响应面法优化稻草厌氧发酵工艺研究

袁小利 向天勇 袁铁英 杨志勇

摘要[目的]研究采用响应面法优化稻草厌氧发酵工艺。[方法]利用中心组合试验设计，考察总固体（TS）含量、发酵温度、尿素添加量对稻草厌氧发酵的影响，采用响应面分析方法对工艺参数进行优化。[结果]根据试验数据建立的二次多项式数学模型极显著，相关系数R2=0.968 4，说明预测值和试验值之间拟合度较好。通过模型预测得到稻草厌氧发酵产沼气的最优工艺组合为总固体含量637%，发酵温度32.64 ℃，尿素添加量4.28%，预期可能最大单位TS产气率236.60 mL/g，试验值为241.00 mL/g，二者相对偏差为182%。[结论]利用响应面法优化稻草厌氧发酵工艺参数可行，可以较好地预测单位TS产气率。

关键词 稻草；响应面；厌氧发酵；沼气产气率

中图分类号 S216.4 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2016）09-081-03

Abstract[Objective]The aim was to optimize rice straw anaerobic fermentation technology by using response surface methodology.[Method]The effect of total solid content， fermentation temperature and urea concentration on the anaerobic fermentation of rice straw was investigated by BoxBenhnken Design experiment. The process parameters were optimized by response surface methodology （RSM）.[Result]The results showed that the quadratic regression mathematics model established according to experimental data had highly significant， in which the correlation coefficient R2 was 0.968 4， which illustrated that the predicted value fit the experimental value very well. The optimum process parameters of anaerobic fermentation of rice straw was obtained through the model， which were as follows： the 6.37% of total solid content， 3264 ℃ of fermentation temperature， 4.28% of urea concentration， the predicted biogas yield was 236.60 mL/g， the experimental value was 241.00 mL/g， and the relative deviation was 1.82%.[Conclusion]It is feasible and reliable that the response surface methodology （RSM） could be used for optimizing the rice straw anaerobic fermentation process， and could well predict the biogas yield.

Key words Rice straw；Response surface methodology；Anaerobic fermentation； Biogas yield

農作物秸秆是一种重要的富含有机质的生物质能源[1]，其重要的利用途径是通过厌氧发酵将生物质转化为清洁能源沼气，以实现农业废弃物的资源化利用。但在实际生产中，要达到产气率高且最大限度地提高秸秆原料利用率的目的，仍需对产气的影响因素进行分析[2]。

目前，国内外学者对农作物秸秆厌氧发酵产沼气进行了大量研究[3-7]，但对响应面法优化厌氧发酵工艺的研究尚不多见。响应面法（Response Surface Methodology，RSM）是数学方法和统计方法结合的产物，是一种优化反应条件和加工工艺参数的有效方法[8]。该方法通过一系列确定性试验，采用多项式函数拟合因素与响应值之间的函数关系，通过分析回归方程寻求最优工艺参数，是一种比单因素分析方法更有效的统计方法[9-10]。与正交试验相比，响应面法利用有限的试验就能研究几种因素间的交互作用，且求得的回归方程精度高[11]。笔者选取总固体含量（TS）、发酵温度、尿素添加量3个因素，利用中心组合试验设计（Box Benhnken Design，BBD）考察了3个因素对稻草厌氧发酵单位TS产气率的影响，运用响应面分析方法对工艺参数进行优化，以期为稻草厌氧发酵在实际生产中的应用提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 发酵原料

供试稻秸均取自浙江省嘉兴市，经自然风干后用粉碎机粉碎至20目左右，置干燥通风处备用。稻草的总固体质量分数为91.81%。接种物取自中温厌氧发酵试验的发酵液，经纱布过滤后备用。经测定，中温接种物的TS为7.82%，pH为7.4左右。

1.2 试验装置 试验装置见图1。图中1为磁力搅拌器，2为发酵瓶，3为集气瓶，4为集水瓶，5为发酵物料，6为水，7为导气管，8为导水管。

1.3 试验设计

根据BBD原理，在前期单因素试验的基础上，选定TS、发酵温度、尿素添加量3个因素，每因素设3个水平，以沼气单位TS产气率为响应变量。试验设计见表1。

1.4 试验方案

根据中心组合试验设计，共17组稻草厌氧发酵试验。发酵瓶的容积为5 000 mL，其中发酵物料总质量均为2 000 g，加入的接种物均为800 g。各组试验原料配比

见表2。每组试验设试验组和对照组，每组设3个平行。发酵试验共45 d，采用排水法收集气体，每天记录产气量。利用Design-Expert软件进行试验设计分析和预测数据，对各变量单位TS产气率的影响进行评价。同时，对模型的可靠性进行验证试验。

1.5 测定项目与方法

1.5.1

产气量。产气量是指厌氧消化过程中发酵原料产生的气体量，是衡量厌氧发酵工艺优劣，反映整个消化系统运行效率高低的重要参数[12]。产气量采用排水法收集。

2.2 优化厌氧发酵工艺参数

采用响应面法对模型进行优化，绘制响应曲面及等高线图，分析不同因素对单位TS产气率的交互作用。在固定尿素添加量为4.00%条件下，TS含量、发酵温度及两者交互作用对稻秸单位TS产气率的影响见图2a和图b。从图2a和图b可以看出，随着发酵温度的升高，单位TS产气率变化幅度较小，而TS含量的增加，单位TS产气率变化呈上升趋势。

在TS含量为5.00%条件下，发酵温度、尿素添加量以及两者交互作用对稻秸单位TS产气率的影响见图2c和图2d。从图2c可以看出，在TS含量为5.00%的情况下，尿素添加量和发酵温度对其单位TS产气率影响较小，且起始单位TS产气率较高。结合图2d可见，在发酵温度固定的情况下，尿素添加量的增加对其单位TS产气率变化影响不大；在尿素添加量固定的情况下，随着发酵温度的升高，单位TS产气率先升高后又缓慢下降，在温度为33 ℃左右时达到最大。

在发酵温度为35 ℃条件下，TS含量、尿素添加量及两者交互作用对稻秸单位TS产气率的影响见图2e和图2f。从图2e可以看出，随着TS含量、尿素添加量的增加，单位TS产气率呈先升后降的趋势；从图2f可以看出，在TS含量固定的情况下，随着尿素添加量的增加，单位TS产气率不断升高，在尿素添加量为3.30%左右时，单位TS产气率达到最大后又缓慢下降；在尿素添加量固定的情况下，随着TS含量的增加，单位TS产气率也呈递增趨势，在TS含量为5.90%时达到最大。

2.3 模型的验证

通过模型优化，得到最优工艺条件，即TS含量为6.37%，发酵温度为32.64 ℃，尿素添加量为4.28%。为了验证模型的可靠性和准确性，在上述优化条件下进行验证试验，得到稻秸厌氧发酵单位TS产气率的预测值与试验值分别为236.60、241.00 mL/g，试验所得单位TS产气率接近响应面法获得预测值。可见，响应面法可以较好地预测实际的单位TS产气率，从而证实利用响应面法优化稻秸厌氧发酵产甲烷工艺的可行性。

3 结论

（1）使用中心组合试验设计，克服了正交设计只能处理离散的水平值，难以找出整个区域因素的最佳组合以及响应最优值的缺陷，且减少了试验次数，仅分析几种因素间的交互作用，可以较全面地反映各因素水平。

（2）通过响应面方法分析，在选取的总固体含量、发酵温度、尿素添加量3因素中，其中总固体含量TS产气率有显著影响，三者对单位TS产气率的影响由大到小依次为总固体

含量、发酵温度、尿素添加量。

（3）通过模型预测得到总固体含量、发酵温度、尿素添加量稻秸厌氧发酵产沼气的最优工艺组合为总固体含量637%、发酵温度32.64 ℃、尿素添加量4.28%，预期可能最大单位TS产气率236.60 mL/g，试验值为241.00 mL/g，二者相对偏差为1.82%。因此，利用响应面法进行稻草厌氧发酵工艺参数的优化可行，可以较好地预测单位TS产气率。

参考文献

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