基于改进ADM1模型的玉米青贮厌氧消化动力学优化及其在可持续能源系统中的关键作用

本研究针对玉米青贮厌氧消化过程中关键中间产物（如乳酸、异戊酸和异丁酸）未被标准ADM1模型涵盖的问题，通过改进ADM1xp模型并采用遗传算法优化参数（如kdis =0.191 d?1 和khyd_ch =1.624 d?1 ），显著提升模拟精度（Nash-Sutcliffe效率系数提高），为农业沼气系统能效优化提供理论支撑。

　　

在追求碳中和的全球背景下，农业废弃物的能源化利用成为可持续发展的关键路径。玉米青贮作为沼气生产的主流原料，其厌氧消化(Anaerobic Digestion, AD)过程却因复杂的生化反应和缺乏精准模型而面临效率瓶颈。传统ADM1模型虽被广泛用于污水污泥处理，却忽略了玉米青贮发酵特有的中间产物（如乳酸、异戊酸和异丁酸），导致模拟结果与实际偏差较大。此外，模型参数敏感性不明确、优化方法滞后等问题，进一步制约了沼气工程的能效提升。

来自波兰库亚维-波美拉尼亚省某农场的研究团队，在《Sustainable Energy Technologies and Assessments》发表论文，通过改进ADM1模型（ADM1xp）并整合遗传算法优化，首次系统解决了玉米青贮消化的模拟难题。研究采用干燥研磨后的玉米青贮样本（DM=27.2%，ODM=93.6%），通过化学组分分析、动力学参数敏感性筛选（如k_dis
和k_{hyd_ch}
）及遗传算法校准，显著提升了模型预测精度。

Maize silage characteristics
研究选用波兰北部农场的玉米青贮，经60℃干燥24小时后研磨处理。添加85%甲酸（5 g/kg）作为防腐剂，确保样本稳定性。其高有机干物质含量（93.6%）和粗蛋白（7.9% DM）特性与文献报道一致，验证了基质适用性。

Chemical composition of maize silage
组分分析显示，玉米青贮富含碳水化合物（45.2% DM），与Biernacki等研究相符。关键参数如纤维素（21.8% DM）和半纤维素（15.3% DM）含量，为后续水解动力学建模提供基础。

Conclusions
敏感性分析揭示， disintegration常数（k_dis
=0.191 d^?1
）和碳水化合物水解速率（k_{hyd_ch}
=1.624 d^?1
）对甲烷产量影响最大。经遗传算法优化后，模型Nash-Sutcliffe效率系数显著提升，证实ADM1xp对玉米青贮的适配性。该研究不仅填补了标准模型在农业废弃物领域的空白，更通过参数动态优化为沼气工程智能调控提供新范式。

讨论与意义
K. Bu?kowska团队的工作突破了传统ADM1在农业基质的局限性，首次将乳酸和支链脂肪酸代谢纳入建模框架。其创新性体现在三方面：一是建立玉米青贮特异性数据库，二是开发参数自动化校准流程，三是揭示水解阶段对系统稳定性的决定性作用。这项研究为农业废弃物的精准能源转化树立了标杆，对实现联合国可持续发展目标（SDG7）具有实践指导价值。