4.3.3.1. Kết quả mô phỏng khả năng sinh trưởng và loại bỏ dinh dưỡng của tảo
Kết quả mô hình về diễn biến sinh trưởng của tảo Chlorella vulgaris trong hệ thống được biểu diễn dưới Hình 4.11.
64
Kết quả mô phỏng trong điều kiện ánh sáng nhân tạo cho thấy rõ 3 giai đoạn sinh trưởng của tảo: thích nghi, tăng trưởng và cân bằng. Giai đoạn thích nghi của tảo diễn ra trong vòng 2 ngày đầu, sinh khối dao động trong khoảng 0,01-0,02 g/l. Giai đoạn tăng trưởng bắt đầu sau ngày thứ 2 và kéo dài đến hết ngày thứ theo dõi thứ 6, trong giai đoạn này sinh khối tảo đã tăng từ 0,02 lên đến 0,168 g/l (tăng gấp 8,4 lần). Giai đoạn cân bằng bắt đầu diễn ra sau ngày tiến hành thứ 6 (sinh khối tảo đạt mức cân bằng 0,173 g/l) và không nhận thấy giai đoạn suy thoái (theo thời gian mô phỏng).
Dưới điều kiện ánh sáng tự nhiên, kết quả mô phỏng cho thấy sinh khối tảo ít thay đổi và không phân chia rõ ràng theo các giai đoạn sinh trưởng. Trong điều kiện này sinh khối tảo tăng rất chậm theo thời gian, sinh khối tảo tại thời điểm cực đại chỉ tăng khoảng trên 2 lần so với ban đầu.
Diễn biến nồng độ N thông qua kết quả mô phỏng bởi mô hình toán được biểu diễn dưới Hình 4.12. Nồng độ N trong cả 2 điều kiện ánh sáng tự nhiên và ánh sáng nhân tạo đều có xu hướng giảm, tuy nhiên chỉ được thể hiện rõ ràng đối với điều kiện ánh sáng nhân tạo. Dưới điều kiện ánh sáng tự nhiên, nồng độ N suy giảm rất chậm, chỉ từ 140 xuống 122,3 mg/l. Ngược lại, nồng độ N trong điều kiện ánh sáng nhân tạo suy giảm mạnh và tốc độ suy giảm thay đổi theo giai đoạn sinh trưởng của tảo. Trong giai đoạn thích nghi 2 ngày ban đầu, nồng độ N chỉ giảm khoảng 15 mg/l. Giai đoạn tăng trưởng nồng độ N suy giảm mạnh nhất do nhu cầu dinh dưỡng của tảo, giảm khoảng 88 mg/l. Giai đoạn cân bằng của tảo, nồng độ N giảm nhẹ từ 37-20 mg/l.
4.3.3.2. Kết quả kiểm chứng mô hình với thí nghiệm thực tế
Kết quả so sánh về khả năng sinh trưởng và loại bỏ dinh dưỡng N của tảo
Chlorella vulgaris trong hệ thống HRAPs giữa mô hình toán và thực nghiệm được thể hiện dưới Hình 4.11 và 4.12.
Kết quả mô phỏng về khả năng sinh trưởng của tảo Chlorella vulgaris
giữa mô hình và thực nghiệm trong cả 2 điều kiện về ánh sáng (nhân tạo và tự nhiên) đều tương đối chính xác.
Trong điều kiện ánh sáng nhân tạo, kết quả mô phỏng lẫn thực nghiệm đều cho thấy rõ 3 giai đoạn sinh trưởng của tảo và thời gian diễn ra các giai đoạn có sự tương đồng. Kết quả mô phỏng hoàn toàn chính xác với thực nghiệm trong giai đoạn thích nghi (2 ngày đầu), tuy nhiên về các giai đoạn sau đã có sự sai
lệch. Trong giai đoạn sinh trưởng kết quả thực nghiệm sinh khối tảo trong khoảng 0,02 - 0,14 g/l, thấp hơn so với mô phỏng (0,02 – 0,17 mg/l). Giai đoạn cân bằng sinh khối tảo được mô phỏng duy trì ở mức 0,17 mg/l, tuy nhiên kết quả đo đạc thực tế lại có sự nhiễu động vào dao động trong khoảng 0,14 – 0,17 g/l. Về cơ bản, mô hình đã cho kết quả gần với thự nghiệm, sự khác biệt có thể kể đến nguyên nhân do sai số trong quá trình thu thập mẫu và phân tích.
Trong điều kiện ánh sáng tự nhiên kết quả mô phỏng và thực tế đều cho thấy sự hạn chế trong sinh trưởng của tảo. Nguyên nhân chính dẫn tới kết quả này được xác định do hạn chế về cường độ ánh sáng (đã trình bày trong mục 4.2.1). Đánh giá về tính phù hợp giữa mô hình và thực nghiệm cho thấy kết quả mô phỏng có tính chính xác cao. Sinh khối tảo theo mô phỏng duy trì trong khoảng 0,010 – 0,023 g/l, trong khi đó sinh khối theo thực nghiệm trong khoảng 0,010 – 0,018 g/l.
66
Hình 4.12. Diễn biến nồng độ N mô phỏng bằng mô hình
Tương tự như kết quả kiểm chứng về khả năng sinh trưởng, diễn biến nồng độ dinh dưỡng N trong hệ thống HRAPs cũng được mô phỏng tương đối chính xác. Mô hình đã mô phỏng đúng sự tiêu thụ dinh dưỡng một cách hạn chế trong điều kiện ánh sáng tự nhiên (do cường độ ánh sáng yếu). Kết quả đo đạc thực tế cho nồng độ N tại các ngày cuối thấp hơn mô phỏng (120,2 mg/l so với 122,3 mg/l) tuy nhiên không đáng kể. Trong điều kiện ánh sáng nhân tạo, kết quả từ mô hình tuy đã mô phỏng đúng về xu hướng thay đổi của nồng độ N nhưng kết quả đã có sự sai lệch so với đo đạc thực tế (theo từng ngày), đặc biệt đối với giai đoạn sinh trưởng và cân bằng. Kết thúc thí nghiệm nồng độ N theo mô phỏng duy trì ổn định khoảng 20 mg/l, trong khi đó kết quả đo đạc thực tế nồng độ N vẫn trên 30 mg/l và còn có xu hướng tăng nhẹ (nguyên nhân có thể do bị ảnh hưởng bởi quá trình phân hủy xác tảo).
Tính chính xác của mô hình còn được kiểm chứng thông qua chỉ số RMSE. Đây là chỉ số được tính toán dựa trên sự khác biệt giữa kết quả dự đoán hoặc mô phỏng của mô hình và giá trị quan sát từ hệ thống thực hoặc giá trị tham chiếu:
RMSE =
Trong đó, x1,i - x2,i là sự khác biệt giữa biến i từ kết quả của nguồn số liệu thứ 1 (kết quả chạy mô hình) và nguồn số liệu thứ 2 (từ quan sát thực tế hoặc giá trị thông số), n là tổng số các biến.
Bảng 4.6. Tính toán giá trị RMSE giữa kết quả chạy mô hình và kết quả đo
Điều kiện Thông số RMSE
Ánh sáng nhân tạo Nồng độ sinh khối tảo 0.09577
Nồng độ dinh dưỡng N 0.25729
Ánh sáng tự nhiên Nồng độ sinh khối tảo 0.02286
Nồng độ dinh dưỡng N 0.20768
Qua bảng số liệu về RMSE, ta thấy sự sai khác giữa số liệu mô phỏng và kết quả thực đo không lớn với giá trị RMSE được thể hiện ở bảng trên. Giá trị RMSEcàng tiến gần về 0 thì sự mô phỏng của mô hình càng chính xác. Điều này cho thấy kết quả của mô hình toán đã tương đối gần so với đo đạc thực tế.
Theo kết quả phân tích độ nhạy của thông số, ta thấy thông số có độ nhạy cao là các thông số tốc độ sinh trưởng tối đa và tốc độ tăng trưởng suy giảm do hô hấp (Bảng 4.7) với giá trị lần lượt là 5.3 và 1.09 ngày-1. Các thông số này khá phù hợp với kết quả nghiên cứu trước đó về loài tảo Chlorella vulgaris.
Bảng 4.7. Thông số của mô hình
Thông số Giá trị Đơn vị Nguồn
5.1 Ngày-1 Hiệu chỉnh 1.09 Ngày-1 Hiệu chỉnh Ks 28 µmolm-2s-1 Huesemann(2013) Ki 9000 µmolm-2s-1 Hiệu chỉnh Kabs 0.157 m2/g Gharagozloo(2014) KCO2 0.028 g/m3 Gharagozloo(2014) KN 19.4 mg/dm3 Hiệu chỉnh
68
PHẦN 5. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1. KẾT LUẬN
1.Tại hệ thống biorector, tảo C.vulgaris sinh trưởng trong nước thải tốt hơn trong môi trường dinh dưỡng nhân tạo BBM do pha sinh trưởng dài hơn, đạt mật độ cực đại cao hơn (6,9.106 so với 2,8.106 TB/ml) và không có hiện tượng suy kiệt quần thể sau 14 ngày.. Hiệu quả xử lý N và P bởi tảo đạt 85-89% bao gồm cả dạng vô cơ và hữu cơ, đồng thời kết hợp với vi sinh vật có sẵn trong nước thải giúp loại bỏ 82% hữu cơ.
2. Nồng độ N và P ảnh hưởng đáng kể tới sự gia tăng mật độ của tảo
C.vulgaris (đặc biệt là P), trong đó tỷ lệ dinh dưỡng N:P là nhân tố quyết định. Tảo C.vulgaris sinh trưởng tốt tại tỷ lệ 5:1 và 16:1 gần với đặc điểm tự nhiên của tế bào tảo và của nước thải sinh hoạt sau bể tự hoại. Khi sử dụng đèn led ở điều kiện chiếu sáng nhân tạo, sinh trưởng của tảo tốt hơn đáng kể ở ánh sáng trắng (0,395 – 0,750 nm) và ánh sáng đỏ (0,650 – 0,750 nm).
3. Kết quả thử nghiệm trong điều kiện ánh sáng tự nhiên mùa xuân (tháng 3-4), C.vulgaris phát triển không tốt, hệ thống HRAPs chưa đạt được hiệu quả mong muốn về mật độ tảo. Tăng cường độ ánh sáng bằng đèn huỳnh quang, tảo
C.vulgaris phát triển tốt, mật độ tảo đạt cực đại 4,4.106 tế bào/ml, tăng trên 10 lần so với mật độ ban đầu. Hiệu quả loại bỏ COD đạt 88,9%; NH4+ đạt 94,6 %; PO43- đạt 95,1%; TN 87,55 % và TP 76,9 %; đạt quy chuẩn xả thải tại sau 6 ngày vận hành.
4. Kết quả mô phỏng bằng mô hình toán đối với sinh khối tảo và sự suy giảm dinh dưỡng N tương đối chính xác so với thực nghiệm, giá trị kiểm chứng RMSE thấp và xu hướng thay đổi các thông số phù hợp với thực tế.
5.2. KIẾN NGHỊ
Do thí nghiệm đòi hỏi khối lượng công việc lớn nhưng thời gian nghiên cứu có hạn nên tôi đề xuất một số kiến nghị nhằm giúp hoàn thiện hơn cho đề tài nghiên cứu này như sau:
Đối với nghiên cứu thực nghiệm:
-Hạn chế của ánh sáng tự nhiên trong nghiên cứu đã được đề cập đến, tuy nhiên thời điểm nghiên cứu tiến hành trong mùa đông với cường độ ánh sáng thấp và thiếu ổn định nên dẫn tới hiệu quả của hệ thống HRAPs chưa được như
mong muốn. Tuy nhiên, nguồn năng lượng tự nhiên này hoàn toàn có thể tận dụng để tiết kiệm điện năng nếu nghiên cứu vào mùa hè (cường độ ánh sáng mạnh).
-Hiệu quả của hệ thống HRAPs chỉ thể hiện trong việc loại bỏ các thông số dinh dưỡng N và P, và một phần nào đó là chất hữu cơ, không có ý nghĩa nhiều trong việc loại bỏ TSS, coliform, clo hay kim loại nặng. Do vậy HRAPs chỉ là một hợp phần trong toàn bộ hệ thống xử lý nước thải. Từ đó nên có những nghiên cứu chuyên sâu hơn nhằm kết hợp giữa HRAPs với các hệ thống xử lý khác để hoàn thiện quy trình xử lý.
-Cần tiến hành nâng cấp và hoàn thiện hệ thống theo hướng xử lý liên tục có tuần hoàn.
-Trong nghiên cứu chưa bàn luận đến cách thức thu hồi sinh khối tảo sau xử lý. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng chưa xem xét đến sự tích lũy kim loại nặng trong sinh khối tảo để đưa hướng tận thu nguồn sinh khối này một cách phù hợp.
Đối với mô phỏng bằng mô hình toán:
-Cải tiến mô hình toán, đưa thêm các hệ số thực nghiệm vào mô hình để hiệu chỉnh sát với thực tế.
- Mô phỏng sự thay đổi của các yếu tố khác như dinh dưỡng P, hàm lượng DO, CO2 ...
70
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt:
1. Bộ Tài nguyên và Môi trường (2014), Báo cáo môi trường quốc gia 2014 – Môi trường nông thôn. NXB Tài nguyên, Môi trường và Bản đồ Việt Nam, Hà Nội. 2. Dương Thị Hoàng Oanh, Vũ Ngọc Út, Nguyễn Thị Kim Liên, (2011). Nghiên cứu
khả năng xử lý nước thải của tảo Spirulina platensis. Kỷ yếu Hội nghị khoa học thủy sản lần 4 : 15-27. Trường Đại học Cần Thơ.
3. Lê Văn Cát (2007), Xử lý nước thải giàu hợp chất Nito, photpho, Nhà xuất bản Khoa học tự nhiên và công nghệ Hà Nội.
4. Nguyễn Lân Dũng, P.V.T., Dương Đức Tiến (1980). Giáo trình Vi sinh vật học. 219: tr. 55.
5. Nguyễn Thị Thanh Xuân.Thành viên: Đặng Kim Hoàng, Nguyễn Hoàng Minh, Nguyễn Ngọc Tuân (2012). Nghiên cứu tối ưu điều kiện nuôi trồng vi tảo Chlorella vulgaris làm nguyên liệu sản xuất biodiesel.Mã số: Đ2012 – 02 – 46. 6. Trần Đình Toại và Châu Văn Minh (2005). Rong biển được liệu Việt Nam. NXB
Khoa học Kỹ Thuật, Hà Nội.
7. Trần Thị Thanh Hiền và cs. (2000). Bài giảng Kỹ thuật nuôi thức ăn tự nhiên. Ðại học Cần Thơ.
8. Trần Văn Vĩ (1995). Thức ăn tự nhiên. Nhà xuất bản Nông nghiệp, Hà Nội 9. Trương Văn Lung (2014). Công nghệ sinh học một số loài tảo kinh tế. Nhà xuất
bản khoa học và kĩ thuật Hà Nội. tr. 7-10.
10. Trương Vĩnh và Nguyễn Thanh Hoà (2009). Sản xuất biodiesel từ tảo biển tại Đại Học Nông Lâm TP HCM và triển vọng ứng dụng tại Việt Nam (Production of biodiesel from microalgae at Nong Lam Unicersity and prospects for application in Viet nam) . Khoa học kỹ thuật Nông Lâm Nghiệp, 3:2009’ pp.52-60.
11. Hồ Quốc Phong, Trần Đông Âu, Trần Sương Ngọc, Huỳnh Thị Ngọc Hiền, Huỳnh Liên Hương, Nguyễn Trọng Tuân (2014). Sản xuất chất béo từ vi tảo Chlorella sp. Sử dụng tổng hợp diesel sinh học. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ (35). tr. 1-8
12. Võ Thị Kiều Thanh, Nguyễn Duy Tân, Vũ Thị Lan Anh, Phùng Huy Huấn (2012).
Ứng dụng tảo Chlorella sp. và Daphnia sp. lọc chất thải hữu cơ trong xử lý nước thải từ quá trình chăn nuôi lơn sau xử lý bằng UASB. Tạp chí sinh học (34). tr 145 – 153.
Tiếng Anh:
13. Azov Y., Shelef G. (1987). The effect of pH on the performance of the high-rate
oxidation ponds. Water Sci. Technol. 1987;19(12). pp. 381–383.
14. Becker W (2004). Microalgae for aquaculture. The nutritional value of microalgae for aquaculture, In Richmond, A. (ed.), Handbook of microalgal culture. Blackwell, Oxford. pp. 380–391.
15. Bold, H.C. and Wynne, M.J. (1978): Introduction to the Algae. Structure and
Reproduction. Englewood Cliffs. New Jersey, Prentice-Hall, xiv+706 p.
16. Christopher A. Klausmeier, Elena Litchman (2014). Phytoplankton growth and stoichiometry under multiple nutrient limitation. Limnol. Oceanogr., 49(4, part 2). pp. 1463–147.
17. Colak O., Kaya Z (1988). A study on the possibilities of biological wastewater treatment using algae. Doga Biyolji Serisi.1988;12(1). pp. 18–29.
18. Craggs và cs. (2012), Hectare-scale demonstration of high rate algal ponds for enhanced wastewater treatment and biofuel production.
19. Darley W.M. Algal Biology (1982); A physiological Approach. vol. 9. Blackwell Scientific Publications; Oxford. (Basic Microbiology).
20. Donna L. Sutherland & Clive Howard-Williams & Matthew H.Turnbull & Paul A. Broady & Rupert J. Craggs( 2014), Seasonal variation in light utilisation, biomass production and nutrient removal by wastewater microalgae in a full- scale high-rate algal pond, J Appl Phycol (2014) 26. pp. 1317–1329.
21. Evonne P.Y., Tang Polar (1997). Cyanobacteria versus green algae for tertiary wastewater treatment in cool climates. J. Appl. Phycol.1997;9. pp. 371–381. 22. Farooq ahmad, Amin U.Khan and Abdullah Yasar (2013), The potential of
chlorella vulgaris for wastewater treatment and biodiesel production, Pak.J.Bot., 45(Sl). pp. 461-465.
23. Fogg G.E. second ed. The university of Wisconsin Press; Wisconsin (1975).
Algal Cultures and Phytoplankton Ecology. 175p.
24. Gale N.L (1886). The role of algae and other microorganisms in metal
detoxification and environmental clean-up. Biotechnol. Bioeng. Symp. 1986;16.
pp. 171–180.
25. Garbisu C., Hall D.O., Liama M.J., Serra J.L (1994). Inorganic nitrogen and phosphate removal from water by free-living and polyvinyl- immobilized Phormidium laminosum in batch and continuous-flow bioreactors. Enzyme Microb. Technol. 1994;16. pp. 395–401.
26. Geider RJ, Roche JL (2002). Redfield revisited: variability ofC:N: P in marine microalgae and its biochemical basis. Eur J Phycol 37. pp. 1–17.
72
27. Hala Yassin El-Kassas, Laila Abdelfattah Mohamed (2014). Bioremediation of the textile waste effluent by Chlorella vulgaris, Egyptian Journal of Aquatic Research. 28. Hee Jeong Choi & Seung Mok Lee (2014) Effect of the N/P ratio on b
productivity and nutrient r municipal wastewater.
29. J. Garc´ıa, R. Mujeriego1 & M. Hern´andez-Marin´e (2013). High rate algal pond operating strategies for urban wastewater nitrogen Removal,Journal of Applied Phycology 12. pp. 331–339; 2000.
30. J.B.K. Park a, R.J. Craggs a, A.N. Shilton b,(2011). Wastewater treatment high rate algal ponds for biofuel production, Bioresource Technology:102 (2011) 35–42. 31. Klausmeier CA, Litchman E, Daufresne T, Levin SA (2004) Optimal nitrogen-to-
phosphorus stoichiometry of phytoplankton. Nature 429. pp. 171–174.
32. Kong QX, Li L, Martinez B, Chen P, Ruan R (2010). Culture ofmicroalgae Chlamydomonas reinhardtii in wastewater for biomass feedstock production. Appl Biochem Biotechnol 160. pp. 9–18.
33. Kumar MS, Miao ZHH, Wyatt SK (2010) Influence of nutrient loads, feeding frequency and inoculumsource on growth of Chlorella vulgaris in digested piggery effluent culture medium. Bioresour Technol 101. pp. 6012–6018.
34. Lau P.S., Tam N.F.Y., Wang Y.S. (1995). Effect of algal density on nutrient
removal from primary settled wastewater. Environ. Pollut.89. pp. 56–66p.
35. Liang Wang, Min Min, Yecong Li, Paul Chen, Yifeng Chen, Yuhuan Liu, Yingkuan Wang, Roger Ruan (2010). Cultivation of Green Algae Chlorella sp. in Different Wastewaters from Municipal Wastewater Treatment Plant. Appl Biochem Biotechnol (162). pp. 1174–1186.
36. Malina J.F., Yousef Y.A (1964). The fate of Coliform organisms in waste stabilization pond. J. Water Pollut. Control Fed. 1964;36. pp. 1432–1442.
37. Meron A., Rebhum M., Sless B (1965). Quality changes as a function of detention time in wastewater stabilization ponds. J. Water Pollut. Control Fed. 1965. pp.