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金属离子对青霉素菌渣厌氧发酵产气模型分析
被引量：
1
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作者
方楠
赵燕肖
+4 位作者
习彦花
刘敬
梁文华
程辉彩
张丽萍
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期3020-3028,共9页
为比较响应面法与反向传播神经网络法在厌氧发酵过程中的应用效果,以青霉素菌渣为原料,通过单因素和Box-Behnken法设计试验,在发酵体系中添加不同量的Fe^2+、Co^2+、Ni^2+,以确定其对青霉素菌渣厌氧产气性能的影响.结果表明,Fe^2+、Co^2...
为比较响应面法与反向传播神经网络法在厌氧发酵过程中的应用效果,以青霉素菌渣为原料,通过单因素和Box-Behnken法设计试验,在发酵体系中添加不同量的Fe^2+、Co^2+、Ni^2+,以确定其对青霉素菌渣厌氧产气性能的影响.结果表明,Fe^2+、Co^2+、Ni^2+单一最佳添加量为:500mg/L、30mg/L、0.3mg/L,产沼气量较对照分别提高了:102.18%、45.48%、60.12%.其促进作用随添加浓度增大呈现:弱-强-弱趋势.使用响应面法及反向传播神经网络法对金属离子添加量进行建模优化,并使用批式厌氧发酵进行验证.响应面法建模预测Fe^2+、Co^2+、Ni^2+最佳混合添加浓度为:440.94mg/L、16.22mg/L、0.39mg/L,预测累积产沼气量为1314.49mL,R^2=0.972,试验与验证相对误差为4.65%;反向传播神经网络法建模Fe^2+、Co^2+、Ni^2+最佳混合添加浓度为495mg/L、21mg/L、0.5mg/L,预测产沼气量为1551.55mL,R^2=0.991,试验与验证相对误差为0.47%.反向传播神经网络法建模具有更好的拟合效果且与验证试验误差小,是一种更有效的仿真方法.说明该方法在优化厌氧发酵金属离子添加具有应用潜力,同时也为厌氧发酵条件优化提供新思路.
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关键词
青霉素菌渣
厌氧发酵
金属离子优化
响应面
法
反向传播神经网络法
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职称材料
题名
金属离子对青霉素菌渣厌氧发酵产气模型分析
被引量：
1
1
作者
方楠
赵燕肖
习彦花
刘敬
梁文华
程辉彩
张丽萍
机构
河北省科学院生物研究所
出处
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期3020-3028,共9页
基金
河北省自然基金资助项目(C2020302004)
河北省高层次人才资助项目(E2015100006,A201802014)
+1 种基金
河北省科学院高层次人才培养与资助项目(2018G05)
河北省科学院科技计划项目(18301,19301)。
文摘
为比较响应面法与反向传播神经网络法在厌氧发酵过程中的应用效果,以青霉素菌渣为原料,通过单因素和Box-Behnken法设计试验,在发酵体系中添加不同量的Fe^2+、Co^2+、Ni^2+,以确定其对青霉素菌渣厌氧产气性能的影响.结果表明,Fe^2+、Co^2+、Ni^2+单一最佳添加量为:500mg/L、30mg/L、0.3mg/L,产沼气量较对照分别提高了:102.18%、45.48%、60.12%.其促进作用随添加浓度增大呈现:弱-强-弱趋势.使用响应面法及反向传播神经网络法对金属离子添加量进行建模优化,并使用批式厌氧发酵进行验证.响应面法建模预测Fe^2+、Co^2+、Ni^2+最佳混合添加浓度为:440.94mg/L、16.22mg/L、0.39mg/L,预测累积产沼气量为1314.49mL,R^2=0.972,试验与验证相对误差为4.65%;反向传播神经网络法建模Fe^2+、Co^2+、Ni^2+最佳混合添加浓度为495mg/L、21mg/L、0.5mg/L,预测产沼气量为1551.55mL,R^2=0.991,试验与验证相对误差为0.47%.反向传播神经网络法建模具有更好的拟合效果且与验证试验误差小,是一种更有效的仿真方法.说明该方法在优化厌氧发酵金属离子添加具有应用潜力,同时也为厌氧发酵条件优化提供新思路.
关键词
青霉素菌渣
厌氧发酵
金属离子优化
响应面
法
反向传播神经网络法
Keywords
anaerobic digestion
penicillin fermentation residues
optimization of trace element
the response surface methodology
the backpropagation neural network
分类号
X705 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
金属离子对青霉素菌渣厌氧发酵产气模型分析
方楠
赵燕肖
习彦花
刘敬
梁文华
程辉彩
张丽萍
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
1
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已选择
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