基于文献驱动的计算情景筛选框架评估真菌预处理对食品废弃物厌氧消化甲烷产出的影响

《Molecules》：Fungal Pretreatment-Assisted Methane Recovery from Food Waste: A Literature-Informed Simulation Framework

　　# 摘要食品废弃物是一种成分异质、水分含量丰富的基质，具有可观的可再生甲烷回收潜力，但其成分、水解过程及反应器稳定性的变异性制约了厌氧消化的可靠性能。本研究提出了一种基于文献的知识型计算情景筛选框架，将真菌预处理描述符转化为可用于厌氧消化建模的变量。该研究利用已发表实验和建模研究对食品废弃物成分、咖啡渣（SCG）、酶靶向预处理、厌氧消化运行条件、甲烷潜力以及经验性风险指标进行参数化；未生成任何新的实验测量数据。该基于Python的框架将真菌预处理强度与基质溶解、水解、甲烷产量、沼气原始甲烷含量、甲烷总能量回收率及运行风险指标关联起来。在指定的模型假设下，经启发式稳定性调整后的甲烷产出筛选结果从未处理对照组的272.5 L CH?/kg VS提升至高强预处理条件下的291.5 L CH?/kg VS及延长预处理条件下的295.5 L CH?/kg VS；而增加咖啡渣掺入比例和较高有机负荷则降低了相应的筛选产出。这些方向性响应部分由模型结构所决定，因此应将其解释为比较性情景输出和可实验验证的假设，而非独立的定量预测或工艺最优值。