综述：生物电化学系统的进展：产电菌和产甲烷菌的行为、应激适应机制，以及基于人工智能的可持续生物能源开发方法

《RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS》：Advancements in bioelectrochemical systems: Electrogens and methanogens behaviour, stress adaptation, and artificial intelligence-driven approaches for sustainable bioenergy

微生物燃料电池（MFCs）与微生物电解槽耦合厌氧消化（MECs-AD）技术通过生物电化学系统（BES）提升生物质废料能源转化效率。本文系统解析了电活性细菌与甲烷菌的协同机制、压力（如盐度、温度波动）对微生物群落稳定性的调控作用，以及人工智能与机器学习在优化BES性能中的应用潜力，强调多压力协同与基因编辑技术的未来发展方向。

　　微生物燃料电池（MFCs）和微生物电解池与厌氧消化结合的系统（MECs-AD）是生物电化学系统（BES）中日益受到关注的技术，它们通过将有机废物转化为电能或生物燃气，提高了生物能源的生产效率。这些技术的核心在于利用微生物的代谢活动，通过特定的电子传递机制将化学能转化为电能或气体能。本文旨在全面回顾MFCs和MECs-AD在技术与生物方面的进展，探讨微生物群落的作用及其在不同条件下的行为变化，同时强调人工智能（AI）和机器学习（ML）在优化BES系统中的潜力。

MFCs和MECs-AD系统通过同时利用生物废物，实现了电力和生物燃气的双重产出。这种双重产出的机制依赖于微生物在电极表面的活性及其对有机物质的分解能力。在MFCs中，电活性细菌（electrogens）负责将有机物氧化，释放电子并将其传递至阳极，随后通过外部电路传递至阴极，最终与氧气或其他电子受体发生反应。而MECs-AD系统则进一步利用了厌氧消化过程，通过电活性微生物和产甲烷古菌（methanogens）之间的协同作用，将有机物分解为氢气和乙酸等中间产物，随后由产甲烷古菌转化为甲烷。这种协同机制不仅提高了能源回收率，还增强了系统的稳定性。

在MFCs中，抑制产甲烷古菌的活动是关键，因为它们会将电子转化为甲烷，从而减少电能的产出。相反，在MECs-AD系统中，产甲烷古菌的存在则有助于提高生物燃气的产量。因此，对这两种系统的微生物群落进行调控，以实现电能与生物燃气的最优产出，成为研究的重点。研究表明，电活性细菌和产甲烷古菌之间的相互作用在很大程度上决定了系统的性能。例如，在某些情况下，电活性细菌能够通过直接或间接的电子传递方式促进产甲烷古菌的活动，从而形成一种协同效应，提高整体的能量产出效率。

此外，研究还发现，微生物在不同环境压力下的行为变化对系统的稳定性具有重要影响。环境压力可以包括盐度、温度波动、pH极端值、剪切力、电磁场以及化学抑制剂等。这些压力条件能够促使微生物群落发生适应性变化，从而优化其功能。例如，高盐度环境可能会选择性地富集某些耐盐的电活性细菌，而温度波动则可能影响微生物的代谢速率和活性。通过对这些压力条件的调控，可以增强微生物群落的稳定性，提高系统的运行效率。然而，目前关于如何系统性地应用多种压力条件来优化微生物群落的研究仍然有限，因此需要进一步探索。

微生物群落的构建方式也是影响系统性能的重要因素。研究指出，单一菌株（mono-cultures）和混合菌群（co-cultures）在MFCs和MECs-AD系统中的表现存在显著差异。单一菌株通常具有较高的电子传递效率，但其适应性和稳定性可能不如混合菌群。而混合菌群则能够通过复杂的相互作用，增强系统的整体性能。例如，在某些研究中，混合菌群表现出更高的生物燃气产量和更稳定的运行状态，这可能是由于不同菌株之间的协同效应和互补作用。因此，探索如何优化微生物群落的组成，以实现最佳的电能和生物燃气产出，是当前研究的重要方向。

在实际应用中，微生物群落的构建和调控面临诸多挑战。例如，微生物之间的竞争关系可能导致某些关键菌株的活性受到抑制，从而影响系统的性能。此外，系统的运行稳定性也受到微生物代谢活动的影响，尤其是在面对环境变化或负荷波动时。因此，研究者们正在开发各种策略，以提高微生物群落的稳定性和功能效率。例如，通过基因工程手段改造微生物，使其具备更强的电子传递能力或更高的耐受性，是一种可能的解决方案。此外，生物强化（bioaugmentation）和菌种筛选等方法也被用于优化微生物群落的组成，以提高系统的性能。

近年来，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在生物电化学系统的优化中展现出巨大的潜力。这些技术能够通过数据驱动的方法，分析微生物群落的组成和行为，预测其在不同条件下的表现，并优化系统的运行参数。例如，神经网络和随机森林算法已被用于预测基因敲除或插入对电子传递能力的影响，从而指导微生物的基因改造。此外，机器学习模型还能够帮助研究者理解微生物之间的相互作用，优化电极材料的选择，以及提高系统的运行效率。这些技术的应用不仅能够加速生物电化学系统的开发，还能够提高其在实际应用中的适应性和稳定性。

在微生物燃料电池和微生物电解池与厌氧消化结合的系统中，电活性细菌和产甲烷古菌的协同作用是关键。研究表明，电活性细菌能够通过直接或间接的电子传递方式促进产甲烷古菌的代谢活动，从而提高生物燃气的产量。同时，产甲烷古菌的存在也可能对电活性细菌的活性产生积极影响，例如通过提供更稳定的代谢环境或促进某些关键酶的表达。这种相互作用不仅影响了系统的能量产出，还可能影响其长期运行的稳定性。因此，深入研究电活性细菌和产甲烷古菌之间的相互作用机制，对于优化BES系统的性能具有重要意义。

此外，电活性细菌的电子传递能力在很大程度上受到其细胞结构和代谢途径的影响。例如，某些电活性细菌能够通过纳米线（nanowires）进行远距离电子传递，这种机制在提高电子传递效率方面具有重要作用。纳米线的结构和功能可能受到环境条件的影响，因此研究如何通过调控环境条件来优化纳米线的性能，成为当前研究的热点之一。同时，纳米材料的引入也可能对微生物的活性产生影响，例如通过提供更大的比表面积或改善电极的导电性，从而提高系统的整体性能。

在实际应用中，微生物燃料电池和微生物电解池与厌氧消化结合的系统面临着诸多挑战，包括微生物群落的构建、系统的运行稳定性以及环境条件的调控等。这些挑战需要通过多学科的研究来解决，例如结合微生物生态学、材料科学和计算建模等领域的知识。微生物生态学可以帮助研究者理解微生物群落的组成和功能，材料科学可以提供更高效的电极材料，而计算建模则能够预测系统的运行行为，并优化其设计。通过这些领域的交叉融合，可以进一步推动生物电化学系统的研发，提高其在实际应用中的可行性。

目前，关于微生物燃料电池和微生物电解池与厌氧消化结合的系统的研究仍在不断深入。未来的研究方向可能包括开发更高效的微生物群落构建策略、优化环境条件以提高系统的稳定性、探索纳米材料在电子传递中的作用以及利用人工智能和机器学习技术进行系统优化。这些研究不仅能够提高生物电化学系统的性能，还可能为可持续能源的开发提供新的思路和方法。此外，随着对微生物代谢机制的深入理解，未来可能会出现更多创新性的技术，例如通过基因工程手段改造微生物，使其具备更强的电子传递能力或更高的耐受性，从而提高系统的整体效率。

总之，微生物燃料电池和微生物电解池与厌氧消化结合的系统在生物能源生产中具有广阔的应用前景。通过深入研究微生物群落的组成、行为及其在不同环境条件下的适应性，可以进一步优化这些系统的性能。同时，结合人工智能和机器学习技术，能够为系统的开发和应用提供新的工具和方法。未来的研究需要在微生物生态学、材料科学和计算建模等领域进行更深入的探索，以推动生物电化学系统的可持续发展，并实现更高效的生物能源生产。