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厌氧消化产物及副产物中碳、氮、磷分布的模拟研究

李恒  
【摘要】:厌氧消化技术可以将生物废弃物转化为可持续能源,从而降低温室气体的排放,因此近年来成为研究热点。但是此技术受诸多因素的影响,如:底物的多样性、甲烷转化率低下以及随之产生的沼液沼渣副产物的处理问题。因此,研究不同底物厌氧消化后产物及副产物中碳(C)、氮(N)及磷(P)的分布非常重要,不但可以为底物中C高效转化为产物甲烷提供科学依据,还可以为副产物N、P营养物质的资源化利用提供参考。本研究共建立了 84组不同底物不同混合比例反应器,建立了以猪粪为底物的半连续厌氧消化反应器,进行了 135 d不同阶段的各组分分布研究,并在实验的基础上进一步构建了预测模型,对实际应用过程进行了优化。基于人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)建立了不同反应器C、N及P分布的预测模型,基于厌氧消化1号模型(Anaerobic Digestion Model No.l,ADM1)及固-液扩展过程建立了猪粪为底物的半连续反应过程行为的预测动力学模型。得到以下结果:(1)以玉米秸秆、水稻秸秆、小麦秸秆、饲料喂养的猪的猪粪(猪粪1)、粮食喂养的猪的猪粪(猪粪2)、牛粪、鸡粪这7种不同单一原料为底物序批式厌氧消化反应后,以猪粪和鸡粪为底物的反应产物及副产物中C、N及P分布比较类似,牛粪则与秸秆类原料类似,且3种秸秆之间C、N及P分布差异不显著。在水稻秸秆与猪粪1、玉米秸秆与鸡粪、猪粪1与鸡粪的混合反应研究中发现当原料配比分别为4:6、2:1、3:1时各自混合体系获得最大甲烷产率。并发现反应后沼液氨氮(Ammonianitrogen,NH4+-N)浓度的差异具有非常明确的规律:底物中猪粪或鸡粪含量高则NH4+-N高,而牛粪或秸秆含量高则NH4+-N低。(2)不同原料为底物的厌氧消化反应后C、N及P在气液固三相分布的结果表明:以猪粪2为底物的厌氧消化反应C的甲烷转化率最高,为15.8%。此外以猪粪和鸡粪为底物的厌氧消化反应后沼液沼渣N、P含量较高,而秸秆类底物反应后的沼渣中富含C。不同底物反应前后C、N及P元素质量平衡有所差别,但是都接近100%。甲烷产率、化学需氧量(Chemical oxygen demand,COD)/总有机碳(Total organic carbon,TOC)、NH4+-N及总磷(Total phosphorus,TP)浓度分别与底物中木质素、蛋白质、总氨氮(Total ammonia nitrogen,TAN)/蛋白质、钾浓度有很好的相关性。采用线性模型可以较好的预测沼液NH4+-N浓度。(3)分别以底物组分及底物百分比为输入变量对不同底物不同混合比例反应的C、N及P分布建立预测模型。对于以底物组分预测甲烷和沼液COD浓度,基于主成分分析法(Principal component analysis,PCA)的 ANN 模型(PC-ANN)优于原始ANN模型;采用底物TAN和凯氏氮(Total Kjeldahl nitrogen,TKN)浓度为输入变量的ANN模型可以对NH4+-N浓度的预测达到较好的效果。针对甲烷产率和沼液NH4+-N浓度分别建立的PC-ANN和ANN模型可以推广应用,对文献中的实验数据取得了较好的预测结果,R2分别为0.705和0.791。采用底物组分难于预测沼液中PO43-浓度,而采用底物混合比例能够得到较好的预测结果。对以底物混合比例预测甲烷产率的模型采用遗传算法(Genetic algorithm,GA)与ANN结合(ANN-GA)进行优化,当挥发性固体(Volatile solid,VS)浓度为3 g VS/L,秸秆、猪粪、牛粪与鸡粪含量分别为31.8%、1.86%、3.72%、62.65%时达到最优化的甲烷产率431.2 mL/gVS。(4)对猪粪底物进行分阶段半连续厌氧消化反应C、N及P分布进行研究,结果表明,随着猪粪底物总固体(Total solid,TS)浓度的增加,甲烷容积产率增大,且沼液中 COD、NH4+-N,无机磷(Inorganic phosphorus,PO43-)、挥发性脂肪酸等指标都会呈现增加的趋势。基于ADM1模型以及对固-液沉淀过程的扩展模拟预测了猪粪底物厌氧消化反应行为及反应过程C、N及P分布,预测结果总体来说比较理想,但是随着底物TS浓度的增长,甲烷产率预测偏高,体系中各有机组分预测普遍偏低。模型对NH4+-N浓度的预测结果较好,对PO43_浓度模拟出了不同阶段的总体变化趋势。模型对反应后期阶段沼渣组分中碳水化合物、蛋白质、脂类的预测值明显高于实验值,说明实验过程中高TS浓度的猪粪底物容易水解不完全。通过模型预测结果和实验数据的对比分析可知,提高底物可生化性、促进底物水解、改进反应器、固定菌群、降低体系氨氮含量是可能增加甲烷产率的途径。


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