溫室生物質(zhì)發(fā)酵釀熱的碳氮水耦合調(diào)控效應(yīng)研究

李陳浩，胡藝馨，王 浩，肖金鑫，宋 磊，苗麗麗，李建明

(西北農(nóng)林科技大學(xué)園藝學(xué)院，陜西 楊凌 712100)

溫室栽培是提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的有效方式，作為環(huán)境可控農(nóng)業(yè)，其對能源依賴很大。而隨化石能源的不斷減少，如何最大限度利用自然能源，減少調(diào)控成本，尋求綠色經(jīng)濟的溫室加溫技術(shù)，成為溫室生產(chǎn)可持續(xù)發(fā)展的核心問題。溫室生物質(zhì)發(fā)酵釀熱作為可再生能源利用技術(shù)具有巨大潛力[1]，可利用農(nóng)業(yè)廢棄物好氧發(fā)酵產(chǎn)生的熱量與CO2[2]為溫室供暖并增施氣肥，由于其能效顯著且處理循環(huán)利用農(nóng)業(yè)有機廢棄物高效而受到廣泛重視[3-4]。

溫室生物質(zhì)發(fā)酵高效釀熱產(chǎn)能依賴于科學(xué)合理的發(fā)酵參數(shù)調(diào)控技術(shù)[5-7]。已有研究提出數(shù)學(xué)模型結(jié)合基于VS降解率和O2吸收量的簡單熱轉(zhuǎn)換因子對發(fā)酵釀熱進(jìn)行了預(yù)測與管理[8-9]，最大產(chǎn)熱量為30.29 kJ·(kg TS·h)-1[10]。但目前國內(nèi)外研究的生物質(zhì)好氧發(fā)酵參數(shù)調(diào)控主要停留在滿足農(nóng)業(yè)廢棄物全量化處理的需求[11-12]，未考慮發(fā)酵因素交互影響[13-14]與農(nóng)業(yè)廢棄物能源化利用[15-16]的需求性。生物質(zhì)好氧發(fā)酵釀熱研究與參數(shù)調(diào)控技術(shù)研究仍缺乏系統(tǒng)聯(lián)系，因此，系統(tǒng)解析生物質(zhì)發(fā)酵釀熱效應(yīng)與必需發(fā)酵因素間的耦合效應(yīng)是實現(xiàn)溫室生物質(zhì)好氧發(fā)酵精準(zhǔn)控制和高效釀熱的基礎(chǔ)。

生物質(zhì)發(fā)酵過程中，若兼顧產(chǎn)熱量最高則無法實現(xiàn)農(nóng)業(yè)廢棄物的全量化處理；而基于廢棄物降解最大化的調(diào)控技術(shù)，其能源轉(zhuǎn)化效率不一定最佳。因此有必要引入對發(fā)酵釀熱各項指標(biāo)綜合考量的評價方法，兼顧農(nóng)業(yè)廢棄物處理與發(fā)酵釀熱需求，以獲取更科學(xué)、更合理的生物質(zhì)發(fā)酵釀熱調(diào)控方案。本研究旨在利用近似理想解法(TOPSIS)進(jìn)行多因素耦合下生物質(zhì)發(fā)酵釀熱的科學(xué)評價，系統(tǒng)構(gòu)建多因素耦合對生物質(zhì)發(fā)酵釀熱的調(diào)控模型，揭示必需發(fā)酵參數(shù)間的耦合調(diào)控效應(yīng)，更準(zhǔn)確地解釋釀熱對發(fā)酵參數(shù)的需求規(guī)律，模擬尋優(yōu)，提出并驗證適用于冬季延安地區(qū)溫室采暖的多因素調(diào)控方案。開發(fā)環(huán)境友好、綠色清潔、可再生利用的生物質(zhì)能源，為溫室生物質(zhì)發(fā)酵高效釀熱產(chǎn)能與農(nóng)業(yè)廢棄物的全量化處理提供依據(jù)。對于開發(fā)清潔能源以最大限度地替代石油、煤炭等不可再生能源，具有顯著的生態(tài)環(huán)境效益和社會意義。

1 材料與方法

1.1 試驗材料與裝置

供試材料為小麥秸稈，取自西北農(nóng)林科技大學(xué)小麥試驗田，自然風(fēng)干，經(jīng)粉碎機切割至5～10 cm的小段。氮源調(diào)理劑為奶牛糞，取自西北農(nóng)林科技大學(xué)畜牧教學(xué)試驗基地(農(nóng)作三站)奶牛場。物料基本性狀見表1。中試試驗與溫室應(yīng)用試驗均采用相同試驗材料。

表1 發(fā)酵原料基本性狀Table 1 Basic properties of composting materials

中試試驗發(fā)酵裝置為自制圓臺狀強制通風(fēng)好氧發(fā)酵反應(yīng)器(圖1)。反應(yīng)器容積200 L，主體為0.2 cm厚高密度聚乙烯，外側(cè)覆蓋1.5 cm厚黑色橡塑保溫層。桶內(nèi)布有開孔率20%的不銹鋼篩板，孔徑5 mm。發(fā)酵物料混合均勻后放置其上?？諝鈴姆磻?yīng)器頂部由進(jìn)氣管流至底部，再透過不銹鋼篩孔板均勻供入反應(yīng)器內(nèi)，流經(jīng)發(fā)酵物料后從頂部排氣口排出。

1.反應(yīng)器；2. 進(jìn)氣管；3. 排氣管；4. 篩板；5. 氣泵；6. 保溫隔熱材料1. Reaction chamber; 2. Ventilation pipe; 3. Exhaust pipe;4. Sieve plate; 5. Air pump; 6. Thermal insulation material圖1 發(fā)酵裝置示意圖Fig.1 Illustration of composting device

應(yīng)用驗證試驗裝置為發(fā)酵拱棚，長6 m，跨度5 m，高3 m，利用直徑20 cm PVC管與供試溫室連通，進(jìn)行氣體循環(huán)與熱量供應(yīng)。供試溫室為大跨度非對稱塑料溫室[17](圖2)，東西走向，長100.0 m，跨度18.0 m，脊高6.0 m，南北屋面覆蓋10.0 cm保溫被，室內(nèi)面積1 800.0 m2。對照溫室位于試驗溫室北側(cè)，結(jié)構(gòu)尺寸與其相同。

1.試驗溫室；2. 保溫被；3. 通風(fēng)管道；4. 物料；5. 發(fā)酵拱棚；6. 風(fēng)機1. Testing greenhouse; 2. Thermal insulated quilt; 3. Aeration duct;4. Composting material; 5. Composting tunnel; 6. Air pump圖2 溫室結(jié)構(gòu)示意圖Fig.2 Structure of greenhouse and composting tunnel

1.2 試驗設(shè)計與方法

中試模擬試驗于2019年7—8月在陜西省楊陵區(qū)揉谷鎮(zhèn)千玉鄉(xiāng)土風(fēng)情園塑料大棚內(nèi)進(jìn)行(108°07′E，34°28′N)。以初始物料容重(Bulk density，BD)、碳氮比(Carbon nitrogen ratio，C/N)及含水率(Moisture content，MC)為研究因素，采用二項式中心點組合設(shè)計，試驗因素水平編碼值與試驗方案見表2，共計23個處理。各處理按表2設(shè)計將麥秸與牛糞均勻混合(不添加生物菌劑)，調(diào)節(jié)BD、C/N和MC后將物料轉(zhuǎn)移至各密封反應(yīng)器中進(jìn)行好氧發(fā)酵。采用機械強制間歇通風(fēng)，通風(fēng)率為5 L·min-1，每天通風(fēng)5 min·h-1。發(fā)酵周期30 d。各處理3次重復(fù)。分別在發(fā)酵的第0、7、14、30 d翻堆，同時在堆體上、中、下3部位采集鮮樣100 g，用于基本理化性質(zhì)的分析。取回的樣品分為2份，1份鮮樣用于測定物料含水率；1份風(fēng)干、研磨、過100目篩，用于總有機碳含量測定。在反應(yīng)器內(nèi)距底部0.20、0.35、0.50 m位置處上、中、下3點，以及室內(nèi)垂直地面0.5、1.0、1.5 m處布置溫濕度探頭，以監(jiān)測室內(nèi)氣溫、空氣相對濕度以及堆體溫度。

表2 試驗方案Table 2 Experiment plan

溫室應(yīng)用驗證試驗于2020年12月—2021年2月在陜西延安(109°48′E，36°60′N)進(jìn)行，供試材料為小麥秸稈和牛糞(表1)等農(nóng)業(yè)廢棄物共計20 t，依據(jù)中試試驗所得最佳方案調(diào)節(jié)初始物料參數(shù)組合(BD、C/N和MC)，均勻混合后置于發(fā)酵拱棚內(nèi)進(jìn)行好氧發(fā)酵(不添加微生物菌劑)。采用強制間歇通風(fēng)，通風(fēng)速率0.17 L·L-1·min-1，不翻堆。以每天10∶00(保溫被揭開)至15∶00—16∶00(保溫被落下)為白天時間段，其余時間為夜間時段。除了必要的通風(fēng)時間段和操作者進(jìn)出外，溫室內(nèi)的門窗處于密閉狀態(tài)，以此減少外界因素對室內(nèi)溫度的影響。試驗期間每周取樣處理，樣品處理和保存方法與中試試驗一致。于溫室內(nèi)幾何中心垂直地面0.5、1.0、1.5 m處布置溫度探頭，監(jiān)測室內(nèi)氣溫。

1.3 測定指標(biāo)及方法

含水率采用105℃烘干法測定；總有機碳含量(Total organic carbon，TOC)采用島津TOC-L總有機碳分析儀[18]測定。采用哈爾濱物格電子公司的多路環(huán)境測試儀(PDE-KI)監(jiān)測環(huán)境氣溫和空氣相對濕度。溫濕度傳感器設(shè)置在試驗區(qū)域中心位置，以30 min為時間間隔采集并儲存數(shù)據(jù)。溫度量程：-30～70℃，準(zhǔn)確度±0.5℃，分辨率0.1℃；濕度量程：0～99%，準(zhǔn)確度±3%，分辨率1%。采用美國安捷倫公司的34970A數(shù)據(jù)采集器監(jiān)測物料溫度，設(shè)置T型熱電偶作為溫度探頭，以30 min為時間間隔采集并儲存數(shù)據(jù)。

1.4 數(shù)據(jù)處理與分析

1.4.1 熱量計算方法 基于前人研究中的計算方法與公式[19]，進(jìn)行簡化改進(jìn)，主要考慮熱傳導(dǎo)、蒸發(fā)潛熱和通風(fēng)顯熱，由于水蒸氣在反應(yīng)器頂部內(nèi)側(cè)冷凝回流可回收出氣口氣體中所攜帶的潛熱[20]，且熱輻射在好氧發(fā)酵熱量平衡占比相對較小，本文不予考慮。

(1)發(fā)酵釀熱總量計算[10]：

Qgenerate=∑[Aλ(Tpile-Tambient)×24×3.6/L+(Maeration dryairCdryair+Maeration vapor-Cvapor)(Tpile-Taeration)+

(MwaterCwater+MsolidCsolid)(Ti+1-Ti)]

(1)

式中，Qgenerate為發(fā)酵過程中釀熱總量(kJ)；A為反應(yīng)器表面積(m2)；λ為反應(yīng)器側(cè)壁及保溫材料導(dǎo)熱系數(shù)(W·m-1·K-1)；Tpile為堆溫(℃)；Tambient為環(huán)境氣溫(℃)；L為反應(yīng)器側(cè)壁及保溫材料厚度(m)；Maeration dryair為通風(fēng)過程中干空氣質(zhì)量(kg)；Maeration vapor為水蒸氣質(zhì)量(kg)；Cdryair為干空氣比熱容(kJ·kg-1·K-1)；Cvapor為水蒸氣比熱容(kJ·kg-1·K-1)；Taeration為通風(fēng)氣溫(℃)；Mwater為物料中水分(kg)；Msolid為物料中固體質(zhì)量(kg)；Cwater為水的比熱容(kJ·kg-1·K-1)；Csolid為固體比熱容(kJ·kg-1·K-1)；Ti為第i天的堆溫(℃)；Ti+1為第i+1天的堆溫(℃)。

(2)總有機碳降解率[16]：

ηoc=(TOCinitial-TOCproduction)/TOCinitial

(2)

式中，ηoc為發(fā)酵物料中總有機碳降解率；TOCinitial為發(fā)酵原料中總有機碳含量(g·kg-1)；TOCproduction為產(chǎn)物中總有機碳含量(g·kg-1)。

(3)熱能轉(zhuǎn)化率[16]：

UH=Qgenerate/Mtotal dry mass

(3)

式中，UH為熱能轉(zhuǎn)化率，即單位干質(zhì)量發(fā)酵物料產(chǎn)生的熱量(kJ·kg-1)；Mtotal dry mass為發(fā)酵物料干質(zhì)量(kg)。

(4)產(chǎn)熱速率：

(4)

(5)升溫速率[11]：

v=(Tmax-T0)/days

(5)

式中，v為升溫速率(℃·d-1)；Tmax為高溫期平均堆溫(℃)；T0為發(fā)酵第0天堆溫(℃)；days為從發(fā)酵第0天到堆體進(jìn)入高溫期所需天數(shù)，即升溫期(d)。

1.4.2 數(shù)據(jù)分析方法 采用Excel 2016和Design-Expert 8.0.6進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析。用Excel 2016將單一指標(biāo)數(shù)據(jù)歸一化處理[21]，通過熵權(quán)法[22]計算各指標(biāo)權(quán)重，并通過TOPSIS法[23]進(jìn)行綜合釀熱效果評價；用Design-Expert 8.0.6軟件[24]進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與建模；采用Excel 2016和Origin 2017進(jìn)行數(shù)據(jù)圖表制作。

2 結(jié)果與分析

2.1 基于TOPSIS法的生物質(zhì)發(fā)酵釀熱綜合效果評價

表3 基于TOPSIS法確定的發(fā)酵釀熱綜合效果指標(biāo)評價得分Table 3 Comprehensive score of composting heat generation determined by TOPSIS method

2.2 生物質(zhì)發(fā)酵釀熱綜合效果對發(fā)酵因素耦合的響應(yīng)

以BD、C/N和MC為自變量，編碼范圍均為(-1.68，1.68)，以生物質(zhì)發(fā)酵釀熱綜合評分為因變量，進(jìn)行二次多項式擬合，所得模型為：

Y=0.54-0.06BD+0.10C/N-0.02MC-0.09BD×C/N-0.10BD×MC-0.02C/N×MC-0.06BD2+0.02C/N2-0.10MC2

(6)

其決定系數(shù)R2=0.82，F(xiàn)=6.40，P=0.0015<0.01，失擬項P值為0.23>0.05不顯著，模型擬合良好，可極顯著表示發(fā)酵因素與綜合釀熱效果的關(guān)系。對回歸模型進(jìn)行降維處理[25]，消除其他因素對分析因素的影響。結(jié)果表明(圖3)，在試驗范圍內(nèi)，綜合評分隨C/N的增加而增大，二者間接近線性關(guān)系，而對BD和MC的響應(yīng)均呈凸型二次曲線。當(dāng)各因素均處于較低水平時，綜合評分對MC的響應(yīng)最為明顯；而在較高水平時，BD和MC均產(chǎn)生抑制作用，僅C/N對綜合評分有正向調(diào)節(jié)作用。

圖3 發(fā)酵因素對綜合釀熱效果的影響Fig.3 Effect of single factor on comprehensive score

圖4(217頁)中柵格顏色深淺代表綜合評價值的大小[21]。在試驗范圍內(nèi)，綜合評價值會隨C/N的增加而升高，隨BD的增大而降低(圖4a)。在較高水平C/N與較低水平BD區(qū)間內(nèi)，評價值較高。二者在一定范圍內(nèi)存在負(fù)交互效應(yīng)，且相互抑制。同樣，當(dāng)BD與MC均處于高水平時(圖4b)，綜合評價值較小，隨BD與MC的逐漸降低，評價值逐漸升高，但其最優(yōu)區(qū)間為較低水平BD與中高水平MC，故二者也存在負(fù)交互效應(yīng)，且相互抑制。由三因素耦合模擬結(jié)果(圖5，217頁)可知，中高水平MC、中高水平C/N以及中低水平BD組合下存在最適于生物質(zhì)發(fā)酵綜合釀熱的最優(yōu)區(qū)間。隨C/N增加，最優(yōu)區(qū)間由較高BD中低MC區(qū)向中低BD中高M(jìn)C遷移，綜合評價值同步增大；隨物料水分增加，BD與C/N的交互效應(yīng)逐漸增強，綜合評價值同步增大。當(dāng)BD過高對綜合釀熱效果產(chǎn)生抑制時，水分的調(diào)節(jié)作用比C/N更明顯，適當(dāng)降低物料MC可解除抑制現(xiàn)象，能促進(jìn)綜合釀熱效果。

注：(a)容重(BD)與碳氮比(C/N)耦合對綜合釀熱效果的影響；(b)容重(BD)與含水率(MC)耦合對綜合釀熱效果的影響。Note: Figure a represents interactive effect of bulk density (BD) and carbon nitrogen ratio (C/N) on comprehensive score, and Figure b represents interactive effect of bulk density (BD) and moisture content (MC) on comprehensive score.圖4 兩因素耦合對綜合釀熱效果的影響Fig.4 Interactive effects of two factors on comprehensive score

圖5 容重(BD)、碳氮比(C/N)與含水率(MC)耦合對綜合釀熱效果的影響Fig.5 Interactive effects of bulk density (BD), carbon nitrogen ratio (C/N), and moisture content (MC) on comprehensive score

2.3 多因素耦合對生物質(zhì)發(fā)酵釀熱的模擬尋優(yōu)及驗證

以生物質(zhì)高效循環(huán)利用為出發(fā)點，以發(fā)酵釀熱快速啟動、持續(xù)高溫、充分降解為主要目標(biāo)，通過MATLAB軟件模擬尋優(yōu)[26]得，當(dāng)初始物料容重為0.05～0.07 g·cm-3，碳氮比為38.30～38.40，含水率為52.94%～59.83%時，綜合釀熱效果存在最優(yōu)區(qū)間。將該方案應(yīng)用于規(guī)模化驗證試驗，結(jié)果表明測試期間堆體均溫連續(xù)48 d穩(wěn)定保持在50℃以上(圖6)，已達(dá)無害化標(biāo)準(zhǔn)[12]，ηoc達(dá)0.23，UH為1 482.11 kJ·kg-1，與中試試驗結(jié)果(ηoc為0.20，UH為1 232.29 kJ·kg-1)相比差異不顯著，說明了模型的準(zhǔn)確性。由連續(xù)5 d溫室熱環(huán)境統(tǒng)計數(shù)據(jù)可知(圖7)，延安地區(qū)白天室外氣溫最高不超過-1.30℃，夜間室外最低溫度為-25.5℃，試驗溫室內(nèi)夜間氣溫始終高于室外且不低于10.9℃，對照溫室最低夜溫則為9.70℃，測試期二者夜間最大溫差為1.50℃；而試驗溫室平均夜溫高于對照溫室0.94℃。表明溫室生物質(zhì)發(fā)酵釀熱手段對于延安地區(qū)大跨度非對稱塑料溫室夜溫提升效果可觀。本試驗所得最優(yōu)方案可使生物質(zhì)發(fā)酵釀熱有效提高溫室夜溫，改善夜晚溫室熱環(huán)境。

圖6 堆體溫度與累積溫度變化Fig.6 Curve of pile temperature and accumulated temperature

圖7 連續(xù)5日(2021-01-06—2021-01-10)試驗與對照溫室內(nèi)氣溫變化Fig.7 Curve of testing and control greenhouse indoor temperature in 5 d (2021-01-06—2021-01-10)

3 討 論

溫室生物質(zhì)發(fā)酵釀熱是一種外源加熱措施。相比煤、電等外界熱源，生物質(zhì)釀熱具有綠色、經(jīng)濟、長效緩釋的特點。相同熱值的原料，通過燃燒手段會快速并徹底釋放其中熱量，而通過生物質(zhì)發(fā)酵手段則放熱緩慢且一部分能量可被用于微生物的合成代謝。本文中，20 m3發(fā)酵物料提高延安地區(qū)日光溫室(跨度11 m，長度100 m，脊高7 m)夜間氣溫0.94～1.50℃。對于龐大的溫室體積，一定體積的發(fā)酵物料雖然瞬時增溫幅度有限，卻有效改善了溫室內(nèi)熱環(huán)境。利用顯熱計算公式[27-28]，可根據(jù)溫室類型與加熱面積，調(diào)整發(fā)酵物料體量，以達(dá)到更顯著的加溫效果。以溫室番茄為例，其生長發(fā)育進(jìn)程在一定范圍內(nèi)隨環(huán)境溫度的升高而加快，發(fā)育速率與某一生育階段的有效積溫值呈正相關(guān)[29]。據(jù)計算，生物質(zhì)發(fā)酵釀熱措施在5 d內(nèi)提高有效積溫4.7～7.5 ℃·d-1，理論上可加快番茄生長發(fā)育，使采收期提前。從實際生產(chǎn)的角度，生物質(zhì)發(fā)酵釀熱措施可滿足基質(zhì)栽培的溫度需求，實現(xiàn)熱量的長效緩釋。同時，生物質(zhì)好氧發(fā)酵產(chǎn)生的CO2可被溫室作物吸收固定，實現(xiàn)作物增產(chǎn)并降低農(nóng)業(yè)廢棄物的碳排放量。

C/N是影響好氧發(fā)酵的關(guān)鍵因素，傳統(tǒng)理論認(rèn)為最適C/N為 20～35[4]，但不同生物質(zhì)發(fā)酵應(yīng)用的最適C/N因原料性質(zhì)差異而有所變化[30]，同時因目標(biāo)不同也存在差異。以生物質(zhì)肥料化利用為最終目標(biāo)時，需更關(guān)注發(fā)酵產(chǎn)物腐熟度[7]、養(yǎng)分含量[3]與保氮效果[31]等指標(biāo)。故中低水平C/N更適合以糞便腐熟度與臭氣減排為綜合目標(biāo)的發(fā)酵管理[32]。而本試驗以生物質(zhì)發(fā)酵高效釀熱為主要目標(biāo)，強調(diào)堆體快速啟動、持續(xù)產(chǎn)熱與有機質(zhì)充分降解。故高C/N可增大碳源比例，補充微生物生命活動所需的主要能量，提高有機質(zhì)降解速率[10]與產(chǎn)熱[33]。在以麥秸為主體的好氧發(fā)酵體系中，隨C/N增大，麥秸比例增加，可有效促進(jìn)堆肥起爆[34]。鑒于秸稈的良好保水性[35]，在其他因素固定時，高C/N物料仍可滿足微生物對水分和氧氣的需求[36]，增大麥秸總有機碳降解率[30]，加快降解速率，利于微生物活動。因此本試驗中最適發(fā)酵釀熱C/N為38.30～38.40具有合理性與科學(xué)性。

4 結(jié) 論

1)本研究構(gòu)建了碳氮水耦合對生物質(zhì)發(fā)酵的調(diào)控模型，R2=0.816，P=0.0015，模型達(dá)極顯著水平。在單因素分析下，生物質(zhì)發(fā)酵綜合釀熱效果與C/N接近線性關(guān)系，與BD和MC均呈凸型二次曲線關(guān)系。

2)各因素對綜合評分的作用大小依次為C/N>BD>MC；BD和C/N、BD和MC均呈負(fù)交互作用，且相互抑制。高容重抑制下，調(diào)節(jié)物料水分比調(diào)節(jié)碳氮比更有利于改善綜合釀熱效果。通過綜合評價得出，較高水平C/N、中等偏高M(jìn)C、中等偏低BD更能提升綜合釀熱效果。

3)通過計算機模擬尋優(yōu)得生物質(zhì)發(fā)酵釀熱最佳調(diào)控方案，即BD、C/N與MC分別為0.05～0.07 g·cm-3，38.30～38.40，52.94%～59.83%時，存在最優(yōu)綜合釀熱效果，可使冬季延安地區(qū)大跨度非對稱塑料溫室夜溫提高0.94～1.50℃。結(jié)果表明本文提出的生物質(zhì)發(fā)酵釀熱的調(diào)控模型具有較好準(zhǔn)確性與應(yīng)用效果。