溫室生物質發酵釀熱的碳氮水耦合調控效應研究

李陳浩，胡藝馨，王 浩，肖金鑫，宋 磊，苗麗麗，李建明

(西北農林科技大學園藝學院，陜西 楊凌 712100)

溫室栽培是提升農業生產力的有效方式，作為環境可控農業，其對能源依賴很大。而隨化石能源的不斷減少，如何最大限度利用自然能源，減少調控成本，尋求綠色經濟的溫室加溫技術，成為溫室生產可持續發展的核心問題。溫室生物質發酵釀熱作為可再生能源利用技術具有巨大潛力[1]，可利用農業廢棄物好氧發酵產生的熱量與CO2[2]為溫室供暖并增施氣肥，由于其能效顯著且處理循環利用農業有機廢棄物高效而受到廣泛重視[3-4]。

溫室生物質發酵高效釀熱產能依賴于科學合理的發酵參數調控技術[5-7]。已有研究提出數學模型結合基于VS降解率和O2吸收量的簡單熱轉換因子對發酵釀熱進行了預測與管理[8-9]，最大產熱量為30.29 kJ·(kg TS·h)-1[10]。但目前國內外研究的生物質好氧發酵參數調控主要停留在滿足農業廢棄物全量化處理的需求[11-12]，未考慮發酵因素交互影響[13-14]與農業廢棄物能源化利用[15-16]的需求性。生物質好氧發酵釀熱研究與參數調控技術研究仍缺乏系統聯系，因此，系統解析生物質發酵釀熱效應與必需發酵因素間的耦合效應是實現溫室生物質好氧發酵精準控制和高效釀熱的基礎。

生物質發酵過程中，若兼顧產熱量最高則無法實現農業廢棄物的全量化處理；而基于廢棄物降解最大化的調控技術，其能源轉化效率不一定最佳。因此有必要引入對發酵釀熱各項指標綜合考量的評價方法，兼顧農業廢棄物處理與發酵釀熱需求，以獲取更科學、更合理的生物質發酵釀熱調控方案。本研究旨在利用近似理想解法(TOPSIS)進行多因素耦合下生物質發酵釀熱的科學評價，系統構建多因素耦合對生物質發酵釀熱的調控模型，揭示必需發酵參數間的耦合調控效應，更準確地解釋釀熱對發酵參數的需求規律，模擬尋優，提出并驗證適用于冬季延安地區溫室采暖的多因素調控方案。開發環境友好、綠色清潔、可再生利用的生物質能源，為溫室生物質發酵高效釀熱產能與農業廢棄物的全量化處理提供依據。對于開發清潔能源以最大限度地替代石油、煤炭等不可再生能源，具有顯著的生態環境效益和社會意義。

1 材料與方法

1.1 試驗材料與裝置

供試材料為小麥秸稈，取自西北農林科技大學小麥試驗田，自然風干，經粉碎機切割至5～10 cm的小段。氮源調理劑為奶牛糞，取自西北農林科技大學畜牧教學試驗基地(農作三站)奶牛場。物料基本性狀見表1。中試試驗與溫室應用試驗均采用相同試驗材料。

表1 發酵原料基本性狀Table 1 Basic properties of composting materials

中試試驗發酵裝置為自制圓臺狀強制通風好氧發酵反應器(圖1)。反應器容積200 L，主體為0.2 cm厚高密度聚乙烯，外側覆蓋1.5 cm厚黑色橡塑保溫層。桶內布有開孔率20%的不銹鋼篩板，孔徑5 mm。發酵物料混合均勻后放置其上。空氣從反應器頂部由進氣管流至底部，再透過不銹鋼篩孔板均勻供入反應器內，流經發酵物料后從頂部排氣口排出。

1.反應器；2. 進氣管；3. 排氣管；4. 篩板；5. 氣泵；6. 保溫隔熱材料1. Reaction chamber; 2. Ventilation pipe; 3. Exhaust pipe;4. Sieve plate; 5. Air pump; 6. Thermal insulation material圖1 發酵裝置示意圖Fig.1 Illustration of composting device

應用驗證試驗裝置為發酵拱棚，長6 m，跨度5 m，高3 m，利用直徑20 cm PVC管與供試溫室連通，進行氣體循環與熱量供應。供試溫室為大跨度非對稱塑料溫室[17](圖2)，東西走向，長100.0 m，跨度18.0 m，脊高6.0 m，南北屋面覆蓋10.0 cm保溫被，室內面積1 800.0 m2。對照溫室位于試驗溫室北側，結構尺寸與其相同。

1.試驗溫室；2. 保溫被；3. 通風管道；4. 物料；5. 發酵拱棚；6. 風機1. Testing greenhouse; 2. Thermal insulated quilt; 3. Aeration duct;4. Composting material; 5. Composting tunnel; 6. Air pump圖2 溫室結構示意圖Fig.2 Structure of greenhouse and composting tunnel

1.2 試驗設計與方法

中試模擬試驗于2019年7—8月在陜西省楊陵區揉谷鎮千玉鄉土風情園塑料大棚內進行(108°07′E，34°28′N)。以初始物料容重(Bulk density，BD)、碳氮比(Carbon nitrogen ratio，C/N)及含水率(Moisture content，MC)為研究因素，采用二項式中心點組合設計，試驗因素水平編碼值與試驗方案見表2，共計23個處理。各處理按表2設計將麥秸與牛糞均勻混合(不添加生物菌劑)，調節BD、C/N和MC后將物料轉移至各密封反應器中進行好氧發酵。采用機械強制間歇通風，通風率為5 L·min-1，每天通風5 min·h-1。發酵周期30 d。各處理3次重復。分別在發酵的第0、7、14、30 d翻堆，同時在堆體上、中、下3部位采集鮮樣100 g，用于基本理化性質的分析。取回的樣品分為2份，1份鮮樣用于測定物料含水率；1份風干、研磨、過100目篩，用于總有機碳含量測定。在反應器內距底部0.20、0.35、0.50 m位置處上、中、下3點，以及室內垂直地面0.5、1.0、1.5 m處布置溫濕度探頭，以監測室內氣溫、空氣相對濕度以及堆體溫度。

表2 試驗方案Table 2 Experiment plan

溫室應用驗證試驗于2020年12月—2021年2月在陜西延安(109°48′E，36°60′N)進行，供試材料為小麥秸稈和牛糞(表1)等農業廢棄物共計20 t，依據中試試驗所得最佳方案調節初始物料參數組合(BD、C/N和MC)，均勻混合后置于發酵拱棚內進行好氧發酵(不添加微生物菌劑)。采用強制間歇通風，通風速率0.17 L·L-1·min-1，不翻堆。以每天10∶00(保溫被揭開)至15∶00—16∶00(保溫被落下)為白天時間段，其余時間為夜間時段。除了必要的通風時間段和操作者進出外，溫室內的門窗處于密閉狀態，以此減少外界因素對室內溫度的影響。試驗期間每周取樣處理，樣品處理和保存方法與中試試驗一致。于溫室內幾何中心垂直地面0.5、1.0、1.5 m處布置溫度探頭，監測室內氣溫。

1.3 測定指標及方法

含水率采用105℃烘干法測定；總有機碳含量(Total organic carbon，TOC)采用島津TOC-L總有機碳分析儀[18]測定。采用哈爾濱物格電子公司的多路環境測試儀(PDE-KI)監測環境氣溫和空氣相對濕度。溫濕度傳感器設置在試驗區域中心位置，以30 min為時間間隔采集并儲存數據。溫度量程：-30～70℃，準確度±0.5℃，分辨率0.1℃；濕度量程：0～99%，準確度±3%，分辨率1%。采用美國安捷倫公司的34970A數據采集器監測物料溫度，設置T型熱電偶作為溫度探頭，以30 min為時間間隔采集并儲存數據。

1.4 數據處理與分析

1.4.1 熱量計算方法 基于前人研究中的計算方法與公式[19]，進行簡化改進，主要考慮熱傳導、蒸發潛熱和通風顯熱，由于水蒸氣在反應器頂部內側冷凝回流可回收出氣口氣體中所攜帶的潛熱[20]，且熱輻射在好氧發酵熱量平衡占比相對較小，本文不予考慮。

(1)發酵釀熱總量計算[10]：

Qgenerate=∑[Aλ(Tpile-Tambient)×24×3.6/L+(Maeration dryairCdryair+Maeration vapor-Cvapor)(Tpile-Taeration)+

(MwaterCwater+MsolidCsolid)(Ti+1-Ti)]

(1)

式中，Qgenerate為發酵過程中釀熱總量(kJ)；A為反應器表面積(m2)；λ為反應器側壁及保溫材料導熱系數(W·m-1·K-1)；Tpile為堆溫(℃)；Tambient為環境氣溫(℃)；L為反應器側壁及保溫材料厚度(m)；Maeration dryair為通風過程中干空氣質量(kg)；Maeration vapor為水蒸氣質量(kg)；Cdryair為干空氣比熱容(kJ·kg-1·K-1)；Cvapor為水蒸氣比熱容(kJ·kg-1·K-1)；Taeration為通風氣溫(℃)；Mwater為物料中水分(kg)；Msolid為物料中固體質量(kg)；Cwater為水的比熱容(kJ·kg-1·K-1)；Csolid為固體比熱容(kJ·kg-1·K-1)；Ti為第i天的堆溫(℃)；Ti+1為第i+1天的堆溫(℃)。

(2)總有機碳降解率[16]：

ηoc=(TOCinitial-TOCproduction)/TOCinitial

(2)

式中，ηoc為發酵物料中總有機碳降解率；TOCinitial為發酵原料中總有機碳含量(g·kg-1)；TOCproduction為產物中總有機碳含量(g·kg-1)。

(3)熱能轉化率[16]：

UH=Qgenerate/Mtotal dry mass

(3)

式中，UH為熱能轉化率，即單位干質量發酵物料產生的熱量(kJ·kg-1)；Mtotal dry mass為發酵物料干質量(kg)。

(4)產熱速率：

(4)

(5)升溫速率[11]：

v=(Tmax-T0)/days

(5)

式中，v為升溫速率(℃·d-1)；Tmax為高溫期平均堆溫(℃)；T0為發酵第0天堆溫(℃)；days為從發酵第0天到堆體進入高溫期所需天數，即升溫期(d)。

1.4.2 數據分析方法 采用Excel 2016和Design-Expert 8.0.6進行數據統計與分析。用Excel 2016將單一指標數據歸一化處理[21]，通過熵權法[22]計算各指標權重，并通過TOPSIS法[23]進行綜合釀熱效果評價；用Design-Expert 8.0.6軟件[24]進行數據分析與建模；采用Excel 2016和Origin 2017進行數據圖表制作。

2 結果與分析

2.1 基于TOPSIS法的生物質發酵釀熱綜合效果評價

表3 基于TOPSIS法確定的發酵釀熱綜合效果指標評價得分Table 3 Comprehensive score of composting heat generation determined by TOPSIS method

2.2 生物質發酵釀熱綜合效果對發酵因素耦合的響應

以BD、C/N和MC為自變量，編碼范圍均為(-1.68，1.68)，以生物質發酵釀熱綜合評分為因變量，進行二次多項式擬合，所得模型為：

Y=0.54-0.06BD+0.10C/N-0.02MC-0.09BD×C/N-0.10BD×MC-0.02C/N×MC-0.06BD2+0.02C/N2-0.10MC2

(6)

其決定系數R2=0.82，F=6.40，P=0.0015<0.01，失擬項P值為0.23>0.05不顯著，模型擬合良好，可極顯著表示發酵因素與綜合釀熱效果的關系。對回歸模型進行降維處理[25]，消除其他因素對分析因素的影響。結果表明(圖3)，在試驗范圍內，綜合評分隨C/N的增加而增大，二者間接近線性關系，而對BD和MC的響應均呈凸型二次曲線。當各因素均處于較低水平時，綜合評分對MC的響應最為明顯；而在較高水平時，BD和MC均產生抑制作用，僅C/N對綜合評分有正向調節作用。

圖3 發酵因素對綜合釀熱效果的影響Fig.3 Effect of single factor on comprehensive score

圖4(217頁)中柵格顏色深淺代表綜合評價值的大小[21]。在試驗范圍內，綜合評價值會隨C/N的增加而升高，隨BD的增大而降低(圖4a)。在較高水平C/N與較低水平BD區間內，評價值較高。二者在一定范圍內存在負交互效應，且相互抑制。同樣，當BD與MC均處于高水平時(圖4b)，綜合評價值較小，隨BD與MC的逐漸降低，評價值逐漸升高，但其最優區間為較低水平BD與中高水平MC，故二者也存在負交互效應，且相互抑制。由三因素耦合模擬結果(圖5，217頁)可知，中高水平MC、中高水平C/N以及中低水平BD組合下存在最適于生物質發酵綜合釀熱的最優區間。隨C/N增加，最優區間由較高BD中低MC區向中低BD中高MC遷移，綜合評價值同步增大；隨物料水分增加，BD與C/N的交互效應逐漸增強，綜合評價值同步增大。當BD過高對綜合釀熱效果產生抑制時，水分的調節作用比C/N更明顯，適當降低物料MC可解除抑制現象，能促進綜合釀熱效果。

注：(a)容重(BD)與碳氮比(C/N)耦合對綜合釀熱效果的影響；(b)容重(BD)與含水率(MC)耦合對綜合釀熱效果的影響。Note: Figure a represents interactive effect of bulk density (BD) and carbon nitrogen ratio (C/N) on comprehensive score, and Figure b represents interactive effect of bulk density (BD) and moisture content (MC) on comprehensive score.圖4 兩因素耦合對綜合釀熱效果的影響Fig.4 Interactive effects of two factors on comprehensive score

圖5 容重(BD)、碳氮比(C/N)與含水率(MC)耦合對綜合釀熱效果的影響Fig.5 Interactive effects of bulk density (BD), carbon nitrogen ratio (C/N), and moisture content (MC) on comprehensive score

2.3 多因素耦合對生物質發酵釀熱的模擬尋優及驗證

以生物質高效循環利用為出發點，以發酵釀熱快速啟動、持續高溫、充分降解為主要目標，通過MATLAB軟件模擬尋優[26]得，當初始物料容重為0.05～0.07 g·cm-3，碳氮比為38.30～38.40，含水率為52.94%～59.83%時，綜合釀熱效果存在最優區間。將該方案應用于規模化驗證試驗，結果表明測試期間堆體均溫連續48 d穩定保持在50℃以上(圖6)，已達無害化標準[12]，ηoc達0.23，UH為1 482.11 kJ·kg-1，與中試試驗結果(ηoc為0.20，UH為1 232.29 kJ·kg-1)相比差異不顯著，說明了模型的準確性。由連續5 d溫室熱環境統計數據可知(圖7)，延安地區白天室外氣溫最高不超過-1.30℃，夜間室外最低溫度為-25.5℃，試驗溫室內夜間氣溫始終高于室外且不低于10.9℃，對照溫室最低夜溫則為9.70℃，測試期二者夜間最大溫差為1.50℃；而試驗溫室平均夜溫高于對照溫室0.94℃。表明溫室生物質發酵釀熱手段對于延安地區大跨度非對稱塑料溫室夜溫提升效果可觀。本試驗所得最優方案可使生物質發酵釀熱有效提高溫室夜溫，改善夜晚溫室熱環境。

圖6 堆體溫度與累積溫度變化Fig.6 Curve of pile temperature and accumulated temperature

圖7 連續5日(2021-01-06—2021-01-10)試驗與對照溫室內氣溫變化Fig.7 Curve of testing and control greenhouse indoor temperature in 5 d (2021-01-06—2021-01-10)

3 討 論

溫室生物質發酵釀熱是一種外源加熱措施。相比煤、電等外界熱源，生物質釀熱具有綠色、經濟、長效緩釋的特點。相同熱值的原料，通過燃燒手段會快速并徹底釋放其中熱量，而通過生物質發酵手段則放熱緩慢且一部分能量可被用于微生物的合成代謝。本文中，20 m3發酵物料提高延安地區日光溫室(跨度11 m，長度100 m，脊高7 m)夜間氣溫0.94～1.50℃。對于龐大的溫室體積，一定體積的發酵物料雖然瞬時增溫幅度有限，卻有效改善了溫室內熱環境。利用顯熱計算公式[27-28]，可根據溫室類型與加熱面積，調整發酵物料體量，以達到更顯著的加溫效果。以溫室番茄為例，其生長發育進程在一定范圍內隨環境溫度的升高而加快，發育速率與某一生育階段的有效積溫值呈正相關[29]。據計算，生物質發酵釀熱措施在5 d內提高有效積溫4.7～7.5 ℃·d-1，理論上可加快番茄生長發育，使采收期提前。從實際生產的角度，生物質發酵釀熱措施可滿足基質栽培的溫度需求，實現熱量的長效緩釋。同時，生物質好氧發酵產生的CO2可被溫室作物吸收固定，實現作物增產并降低農業廢棄物的碳排放量。

C/N是影響好氧發酵的關鍵因素，傳統理論認為最適C/N為 20～35[4]，但不同生物質發酵應用的最適C/N因原料性質差異而有所變化[30]，同時因目標不同也存在差異。以生物質肥料化利用為最終目標時，需更關注發酵產物腐熟度[7]、養分含量[3]與保氮效果[31]等指標。故中低水平C/N更適合以糞便腐熟度與臭氣減排為綜合目標的發酵管理[32]。而本試驗以生物質發酵高效釀熱為主要目標，強調堆體快速啟動、持續產熱與有機質充分降解。故高C/N可增大碳源比例，補充微生物生命活動所需的主要能量，提高有機質降解速率[10]與產熱[33]。在以麥秸為主體的好氧發酵體系中，隨C/N增大，麥秸比例增加，可有效促進堆肥起爆[34]。鑒于秸稈的良好保水性[35]，在其他因素固定時，高C/N物料仍可滿足微生物對水分和氧氣的需求[36]，增大麥秸總有機碳降解率[30]，加快降解速率，利于微生物活動。因此本試驗中最適發酵釀熱C/N為38.30～38.40具有合理性與科學性。

4 結 論

1)本研究構建了碳氮水耦合對生物質發酵的調控模型，R2=0.816，P=0.0015，模型達極顯著水平。在單因素分析下，生物質發酵綜合釀熱效果與C/N接近線性關系，與BD和MC均呈凸型二次曲線關系。

2)各因素對綜合評分的作用大小依次為C/N>BD>MC；BD和C/N、BD和MC均呈負交互作用，且相互抑制。高容重抑制下，調節物料水分比調節碳氮比更有利于改善綜合釀熱效果。通過綜合評價得出，較高水平C/N、中等偏高MC、中等偏低BD更能提升綜合釀熱效果。

3)通過計算機模擬尋優得生物質發酵釀熱最佳調控方案，即BD、C/N與MC分別為0.05～0.07 g·cm-3，38.30～38.40，52.94%～59.83%時，存在最優綜合釀熱效果，可使冬季延安地區大跨度非對稱塑料溫室夜溫提高0.94～1.50℃。結果表明本文提出的生物質發酵釀熱的調控模型具有較好準確性與應用效果。