豆腐渣堆肥過程中的多維光譜解析與建模

蘇云, 李衛(wèi)華,2*

(1.安徽建筑大學環(huán)境與能源工程學院, 合肥 230601; 2.環(huán)境污染控制與廢棄物資源化利用安徽省重點實驗室, 合肥 230601)

豆腐是日常生活中最常見的一種食品,據(jù)網(wǎng)絡公開數(shù)據(jù)表明,中國豆腐產(chǎn)量從2013年的558.9萬 t增長至2021年的817.5萬t。然而,豆腐渣是豆制品加工過程中的主要副產(chǎn)物,每加工1 kg大豆大約產(chǎn)生1.2 kg的鮮豆腐渣,其產(chǎn)量巨大[1]。如何使豆腐渣達到無害化、資源化處理,已成為眾多學者的關注對象。目前,關于豆腐渣的處理方式集中在畜禽飼料、工業(yè)原料、食品加工、堆肥發(fā)酵等方面。龍健玲等[2]將豆腐渣適量添加在家畜日糧中,作為畜禽飼料,降低了養(yǎng)殖成本。Chu等[3]以豆渣為原料,制備一種新型摻豆渣的活性炭吸附劑,用于去除重金屬六價鉻Cr6+。崔艷等[4]以豆腐渣為原料、山楂粉為輔料,制備醬油。研究表明,當豆腐渣與麩皮質(zhì)量比為5∶2、山楂粉添加量為10%,所釀風味醬油呈鮮艷紅褐色、酸甜味適當,有一定的醬香味和鮮味,且口感較醇厚、澄清無沉淀。閆儉全[5]研究牛糞秸稈好氧堆肥時,添加豆腐渣為調(diào)理劑,結(jié)果表明添加豆腐渣有利于提高堆肥的腐熟度。

好氧堆肥作為一種穩(wěn)定處理工藝,可通過微生物將有機質(zhì)轉(zhuǎn)化成氧分和活性物質(zhì),進而實現(xiàn)廢棄物無害化和資源化[6]。水溶性有機物(dissolved organic matter,DOM)結(jié)構較為復雜,主要由碳水化合物、有機酸等小分子有機質(zhì)和蛋白質(zhì)、腐殖質(zhì)等大分子有機質(zhì)組成[7],相較于固體成分而言,DOM對于堆肥過程中物質(zhì)規(guī)律的轉(zhuǎn)變更為靈敏。有機質(zhì)的起始含量是影響堆肥效果的關鍵因素,在堆肥過程中有機質(zhì)的降解轉(zhuǎn)化效率能夠客觀地反映出堆肥的腐熟度、穩(wěn)定性以及堆肥品質(zhì)。近年來,相關研究人員利用紫外可見光譜(ultraviolet-visible spectroscopy,UV-Vis)分析了堆肥DOM的芳構化及腐殖化;采用三維熒光光譜(3-D excitation-emission fluorescence spectra,3D-EEMs)結(jié)合平行因子法分析堆肥過程中DOM的組成和結(jié)構[8]。傅里葉紅外光譜(Fourier transform infrared spectrometer,FTIR)表征堆肥樣品中官能團的基本信息[9];近紅外光譜(near-infrared spectroscopy,NIRS)是一種快速的無損和非接觸分析技術,可對堆肥過程中有機質(zhì)含量進行預測模型研究[10]。

現(xiàn)以豆腐渣為原料,輔以發(fā)酵完全的粉末為接種微生物進行混合堆肥,通過分析各時間段豆腐渣堆肥樣品的DOM及官能團等特征參數(shù)的結(jié)構變化,同時結(jié)合區(qū)間偏最小二乘法(interval partial least squares,iPLS)建立堆肥有機質(zhì)化學計量學模型,以期為調(diào)控生產(chǎn)穩(wěn)定化豆腐渣堆肥產(chǎn)品提供科學依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料

堆肥樣品采集于安徽省合肥市某豆腐坊廢棄豆腐渣,取適量豆腐渣泡于50 L桶中,上清液用于實驗室其他實驗。取底部沉積固液混物體過100目篩潷水得堆肥原料。所用的好氧堆肥反應器由反應室、攪拌系統(tǒng)、通風系統(tǒng)和加熱系統(tǒng)組成,在反應器內(nèi)實現(xiàn)物料混合、通風供氧、反應溫度的自動調(diào)節(jié),反應器內(nèi)壁材料具有抗酸堿侵蝕耐高溫的作用。將處理過的樣品與反應器內(nèi)原有已發(fā)酵的垃圾粉末混合,其比例按照原粉末與豆腐渣質(zhì)量比為1∶1.8混合。

1.2 化學指標測定

原粉末與豆腐渣充分混合于垃圾處理器中,隔一天用玻璃瓶取一次樣品,一部分用于實驗,另一部分放置-18 ℃冰箱冷凍存樣。按樣品與蒸餾水為1∶10(質(zhì)量與體積比例)混勻,置于玻璃瓶中,放置于往復式水平震蕩機上,以150 r/min的頻率在室溫下震蕩浸提24 h使得堆肥樣品與蒸餾水充分混合,取出溶液于離心管中并放置在離心機上,以10 000 r/min的速度離心20 min,結(jié)束后樣品通過0.45 μm濾膜,獲得上清液即DOM。

有機質(zhì)采用燒失量法,稱取一定量干燥后的樣品置于坩堝中,將馬弗爐溫度調(diào)至為600 ℃、時間8 h進行灼燒,待溫度降至100 ℃以下方可取出,取出的坩堝放置避風處冷卻10 min左右,然后繼續(xù)在電爐上灼燒10 min,隨后取下坩堝待溫度冷卻至室溫,將坩堝置于天平上稱重并記錄數(shù)值,根據(jù)灼燒前與灼燒后的質(zhì)量差計算有機質(zhì)含量。

1.3 三維熒光光譜數(shù)據(jù)采集

將所有堆肥樣品濾液稀釋80倍后,采用熒光光譜分析儀(Hitachi F-7000,日本)對樣品DOM進行分析,設置激發(fā)波長范圍為Ex=200～450 nm,發(fā)射波長范圍為Em=260～550 nm,掃描間隔5 nm,掃描速率2 400 nm/min。配用1 cm四通石英比色皿,激發(fā)光源150 W氙弧燈, PMT電壓700 V;所有結(jié)果均扣除試驗空白以去除瑞利散射和拉曼散射的影響。

1.4 傅里葉變換紅外光譜數(shù)據(jù)采集

采用傅里葉紅外光譜儀進行豆腐渣堆肥樣品紅外光譜測定,實驗采用固體壓片。樣品與KBr以1∶100充分混合研磨,在10 MPa的壓力下壓制30 s后放入光譜儀中(透明、無裂紋),設置紅外光譜儀波長:400～4 000 cm-1,分辨率:4 cm-1,掃描次數(shù):32次。

1.5 近紅外光譜數(shù)據(jù)采集

近紅外光譜采集數(shù)據(jù)前所測樣品需冷凍干燥,堆肥樣品在冷凍干燥機中放置20 h后,取出待用,研磨約0.3 g冷凍干燥的堆肥樣品,倒入玻璃樣品測量杯中,然后采用傅里葉近紅外光譜儀采集堆肥樣品數(shù)據(jù),以空氣為背景,分辨率2 cm-1,掃描次數(shù)為64。相同條件下重復測定同一堆肥樣品3次,取其平均值為該樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)。

1.6 數(shù)據(jù)分析

運用Excel對測定數(shù)據(jù)進行處理,MATLAB R2018b繪制熒光光譜及預測模型,Origin 2018繪制紅外光譜圖。

2 結(jié)果與討論

2.1 堆肥過程中DOM三維熒光光譜的動態(tài)變化特征

堆肥過程產(chǎn)生的腐殖酸中含有大量的苯環(huán)結(jié)構,吸收一定能量的激發(fā)光,故三維熒光光譜可用來分析堆肥過程中有機物的演變規(guī)律[11]。堆肥是由微生物驅(qū)動的有機物質(zhì)分解和腐殖質(zhì)合成的過程。水溶性有機物(DOM)結(jié)構可以反映堆肥腐殖化程度以及有機物演變規(guī)律[12]。不同堆肥階段的DOM三維熒光光譜如圖1所示。

如圖1所示,堆肥DOM的三維熒光光譜圖中主要顯現(xiàn)4個熒光峰,分別為熒光峰D(Ex/Em=225 nm/315 nm,已有相關學術研究指出這類熒光峰可能與微生物降解而產(chǎn)生的類蛋白物質(zhì)有關[13])、可見區(qū)類色氨酸熒光峰T1(Ex/Em=285 nm/350 nm)[14]、紫外區(qū)類富里酸熒光峰A(Ex/Em=240 nm/420 nm)[15]、類腐殖酸熒光峰F(Ex/Em=335 nm/415 nm)[16]。張豐松等[17]研究畜禽糞便堆肥樣品DOM,結(jié)果顯示未腐熟的畜禽糞便樣品DOM中有兩種熒光峰分別為類酪氨酸峰和類色氨酸峰,這兩種熒光峰均屬于類蛋白熒光峰,據(jù)三維熒光光譜分析這兩個熒光峰的熒光強度都較高。實驗所研究豆腐渣堆肥腐熟前樣品DOM中屬于類蛋白的熒光峰(可見區(qū)類色氨酸熒光峰)呈現(xiàn)較高的熒光強度。隨著堆肥的進行,各熒光峰強度均有所變化,類蛋白峰(Ex/Em=285 nm/350 nm)強度逐漸減弱,在紫外區(qū)出現(xiàn)類富里酸熒光峰(Ex/Em=240 nm/420 nm)和類腐殖質(zhì)熒光峰(Ex/Em=335 nm/415 nm)。隨著堆肥天數(shù)的不斷增加,DOM中有機物的組成發(fā)生了明顯改變,逐漸由結(jié)構簡單的類蛋白類物質(zhì)向結(jié)構復雜的類腐殖酸類物質(zhì)轉(zhuǎn)化。由此可見堆肥過程就是結(jié)構簡單小分子類物質(zhì)不斷減少,而結(jié)構復雜的大分子物質(zhì)不斷增多的過程。

2.2 三維熒光光譜的平行因子法解析

如圖2所示,三維熒光光譜采集堆肥DOM矩陣數(shù)據(jù)結(jié)合平行因子法進行分析得出兩種組分即可見區(qū)類色氨酸與類腐殖酸。

圖2 堆肥樣品的熒光強度得分圖Fig.2 Fluorescence intensity score plot of compost samples

由圖2可知,堆肥進行到第5天時,可見區(qū)類色氨酸強度有所上升,分析原因是堆肥初期微生物活性較高,大量不溶性類蛋白物質(zhì)溶解釋放導致類色氨酸強度增強。同時類腐殖酸強度也有所上升,分析原因是堆肥前期小部分類蛋白物質(zhì)分解用于合成類腐殖酸物質(zhì)。

堆肥進行的第5～25天時,可見區(qū)類色氨酸強度大體呈下降趨勢同時類腐殖酸強度大體呈上升趨勢,分析原因是堆體進入高溫發(fā)酵期,此時微生物活性增強,大量類蛋白物質(zhì)被分解,腐殖質(zhì)物質(zhì)不斷生成,故類色氨酸強度下降而類腐殖酸強度上升。

堆肥進行的第25～29天時,可見區(qū)類色氨酸強度先大幅度下降后大幅度上升同時類腐殖質(zhì)強度也呈現(xiàn)相同趨勢。分析原因在第25～27天時類蛋白物質(zhì)被降解導致類色氨酸強度下降同時腐殖酸發(fā)生解聚和部分降解導致腐殖酸強度下降,在第27～29天腐殖質(zhì)降解形成小分子有機物,導致類蛋白物質(zhì)含量增加,類色氨酸強度上升同時類蛋白物質(zhì)繼續(xù)降解導致類腐酸強度上升[18]。

堆肥后期,可見區(qū)類色氨酸強度與類腐殖酸強度大體不變。分析原因是堆體進入穩(wěn)定腐熟期熒光峰強度不再發(fā)生大幅度變化,在第37～39天部分腐殖酸進一步降解導致類腐殖酸強度下降。并且在堆肥進行到第25天時類腐殖酸強度高于可見區(qū)類色氨酸強度,表明結(jié)構相對簡單的類蛋白物質(zhì)正逐步向結(jié)構相對復雜的類腐殖酸物質(zhì)轉(zhuǎn)化,表明堆肥開始進入腐熟化階段。

2.3 傅里葉紅外光譜分析

大量研究報告得出中紅外光譜分析可作為快速評估堆肥質(zhì)量的一種技術方法[19]。傅里葉紅外光譜特征吸收峰強度的大小與位置官能團含量多少有關,特征吸收峰強度的大小反映對應位置官能團含量的相對高低,吸收峰強度越大,官能團含量越高,圖3為堆肥過程中樣品吸光度與波數(shù)的關系圖。結(jié)合相關學者的研究結(jié)果[20-21],紅外光譜特征吸收峰對應的官能團及其物質(zhì)出處如表1所示。

表1 FTIR特征吸收峰對應官能團及其物質(zhì)出處Table 1 FTIR characteristic absorption peaks corresponding to functional groups and their material sources

圖3 堆肥樣品紅外掃描光譜Fig.3 FTIR spectra of compost samples

隨著好氧堆肥的進行,堆肥樣品的傅里葉變換紅外光譜(FTIR)特征吸收峰強度發(fā)生不同程度的變化,從堆肥第1天開始至堆肥完成,吸收峰特征大體相似,但吸收強度有很大的差別。如表2所示,(1 630～1 640 cm-1)/(3 390～3 430 cm-1)代表芳香碳與碳水化合物碳的比值,該比值先下降后波動上升,分析原因可能是前期豆腐渣中一些不溶性蛋白物質(zhì)逐漸溶出后期在微生物的作用下,降解后的碳水化合物發(fā)生礦化分解,堆肥過程中水分的流失會降低碳水化合物和水中—OH的吸收,蛋白質(zhì)在微生物的作用下發(fā)生分解。(1 630～1 640 cm-1)/(2 920～2 930 cm-1)代表芳香碳與脂肪族碳的比值,當芳香族碳上升或者脂肪族碳下降時,該比值大體呈上升趨勢,這表明亞甲基和甲基含量增加,堆肥過程中的碳水化合物和木質(zhì)素逐漸分解,吸收強度下降,脂肪族化合物含量降低。(1 630～1 640 cm-1)/(1 410～1 430 cm-1)代表芳香族碳與羧酸碳(脂肪族碳)的比值,該值大體呈上升趨勢,這表明在堆肥過程中易降解的有機物逐漸分解,含有芳香環(huán)的穩(wěn)定大分子含量逐漸增加。(1 630～1 640 cm-1)/(1 040～1 050 cm-1)代表芳香族碳與多糖的比值,該值大體呈現(xiàn)上升趨勢,這表明在堆肥過程中多糖不斷降解,芳香族化合物的含量逐漸增加。

表2 堆肥過程中紅外吸收強度度的相對變化Table 2 Relative variation of infrared absorption intensity during composting

堆肥第一階段,微生物降解產(chǎn)生的小分子有機物質(zhì)得到進一步降解和利用,并且有機物中不飽和結(jié)構連接程度增大、含芳香環(huán)物質(zhì)有所增加。微生物將易降解有機物分解成小分子多糖,蛋白質(zhì)被其分解利用,獲得能量后進入堆肥第二階段,在此階段中,微生物會轉(zhuǎn)化木質(zhì)素等難降解組分,堆肥逐漸進入腐熟化階段。

2.4 近紅外結(jié)合區(qū)間偏最小二乘法(iPLS)建立化學計量學模型

圖4(a)為堆肥過程樣品的原始近紅外光譜圖,以波長為橫坐標,吸光度為縱坐標,不同樣品之間雖然具有較大的差異性,但其光譜圖大體趨勢相似,主要光譜信息集中在3 000～9 000 cm-1范圍內(nèi)。iPLS為回歸方法,利用MATLAB R2018b軟件建立近紅外模型。對采集的原始光譜數(shù)據(jù)進行預處理旨在得到更加穩(wěn)健的定量分析模型。如圖4(b)所示,經(jīng)平滑處理光譜數(shù)據(jù)減小儀器噪聲對光譜的影響,進而提高信噪比。圖4(c)和圖4(d)分別采用一階微分和二階微分對原始光譜數(shù)據(jù)進行預處理,旨在消除基線漂移、提高光譜分辨率。通過預處理后的數(shù)據(jù)參與建模?？倶颖緮?shù)為24,其中8個作為測試集樣本,16個作為校正集樣本進行建模。以相關系數(shù)R、交叉驗證均方差(root mean square error of cross validation,RMSECV)篩選出更適合建模的預處理方法。

圖4 不同預處理近紅外光譜圖Fig.4 Near infrared spectra with different pretreatment approach

近紅外光譜經(jīng)不同預處理方法處理后有機質(zhì)含量近紅外定量建模結(jié)果。如表3所示,可以看出,不同的預處理方法對原始光譜的作用效果各不相同,適當?shù)念A處理才能有效提高模型的性能。采用二階微分預處理建立區(qū)間偏最小二乘法R為0.986 1,RMSECV為0.824 7,偏差(Bias)為0.005,整體較優(yōu)于其他各預處理方法建模結(jié)果。

表3 近紅外光譜預處理的選擇Table 3 Selection of near-infrared spectrum preprocessing

如圖5所示,將二階微分預處理后的全光譜數(shù)據(jù)等分成30份,分別對各子區(qū)間建立PLS模型,獲得最佳因子數(shù)和RMSECV。當全光譜數(shù)據(jù)30等分,在第23等分上有最佳主因子數(shù)6,最佳光譜區(qū)間5 831.95～6 086.52 cm-1。堆肥有機質(zhì)含量近紅外光譜結(jié)合區(qū)間偏最小二乘模型實測值與預測值線性關系如圖6所示。

圖5 二階微分預處理光譜iPLS模型各區(qū)間對應的RMSECV Fig.5 RMSECV corresponding to each interval of the second-order differential preprocessing spectra with iPLS model

圖6 堆肥有機質(zhì)實測值與近紅外預測值的關系散點圖Fig.6 Scatter plot of the relationship between the measured value of compost organic matter and the predicted value of NIR spectra

參與有機質(zhì)近紅外結(jié)合區(qū)間偏最小二乘法建立化學計量學模型的8個預測集樣品的預測結(jié)果如表4所示。實測值與預測值的相對誤差在-1.45%～0.94%,近紅外結(jié)合偏最小二乘法建立模型預測集具有較高預測精確度。

表4 預測集的預測值與相對誤差Table 4 Predicted values and relative errors of the prediction set

3 結(jié)論

(1)通過平行因子分析方法對堆肥DOM的三維熒光光譜矩陣數(shù)據(jù)進行分析,堆肥樣品DOM三維熒光光譜圖主要有4個熒光峰,分別是與微生物降解產(chǎn)生的類蛋白物質(zhì)有關的熒光峰(Ex/Em=225 nm/315 nm)、可見區(qū)類色氨酸熒光峰(Ex/Em=285 nm/350 nm)、紫外區(qū)類富里酸熒光峰(Ex/Em=240 nm/420 nm)、類腐殖酸熒光峰(Ex/Em=335 nm/415 nm)。隨著堆肥的不斷進行,可見區(qū)類色氨酸熒光強度逐漸下降,類腐殖酸熒光強度逐漸上升,表明堆肥進入腐熟階段。

(2)傅里葉紅外分析結(jié)果表明,整個堆肥過程中樣品的紅外特征吸收峰大體相似但其吸收強度發(fā)生不同程度的變化。在堆肥過程中碳水化合物、脂肪族化合物以及多糖類小分子物質(zhì)不斷減少,穩(wěn)定的大分子含芳香環(huán)類物質(zhì)含量逐漸增加,堆肥逐漸進入腐熟化階段。

(3)在區(qū)間5 831.95～6 086.52 cm-1、主因子數(shù)為6時,對堆肥有機質(zhì)建立定量模型,堆肥有機質(zhì)實測值與近紅外預測值的相關系數(shù)(R)為0.986 1、交叉驗證均方差(RMSECV)為0.824 7、偏差(Bias)為0.005,表明豆腐渣堆肥有機質(zhì)含量與近紅外光譜具有較好的相關性。