基于毛细管电泳技术的挥发性脂肪酸实时监测系统开发及其在厌氧消化过程优化中的应用

为解决厌氧消化(AD)过程中挥发性脂肪酸(VFAs)实时监测的技术瓶颈，Rodrigo Fernandez Feito团队开发了集成毛细管电泳(CE)与自动固液分离系统(SSU)的创新分析平台。该研究实现了对乙酸(acetate)、丙酸(propionate)和丁酸(butyrate)的1-5000 mg/L宽范围检测(RSD<3%)，通过自动稀释算法和机器学习分类器解决了复杂基质干扰问题，为AD过程控制提供了高精度诊断工具。

　　

在追求可持续能源的时代，厌氧消化(AD)技术将有机废弃物转化为生物甲烷的过程备受关注。然而这个微生物主导的"黑箱"系统存在关键痛点：作为核心代谢产物的挥发性脂肪酸(VFAs)既是过程指示剂又是潜在抑制剂，其浓度失衡可导致系统崩溃。传统检测方法如气相色谱(GC)需要复杂前处理，而近红外光谱(NIR)又受制于高昂成本，行业亟需能实现物种分辨、实时监测的解决方案。

针对这一挑战，来自英国的研究团队在《Journal of Water Process Engineering》发表突破性成果。他们巧妙融合毛细管电泳(CE)的高分离效能与自动化工程技术，开发出包含VFAs分析仪和固液分离单元(SSU)的集成系统。该系统采用9 mM组氨酸(His)/20 mM MES缓冲体系(pH 5.7)，通过接触式电导检测器(C⁴
D)在-30 kV电压下实现VFAs精准分离，创新性地引入动态稀释算法应对浓度波动，配合机器学习算法保障峰识别可靠性。

关键技术突破体现在三方面：首先采用自动固液分离技术，通过0.2 μm尼龙滤膜处理4.2%高固含量样品，验证2106次测试无故障；其次开发智能稀释系统，当内标(IS)理论塔板数低于6000或峰面积比超出0.5-1.5范围时自动调节稀释倍数；最后优化电泳条件，使PO₄
^3?
与丙酸的分离度达1.5，克服了既往共洗脱难题。

研究结果展现出全方位优势：
特异性验证：在Cl^?
、NO₃
^?
等共存离子干扰下，仍保持乙酸/丙酸/丁酸的基线分离，回收率稳定在100±3%。
灵敏度突破：线性范围跨越三个数量级(1-5000 mg/L)，最低检测限达0.2 mg/L(乙酸)，较传统HS-GC方法提升18倍。
长期稳定性：400次连续测试中，尽管温度波动导致迁移时间变化(115-135秒)，机器学习分类器仍保持100%峰识别准确率。
工程验证：SSU在20天连续运行中成功捕获消化液动态变化，对三次人工加标均实现分钟级响应，与离线检测误差<3%。

这项研究标志着AD过程监控技术的范式转变。相较于需40 mL样品的在线GC系统或易受碳酸氢盐干扰的滴定法，该方案仅需3.33 μL样本即可完成分析，真正实现了"实验室级精度"与"工业级鲁棒性"的结合。特别值得注意的是，研究者发现添加1 mmol CTAB(十六烷基三甲基溴化铵)和10 mmol NaOH可有效防止VFAs在管路吸附，这一细节为后续工程放大提供了关键参数。

从应用视角看，该技术的价值不仅体现在实时预警能力——如丙酸浓度升高往往预示系统压力，更在于为智能调控铺平道路。当与物联网平台结合后，系统采集的VFAs动态数据可驱动反馈调节进料速率或pH值，使AD装置从"经验驱动"迈向"数据驱动"。正如作者指出，这项技术同样适用于生物制氢、反硝化等涉及VFAs代谢的领域，其模块化设计更为未来集成更多生物过程指标留有扩展空间。

值得期待的后续发展包括：通过深度学习算法进一步提升峰识别效率；优化SSU机械结构以延长伺服线性执行器寿命(当前建议5000-10000次更换)；开展经济性评估以确定不同规模下的投资回报率。这项研究不仅解决了AD监控的"卡脖子"难题，更为复杂生物过程的实时诊断树立了技术标杆。