基于三种动力学模型预测氧化与纳米颗粒联合预处理Xyris capensis生物甲烷产量的比较研究

《BioEnergy Research》：Application of Three Kinetic Models for the Prediction of Biomethane Yield of Combined Oxidative and Nanoparticle Additives Pretreated Xyris capensis

本研究针对木质纤维素原料厌氧消化过程中预处理条件对生物甲烷产量预测模型性能影响不明确的问题，通过应用一级、Logistic和Gompertz三种动力学模型，系统评估了单一氧化预处理及氧化与Fe3O4纳米颗粒联合预处理Xyris capensis的生物甲烷产气动力学。结果表明，Gompertz模型对单一预处理基质拟合最优(R2=0.9978)，而联合预处理数据更符合一级动力学模型。该研究为不同预处理工艺的厌氧消化过程优化提供了关键模型选择依据。

　　

在全球能源需求持续增长与环境压力日益加重的双重挑战下，寻找可持续的可再生能源技术已成为21世纪的重要议题。厌氧消化(Anaerobic Digestion, AD)技术因其能够将有机废弃物同时转化为清洁能源和有机肥料而备受青睐。然而，木质纤维素类生物质顽固的结构特性严重制约了其生物降解效率，导致厌氧消化过程存在滞留时间长、甲烷产率低等问题。预处理技术是破解这一瓶颈的关键，但不同的预处理方法会对厌氧消化的微生物过程产生复杂影响，如何准确预测不同预处理条件下的生物甲烷产气规律，对反应器设计、工艺优化和系统稳定性至关重要。

传统上，研究人员利用动力学模型来模拟和预测厌氧消化过程。尽管已有研究应用多种模型分析厌氧共消化过程，但针对预处理条件（尤其是联合预处理）如何影响模型预测性能的系统研究尚属空白。为此，发表在《BioEnergy Research》上的这项研究，首次系统比较了一级动力学模型、Logistic模型和Gompertz模型在预测经过不同预处理（包括单一氧化预处理以及氧化与纳米Fe₃O₄联合预处理）的Xyris capensis（一种多年生能源草）生物甲烷产量时的表现。

为开展研究，作者团队主要运用了几项关键技术方法：首先，采用基于过氧化氢(H₂O₂)和硫酸(H₂SO₄)的氧化预处理法（皮朗哈溶液法）处理Xyris capensis原料；其次，在厌氧消化实验中引入Fe₃O₄纳米颗粒（<50 nm）作为添加剂进行联合预处理；然后，利用自动甲烷潜力测试系统II(Automatic Methane Potential Test System II, AMPTS II)在37±2°C的中温条件下进行生物甲烷产量测定；最后，基于实验获得的累积甲烷产量数据，利用MATLAB软件进行非线性回归分析，拟合三种动力学模型，并通过决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、阿卡克信息准则(AIC)和百分比差异(%diff)等指标综合评价模型性能。

不同预处理对生物甲烷产量的影响

实验结果表明，所有预处理条件均显著提高了Xyris capensis的生物甲烷产量。其中，联合预处理（氧化预处理+20 mg/L Fe₃O₄）的效果尤为突出，最佳条件下（85% H₂O₂+ 15% H₂SO₄+ 20 mg/L Fe₃O₄，处理G）的累积甲烷产量达到278.59 mL CH₄/g VS_added，比未处理的对照组提高了94.53%。研究表明，H₂SO₄的加入增强了破解木质素结构的能力，而Fe₃O₄纳米颗粒可能通过为产甲烷古菌提供必需的营养元素（如Fe²⁺/Fe³⁺）和促进氢营养型产甲烷途径来提升产气性能。

动力学分析与模型性能

研究对实验获得的累积甲烷产量数据进行了三种动力学模型的拟合分析。一级动力学模型重点反映了水解速率常数(K)，发现联合预处理条件下的K值（最高达0.0919 /天）显著高于单一预处理和未处理组，表明联合预处理有效加速了底物的降解。Logistic模型和Gompertz模型则能提供最大甲烷产率(R_m)和延滞期(λ)等关键参数。

模型性能评估显示，所有模型的R²值在0.8269至0.9978之间，%diff均低于5%，表明模型整体上能较好地预测实验数据。然而，模型的适用性高度依赖于预处理条件。具体而言，对于仅经过氧化预处理的底物和未处理的底物，Gompertz模型展现了最高的预测精度（例如，对处理C，R²=0.9978，RMSE=3.0193）。而对于经过氧化和纳米颗粒联合预处理的底物，一级动力学模型的预测结果与实验数据更为吻合。Logistic模型在某些特定联合预处理条件下（如处理B、E、G）也表现出良好的拟合度。

研究结论与意义

本研究通过系统评估三种经典动力学模型在不同预处理Xyris capensis厌氧消化产甲烷过程中的应用，得出了明确结论：预处理条件显著影响动力学模型的预测性能，没有单一的“万能”模型适用于所有情况。Gompertz模型被证实是模拟单一氧化预处理和未处理原料产甲烷动力学的最优选择，而一级动力学模型则更适用于预测氧化与纳米颗粒联合预处理条件下的产气过程。

这项研究的重要意义在于，它首次揭示了预处理这一关键工艺参数在厌氧消化动力学模型选择中的决定性作用。研究结果为针对特定预处理工艺选择最合适的预测模型提供了科学依据，这对于实际工程中厌氧消化反应器的精确设计、过程优化、稳定运行以及提高整个系统的经济可行性具有重要的指导价值。该研究建立的概念框架可推广至其他木质纤维素原料的厌氧消化过程模拟，为开发高效、可预测的生物能源回收系统，推动低碳能源转型提供了有价值的理论工具和实践参考。未来研究可探索将不同模型进行叠加或互补，以开发出适应范围更广、预测精度更高的混合模型。