用户文章 | 东北师范大学霍明昕与中国科学院南京土壤所宋昕团队揭示不同废水处理过程中微塑料的去除效率与来源识别

东北师范大学霍明昕教授与中国科学院南京土壤研究所宋昕教授团队在《 Science of the Total Environment》上发表题为"Understanding microplastic presence in different wastewater treatment processes: Removal efficiency and source identification"的研究论文，该研究系统探究了两种不同工艺污水处理厂中各处理单元的微塑料动态分布特征，并发现：集成固定膜活性污泥工艺在微塑料去除效率上优于氧化沟工艺，活性污泥是微塑料在污水处理厂中的主要“汇”，而人口密度是影响进水微塑料浓度的关键因素。长光辰英P300共聚焦拉曼光谱仪凭借其高灵敏度、高分辨率的单颗粒微塑料鉴定能力，精准识别了12种聚合物类型的微塑料，为揭示微塑料的来源与归趋提供了关键技术支持。

污水处理厂出水是环境中微塑料的重要来源。然而，不同工艺条件下微塑料在各处理单元的动态分布规律尚不清晰，且缺乏对不同工艺去除效率的系统比较。此外，进水微塑料浓度与污水处理厂服务人口、处理规模等因素的关联性仍存争议，微塑料的来源追踪也缺乏有效方法。

为此，本研究选取氧化沟和集成固定膜活性污泥两种典型工艺的污水处理厂，系统分析各处理单元的微塑料分布特征，评估不同工艺的去除效率，并通过多元对应分析追溯微塑料的主要来源，为污水处理厂升级改造和微塑料源头管控提供科学依据。

本研究在长春市两座采用不同工艺（氧化沟工艺和集成固定膜活性污泥工艺）的污水处理厂设置5个采样点，涵盖进水、初沉池出水、曝气池混合液、二沉池出水和最终出水。样品经H?O?消解、NaI密度分离后，采用体视显微镜进行形貌观察与计数，微塑料的聚合物类型通过傅里叶变换红外光谱（FTIR）和拉曼光谱联合鉴定。其中，长光辰英P300共聚焦拉曼光谱仪在<1 μm空间分辨率条件下对50–1000 μm的微塑料进行精准鉴定。研究还结合人口密度分布图与土地利用数据，运用多元对应分析追溯微塑料来源。

1. 微塑料的形貌与聚合物特征

本研究共鉴定出12种聚合物类型的微塑料，其中聚乙烯（30%）、聚对苯二甲酸乙二醇酯（29%）、聚丙烯（11%）和聚苯乙烯（7%）为最主要成分。形貌分类上，颗粒状和纤维状微塑料占比最高，其次为线条状、片状、薄膜状和泡沫状。颜色以红、蓝、绿为主，粒径≤1 mm的微塑料占76%-79%。P300共聚焦拉曼光谱仪凭借其高空间分辨率与高灵敏度，成功对50–1000 μm范围内的微塑料进行了精准的聚合物类型鉴定，与FTIR结果相互印证，确保了鉴定的可靠性。

2. 不同工艺对微塑料的去除效率

两座污水处理厂进水微塑料浓度分别为15.5±3.5颗粒/L（氧化沟工艺）和38.5±2.5颗粒/L（集成固定膜活性污泥工艺），最终出水浓度降至1.5±0.5颗粒/L和1.0±1.0颗粒/L，总体去除效率分别达到90%和97%。集成固定膜活性污泥工艺的去除效率高于氧化沟工艺，主要归因于其活性污泥与生物膜相结合的工艺优势。初级处理阶段贡献了70%以上的微塑料去除，对泡沫状、薄膜状、线条状和大粒径微塑料去除效果显著。活性污泥中微塑料浓度显著高于其他处理单元，证实其作为微塑料主要“汇”的作用。

图2.两座污水处理厂各采样点中微塑料按形状（a）、颜色（b）和尺寸（c）分类的相对丰度，其中OD代表氧化沟工艺污水处理厂，IFAS代表集成固定膜活性污泥工艺污水处理厂。

3. 微塑料的来源识别

研究发现，进水微塑料浓度与服务区域的人口密度密切相关，而与污水处理量或服务人口当量无显著关联。多元对应分析揭示了三类主要来源：PET纤维与洗衣废水密切相关，呈现小粒径、多色彩特征；PE和PP主要来源于日用塑料制品（包装、容器、购物袋等），与薄膜状、片状和颗粒状形貌相关联；PS泡沫则主要来自废弃包装材料。这些发现为微塑料的源头管控提供了重要依据。

图3.多元对应分析因子图，显示聚合物类型、形状、颜色和尺寸（μm）的贡献。

本研究系统揭示了氧化沟和集成固定膜活性污泥两种工艺中各处理单元的微塑料动态分布特征，证实集成固定膜活性污泥工艺在微塑料去除方面具有更优性能。研究首次将进水微塑料浓度与人口密度建立关联，并通过多元对应分析明确了洗衣废水和日用塑料制品是污水处理厂微塑料的主要来源。基于研究结果，提出了源头减量、安装超细格栅或膜过滤、优化三级处理等建议，为污水处理厂升级改造和微塑料污染管控提供了科学依据和技术支撑。

在本研究中，长光辰英P300共聚焦拉曼光谱仪凭借其卓越的共聚焦成像性能与高空间分辨率，有效抑制了样品背景干扰，确保了对微小颗粒特征信号的准确采集，尤其对小尺寸微塑料具有出色的识别能力。

P300内置多维校正系统，有效保证开放环境下光谱数据的可重复性，为微塑料数据库构建奠定了基础。结合智能数据分析软件，可对海量光谱数据进行深度挖掘，助力用户构建专属微塑料特征谱库，提高来源识别的准确性与效率。

同时，P300具有粒径分析功能，能够实现对微塑料形貌、尺寸的自动化测量与统计，为微塑料的环境行为研究及污染管控提供了全面的数据支撑。

P300在本研究中的成功应用，充分体现了其在环境微塑料检测领域作为高精度、智能化分析工具的重要价值。

霍明昕教授

东北师范大学环境学院教授、博士生导师。长期从事水污染控制与治理技术研究，聚焦于污水处理工艺优化、新型污染物去除机制及资源化利用。主持国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划课题等多项国家级科研项目。在《Science of the Total Environment》、《Chemical Engineering Journal》、《Water Research》 等国际期刊发表学术论文百余篇，获省部级科技奖励多项。

宋昕教授

中国科学院南京土壤研究所研究员、博士生导师。主要从事污染场地土壤与地下水修复技术研究，重点关注新型污染物环境行为与风险管控。主持国家自然科学基金国际合作重点项目、国家重点研发计划课题等多项科研项目。在《Environmental Science & Technology》、《Water Research》、《Journal of Hazardous Materials》 等国际权威期刊发表论文80余篇，担任多个国际期刊编委。

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