梅 冰, 彭绪亚, 贾传兴
(1.云南农业大学,云南农业大学节能减排检测工程中心, 昆明 650000; 2.云南省高校生物天然气产业化技术工程研究中心, 昆明 650201; 3.重庆大学, 重庆 400045)
响应面法优化餐厨垃圾厌氧消化工艺条件
梅 冰1,2, 彭绪亚3, 贾传兴3
(1.云南农业大学,云南农业大学节能减排检测工程中心, 昆明 650000; 2.云南省高校生物天然气产业化技术工程研究中心, 昆明 650201; 3.重庆大学, 重庆 400045)
选取有机负荷,C/N和油脂含量3 个厌氧消化工艺参数,以沼气容积产气率作为厌氧消化过程的响应指标,运用响应面法(RSM)优化餐厨垃圾厌氧消化工艺条件。实验结果表明,根据实验数据建立的 1个二次多项式数学模型都具有高度耦合性,根据二次多项式方程运用响应面法单独优化的最优条件分别为有机负荷9.0 kgVS·m-3d-1,油脂含量20%,C/N为50。在该条件下,系统容积产气率达7.096 m3·m-3d-1。通过响应面分析方法确定了影响餐厨垃圾厌氧消化系统工艺条件的关键因素序列为:C/N>有机负荷>油脂含量。
厌氧消化; 餐厨垃圾; 甲烷; 响应面法
厌氧消化是利用生物质在厌氧菌作用下分解产生沼气的过程。餐厨垃圾的厌氧消化是近年来比较热门的研究领域[1, 2]。在厌氧消化过程中,改变发酵条件如温度、有机负荷和C/N等会影响厌氧消化性能。因此,根据不同原料的物理和生化性质,通过合适的配比以优化发酵物料的流态化特性、营养结构可获得较佳的厌氧消化性能[3]。
目前,大多研究集中在以期提高容积产气率的前提下优化发酵工艺。李礼[4]研究了不同 C/N(用尿素调节)对牛粪厌氧消化的影响,通过分别对不同 C/N 发酵的日产气量与时间关系进行回归分析优化再相互比较得到最优 C/N 为 30。王晓娇[5]等研究牲畜粪便与秸秆混合厌氧消化效果中发现牛粪与麦秆最适 C/N 为 25. 64 ~ 27. 54之间。王暾[6]在实验过程中研究发现,过高的油脂含量会降低餐厨垃圾厌氧消化的容积产气效率。夏元亮[7]在中温条件下 以连续式厌氧消化技术对餐厨单独厌氧消化进行研究,实验结果表明:当有机负荷较低时,厌氧消化总体效果较好,在较高负荷中,容积产气率及有机质降解率明显下降,不利于厌氧消化的进行。有机负荷,C/N和油脂含量对厌氧消化的影响研究报道比较多,但关于这三者的交互关系对厌氧消化的影响则少有报道。为了研究这3个因素的交互作用对餐厨垃圾厌氧消化过程的影响,从而找到最优组合方案。响应面分析法广泛应用于化学、化工、农业、机械工业等领域[8-9],笔者以餐厨垃圾为研究对象先用有机负荷为单因素分析方法,确定单因素水平大致变化范围, 再运用响应面法分析,对影响餐厨垃圾厌氧消化过程稳定性能的关键因素进行优化研究,建立相应的数学模型,以期为厌氧消化处理餐厨垃圾提供新的途径。
1.1 实验材料
餐厨垃圾与接种物。餐厨垃圾取自重庆市某餐厅,接种物为实验室中的单相厌氧反应器中的厌氧活性污泥[13],两者理化特性数据见表 1,表2。
表1 餐厨垃圾理化性质指标
表2 接种污泥性质
1.2 实验装置
反应器置于37℃±1℃恒温水浴箱中,使用排水法收集气体,反应器的有效容积为600 mL,进料通过进料漏斗、进料管和截止阀实现,可以保证反应器内的厌氧环境,装置示意图如图1。
1.恒温水浴箱; 2.反应器; 3.集气瓶; 4.量筒; 5.进料管; 6.进料漏斗; 7.截止阀; 8.活接头; 9.导气管; 10.排液管图1 厌氧消化反应器
1.3 分析方法
固形物采用烘干重量法测定,挥发性固体利用灼烧法测定,pH值采用自动电位滴定仪测定; 沼气使用沼气分析仪biogas-3200L(武汉四方)测定,总碳采用容量法—稀释热法测定,含油率采用索氏抽提法测定,总氮采用凯式定氮法测定。
1.4 实验方法
1.4.1 单因素试验
以有机负荷为单因素(3.0~11.0 kgVS·m-3d-1),进行有机负荷对系统产气量及稳定性试验研究,以确定响应面中有机负荷的水平。
1.4.2 响应面分析法试验设计
试验过程中,油脂含量和C/N通过添加纯大米、餐厨垃圾中提取的浮油和尿素进行调节。试验采用响应面法进行试验设计和分析,以探析影响餐厨垃圾厌氧消化系统稳定性的关键因素,以及各因素的最优水平。实验过程中,选取17个反应器,每个反应器有效容积为0.6 L,每天进出料,反应器温度控制在37℃±1℃。
通过单因素试验,采用中心复合设计法(Central Composite Design,CCD),对其关键影响因子进一步研究。每个因素选取3个水平,以(1, 0, -1)编码,对试验进行二次回归拟合,得到带交互项和平方项的二次方程:
利用Design Expert Version 和JMP 8.0对试验进行设计和回归分析。
2.1 单因素试验
在9个有效容积250 mL连续运行的反应器内进行了为期16天的单因素试验。9个反应器有机负荷分别设定为3.0~11.0 kgVS·m-3d-1,其16天累积产气量如图2所示。
由图2知,有机负荷为8.0 kgVS·m-3d-1时,其产气量最高。有机负荷小于8.0 kgVS·m-3d-1时,随着有机负荷的增加产气量增加; 而当有机负荷大于8.0 kgVS·m-3d-1时,在试验运行前11 d,随着有机负荷的增加产气量逐渐增加; 而从第12天开始,随着有机负荷的增加,产气量呈下降趋势。当容积负荷为9.0 kgVS·m-3d-1时产气量最小。有机负荷为3.0~4.0 kgVS·m-3d-1时,其产气量都明显偏低。因此,选取的有机负荷范围为5.0~9.0 kgVS·m-3d-1。
图2 单因素负荷试验累积产气量
对于响应面试验过程中含油率和C/N的确定,参考前人的研究结果[6, 9, 13],试验确定油脂百分含量范围为8%~20%,选定C/N范围为13~50。
2.2 响应面分析法确定关键影响因素
2.2.1 响应面分析影响因素水平的选取
依据单因素试验结果,笔者试验确定了影响餐厨垃圾厌氧消化系统稳定性的主要因素及其水平,见表3。根据响应面法设计原理,采用统计学软件Design Expert中心复合设计(CCD)对影响餐厨垃圾厌氧消化系统稳定性的主要因素进行试验探析设计。采用三因素三水平的响应面分析法,以有机负荷、油脂含量以及C/N为自变量,分别以X1,X2和X3代表,每个自变量的高、中、低试验水平按下式进行(1, 0, -1)编码(见表4):
式中:X1为自变量编码值;x1为自变量真实值;x0为试验中心点处自变量的真实值; △x为自变量的变化步长,容积产气率均值(Y)为响应值。由表3可得:
试验方案及结果见表4所示。表4中,17个试验点分为析因点和零点,其中析因点(14个)为自变量取值在X1,X2和X3所构成的三维顶点; 零点为区域的中心点,零点试验重复3次,用以估计试验误差。
表3 试验因素水平及编码
表4 试验方案及结果
对实验数据(见表4)进行多元回归拟合,回归拟合方程见下式1,其方差分析结果见表5。
(1)
由表5知,因素X3(C/N)对结果影响极显著(P<0.01),因素X1(有机负荷率)对结果影响稍显著,而因素X2(油脂含量)对结果影响不显著。回归方程的F=5.48>F0.05(9, 7)=3.68,表明模型中因变量与全体自变量间的线性关系显著。二次项中只有X1X3,X3^2是显著的。经过JMP分析结果可知,模型的最大响应值为7.096 m3·m-3d-1,且得到各因素最佳值:容积负荷、油脂含量和C/N最佳编码为(1, 1, 1)。有机负荷9.0 kgVS·m-3d-1,油脂含量20%,C/N=50。在该条件下,系统容积产气率达7.096 m3·m-3d-1。
表5 响应曲面模型方差分析
2.2.2 各影响因素及其交互作用
根据回归方程,利用Design-Expert作不同因素等高线图,如图3。由图3知,当油脂含量为14%,C/N=31.5时,产气率随着容积负荷的增加先增加后降低,负荷在5.0~6.0 kgVS·m-3d-1时产气率达最大,这说明随着系统内有机负荷的增加,系统内微生物受到一定程度地抑制。张庆芳[10]发现厌氧消化装置上进行了餐厨垃圾厌氧消化连续运行实验,实验历时 45 d以后,系统有机负荷从4.0 kgVS·m-3d-1提高到4.5 kgVS·m-3d-1,系统出现明显酸抑制现象,产气率明显下降。
当负荷为7.0 kgVS·m-3d-1,油脂含量为14%时,容积产气率随着C/N的增加逐渐增加,在C/N为50时,容积产气率最大,可见C/N对调节系统的生境具有重要的作用。当负荷为7.0 kgVS·m-3d-1,C/N设定为31.5时,随着油脂含量的增加(由8%增加至20%),产气率几乎没有变化,这说明此工况下,餐厨垃圾中油脂含量的多少对产气贡献不大,王暾[6]在实验过程中研究发现,试验过程中 30%的油脂含量使得厌氧产甲烷过程受到明显抑制,这个油脂含量明显高于一般的餐厨垃圾。可见,系统高产气量的的决定因素并不是油脂。综合分析可知,此时的C/N对整个生境起着主导性作用。
不同因子间响应面分析和等高线如下图所示。下图 反映了有机负荷、C/N和油脂含量3因素间的交互作用对餐厨垃圾厌氧消化系统产气率的影响。
由图4~图11知,当有机负荷设定为7.0 kgVS·m-3d-1时,容积产气率仅随着C/N的增加而增加,也就是说油脂含量相对于C/N来说对系统产气的影响小很多。而当固定C/N为31.5不变时,随着负荷增加、油脂含量的降低产气率减少,说明此时的C/N可以承受一定程度地负荷冲击; 而随着负荷增加产气率降低的速率大于随着油脂含量增加产气率降低的速率,说明油脂对产气率的影响程度远小于负荷对产气率的影响。当固定油脂含量不变,增加负荷和C/N可以使产气率迅速增加,且C/N对产气率增加贡献率较大。何丽红和楚莉莉在厌氧消化过程中认为,C/N比对厌氧消化过程影响较大,主要原因是碳素为沼气微生物提供能源,又是形成甲烷的主要物质;氮素是构成细胞的主要物质,所以 C/N 对厌氧消化过程影响较大。
图3 容积负荷率与产气速率的关系
图4 油脂含量与产气速率的关系
图5 C/N与产气速率的关系
图6 油脂含量,C/N交互作用与产气速率的关系
图7 油脂含量,C/N交互作用的等高线图
图8 油脂含量,容积负荷率交互作用与产气速率的关系
图9 油脂含量,容积负荷率交互作用的等高线图
图10 C/N,容积负荷率交互作用与产气速率的关系
刘和[13]等研究了污泥的初始C/N对污泥发酵产酸类型的影响及产酸代谢途径。不同发酵产酸类型的形成是由优势产酸菌群的改变导致的,不同的C/N能够形成不同的发酵类形。王庆峰发现了在半连续厌氧消化过程中,通过调节底物的C/N,可以有效降低底物给体系带来的冲击,使整个厌氧消化过程维持在最佳状态[14]。这些研究结果都认为厌氧消化底物的C/N对厌氧消化系统的稳定性能起重要作用与笔者实验结论基本一致。
图11 C/N与容积负荷率交互作用的等高线图
(1)通过响应面分析方法确定了影响餐厨垃圾厌氧消化系统工艺条件的关键因素序列:C/N>有机负荷>油脂含量。
(2)建立了餐厨垃圾厌氧消化容积产气率二次多项式:
式中:X1为有机负荷,X2为油脂含量,X3为C/N。
通过这个公式,求得餐厨垃圾厌氧消化产生物气体的理想反应条件:有机负荷9.0 kgVS·m-3d-1,油脂含量20%,C/N=50。该条件下,系统容积产气率达7.096 m3·m-3d-1。
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Optimizing Anaerobic Digestion Process of Kitchen Waste by Response Surface Methodology /
MEI Bing1,2, PENG Xu-ya3, JIA Zhuan-xin3/
(1.Yunnan Agricultural University,Faculty of Civil and Architectural Engineering,Kunming 650000,China; 2.Engineering and Research Center for Industrial Biogas Technology of Yunnan Province University,Kunming 650201,China; 3.Chongqing University , Chongqing 400045,China )
Taking the organic loading rate (OLR),carbon nitrogen ratio (C /N) and lipid content as anaerobic process parameters, and volumetric biogas production as response indicator, the anaerobic fermentation of kitchen waste was optimized adopting response surface method (RSM).The result showed that the quadratic regression mathematic model established according to experimental data had high coupling. The optimum process parameters of the kitchen waste fermentation were OLR of 9.0 kgVS·m-3d-1, C /N of 50, and Oil content of 20%, which were obtained through inverse matrix of quadratic regression mathematic model. The results showed that the key factors of anaerobic digestion were in order of C/N>OLR>Oil content.
anaerobic digestion; kitchen waste; methane; response surface methodology
2015-06-12
2016-07-23
项目来源: 云南农业大学博士科研启动基金; 云南农业大学校企合作项目(KX141111)
梅 冰(1982- ),男,博士,主要从事固体废物处理研究,E-mail:meibing11meibing@163.com
S216.4; X705
A
1000-1166(2016)06-0021-06