响应面优化二形栅藻(FACHB-496)固碳培养条件

陈道齐

(福州职业技术学院交通工程系，福建 福州 350108)



响应面优化二形栅藻(FACHB-496)固碳培养条件

陈道齐

(福州职业技术学院交通工程系，福建 福州 350108)

摘要：采用Plackett-Burman和中心组合设计对影响二形栅藻固碳率的7个影响条件进行筛选优化.PB实验设计与统计学分析表明：光照强度、初始氮浓度和接种浓度是影响栅藻固碳率的3个关键因素.以固碳率为响应目标，对这3个因素进行中心组合设计，并经响应面法优化分析得到影响栅藻固碳率的二次回归方程模型，获得优化的二形栅藻最优固碳培养条件为光强227.82 μmol·m-2·s-1，初始氮浓度152.40 mg·L-1，接种浓度0.33 g·L-1；模型预测最大固碳率为702.026 mg·L-1·d-1，验证值为717.49 mg·L-1·d-1.验证结果表明，所建立模型预测精度较好，可用于优化栅藻固碳培养.

关键词：二形栅藻；响应面法；固碳率；碳减排

0引言

随着汽车使用的增多，碳排放量逐年递增，我国CO2排放量更是位居世界第一[1]，寻求高效、环保、经济的碳减排技术也越来越受到各国的广泛关注和研究.其中利用微藻固定CO2技术被认为是一种最有前途、高效经济的CO2减排技术[2].但是，培养成本过高问题严重制约了微藻生物柴油技术的发展进程[3]，微藻高效固碳成为该技术亟需解决的关键技术之一.

二形栅藻是本课题组前期通过耐受固碳藻种选育实验得到的一株具有较大固碳潜能的微藻.该栅藻具有耐受较高CO2浓度的能力，且具有一定的油含量和较快的生长速度.研究表明，微藻固碳效率受到pH[4]、细胞浓度[5]、通气量[6]、光照强度[7]和培养液中营养元素[8]以及培养方式[9]等诸多因素的影响，而关于这些培养条件对二形栅藻固碳效率的综合影响及交互作用国内外尚少见报道.

固碳培养条件优化是一个复杂的过程，涉及大量的实验研究.响应面法能够克服传统单因素实验次数多、实验周期长和结果不准确等不足，已被成功地应用于微藻的优化培养中[10].本文中拟采用响应面法对影响筛选得到的二形栅藻高效固碳的诸多因素进行考察，并对筛选得到的显著因素进一步优化，确定栅藻的最佳固碳培养条件，为利用微藻固碳减排和微藻生物柴油的开发应用提供相关实验依据和技术参考.

1材料与方法

1.1材料实验所用二形栅藻(FACHB-496)来自湖北武汉的水生生物研究所.藻种育种采用Modified Basal培养液，优化培养实验以二级处理的畜禽污水为培养基.污水来源于福州市上街镇溪源宫养猪场.

1.2方法

1.2.1培养方法育种培养：控制条件光照强度95 μmol·m-2·s-1，温度(26± 1)℃，光照周期12 h/12 h(昼/夜)，pH为8.0±0.5，CO2浓度2%，通气率0.15 m3·m-3·min-1，培养5 d后作为优化培养实验的藻种.优化培养：光照强度、污水初始氮浓度、pH、通气率等为考察对象，其他条件控制温度(26±1) ℃，光照周期12 h/12 h(昼/夜)，CO2浓度15%，培养周期为8 d.育种和优化培养均在本实验室自主设计的气升-管式生物反应器进行.其是由直径7 cm长75 cm的透明塑料袋子制成，容积为1.5 L(培养液体积1 L).供气采用纯CO2钢瓶，通过混合空气来实现CO2浓度控制.

1.2.2日均生物质产量计算取一定量的藻液，经微孔滤膜抽滤后，在95 ℃下干燥至恒重后称重，计算日均产量公式为

Pb=(W1-W2)/t

(1)

式中：Pb表示微藻生物质产量(mg·L-1·d-1)；W1为收获的藻细胞浓度(mg·L-1)；W2为接种藻液中细胞浓度(mg·L-1)；t为培养天数(d).

1.2.3固碳率测定因为微藻细胞中的所有碳元素均来自所固定的CO2，所以固碳率可以用微藻日均生物质产量Pb和微藻细胞的含碳量CC来计算，固碳率的计算表达式为[11]

(2)

式中：CFR为固定率(mg·L-1·day-1)；CC干细胞碳含量(%)；MCO2为CO2的分子量；MC为C的分子量.

干细胞含碳率用元素分析仪(vario EL cube，德国elementar公司)测得.

1.3实验设计以栅藻固碳率作为响应目标，采用三步法进行优化：首先利用Plackett-Burman设计挑选出对响应影响较大的3个因素；然后再利用响应面方法(RSM)中的中心组合设计(CCD)进行实验，通过实验数据拟合得到二阶响应面模型，确定最优实验条件；最终进行最优培养条件的验证实验，并结合采用半间歇培养策略提高栅藻最终固碳效率.最后对所得藻粉进行C、N元素含量分析，找出C含量与固碳率的内在联系.

1.3.1PB实验设计PB设计是一种两水平的实验设计方法，在不完全平衡板块原理的基础上，通过N组实验至多可研究(N-1)个变量的影响.该方法适用于从多的考察因素中快速有效地筛选出最重要的几个因素.应用“Design Expert”软件对栅藻固碳实验进行PB设计(表1).对固碳效率的7个主要影响因素进行筛选，外加4个虚拟变量，每个变量分别确定高低两个水平，共有12个试样，每个试样2个平衡,以确定每个因素的影响因子.

表1　PB设计因素水平表

1.3.2响应面优化实验设计—中心组合设计(CCD)中心组合实验可以通过最少的实验来拟合响应面模型，每个因素通常设置5个水平，一般采用二阶经验模型来对变量的相应行为进行表征.

对由Plackett-Burma实验筛选出来的3个重要影响因素(光强、初始氮浓度和接种浓度)进行CCD实验设计(表2)，同时固定其他非关键因素为：通气率0.1 m3·m-3·min-1，通气间隔时间7.5 min，pH值8，添加镁离子0.446 mmol·L-1.

表2　中心组合设计各因素水平表

2结果与分析

2.1Plackett-Burma实验结果与分析Plackett-Burma实验结果见表3.采用Design Expert 软件对固碳率数据进行回归分析，得到各影响因子的偏回归系数及其显著性(表4).

表3　PB实验设计和结果

表4　偏回归系数及影响因子的显着性分析

以因素X1光照强度为例：其偏回归系数为47.90、标准误差为12.11、影响水平E(xi)为95.80，表明光强对栅藻固碳率的影响为正效应，即随着光照强度的提高，栅藻固碳率呈增加的趋势，因此在后续因素优化实验中应该提高光强值；光强的贡献值为20.92%，较通气率、通气间隔、pH和镁离子的相应贡献值明显较高，又因其Prob(P)>F值为0.016 7，因此显著性分析结果为显著(significant).由表4可明显看出因素光照强度、总氮和接种浓度为主要影响因子，其影响值分别为20.92%、26.81%和31.76%.经影响因素筛选，得到以栅藻固碳率为响应值的线性回归方程为：

Y=510.08+47.90A+54.23B+59.03C

(3)

式中，A=(X1-200)/40；B=(X2-125)/25；C=(X5-0.2)/0.1.

方差分析模型的Prob(P)>F值为0.020 6，表明所得回归方程达到显著.复相关系数R2=0.946 5，说明相关性较好.校正决定系数AdjR2=0.853 0,表明85.30%的实验数据的变异性可用此回归模型来解释；通常情况下变化系数(CV)值越低，实验的可信度和精确度越高，CV=8.22%，表明PB实验的可信度和精确度很好；精密度(adeq precision)是有效信号与噪声的比值，大于4.0视为合理，本实验精密度达到10.997.

2.2CCD实验结果与分析

2.2.1模型建立与方差分析中心组合实验结果见表5，通过Design Expert 软件对表5数据进行二次多项回归拟合得到回归方程为：

表5　中心组合设计与结果

Y=693.22-30.73A+13.73B+21.45C-30.11AB-39.61AC-34.37BC-

75.97A2-63.01B2-47.04C2,

式中，Y是响应值，即二形栅藻的固碳率；A，B，C分别表示光强强度、总氮和接种浓度对应条件取值.

回归模型及方差分析结果见表6.由表6的方差分析可知，整体模型的F为27.27，Prob(P)>F值小于0.000 1，表明该模型极显著.模型失拟项表示模型预测值与实际值不拟合的概率，表6中失拟项F为1.99，Prob(P)>F值为0.233 5大于0.05，失拟项不显著，故模型选择正确.模型的相关系数R2=0.960 9，说明模型可以解释试验栅藻固碳率96.09%的变化，表明方程拟合较好，该实验精密度达到14.734.因此，该回归模型可以为栅藻在特定培养条件下的固碳率提供一个合理预测.

表6　二次多项模型及其各项的方差分析

R2=0.960 9;AdjR2=0.925 6;CV%= 5.00;PredR2=0.780 9;Adeq Precision=14.734.

2.2.2响应面交互作用分析及最佳培养条件确定为进一步考察光照强度(A)、初始氮浓度(B)和接种浓度(C)3个因素的交互作用以及确定最优培养条件组合，通过Design Expert 软件由拟合回归方程绘制出响应面图(图2).每个响应面分别代表两个独立变量之间的交互作用，此时第三个变量保持在中心水平位置.

图1　响应面分析

从图1可知，当接种浓度取中心水平时，二形栅藻固碳率随着光强的增大先增加到最大值后又减小，也随着初始氮浓度的增加而呈先升后降的趋势.同样，当光强或初始氮浓度固定时，栅藻固碳率都有随另外两个因素的增加而有先增后降的趋势.所以过高过低的光强、初始氮浓度和接种浓度对二形栅藻固碳率均不利.

2.3栅藻最大固碳率的获取与验证对已拟合的模型方程求导，令其等于零，从而得到最佳固碳条件.模拟解得到光强取227.82 μmol·m-2·s-1，污水初始氮浓度为152.40 mg·L-1，接种浓度为0.33 g·L-1时，栅藻固碳率可达702.026 mg·L-1·d-1.经验证实验得到栅藻固碳率为717.49 mg·L-1·d-1.说明该模型有较好预测实际栅藻固碳情况的能力.

3讨论

优化二形栅藻高固碳率培养条件，可以提高微藻固碳能力，解决碳减排和微藻培养成本过高等棘手热点问题.PB实验结果指出光强、氮浓度和接种浓度对微藻固碳率有显著影响.而已有的研究表明CO2通入量和pH对微藻生长(固碳率)有显著影响[4].本实验研究表明CO2通入量(通气率和通气间歇时间)和pH对栅藻固碳率的影响低于其他影响因素而不显着，这可能是由于本实验采用了间歇通入CO2培养，极大提高了栅藻对通入的CO2吸收，也减小了因通入较高浓度CO2对培养液pH值的影响.Jiang等[12]研究也表明，利用间歇通气的方法控制烟道气的通入量，可使栅藻固碳率达到了75.61%.Ho等[13]研究表明镁离子对微藻固碳率和生长率的影响较大，本实验研究表明镁离子对栅藻固碳率的影响显著水平虽仅次于光强、氮浓度和接种浓度3个影响因子，但对栅藻固碳率的影响不显著.这可能是由于本实验同时研究了镁离子和光强等诸多因素的影响，镁离子只能在特定条件下会对微藻固碳效率有促进作用.

在一定条件下，适当提高光照强度有助于提高栅藻的固碳率，这可能主要是因为提高光强可以促进微藻对碳、氮等营养元素的需求，从而促进微藻生长和提高固碳率.另一方面，在光强和接种浓度一定的条件下，适当提高初始氮浓度也可提高微藻的固碳率，主要是因为较高的初始氮浓度可提高微藻生长的光饱和点.Wang等[14]在研究不同光照强度和初始氮浓度对栅藻生长和产油量的影响中，也得到了类似的结果.

4结论

将PB筛选和RSM分析相结合的研究方法成功地应用于二形栅藻高效固碳培养条件的优化，研究表明：

1) 在以固碳率为优化目标时，光强、初始氮浓度和接种浓度对二形栅藻固碳的影响要远大于其他的影响因素；

2) 在本实验得到的二阶模型预测的最佳培养条件下，栅藻固碳率达717.49 mg·L-1·d-1，与模型理论预测值702.026 mg·L-1·d-1相近，故该模型有较好预测精度，可用于优化栅藻固碳培养条件.

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(责任编辑游俊)

Optimization of culture conditions of fixtion carbon viaScenedesmusdimorphus(FACHB-496) using response surface method

CHEN Daoqi

(Department of Traffic Engineering,Fuzhou Polytechnic,Fuzhou 350108,China)

Abstract:Plackett-Burman (PB) design and central composite design (CCD) were applied to screening and optimizing 7 factors for the rate of fixtion carbon via Scenedesmus dimorphus.The light intensity,initial total nitrogen concentration (ITNC) and initial algae concentration,as three key factors,were found to be significant to the carbon fixtion rate of Scenedesmus dimorphus via PB design and the following statistic analysis.By CCD design and response surface analysis,the quadratic model for the three significant factors was established with the rate of fixtion carbon as the target response.At the optimal culture conditions,light intensity 227.82 μmol·m-2·s-1,ITNC 152.40 mg·L-1and initial algae concentration 0.33 g·L-1,the actual carbon fixtion rate achieved at 717.49 mg·L-1·d-1;it was similar to 702.026 mg·L-1·d-1for the forecast of the model.The verification results showed that the precision of model was good;it could be used for the optimization of culture condition of fixtion carbon via Scenedesmus dimorphus.

Key words:Scenedesmus dimorphus;response surface method;carbon fixtion rate;carbon emission reduction

中图分类号:Q936；Q939.9

文献标志码:ADOI:10.3969/j.issn.1000-2375.2016.01.011

文章编号:1000-2375(2016)01-0056-07

作者简介:陈道齐(1963-)，男，副教授，E-mail: 843181027@qq.com

收稿日期:2015-04-09