嗜熱酸性菌脫硫試驗條件優化及機理分析

艾純明，吳愛祥，王貽明，張旭

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嗜熱酸性菌脫硫試驗條件優化及機理分析

艾純明1，吳愛祥2，王貽明2，張旭3

(1. 遼寧工程技術大學安全科學與工程學院，遼寧葫蘆島，125105；2. 北京科技大學土木與環境工程學院，北京，100083；3. 中國石油集團安全環保技術研究院，北京，100085)

為降低金屬硫化礦自燃的危害性，利用細菌脫硫技術降低硫化礦表面的含硫量。從騰沖熱海酸性溫泉分離出一株新型嗜熱酸性菌，對其脫硫試驗條件進行優化。以脫硫率為響應值，通過Plackett-Burman設計法篩選出影響脫硫率的主要因素。在進行最陡爬坡試驗獲得試驗中心點后，使用響應曲面分析法建立連續變量曲面模型。研究結果表明：影響脫硫率的3個主要因素為溫度、單質硫質量濃度和硫酸銨質量濃度，其中溫度對于脫硫率的貢獻率最大。優化浸出條件：溫度為80 ℃，單質硫最佳質量濃度為0.84 g/L，硫酸銨最佳質量濃度為3.81 g/L。優化試驗條件下的脫硫率為56.87%，與預測值接近，回歸效果好。

細菌脫硫；響應曲面；試驗優化

硫化礦氧化自燃造成的內因火災是硫化礦山的主要災害之一，我國30%的金屬礦山均發生過內因火災事故。內因火災不僅威脅人員的生命安全、污染環境、損壞設備，還會造成巨大的經濟損失[1]。硫化物的燃點較低且被氧化后放出熱量，充足的氧氣和礦堆內部熱量不斷聚集是引起自燃的2個主要因素。細菌脫硫技術利用細菌將礦石表面的硫化礦物脫除，減少礦石表面低價硫元素含量，使礦石的自燃風險降低，可以達到預防金屬硫化礦的內因火災的目的[2?3]。細菌脫硫技術目前在許多領域都有應用，如原油和油和石油餾分油脫硫、處理含硫惡臭氣體、石油與天然氣脫硫以及凈化含硫廢水等方面[4?7]。對含硫礦石的處理研究，主要以煤炭脫硫與黃鐵礦燒渣脫硫的研究為主[8?9]。通常情況下由于硫元素氧化放熱，礦石堆內的溫度較高，更適于高溫細菌生長。此外，高溫細菌的脫硫效果一般比常溫菌的高[10]，故本次試驗研究采用高溫硫桿菌進行脫硫試驗。試驗條件優化對提高微生物脫硫率非常重要[11]。響應曲面分析法試驗次數少、周期短，并且可以獲得各因素與響應值的回歸方程，在試驗條件優化方面具有優勢[12]。本文作者在前期工作中通過野外采樣獲得一株嗜熱酸性菌株，為了進一步提高其脫硫潛力，以脫硫率為響應值，首先通過Plackett-Burman (PB)設計法篩選出影響脫硫率的重要因素；然后通過最陡爬坡試驗接近最大相應區域；最后使用響應曲面分析法建立連續變量曲面模型，對影響脫硫率的重要因素進行優化。

1 試驗材料及原理

1.1 試驗材料

試驗所用礦樣取自安徽新橋硫鐵礦，受到出礦時間的約束，堆存的礦石長期暴露在空氣中，礦石表面已出現被氧化現象，存在自燃風險。

對礦石元素進行XRD測定，結果顯示礦樣主要為膠狀黃鐵礦，礦石化學成分如表1所示。

表1 礦樣的化學成分(質量分數)

礦石中硫的質量分數超過45%，屬于高硫礦石，存在極大自燃危險性。礦石經機械破碎后根據試驗要求篩分為不同粒徑，密封保存。

試驗所用的細菌采自云南騰沖某高溫熱泉，采樣點溫度為90 ℃，pH為2.5。

對選育的高溫菌種進行16S rDNA提純、測序確定其種屬。將所測得的16S rDNA序列提交到GenBank數據庫中，用BLAST進行相關序列的比對，與GenBank數據庫中現有的近緣菌株的序列比較。經序列比對發現該種菌株與登錄號：GQ62358.1具有90%以上的同源性。將測序結果序列與同源性較高的20株硫桿菌的16S rDNA的序列放入軟件Mega3.1進行系統樹構建(圖1)，可以確定該高溫菌為硫桿菌屬。

圖1 嗜熱菌株16S rDNA基因系統發育進化樹

高溫菌在培養過程中所使用的培養基主要成分包括(NH4)2SO4，K2HPO4，MgSO4·7H2O，KCl，Ca(NO3)2和S。為保證細菌生長活性，在培養基中添加0.01%酵母提取物(Yeast extract，YE)。培養基采用常規高壓滅菌法滅菌。

1.2 試驗原理

細菌在浸出過程中主要以電化學機理為主，在反應過程中進行化能自養生長[13?16]。

脫硫前期：

脫硫中期：

脫硫后期：

細菌脫硫過程中的營養來源主要來自硫化礦中的鐵元素和硫元素，從而分解硫化礦石表面的無機硫 成分。

2 PB試驗

2.1 試驗設計

根據前期單因素試驗，得到了影響硫化礦石脫硫反應的可能因素，對包括硫酸銨質量濃度(A)、磷酸氫二鉀質量濃度(B)、單質硫質量濃度(C)、初始pH(D)、搖床轉速(E)、溫度(F)、接種量(G)、液固比(H)等在內的8個因素進行考察，選用=11的PB設計，為考慮誤差，設置3個虛擬組，每個因素取高低2個水平，+1表示高水平、?1表示低水平，如表2所示。利用Design expert軟件對試驗結果進行各因素的顯著性分析，選取＜0.05的因素為主要影響因素，得到影響脫硫率的主要因素。

表2 Plackett-Burman試驗設計

2.2 結果分析

根據表2中PB試驗結果對脫硫率進行線性擬合，得出脫硫率與8個因素的關系為

表3列出了8個因素對于脫硫率的貢獻率。

從表3可以看出：有3個因素的小于0.05，為顯著因素，其顯著程度從大到小為(F)溫度、(C)單質硫質量濃度、(A)硫酸銨質量濃度。

表3 Plackett-Burman試驗結果分析

溫度越高，脫硫反應的速率越高，溶液中分子運動速度越快，溶液的對流擴散速度越大。同時環境溫度對于細菌的生長至關重要，本試驗中使用的細菌為嗜熱細菌，其原始生長溫度為90 ℃，因此，溫度的提高將有利于細菌的生長及脫硫效果。

單質硫和硫酸銨是細菌生長的主要能源物質，因此對于脫硫率亦是顯著因素。脫硫細菌本身具有氧化能力，將單質硫由較低價態氧化成高價態，并在此過程中獲得生長能源。硫酸銨則會為細菌生長提供必不可少的氮，因此硫酸銨的添加量決定了細菌的數量。

3 最陡爬坡試驗

響應曲面對方程的擬合只有在所考察區域相鄰近的區域內才可以充分還原真實情況，而在其他區域內無法獲得響應曲面和擬合方程。所以，應該在最大脫硫率附近區域內建立有效的響應曲面方程。本試驗根據PB試驗結論確定爬坡方向，根據各因素響應值確定爬坡步長。

式(7)中，因素F，C，A的系數均為正，可以確定溫度、單質硫質量濃度和硫酸銨質量濃度的最陡爬坡方向為正。此處確定因素F步長為5、因素A的步長為0.2、因素D步長為0.5。最陡爬坡試驗設計及結果如表4所示。

表4 最陡爬坡試驗結果

爬坡試驗結果顯示，脫硫率在+3Δ到+4Δ之間有最高點。選取+3Δ為中心組合試驗中心點。中心點試驗條件為：溫度75 ℃，單質硫質量濃度 0.9 g/L，硫酸銨質量濃度3 g/L。

4 響應曲面試驗

4.1 試驗設計

在PB試驗得到影響脫硫率最顯著因素后，經過最陡爬坡試驗確定響應曲面的試驗中心點，以脫硫率為響應指標進行響應曲面試驗。試驗采用Box-Behnken設計(BBD)，每個因素選取3水平，如表5所示。

表5 響應曲面因素水平編碼

根據3個因素的水平，得出了響應曲面試驗的方案，如表6所示。

試驗選取脫硫率為響應值，每個響應值與試驗因素1(溫度)、2(單質硫質量濃度)、3(硫酸銨質量濃度)的相互關系模型由式(8)中的二次多項式求得。

式中：為預測的響應值，0為系數常數，β為線性系數，β為二次方程系數，β為相互作用系數，x和x為試驗因素編碼。

4.2 結果分析

響應曲面試驗結果如表6所示，擬合得到多元二次回歸方程。

表6 響應曲面試驗設計

根據式(9)可以計算得出脫硫率的擬合值，將擬合值和試驗值進行對比分析，以試驗值為橫坐標、預測值為縱坐標定位坐標，如圖2所示。

圖2 預測值與試驗值對比

從圖2可知：大部分坐標點落在直線或靠近直線=處，離散性較小，說明預測值與試驗值接近，擬合結果良好。

表7所示為脫硫率回歸模型的方差分析及系數顯著性。

表7 回歸模型方差分析及系數顯著性檢驗

由表7得知：模型的＜0.000 1，失擬項為0.978 3＞0.05，說明該模型回歸極顯著，失擬不顯著，即這種試驗方法是可靠的。模型的相關系數2=98.71%，表明相關性很好。正相關系數為97.25%，說明響應面97.25%的變化可以由此模型解釋。信噪比衡量了信號與噪音的比率，一般來說該值大于4才可以用于模擬。本試驗信噪比為27.864，說明該模型具有足夠的信號來用響應該設計。總體來說，該模型能夠較好地解釋試驗數據。

因子1，2，3，22，32的均小于0.05，即這些因子都對銅脫硫率影響顯著。

4.2.1 因素1和2對脫硫率的影響

圖3所示為溫度與單質硫添加量交互影響的響應曲面及等高線圖。

(a) 響應曲面圖；(b) 等高線圖

由圖3可以看出：在試驗水平范圍內，脫硫率與溫度呈現正相關，當溫度取得最大值時，脫硫率達到最高點，與前文分析結果一致。脫硫率隨著單質硫的增加，呈現出先增大后減小的規律。當單質硫質量濃度小于0.8 g/L時，脫硫率持續上升。當溫度為80 ℃，單質硫質量濃度為0.8~0.9 g/L時，脫硫率取得了最大值。當單質硫添加量繼續增加時，脫硫率逐漸降低。

單質硫會為脫硫細菌提供生長能源，因此提高單質硫的添加量有利于提高細菌的數量和活性，同樣有利于礦石的脫硫作用。但是，若溶液中單質硫添加量過大，則分散脫硫細菌對于礦石的脫硫作用，一部分細菌不需要氧化礦石中的低價硫即可存活，因此會影響最終的脫硫率。

4.2.2 因素1和3對脫硫率的影響

圖4所示為溫度與硫酸銨添加量的交互影響及響應曲面圖。

(a) 響應曲面圖；(b) 等高線圖

由圖4可知：脫硫率與溫度、硫酸銨添加量均為正相關，當2個因素均取得最大值時，脫硫率達到最高點。由圖4可以看出：脫硫率等高線與軸之間的夾角更小，說明溫度對脫硫率的貢獻大于硫酸銨添加量的貢獻，為主要影響因素。當溫度小于76 ℃時，無論硫酸銨添加量取值如何變化，脫硫率都小于50%。脫硫率曲面圖近似于平面，說明2個因素之間的交互作用不明顯。

4.2.3 因素2和3對脫硫率的影響

圖5所示為單質硫添加量與硫酸銨添加量的交互影響及響應曲面圖。

(a) 響應曲面圖；(b) 等高線圖

從圖5可見：脫硫率等高線呈橢圓形，說明2個因素的交互作用明顯，二者存在協同作用，共同影響脫硫率。隨著硫酸銨添加量的升高，脫硫率逐漸增大。硫酸銨的無限增加會對細菌生長參數抑制作用。當硫酸銨質量濃度接近最大值4 g/L，且單質硫質量濃度取值為0.8~0.9 g/L時，脫硫率達到最高點。單質硫質量濃度與圖3的分析結果一致。

4.3 優化驗證試驗

通過限定約束條件，對式(4)進行帶約束條件的非線性規劃，優化方案及結果如表8所示。

表8 脫硫率最優參數設計

由表8可知：最佳溫度為80 ℃，單質硫最佳質量濃度為0.84 g/L，硫酸銨最佳質量濃度為3.81 g/L，在該條件下脫硫率預測值為57.28%。優化條件取值與前文分析一致。在優化條件下進行驗證試驗，得到脫硫率分別為56.14%，57.39%和57.08%，平均為56.87%。結果表明，試驗值和預測值有較好的吻合，說明試驗選取預測模型有效。

5 結論

1) 采用Plackett-Bruman試驗，得到了對脫硫率影響最顯著的3個因素為溫度、單質硫質量濃度和硫酸銨質量濃度。通過最陡爬坡試驗獲得三因素曲面響應試驗的中心點：溫度為80 ℃，單質硫質量濃度為0.9 g/L，硫酸銨質量濃度為3 g/L。

2) 當溫度為80 ℃、單質硫質量濃度為0.8~0.9 g/L、硫酸銨質量濃度接近4 g/L時脫硫率有最大值。

3) 建立脫硫率預測模型，并對細菌脫硫模型進行分析，并結合初始反應條件獲得優化條件：溫度為80 ℃，單質硫質量濃度為0.84 g/L，磷酸氫二鉀質量濃度為0.5 g/L，硫酸銨質量濃度為3.81 g/L，搖床轉速為150 r/min，液固比為10，初始pH為2.0，細菌接種量為20%。在優化浸出條件下進行浸出試驗，脫硫率為56.87%，與預測值吻合。

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Test conditions optimization and mechanism analysis of desulfurization byacidic thermophiles

AI Chunming1, WU Aixiang2, WANG Yiming2, ZHANG Xu3

(1. College of Safety Science and Engineering, Liaoning Technical University, Huludao 125105, China; 2. School of Civil and Environment Engineering, University of Science and Technology, Beijing 100083, China; 3. Safety and Environmental Protection Research Institute of China National Petroleum Corporation, Beijing 100085, China)

To reduce the danger of spontaneous combustion of metal sulfide ore, the sulfur content of sulfide minerals surface was reduced by bacteria desulfurization technology.Bacterial desulfurization experiments were carried out by using a novel strain of thermophile which was isolated from Rehai acidic hot spring in Tengchong in southwestern China. With desulfurization rate used as response, the main factors were studied by Plackett-Burman design method. After obtaining the experiment center by the steepest ascent experiment, a continuous variable surface model was built with the response surface methodology. The results show that the main factors are the concentration of sulfuric acid, concentration of surfactant and temperature of surfactant, the concentration of surfactant is the biggest contributor to the desulfurization rate. By solving quadratic polynomial equation, the optimization leaching conditions is as follows: the temperature being 80 ℃, the concentration of sulfur being 0.84 g/L, the concentration of (NH4)2SO4being 3.81 mol/L. The desulfurization rate is 56.87% in the optimization experimental conditions, which is close to the predicted value, showing that regression result is good.

bacterial desulfurization; response surface; experiment optimization

10.11817/j.issn.1672-7207.2016.09.003

TF18

A

1672?7207(2016)09?2921?08

2015?05?04；

2015?09?12

國家“十二五”科技支撐計劃項目(2012BAB08B02)；國家自然科學基金資助項目(51374035) (Project(2012BAB08B02) supported by the National Science and Technology Pillar Program during the 12th Five-year Plan Period; Project(51374035) supported by the National Natural Science Foundation of China)

王貽明，副教授，從事采礦工藝研究；E-mail: ustbwym@126.com

(編輯 趙俊)