催化反硝化脱氮效果及反应机制的研究

云玉攀,苗志加,王晓磊,王伟燕,于海涛

催化反硝化脱氮效果及反应机制的研究

云玉攀1,2,苗志加1,王晓磊3,王伟燕3,于海涛2*

(1.河北地质大学,河北省水资源可持续利用与产业结构优化协同创新中心,河北 石家庄 050031；2.河北师范大学化学与材料科学学院,河北省有机功能分子重点实验室,河北 石家庄 050024；3.河北粤海水务集团有限公司,河北省污水治理与资源化技术创新中心,河北 石家庄 050031)

为解决水体中的硝酸盐氮污染,提出了零价铁(Fe0)耦合Pd-Cu催化剂的新型催化反硝化法去除水体中的硝酸盐氮.分别从催化反硝化操作参数的优化、反应机理及动力学等方面进行深入探讨.结果发现,用响应面曲线法对实验进行设计及分析,筛选的最佳操作条件为:溶液pH为5.0、反应时间为135min、活性组分Pd:Cu 质量比为3.1、Fe0投加量为3.1g/L.在此实验条件下,催化反硝化的氮气转化率可达到74.6%. 催化反应中, Fe0在催化反应中作为电子供体存在.催化剂载体负载的活性组分Pd、Cu在催化反应中发挥着重要的作用.催化剂载体的物理化学特性(如多孔结构、比表面积、吸附性能等)很大程度上影响着催化反硝化效果.通过控制溶液适宜的pH值、对催化剂载体进行酸洗处理、改变催化剂活性组分等方法可以一定程度上提高催化反硝化N2转化率.催化反硝化反应遵循Langmuir-Hinshelwood一级反应动力学规律.该催化反应是一个典型的多级反应过程.一定浓度的HCl溶液和NaOH溶液能使催化剂再生,提升催化剂的催化效果.

水污染；硝酸盐氮；催化反硝化；响应面曲线法；Langmuir-Hinshelwood模型

目前,水体中硝酸盐氮污染日益加剧,当水体中的硝酸盐氮含量较高时,会引起水体中的营养元素含量失衡,使藻类及其他浮游生物大量生长,导致水体的富营养化,从而破坏水生态环境.此外,硝酸盐氮若被人体大量吸收,会引起高血压、心脏病等疾病[1].

我国污水处理厂多采用传统的生物处理工艺,即分别通过氨化、硝化及反硝化等生物处理过程来达到脱氮的目的[2].但传统工艺也存在着一些问题,如硝化阶段需要曝气,耗能较大[3];反硝化阶段需要外加碳源,导致投资成本较高,碳排放量增加[4];工艺处理效率不足,脱氮效果不稳定等[5].随着水污染的加剧及水资源的短缺,污水排放标准日趋严格,污水厂面临达标排放及节能降耗、低碳减排的巨大挑战[6].因此,研发经济、环保、可持续的污水脱氮技术迫在眉睫.

催化反硝化技术是近些年兴起的一项去除硝酸盐氮的新技术.国外研究者首先提出,以H2等作为还原剂,在双金属催化剂的作用下,可有效的将水体中的硝酸盐氮转化为N2,从而真正意义上实现水体中氮素的去除[7].由于该技术操作简单、反应周期短、易于管理等优点,其被认为是未来最有发展前景的反硝化脱氮技术[8].但H2作为反应的还原剂时,其在水体中溶解性不高,而且不易储存、运输,存在一定的安全隐患.另外,随着反应的进行,系统pH值会升高,导致催化反硝化效果下降,N2的转化率降低[9].对此,有学者提出以H2为还原剂的同时通入CO2,以对逐渐升高的pH值起到良好的缓冲作用[10];有学者[11]则提出以甲酸为还原剂,其溶于水可分解为H2和CO2,既能提供催化反应所需的H,又能中和反应生成的OH-,从而保证较好的脱氮效果.但以甲酸为还原剂时,其分解往往不完全,从而易造成二次污染.我国学者在替代还原剂方面进行了大量的研究.朱艳芳等[12]以甲酸钠作为还原剂,对催化还原硝酸盐氮进行了实验研究,发现有一定的脱氮效果,但N2转化率不高.

鉴于此,在相关研究基础上,本课题组选择零价铁(Fe0)作为催化反硝化的替代还原剂,提出以Fe0协同Pd-Cu双金属催化剂的新型催化反硝化法去除水体中硝酸盐氮.本研究探索性的对新型催化反硝化脱氮的最优反应条件、反应机制、反应动力学及催化剂如何再生等进行了深入探讨,以期建立合理的催化反硝化法脱氮体系,从而为污水中硝酸盐氮的高效去除提供一定的技术参考和理论支持.

1 材料与方法

1.1 试验材料

还原剂:还原性铁粉(<0.07nm, >98%, AR),催化剂:用Pd、Cu作为活性组分,新型材料硅藻土、高岭土、SiO2、γ-Al2O3等作为载体制备而成.各材料的扫描电镜(SEM)和X射线能量散射光谱(EDS)分析如下图1所示.为考察复合载体催化剂的催化效果,从以上材料中选取其中的几种,两两组合制得Pd- Cu复合载体催化剂.

a: 硅藻土, b: SiO2, c: 高岭土, d: γ-Al2O3, e: 硅藻土-γ-Al2O3

1.2 试验方法

1.2.1 反应条件优化试验 以某污水处理厂的二级出水作为试验用水,水质指标如表1所示.具体试验方案如下:催化反硝化操作条件优化研究.用响应面分析法(RSM)对催化反硝化试验进行设计及数据分析,筛选更为精确的最佳反应参数.

1.2.2 反应机理及动力学试验 通过对实验数据的分析、解读和推断,重点对催化反硝化的反应机制及动力学进行研究.(1)催化反硝化机理研究.重点探讨还原剂零价铁、催化剂活性组分及载体在催化反硝化反应中的重要作用,建立催化反硝化脱氮的反应机制;(2)动力学分析.基于催化反硝化的反应机制,重点对动力学模型、催化还原过程的动力学等进行探讨和分析.

试验时,用蠕动泵将污水抽入1L的有机玻璃反应器内,向反应器中加入一定质量的Fe0及催化剂.将反应器置于磁力搅拌器上,通过反应器内置的转子来进行搅拌,以达到反应所需的良好传质效果.

表1 试验用水水质

根据以上试验方案进行试验,试验完成后取水样进行测定.测定的水质指标主要有pH、总氮、硝酸盐氮、亚硝酸盐氮等.催化反硝化脱氮效果主要以氮气(N2)转化率(%)来衡量.

2 结果与讨论

2.1 反应条件优化试验

响应面分析法(RSM) 可用于实验的设计、影响因素的效果评估及最优条件筛选等[13].其优点在于通过选取合理的模型对实验进行设计,以较少次数的实验,得出更为准确的最优操作条件[14].利用软件Minitab 19,设计Box-Behnken 实验,通过对实验数据拟合响应面模型,得到二次多项回归式,进而分析预测最佳的催化反硝化操作条件.在前期研究基础上,选取pH(1)、反应时间(2)、活性组分Pd:Cu 质量比(3)、Fe0投加量(4)作为影响催化反硝化N2转化率()的主要因素(见表2),以Pd-Cu/γ-Al2O3-硅藻土为催化反硝化反应的催化剂.

各影响因素与N2转化率之间的拟合二次多项回归模型如下:

=74.67 – 1.421+ 2.752+ 0.503+ 3.504–

7.7111– 2.7122– 4.8333– 3.5844+

0.2512+ 1.0013+ 0.5014+ 0.7523–

0.2524– 0.7534

表2 Box-Behnken试验因素水平表

表3 方差分析结果

注:2= 92.59%.

由上表3可知,各因素对(N2转化率)有不同程度的影响.其中,pH (1)、反应时间(2)、Fe0投加量(4)的影响显著(值<0.05).模型值<0.0001<0.01,说明上述二次多项回归模型极显著可靠.值为30.71,失拟为0.17,差异不显著,且2为92.59%较高,表明此模型与实验数据拟合良好,能充分的解释实验的指标,即N2转化率与各影响因素间的关系.因此,以上所建模型是正确的,可以用此模型对催化反硝化最优操作条件进行预测[15-16].

(a)1与2; (b)1与3; (c)1与4; (d)2与3; (e)2与4; (f)3与4

响应曲面图可用来确定各影响因素的最优值.如图2a所示,随着pH (1)和反应时间(2)的增加,值(N2转化率)先逐步增大,待达到最高点后呈逐步下降趋势.最高点即被认为是最优点,即在此处催化反硝化N2转化率最高.因此,此处对应的影响变量pH (1)和反应时间(2)的数值即为各自的最佳操作参数值.而等值线图中最小椭圆的中心点即为响应曲面图中确定的最优点.等值线图中椭圆的形状可一定程度上反映任意两因素间的交互作用对值的影响程度[17].形状越接近椭圆,说明两因素的交互作用对值影响越显著,反之亦然.如图中1和2间的交互作用对N2转化率的影响则为显著.此外,等值线图中的不同椭圆区域被不同的颜色覆盖,以表示相对应的值(N2转化率).

由以上可知,各因素间均存在最佳交互水平,且存在一个最大预测值.对实验数据分析后,模型预测的催化反硝化最优条件为:溶液pH为5.0、反应时间为135min、活性组分Pd:Cu 质量比为3.1、Fe0投加量为3.1g/L.在此条件下,预测的催化反硝化的氮气选择性为73.3%.对预测的最优条件进行验证实验发现,在此实验条件下,催化反硝化的氮气转化率可达到74.6%,高于单因素方法设计的实验结果(68.6%)和正交实验法设计的实验结果(70.2%),见表4.

表4 不同实验设计下的N2转化率

2.2 反应机理研究

(1)零价铁(Fe0)作用

在催化反硝化反应中,还原剂Fe0的作用为电子供体,其在酸性条件(H+)下失去电子,从而触发催化反硝化反应的发生[18].对反应前后的Fe0进行X射线衍射分析,如图3所示,催化反硝化反应后,Fe0的表面有Fe3O4及Fe2O3生成.对反应后的水体进行检测,发现有Fe2+和Fe3+生成.

图3 反应前后,Fe0的XRD图

(2)Pd、Cu作用

催化还原反应主要发生在催化剂负载的活性组分Pd、Cu的金属活性位上[19].在催化反硝化反应中,Pd起着主要的催化作用,而Cu作为促进组分对Pd起协同催化作用.Fe0失去的电子可与溶液中的H+结合,形成活性H.当活性H及硝酸盐氮易吸附于催化剂的金属(Pd及Cu)活性位上时,在Pd、Cu作用下,硝酸盐氮可与活性H逐步发生脱氧反应而被去除.催化反应过程中,伴随多种中间产物的产生,如NO2-、NO、NH等,见反应原理图4.其中,NO、NH被认为是关键中间产物,其在一定条件下可转化为最终产物N2和NH4+.其反应方程式如下所示[20].

图4 催化反硝化反应原理

Fig.4 Schematic of catalytic denitrification

2.3 反应动力学研究

目前,关于氢气催化还原硝酸盐氮的动力学研究相对较多,而以Fe0为还原剂的新型催化反硝化的动力学研究则相对较少.普遍认为,催化反硝化反应符合Langmuir-Hinshelwood动力学模型[21],如下所示:

(1)当硝酸盐氮浓度较低时,其在催化剂表面吸附未饱和,KC<<1,转化后通过积分变换可得一级反应动力学模型:

(2)当硝酸盐氮浓度较高时,其在催化剂表面吸附达到饱和,KC>>1,转化后通过积分变换可得零级反应动力学模型:

= -+ 常数 (10)

式中:ν为催化反应的总反应速率,mg/L·min;、0为初始及时溶液中NO3-浓度,mg/L;为反应速率常数,mg/L·min;为吸附平衡常数,L/mg.

Langmuir-Hinshelwood动力学拟合结果见表5.由表5可知,一级动力学方程的相关性系数R2范围在0.9984-0.9991,而零级动力学方程的相关性系数R2范围在0.8433-0.9312.因此,相比于零级动力学,一级动力学方程能更好的模拟实验效果,催化反硝化反应遵循一级动力学规律.Langmuir- Hinshelwood 线性方程为: y=214.3x+0.2364.2= 0.9989.

表5 Langmuir-Hinshelwood动力学拟合结果

以零价铁(Fe0)为还原剂的催化反硝化过程是一个典型的多相催化反应[22].反应中伴随着产物NO2-、N2及NH4+的产生.反应过程如图5所示.

根据一级动力学模型,催化反硝化反应速率方程如下所示[23]:

式中: k1、k2、k3分别为NO3-转化为NO2-、N2及NH4+的反应速率常数,k4、k5则为NO2-转化为NH4+和N2的反应速率常数.

以下所用催化剂,其活性组分Pd:Cu质量比均为3:1, Pd为5wt%. 研究发现,不同催化剂的催化反硝化速率有较大差异(见表6).Pd-Cu/高岭土-SiO2的催化反应速率则相对较弱,反应速率常数仅为0.0039.Pd-Cu/硅藻土-γ-Al2O3的催化反应速率最高,反应速率常数达到0.0078,远高于其他催化剂的催化反应速率常数.此现象可归因于载体硅藻土及γ-Al2O3独特的物理化学特性.实验中所用硅藻土为圆筛状多孔结构,比表面积达273m2/g.γ-Al2O3为纳米级颗粒,多孔结构、吸附性能良好、比表面积较大,达到293m2/g.将二者制成复合材料,其比表面积可达352m2/g.载体的物理化学特性(多孔结构、比表面积、吸附性能等)很大程度上影响着催化反硝化效果.一方面,其决定了负载的活性金属组分(如Pd和Cu)在载体表面的分散程度;另一方面,其控制着反应物及相关产物在催化剂表面的吸附、迁移、转化等过程[24].

另外,在不同催化剂催化作用下,各催化反应的1+2+3值都与各自催化反应的速率常数相差不大.这从侧面证明了以零价铁(Fe0)为还原剂,辅以Pd-Cu催化剂的催化反硝化是一个逐步反应的多级反应过程.

表6 不同催化剂作用下一级动力学拟合结果

2.4 催化剂再生

催化剂使用一定时间,其催化能力就会有所下降.基于此,我们对催化剂的再生进行了研究,试验选取Pd-Cu/硅藻土为催化剂.选用不同浓度的NaOH及HCl溶液对催化剂进行再生,试验结果见图6.

如图6所示,不同浓度的NaOH及HCl溶液对催化剂进行酸洗和碱洗,催化剂再生的效果也是不同的.再生前,催化剂Pd-Cu/硅藻土的N2转化率为47%.经过酸洗和碱洗后,其催化效果有不同程度的提升,尤其酸洗后其催化效果提升效果显著.当HCl溶液浓度为1mol/L时,酸洗后催化剂催化效果可提升至60%.究其原因,酸洗能有效的清除催化剂表面的杂质,提高对NO3-等的吸附性能,从而促进其向氮气转化;酸洗能有效减少硅藻土内部的氧化物(主要为CaO、MgO等),提高其表面活性,促进对硝酸盐氮的吸附和转化;酸洗有助于硅藻土内部形成Si-O-H官能团,促进硝酸盐氮向氮气转化[25].

图6 催化剂再生效果

3 结论

3.1 用响应面分析法对催化反硝化实验进行设计,并对得到的数据进行分析,筛选的最优操作条件为:溶液pH为5.0、反应时间为135min、活性组分Pd:Cu 质量比为3.1、Fe0投加量为3.1g/L.在此实验条件下,催化反硝化的氮气转化率可达到74.6%.

3.2 在催化反硝化反应中,还原剂Fe0作为电子供体存在.催化反应发生在Pd-Cu催化剂的Pd、Cu金属活性位上.活性组分Pd、Cu在催化反应中发挥着重要的作用.通过控制溶液适宜的pH值、对催化剂载体进行酸洗处理、改变催化剂活性组分等方法可以一定程度上提高催化反硝化N2转化率.

3.3 催化反硝化反应遵循Langmuir- Hinshelwood一级反应动力学规律.催化反硝化是一个典型的多相多级反应过程.

3.4 适当浓度的HCl溶液和NaOH溶液能使催化剂再生,提升催化剂的催化效果.

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Study on catalytic performance and reaction mechanism of catalytic denitrification.

YUN Yu-pan1,2, MIAO Zhi-jia1, WANG Xiao-lei3, WANG Wei-yan3, YU Hai-tao2*

(1.Hebei Province Collaborative Innovation Center for Sustainable Utilization of Water Resources and Optimization of Industrial Structure, Hebei GEO University, Shijiazhuang 0500312, China；2.Hebei Key Laboratory of Organic Functional Molecules, College of Chemistry and Materials Science, Hebei Normal University,Shijiazhuang 0500312, China；3.Wastewater Treatment and Resource Reusing Technology Innovation Center of Hebei Province,Hebei Yuehai Water Group Co., Ltd., Shijiazhuang 050031, China)., 2023,43(10)：5131～5138

In order to resolve nitrate pollution in water body, the novel catalytic denitrification by synergistic effect of zero-valent iron (Fe0) and Pd-Cu catalyst was proposed. The optimization of operational conditions, reaction mechanism, and kinetic study were further investigated. Results found that using response surface methodology for experimental design and data analyses, 74.6% of N2conversion was obtained under the following optimal conditions: 5.0pH, 135min reaction time, 3.1mass ration (Pd: Cu), and 3.1g/L Fe0. In the catalytic process, Fe0primarily serves as the electron donor. Pd and Cu coated on the carrier play critical roles in catalytic denitrification. Physical-chemical characteristics of carrier (such as porous structure, specific surface area, adsorption ability etc.) dramatically influence the catalytic performance. It’s also found that N2conversion could be greatly improved by controlling solution pH, acid wash of carrier, and replacement of catalyst’s active ingredient. Catalytic reduction of nitrate was better demonstrated by first-order equation of Langmuir-Hinshelwood modeling. Catalytic denitrification has been regarded as the typical multiphase and multistage reaction process. Acid and alkaline wash by certain concentration of HCl or NaOH solution may partially regenerate the catalyst and improve its catalytic performance.

water pollution；nitrate；catalytic denitrification；response surface methodology；Langmuir-Hinshelwood modeling

X703.1

A

1000-6923(2023)10-5131-08

2023-03-09

国家自然科学基金资助项目(21971054);河北省博士后择优资助项目(B2021005002);河北省自然科学基金资助项目(C2021403002);河北粤海水务集团有限公司深度脱氮技术研究创新团队专项资金资助项目(228790046A);石家庄科学技术研发项目(211790303A)

* 责任作者,教授, haitaoyu@hebtu.edu.cn

云玉攀(1985-),男,河北石家庄人,讲师,博士后,主要从事水污染控制方面研究.发表论文10篇.yundzdx@126.com.

云玉攀,苗志加,王晓磊,等.催化反硝化脱氮效果及反应机制的研究 [J]. 中国环境科学, 2023,43(10):5131-5138.

Yun Y P, Miao Z J, Wang X L, et al. Study on catalytic performance and reaction mechanism of catalytic denitrification [J]. China Environmental Science, 2023,43(10):5131-5138.