基于化学表征的生化甲烷潜力(BMP)预测新模型：几何距离与燃烧分析参数的创新应用

这篇研究推荐：本研究创新性地开发了基于元素组成的四面体图解模型和结合燃烧分析参数(FC/GCV/NCV/COD)的线性回归模型，用于预测生化甲烷潜力(BMP)。实验验证显示模型决定系数(R2)达0.65-0.80，均方根误差(RMSE)低至49-66 mLN g?1 VS，为厌氧消化(AD)工艺优化提供了高效预测工具。

　　

Highlight

本研究首次将燃烧分析参数（固定碳FC、总热值GCV、净热值NCV）与化学需氧量(COD)结合，构建了BMP预测模型。实验采用VDI 4630标准对13种底物进行批次测试，获得58-482 mL_N g^?1 VS的BMP值范围。

Material and methods

通过厌氧批次实验（遵循VDI 4630标准）测定13种底物的BMP值，包括巧克力甘蔗渣、哈泽奶酪副产品等。使用元素分析仪测定CHONS含量，并创新性构建四面体坐标模型，通过几何距离量化底物与终产物的代谢路径关系。

Substrate characterization

表1展示了13种生物质的元素质量分数及经验式。新型四面体图解（图1）直观呈现元素组成与厌氧代谢的化学计量关系，凸显氮元素对反应路径的影响。燃烧分析显示FC与木质素含量显著相关(p<0.05)，而GCV/COD比值可有效预测能量转化效率。

Conclusions

创新的四面体模型不仅适用于BMP预测（R2=0.78），更成为厌氧消化教育的可视化工具。燃烧参数模型(R2=0.72)证实FC和GCV可替代复杂结构分析，尤其适合缺乏专业设备的实验室。两种模型均展现出对未训练底物的良好泛化能力。