一種分析餐廚垃圾厭氧消化產甲烷能力的方法與流程

2023-12-12 08:53:12 1

本發明涉及一種分析餐廚垃圾厭氧消化產甲烷能力的方法，屬於有機固體廢棄物處理技術領域。

背景技術：

餐廚垃圾的主要成分是糖類、蛋白質類、脂肪類和纖維素類物質，因為地域、季節和飲食習慣的不同，餐廚垃圾中各組分的含量可能有很大差別，其產甲烷性能也存在差異。另外，各組分的產甲烷特性相對穩定，可以通過測定某一實際餐廚垃圾中各組分的含量來模擬和預測其產甲烷特性。儘管有些文獻報導了關於餐廚垃圾及其組分的產氣研究，但是鮮有關於各組分對餐廚垃圾產氣的影響以及相關模型的研究報導。

為獲得有機物的產甲烷潛力，傳統方法是進行產甲烷潛力實驗，但是該實驗耗時較長，通常需要30-60天。而採用數學模型可以快速獲得產甲烷潛力的結果，比如buswell公式，它根據底物的化學特性計算理論的產甲烷量，然而該類模型不能提供有關底物降解的動力學信息。

技術實現要素：

為了解決上述問題，本發明提供了一種評估餐廚垃圾厭氧消化產甲烷的動力學模型，包括(a)，(b)，(c)，(d)，(e)；

(a)，y(t)＝8.66+1.63×b1×p1(t)+1.01×b2×p2(t)+1.16×b3×p3(t)+1.3×b4×p4(t)；

(b)p1(t)＝496.94×(1-e-0.147×t)；

(c)p2(t)＝422.06×(1-e-0.122×t)；

(d)p3(t)＝431.25×(1-e-0.178×t)；

(e)

p1(t)、p2(t)、p3(t)、p4(t)分別表示澱粉、纖維素、蛋白質和脂肪在t時刻的產氣量；y(t)表示t時刻餐廚垃圾的產甲烷量；bi(i＝1,2,3,4)分別表示餐廚垃圾中澱粉、蛋白質、纖維素和脂肪的百分含量；e為自然對數；t為消化反應時間。

本發明的第二個目的是提供一種評估餐廚垃圾產甲烷能力的方法，所述方法是應用所述動力學模型，根據餐廚垃圾中澱粉、蛋白質、脂肪和纖維素的百分含量，代入所述動力學模型中，計算餐廚垃圾產甲烷量隨時間的變化以及最大的甲烷產量。

在本發明的一種實施方式中，所述餐廚垃圾ts為20～30％，vs為20～25％，澱粉含量為20～40％，蛋白質含量為15～25％，脂肪含量為15～25％，纖維素含量為15～30％。

在本發明的一種實施方式中，所述餐廚垃圾ts為24.13％，vs為22.60％，澱粉含量為31.87g/gts，蛋白質含量為21.02g/gts，脂肪含量為17.56g/gts，纖維素含量為23.21g/gts。

在本發明的一種實施方式中，所述餐廚垃圾ts為25.95g/gts，vs為24.46g/gts，澱粉含量為35.61g/gts，蛋白質含量為18.72g/gts，脂肪含量為19.11g/gts，纖維素含量為20.82g/gts。

本發明的第三個目的是提供一種產甲烷的方法，所述方法是應用所述動力學模型，根據餐廚垃圾中澱粉、蛋白質、脂肪和纖維素的百分含量，代入所述動力學模型中，計算餐廚垃圾產甲烷量為最大甲烷產量80～100％所需的發酵時間，並在35～37℃下發酵相應時間。

在本發明的一種實施方式中，所述方法接種汙泥進行厭氧發酵；所述汙泥的性質為ts13～18％，vs11～16％。

在本發明的一種實施方式中，所述方法接種汙泥進行厭氧發酵；所述汙泥的性質為ts16.21％，vs14.22％。

在一種實施方式中，所述厭氧消化是在37℃下進行。

在一種實施方式中，所述接種物/底物的ts比為2.66，含固率為8.06％，初始ph為8.87。

在一種實施方式中，所述調節含固率是用水調節；調整ph是用naoh溶液和/或hcl溶液調節。

在一種實施方式中，所述發酵在產甲烷潛力測試系統(amptsⅱ)中進行。

在一種實施方式中，所述底物量為8gts，所述底物為米飯、肉和蔬菜。

本發明還提供所述動力學模型在降解餐廚垃圾方面的應用。

有益效果：本發明提供的評估餐廚垃圾厭氧消化產甲烷的動力學模型能夠根據餐廚垃圾的澱粉、蛋白質、脂肪、纖維素含量評估其產甲烷的過程及最大產甲烷量，以動力學模型評估的餐廚垃圾甲烷產量理論值與實際產量的相對誤差可達0.14％，評估結果準確。

附圖說明

圖1為澱粉、蛋白質、脂肪、纖維素等特徵組分的產氣及擬合情況；

圖2為餐廚垃圾各組分反應速率情況；

圖3為餐廚垃圾各組分含量及產氣情況；

圖4為模擬餐廚垃圾產氣及擬合情況；

圖5為實際餐廚垃圾產氣及擬合情況。

具體實施方式

實驗裝置採用全自動甲烷潛力分析系統(ampts)，接種ts16.21％，vs14.22％的汙泥進行厭氧發酵；接種物與底物的ts比為2.66，用水調節含固率為8±1％，調節初始ph為8。0～9.0；反應溫度為37℃，氣體體積由amptsv5.0軟體統計。澱粉、蛋白質、脂類、纖維素含量分別採用gb5009.9-2016，gb50095-2010，gb5009.6-85,gbt5009.10-2003文件中的方法進行測定。

表1為不同組分底物的組分及組成情況，共分為兩組：一組為特徵物質實驗，分別以米飯(r1)、豆腐(r2)、肥肉(r3)和青菜(r4)為底物進行厭氧消化反應；另一組以餐廚垃圾為特徵物質，分別以兩種來源的實際餐廚垃圾(r5、r6)和三種模擬餐廚垃圾(r7、r8、r9)為底物進行厭氧消化反應。其中，餐廚垃圾r5的澱粉含量為31.87g/gts，蛋白質含量為21.02g/gts，脂肪含量為17.56g/gts，纖維素含量為23.21g/gts；餐廚垃圾r6的澱粉含量為35.61g/gts，蛋白質含量為18.72g/gts，脂肪含量為19.11g/gts，纖維素含量為20.82g/gts。

表1不同組分底物的組分及組成情況

用修正gompertz模型或一級動力學模型對特徵物質原料的累積產氣情況的擬合結果。

p(t)＝p×(1-exp(-k×t))(1)

以上式子中p(t)-t時刻累積甲烷產量，ml/gts；p-最大甲烷產量，ml/gts；rm-最大產甲烷速率，ml/gts/d；e-自然對數，為2.718；λ-延滯期；t-消化反應時間；k-一級底物降解速率。

此外，對甲烷產量而言，用一級動力學常數描述反應速率。

實施例1

表2、表3分別為修正gompertz模型和一級動力學模型對不同特徵物質原料的累積產氣情況的擬合結果。

表2修正gompertz模型參數

表3一級動力學模型參數

由修正gompertz模型和一級動力學模型擬合，澱粉、纖維素、蛋白質和脂肪的累積產氣情況可分別用如下式子表示：

p1(t)＝496.94×(1-e-0.147×t)(3)；

p2(t)＝422.06×(1-e-0.122×t)(4)；

p3(t)＝431.25×(1-e-0.178×t)(5)；

式中p1(t)、p2(t)、p3(t)、p4(t)分別表示澱粉、纖維素、蛋白質和脂肪在t時刻的產氣量。

圖1為特徵物質累積產氣及對應模型的擬合情況，各特徵物質用相應的模型擬合效果很好，所有的r2均在0.99以上。厭氧反應22天後，澱粉、纖維素、蛋白質和脂肪的實際累積產量分別是467.44ml/gts、383.91ml/gts、424.53ml/gts、334.57ml/gts，採用式3～6預測甲烷量分別為477.36ml/gts、392.60ml/gts、422.66ml/gts、338.52ml/gts，相對誤差分別為2.12％、2.26％、0.44％、1.18％，預測最大的甲烷潛力分別為496.94ml/gts、422.06ml/gts、431.25ml/gts、410.28ml/gts，生物降解能力分別為94.06％、90.97％、98.44％、81.55％。

實施例2

圖2為各組原料的水解速率k值和最終的累積甲烷產量。由圖2可知，模擬餐廚垃圾的累積甲烷產量明顯高於各特徵物質的累積甲烷產量。r8的累積產甲烷量為535.69ml/gts，比r7和r9的累積產甲烷量分別提高5.21％和2.51％，同時，與r7和r9相比，r8具有更高的k值，為0.129。餐廚垃圾的累積產甲烷能力在500-540ml/gts範圍內，而特徵物質的累積產甲烷量在330-470ml/gts範圍內，餐廚垃圾的產甲烷量明顯高於特徵物質的產甲烷量。由圖2還可以發現，雖然餐廚垃圾的產甲烷量比特徵物質高，但是，動力學常數並不都高於特徵物質，有些甚至低於特徵物質，模擬餐廚垃圾的動力學常數在0.1～0.13之間，低於米飯和豆腐的k值，而實際餐廚垃圾的k值為0.168和0.189。實際餐廚垃圾的產甲烷量和模擬餐廚垃圾的產甲烷量差別不大。

實施例3

將餐廚垃圾的組分分為碳水化合物、蛋白質和脂肪三類，隨著碳水化合物的含量增加，餐廚垃圾的產甲烷量增加，但當碳水化合物的含量達到70％時，隨著碳水化合物含量的增加，餐廚垃圾的產甲烷量反而降低。當脂肪的含量低於30％時，餐廚垃圾的產甲烷量與脂肪含量呈正比，而超過30％時，餐廚垃圾的產甲烷量與脂肪含量呈反比。碳水化合物的含量為50％-70％，蛋白質的含量為25％-50％，脂肪在20％-30％時，餐廚垃圾的產甲烷量較高。

實施例4

將3組自製餐廚垃圾t時刻的產甲烷數據與對應餐廚垃圾中各組分理論產甲烷量數據，共3×23＝69組數據進行主效應相關性分析得到，米飯、豆腐、肥肉、青菜的理論產甲烷量與餐廚垃圾的產甲烷量的pearson相關性值分別為0.925、0.922、0.846、0.902，說明它們與餐廚垃圾的產甲烷量呈強相關性。因此，使用方程式(7)進行多元線性回歸方程擬合分析，得到相應參數如表4所示。

y(t)＝a0+a1×b1×p1(t)+a2×b2×p2(t)+a3×b3×p3(t)+a4×b4×p4(t)(7)

其中，y(t)-t時刻餐廚垃圾的產甲烷量；ai-多元線性回歸係數；bi-餐廚垃圾中澱粉、蛋白質、纖維素和脂肪的百分含量；pi(t)-t時刻澱粉、蛋白質、纖維素和脂肪的產甲烷量；

表4多元線性回歸係數及擬合參數

由表4可知，模型擬合參數r2為0.99≈1，p值為0.0000<0.01，說明根據餐廚垃圾中澱粉、蛋白質、纖維素和脂肪的含量能夠很好的預測餐廚垃圾的產氣情況，預測表達式如方程式(8)所示。

y(t)＝8.66+1.63×b1×p1(t)+1.01×b2×p2(t)+1.16×b3×p3(t)+1.3×b4×p4(t)(8)

圖4為模擬餐廚垃圾和實際餐廚垃圾的累積產氣及用方程式(8)的擬合情況。由圖4可知，方程式(8)可以很好地描述模擬餐廚垃圾的產甲烷過程。

採用方程式(8)對實際餐廚垃圾的產氣情況進行擬合，與實際產氣情況進行比對，結果如圖5所示，方程式(8)可以很好地描述實際餐廚垃圾的產甲烷過程，兩種實際餐廚垃圾的擬合r2分別為0.950和0.951，22天後餐廚垃圾a和餐廚垃圾b的累積產甲烷量分別為527.47ml/gts和522.1ml/gts，方程(8)擬合值分別為528.22ml/gts和545.29ml/gts，相對誤差分別為0.14％和4.44％。

雖然本發明已以較佳實施例公開如上，但其並非用以限定本發明，任何熟悉此技術的人，在不脫離本發明的精神和範圍內，都可做各種的改動與修飾，因此本發明的保護範圍應該以權利要求書所界定的為準。