豆腐渣堆肥过程中的多维光谱解析与建模

苏云, 李卫华,2*

(1.安徽建筑大学环境与能源工程学院, 合肥 230601; 2.环境污染控制与废弃物资源化利用安徽省重点实验室, 合肥 230601)

豆腐是日常生活中最常见的一种食品,据网络公开数据表明,中国豆腐产量从2013年的558.9万 t增长至2021年的817.5万t。然而,豆腐渣是豆制品加工过程中的主要副产物,每加工1 kg大豆大约产生1.2 kg的鲜豆腐渣,其产量巨大[1]。如何使豆腐渣达到无害化、资源化处理,已成为众多学者的关注对象。目前,关于豆腐渣的处理方式集中在畜禽饲料、工业原料、食品加工、堆肥发酵等方面。龙健玲等[2]将豆腐渣适量添加在家畜日粮中,作为畜禽饲料,降低了养殖成本。Chu等[3]以豆渣为原料,制备一种新型掺豆渣的活性炭吸附剂,用于去除重金属六价铬Cr6+。崔艳等[4]以豆腐渣为原料、山楂粉为辅料,制备酱油。研究表明,当豆腐渣与麸皮质量比为5∶2、山楂粉添加量为10%,所酿风味酱油呈鲜艳红褐色、酸甜味适当,有一定的酱香味和鲜味,且口感较醇厚、澄清无沉淀。闫俭全[5]研究牛粪秸秆好氧堆肥时,添加豆腐渣为调理剂,结果表明添加豆腐渣有利于提高堆肥的腐熟度。

好氧堆肥作为一种稳定处理工艺,可通过微生物将有机质转化成氧分和活性物质,进而实现废弃物无害化和资源化[6]。水溶性有机物(dissolved organic matter,DOM)结构较为复杂,主要由碳水化合物、有机酸等小分子有机质和蛋白质、腐殖质等大分子有机质组成[7],相较于固体成分而言,DOM对于堆肥过程中物质规律的转变更为灵敏。有机质的起始含量是影响堆肥效果的关键因素,在堆肥过程中有机质的降解转化效率能够客观地反映出堆肥的腐熟度、稳定性以及堆肥品质。近年来,相关研究人员利用紫外可见光谱(ultraviolet-visible spectroscopy,UV-Vis)分析了堆肥DOM的芳构化及腐殖化;采用三维荧光光谱(3-D excitation-emission fluorescence spectra,3D-EEMs)结合平行因子法分析堆肥过程中DOM的组成和结构[8]。傅里叶红外光谱(Fourier transform infrared spectrometer,FTIR)表征堆肥样品中官能团的基本信息[9];近红外光谱(near-infrared spectroscopy,NIRS)是一种快速的无损和非接触分析技术,可对堆肥过程中有机质含量进行预测模型研究[10]。

现以豆腐渣为原料,辅以发酵完全的粉末为接种微生物进行混合堆肥,通过分析各时间段豆腐渣堆肥样品的DOM及官能团等特征参数的结构变化,同时结合区间偏最小二乘法(interval partial least squares,iPLS)建立堆肥有机质化学计量学模型,以期为调控生产稳定化豆腐渣堆肥产品提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 材料

堆肥样品采集于安徽省合肥市某豆腐坊废弃豆腐渣,取适量豆腐渣泡于50 L桶中,上清液用于实验室其他实验。取底部沉积固液混物体过100目筛滗水得堆肥原料。所用的好氧堆肥反应器由反应室、搅拌系统、通风系统和加热系统组成,在反应器内实现物料混合、通风供氧、反应温度的自动调节,反应器内壁材料具有抗酸碱侵蚀耐高温的作用。将处理过的样品与反应器内原有已发酵的垃圾粉末混合,其比例按照原粉末与豆腐渣质量比为1∶1.8混合。

1.2 化学指标测定

原粉末与豆腐渣充分混合于垃圾处理器中,隔一天用玻璃瓶取一次样品,一部分用于实验,另一部分放置-18 ℃冰箱冷冻存样。按样品与蒸馏水为1∶10(质量与体积比例)混匀,置于玻璃瓶中,放置于往复式水平震荡机上,以150 r/min的频率在室温下震荡浸提24 h使得堆肥样品与蒸馏水充分混合,取出溶液于离心管中并放置在离心机上,以10 000 r/min的速度离心20 min,结束后样品通过0.45 μm滤膜,获得上清液即DOM。

有机质采用烧失量法,称取一定量干燥后的样品置于坩埚中,将马弗炉温度调至为600 ℃、时间8 h进行灼烧,待温度降至100 ℃以下方可取出,取出的坩埚放置避风处冷却10 min左右,然后继续在电炉上灼烧10 min,随后取下坩埚待温度冷却至室温,将坩埚置于天平上称重并记录数值,根据灼烧前与灼烧后的质量差计算有机质含量。

1.3 三维荧光光谱数据采集

将所有堆肥样品滤液稀释80倍后,采用荧光光谱分析仪(Hitachi F-7000,日本)对样品DOM进行分析,设置激发波长范围为Ex=200～450 nm,发射波长范围为Em=260～550 nm,扫描间隔5 nm,扫描速率2 400 nm/min。配用1 cm四通石英比色皿,激发光源150 W氙弧灯, PMT电压700 V;所有结果均扣除试验空白以去除瑞利散射和拉曼散射的影响。

1.4 傅里叶变换红外光谱数据采集

采用傅里叶红外光谱仪进行豆腐渣堆肥样品红外光谱测定,实验采用固体压片。样品与KBr以1∶100充分混合研磨,在10 MPa的压力下压制30 s后放入光谱仪中(透明、无裂纹),设置红外光谱仪波长:400～4 000 cm-1,分辨率:4 cm-1,扫描次数:32次。

1.5 近红外光谱数据采集

近红外光谱采集数据前所测样品需冷冻干燥,堆肥样品在冷冻干燥机中放置20 h后,取出待用,研磨约0.3 g冷冻干燥的堆肥样品,倒入玻璃样品测量杯中,然后采用傅里叶近红外光谱仪采集堆肥样品数据,以空气为背景,分辨率2 cm-1,扫描次数为64。相同条件下重复测定同一堆肥样品3次,取其平均值为该样品的近红外光谱数据。

1.6 数据分析

运用Excel对测定数据进行处理,MATLAB R2018b绘制荧光光谱及预测模型,Origin 2018绘制红外光谱图。

2 结果与讨论

2.1 堆肥过程中DOM三维荧光光谱的动态变化特征

堆肥过程产生的腐殖酸中含有大量的苯环结构,吸收一定能量的激发光,故三维荧光光谱可用来分析堆肥过程中有机物的演变规律[11]。堆肥是由微生物驱动的有机物质分解和腐殖质合成的过程。水溶性有机物(DOM)结构可以反映堆肥腐殖化程度以及有机物演变规律[12]。不同堆肥阶段的DOM三维荧光光谱如图1所示。

如图1所示,堆肥DOM的三维荧光光谱图中主要显现4个荧光峰,分别为荧光峰D(Ex/Em=225 nm/315 nm,已有相关学术研究指出这类荧光峰可能与微生物降解而产生的类蛋白物质有关[13])、可见区类色氨酸荧光峰T1(Ex/Em=285 nm/350 nm)[14]、紫外区类富里酸荧光峰A(Ex/Em=240 nm/420 nm)[15]、类腐殖酸荧光峰F(Ex/Em=335 nm/415 nm)[16]。张丰松等[17]研究畜禽粪便堆肥样品DOM,结果显示未腐熟的畜禽粪便样品DOM中有两种荧光峰分别为类酪氨酸峰和类色氨酸峰,这两种荧光峰均属于类蛋白荧光峰,据三维荧光光谱分析这两个荧光峰的荧光强度都较高。实验所研究豆腐渣堆肥腐熟前样品DOM中属于类蛋白的荧光峰(可见区类色氨酸荧光峰)呈现较高的荧光强度。随着堆肥的进行,各荧光峰强度均有所变化,类蛋白峰(Ex/Em=285 nm/350 nm)强度逐渐减弱,在紫外区出现类富里酸荧光峰(Ex/Em=240 nm/420 nm)和类腐殖质荧光峰(Ex/Em=335 nm/415 nm)。随着堆肥天数的不断增加,DOM中有机物的组成发生了明显改变,逐渐由结构简单的类蛋白类物质向结构复杂的类腐殖酸类物质转化。由此可见堆肥过程就是结构简单小分子类物质不断减少,而结构复杂的大分子物质不断增多的过程。

2.2 三维荧光光谱的平行因子法解析

如图2所示,三维荧光光谱采集堆肥DOM矩阵数据结合平行因子法进行分析得出两种组分即可见区类色氨酸与类腐殖酸。

图2 堆肥样品的荧光强度得分图Fig.2 Fluorescence intensity score plot of compost samples

由图2可知,堆肥进行到第5天时,可见区类色氨酸强度有所上升,分析原因是堆肥初期微生物活性较高,大量不溶性类蛋白物质溶解释放导致类色氨酸强度增强。同时类腐殖酸强度也有所上升,分析原因是堆肥前期小部分类蛋白物质分解用于合成类腐殖酸物质。

堆肥进行的第5～25天时,可见区类色氨酸强度大体呈下降趋势同时类腐殖酸强度大体呈上升趋势,分析原因是堆体进入高温发酵期,此时微生物活性增强,大量类蛋白物质被分解,腐殖质物质不断生成,故类色氨酸强度下降而类腐殖酸强度上升。

堆肥进行的第25～29天时,可见区类色氨酸强度先大幅度下降后大幅度上升同时类腐殖质强度也呈现相同趋势。分析原因在第25～27天时类蛋白物质被降解导致类色氨酸强度下降同时腐殖酸发生解聚和部分降解导致腐殖酸强度下降,在第27～29天腐殖质降解形成小分子有机物,导致类蛋白物质含量增加,类色氨酸强度上升同时类蛋白物质继续降解导致类腐酸强度上升[18]。

堆肥后期,可见区类色氨酸强度与类腐殖酸强度大体不变。分析原因是堆体进入稳定腐熟期荧光峰强度不再发生大幅度变化,在第37～39天部分腐殖酸进一步降解导致类腐殖酸强度下降。并且在堆肥进行到第25天时类腐殖酸强度高于可见区类色氨酸强度,表明结构相对简单的类蛋白物质正逐步向结构相对复杂的类腐殖酸物质转化,表明堆肥开始进入腐熟化阶段。

2.3 傅里叶红外光谱分析

大量研究报告得出中红外光谱分析可作为快速评估堆肥质量的一种技术方法[19]。傅里叶红外光谱特征吸收峰强度的大小与位置官能团含量多少有关,特征吸收峰强度的大小反映对应位置官能团含量的相对高低,吸收峰强度越大,官能团含量越高,图3为堆肥过程中样品吸光度与波数的关系图。结合相关学者的研究结果[20-21],红外光谱特征吸收峰对应的官能团及其物质出处如表1所示。

表1 FTIR特征吸收峰对应官能团及其物质出处Table 1 FTIR characteristic absorption peaks corresponding to functional groups and their material sources

图3 堆肥样品红外扫描光谱Fig.3 FTIR spectra of compost samples

随着好氧堆肥的进行,堆肥样品的傅里叶变换红外光谱(FTIR)特征吸收峰强度发生不同程度的变化,从堆肥第1天开始至堆肥完成,吸收峰特征大体相似,但吸收强度有很大的差别。如表2所示,(1 630～1 640 cm-1)/(3 390～3 430 cm-1)代表芳香碳与碳水化合物碳的比值,该比值先下降后波动上升,分析原因可能是前期豆腐渣中一些不溶性蛋白物质逐渐溶出后期在微生物的作用下,降解后的碳水化合物发生矿化分解,堆肥过程中水分的流失会降低碳水化合物和水中—OH的吸收,蛋白质在微生物的作用下发生分解。(1 630～1 640 cm-1)/(2 920～2 930 cm-1)代表芳香碳与脂肪族碳的比值,当芳香族碳上升或者脂肪族碳下降时,该比值大体呈上升趋势,这表明亚甲基和甲基含量增加,堆肥过程中的碳水化合物和木质素逐渐分解,吸收强度下降,脂肪族化合物含量降低。(1 630～1 640 cm-1)/(1 410～1 430 cm-1)代表芳香族碳与羧酸碳(脂肪族碳)的比值,该值大体呈上升趋势,这表明在堆肥过程中易降解的有机物逐渐分解,含有芳香环的稳定大分子含量逐渐增加。(1 630～1 640 cm-1)/(1 040～1 050 cm-1)代表芳香族碳与多糖的比值,该值大体呈现上升趋势,这表明在堆肥过程中多糖不断降解,芳香族化合物的含量逐渐增加。

表2 堆肥过程中红外吸收强度度的相对变化Table 2 Relative variation of infrared absorption intensity during composting

堆肥第一阶段,微生物降解产生的小分子有机物质得到进一步降解和利用,并且有机物中不饱和结构连接程度增大、含芳香环物质有所增加。微生物将易降解有机物分解成小分子多糖,蛋白质被其分解利用,获得能量后进入堆肥第二阶段,在此阶段中,微生物会转化木质素等难降解组分,堆肥逐渐进入腐熟化阶段。

2.4 近红外结合区间偏最小二乘法(iPLS)建立化学计量学模型

图4(a)为堆肥过程样品的原始近红外光谱图,以波长为横坐标,吸光度为纵坐标,不同样品之间虽然具有较大的差异性,但其光谱图大体趋势相似,主要光谱信息集中在3 000～9 000 cm-1范围内。iPLS为回归方法,利用MATLAB R2018b软件建立近红外模型。对采集的原始光谱数据进行预处理旨在得到更加稳健的定量分析模型。如图4(b)所示,经平滑处理光谱数据减小仪器噪声对光谱的影响,进而提高信噪比。图4(c)和图4(d)分别采用一阶微分和二阶微分对原始光谱数据进行预处理,旨在消除基线漂移、提高光谱分辨率。通过预处理后的数据参与建模。总样本数为24,其中8个作为测试集样本,16个作为校正集样本进行建模。以相关系数R、交叉验证均方差(root mean square error of cross validation,RMSECV)筛选出更适合建模的预处理方法。

图4 不同预处理近红外光谱图Fig.4 Near infrared spectra with different pretreatment approach

近红外光谱经不同预处理方法处理后有机质含量近红外定量建模结果。如表3所示,可以看出,不同的预处理方法对原始光谱的作用效果各不相同,适当的预处理才能有效提高模型的性能。采用二阶微分预处理建立区间偏最小二乘法R为0.986 1,RMSECV为0.824 7,偏差(Bias)为0.005,整体较优于其他各预处理方法建模结果。

表3 近红外光谱预处理的选择Table 3 Selection of near-infrared spectrum preprocessing

如图5所示,将二阶微分预处理后的全光谱数据等分成30份,分别对各子区间建立PLS模型,获得最佳因子数和RMSECV。当全光谱数据30等分,在第23等分上有最佳主因子数6,最佳光谱区间5 831.95～6 086.52 cm-1。堆肥有机质含量近红外光谱结合区间偏最小二乘模型实测值与预测值线性关系如图6所示。

图5 二阶微分预处理光谱iPLS模型各区间对应的RMSECV Fig.5 RMSECV corresponding to each interval of the second-order differential preprocessing spectra with iPLS model

图6 堆肥有机质实测值与近红外预测值的关系散点图Fig.6 Scatter plot of the relationship between the measured value of compost organic matter and the predicted value of NIR spectra

参与有机质近红外结合区间偏最小二乘法建立化学计量学模型的8个预测集样品的预测结果如表4所示。实测值与预测值的相对误差在-1.45%～0.94%,近红外结合偏最小二乘法建立模型预测集具有较高预测精确度。

表4 预测集的预测值与相对误差Table 4 Predicted values and relative errors of the prediction set

3 结论

(1)通过平行因子分析方法对堆肥DOM的三维荧光光谱矩阵数据进行分析,堆肥样品DOM三维荧光光谱图主要有4个荧光峰,分别是与微生物降解产生的类蛋白物质有关的荧光峰(Ex/Em=225 nm/315 nm)、可见区类色氨酸荧光峰(Ex/Em=285 nm/350 nm)、紫外区类富里酸荧光峰(Ex/Em=240 nm/420 nm)、类腐殖酸荧光峰(Ex/Em=335 nm/415 nm)。随着堆肥的不断进行,可见区类色氨酸荧光强度逐渐下降,类腐殖酸荧光强度逐渐上升,表明堆肥进入腐熟阶段。

(2)傅里叶红外分析结果表明,整个堆肥过程中样品的红外特征吸收峰大体相似但其吸收强度发生不同程度的变化。在堆肥过程中碳水化合物、脂肪族化合物以及多糖类小分子物质不断减少,稳定的大分子含芳香环类物质含量逐渐增加,堆肥逐渐进入腐熟化阶段。

(3)在区间5 831.95～6 086.52 cm-1、主因子数为6时,对堆肥有机质建立定量模型,堆肥有机质实测值与近红外预测值的相关系数(R)为0.986 1、交叉验证均方差(RMSECV)为0.824 7、偏差(Bias)为0.005,表明豆腐渣堆肥有机质含量与近红外光谱具有较好的相关性。