基于均匀设计与支持向量回归的木薯生料发酵转化乙醇工艺参数优化

蔡 柳，苏小军，李清明，2，熊兴耀，3

（1.湖南农业大学湖南省作物种质创新与资源利用重点实验室，湖南长沙410128； 2.湖南农业大学食品科技学院，湖南长沙410128； 3.中国农科院蔬菜花卉研究所，北京100081）

基于均匀设计与支持向量回归的木薯生料发酵转化乙醇工艺参数优化

蔡 柳1，苏小军1，李清明1，2，熊兴耀1，3

（1.湖南农业大学湖南省作物种质创新与资源利用重点实验室，湖南长沙410128； 2.湖南农业大学食品科技学院，湖南长沙410128； 3.中国农科院蔬菜花卉研究所，北京100081）

以木薯（Manihot esculenta Crantz）为试材，在单因素实验基础上，结合均匀设计(Uniform Design，UD)与支持向量回归(Support Vector Regression，SVR)即UD-SVR法对生料发酵转化乙醇工艺参数进行优化。原料转化率的最佳工艺参数为：料水比1∶3.1，初始pH4，温度36℃，酵母添加量5.5×107cell/mL，(NH4)2SO41 g，转速160 r/min,糖化酶添加量110 U/g,淀粉酶添加量10 U/g，纤维素酶添加量25 U/g,发酵周期120 h，原料转化率达到38.63%。

木薯； 生料发酵； 燃料乙醇； 均匀设计； 支持向量回归

随着世界经济的不断发展和能源消耗总量的不断增加，能源短缺及环境污染问题将变的越来越严重。因此，寻求能源替代，已经成为整个世界无可避免的选择。近年来，以生物质为原料发酵生产燃料乙醇的研究越来越受到各国的重视[1-2]。从世界范围来看，燃料乙醇生产原料主要为淀粉类、糖类、纤维质和其他原料。其中60%为甘蔗或甜菜原料，33%为玉米[3]。国内主要以玉米、小麦等陈化粮为生产原料。然而由于玉米乙醇、生物柴油以粮食、油料种子为原料，需占用大量耕地，与国家粮食安全存在矛盾，因此中国燃料乙醇生产要遵循“不与人争粮”的原则，就需要突破以玉米、小麦等陈化粮为成产原料的瓶颈[4]。木薯作为非粮食农产品，生物产量高、适应性强，耐旱、耐瘠、耐水，是目前重要的淀粉和生物质能源的原料[5]。近年来，中国已逐步开展对以木薯为原料的燃料乙醇工艺的研究和开发，相信利用木薯生产燃料乙醇对解决未来我国能源问题、实现节粮代粮和环保有着巨大的潜力和广阔的前景。

我国对于利用木薯生产燃料乙醇已有报道，刘振等[6]对木薯干原料同步糖化发酵生产乙醇进行了研究，其乙醇得率为11.30%；朱德明等[7]以木薯为原料利用传统工艺进行了酒精发酵的研究，优化后得到的最终酒精体积分数为10.22%。以上的这些研究，采用传统工艺生产燃料乙醇必须先通过高温高压蒸煮工序，存在能耗高、生产成本高、操作工序复杂等问题，因此生料浓醪发酵技术逐渐成为近年来国内外争相研究的热点[8-9]。但目前国内以木薯为原料，生料同步糖化发酵工艺的报道较少，本实验探讨了同步糖化模式下，以木薯为原料生料发酵转化燃料乙醇的工艺条件，为工业应用提供理论依据。

以往对发酵工程配方的优化常采用正交设计与均匀设计(Uniform Design,UD)，但配方优化是典型的小样本，基于经验风险最小的传统方法在小样本条件下泛化能力不足，优化效果往往并不理想。支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是机器学习领域的集大成者，其结构风险最小，较好地解决了小样本、非线性、过拟合、维数灾和局极小等问题，泛化推广能力优异[10-12]。均匀设计用于快速搜索支持向量机最优参数已有研究，但均匀设计与支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）结合用于配方优化设计很少报道。

此方法抛开正交设计整齐可比的要求，只考虑实验点的均匀分散性，可使每因素每水平仅做一次实验，因而实验次数可大幅度降低[13]。且具有预测精度高、指导性强、可解释性好、优化高效的优点。本研究采用生料同步糖化发酵工艺生产乙醇，以均匀设计结合支持向量回归的配方优化新方法——UD-SVR，对工艺配方进行了优化，取得了显著的成效。

1 材料与方法

1.1 材料

木薯：湖南龙山县金山实业有限责任公司提供；其粉碎后的木薯粉检测得淀粉含量68.8%。

糖化酶：由曲霉优良菌种（Aspergilusniger）经深层发酵提炼而成,本实验所用糖化酶购自无锡杰能科生物工程有限公司，实际酶活为8000 U/mL。

α-淀粉酶，纤维素酶：无锡杰能科生物工程有限公司购买，实际酶活均为2000 U/mL。

酵母：采用安琪耐高温酿酒高活性干酵母，安琪酵母股份有限公司购买。

1.2 实验方法

1.2.1 酵母活化

称取一定量的活性干酵母，加入5～10倍的水，2%的葡萄糖，在40℃条件下水浴30 min，即可作为酒母使用。

1.2.2 工艺流程

将木薯切片、晒干，粉碎，过40目筛备用。称取一定量木薯粉和水于500 mL发酵瓶中混合，加入复合酶系（糖化酶、淀粉酶、纤维素酶），硫酸铵，然后添加经活化后的酵母，充分混匀，调节初始pH值，放入恒温摇床中发酵培养，取出蒸馏，测定。

1.2.3 乙醇得率测定

等比例取100 mL发酵好的醪液和100 mL水于500 mL蒸馏瓶中，蒸馏并收集蒸馏液100 mL，比重法测量此溶液的乙醇浓度及温度，查表校正后得到发酵醪乙醇得率。

1.2.4 原料转化率测定

1.3 支持向量机LIBSVM 2.8软件包

LIBSVM 2.8软件包简单易用，含4个常用程序：Svmscale用于对原始数据规格化，Svmtrain用于训练，Svmpredict用于预测，Gridregression.py用于自动搜索核函数最优参数c,g,p(c∈[-1,10]，g∈[-8,1]，p∈[-8,0]，步长均为1)。各程序用法及其参数设置参见文献[14]。

2 结果与分析

2.1 基准配方及各因素上下限

整个工艺配方考虑10因素，在前期工作基础上，参考马铃薯配方[15]，经正交实验初步优化后得到优化配方，并以其为基准设置各因子上下限，见表1。

2.2 第1轮均匀设计及结果

按10个因子30个处理采用DPS进行混合水平均匀设计，各处理因子组合及其乙醇得率Y1（v/v）、原料转化率Y2（100%）见表2，其中处理N4因各参数设计问题，醪液过浓导致实验失败，不参与后续分析。

N1—N30为均匀设计处理，Y1为乙醇得率，Y2为原料转化率。

从表2可以看出：在30个处理中，除N4因工艺参数设置问题没有结果外，其余29个工艺条件发酵培养得到的乙醇浓度共有9个处理都超过了基准预测值，并且最高达到了15.7%，此时的原料转化率为32.83%。比较这9个处理的乙醇得率和原料转化率，处理N19的转化率最高，达到了33.91%，此时的乙醇得率为12.6%。为使原料转化率都达到较高的水平，在第一轮实验设计结果的基础上，将作进一步的分析。

表1 基准方案、水平数和各因素预测上下限

表2 第1轮均匀设计实验及结果

表3 基于转化率的筛选过程

2.3 基于SVR非线性变量筛选

由于各个因子与乙醇得率及原料转化率之间往往呈非线性关系，采用传统的逐步线性回归等线性自变量筛选方法无法满足要求，袁哲明等[16]、谭显胜等[17]基于SVR给出了一种非线性的变量筛选方法：以多轮末尾淘汰法从包含全部输入变量的SVR模型中以留一法依MSE最小原则非线性逐次剔除对提高预测精度不利的变量，直到没有因子被剔除为止，经筛选后的变量即为保留因子。该方法可给出各因子相对重要性顺序，使模型具备一定解释能力。

因在实际应用中，往往要求配方转化率高，因此下面分别以乙醇得率和原料转化率为目标值进行分析。对各个因子采用留一法筛选的过程及结果见表3。由表3可知，基于原料转化率的最优保留因子为 X1、X2、X3、X5、X6和 X7。因子筛选前后的留一法预测性能对比结果见表4。由表4可知，经过因子筛选后的模型性能均有不同程度的提高。

2.4 模型显著性检验、单因子重要性分析及效应分析

模型显著性检验：以往常通过与参比模型比较均方误差（Mean Squared Error，MSE）来评估SVR所建模型优劣，但不同数据集间不具可比性，且模型是否可用不能给出定性判断。为检验SVR模型回归是否显著，可采用统计量：F=U/m'/(Q/(n-m'-1))进 行 检 验 ，其 自 由 度 为 (m'，n-m'-1)，其 中 U=为回归平方和，它反映由因子的变化所引起的y的波动，Q反映实验误差与其他原因引起的误差和，ŷi为第i个样本回代Model-SVR的拟合值，yi为第 i个样本的实测值，yˉi为 yi的平均值。若F＞Fa(m'，n-m'-1)，则表明在a水平上SVR模型非线性回归显著。

表4 筛选因子前后的留一法对比

单因子重要性分析：如因子xj对因变量y有重要影响，则预测值ŷ将随xj的变化而明显变化。将因子xj固定为xˉj（可视为xj的零水平），代入Model-SVR，由预测值可得到回归平方和Uj、剩余平方和Qj。则U-Uj代表了因子xj对增加回归平方和的贡献，则可用统计量对因子xj的重要性进行显著性测验，其自由度为(1，n-m'-1)[18]。

单因子效应：单因子xj的变动对y的影响趋势，反应xj的最优取值范围。分析xj的单因子效应，可将除xj外的各因子均固定为其均值，令xj在给定取值区间内按一定步长取值，并代入Model-SVR得预测值，作出 xj-图。当其他因子取其均值时，可知因变量随xj的变化规律，特别是因变量取极值时xj的值。

表5表明：单从原料转化率分析，各个因子对其影响大小排序：X2＞X1＞X5＞X3＞X6＞X7，并根据单因子灵敏度分析结果显示：X1：30，X2：36，X3：5.5，X5：120，X6：1，X7：200，均为边界，基于X1、X2、X3、X5、X6、X7，依次加入被筛选掉的因子，并分别预测其最优值，得到：X4：160；X8：10；X9：25；X10：3。

2.5 第2轮均匀设计及结果

经第1轮均匀设计及分析，10个因子中7个已基本固定，其余非保留变量根据调整的上下限，从表2第1轮均匀设计结果出发，基于单因子效应分析进行第2轮实验设计与优化。第2轮均匀设计及结果见表6，从原料转化率看，整体的转化率明显高于第1轮设计。

3 结论与讨论

3.1 采用均匀设计与支持向量回归相结合的方法对木薯发酵产乙醇工艺进行优化，此方法是袁哲明等[19]提出的一种新的配方优化实验设计与分析方法。对一个10因子混合水平的复杂工艺参数优化问题，UD-SVR仅通过两轮的实验设计及结果分析，其乙醇得率和原料转化率均有了明显的提高，得到分别以乙醇得率和原料转化率为重的两种工艺条件。综合考虑工业生产中各方面的因素，并结合均匀设计实验1和实验2，木薯生料发酵转化乙醇最佳工艺参数为：料水比1∶1.8，温度32℃，酵母添加量3.5×107cell/mL，转速140 r/min，发酵时间为120 h，硫酸铵添加量0.5 g，糖化酶添加量200 U/g,淀粉酶添加量12 U/g，纤维素酶添加量25 U/g,初始pH3.5，此时的乙醇得率达到15.7%，原料转化率为32.83%。

3.2 木薯生料同步糖化发酵使糖化和发酵在同一个反应器中进行，同传统工艺中的高温蒸煮工序相比，能大幅度节省能量及设备投资；除此之外木薯淀粉糖化时产生的葡萄糖能立即被酵母利用，有利于防止杂菌的污染，保证发酵充分。李志平等[20]对生木薯淀粉直接进行发酵生产，酒精度较低，仅为7.04%。通过UD-SVR法优化发酵工艺，其最高的醪液乙醇体积分数达到了15.7%，相比传统的生产大大提高乙醇体积分数，同时简化了工序操作、节约能耗。

表5 模型显著性及单因子重要性分析(原料转化率)

表6 第2轮均匀设计实验及结果

3.3 木薯经过加工发酵生产乙醇过程中，产生了大量的木薯渣、秆残余，因而对木薯渣、秆的综合利用凸显重要。国内外对木薯渣的综合利用研究，主要集中在生产饲料，活性炭、单细胞蛋白、草酸、栽培食用菌及还田等方面。用木薯渣做饲料可以变废为宝，使资源得到最大限度的利用，也为今后的研究提供了方向。

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Optimization of Technical Parameters of Ethanol Fermentation by Uncooked Cassava Based on Uniform Design and Support Vector Regression

CAI Liu1,SU Xiaojun1,LI Qingming1,2and XIONG Xingyao1,3
(1.Hunan Provincial Key Lab of Crop Germplasm Innovation and Utilization,Hunan Agricultural University,Changsha,Hunan 410128;2.College of Food Science and Technology,Hunan Agricultural University,Changsha,Hunan 410128;3.Institute of Vegetables and Flowers,Chinese Academy of Agricultural Sciences,Beijing 100081,China)

On the basis of single factor test coupled with uniform design and support vector regression,the technical parameters in ethanol production by the fermentation of Manihot esculenta Crantz were optimized as follows:solid-liquid ratio was 1∶3.1,initial pH=4,fermenting temperature was at 36℃,yeast inoculating amount was 5.5×107cell/mL,(NH4)2SO4=1 g,rotating speed=160 r/min,the adding level of glucoamylase,a-amylase and cellulose were 110 U/g,10 U/g and 25 U/g respectively,and the fermentation cycle was 120 h.As a result,the transmission rate of raw material could reach up to 38.63%.

cassava;fermentation of uncooked material;fuel ethanol;uniform design;support vector regression

TS262.2；TS261.4；TS261.2

A

1001-9286（2017）07-0052-06

10.13746/j.njkj2017044

现代农业产业技术体系建设专项（CARS-12）。

2017-03-01

蔡柳（1982-），女，白族，助理研究员，从事生物质能源方面的研究。

优先数字出版时间：2017-05-03；地址：http://kns.cnki.net/kcms/detail/52.1051.TS.20170503.1021.001.html。