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        為了有效地控制水體富營養化，強化生物除磷（簡稱EBPR）在廢水生物處理磷過程中起到了關鍵性作用. BPR即在厭氧-好氧交替運行條件下，活性污泥中的聚磷微生物選擇性地富集成優勢菌群，厭氧階段，聚磷菌(PAOs)通過分解胞內聚磷產生的能量，吸收胞外的揮發性脂肪酸，同時降解糖原提供還原力以合成聚β羥基烷酸酯(PHA);好氧階段，聚磷菌利用分解胞內的PHA產生的能量，用于細胞生長、聚磷合成和糖原恢復，通過好氧末端排泥實現生物除磷的目的.

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        糖原是強化生物除磷過程中產生的一種胞內聚合物.PAOs在厭氧條件下吸收基質不僅需要利用分解多聚磷酸鹽產生的能量，還需要糖原為其提供部分能量和還原力.因此，提供一種快速的分析污泥胞內糖原含量變化的方法將有助于對強化生物除磷原理的進一步認識.目前，污泥胞內糖原的化學測定主要利用蒽酮比色法.

        因此，通過糖原特征峰強度的變化可以定性或者半定量表征糖原含量的變化.進一步而言，還可以采用偏最小二乘法(PLS)或者BP神經網絡算法對各類樣品的紅外光譜進行定量分析.

        測定原理主要是將冷凍干燥污泥進行不同方式的預處理，利用強酸可使糖類脫水生成糖醛，生成的糖醛或羥甲基糖醛與蒽酮脫水縮合，形成藍綠色的糖醛衍生物，該物質在600~650nm波長處有最大吸收，可以得到吸光度值與糖原含量的線性關系(Chenetal.,2005).

        利用蒽酮法測定污泥胞內糖原含量比較繁瑣，且容易造成污泥樣品的不可逆性破壞.污泥的紅外光譜分析亦是一種測定污泥胞內糖原含量的重要分析方法，近年來，伴隨著科學技術的不斷發展，傅里葉紅外光譜技術在科研領域逐漸得到了廣泛使用.紅外光譜技術可以對微克級甚至是納克級樣品進行定性和定量分析，具有過程簡便、噪聲低、光通量高、分辨率高、波數準確度高、測定的光譜范圍寬和掃描速度快等優點(翁詩甫，2005).

        糖原是由葡萄糖通過化學鍵而聚合在一起的多聚物，具有特征的紅外光譜吸收峰。研究Micrococcus種屬的細菌的紅外光譜發現，糖原的紅外吸收峰分別位于1074cm-1和550cm-1處。通過研究人體組織中正常細胞與癌癥細胞的紅外光譜，考察了蛋白、核酸和糖原的特征峰的峰位和峰強，比較了糖原與蛋白的峰強之比，定性和半定量地評價了從正常細胞向癌細胞轉變的過程.

        例如采用改進偏最小二乘回歸法將選出的波長區與巴氏殺菌純牛乳中脂肪、蛋白質及乳糖成分建立模型，然而，僅僅通過峰位比對來確定目標物質的特征吸收峰相對粗糙，若能采用標準加入法對污泥中的糖原峰進行定性表征，則可以得到糖原物質在污泥樣品中的一系列特征吸收貢獻區域.在此基礎上，選定特征光譜區間并采用偏最小二乘法或人工神經網絡法建立樣品紅外光譜與糖原含量的關系模型，則可以用于未知樣品的快速表征和定量分析.

        待反應器進水完成后，分別在0、30、60、90、120(厭氧末端)、150、180、240、300min(好氧末端)時進行取樣，共進行了3次平行試驗.對取得的所有樣品進行泥水分離，得到上清液和濕污泥樣品.對濕污泥進行抽濾，然后放入FD-1A-180冷凍干燥機進行冷凍干燥24h，得到冷凍干燥污泥.取樣品上清液，根據《水和廢水監測分析方法》對COD和正磷酸鹽進行檢測分析.

        基于此，本文采用中紅外光譜對強化生物除磷過程中污泥胞內糖原物質進行表征，并將污泥樣品與糖原標樣的紅外光譜進行對比.同時，采用紅外光譜945~1150cm-1區域內的吸收光譜數據，結合測得胞內糖原的含量，應用偏最小二乘法和BP神經網絡算法分別建立污泥紅外光譜與糖原含量的定量分析模型.

        在EBPR反應器處理廢水過程中，糖原不僅可以為厭氧階段提供一部分能量，還可以為PHA的合成提供還原力.在厭氧階段所消耗的糖原伴隨著好氧階段PHA的分解利用和底物的進一步消耗而得到了補充.從圖1可以看出，在厭氧末端(120min)，污泥胞內糖原含量達到最低，占污泥總質量的6.45%，經過曝氣3h后，污泥胞內糖原的含量上升至8.78%.說明在生物除磷過程中，污泥胞內的糖原物質參與了微生物的活動.

        第一次實驗的化學分析結果.從測得的化學指標可以看出，反應器進水COD為166.5mg·L-1，正磷酸鹽濃度為22.5mg·L-1，經過30min的厭氧攪拌后，廢水中的COD基本完全降解，這可能是活性污泥的初期吸附所造成的底物濃度迅速下降;2h后的厭氧末端COD降解到81.0mg·L-1，正磷酸鹽濃度上升至160.5mg·L-1，聚磷菌胞內的釋磷量為進水的6倍，說明伴隨著底物(乙酸鈉)的不斷降解，微生物胞內的聚磷被利用降解成正磷酸鹽釋放到細胞外的水體中，導致水體中的正磷酸鹽含量增加，厭氧末端水體中的正磷酸鹽濃度達到最大.經過后期3h的曝氣處理后，伴隨著水體中COD的進一步降解利用，水體中的正磷酸鹽被微生物過量吸收并以聚磷的形式儲存于細胞內，好氧末端COD為48.0mg·L-1，正磷酸鹽濃度為15.44mg·L-1.通過每周期排150mL污泥的形式達到了生物除磷的目的.

        污泥樣品的紅外光譜圖中位于1020cm-1與1082cm-1處的峰來自于糖原分子中C—OH的貢獻，該特征峰的強弱可以直觀地反映出在生物除磷過程中污泥胞內糖原的變化過程.

        為了進一步說明污泥胞內糖原分子C—OH基團在1020、1082和1158cm-1處有很強的吸收峰，本文在污泥樣品中加入不同含量的標準糖原樣品，得到的光譜圖見圖3.從圖3可以看出，加入糖原后，紅外光譜在1020、1082和1158cm-1處有顯著增加，并且隨著糖原投加比例的增加，其吸收峰強度明顯加強，其中，在1020cm-1的吸光度分別從0.185增加為0.237和0.379.因此，應該優先選用該處的紅外峰作為糖原的特征峰.

        結果表明，模型的擬合程度較高，得到了很好的預測效果.應用偏最小二乘法和人工神經網絡相結合的方法對白砂糖、木糖醇、雙歧糖和葡萄糖進行了定性分辨和定量分析.

        第一次實驗各取樣時間節點的污泥樣品紅外光譜圖，由于污泥樣品在1158cm-1處的吸收峰強度不是很明顯，故采用1020cm-1與1082cm-1處糖原分子的吸收峰強度來反映污泥胞內糖原含量的變化.就1020cm-1處的紅外吸收而言，進水開始階段污泥胞內的糖原分子的C—OH特征峰強度相對較高，吸收值為0.611.進入厭氧階段后，強度逐漸減弱，厭氧1h后，降至0.585，到厭氧末期達到最低，降至0.549.經過好氧階段處理后，胞內糖原的特征峰強度明顯升高，好氧1、2、3h的1020cm-1處紅外峰吸光度分別為0.584、0.619和0.648，這顯然與蒽酮比色法測得的糖原含量變化趨勢是一致的.

        活性污泥樣品是十分復雜的混合物，課題組以前的研究中也曾比較了污泥樣品與標準樣品的紅外光譜峰，初步確定了糖原的特征吸收峰，并采用特征峰強度比值對活性污泥中的糖原含量進行了初步定量表征.