氮富集微藻热解机制：氨基酸贡献的动力学解析与产物调控

针对富氮微藻热解过程中氨基酸作用机制不明的关键问题，华中科技大学团队通过机器学习(ML)、无模型方法和IPR-PSO（独立平行反应-粒子群优化）三种动力学模型对比研究，结合XPS、GC-MS、FT-ICR-MS等多维表征技术，首次量化亮氨酸(0.188)、酪氨酸(0.149)和天冬氨酸(0.081)等氨基酸对含氮产物（吡啶/酰胺/NH3）生成的贡献权重，为微藻资源化过程中污染控制与产物定向转化提供理论依据。

　　

随着湖泊富营养化引发的微藻水华成为全球性环境挑战，机械打捞后的微藻处置却面临填埋导致的二次污染风险。热解技术虽能将微藻转化为生物油、生物炭等高值产品，但其中高达10.8%的氮含量会生成NO_x前体等污染物，而氨基酸作为关键氮源的热解机制尚不明确。这一认知空白严重制约了微藻资源化技术的优化与应用。

华中科技大学的研究团队在《Bioresource Technology》发表论文，首次将独立平行反应模型与粒子群优化算法(IPR-PSO)结合，系统解析了实际藻华中9种氨基酸的热解动力学特征。通过对比机器学习(ML)和无模型方法的优劣，发现虽然ML模型拟合优度最高(R²≥0.999)，但IPR-PSO模型(拟合度0.910)能特异性关联亮氨酸、酪氨酸等实际组分与产物生成机制。研究采用多尺度表征技术：热重-红外联用(TG-IR)追踪失重阶段，XPS揭示生物炭中蛋白氮向季铵氮的转化，GC-MS/FT-ICR-MS联合解析生物油中吡啶/酰胺类化合物的分子组成，气体分析仪量化NH₃释放规律。

微藻样品特性
采自武汉南湖的微藻经元素分析显示氮含量达10.8%，工业分析表明挥发分占67.3%。TG曲线显示在150-500℃出现主失重峰(23.8-25.4%)，对应蛋白质与碳水化合物的分解。

动力学模型比较
三模型对比揭示：ML虽精度最高但缺乏机理解释；无模型方法(0.981)将组分简化为伪组分；而IPR-PSO通过量化氨基酸贡献度，发现亮氨酸(权重0.188)和酪氨酸(0.149)主导含氮产物生成，这与后续产物分析高度吻合。

产物演化规律
温度升高促使蛋白氮发生阶梯式转化：200-400℃时形成生物油中的不饱和酰胺(如CH₂=CHCONH₂)；500℃以上时生物炭出现吡啶氮(占TN的38.7%)；气相产物中NH₃浓度与天冬氨酸分解呈正相关。FT-ICR-MS检测到质量数300-500 Da的含氮杂环化合物，证实氨基酸通过脱羧/环化反应生成复杂有机物。

该研究创新性地建立了氨基酸分子结构与热解产物的定量关联，为定向调控含氮污染物提供了理论框架。IPR-PSO模型揭示的氨基酸贡献度排序，可直接指导微藻预处理工艺优化——例如通过富集特定氨基酸来提升目标产物收率。研究还证实FT-ICR-MS在复杂生物油分子表征中的独特优势，为后续研究含氮有机物环境行为奠定方法学基础。这些发现对发展"碳中和"背景下的微藻精炼技术具有重要实践意义。