贝叶斯建模与中心复合设计在通过厌氧共消化制革废弃物生产可持续沼气中的应用

《BioEnergy Research》：Application of Bayesian Modelling and Central Composite Design on Sustainable Biogas Production through Anaerobic Co-digestion of Tannery Residues

铬free鞣剂废料与牛粪、污水厌氧共消化优化产气工艺，通过多阶段实验和贝叶斯网络分析，确定45℃、1:2:1底物配比及S/I比关键参数，结合中心复合设计验证误差仅5.6%。

　　

摘要

制革厂固体废物的管理带来了重大的环境挑战，这主要是由于未经处理的皮料含有高有机负荷和潜在的毒性。本研究探讨了在不同操作条件下，对无铬制革皮料、牛粪和污水进行厌氧共消化（AcoD）以优化沼气产量的方法。实验采用了多阶段设计，首先比较了室温条件和控制温度条件，随后评估了中温到低温范围（30–45°C）以及九种不同的基质混合比例。在45°C时，当基质比例为皮料：污水：牛粪 = 1:2:1时，获得了最高的甲烷产量和最佳的消化性能。为了评估系统稳定性，监测了主要工艺参数，包括pH值、COD削减量、挥发性固体（VS）削减量以及挥发性脂肪酸与碱度比。构建了一个贝叶斯网络来模拟这些变量之间的相互依赖关系，确定了温度、初始挥发性固体含量和基质与接种物（S/I）比例是影响气体产量的关键因素。基于互信息和信念方差的敏感性分析进一步突出了这些因素的影响，为具有强相互依赖性的工艺优化提供了概率框架，例如S/I比例与pH值（75.0%）、S/I比例与初始挥发性固体含量（61.5%）以及VFA与碱度比与温度（61.6%）。之后，利用中心复合设计结合满意度分析来确定最佳操作参数，并通过验证实验验证了结果，误差仅为5.6±0.5%。本研究展示了实验结果与概率建模的成功结合，从而提高了从危险制革废物中回收能源的效率，其发现为可持续的废物转化为能源的战略以及循环生物经济做出了贡献。