基于均勻設計與支持向量回歸的木薯生料發酵轉化乙醇工藝參數優化

蔡 柳，蘇小軍，李清明，2，熊興耀，3

（1.湖南農業大學湖南省作物種質創新與資源利用重點實驗室，湖南長沙410128； 2.湖南農業大學食品科技學院，湖南長沙410128； 3.中國農科院蔬菜花卉研究所，北京100081）

基于均勻設計與支持向量回歸的木薯生料發酵轉化乙醇工藝參數優化

蔡 柳1，蘇小軍1，李清明1，2，熊興耀1，3

（1.湖南農業大學湖南省作物種質創新與資源利用重點實驗室，湖南長沙410128； 2.湖南農業大學食品科技學院，湖南長沙410128； 3.中國農科院蔬菜花卉研究所，北京100081）

以木薯（Manihot esculenta Crantz）為試材，在單因素實驗基礎上，結合均勻設計(Uniform Design，UD)與支持向量回歸(Support Vector Regression，SVR)即UD-SVR法對生料發酵轉化乙醇工藝參數進行優化。原料轉化率的最佳工藝參數為：料水比1∶3.1，初始pH4，溫度36℃，酵母添加量5.5×107cell/mL，(NH4)2SO41 g，轉速160 r/min,糖化酶添加量110 U/g,淀粉酶添加量10 U/g，纖維素酶添加量25 U/g,發酵周期120 h，原料轉化率達到38.63%。

木薯； 生料發酵； 燃料乙醇； 均勻設計； 支持向量回歸

隨著世界經濟的不斷發展和能源消耗總量的不斷增加，能源短缺及環境污染問題將變的越來越嚴重。因此，尋求能源替代，已經成為整個世界無可避免的選擇。近年來，以生物質為原料發酵生產燃料乙醇的研究越來越受到各國的重視[1-2]。從世界范圍來看，燃料乙醇生產原料主要為淀粉類、糖類、纖維質和其他原料。其中60%為甘蔗或甜菜原料，33%為玉米[3]。國內主要以玉米、小麥等陳化糧為生產原料。然而由于玉米乙醇、生物柴油以糧食、油料種子為原料，需占用大量耕地，與國家糧食安全存在矛盾，因此中國燃料乙醇生產要遵循“不與人爭糧”的原則，就需要突破以玉米、小麥等陳化糧為成產原料的瓶頸[4]。木薯作為非糧食農產品，生物產量高、適應性強，耐旱、耐瘠、耐水，是目前重要的淀粉和生物質能源的原料[5]。近年來，中國已逐步開展對以木薯為原料的燃料乙醇工藝的研究和開發，相信利用木薯生產燃料乙醇對解決未來我國能源問題、實現節糧代糧和環保有著巨大的潛力和廣闊的前景。

我國對于利用木薯生產燃料乙醇已有報道，劉振等[6]對木薯干原料同步糖化發酵生產乙醇進行了研究，其乙醇得率為11.30%；朱德明等[7]以木薯為原料利用傳統工藝進行了酒精發酵的研究，優化后得到的最終酒精體積分數為10.22%。以上的這些研究，采用傳統工藝生產燃料乙醇必須先通過高溫高壓蒸煮工序，存在能耗高、生產成本高、操作工序復雜等問題，因此生料濃醪發酵技術逐漸成為近年來國內外爭相研究的熱點[8-9]。但目前國內以木薯為原料，生料同步糖化發酵工藝的報道較少，本實驗探討了同步糖化模式下，以木薯為原料生料發酵轉化燃料乙醇的工藝條件，為工業應用提供理論依據。

以往對發酵工程配方的優化常采用正交設計與均勻設計(Uniform Design,UD)，但配方優化是典型的小樣本，基于經驗風險最小的傳統方法在小樣本條件下泛化能力不足，優化效果往往并不理想。支持向量機（Support Vector Machine，SVM）是機器學習領域的集大成者，其結構風險最小，較好地解決了小樣本、非線性、過擬合、維數災和局極小等問題，泛化推廣能力優異[10-12]。均勻設計用于快速搜索支持向量機最優參數已有研究，但均勻設計與支持向量回歸（Support Vector Regression，SVR）結合用于配方優化設計很少報道。

此方法拋開正交設計整齊可比的要求，只考慮實驗點的均勻分散性，可使每因素每水平僅做一次實驗，因而實驗次數可大幅度降低[13]。且具有預測精度高、指導性強、可解釋性好、優化高效的優點。本研究采用生料同步糖化發酵工藝生產乙醇，以均勻設計結合支持向量回歸的配方優化新方法——UD-SVR，對工藝配方進行了優化，取得了顯著的成效。

1 材料與方法

1.1 材料

木薯：湖南龍山縣金山實業有限責任公司提供；其粉碎后的木薯粉檢測得淀粉含量68.8%。

糖化酶：由曲霉優良菌種（Aspergilusniger）經深層發酵提煉而成,本實驗所用糖化酶購自無錫杰能科生物工程有限公司，實際酶活為8000 U/mL。

α-淀粉酶，纖維素酶：無錫杰能科生物工程有限公司購買，實際酶活均為2000 U/mL。

酵母：采用安琪耐高溫釀酒高活性干酵母，安琪酵母股份有限公司購買。

1.2 實驗方法

1.2.1 酵母活化

稱取一定量的活性干酵母，加入5～10倍的水，2%的葡萄糖，在40℃條件下水浴30 min，即可作為酒母使用。

1.2.2 工藝流程

將木薯切片、曬干，粉碎，過40目篩備用。稱取一定量木薯粉和水于500 mL發酵瓶中混合，加入復合酶系（糖化酶、淀粉酶、纖維素酶），硫酸銨，然后添加經活化后的酵母，充分混勻，調節初始pH值，放入恒溫搖床中發酵培養，取出蒸餾，測定。

1.2.3 乙醇得率測定

等比例取100 mL發酵好的醪液和100 mL水于500 mL蒸餾瓶中，蒸餾并收集蒸餾液100 mL，比重法測量此溶液的乙醇濃度及溫度，查表校正后得到發酵醪乙醇得率。

1.2.4 原料轉化率測定

1.3 支持向量機LIBSVM 2.8軟件包

LIBSVM 2.8軟件包簡單易用，含4個常用程序：Svmscale用于對原始數據規格化，Svmtrain用于訓練，Svmpredict用于預測，Gridregression.py用于自動搜索核函數最優參數c,g,p(c∈[-1,10]，g∈[-8,1]，p∈[-8,0]，步長均為1)。各程序用法及其參數設置參見文獻[14]。

2 結果與分析

2.1 基準配方及各因素上下限

整個工藝配方考慮10因素，在前期工作基礎上，參考馬鈴薯配方[15]，經正交實驗初步優化后得到優化配方，并以其為基準設置各因子上下限，見表1。

2.2 第1輪均勻設計及結果

按10個因子30個處理采用DPS進行混合水平均勻設計，各處理因子組合及其乙醇得率Y1（v/v）、原料轉化率Y2（100%）見表2，其中處理N4因各參數設計問題，醪液過濃導致實驗失敗，不參與后續分析。

N1—N30為均勻設計處理，Y1為乙醇得率，Y2為原料轉化率。

從表2可以看出：在30個處理中，除N4因工藝參數設置問題沒有結果外，其余29個工藝條件發酵培養得到的乙醇濃度共有9個處理都超過了基準預測值，并且最高達到了15.7%，此時的原料轉化率為32.83%。比較這9個處理的乙醇得率和原料轉化率，處理N19的轉化率最高，達到了33.91%，此時的乙醇得率為12.6%。為使原料轉化率都達到較高的水平，在第一輪實驗設計結果的基礎上，將作進一步的分析。

表1 基準方案、水平數和各因素預測上下限

表2 第1輪均勻設計實驗及結果

表3 基于轉化率的篩選過程

2.3 基于SVR非線性變量篩選

由于各個因子與乙醇得率及原料轉化率之間往往呈非線性關系，采用傳統的逐步線性回歸等線性自變量篩選方法無法滿足要求，袁哲明等[16]、譚顯勝等[17]基于SVR給出了一種非線性的變量篩選方法：以多輪末尾淘汰法從包含全部輸入變量的SVR模型中以留一法依MSE最小原則非線性逐次剔除對提高預測精度不利的變量，直到沒有因子被剔除為止，經篩選后的變量即為保留因子。該方法可給出各因子相對重要性順序，使模型具備一定解釋能力。

因在實際應用中，往往要求配方轉化率高，因此下面分別以乙醇得率和原料轉化率為目標值進行分析。對各個因子采用留一法篩選的過程及結果見表3。由表3可知，基于原料轉化率的最優保留因子為 X1、X2、X3、X5、X6和 X7。因子篩選前后的留一法預測性能對比結果見表4。由表4可知，經過因子篩選后的模型性能均有不同程度的提高。

2.4 模型顯著性檢驗、單因子重要性分析及效應分析

模型顯著性檢驗：以往常通過與參比模型比較均方誤差（Mean Squared Error，MSE）來評估SVR所建模型優劣，但不同數據集間不具可比性，且模型是否可用不能給出定性判斷。為檢驗SVR模型回歸是否顯著，可采用統計量：F=U/m'/(Q/(n-m'-1))進 行 檢 驗 ，其 自 由 度 為 (m'，n-m'-1)，其 中 U=為回歸平方和，它反映由因子的變化所引起的y的波動，Q反映實驗誤差與其他原因引起的誤差和，y?i為第i個樣本回代Model-SVR的擬合值，yi為第 i個樣本的實測值，yˉi為 yi的平均值。若F＞Fa(m'，n-m'-1)，則表明在a水平上SVR模型非線性回歸顯著。

表4 篩選因子前后的留一法對比

單因子重要性分析：如因子xj對因變量y有重要影響，則預測值y?將隨xj的變化而明顯變化。將因子xj固定為xˉj（可視為xj的零水平），代入Model-SVR，由預測值可得到回歸平方和Uj、剩余平方和Qj。則U-Uj代表了因子xj對增加回歸平方和的貢獻，則可用統計量對因子xj的重要性進行顯著性測驗，其自由度為(1，n-m'-1)[18]。

單因子效應：單因子xj的變動對y的影響趨勢，反應xj的最優取值范圍。分析xj的單因子效應，可將除xj外的各因子均固定為其均值，令xj在給定取值區間內按一定步長取值，并代入Model-SVR得預測值，作出 xj-圖。當其他因子取其均值時，可知因變量隨xj的變化規律，特別是因變量取極值時xj的值。

表5表明：單從原料轉化率分析，各個因子對其影響大小排序：X2＞X1＞X5＞X3＞X6＞X7，并根據單因子靈敏度分析結果顯示：X1：30，X2：36，X3：5.5，X5：120，X6：1，X7：200，均為邊界，基于X1、X2、X3、X5、X6、X7，依次加入被篩選掉的因子，并分別預測其最優值，得到：X4：160；X8：10；X9：25；X10：3。

2.5 第2輪均勻設計及結果

經第1輪均勻設計及分析，10個因子中7個已基本固定，其余非保留變量根據調整的上下限，從表2第1輪均勻設計結果出發，基于單因子效應分析進行第2輪實驗設計與優化。第2輪均勻設計及結果見表6，從原料轉化率看，整體的轉化率明顯高于第1輪設計。

3 結論與討論

3.1 采用均勻設計與支持向量回歸相結合的方法對木薯發酵產乙醇工藝進行優化，此方法是袁哲明等[19]提出的一種新的配方優化實驗設計與分析方法。對一個10因子混合水平的復雜工藝參數優化問題，UD-SVR僅通過兩輪的實驗設計及結果分析，其乙醇得率和原料轉化率均有了明顯的提高，得到分別以乙醇得率和原料轉化率為重的兩種工藝條件。綜合考慮工業生產中各方面的因素，并結合均勻設計實驗1和實驗2，木薯生料發酵轉化乙醇最佳工藝參數為：料水比1∶1.8，溫度32℃，酵母添加量3.5×107cell/mL，轉速140 r/min，發酵時間為120 h，硫酸銨添加量0.5 g，糖化酶添加量200 U/g,淀粉酶添加量12 U/g，纖維素酶添加量25 U/g,初始pH3.5，此時的乙醇得率達到15.7%，原料轉化率為32.83%。

3.2 木薯生料同步糖化發酵使糖化和發酵在同一個反應器中進行，同傳統工藝中的高溫蒸煮工序相比，能大幅度節省能量及設備投資；除此之外木薯淀粉糖化時產生的葡萄糖能立即被酵母利用，有利于防止雜菌的污染，保證發酵充分。李志平等[20]對生木薯淀粉直接進行發酵生產，酒精度較低，僅為7.04%。通過UD-SVR法優化發酵工藝，其最高的醪液乙醇體積分數達到了15.7%，相比傳統的生產大大提高乙醇體積分數，同時簡化了工序操作、節約能耗。

表5 模型顯著性及單因子重要性分析(原料轉化率)

表6 第2輪均勻設計實驗及結果

3.3 木薯經過加工發酵生產乙醇過程中，產生了大量的木薯渣、稈殘余，因而對木薯渣、稈的綜合利用凸顯重要。國內外對木薯渣的綜合利用研究，主要集中在生產飼料，活性炭、單細胞蛋白、草酸、栽培食用菌及還田等方面。用木薯渣做飼料可以變廢為寶，使資源得到最大限度的利用，也為今后的研究提供了方向。

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Optimization of Technical Parameters of Ethanol Fermentation by Uncooked Cassava Based on Uniform Design and Support Vector Regression

CAI Liu1,SU Xiaojun1,LI Qingming1,2and XIONG Xingyao1,3
(1.Hunan Provincial Key Lab of Crop Germplasm Innovation and Utilization,Hunan Agricultural University,Changsha,Hunan 410128;2.College of Food Science and Technology,Hunan Agricultural University,Changsha,Hunan 410128;3.Institute of Vegetables and Flowers,Chinese Academy of Agricultural Sciences,Beijing 100081,China)

On the basis of single factor test coupled with uniform design and support vector regression,the technical parameters in ethanol production by the fermentation of Manihot esculenta Crantz were optimized as follows:solid-liquid ratio was 1∶3.1,initial pH=4,fermenting temperature was at 36℃,yeast inoculating amount was 5.5×107cell/mL,(NH4)2SO4=1 g,rotating speed=160 r/min,the adding level of glucoamylase,a-amylase and cellulose were 110 U/g,10 U/g and 25 U/g respectively,and the fermentation cycle was 120 h.As a result,the transmission rate of raw material could reach up to 38.63%.

cassava;fermentation of uncooked material;fuel ethanol;uniform design;support vector regression

TS262.2；TS261.4；TS261.2

A

1001-9286（2017）07-0052-06

10.13746/j.njkj2017044

現代農業產業技術體系建設專項（CARS-12）。

2017-03-01

蔡柳（1982-），女，白族，助理研究員，從事生物質能源方面的研究。

優先數字出版時間：2017-05-03；地址：http://kns.cnki.net/kcms/detail/52.1051.TS.20170503.1021.001.html。