Bài viết Mô hình hóa quá trình sinh học trong bãi lọc trồng cây ứng dụng để xử lý nước rỉ rác nghiên cứu đã thiết lập được mô hình toán học ứng dụng trong mô phỏng và đánh giá công nghệ xử lý nước rỉ rác bằng bãi lọc trồng cây kiến tạo dòng chảy ngầm; hệ các phương trình mô phỏng quá trình sinh học trong bãi lọc được giải số bằng thuật toán Runge-Kutta bậc 4 và được code bằng ngôn ngữ lập trình Matlab.
Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Nơng nghiệp Việt Nam - Số 02(135)/2022 Dâu tằm tơ giai đoạn 2001 - 2005 Nhà xuất Nông nghiệp: 435-445 Việt Nam Trung tâm nghiên cứu Nông nghiệp Quốc tế Australia (ACIAR) Australia: 203 Nguyễn Huy Trí, 1998 Bệnh kí sinh trùng tằm Nhà xuất Giáo dục Hà Nội: 143 trang Mei Yajun, Zhou Chang Ping, Yang Yinshu, 2004 Kỹ thuật phòng trừ tổng hợp bệnh vi khuẩn hại tằm thường gặp Tạp chí Nghề tằm Trung Quốc, (5): 5557 (Tài liệu gốc: tiếng Trung Quốc) JiPingLiu, 2011 Hướng dẫn thực nghiệm bệnh tằm học Tư liệu nội phịng thí nghiệm.1 Đại học Nơng nghiệp Hoa Nam: 45 p (Tài liệu gốc: tiếng Trung Quốc) Lester W Burgess, Timothy E knight, len Tesoriero, Phan uy Hien, 2009 Cẩm nang chẩn đoán bệnh Yu Hua Wang, Ting Liu, Xiao Hua Wang, 2008 Hiệu phòng trừ bệnh hoại huyết tằm dâu Yadifeng Tạp chí Khoa học Nông nghiệp An Huy, 36(30): 1323713241 (Tài liệu gốc: tiếng Trung Quốc) Determination of transmission possibility of hemolytic disease through rearing room environment and silkworm’s skin Nguyen uy Hanh, Hoang Minh Tuan, Pham Minh Ngoc Abstract Hemolytic disease on silkworm caused by Bacillus sp and Seratia marcecens bacteria is highly infectious In addition to identifying the biological and ecological characteristics of the pathogen, it is important to study its infection pathways Indeed, the control measures could be appropriately and e ectively developed only by identifying the exact infection pathways is study was carried out in years (2020 - 2021), through arti cial infection of hemolytic disease on mulberry silkworms e results identi ed two main ways of this disease infection, which are infection through the silkworms’ skin and environmental rearing conditions e level of infection through the skin is greater than through the environment of the silkworm rearing room Speci cally: infection through the skin has a hemolytic disease rate of 53.23% while infection through the environment has a hemolytic disease rate of 43.24% Keywords: Mulberry silkworm, hemolytic disease, skin infection, environmental infection Ngày nhận bài: 06/01/2022 Ngày phản biện: 24/01/2022 Người phản biện: TS Phạm Văn Nhạ Ngày duyệt đăng: 30/3/2022 MƠ HÌNH HĨA Q TRÌNH SINH HỌC TRONG BÃI LỌC TRỒNG CÂY ỨNG DỤNG ĐỂ XỬ LÝ NƯỚC RỈ RÁC Đỗ ị Hồng Dung1,2, Đặng Xuân Hiển1* TĨM TẮT Nghiên cứu thiết lập mơ hình tốn học ứng dụng mơ đánh giá công nghệ xử lý nước rỉ rác bãi lọc trồng kiến tạo dòng chảy ngầm; hệ phương trình mơ q trình sinh học bãi lọc giải số thuật toán Runge-Kutta bậc code ngơn ngữ lập trình Matlab Mơ hình số thu được phân tích độ nhạy hiệu chỉnh, kiểm nghiệm dựa số liệu đo đạc Kết mơ q trình sinh học bãi lọc trồng cho thấy, sai số kết mô kết đo thực tế nồng độ nitơ hữu trung bình khoảng 10,9%; nồng độ amoni mơ có sai số nằm < 12%, sai số trung bình khoảng 2,7% so với giá trị đo thực tế Nồng độ Nitrat mơ có sai số trung bình khoảng Viện Khoa học Công nghệ Môi trường, Đại học Bách khoa Hà Nội Viện Môi trường Nông nghiệp, Viện Khoa học nông nghiệp Việt Nam Tác giả liên hệ: E-mail: hien.dangxuan@hust.edu.vn 108 Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Nơng nghiệp Việt Nam - Số 02(135)/2022 9,2% so với giá trị đo thực tế Nồng độ phốt mơ có sai số sai số trung bình 3,2% so với giá trị đo thực tế Kết mô lượng cacbon bãi lọc trồng kiến tạo phù hợp với thực tế Mơ hình tốn thiết lập bước đầu phù hợp để mơ số q trình sinh học bãi lọc trồng kiến tạo dòng chảy ngầm Từ khóa: Bãi lọc trồng kiến tạo, mơ phỏng, mơ hình hóa, q trình sinh học I ĐẶT VẤN ĐỀ Nước rỉ rác phát sinh từ hoạt động bãi chôn lấp nguồn gây ô nhiễm lớn đến môi trường Nước rỉ rác bốc mùi hôi nặng nề lan tỏa khu vực xung quanh, nước rác ngấm qua đất làm ô nhiễm nguồn nước ngầm dễ dàng gây ô nhiễm nguồn nước mặt Phương pháp xử lý nước rỉ rác bãi lọc trồng áp dụng rộng rãi nhiều nước giới Barr Robinson (1999), áp dụng hệ thống bãi lọc ngầm cỏ sậy để xử lý nước rỉ rác lâu năm với hiệu suất xử lý nitrogen đạt tới 90,7% (Barr and Robinson, 1999) Ain cộng tác viên (2011) nghiên cứu loại bỏ kim loại nặng nước rỉ rác bãi lọc trồng với kèo nèo cho hiệu xử lý Fe từ 91,5 đến 99,2% xử lý Mn từ 94,7 đến 99,8% Tại Việt Nam, có vài nghiên cứu xử lý nước rỉ rác bãi lọc trồng cây, cần kể đến nghiên cứu tác giả Đặng Xuân Hiển (2015) với nghiên cứu ứng dụng bãi lọc trồng dòng chảy ngang, dòng chảy đứng Nguyễn Ái Lê Lê ị Mộng Trinh (2018) nghiên cứu xử lý nước rỉ rác đất ngập nước kiến tạo Nghiên cứu Hồ Bích Liên (2014) đánh giá khả xử lý nước rỉ rác cỏ vetiver điều kiện bổ sung chế phẩm sinh học EM Mặc dù vậy, việc ứng dụng vào thực tế cịn nhiều khó khăn Vì vậy, tìm kiếm phương pháp để đánh giá công nghệ thực tiễn đặc biệt cần thiết Cũng loại nước thải khác, nghiên cứu công nghệ xử lý nước rỉ rác cần ưu tiên sử dụng phương pháp hiệu phải tối ưu mặt chi phí xây dựng, vận hành, yêu cầu trình độ kỹ thuật điều kiện địa phương Việc sử dụng hệ sinh thái tự nhiên bãi lọc trồng để xử lý có nhiều ưu điểm đáp ứng yêu cầu chất lượng dòng yêu cầu kinh tế Tuy nhiên, việc lựa chọn cơng nghệ phù hợp hồn thiện cơng nghệ địi hỏi nhiều yếu tố Hiện nay, phương pháp mơ ứng dụng công nghệ môi trường, nhiên công bố áp dụng cho thực tế chưa cụ thể rõ ràng, đặc biệt việc mơ q trình bãi lọc trồng Khó khăn chủ yếu liên quan đến thiết lập mơ hình tốn phương pháp giải máy tính để tìm kết phù hợp thực tế Nghiên cứu nhằm xây dựng phương trình tính tốn để mơ q trình sinh học loại bỏ cacbon, nitơ, phốt bãi lọc trồng cây, trợ giúp cho việc đánh giá lựa chọn công nghệ phù hợp, thiết kế vận hành hiệu bãi lọc II VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu bãi lọc trồng kiến tạo dòng chảy ngầm ứng dụng để xử lý nước rỉ rác 2.2 Phương pháp nghiên cứu - Phương pháp kế thừa: Nghiên cứu thực sở kế thừa kết cơng trình nghiên cứu có ngồi nước Các thành phần, q trình, thuật tốn mơ kế thừa từ tài liệu chứng minh - Phương pháp phân tích: Phân tích COD theo TCVN 6491:1999: Chất lượng nước - Xác định nhu cầu oxy hóa hóa học Phân tích NH4+, NO 2- theo Hướng dẫn thực nghiệm 02 05 Viện Khoa học Công nghệ Môi trường, Đại học Bách Khoa Hà Nội - Phương pháp thống kê: Các số liệu thực nghiệm xử lý phần mềm thống kê SPSS - Phương pháp mơ hình hóa: Sử dụng phương trình tốn, phương trình vi phân vào để mơ tả q trình chuyển hóa thành phần bãi lọc trồng kiến tạo dòng chảy ngầm - Phương pháp phân tích độ nhạy hiệu chỉnh mơ hình: Phần mềm mơ hình số phân tích độ nhạy, hiệu chỉnh kiểm nghiệm số liệu đo thực tế 109 Tạp chí Khoa học Công nghệ Nông nghiệp Việt Nam - Số 02(135)/2022 2.3 ời gian địa điểm nghiên cứu Nghiên cứu thực từ tháng 3/2016 đến tháng 3/2021 trường Đại học Bách khoa Hà Nội III KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1 Xác định mơ hình khái niệm, ma trận tương hỗ, xây dựng mơ hình cấu trúc Mơ hình khái niệm dựa việc biểu thị cách sơ đồ hóa mối quan hệ thành phần mà tham gia vào trình sinh học chủ yếu xảy bãi lọc trồng ơng qua mơ hình khái niệm để thiết lập phương trình tốn học mơ trình bãi lọc trồng kiến tạo Sơ đồ tổng hợp quan hệ tham số tham gia q trình chuyển hóa sinh học chủ yếu bãi lọc trồng sở phân loại hệ thống hóa lý thuyết Hình Mơ hình khái niệm biểu diễn dạng sơ đồ hóa q trình sinh học bãi lọc trồng dịng chảy ngầm Ghi chú: Các ký hiệu gồm: Phốt hữu hoà tan (DOP); phốt hữu dạng hạt (POP); phốt vô dạng hạt (PIP); phốt vơ hịa tan (DIP); cacbon hữu dạng hạt (POC); cacbon hữu hòa tan (DOC); cacbon hữu dễ bay (VOC); cacbon vơ hịa tan (DIC); cacbon vô dạng hạt (PIC); nitơ vô dạng hạt (PON) nitơ vơ hịa tan (DON) Trên mơ hình khái niệm q trình sinh học nitơ, phốt pho, cacbon bãi lọc trồng Sự chuyển hóa thành phần phốt pho, nitơ, cacbon Mơ hình giúp cho thấy mối quan hệ thành phần phốt pho, nitơ cacbon Để thiết lập phương trình cần xác định tác động qua lại tham số vào trình, việc 110 xác định thông qua bảng ma trận tác động tương hỗ trình bày bảng Ma trận tác động tương hỗ có 16 biến trạng thái tham gia vào trình sinh học, biến trạng thái gồm: POP, DOP, DIP, PIP, NO 3, NO2, NH4, NH 3, PON, DON, POC, DOC, DIC, PIC, VOC, TV (thực vật) Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Nông nghiệp Việt Nam - Số 02(135)/2022 Bảng Ma trận tác động tương hỗ biến trạng thái tham gia vào trình sinh học bãi lọc trồng kiến tạo dòng chảy ngầm am số POP DOP DIP POP + + DOP + + DIP PIP NO3 NO2 NH4 NH3 PON DON POC DOC DIC PIC VOC TV + PIP + + NO3 + NO2 + + + + NH3 + PON + DON + NH4 + + 1 POC DOC + + + DIC PIC VOC TV + + + + + + Ghi chú: “+” Có tương tác biến trạng thái 3.2 iết lập phương trình tốn học biểu thị q trình trình sinh học bãi lọc trồng kiến tạo dịng chảy ngầm Dựa việc phân tích trình sinh học xảy biến trạng thái hay cấu tử tham gia vào trình bãi lọc trồng kiến tạo dịng chảy ngầm, tiến hành thiết lập phương trình cân nitơ theo nguyên tắc cân vật liệu tương ứng 3.2.1 Phương trình cân cacbon a) Phương trình cân cacbon hữu dạng hạt (POC) vùng rác (within the litter pool): dPOCln An = 103 × Lln × + Mbn − rln (1) dt Vn Trong đó: An: Diện tích bề mặt ngập nước (m2); Vn: ể tích vùng đất ngập nước (m3); n : Lượng rác (litter) phát thải môi trường = 0,31% sinh khối thực vật (Friend et al., 1997); rln : Tốc độ mùn hóa vùng rác (humi cation rate); rln = f0 × kl × POCbn × POCln (2) kl: Tốc độ phân hủy rác vùng rác (m3.kg.C-1.d-1); f0: Độ ẩm đất có giá trị 0,6 (Yang et al., 1998); Mbn: Tốc độ chết vi khuẩn phụ thuộc tuyến tính vào nồng độ sinh khối vi sinh vật b) Phương trình cân cacbon hữu dạng hạt (POC) vùng mùn (in the humus pool): dPOChn = fh × rln (3) dt Trong đó: fh: Tỉ phần rác thải phân hủy trình mùn hóa có giá trị 0,15 - 0,35; rhn : Tốc độ mùn hóa vùng mùn rhn = f0 × kh × POCbn × POChn 111 Tạp chí Khoa học Công nghệ Nông nghiệp Việt Nam - Số 02(135)/2022 c) Phương trình cân cacbon hữu dạng hạt (POC) sinh khối vi sinh vật: dPOCbn = (1 − fr − fh ) × rln + (1 − fr − fd ) × rhn − Mbn (4) dt Trong đó: f: Tỷ phần tổng chất bị phân hủy q trình mùn hóa (fh), hơ hấp (fr), hòa tan (fd) DOC phần từ q trình hơ hấp khơng tới đến khí d) Phương trình cân cacbon hữu hịa tan (DOC): dDOCn = (1 − fa ) × Rb + fd × rhn − LDOC (5) dt Trong đó: LCOD: ấm cacbon hữu vùng đất ngập nước (1 - 10%); Rb: Hô hấp vi sinh vật Rb = f r × (rln + rhn) 3.2.2 Phương trình cân nitơ h= dt = HRT (Org_Nin − Org_N) + rdc + rg1 + rg2− rm − rs (6) Trong đó: HRT: thời gian lưu nước (ngày); Org_Nin: nồng độ nitơ hữu dòng vào (g/m3); Org_N: nồng độ nitơ hữu dòng (g/m3); rdc: tỷ lệ phân hủy thực vật (g.m-2 ngày-1); rdc = Rdecay × Nplant rg1: tỷ lệ hấp thụ amoni vi sinh vật để phát triển (g.m-2 ngày-1) rg1 = [(umax.20 + rb1 + rb2) × θ1 (T− 20) × NH3_N K1 + NH3_N × Org_N × P1 umax.20: tốc độ phát triển tối đa vi khuẩn 20oC(ngày-1), giá trị đặc trưng: 0,18; q1: hệ số nhiệt độ phát triển vi sinh vật (1,08 - 1,10); P1 hệ số ưu tiên hấp thụ amoni; NH3_N P1 = K1 + NH3_N K1 số bán bão hòa hấp thu amoni, k =2 (mg/L); rg2: tỷ lệ hấp thụ nitrat vi sinh vật để phát triển (g.m-2 ngày-1); rg2 = [(umax.20 + rb1 + rb2) × 01 (T− 20) × N03_N K2 + N03_N × Org_N × P2 P2 hệ số ưu tiên hấp thụ nitrat; K2 số bán bão hòa hấp thu nitrat, k = (mg/L); r m: tỷ lệ khống hóa nitơ hữu thành amoniac (g.m-2 ngày-1) rm = OrgN × Rmin × T Rmin: tốc độ khống hóa (d-1), có giá trị 0,0005 - 0,143, giá trị đặc trưng 0,01; rs: tỷ lệ lắng nitơ hữu vào trầm tích (g.m-2 ngày-1); U (1− w) rs = 1,3ha dc 112 18mu0 α: hệ số dính có giá trị, 0,0008 - 0,0012 Giá trị đặc trưng (0,001); U: vận tốc dòng chảy (m/ngày), U = HLR – tải thủy lực; w: độ xốp bãi lọc; dc: đường kính ống thu, (m), dc = 0,025 m; η: hiệu loại bỏ ống thu; ρs: mật độ hạt lắng (kg/m3), 1025 – 1050; ρ: khối lượng riêng nước (kg/m3), 995,7 kg/m3; μ: độ nhớt chất lỏng; u0: vận tốc dòng chảy (m/s); dp: đường kính hạt keo lắng xuống, có giá trị từ 0,4 - 10 μm (dp = μm) b) Phương trình cân nitơ amoni (NH4+): d(NH3_N) dt = HRT (NH3_Nin − NH3_N) − rn − ru1 − rg1+ rm − rn (7) NH3_Nin: nồng độ NH3 dòng vào (g/m3); NH3: nồng độ NH dòng (g/m3); rn: tỷ lệ nitrat hóa amoni thành nitrat (g.m-2 ngày-1); a) Phương trình cân nitơ hữu (Org_N): d(Org_N) gd2p (ps− p) rn = mN YN × NH3_N DO ( K + NH _N ) × ( K4 + DO ) × C × C T pH UN: Tốc độ tăng trưởng Nitrosomonas (ngày-1) (0,33 - 2,21); YN: Hệ số suất vi khuẩn Nitrosomonas (mgVSS/mgN) (0,03 - 0,13); DO: nồng độ Oxy (mg/L); K3: Hằng số bán bão hòa amoni vi khuẩn Nitrosomonas, có giá trị 0,13 - 1,3 Giá trị đặc trưng K3 = 1.0 (gN/m3); K4: Hằng số bán bão hòa oxy vi khuẩn Nitrosomonas, K4 = 0.8 (gN/m3); CT: Hệ số phụ thuộc vào nhiệt độ: CT = e j(T-15) φ: Hằng số thực nghiệm (oC-1), φ = 0,098; CpH: Hệ số giới hạn tăng trưởng vi khuẩn pH CpH = − 0,833(7,2 − pH) với pH < 7,2 CpH = 1,0 với pH ≥ 7,2; ru1: Tỷ lệ sử dụng amoni thực vật để tăng trưởng (g.m-2 ngày-1) ru1 = ru ( NH3N NH3N + NO3N ) × Nplant ru: Tốc độ tăng trưởng thực vật, ru = 0,028; ru1: tốc độ hấp thụ amoni vi sinh vật để phát triển (g.m-2 ngày-1); rm: tốc độ khống hóa nitơ hữu thành amoniac (g.m-2 ngày-1); rv: tốc độ bay NH3 Sự bay amoniac trình hóa lý Reddy Patrick (1984) rằng, tổn thất NH bay không nghiêm trọng giá trị pH 8,0 Nhưng nhiệt độ 20oC giá trị pH tăng lên đến 8,5 tỷ lệ NH3 tăng lên 20 - 25% Ở mức pH 9,3 tỷ lệ ion NH3 amoni 1:1 tổn thất bay đáng kể Do đó, tốc độ bay amoniac xác định Tạp chí Khoa học Công nghệ Nông nghiệp Việt Nam - Số 02(135)/2022 giá trị nhiệt độ giá trị pH Phương trình tốc độ bay NH3: NH3 _N rn = bao phủ rễ thực vật tổng diện tích đơn vị đất ngập nước diện tích (0,0 – 1); ru2: tỷ lệ sử dụng nitrat thực vật để tăng trưởng (g.m-2 ngày-1): + 10 (10,068 − 0,033T − pH) ru2 = ru ( c) Phương trình cân nitrat (NO3 ): − d(NO3_N) dt = (NO3_Nin − NO3_N) + rn − ru2 − rdn− rg2 HRT (8) NO3_Nin: Nồng độ nitrat dòng vào (g/m3); rn: tỷ lệ nitrat hóa amoni thành nitrat (g.m-2 ngày-1); rdn: tỷ lệ khử nitrat nitrat (g.m-2 ngày-1); rdn = [(D + r r b1 + rb2) × θ1 (T− 20) ] × NO3_N Dr: Hằng số tốc độ khử nitrat (d-1), có giá trị - 1, giá trị đặc trưng 0,195 (Aloyce and Marwa, 2018); θ: hệ số nhiệt cho q trình khử có giá trị 1,02 - 1,09 (Metcalf and Eddy, 1995; Mayo and Bigambo, 2005); rb1: tốc độ phản ứng sinh khối tổng hợp-màng sinh học (ngày-1); ab rb1 = as1 × a+b a= b= rb2: tốc độ phản ứng sinh khối thực vật-màng sinh học (ngày-1); ab rb2 = as2 × a+b as2 = Rs (1− lt) H Trong đó: as1: diện tích bề mặt cụ thể màng sinh học đơn vị thể tích, 5,76 - 20,83, (m2/m3); as2: diện tích bề mặt cụ thể thực vật m2/m3 (1,67 - 1,97); α: hệ số dính; D w: hệ số khuếch tán lớp chất lỏng (m2/ngày); Ls: chiều dày lớp chất lỏng (m); q: thông số đặc trưng màng sinh học; Kfa số tốc độ phản ứng bậc màng sinh học (ngày-1); Lf: chiều dày màng sinh học (m); Df: Sự khuếch tán chất màng sinh học (m2 ngày−1), 5,5 × 10^-5; θ: hệ số nhiệt cho trình khử có giá trị 1,02 - 1,09; RS: diện tích bề mặt rễ hữu hiệu đơn vị diện tích bề mặt; λt: phần diện tích đơn vị đất ngập nước ) × Nplant rg2: tỷ lệ hấp thụ nitrat vi sinh vật để phát triển (g.m-2 ngày-1): d(Nplant ) dt = ru2 + ru2 − rdv ru1: Tỷ lệ sử dụng amonia thực vật để tăng trưởng (g.m-2 ngày-1); ru2: tỷ lệ sử dụng nitrat thực vật để tăng trưởng (g.m-2 ngày-1); Nitơ thực vật mơ hình hóa thơng qua trình nitrat amonia hấp thụ thực vật trình phân hủy thực vật d) Phương trình cân nitơ thực vật: d(Nplant ) dt = ru2 + ru2 − rdv (9) e) Phương trình cân nitơ trầm tích: d(Nsediment ) Dw Ls (O)kfa × Lf O NH3)_N NH3_N + NO3_N dt = rs − rr (10) 3.2.3 Phương trình mơ q trình sinh học phốt - Cân cho bãi lọc trồng mô với tổng phốt pho: dTP dt = HRT (TPv − TP) − TP × (k + w) + r × (1 − w) (11) Trong đó: TPv: Tổng phốt dòng vào (mg/L); TP: tổng phốt dòng (mg/L); HRT: thời gian lưu nước hệ thống (ngày-1); k: tốc độ hấp thụ phốt thực vật (ngày-1); w: độ xốp bãi lọc (0,1-0,8); r: hệ số nhả hấp phụ phốt vật liệu (ngày-1) 3.3 Phương pháp giải hệ hệ phương trình vi phân Hệ phương trình vi phân thiết lập khơng thể giải phương pháp giải tích thơng thường, mà phải giải gần phương pháp số Trong nghiên cứu lựa chọn phương pháp Runge-Kutta phương pháp hiệu vừa có độ xác cao, thuật tốn khơng q phức tạp, áp dụng rộng rãi để giải phương trình vi phân Cơng thức Runge-Kutta bậc giải hệ phương trình vi phân: 113 Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Nơng nghiệp Việt Nam - Số 02(135)/2022 Xét hệ phương trình vi phân bậc nhất: dy1 dt dy2 dt = f1 (t , x1 , x2 , , xn) = f2 (t , x1 , x2 , , xn) dyn dt = fn (t , x1 , x2 , , xn) → y1(t), y2(t), y3(t)…, yn(t)=? Phương pháp giải: Hầu hết phương pháp số giống ý tưởng, bắt đầu với điều kiện ban đầu, ta tính bước với khoảng tăng thời gian ∆t, tính vecto x bước Đầu bảng giá trị x theo thời gian t Đầu vào bắt buộc bao gồm vecto f(x, t) xác định phương trình vi phân bậc nhất, điều kiện ban đầu khoảng thời gian lời giải Ít cần tăng khoảng thời gian ∆t, hầu hết chương trình tự động tính tốn giá trị hiệu ∆t Sự khác biệt gói phần mềm khác nằm cú pháp sử dụng Giải hệ phương trình phương pháp Rungekutta thích nghi bậc 4: Cú pháp: [t, x] = ode45(@f, [t0 t1 t2…tEnd], [x1 x2 x3… xn] @f: Hàm f viết tay người dùng để tính tốn giá trị vecto f (x, t) phương trình [t0 t1 t2…tEnd]: Các thời điểm thời gian mà lời giải tính ơng thường người ta tính chuỗi thời điểm cách khoảng tăng thời gian dt cố định, cú pháp viết sau: t = t0: dt: tEnd [x1 x2 x3… xn]: Các giá trị ban đầu hàm x1, x2… xn t: Vecto chứa thời điểm thời gian để tính lời giải x: Ma trận lời giải mà cột chúng chứa giá trị hàm x1, x2,… xn Hệ phương trình mơ hình giải số phương pháp Runge-Kutta bậc ngơn ngữ lập trình Matlab 114 3.4 Phân tích độ nhạy 3.4.1 Phân tích độ nhạy thông số ảnh hưởng đến nồng độ nitơ bãi lọc ực chạy mơ hình với số liệu đo đạc đề tài KC08.05 KC08.DA02, Viện Khoa học Công nghệ môi trường, Đại học Bách khoa Hà Nội Trước hết, nghiên cứu thực phân tích độ nhạy để xác định thơng số cho việc hiệu chỉnh mơ hình Các kết phân tích độ nhạy trình bày hình Kết phân tích độ nhạy cho thấy, thơng số ảnh hưởng lớn tới nồng độ nitơ hữu Rmin - tốc độ khống hóa (ngày-1) nhiệt độ (T), Rmin có ảnh hưởng rõ rệt thay đổi khoảng giá trị max Đối với nồng độ amoni, thông số Rmin tiếp tục có ảnh hưởng lớn, thơng số Yn - Hệ số suất vi khuẩn Nitrosomonas (mg VSS/mg N) Un - Tốc độ tăng trưởng Nitrosomonas (ngày-1) Nồng độ nitrat chịu ảnh hưởng thơng số Un, Yn, as1- diện tích bề mặt cụ thể màng sinh học đơn vị thể tích Dr- số tốc độ khử nitrat (ngày-1) Từ kết phân tích độ nhạy trên, xác định thông số để thực hiệu chỉnh mơ hình gồm: Rmin: tốc độ amơn hóa nitơ hữu thành amoni; T: nhiệt độ dòng vào; Yn: hệ số suất vi khuẩn Nitrosomonas; Un: tốc độ tăng trưởng vi khuẩn Nitrosomonas; Dr: số tốc độ khử nitrat (ngày-1) 3.4.2 Phân tích độ nhạy thông số ảnh hưởng đến nồng độ phốt bãi lọc trồng Các thông số để tiến hành phân tích độ nhạy nồng độ phốt bãi lọc trồng bao gồm: k: hệ số hấp thụ phốt thực vật, có giá trị từ - 1; w: độ xốp vật liệu bãi lọc, có giá trị từ 0,1 - 0,8; r: hệ số nhả hấp phụ bãi lọc, có giá trị từ - 100 Qua q trình phân tích độ nhạy, nhận thấy thơng số k, w, r có độ nhạy cao Trong q trình hiệu chỉnh, ngồi thơng số độ rỗng w xác định tiến hành hiệu chỉnh thông số k r 3.5 Hiệu chỉnh mô Số liệu đầu vào: OrgNin = 47,08 mg/L, NH4+in = 43,9 mg/L, NO3-in = 14,61 mg/L, TPin = 5,52 mg/L, HRT = 12 ngày Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Nơng nghiệp Việt Nam - Số 02(135)/2022 Hình Kết phân tích độ nhạy số thơng số ảnh hưởng lớn đến nồng độ nitơ hữu cơ, amoni nitrat bãi lọc trồng TG nên đặt lại đường kẻ xanh đỏ hình, tạp chí in đen trắng Hình Kết phân tích độ nhạy thơng số ảnh hưởng đến nồng độ phốt bãi lọc trồng 115 Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Nơng nghiệp Việt Nam - Số 02(135)/2022 3.5.1 Hiệu chỉnh mô cân nitơ bãi lọc trồng Hiệu chỉnh thông số Rmin từ 0,01 lên 1,3; Un từ 0,9 xuống 0,75; Dr từ 0,195 lên 0,9 nhận kết dạng đồ thị mô cân N hữu cơ, amoni, nitrat bãi lọc trồng Kết mô cho thấy, giá trị nồng độ nitơ hữu mô khoảng thời gian cân ổn định 2,5 mg/L, với 7/10 giá trị có sai số < 12%, 3/10 giá trị có sai số > 12%, chênh lệch trung bình khoảng 10,9% so với số liệu đo thực tế; có giá trị với sai số > 12%, nhiên nồng độ chênh lệch từ 0,4 đến 0,6 mg/L, sai số chấp nhận Giá trị nồng độ amoni mô khoảng thời gian cân ổn định có giá trị từ 21,7 đến 22,0 mg/L, giá trị có sai số nằm giới hạn cho phép (12%, sai số trung bình khoảng 9,2% so với giá trị đo thực tế Hai giá trị sai số >12%, nhiên độ chênh lệch mô kết đo 0,4 mg/L nên sai số chấp nhận Hình Đồ thị mơ cân nitơ bãi lọc Ghi chú: Đường màu xanh TG nên đổi lại tạp chí in đen trắng biểu thị nồng độ nitơ mô sau hiệu chỉnh; Dấu “+” biểu thị giá trị nitơ hữu thực tế Kết mơ cho thấy cịn có số giá trị có sai số > 12%, nhiên sai số chấp nhập chênh lệch nồng độ không cao (< mg/L) 3.5.2 Hiệu chỉnh mô cân phốt bãi lọc trồng Hiệu chỉnh hệ số hấp thụ phốt (k) từ giá trị 0,1 lên giá trị 1,37; hệ số nhả hấp phụ từ xuống 0,2 nhận đồ thị mơ phốt hình 116 Kết mơ cho thấy số liệu tính tốn TP dòng tương đồng với kết đo đạc Nồng độ phốt đầu theo mô hệ thống hoạt động ổn định 1,84 mg/L, sai số nằm giới hạn cho phép (< 12%), sai số trung bình 3,2% so với giá trị đo thực tế Như vậy, mơ hình số thiết lập cho thấy bước đầu phù hợp để áp dụng mơ q trình chuyển hóa phốt bãi lọc trồng kiến tạo dòng chảy ngầm Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Nơng nghiệp Việt Nam - Số 02(135)/2022 Hình Hiệu chỉnh cân phốt 3.5.3 Mô cân cacbon bãi lọc trồng Kết mô cân cacbon bãi lọc trồng trình bày hình Kết mơ cho thấy, lượng POCln (cacbon hữu dạng hạt vùng rác) tăng liên tục gần tuyến tính với thời gian Sau năm nồng độ POCln có giá trị khoảng 2.000 g/m3 Sự tích tụ POC ln chủ yếu từ trình phân hủy thực vật sinh khối chết Lượng cacbon vùng đất ngập nước chủ yếu POCln Lượng POChn (cacbon hữu dạng hạt vùng mùn) tồn vùng đất ngập nước kiến tạo, hệ thống hoạt động ổn định gần có giá trị = g/m3 Ngun nhân lượng POChn tạo bị mùn hóa tạo thành DOCn (cacbon hữu hòa tan), vi sinh vật hấp thụ thực vật phân hủy thông qua q trình hơ hấp DOCn vùng đất ngập nước thấp, cân ổn định khoảng giá trị từ - 1,5 g/m3 Nguyên nhân lượng DOCn tạo ít, với trình sử dụng DOCn vi sinh vật, hấp thụ thực vật, rửa trôi Lượng POCbn vùng đất ngập nước có giá trị thấp, sau năm hoạt động có giá trị < 0,2 g/m3 Hình Mơ cân cacbon bãi lọc trồng kiến tạo 117 Tạp chí Khoa học Công nghệ Nông nghiệp Việt Nam - Số 02(135)/2022 IV KẾT LUẬN Nghiên cứu xây dựng mơ hình khái niệm, ma trận tác động tương hỗ có xét đến q trình chuyển đổi nitơ, phốt pho, cacbon diễn bãi lọc trồng kiến tạo từ thiết lập phương trình toán học cho cấu tử tham gia vào trình sinh học bãi lọc trồng kiến tạo dịng chảy ngầm Kết phân tích độ nhạy cho thấy, thông số ảnh hưởng lớn tới trình loại bỏ nitơ bãi lọc gồm tốc độ khống hóa (Rmin), nhiệt độ dịng thải, hệ số suất vi khuẩn Nitrosomonas (Yn), tốc độ tăng trưởng Nitrosomonas (Un), diện tích bề mặt cụ thể màng sinh học đơn vị thể tích (as1) số tốc độ khử nitrat (Dr) Các thông số có ảnh hưởng lớn đến nồng độ phốt gồm hệ số hấp thụ phốt thực vật (k), độ xốp bãi lọc (w) hệ số nhả hấp phụ vật liệu bãi lọc Kết hiệu chỉnh mơ xác định mơ hình mô tốt xu hướng diễn biến thay đổi nồng độ hợp chất bãi lọc Sai số kết mô kết đo thực tế nồng độ nitơ hữu trung bình khoảng 10,9%; nồng độ amoni khoảng 2,7%; nồng độ nitrat khoảng 9,2%, nồng độ phốt khoảng 3,2% Kết mô lượng cacbon bãi lọc trồng kiến tạo phù hợp với thực tế Như vậy, mơ hình thiết lập bước đầu phù hợp để mô số trình sinh học bãi lọc trồng LỜI CẢM ƠN Các tác giả xin chân thành cảm ơn tài trợ kinh phí cho nghiên cứu thơng qua đề tài KC08.05 KC08 DA 02 Bộ KHCN TÀI LIỆU THAM KHẢO Đặng Xuân Hiển, 2015 Nghiên cứu xây dựng cơng nghệ tích hợp hóa lý - sinh học thích ứng, hiệu quả, an tồn bền vững với môi trường sinh thái để xử lý nước rỉ rác bãi chôn lấp rác tập trung Báo cáo kết thực đề tài chương trình KC.08/11-15 Nguyễn Ái Lê, Lê ị Mộng Trinh, 2018 Ứng dụng mơ hình đất ngập nước nhân tạo trồng cỏ vetiver cỏ sậy để xử lý nước rỉ rác Tạp chí phát triển Khoa học Cơng nghệ: Chuyên san khoa học tự nhiên, (5): 177-183 Hồ Bích Liên, 2014 Đánh giá khả xử lý nước rỉ rác cỏ vetiver điều kiện bổ sung chế phẩm sinh học EM Tạp chí Đại học ủ Dầu Một, (18): 76-81 Ain Nihla Kamarudzaman, Roslaili Abdul Aziz, and Mohd Faizal Ab Jalil, 2011 Removal of heavy metals from land ll leachate using horizontal and vertical subsurface ow constructed wetland planted with Limnocharis ava International Journal of Civil Environmental Engineering IJCEE-IJENS, 11 (5): 85-91 Aloyce W Mayo, Marwa Muraza, Joel Norbert, 2018 Modelling nitrogen transformation and removal in mara river basin wetlands upstream of lake Victoria, Tanzania Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 105: 136-146 Barr M.J., H.D Robinson, 1999 Constructed wetlands for land ll leachate treatment Waste Management and Research, 17(6): 498-504 Mayo A.W., T Bigambo, 2005 Nitrogen transformation in horizontal subsurface ow constructed wetlands I: Model development, University of Dar es Salaam Physics and Chemistry of the Earth, 30: 673-679 Metcalf and Eddy Inc, 1995 Wastewater Engineering: Treatment, Disposal and Reuse McGraw-Hill Ltd, New Delhi, India Reddy K.R and W.H Patrick, 1984 Nitrogen transformations and loss in ooded soils and sediments CRC Critical Reviews in Environmental Control, 13(4): 273-309 Yang, Z.-L, 1998 Technical note of a 10-layer soil moisture and temperature model Unpublished manuscript Modeling of biological processes in constructed wetland treating land ll leachate in Viet Nam Do i Hong Dung, Dang Xuan Hien Abstract e study has established a mathematical model for applying in simulation and evaluation of land ll leachate treatment technology by sub ow constructed wetland; the system of equations simulating biological processes in the constructed wetland has been numerically solved by the Runge-Kutta algorithm of order and coded in the Matlab 118 Tạp chí Khoa học Công nghệ Nông nghiệp Việt Nam - Số 02(135)/2022 programming language e obtained numerical model has been analyzed for sensitivity and calibrated and tested based on measurement data sets e results of simulation of biological processes in the constructed wetland showed that: the error between the simulation results and the actual measurement results for the average organic nitrogen concentration was about 10.9%; the simulated ammonium concentration had errors of 0,05) NT1 NT2 Ương giống tôm xanh ao độ mặn - 10‰ đạt hiệu cao so với ương giống độ mặn 15 - 17‰ Từ khóa: Tơm xanh (Macrobrachium rosenbergii De Man, 1879), độ mặn, hiệu ương giống I ĐẶT VẤN ĐỀ Tôm xanh (Macrobrachium rosenbergii De Man, 1879) lồi có kích thước lớn lồi tơm nước ngọt, thịt thơm ngon, giá trị kinh tế cao nên xem đối tượng giáp xác nuôi phổ biến nước Việt Nam, Trung Quốc, Lan, Malaysia, Ấn Độ,… (Phạm Văn Tình, 2004) eo Tổng cục ủy sản (2020), năm 2019 nước có 14 tỉnh, thành phố ni tơm xanh với tổng diện tích 61.744 ha, sản lượng đạt 24.365 tấn, tập trung chủ yếu tỉnh vùng Đồng sơng Cửu Long (ĐBSCL) chiếm 99,89% diện tích chiếm 98,7% sản lượng nước Tài liệu nghiên cứu sinh học cho thấy, tơm xanh lồi sống độ mặn (0 - 25‰), phát triển tốt độ mặn (0 - 16‰) thích hợp - 12‰ (New, 2002; Đỗ ị anh Hương Nguyễn Văn Tư, 2010; Huong et al., 2010) eo Tổng cục Mơi trường (2020), tính tốn lưu lượng dịng chảy sông Mekong đổ vùng ĐBSCL năm 2020 hạn chế, có khả thiếu hụt so với lưu lượng trung bình nhiều năm, tình trạng xâm nhập mặn ĐBSCL cảnh báo mức độ sâu gay gắt tỉnh Kiên Giang địa phương ghi nhận điển hình cho tình hình xâm nhập mặn diễn sớm vùng, độ mặn xuất thường xuyên với mức độ xâm nhập cao sâu Khoa Thủy sản, Trường Đại học Cần Thơ * Tác giả liên hệ: E-mail: dnlong@ctu.edu.vn 119 ... nguồn nước mặt Phương pháp xử lý nước rỉ rác bãi lọc trồng áp dụng rộng rãi nhiều nước giới Barr Robinson (1999), áp dụng hệ thống bãi lọc ngầm cỏ sậy để xử lý nước rỉ rác lâu năm với hiệu suất xử. .. Mơ hình tốn thiết lập bước đầu phù hợp để mơ số q trình sinh học bãi lọc trồng kiến tạo dòng chảy ngầm Từ khóa: Bãi lọc trồng kiến tạo, mơ phỏng, mơ hình hóa, q trình sinh học I ĐẶT VẤN ĐỀ Nước. .. vào trình sinh học chủ yếu xảy bãi lọc trồng ơng qua mơ hình khái niệm để thiết lập phương trình tốn học mơ trình bãi lọc trồng kiến tạo Sơ đồ tổng hợp quan hệ tham số tham gia q trình chuyển hóa