生物质资源的高值化利用是解决全球资源短缺与环境问题的重要途径之一。利用丰富且环保的生物质有助于实现“碳中和”目标，并满足对环境可持续性、节能和低碳经济的需求。厌氧消化（AD）作为一种节能方式，能够减少温室气体排放并从木质纤维素废物中回收生物燃料。然而，缺氮木质纤维素的单独发酵可能导致过程抑制，而不平衡的微生物代谢和电子传递则过程会导致抑制剂积累，降低厌氧消化效率。尽管已有研究针对木质纤维素厌氧消化的强化策略取得了一定进展，但大多数研究聚焦于局部问题，未能全面考虑整个过程。
针对以上问题，哈尔滨工业大学环境学院邢德峰教授团队提出了一种全流程方案，全面概述了厌氧消化的设计、实施与运营管理策略。团队概述了木质纤维素生物质厌氧共消化（AcoD）原料的选择，结合导电材料、微曝气与微生物电化学技术，提出了优化木质纤维素厌氧消化管理的若干建议。通过对传统厌氧消化模型与新兴机器学习方法的对比，指出了优化工艺稳定性和提高产品产量的未来研究重点。此外，团队还对厌氧消化系统的技术经济分析与生命周期评估进行了总结，旨在为废物管理决策提供支持。
图文解读
木质纤维素生物质和富氮生物废弃物的厌氧共消化
缺氮木质纤维素生物质和一种或几种富氮生物废弃物的AcoD是平衡C/N比的有效方法，可以克服单一底物消化的局限性，增加AD大规模应用的经济可行性。图1显示了可与木质纤维素生物质进行共发酵的有效底物，包括畜禽粪污、剩余污泥以及城市固体废物中的有机组分。
图1. 与缺氮木质纤维素生物质进行AcoD的有效发酵底物。
木质纤维素厌氧消化性能的过程强化策略
AD对木质纤维素材料的利用和富含甲烷的沼气的生产是有效的，整个过程的动力学通常由最慢的步骤决定。一旦AD过程处于动态不平衡状态，复杂有机物的发酵中间体可能会在沼气池中积累，从而导致过程不稳定、有机物去除率和甲烷产量低、固体停留时间过长等问题。本节探讨了基于导电材料（CMs）、微氧曝气和微生物电化学技术（MET）强化策略在木质纤维素综合利用及高附加值产品开发领域的未来发展潜力。
图2. 基于种间氢转移的间接种间电子传递（a）以及基于导电菌毛和细胞色素c（b）和导电材料（c）的微生物种间直接电子传递的示意图。
数学模型在厌氧消化中的应用
数学建模是指导AD过程设计与仿真、预测AD系统过程与结果的重要工具。传统的ADM1已经成为建模和模拟厌氧过程的通用平台。机器学习（ML）是一种强大的数据挖掘和模型开发的新工具，它可以确定大量输入特征和输出结果之间的交互关系，从而实现高精度的预测。ML过程的关键步骤通常包括训练、验证和测试。已经开发了大量的ML算法来预测和优化AD系统中增值产品的组成和生产以及操作参数，包括人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）、k近邻算法（kNN）、深度学习、集成学习以及自然启发式算法等。图3指出了在AD过程中常用的ADM1的经典数学模型和几种具有代表性的ML模型。
图3. ADM1 的经典数学模型和生物废物厌氧消化中常用的几种代表性 ML 模型。
厌氧消化的技术经济效益和环境效益评价
欧盟将生物甲烷视为天然气的低碳替代燃料，部分政府已经采纳了承购协议以及鼓励私人投资生物甲烷生产的有利政策。许多研究致力于满足社会实际需求，提高木质纤维素生物质的AD商业化水平。《Waste Management World》（2017）报告称，到2026年，全球沼气市场将达到500亿美元，因此需要从技术和经济效益以及环境影响的角度系统地考虑AD过程。基于技术经济分析（TEA）和生命周期评价（LCA）对AD工艺的技术经济效益和环境影响进行综合评价具有重要意义。
总结
本综述全面总结了木质纤维素AcoD原料的选择，为厌氧消化系统的方案设计提供了技术指导。通过将厌氧消化与导电材料、微曝气和微生物电化学技术相结合，为更好地管理木质纤维素生物质提供了一些建议。从常规的厌氧消化ADM1模型和新兴机器学习方法的新角度讨论了优化工艺稳定性和产品回收效率的未来研究重点。概述了厌氧消化系统的技术经济分析和生命周期评价的最新发展，以支持废物管理决策并优化固体废物生产链上的操作过程。
该综述以“Anaerobic digestion of lignocellulosic biomass: Process intensification and artificial intelligence”为题发表于Renewable and Sustainable Energy Reviews。哈尔滨工业大学环境学院青年教师王晶博士为第一作者，邢德峰教授为通讯作者。
原文链接：
https://doi.org/10.1016/j.rser.2024.115264
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