基于正交设计、熵权TOPSIS和响应面法的棉花残渣多指标优化研究

《Fermentation》：Optimization of Synergistic Fermentation Parameters for Enzyme–Microbial Systems in Machine-Harvested Cotton Residue Using TOPSIS and Response Surface Methodology

　　机器采收的棉花残渣是棉花加工过程中产生的主要副产品，其利用受到木质纤维素基质和抗营养因子的限制。本研究将L49(76)正交设计与熵权TOPSIS法相结合，用于多指标筛选，随后采用Plackett–Burman筛选和Box–Behnken响应面法（RSM）以NDF降解率为响应特异性目标进行优化。极差分析表明，发酵时间是影响多个纤维相关指标的主导因素。TOPSIS法选定A₄B₃C6D2E6F1作为优选的多指标处理组合，对应条件为：15%葡萄糖、10%尿素、65%含水量、14天发酵时间、细菌配比为屎肠球菌:地衣芽孢杆菌:解淀粉芽孢杆菌=15:10:5，酶配比为纤维素酶:漆酶:木质素过氧化物酶=5:10:15。相对于原始残渣，NDF、纤维素、半纤维素和酸性洗涤木质素含量分别降低了25.83%、43.54%、74.40%和45.65%。在后续以NDF为导向的RSM阶段，PBD确定发酵时间、尿素和葡萄糖为进入BBD的三个定量因素。模型预测在20.449天、9.865%尿素和9.901%葡萄糖条件下，NDF降解率为39.054%；取整后的操作点为20天、10%尿素和10%葡萄糖，三次重复试验的平均降解率为37.03%。因此，TOPSIS和RSM为不同优化目标提供了互补的结果，而非单一全局最优解。