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      響應(yīng)面法優(yōu)化香蕉秸稈厭氧發(fā)酵產(chǎn)沼氣工藝

      2020-03-18 08:25:58王紀(jì)坤黃宇釗
      四川環(huán)境 2020年1期
      關(guān)鍵詞:總產(chǎn)厭氧發(fā)酵氣量

      李 桃,王紀(jì)坤,黃宇釗,冼 萍

      (廣西大學(xué)資源環(huán)境與材料學(xué)院,南寧 530004)

      香蕉是我國重要的糧食作物,香蕉產(chǎn)業(yè)是熱帶地區(qū)農(nóng)村的支柱產(chǎn)業(yè)[1],但是,由于香蕉是一年生草本植物,收獲香蕉的同時,會產(chǎn)生大量的秸稈副產(chǎn)物,因此,我國的香蕉秸稈資源相當(dāng)豐富,是熱帶農(nóng)業(yè)廢棄資源的重要組成部分,然而它們主要被堆置于田間地頭,任其腐爛,嚴(yán)重污染了農(nóng)村蕉園生態(tài)環(huán)境,且造成了資源的浪費[2~4]。如何規(guī)?;孟憬督斩捹Y源是新農(nóng)村香蕉產(chǎn)區(qū)建設(shè)的一項重要課題[2~4]。香蕉秸稈是一種優(yōu)質(zhì)的沼氣發(fā)酵原料[5~7],以香蕉秸稈為原料進(jìn)行厭氧發(fā)酵產(chǎn)沼氣,實現(xiàn)了香蕉秸稈的資源化利用,對農(nóng)村能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有一定的積極作用。

      到目前為止,對香蕉秸稈厭氧發(fā)酵產(chǎn)沼氣的研究較少,為實現(xiàn)沼氣產(chǎn)量的最大化,提高發(fā)酵效率,需要對厭氧發(fā)酵條件進(jìn)行優(yōu)化,響應(yīng)面分析法可以建立總產(chǎn)氣量與影響因素之間的響應(yīng)面模型,綜合評價影響產(chǎn)氣量的因素以及各因素間的交互作用,并通過回歸分析實現(xiàn)對厭氧發(fā)酵過程的優(yōu)化,該方法在優(yōu)化秸稈厭氧發(fā)酵條件方面已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用[8~12]。

      本研究選取起始pH、發(fā)酵溫度、接種物濃度3個因素,采用單因素分析法確定因素水平的大致變化范圍,再運用響應(yīng)面分析法建立總產(chǎn)氣量與影響因素之間的回歸關(guān)系,優(yōu)化香蕉秸稈厭氧發(fā)酵產(chǎn)沼氣的工藝條件。

      1 材料與方法

      1.1 試驗裝置

      如圖1所示,厭氧發(fā)酵產(chǎn)氣裝置由恒溫水浴鍋、1 L廣口發(fā)酵瓶、2.5 L集氣瓶和2 L燒杯四部分組成,燒杯用于收集從集氣瓶中排出的飽和食鹽水,飽和食鹽水可防止CO2等氣體溶于水中,因此排出的飽和食鹽水量即為產(chǎn)沼氣量。發(fā)酵瓶與集氣瓶瓶口用膠塞塞緊,各部分用乳膠管連接,所有接口部分均用密封膠密封,發(fā)酵瓶置于恒溫水浴鍋中以維持恒溫。

      1—取樣口;2—導(dǎo)氣管;3—取氣口;4—導(dǎo)水管;5—恒溫水浴鍋圖1 厭氧發(fā)酵試驗裝置結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 Schematic of anaerobic fermentation equipment

      1.2 試驗材料

      香蕉秸稈取自廣西南寧市武鳴區(qū)香蕉園,香蕉秸稈洗凈后自然曬干,用鍘刀切成1~2 cm的小段。接種物為試驗室內(nèi)馴化培養(yǎng)的不產(chǎn)氣厭氧活性污泥。香蕉秸稈與接種物的理化指標(biāo)見表1。

      表1 香蕉秸稈與接種物的理化指標(biāo)Tab.1 Physical and chemical characteristics of banana straw and inoculums

      注:表中%是質(zhì)量百分?jǐn)?shù)。

      1.3 試驗方法

      1.3.1 預(yù)處理

      之前筆者研究了不同濃度NaOH預(yù)處理對香蕉秸稈厭氧發(fā)酵的產(chǎn)氣效果的影響,結(jié)果顯示,將秸稈、NaOH和水按1(干物質(zhì))∶0.06∶9配比,于室溫(28±2 ℃)下預(yù)處理7天后進(jìn)行厭氧發(fā)酵,其產(chǎn)氣效果和應(yīng)用前景最佳(結(jié)果另文發(fā)表[13])。因此,本研究所用香蕉秸稈直接采用上述方法進(jìn)行預(yù)處理,預(yù)處理后的香蕉秸稈自然風(fēng)干備用。

      1.3.2 厭氧發(fā)酵條件的單因素試驗

      研究起始pH、發(fā)酵溫度、接種物濃度3個因素對香蕉秸稈厭氧發(fā)酵總產(chǎn)氣量的影響。接種物濃度按如下公式進(jìn)行計算:

      w=m1/(m1+m2+m3)

      (1)

      w:接種物濃度(%);m1:接種物質(zhì)量(g);m2:香蕉秸稈質(zhì)量(g);m3:水的質(zhì)量(g)。

      將預(yù)處理后的香蕉秸稈進(jìn)行厭氧發(fā)酵,每組試驗設(shè)置兩個重復(fù),發(fā)酵料液總質(zhì)量為800g,料液總固體質(zhì)量百分?jǐn)?shù)為6%~7%,將發(fā)酵裝置置于恒溫水浴鍋中,發(fā)酵周期為30d,每日測定產(chǎn)氣量。

      1.3.3 發(fā)酵工藝條件優(yōu)化試驗

      在單因素試驗的基礎(chǔ)上,為進(jìn)一步優(yōu)化發(fā)酵體系,本試驗根據(jù)Box-Behnken的中心組合試驗設(shè)計原理[10,12],采用三因素三水平響應(yīng)面分析法,以起始pH、發(fā)酵溫度、接種物濃度為變量,以總產(chǎn)氣量為響應(yīng)值,一共進(jìn)行17組沼氣發(fā)酵試驗,發(fā)酵物料總質(zhì)量為800g,產(chǎn)氣時間為30d,每組試驗設(shè)三個平行,試驗結(jié)果取平均值,試驗因素和水平見表2。

      表2 試驗因素及水平Tab.2 Experimental factors and levels

      1.4 測定項目

      TS含量采用烘干恒重法測定;VS含量采用灼燒恒重法測定;TC、TN采用全自動元素分析儀測定;產(chǎn)氣量采用排飽和食鹽水法測定;pH通過便攜式pH計(XB868)測定;纖維素、半纖維素、木質(zhì)素含量采用VAN SOEST法測定[14]。

      1.5 分析軟件

      響應(yīng)面設(shè)計分析采用Design-Expert 8.0.6軟件,試驗結(jié)果的方差分析采用SPSS軟件。

      2 結(jié)果與討論

      2.1 厭氧發(fā)酵條件的單因素試驗

      2.1.1 起始pH對厭氧發(fā)酵總產(chǎn)氣量的影響

      根據(jù)厭氧發(fā)酵的適宜pH為6~8[15],選取發(fā)酵起始pH為6、6.5、7、7.5、8進(jìn)行發(fā)酵。由圖2可知,產(chǎn)氣結(jié)束時,總產(chǎn)氣量的大小為pH=7.5>pH=8>pH=7>pH=6.5>pH=6,pH=7.5、pH=8的處理組總產(chǎn)氣量遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于pH=7、pH=6.5、pH=6的處理組,pH=8處理組的總產(chǎn)氣量略低于pH=7.5處理組,pH=7.5處理組的總產(chǎn)氣量最大。其原因可能是甲烷菌的最適pH為7~8,起始pH過低抑制了甲烷菌的生長繁殖,產(chǎn)酸階段的揮發(fā)性脂肪酸(VFA)累積,導(dǎo)致體系出現(xiàn)了一定程度的酸化,產(chǎn)氣量也較低[16]。方差分析結(jié)果表明,各處理組總產(chǎn)氣量之間差異顯著(P<0.01),說明起始pH對厭氧發(fā)酵總產(chǎn)氣量的影響較大。當(dāng)起始pH為7.5時,其總產(chǎn)氣量與其它起始pH下得到的總產(chǎn)氣量之間有顯著性差異(P<0.05),故本試驗中選取的香蕉秸稈厭氧發(fā)酵最佳起始pH為7.5。

      圖2 起始pH對厭氧發(fā)酵總產(chǎn)氣量的影響Fig.2 Effect of initial pH value on total biogas production

      2.1.2 發(fā)酵溫度對厭氧發(fā)酵總產(chǎn)氣量的影響

      厭氧發(fā)酵中溫菌群的適宜溫度為30℃~40℃左右,在此溫度區(qū)間內(nèi)發(fā)酵效果較好[17]。在此溫度條件范圍內(nèi),選取四個發(fā)酵溫度值:32℃、35℃、38℃、41℃,進(jìn)行沼氣厭氧發(fā)酵。由圖3可知,發(fā)酵結(jié)束時,總產(chǎn)氣量的大小為38℃>41℃>35℃>32℃,總產(chǎn)氣量隨著發(fā)酵溫度的升高而逐漸升高,發(fā)酵溫度為38℃時的總產(chǎn)氣量略高于發(fā)酵溫度為41℃時的總產(chǎn)氣量。其原因可能是在一定范圍內(nèi),厭氧菌活性隨著溫度的升高而增強,但溫度過高反而會抑制厭氧菌的生長繁殖,導(dǎo)致產(chǎn)氣量略微下降[16]。方差分析結(jié)果表明,發(fā)酵溫度為38℃、41℃時,其總產(chǎn)氣量與發(fā)酵溫度為32℃、35℃的處理組之間差異顯著(P<0.01),但發(fā)酵溫度為38℃、41℃處理組的總產(chǎn)氣量之間無顯著性差異(P>0.05),故本試驗中選取的香蕉秸稈厭氧發(fā)酵最佳溫度為38℃。

      圖3 發(fā)酵溫度對厭氧發(fā)酵總產(chǎn)氣量的影響Fig.3 Effect of fermentation temperature on total biogas production

      2.1.3 接種物濃度對厭氧發(fā)酵總產(chǎn)氣量的影響

      本研究選取接種物濃度分別為20%、35%、50%、65%、80%,在此條件下進(jìn)行厭氧發(fā)酵產(chǎn)沼氣。由圖4可知,隨著接種物濃度的升高,總產(chǎn)氣量逐漸上升,當(dāng)接種物濃度為65%時,總產(chǎn)氣量最大,繼續(xù)增加接種物濃度,沼氣產(chǎn)量不增反降。理論上來說,物料一定時,接種物濃度越大,產(chǎn)氣量越大,但接種物濃度過大時,甲烷菌之間的相互競爭造成了抑制[18],因此65%處理組的總產(chǎn)氣量略高于80%處理組。方差分析結(jié)果表明,接種物濃度為65%、80%時,其總產(chǎn)氣量與接種物濃度為20%、35%、50%的處理組之間差異顯著(P<0.01),但接種物濃度為65%、80%處理組的總產(chǎn)氣量之間無顯著性差異(P>0.05),故本實驗中選取的香蕉秸稈厭氧發(fā)酵最佳接種物濃度為65%。

      圖4 接種物濃度對厭氧發(fā)酵總產(chǎn)氣量的影響Fig.4 Effect of inoculum concentration on total biogas production

      2.2 發(fā)酵工藝條件優(yōu)化試驗

      2.2.1 響應(yīng)面試驗設(shè)計與結(jié)果

      響應(yīng)面試驗設(shè)計方案及試驗結(jié)果見表3。

      表3 響應(yīng)面試驗方案及結(jié)果Tab.3 Experimental schemes and results of response surface designs

      2.2.2 數(shù)學(xué)模型的建立及方差分析

      以發(fā)酵起始pH為X1,發(fā)酵溫度為X2,接種物濃度為X3,以總產(chǎn)氣量Y為響應(yīng)值,利用Design-Expert8.0.6軟件對表3中的結(jié)果進(jìn)行回歸分析,得到的多元回歸模型如下:

      Y=17848.40+22.13X1+301.13X2+346.25X3

      +71.75X1X2+79.00X1X3-62.50X2X3

      (2)

      由回歸方程可知,系數(shù)的絕對值大小表明了該因素對總產(chǎn)氣量影響的強弱[11]。由一次項系數(shù)可以看出,各因素對厭氧發(fā)酵總產(chǎn)氣量的影響程度分別為X3>X2>X1(即接種物濃度>發(fā)酵溫度>起始pH)。從交互項系數(shù)可以看出,交互效應(yīng)影響情況為X1X3>X1X2>X2X3。使用數(shù)據(jù)處理軟件對上述回歸方程進(jìn)行方差分析,如表4所示。

      表4 回歸模型方差分析Tab.4 Variance analysis of regression model

      2.2.3 響應(yīng)面交互作用分析與優(yōu)化

      在固定接種物濃度為65%的條件下,發(fā)酵溫度、起始pH及其兩者交互作用對香蕉秸稈厭氧發(fā)酵總產(chǎn)氣量影響的響應(yīng)面圖和等高線圖如圖5所示。從圖5(a)中可以看出,在設(shè)計范圍內(nèi),發(fā)酵溫度對總產(chǎn)氣量的影響較顯著,曲面較陡,隨著發(fā)酵溫度的升高,總產(chǎn)氣量經(jīng)過一個先升高后降低的過程。pH對厭氧發(fā)酵總產(chǎn)氣量的影響不太顯著,曲面較緩,隨著起始pH的上升,總產(chǎn)氣量先小幅升高后略微減小。其原因可能是起始pH在7~8的范圍內(nèi),該范圍較適于厭氧發(fā)酵的進(jìn)行,對其發(fā)酵進(jìn)程及產(chǎn)氣效果的影響不大。由圖5(b)可以看出,等高線呈橢圓形,說明兩因素交互作用較顯著[21]。在高發(fā)酵溫度、高起始pH的條件下,總產(chǎn)氣量較高。當(dāng)發(fā)酵溫度在38~40℃的范圍內(nèi)時,產(chǎn)氣效果最好。

      在發(fā)酵溫度為38℃的條件下,接種物濃度、起始pH及其兩者交互作用對香蕉秸稈厭氧發(fā)酵總產(chǎn)氣量影響的響應(yīng)面圖和等高線圖如圖6所示。從圖6(a)中可以看出,發(fā)酵總產(chǎn)氣量在設(shè)計范圍內(nèi)隨著接種物濃度和起始pH的增大而逐漸升高,到達(dá)一定程度后又逐漸下降。由圖6(b)可知,等高線呈橢圓形,說明兩因素交互作用較顯著[21]。接種物濃度對厭氧發(fā)酵總產(chǎn)氣量的影響較大,當(dāng)接種物濃度在70%~74%的范圍內(nèi)時,總產(chǎn)氣量達(dá)到最大。

      圖5 發(fā)酵溫度和起始pH對厭氧發(fā)酵總產(chǎn)氣量的影響Fig.5 Effect of fermentation temperature and initial PH value on total biogas production

      圖6 接種物濃度和起始pH對厭氧發(fā)酵總產(chǎn)氣量的影響Fig.6 Effect of inoculum concentration and initial PH value on total biogas production

      在pH為7.5的條件下,接種物濃度、發(fā)酵溫度及其兩者交互作用對香蕉秸稈厭氧發(fā)酵總產(chǎn)氣量影響的響應(yīng)面圖和等高線圖如圖7所示。由圖7(a)可知,響應(yīng)曲面坡度較大,說明接種物濃度與發(fā)酵溫度對總產(chǎn)氣量的影響較大[11]。在設(shè)計范圍內(nèi),隨著接種物濃度與發(fā)酵溫度的升高,總產(chǎn)氣量先升高后下降。由圖7(b)可知,在高接種物濃度、高發(fā)酵溫度的條件下,厭氧發(fā)酵的總產(chǎn)氣量較大。

      圖7 接種物濃度和發(fā)酵溫度對厭氧發(fā)酵總產(chǎn)氣量的影響Fig.7 Effect of inoculum concentration and fermentation temperature on total biogas production

      2.2.4 最佳發(fā)酵條件的確定及驗證試驗

      以總產(chǎn)氣量為響應(yīng)值,利用Design expert 8.0.6軟件求解回歸方程得到香蕉秸稈厭氧發(fā)酵的最佳工藝條件為:起始pH為7.87,發(fā)酵溫度為39.45℃,接種物濃度為72.61%。在此條件下香蕉秸稈厭氧發(fā)酵總產(chǎn)氣量的預(yù)測值為18 017.20mL。

      為了方便起見,將發(fā)酵起始pH定為7.9,發(fā)酵溫度定為39.5℃,接種物濃度定為72.6%。依據(jù)所確定的最佳條件,進(jìn)行香蕉秸稈厭氧發(fā)酵產(chǎn)沼氣的驗證試驗,共進(jìn)行三組平行試驗,其總產(chǎn)氣量的平均值為17 816.40mL,預(yù)測值與試驗值的相對偏差為1.11%,小于3%,且方差分析結(jié)果表明預(yù)測值與試驗值之間無顯著性差異(P>0.05),說明該方法可以較好的預(yù)測香蕉秸稈厭氧發(fā)酵的總沼氣產(chǎn)量,回歸模型擬合較好,得到的厭氧發(fā)酵最佳工藝條件可靠性較高,具有一定的實用價值。

      3 結(jié) 論

      3.1 通過響應(yīng)面法對香蕉秸稈厭氧發(fā)酵產(chǎn)沼氣的工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,建立了發(fā)酵起始pH、發(fā)酵溫度、接種物濃度3個因素對總產(chǎn)氣量影響的回歸模型,模型具有高度的顯著性(P<0.000 1),相關(guān)系數(shù)R2=0.996 1,模型擬合度很高,實驗誤差較小,可以用此模型來分析和預(yù)測香蕉秸稈厭氧發(fā)酵的總產(chǎn)氣量。

      3.2 發(fā)酵溫度、接種物濃度與總產(chǎn)氣量呈顯著相關(guān)性,起始pH對總產(chǎn)氣量的影響不顯著,其影響程度為接種物濃度>發(fā)酵溫度>起始pH。

      3.3 通過對回歸模型的求解得到香蕉秸稈厭氧發(fā)酵產(chǎn)沼氣的最優(yōu)化條件為:起始pH為7.87,發(fā)酵溫度為39.45℃,接種物濃度為72.61%,在此條件下香蕉秸稈厭氧發(fā)酵總產(chǎn)氣量的預(yù)測值為18 017.20mL,試驗值為17 816.40mL,二者相對偏差為1.11%。由于本研究在響應(yīng)面優(yōu)化試驗中所選取的起始pH范圍均適宜微生物生長,所以起始pH對總產(chǎn)氣量的影響不太顯著,在后續(xù)研究中有必要進(jìn)一步考察低于7或高于8的條件下pH對總產(chǎn)氣量的影響。

      3.4 利用響應(yīng)面分析法所得的模型能夠很好地優(yōu)化香蕉秸稈厭氧發(fā)酵條件并預(yù)測總產(chǎn)氣量,得到的最優(yōu)工藝參數(shù)較為可靠,具有一定的實用價值。

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