芒属植物能源潜力评价体系的构建
2017-01-13易自力刘清波覃静萍
项 伟,易自力,,肖 亮,刘清波,覃静萍
(1湖南农业大学生物科学技术学院,长沙 410128;2芒属植物生态应用技术湖南省工程实验室,长沙 410128)
芒属植物能源潜力评价体系的构建
项 伟1,易自力1,2,肖 亮2,刘清波1,覃静萍1
(1湖南农业大学生物科学技术学院,长沙 410128;2芒属植物生态应用技术湖南省工程实验室,长沙 410128)
【目的】芒属植物是目前国内外生物质能源领域的研究热点,在全球共有14个种,且具有种间杂交的特点。文章为建立芒属植物能源潜力评价体系,为从众多的芒属基因型中筛选优良种质和选育能源作物品种奠定基础。【方法】通过文献法、调研法和专家咨询法探讨了芒属植物作能源作物应用的相关性状指标。运用层次分析法,根据能源用途不同按发电、制乙醇、产沼气、制生物油等4类,分别从农艺、品质、抗逆性等3方面,选取干物质产量、冠层高、茎高、茎径、基部直径、分蘖数、叶茎比、枯黄性、落叶性、含水量、灰分含量、挥发分含量、固定碳含量、热值、纤维素含量、半纤维素含量、木质素含量、矿质元素含量、耐盐性、抗旱性、抗寒性、耐淹性、抗病虫性等23项指标来构建芒属能源植物评价指标体系,同时制定了性状测量标准和能源利用潜力指数计算法则。然后使用该体系对湖南农业大学芒属植物资源圃中 B0340(芒)、A0504(五节芒)、A0123(荻)、A0118(南荻)、D0302(奇岗)5个典型的芒属种质代表进行了测量和评价示范。再将评价结果与现有文献中有关发电、制乙醇和产沼气的能源理论产率计算公式的计算结果予以比对。【结果】芒属植物能源利用潜力指数分成4级,分别为极宜(75—100分)、适宜(50—74分)、一般(25—49分)、不宜(0—24分)。示范评价结果显示:A0504(五节芒)发电得60.73分,制乙醇得60.14分,产沼气得60.27分,制生物油得57.19分;A0118(南荻)发电得64.32分,制乙醇得58.45分,产沼气得58.20分,制生物油得60.01分;D0302(奇岗)发电得54.06分,制生物油得50.33分。可知A0504、A0118、D0302为适宜的能源植物,发酵制乙醇和沼气最适用A0504为原料,燃烧发电和热裂解制油最适用A0118为原料。此结果与现有文献中有关发电、制乙醇和产沼气的能源理论产率计算公式的计算结果基本一致,且比能源理论产率计算公式更能真实反映实际生产情况。【结论】通过从农艺、品质、抗逆性等3方面构建的芒属植物能源潜力评价体系,能够在发电、制乙醇、产沼气和制生物油4类能源用途方面客观评价芒属植物的适用性,从而可用于其优良种质的筛选和新品种的选育。
芒属;能源植物;层次分析法;评价体系
0 引言
【研究意义】芒属植物(Miscanthus spp.)是隶属禾本科(Gramineae)黍亚科(Panicoideae)高粱族(Trib. Andropogoneae)甘蔗亚族(Subtrib. Saccharinae)芒属(Miscanthus)的一类多年生高大草本植物[1],俗称“芒草”。在中国有能源潜力的芒属植物主要有芒、五节芒、荻、南荻等4个种,而欧洲目前已经得到推广利用的芒属能源植物为奇岗,它是二倍体芒和四倍体荻的三倍体杂交品种[2],原产自日本。面对能源短缺和环境污染双重压力,中国政府高度重视生物质能源发展,在连续5个五年计划中都把生物质能源列为了科技攻关重点项目。2006年1月1日《可再生能源法》的实施更是使得可再生能源在现代能源中的地位得到法律高度上确认[3]。而开发理想的能源植物保障优质生物质原料的稳定供给是发展生物质能源的基本前提,同时为了保障不与人挣粮、不与粮挣地,生物质能源的发展必须以边际性土地为主。因此,产量高、品质优、成本低、抗逆性强的芒属植物成为专用能源作物的首选来源。芒属能源植物作为纤维生物质原料转化为生物燃料的技术途径与产品类型主要有压制成型燃料、燃烧发电、发酵制乙醇、发酵产沼气和热裂解制生物油、生物炭与生物气等。而即使是同一种能源植物,由于在不同经纬度或海拔地区的表现不同,其利用途径也可能不同;而利用途径不同,其评价指标也会不同,所以目前对能源植物的评价还没有一个统一的标准。因此,建立一个科学合理的草本纤维素类植物能源潜力评价体系,来指导宜能品种的筛选与开发利用已成为芒属能源植物开发的关键前提[4]。【前人研究进展】国内外对能源植物的评价在产业链方面主要分为上游阶段评价、下游阶段评价和全阶段(全生命周期)评价等,在评价方法构建方面主要有层次分析法[5-10]、能值分析[11-14]和其他方法等。例如,以层次分析法构建体系评价上游阶段的有:李高扬等[15]以燃料乙醇为目标评价能源植物的利用价值;李聪敏等[16]确立评价三峡库区能源植物的各类不同指标;潘伟彬[17]建立以直燃、成型燃料、热解气化利用和纤维素乙醇生产为目的的狼尾草品种筛选评价模型;李峰[18]以生产乙醇为目标对 16种常见能源草进行筛选及评价指标体系构建;侯新村等[19]以固体成型燃料、沼气、纤维素乙醇为目标对荻的应用潜力进行分析评价;曾汉元[20]对9种能源草的农艺性状和光合特性等方面构建指标体系;沈光等[21]建立富含油、淀粉、糖、橡胶等类能源植物、木质纤维素能源植物和薪炭能源植物三个评价指标体系;WERNER等[22]用多属性决策评估能源作物事前轮作。以层次分析法构建体系评价下游阶段的有:张玉兰[23]以燃料乙醇、生物柴油、直燃发电、沼气为目标建立生物质能源品种综合评价模型;王慧[24]以乙醇为目标建立了纤维素乙醇转化评价体系。以层次分析法构建体系评价全阶段的有:TURCKSIN等[25]以多人参与的多准则构架评价了不同生物燃料的选择;COBULOGLU等[26]建立了一种可持续生物质作物选择的随机多准则决策分析体系。以能值分析评价全生命周期的有:张军等[27]研究燃料乙醇系统3个阶段的能耗问题;杨慧[28]建立植物生物质能的能值评价指标体系,分析能值评价在植物生物质能可持续发展中的作用;FAZIO等[29]评估了生物能源系统的能量和经济。以其他方法评价的有:范希峰等[30]以乙醇转化、沼气发酵、燃烧、热解气化为目标3种草本能源植物的生物质产量和品质特性;张树振等[31]以燃料乙醇为目标对不同苜蓿品种生物质能源性状进行评价;刘建乐等[32]以燃料乙醇为目标通过加权平均法对 30份割手密资源进行产能潜力评价;BALEZENTIENE等[33]用模糊决策法选择可持续能源作物;GIULIANO等[34]以一个多准则评价玉米种植制度。【本研究切入点】国内外有关评价体系构建的研究虽多,但受芒属植物资源的限制,国外尚无针对芒属植物多能源用途的评价体系,虽然中国芒属植物资源丰富,但由于研究起步较晚,目前也尚未见有关报道。【拟解决的关键问题】本文针对芒、五节芒、荻、南荻和奇岗等芒属能源植物,从燃烧发电、发酵制乙醇、发酵产沼气和热化学转化等利用途径考虑,筛选能源利用潜力所涉及农艺、品质、抗逆性等 3方面23项性状,通过层次分析法构建了芒属能源植物评价指标体系,旨在解决如何评价何种芒属植物符合能源作物条件并适合何种利用途径的问题,从而为芒属植物优良能源种质筛选和新品种选育提供指导作用,同时也为芒属植物在其它能源用途方面的评价方法建立提供参考依据。
1 原则与方法
1.1 建立原则
全面性原则:要对芒属植物各种质进行综合评价,指标体系就应当选取全面,能全面反映各种质状况,使评价更全面。
代表性原则:筛选指标时,应选取最能直接反映芒属植物能源潜力的指标。排除与能源潜力关系不大的从属指标。各指标之间应具有独立性。
层次性原则:评价指标体系层次结构的建立,有利于进一步的因素分析。
合理性原则:有机结合定量和定性指标、直接和间接指标等,确保指标合理性。
可行性原则:指标数据易采集、方便更新、体系简明综合性强、具有可操作性。
1.2 建立方法
先通过文献法搜集和分析芒属植物在能源相关领域利用的中英文文献,初步选出芒属植物与能源潜力有关的性状指标;再将这些指标和相关问题编制成表式,采用问卷调查法,以提问的形式向企业及农户等相关人员搜集信息,然后回收整理、统计研究;最后筛选出文献引用频次较高,同时相关人员认为比较重要的指标。然后利用 yaahp10.1软件来运用层次分析法构建层次结构模型,再构造判断矩阵。以问卷方式,邮寄或直接拜访行业内专家,利用其知识、经验和分析判断能力对芒属植物能源用途关联的不同指标重要性进行判断。最后利用 yaahp10.1软件检验一致性,根据专家排序权重结果集结或判断矩阵集结计算评价指标权重,再依据各个评价指标的具体数值,分别赋予对应的分值。
1.3 应用示例
从湖南农业大学芒属植物资源圃随机挑选B0340(芒)、A0504(五节芒)、A0123(荻)、A0118(南荻)、D0302(奇岗)5份材料进行测试。
该评价体系农艺指标和品质指标的测量原则上均选在最佳收获期进行,不同能源用途的最佳收获期略有不同,一般情况下用作发电、制乙醇和制生物油时,采取延迟收获品质较好;而用作产沼气时,采取青贮品质较好。
1.4 结果验证
将测量值代入现有文献中的能源理论产率计算公式,检验其结果与该评价体系结果是否一致。
1.4.1 燃烧发电评价验证 发电量理论计算公式[35],见公式(1):
发电量(kW·h·hm-2)= 热值(MJ·kg-1)×106(将MJ·kg-1换算成KJ·t-1)×0.35(热转化成电过程的效率)×干物质产量(t·hm-2)÷3600(将KJ换算成kW·h) (1)
1.4.2 发酵制乙醇评价验证 乙醇理论产量计算公式[36],见公式(2):
乙醇产量(L·hm-2)=(纤维素含量(%)+半纤维含量(%))×干物质产量(t·hm-2)×1.11(纤维素、半纤维素水解成糖的转换因子)×0.85(纤维素、半纤维素水解成糖过程的效率)×0.51(糖转化成乙醇的转换因子)×0.85(糖转化成乙醇过程的效率)×1000/0.79(乙醇的比重g·mL-1) (2)
1.4.3 发酵产沼气评价验证 沼气理论产量计算公式[37],见公式(3):
沼气产量(m3·hm-2)=(纤维素含量(%)+半纤维含量(%))×干物质产量(t·hm-2)×103(将t换算成kg)×0.75(碳水化合物的理论沼气转化率m3·kg-1) (3)
2 结果
2.1 评价指标与层次结构
首先通过文献搜索得到与能源潜力有关的性状指标 75项,然后经向河南天冠、武汉凯迪、湖南谷力新能源等企业,以及洞庭湖区南荻种植户和湖南农业大学芒属植物研究所工作人员调研咨询,最后筛选出认为比较重要且文献引用频次较高的性状指标共 23项。采用层次分析法建模构建芒属植物能源潜力评价体系(图1)[38],目的层为评价芒属植物能源潜力,准则层为农艺指标、品质指标、抗逆性,方案层为干物质产量、冠层高、茎高、茎径、基部直径、分蘖数、叶茎比、枯黄性、落叶性、含水量、灰分含量、挥发分含量、固定碳含量、热值、纤维素含量、半纤维素含量、木质素含量、矿质元素含量、耐盐性、抗旱性、抗寒性、耐淹性、抗病虫性。
图1 芒属植物评价体系层次结构模型Fig. 1 Hierarchical model of the Miscanthus energy production potential evaluation system
主要欲以芒属植物本身属性性状判断其能源潜力,因此,未对不同工艺、剔除不利因子或添加其他因子来改善能源转化效果的情况进行考虑;由于不同工艺、不同利用途径碳排放情况也会有所区别,因此也未对环境因素方面进行考虑。
芒属植物能源化利用是以收获其营养体作为原料来源,因此,无论何种利用方式,干物质产量越大,能够转化的能源就越多,是品种筛选评价的首要指标。冠层高、茎高与产量具有高度相关性,但其又受限于茎径,茎径与分蘖数呈明显负相关,而茎径与基部直径却无对应关系[39]。
为保证粮食安全,不与粮争地,边际土地利用是能源作物推广的首选。因此,对盐碱、干旱、严寒、洪涝等逆境的适应性越强,可推广的面积就越大;另外,病虫害是作物减产的重要因素之一,因此,抗病虫性越强,干物质产量就越大。
2.1.1 燃烧发电相关指标 热值是能源植物用作燃料的重要参数,美国一般使用高位热值,欧洲国家通常使用低位热值[40]。热值与固定碳、挥发分和木质素存在关系,且热值一般随着固定碳和木质素含量的增加而增加,其中,热值与木质素含量存在高度线性相关性,由测量木质素含量可以直接计算出热值[41]。一般情况下,含水量升高,会导致热值降低。而枯黄性越明显,表明含水量越低,越有利于高热值[42]。灰分含量与热值呈负相关,此外灰分和矿质元素在燃烧时会通过出渣、腐蚀和污染产生一系列问题。同时,一般来说叶会导致生物燃料质量的下降,而茎秆较叶和花序具有更低的灰分和矿质元素含量,因此,落叶性越明显、叶茎比值越小,灰分和矿质元素含量越低[43]。由于K或Ca的存在,Si容易与其反应生成低熔融点的碱金属硅酸盐;Si/K和Ca/K比值越高,出渣趋势就越低,但K和Cl反应还是会形成主要的污垢混合物;P会增加潜在的出渣沉积物;其他碱金属元素像Na、Mg容易与氯盐、碳酸盐和硫化物形成低共熔体。(Si + P + K)/(Ca + Mg)摩尔比值反映灰熔融性和K释放;K、Na、Zn和Pb的总量反映潜在的气溶胶排放;2S/Cl摩尔比值反映高温氯腐蚀的风险;而N含量反映燃料的潜在NOx排放[44]。
2.1.2 发酵制乙醇相关指标 生物乙醇生产需要的芒属品种不仅需要高生物质产量,还需要高纤维素和半纤维含量,与低木质素和灰分含量。而芒属植物大多具有高纤维素、低灰分,但却低半纤维素、高木质素的特点,而其叶往往又具高半纤维素、低木质素的特点[45]。另外,茎秆具有更高的纤维含量,培育低叶茎比的品种,更有利于提高生物质品质[46]。
2.1.3 发酵产沼气相关指标 纤维素、半纤维素的转化率依赖多糖与木质素含量的比值,木质素含量越低,沼气产率越高。因为有机物厌氧消化C/N消耗比在25—30,所以微生物最佳生长条件 C/N比应该为 20—30,而根据其研究数据显示芒属青贮料C/N比在19.1—103.3[47]。
2.1.4 热裂解制油相关指标 生物质中灰分和其他无机化合物的存在不利于生物油的质量和产率[48],灰分比木质素对热解产量影响更大,其中木质素会在热解油中产生高分子量混合物导致其质量下降;而高水平的灰分(金属)含量会导致有机物产量低,产出大量反应水,导致油的热值下降[49]。纤维素和半纤维素对生物油产量有贡献,木质素有利于生物炭的产量[50]。
2.2 测量标准
农艺指标:干物质产量,指芒草在单位面积上的干物质重量;冠层高,指地面至顶端大多数叶拐点处的高度;茎高,指最高茎从地面至最高舌叶(除旗叶外)处的高度;茎径,指最高茎离地面5 cm处的最大直径;基部直径,指茎丛在地面水平的最大的直径,取最远2个分蘖之间的距离;分蘖数,指单株芒草离地面10 cm处所有的分枝数;叶茎比,指单株芒草叶、茎分离后干物质重量的比值;枯黄性,指芒草茎叶自然干枯变黄的比例;落叶性,指芒草叶自然凋落的比例。
品质指标:含水量,指芒草中水的质量占芒草总质量的百分比;灰分含量,指芒草熔化后产生的灰渣占其干物质的比例;挥发分含量,指芒草在加热(如热裂解)或常温状态下挥发出来的有机或无机物质占其干物质的比例;固定碳含量,指测定挥发分后的固体芒草残渣除去灰分后的残留物占其干物质的比例;热值,芒草完全燃烧时所放出的热量;纤维素含量,芒草中纤维素占其干物质的比例;半纤维素含量,芒草中半纤维素占其干物质的比例;木质素含量,芒草中木质素占其干物质的比例;矿质元素含量,芒草中N、P、K、Ca、Mg、S、Si、Cl、Na等矿质元素占其干物质的总比例。
抗逆性:耐盐性,指芒草对土壤里盐碱类物质的耐受能力,分4级,(1)耐盐(可耐土壤中1%以上NaCl含量的浓度);(2)中等耐盐(可耐土壤中0.6%—1% NaCl含量的浓度);(3)中等敏感(可耐0.3%—0.6% NaCl含量的浓度);(4)敏感(不耐0.3% NaCl含量)。抗旱性,指芒草通过干旱屏蔽抵抗缺水胁迫和增强水分吸收耐旱两方面的能力,分5级,(1)强(干旱时无受旱害表现);(2)较强(个别叶片有轻微的萎蔫);(3)中等(大量茎叶出现萎蔫现象,但生长未停止);(4)弱(大量植株出现萎蔫现象,生长停止,并有少量死亡)⑤最弱(所有植株萎蔫,30%死亡)。抗寒性,指芒草忍耐或抵抗低温或寒冷的能力,以越冬率为判定标准。耐淹性,指芒草对水分过多缺氧的适应能力,分3级,(1)耐淹(淹水后能正常生长);(2)中等耐淹(淹水后能存活);(3)不耐淹(淹水后死亡)。抗病虫性,指芒草抑制或延缓病原活动与避免受虫害、或耐虫害、或受虫害后自有补偿机制的能力,分4级,(1)高抗(未观测到病原体或害虫的成虫、幼虫、卵);(2)中抗(5%以下植株感染,个别植株发现病原体或虫害,但不影响芒草生长);(3)低抗(5%—10%的植株感染病原体或虫害,芒草生长受影响);(4)不抗(10%以上植株感染病原体或虫害,芒草生长停止,甚至死亡)。
2.3 权重赋值
根据表1和表2,构造第一层能源潜力子指标矩阵1个,分别构造第二层农艺指标、品质指标、抗逆性等子指标矩阵3个,制作成问卷并发放给10名行业内专家,其中,正高5名、副高3名、中级2名,经专家判断后回收问卷进行一致性检验,得到有效判断问卷7份,最后根据群决策判断矩阵集结计算出各性状的权重(表3)。
2.4 评价体系
根据各个评价指标的具体测量值,按计分规则分别计算分值(表 4)。数值指标(农艺指标、品质指标),以各性状最大值作为参考,正相关的性状,指标分值=(性状值/最大值)×100;负相关的性状,指标分值=(1-性状值/最大值)×100。非数值指标(抗逆性指标),根据芒属植物具体情况,按判断标准分级赋予不同分值。将指标分值(Cn)和指标权重(Wn)分别代入以下公式(4),即得到芒属植物的能源利用潜力指数(S):其中,W为权重;C为性状指标的分值;i代表某项性状指标,取m—n中任意整数值,m=1,n为性状指标的项数,1≤n≤23。
表1 评价指标相对重要性判断标度Table1 Judgment scale for expressing the relative importance of the compared traits
表2 层次分析法各层指标成对比较矩阵Table 2 The pairwise comparison matrix of the traits used in the analytic hierarchy process (AHP)
表3 层次分析法各层次性状权重排序Table 3 The weight and order of the traits within the second and third layers of the analytic hierarchy process (AHP)
公式(4)中,由于23项性状指标并非对所有能源用途都为主导因素,所以不同能源用途所测性状指标将有所区别,因此,某利用途径潜力指数的分值等于该途径主导因素指标所占权重分值和除以主导因素指标权重和,最后得到的芒属植物能源利用潜力指数分成4级,分别为极宜(75—100分)、适宜(50—74分)、一般(25—49分)、不宜(0—24分)。
2.5 应用结果
从表5可知,A0504(五节芒)、A0118(南荻)、D0302(奇岗)为适宜的能源植物;发酵制乙醇和沼气最适用A0504(五节芒)为原料;燃烧发电和热裂解制油最适用A0118(南荻)为原料。
2.6 验证结果
2.6.1 燃烧发电验证结果 从表6可见,燃烧发电最适用A0504(五节芒)为原料,其次为A0118(南荻)。该公式结果与本文体系结果不同,原因可能是热值是将样品烘干后粉碎磨粉测得的,该公式未考虑实际生产中原料的水分对实际热值的影响,实际生产中烘干工艺十分耗能,原料难以像试验中一样烘干,A0504(五节芒)含水量 63.24%,A0118(南荻)含水量38.78%,因此,通过对水分的考虑得出的能源利用潜力指数得分,A0118(南荻)要高于A0504(五节芒)。
表4 芒属植物能源潜力评价体系Table 4 The Miscanthus energy production potential evaluation system
表5 5种芒属基因型能源潜力评价结果Table 5 Energy potential evaluation results of the five selected Miscanthus genotypes
续表5 Continued table 5
表6 5种芒属基因型理论发电量计算结果Table 6 The theoretical electricity generation potential of the five selected Miscanthus genotypes
2.6.2 发酵制乙醇验证结果 从表7可见,发酵制乙醇最适用A0504(五节芒)为原料,该公式结果与本评价体系结果一致。
2.6.3 发酵产沼气验证结果 从表8可见,发酵产沼气最适用A0504(五节芒)为原料,该公式结果与本评价体系结果一致。
综合以上结果可以看出,其结果与本评价体系结果基本一致。不同的是,文献中的理论产率计算公式主要是涉及能源转化率方面,属产业下游阶段;而本文评价体系主要涉及原料产量、品质和抗逆性等方面,属产业上游阶段。
3 讨论
纤维类能源植物的综合性质是多个因素共同决定的且各因素的影响程度不一,对于多用途的芒属植物资源进行评价与筛选的关键是找出不同用途的主导因素[51]。本文先采用文献法和调研法筛选获得与芒属植物不同能源用途相关的重要性状,再结合层次分析法和专家咨询法构建这些性状的判断矩阵,计算出各性状指标的权重,最后依据各性状指标具体数值,赋予对应的分值,从而构建起芒属植物能源潜力评价体系。
表7 5种芒属基因型理论乙醇产量计算结果Table 7 The theoretical ethanol production potential of the five selected Miscanthus genotypes
表8 5种芒属基因型理论沼气产量计算结果Table 8 The theoretical biogas production potential of the five selected Miscanthus genotypes
本评价体系通过部分实际数据的检验,证实符合当前业内人士对芒、五节芒、荻、南荻、奇岗等芒属植物的普遍认识,可以较好的承担筛选能源植物的理论基础。但由于本文仅从湖南农业大学芒属植物资源圃中随机挑选5个基因型的数据为例,并非大量数据集合,因此,在本次评价中,对B0340、A0504、A0123、A0118和D0302等5个基因型的评价不能完全代表对芒、五节芒、荻、南荻和奇岗等5类种质的评价。其中,B0340(芒)采集自贵州荔波,A0504(五节芒)采集自湖南浏阳,A0123(荻)采集自陕西城固,A0118(南荻)采集自湖南常德,D0302(奇岗)来源日本,因为环境与基因的互作,种质资源的性状与采集地的不同存在密切关系[52],所以,此评价结果只能反映芒属植物移栽后在本地区的能源潜力,而非采集地的能源潜力,如荻在北方、南荻在湖区、奇岗在欧洲的性状表现都强于在本资源圃中的表现。
本评价体系在将来的应用实践中还需通过更多的测量数据来不断验证,它是随着芒属植物研究深入而不断完善的一个评价体系,是仅适应于当前能源工业发展的一个评价体系。在筛选芒属能源植物的生产实践中,除了考虑本评价体系的能源潜力分值外,还应综合考虑其他生产要素才能真正筛选出适合的芒属能源植物。
4 结论
本评价体系不但能够判断何种芒属植物符合能源作物条件并适合何种利用途径,还能比较同一地区不同基因型芒属植物的能源潜力差异,并可用具体分值来衡量同一基因型芒属植物在不同地区的能源潜力差异。可见,通过从农艺、品质、抗逆性等3方面构建的芒属植物能源潜力评价体系,能够在发电、制乙醇、产沼气和制生物油4类能源用途方面客观评价芒属植物的适用性,从而可用于其优良种质的筛选和新品种的选育。
[1] 易自力. 芒属能源植物资源的开发与利用. 湖南农业大学学报(自然科学版), 2012, 38(5): 455-463.
YI Z L. Exploitation and utilization of Miscanthus as energy plant. Journal of Hunan Agricultural University (Natural Sciences), 2012, 38(5): 455-463. (in Chinese)
[2] 席庆国, 洪浩. 外来植物奇岗的生物学特征. 草业科学, 2008, 25(2): 26-28.
XI Q G, HONG H. Description of an introduced plant Miscanthus×giganteus. Pratacultural Science, 2008, 25(2): 26-28. (in Chinese)
[3] 余燕春. 能源农业发展战略的国际比较及启示. 中国农村经济, 2007(7): 76-80.
YU Y C. International comparison of energy agricultural development strategy. Chinese Rural Economy, 2007(7): 76-80. (in Chinese)
[4] 侯维, 肖亮, 易自力, 覃静萍, 杨塞, 郑铖, 陈智勇. 7种能源草在酸性红壤中的性状比较及适应性评价. 草业学报, 2015, 24(12): 237-244.
HOU W, XIAO L, YI Z L, QIN J P, YANG S, ZHENG C, CHEN Z Y. Evaluation of the adaptability of bioenergy grasses in acidic red soil. Acta Prataculturae Sinica, 2015, 24(12): 237-244. (in Chinese)
[5] 王青, 戴思兰, 何晶, 季玉山, 王朔. 灰色关联法和层次分析法在盆栽多头小菊株系选择中的应用. 中国农业科学, 2012, 45(17): 3653-3660.
WANG Q, DAI S L, HE J, JI Y S, WANG S. Application of grey correlation analysis and AHP method in selection of potted chrysanthemum. Scientia Agricultura Sinica, 2012, 45(17): 3653-3660. (in Chinese)
[6] 陈丽娜, 方沩, 司海平, 陈彦清, 曹永生. 国家农作物种质资源平台服务绩效评价体系构建. 中国农业科学, 2016, 49(13): 2459-2468.
CHEN L N, FANG W, SI H P, CHEN Y Q, CAO Y S. A service performance evaluation system of National Crop Germplasm Resources Infrastructure. Scientia Agricultura Sinica, 2016, 49(13): 2459-2468. (in Chinese)
[7] RAMÍREZ-GARCÍA J, CARRILLO J M, RUIZ M, ALONSOAYUSO M, QUEMADA M. Multicriteria decision analysis applied to cover crop species and cultivars selection. Field Crops Research, 2015(175): 106-115.
[8] ZHANG J Q, SU Y R, WU J S, LIANG H B. GIS based land suitability assessment for tobacco production using AHP and fuzzy set in Shandong province of China. Computers and Electronics in Agriculture, 2015(114): 202-211.
[9] ABDOLLAHZADEH G, DAMALAS C A, SHARIFZADEH M S, AHMADI-GORGI H. Selecting strategies for rice stem borer management using the Analytic Hierarchy Process. Crop Protection, 2016(84): 27-36.
[10] Veisia H, Liaghatia H, Alipour A. Developing an ethics-based approach to indicators of sustainable agriculture using analytic hierarchy process. Ecological Indicators, 2016(60): 644-654.
[11] 孙卫民, 黄国勤, 程建峰, 刘彬彬. 江西省双季稻田多作复合种植系统的能值分析. 中国农业科学, 2014, 47(3): 514-527.
SUN W M, HUANG G Q, CHENG J F, LIU B B. Analyses on the emergies of multiple compound cropping systems from doublecropping paddy fields in Jiangxi province. Scientia Agricultura Sinica, 2014, 47(3): 514-527. (in Chinese)
[12] HADIAN S, MADANI K. A system of systems approach to energy sustainability assessment: Are all renewables really green? Ecological Indicators, 2015(52): 194-206.
[13] PETRILLO A, DE FELICE F, JANNELLI E, AUTORINO C, MINUTILLO M, LAVADERA A L. Life cycle assessment (LCA) and life cycle cost (LCC) analysis model for a stand-alone hybrid renewable energy system. Renewable Energy, 2016(95): 337-355.
[14] NOTARNICOLA B, TASSIELLI G, RENZULLI P A, MONFORTI F. Energy flows and greenhouses gases of EU (European Union) national breads using an LCA (Life Cycle Assessment) approach. Journal of Cleaner Production, 2016: 1-15.
[15] 李高扬, 李建龙, 王艳, 潘永年, 窦观一. 优良能源植物筛选及评价指标探讨. 可再生能源, 2007, 25(6): 84-89.
LI G Y, LI J L, WANG Y, PAN Y N, DOU G Y. Study on the selection and evaluation on fine energy plants. Renewable Energy Resources, 2007, 25(6): 84-89. (in Chinese)
[16] 李聪敏, 蒋猛, 杨晓红, 郝春梅. 三峡库区能源植物资源评价原则与指标探讨. 安徽农业科学, 2008, 36(34): 15163-15164.
LI C M, JIANG M, YANG X H, HAO C M. Discussion on evaluation principles and indices of energy plant resources in the Three Gorges Reservoir. Journal of Anhui Agricultural Sciences, 2008, 36(34): 15163-15164. (in Chinese)
[17] 潘伟彬. 能源植物狼尾草品种筛选评价指标分析. 漳州师范学院学报(自然科学版), 2009, 22(4): 87-91.
PAN W B. The analysis of evaluating indicator of screening kinds of energy plant pennisetum. Journal of Zhangzhou Normal University (Natural Sciences), 2009, 22(4): 87-91. (in Chinese)
[18] 李峰. 北方能源草的筛选及其评价[D]. 兰州: 甘肃农业大学, 2009.
LI F. Selection and evaluation of energy plants in north of China [D]. Lanzhou: Gansu Agricultural University, 2009. (in Chinese)
[19] 侯新村, 范希峰, 武菊英, 朱毅, 张永侠, 赵春桥. 边际土地草本能源植物应用潜力评价. 中国农业大学学报, 2013, 18(1): 172-177.
HOU X C, FAN X F, WU J Y, ZHU Y, ZHANG Y X, ZHAO C Q. Evaluation of application potential of herbaceous bioenergy plant on marginal land. Journal of China Agricultural University, 2013, 18(1): 172-177. (in Chinese)
[20] 曾汉元. 基于纤维素能源利用的芦竹生物学特性研究[D]. 长沙:湖南农业大学, 2013.
ZENG H Y. Biological characters of Arundo donax based on cellulosic bioenergy use [D]. Changsha: Hunan Agricultural University, 2013. (in Chinese)
[21] 沈光, 徐海军, 周琳, 于志民, 吕品. 论能源植物的定义及其评价指标体系的建立. 国土与自然资源研究, 2014(1): 64-67.
SHEN G, XU H J, ZHOU L, YU Z M, LÜ P. Discussion on definition of energy plant and its evaluation indicator system. Territory & Natural Resources Study, 2014(1): 64-67. (in Chinese)
[22] WERNERA A, WERNER A, WIELAND R, KERSEBAUM K C, MIRSCHEL W, ENDE H P, WIGGERING H. Exante assessment of crop rotations focusing on energy crops using a multi-attribute decision-making method. Ecological Indicators, 2014(45): 110-122.
[23] 张玉兰. 我国生物质能主要能源品种的综合效益评价[D]. 南京:南京航空航天大学, 2011.
ZHANG Y L. The comprehensive evaluation on the benefits of the main biomass energy in China [D]. Nanjing: Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 2011. (in Chinese)
[24] 王慧. 纤维素乙醇转化评价体系的建立及利用其对秸秆颗粒的探索[D]. 北京: 北京化工大学, 2013.
WANG H. Building cellulosic ethanol conversion evaluation systemand its exploration on straw particles [D]. Beijing: Beijing University of Chemical Technology, 2013. (in Chinese)
[25] TURCKSIN L, MACHARIS C, LEBEAU K, BOUREIMA F, VAN MIERLO J, BRAM S, DE RUYCK J, MERTENS L, JOSSART J M, GORISSEN L, PELKMANS L. A multi-actor multi-criteria framework to assess the stakeholder support for different biofuel options: The case of Belgium. Energy Policy, 2011(39): 200-214.
[26] COBULOGLU H I, BÜYÜKTAHTAKIN I E. A stochastic multicriteria decision analysis for sustainable biomass crop selection. Expert Systems with Applications, 2015(42): 6065-6074.
[27] 张军, 夏训峰, 席北斗, 贾春蓉, 李铁松. 基于全生命周期评价的燃料乙醇能值分析——以木薯为例. 国土与自然资源研究, 2010(1): 55-57.
ZHANG J, XIA X F, XI B D, JIA C R. LI T S. Based on the life cycle emergy analysis of fuel ethanol —— a case of cassava. Territory & Natural Resources Study, 2010(1): 55-57. (in Chinese)
[28] 杨慧. 基于能值分析的植物生物质能评价的研究——以木薯燃料乙醇为例[D]. 广州: 华南理工大学, 2011.
YANG H. Emergy-based evaluation research on plant bioenergycassava-based fuel ethanol[D]. Guangzhou: South China University of Technology, 2011. (in Chinese)
[29] FAZIO S, BARBANTI L. Energy and economic assessments of bio-energy systems based on annual and perennial crops for temperate and tropical areas. Renewable Energy, 2014(69): 233-241.
[30] 范希峰, 侯新村, 左海涛, 武菊英. 段留生. 三种草本能源植物在北京地区的产量和品质特性. 中国农业科学, 2010, 43(16): 3316-3322.
FAN X F, HOU X C, ZUO H T, WU J Y, DUAN L S. Biomass yield and quality of three kinds of bioenergy grasses in Beijing of China. Scientia Agricultura Sinica, 2010, 43(16): 3316-3322. (in Chinese)
[31] 张树振, 金樑, 黄利春, 王文斌, 王晓娟. 不同紫花苜蓿栽培品种生物能源性状评价. 兰州大学学报(自然科学版), 2012, 48(4): 72-79.
ZHANG S Z, JIN L, HUANG L C, WANG W B, WANG X X. Estimation of biofuel traits of alfalfa cultivars in Medicago sativa L.. Journal of Lanzhou University (Natural Sciences), 2012, 48(4): 72-79. (in Chinese)
[32] 刘建乐, 白昌军, 严琳玲. 割手密种质资源的产能潜力评价. 广东农业科学, 2014(24): 21-27.
LIU J L, BAI C J, YAN L L. Energy productivity potential assessment of Saccharum spontaneum L. germplasm resource. Guangdong Agricultural Sciences, 2014(24): 21-27. (in Chinese)
[33] BALEZENTIENE L, STREIMIKIENE D, BALEZENTIS T. Fuzzy decision support methodology for sustainable energy crop selection. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2013, 17: 83-93.
[34] GIULIANO S, RYAN M R, VÉRICEL G, RAMETTI G, PERDRIEUX F, JUSTES E, ALLETTO L. Low-input cropping systems to reduce input dependency and environmental impacts in maize production: A multi-criteria assessment. European Journal of Agronomy, 2016, 76: 160-175.
[35] XUE S, LEWANDOWSKI I, WANG X Y, YI Z L. Assessment of the production potentials of Miscanthus on marginal land in China. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2016, 54: 932-943.
[36] ZHAO Y L, DOLAT A, STEINBERGER Y, WANG X, OSMAN A, XIE G H. Biomass yield and changes in chemical composition of sweet sorghum cultivars grown for biofuel. Field Crops Research, 2009, 111: 55-64.
[37] 张庭婷, 李嘉薇, 王双飞. 几种生物质原料厌氧发酵制取沼气能量转换效率的比较. 造纸科学与技术, 2009, 28(3): 36-41.
ZHANG T T, LI J W, WANG S F. Study on the energy conversion efficiency of biogas from anaerobic fermentation with several biomass materials. Paper Science & Technology, 2009, 28(3): 36-41. (in Chinese)
[38] 曹宏, 章会玲, 盖琼辉, 陈红, 赵满来. 22个紫花苜蓿品种的引种试验和生产性能综合评价. 草业学报, 2011, 20(6): 219-229.
CAO H, ZHANG H L, GAI Q H, CHEN H, ZHAO M L. Test and comprehensive assessment on the performance of 22 alfalfa varieties. Acta Prataculturae Sinica, 2011, 20(6): 219-229. (in Chinese)
[39] ROBSON P, JENSEN E, HAWKINS S, WHITE S R, KENOBI K, CLIFTON-BROWN J, DONNISON L, FARRAR K. Accelerating the domestication of a bioenergy crop: Identifying and modelling morphological targets for sustainable yield increase in Miscanthus. Journal of Experimental Botany, 2013, 64: 4143-4155.
[40] FRIEDL A, PADOUVAS E, ROTTER H, VARMUZA K. Prediction of heating values of biomass fuel from elemental composition. Analytica Chimica Acta, 2005, 544: 191-198.
[41] DEMIRBAS A. Relationships between heating value and lignin, fixed carbon, and volatile material contents of shells from biomass products. Energy Sources, 2003, 25(7): 629-635.
[42] DEMIRBAS A. Relationships between heating value and lignin, moisture, ash and extractive contents of biomass fuels. Energu Exploration & Exploitation, 2002; 20(1): 105-111.
[43] MONTI A, DI VIRGILIO N, VENTURI G. Mineral composition and ash content of six major energy crops. Biomass & Bioenergy, 2008, 32: 216-223.
[44] SOMMERSACHER P, BRUNNER T, OBERNBERGER I, KIENZL N, KANZIAN W. Combustion related characterisation of Miscanthus peat blends applying novel fuel characterisation tools. Fuel, 2015, 158: 253-262.
[45] ARNOULT S, OBEUF A, BÉTHENCOURT L, MANSARD M C, BRANCOURT-HULMEL M. Miscanthus clones for cellulosic bioethanol production: Relationships between biomass production, biomass production components, and biomass chemical composition. Industrial Crops and Products, 2015(63): 316-328.
[46] LEMUS R, BRUMMER E C, MOORE K J, MOLSTAD N E, BURRAS C L, BARKER M F. Biomass yield and quality of 20 switchgrass populations in southern Iowa, USA. Biomass and Bioenergy, 2002(23): 433-442.
[47] KLIMIUK E, POKÓJ T, BUDZYNSKI W, DUBIS B. Theoretical and observed biogas production from plant biomass of different fibre contents. Bioresource Technology, 2010(101): 9527-9535.
[48] LAIRD D A, BROWN R C, AMONETTE J E, LEHMANN J. Review of the pyrolysis platform for coproducing bio-oil and biochar. Biofuels Bioproducts & Biorefining, 2009, 3: 547-562.
[49] FAHMI R, BRIDGWATER A V, DONNISON I. The effect of lignin and inorganic species in biomass on pyrolysis oil yields, quality and stability. Fuel, 2008, 87: 1230-1240.
[50] KAN T, STREZOV V, EVANS T J. Lignocellulosic biomass pyrolysis: A review of product properties and effects of pyrolysis parameters. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2016, 57: 1126-1140.
[51] 薛帅, 秦烁, 王继师, 梁振兴, 谢光辉. 灰色系统理论在非粮柴油植物评价与筛选中的应用. 中国农业大学学报, 2012, 17(6): 225-230.
XUE S, QIN S, WANG J S, LIANG Z X, XIE G H. Application of grey system theory in evaluation and screening of no-food biodiesel plant resources. Journal of China Agricultural University, 2012, 17(6): 225-230. (in Chinese)
[52] 徐超华, 陆鑫, 马丽, 刘新龙, 刘洪博, 苏火生, 林秀琴, 蔡青. 斑茅种质资源的表型性状及遗传多样性. 湖南农业大学学报(自然科学版), 2014, 40(2):117-121.
XU C H, LU X, MA L, LIU X L, LIU H B, SU H S, LIN X Q, CAI Q. Phenotypic traits and genetic diversity of Erianthus arundinaceum germplasm. Journal of Hunan Agricultural University(Natural Sciences), 2014, 40(2): 117-121. (in Chinese)
(责任编辑 李莉)
Construction of Energy Potential Evaluation System for Miscanthus
XIANG Wei1, YI Zi-li1,2, XIAO Liang2, LIU Qing-bo1, QIN Jing-ping1
(1College of Bioscience and Biotechnology, Hunan Agricultural University, Changsha 410128;2Hunan Engineering Laboratory for Ecological Application of Miscanthus Resources, Changsha 410128)
【Objective】Miscanthus (Miscanthus spp.) as a promising energy crop, nowadays research on it is a hot spot in the bioenergy field. Worldwide, there are 14 species in the Miscanthus genus and they can cross interspecies. The interspecific hybridization can create many natural hybrids, including some productive hybrids that can be directly used as commercial varieties. Screening productive natural hybrids is an efficient way to shorten the Miscanthus breeding process, however, prior to the screening process, a scientific energy potential evaluation system is required. 【Method】The present work firstly summarized 23 traits thatrelated to the energy potential (including the production potential of electric, ethanol, methane and bio-oil) of Miscanthus through literature survey, questionnaire investigation and expert consultation. They are: The agronomic traits including dry matter yield, canopy height, panicle height, stem diameter, base diameter, tillering number, leaf/stem ratio, senescence score, deciduous score; the energy quality traits including moisture content, ash content, volatile solid content, fixed carbon content, calorific value, cellulose content, hemicellulose content, lignin content, mineral element content; and the stress resistance traits including saline-alkali tolerance, drought resistance, cold resistance, submerge tolerance, disease and insect resistance. Based on these traits and using the analytic hierarchy process (AHP) method, a scientific energy potential evaluation system for Miscanthus was constructed. Besides, a measurement standard was draw up and a system to calculate the Miscanthus energy potential index was established. To show how this system work, energy potential of five typical Miscanthus germplsams collected from the Nursery Garden of Miscanthus Germplsams in Hunan Agricultural University were measured and evaluated. The five germplsams were: B 0340 (Miscanthus sinensis), A0504 (Miscanthus floridulus), A0123 (Miscanthus sacchariflorus), A0118 (Miscanthus lutarioriparius) and D0302 (Miscanthus × giganteus). Their energy potentials in terms of power generation, ethanol and methane production were calculated and compared with precious results collected from literatures. 【Result】Miscanthus energy potential index was divided into four levels: very suitable (75-100 points), suitable (50-74 points), general (25-49 points), and unsuitable (0-24 points). Through calculation, for the genotype of A0504, its power generation point (PGP) was 60.73, ethanol production point (EPP) of 60.14 and biogas production point (BPP) of 60.27, extract bio-oil point (EBP) of 57.19. For the genotype of A0118, its PGP, EPP, BPP, and EBP were 64.32, 58.45, 58.20 and 60.01, respectively. For the genotype of D0302, only its PGP (54.06) and EBP (50.33) were above the level of suitable. As can be seen, plants of A0504, A0118, and D0302 can be used as energy crop; Within, material of A0504 (M. floridulus) is suitable for cellulosic ethanol and methane production, while biomass of A0118 (M. lutarioriparius) is suitable for power generation and bio-oil extraction. These results are consistent with the evaluation results that calculated using the theoretical energy production yield formula. In addition, the evaluation system established in this study can more comprehensively evaluate the energy production potential than the calculated results by the theoretical yield formula. 【Conclusion】Miscanthus energy potential evaluation system built from the agronomic, quality, resistance traits can objectively evaluate the suitability of Miscanthus in generate power, produce ethanol and methane, extract bio-oil.This evaluation system can provide a scientific guidance for Miscanthus germplsam selection and breeding of new varieties.
Miscanthus; energy plant; analytic hierarchy process (AHP); evaluation system
2016-07-07;接受日期:2016-09-21
国家“十二五”科技支撑计划(2013BAD22B01)、湖南省研究生科研创新项目(CX2016B272)、省部共建国家重点实验室培育基地科学基金开放项目(15KFXM02)
联系方式:项伟,E-mail:hnnydxxw@163.com。通信作者易自力,E-mail:yizili889@163.com