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李桃，王紀坤，黃宇釗，冼萍
(廣西大學資源環境與材料學院，南寧530004)
摘要：為優化香蕉秸稈厭氧發酵產沼氣工藝，實現對香蕉秸稈的資源化利用，該研究首先采用單因素試驗考察了起始pH、發酵溫度、接種物濃度3個因素對香蕉秸稈厭氧發酵總產氣量的影響，在此基礎上，通過Box-Behnken試驗設計及三因素三水平的響應面分析法，對厭氧發酵工藝進行優化。研究結果表明，根據試驗數據建立的二次多項式數學模型具有高度顯著性(p<0.0001)，相關系數R2=0.9961，說明該模型擬合度、精確度高，數據合理。通過上述試驗研究，得到的最佳工藝條件為：起始pH為7.87，發酵溫度為39.45℃，接種物濃度為72.61%。在此條件下，香蕉秸稈厭氧發酵總產氣量的預測值為18017.20mL，試驗值為17816.40mL，二者相對偏差為1.11%。因此，所得模型能夠很好地優化香蕉秸稈厭氧發酵的條件并預測總產氣量，可為提高香蕉秸稈厭氧發酵產氣量及發酵效率提供一定的參考。
香蕉是我國重要的糧食作物，香蕉產業是熱帶地區農村的支柱產業[1]，但是，由于香蕉是一年生草本植物，收獲香蕉的同時，會產生大量的秸稈副產物，因此，我國的香蕉秸稈資源相當豐富，是熱帶農業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，嚴重污染了農村蕉園生態環境，且造成了資源的浪費[2~4]。如何規模化利用香蕉秸稈資源是新農村香蕉產區建設的一項重要課題[2~4]。香蕉秸稈是一種優質的沼氣發酵原料[5~7]，以香蕉秸稈為原料進行厭氧發酵產沼氣，實現了香蕉秸稈的資源化利用，對農村能源產業的發展有一定的積極作用。
到目前為止，對香蕉秸稈厭氧發酵產沼氣的研究較少，為實現沼氣產量的最大化，提高發酵效率，需要對厭氧發酵條件進行優化，響應面分析法可以建立總產氣量與影響因素之間的響應面模型，綜合評價影響產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對厭氧發酵過程的優化，該方法在優化秸稈厭氧發酵條件方面已經得到廣泛應用[8~12]。
本研究選取起始pH、發酵溫度、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，再運用響應面分析法建立總產氣量與影響因素之間的回歸關系，優化香蕉秸稈厭氧發酵產沼氣的工藝條件。
1材料與方法
1.1試驗裝置
如圖1所示，厭氧發酵產氣裝置由恒溫水浴鍋、1L廣口發酵瓶、2.5L集氣瓶和2L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沼氣量。發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，發酵瓶置于恒溫水浴鍋中以維持恒溫。
1.2試驗材料
香蕉秸稈取自廣西南寧市武鳴區香蕉園，香蕉秸稈洗凈后自然曬干，用釧刀切成1~2cm的小段。接種物為試驗室內馴化培養的不產氣厭氧活性污泥。香蕉秸稈與接種物的理化指標見表1。
1.3試驗方法
1.3.1預處理
之前筆者研究了不同濃度NaOH預處理對香蕉秸稈厭氧發酵的產氣效果的影響，結果顯示，將秸稈、NaOH和水按1(干物質)：0.06：9配比，于室溫(28±2℃)下預處理7天后進行厭氧發酵，其產氣效果和應用前景最佳(結果另文發表問)。因此，本研究所用香蕉秸稈直接采用上述方法進行預處理，預處理后的香蕉秸稈自然風干備用。
1.3.2厭氧發酵條件的單因素試驗
研究起始pH、發酵溫度、接種物濃度3個因素對香蕉秸稈厭氧發酵總產氣量的影響。接種物濃度按如下公式進行計算：
將預處理后的香蕉秸稈進行厭氧發酵，每組試驗設置兩個重復，發酵料液總質量為800g，料液總固體質量百分數為6%-7%，將發酵裝置置于恒溫水浴鍋中，發酵周期為30d，每日測定產氣量。
1.3.3發酵工藝條件優化試驗
在單因素試驗的基礎上，為進一步優化發酵體系，本試驗根據Box-Behnken的中心組合試驗設計原理[10，12]，采用三因素三水平響應面分析法，以起始pH、發酵溫度、接種物濃度為變量，以總產氣量為響應值，一共進行17組沼氣發酵試驗，發酵物料總質量為800g，產氣時間為30d，每組試驗設三個平行，試驗結果取平均值，試驗因素和水平見表2。
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、木質素含量采用VANSOEST法測定[14]。
1.5分析軟件
響應面設計分析采用Design-Expert 8.0.6軟件，試驗結果的方差分析采用SPSS軟件。
2結果與討論
2.1厭氧發酵條件的單因素試驗
2.1.1起始pH對厭氧發酵總產氣量的影響
根據厭氧發酵的適宜pH為6~8[15]，選取發酵起始pH為6、6.5、7、7.5、8進行發酵。由圖2可知，產氣結束時，總產氣量的大小為pH=7.5>pH=8>pH=7>pH=6.5>pH=6，pH=7.5、pH=8的處理組總產氣量遠遠高于pH=7、pH=6.5、pH=6的處理組，pH=8處理組的總產氣量略低于pH=7.5處理組，pH=7.5處理組的總產氣量最大。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，產酸階段的揮發性脂肪酸（VFA）累積，導致體系出現了一定程度的酸化，產氣量也較低[16]。方差分析結果表明，各處理組總產氣量之間差異顯著（P<0.01），說明起始pH對厭氧發酵總產氣量的影響較大。當起始pH為7.5時，其總產氣量與其它起始pH下得到的總產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酵最佳起始pH為7.5。
2.1.2發酵溫度對厭氧發酵總產氣量的影響
厭氧發酵中溫菌群的適宜溫度為30℃~40℃左右，在此溫度區間內發酵效果較好[17]。在此溫度條件范圍內，選取四個發酵溫度值：32℃、35℃、38℃、41℃，進行沼氣厭氧發酵。由圖3可知，發酵結束時，總產氣量的大小為38℃>41℃>35℃>32℃，總產氣量隨著發酵溫度的升高而逐漸升高，發酵溫度為38℃時的總產氣量略高于發酵溫度為41℃時的總產氣量。其原因可能是在一定范圍內，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，導致產氣量略微下降[16]。方差分析結果表明，發酵溫度為38℃、41℃時，其總產氣量與發酵溫度為32℃、35℃的處理組之間差異顯著（P<0.01），但發酵溫度為38℃、41℃處理組的總產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酵最佳溫度為38℃。
2.1.3接種物濃度對厭氧發酵總產氣量的影響
本研究選取接種物濃度分別為20%、35%、50%、65%、80%，在此條件下進行厭氧發酵產沼氣。由圖4可知，隨著接種物濃度的升高，總產氣量逐漸上升，當接種物濃度為65%時，總產氣量最大，繼續增加接種物濃度，沼氣產量不增反降。理論上來說，物料一定時，接種物濃度越大，產氣量越大，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%處理組的總產氣量略高于80%處理組。方差分析結果表明，接種物濃度為65%、80%時，其總產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酵最佳接種物濃度為65%。
2.2發酵工藝條件優化試驗
2.2.1響應面試驗設計與結果
響應面試驗設計方案及試驗結果見表3。
2.2.2數學模型的建立及方差分析
以發酵起始pH為X1，發酵溫度為X2，接種物濃度為X3，以總產氣量Y為響應值，利用Design-Expert 8.0.6軟件對表3中的結果進行回歸分析，得到的多元回歸模型如下：
由回歸方程可知，系數的絕對值大小表明了該因素對總產氣量影響的強弱[11]。由一次項系數可以看出，各因素對厭氧發酵總產氣量的影響程度分情況為X1X3>X1X2>X2X3。使用數據處理軟件對別為X3>X2>X1(即接種物濃度〉發酵溫度〉起上述回歸方程進行方差分析，如表4所示。
由表4可知，該模型的F值為19&79，P值小于0.0001，說明整個模型的回歸效果是極顯著的。回歸方程的決定系數R2=0.9961，說明此模型能解釋99.61%響應值的變化，校正決定系數珥蝴=0.9911，與疋比較接近，此模型與數據擬合度很高，實驗誤差小[19]。變異系數CV能反映試驗的可信度和精確度[20]，試驗所得CV值為0.23%<10%，表明模型可信度和精確度較高。信噪比能反映模型的精密度[20]，本實驗的信噪比為46.186>4，視為合理。失擬項P=0.0869>0.05，無顯著性差異，模型擬合度良好，模型的殘差可能是隨機誤差產生的。綜上所述，可用此模型和方程來分析和預測香蕉秸稈厭氧發酵的總產氣量。
2.2.3響應面交互作用分析與優化
在固定接種物濃度為65%的條件下，發酵溫度、起始pH及其兩者交互作用對香蕉秸稈厭氧發酵總產氣量影響的響應面圖和等高線圖如圖5所示。從圖5(a)中可以看出，在設計范圍內，發酵溫度對總產氣量的影響較顯著，曲面較陡，隨著發酵溫度的升高，總產氣量經過一個先升高后降低的過程。pH對厭氧發酵總產氣量的影響不太顯著，曲面較緩，隨著起始pH的上升，總產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，該范圍較適于厭氧發酵的進行，對其發酵進程及產氣效果的影響不大。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]。在高發酵溫度、高起始pH的條件下，總產氣量較高。當發酵溫度在38~40℃的范圍內時， 產氣效果最好。
在發酵溫度為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酵總產氣量影響的響應面圖和等高線圖如圖6所示。從圖6(a)中可以看出，發酵總產氣量在設計范圍內隨著接種物濃度和起始pH的增大而逐漸升高，到達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酵總產氣量的影響較大，當接種物濃度在70%?74%的范圍內時，總產氣量達到最大。
在pH為7.5的條件下，接種物濃度、發酵溫度及其兩者交互作用對香蕉秸稈厭氧發酵總產氣量影響的響應面圖和等高線圖如圖7所示。由圖7(a)可知，響應曲面坡度較大，說明接種物濃度與發酵溫度對總產氣量的影響較大[11]。在設計范圍內，隨著接種物濃度與發酵溫度的升高，總產氣量先升高后下降。由圖7(b)可知，在高接種物濃度、高發酵溫度的條件下，厭氧發酵的總產氣量較大。
2.2.4最佳發酵條件的確定及驗證試驗
以總產氣量為響應值，利用Design expert 8.0.6軟件求解回歸方程得到香蕉秸稈厭氧發酵的最佳工藝條件為：起始pH為7.87，發酵溫度為39.45℃，接種物濃度為72.61%。在此條件下香蕉秸稈厭氧發酵總產氣量的預測值為18017.20mL。
為了方便起見，將發酵起始pH定為7.9，發酵溫度定為39.5℃，接種物濃度定為72.6%。依據所確定的最佳條件，進行香蕉秸稈厭氧發酵產沼氣的驗證試驗，共進行三組平行試驗，其總產氣量的平均值為17816.40mL，預測值與試驗值的相對偏差為1-11%，小于3%，且方差分析結果表明預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測香蕉秸稈厭氧發酵的總沼氣產量，回歸模型擬合較好，得到的厭氧發酵最佳工藝條件可靠性較高，具有一定的實用價值。
3結論
3.1通過響應面法對香蕉秸稈厭氧發酵產沼氣的工藝參數進行優化，建立了發酵起始pH、發酵溫度、接種物濃度3個因素對總產氣量影響的回歸模型，模型具有高度的顯著性(P<0.0001)，相關系數R2=0.9961，模型擬合度很高，實驗誤差較小，可以用此模型來分析和預測香蕉秸稈厭氧發酵的總產氣量。
3.2發酵溫度、接種物濃度與總產氣量呈顯著相關性，起始pH對總產氣量的影響不顯著，其影響程度為接種物濃度>發酵溫度>起始pH。
3.3通過對回歸模型的求解得到香蕉秸稈厭氧發酵產沼氣的最優化條件為：起始pH為7.87，發酵溫度為39.45%，接種物濃度為72.61%，在此條件下香蕉秸稈厭氧發酵總產氣量的預測值為18017.20mL，試驗值為17816.40mL，二者相對偏差為1.11%。由于本研究在響應面優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對總產氣量的影響不太顯著，在后續研究中有必要進一步考察低于7或高于8的條件下pH對總產氣量的影響。
3.4利用響應面分析法所得的模型能夠很好地優化香蕉秸稈厭氧發酵條件并預測總產氣量，得到的最優工藝參數較為可靠，具有一定的實用價值。
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