响应曲面法优化沼渣快速堆肥研究*

华冠林1,2,3 丁京涛2,3 孟海波2,3 沈玉君2,3 董珊珊2,3 李 睿1

(1.武汉轻工大学 生物与制药工程学院,武汉 430040;2.农业农村部规划设计研究院 农村能源与环保研究所,北京 100125;3.农业农村部资源循环利用技术与模式综合性重点实验室,北京 100125)

摘要:采用Box-Behnken 设计,以碳氮比(C/N)、通风量、初始含水率为3 因素,设计了17 组堆肥实验,建立回归模型,以抗生素降解率和氮、磷、钾总含量为响应值,确定沼渣快速堆肥的最优工艺。结果表明:3因素对响应值F1抗生素降低率的影响显著性排序为:通风量>C/N>初始含水率,对响应值F2(总养分含量)的影响显著性顺序为: 通风量>初始含水率>C/N。综合考虑,为同时确保抗生素降解率较高且氮磷钾总含量较高,最优工艺条件为C/N为30,通风量为1.13 L/(min·kg),初始含水率为65.54%。验证实验结果与预测值吻合,响应曲面法用于沼渣快速堆肥工艺优化具有可行性。

关键词:沼渣;堆肥;Box-Behnken;抗生素降解率;氮磷钾

0 引 言

近年来,随着畜禽养殖业的迅速发展,畜禽粪便的低效处理对环境带来日益增加的压力,沼气发酵是解决畜禽粪便的一种有效方法,但沼气发酵会产生大量沼渣[1-2]。沼渣作为沼气发酵的副产物,存在难以利用、养分含量低、抗生素残留等问题[3]。目前常以好氧堆肥的方式处理沼渣,但存在堆肥时间长、效率低的问题[4]。而且,由于沼渣主要成分为纤维素类物质,易降解有机质含量较低,不适合单独堆肥[3-5]。猪粪含有丰富的碳氮元素,易降解;玉米秸秆可调节混料孔隙度,促进堆肥过程中微生物供氧。添加猪粪和玉米秸秆既可解决沼渣堆肥耗时过长的缺陷,也能提高堆肥产品质量、降低堆肥成本[6]

响应曲面法常用于优化生物酿造、化工制造、食品生产等领域的生产工艺[7-12]。沼渣快速堆肥的工艺条件优化问题与上述工艺条件的优化具有相似性,运用响应曲面法优化堆肥工艺具有可行性,但目前报道较少,仅宋彩红等[13]通过响应曲面法对沼渣混合物料堆肥的配比进行了研究。

大量研究表明[14-18],C/N、通风量和初始含水率是影响堆肥的主要因素。Ramaswamy等[19]研究了添加稻草对堆肥去除盐霉素的效果,实验组添加稻草调节C/N为25,发现堆体升温较快,高温期持续时间较长,最高温度可达62.8 ℃,且经过38 d的堆肥,实验组堆体内盐霉素的去除率高达99.8%。Munaretto等[20]比较了4种通风方式对莫能菌素的去除效果,结果表明,莫能菌素在强制通风、强制加翻刨通风的实验组中去除率分别为35.6%、39.9%,大于翻刨通风和自然堆放的去除率(分别为15.9%和19.8%)。沈颖等[21]采用正交实验研究了堆肥的温度、初始含水率和高温持续时间等因素对抗生素去除效果的影响,发现土霉素、四环素和金霉素的降解率随着堆体温度的升高而升高,堆体温度是影响土霉素和四环素降解的主要因素。

本实验以沼渣为主要原料,猪粪和玉米秸秆为辅料进行快速堆肥。并通过响应曲面法构建回归模型,以C/N、通风量和初始含水率为影响因素,对沼渣堆肥的抗生素降解率进行预测和优化,并同时保证堆肥成品的氮、磷、钾总含量。好氧堆肥最优工艺能够同时保证较高的抗生素降解率和氮磷钾总含量,可供有机肥厂参考,以避免抗生素进入土壤并导致耐药菌产生,同时尽可能保证有机肥的肥效。

1 实验部分

1.1 实验材料

猪粪和猪粪沼渣取自北京市顺义区东华山沼气站。为调节C/N并增大孔隙,添加玉米秸秆,玉米秸秆采购自河北,经粉碎机粉碎至1 cm左右。堆肥原料的基本性质见表1。

表1 堆肥原料的主要理化性质

Table 1 Physical and chemical characteristics of composting materials

原料碳含量/%氮含量/%C/N含水率/%猪粪38.54±1.274.82±0.538.0071.46±2.86猪粪沼渣62.15±2.165.71±0.6810.8883.22±4.16玉米秸秆61.23±1.981.43±0.3142.818.14±0.54

1.2 实验方法

堆肥设备为密闭式强制通风好氧堆肥反应器,反应器尺寸为:高50 cm,直径40 cm,总体积约为60 L。配有渗滤液收集装置、供气及计量系统、温度在线检测系统,设有上中下3个取样口(图1),取样深度为15~25 cm,每个取样口取平行样3次,每次取10~15 g,混合均匀后测定指标。

图1 堆肥反应器

Fig.1 Sketch map of the static pile composting reactor

采用Design Expert 8.0软件设计实验,选取堆肥混料的碳氮比、通风量和初始含水率3因素(表2), 用Box-Behnken 设计17组实验(T1—T7),分别以堆肥成品的抗生素降解率、总养分含量为响应值F1F2(表3),通过Design Expert 8.0拟合出相应模型,优化得出抗生素最佳去除工艺参数。堆肥初始原料混合质量比为沼渣∶猪粪=6∶3.5,添加玉米秸秆调节最终混料C/N分别为20、25、30左右,添加去离子水调节混料初始含水率分别为60%、65%、70%左右。

1.3 分析方法

每组堆肥实验进行15 d,温度采用在线温度传感器测定,每天记录1次;含水率采用烘干法测定,每3 d取样测定1次;将鲜样和去离子水按1 g∶10 mL的比例混合,于摇床上以150 r/min振荡2 h,离心之后取其上清液过滤,使用pH计测定所得水浸提液的pH值。取5 mL水浸提液加入直径为9 cm 且铺有滤纸的培养皿内,点播20 粒饱满的油菜种子,置于(20±2)℃培养箱中,培养48 h 后测量种子发芽率,计算种子发芽率。采集最终堆肥样品测定氮磷钾总含量,测定方法参考NY 525—2012《有机肥料》。

表2 各组实验的因素水平

Table 2 Values of factors for each group of experiments

实验组X1C/NX2通风量/(L·min-1·kg-1)X3初始含水率/%T120160T220170T3200.565T4201.565T5250.560T6250.570T7251.560T8251.570T930160T1030170T11301.565T12300.565T1325165T1425165T1525165T1625165T1725165

表3 Box-Behnken 设计试验因素及其编码

Table 3 Levels and codes of variables chosen for Box-Behnken design

水平编码10-1X1(混料碳氮比)302520X2(通风量)/(L·min-1·kg-1)1.510.5X3(初始含水率)/%706560

采集初始样品和最终样品,冷冻干燥并碾磨过筛,检测其中抗生素含量,计算抗生素降解率。本实验检测的抗生素包括土霉素、四环素、金霉素、环丙沙星、磺胺嘧啶、磺胺二甲嘧啶、红霉素。初始样品仅为猪粪沼渣和猪粪混合样品,未添加玉米秸秆,最终样品为碾磨过筛后去除秸秆颗粒物的样品。取每份样品1 g左右,使用5 mL Na2EDTA-McIlvaine溶液和5 mL甲醇溶液浸提,重复3次,离心收集3次上清液,加入超纯水稀释至300 mL,使用Oasis HLB萃取柱富集样品中的抗生素,使用甲醇、二氯甲烷洗脱,并通过0.22 μm尼龙膜过滤,最后通过液相质谱联用(LC-MS)测定抗生素含量。

2 结果与讨论

2.1 堆肥过程分析

温度、pH、含水率是反应堆肥进程的重要指标(图2)。可知:除T1、T3、T5、T7、T13实验组外,其余实验组温度均有5 d能达到50 ℃以上。其中,T9、T10、T11、T12维持50 ℃以上达7 d,且T9、T10维持在60 ℃以上达4 d左右,最高温度分别为61.2 ,62 ℃。T9、T10、T11、T12、T14实验组升温速度最快,均在第3天达到50 ℃以上。根据T9、T10、T11、T12实验组的温度变化可知,C/N为30,通风量为1 L/(min·kg)时对堆体升温最有利,而初始含水率对堆体升温影响不明显。

图2 堆肥过程中基础指标变化

Fig.2 Changes in basic indicators during composting

在堆肥过程中,微生物分解堆料中有机物进行新陈代谢,并释放出大量热量,使得堆体温度上升,水分迅速蒸发流失,堆体含水率下降。图2b反映了17组实验的堆体含水率变化,由于T1、T3、T5实验组堆体温度较低且高温维持时间较短,因此堆肥过程中这3组的含水率变化并不明显,而其余实验组含水率均呈不断下降的趋势。其中,T9与T10实验组由于堆体温度高且持续时间长,最终含水率分别为16.47%和15.57%。

由于堆肥高温期大量小分子有机酸挥发,微生物代谢活动使有机酸大量降解,使得堆肥pH 迅速上升[3]。同时,由于微生物活动导致蛋白质水解和氨化作用,产生并积累大量碱性物质,使得堆肥pH持续上升。由图2c可知:包括T1、T3、T5、T7、T13实验组在内,所有实验组的pH值均呈上升趋势。可见,即使堆体温度不高且持续时间短,堆体中微生物依旧活跃,并通过代谢活动使得堆体pH 值最终上升。

种子发芽率是判断堆肥腐熟度和堆肥毒性的重要指标[22-23],在堆肥初期,由于小分子有机酸的存在,可能导致堆肥浸提液对种子发芽由抑制作用。由图2d可知:所有实验组的最终样品,其种子发芽率均达到60%以上,可视为对植物基本无毒害。其中,T9、T10、T11、T12实验组的种子发芽率达到80%以上,可视为腐熟完全并对植物无毒害,说明堆肥高温期持续时间长,对腐熟效果有促进作用。

2.2 堆肥工艺优化分析

各组堆肥实验最终样品的各类抗生素含量和氮磷钾含量如表4所示,检测得到初始样品的抗生素总量为226.986 mg/kg,计算抗生素降解率和氮磷钾总含量,分别以这两者为响应值进行模型拟合分析(表3),可以预测15 d沼渣堆肥使抗生素降解率和氮磷钾总含量达到最高的堆肥工艺,并对其最优工艺参数进行验证。

表4 各实验组的抗生素含量和氮磷钾含量

Table 4 Antibiotic content and NPK content of each experimental group

实验组w(N)/%w(P)/%w(K)/%w(土霉素)/(mg·kg-1)w(四环素)/(mg·kg-1)w(金霉素)/(mg·kg-1)T11.923±0.6540.974±0.6530.673±0.45840.604±1.9982.235±0.4463.829±0.756T23.108±1.7480.230±0.3540.365±0.47332.967±1.3252.180±0.4523.876±0.886T31.951±0.8610.990±0.6490.863±0.56717.712±0.5632.426±0.5534.405±0.455T43.089±0.7690.756±0.2430.876±0.51647.828±1.2262.540±0.5124.610±0.846T51.652±0.4580.846±0.5610.763±0.46825.578±1.2234.944±0.5484.113±0.883T61.616±0.8640.829±0.5520.827±0.78622.706±0.6694.863±0.2593.687±0.946T72.168±0.6450.711±0.3650.863±0.56738.512±1.5312.158±0.4363.871±0.445T82.341±1.8620.668±0.4530.942±0.64537.014±1.6152.517±0.5314.110±0.775T92.783±1.0350.517±0.3350.644±0.53429.074±0.6553.116±0.2655.303±0.452T102.855±1.3540.896±0.7620.675±0.64320.318±0.6852.415±0.5364.820±0.883T113.383±0.5540.667±0.4360.964±0.86131.694±1.1223.413±0.7763.648±0.254T122.421±0.9640.738±0.5420.644±0.66729.634±0.6772.351±0.4563.243±0.556T133.408±0.5340.723±0.8690.482±0.51229.577±0.7622.576±0.7563.486±0.336T143.569±1.9460.777±0.4620.698±0.55425.504±0.5542.807±0.4493.700±0.559T153.575±1.6650.674±0.5360.594±0.47126.980±0.8643.276±0.5585.412±0.546T163.538±1.2030.764±0.3540.543±0.33427.276±0.7763.638±0.7754.765±0.625T172.848±1.3460.775±0.7520.644±0.43624.374±0.6645.546±0.6455.644±0.354初始样品98.305±2.53664.859±1.89663.628±2.864实验组w(红霉素)/(mg·kg-1)w(环丙沙星)/(mg·kg-1)w(磺胺嘧啶)/(mg·kg-1)w(磺胺二甲嘧啶)/(mg·kg-1)w(总量)/(mg·kg-1)T10.026±0.0620.014±0.0240.014±0.0140.073±0.04646.794T20.026±0.0350.016±0.0220.015±0.0110.074±0.06639.153T30.026±0.0460.013±0.0240.014±0.0140.072±0.05324.668T40.028±0.0190.022±0.0130.019±0.0240.077±0.02255.123T50.027±0.0360.020±0.0270.017±0.0110.076±0.04534.774T60.028±0.0560.025±0.0210.020±0.0220.078±0.05331.407T70.026±0.0230.016±0.0220.016±0.0130.074±0.05744.673T80.027±0.0360.021±0.0320.018±0.0150.076±0.02443.784T90.029±0.0210.030±0.0260.022±0.0240.081±0.05237.655T100.028±0.0420.027±0.0240.021±0.0150.079±0.06227.709T110.027±0.0160.019±0.0210.017±0.0210.075±0.04238.894T120.032±0.0270.045±0.0250.030±0.0220.088±0.05635.422T130.043±0.0360.032±0.0310.062±0.0340.119±0.06835.894T140.027±0.0210.019±0.0210.017±0.0240.075±0.03532.15T150.027±0.0340.019±0.0240.017±0.0110.075±0.04435.807T160.029±0.0210.031±0.0240.023±0.0220.081±0.06835.843T170.037±0.0340.077±0.0320.046±0.0170.103±0.06435.828初始样品0.028±0.0240.062±0.0330.026±0.0260.078±0.065226.986

2.2.1 抗生素降解分析

对抗生素降解率进行多元回归拟合,获得响应值F1对自变量的二次多项回归方程:如表5所示,抗生素降解率的响应面模型达到显著水平(P<0.05),其中X3达到显著水平(P<0.05),X1X2X1X2达到极显著水平(P<0.01),失拟项不显著(P>0.05)。该模型的信噪比为12.852,在可接受范围内(>4)。表明该模型对实验的拟合度较好,可以对抗生素降解率的响应值进行预测。X1X2达到极显著水平说明碳氮比和通风量的交互作用能够显著影响抗生素降解率,因为混料配比直接影响物料的碳氮比和孔隙度,而物料孔隙度和通风量能够直接影响堆肥过程中供氧和微生物活动。因此,碳氮比和通风量共同作用能够显著影响微生物代谢抗生素。

如图3所示,当C/N为25~30时,通风量对抗生素降解率影响不明显;当C/N为20~25时,抗生素降解率随通风量减少而增大。同样,当通风量为0.5~1 L/(min·kg)时,C/N对抗生素降解率影响不明显;当通风量为1~1.5 L/(min·kg)时,抗生素降解率随C/N增大而增大。当C/N或者通风量确定时,初始含水率对抗生素降解率的影响不明显。根据规划求解的结果,3个变量在实验设置的取值范围内时,预测抗生素降解率的最大值为86.48%,此时X1=1,X2=0.26,X3=0.90,即C/N为30,通风量为1.13 L/(min·kg),初始含水率为69.61%。

表5 Box-Behnken 试验设计变量值及响应值

Table 5 Values of variables and responses in Box-Behnken design

实验组X1碳氮比X2通风量X3初始含水率响应值F1(抗生素降解率)/%响应值F2(总养分含量)/%T1-10-179.393.57T2-10182.783.70T3-1-1089.123.80T4-11075.594.72T50-1-184.932.26T60-1186.093.27T701-180.323.74T801180.923.95T910-183.543.94T1010187.804.43T1111084.465.01T121-1084.363.80T1300084.204.61T1400085.885.04T1500084.204.84T1600084.204.85T1700084.204.27

2.2.2 氮磷钾总含量分析

对氮磷钾总含量进行多元回归拟合,获得响应值F2对自变量的二次多项回归方程:F2=4.72262+0.17384X1+0.53626X2+0.22933X3+0.073488X1X2+0.087505X1X3-0.20052X2X3+由表5可知:氮磷钾总含量的响应面模型达到极显著水平(P<0.01),其中,X3达到显著水平达到极显著水平(P<0.01),失拟项不显著(P>0.05)。该模型的信噪比(adeq precision)为13.838,在可接受范围内(>4),表明该模型对实验的拟合度很好,可以对总养分含量的响应值进行预测。

图3 C/N、通风量、初始含水率及其交互作用对抗生素降解率的响应面(响应值F1)

Fig.3 Response surface of carbon-nitrogen ratio, ventilation and initial moisture content and their interaction on the degradation rate of antibiotic

表6 抗生素降解率的多元二次方程方差分析表

Table 6 ANOVA for the second order quadratic equation of the degradation rate of antibiotic

项目平方和自由度均方F值P值模型153.0491710.370.0027X122.06122.0613.460.008X267.32167.3241.060.0004X311.05111.056.740.0356X1X246.5146.528.360.0011X1X30.1910.190.120.7436X2X30.07710.0770.0470.8344X210.7410.740.450.5237X222.2412.241.370.2803X232.2812.281.390.2772残差11.4871.64失拟项9.233.075.380.0688误差项2.2840.57总和164.5116

表7 氮、磷、钾总含量的多元二次方程方差分析

Table 7 ANOVA for the second order quadratic equation of the total content of NPK

项目平方和自由度均方F值P值模型890.8912.960.0014X10.2410.243.530.1024X22.312.333.570.0007X30.4210.426.140.0424 X1X20.02210.0220.320.592X1X30.03110.0310.450.5252X2X30.1610.162.350.1694X210.0510.050.720.4234X221.0311.0315.080.006X233.5713.5752.040.0002残差0.4870.069失拟项0.1330.0420.480.713误差项0.3540.088总和8.4816

如图4所示,C/N对氮、磷、钾总含量的影响不明显,而氮、磷、钾总含量随通风量增大呈现减小的趋势。氮、磷、钾总含量随初始含水率增大呈现先增大后减小的趋势。根据规划求解的结果,3个变量在实验设置的取值范围内时,预测氮、磷、钾总含量的最大值为5.20%,此时X1=1,X2=0.59,X3=0.11,即C/N为30,最佳通风量为1.29 L/(min·kg),初始含水率为65.54%。

图4 C/N、通风量、初始含水率及其交互作用对总氮磷钾含量的响应面(响应值F2)

Fig.4 Response surface of carbon-nitrogen ratio, ventilation and initial moisture content and their interaction on total content of NPK

2.2.3 最优工艺参数分析

以抗生素降解率最高的工艺参数进行堆肥,即C/N为30,最佳通风量为1.13 L/(min·kg),最佳初始含水率为69.61%。此时,通过响应值F2的回归方程可预测氮、磷、钾总含量仅为4.59%。由于C/N、通风量、初始含水率对抗生素降解率影响的显著性顺序为X2>X1>X3,对氮、磷、钾总含量影响的显著性顺序为X2>X3>X1,可认为初始含水率的改变对抗生素降解效果影响最不明显,却对氮磷钾总含量影响较明显。因此,可将最佳初始含水率由69.61%调整为65.54%,此时由两个回归方程计算得到抗生素降解率为85.99%,氮磷钾总含量为5.15%,与最优结果比较,二者仅有略微下降。

最终得出最优工艺参数:C/N为30,通风量为1.13 L/(min·kg),初始含水率为65.54%,即X1=1,X2=0.26,X3=0.11。比照堆肥过程中基础指标变化(图2)进行分析,发现堆肥腐熟过程最优实验组为T9、T10、T11、T12,说明C/N为30,通风量为1 L/(min·kg)对堆体腐熟最有利,而初始含水率对堆体进程影响不明显,与响应曲面法分析得到的最优工艺结果相符。

以C/N为30,通风量为1.13 L/(min·kg),初始含水率为65.54%的最优工艺参数进行验证实验,得到堆肥最终成品,检测得到抗生素降解率为87.43%,总养分含量为4.98%,与预测值的偏差低于预测值的5%,则验证实验结果可行,该回归模型有效。

3 结 论

以各实验组的温度、pH、含水率等的变化曲线和响应曲面法的分析结果互相印证,通风量和碳氮比对堆肥进程影响较大。综合考虑得出15 d沼渣快速堆肥的最优工艺参数:C/N为30,通风量为1.13 L/(min·kg),初始含水率为65.54%,且验证实验结果可行,该回归模型有效。由此可见,响应曲面法用于沼渣快速堆肥的工艺优化具可行性。

参考文献

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OPTIMIZATION OF BIOGAS RESIDUE COMPOSTING USING RESPONSE SURFACE METHODOLOGY

HUA Guan-lin1,2,3, DING Jing-tao2,3, MENG Hai-bo2,3, SHEN Yu-jun2,3, DONG Shan-shan2,3, LI Rui1

(1.School of Biological and Pharmaceutical Engineering, Wuhan Polytechnic University, Wuhan 430040, China;2.Insitute of Energy and Environmental Protection, Chinese Academy of Agricultural Engineering, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Beijing 100125, China;3.Key Laboratory of Technologies and Models for Cyclic Utilization from Agricultural Resources, Chinese Academy of Agricultural Engineering, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Beijing 100125, China)

Abstract: In order to get the optimal proportion of biogas residue mixed with livestock manure composting, choosing the degradation rate of antibiotic and total content of nitrogen, phosphorus and potassium as the response value, and carbon-nitrogen ratio, ventilation and initial moisture content as the three factors, seventeen composting experiments were designed using Box-Behnken,and a second order polynomial equation was established.The results showed that the significance order of the three factors on the response value F1 was ventilation volume>carbon to nitrogen ratio>initial water content, the significance ceorder of influence on the response value F2 was ventilation>initial water content>carbon to nitrogen ratio.Considering comprehensively, in order to ensure the degradation rate of antibiotic and total content of N, P, K, the process was optimized as a carbon to nitrogen ratio of 30, a ventilation of 1.13 L/(min·kg), and an initial water content of 65.54%.The experimental results were in agreement with the predicted values.Therefore, response surface method was proved to be feasible in optimization of biogas residue composting.

Keywords: biogas residue; composting; Box-Behnken; degradation rate of antibiotic; nitrogen,phosphorus and potassium

DOI:10.13205/j.hjgc.201912034

*北京科技计划课题(Z171100001417007)。

收稿日期:2018-10-25

第一作者:华冠林(1993-),男,硕士研究生,主要从事好氧堆肥降解抗生素研究。xpifer@163.com

通信作者:李睿,博士,教授,主要从事微生物检验方向研究。liruiwuhan@163.com