豆腐渣堆肥過程中的多維光譜解析與建模

蘇云, 李衛華,2*

(1.安徽建筑大學環境與能源工程學院, 合肥 230601; 2.環境污染控制與廢棄物資源化利用安徽省重點實驗室, 合肥 230601)

豆腐是日常生活中最常見的一種食品,據網絡公開數據表明,中國豆腐產量從2013年的558.9萬 t增長至2021年的817.5萬t。然而,豆腐渣是豆制品加工過程中的主要副產物,每加工1 kg大豆大約產生1.2 kg的鮮豆腐渣,其產量巨大[1]。如何使豆腐渣達到無害化、資源化處理,已成為眾多學者的關注對象。目前,關于豆腐渣的處理方式集中在畜禽飼料、工業原料、食品加工、堆肥發酵等方面。龍健玲等[2]將豆腐渣適量添加在家畜日糧中,作為畜禽飼料,降低了養殖成本。Chu等[3]以豆渣為原料,制備一種新型摻豆渣的活性炭吸附劑,用于去除重金屬六價鉻Cr6+。崔艷等[4]以豆腐渣為原料、山楂粉為輔料,制備醬油。研究表明,當豆腐渣與麩皮質量比為5∶2、山楂粉添加量為10%,所釀風味醬油呈鮮艷紅褐色、酸甜味適當,有一定的醬香味和鮮味,且口感較醇厚、澄清無沉淀。閆儉全[5]研究牛糞秸稈好氧堆肥時,添加豆腐渣為調理劑,結果表明添加豆腐渣有利于提高堆肥的腐熟度。

好氧堆肥作為一種穩定處理工藝,可通過微生物將有機質轉化成氧分和活性物質,進而實現廢棄物無害化和資源化[6]。水溶性有機物(dissolved organic matter,DOM)結構較為復雜,主要由碳水化合物、有機酸等小分子有機質和蛋白質、腐殖質等大分子有機質組成[7],相較于固體成分而言,DOM對于堆肥過程中物質規律的轉變更為靈敏。有機質的起始含量是影響堆肥效果的關鍵因素,在堆肥過程中有機質的降解轉化效率能夠客觀地反映出堆肥的腐熟度、穩定性以及堆肥品質。近年來,相關研究人員利用紫外可見光譜(ultraviolet-visible spectroscopy,UV-Vis)分析了堆肥DOM的芳構化及腐殖化;采用三維熒光光譜(3-D excitation-emission fluorescence spectra,3D-EEMs)結合平行因子法分析堆肥過程中DOM的組成和結構[8]。傅里葉紅外光譜(Fourier transform infrared spectrometer,FTIR)表征堆肥樣品中官能團的基本信息[9];近紅外光譜(near-infrared spectroscopy,NIRS)是一種快速的無損和非接觸分析技術,可對堆肥過程中有機質含量進行預測模型研究[10]。

現以豆腐渣為原料,輔以發酵完全的粉末為接種微生物進行混合堆肥,通過分析各時間段豆腐渣堆肥樣品的DOM及官能團等特征參數的結構變化,同時結合區間偏最小二乘法(interval partial least squares,iPLS)建立堆肥有機質化學計量學模型,以期為調控生產穩定化豆腐渣堆肥產品提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 材料

堆肥樣品采集于安徽省合肥市某豆腐坊廢棄豆腐渣,取適量豆腐渣泡于50 L桶中,上清液用于實驗室其他實驗。取底部沉積固液混物體過100目篩潷水得堆肥原料。所用的好氧堆肥反應器由反應室、攪拌系統、通風系統和加熱系統組成,在反應器內實現物料混合、通風供氧、反應溫度的自動調節,反應器內壁材料具有抗酸堿侵蝕耐高溫的作用。將處理過的樣品與反應器內原有已發酵的垃圾粉末混合,其比例按照原粉末與豆腐渣質量比為1∶1.8混合。

1.2 化學指標測定

原粉末與豆腐渣充分混合于垃圾處理器中,隔一天用玻璃瓶取一次樣品,一部分用于實驗,另一部分放置-18 ℃冰箱冷凍存樣。按樣品與蒸餾水為1∶10(質量與體積比例)混勻,置于玻璃瓶中,放置于往復式水平震蕩機上,以150 r/min的頻率在室溫下震蕩浸提24 h使得堆肥樣品與蒸餾水充分混合,取出溶液于離心管中并放置在離心機上,以10 000 r/min的速度離心20 min,結束后樣品通過0.45 μm濾膜,獲得上清液即DOM。

有機質采用燒失量法,稱取一定量干燥后的樣品置于坩堝中,將馬弗爐溫度調至為600 ℃、時間8 h進行灼燒,待溫度降至100 ℃以下方可取出,取出的坩堝放置避風處冷卻10 min左右,然后繼續在電爐上灼燒10 min,隨后取下坩堝待溫度冷卻至室溫,將坩堝置于天平上稱重并記錄數值,根據灼燒前與灼燒后的質量差計算有機質含量。

1.3 三維熒光光譜數據采集

將所有堆肥樣品濾液稀釋80倍后,采用熒光光譜分析儀(Hitachi F-7000,日本)對樣品DOM進行分析,設置激發波長范圍為Ex=200～450 nm,發射波長范圍為Em=260～550 nm,掃描間隔5 nm,掃描速率2 400 nm/min。配用1 cm四通石英比色皿,激發光源150 W氙弧燈, PMT電壓700 V;所有結果均扣除試驗空白以去除瑞利散射和拉曼散射的影響。

1.4 傅里葉變換紅外光譜數據采集

采用傅里葉紅外光譜儀進行豆腐渣堆肥樣品紅外光譜測定,實驗采用固體壓片。樣品與KBr以1∶100充分混合研磨,在10 MPa的壓力下壓制30 s后放入光譜儀中(透明、無裂紋),設置紅外光譜儀波長:400～4 000 cm-1,分辨率:4 cm-1,掃描次數:32次。

1.5 近紅外光譜數據采集

近紅外光譜采集數據前所測樣品需冷凍干燥,堆肥樣品在冷凍干燥機中放置20 h后,取出待用,研磨約0.3 g冷凍干燥的堆肥樣品,倒入玻璃樣品測量杯中,然后采用傅里葉近紅外光譜儀采集堆肥樣品數據,以空氣為背景,分辨率2 cm-1,掃描次數為64。相同條件下重復測定同一堆肥樣品3次,取其平均值為該樣品的近紅外光譜數據。

1.6 數據分析

運用Excel對測定數據進行處理,MATLAB R2018b繪制熒光光譜及預測模型,Origin 2018繪制紅外光譜圖。

2 結果與討論

2.1 堆肥過程中DOM三維熒光光譜的動態變化特征

堆肥過程產生的腐殖酸中含有大量的苯環結構,吸收一定能量的激發光,故三維熒光光譜可用來分析堆肥過程中有機物的演變規律[11]。堆肥是由微生物驅動的有機物質分解和腐殖質合成的過程。水溶性有機物(DOM)結構可以反映堆肥腐殖化程度以及有機物演變規律[12]。不同堆肥階段的DOM三維熒光光譜如圖1所示。

如圖1所示,堆肥DOM的三維熒光光譜圖中主要顯現4個熒光峰,分別為熒光峰D(Ex/Em=225 nm/315 nm,已有相關學術研究指出這類熒光峰可能與微生物降解而產生的類蛋白物質有關[13])、可見區類色氨酸熒光峰T1(Ex/Em=285 nm/350 nm)[14]、紫外區類富里酸熒光峰A(Ex/Em=240 nm/420 nm)[15]、類腐殖酸熒光峰F(Ex/Em=335 nm/415 nm)[16]。張豐松等[17]研究畜禽糞便堆肥樣品DOM,結果顯示未腐熟的畜禽糞便樣品DOM中有兩種熒光峰分別為類酪氨酸峰和類色氨酸峰,這兩種熒光峰均屬于類蛋白熒光峰,據三維熒光光譜分析這兩個熒光峰的熒光強度都較高。實驗所研究豆腐渣堆肥腐熟前樣品DOM中屬于類蛋白的熒光峰(可見區類色氨酸熒光峰)呈現較高的熒光強度。隨著堆肥的進行,各熒光峰強度均有所變化,類蛋白峰(Ex/Em=285 nm/350 nm)強度逐漸減弱,在紫外區出現類富里酸熒光峰(Ex/Em=240 nm/420 nm)和類腐殖質熒光峰(Ex/Em=335 nm/415 nm)。隨著堆肥天數的不斷增加,DOM中有機物的組成發生了明顯改變,逐漸由結構簡單的類蛋白類物質向結構復雜的類腐殖酸類物質轉化。由此可見堆肥過程就是結構簡單小分子類物質不斷減少,而結構復雜的大分子物質不斷增多的過程。

2.2 三維熒光光譜的平行因子法解析

如圖2所示,三維熒光光譜采集堆肥DOM矩陣數據結合平行因子法進行分析得出兩種組分即可見區類色氨酸與類腐殖酸。

圖2 堆肥樣品的熒光強度得分圖Fig.2 Fluorescence intensity score plot of compost samples

由圖2可知,堆肥進行到第5天時,可見區類色氨酸強度有所上升,分析原因是堆肥初期微生物活性較高,大量不溶性類蛋白物質溶解釋放導致類色氨酸強度增強。同時類腐殖酸強度也有所上升,分析原因是堆肥前期小部分類蛋白物質分解用于合成類腐殖酸物質。

堆肥進行的第5～25天時,可見區類色氨酸強度大體呈下降趨勢同時類腐殖酸強度大體呈上升趨勢,分析原因是堆體進入高溫發酵期,此時微生物活性增強,大量類蛋白物質被分解,腐殖質物質不斷生成,故類色氨酸強度下降而類腐殖酸強度上升。

堆肥進行的第25～29天時,可見區類色氨酸強度先大幅度下降后大幅度上升同時類腐殖質強度也呈現相同趨勢。分析原因在第25～27天時類蛋白物質被降解導致類色氨酸強度下降同時腐殖酸發生解聚和部分降解導致腐殖酸強度下降,在第27～29天腐殖質降解形成小分子有機物,導致類蛋白物質含量增加,類色氨酸強度上升同時類蛋白物質繼續降解導致類腐酸強度上升[18]。

堆肥后期,可見區類色氨酸強度與類腐殖酸強度大體不變。分析原因是堆體進入穩定腐熟期熒光峰強度不再發生大幅度變化,在第37～39天部分腐殖酸進一步降解導致類腐殖酸強度下降。并且在堆肥進行到第25天時類腐殖酸強度高于可見區類色氨酸強度,表明結構相對簡單的類蛋白物質正逐步向結構相對復雜的類腐殖酸物質轉化,表明堆肥開始進入腐熟化階段。

2.3 傅里葉紅外光譜分析

大量研究報告得出中紅外光譜分析可作為快速評估堆肥質量的一種技術方法[19]。傅里葉紅外光譜特征吸收峰強度的大小與位置官能團含量多少有關,特征吸收峰強度的大小反映對應位置官能團含量的相對高低,吸收峰強度越大,官能團含量越高,圖3為堆肥過程中樣品吸光度與波數的關系圖。結合相關學者的研究結果[20-21],紅外光譜特征吸收峰對應的官能團及其物質出處如表1所示。

表1 FTIR特征吸收峰對應官能團及其物質出處Table 1 FTIR characteristic absorption peaks corresponding to functional groups and their material sources

圖3 堆肥樣品紅外掃描光譜Fig.3 FTIR spectra of compost samples

隨著好氧堆肥的進行,堆肥樣品的傅里葉變換紅外光譜(FTIR)特征吸收峰強度發生不同程度的變化,從堆肥第1天開始至堆肥完成,吸收峰特征大體相似,但吸收強度有很大的差別。如表2所示,(1 630～1 640 cm-1)/(3 390～3 430 cm-1)代表芳香碳與碳水化合物碳的比值,該比值先下降后波動上升,分析原因可能是前期豆腐渣中一些不溶性蛋白物質逐漸溶出后期在微生物的作用下,降解后的碳水化合物發生礦化分解,堆肥過程中水分的流失會降低碳水化合物和水中—OH的吸收,蛋白質在微生物的作用下發生分解。(1 630～1 640 cm-1)/(2 920～2 930 cm-1)代表芳香碳與脂肪族碳的比值,當芳香族碳上升或者脂肪族碳下降時,該比值大體呈上升趨勢,這表明亞甲基和甲基含量增加,堆肥過程中的碳水化合物和木質素逐漸分解,吸收強度下降,脂肪族化合物含量降低。(1 630～1 640 cm-1)/(1 410～1 430 cm-1)代表芳香族碳與羧酸碳(脂肪族碳)的比值,該值大體呈上升趨勢,這表明在堆肥過程中易降解的有機物逐漸分解,含有芳香環的穩定大分子含量逐漸增加。(1 630～1 640 cm-1)/(1 040～1 050 cm-1)代表芳香族碳與多糖的比值,該值大體呈現上升趨勢,這表明在堆肥過程中多糖不斷降解,芳香族化合物的含量逐漸增加。

表2 堆肥過程中紅外吸收強度度的相對變化Table 2 Relative variation of infrared absorption intensity during composting

堆肥第一階段,微生物降解產生的小分子有機物質得到進一步降解和利用,并且有機物中不飽和結構連接程度增大、含芳香環物質有所增加。微生物將易降解有機物分解成小分子多糖,蛋白質被其分解利用,獲得能量后進入堆肥第二階段,在此階段中,微生物會轉化木質素等難降解組分,堆肥逐漸進入腐熟化階段。

2.4 近紅外結合區間偏最小二乘法(iPLS)建立化學計量學模型

圖4(a)為堆肥過程樣品的原始近紅外光譜圖,以波長為橫坐標,吸光度為縱坐標,不同樣品之間雖然具有較大的差異性,但其光譜圖大體趨勢相似,主要光譜信息集中在3 000～9 000 cm-1范圍內。iPLS為回歸方法,利用MATLAB R2018b軟件建立近紅外模型。對采集的原始光譜數據進行預處理旨在得到更加穩健的定量分析模型。如圖4(b)所示,經平滑處理光譜數據減小儀器噪聲對光譜的影響,進而提高信噪比。圖4(c)和圖4(d)分別采用一階微分和二階微分對原始光譜數據進行預處理,旨在消除基線漂移、提高光譜分辨率。通過預處理后的數據參與建模。總樣本數為24,其中8個作為測試集樣本,16個作為校正集樣本進行建模。以相關系數R、交叉驗證均方差(root mean square error of cross validation,RMSECV)篩選出更適合建模的預處理方法。

圖4 不同預處理近紅外光譜圖Fig.4 Near infrared spectra with different pretreatment approach

近紅外光譜經不同預處理方法處理后有機質含量近紅外定量建模結果。如表3所示,可以看出,不同的預處理方法對原始光譜的作用效果各不相同,適當的預處理才能有效提高模型的性能。采用二階微分預處理建立區間偏最小二乘法R為0.986 1,RMSECV為0.824 7,偏差(Bias)為0.005,整體較優于其他各預處理方法建模結果。

表3 近紅外光譜預處理的選擇Table 3 Selection of near-infrared spectrum preprocessing

如圖5所示,將二階微分預處理后的全光譜數據等分成30份,分別對各子區間建立PLS模型,獲得最佳因子數和RMSECV。當全光譜數據30等分,在第23等分上有最佳主因子數6,最佳光譜區間5 831.95～6 086.52 cm-1。堆肥有機質含量近紅外光譜結合區間偏最小二乘模型實測值與預測值線性關系如圖6所示。

圖5 二階微分預處理光譜iPLS模型各區間對應的RMSECV Fig.5 RMSECV corresponding to each interval of the second-order differential preprocessing spectra with iPLS model

圖6 堆肥有機質實測值與近紅外預測值的關系散點圖Fig.6 Scatter plot of the relationship between the measured value of compost organic matter and the predicted value of NIR spectra

參與有機質近紅外結合區間偏最小二乘法建立化學計量學模型的8個預測集樣品的預測結果如表4所示。實測值與預測值的相對誤差在-1.45%～0.94%,近紅外結合偏最小二乘法建立模型預測集具有較高預測精確度。

表4 預測集的預測值與相對誤差Table 4 Predicted values and relative errors of the prediction set

3 結論

(1)通過平行因子分析方法對堆肥DOM的三維熒光光譜矩陣數據進行分析,堆肥樣品DOM三維熒光光譜圖主要有4個熒光峰,分別是與微生物降解產生的類蛋白物質有關的熒光峰(Ex/Em=225 nm/315 nm)、可見區類色氨酸熒光峰(Ex/Em=285 nm/350 nm)、紫外區類富里酸熒光峰(Ex/Em=240 nm/420 nm)、類腐殖酸熒光峰(Ex/Em=335 nm/415 nm)。隨著堆肥的不斷進行,可見區類色氨酸熒光強度逐漸下降,類腐殖酸熒光強度逐漸上升,表明堆肥進入腐熟階段。

(2)傅里葉紅外分析結果表明,整個堆肥過程中樣品的紅外特征吸收峰大體相似但其吸收強度發生不同程度的變化。在堆肥過程中碳水化合物、脂肪族化合物以及多糖類小分子物質不斷減少,穩定的大分子含芳香環類物質含量逐漸增加,堆肥逐漸進入腐熟化階段。

(3)在區間5 831.95～6 086.52 cm-1、主因子數為6時,對堆肥有機質建立定量模型,堆肥有機質實測值與近紅外預測值的相關系數(R)為0.986 1、交叉驗證均方差(RMSECV)為0.824 7、偏差(Bias)為0.005,表明豆腐渣堆肥有機質含量與近紅外光譜具有較好的相關性。