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烟草下脚料发酵制取乙醇 总被引:1,自引:0,他引:1
通过单因素实验考察了硫酸浓度、固液比和水解时间对硫酸水解的影响。结果显示最优条件为:硫酸浓度为50%(w/w),固液比为10%(w/v),时间为100 min。烟草下脚料在最佳硫酸水解条件下,经5倍稀释,中和pH值至5~6。取经过滤后的水解液(FH)用酿酒酵母(Sacchharomyces cerevisiae)发酵产生乙醇,最大的乙醇浓度和乙醇产量分别为1.09g/L和54.5 g/kg。未过滤水解液(UFH,包括水解残渣)加入纤维素酶(70 U/100 mL)和酿酒酵母(Sacchharomyces cerevisiae)进行发酵,最大的乙醇浓度和乙醇产量分别为1.23 g/L和61.5 g/kg。 相似文献
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为了提高阿特拉津降解菌Acinetobactersp.DNS32的产量,分别采用响应曲面法和基于人工神经网络的遗传算法对阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基中3个重要基质成分(玉米粉、豆饼粉、K:HPO。)进行优化研究。响应曲面法确定3种成分的含量为玉米粉39.494g/L,豆饼粉25.638g/L和K。HPO。3.265g/L时,预测发酵活菌最大生物量为7.079×10^8CFU/mL,实测量为7.194×10^8CFU/mL;人工神经网络结合遗传算法优化确定3种主要成分含量为玉米粉为39.650g/L,豆饼粉为25.500g/L,K2HPO4为2.624g/L时,预测最大值为7.199×10^8CFU/mL,实测量为7.244×10。CFU/mL;最终确定培养基配方:玉米粉为39.650g/L,豆饼粉为25.500g/L,K2HPO4为2.624g/L,CaCO3为3.000g/L,MgSO4·7H2O和NaCl均为0.200g/L;优化后阿特拉津降解菌DNS32发酵生物量比优化前提高了36.6%。结果表明,在阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基组分优化方面,响应面法和基于人工神经网络的遗传算法都是可行的,基于人工神经网络的遗传算法具有更好的拟合度和预测准确度。 相似文献
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为了提高阿特拉津降解菌Acinetobacter sp.DNS32的产量,分别采用响应曲面法和基于人工神经网络的遗传算法对阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基中3个重要基质成分(玉米粉、豆饼粉、K2HPO4)进行优化研究。响应曲面法确定3种成分的含量为玉米粉39.494 g/L,豆饼粉25.638 g/L和K2HPO43.265 g/L时,预测发酵活菌最大生物量为7.079×108CFU/mL,实测量为7.194×108CFU/mL;人工神经网络结合遗传算法优化确定3种主要成分含量为玉米粉为39.650 g/L,豆饼粉为25.500 g/L,K2HPO4为2.624 g/L时,预测最大值为7.199×108CFU/mL,实测量为7.244×108CFU/mL;最终确定培养基配方:玉米粉为39.650 g/L,豆饼粉为25.500 g/L,K2HPO4为2.624 g/L,CaCO3为3.000 g/L,MgSO4.7H2O和NaCl均为0.200 g/L;优化后阿特拉津降解菌DNS32发酵生物量比优化前提高了36.6%。结果表明,在阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基组分优化方面,响应面法和基于人工神经网络的遗传算法都是可行的,基于人工神经网络的遗传算法具有更好的拟合度和预测准确度。 相似文献
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腐植酸强化苯酚厌氧发酵降解 总被引:1,自引:0,他引:1
在无外加电子受体的条件下,首次研究了腐植酸对活性污泥厌氧降解苯酚的影响。研究结果表明,腐植酸Suwannee River Humic Acid Standard(SR-HA)、Leonardite Humic Acid Standard(L-HA)和Pahokee Peat Humic Acid(PP-HA)作为氧化还原介体能够提高苯酚的厌氧发酵降解效率。其中腐植酸PP-HA对苯酚的厌氧降解表现出了最为明显的强化效果,反应进行36 h后,苯酚去除率提高了18.5%。当单独投加的PP-HA浓度在0至100 mg/L范围内,苯酚的厌氧降解效率随着腐植酸浓度增加而逐渐提高,而浓度大于100 mg/L后,腐植酸对苯酚降解效率的促进作用随着PP-HA浓度的增加逐渐减缓。除此之外,当低浓度的蒽醌-2-磺酸钠(AQS)(0.02 m M)和PP-HA(20 mg/L)在反应体系中共存时,相比于无介体存在的对照组,苯酚厌氧降解效率提高了约1.4倍。产物分析结果表明,乙酸和CH4作为苯酚发酵降解的重要产物被检测出来。最后,在氧化还原介体腐植酸的存在下,初步探讨了苯酚厌氧发酵降解的代谢途径。 相似文献
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