响应曲面法优化小麦秸秆纤维素酶水解条件
2015-02-24阮馨怡王欣泽孔海南
张 伟 , 张 琦, 阮馨怡, 王欣泽, 孔海南, 林 燕
(1.上海环科环境认证有限公司, 上海 200233; 2.上海交通大学 环境科学与工程学院, 上海 200240)
·研究报告——生物质能源·
响应曲面法优化小麦秸秆纤维素酶水解条件
张 伟1, 张 琦2, 阮馨怡2, 王欣泽2, 孔海南2, 林 燕
(1.上海环科环境认证有限公司, 上海 200233; 2.上海交通大学 环境科学与工程学院, 上海 200240)
利用响应曲面试验设计方法(RSM),选择底物质量分数、酶投加量、温度、pH值及水解时间为试验因子,还原糖(RS)产率为响应值,考察小麦秸秆纤维素酶水解过程中各影响因子对还原糖产率的影响,对小麦秸秆纤维素酶水解条件进行优化。结果表明,所考察的5个影响因子对还原糖产率均具有显著影响(p<0.05)。所得回归方程R2值为 0.946 9,p<0.05,变异系数(CV)值为4.37%,足够精度值为26.396,说明模型高度显著,可以在设计范围内对响应值进行预测。模型预测最佳水解条件为底物质量分数8.0%,酶投加量为35 FPU/g(以秸杆质量计),温度50 ℃,pH值5.4,水解时间96 h。利用最优水解条件进行验证试验,所得还原糖产率为60.73%,水解液中葡萄糖和木糖质量浓度分别为31.84和 16.74 g/L。
小麦秸秆;纤维素酶水解;响应曲面法;还原糖
日趋严峻的能源危机已成为当今世界各国所面临的巨大挑战,因此发展可再生的生物质能源来替代日益枯竭的传统化石燃料成为全球研究的热点[1-2]。燃料乙醇,作为一种原料丰富、可再生的生物质能源受到了广泛关注,尤其是以农业废弃物为原料还具有避免与人争粮的优点[3-5]。有研究表明,相对于美国和巴西以玉米和甘蔗为主要原料的燃料乙醇生产方式[6],以农业废弃物来生产燃料乙醇更有助于温室气体减排,排放量能减少达86%[7]。秸秆原料的水解糖化过程是燃料乙醇生产过程中非常重要的一步[8],只有先将秸秆中的主要成分(如纤维素、半纤维素)转化为葡萄糖、木糖等单糖,才能在后续的发酵过程中为酵母所利用,产生乙醇。传统的稀酸水解方法需在高温、高压下进行,能耗高,副产物较多,且该水解方法对设备的要求也较高[9]。利用纤维素酶来水解秸秆产生还原糖,具有糖产率高、副产物少等优点[10]。然而纤维素酶水解过程非常复杂,影响因子较多,且只有在合适的环境下才能发挥其最佳活性。温度为40~50 ℃,pH值为4.5~5.5时纤维素酶的活性较强[11-12]。此外,秸秆类纤维素酶水解过程还存在固体含量低、水解时间长、酶投加量高,还原糖产率较低等缺点[13-16]。通过传统的单因素试验来优化复杂的反应系统不仅耗时耗力,而且结果可靠性较低,不能很好的反映影响因子之间的相互作用对反应过程的影响[17]。响应曲面法(RSM)在培养基筛选和优化方面应用较多[18],但在优化纤维素酶水解过程中应用较少。作者以经过NaOH预处理的小麦秸秆为原料,采用5因素3水平响应曲面分析方法,以还原糖(葡萄糖、木糖)产率为响应值,对纤维素酶水解过程进行优化,确定纤维素酶水解的最佳条件,并通过建立的模型方程及三维响应曲面图,考察影响因子间交互作用对酶水解过程的影响。
1 实 验
1.1 材料与仪器
NaOH预处理小麦秸秆,自制。纤维素酶C2730,购自Sigma公司,提取自TrichodermareeseiATCC26921,酶活性为82.22 FPU/mL。
10-AD高效液相色谱,RID-10A 示差折光检测器,日本岛津;Aminex-HPX-87P 色谱柱,美国伯乐;HZQ-F160 全温振荡培养箱;L550 台式低速离心机。
1.2 实验方法
1.2.1 NaOH预处理小麦秸秆 在NaOH质量分数1.0%,小麦秸秆5.0%,预处理时间60 min,温度121 ℃的条件下对小麦秸秆进行预处理。处理后小麦秸秆粒径 0.178 mm,纤维素、半纤维素和木质素含量分别为58.84%、22.85%和11.75%。
1.2.2 秸秆纤维素酶水解 NaOH预处理小麦秸秆纤维素酶水解实验做3个平行样,每个样品总有效体积为20 mL,并通过0.05 mol/L柠檬酸-柠檬酸钠缓冲液调节pH值,所有酶水解实验于转速180 r/min的摇床中进行,控制不同的反应条件下水解。水解结束的样品立即于100 ℃水浴锅中水浴5 min,然后4 000 r/min离心10 min,取上清液,经0.45 μm滤膜过滤后于2 mL棕色样品瓶中4 ℃保存。
1.2.3 还原糖的测定 葡萄糖、木糖质量浓度通过高效液相色谱进行定量分析,色谱柱子型号为Aminex HPX-87P ,柱温65 ℃,检测器温度40 ℃,流动相为超纯水,流速0.8 mL/min,注射体积20 μL。
本研究中定义还原糖产率(YRS)为秸秆纤维素酶水解过程中,每克预处理小麦秸秆产生的还原糖质量,如公式(1)所示。
YRS=CRS×V/m×100%
(1)
式中:CRS—还原糖质量浓度,g/L;V—样品总体积,L;m—秸秆质量,g。
1.2.4 响应曲面试验设计 采用Box-Behnken试验设计方法(BBD),研究和分析底物质量分数、酶投加量、温度、pH值和水解时间5个因素对秸秆纤维素酶水解过程中还原糖产率的影响,每个影响因子设计3个水平。
BBD试验中,试验次数(N)由公式(2)计算所得。
N=2k(k-1)+C0
(2)
式中:k—影响因子个数;C0—中心点个数[19]。
在该实验中一共5因素试验设计,共包含6个中心点,共46组试验。利用Design-Expert version 8.0.6(Stat-Easy,Minneap-olis,MN)软件,对所得数据进行回归分析,以决定系数评价回归方程拟合度好坏。通过方差分析(ANOVA)检验回归方程中各项影响及显著性水平。利用等高线图,分析影响因子间相互作用及对还原糖产率的影响,最后在一定水平范围内求出最佳水解条件及响应值,并通过验证试验进行检验。模型回归方程如公式(3)所示。
yi=β0+ΣβiXi+ΣβiiXi2+ΣΣβijXiXj(i=1,2,...,k;j=1,2,...,k;i≠j)
(3)
式中:yi—预测还原糖产率,%;β0—拦截系数;βi—线性项;βii—二次项;βij—交互项;Xi、Xj—自变量编码值。
2 结果与讨论
2.1 回归方程结果分析
表1为根据Box-Behnken试验设计原理设计运行实验的预测值和真实值。利用Design-Expert version 8.0.6软件,对所得数据进行多元回归拟合,除去影响较小的项,得到调整后的回归方程,如公式(4)所示。
Y=51.73-4.51X1+7.20X2+3.94X3+2.77X4+8.04X5+2.14X1X2+2.76X1X3+1.92X1X5+1.85X2X3- 1.61X2X5+3.75X3X5+1.72X4X5+1.20X12-2.90X22-4.95X32-6.24X42-5.16X52
(4)
续表1
编号No.X1底物/%substrateX2酶投加量/(FPU·g-1)enzymeloadingX3温度/℃temperatureX4pH值pHvalueX5水解时间/hhydrolysistime还原糖产率/%yieldofreduingsuger真实值truevalue预测值predictivevalue33822.55055449.4950.1834522.55045441.2241.7135510.04545430.6532.6236535.04545448.4347.0237222.54551247.5246.1738235.04555460.2959.6039522.54045436.0033.8240810.04555436.2236.1941822.54055436.6336.7642522.54569654.9052.8743222.55055455.4253.6644510.04559648.4546.1245222.54559658.5258.3946822.54545439.9539.41
对回归方程进行方差分析,确定各因子影响及显著性水平,结果见表2。p值用来检验回归系数的显著性,p值越小,各变量关联的可靠程度越显著[20]。本次实验中,选择p值小于0.05作为评价影响因子对模型影响显著性水平的标准。研究表明回归方程中各项系数为正的对响应值(还原糖产率)具有提高作用[21-24],反之,则不利于还原糖产率的提高。
表2 二阶多项回归方程方差分析
如表2所示,X1、X2、X3、X4、X5的p值均小于0.000 1,说明其均为显著性影响因子。其中,底物质量分数的增加不利于还原糖产率提高,其他影响因子则对还原糖产率的提高具有线性的积极作用。从二次项的p值分析可以看出,X12对还原糖产率的影响不显著(p=0.084 5);X22(p=0.000 2)、X32(p<0.000 1)、X42(p<0.000 1)和X52(p<0.000 1)对还原糖产率具有消极影响,且作用显著。
X1X2(p=0.04)、X1X3(p=0.009 5)、X3X5(p=0.000 8)的p值小于0.05,说明底物质量分数和酶投加量、底物质量分数和温度、温度和水解时间之间的交互作用对水解液中还原糖产率影响显著。通过模型的方差分析有助于确定模型拟合度的好坏。若模型的F值在5%水平上显著(p<0.05),则所得模型是合适的,且能用来准确地分析和解释模型中各变量对响应值的影响[25]。从表3可以看出模型的F值为50.82,p值小于0.000 1,说明本研究所得的模型是合适的。模型方程失拟值对应的F值为2.95,p值为0.116 4(>0.05),不显著,说明所得的模型方程对实验数据的拟合度较好,可用此模型来分析和解释本实验中所选影响因子对还原糖产率的影响。
方程的决定系数R2也是评价模型拟合度的一个重要参数[26]。R2值的范围为0~1,R2值越接近1,表明方程的拟合度越高。该回归方程R2值为0.968 6,表明大约96.86%的实验数据与用此模型方程预测的响应值相一致,且仅有不到5%的数据不能由该模型方程来表示。该模型的调整R2值为0.949 5,与R2值合理一致,说明该模型高度显著。预测R2值通常用来表示模型对新数据的预测能力。该模型的预测R2值为0.902 8,与调整R2值合理一致,说明该模型预测能力较好。
变异系数(CV)代表不同水平的处理组之间的变异程度,较小的变异系数表明实验操作准确且可靠性较高[27]。该模型的变异系数为4.37%,说明该实验准确可靠。足够精度值用来衡量信噪比大小,该值大于4较为理想。该模型回归方程的足够精度值为26.396(大于4),表明有充足的信号,可以在设计范围内进行模拟。
2.2 还原糖得率的响应曲面分析
2.2.1 底物质量分数和酶投加量的影响 图1(a)为底物质量分数和酶投加量对还原糖产率影响的响应曲面图。由图1(a)可知,酶投加量保持在较低水平时(10 FPU/g),一方面,随着底物质量分数的增加,溶液混合程度降低,混匀难度加大,且由于秸秆总比表面积增大,有限的纤维素酶不能充分吸附到秸秆有效部位进行水解作用,造成还原糖产率下降;另一方面,随着水解反应的进行,产生的葡萄糖对纤维素酶的活性有抑制作用,阻碍水解反应的进一步进行。酶投加量在较高水平时(35 FPU/g),即使在高底物质量分数条件下,纤维素酶也能充分吸附于秸秆表面进行水解,此时,底物质量分数的增加对还原糖产率影响较小。即当酶投加量增加到一定程度后,底物质量分数对还原糖产率影响较小。
Manonmani等[28]通过对云杉的酶水解研究,酶投加量为10~12.5 FPU/g,发现当底物质量分数从2%增加到5%时,纤维素转化率出现了较大程度的下降;酶投加量和底物质量分数分别增加到原来的10倍和8%时,纤维素转化率达到最大值,这与本研究成果相似。
2.2.2 底物质量分数和温度的影响 图1(b)为底物质量分数和温度对还原糖产率影响的响应曲面图。由图1(b)可知,温度保持在较低水平时(40 ℃),随着底物质量分数升高,还原糖产率逐渐下降,且下降趋势较快。温度保持在较高水平时(50 ℃),还原糖产率随秸秆底物质量分数的升高而降低的幅度较小,且趋势较为缓慢。此外,纤维素酶水解适宜的温度为40~50 ℃[11],在此范围内,温度的提高有利于纤维素酶活性的提高,从而有利于酶水解反应的进行,提高还原糖产率。Ferreira等[29]利用响应曲面法对金链花的酶水解过程进行优化,得出最佳的水解温度为50 ℃,与本研究结果相一致。
2.2.3 温度和水解时间影响 图1(c)为温度和水解时间对还原糖产率影响的响应曲面图。从图1(c)可看出,过低的温度及水解时间都不利于还原糖产率的提高。水解时间较短时(12 h),还原糖产率随着反应温度的升高而呈现先增加后减小的趋势。因为升高温度不仅提高了酶的反应活性,也会使水解体系中水分子运动加快,加快还原糖释放的速率,同时也提高了纤维素酶从纤维素表面释放速率。随着反应温度的进一步增加,反应体系中水分子运动过快不利于纤维素酶的吸附,而水解时间较短时,酶水解前期还原糖产率的提升主要依赖于纤维素酶的吸附作用,因此还原糖产率表现出先升后降的趋势[30]。水解时间较长时(96 h),还原糖产率随着反应温度升高而增加。这是由于水解时间较长时,纤维素酶可充分作用于秸秆,温度的升高提高了纤维素酶的活性且加快了还原糖的释放速率。
2.2.4 pH值和水解时间影响 图1(d)为pH值和水解时间对还原糖产率影响的响应曲面图。如图1(d)所示,还原糖产率随着pH值的增加呈现先增加后减小的趋势,但变化幅度不大,适宜的pH值范围为4.5~5.5[12]。pH值偏高或偏低时都会导致纤维素酶活力的降低,甚至丧失。且pH值的改变能影响酶活性中心上必须基团的解离程度,从而影响酶分子对底物分子的结合和催化。只有在特定的pH值下,酶和底物的解离状态才最适宜它们的相互结合,并发生催化作用,从而使酶促反应速度达到最大值,提高还原糖产率。
图1 各变量对还原糖产率影响的响应曲面图
2.3 最佳水解条件及验证试验
通过Design-Expert 分析结果可知,模型预测的还原糖产率为66.19%,所对应的最佳水解条件为底物质量分数8.0%,酶投加量35 FPU/g,温度50 ℃,pH值5.4,水解时间96 h。利用最佳水解条件进行验证试验,溶液总体积为20 mL,所得还原糖产率为60.73%,此时,水解液中葡萄糖和木糖质量浓度分别为31.84和 16.74 g/L,与模型预测值相差不大,说明回归方程能比较真实地反映各影响因子对还原糖产率的影响,试验值与预测值拟合度较好,该模型是显著有效的。另外,通过与前期单因子试验所得纤维素酶水解条件:底物质量分数4.0%,酶投加量30 FPU/g,温度40 ℃,pH值4.8,水解时间72 h及最大还原糖产率60.20%对比发现,在Box-Behnken试验设计优化的最佳反应条件下所得还原糖产率较单因子试验所得结果略高,但底物质量分数提高了一倍,这将提高后续发酵过程中的乙醇浓度,降低后期蒸馏费用,提高秸秆纤维素燃料乙醇生产的经济性。因此,利用Box-Behnken试验设计建立的响应曲面模型能够找到秸秆纤维素酶水解的最佳反应条件。
3 结 论
3.1 利用Box-Behnken试验设计方法,设计了一个5因素3水平响应曲面试验,考察了底物质量分数(X1)、酶投加量(X2)、温度(X3)、pH值(X4)、水解时间(X5)及其交互作用对NaOH预处理小麦秸秆纤维素酶水解过程中还原糖产率的影响,得到显著有效的回归方程:Y=51.73-4.51X1+7.20X2+3.94X3+2.77X4+8.04X5+2.14X1X2+2.76X1X3+1.92X1X5+1.85X2X3-1.61X2X5+3.75X3X5+1.72X4X5+1.20X12-2.90X22-4.95X32-6.24X42-5.16X52。
3.2 利用此回归方程预测出预处理小麦秸秆最大还原糖产率为66.19%,最佳水解条件为底物质量分数8.0%,酶投加量35 FPU/g,温度50 ℃,pH值5.4,水解时间96 h。验证试验,所得还原糖产率为60.73%。此时,水解液中葡萄糖和木糖质量浓度分别为31.84和 16.74 g/L。
[1]陈小翠,张增强,吴浩豪,等.微波辅助餐饮废物酸法水解条件研究 [J].环境科学研究,2009,22(2):254-260.
[2]OBEROI H S,VADLANI P V,NANJUNDASWAMY A,et al.Enhanced ethanol production from Kinnow mandarin(Citrusreticulata) waste via a statistically optimized simultaneous saccharification and fermentation process [J].Bioresource Technology,2011,102(2):1593-1601.
[3]张伟,林燕,刘妍,等.利用秸秆制备燃料乙醇的关键技术研究进展 [J].化工进展,2011,30(11):108-113.
[4]DIAS A A,FREITAS G S,MARQUES G S M,et al.Enzymatic saccharification of biologically pretreated wheat straw with white-rot fungi [J].Bioresource Technology,2010,62(11):3256-3262.
[5]TILMAN D,SOCOLOW R,FOLEY J A,et al.Beneficial biofuels:The food,energy,and environment trilemma [J].Science,2009,325(5938):270-271.
[6]SEARCHINGER T,HEIMLICH R,HOUGHTON R A,et al.Use of US croplands for biofuels increases greenhouse gases through emissions from land-use change [J].Science,2008,319(5867):1238-1240.
[7]WANG M,Wu M,Huo H.Life-cycle energy and greenhouse gas emission impacts of different corn ethanol plant types [J].Environmental Research Letters,2007,2(2):1-13.
[8]TURON X,ROJAS O J,DEINHAMMER R S.Enzymatic kinetics of cellulose hydrolysis:A QCM-D study [J].Langmuir,2008,24(8):3380-3887.
[9]LIN Yan,TANAKA S.Ethanol fermentation from biomass resources:current state and prospects [J].Applied Microbiology and Biotechnology,2006,69(6):627-642.
[10]SUN Ye,CHENG Jia-yang.Hydrolysis of lignocellulosic materials for ethanol production:A review [J].Bioresource Technology,2002,83(1):1-11.
[11]SURYAWATI L,WILKINS M R,BELLMER D D,et al.Simultaneous saccharification and fermentation of Kanlow switchgrass pretreated by hydrothermolysis usingKluyveromycesmarxianusIMB4 [J].Biotechnology and Bioengineering,2008,101(5):894-902.
[12]PARK I,KIM I,KANG K,et al.Cellulose ethanol production from waste newsprint by simultaneous saccharification and fermentation usingSaccharomycescerevisiaeKNU5377 [J].Process Biochemistry,2010,45(4):487-492.
[13]MA Huan,LIU Wei-wei,CHEN Xing,et al.Enhanced enzymatic saccharification of rice straw by microwave pretreatment [J].Bioresource Technology,2009,100(3):1279-1284.
[14]HE Xun,MIAO Ye-lian,JIANG Xue-jian,et al.Enhancing the enzymatic hydrolysis of corn stover by an integrated wet-milling and alkali pretreatment [J].Applied Biochemistry and Biotechnology,2010,160(8):2449-2457.
[15]BABA Y,TANABE T,SHIRAI N,et al.Pretreatment of Japanese cedar wood by white rot fungi and ethanolysis for bioethanol production [J].Biomass and Bioenergy,2011,35(1):320-324.
[16]GAO Hong,LIU Mei,LIU Jin-tao,et al.Medium optimization for the production of avermecin B1 a byStreptomycesavermitilis14-12A using response surface methodology [J].Bioresource Technology,2009,100(17):4012-4016.
[17]BEZERRA M A,SANTELLI R E,OLIVEIRA E P,et al.Response surface methodology(RSM) as a tool for optimization in analytical chemistry [J].Talanta,2008,76(5):965-977.
[18]CHEN Xu-sheng,TANG Lei,LI Shu,et al.Optimization of medium for enhancement ofε-Poly-L-Lysine production byStreptomycessp.M-Z18 with glycerol as carbon source [J].Bioresource Technology,2011,102(2):1727-1732.
[19]FERREIRA S L C,BRUNS R E,FERREIRA H S,et al.Box-Behnken design:An alternative for the optimization of analytical methods [J].Analytica Chimica Acta,2007,597(2):179-186.
[20]HODGE D B,NAZMUL K M,SCHELL D J,et al.Soluble and insoluble solids contributions to high-solids enzymatic hydrolysis of lignocellulose [J].Bioresource Technology,2008,99(18):8940-8948.
[21]HASAN S,SRIVASTASVA P,TALAT M.Biosorption of Pb(II) from water using biomass of Aeromonas hydrophila:Central composite design for optimization of process variables [J].Journal of hazardous materials,2009,168(2):1155-1162.
[22]FANG Hao,ZHAO Chen,SONG Xiang-yang.Optimization of enzymatic hydrolysis of steam-exploded corn stover by two approaches:Response surface methodology or using cellulase from mixed cultures ofTrichodermareeseiRUT-C30 andAspergillusnigerNL02 [J].Bioresource Technology,2010,101(11):4111-4119.
[23]LALUCE C,TOGNOLLI J O,DE OLIVEIRA K F,et al.Optimization of temperature,sugar concentration,and inoculum size to maximize ethanol production without significant decrease in yeast cell viability [J].Applied Microbiology Biotechnology,2009,83(4):627-637.
[24]KUNAMNENI A,SINGH S.Response surface optimization of enzymatic hydrolysis of maize starch for higher glucose production [J].Biochemical Engineering Journal,2005,27(2):179-190.
[25]LIU Hsuan-liang,CHIOU Yun-ru.Optimal decolorization efficiency of Reactive Red 239 by UV/TiO2photocatalytic process coupled with response surface methodology [J].Chemical Engineering Journal,2005,112(1):173-179.
[26]PÉREZ J A,BALLESTEROS I,BALLESTEROS M,et al.Optimizing Liquid Hot Water pretreatment conditions to enhance sugar recovery from wheat straw for fuel-ethanol production [J].Fuel,2008,87(17-18):3640-3647.
[27]LIU Qing,CHENG Ke-ke,ZHANG Jian-an,et al.Statistical optimization of recycled-paper enzymatic hydrolysis for simultaneous saccharification and fermentation via central composite design [J].Applied Biochemistry and Biotechnology,2009,160(2):604-612.
[28]MANONMANI H,SREEKANTIAH K.Saccharification of sugar-cane bagasse with enzymes fromAspergillusustusandTrichodermaviride[J].Enzyme and Microbial Technology,1987,9(8):484-488.
[29]FERREIRA S,DUARTE A P,RIBEIRO M H L,et al.Response surface optimization of enzymatic hydrolysis ofCistusladaniferandCytisusstriatusfor bioethanol production [J].Biochemical Engineering Journal,2009,45(3):192-200.
[30]LEE S B,SHIN H,RYU D D Y,et al.Adsorption of cellulase on cellulose:Effect of physicochemical properties of cellulose on adsorption and rate of hydrolysis [J].Biotechnology and Bioengineering,1982,24(10):2137-2153.
《生物质化学工程》征稿简约
《生物质化学工程》是中国林科院林产化学工业研究所主办的技术类刊物。报道范围是可再生的木质和非木质生物质资源的化学加工与利用,包括生物质能源、生物质化学品、生物质新材料、生物质天然活性成分和制浆造纸等。主要报道内容为松脂化学、生物质能源化学、生物质炭材料、生物基功能高分子材料、胶黏剂化学、森林植物资源提取物化学利用、环境保护工程、木材制浆造纸为主的林纸一体化和林产化学工程设备研究设计等方面的最新研究成果。为了保证刊物的质量,根据国家的有关标准和本刊的实际,特制定本简约。
1 文稿具体要求
1.1 基本要求 论文应有一定的科学性、创新性、实用性和可读性,要求内容充实,数据可靠,论点明确,文字精练。研究论文、综述文章一般不超过7000字(包括中、英文摘要,图、表,参考文献)。
1.2 书写顺序 题目(题目应简洁、明确地反映研究成果的实质及特点,字数不超过20字),作者姓名、单位(署名顺序按对文章贡献大小排列。如作者不是同一单位,可分别在姓名右上角标注1、2等,并在作者单位前分别标上相应的序号,全部接排,单位之间用分号“;”隔开),中文摘要,关键词(关键词3~5个),中图分类号,英文摘要,正文,致谢,参考文献。
1.3 摘要 论文摘要的基本要素包括研究的目的、方法、结果和结论。应具有独立性和自明性,即不阅读全文,就能获得必要的信息(中文摘要以200~300字为宜)。英文摘要与中文摘要内容一致,语句通顺(长度一般不超过150 words)。
1.4 前言 论文的前言部分不编号,不计算进正文层次。文字应尽可能的简明扼要,对之前的同类研究数据简短概括并标注参考文献即可,且前言部分应少分段,尽可能不分段,不出现图、表、分子式和化学式等。
1.5 正文层次标注 层次标题应简短明确,各层次一律用阿拉伯数字连续编号,不同层次的数字之间用下圆点“.”相隔,最末数字后面不加标点,如:“1”;“2.1”;“3.1.2”,一律左顶格。
1.6 外文、计量单位及符号 论文中的外文及符号要求区分文种、正斜体、黑白体、上、下角和大、小写,动植物及微生物名称在正文中第一次出现时,须加注拉丁文学名(斜体)。计量单位及符号按GB 3100~3102—1993的规定执行,不得再使用已废除的单位,如:目、克分子、克分子浓度(M)、当量浓度(N)、毫米汞柱(mmHg)、达因(dyn)、千克力(kgf)、标准大气压(atm)、卡(cal)等,且尽可能将行业单位转换成标准单位使用。
1.7 图、表 图、表应具有自明性,其内容要与正文相呼应,并附相应的英文对照。图应精心设计,大小适中,一般不超过6幅为宜。表格设计要合理,一律用三线表(必要时可加辅助线)。表内数字小数位上、下对齐,相邻栏内的数字或内容相同时应一一列出,而不能用“同上”、“同左”……。表内“空白”代表未测或无此项,“-”代表未发现,“0”代表实测结果为零。结构式不应夹杂于行文中,而应以适当的化学名称或分子式书写,行文中的分子式应写成一行。
[][]
1.8 参考文献 参考文献必须标全并注意引用国内外及本刊的最新文献,以公开发表的、作者亲自阅读的文献为限,并由作者对照原文一一核实。格式按GB/T 7714—2005的规定,采用顺序编码制,即所引文献应按文中出现的顺序随文标注,在正文引用处右上角用方括号标出文献序号。①期刊 作者.题名[J].期刊名,出版年,卷号(期号):起-止页.; ②专著或图书 作者.书名[M].版本.出版地:出版者,出版年:页码.; ③论文集 作者.篇名[C]∥编者. 论文集名.出版地:出版者,出版年:起-止页.; ④专利 专利所有者.专利题名:专利国别,专利号[P].公告日期或公开日期(年-月-日).; ⑤电子文献 主要责任者.电子文献题名[文献类型标志/载体类型标志].出版地:出版者,出版年(更新或修改日期)[引用日期].获取和访问路径。如有出版者或出版地不清楚的请注[出版者不详]或[出版地不详]。
文献作者标注为:汉语拼音,姓在前全大写,名字全写中间加“-”,外国人姓在前全大写,名缩写,不加缩写号,作者最多列3人,其余用等(et al)标注。
1.9 作者简介(加注在论文的首页下) 来稿请注明第一作者的出生年,性别(民族——汉族可省略),籍贯(含省、县),职称,学位及研究方向。如有通讯作者的,请注明职称、学位、博(硕)导等状况及专业领域。
2 投稿约定
2.1 来稿请登录本刊主页(http:∥www.bce.ac.cn)进行在线投稿,稿件书写格式按上述要求,请注明作者详细通讯地址、邮政编码及联系电话。稿件一经受理即交纳审稿费。稿件处理结果在3个月内通知作者。
2.2 稿件经编辑部初审后送1~2位专家审阅,之后编辑部将审稿意见反馈给作者,对于拟发表的稿件,作者应根据审稿人和编辑部的意见对稿件进行修改,在指定时间内修回,同时提供电子文档,交纳版面费。修改后的稿件统一由主编终审后再排版印刷(稿件一经发排,不得擅自修改或变更作者署名,且一般不得对文稿进行增删)。来稿一经发表,即按篇酌付稿酬,并赠送当期期刊2册、单行本5份。
2.3 凡属实验研究报告的稿件,需提供作者所在单位推荐信,内容包括: 文章题名、作者姓名及其排序,无泄密情况,无一稿多投;若为基金项目请给出项目名称及编号(加注在论文的首页下)。
2.4 来稿文责自负,请勿一稿多投。编辑部对来稿有权作技术性和文字修饰,但实质性内容的修改须征得作者同意。
2.5 凡本刊发表的文章将有可能进入国内外相关数据库并在互联网上运行,其作者著作权使用费与本刊稿酬一次性给付。如作者不同意将文章编入相关数据库,请在来稿时声明,本刊将做适当处理。
3 编辑部联系方式
邮政编码:210042 地址:南京市锁金五村16号 林化所内《生物质化学工程》编辑部;电话:(025)85482492,85482490;传真:(025)85482492;E-mail:bce@vip.163.com;http:∥www.bce.ac.cn。
《生物质化学工程》编辑部
Optimization of Enzymatic Hydrolysis of Wheat Straw by Using Response Surface Methodology
ZHANG Wei1, ZHANG Qi2, RUAN Xin-yi2, WANG Xin-ze2, KONG Hai-nan2, LIN Yan2
(1.Shanghai Huanke Environmental Certification Ltd.,Co., Shanghai 200233, China;2.School of Environmental Science and Engineering,Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China)
With an aim to optimize the conditions of enzymatic hydrolysis of wheat straw,the parameters including solid content,enzyme loading,temperature,pH,and hydrolysis time were investigated by means of response surface methodology(RSM) with the reducing sugar(RS) yield as response value.The results showed that all the parameters had significant effects(p<0.05) on the reducing sugar yield.A well fitted regression equation withR2value of 0.946 9,p<0.05,coefficient variability(Cv) value of 4.37%,and adequate precision value of 26.396 indicated that the developed model was significant and could be used to navigate the designed space and predict the response.The predicted optimum conditions for enzymatic hydrolysis were solid content of 8.0%,enzyme loading of 35 FPU/g,temperature of 50 ℃,pH of 5.4,and hydrolysis time of 96 h.The experimental results showed that under the optimum conditions the corresponding RS yield was 60.73% with glucose and xylose concentrations of 31.84 and 16.74 g/L,respectively.Further,the results obtained in this research showed a high RS yield with high initial solid content,which would significantly improve the ethanol concentration,reduce the subsequently distillation costs,and improve the commercial potential of the lignocellulosic bioethanol production.
wheat straw;enzymatic hydrolysis;response surface methodology;reducing sugar
10.3969/j.issn.1673-5854.2015.02.008
2014- 04- 14
2014- 12- 29
国家水体污染控制与治理科技重大专项(2012ZX07105-003) 作者简介:张 伟(1987—),男,江苏苏州人,硕士,主要从事清洁生产审核及生物质能源化利用研究;E-mail:nemosjtu@sina.com
TQ35;TQ223.122
A
1673-5854(2015)02- 0039- 08
*通讯作者:林 燕(1976—),女,上海人,副教授,博士,硕士生导师,研究领域为生物质能源化利用及流域水体富营养化生态治理; E-mail:linyansjtu@126.com。