甘蔗叶废料中回收糖的酸基预处理方法的比较研究

工程科学与技术，国际期刊21（2018）107完整文章从甘蔗叶废料中回收糖的三种优化酸基预处理方法的比较研究Preshanthan Moodley，E.B.Gueguim Kana夸祖鲁-纳塔尔大学生命科学学院，南非阿提奇莱因福奥文章历史记录：2017年5月10日收到2017年10月22日修订2017年11月23日接受2017年11月27日在线发布保留字：甘蔗叶木质纤维素预处理生物制氢酸预处理生物质预处理A B S T R A C T研究了盐酸、硫酸和硝酸对甘蔗叶渣中木糖和葡萄糖的预处理效果。每个模型的输入变量包括酸浓度、温度、固液比和加热时间，其范围分别为0.5-5.0%（v/v）、60-100 °C、30-50%（w/v）和60-240 min。所有模型均表现出高于0.78的决定系数（R2）。工艺优化得到木糖和葡萄糖收率HCl、H2 SO4和HNO3预处理的最大产酸量分别为78和11.48g/L、50.75和7.15g/L、30.82和3.99g/L。与H2SO4和HNO3相比，基于HCl的模型给出了高达160%的糖，同时需要2.5倍的加热时间。最高的半纤维素去除率（93.15%）也观察到与HCl模型。在黑暗发酵中对优化的HCl预处理的糖的初步评估给出了40.11%的峰值氢分数和18.6mlH2g-1可发酵糖的产率。优化后的预处理方法对SLW中木糖和葡萄糖的释放效率较高。此外，回收的糖是各种发酵生物工艺和生物燃料生产的优良底物。©2017 Karabuk University. Elsevier B.V.的出版服务。这是CCBY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。1. 介绍全球对不可再生化石燃料的依赖和目前温室气体的排放正在推动研究更清洁更可持续的能源[15，55]。影响生物燃料生产成本的一个主要因素是原料[45]。植物生物量越来越多地被考虑由于其低成本、高可用性和额外的环境效益，是一种合适的原料[28，26，48]。每年产生2000亿吨生物质[61]，目前的处置方法主要是燃烧或填埋[41]。甘蔗是世界范围内种植的重要农作物[20]，泰国年产量为6500万吨[37]，巴西年产量为5.9亿吨[42]，南非年产量为2000万吨[50]。甘蔗的叶成分，通常被称为垃圾，占甘蔗植物的40%[37，50]。收割机是甘蔗回收的主要方法。在这个过程中，许多外来物质被丢弃，甘蔗*通讯作者。电子邮件地址：kanag@ukzn.ac.za（E.B. GueguimKana）。由Karabuk大学负责进行同行审查。分类器有能力收集所有的垃圾[50]。在叶和茎的细胞壁中发现的纤维素和半纤维素占甘蔗总能量含量的三分之二[65]。此外，干叶具有相当于每公顷十吨煤的能量，这是这种原料的主要优点[50]。叶子被认为是废物，经常在野外燃烧[20]。几项研究报告了在收获期间有害致突变颗粒物（如苯并（b）荧蒽和苯并（a）芘）的排放增加[46，5，9]。这些多环芳烃已被发现会影响肺的功能以及其他健康疾病在接触[39]。甘蔗叶由36%的纤维素、21%的半纤维素和16%的木质素组成[14]。木质纤维素生物质由于其纤维素的刚性和结晶结构而不易被微生物分解，所述纤维素被半纤维素和木质素的交联基质包围[23]。因此，适当的低成本和有效的预处理对于工业生物过程中可发酵糖的释放至关重要[40]。预处理方案取决于存在的木质纤维素的类型，因为生物质具有复杂性的高度可变性[63]。目前的预处理策略包括物理研磨、挤出、微波），https://doi.org/10.1016/j.jestch.2017.11.0102215-0986/©2017 Karabuk University.出版社：Elsevier B.V.这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表工程科学与技术国际期刊杂志主页：www.elsevier.com/locate/jestch108P. Moodley，E.B.Gueguim Kana/工程科学与技术，国际期刊21（2018）107≤表1实验设计输入变量的编码水平和实际水平自变量符号编码-101酸浓度（%，v/v）一0.52.755.0固液比（%，w/v）B304050温度（℃）C6080100加热时间（min）D60150240化学碱、酸、离子液体）和物理化学蒸汽、氨纤维爆炸）[32，49]。稀酸水解是广泛使用的木质纤维素生物质的预处理技术[18，19]。稀酸预处理的优点包括其半纤维素的高溶解性、降低纤维素结晶度和操作简单化，而缺点包括在某些情况下需要无腐蚀反应器以及产生发酵抑制剂[12，21]。在酸水解过程中，糖苷键被裂解，导致多糖转化为单糖[21]。在对各种木质纤维素材料进行酸性预处理后，在优化糖释放方面已经取得了重大进展[28，16，8，22]。甘蔗叶的预处理几乎没有报道[20，35]。此外，还缺乏大量的研究，详细模拟预处理输入参数对木质纤维素生物质中木糖和葡萄糖的释放模式的相互作用。此外，已经报道了几种基于木质纤维素的底物用于生物氢生产[27]，而甘蔗叶的报道很少。响应面方法（RSM）已被广泛用于生物过程的建模和优化[57]。各种研究已经使用RSM高效地模拟了可发酵糖的释放[8，23，33，13]。本研究旨在比较三种基于酸的模型优化甘蔗叶废弃物（SLW）中可发酵糖释放的效率，重点关注主要操作参数即酸浓度、温度、加热时间和固液比的影响此外，还评估了这些可发酵糖在黑暗发酵中用于产氢的用途。2. 材料和方法2.1. 原料本研究中使用的甘蔗叶在8个月大时从位于南非北海岸（29 ° 42 0 1800 S，31 ° 02 0 44 00E）海拔96 m的南非甘蔗研究所- SASRI收集。该地区气候温暖，年平均降雨量为951 mm。将大约在第3 - 6片叶子处切下的叶子置于密封塑料袋中运输，然后在60 ℃下干燥72 h，然后使用离心研磨机研磨（Retsch ZM-1，Durban South Africa）用1 mm大小的筛目研磨，以产生1 mm大小的颗粒。2.2. 实验设计选择输入预处理参数的优化窗口，以最大限度地减少能量输入，同时提高木糖和葡萄糖回收率，并以详细报告为指导[35，62，16，33]。输入参数由酸浓度、温度、固液比和加热时间组成，范围为0.5表2从基于HCl的预处理释放木糖和葡萄糖运行答：HClB：加热时间丙：温度固体：液体响应1木糖响应2葡萄糖（%）（最小值）（C）%（克/升）（克/升）12.75240805057.828.9420.506080400.793.9932.7524060405.834.6640.5024080400.433.2950.5015080500.392.4665.0015060405.833.4672.751501003050.9610.1082.7515080400.293.4292.7560805034.587.89105.001501004062.1314.57112.756080308.385.24120.50150100400.503.42132.75150804044.047.98145.00240804046.099.30152.75601004057.619.25162.75240803031.944.96175.00150803039.576.73185.0060804054.838.11195.00150805063.3810.99200.5015080300.434.13212.75150804037.325.15222.752401004037.377.67232.75150804023.816.14242.7515060500.513.98252.7515060303.304.27262.75150804047.717.43272.751501005030.806.79282.756060401.745.55290.5015060400.453.67分别为240 min。所用的三种酸是HCl、H2SO4和HNO3.使用Box-Behnken设计生成29个实验，其中每个酸基预处理模型具有不同的预处理输入条件（表1），因此总共进行了87个实验，一式两份，因此总共评价了174个实验。2.3. 预处理工艺将研磨的SLW转移到250 ml Schott瓶中，然后加入20将内容物混 合并 使 用 PolyScience Anglomerate 水 浴加 热 。固 液 比（ S ：L）、酸浓度、加热时间和温度设定点保持在设计中规定的水平（表2一旦基材温度达到指定的设定点，就开始计时。将预处理的SLW过滤，并将固体部分用蒸馏水洗涤三次以进行化学和形态学检查。分析液体部分的葡萄糖和木糖浓度。2.4. 扫描电镜分析通过扫描电子显微镜（ZEISS EVO LS 15）分析天然和预处理SLW的物理变化。将所有样品安装在导电胶带上，用金（Eiko IB-3 IonCoater）溅射涂覆，并在5 kV电压下观察。在277×和350×放大倍率下拍摄图像。2.5. 制氢的初步评估2.5.1. 种子接种物本研究中所用的厌氧污泥得自The Darville Wastewater TreatmentPlant Pietermaritzburg，SouthP. 穆德利， E.B. 盖吉姆 假名/工程 科学 和技术， 国际 杂志 21 （2018）107109··表3硫酸预处理释放出木糖和葡萄糖表4硝酸预处理释放木糖和葡萄糖运行A：硫酸（%）B：加热时间（分钟）丙：温度（摄氏度）固体：液体%响应1木糖（g/L）响 应 2 葡萄糖（g/L）运行A：硝酸（%）B：加热时间（分钟）丙：温度（摄氏度）固体：液体%响应1木糖（g/L）响 应 2 葡萄糖（g/L）12.751501005033.74.6515.015080505.494.4122.75240803023.913.5125.015060401.593.8432.7524060401.132.5932.75240805011.904.1242.75150804018.594.0845.06080403.853.4250.515060400.473.5955.024080407.063.5162.756060400.663.5760.5015080300.081.2172.756080304.923.1170.50150100400.112.7182.7515060300.792.7082.75240803012.252.2790.5150100400.786.1895.00150803012.582.95102.752401004030.866.13102.756080503.034.16115.0150803037.306.68112.75150804011.253.96120.515080300.453.37122.756080303.832.60132.7515060501.226.99130.506080400.131.63140.515080500.514.91142.75150804010.634.16150.524080400.393.76150.5015060400.211.28162.75240805017.906.26162.75150804010.583.34175.0150805035.157.23172.752401004044.066.03182.756080505.857.33180.5015080500.232.29192.75150804013.444.91190.5024080400.091.59202.75150804015.745.55202.7515080408.923.80212.75150804024.897.88212.7515060300.282.59225.060804023.706.02222.7524060400.593.76230.56080400.585.13232.751501005039.805.03242.75150804015.996.62242.75601004032.404.50255.01501004047.759.23252.7515060500.584.18265.015060403.675.46262.7515080409.254.28272.751501003037.195.96275.01501004016.352.78282.75601004033.965.70282.751501003041.936.80295.0240804044.328.48292.756060400.243.51非洲）。对污泥进行热处理（121 °C，10分钟），以降低产甲烷活性，同时保留产氢、产孢子微生物[34]。先前使用相同接种物来源的研究报告初始pH、VSS、sCOD和tCOD分别为7.35、10.23 g/L、11.20 g/L和41.76 g/L[15]。2.5.2. 实验设置和黑暗发酵工艺使用改进的2L锥形瓶作为反应器容器。向反应器中加入300 ml经处理的厌氧污泥、600 ml经HCl预处理的SLW，并补充600 ml无机盐。有机盐（g/L）：氯化铵0.5，磷酸氢二钾0.5，磷酸氢二钾0.5，碳酸氢钠4.0，sens，德国）每分钟采样一次。该传感器采用气体热导率测量原理，测量 范 围 为 0- 100% 。 使 用 毫 气 体 计 数 器 （ MGC ， Bluesens ，Germany）实现生物气体积的定量。3. 结果和讨论3.1. 预处理模型的开发和优化四个独立的输入变量，即酸浓度（A）（%，v/v）、固液比（B）（%，w/v）、温度（C）（0℃）和热-4 2 4 24在葡萄糖设计矩阵中使用了3次灌注时间（D）（min），FeCl30.15，MgCl.6H200.085，ZnSO4.7H2O0.01，MnCl2.4H2O0.03，木糖和葡萄糖的终糖浓度分别为9.24 ± 0.14g/L和1.41 ± 0.21g/L。使用1M NaOH将pH调节至6.5，并将烧瓶用氮气冲洗5分钟以促进缺氧条件。发酵过程在振荡水浴中进行，搅拌、温度和HRT的操作设定点分别为180 rpm、37 ℃和72 h。2.6.分析方法使用使 用酶偶联 反应和电化 学检测原 理的生物 化学分析仪（Model 2700 select-dual configuration，YSI USA）定量从每个实验运行释放的木糖和葡萄糖。使用统计软件Design-Expert，Stat-Ease Inc.，USA. 使用Goering和Van Soest[17]所述的洗涤剂纤维分析技术分析天然和预处理叶样品的纤维组成。根据[56]计算纤维素、半纤维素和木质素组成。使用三个传感器即氢气（BCP-H2）、甲烷（BCP-CH 4）和二氧化碳（BCP-CO 2）（Blue-CH 4）实时监测发酵过程中生物气的演变。代表模型响应的木糖回收率（表1）。HCl、H2SO4和HNO3的预处理响应分别见表2用实验数据计算了二次方程的自变量系数。（1，2），（3，4）和（5，6）.HCl模型葡萄糖醛酸g=L/L 6： 0212： 68 A/L 2： 18 C/L 2：84 AC/L木糖醇g=LC30： 64 C22： 40A C18：48C C22 C24H2SO4模型木糖醇g=LCN17： 73CN 15： 73ACN 14： 69CCN 4： 07DCN10：94AC CN 3葡萄糖醛酸g=LC 1-硝酸模型木糖醇g=L-10： 13- 14： 26 C- 9： 04 A2- 7： 26 C2- 5-溴葡萄糖醛酸g=L-葡萄糖醛酸3： 91- 0： 85-A-葡萄糖醛酸0： 48-B-葡萄糖醛酸0： 72-C- 0： 84-BC- 1： 39-A2ð6Þ110P. Moodley，E.B.Gueguim Kana/工程科学与技术，国际期刊21（2018）107表5木糖产率优化的二次模型方差分析（ANOVA）源平方和df均方F值P值R2HCl模型12248.6214874.903.900.00780.80H2SO4模型6390.9914456.5013.36<0.00010.93硝酸模型3911.2114279.374.380.00460.81df：自由度，F值：Fisher-Snedecor分布值，P值：概率值，R2：决定表6用于优化葡萄糖产量的二次模型的方差分析（ANOVA）源平方和df均方F值P值R2HCl模型193.111413.796.250.00080.86H2SO4模型67.48144.823.640.01080.78硝酸模型39.68142.834.940.00250.83df：自由度，F值：Fisher-Snedecor分布值，P值：概率值，R2：决定表7SLW预处理过程中变量的最佳水平81.70和14.67克/升，61.33和9.25克/升，41.93和5.64克/升分别为HCl模型、H2SO4模型和HNO3重复进行的这些预测的实验验证得到木糖和葡萄糖产率分别为78 ± 2.96和11.48± 0.45 g/L，50.75 ± 0.45 g/L，11.48 ± 0.45 g/L和11.48 ±0.45 g/L。1.06 HCl模型、H2 SO4模型和HNO3模型分别为7.15 ± 0.14g、30.82 ±0.63g/L和3.99 ± 0.20g/L。与其他研究模型相比，HCl模型更准确，观察到的木糖和葡萄糖仅为3.7，比预测产量低3.19 g/L木糖产率与HCl、H2SO4和HNO3模型预测值的偏差分别为3.7%、17.7%和26.5%葡萄糖产率的预测值与实测值相差不大 （ HCl 模 型 为 21.7% ， H2SO4 模 型 为 22.7% ， HNO3 模 型 为29.3%）。木糖与葡萄糖的比例HCl模型、H2SO4模型和H2SO4模型的释放比分别为6.8：1、7：1和7.7：1，*对于n = 2，所HNO3 模型分别表明木糖释放是近似的，这些模型方程（编码因子中的项）说明了每个重要输入因子的影响以及因子对木糖和葡萄糖产率响应的交互作用。使用方差分析评估这些模型的显著性（表5和表6）。木糖模型的决定系数（R2）分别为0.80、0.93和0.81，HCl、H2SO4和HNO3预处理的F值分别为3.90、13.36和4.38，进一步证实了模型的显著性。盐酸、硫酸和硝酸预处理的葡萄糖产率模型的决定系数（ R2）分别为0.86、0.78和0.83。F值（HCl、H2SO4和HNO3模型分别为6.25、3.64和4.94）进一步强调了这些模型的重要性。所有三种预处理的每个单独术语的ANOVA结果见表S1分别从HCl、H2SO4和HNO3预处理获得的葡萄糖产率的失拟F值为0.52、0.44和5.51，表明失拟相对于纯误差（预期结果）不显著。HCl和H2SO4预处理的木糖产率得到的F值为0.45和2.07，而HNO3得到的F值为90.16，这表明由于噪声而发生这种情况的可能性很低。使用Myers和Montgomery[36]的方法求解上述模型方程，以确定每种酸基模型的木糖和葡萄糖最大释放的酸浓度、温度、加热时间和S：L比的最佳设定点这些模型的预测的最佳预处理设定点示于表7中，预测的木糖和葡萄糖产率为比葡萄糖高1.7倍优化研究表明，与以前的报告相比，释放了更多的糖。在先前的研究中[35]，在2.9%的H2SO4和130 °C下对甘蔗叶进行预处理，产量为56.6g/L。在80 °C下处理75分钟，2.75%H2SO4预处理的Erica的葡萄糖回收率低于1.6 g/L [16]。3.2. 基于HCl的预处理的木糖和葡萄糖释放模式使用基于HCl的预处理（表2），使用5.0%HCl（v/v）、50%S：L（%，w/v）、80 °C在150 min（运行19）下实现63.38 g/L的木糖浓度和14.57 g/L的葡萄糖浓度。用5.0%HCl（v/v）、40%S：L（%，w/v）、100 °C预处理150分钟观察到L（运行10）。两个批次均显示，在选定搜索窗口内的高设定值下，HCl浓度和温度的相互作用增强了回收率木糖和葡萄糖已经报道了用1%HCl预处理[52]从22.1 g葡萄糖kg-1小麦秸秆的木质纤维素生物质和用1.2%HCl袋状酶预处理[54]从29.4g/L的木质纤维素生物质生产可发酵糖。据报道，在高HCl浓度（10%）下，脱油的麻风树属废物的还原糖产率较低，为8.0 g/L[25]。预处理输入参数对葡萄糖产率的交互作用在响应面图中示出（图1）。图1A，B）显示温度和HCl浓度分别从60 °C增加至100 °C和0.5-5.0%导致葡萄糖从3.5 g/L增加至14 g/L。对于木糖观察到类似的趋势（图1C，D），其中产率从100%增加到100%。当HCl浓度和温度同时从0.5%增加到5.0%和60-100 °C时，5到72g/L。Vascon- celos等人[10]观察到了类似的趋势，自变量预测最佳水平HClH2SO4HNO3酸浓度（%）4.90 4.843.35加热时间（min）210.54239温度（℃）99 98100S：L（%）47.26 36.42响应（g/L）预测值30观察值*HCl模型木糖81.7078 ± 2.96葡萄糖14.6711.48 ± 0.45H2SO4模型木糖61.33葡萄糖9.2550.75 ± 1.067.15 0.14 ±硝酸模型木糖41.9330.82 ± 0.63葡萄糖5.643.99 0.20 ±P. 穆德利， E.B. 盖吉姆 假名/工程 科学 和技术， 国际 杂志 21 （2018）107111Fig. 1. HCl预处理的响应曲面图显示了以下因素之间的相互作用：（A）温度和HCl浓度;（B）时间和HCl浓度;（C）温度和HCl浓度;以及（D）温度和固液比对糖产量的影响温度和酸浓度设定点将纤维素转化为葡萄糖的转化率从10%提高到60%。相比之下，时间和HCl浓度的交互作用（图1）。 1 B）对糖产量的影响很小。3.3. 硫酸预处理对木糖和葡萄糖释放的影响在H2SO4预处理条件下（表3），使用5.0%H2SO4（v/v）、40%S：L（w/v）在100 °C下处理150分钟（运行25），分别获得47.75和9.23g/L的木糖和葡萄糖浓度。因此，与这些糖的低产率（0.39和0.25）相比，在较高的H2SO4浓度和温度设定点值下获得了较高的木糖和葡萄糖产率。3.76 g/L木糖和葡萄糖），使用0.5%H2SO4，40%S：L在80 ℃下进行240分钟（运行15）。Moutta等人[35]报道了使用0.5%H2SO4的木糖回收率为4.98 g/L。输入参数对可发酵糖产量的交互作用如图2所示，其中当温度和H2SO4浓度分别从60 °C增加到100 °C和0.5这些发现与Xu等人[60]一致，其中温度和酸浓度分别从140 °C增加到160 °C和0.50-1.10%同时增加，使高粱叶的葡萄糖回收率从20%增加到80%。当温度和酸浓度分别从60 °C增加到100 °C和0.5-5.0%时，观察到木糖浓度从0.4 g/L显著增加到58 g/L（图2C）。加热时间对糖回收率的影响可以忽略不计，因为处理时间从60分钟增加到240分钟导致低的糖产率，木糖和葡萄糖分别为0 g/L和0.6 g/L3.4. 硝酸预处理对木糖和葡萄糖释放的影响用HNO3预处理后的糖回收率见表4.使用2.75%HNO 3、40%S：L在100 °C下持续240分钟实现44.07 g/L的木糖浓度（运行17）。使用2.75%HNO3、30%S：L在100 °C下持续150分钟获得6.81g/L的葡萄糖回收率（运行28）。据报道，在100 °C下用0.2% HNO 3水解玉米秸秆可获得高产率的木糖（19.7 g/100 g）[62]。 输入参数对木糖和葡萄糖产率的交互作用表明，当保持温度在60°C时，HNO 3浓度从0.5%增加到3.88%，导致葡萄糖从0.8g/L增加到3.5g/L（图11）。 3 A）。当HNO 3浓度为2.75%时，温度从60 °C升高到100 °C，木糖产率从0增加到33 g/L，表明温度对木糖产率有较大的交互作用。Kim等人[24]研究了稻草的预处理，并报告了当HNO 3保持恒定在0.40%且温度从140 ° C增加到180 °C时，木糖回收率从0增加到56 g/L。3.5. 三种酸基预处理三种预处理的木糖和葡萄糖产率显示出高变异性（分别为3.99-11.48g/L和30.82-78 g/L），因此强调了木糖和葡萄糖回收与所考虑的酸类型的敏感性。在最佳条件下，用HCl、H2SO4和HNO3预处理，木糖得率分别为78、50.75和30.82g/L。 采用基于HCl的预处理的木糖的高产率归因于112P. Moodley，E.B.Gueguim Kana/工程科学与技术，国际期刊21（2018）107图二、H2SO4预处理的响应面分析表明：（A）温度与H2SO4浓度、（B）时间与H2SO4浓度、（C）温度与 H2SO4浓度、（D）温度与H2SO4浓度、（E）(C)温度和H2SO4浓度;（D）时间和H2SO4浓度对产糖率的影响。与其他酸性预处理相比，HCl更容易渗透木质纤维素材料[11]。此外，由于HCl被认为比H2SO4和HNO3更易挥发，因此其渗透木质纤维素基质的能力增强。类似的原理可以解释在HCl预处理条件下获得的葡萄糖高产率（11.48 g/L）。用HCl时半纤维素的溶解率最高（93.15%），而用 H2SO4 时 半 纤 维 素 的 溶 解 率 最 高 （ 92% ） ， 但 木 糖 的 产 率 比 用 H2SO4 时 低27.25g/L。类似地，与HCl相比，硝酸显示出79%的半纤维素溶解，但在木糖中表现出显著较低的产率（低47.18g/L）。酸性预处理的结果是通过水解产物中的降解损失一些糖[3]。这将阐明半纤维素的高溶解和随后的低木糖产率。五碳糖如木糖比其他糖降解更快[2]。 得到木糖：葡萄糖比为6.8：1、7：1和7.7：1分别对HCl模型、H2SO4模型和HNO3因此，与HCl和H2SO4相比，HNO3预处理可以实现稍高的木糖：葡萄糖比率。使用盐酸预处理Napier草[29]观察到6.1：1的可比较比率，而使用H2SO4预处理谷物[59]报告的比率为5.81：1。在所考察的酸中，盐酸水解SLW释放木糖和葡萄糖的量最大，而随后需要的处理时间最短，为84 min，而H2SO4和HNO3需要的处理时间超过210 min，因此表明盐酸预处理的有效性。与其他研究（表8）相比，与之前关于甘蔗叶和甘蔗髓的报道相比，HCl预处理方案产生了59%和200%的糖，如表8所示。为了降低预处理成本，目前的预处理技术提供了酶糖化的替代方案[32]。避免这个额外的步骤可以降低工艺成本。3.6. 生物量分析天然和预处理SLW的结构组成如表9所示，其中天然样品的纤维素含量为40.45%，半纤维素含量为33.14%，木质素含量为5.85%，接近报告 的 纤 维 素 含 量 为 36% ， 半 纤 维 素 含 量 为 21% ， 木 质 素 含 量 为16%[14]。根据生长地点、收获期和分析程序，结构组成可能会发生变化[13]。用盐酸、硫酸和硝酸预处理的样品质量损失分别为40%、33%和24%。半纤维素是水解最多的组分，对于HCl、H2SO4和HNO3预处理，去除率分别为93.15%、92.46%和79.36%（表9）。这是预期的，因为酸性预处理的主要目标是半纤维素级分。这解释了所获得的木糖的相对高的产率。纤维素和木质素含量在三种预处理后均有所增加。通常，酸性预处理不针对木质素和纤维素，从而使这些级分保持完整。因此，这些组分的增加可以归因于相同质量的木质素和纤维素保留在预处理的残余物中，导致更高的比例，因为预处理的SLW的总质量已经降低。Samuel等人[43]报告了类似的观察结果，其中柳枝稷的酸性预处理分别使纤维素和木质素含量增加8.8%和21.7%，同时使半纤维素含量降低18.9%。类似地，P. 穆德利， E.B. 盖吉姆 假名/工程 科学 和技术， 国际 杂志 21 （2018）107113图三. HNO3预处理的响应面图显示了（A）温度和HNO3浓度;（B）固液比和HNO3浓度;（C）温度和HNO3浓度;（D）温度和固液比对糖产量的交互表8不同木质纤维素原料不同预处理的产糖基板预处理酶化阶段产糖参考SLW4.9% HCl，84 min，99 °C没有89.4克/升*本研究SLW4.84%H2SO4，210 min，98 °C没有57.9克/升*本研究SLW3.35 HNO3，239 min，100°C没有34.81克/升*本研究巴加色木髓1.2% HCl，30 min，120°C是的29.4克/升[五十四]Erica2.75%H2SO4，75 min，130 °C是的9 g/L[16个]甘蔗叶2.9% H2 SO4，30 min，130°C没有56.6克/升[35]第三十五届*葡萄糖+木糖产率表9天然和预处理SLW的化学组成样品纤维素（%）半纤维素（%）木质素（%）原生40.4533.145.85HCl处理55.162.2713.61硫酸处理57.192.514.93硝酸处理60.416.849.35使用酸预处理后，芒草、黄花稔和高粱分别增加了3.8%、6.7%和7.1%[30]。说明天然和预处理SLW的表面形态的扫描电子显微照片如图4所示。与显示出显著结构变化的酸预处理样品相比，天然样品（图4A）显示出完整的、良好有序的结构而没有任何畸变。在实验中观察到了类似的空化和纤维散开模式。HCl（图4B）和H2SO4（图4C）预处理的样品。此外，还观察到植物细胞表面的去定位。SLW预处理用HNO3处理（图1）。 4 D）显示更不规则的疏松结构。对于酸预处理的甘蔗袋酶[64]和超声波辅助的酸预处理的辣椒收获后残留物[47]报道了类似的观察结果。3.7. 最佳预处理SLW的生物制氢评估从预处理SLW的产氢表现出15 h的初始滞后期，这与培养基中的葡萄糖从1.41到0.15 g/L的消耗相一致。如先前在类似过程中观察到的[33]，对葡萄糖具有优选的亲和力，并且仅当葡萄糖浓度接近0%时细胞才开始木糖代谢在此期间，木糖首先转化为木酮糖-5-磷酸，然后代谢转移到磷酸转酮酶或戊糖磷酸途径，在那里它被进一步代谢[58]。长滞后期可归因于从葡萄糖代谢到木糖代谢的这种转变。此外，假定存在抑制剂化合物，如糠醛，114P. Moodley，E.B.Gueguim Kana/工程科学与技术，国际期刊21（2018）107见图4。扫描电子显微照片显示：（A）天然甘蔗叶;（B）用HCl最佳预处理的甘蔗叶;（C）用H2SO 4最佳预处理的甘蔗叶;（D）用HNO 3最佳预处理的甘蔗叶。表10不同木质纤维原料的氢气产率底物预处理H2产生参比SLW4.90% HCl，84.14 min，99 °C191.53毫升18.6 ml H2 g-1 FS本研究杨树叶4.0% HCl，30分钟沸腾33.45 ml[7]玉米棒2% NaOH，30 min，100°C 14.3 ml H2 g-1 VS[38个]草4.0% HCl，煮沸30分钟72.21 ml[6]5-羟甲基糠醛（HMF）和乙酸可能导致细胞适应期延长[1]。然而，据报道，糠醛和HMF对黑暗发酵的影响很小[31]。Cheng等人报告了木糖底物的16 h类似滞后期[4]。对数生长期持续37 h，最高氢含量 为 40.11% ， 累 积 体 积 为 191.53ml ， 对 应 于 可 发 酵 糖 产 量 为18.6mlH2g-1在指数生长期期间通过梭菌中的产酸途径根据Sekoai和Gueguim Kana[44]，在该产酸过程中，梭菌属物种通过乙酸或丁酸发酵途径水解底物以产生氢气。发酵55h产氢量开始下降这种减少可归因于消耗氢的自养产乙酸菌，这是碳水化合物发酵中报道的现象[53]。与其它木质纤维素材料相比，SLW显示出产生更高的氢气体积和产率，如表10所示。Cui等人[7]报道了用4.0%盐酸预处理的杨树叶片中的H2发现用2% NaOH预处理的玉米棒产生14.3 ml H2g-1VS[38]。观察到二氧化碳的指数生产在发酵的第21和第25小时之间，具有34.38%的峰分数和169.33 ml的累积体积（图5）。相对较高的CO2最有可能是乙酸途径图五.使用预处理SLW的沼气生产（A）峰值沼气级分和（B）累积沼气体积。P. 穆德利， E.B. 盖吉姆 假名/工程 科学 和技术， 国际 杂志 21 （2018）107115在形成3 mol CO2 mol-1木糖的情况下是有利的[51]。流出物中的最终糖浓度为0.06 ± 0.08 g/L，0.15木糖和葡萄糖分别为± 0.005 g/L，表明木糖和葡萄糖的消耗率分别为99.3%和80.1%。这些结果说明SLW是用于暗发酵的有吸引力的原料，与其他通常考虑的原料相比产生更多的氢。此外，该生物过程的优化可以显着提高产品收率。4. 结论在这项研究中，三种不同的酸为基础的预处理（盐酸，硫酸和硝酸）SLW的建模和优化高决定系数（R2）大于0.78。葡萄糖和木糖产量分别为3.99盐酸预处理模式的产糖率和半纤维素去除率最高此外，HCl预处理所需的加热时间最短（84 min），而H2SO4和HNO3预处理所需的加热时间分别为210 min和239 min。回收的木糖和葡萄糖随后直 接 用 于氢 气 生 产 。 氢 分率 峰 值 为 40.11% ， 可 发 酵 糖产 率 为18.6mlH2g-1.观察到的氢气产率可以通过优化关键工艺参数来提高这项研究强调了使用甘蔗叶废物作为生产木糖和葡萄糖的原料作为生物燃料生产底物的可行性确认特此感谢南非国家研究基金会（NRF）对本研究的财政援助[资助号94574]所表达的意见和得出的结论是提交人的意见和结论，不一定归因于NRF。附录A.补充数据与本文相关的补充数据可在https://doi.org/10.1016/j.jestch.2017.11.010的在线版本中找到。引用[1] C. 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