為提高豬糞沼氣發(fā)酵的產氣效率,試驗應用響應面法對其沼氣發(fā)酵工藝進行優(yōu)化,通過Design-Express8.0.6.1軟件的Box-Behnken中心組合試驗設計,以原料產氣率為響應值,研究發(fā)酵溫度、總固體濃度（TS）和攪拌轉速3個因素對豬糞產氣效率的影響,建立相關數(shù)學模型,并對模型進行降維優(yōu)化分析,最后進行試驗驗證。結果表明,發(fā)酵溫度和TS兩因素對于豬糞產氣效率的影響表現(xiàn)為極顯著。最優(yōu)工藝條件TS為5.8%,發(fā)酵溫度為29℃,攪拌轉速為92 r·min^-1時,理論原料產氣率為160.09 mL·g^-1TS,試驗原料產氣率為154.83 mL·g^-1TS,試驗值與理論值接近,二者相對偏差為3.21%�？梢�,所建模型能較好的優(yōu)化沼氣發(fā)酵工藝參數(shù)。 

【文章來源】：中國沼氣. 2018,36(04)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

沼氣發(fā)酵裝置A．恒溫水浴鍋;B．集氣瓶;C．計量瓶;D．發(fā)酵瓶;E．標線;F．攪拌棒

Ｒ2Adj=0．9372，可解釋93．72%響應值的變化。相關系數(shù)Ｒ2=0．9725，表明此模型擬合度較好，可用于響應變量預測，沼氣發(fā)酵原料產氣率的預測值與實際值如圖2所示。2．2不同因素對沼氣發(fā)酵工藝的影響2．2．1單因素對原料產氣率的效應分析為了分析單一因素對原料產氣率的影響，通過降維分析，可以把多元問題轉換為一元問題，即把模型中其他因素控制在相同的水平上，可得到單因素與原料產氣率的一元回歸模型［22－23］。圖3為在其他因素設定在0水平時，得到另一變化因素的一維模型曲線，由圖可知，3個因素均呈先升高后降低的趨勢，其中發(fā)酵溫度變化幅度最大，其次是TS和攪拌轉速，說明在試驗設定的條件范圍內，發(fā)酵溫度在25℃～45℃和TS在3%～7%范圍內，對原料產氣率的影響波動較大，而攪拌轉速在50r·min－1～150r·min－1范圍內累積產氣量的波動較小。由此說明對原料產氣率的結果影響較大的依次是發(fā)酵溫度、TS和攪拌轉速，這與方差分析的結果是一致的。圖3單因素水平下原料產氣率的變化圖4基于發(fā)酵溫度和TS的累積產氣量響應曲面圖5基于發(fā)酵溫度和TS的累積產氣量等高線圖2．2．2因素交互作用對原料產氣率的效應分析根據回歸方程得出的不同因子響應面分析及相應等值線圖，可直觀看出各因素交互作用對沼氣發(fā)酵原料產氣率的影響，如果曲線弧度越大，表明該因素對原料產氣率的影響越大，相應表現(xiàn)為響應值變化的大�。�21－22］。圖4和圖5為發(fā)酵溫度與TS兩者交互對沼氣發(fā)酵原料產氣率的影響。由圖4可知，原料產氣率隨著發(fā)酵溫度和TS的升高呈現(xiàn)逐漸增大，達到最大值后，呈緩慢下降?

為在其他因素設定在0水平時，得到另一變化因素的一維模型曲線，由圖可知，3個因素均呈先升高后降低的趨勢，其中發(fā)酵溫度變化幅度最大，其次是TS和攪拌轉速，說明在試驗設定的條件范圍內，發(fā)酵溫度在25℃～45℃和TS在3%～7%范圍內，對原料產氣率的影響波動較大，而攪拌轉速在50r·min－1～150r·min－1范圍內累積產氣量的波動較小。由此說明對原料產氣率的結果影響較大的依次是發(fā)酵溫度、TS和攪拌轉速，這與方差分析的結果是一致的。圖3單因素水平下原料產氣率的變化圖4基于發(fā)酵溫度和TS的累積產氣量響應曲面圖5基于發(fā)酵溫度和TS的累積產氣量等高線圖2．2．2因素交互作用對原料產氣率的效應分析根據回歸方程得出的不同因子響應面分析及相應等值線圖，可直觀看出各因素交互作用對沼氣發(fā)酵原料產氣率的影響，如果曲線弧度越大，表明該因素對原料產氣率的影響越大，相應表現(xiàn)為響應值變化的大�。�21－22］。圖4和圖5為發(fā)酵溫度與TS兩者交互對沼氣發(fā)酵原料產氣率的影響。由圖4可知，原料產氣率隨著發(fā)酵溫度和TS的升高呈現(xiàn)逐漸增大，達到最大值后，呈緩慢下降的趨勢。結合圖5，當處理發(fā)酵溫度處于35℃左右，TS約為4%～5%時，其沼氣發(fā)酵的原料產氣率可達187．50m3·kg－1TS。在TS處于固定值時，發(fā)酵溫度與攪拌轉速兩者交互對沼氣發(fā)酵原料產氣率的影響如圖6和圖7所示。圖6基于發(fā)酵溫度和攪拌轉速的累積產氣量響應曲面01中國沼氣ChinaBiogas2018，36(4)

【參考文獻】：
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碩士論文
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本文編號：3615780