醸造所廃水処理向けに、連続的な生体電気化学的に強化された嫌気性消化(BEAD)システムが開発され、従来の嫌気性消化と比べて、化学的酸素需要の除去、揮発性脂肪酸の分解、メタン生成、エネルギー効率の向上が実証されました。
この記事について
サマリー
要約
生体電気化学的増強嫌気性消化(BEAD)は、高強度産業廃水処理におけるメタン生成とプロセス安定性の向上に有望なアプローチとして浮上しています。本研究では、22〜24°Cの常温下での実際の醸造所廃水処理における性能を評価するため、連続的なアップフローBEADリアクターを365日間運転しました。有機荷重率(OLR;1–7 g sCOD/L∙d)、水圧保持時間(HRT)、および施用電位(1.2 V)が有機物除去、揮発性脂肪酸(VFA)分解、メタン生成、エネルギー効率に与える影響を体系的に調査し、従来の嫌気性消化(AD)と比較して調査しました。BEADシステムは、最大5 g sCOD/L∙dのOLRで高い化学酸素要求量(COD)除去効率(>92%)を達成し、特にプロピオン酸および酪酸を含む複雑なVFAの劣化性能が優れていることを示しました。OLRの増加によりメタン収率は増加し、最大0.35 LCH₄/g sCODに達しました。OLR は7 g sCOD/L∙dで除去されました。ADと比較して、BEADは高いOLRでメタン生成を16–30%増加させつつ、安定したバイオガス品質(≈74–75% CH₄)を維持しました。高OLRでのHRT短縮は全体的な性能を低下させましたが、BEADは一貫してADを上回りました。このシステムは高いエネルギー効率(~1000%)を示し、寒冷地での醸造所廃水処理において堅牢で高いエネルギー効率の候補となり得ることを示唆しました。
概要
水質汚染は依然として世界的に深刻な問題であり、人間の健康を損ない、生態系を乱しています。醸造業界は最大級の工業廃水発生源の一つであり、ビール1,2リットルあたり3〜10リットルの廃水を生み出しています。世界のビール消費量では、2023年に188 Mm3のビールが生産され、世界で5番目に消費されている飲料にランクされています。ビールはカナダでも人気のある飲料であり、醸造所数が2019年の1,120から2020年には1,210に増加したことからも明らかです。
醸造所は主に廃水を市の下水道システムに直接または前処理後に排出することで管理しています。しかし、従来の廃水処理場(WWTP)は高強度の工業排水に苦労し、多くの国で規制上の制限が設けられています 2,6,7。多くの場合、自治体は高強度排水に追加料金を課してそのような排出を抑制し、醸造所の運営コスト増加につながる可能性があります。したがって、醸造所は廃水をより効果的かつ低コストで管理するための措置を講じる必要があります。汚染物質の負荷を軽減するだけでなく、醸造所の廃水中に含まれる有機化合物のエネルギーポテンシャルを活用する現地処理システムを設置することは、実現可能な代替手段を提供します。
嫌気性プロセスは、低エネルギー消費で高強度廃水を効果的に処理しつつ、廃棄物をバイオガスに変換し、それを電力、再生可能ガス、または熱エネルギーに変換することができます。嫌気性消化(AD)は、中間体が複雑な酵素反応を通じて酸性細菌とメタン生成性古細菌間で電子を移動させる間接種間電子移動(IIET)プロセスです。しかし、これらの反応は熱力学的制約により、初期基板からメタンへの電子完全移動ができず、顕著な電子損失とメタン生成の減少を引き起こします12。ADの安定性はこれらの電子移動機構に影響され、破壊によって水素や揮発性脂肪酸(VFA)などの中間体が蓄積されることがよくあります。酸生成細菌とメタンゲンの不均衡が、この蓄積の主な要因です。醸造所の廃水に含まれる高い有機負荷率(OLR)はこの不均衡を悪化させ、メタン発生源が生産されたVFAsを利用できる能力を超えてしまう可能性があります。
生体電気化学的増強嫌気性消化(BEAD)は、有機基質からメタンへ電子を直接移す直接種間電子移動(DIET)を利用し、従来のADの遅く効率の低いIIETを回避します。DIETでは、電子はシトクロム、導電性毛皮、または多種集合体を介して微生物間で直接移動し、中間の電子シャトル12を必要としません。BEADシステムは外部電流を用いてブチル酸塩やプロピオネートなどの短鎖VFAの分解を促進し、従来のAD14、15、16よりも安定します。さらに、BEADシステムは微生物間共生相互作用を促進し、全体のVFA分解改善によりメタン生成を加速させます17。研究により、BEADは電極からの直接電子取り込み(電気メタン生成)などの追加のメタン生成経路により、従来のADに比べてメタン収量を増加させることが示されています18,19。
BEADにおける醸造所廃水に関する研究は限られており、ほとんどの研究は中温性温度(30–35°C)または合成廃水20,21,22,23,24,25で行われています。中親環境はさまざまな微生物にとって理想的ですが、室温(22〜24°C)でのBEADシステムの最適化は、特にカナダのような寒冷地域での実用的応用において非常に重要です。さらに、実際の醸造所の廃水を使用することで、実際の状況で見られる課題をより正確に反映できます。本研究は、室温のBEADリアクターにおける実際の醸造所廃水からの処理およびメタン生成に関する重要なパラメータを評価することで、重要なギャップを埋めることを目指しています。
有機負荷率(OLR)はBEADシステムにおける重要な運用パラメータであり、有機化合物を効果的に処理するシステムの能力を反映しています。高いOLRは過剰な酸の蓄積を引き起こし、メタノ生成を妨げる可能性があります。したがって、最適な処理効率とメタン生成を達成するためにはOLRを管理することが極めて重要です。研究者たちは主に、有機酸28、29、30、31、廃棄物活性化スラッジ(WAS)26、トマト植物残渣32、食品廃棄物33、ゴミスラリー34の合成混合物を用いてOLRがBEAD性能に与える影響を調査しました。醸造所廃水に対するBEADを用いた研究の多くは低OLRを用いており、異なるOLRが醸造所廃水処理におけるBEAD効率への影響を評価した研究は1件のみです。Panら22は、OLRによってメタン生成が徐々に増加し、20g COD/L・dのOLRで5.64 L/dに達し、中親性条件(35°C)下での従来のADを上回ったと報告しました。さらに、高いOLRではADのパフォーマンスが低下しましたが、BEADシステムは高いOLRでも安定していました。私たちの知る限り、室温の実際の醸造所廃水を用いたOLRがBEAD性能に与える影響を調査した研究はありません。したがって、本研究は異なるOLRが実際の醸造所廃水の分解および室温でのメタン生成にどのように影響するかを調べることを目指します。
印加電圧はBEADシステムにおけるもう一つの重要な運用パラメータです。印加電圧は水素栄養性メタンゲンの成長を促進し、プロセスの安定性を高めます。さらに、供給電圧はメタン生成やシステム内の内部抵抗にも影響します。35,36,37。醸造所廃水における電圧の有無がBEAD性能にどのように影響するかを調査した研究は限られています。例えば、Guoらは合成醸造所廃水を用いて35°Cで陰極対陽極比が1、2.5、4 cm2/cm 3の異なる3つのBEADリアクターを試験し、閉回路(0.9 V)のセットアップでメタン生産量がそれぞれ42%、121%、61%増加したことを発見しました。しかし、実際の醸造所の廃水を室温で使った研究は限られており、さらなる調査の必要性が浮き彫りになっています。
本研究の主な目的は、室温(22〜24°C)での実際の醸造所廃水を処理するための生体電気化学的強化嫌気性消化(BEAD)システムの実現可能性と性能を調査することでした。主に中親環境下で行われた従来のBEAD研究と比較すると、本研究は長期的な常温運転を重視しており、連続的な原子炉加熱の必要性を回避しエネルギー需要を削減できるため、特に工学的に重要です。具体的には、異なる有機負荷率(OLR)や加圧電圧が廃水劣化、プロセス安定性、メタン生成に与える影響を評価しました。制御条件下でBEAD原子炉を運転することで、本研究は揮発性脂肪酸(VFA)の分解とメタン収率を高めつつシステム安定性を維持する最適な運用パラメータを特定することを目指しました。この発見は、醸造所の廃水処理におけるBEAD技術の応用に関する実践的な洞察を提供することが期待されています。
プロトコル
この研究は人間参加者や動物被験者を含まなかったため、倫理承認は不要でした。廃水およびスラッジのサンプルは標準的な実験室安全プロトコルに従って収集・処理されました。
飼料と接種
当初は、アセテートナトリウムが原子炉内の微生物活動を開始するための補助的な炭素源として使用されていました。原子炉稼働後、オタワのドミニオンシティ醸造会社から採取された実際の醸造所廃水が段階的に導入され、酢酸ナトリウムを徐々に置き換えました(約5日間)。醸造所の廃水サンプルの特性(表1)は各バッチ(合計17バッチ)ごとに異なり、システムの実環境への適応性を評価することができました。ドミニオンシティでは、ホップや酵母などの固形物を分離し、廃水は2つの最終タンクに集められます。これらのタンクからバッチサンプルを採取し、ラボに運ばれ、室温(22°C)で12,000 × gで遠心分離して残留固形物を除去しました。得られた上清液は使用まで4°Cで保存されました。接種源はオタワのロバート・O・ピカード環境センター(ROPEC)から採取された中葉性嫌気性分解スラッジでした。導入前に、スラッジは遠心分離した醸造所廃水と共に500mLのガラス瓶で、室温(22°C)下480×gで14日間慣化されました。
原子炉構成
この研究では、円筒形ガラス製の単一室アップフローBEADリアクター(高さ435mm、直径54mm)を使用し、総容量は1L、有効作動容量は0.65Lでした。インフルエントは蠕動ポンプで原子炉に供給され、デジタルタイマーで供給速度を制御されました。混合と気液質量移動を促進するために、再循環ループが原子炉の上下を接続し(図1A)、2基の蠕動ポンプで70 mL/minを維持しました。電極は25mm×25mmのカーボンフェルトスクエアを積み重ね、高さは130mmでした(図1B,C)。アノードとカソードの間に2mmの穴あきを持つ厚さ3mmの非導電ジオテキスタイルセパレーターが設置され、接触を防ぐために電極間隔は3mmとなりました。アノードは、水素ガスがガスバッグに漏れるのを防ぐため、カソードの上に配置されていました。水素は水素の水溶液に低く、イリジウム混合金属酸化物(Ir-MMO)でコーティングされた厚さ1mmのチタンワイヤーがカーボンフェルトに挿入され、両電極の集電器として機能しました。集電器はポテンシオスタット(AUTM101に接続されていました。この装置は、電極全体に制御された電位を適用・維持し、システムの電気化学応答を継続的に監視するために用いられました。アノードとカソード間には、原子炉運転中ずっと1.2Vの電圧が維持されていました。本研究でコントロールグループとして用いられたAD原子炉はBEAD原子炉と同じ構成でしたが、電位を外すことなく運転されていました。
実験設計と手順
この調査は365日間にわたり実施され、3つの主要段階にまたがる17の運転フェーズ(各10〜20日)で行われ、それぞれ異なる運転条件下でのBEAD原子炉性能を評価しました。データ収集前は、各フェーズが安定した条件が得られるまで運用されていました。この延長された期間により、典型的な短期やバッチモード研究とは異なり、BEADの長期性能と安定性の評価が可能となりました。実際の醸造所廃水を複数バッチで使用することで、組成のばらつきが生じました。しかし、各相の定常状態条件下で原子炉性能が評価され、報告された結果が短期的な変動ではなく安定したシステム挙動を反映していることが保証されました。
スタートアップフェーズ:リアクター起動(影響のあるVFA/sCOD比率の影響)
BEADリアクターには、350〜400mLの前適応嫌気性スラッジが接種されました。当初はアセテートナトリウムを用いてバッチモードで運用され、1.2Vの電圧を適用し、バイオマスの洗い流しを最小限に抑えつつ電気活性微生物の増殖を支援するために16日間の高いHRTを維持しました。2週間後、リアクターは連続流運転に移行し、アセテートナトリウムを2 g sCOD/L・dのOLRで使用し、1日流量120〜130 mLで、HRTは5日間であった。安定した後、供給は徐々に醸造所の廃水に置き換えられました。最初は70%/30%(酢酸塩/廃水)、次に50%/50%、最後に80%/20%で、最終的に100%醸造所の廃水に到達しました(表2)。この段階では、異なる影響のあるVFA/sCOD比率がBEAD性能に与える影響も評価されました。なぜなら、酢酸ナトリウムは醸造所廃水中のより複雑なVFAよりも単純なVFA組成であり、これらは微生物活動やメタン生成に影響を与えるからです。この段階の結果は補足ファイル1(補足図1–5および補足表1)12,38,39,40,41,42で議論されています。
供給を100%醸造所廃水、OLR2 gのsCOD/L∙dに切り替えた際、メタン収率は酢酸塩のみの供給と比べて減少しました。抑制テスト( 補足ファイル1(補足表2)では 、醸造所廃水からの抑制が主な問題ではないことが確認されました。したがって、基質利用可能性が高い微生物活動を刺激するためにOLRを増強しました。第5相と第6相の3か月間の間隔期間に、原子炉回収および抑制試験が実施されました。この期間中、原子炉は醸造所の廃水を用いて制御された条件下で継続的に運転され、総アンモニア窒素(TAN)、硫酸塩、硫化物、過酸化水素(H₂O₂)、過酢酸(PAA)などの潜在的な阻害化合物を評価する追加の実験が行われました。結果は、これらの化合物のいずれも阻害濃度では存在しないことを確認しました。原子炉は安定した運転条件下で維持され、定常状態の性能が回復するまで維持され、メタンの生成、COD除去、VFAの劣化が示されました。その後の実験段階は、原子炉の性能が安定しギャップ前の条件と同等であることを確認した後にのみ再開されました。この回復および試験期間のデータは、定められた運用フェーズ間の整合性を確保するために分析から除外されました。
第1段階:OLRの影響
この段階では、BEADリアクターは醸造所の廃水のみを供給し、1.2Vの施用電位下で変動するOLR(1–7 g sCOD/L∙d)の影響を調査しました(表2)。醸造所の廃水CODレベルの変動はHRTの変動も引き起こし、特に最高OLR(7* g sCOD/L∙d)で、2日と4日の2回のHRTで実験が行われました(*は同じOLRで異なるHRT(7 g sCOD/L∙d)を示し、7 g sCOD/L∙dは3〜4日のHRTを示します。 7*gのsCOD/L・Dは2日間でHRTに相当します。これにより、HRTがメタン生成、基質劣化、プロセス全体の効率にどのように影響するかを評価することができました。
第2段階:応用電位の影響
この段階では、印加電位(1.2 V)の有無が、醸造所廃水を用いた原子炉の性能およびメタン生成に与える影響を評価しました。印加電位なし制御炉(AD)とBEAD炉は、2、3、5、7 g sCOD/L∙dのOLRで試験されました。AD制御はBEAD原子炉と同じ構成の独立した原子炉として動作しましたが、電位は加えられませんでした。両原子炉は同等の条件下で並列運転されていました。さらに、OLRが7* g sCOD/L∙dの場合、HRTは4日から2日に短縮され、より短いHRT下での施用電位の影響を調査できるようになりました(表2)。
解析手法
全固体(TS)および揮発性固体(VS)は標準方法168443を用いて測定されました。可溶性COD(sCOD)は、試薬チューブを用いたCOD標準法44 を用いて分析されました。分析前に、0.45μmの孔径膜を備えた真空フィルターで試料をろ過しました。アンモニア濃度はアンモニア試薬キット45を用いて測定されました。硫酸塩は硫酸試薬キット46を用いて測定されました。硫化物は硫化物試薬キット47を用いて分析されました。すべてのHACH解析は分光光度計を用いて実施されました。過酸化水素と過無酢酸はスポイト瓶法による過酢酸検査キットで測定されました。バイオガスはガス収集袋に集められ、ガス密閉シリンジで毎日量を測定し、すべての測定は三重に行われました。バイオガス組成は、アルゴンをキャリアガスとし、TCD検出器、注入温度110°Cを用いたマイクロガスクロマトグラフ(GC)を用いて分析されました。 バイオガスの体積はガス収集袋から直接測定され、一貫した実験室条件下で測定値として報告されます。ガス量は湿潤ベースで報告されます。すべてのガス測定は大気圧に近い条件下で行われ、ガス漏れを最小限に抑えるために気密接続が維持されました。実験期間中、シールの完全性を確保するために定期的にシステムが点検されました。
アセテート、プロピオネート、酪酸を含むVFAは、吸収波長210 nmの高性能液体クロマトグラフィー(HPLC)を用いて定量化されました。移動相は100%アセトニトリルと2.5 mMメタンスルホン酸で構成され、分析は30°Cのカラム(5μm、4mm×150mm)を用いて、移動相の流量は1 mL/minで一定のペースで行われました。原子炉のpHと温度は計を用いて継続的に監視されていました。原子炉運転中はpHが6.5〜7.5の範囲内に維持され、安定した運転条件を示していました。現在の発電は、固定電圧1.2Vのポテンショスタットで5分ごとに記録されました。
計算
COD除去効率と速度は以下の式を用いて算出されました。
式1
式2
給料OLRは、下記の式3を用いて計算され、フィートレートは1日リットル(L/d)、リアクター容積はリットルで表されます。
式3
以下の式を用いて、除去したCOD(LCH4/gsCOD除去済み)および追加されたCOD(LCH4/g sCOD追加)に基づく特定メタン収率を算出しました。
式4
式5
ここで、は1日あたりのメタン生成量(LCH4/d)、は1日あたり除去 されるsCOD量(g sCODRemoved/d)、および1日あたりのsCOD量(g sCODAdded /d)です。
電流密度は、測定された電流(I)をアンペア(A)で、原子炉の作動体積(V、立方メートル(m3)で表す)に正規化して計算されました。電流密度はA/m3 で報告され、次の式で表されます。
式6
クーロン効率(CE)は、除去されたCODからの電流としての電子回収効率を評価するために計算されました。これは、電流(QC)として回収される総電荷(クーロン単位)と、除去されたCOD(QT)に基づいて回収可能な理論電荷の比率として定義されます。回収された総電荷(QC)は、測定された電流を時間経過で積分することで決定されました。
Qc = ∫I(t)dt ≈ ∑Ii × ∆t Eq.7
ここで は各時間区間での測定電流(A)、Δt は記録区間(s)です。
理論電荷(QT)は、COD除去に基づいて計算され、ファラデーの法則に従い、8 gのCOD除去あたり1モルの電子が移動すると仮定しています。
式8
ここでFはファラデー定数(96,485 C/mol e⁻)であり、グラムで表されます。
したがって、CEは次のように計算されました。
式9
エネルギー効率(ηE)は、ここで電気からメタンへのエネルギー変換効率と定義され、BEADシステム内で電気入力を追加のメタン生成に変換する効果を評価するために用いられます。これは、メタンの形で生成されるエネルギーと、電気化学プロセスを維持するためにシステムが消費するエネルギーの比率として定義されます。報告されたエネルギー効率は電気入力に焦点を当てた部分的なエネルギーバランスを示しており、他の運用上のエネルギー需要(例:ポンプや循環)は考慮していないことに注意が必要です。したがって、これをシステム全体のエネルギー効率と解釈すべきではありません。エネルギー効率は以下の式で計算されました。
式 10
ΔWCH 4 = ΔVCH4 × LHV 式 11
WE = I × E × ∆t 方程式 12
ここで:
ΔWCH4はBEADで回収されたエネルギーを表し、BEAD原子炉とAD制御炉の間でメタンとして発生するエネルギーの差(ワット時(Wh)で測定されます。
ΔVCH4はBEAD原子炉とAD制御炉間で発生するメタンの体積差を示し、リットル(L)で表されます。
LHVはメタンの低い加熱値で、約9.6 Wh/Lです。
WE は印加電位を供給することで消費する電気エネルギーの量で、ワット時(Wh)で測定されます。Eは電圧(V)、Δtは区間時間(24時間)です。
統計解析
実験から収集されたデータはANOVA(分散解析)を用いて統計的に解析され、OLR、応用電位、HRTなどの運用パラメータがメタン収量、COD除去、VFA劣化などの主要業績指標に対する有意性を評価しました。安定データポイントは、定常状態で得られた連続した測定値であり、主要なパラメータが時間経過で±5%未満の変化を示したものと定義されました。各相から3つの安定したデータ点が選ばれ、定常状態条件下で同じ原子炉からのシリアル測定値として選ばれ、平均化されました。各フェーズには、sCODやVFA組成など特性の異なる複数の本物醸造所廃水が複数バッチ含まれていることに注意が必要です。これらの変動は位相ベース解析に本質的に組み込まれ、現実的な条件下でのシステムの適応性評価を可能にしました。変動を反映するために、数値の誤差バーとして標準偏差が用いられました。すべての統計分析はスプレッドシートを用いて実施されました。統計的有意水準95%が採用され、p値が0.05未満の結果は統計的に有意(p < 0.05)と見なされます。
結果
有機負荷率(OLR)がBEAD性能に与える影響 - ステージ1:
OLRがCOD除去性能に与える影響
図2および表3に詳述されているように、BEADシステムは高OLRでも高いCOD除去効率を維持し、5g sCOD/L∙dの高OLRで92.7 ± 0.6%の除去を達成しました。この性能は、制御条件下および低いOLR下で行われた他のBEAD研究と比較すると特に顕著です。例えば、1 g sCOD/L∙dのOLRでは、このリアクターは96.2%のCOD除去効率を達成し、合成醸造所廃水を用いた30〜35°Cでそれぞれ最大90%と80%の最大COD除去を報告したSangeethaら24およびGuoら21の成果を上回りました。
高OLRでのHRT減少は、それに伴いCOD除去効率の低下につながりました。HRTが5 g sCOD/L∙dのOLRで5.2日±0.1日から、6 g sCOD/L∙dのOLRでそれぞれ4.4 ± 0.3日、3.7 ± 0.1日に減少したため、COD除去効率は有意に低下し、85.1 ± 1.7%、79.2 ± 0.8%に低下しました(p < 0.05)。さらにHRTを2.1±0.2日、OLRは7* gのsCOD/L∙dで減少させ、COD除去は64.6%±2.1%に減少しました(p < 0.05)。この傾向は、高いOLRでの短期HRTは基質の阻害やバイオマスの洗い出しを引き起こし、効率的なCOD分解に重要なDIETに関連する可能性のある生体電気化学的強化を維持するBEADシステムの能力を制限する可能性があることを示しています48。これらの結果は、合成醸造所廃水を処理するBEAD処理のBEADで、OLRが1.5gから4.4g COD/L∙dに増加した際に、合成醸造所廃水を処理するBEADでCOD除去が減少したことを観察した結果と一致しています。これらの課題にもかかわらず、本研究におけるBEADリアクターは従来のADシステムと比較して高OLRで優れた性能を示しました。例えば、Xuらは理想的な条件下で7.4 g COD/L・dのOLRで80%のCOD除去を報告しており、これは室温(22°C)で7 g sCOD/dで達成された79.2 ± 0.8%と同等です。
異なるOLRでのVFA除去
図3Aに示されているように、OLRの増加はBEADのVFA除去能力を妨げず、BEADはより高いVFA負荷を管理しつつ、比較的安定したVFA流量を維持しました。例えば、OLR6で1.8g sCOD/L・dからOLR7で2.9g sCOD/L∙dに流入VFA率が増加したにもかかわらず、排出VFA率は0.8g sCOD/L∙dで安定していました。この全OLRsにおける安定性は、BEADがVFAを分解する効果と、従来のADシステムでpH低下や微生物阻害の原因となるVFA蓄積を防ぐ能力を示しています50,51。
さらに、このシステムは嫌気性プロセスで劣化速度が遅いことで知られる難しいVFA、プロピオン酸、酪酸の分解に卓越した能力を示しました51。例えば、BEADはOLRs5および7g sCOD/L∙dでプロピオン酸を100%除去し、OLR7 g sCOD/L∙dで酪酸を1.2 g sCOD/L∙dから0.3 g sCOD/L∙dに大幅に減少させました(図3Bおよび表4に示されています)。また、特に生体電気化学活性が高OLRsで高濃度で、最適なHRTを維持することがBEADにおける効果的なVFA分解に不可欠であることも示唆しています。システムは5〜7g sCOD/L∙dのOLRsで高いVFA劣化率を示しましたが、HRTが5.2 ± 0.1〜3.7 ±0.1日に減少しても、OLRが7* g sCOD/L∙dで2.1 ± 0.0日にさらに減少すると、性能が著しく低下しました。これは、排水量のVFA率が0.8gから2.4g sCOD/L∙dに有意に増加したことに明らかでした。特に、排出中の酢酸率は0.6から1.8 g sCOD/L∙dへ急激に増加し、OLR7で完全に除去されたプロピオン酸は0.4 g sCOD/L∙dに増加しました。ブチリン酸の除去も影響を受けましたが、程度はやや軽かったです。
第4 章 制作実績:
CH4 収率(COD 除去に基づく)および体積 CH4 生産量
高いOLRはBEAD内のメタン収量と体積を大幅に向上させ、メタン生産のための基質利用可能性の増加とシステムの過負荷回避の利点を示しています。 図4Aに示されているように、COD除去に基づくメタン収率は0.35±0.01 LCH4/gsCOD( 除去後最大理論収率)でピークに達し、OLRは7 g sCOD/L∙dでした。この利回りは、低OLRに比べて統計的に有意に10〜400%の増加(p < 0.05)を示していました。メタン体積もこの傾向に従い、OLRが7 g sCOD/L∙dで1.93 ± 0.04 L∙dに達し、 表3に示すように、低OLRに比べて18〜2657%の増加を示しています。
他の管理条件下でのBEAD研究と比較して、本研究のBEADシステムは、室温(22°C)で実際の醸造所廃水を用いた優れたメタン生成を示しました。 例えば、Sangeethaら24 は合成醸造所廃水30°CのOLRで1–2 g COD/L∙dのOLRで0.143 LCH4/g COD、0.367 L∙dの体積を報告しましたが、我々のシステムは2 g sCOD/L∙dのOLRで0.21 ±0.01 LCH4/gsCOD除去 時のメタン収率が0.21、体積0.43 ±0.03 L∙dを記録しました。同様に、XuらはOLR5.8 g COD/L・d、35°Cで1.16 L/dのメタン体積を観測 しましたが、我々のシステムは6 g sCOD/L∙dの比較OLRで1.64 ± 0.05 L∙dを発生させました。HRTがOLRs5〜7 g sCOD/L∙dの間、5.2 ± 0.1日から3.7 ± 0.1日に減少した際、メタンの収量と体積は安定していましたが、OLRが7* g sCOD/L∙dでさらに2.1 ± 0.2日に減少すると統計的に有意な減少が見られました(p < 0.05)。メタン収率は0.35±0.01から0.28±0.01 LCH4/gsCODへと21%減少し、メタン量は1.93±0.04から0.02 L/L・d±1.24へと36%減少しました。これらの減少は、前述のCODおよびVFA除去の減少と相関しており、短期間のHRTが微生物との接触時間や有機物のメタンへの変換を制限していることを示しています。したがって、高い有機負荷下で最適な生電気化学効率を維持するためには、十分な保持時間が不可欠です。
CODに基づく第4 章の利回り追加
COD添加によるメタン収率はOLRの増加で改善しましたが、HRTの制限により高いOLRでは安定しました。図4Bに示すように、メタン収率は有意に増加(p < 0.05)。これは、OLR1 g sCOD/L∙d時の0.07±0.01 L LCH4/g sCODAddedから、5 g sCOD/dでの0.01 LCH4/g sCODAdded±0.28に増加しました。しかし、OLR 5から7 g sCOD/L∙dにかけて、収率は約0.28 LCH4/g sCODAddedで安定し、有意な差はなく(p >〜 0.05)、基質の利用可能性のさらなる増加は変換効率の向上にはつながらなかったことを示唆しています。この発見は主に、高OLRでのHRTの低下に起因しており、これによりVFA分解が効果的であるにもかかわらず、非VFA有機化合物のメタンへの変換が制限されました。表5はこの観察を支持しており、OLRs5から7 g sCOD/L∙dの間でこれらの他の有機化合物の除去率は増加せず、排水中の除去率が増加したことを示しています。さらに、OLR 7* g sCOD/L∙dでのさらなるHRT減少によりメタン収量が著しく低下し、保持時間不足によりVFAでさえメタンに十分に変換できない臨界閾値を示しました。
第4 章の内容
BEAD中のメタン含有量はOLRの増加とともに改善し、高負荷でも安定化しました。 図4Cに示すように、システムはOLRが6 g sCOD/L∙dで最大メタン含有量75.0±0.3%に達し、その後74.3±1.2%および74.0±0.8%で74.0 0.8%に達しました。特筆すべきは、これらの高OLR間でメタン含有量に統計的な差(p > 0.05)は認められず、これらの高負荷率で安定したバイオガス品質を示していることです。さらに、このシステムは他のBEAD研究よりも優れた性能を示しました。例えば、Xuらは35°Cの制御温度で合成廃水を使用した5.8 g COD/Dで62.3%のメタン含有量を報告しました が、我々の原子炉は室温(22°C)の実際の廃水を用いた6 g sCOD/DのOLRで75.0±0.3%を記録しました。
OLRが7* g sCOD/L∙dでHRTが2.1±0.2日減少した場合、メタン含有量はわずかに減少し72.7±0.5%となりました。しかし、この変化はHRTで3.7±0.1日、OLRが7g sCOD/L∙dであった時のメタン含有量と比べて統計的に有意ではなく(p > 0.05)、接触時間短縮後でも有効なメタン含有量を維持していたことを示しています。
BEADシステムの電気化学的性能
電流密度とCEはOLRの増加に伴い有意に改善し、最大値は6 g sCOD/L·dで最大値に達し、それぞれ13.8 ± 0.3 A/m 3 、1.97 ± 0.04%でピークに達しました。しかし、OLRをさらに7g sCOD/L∙dに引き上げると性能が大幅に低下し(p < 0.05)、電流密度とCEはそれぞれ6.2±0.1 A/m3 、0.81 ± 0.01%に低下しました( 図5Aおよび図B参照)。EC値の低下は、ほとんどの電子が電流として回収されるのではなくメタン生成に向けられていることを示しており、これはシステムが嫌気性消化プロセスとして機能していることと一致しています。この減少は、高OLRでの基質過負荷や栄養バランスの乱れに起因する可能性があります。高OLRでの基板濃度が高いと、アノード側の外エレクトロジェンとメタンゲンの競争が激化し、しばしばメタゲンが有利になり、その結果、電流第52世代が減少します。さらに、高OLRでの栄養素の利用可能性が限られていると、外電子原の成長や活性が抑制され、電流生産が減少することがあります53。
合成醸造所廃水を使用する他のBEADシステムと比較して、我々のシステムは高OLRで電流生産が増加しましたが、低OLRでは電気化学的性能が低下し、廃水の複雑性の影響が浮き彫りになりました。例えば、OLRが6 g sCOD/L∙dの場合、我々のシステムはXuらが報告した1.41 A/m3よりも高い電流密度を達成しました。これは、35°Cで相当のOLRである5.8 g COD/L∙dでした。 しかし、OLR2 g sCOD/L∙d、電流密度1.9 ± 0.1 A/m3、CE1.58 ± 0.14%でのBEAD性能は、Sangeethaらが観測した14.3 A/m3および15%よりも低く、24。これらの発見は、合成基質が微生物の競争が減少するため電子回収を促進することを浮き彫りにしていますが、実際の廃水はより多様で競争的な微生物群集を含んでいます12,54。
興味深いことに、HRTの減少にもかかわらず現在の生産量は安定していました。具体的には、HRTを3.7 ± 0.1日から2.1 ± 0.2日に短縮し、OLRが7* g COD/L∙dで行われても、電流密度(p > 0.05)に統計的に有意な変化はなく、6.2 A/m 3で安定しました。この一貫性は、HRTの変動が必ずしも電流密度の変化と相関しないことを示唆しています。この発見は重要であり、外電子原と基板間の接触時間が短くなったため有機除去効率が低下したにもかかわらず、陽極への電子移動速度は影響を受けなかったことを示している。この観察は、HRTの有意な減少にもかかわらず安定した電流密度を報告したCastellano-Hinojosaらの研究結果と一致しています。同様に、Songら56は、HRTを10日から5日に減らした際に流出sCODが439.0±129.8から36 mg/L±749.0に大幅に増加したにもかかわらず、電流密度の変化は233 A/m3のままに観察されました。これらの発見は、DIETに関連する可能性のある生体電気化学的相互作用が、保持期間が短縮されてもBEADにおいて効果を保つ可能性を示唆しています。
応用電位がBEAD性能に与える影響 - ステージ2:
適用電位がCOD除去に与える影響
結果は、より高いOLRsではBEADシステムに加えられた電位がコントロールADシステムに比べてCOD除去効率を向上させましたが、低OLRではほとんど影響がなかったことが示されました(図2および表3に示されています)。具体的には、5 g sCOD/L∙dの高いOLRでは、BEADは92.7 ± 0.6%のCOD除去効率を達成し、ADで観察された85.3 ± 0.6%を大きく上回る(p < 0.05)を達成しました。対照的に、2g sCOD/L∙dの低OLRでは統計的に有意ではなく(p > 0.05)、両システムは同様の高い効率(2g sCOD/L∙dで96.2 ± 0.1% ±対 96.6%、3 g sCOD/L∙dで94.1 ± 1.2%対94.7 ± 0.8%)を達成しました。この傾向は、Tartakovskyらの発見と一致しており、彼らは低OLRでも適用電位の有無にかかわらず同様のCOD除去効率を報告しましたが、ポテンシャルの適用は従来のADと比べて高OLRでのCOD除去を大幅に向上させたと指摘しています。これらの観察は、加えられた電位が微生物間の相互作用や電子移動プロセスを促進し、DIETに関連する可能性のあるもので、より効果的な有機分解につながる可能性を示唆しています。
HRTが2日に短縮された最高OLRの7* g sCOD/L∙dでは、適用される電位はCOD除去効率に限定的な影響を与えました。BEADはCOD除去効率が64.6±2.1%で、ADで観察された61.9±1.5%よりやや高いものの、統計的に有意な差はなく(p > 0.05)、これは、より高いOLRがCOD除去の強化に応用電位の潜在的利益を示す一方で、HRTの低下がこれらの生体電気化学的利点を十分に活用する能力を制限していることを示唆しています。これは短縮されたHRTが微生物活性や電子移動プロセスに十分な時間を提供できないためであり、DIETに関連する可能性があるため、適用される電位の利点と保持時間短縮による制約の両方を考慮したバランスの取れた運用戦略の必要性を強調しています。
VFA除去に対する応用電位の影響
図6A–Eおよび表5は、複雑なVFAの劣化においてBEADがADを著しく上回ることを示しています。特に、5 g sCOD/L∙dのOLRでは、BEADはプロピオン酸および酪酸の100%除去を達成し、ADでは58.2%および77.6%の除去にとどまりました(図6E)。これは、VFA分解を加速するだけでなく、メタノジェネシスの速度論も改善する生電気化学プロセスの強化に有効であることを示しています58,59。このOLRでの排出組成分析はこの優れた性能をさらに裏付けています。BEADの排出は87%が酢酸で、プロピオン酸や酪酸は検出できませんでした。一方、ADの排水は64%が酢酸、19%がプロピオン酸、17%が酪酸でした(図6D)。
BEADは短縮されたHRTでもプロピオン酸と酪酸の優れた除去を維持しました。HRTを2日減少させた7* g sCOD/L∙dの最高OLRでは、BEADは66.4%の酪酸除去を達成し、ADの50.9%を大きく上回りました。プロピオン酸については、BEADは33.2%を除去し、ADは排水率を上回り、劣化が悪いことを示しています。BEADのこの優れた性能は、DIETに関連する可能性のある生電気化学的相互作用の強化に起因すると考えられ、ADにおける水素種間移動(HIT)よりもアセトゲン系プロピオン酸およびブチル酸酸化細菌とメタンゲン間の電子移動がより効果的に促進され、高OLRs15,16,60,61でのVFA蓄積を減少させる可能性があります。
CH4生成に対する応用電位の影響:
CH4 収量と体積 CH4 生産量
BEADは、特に3、5、7* g sCOD/L∙dのOLRにおいて、基質の利用可能性が生電気化学活性の向上を支えたため、ADと比較してメタン収量と体積において優れた性能を示しました(図4A、表3)。特に顕著な差は、OLRが5 g sCOD/L∙dで観察され、BEADは0.30 ± 0.01 LCH4/gsCOD除去を達成し、ADの0.25 ± 0.01(p < 0.05)よりも20%高い数値を示しました。メタン量も同様の傾向を示し、OLERが5、3、7*(p < 0.05)でそれぞれADを30%、20%、16%上回りました。これらの利点は、閉回路システムによって促進される効率的な電子移動機構に起因しており、アノードが信頼性の高い電子受容体として機能し、カソード62への電子の流れを促進します。対照的に、ADのオープンサーキットは電子損失が大きく、メタン生成効率が低下する可能性が高いです。さらに、BEADはDIETに関連する可能性のある生体電気化学的相互作用の強化により恩恵を受け、メタン生成のための追加の経路を提供し、プロピオネートやブチレートなどの複雑なVFAをより効果的にメタンに変換できるようになる可能性があります。唯一の例外は2g sCOD/L·dで観察され、BEADは明確な利点を示さず、これは炭素の利用可能性が限られ、電気活性微生物の初期順応が原因と考えられます。
応用ポテンシャルはメタン生成を改善しただけでなく、 図7に示されるようにプロセスの安定性も向上させました。OLRが5 g sCOD/L∙dの場合、相11のBEAD運転は比較的安定したメタン収率を示し、除去平均は0.298 LCH₄/gsCOD、標準偏差は0.008 LCH₄/g sCOD除去、変動係数(CV)は2.81%でした。対照的に、第12相でADに切り替えた後は、メタン収率は大幅な変動を示し、0.33から0.16 LCH₄/gsCOD除去、標準偏差は0.054 LCH₄/g sCOD除去 、CVは20.87%となりました。第13相でシステムが再びBEADに切り替えられた際、メタン生成は急速に回復し、より安定し、平均収量は0.312 LCH₄/gsCOD除去 、CVは6.23%に減少しました。特に、フェーズ13の後期の安定期間中にCVはさらに1.95%に低下し、AD運転による乱れの後にBEAD操作がプロセスの安定性を回復したことを示しています。これらの定量的結果は、適用される電位がメタン生産の増加に寄与しただけでなく、運用変動の低下と安定化の加速にも寄与していることを示しています。これらの発見は、Parkら63の報告と一致しており、BEADシステムは迅速な有機酸化とメタン生成を促進することでメタン生成速度を高め、安定化時間を短縮し、従来のADプロセスに比べて明確な利点があると報告しています。
第4 章 内容
BEADは高OLRでADよりもCH4含有量が高く、74.0±0.8%、72.7±0.5%に達しました。これは図7に示すように、5gのsCOD/L∙dのOLRではADの71.0±0.8%と70.0±0.5%(p <0.05)でした。しかし、2 g sCOD/L∙dの低OLRでは統計的に有意な差は見られませんでした(p > 0.05)。これはおそらく、BEAD中のVFA分解が進むと二酸化炭素(CO2)が増加し、その一部がCH4に変換され、残りがガスバッグ内のCO2を増加させ、CH4の含有量は変わらないためと考えられます。同様の傾向は他の研究64、65、66でも見られ、CH4%と体積の増加が必ずしも同時に起こるわけではないことを示している。印加電圧を1.23V以上に上げることで、水の電解を促進し、水素(H2)を生成し、CO2をメタン57,66に変換できる水素(H2)を生成できます。しかし、この方法は過剰なポテンシャル問題を引き起こし、エネルギー効率の低下や運用上の課題につながる可能性があります。したがって、メタン生産の増加とシステム効率のバランスを取るために、電圧調整を慎重に最適化する必要があります。
BEADシステムのエネルギー効率
図8は、BEADがすべてのOLRで一貫して高いエネルギー効率(~1000%)を維持していることを示しています。特筆すべきは、7* g sCOD/L∙dの最高OLRで、HRTを2日短縮しても、0.03 ± 0.01 Wh/g sCOD除去の低エネルギー消費により高いエネルギー効率を実現したことです。これは従来の活性汚泥プロセスで除去される0.7〜2 Wh/g sCODの典型的なエネルギー消費よりもはるかに低い数値です。さらに、OLRの増加に伴いエネルギー効率がわずかに低下したものの、その変動は最小限であり、有機負荷の増加や水圧保持時間の短縮でもBEADは安定したエネルギー性能を維持していることを示しました。これらの発見は、BEADが適用される電気入力の範囲内で高いエネルギー効率でメタン生成を向上できることを示しています。しかし、現在のエネルギー解析では、給料ポンプや再循環など他の運用上のエネルギー需要は考慮されていないことに注意が必要です。したがって、報告されたエネルギー効率は部分的なエネルギーバランスを反映しており、本格的な運用条件下での全体的なエネルギー性能を評価するためのさらなる研究が必要です。
栄養制限(高C/N)醸造所廃水におけるBEADの性能
醸造所の廃水のC/N比率が高いにもかかわらず、BEADは効率的なCOD除去、VFA劣化、メタン生成など顕著な性能を達成しました。醸造所の廃水は一般的に有機物含有量が高く窒素が少なく、C/N比が高く68,69,70,71と表れます。この解釈は、異なるC/N比の制御された比較ではなく、インフルエントの観察された特性に基づいています。従来のADプロセスでは、醸造所廃水への栄養補給がC/N比を下げ、微生物の増殖を支えるためにしばしば必要ですが、本研究では追加の栄養素は添加されていません。強力なBEAD性能は、栄養不足条件下で微生物活動と反応器の安定性を高める施用ポテンシャルによると考えられます72,73。C/N比がBEAD性能に与える影響については限られた研究が行われており、ほとんどの研究は低〜中程度のC/N比(0.6–25)74,75,76に焦点を当てています。前述の通り、醸造所の廃水を処理するBEADシステムに関する具体的な研究は少ないです。さらに、合成醸造所廃水を用いた研究では、最適なC/N比を40 21,23,24,25にするために栄養素が添加されるのが一般的でしたが、実際の醸造所廃水を対象に行われた唯一の2つの研究では、C/N比がBEAD性能に与える影響を測定または考慮していませんでした20,22.したがって、実際の醸造所廃水を用いたBEADシステムにおけるC/N比の変化(低〜高)の役割を探るさらなる研究が必要です。
データの利用可能性:
研究に関連するデータは記事内および 補足ファイル2にも含まれています。
図1: 本研究で使用される生体電気化学反応器システムの構成および運転セットアップ。 (A) 原子炉構成の回路図示で、炭素系導電材で充填された充填ベッドアノード、陰極チャンバー、分離器、インフルエントおよび排出ライン、内部再循環ループ、ガスサンプリングポート、ガス集水バッグ、およびポテンシオスタットに接続された外部電気回路を含む電気化学的監視と制御。電流集熱器、サンプリングポート、給水ポンプ、再循環ポンプ、pH監視システムの位置も示されています。(B) 運転前の組み立て済みリアクターの写真で、垂直カラム設計、充填アノード構造、セパレーター層、カソード領域、インフルエントライン、サンプリングポート、再循環接続を強調。(C) 連続循環条件下での原子炉性能を示す運転中の写真。液体の流れ経路、電極表面のバイオフィルム形成、外部チューブ接続、ポテンシオスタットに接続された電気配線などを含む。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。
図2: BEADシステムおよび従来型ADシステムにおける異なるOLRにおけるCOD除去効率。 COD除去率(%)は、OLRで1〜7g sCOD/L·dの範囲を評価し、過負荷状態(7*)も含まれていました。図は、基質負荷増加条件下でのBEADおよびADリアクターの処理性能を比較しています。誤差バーはレプリケート測定の標準偏差を表します。n = 3。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。
3: BEADシステム内の異なるOLRs下でのVFA生成と組成。(A) OLRsで測定された総インフルアウトおよびアウトフローメントVFA量(1〜7 g sCOD/L·dの範囲)。基質負荷がVFAの蓄積および除去性能に与える影響を示す。(B) 異なるOLR条件下での流入流および排水流における主要なVFA(酢酸、プロピオネート、ブチル酸塩)の分布。破線の垂直線は、OLRの変化に対応する運用上の相転移を示しています。VFA率はg sCOD/L·dで表されます。この図の拡大版はこちらをクリックしてください。
図4:BEADおよびADシステムにおける異なるOLR下でのメタン生産性能。 (A) CODに正規化されたメタン収留の除去;(B)メタン収率をCODに正規化したもの;および(C)OLRで生成されるバイオガス中のメタン含有量(%)(1〜7 g sCOD/L·d)で、過負荷状態(7*)を含む)。図は、基質負荷の増加がメタン回収効率およびバイオガス品質に与える影響を示しています。メタン収率はL CH₄/g CODで表されます。誤差バーはレプリケート測定の標準偏差を表します。n = 3。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。
図5: 異なるOLR下でのBEADシステムの電気化学的性能。(A) OLRで生成される電流密度は1〜7 g sCOD/L·dであり、基板負荷と生電気化学活性の関係を示しています。(B) 異なるOLR条件下でのクーロン効率(%)。これは、基板全体の酸化に対して電流として回収された電子の割合を表します。電流密度はA/m3で表されます。誤差バーはレプリケート測定の標準偏差を表します。n = 3。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。
図6:BEADおよびADシステムにおけるVFA動態および排水組成に対する外加電位の影響。(A)異なる印加電位およびOLR条件下での総VFA率;(B) プロピオネートの生産および除去率;(C)酪酸塩の生成および除去率;(D) OLRにおけるインフルアウトおよびアウトフロートCOD組成(5 g sCOD/L·d)、アセテート、プロピオネート、ブチレートおよびその他の化合物の相対分布を示す;および(E)異なるOLR条件下でのブチル酸塩除去効率(%)。図は、中間発酵生成物および基質変換経路に対する電気化学刺激の影響を示しています。VFA率はg、sCOD/L·dで表されます。誤差バーは、該当する場合に重複測定値の標準偏差を表します。n = 3。この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。
図7:BEAD原子炉システムの長期運転中に除去されたCODに正規化されたメタン収率の時間変動。 メタン収率は、異なる運用段階およびOLR条件下で365日間にわたり監視されました。縦の破線は、原子炉過負荷後の回収段階を含む運転段階間の移行を示します。メタン収率はL CH₄/g sCOD除去で表されます。図は、長時間連続運転時の原子炉の安定性とメタン生成性能を示しています。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。
図8:異なるOLRs下でのBEADシステムにおける施用ポテンシャルのエネルギー回収およびエネルギー効率への影響。 この図は、3、5、7 g sCOD/L·dのOLRにおける回収エネルギー、消費電力、および全体のエネルギー効率(%)を比較しています。回収されたエネルギーと消費されたエネルギーは、Wh/g sCODの除去で表されます。図は、電気化学刺激および変動する基板荷重条件下でのBEADシステムのエネルギー性能を示しています。誤差バーはレプリケート測定の標準偏差を表します。n = 3。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。
| パラメータ | 価値 |
| sCOD(mg/L) | 8,000-30,343 |
| VFA/sCOD | 0.1-0.4 |
| TS(%) | 0.85-1.4 |
| VS(%) | 0.6-1.3 |
| VS/TS | 0.7-0.93 |
| pH | 5.2-6 |
| タン(mg/L) | 5-5.2 |
表1: リアクター運転中に使用される醸造所廃水の特性。 この表は、実験期間中に醸造所廃水で測定されたsCOD、VFA/sCOD、TS、VS、VS/TS比率、pH、TANの範囲をまとめたものです。
| 舞台 | フェーズ | 概要 | 基質 | OLR (gのsCOD/L.d) | 応用電位(1.2 V) | HRT(デイズ) |
| 第1段階:OLRの影響 | 5 | 最低OLR状態 | ブルワリーWW | 2 | はい | 4-5 |
| 6 | 共有フェーズ(ステージ2の基準) | ブルワリーWW | 1 | はい | 4-5 | |
| 9 | 共有フェーズ | ブルワリーWW | 3 | はい | 4-5 | |
| 10 | OLRの増加 | ブルワリーWW | 4 | はい | 4-5 | |
| 11番と13番 | 安定性検証のためのOLR=5での繰り返し位相 | ブルワリーWW | 5 | はい | 4-5 | |
| 14 | OLRの増加 | ブルワリーWW | 6 | はい | 4-5 | |
| 15 | 高いOLR | ブルワリーWW | 7 | はい | 3-4 | |
| 16 | 最大荷重 | ブルワリーWW | 7* | はい | 2 | |
| 第2段階:応用ポテンシャルの影響 | 5 | ステージ1と同じ状態 | ブルワリーWW | 2 | はい | 4-5 |
| 7 | ポテンシャルを適用せずに | ブルワリーWW | 2 | いいえ | 4-5 | |
| 9 | ステージ1と同じです | ブルワリーWW | 3 | はい | 4-5 | |
| 8 | ポテンシャルを適用せずに | ブルワリーWW | 3 | いいえ | 4-5 | |
| 11&13** | ステージ1と同じ繰り返しフェーズ | ブルワリーWW | 5 | はい | 4-5 | |
| 12 | ポテンシャルを適用せずに | ブルワリーWW | 5 | いいえ | 4-5 | |
| 16 | ステージ1と同じです | ブルワリーWW | 7* | はい | 2 | |
| 17 | ポテンシャルを適用せずに | ブルワリーWW | 7* | いいえ | 2 |
表2:OLRおよび適用電位が原子炉性能に与える影響を評価するために用いられた実験設計および運転条件。 表は、研究全体で使用された運用段階、基質条件、適用電位、HRTを要約しています。過負荷状態(7*)は、同じOLRでの動作でHRTが低下したことを示しています。
| OLR | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 7つ星 | ||||
| パラメータ | ビーズ | ビーズ | AD | ビーズ | AD | ビーズ | ビーズ | AD | ビーズ | ビーズ | ビーズ | AD |
| 死因除去(%) | 96.2 ± 1.0 | 96.2 ± 0.1 | 96.6 ± 0.3 | 94.1 ± 1.2 | 94.7 ± 0.8 | 81.6 ± 1.1 | 92.7 ± 0.6 | 85.3 ± 0.6 | 85.1 ± 1.7 | 79.2 ± 0.8 | 64.6 ± 2.1 | 61.9 ± 1.5 |
| CH4 降伏解除 (LCH4/gのスコドロ移動済み) | 0.07 ± 0.01 | 0.21 ± 0.01 | 0.25 ± 0.01 | 0.26 ± 0.01 | 0.23 ± 0.01 | 0.29 ± 0.01 | 0.30 ± 0.01 | 0.25 ± 0.01 | 0.33 ± 0.01 | 0.35 ± 0.01 | 0.28 ± 0.01 | 0.25 ± 0.01 |
| CH4 追加歩留 (LCH4/gがCODAded) | 0.07± 0.01 | 0.20 ± 0.01 | 0.24 ± 0.01 | 0.25 ± 0.01 | 0.22 ± 0.01 | 0.24 ± 0.01 | 0.28 ± 0.01 | 0.21 ± 0.01 | 0.28 ± 0.01 | 0.28 ± 0.01 | 0.18 ± 0.01 | 0.15 ± 0.01 |
| 第4 章 巻 (L/L.d) | 0.07 ± 0.02 | 0.43 ± 0.03 | 0.46 ± 0.02 | 0.77 ± 0.01 | 0.64 ± 0.02 | 0.96 ± 0.04 | 1.42 ± 0.07 | 1.09 ± 0.08 | 1.64 ± 0.05 | 1.93 ± 0.04 | 1.24 ± 0.02 | 1.07 ± 0.01 |
| CH4 (%) | 43.0 ± 1.4 | 69.0 ± 1.6 | 71.0 ± 0.8 | 70.3 ± 0.9 | 68.0 ± 2.1 | 70.7 ± 0.5 | 74.0 ± 0.8 | 71.0 ± 0.8 | 75.0 ± 0.3 | 74.3 ± 1.2 | 72.7 ± 0.5 | 70.0 ± 0.5 |
| CE(%) | 1.58 ± 0.14 | 0.69 ± 0.07 | - | 0.93 ± 0.14 | - | 0.89 ± 0.10 | 1.64 ± 0.10 | - | 1.97 ± 0.04 | 0.81 ± 0.01 | 0.98 ± 0.03 | - |
| 電流密度(A/m 3) | 2.3 ± 0.1 | 1.9 ± 0.1 | - | 3.8 ± 0.6 | - | 4.1 ± 0.4 | 10.8 ± 0.2 | - | 13.8 ± 0.3 | 6.2 ± 0.1 | 6.2 ± 0.2 | - |
| HRT(日) | 5.3 ± 0.2 | 5.5 ± 0.3 | 5.3 ± 0.1 | 4.6 ± 0.1 | 5.3 ± 0.1 | 3.6 ± 0.1 | 5.2 ± 0.1 | 4.1 ± 0.1 | 4.4 ± 0.3 | 3.7 ± 0.1 | 2.1 ± 0.2 | 2.0 ± 0.1 |
表3:BEADおよびADシステムにおける異なるOLRにおける性能パラメータ。 表は、異なる運用条件下でのCOD除去、CH₄収率、CH₄体積、CH₄含有量、CE、電流密度、HRTを要約しています。値は各運用段階での定常状態測定に基づく平均±標準偏差として提示されます。過負荷状態(7*)は、HRTを低減した状態で同じOLRで運転することを示しています。
| OLR | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 7つ星 | ||||
| パラメータ | ビーズ | ビーズ | AD | ビーズ | AD | ビーズ | ビーズ | AD | ビーズ | ビーズ | ビーズ | AD |
| インフルエントアセテート (gのsCOD/L.d) | 0.03 | 0.06 | 0.08 | 0.08 | 0.13 | 0.09 | 0.3 | 0.46 | 0.34 | 0.9 | 0.38 | 0.21 |
| インフルエントプロピオネート (gのsCOD/L.d) | 0 | 0 | 0 | 0.13 | 0 | 0.19 | 0.48 | 0.34 | 0.56 | 0.82 | 0.55 | 0.07 |
| インフルエント・ブチレート (gのsCOD/L.d) | 0.07 | 0.28 | 0.11 | 0.23 | 0.16 | 0.39 | 0.79 | 0.56 | 0.91 | 1.18 | 0.86 | 0.76 |
| 排出アセテート (gのsCOD/L.d) | 0 | 0 | 0 | 0.03 | 0.03 | 0.26 | 0.32 | 0.48 | 0.53 | 0.56 | 1.78 | 1.44 |
| 排出プロピオン酸塩 (gのsCOD/L.d) | 0 | 0 | 0 | 0.03 | 0.03 | 0.21 | 0 | 0.14 | 0.14 | 0 | 0.37 | 0.24 |
| 排出物 (gのsCOD/L.d) | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.05 | 0 | 0.13 | 0.09 | 0.28 | 0.29 | 0.37 |
表4:BEADおよびADシステムにおける異なるOLRにおけるVFAレート。 表は、異なる運用条件下で g sCOD/L·d で表されるインフルエントおよび排出アセテート、プロピオネート、ブチル酸塩酸を要約しています。
| OLR | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 7つ星 | ||||
| パラメータ | ビーズ | ビーズ | AD | ビーズ | AD | ビーズ | ビーズ | AD | ビーズ | ビーズ | ビーズ | AD |
| インフルエントCOD (gのsCOD/L.d) | 1.1 | 2.1 | 1.93 | 3.13 | 2.91 | 4.04 | 5.11 | 5.11 | 5.91 | 6.92 | 6.96 | 6.97 |
| 影響のあるVFA (gのsCOD/L.d) | 0.1 | 0.34 | 0.19 | 0.44 | 0.29 | 0.67 | 1.56 | 1.36 | 1.81 | 2.89 | 1.79 | 1.04 |
| 影響力のある他者** (gのsCOD/L.d) | 1 | 1.76 | 1.74 | 2.69 | 2.62 | 3.37 | 3.55 | 3.75 | 4.1 | 4.03 | 5.17 | 5.93 |
| 排出物COD (gのsCOD/L.d) | 0.04 | 0.08 | 0.07 | 0.18 | 0.15 | 0.75 | 0.37 | 0.75 | 0.88 | 1.44 | 2.47 | 2.66 |
| 排水VFA (gのsCOD/L.d) | 0 | 0 | 0 | 0.06 | 0.05 | 0.52 | 0.32 | 0.75 | 0.76 | 0.84 | 2.44 | 2.05 |
| 排出その他 (gのsCOD/L.d) | 0.04 | 0.08 | 0.07 | 0.12 | 0.1 | 0.23 | 0.05 | 0 | 0.12 | 0.6 | 0.03 | 0.61 |
| CODを削除しました (gのsCOD/L.d) | 1.06 | 2.02 | 1.86 | 2.95 | 2.76 | 3.29 | 4.74 | 4.36 | 5.03 | 5.48 | 4.49 | 4.31 |
| VFAの削除 (gのsCOD/L.d) | 0.1 | 0.34 | 0.19 | 0.38 | 0.24 | 0.15 | 1.24 | 0.61 | 1.05 | 2.05 | - | - |
| 削除されたその他 (gのsCOD/L.d) | 0.96 | 1.68 | 1.67 | 2.57 | 2.52 | 3.14 | 3.5 | 3.75 | 3.98 | 3.43 | 5.14 | 5.32 |
表5:BEADおよびADシステムにおける異なるOLRにおけるCOD分布、VFA率およびその他の化合物除去。 表は、異なる原子炉運転条件下で、流出型、流出型、除去されたCOD分画、VFAおよびg sCOD/L·dで表されるその他の化合物をまとめたものです。「その他」は、死因に寄与する非VFA化合物を指します。
補足図1。影響のあるVFA/sCOD比率がBEADにおけるCOD除去効率に与える影響。この図 は、影響するVFA/sCOD比率を1から0.2に下げた際のBEAD原子炉のCOD除去性能を比較したものです。誤差バーはレプリケート測定の標準偏差を表します。n = 3。このファイルをダウンロードするには、こちらをクリックしてください。
補足図2。BEADにおける影響のあるVFA/sCOD比率がCH4 収量に与える影響(除去CODに基づく)。図は 、影響のあるVFA/sCOD比が1から0.2に減少した場合のBEAD原子炉のCH₄収率を比較したものです。誤差バーはレプリケート測定の標準偏差を表します。n = 3。このファイルをダウンロードするには、こちらをクリックしてください。
補足図3。影響のあるVFA/sCOD比率がBEADのCH4 パーセントに与える影響。この図は、 影響するVFA/sCOD比が1から0.2に減少した場合のBEAD原子炉のCH₄含有量を比較しています。誤差バーはレプリケート測定の標準偏差を表します。n = 3。このファイルをダウンロードするには、こちらをクリックしてください。
補足図4。影響のあるVFA/sCOD比がBEADの電流密度に与える影響。この図 は、影響するVFA/sCOD比が1から0.2に減少した場合のBEAD原子炉の電流密度を比較したものです。誤差バーはレプリケート測定の標準偏差を表します。n = 3。このファイルをダウンロードするには、こちらをクリックしてください。
補足図5。影響のあるVFA/sCOD比率がBEADにおけるクーロン効率に与える影響。この図 は、影響のあるVFA/sCOD比を1から0.2に減少させた際のBEAD原子炉のクーロン効率を比較しています。誤差バーはレプリケート測定の標準偏差を表します。n = 3。このファイルをダウンロードするには、こちらをクリックしてください。
補足表1。異なる基質組成における性能パラメータ。表は、 異なる基材組成下でのCOD除去、CH₄収率、CH₄収縮率、CH₄含有量、CE、電流密度をまとめています。値は各運用段階での定常状態測定に基づく平均±標準偏差として提示されます。このファイルをダウンロードするには、こちらをクリックしてください。
補足表2。抑制性化合物は、流入および排出物の濃度です。表は、 異なるOLR条件下でBEADおよびADの流入および排出に含まれるアンモニア、硫酸塩、硫化物、H2O2 、PAAなどの阻害性化合物をまとめています。値は各運用段階での定常状態測定に基づく平均±標準偏差として提示されます。過負荷状態(7*)は、同じOLRでの動作でHRTが低下したことを示しています。このファイルをダウンロードするには、こちらをクリックしてください。
補足ファイル1。影響のあるVFA/sCOD比がBEADの性能および阻害性化合物評価に与える影響。このファイルをダウンロードするには、こちらをクリックしてください。
補足ファイル2。生データ。このファイルをダウンロードするには、こちらをクリックしてください。
ディスカッション
BEADはCOD除去、VFA劣化、メタン収率、プロセス安定性の面で、従来のADを一貫して上回る性能を示しました。このシステムの大きな利点は、嫌気環境で分解が困難なプロピオン酸や酪酸などの複雑なVFAを効率的に分解できる点でした。基質の利用可能性が高まるにつれてメタン収率は増加し、最大メタン収率は0.35 LCH4/g sCODに達しました。除去 は最高OLRテスト値である7 g sCOD/L·dで行われました。メタン生産は応用ポテンシャルの恩恵を受け、BEADのメタン体積は様々なOLRでADより16〜30%多くありました。この強化は電子移動プロセスの改善に起因すると考えられます。従来のADシステムでは、電子移動は主にIIETによって制御されており、IIETは水素やアルマなどの中間体に依存し、拡散制約や熱力学的非効率性によって制限されることが多い77。これに対し、BEADに外部電位を適用することで直接的なDIETが促進され、可溶性メディエーターを必要とせずに電気活性菌とメタン生成物質間の電子交換がより効率的に可能になると考えられます。DIETに関連する可能性のある生体電気化学的相互作用は、印加ポテンシャルによって促進され、電子損失の減少、有機分解の効果、メタン生成の増加をもたらす可能性があります77。IIETからDIETへの移行は、電子損失を減らし、共生相互作用を強化し、有機基質の分解を加速させることで、メタン生成とプロセス安定性の向上に寄与する可能性があります。本研究で使用された醸造所の廃水は単一の水源から採取されたため、観察された性能は現場特有の廃水特性を反映していることに注意が必要です。したがって、調査結果は試験条件の文脈で解釈されるべきであり、すべての醸造所の廃水システムに直接一般化できるとは限りません。
代替アプローチや補完的な手法は、BEADシステムにおけるメタン生成と電子移動の増加に関与するメカニズムの解明をさらに助ける可能性があります。例えば、16S rRNAシーケンシングやメタゲノム解析により、DIETに関連する電気活性細菌やメタゲンゲン同定が可能です。CVやEISなどの電気化学的手法は、電子移動挙動やバイオフィルム導電率に関するさらなる洞察をもたらす可能性があります。さらに、SEMや蛍光顕微鏡は、電極表面のバイオフィルム発生や微生物間相互作用の調査にも利用可能です。これらの補完的なアプローチは、原子炉の性能を支配する生電気化学的メカニズムをよりよく理解する助けとなるでしょう。
BEADは高いOLRを効果的に扱いましたが、HRTを3.7日から2.1日に短縮することでCOD除去、VFA劣化、メタン生成が減少し、高有機負荷下でのプロセス安定性のために十分なHRTの重要性が浮き彫りになりました。今後の研究では、醸造所固形廃棄物の共供給物としての統合、適用ポテンシャルの最適化、より広範な廃水組成や運転条件下での評価がさらに検討されるべきです。さらに、統計的再現性の向上や従来のADシステムに対するより明確なベンチマークを組み込んだ研究は、BEADの相対的な性能をより良く評価するのに役立ちます。これらの取り組みにより、システム全体の理解が深まり、高強度工業廃水処理への応用可能性を明確にする助けとなります。
開示事項
著者たちには利益相反はありません。
謝辞
著者たちはカナダ自然科学・工学研究評議会の財政支援に感謝しています。ボリス・タルトコフスキー博士とヴィレンダー・シン博士からの技術指導に感謝いたします。
資金提供元:カナダ自然科学・工学研究評議会
材料
| 名前 | 会社 | カタログ番号 | コメント |
|---|---|---|---|
| 0.45 µm メンブレンフィルター | MilliporeSigma | HAWP04700 | 可溶性COD分析の前に使用 |
| 500 mL ガラス瓶 | Fisherbrand | 500 mL 培地ボトル | 接種物順応のために使用 |
| Acclaim OA カラム | Thermo Scientific | Acclaim OA, 5 µm, 4 × 150 mm | VFA 定量に使用されるカラム |
| アセトニトリル | Fisher Scientific | HPLC グレード | HPLC 分析の移動相 |
| アンモニア試薬キット | HACH | TNTplus 832 | 窒素、アンモニア-サリチル酸 HR 法 10205 |
| アルゴンキャリアガス | Air Liquide | 超高純度アルゴン | マイクロ GC のキャリアガス |
| カーボンフェルト | SGL Carbon | GFD シリーズ | 25 mm × 25 mm の正方形に切られた電極材料 |
| 遠心分離機 | Eppendorf | 5810 R | ビール製造廃水を 12,000 × g で遠心分離するために使用 |
| COD 試薬チューブ | SCP Science | COD 試薬チューブ（法 8000 対応） | HACH 法 8000 に従って可溶性 COD 分析に使用 |
| 円筒形ガラス反応器 | Chemglass Life Sciences | カスタムガラス反応器 | 単室上流反応器; 全容量 1 L、作動容量 0.65 L |
| デジタルタイマー | Intermatic | TN311 | 送液速度のタイミング制御に使用 |
| DR 2800 分光光度計 | HACH | DR 2800 | COD、アンモニア、硫酸塩、および硫化物分析に使用 |
| ガス収集バッグ | SKC | Tedlar ガス採取バッグ | バイオガス収集に使用 |
| ガスタイトシリンジ | Hamilton | ガスタイトシリンジ | バイオガス体積測定に使用 |
| HPLC システム | Thermo Scientific Dionex | UltiMate 3000 | 揮発性脂肪酸 (VFA) 分析に使用 |
| 過酸化水素/過酢酸テストキット | LaMotte | 7191-02 | H2O2 と PAA 測定に使用 |
| Ir-MMO コーティングチタン線 | Baoji Changli Special Metal Co., Ltd. | Ir-MMO/Ti 線 | カーボンフェルトに挿入される 1 mm 電流コレクタ |
| 実験室用冷蔵庫 | VWR | 実験室用冷蔵庫 | 4 °C での廃水保管に使用 |
| メタンスルホン酸 | Sigma-Aldrich | ≥99% | HPLC 移動相として 2.5 mM で使用 |
| マイクロガスクロマトグラフ | Agilent Technologies | 490 Micro GC | TCD 検出器によるバイオガス組成分析に使用 |
| 非導電性ジオテキスタイルセパレータ | TenCate Geosynthetics | Mirafi シリーズ | 電極間に 2 mm の穴があいた 3 mm セパレータ |
| ペリスタルティックポンプ | Cole-Parmer | Masterflex L/S | 流入液供給と再循環に使用 |
| ポテンシオスタット | Metrohm Autolab | PGSTAT204 | 適用電位と電流モニタリングに使用されるポテンシオスタット |
| シリコーンチューブ | Cole-Parmer | Masterflex シリコーンチューブ | 流入液、流出液、および再循環ラインに使用 |
| 分光光度計 | HACH | DR 2800 | HACH 分析測定に使用 |
| スプレッドシート | Microsoft Excel | 統計分析に使用 | |
| 硫酸塩試薬 | HACH | SulfaVer 4、法 8051 | 硫酸塩測定に使用 |
| 硫化物試薬 | HACH | 法 8131 | 硫化物測定に使用 |
| 真空ろ過装置 | MilliporeSigma | ガラス真空ろ過ホルダー | 0.45 µm メンブレンフィルターと併用 |
参考文献
- Kumar JA et al. A comprehensive review on bio-hydrogen production from brewery industrial wastewater and its treatment methodologies. Fuel. 2022;319:123594.
- Simate GS et al. The treatment of brewery wastewater for reuse: State of the art. Desalination. 2011;273(2):235-47.
- Statista Inc. Beer production worldwide from 1998 to 2023. 2024. Available from: https://www.statista.com/statistics/270275/worldwide-beer-production/
- Timm TG, Schipmann DBD, Costa TM, Tavares LBB. Remediation of brewery wastewater and reuse for β-glucans production by basidiomycete fungi. Waste Biomass Valor. 2024;15(8):4629-45.
- Beer Canada. National overview. 2021. Available from: https://industry.beercanada.com/national-overview
- Goldammer T. The brewer’s handbook: the complete book to brewing beer. 2nd ed. Apex Publishers; 2009.
- Huige NJ. Brewery by-products and effluents. In: Handbook of Brewing. 2nd ed. CRC Press; 2006. p. 60.
- Stantec Ltd. Over Strength Surcharge Review for Toronto Water, City of Toronto. 2012. Available from: https://www.toronto.ca/legdocs/mmis/2012/pw/bgrd/backgroundfile-50669.pdf
- Swain K, Abbassi B, Kinsley C. Combined electrocoagulation and chemical coagulation in treating brewery wastewater. Water. 2020;12(3):3.
- Hao X et al. Environmental impacts of resource recovery from wastewater treatment plants. Water Res. 2019;160:268-77.
- Feng Q, Song YC, Ahn Y. Electroactive microorganisms in bulk solution contribute significantly to methane production in bioelectrochemical anaerobic reactor. Bioresour Technol. 2018;259:119-27.
- Oh GG, Song YC, Bae BU, Lee CY. Electric field-driven direct interspecies electron transfer for bioelectrochemical methane production from fermentable and non-fermentable substrates. Processes. 2020;8(10):10.
- Park JG, Shin WB, Shi WQ, Jun HB. Changes of bacterial communities in anaerobic digestion and bio-electrochemical anaerobic digestion reactors according to organic load. Energies. 2019;12(15):15.
- Kaur A et al. Inhibition of methane production in microbial fuel cells: operating strategies which select electrogens over methanogens. Bioresour Technol. 2014;173:75-81.
- Luo L et al. Evaluation of methanogenic microbial electrolysis cells under closed/open circuit operations. Environ Technol. 2018;39(6):739-48.
- Moreno R et al. Mitigation of volatile fatty acid build-up by the use of soft carbon felt electrodes: evaluation of anaerobic digestion in acidic conditions. Fermentation. 2018;4(1):1.
- Liu Q et al. Multiple syntrophic interactions drive biohythane production from waste sludge in microbial electrolysis cells. Biotechnol Biofuels. 2016;9(1):162.
- Blasco-Gómez R et al. On the edge of research and technological application: a critical review of electromethanogenesis. Int J Mol Sci. 2017;18(4):4.
- Wang XT et al. Microbial electrolysis cells accelerated methane production from the enhanced hydrolysis and acidogenesis of raw waste activated sludge. Chem Eng J. 2021;413:127472.
- Hussain SA, Perrier M, Tartakovsky B. Long-term performance of a microbial electrolysis cell operated with periodic disconnection of power supply. RSC Adv. 2018;8(30):16842-9.
- Guo Z et al. Efficient methane production from beer wastewater in a membraneless microbial electrolysis cell with a stacked cathode: the effect of the cathode/anode ratio on bioenergy recovery. Energy Fuels. 2017;31(1):615-20.
- Pan H et al. Influence of organic loading rate on methane production from brewery wastewater in bioelectrochemical anaerobic digestion. Fermentation. 2023;9(11):11.
- Sangeetha T et al. Energy recovery evaluation in an up flow microbial electrolysis coupled anaerobic digestion reactor: role of electrode positions and hydraulic retention times. Appl Energy. 2017;206:1214-24.
- Sangeetha T et al. Cathode material as an influencing factor on beer wastewater treatment and methane production in a novel integrated upflow microbial electrolysis cell. Int J Hydrogen Energy. 2016;41(4):2189-96.
- Xu S, Zhang Y, Luo L, Liu H. Startup performance of microbial electrolysis cell assisted anaerobic digester with pre-acclimated activated carbon. Bioresour Technol Rep. 2019;5:91-8.
- Kang X et al. Fermentation and biogas production of alkaline wasted sludge enhanced in a bioelectrolysis-assisted anaerobic digestion reactor under increasing organic loads. Sustainability. 2023;15(2):1443.
- Sun MT et al. Effects of organic loading rate on biogas production from macroalgae: performance and microbial community structure. Bioresour Technol. 2017;235:292-300.
- Clauwaert P et al. Combining biocatalyzed electrolysis with anaerobic digestion. Water Sci Technol. 2008;57(4):575-9.
- Cristiani L, Zeppilli M, Villano M, Majone M. Role of the organic loading rate and the electrodes’ potential control strategy on the performance of a micro pilot tubular microbial electrolysis cell for biogas upgrading. Chem Eng J. 2021;426:131909.
- Lee M, Nagendranatha Reddy C, Min B. In situ integration of microbial electrochemical systems into anaerobic digestion to improve methane fermentation at different substrate concentrations. Int J Hydrogen Energy. 2019;44(4):2380-9.
- Zhao Z et al. Bioelectrochemical enhancement of anaerobic methanogenesis for high organic load rate wastewater treatment in a up-flow anaerobic sludge blanket reactor. Sci Rep. 2014;4(1):6658.
- Hirano S, Matsumoto N. Analysis of a bio-electrochemical reactor containing carbon fiber textiles for the anaerobic digestion of tomato plant residues. Bioresour Technol. 2018;249:809-17.
- Park JG, Lee B, Park HR, Jun HB. Long-term evaluation of methane production in a bio-electrochemical anaerobic digestion reactor according to the organic loading rate. Bioresour Technol. 2019;273:478-86.
- Sasaki K et al. Bioelectrochemical system stabilizes methane fermentation from garbage slurry. Bioresour Technol. 2010;101(10):3415-22.
- Choi KS, Kondaveeti S, Min B. Bioelectrochemical methane production in anaerobic digestion at different supplemental voltages. Bioresour Technol. 2017;245:826-32.
- Flores-Rodriguez C, Nagendranatha Reddy C, Min B. Enhanced methane production from acetate intermediate by bioelectrochemical anaerobic digestion at optimal applied voltages. Biomass Bioenergy. 2019;127:105261.
- Park JG, Jiang D, Lee B, Jun HB. Towards the practical application of bioelectrochemical anaerobic digestion: insights into electrode materials, reactor configurations, and process designs. Water Res. 2020;184:116214.
- Cusick RD et al. Performance of a pilot-scale continuous flow microbial electrolysis cell fed winery wastewater. Appl Microbiol Biotechnol. 2011;89(6):2053-63.
- Duan H et al. Metabolic regulation of mesophilic Methanosarcina barkeri to ammonium inhibition. Environ Sci Technol. 2022;56(12):8897-907.
- Jiang Y et al. Ammonia inhibition and toxicity in anaerobic digestion: a critical review. J Water Process Eng. 2019;32:100899.
- Chen Y, Cheng JJ, Creamer KS. Inhibition of anaerobic digestion process: a review. Bioresour Technol. 2008;99(10):4044-64.
- Liu X, Chen J, Lin DH, Pavlostathis SG. Long-term evaluation of the effect of peracetic acid solution on anaerobic wastewater treatment: process performance and microbial community structure. Chem Eng J. 2022;436:135262.
- EPA. Method 1684: Total, Fixed, and Volatile Solids in Water, Solid, and Biosolids Draft 20. 2001.
- HACH. DR 2800 Spectrophotometer Procedures Manual. 2007.
- HACH. Nitrogen, Ammonia-Salicylate HR Method 10205, TNTplus 832. 2007.
- HACH. Sulfate Method 8051, SulfaVer 4 method, powder pillows or AccuVac ampuls, range: 2-70 mg/L. 2007.
- HACH. Sulfide, Methylene Blue Method 8131. 2007.
- Gomez-Romero J et al. Continuous two-staged co-digestion process for biohydrogen production from agro-industrial wastes. Int J Energy Res. 2016;40(2):257-72.
- Xu F et al. Identical full-scale biogas-lift reactors with anaerobic granular sludge and residual activated sludge for brewery wastewater treatment and kinetic modeling. J Environ Sci. 2013;25(10):2031-40.
- Buyukkamaci N, Filibeli A. Volatile fatty acid formation in an anaerobic hybrid reactor. Process Biochem. 2004;39(11):1491-4.
- Wang Y, Zhang Y, Wang J, Meng L. Effects of volatile fatty acid concentrations on methane yield and methanogenic bacteria. Biomass Bioenergy. 2009;33(5):848-53.
- Sleutels THJA, Molenaar SD, Heijne AT, Buisman CJN. Low substrate loading limits methanogenesis and leads to high coulombic efficiency in bioelectrochemical systems. Microorganisms. 2016;4(1):1.
- Zarabadi MP, Charette SJ, Greener J. Flow-based deacidification of Geobacter sulfurreducens biofilms depends on nutrient conditions: a microfluidic bioelectrochemical study. ChemElectroChem. 2018;5(23):3645-53.
- Sasaki K et al. Changes in the microbial consortium during dark hydrogen fermentation in a bioelectrochemical system increases methane production during a two-stage process. Biotechnol Biofuels. 2018;11(1):173.
- Castellano-Hinojosa A et al. Hydraulic retention time drives changes in energy production and the anodic microbiome of a microbial fuel cell. J Water Process Eng. 2024;59:104966.
- Song YC, Feng Q, Ahn Y. Performance of the bio-electrochemical anaerobic digestion of sewage sludge at different hydraulic retention times. Energy Fuels. 2016;30(1):352-9.
- Tartakovsky B, Mehta P, Bourque JS, Guiot SR. Electrolysis-enhanced anaerobic digestion of wastewater. Bioresour Technol. 2011;102(10):5685-91.
- He W et al. Enhanced methanogenesis of waste-activated sludge in a continuous stirring tank reactor with stealth electrodes. Fermentation. 2024;10(3):3.
- Kanellos G, Tremouli A, Arvanitakis G, Lyberatos G. Computational analysis of the kinetic processes of microbial electrolysis cell-assisted anaerobic digestion using the ADM1. Water. 2023;15(22):22.
- Cruz Viggi C et al. Magnetite particles triggering a faster and more robust syntrophic pathway of methanogenic propionate degradation. Environ Sci Technol. 2014;48(13):7536-43.
- Zhao Z et al. Communities stimulated with ethanol to perform direct interspecies electron transfer for syntrophic metabolism of propionate and butyrate. Water Res. 2016;102:475-84.
- Rotaru AE et al. A new model for electron flow during anaerobic digestion: direct interspecies electron transfer to Methanosaeta for the reduction of carbon dioxide to methane. Energy Environ Sci. 2014;7(1):408-15.
- Park J, Lee B, Tian D, Jun H. Bioelectrochemical enhancement of methane production from highly concentrated food waste in a combined anaerobic digester and microbial electrolysis cell. Bioresour Technol. 2018;247:226-33.
- Dou Z, Dykstra CM, Pavlostathis SG. Bioelectrochemically assisted anaerobic digestion system for biogas upgrading and enhanced methane production. Sci Total Environ. 2018;633:1012-21.
- Gajaraj S, Huang Y, Zheng P, Hu Z. Methane production improvement and associated methanogenic assemblages in bioelectrochemically assisted anaerobic digestion. Biochem Eng J. 2017;117:105-12.
- Yu J, Kim S, Kwon OS. Effect of applied voltage and temperature on methane production and microbial community in microbial electrochemical anaerobic digestion systems treating swine manure. J Ind Microbiol Biotechnol. 2019;46(7):911-23.
- Cheng KY, Ho G, Cord-Ruwisch R. Energy-efficient treatment of organic wastewater streams using a rotatable bioelectrochemical contactor. Bioresour Technol. 2012;126:431-6.
- Chen H et al. Brewery wastewater treatment using an anaerobic membrane bioreactor. Biochem Eng J. 2016;105:321-31.
- Ince BK, Ince O, Sallis PJ, Anderson GK. Inert COD production in a membrane anaerobic reactor treating brewery wastewater. Water Res. 2000;34(16):3943-8.
- Parawira W, Kudita I, Nyandoroh MG, Zvauya R. A study of industrial anaerobic treatment of opaque beer brewery wastewater in a tropical climate using a full-scale UASB reactor seeded with activated sludge. Process Biochem. 2005;40(2):593-9.
- Yu H, Gu G. Biomethanation of brewery wastewater using an anaerobic upflow blanket filter. J Clean Prod. 1996;4(3):219-23.
- Alonso RM, Escapa A, Sotres A, Morán A. Integrating microbial electrochemical technologies with anaerobic digestion to accelerate propionate degradation. Fuel. 2020;267:117158.
- Feng Q, Song YC, Bae BU. Influence of applied voltage on the performance of bioelectrochemical anaerobic digestion of sewage sludge and planktonic microbial communities at ambient temperature. Bioresour Technol. 2016;220:500-8.
- Cristiani L, Leobello L, Zeppilli M, Villano M. Role of C/N ratio in a pilot scale microbial electrolysis cell for biomethane production and biogas upgrading. Renew Energy. 2023;210:355-63.
- Feng H et al. The effect of carbon sources on nitrogen removal performance in bioelectrochemical systems. Bioresour Technol. 2013;128:565-70.
- Huang B et al. The effect of C/N ratio on nitrogen removal in a bioelectrochemical system. Bioresour Technol. 2013;132:91-8.
- Al Hasani Z et al. Prospect of conductive materials in the anaerobic digester matrix for methane production: electron transfer and microbial communication. Water. 2025;17(9):1321.