干秸秆、鲜豆秆混合厌氧发酵条件优化设计

邓媛方,许家兴,刘晓燕,戴本林,徐继明

(1.淮阴师范学院 江苏省生物质能与酶技术重点实验室,江苏淮安　223300;2.淮阴师范学院 江苏省区域现代农业与环境保护协同创新中心,江苏淮安　223300)



干秸秆、鲜豆秆混合厌氧发酵条件优化设计

邓媛方1,2,许家兴1,2,刘晓燕1,2,戴本林1,2,徐继明1,2

(1.淮阴师范学院 江苏省生物质能与酶技术重点实验室,江苏淮安223300;2.淮阴师范学院 江苏省区域现代农业与环境保护协同创新中心,江苏淮安223300)

摘要：以鲜豆秆和风干稻秸作为发酵原料,在前期单因素实验基础上,采用3因素5水平二次回归正交旋转组合设计,以累计沼气产量作为响应值,探讨温度、干鲜比(鲜豆秆与风干稻秸干物质的质量比)、接种物质量分数3因素对沼气产量的影响,并建立数学模型,进行模型拟合,确定最佳条件.结果表明：二次项模型拟合效果最佳,3因素对干鲜秸秆混合厌氧发酵产气量影响的大小依次为接种物质量分数、温度、干鲜比.最佳工艺条件为温度28.97 ℃,干鲜比2.23∶1,接种物质量分数30.11%,预测TS产气率279.789 L/kg.模型预测值与验证实验值之间相对偏差为0.23%(F<0.01),差异不显著,该多元回归模型拟合较好,为提高干鲜秸秆混合厌氧发酵产气效率提供理论参考.

关键词：沼气；秸秆；厌氧发酵；模型优化

随着农村分散养殖日益减少,及规模化养殖的快速推进,户用沼气面临原料供给不足的困境.中国作为一个农业大国,生物资源丰富,其中半数以上为农作物秸秆,其年产量超过7.5×108t[1],解决对农作物秸杆的利用转换意义重大.中国秸秆资源中水稻、小麦、玉米秸秆主要以风干状态存在,水分含量低,纤维素含量高,作为沼气发酵原料具有碳氮比高、原料不易降解、发酵周期长等特点[2],而豆秆、红薯藤叶、蔬菜剩余物等鲜青秸秆具有碳氮比低、含水量高、易腐烂降解、发酵周期短等特点[3-5].本文以鲜豆秆和风干稻秸为原料,采用二次回归正交旋转组合设计[6],研究发酵温度、干鲜比(鲜豆秆与风干稻秸干物质的质量比)、接种物质量分数3因素对干鲜秸秆原料混合厌氧消化的影响,为提高秸秆类原料厌氧消化产沼效率提供理论和实践依据.

1材料与方法

1.1材料与装置

自然风干水稻秸秆和新鲜大豆秸秆取自淮阴区郊区农田,经粉碎机粉碎至长度1 cm.接种物取自江苏省生物质能与酶技术重点实验室自行驯化的厌氧发酵污泥,实验原料理化特性见表1.实验装置为水压式厌氧发酵装置[7].

1.2实验设计

实验前期分别对可能影响厌氧发酵产气效果的温度条件、干鲜比和接种物质量进行单因素实验,初步了解其在厌氧发酵过程中产气量及甲烷含量变化情况.在此基础上选择合适的因素水平范围进行编码,探讨水稻、大豆秸秆原料混合厌氧消化的最佳工艺条件[8-10].因素水平编码见表2.

利用Design-expet.V8.0.6数据处理软件进行二次正交旋转组合实验方案设计,单纯考虑沼气产量作为响应值,并对回归方程进行检验,分析单因素(温度、干鲜比及接种物质量分数)的变化对大豆、水稻秸秆混合厌氧消化累计沼气产量变化的影响及其主次效应[11]和不同因素间交互作用对干鲜秸秆混合厌氧发酵产气量的影响,最终确定最优工艺条件.

表1　水稻、大豆秸秆原料及接种物理化特性

表2　水平编码表

干鲜比指鲜豆秆与风干稻秸干物质的质量比，下同.

1.3检测方法

总碳(TOC)：总有机碳分析仪(岛津TOC仪)；总氮(TN)：凯氏定氮法；干物质(TS)测定：在(105±1) ℃的干燥箱中干燥至质量恒定；产气量：排水法收集气体,量筒测定其体积[12].

2结果与分析

2.1模型构建

通过Design-expet.V8.0.6实验设计软件,对实际沼气产率的结构矩阵进行排列并对其实验结果进行预测建模,结果见表3.

表3　三元二次回归正交旋转组合设计实验结果

2.2拟合模型选择

使用Design-expert.V8.0.6实验设计软件选择CCD实验[13],对表3实验结果中产气量进行数据分析,结果见表4.分别采用线性、二次和三次回归模型对干鲜秸秆混合厌氧发酵实验中的沼气产率进行模型拟合,选择最优的拟合模型.可知二次模型拟合效果极显著(P<0.000 1).

表4　模型参数拟合表

对总产气量数据进行失拟检验,由数据分析可知,线性模型(P<0.000 1)和三次模型(P=0.131 0)的损失度均大于二次模型(P=0.373 1),因此,确定二次模型的拟合程度更优.

对累计产气量数据进行R2综合分析,线性、二次、三次模型R2依次为0.191 6、0.996 2、0.995 8,由表4可知,二次模型残差平方和最小(1 476.340),据此推测二次模型预测值可信度更高.

综上所述,通过对建立的线性、二次项、三次项模型进行方差分析、失拟检验和R2综合分析可知,选择二次项模型对本实验数据进行拟合是理想的方式.

2.3TS产气率模型的建立

采用Design-expet.V8.0.6数据分析软件对表3数据进行方差分析及系数估计,结果见表5,沼气产率为y值,得出以温度(x1)、干鲜比(x2)、接种物质量分数(x3)3因素编码值为自变量的三元二次回归方程,见式1.

y=286.99+35.15x1-8.03x2-47.58x3+11.25x1x2-9.00x1x3+

6.75x2x3-55.22x12-48.32x22-40.55x32.

(1)

对各项回归系数进行显著性检验(P<0.01),回归方差显著,失拟方差不显著(P=0.373 1),说明该方程的拟合良好.实验采用数据与建立二次数学模型相符,不需要改变回归模型.

表5　回归方程的方差分析

2.4单因素效应分析

根据回归模型(式 1),依次将3因素中的2个固定在零水平上，建立温度、干鲜比和接种物质量分数分别对产气量影响的单因素回归模型,见式(2)、(3)、(4).以编码值为横坐标,产气量为纵坐标,绘制出温度、干鲜比、接种物质量分数对产气量的影响曲线,并对其进行拟合,如图1所示.

图1　单因素与产气量的关系　Fig.1　Relationship between single factor andbiogas yield

由图1可知,3因素水平变化对产气量的影响趋势均呈现出开口向下的抛物线形态,通过抛物线的坡度缓急程度以及式(1)中一次项系数绝对值大小可以判断出对产气量影响的主次效应,3因素对总产气量的影响顺序依次是：接种物质量分数>温度>干鲜比.

y=286.99+35.15x1-55.22x12，

(2)

y=286.99-8.03x2-48.32x22，

(3)

y=286.99-47.58x3-40.55x32.

(4)

2.5交互因素效应分析

采用Design-expet.V8.0.6数据分析软件对3个因素两两之间的交互作用进行分析,得到因素之间的响应面及等高线图(图2).

由图2可知,发酵温度与干鲜比之间交互效应显著.固定干鲜比,产气量随温度增加呈现出先增大后减少的趋势.实验选取上水平条件时产气量减少可能与实验所用驯化接种物有关,发酵罐中所用微生物菌群在30 ℃条件下驯化,进入温度相似环境能很快适应,甲烷菌活性大.温度的骤变给产甲烷微生物活性带来显著影响[14-15].

图3反应发酵温度与接种物质量分数的变化对累计产气量的影响趋势,当接种物质量分数处于上水平条件时,产气量有下降的趋势,在同样容积负荷下,接种量越大,发酵罐中所添加的原料就越少,发酵罐的容积利用率越低,这对于发酵并不利,会增加同等质量原料消化所需容积,降低发酵罐的容积利用率,增加投资和运行成本[16]；当接种物质量分数处于下水平条件时,产气量总体偏高.说明接种物质量分数在零水平条件时,接种强度已经足够.在评估最终沼气产量时,接种量一般以能够基本消除批量消化的延滞期和保持 pH值稳定为佳[17-19].

图2　温度(x1)、干鲜比(x2)对产气量的影响图3　温度(x1)、接种物质量分数(x3)对产气量的影响Fig.2　Effect of temperature(x1) and dry-fresh(x2) TS ratio on Fig.3　Effect of temperature(x1) and inoculation massbiogas productionfraction(x3) on biogas production

由图4可知,干鲜比与接种物质量分数对产气量的影响均呈现开口向下的抛物线形,同一接种物质量分数水平条件下,不同干鲜比条件对产气量有小幅影响,本实验通过干鲜比调配控制碳、氮质量比在23∶1～30∶1.一般认为发酵原料的碳、氮质量比以(20～30)∶1产气效果较好[20].

2.6最优工艺条件确定

通过模型寻优,得到干鲜秸秆混合厌氧发酵最佳工艺条件为：温度28.97 ℃,干鲜比为2.23∶1,接种物质量分数30.11%,预测TS产气率279.789 L/kg(表6).

为证实预测结果,采用上述最优条件进行干鲜秸秆混合厌氧发酵实验,3次重复,实测累计沼气产量平均19.63 L(即TS产气率280.43 L/kg)，较预测值相对偏差为0.23%(F<0.01),差异性不显著,验证了该多元回归模型的合理性.

图4　干鲜比(x2)、接种物质量分数(x3)对产气量的影响Fig.4　　　　Effect of dry-fresh(x2) TS ratio and inoculation mass　　　fraction(x3) on biogas production

因 子编码值实际值x10.668 28.97 x20.391 2.23 x3-0.031 30.11 稳定点的TS预测值279.789L/kg

3结论

1)通过温度(x1)、干鲜比 (x2)、接种物质量分数(x3) 3因素5水平二次旋转正交组合实验,得到累计沼气产量(y)的回归模型为

y=286.99+35.15x1-8.03x2-47.58x3+11.25x1x2-9.00x1x3+

6.75x2x3-55.22x12-48.32x22-40.55x32

方差分析、失拟检验和R2综合分析表明,所得模型拟合良好,能够用于描述累计沼气产量随发酵温度、原料干鲜比、接种物质量分数的变化规律.

2)3因素对干鲜秸秆混合厌氧发酵产气的影响大小依次为接种物质量分数、温度、干鲜比,且温度与干鲜比、接种物质量分数,干鲜比与接种物质量分数之间交互作用影响显著.

3)风干水稻秸秆、新鲜大豆秸秆混合厌氧消化最优沼气产量工艺条件为:温度28.97 ℃,干鲜比2.23∶1,接种物质量分数30.11%,预测TS产气率 279.789L/kg.

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(责任编辑：赵藏赏)

Optimization design of anaerobic fermentation with mixed materials of bean stalk and rice straw

DENG Yuanfang1,2,XU Jiaxing1.2,LIU Xiaoyan1,2,DAI Benlin1,2,XU Jiming1,2

(1.Jiangsu Key Laboratory for Biomass-based Energy and Enzyme Technology,Huaiyin Normal University,Huaian 223300,China;2.Jiangsu Collaborative Innovation Center of Regional Modern Agriculture & Environmental Protection,Huaiyin Normal University,Huaian 223300,China)

Abstract:This experiment use fresh bean stalk and natural withering rice straw as fermentation materials.On the basis of earlier single factor test,three factors five levels quadratic regression orthogonal rotating combination design was adopted in this study,and only the accumulative gas production was involved in the response value.Effects of three factors on anaerobic fermentation were analyzed,including the environment of anaerobic fermentation temperature,dry-fresh TS ratio,inoculation percentage and the mathematical model for anaerobic mixed fermentation of bean stalk and rice straw was developed.The regression equation was optimized and analyzed when the optimum conditions and interactive effects were exposed.The results showed that the quadratic model had the optimal fitting data.The sequence of factors effecting anaerobic fermentation was inoculation percentage,the environment of anaerobic fermentation temperature

and dry-fresh TS ratio.The optimum conditions for dry-fresh mixed-fermentation were determined as follows:the temperature was 28.97 ℃,dry-fresh TS ratio of fresh bean stalk and rice straw was 2.23∶1,inoculation percentage was 30.11% and prediction value of TS production rate was 279.789 L/kg.Through testing with related experimental data,the relative deviation of biogas production between experiment measurement and model prediction was 0.23 %(F<0.01),which proved the multiple regression model had high fitting degree and applicability.This study could provide certain theory reference for materials anaerobic digestion of mixed straw material.

Key words:biogas;straw;anaerobic digestion;model optimization

DOI：10.3969/j.issn.1000-1565.2016.01.010

收稿日期：2015-06-25

基金项目：国家自然科学基金青年科学基金资助项目(21406083);江苏省生物质能与酶技术重点实验室资助项目(JSBEET1211)

通信作者:许家兴(1986—),男,山东日照人，淮阴师范学院副教授,博士,主要从事生物质能研究.

中图分类号：X712

文献标志码：A

文章编号：1000-1565(2016)01-0058-07

第一作者:邓媛方(1985—),女,河南南阳人,淮阴师范学院讲师,主要从事生物质能研究.E-mail:dengyf@hytc.edu.cn

E-mail：xujiaxing@hytc.edu.cn