- 新的数值模型可以预测固体废物微生物发酵产生的沼气量
- 通过考虑商业工厂的运行数据，特别是废物类型和数量以及温度，实现高预测精度
- 开发了一个预测模型，考虑到即使废物类型不同，微生物组成也几乎没有变化
基于微生物组成的稳定性和干甲烷发酵设施的运行数据开发沼气产生的预测模型
米乐m6官方网站（以下简称“AIST”）环境创造研究部 环境功能活用研究组副研究主任 羽部宏 佐藤裕哉，富士清洁株式会社（以下简称“富士清洁”）首席研究员 町川和人，可再生能源部金城尚人 企划开发部长 八城尚久 研究团队由香川县工业技术中心（以下简称“香川工业技术中心”）企划开发部副部长、首席研究员长谷健太郎是日本最大的工业技术中心之一。干甲烷发酵设施（3,000 m3) 来自各种废料沼气的发生进行了为期两年的操作研究。一种基于操作条件和设备内微生物组成变化与沼气产生量之间关系的分析结果，除了废物类型和投入量等因素之外，还考虑温度，高精度地预测沼气产生量（预测精度）的方法。R2=0975) 被开发出来。
低水分含量固体废物使用湿式甲烷发酵很难处理，因此采用干式甲烷发酵。虽然干式甲烷发酵具有不需要废水处理的优点，但它往往不能产生预期数量的沼气，而目前的情况是经验丰富的操作人员必须根据设施运行数据对输入的各类废物的类型、数量和混合比例进行经验判断。此外，目前已报道的湿法甲烷发酵沼气产量预测模型难以直接应用于干法过程，因此希望开发干法甲烷发酵的预测模型。为了解决这个问题，AIST 开发了细菌菌群并发现，即使废物输入类型或沼气产生量发生变化，微生物组成也不会发生太大变化。微生物组成的变化是不确定因素，导致沼气产生量难以预测，因此各类微生物数量的稳定性降低了预测沼气量的不确定性。接下来是使用垃圾输入量等数据的统计方法多元回归分析创建了沼气产生量的预测模型。新开发的预测模型将有助于确定现场操作条件，例如在商业工厂获得所需能量所需的废物输入量，从而有助于适当的运营管理和可持续业务。
该技术的详细信息将于 2024 年 5 月 8 日公布。生物资源技术》杂志。
引入减少废物处理对环境影响的技术变得越来越重要。目前，大多数可燃废物都是焚烧的，但由于可以通过甲烷发酵从有机废物中获得沼气，因此通过干甲烷发酵而不是简单的焚烧来回收沼气和焚烧热的组合方法的开发也引起了人们的关注。然而，干甲烷发酵设备中参与废物分解和沼气产生的微生物种类尚未完全了解，也没有建立准确预测沼气产生量的方法。
图 1 干甲烷发酵设施 (A) 和实验室规模测试机 (B) [Fuji Clean 提供]
AIST 是下一代测序仪的细菌菌群分析技术，我们分析了使用复杂微生物系统的废水处理设备等各种环境相关生物反应器的细菌菌群，并鉴定了参与有害物质去除和资源回收的微生物（2019 年 5 月 13 日 AIST 新闻稿、2021 年 3 月 30 日 AIST 新闻稿、2021 年 9 月 9 日 AIST 新闻公告）。此外，香川工业技术中心还根据设备运行记录和图像等数据，利用机器学习等方法进行分析，并开展有助于提高生产效率的研究，例如运行优化和异常检测。
Fuji Clean 安装了日本首个立式干甲烷发酵设施，并于 2018 年 6 月开始示范运营，旨在建立一个以社区为基础的生物质能源系统，减少对环境的影响。“日本首个立式干甲烷发酵设施竣工，示范开始”NEDO 新闻稿;图 1A）。然而，发酵各种废物以获得所需量沼气的操作和维护是根据专家的经验确定的。
因此，我们决定根据该干甲烷发酵设施的各种运行数据建立沼气产生量的预测模型。在验证预测模型时，废物输入类型和数量的变化会导致污泥显着变化时，还必须考虑有关微生物物种变化的输入信息，因此我们还分析了在不同废物类型和数量的操作条件下设备内部的细菌菌群。
此项开发得到了香川县“利用人工智能等先进技术的研究和开发支持项目”（2020-2021 年）的支持。
我们使用干甲烷发酵实验室规模试验机（图1B），通过输入废纸和一般可燃废物来产生沼气，收集反应过程中和反应后的各类污泥，并分析细菌菌群。此外，从运行中的干甲烷发酵设施中不定期收集污泥（图1A），并以相同的方式分析细菌菌群。对这些污泥样品进行分析的结果发现，主要参与废物分解的细菌群是梭状芽胞杆菌属(Clostridium spp)。梭菌)的细菌群是优势种，其丰度不会因废物输入类型或反应周期而有很大变化（图2）。还参与沼气发电甲烷细菌的类型。结果，在本次分析的干甲烷发酵罐中，Methanocreus (甲烷孔菌)的甲烷细菌是优势物种（图2中的红色带）。结合垃圾分解涉及的微生物种类分析结果，微生物组成几乎没有变化，因此我们决定在后续构建沼气预测模型时不考虑微生物的输入信息。
图2干甲烷发酵设备中污泥微生物分析结果示例
在测试机中，收集污泥用于细菌菌群分析，并在每个操作日添加废纸。
当我们可视化各种废物的投入量与沼气产生量之间的关系时，我们确认即使在投入量为零的日子（设施假期）沼气产生量也不会为零，并且在投入量较高的日子沼气产生量不一定很高（图3A）。
因此，我们创建了一个模型，通过使用 2019 年实际设施运营数据的多元回归分析，根据特定日期（0 天前）到 6 天前的废物输入量来预测产生的沼气量。该预测模型对 2020 年实际值的预测效果如何预测准确度的各种指标进行评估此外，预测模型错误具有季节性趋势，因此我们对其进行了调查，发现与该地区的平均温度存在一定的相关性（图 3B）。因此，当我们创建“温度考虑模型”，将温度因素纳入多元回归分析时，我们发现评价指标（R2=0942) (R2=0.975）。
图3 垃圾输入量(A)和预测模型误差季节性(B)等数据特征
图3A所示的“液体”废物主要是含水量高的污泥。
图 3B 中所示的“误差”是每周预测值与实际值之间的差异之和。温度也是一周的平均值。
通过这种方式，在本研究中，我们能够高精度预测 Fuji Clean 干甲烷发酵设施中污泥中细菌菌群稳定的沼气产生量。我们相信，本研究中使用的简单方法，仅使用日常废物输入数据作为输入信息，并使用一般多元回归分析创建沼气预测模型，可以应用于其他私人和地方政府管理的干甲烷发酵设施。在此方法的基础上，根据各地的实际情况调整模型，如果其他设施能够实现运行管理，从而获得所需的沼气量，预计未来干法沼气发酵将得到更广泛的应用。
湿式甲烷发酵的沼气产生量的各种预测模型已被报道，但尚未建立利用商业工厂运行数据的干式甲烷发酵的预测方法。为了验证新开发的预测方法是否可以广泛应用于日本的干甲烷发酵设施，AIST目前正在对多个干甲烷发酵设施进行污泥菌群分析。香川工业技术中心也将继续应用该预测模型进行系统开发。
尽管劳动力短缺和工作方式改革，但这些努力预计将使非熟练工人也能进行操作和维护。在Fuji Clean，我们将预测模型应用于已运行的实际设备，并根据预测的沼气和能源发电量实现高效的设备运行。
已出版的杂志：生物资源技术
论文标题：评估城市固体废物大规模高温干甲烷发酵中的微生物稳定性并预测沼气产量
作者：佐藤佑哉、长谷健太郎、町川和则、金城久人、八代直久、饭村洋介、青木浩、羽部浩
DOI：https://doiorg/101016/jbiortech2024130766