柳 麗,李 潔,白羿雄,杜中平,李 屹,陳來生,韓 睿*
1. 青海大學(xué)農(nóng)林科學(xué)院,青海省蔬菜遺傳與生理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,青海 西寧 810016
2. 青海省農(nóng)林科學(xué)院,青海 西寧 810016
青稞(Hordeum vulgareL. var.nudumHook. f.)是我國青藏地區(qū)種植面積最廣的糧食作物之一,占該地區(qū)總糧食作物種植面積的43%[1]. 青稞秸稈作為青稞收獲后的副產(chǎn)品,在青海省年產(chǎn)量已達(dá)30×104t,資源量十分豐富,但大部分青稞秸稈卻未能得到有效利用,就地填埋和焚燒的現(xiàn)象仍普遍存在,造成極大的資源浪費(fèi)和環(huán)境污染. 厭氧發(fā)酵是一種有效的有機(jī)固廢處理技術(shù),不僅可以實(shí)現(xiàn)秸稈等農(nóng)業(yè)廢棄物減量化,還能生產(chǎn)出清潔能源[2-3]. 然而,直接利用青稞秸稈進(jìn)行厭氧發(fā)酵卻存在兩個(gè)缺點(diǎn):一是秸稈中緊密的木質(zhì)纖維素結(jié)構(gòu)嚴(yán)重阻礙了底物的水解速度和發(fā)酵效率,二是秸稈過高的碳氮比也會(huì)抑制甲烷生成[4-5]. 因此,降低秸稈中木質(zhì)纖維素之間的聚合度、優(yōu)化發(fā)酵系統(tǒng)的碳氮比對(duì)于提高青稞秸稈厭氧發(fā)酵性能至關(guān)重要.
預(yù)處理技術(shù)是提高秸稈等農(nóng)業(yè)廢棄物厭氧發(fā)酵效率的有效手段,其中堿法處理是最為高效的預(yù)處理方法之一[6-7]. 相對(duì)于其他堿處理試劑,KOH更能夠被回收利用. 例如:Liu等[8]研究發(fā)現(xiàn),KOH預(yù)處理可以顯著提高玉米秸稈的甲烷產(chǎn)率,并且預(yù)處理過程中添加的大部分K+也能在發(fā)酵液中得到保存;Moset等[9]研究發(fā)現(xiàn),KOH不僅可以提高麥草的生物降解性,還能提高發(fā)酵液肥料價(jià)值. 雖然上述單一KOH預(yù)處理可以提高秸稈的厭氧發(fā)酵性能,但卻無法調(diào)節(jié)系統(tǒng)中的碳氮比,因此需要補(bǔ)充額外的氮. Wang等[10]指出,在奶牛墊草熱預(yù)處理過程中添加NH3·H2O可以為體系增加氮源,提高甲烷產(chǎn)量;Yuan等[11]發(fā)現(xiàn),NH3·H2O預(yù)處理具有增加氮含量和調(diào)節(jié)碳氮比等優(yōu)點(diǎn),有助于提高玉米秸稈厭氧發(fā)酵產(chǎn)甲烷能力. 然而,
利用KOH和NH3·H2O聯(lián)合預(yù)處理秸稈類廢棄物的研究鮮有報(bào)道. 與單一的堿處理相比,KOH和NH3·H2O聯(lián)合預(yù)處理不僅能夠有效降解秸稈中結(jié)構(gòu)緊密的木質(zhì)纖維素,還能為發(fā)酵系統(tǒng)補(bǔ)充氮源,改善發(fā)酵環(huán)境[10-13]. 此外,預(yù)處理期間添加的K元素和N元素也能夠保留在發(fā)酵后的沼渣沼液中,并可作為鉀肥和氮肥使用,增加土壤肥力,從而減少回收預(yù)處理劑的成本,降低對(duì)環(huán)境的污染[14-16].
現(xiàn)階段,秸稈厭氧發(fā)酵的化學(xué)預(yù)處理技術(shù)大多都伴隨著固液分離和廢液排出所帶來的額外成本和環(huán)境污染等問題,極大地限制了秸稈厭氧發(fā)酵的工程化應(yīng)用. 為了在更有效提高青稞秸稈厭氧發(fā)酵性能的同時(shí),能夠進(jìn)一步降低其對(duì)環(huán)境的污染,該研究選用KOH和NH3·H2O對(duì)青稞秸稈進(jìn)行聯(lián)合固態(tài)預(yù)處理,探討不同含量的KOH和NH3·H2O及預(yù)處理時(shí)間對(duì)厭氧發(fā)酵累積甲烷產(chǎn)量的影響,并通過建立響應(yīng)面模型得到各因素之間的交互作用以及青稞秸稈厭氧發(fā)酵最優(yōu)預(yù)處理?xiàng)l件,同時(shí)對(duì)比分析最優(yōu)預(yù)處理?xiàng)l件下厭氧發(fā)酵的產(chǎn)甲烷性能和發(fā)酵液的營養(yǎng)價(jià)值,以期為青稞秸稈的資源化利用提供理論依據(jù)和參考.
青稞秸稈取自青海大學(xué)農(nóng)林科學(xué)院實(shí)驗(yàn)地,自然條件下風(fēng)干后,用粉碎機(jī)粉碎至粒徑2 cm左右,于陰涼通風(fēng)處保存?zhèn)溆? 接種物取自青海知源特色農(nóng)業(yè)有限責(zé)任公司以牛糞為原料運(yùn)行穩(wěn)定的農(nóng)用沼氣池. 接種物取回后,(35±0.5)℃下厭氧培養(yǎng)1~2周至不再產(chǎn)氣以減小背景甲烷產(chǎn)量,將其用作試驗(yàn)接種物. 發(fā)酵原料和接種物的特性見表1.
表1 原料與接種物特性Table 1 Characteristics of raw materials and inoculum
前期預(yù)試驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn),當(dāng)預(yù)處理時(shí)間為24 h時(shí),7% KOH和5% NH3·H2O單一預(yù)處理均能對(duì)青稞秸稈厭氧發(fā)酵性能起到較好的提升作用. 進(jìn)行聯(lián)合預(yù)處理時(shí),考慮到試驗(yàn)的適用性和可行性,在上述單一預(yù)處理基礎(chǔ)上,以KOH含量(2%、4%、6%)、NH3·H2O含量(1%、3%、5%)和處理時(shí)間(12、24、36 h) 3個(gè)因素作為聯(lián)合預(yù)處理自變量,預(yù)處理后青稞秸稈厭氧發(fā)酵累積甲烷產(chǎn)量為響應(yīng)值,采用Box-Behnken法設(shè)計(jì)三因素三水平的響應(yīng)面法優(yōu)化試驗(yàn),試驗(yàn)因素與水平見表2. 同時(shí),將7% KOH和5% NH3·H2O單一處理24 h的青稞秸稈(分別記為Q和S)與優(yōu)化條件處理后的青稞秸稈(記為QS)進(jìn)行對(duì)比,并采用未經(jīng)任何處理的青稞秸稈作為對(duì)照(記為CK). 上述預(yù)處理系統(tǒng)含水率均設(shè)定在70%左右,將配制好的混合溶液與青稞秸稈充分?jǐn)嚢杈鶆蚝蠓胖迷趶V口瓶內(nèi),密封并置于室溫下處理.
表2 試驗(yàn)因素與水平Table 2 Test factors and levels
厭氧發(fā)酵試驗(yàn)采用全自動(dòng)甲烷潛力測試儀〔MultiTalent 203,碧普華瑞環(huán)境技術(shù)(北京)有限公司〕.將500 mL標(biāo)準(zhǔn)批式進(jìn)料反應(yīng)器置于恒溫〔(35±0.5)℃〕水浴鍋中,設(shè)定每隔3 min攪拌一次,每次攪拌時(shí)長為0.5 min. 預(yù)處理完成后,按照接種物與青稞秸稈的VS接種比為2:1,分別在不同發(fā)酵瓶中加入對(duì)應(yīng)含量的青稞秸稈與接種污泥,并設(shè)置只添加接種污泥的空白處理. 各處理組物料添加的總質(zhì)量為400 g,發(fā)酵周期為30 d. 每組均設(shè)置3個(gè)重復(fù).
總固體(TS)和揮發(fā)性固體(VS)含量采用烘干法測定,其中,總固體于烘箱105 ℃下烘24 h,揮發(fā)性固體于馬弗爐550 ℃下灼燒3 h;木質(zhì)纖維素含量由纖維測定儀〔F800型,山東海能科學(xué)儀器(中國)有限公司〕參照NY/T 1459?2007《飼料中酸性洗滌纖維的測定》、GB/T 20806?2006《飼料中中性洗滌纖維(NDF)的測定》和GB/T 20805?2006《飼料中酸性洗滌木質(zhì)素(ADL)的測定》測定;全氮含量采用硫酸-催化劑消解法測定[17];全磷和全鉀含量分別采用NaOH熔融法-鉬銻抗比色和火焰光度法測定[18];傅里葉紅外光譜(FTIR)采用固體溴化鉀壓片法進(jìn)行分析[19].
采用SPSS Statistics 22軟件分析數(shù)據(jù),采用鄧肯多重比較法,當(dāng)P<0.05時(shí),數(shù)據(jù)之間具有顯著性差異;利用Design-Expert 12軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合與分析;使用Origin 2018制圖.
Box-Behnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)及其結(jié)果如表3所示. 將青稞秸稈厭氧發(fā)酵累積甲烷產(chǎn)量(Y)設(shè)定為響應(yīng)值,用Design-Expert 12軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線性回歸擬合,從而得到累積甲烷產(chǎn)量(Y)對(duì)KOH含量(A)、NH3·H2O含量(B)、預(yù)處理時(shí)間(C)的響應(yīng)面模型:
表3 Box-Behnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)及對(duì)應(yīng)的試驗(yàn)結(jié)果Table 3 Box-Behnken design and test results
由表4可見,響應(yīng)面模型顯著(P<0.05),但失擬項(xiàng)表現(xiàn)不顯著(P>0.05),R2=0.949 4,F(xiàn)=14.59,表明該模型能夠?qū)η囡斩挼睦鄯e甲烷產(chǎn)量進(jìn)行分析與預(yù)測,且擬合效果較好. 由各因素的P值可知,KOH含量(A)、NH3·H2O含量(B)為顯著影響因素,預(yù)處理時(shí)間(C)為不顯著影響因素;A、C交互作用顯著,A、B和B、C交互作用不顯著;A2、B2曲面效應(yīng)顯著,C2曲面效應(yīng)不顯著. 由模型一次項(xiàng)及F值可知,各因素對(duì)累積甲烷產(chǎn)量的整體影響程度表現(xiàn)為NH3·H2O含量>KOH含量>預(yù)處理時(shí)間.
表4 響應(yīng)面模型的方差分析Table 4 Variance analysis for the response surface model
利用Design-Expert 12軟件繪制響應(yīng)面模型的三維曲面圖,考察不同因素之間的交互作用對(duì)累積甲烷產(chǎn)量的影響. 由圖1~3可知,在試驗(yàn)設(shè)定的自變量范圍內(nèi),KOH含量(A)、NH3·H2O含量(B)、預(yù)處理時(shí)間(C)均存在極值點(diǎn),說明三者范圍設(shè)置比較恰當(dāng),擬合曲面的最大值是真實(shí)存在的.
由KOH含量和預(yù)處理時(shí)間交互作用對(duì)青稞秸稈累積甲烷產(chǎn)量影響的響應(yīng)曲面圖(見圖1)可知,在NH3·H2O含量為3%條件下,當(dāng)預(yù)處理時(shí)間一定時(shí),隨KOH含量的增大,累積甲烷產(chǎn)量呈現(xiàn)先升高后降低的趨勢. 這說明適宜的KOH含量能夠有效提高青稞秸稈厭氧發(fā)酵產(chǎn)甲烷能力,含量過低則產(chǎn)甲烷性能提升效果不明顯,含量過高又可能會(huì)抑制微生物活性,影響產(chǎn)甲烷效果[20-21]. 同時(shí),適量的K+也可以刺激產(chǎn)甲烷菌的活性,提高甲烷產(chǎn)量[15]. 當(dāng)KOH含量一定時(shí),累積甲烷產(chǎn)量隨著預(yù)處理時(shí)間的延長呈現(xiàn)先升高后降低的趨勢. 這說明適宜的預(yù)處理時(shí)間能夠有效降解秸稈中的木質(zhì)纖維素,有益于產(chǎn)甲烷菌生存;預(yù)處理時(shí)間過長則會(huì)過度破壞秸稈的有效成分,進(jìn)而影響纖維素的酶解效率[22]. 從圖1還可以看出,最高累積甲烷產(chǎn)量出現(xiàn)在KOH含量為5%~6%、預(yù)處理時(shí)間為12~18 h范圍內(nèi). KOH含量的變化坡度較預(yù)處理時(shí)間的變化坡度更陡,曲線越陡說明因素對(duì)響應(yīng)值(Y)的影響越大,可見KOH含量較預(yù)處理時(shí)間對(duì)累積甲烷產(chǎn)量的影響更加顯著.
圖1 KOH含量和預(yù)處理時(shí)間交互作用的響應(yīng)面Fig.1 Response surface diagram of interaction between KOH concentration and pretreatment time
由NH3·H2O含量和KOH含量交互作用對(duì)青稞秸稈累積甲烷產(chǎn)量影響的響應(yīng)曲面圖(見圖2)可知,在預(yù)處理時(shí)間為24 h條件下,當(dāng)KOH含量一定時(shí),累積甲烷產(chǎn)量隨著NH3·H2O含量的增加呈現(xiàn)先升高后降低的趨勢. 這表明適宜含量的NH3·H2O不僅能夠有效降解秸稈中的木質(zhì)纖維素,還能夠?yàn)榘l(fā)酵系統(tǒng)提供氮源、調(diào)節(jié)碳氮比,促進(jìn)體系產(chǎn)甲烷性能. NH3·H2O含量過低時(shí)不能對(duì)青稞秸稈進(jìn)行有效降解,含量過高則可能會(huì)產(chǎn)生氨抑制,影響產(chǎn)甲烷菌活性和發(fā)酵效率[23-24]. 當(dāng)NH3·H2O濃度一定時(shí),累積甲烷產(chǎn)量隨著KOH含量的升高呈現(xiàn)先升高后降低的趨勢. 從圖2還可以看出,最高累積甲烷產(chǎn)量出現(xiàn)在KOH含量為5%~6%、NH3·H2O含量在3%~4%范圍內(nèi);并且當(dāng)NH3·H2O含量和KOH含量均處于最低水平時(shí),累積甲烷產(chǎn)量亦最低. 同時(shí),NH3·H2O含量的變化坡度較KOH含量的變化坡度更陡,說明NH3·H2O含量對(duì)累積甲烷產(chǎn)量的影響更加顯著.
圖2 NH3·H2O含量和KOH含量交互作用的響應(yīng)面Fig.2 Response surface diagram of interaction between NH3·H2O concentration and KOH concentration
由NH3·H2O含量和預(yù)處理時(shí)間交互作用對(duì)青稞秸稈累積甲烷產(chǎn)量影響的響應(yīng)曲面圖(見圖3)可知,在KOH含量為4%條件下,當(dāng)NH3·H2O含量一定時(shí),隨著預(yù)處理時(shí)間的延長,累積甲烷產(chǎn)量呈現(xiàn)先升高后降低的趨勢;當(dāng)預(yù)處理時(shí)間一定時(shí),累積甲烷產(chǎn)量隨著NH3·H2O含量的升高呈先升后降的趨勢. 從圖3還可以看出,最高累積甲烷產(chǎn)量出現(xiàn)在預(yù)處理時(shí)間和NH3·H2O含量分別為12~18 h和3%~4%的范圍內(nèi). NH3·H2O含量的變化坡度比預(yù)處理時(shí)間的變化坡度更陡,表明NH3·H2O含量對(duì)累積甲烷產(chǎn)量的影響更加顯著.
圖3 NH3·H2O含量和預(yù)處理時(shí)間交互作用的響應(yīng)面Fig.3 Response surface diagram of interaction between NH3·H2O concentration and pretreatment time
綜上,NH3·H2O含量對(duì)青稞秸稈厭氧發(fā)酵積累甲烷產(chǎn)量的影響較大,這與表4所示方差分析結(jié)果一致. 經(jīng)Design-Expert 12軟件優(yōu)化得到青稞秸稈厭氧發(fā)酵的最優(yōu)工藝條件為KOH含量5.13%、NH3·H2O含量3.35%、預(yù)處理時(shí)間13.87 h,該條件下累積甲烷產(chǎn)量最大預(yù)測值為286.4 mL/g.
采用最優(yōu)組合條件(KOH含量為5.13%、NH3·H2O含量為3.35%、預(yù)處理時(shí)間為13.87 h)進(jìn)行3次重復(fù)厭氧發(fā)酵試驗(yàn),用以驗(yàn)證響應(yīng)面模型的有效性和準(zhǔn)確性. 試驗(yàn)得到的累積甲烷產(chǎn)量平均值為282.34 mL/g,與預(yù)測值(286.4 mL/g)非常接近,相對(duì)誤差小于5%,說明該驗(yàn)證模型有效.
2.4.1 日產(chǎn)甲烷量和累積甲烷產(chǎn)量
由圖4(A)可知,在30 d的厭氧發(fā)酵過程中,對(duì)照(CK)、單一預(yù)處理(Q和S)和優(yōu)化條件處理(QS)的日產(chǎn)甲烷量均出現(xiàn)1~2個(gè)產(chǎn)甲烷高峰,且集中在前10 d,其中QS的日產(chǎn)甲烷量最大,達(dá)到154.77 mL,同時(shí)能夠快速進(jìn)入產(chǎn)甲烷階段. 由圖4(B)可知,QS、Q和S處理組累積甲烷產(chǎn)量較CK均顯著增加(P<0.05),其中QS的累積甲烷產(chǎn)量最高,分別較Q、S和CK提高了7.59%、20.82%和70.78%. 這說明KOH和NH3·H2O聯(lián)合預(yù)處理平衡了發(fā)酵系統(tǒng)的營養(yǎng)成分,更能夠有效提高青稞秸稈厭氧發(fā)酵的產(chǎn)甲烷能力,且所需的含量和時(shí)間均低于單一預(yù)處理,更具實(shí)際應(yīng)用價(jià)值.
圖4 日產(chǎn)甲烷量和累積甲烷產(chǎn)量Fig.4 Daily methane production and cumulative methane production
2.4.2 木質(zhì)纖維組分含量的變化
不同處理組青稞秸稈木質(zhì)纖維素的變化情況如表5所示. 由表5可見,與CK相比,預(yù)處理后青稞秸稈木質(zhì)素、纖維素和半纖維素含量均顯著下降(P<0.05),
表5 不同處理組木質(zhì)纖維素含量和營養(yǎng)元素含量Table 5 The content of lignocellulose and nutrient elements among different treatment groups
三者去除率分別為23.72%~29.21%、7.81%~10.92%和15.34%~21.31%. 相較而言,木質(zhì)素的去除率最高,這與Liu等[8]的研究結(jié)果相符. 其中,QS處理組的木質(zhì)素去除率分別比Q和S處理組提高了4.25%和8.88%,說明聯(lián)合預(yù)處理的木質(zhì)素降解效果優(yōu)于單一預(yù)處理.
2.4.3 傅里葉紅外光譜圖分析
傅里葉紅外光譜圖(FTIR)是一種能夠表征木質(zhì)纖維素結(jié)構(gòu)中基團(tuán)和化學(xué)鍵的常用技術(shù)手段[25]. 從圖5可以看出,預(yù)處理前后的紅外光譜圖形狀大致相同,說明預(yù)處理后青稞秸稈的官能團(tuán)及化學(xué)鍵種類沒有發(fā)生變化,僅木質(zhì)纖維素結(jié)構(gòu)發(fā)生了改變,表現(xiàn)為某些峰的吸收強(qiáng)度不同. 3 475 cm?1附近為羥基(O?H)的伸縮振動(dòng)峰,代表木質(zhì)素的吸收強(qiáng)度[26];相比CK,該吸收峰減弱,說明預(yù)處理破壞了木質(zhì)素內(nèi)部的基團(tuán),導(dǎo)致秸稈基質(zhì)孔隙度增加. 其中,QS和Q處理組吸收峰減弱明顯,與表5所示木質(zhì)素含量分析結(jié)果一致. 2 913 cm?1附近的吸收峰是由于C?H中甲基和亞甲基對(duì)稱及反對(duì)稱拉伸振動(dòng)引起的,代表纖維素的吸收強(qiáng)度[27];預(yù)處理后該吸收峰減弱,說明在預(yù)處理作用下纖維素中部分甲基、亞甲基發(fā)生斷裂,纖維素降解. 1 724和1 600 cm?1附近分別是羰基鍵和苯環(huán)的吸收峰,代表半纖維素和木質(zhì)素的吸收強(qiáng)度[28-29];預(yù)處理后兩處吸收峰減弱,表明青稞秸稈中半纖維素和木質(zhì)素得到有效去除. 1 035 cm?1附近的吸收峰是醚鍵的伸縮振動(dòng)帶,表示半纖維素的吸收強(qiáng)度[28],此處吸收峰明顯減弱,說明預(yù)處理后半纖維素降解.
圖5 不同處理組的傅里葉紅外光譜圖Fig.5 FTIR spectra of different treatment groups
2.4.4 發(fā)酵液的營養(yǎng)元素含量分析
由表5可知,與未添加鉀的處理組(S和CK)相比,添加鉀的處理組(QS和Q)中全鉀含量顯著增加(P<0.05),增加了23.73%~59.17%,這說明預(yù)處理過程中添加的鉀能夠有效保留在發(fā)酵液中,不會(huì)隨著厭氧發(fā)酵的進(jìn)行而消耗. 添加氨水的處理組(QS和S)中全氮含量比未添加氨水的處理組(Q和CK)顯著增加(P<0.05),增加了6.43%~37.45%,說明預(yù)處理過程中添加的氮元素也會(huì)有效地保留在發(fā)酵液中. 同時(shí),各發(fā)酵液中的全磷含量(6.68~7.82 g/kg)大部分差異不顯著(P>0.05),因?yàn)槊總€(gè)處理組中并未額外添加磷元素. 鉀和氮是增加土壤肥力和促進(jìn)植物健康生長必不可少的營養(yǎng)元素,在發(fā)酵系統(tǒng)中添加鉀和氮可以有效提高發(fā)酵液的營養(yǎng)價(jià)值[30]. 相較于單一試劑處理組,QS處理組保留了鉀和氮兩種營養(yǎng)元素,發(fā)酵液的營養(yǎng)價(jià)值更高,具有一定的肥料應(yīng)用潛力. 由于鉀能夠被土壤和植物吸收利用,如果考慮將其發(fā)酵液與肥料配施土壤,不僅能夠減少回收預(yù)處理試劑的成本,還能夠少施化肥,降低成本.
基于此,在僅考慮KOH預(yù)處理成本和發(fā)酵液營養(yǎng)價(jià)值條件下對(duì)該試驗(yàn)最優(yōu)處理進(jìn)行了初步的經(jīng)濟(jì)效益分析. 在400 g發(fā)酵體系中,QS處理組KOH消耗量約為0.28 g,即生產(chǎn)1 t發(fā)酵液將消耗KOH 0.7 kg,按KOH市面價(jià)格8 000元/t計(jì)算,生產(chǎn)1 t發(fā)酵液成本為5.6元. QS處理組發(fā)酵液的全鉀含量高出對(duì)照組5.05 g/kg,1 t發(fā)酵液能得到全鉀5.05 kg. 以市面上常見鉀肥?氯化鉀(鉀含量為52.45%)為例,推算得出生產(chǎn)1 t發(fā)酵液相當(dāng)于能夠得到9.63 kg的氯化鉀. 按氯化鉀市面價(jià)格5 200元/t計(jì)算,1 t發(fā)酵液能夠產(chǎn)生50.08元的收益,減去前期預(yù)處理的投入成本,則凈收益為44.48元. 相比其他堿處理試劑(如氫氧化鈉),盡管成本相對(duì)較低(氫氧化鈉市面價(jià)格為4 700元/t),但發(fā)酵液中大量存在的鈉離子如果不去除很可能會(huì)造成土壤板結(jié)和微生物活性降低等多種問題,危害土壤健康[31-32],但要去除鈉離子則需要增加額外的回收成本. 綜合考慮經(jīng)濟(jì)收益和環(huán)境污染等因素,KOH作為預(yù)處理試劑是可行的.
a) 響應(yīng)面法中的Box-Behnken試驗(yàn)可以很好地對(duì)青稞秸稈累積甲烷產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測,響應(yīng)面模型顯著(P<0.05),擬合度高,具有較高的可信度.
b) 方差分析顯示,KOH含量、NH3·H2O含量和預(yù)處理時(shí)間三因素對(duì)累積甲烷產(chǎn)量的影響程度表現(xiàn)為NH3·H2O含量>KOH含量>預(yù)處理時(shí)間.
c) 通過響應(yīng)面模型驗(yàn)證試驗(yàn)得到青稞秸稈累積甲烷產(chǎn)量最優(yōu)預(yù)處理?xiàng)l件為KOH含量5.13%、NH3·H2O含量3.35%、預(yù)處理時(shí)間13.87 h,該條件下累積甲烷產(chǎn)量實(shí)測值為282.34 mL/g,與預(yù)測值(286.4 mL/g)非常接近,相對(duì)誤差小于5%,證明驗(yàn)證模型有效.
d) 對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果顯示,KOH和NH3·H2O聯(lián)合預(yù)處理能夠顯著提高青稞秸稈厭氧發(fā)酵的產(chǎn)甲烷能力(P<0.05),同時(shí)能夠有效降解木質(zhì)素(降解率為29.21%),提高發(fā)酵液營養(yǎng)價(jià)值,是高效生產(chǎn)生物甲烷和環(huán)境友好的木質(zhì)纖維素類廢棄物的處理方法.