超声碱化改善玉米秸秆纤维结构参数优化设计与分析

沈维政，屈腾宇，魏晓莉，穆英鑫

（东北农业大学电气与信息学院，哈尔滨150030）

我国玉米秸秆资源丰富，大部分被直接还田或者焚烧。玉米秸秆的大量燃烧造成了巨大的资源浪费，同时引起了严重的环境污染[1-3]。据统计，我国东北地区冬季雾霾主要源于秸秆的直接燃烧[4]。近年来，随着畜禽数量的逐年递增，畜禽与人争粮问题已受到广泛关注[5]。利用玉米秸秆制作饲料不仅缓解了人畜争粮问题，还极大地减轻了环境污染[6]。现今，许多国家已把秸秆作为牛、羊等反刍动物的饲料资源[7]。玉米秸秆含有大量不易消化的纤维素和木质素，消化率和利用率较低，畜禽很难有效利用[8]。目前，畜牧生产中常采用碱化法对秸秆进行预处理以便反刍动物消化，然而其消化率和利用率依然不高[9]。因此，研究开发秸秆预处理新工艺，解决秸秆低能量、多纤维、难消化的营养特性问题，对充分发挥秸秆潜在营养优势、解决人畜争粮问题、推动低碳农业发展意义重大[10]。

超声降解作为一种新型降解技术，已在食品、化学、医学等领域受到广泛关注[11-13]。该技术能否联合玉米秸秆碱化处理技术提高木质素降解率和纤维素、半纤维素提取率仍有待研究。理论上，超声波可作为驱动碱化的外加能量[14-15]，促进高分子多聚物的分解[16-18]。现有的超声波结合预处理秸秆制作粗饲料的技术研究多集中在预处理使用化学试剂的选择上[19-21]，对超声因素的考虑存在局限性及盲从性[22]。为探明在碱化反应体系下各超声因素间的相互作用及最优超声控制参数，本文在前期碱化体系研究的基础上，利用可优化超声参数的试验装置，采用4因素5水平响应面试验设计方法，通过超声功率、超声时间、液固比与容器内声功率密度等超声因素对碱化玉米秸秆营养结构影响规律的研究，建立目标值的响应面模型，实现不同参数的优化组合，并验证优化结果的可靠性，以期为超声碱化玉米秸秆技术研究提供新思路。

1 材料与方法

1.1 试验材料

选取东北农业大学试验基地的优质黄干秸秆，将收获后的秸秆切割成2～3 cm长，进行碱化处理。经测量，碱化玉米秸秆含木质素0.53%，纤维素31.62%，半纤维素19.85%。

1.2 试验装置

超声波发生器：SJ1A-150W型细胞粉碎机，浙江省宁波市鄞州双嘉仪器有限公司生产，工作频率范围为20～25 kHz，自动频率跟踪，功率为0～150 W可调，可选变幅杆直径为2、3、6、8 mm。纤维素分析仪：ANKOM-A200i型半自动纤维素分析仪，使用电压为220～240 V，电流频率为50～60 Hz，处理温度范围为室温～100℃，可测纤维素范围为0%～100%。

1.3 试验方法

1.3.1 超声波处理

取过100目筛的秸秆粉末在水浴条件下进行超声波处理。超声功率分别为60、75、90、105、120 W，超声时间分别为5、10、15、20、25 min，液固比分别为5∶1、10∶1、15∶1、20∶1、25∶1，容器内声功率密度分别为1.2、1.5、1.8、2.1、2.4 W/mL。处理完成后烘干，保证严格密封和良好的厌氧环境，置于室温下进行预处理，试验结束后测定秸秆木质素、纤维素和半纤维素含量。

1.3.2 纤维素、半纤维素及木质素含量测定

采用范氏纤维法测定中性洗涤纤维（neutral detergent fiber,NDF）含量和酸性洗涤纤维（acid detergent fiber,ADF）含量[23]。

粗纤维素含量为ADF经72%硫酸消化后的残渣质量；半纤维素含量为NDF与ADF含量之差；木质素含量为经72%硫酸消化ADF后的残渣灰化过程中逸出部分的质量。

1.4 试验设计

因考察因素和水平较多，各因素之间可能有交互关联，为得到最佳超声条件参数，利用响应面中心组合设计法进行优化[24]。采用超声功率、超声时间、液固比和容器内声功率密度4个因素，每个因素选取5个水平，对秸秆制作粗饲料评定的3个指标（木质素、纤维素、半纤维素）进行4因素5水平共31组响应面试验设计（表1）。

表1 响应面试验因素和水平Table 1 Factors and levels of response surface design

1.5 数据分析与处理

利用Design Expert 8.0.6软件对试验结果进行数据处理与优化分析。

2 结果与分析

2.1 试验方案与结果

根据中心组合设计法进行4因素5水平响应面分析试验方案设计，安排31次试验进行最佳超声参数优化。以超声功率、超声时间、液固比和容器内声功率密度4个影响因素作为自变量，分别用X1、X2、X3、X4表示，玉米秸秆制作粗饲料评定指标采用木质素、纤维素和半纤维素。响应面试验设计方案和结果如表2所示。

2.2 响应面优化法分析

利用Design Expert 8.0.6软件对31组试验数据进行分析，通过多元回归拟合分析主要超声因素对玉米秸秆饲料纤维素结构的响应规律，建立木质素、纤维素及半纤维素含量与超声功率X1、超声时间X2、液固比X3及容器内声功率密度X4的二次回归模型。

根据表3中回归方程显著性分析可知：木质素含量与各参数回归方程的关系显著（P＜0.05），其中模型二次项对木质素含量影响极显著，、对木质素含量影响显著。保留P＜0.05所有对木质素含量影响项，可得二次多项式回归方程，即公式（1）。

由F值可知，各超声因素对木质素含量的因子贡献率表现为：超声功率=超声时间＞液固比＞容器内声功率密度。

纤维素含量与各参数回归方程的关系极显著（P＜0.01），其中模型的一次项X1对纤维素含量影响极显著，对纤维素含量影响极显著，对纤维素含量影响显著，交互项X2X4对纤维素含量影响显著。保留P＜0.05所有对纤维素含量影响项，剔除不显著部分可得二次多项式回归方程，即公式（2）。

由F值可知，各超声因素对纤维素含量的因子贡献率表现为：超声功率＞超声时间＞液固比＞容器内声功率密度。

半纤维素含量与各参数回归方程的关系极显著（P＜0.01），其中模型的一次项X1和二次项对半纤维素含量影响极显著。保留P＜0.05所有对半纤维素含量影响项，可得二次多项式回归方程，即公式（3）。

由F值可知，各超声因素对半纤维素含量的因子贡献率表现为：超声功率＞超声时间＞容器内声功率密度＞液固比。

各模型优化后，木质素含量、纤维素含量、半纤维素含量的决定系数分别为0.69、0.79、0.73，说明各模型可以较好地解释响应值变化，且预测值与实际值之间具有较高相关性。试验误差较小，说明可以使用该模型对各响应值进行分析和预测。

2.3 玉米秸秆饲料纤维结构的响应面分析

2.3.1 各因素对碱化玉米秸秆木质素含量的影响

由回归方程显著性分析可知，超声功率与超声时间对木质素含量影响显著。如图1所示，当液固比为15∶1和容器内声功率密度为1.8 W/mL

时，较长的超声时间和适当的超声功率有助于木质素的去除。在超声作用15～20 min、超声功率90～105 W条件下，木质素含量最低，木质素去除效果较好。长时间大功率的超声作用有助于木质素的化学键断裂[25]，同时，小分子质量的化学物质急剧挥发，产生压力，促使木质素纤维产生缝隙和孔洞[26-27]，促进木质素降解。过长的超声时间和过大的超声功率并不能促使木质素降解产生的较小颗粒继续分解。

表2 试验设计方案与响应值Table 2 Experiment design and results

表3 木质素、纤维素和半纤维素含量回归方程显著性分析Table 3 Significance analysis of regression equation for lignin,cellulose and hemicellulose contents

图1 超声功率与超声时间对木质素含量的影响Fig.1 Effects of ultrasonic power and ultrasonic time on lignin content

2.3.2 各因素对碱化玉米秸秆纤维素含量的影响

由回归方程显著性可知，超声功率和超声时间对纤维素含量影响显著。如图2所示，在液固比15∶1和容器内声功率密度1.8 W/mL的情况下，较长的超声时间和较高的超声功率有利于纤维素的提取。纤维素含量随超声功率和时间的增加显著上升。在超声功率60～120 W、超声时间5～25 min范围内，纤维素含量并未达到峰值。长时间大功率的超声作用，引起较强的空化作用，使得包裹纤维素的木质素大量破碎，致使纤维素大量释放。在该超声功率及时间范围内，随着超声波功率增加，媒介的空化效应增强[28]，加速了溶液流动，致使玉米秸秆受到超声作用时间减少，从而导致纤维素降解率减少[29-30]。因此，超声碱化作用有利于纤维素的提取。

2.3.3 各因素对碱化玉米秸秆半纤维素含量的影响

图2 超声功率与超声时间对纤维素含量的影响Fig.2 Effects of ultrasonic power and ultrasonic time on cellulose content

依据表3模型显著性分析结果可知，超声功率对半纤维素含量的因子贡献率最大。超声功率和超声时间对半纤维素含量的影响如图3所示。在液固比为15∶1和容器内声功率密度为1.8 W/mL的情况下，半纤维素含量随超声功率的增加而增加。在超声作用15～20 min、超声功率95～110 W条件下，半纤维素含量最高。较长时间、较大功率的超声作用有助于半纤维素的提取。随着作用时间的增长和超声功率的增加，超声空化作用增强，促进木质素降解和纤维素提取，以及半纤维素释放，增强半纤维素提取作用。超过临界值后，超声时间继续增长或超声功率持续增强，半纤维素含量并不增加且微量减少。表明持续增强的空化作用导致半纤维素的分解作用增强，打破了半纤维素降解释放平衡，从而导致半纤维素含量减少。

图3 超声功率与超声时间对半纤维素含量的影响Fig.3 Effects of ultrasonic power and ultrasonic time on hemicellulose content

2.4 模型分析与验证

利用Design Expert 8.0.6的优化（Optimization）模块进行工艺参数优化，调节响应值的有效区间。考虑畜禽纤维利用特点，即木质素和纤维素含量最低、半纤维素含量较高时有利于玉米秸秆饲料纤维结构优化及畜禽对玉米秸秆饲料利用率的提高，对各参数进行优化求解，得到各超声因素的最优工作参数为X1=99 W，X2=20 min，X3=7.8，X4=2.05 W/mL，此时，模型预测含木质素0.48%，纤维素45.98%，半纤维素27.50%。分析整理各参数，并按超声功率99 W、超声时间20 min、液固比7.8∶1、容器内声功率密度2.05 W/mL配置各超声参数进行验证，试验重复3次，验证结果及误差分析见表4。结果显示，木质素、纤维素及半纤维素含量的预测值与实际值的相对误差分别小于13%、12%、14%。

表4 结果验证及误差分析Table 4 Verification results and error analysis

3 讨论

目前研究表明，超声空化效应是改善秸秆纤维结构的主要作用机制[31-32]。基于超声波的频率特性对木质素、纤维素和半纤维素成分进行选择性作用[31]，超声时间和超声功率的交互作用对响应面模型具有显著性影响。以“声功率密度”表征超声作用强度，建立以超声功率、超声时间、液固比及容器内声功率密度为优化决策变量，以木质素、纤维素及半纤维素含量作为响应值的多目标优化模型，模型决定系数分别为0.69、0.79、0.73。表明响应面分析法所得模型可靠。显著性分析表明，超声功率、超声时间对木质素、纤维素和半纤维素含量的影响程度较强。在响应值有效范围内，最优超声参数为超声功率99 W、超声时间20 min、液固比7.8∶1、容器内声功率密度2.05 W/mL，在碱化基础上进一步有效降低了玉米秸秆的木质素含量，提高了玉米秸秆的可溶性纤维含量。木质素、纤维素、半纤维素含量的响应面分析预测值与实际值相对误差分别小于13%、12%、14%，说明根据模型采用响应面分析法得到的碱化玉米秸秆超声处理优化工艺准确可靠，具有应用价值，为其在农业领域的开发利用提供了科学依据。

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