close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

bd000101130

код для вставкиСкачать
На правах рукописи
Майоров И л ь я
Сергеевич
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ КОНТРОЛЯ
МИКРООРГАНИЗМОВ В
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ
СРЕДАХ ЦБП
05.21.03 - Технология и оборудование химической переработки
биомассы дерева; химия древесины
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Архангельск - 2005
Работа
выполнена
на
кафедре
биотехнологии
Архангельского
государственного технического университета
Научный руководитель:
доктор химических наук,
профессор Соколов О.М.
Научный консультант:
кандидат технических наук,
доцент Чухчин Д.Г.
Официальные оппоненты:
доктор химических наук,
профессор Карманов А.П.
кандидат технических наук,
доцент Рудакова В.А.
Ведущая организация:
Институт
Экологических
Проблем
Севера УрО РАН
Защита диссертации состоится « ? » декабря 2005 г. в 1Ъ часов на заседании
диссертационного совета Д 212.008.02 в Архангельском государственном
техническом университете по адресу: 163002, г. Архангельск, Набережная
Северной Двины, 17.
С
диссертацией
можно
ознакомиться
в
библиотеке
Архангельского
государственного технического университета.
Автореферат разослан « т » ноября 2005 г.
Ученый секретарь диссертационного совета,
кандидат химических наук, доцент
Ой^еу^^^"—*^
Т.Э. Скребец
юое^
Mo ер
^^б'З^сЯ^
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы
В
целлюлозно-бумажной
промыщленности
микроорганизмы
используются на различных стадиях производства. Примерами могут служить
биохимическая переработка предгидролизатов, сульфитных щелоков, а также
процесс биологической очистки сточных вод.
Дрожжевое и спиртовое производства имеют ряд особенностей,
определяющих своеобразие тех микроорганизмов, которые используются в
качестве продуцентов кормового белка и этанола Микробиологический
контроль на таком производстве играет важную роль. Проводя повседневный
контроль состояния и активности производственной культуры, корректируя
технологический режим выращивания дрожжей, можно активно участвовать в
повышении производительности дрожжевого производства.
Микроорганизмы играют определяющую роль в процессе биологической
очистки сточных вод ЦБП. Спецификой этих сточных вод является большое
разнообразие состава органических и минеральных веществ. Органическая
составляющая одновременно
содержит легкоусваиваемые
компоненты,
представленные в виде моносахаридов, спиртов и карбоновых кислот и
грудноусваиваемые
- лигносульфонатов, лигнина, хлорлигнина
Эта
особенность и определяс! специфику качественного и количественного
распределения отдельных групп микроорганизмов. Для характеристики работы
сооружений биологической очистки микробиологический анализ имеет
существенное значение, поскольку позволяет определять состав активного ила
(ЛИ). Микробиологический анализ заключается в оценке состояния биоценоза
Л И методом микроскопирования. Организмы ила обладают способностью
реагировать на состав и свойства очищаемых сточных вод, а также на условия
жизнеобеспечения, гарантируемые конструкцией и регулируемые режимом
эксплуатации сооружений. Такие проблемы очистки сточных вод как вспухание
ЛИ, с последующим выносом его в водоемы, связаны с неконтролируемым
изменением сосюяния биоценоза А И . Например, нитчатое вспухание ила
возникает при чрезмерном развитии и накоплении организмов с нитчатой
структурой. Природа этих явлений до сих пор недостаточно изучена, поскольку
до настоящего времени ни один из существующих методов не позволяет
экспрессно проводить непрерывный количественный контроль состава А И .
Актуальным является усовершенствование существующих методов,
позволяющих автоматизировать процесс проведения анализа и повысить их
точность. При автоматическом подсчете в тысячи раз возрастает скорость
интерпретации изображений, что ведет к сокращению продолжительности
анализа и повышению его объективности и точности
В данной работе для качественной и количественной интерпретации
изображений, полученных с помощью микроскопа, предлагается использовать
»'0С НАЦИОНДЛЬ- v " '
БИБЛИОТЕКА
С. Пет»
•Э
Ш*
компьютерную
технику, что
позволит
получить
новые данные о
микробиологических процессах дрожжевого производства и о процессе очистки
сточных вод.
Цель работы
Разработка
усовершенствованных
методов
контроля
параметров
микроорганизмов в технологических средах ЦБП, позволяющих повысить
точность и воспроизводимость получаемых результатов.
В задачи исследования входило:
1. Разработать автоматизированный метод микробиологического контроля
дрожжевой суспензии, обосновать и оценить его эффективность.
2. Усовершенствовать микробиологический анализ состава активного ила
станций биологической очистки сточных вод ЦБП для количественного
определения его основных компонентов.
3. Выявить наиболее характерные взаимосвязи между составом А И и
показателями работы очистных
сооружений
целлюлозно-бумажных
предприятий.
Научная новизна
На основе компьютерной обработки изображений разработан и научно
обоснован автоматизированный метод контроля состава дрожжевой суспензии,
позволяющий определять качественные и количественные характеристики
дрожжей. Впервые
получены уточненные данные о распределении
микроорганизмов по размерам на основании измерений сотен тысяч объектов.
С помощью разработанного автоматизированного метода контроля
состава А И впервые количественно установлены закономерности между
показателями работы очистных сооружений предприятий ЦБП и составом А И
Практическая ценность
Автоматизированный метод идентификации микроорганизмов позволяет
более информативно и оперативно проводить анализ дрожжевых суспензий в
производстве кормовых дрожжей и этанола
Автоматизация
метода
контроля
состава
АИ
сокращает
продолжительность анализа, повышает его точность и устраняет субъективность
оценки. Применение этою метода позволит оперативно получать данные о
составе А И , по его изменению прогнозировать зарождение кризисных ситуаций.
своевременно регулировать параметры работы очистных сооружений, что
приведет к улучшению качества очистки сточных вод.
•
На защиту выносятся:
автоматизированный метод контроля дрожжевой суспензии, основанный на
компьютерной
интерпретации
изображений,
предназначенный
для
определения качественных и количественных характеристик дрожжей;
•
автоматизированный метод количественной оценки содержания различных
морфологических форм микроорганизмов А И очистных сооружений
предприятий ЦБП;
• выявленные закономерности между составом А И и показателями работы
очистных сооружений ЦБП.
Апробация работы
Основные положения диссертационной работы докладывались на
международной
научно-практической
конференции
«Опыт
российскогерманского сотрудничества в области науки и образования» (г. Архангельск,
2005г.),
а также
на
ежегодных
научно-технических
конференциях
Архангельского Г Т У и получили положительную оценку.
Публикации
По материалам диссертации опубликовано 4 печатных работы
Структура и объем диссертации
Диссертация состоит из введения, обзора литературы, методической и
экспериментальной части, выводов, библиографии (110 наименований). Работа
изложена на 116 страницах и включает 36 рисунков и 9 таблиц.
Краткое содержание работы
В первой главе (аналитический обзор) приведены данные о применении
микроорганизмов на предприятиях ЦБП Отражены основные методы ко1проля
состояния
микрофлоры
в
дрожжерастильных
аппаратах
и
методы
количественного учета микроорганизмов.
Также
рассмотрены
существ)тощие
методы
проведения
бакгерио]югического анализа на сооружениях биологической очистки сточных
вод предприятий ЦБП и показаны особенности микроорганизмов А И .
В существующих методах контроля микроорганизмов выявлены основные
недостатки:
1. Трудоемкость отбора и приготовления проб микроорганизмов и данггельность
проведения самого анализа;
2. Значительная погрешность определения за счет возможности присутствия в
тестируемой пробе различных взвешенных веществ или веществ
немикробного происхождения;
3. Высокая
погрешность
измерения
вследствие
большого
видового
разнообразия микроорганизмов и невозможности проведения достаточного
количества параллельных анализов;
4. Низкая информативность существующих методов.
Сдедан вывод о необходимости совершенствования методов контроля
микроорганизмов при биохимической переработке предгидролизатов и
сульфитных щелоков и в процессе очистки сточных вод ЦБП.
В методической части даны характеристики существующих методов
определения микроорганизмов. Приведены общепринятые методики анализов,
применяемые в настоящее время.
В третьей главе отмечается, что большинство применяемых методов
контроля дрожжевой суспензии основываются на микроскопировании препарата
дрожжей. При этом необходимо дополнительно подготавливать препараты для
анализа, в зависимости от условий анализа необходимо проводить
конценфирование или высушивание препарата, а также его подкрашивание, что
является достаточно трудоемким процессом.
Для автоматизации процесса идентификации и подсчета количества
микроорганизмов нами был создан программно-аппаратный комплекс
Программно-аппаратный комплекс включает в себя аппаратную часть
(рис 1) и программный продукт (компьютерную программу).
Рисунок 1 Аппаратный комплекс.
1) Персональный компьютер, 2) Видеокамера; 3) Микроскоп, 4) Исследуемая
проба; 5) Устройство для перемещения пробы под объективом
Для проведения анализа пробу размещали на предметном столике
микроскопа. Затем, изображение исследуемой пробы, полученное с помощью
видеокамеры, совмещенной с микроскопом, преобразовывали в вид,
распознаваемый Э В М .
При обработке цифрового изображения, на основании которого
производится определение микроорганизмов, существует ряд проблем, а
именно:
• Не все микроорганизмы попадают в фокус объектива микроскопа из-за
недостаточной четкости изображения и большой высоты слоя
исследуемой пробы;
• Наличие в пробах различных примесей немикробного происхождения,
которые соразмерны с микроорганизмами;
•
Присутствие некоторого градиента интенсивности освещения в поле
зрения и наличие интерференционных и дифракционных эффектов,
влияющих на интерпретацию изображения;
Для устранения влияния неравномерной освещенности было предложено
использовать значение изменения яркости (производную по яркости). После
такого преобразования на изображении остаются только те точки, в которых
значения производных будут выше задаваемого уровня Такой прием позволяет
избежать влияния фона изображения на определение и исключается влияние
неравномерности освещения, а также интерференционных и дифракционных
эффектов.
В основе разработанного алгоритма лежит основополагающее свойство
микроорганизмов. Так как микроорганизмы представляют собой клетки, то было
постулировано, что микроорганизмы на изображении должны выглядеть как
темные образования (клеточные стенки), содержащие внутри себя некоторую
светлую область - цитоплазматическую полость
Различная интенсивность
окраски клеточных стенок и цитоплазматических полостей и позволяет отличать
микроорганизмы от других объектов в поле зрения микроскопа (рис.2).
■^^:-:-'''-V-■-^.V^^ л-о .■•-,#
5
о
^ "-йл п^<1«* ^ ^& ^
-'о^^•*- ^,л.л«.-1.а^^- ^кЛ^А^Ло
^ « А Ф ^ ^ ^ Ъsio^
^-
s5>c,^-:.> К ■"'.. -^с».у. >-;r.f^.^f^^. с
■•.V-...c»v.-,v,;.p;;^..,W:.t;
J ^
«^0
"'*г^ь^о:ь ^ *о°
о»^* с с ? ^ оо <i
л:^i^^^"'•;-Г':-:-^vя- ,;, ,о l ^ ^ g - g j ' ? ^ ^ о ;
? --
•
■■ ■
' - ,- ■' Мш"".
ой>
а)
б)
Рисунок 2 Предварительная обработка изображения микроорганизмов,
а) Исходное изображение; б) Области с наибольшим градиентом яркости
%JLf,
Сканированием изображения в разных направлениях определяется
наличие таких полостей, и на основании этого производится идентификация
микроорганизмов, определение их количества и размеров Площадь, занимаемая
клеточными стенками, также отнесена к площади микроорганизмов. Далее по
значению площади и форме микроорганизмов определяется их объем и масса.
Преимуществами данного алгоритма являются достаточно высокая
точность определения и быстрота. Алгоритм предусматривает обработку
поступающего видеосигнала в режиме реального времени.
К достоинствам алгоритма следует отнести также то, что клетки,
расположенные близко, при идентификации считаются как отдельные
^3
микроорганизмы При этом ии размер, ни форма микроорганизмов на
определение их количества не влияют
Была проведена оценка работы предлагаемою метода по сравнению с
классическим методом подсчета с использованием счетной камеры ГоряеваТома (рис.3). Коэффициент корреляции составил 0,99, что говорит о высокой
сходимости результатов разработанного метода.
550
Г
11
50
100
150
200
250
300
350 . 400
450
500
Классический метод подсчета микроорганизмов, млн/мл
550
Рисунок 3 Сопоставление разработанного метода
с методом подсчета микроорганизмов в камере Горяева - Тома
Проведена оценка воспроизводимости метода по определению размера
микроорганизмов (рис 4). В данном случае коэффициент корреляции составил
0,90.
После проведения статистической
обработки установлено, что
относительная погрешность метода измерения концентрации микроорганизмов
составила 34%. Гакая погрешность для определения концентрации дрожжевых
клешк явJIяeтcя типичной для ручною подсчс1а в камере Горяева-Тома
Поэтому определения, как правило, проводят не менее 20 раз При этом \ дастся
дости1н>ть пофешности измерения около 10 % Однако точность определения
среднего значения возрастает, и при бесконечно большом числе измерений
среднее значение приближается к истинному значению искомой величины
Для того чтобы добиться погрешности измерения в пределах 2 %
необходимо произвесш обработку около 400 изображений.
ь
50
0
h
«ft
1 «sr
LM
о п
с»
qo. 20
оо
но
о а
И
5в
to
<
}
0
ст
^
о
0
'Ш
<
^
■
о
6
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
Визуальный метод подсчета площади проекции
микроорганизмов, мкм^
Рисунок 4 Сопоставление разработанного метода определения размера
микроорганюмов с визуальным методом определения
Для получения такого большого количества кадров необходимо
многократно перемещать пробу под объективом микроскопа. На это
затрачивается значительное количество времени и при этом происходит
изменение концентрации микроорганизмов вследствие испарения жидкости. В
конструкции счетной камеры Горяева-Тома высота фиксируемого объема
составляет 0,1 мм, и это дает возможность исследовать исключительно
неподвижные микроорганизмы, хорошо оседающие, находящиеся в одной
плоскости, а именно на дне.
Нами была разработана конструкция (рис.5) проточной кюветы, в которой
микроорганизмы перемещались с заданной скоростью под объективом
микроскопа в камере фиксированного объема, с высотой слоя 10 мкм.
Тонкий слой необходим для того, чтобы все микроорганизмы находились
в фокусе объектива микроскопа.
Исследуемая проба поступает из емкости для подачи суспензии, которая
размещена на штативе (рис.6). Суспензия микроорганизмов проходит под
объективом в тонком слое, и далее направляется в специальную емкостьсборник. Скорость потока регулируется разностью высот уровня жидкости в
емкостях 2 и 5.
Рисунок 5. Схема устройства проточной кюветы:
1,4,5,6. Детали прижимной пластины с креплением; 2 Корпус (предметное
стекло); 3. Прокладка с каналом; 7. Покровное стекло; 8 Патрубок подачи-отвода
Рису1юк 6. Схема работы проточной кюветы
1)Штатив, 2) Сборник; 3) Проточная кювета;
4) Объектив микроскопа; 5) Емкость для подачи суспензии
При организации потока микроорганизмов с заданными параметрами, а
именно, известными высотой и шириной слоя суспензии и скоростью ее
пропускания, появляется возможность получать десятки тысяч кадров и,
соответственно, проводить измерения сотен тысяч микроорганизмов.
Единовременно просматриваемый объем суспензии микроорганизмов
является постоянным и составляет 0,3 мкл Высота слоя фиксируется толщиной
прокладки между покровным стеклом и корпусом проточной кюветы и
10
составляет 10 мкм. Ширина и длина обозреваемой области для объектива 40"
составляет 200 мкм и 150 мкм соответственно. Для объектива 10" ширина и
длина зоны наблюдения могут составлять до 800 на 600 мкм.
С помощью разработанного автоматического метода идентификации
микроорганизмов впервые получены данные о распределении микроорганизмов
по размеру на основании измерений сотен тысяч объектов. Количественно, с
высокой точностью возможна оценка таких параметров, как содержание
делящихся клеток, наличие бактериальных клеток в дрожжевой суспензии и т.д.
3
4
5
6
7
8
10
11
Размер микроорганизмов, мкм.
Рисунок 7 Распределение по размерам Saccharomyces cerevisiae (концентрация
44,5 млн шт./мл)
Наличие нескольких пиков на кривой распределения (рис.7) может быть
обусловлено как содержанием различных культур микроорганизмов, так и одной
культуры, находящейся в различных фазах роста.
Другим направлением работы являлась разработка устройства,
позволяющего экспрессно определять время удваивания микроорганизмов.
Микроорганизмы являются наиболее просгыми и быстро реагирующими
на зафязнение окружающей среды объектами. Существующие методики
нормирования и аналитического контроля состава сточных вод не отвечают
современным требованиям экологического контроля, поскольку охватывают
лишь незначительную часть реально присутствующих в них показателей
загрязнения, кроме того, они, как правило, являются дорогостоящими,
длительными и трудоемкими.
Для автоматической оценки числа и формы микроорганизмов нами
разработано
универсальное
устройство,
предполагающее
возможность
наблюдения за
культивированием микроорганизмов в присутствии
загрязняющих веществ.
Важным является создание одинаковых условий при проведении каждого
из параллельных опытов. Одним из основных факторов, влияющих на скорость
размножения микроорганизмов, является температура. В связи с этим, была
разработана термостатируемая кювета (рис. 8,9).
Принцип действия термостатируемой кюветы заключается в том, что
исследуемая проба помещается на предметное стекло, под которым находится
нагревательный элемент и датчик температуры. Управление нагревательным
элементом осуществляется с помощью компьютера.
Рисунок 8. Термостатирующее устройство.
Вид сверху. 1, 3, 6, 9 - полоски фильтровальной бумаги; 2 - пористый
гидрофильный материал, 4 - терморегулятор, 5, 10 - кюветы для
дистиллированной воды; 7 - покровное стекло с круглым отверстием в
центре; 8 - покровное стекло
/
¥=4^/ / М^
та
т
8
Рисунок 9. Термостатирующее устройство.
Вид сбоку: 1 - слой текстолита; 2, 7 - кюветы с дистиллированной
водой; 3, 6 - полоски фильтровальной бумаги, 4 - прослойка
фильтровальной бумаги, 5 - покровное стекло; 8 - стекло
При повышенной температуре происходит интенсивное испарение воды, в
связи с этим необходимы дополнительные емкости для ее восполнения.
Преимуществом метода является его экспрессность, поскольку время
удваивания микроорганизмов может составлять 15-20 минут, и для определения
12
этого показателя достаточно отследить развитие 2-3 поколений из нескольких
(5-10) микроорганизмов, находящихся под объективом микроскопа
Данное усфойство позволяет проводить непрерывное наблюдение за
состоянием микроорганизмов в течение 1-5 часов при заданных условиях
Разработка методики количественной автоматической оценки
состава активного ила
В настоящее время, благодаря компьютерной технике, возможно
количественное распознавание большого числа изображений, полученных с
помощью микроскопа Для автоматического подсчета разработано спепиальное
профаммпое обеспечение, с использованием которого в тысячи раз возрастает
скорость интерпретации изображений АИ Это позволяет не только сократить
продолжительность анализа, но и повысить его точность
Метод включает получение видеоизображения АИ с последующей его
обработкой, идентификацию компонентов АИ и сопоставление с различными
параметрами работы очистных сооружений.
Для сравнительного сопоставления работы предлагаемого метода с
методами, применяемыми на данный момент, необходимо первоначально
произвести настройку алгоритма по нескольким изменяемым параметрам
Нитчагые микроорганизмы, характерные для БОПС ЦБК, обладают
специфическими особенностями по ошощению к зооглейным формам бактерий,
таки.ми как низкая скорость поглощения субстрата, низкая скорость
размножения, способность к накоплению и сохранению субстрата и продуктов
метаболизма, а также устойчивость к недостатку растворенного кислорода и
токсикантам.
Технология автоматической идентификации нитчатых микроорганизмов
основана на том. что длина этих объектов намного больше ширины Для каждого
объекта вычисляется степень «вытянутости» и сравнивается с заданным
значением.
б)
а)
Рисунок 1 о Работа алгоритма обработки изображения активного ила
а) до обработки, б) после обработки
Инертные частицы шлама идентифицировали по цвету, поскольку они
имеют почти черную окраску, а частицы ила - желтовато-коричневую.
Каждый элемент изображения, который не относится программой к
нитчатым микроорганизмом и инертным частицам, разделяется по алгоритму на
два компонента: флокулированный и нефлокулированный ил. При высокой
концентрации Zoogloea во флокулах изменяется их цвет, и это может явиться
признаком того, что данные микроорганизмы составляют именно флокулу
Кроме того, производится тест на наличие определенного числа соседних
микроорганизмов, в котором считается «рейтинг флокулированности». На
определенном расстоянии от объекта вычисляется расстояние до соседних
объектов. Рейтинг зависит от количества близлежащих объектов обратно
пропорционально квадрату расстояния до них.
Эти регулируемые параметры оператор настраивает так, чтобы видимое
глазом изображение адекватно отражалось на сравнительной картинке после
обработки. Разными цветами на ней выделяются следующие компоненты
нитчатые микроорганизмы, флокулированный ил, нефлокулированный ил и
шлам. Один раз установленные настройки данных параметров при дальнейших
измерениях не должны изменяться, чтобы данные были сопоставимы.
Ил очень непостоянный и неравномерно распределенный по своему
составу объект Для определения точности метода произведена статистическая
обработка измерений содержания нитчатых микроорганиз.мов в исследуемой
пробе. Ошосительная погрешность метода составила 0,46, средняя квадратичная
погрешность выборочного среднего - 0,06 или 6 % .
Для того чтобы добиться погрешности измерения в пределах 2 % ,
необходимо произвести обработку 500 снимков. Увеличение количества
обрабатываемых снимков исследуемой пробы до 1500 приводит к уменьшению
погрешности измерения в 2 раза.
В связи с тем, что впервые появилась возможность количественно
оценивать компонентный состав А И , в том числе содержание нитчатых
микроорганизмов, становится возможным сопоставление и оценка взаимного
влияния состава А И и показателей работы очистных сооружений.
Испыгания программно-аппаратного комплекса на станции БОПС
Котласского ЦБК позволили определить зависимости между компонентным
составом А И и технологическими параметрами очистки сточных вод.
Рассмотрено взаимное влияние содержания нитчатых микроорганизмов в
А И и таких параметров работы очистных сооружений, как вынос взвешенных
веществ в природный водоем, химическое потребление кислорода ( Х П К ) в
очищенной воде, биологическое потребление кислорода (БПК5 фильтрованной
пробы) в поступающей на очистку воде, содержание лигносульфоновых кислот,
окисляемость очищенной воды, содержание фосфора и аммонийного азота в
поступающей и очищенной воде, концентрация А И на выходе из аэротенков,
иловый индекс, содержание кислорода в очищенной воде.
в ходе исследований обнаружено, что параметр БПК5, в воде,
поступающей на очистку, оказывает влияние на содержание нитчатых
микроорганизмов в биоценозе А И аэротенков через 4 суток (коэффициент
корреляции 0,71).
При поступлении легкоокисляемых органических веществ на очистные
сооружения, А И их быстро ассимилирует, что должно приводить при прочих
равных условиях к падению концентрации кислорода в очищаемой воде. Это в
свою очередь подавляет рост зооглея и мало затрагивает нитчатые
микроорганизмы, которые продолжают медленно, но устойчиво размножаться, и
через некоторое время их концентрация заметно увеличивается.
При проведении исследований определена зависимость (коэффициент
корреляции -0,68) между концентрацией А И на выходе из аэротенков и
содержанием нитчатых микроорганизмов в биоценозе А И (рис. 11).
В ходе исследований установлена след)тощая закономерность, что
увеличение концентрации А И приводит к уменьшению содержания нитчатых
микроорганизмов. Некоторый эффект уменьшения содержания нитчатых
микроорганизмов на фоне увеличения концентрации А И объясняется главным
образом конкурентным подавлением развития хламидобактерий зооглейными
формами ила при увеличении содержания последних. Кроме того, высокая
плотность гетеротрофных сапрофитных бактерий позволяет снизить нагрузку на
АИ. Присущая им более высокая скорость размножения и потребления
субстрата позволяет конкурентно вытеснять и ингибировать развитие нитчатых
микроорганизмов, численность которых постепенно снижается
2,0
2,2
2,4
2,6
2,8
3,0
3,2
3,4
3,6
3,8
4,0
Концентрация ила, мг/дмЗ
Рисунок 11 Расположение экспериментальных точек, характеризующих влияние
концентрации АИ на содержание нитчатых микроор! анизмов
15
Наиболее
харакгерная
зависимость
(коэффициент
корреляции
0,83)
выявлена между содержанием нитчатых микроорганизмов и иловым индексом
системы (рис.12). Увеличение содержания нитчатых микроорганизмов влечет за
собой увеличение илового индекса.
чии -
о
350 "
L.
Г*
".
S 300 о
о
X
о
г 250
ш 200
о.
о ^
"
о
о
^
О
<х> у
0
с;
S
^^
о
S
>х
0
О^
О
150
inn 10
о
0
о
15
20
25
30
Содержание нитчатых микроорганизмов, %
Рисунок
12.
Зависимость
илового
индекса
от
содержания
нитчатых
микроорганизмов
Нитчатые микроорганизмы создают рыхлые открытые хлопья с развитой
поверхностью и, как следствие, вызывают увеличение объема ила и ухудшают
его седиментационные свойства.
Чем
сильнее снижается концентрация
ила, тем больше
в нем
доля
нитчатых бактерий, которые, в силу своих седиментационных свойств, труднее
выводятся из системы
В
ходе
исследований
была
выявлена
зависимость
(коэффициент
корреляции 0,68) между температурой в диапазоне от 30 до 34°С в аэротенках и
содержанием нитчатых микроорганизмов в А И .
Выявлено, что увеличение температуры в аэротенках, в диапазоне от 30 до
34°С,
приводит
к
увеличению
содержания
нитчатых
микроорганизмов
в
биоценозе А И аэротенков С повышением температуры в аэротенках снижается
содержание
кислорода
из-за
уменьшения
его
растворимости.
Нитчатые
микроорганизмы вследствие своих специфических особенностей, менее, чем
зооглеиные формы, чувствительны к недостатку кислорода, в результате чего
происходит постепенный переход к доминированию нитчатых бактерий.
16
Определена зависимость между содержанием нитчатых микроорганизмов
в биоценозе А И и концентрацией растворенного кислорода в очищенной воде
(коэффициент корреляции -0,73) (рис.13).
30
25
I
20
15
10
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
4,0
4,5
5,0
Содержание растворенного кислорода, мг/дмЗ
Рисунок 13, Зависимость концентрации нитчатых микроорганизмов от
содержания растворенного кислорода
Из
рисунка
видно,
что
высоким
концентрациям
нитчатых
микроорганизмов характерно пониженное содержание растворенного кислорода
в очищенной воде.
Большое
количество
нитчатых
микроорганизмов,
отличающихся
медленным поглощением субстрата, на фоне высоких нагрузок и малого
возраста ила приводит к затягиванию во времени первой стадии процесса
биологической очистки А И , которая характеризуется практически полным
потреблением кислорода. До выпуска сточных вод в водоем кислород не
успевает восстановиться в системе, и, как следствие, происходит резкое
снижение его содержания в очищенной воде.
Наиболее характерная зависимость (коэффициент корреляции -0,68)
выявлена между процентом флокулированного ила и иловым индексом системы
(рис.14). Увеличение доли флокулированного ила ведет к снижению илового
индекса системы.
17
Г"
190
180
76
78
80
82
84
86
Процент флокулированного ила, %
Рисунок 14 Зависимость илового индекса от процента флокулированного ила
Таким образом, применение разработанного метода позволяет определять
факторы, наиболее значимо влияющие на видовой состав активного ила, по его
изменению прогнозировать зарождение кризисных ситуаций, своевременно
регулировать параме-фы работы очистных сооружений, что необходимо для
улучшения качества очистки сточных вод.
Общие в ы в о д ы
1. Создан алгоритм автоматизированной обработки
видеоизображений
микроорганизмов, позволяющий идентифицировать дрожжевые клетки в
поле зрения микроскопа, определять их количество и размеры Данный
алгоритм исключает воздействие дифракционных и интерференционных
эффектов, градиента интенсивности освещения, а также мешающее влияние
частиц немикробного происхождения.
2. На базе разработанного алгоритма создана методика контроля дрожжевой
суспензии, которая позволяет с
высокой точностью
определять
концентрацию и качественные характеристики дрожжей на основании
измерения сотен тысяч объектов.
3. Разработан алгоритм автоматического определения основных компонентов
А И очистных сооружений ЦБП, позволяющий с заданной точностью
определять
содержание
нитчатых
микроорганизмов
и
степень
флокулированности Zoogloea. Показано, что погрешность измерения в
пределах 1 % требует обработки не менее 1500 изображений.
18
4. Установлены и статистически оценены количественные взаимосвязи между
условиями работы станции биологической очистки сточных вод Котласского
Ц Б К и контролируемыми параметрами АИ. Показано, что увеличение
флокулированности Zoogloea уменьшает иловый индекс и снижает вынос
взвешенных веществ.
5. Установлено, что иловый индекс тесно связан с содержанием нитчатых
микроорганизмов. На уменьшение содержания нитчатых микроорганизмов в
составе А И положительно влияют увеличение концентрации растворенного
кислорода, повышение концентрации А И , снижение температуры сточных
вод в аэротенках.
6. Обнаружено, что увеличение содержания нитчатых микроорганизмов
наблюдается через 4-5 дней после поступления на очистку сточных вод с
высоким значением показателя БШС5.
Список работ, опубликованных по теме диссертации
1. Майоров, И.С. Разработка программно-аппаратного комплекса для
автоматического определения различных параметров микроорганизмов
в жидкой среде [Текст] /И.С. Майоров, Д Г Чухчин, О М. Соколов
//Охрана окружающей среды и рациональное использование
природных ресурсов: сборник научных трудов. Архангельск- 2004. вып. 9. С. 153-158. I S B N 5-262-00156-0.
2. Майоров И.С. Разработка автоматизированного метода контроля
состава активного ила на предприятиях ЦБП [Текст] / И.С. Майоров,
Д.Г. Чухчин, О.М Соколов // Современная наука и образование в
решении проблем экономики Европейского Севера' материалы
Международной научно-технической конференции посвященной 75летию АЛТИ-АГТУ. Архангельск.-2004.-С.241. I S B N 5-261-00166-8
3. Майоров И.С. Автоматизированный метод микробиологического
контроля дрожжевого производства [Текст] / И.С. Майоров, О.М.
Соколов, Д.Г. Чухчин //Изв. высш. учеб. заведений Лесной журнал 2005.-Хо4. С. 140-144.- I S S N 0536-1036
4. Майоров И.С. Метод контроля состава А И на предприятиях ЦБП
[Текст] / И.С. Майоров, О.М. Соколов, Д.Г. Чухчин //Изв. высш. учеб.
заведений Лесной журнал.-2005.-№4. С. 144-150. - ISSN 0536-1036.
Отзывы на автореферат в 2-х экземплярах с заверенными гербовой
печатью подписями просим направлять по адресу: 163002, г. Архангельск, наб
Северной Двины, 17, АГТУ, диссертационный совет Д.212.008.02.
19
''''2 13 61
РНБ Русский фонд
2006-4
20069
Сдано в произв. 02.11.2005. Подписано в печать 02.11.2005.
Формат 60x84/16. Бумага писчая. Гарнитура Тайме. Усл.печ.л. 1,25.
Уч.-изд. л. 1,0. Заказ Х» 241. Тираж 100 эю.
Отпечатано в типографии Архангельского
государственного технического университета,
163002, г. Архангельск, наб. Северной Двины, 17
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
0
Размер файла
814 Кб
Теги
bd000101130
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа