Thanh bên bài viết

Số xuất bản: Số 87 (2026): Số 87 (07/2026)
Chuyên mục: AN TOÀN, MÔI TRƯỜNG VÀ PHÁT TRIỂN HÀNG HẢI BỀN VỮNG
DOI: 10.65154/jmst.1105
Lượt xem 5
Trích dẫn bài báo
Nguyễn Thị Thúy, N., & Nguyễn , T. T. (2026). TỐI ƯU HÓA QUÁ TRÌNH XỬ LÝ N, P TRONG NƯỚC THẢI SINH HOẠT TẠI CẢNG BẰNG VI TẢO CHLORELLA VULGARIS: NGHIÊN CỨU ĐIỂN HÌNH TẠI CẢNG CHÙA VẼ, HẢI PHÒNG. Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải, 87. https://doi.org/10.65154/jmst.1105
Crossref
Scopus
Google Scholar
Europe PMC

TỐI ƯU HÓA QUÁ TRÌNH XỬ LÝ N, P TRONG NƯỚC THẢI SINH HOẠT TẠI CẢNG BẰNG VI TẢO CHLORELLA VULGARIS: NGHIÊN CỨU ĐIỂN HÌNH TẠI CẢNG CHÙA VẼ, HẢI PHÒNG

Nguyễn Thị Thúy Nhung1, , Nguyễn Thị Thư1
1 Viện Môi trường, Trường Đại học Hàng hải Việt Nam

Nội dung chính của bài viết

Tóm tắt

Nước thải sinh hoạt tại khu vực cảng Chùa Vẽ (Hải Phòng) mang tải lượng dinh dưỡng Nitơ (N) và Phospho (P) cao, tiềm ẩn rủi ro gây phú dưỡng hóa nguồn nước sông Cấm. Nghiên cứu này ứng dụng vi tảo Chlorella vulgaris kết hợp mô hình bề mặt đáp ứng (RSM-BBD) nhằm tối ưu hóa quá trình xử lý dòng thải và thu hồi sinh khối. Phân tích ANOVA chứng minh mô hình hồi quy đa thức bậc hai đạt độ tin cậy xuất sắc (R2 > 0,99, Lack of Fit p > 0,05). Thông số vận hành tối ưu được xác lập tại: thời gian lưu nước 4,3 ngày, cường độ sáng 127 µmol/m²/s và mức độ tải lượng nước thải đầu vào tương đương 67,6% so với nước thải ban đầu. Tại điều kiện này, thực nghiệm kiểm chứng ghi nhận hiệu suất loại bỏ đạt 87,13% đối với Tổng Nitơ và 92,39% Tổng Phospho (sai số thực nghiệm 1,24% và 1,59%), kèm theo năng suất sinh khối 1,15 g/L. Kết quả cung cấp chuỗi thông số nền tảng để định cỡ thiết bị quang phản ứng, định hướng sản xuất phân bón hữu cơ sinh học, thúc đẩy trực tiếp chiến lược Cảng xanh và kinh tế tuần hoàn.

Abstract

Domestic wastewater at Chua Ve port (Hai Phong) contains high loads of Nitrogen (N) and Phosphorus (P), posing a risk of eutrophication in the Cam River. This study applied Chlorella vulgaris microalgae coupled with Response Surface Methodology (RSM-BBD) to optimize the wastewater treatment process and biomass recovery. ANOVA demonstrated that the quadratic polynomial regression models achieved excellent reliability R2 > 0,99, Lack of Fit p > 0,05). The optimal operational conditions were established at a hydraulic retention time of 4,3 days, a light intensity of 127 µmol/m²/s, and a wastewater dilution ratio of 67,6%. Under these conditions, validation experiments recorded removal efficiencies of 87,13% for Total Nitrogen and 92,39% for Total Phosphorus (1,24%and 1,59% experimental error), along with a biomass productivity of 1,15 g/L. The findings provide foundational parameters for scaling up photobioreactor systems and guide the production of organic bio-fertilizers, directly advancing the Green Port strategy and the circular economy.

Keywords: Chlorella vulgaris, domestic wastewater, Chua Ve port, Response Surface Methodology (RSM), circular economy.

Từ khóa

Chlorella vulgaris, nước thải sinh hoạt, cảng Chùa Vẽ, bề mặt đáp ứng (RSM), kinh tế tuần hoàn..

Chi tiết bài viết

Tài liệu tham khảo

[1] WS Chai , JY Cheun , PS Kumar , M. Mubashir , Z. Majeed , F. Banat , S.-H. Ho , PL Show (2021), A review on conventional and novel materials towards heavy metal adsorption in wastewater treatment application, Journal of Cleaner Production, Vol. 296. [https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.126589]
[2] Abdallah Abdelfattah et al. (2023), Microalgae-based wastewater treatment: Mechanisms, challenges, recent advances, and future prospects, Environmental Science and Ecotechnology, Vol. 13. [https://doi.org/10.1016/j.ese.2022.100205]
[3] D.T. Tran, T.C. Van Do, Q.T. Nguyen, T.G. Le (2021). Simultaneous removal of pollutants and high value biomaterials production by Chlorella variabilis TH03 from domestic wastewater. Clean Technol. Environ. Policy, Vol. 23, p.3-17
[4] Yazan Abuhasheesh, Aya Ghazal, Doris Ying Ying Tang, Fawzi Banat, Shadi W. Hasan, Pau Loke Show (2025). Advances in Chlorella microalgae for sustainable wastewater treatment and bioproduction. Chemical Engineering Journal Advances, Vol. 22. [https://doi.org/10.1016/j.ceja.2025.100715].
[5] Meega Reji, Rupak Kumar (2022), Response surface methodology (RSM): An overview to analyze multivariate data, Indian Journal of Microbiology Research. Vol. 9(4), p.241-248. [https://doi.org/10.18231/j.ijmr.2022.042]
[6] Angela Paul Peter et. al. (2023), Artificial intelligence model for monitoring biomass growth in semi-batch Chlorella vulgaris cultivation, Fuel, Vol. 333, Part 2. [https://doi.org/10.1016/j.fuel.2022.126438]
[7] APHA (American Public Health Association) (2022) Standard Methods for the Examination of Water and Wastewater. 24th Edition, American Public Health Association.
[8] Bạch Long Giang, Trần Văn Thuận (2017), Ứng dụng phương pháp đáp ứng bề mặt (RSM) để tối ưu hóa khả năng loại bỏ thuốc nhuộm Congo Red sử dụng vật liệu nano từ tính Graphene oxide - MnFe2O4. Tạp chí Công thương, Số 9.
[9] Benjamas Cheirsilp, Wageeporn Maneechote, Sirasit Srinuanpan, Irini Angelidaki (2023), Microalgae as tools for bio-circular-green economy: Zero-waste approaches for sustainable production and biorefineries of microalgal biomass. Bioresource Technology. Vol. 387. [https://doi.org/10.1016/j.biortech.2023.129620]
[10] Fahed Javed, Sulaiman Al-Zuhair (2025), Role of microalgae and activated sludge in the removal of fats, oils, and grease (FOG) in municipal wastewater. Chemical Engineering Journal Advances, Vol. 22. [https://doi.org/10.1016/j.ceja.2025.100737]
[11] Lý Thị Ái Duyên và cộng sự (2022), Nghiên cứu ảnh hưởng của tỷ lệ vi tảo Chlorella sp. và bùn hoạt tính loại bỏ chất dinh dưỡng và chất hữu cơ cho nước thải có nồng độ C/N thấp, Tạp chí Khoa học Kỹ thuật và Công nghệ, Số 64(8), tr.58 – 64
[12] Gul Muhammad et al. (2022), Enhanced biodiesel production from wet microalgae biomass optimized via response surface methodology and artificial neural network. Renewable Energy, Vol. 184. [https://doi.org/10.1016/j.renene.2021.11.091]