rotaria, Callidina, Philodina -подвижные Rotaria, Callidina - крупные, подвижные, много
Инфузории Vorticella - единицы, Thuricola, Zoothamnium, Paramecium, As-pidisca,- много, крупные, подвижные, с открытой ресничной Thuricola, Zoothamnium -крупные, средние, активные, Aspidisca, Paramecium - мелкие Thuricola, Zoothamnium -средние, мало, активные, Aspidisca, Paramecium - мелкие Thuricola, Zoothamnium -крупные, активные, с открытой ресничной зоной, Aspidisca, Paramecium - круп-
Амебы Euglypha, Arcella, Centropyxis - мно- Euglypha, Arcella, Centro- Euglypha, Arcella, Centropyxis - мно- Euglypha, Arcella - много
Черви Chaetogaster -подвижный Отсутствие Aeolosoma - слабоподвижный Chaetogaster -подвижный
Цисты Отсутствие Отсутствие Единицы Отсутствие
Нитчатые бактерии Небольшое скопление Небольшое скопление Незначительное увеличение Небольшое скопление
Состояние активного ила, балл 5 4,5 4 5
Систематизация и анализ результатов микроскопирования показали:
1. Увеличение концентрации фенола оказывает неоднозначное влияние на состояние биоценоза активного ила. В случае илов с исходным 3,5-балльным состоянием в сравнении с 5-балльным наблюдается резкое ухудшение их состояния, что проявляется в измельчении хлопьев, появлению мути в надиловой жидкости, изменении в ресничной зоне простейших, меньшей их подвижности и большей степени повреждения;
2. Начиная с концентрации фенола 15 мг/дм3, наблюдаются значительные изменения в состоянии индикаторных микроорганизмов активного ила. Это проявляется в снижении активности простейших, преобладании мелких разрозненных хлопьев и свободных клеток, возрастании числа цист и нитчатых бактерий;
3. При концентрации фенола 40 мг/дм3 и выше состояние активного ила резко ухудшается, независимо от исходного состояния биоагента;
4. В целом, следует отметить достаточно высокий восстановительный потенциал исследуемого ила, характерный для стабильных условий функционирования биостанции и
хорошем исходном состоянии биоагента. Однако при удовлетворительном состоянии исходного активного ила (3,5 балла и ниже) повышенная концентрация фенола в промстоке (более 20 мг/дм3) существенно снижает восстановительный потенциал биоагента, и после окончания процесса биологической очистки его состояние не восстанавливается.
Таким образом, визуальная биодиагностика активного ила в динамике позволяет получить качественную картину состояния микроорганизмов смешанной популяции в вариабельных условиях формирования биоагента, которая дает приближенную информацию о критических концентрациях стрессоров и тенденциях изменений, происходящих в биоценозе активного ила [10].
Реализация биоматематического подхода предполагает математическую обработку экспериментальных данных и получение математической модели интегральной оценки состояния сложной системы активных илов в зависимости от условий их функционирования, позволяющая адекватно прогнозировать текущее состояние активного ила в любой момент процесса биологической очистки и его восстановительный потенциал при изменяющихся условиях функционирования, на основе которой можно эффективно осуществлять оперативный контроль за функционированием очистных сооружений, что особенно важно при залповых сбросах загрязняющих веществ или высоких нагрузок на биоагент.
Учитывая сложность изучаемой системы, математическая обработка количественных характеристик состояния активного ила проводилась с использованием регрессионного уравнения в виде полиномиальной зависимости второго порядка функции трёх переменных (формула 1):
к к 1 к к
у = ьо +2 Ь^+ЕЕ ь^+Е М2 (1)
]=1 ]=11=]+1 ]=1
В результате было получено регрессионное уравнение вида: у = 11,86909 - 3,95244*Х1 - 0,06060*Х2 + 0,00660*Х3 + 0,51667*Х12 + 0,00047*х22 +
0,00057*Хз2 - 0,00021 *Х1*Х2 - 0,00931 *Х1*Х3 - 0,0009*Х2*Х3 где у - количественная оценка состояния активного ила по балльной системе, баллы; х 1 - исходное состояние биоагента, баллы; х2 - концентрация фенола, мг/дм ;
Хз - продолжительность аэрации, ч.
Адекватность полученного регрессионного уравнения однозначно подтверждается высоким значением коэффициента детерминации, равного 86,55 % , что свидетельствует о хорошей сходимости экспериментальных и расчётных данных.
Невозможность графически изобразить целевую функцию, зависящую от трех переменных, обусловливает для исследования взаимного влияния управляющих факторов построение поверхностей функции двух переменных у = ^сС¡) при определенном значении третьей. Более наглядно информацию о состоянии активного ила в нестабильных условиях его функционирования дают проекции соответствующих поверхностей на плоскость (рис. 1).
Как видно из представленного материала при изученных условиях функционирования действующей биостанции (ХПК: 400-600 мг/дм3; Сспав < 5 мг/дм3; Сглик < 100 мг/дм3) увеличение концентрации фенола однозначно приводит к ухудшению состояния активного ила в целом, пик которого наблюдается при 5-6 часах аэрации смеси ила со сточной водой. Вероятно, именно на этот период приходится максимальное накопление экотоксиканта в клетке с последующей ассимиляцией.
Результаты фотоколориметрического исследования подтверждает это предположение (рис.2).
Рис. 1 - Проекция на плоскость поверхности зависимости состояния активного ила от концентрации фенола: а - 1 = 3 часа; б - 1 = 6 часов; в - 1 = 16 часов
Рис. 2 - Степень извлечения фенола при различной начальной концентрации в стоке в динамике при различных исходных состояниях биоагента: а - Сфенол = 10 мг/дм3; б - Сфенол = 50 мг/дм3
В основном извлечение фенола осуществляется в первые часы аэрации иловой смеси сточной водой в результате сорбции экотоксиканта на поверхности хлопьев активного ила. Его большой возраст и, как следствие, повышенное содержание экзополисахаридов [11] способствует этому.
Возможно, именно экранирующей ролью внеклеточных полимеров можно объяснить «запоздание» отклика активного ила на воздействие экотоксиканта, которое заключается в блокировании сульфгидрильных групп жизненно важных ферментов, нарушении окислительно-восстановительных реакций в клетках организма. Оно проявляется на 3-4 час процесса биологической очистки (таблица 2). При этом наблюдается значительное разрушение зооглей и появление свободноплавающих клеток, что обусловливает устойчивую мутность надиловой жидкости, а также повреждения простейших и животных.
Следует отметить, что за период аэрации, равный 6-8часам, степень очистки по фенолу зависит от его начальной концентрации в стоке и составляет соответственно для сточных вод с концентрациями 10; 30; 50 мг/дм3 - 85-92%; 82-88%; 77-85% и в меньшей степени зависит от исходного состояния ила. Это, возможно, связано также с проявлением защитных функций экзополисахаридов 45-суточного активного ила. Что касается высокой степени очистки сточных вод по фенолу, ее можно объяснить ассимиляцией сорбированного поллютанта на стадии регенерации, учитывая природный характер экотоксиканта.
Таким образом, проведенные исследования подтвердили перспективность и необходимость использования биоматематического подхода при разработке систем экспресс-контроля управления процессом биологической очистки сложных и непостоянных по составу, токсичных сточных вод, осуществляемым илами большого возраста.
Полученное регрессионное уравнение позволяет выявить критические концентрации фенола в зависимости от состояния биоагента, осуществляющего биологическую очистку, а также осуществлять экспресс-прогноз восстановительного потенциала активного ила с целью разработки мероприятий, обеспечивающих стабильность функционирования биостанции.
Литература
1.Харлампович ,Г.Д. Фенолы / Г.Д. Харлампович, Ю.В. Чуркин. - М.: Химия, 1974. - 365с.
2.Давиденко, Т.И. Пероксидазное окисление фенолов / Т.И. Давиденко // Прикладная биохимия и микробиология. - 2004. - №6. - С. 625-629.
3. Базякина, Н.А. Очистка концентрированных промышленных сточных вод / Н.А. Базякина. - М.: Госстройиздат, 1958. 79 с.
4. Жмур, Н.С. Управление процессом и контроль результата очистки сточных вод на сооружениях с аэротенками / Н.С. Жмур. - М.: Луч, 1997. - 172 с.
5. Методическое руководство по гидробиологическому контролю за работой сооружений биологической очистки сточных вод / Минводхоз СССР.- М., 1987. - 110 с.
6. Закиров, Р. К. Ферментативная диагностика промышленных илов в процессах продленной аэрации сточных вод / Р.К. Закиров, Ф.Ю. Ахмадуллина, И.В. Вербенко, А.С. Сироткин // Вестник Казан. технол. ун-та. - 2009. - №2. - С.33-40.
7. Лурье, Ю.Ю. Аналитическая химия промышленных сточных вод / Ю.Ю, Лурье. - М.: Химия, 1984. - 448 с.
8. Кутикова, Л.А. Фауна аэротенков / Л.А. Кутикова. - Л.: Наука, 1984. - 264 с.
9. Беляева, М.А. К характеристике биоценозов активного ила в высоконагружаемых аэротенках и аэротенках с длительным периодом аэрации / М. А. Беляева, Л.И. Гюнтер // Научные труды высшей школы. 1969. №7. С. 98-103.
10. Балымова, Е.С. Биомониторинг активных илов процесса продленной аэрации сточных вод / Е.С. Балымова, Ф.Ю. Ахмадуллина, Р.К. Закиров // Вода: химия и экология.-2010. - №9. - С.29-34.
11. Закиров, Р.К. Обогащение среды рост стимулирующими веществами при ультразвуковой обработке промышленных илов / Р.К. Закиров, Е.В. Пронина, Ф.Ю. Ахмадуллина, Д.Г. Победимский // Вестник Казан. технол. ун-та. - 2009. - №5. - С.319-326.
© Е. С. Балымова - студ. КГТУ,е1епа-Ьа1ушоуа@гашЫег.гц; Ф. Ю. Ахмадуллина - ст. препод. каф. промышленной биотехнологии КГТУ; Р. К. Закиров - , канд. техн. наук, доцент той же кафедры.
