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为解决化石能源危机及生物制氢效率优化问题，研究人员以甘蔗渣为原料，采用新分离的氨氧化产碱菌 SRAM 开展暗发酵产氢研究。通过 CCD 设计，结合 RSM 与 ANN 建模，利用 ANN-GA 优化参数，获最佳条件，提升产氢效率，为可再生能源开发提供新路径。
在全球能源危机与气候变暖的双重压力下，传统化石燃料的枯竭迫使人类急需寻找清洁可持续的替代能源。生物氢（BioH?）作为一种零碳燃料，燃烧产物仅为水，且能量密度高达 122 kJ/g，是碳氢燃料的 2.75 倍，被视为未来能源转型的关键角色。然而，当前生物制氢面临效率瓶颈：暗发酵（DF）虽具工业可行性，但氢气产率仅为 1-2 mol H?/mol 葡萄糖；光发酵和生物光解需光照且易受氧气干扰；微生物电解池（MECs）成本高昂。此外，木质纤维素原料的预处理效率、微生物代谢路径调控及多参数优化等问题，均制约着生物制氢的规模化应用。
为突破这些瓶颈，来自相关研究机构的研究人员开展了以甘蔗渣（SB）为原料、新型氨氧化产碱菌（Alcaligenes ammonioxydans）SRAM 为发酵菌株的生物制氢优化研究。该研究成果发表在《Fuel》，旨在通过跨学科技术整合，构建高效的生物制氢工艺，为农业废弃物资源化利用与可再生能源开发提供新范式。
研究采用的关键技术方法包括：
- 中央复合设计（CCD）：系统考察底物浓度（10-50 g/L）、接种比例（4%-12% v/v）、酸预处理浓度（1%-5% v/v）和 pH（5.5-7.5）四个参数对产氢的影响。
- 响应面法（RSM）与人工神经网络（ANN）建模：利用 MATLAB 和 Python 开发预测模型，其中 ANN 通过多层非线性映射捕捉复杂生物变量间的相互作用。
- 遗传算法（GA）优化：将 ANN 模型与 GA 结合，通过全局搜索确定最优工艺参数组合。
研究结果
底物预处理与结构表征
以 3%-5% v/v 硫酸预处理甘蔗渣，其成分分析显示： lignin 含量为 29.24±2.32%，ash 为 2.92±0.1%，cellulose 为 42.36±3.42%，hemicellulose 为 23.52±3.31%。扫描电子显微镜（SEM）观察表明，酸预处理破坏了甘蔗渣原有的致密纤维结构，使细胞壁孔隙增加，显著提升了可发酵糖的释放效率，为后续微生物代谢奠定基础。
建模与优化对比
RSM 模型通过二次多项式拟合建立参数与产氢量的关系，但其线性假设难以完全刻画生物系统的非线性特征。ANN 模型（尤其是 Python 构建的版本）表现出更强的预测能力，其均方根误差（RMSE）显著低于 RSM，证明了神经网络在处理复杂生物数据时的优势。进一步将 ANN 与 GA 结合形成的混合模型，通过迭代优化，将预测误差降至 0.02，确定了最优参数组合：底物浓度 48.98 g/L、接种比例 8.21% v/v、酸浓度 3.56% v/v、pH 7.02。
关键因素影响评估
通过敏感性分析发现，底物浓度对生物氢产率的影响最为显著，过高浓度会因底物抑制效应降低产率；pH 通过调控酶活性和微生物代谢途径发挥关键作用，中性偏酸环境（pH 7.02）最利于产氢；酸预处理浓度影响纤维素的水解效率，3.56% v/v 硫酸可平衡木质素脱除与糖分保留；接种比例则通过微生物种群密度调控代谢速率，8.21% v/v 的比例实现了活性菌群与底物的最佳匹配。
结论与意义
本研究首次证明氨氧化产碱菌 SRAM 在甘蔗渣暗发酵中的高效产氢潜力，通过 ANN-GA 混合模型实现了生物制氢工艺的精准优化，将产氢效率提升至新水平。该研究不仅为农业废弃物（如甘蔗渣）的高值化利用提供了技术路径，也为生物制氢领域的多学科交叉研究树立了典范 —— 通过机器学习（ANN）与优化算法（GA）的协同，突破了传统生物工艺优化的效率瓶颈。未来，该模型可进一步整合到工业级生物反应器的自动化控制系统中，推动生物氢能从实验室向产业化的跨越，为全球碳中和目标的实现提供关键技术支撑。研究中提出的 “预处理 - 微生物代谢 - 智能优化” 三位一体策略，亦为其他生物质能源（如生物甲烷、生物乙醇）的开发提供了可借鉴的方法论。
