CN102346136A - 一种测定厌氧发酵过程中的物质的含量的方法 - Google Patents

一种测定厌氧发酵过程中的物质的含量的方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种测定厌氧发酵过程中的物质的含量的方法。该方法包括如下步骤:1)利用近红外光谱仪对厌氧发酵过程中的发酵液进行扫描,得到近红外光谱信号;2)利用现有技术测定步骤1)的发酵液中待测物质的含量;3)建立关于上述近红外光谱信号与上述待测物质的含量的近红外光谱多元校正模型;4)再次利用近红外光谱仪对所述厌氧发酵过程中的发酵液进行扫描,得到近红外光谱信号;5)根据上述近红外光谱多元校正模型与步骤4)得到的近红外光谱信号,得到厌氧发酵过程中的物质的含量。本发明建立的方法只需简单样品前处理,与传统方法相比,可以节省大量的分析时间和花费,从而本发明为厌氧反应发酵的过程监测提供了一个很好的工具。

Description

一种测定厌氧发酵过程中的物质的含量的方法
技术领域
本发明涉及一种测定厌氧发酵过程中间产物以及底物含量的方法,尤其涉及一种厌氧发酵过程中液相产物挥发性脂肪酸中乙酸、丙酸、丁酸及乙醇的定量测定方法。
背景技术
在废水厌氧生物处理过程中,挥发性脂肪酸(VFAs)是一种很重要的厌氧发酵中间产物,因此通过监测废水厌氧发酵过程中VFA的变化情况,可以很好地了解有机物质的降解过程以及甲烷菌的活性和系统的运行情况(Lahav et al.Environ.Sci.Technol.2002,36,2736)。传统的VFA测定方法主要有比色法、柱色谱法、纸色谱法、滴定法以及目前常用的气相色谱法。然而这些方法都存在一定局限性,如比色法只能测单个酸,柱色谱法和纸色谱法分离时间长、准确度低、重现性差,滴定法只能测定混合酸,气相色谱法则需进行加酸酸化、过滤预处理(Lahav et al.Environ.Sci.Technol.2002,36,2736)。因此,建立灵敏、快速的VFA的分析方法对于厌氧反应器运行过程的调控具有重要意义。
近红外光谱技术(FT-NIR)是近年来迅速发展起来的一种高新分析技术,具有简便、快速、低成本、无污染、对样品无破坏性以及可实现多组分同时测定等优点,被广泛应用于食品、纺织、制药、石油、化工、酿酒等行业的质量监测、控制和相关研究(Sasic et al.Anal.Chem.2001,73,64)。
发明内容
本发明的目的在于提供一种测定厌氧发酵过程中的物质的含量的方法。
本发明提供的方法包括如下步骤:
1)利用近红外光谱仪对厌氧发酵过程中的发酵液进行扫描测定,得到近红外光谱信号;
2)利用现有技术测定步骤1)的发酵液中待测物质的含量;
3)建立关于步骤1)得到的近红外光谱信号与步骤2)得到的待测物质的含量的近红外光谱多元校正模型;
4)再次利用近红外光谱仪对所述厌氧发酵过程中的发酵液进行扫描测定,得到近红外光谱信号;
5)根据步骤3)得到的近红外光谱多元校正模型与步骤4)得到的近红外光谱信号,得到厌氧发酵过程中的物质的含量。
进一步,上述厌氧发酵过程中的物质是可溶性有机物、挥发性脂肪酸或乙醇。
在一种情况下,上述厌氧发酵过程中的物质是可溶性有机物,优选是可溶性糖;所述现有技术是蒽酮法。
在另一种情况下,上述厌氧发酵过程中的物质是挥发性脂肪酸,优选是乙酸、丙酸或丁酸;所述现有技术是气相色谱法。
在又一种情况下,上述厌氧发酵过程中的物质是乙醇;所述现有技术是气相色谱法。
本发明提出近红外光谱快对厌氧发酵过程中蔗糖和挥发性脂肪酸浓度的定量测定方法,通过建立的多元校正模型,本发明能够对厌氧发酵过程中蔗糖和挥发性脂肪酸浓度变化进行快速测定。本发明建立的方法只需简单样品前处理,与传统方法相比,近红外测定值与传统分析值之间的相对偏差均保持在10%以内,可以节省大量的分析时间和花费,从而本发明为厌氧反应发酵的过程监测提供了一个很好的工具。
附图说明
图1为建模时样品的近红外谱图。
图2为蒽酮法测糖的标准曲线。
图3为各组分校正集预测结果。
图4为实测样品的近红外谱图。
图5为采用建立的近红外方法测定待测实际样品结果和用对照方法测定结果的比较。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步说明,但本发明并不限于以下实施例。
下述实施例中,如无特殊说明,均为常规方法。
本发明中所有发酵液在取样后,均在12000r/min条件下离心5min,取上清夜。然后针对该上清液进行近红外光谱扫描、蒽酮法测定以及气相色谱测定等步骤。
所有发酵液的近红外光谱都是采用傅里叶变换近红外光谱仪,在室温下用光纤探头进行测定。
实施例1、厌氧发酵过程中蔗糖的测定
1、随发酵时间的进行,共取了100个样,发酵液在取样时在12000r/min条件下离心5min,取上层清夜20ml,倒入玻璃管中,利用近红外光谱仪,在室温下用液体透射光纤探头进行扫描测定,得到近红外光谱信号。近红外的测试范围从5500cm-1-10000cm-1,采样间隔为3.856cm-1(1168个数据点)。仪器的分辨率为4.0cm-1。每张光谱都是扫描64次后的平均结果。每份样品重复2次,取平均光谱。每测量一个样品之后,立即用蒸馏水清洗光纤探头,待干燥之后再进行下个样品的测定。
扫描结果如图1所示。
2、利用现有技术测定步骤1发酵液中的蔗糖的含量
采用蒽酮法测定:
先将步骤1中的各个发酵液在12000r/min条件下离心5min,然后取上层清液2.0ml加5.0ml蒽酮试剂,搅拌摇匀,然后水浴煮沸10min,取出冷却至室温,在620nm处测定其吸光度,吸光度超限需按比例进行稀释,根据标准曲线计算发酵液中蔗糖的浓度。
其中吸光度值和发酵液中蔗糖的浓度按照标准曲线计算,标准曲线如图2所示。
3、建立关于步骤1得到的近红外光谱信号与步骤2得到的蔗糖含量的近红外光谱多元校正模型
采用OSC算法即正交信号校正法建立近红外光谱多元校正模型,具体如下:
(1)将原始光谱矩阵X(n×m)和浓度矩阵Y(n×1)进行标准化处理(n为样品数,m为波长点数,下同);
(2)计算光谱阵X的第一主成分得分向量t;
(3)将t对Y作正交处理,tnew=(I-y(y′y)-1y′)t;
(4)计算权重向量w,w为X与tnew=(I-y(y′y)-1y′)t进行PLS运算得到的回归系数;
(5)计算新的t,t=Xw;
(6)判断是否||t-told||/||t||<10-6,如果满足进行下一步,否则返回步骤(3);
(7)计算载荷向量p=t′X/(t′tnew);
(8)在X中将正交信号减去,X=X-tp′;
(9)返回步骤(2),直至循环完所需主因子数f,f为需正交处理的主因子数;
(10)对于预测向量Xnew,由w和p求出校正后的光谱:t=Xneww,Xosc=Xnew-tp′。
最终得到的近红外光谱多元校正模型如图3中蔗糖所示。
4、通过建立的校正模型,对实际样品进行测试。利用近红外光谱仪对待测发酵液进行扫描测定,得到近红外光谱信号,如图4所示。将得到的近红外光谱多元校正模型与步骤4得到的近红外光谱信号,得到蔗糖的含量(图5)。
模型对未知样本的的预测效果采用预测集均方根误差及拟合系数来考核,并与其他的方法建模的结果进行比较其结果如下表2中的蔗糖一栏:
表2.不同预处理方法结果的比较
Figure BSA00000214409500041
实施例2、厌氧发酵过程中乙醇的测定
1、近红外光谱仪扫描步骤同实例1中步骤1,结果如图1所示。
2、利用现有技术测定步骤1发酵液中的乙醇的含量
采用气相色谱法测定,乙醇以及以下实施例中的乙酸、丙酸和丁酸均是通过外标法定量。
发酵液进气相色谱仪前先预处理得到滤液,方法如下:取1.0ml的步骤1中的各个发酵液,用4.0ml的3%甲酸溶液稀释和酸化,用离心机在10,000rpm转速下离心5分钟,最后取上清液用0.45μm的滤膜过滤,得滤液。
然后取滤液于气相色谱仪的自动进样系统进行分析,得到滤液出峰的峰面积,再根据标准曲线得到浓度。
气相色谱仪(Agilent GC-6890NT)带一个火焰离子化检测器和一套自动进样系统,色谱柱为30m×0.25mm×0.25μm的熔融硅胶毛细管色谱柱(DB-FFAP)。测定的条件为:进样口和检测器的温度分别控制为250℃和300℃,柱温箱的温度控制采用程序升温方式,初温为70℃并保持3分钟,然后以20℃/min的升温速度逐渐地升高到180℃,并在180℃保持3分钟;用高纯N2作载气,其气体流速为2.6ml/min。进样口的进样方式为分流进样,分流比为10∶1。FID检测器的气体流速的控制分别如下:补充气(N2)、空气和H2的流速分别为25ml/min、400ml/min和30ml/min。
3、建立关于近红外光谱信号与乙醇含量的近红外光谱多元校正模型
通过步骤1中的分析结果,结合实例1步骤1的近红外谱图,采用实施例1的OSC算法即正交信号校正法建立近红外光谱多元校正模型,最终得到的近红外光谱多元校正模型如图3中乙醇所示。
4、再次利用近红外光谱仪对待测发酵液进行扫描测定,得到近红外光谱信号。
结果如图4所示。
5、根据步骤3得到的近红外光谱多元校正模型与步骤4得到的近红外光谱信号,得到乙醇的含量(图5)。模型对未知样本的的预测效果采用预测集均方根误差及拟合系数来考核,并与其他的方法建模的结果进行比较其结果如表2中的乙醇一栏。
实施例3、厌氧发酵过程中乙酸的测定
1、近红外光谱仪扫描步骤同实例1中步骤1,结果如图1所示。
2、利用现有技术测定步骤1发酵液中的乙酸的含量,步骤同实例2步骤2。
3、建立关于近红外光谱信号与乙酸含量的近红外光谱多元校正模型,步骤同实例2步骤3,最终得到的近红外光谱多元校正模型如图3中乙酸所示。
4、再次利用近红外光谱仪对待测发酵液进行扫描测定,得到近红外光谱信号。
结果如图4所示。
5、根据步骤3得到的近红外光谱多元校正模型与步骤4得到的近红外光谱信号,得到乙酸的含量(图5)。模型对未知样本的的预测效果采用预测集均方根误差及拟合系数来考核,并与其他的方法建模的结果进行比较其结果如表2中的乙酸一栏。
实施例4、厌氧发酵过程中丙酸的测定
1、近红外光谱仪扫描步骤同实例1中步骤1,结果如图1所示。
2、利用现有技术测定步骤1发酵液中的丙酸的含量,步骤同实例2步骤2。
3、建立关于近红外光谱信号与乙酸含量的近红外光谱多元校正模型,步骤同实例2步骤3,最终得到的近红外光谱多元校正模型如图3中丙酸所示。
4、再次利用近红外光谱仪对待测发酵液进行扫描测定,得到近红外光谱信号。
结果如图4所示。
5、根据步骤3得到的近红外光谱多元校正模型与步骤4得到的近红外光谱信号,得到丙酸的含量(图5)。模型对未知样本的预测效果采用预测集均方根误差及拟合系数来考核,并与其他的方法建模的结果进行比较其结果如表2中的丙酸一栏。
实施例5、厌氧发酵过程中丁酸的测定
1、近红外光谱仪扫描步骤同实例1中步骤1,结果如图1所示。
2、利用现有技术测定步骤1发酵液中的丁酸的含量,步骤同实例2步骤2。
3、建立关于近红外光谱信号与丁酸含量的近红外光谱多元校正模型,步骤同实例2步骤3,最终得到的近红外光谱多元校正模型如图3中丁酸所示。
4、再次利用近红外光谱仪对待测发酵液进行扫描测定,得到近红外光谱信号
结果如图4所示。
5、根据步骤3得到的近红外光谱多元校正模型与步骤4得到的近红外光谱信号,得到丁酸的含量(图5)。模型对未知样本的预测效果采用预测集均方根误差及拟合系数来考核,并与其他的方法建模的结果进行比较其结果如表2中的丁酸一栏。

Claims (5)

1.一种测定厌氧发酵过程中的物质的含量的方法,包括如下步骤:
1)利用近红外光谱仪对厌氧发酵过程中的发酵液进行扫描测定,得到近红外光谱信号;
2)利用现有技术测定步骤1)的发酵液中待测物质的含量;
3)建立关于步骤1)得到的近红外光谱信号与步骤2)得到的待测物质的含量的近红外光谱多元校正模型;
4)再次利用近红外光谱仪对所述厌氧发酵过程中的发酵液进行扫描测定,得到近红外光谱信号;
5)根据步骤3)得到的近红外光谱多元校正模型与步骤4)得到的近红外光谱信号,得到厌氧发酵过程中的物质的含量。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述厌氧发酵过程中的物质是可溶性有机物、挥发性脂肪酸或乙醇。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于:所述厌氧发酵过程中的物质是可溶性有机物,优选是可溶性糖;所述现有技术是蒽酮法。
4.如权利要求2所述的方法,其特征在于:所述厌氧发酵过程中的物质是挥发性脂肪酸,优选是乙酸、丙酸或丁酸;所述现有技术是气相色谱法。
5.如权利要求2所述的方法,其特征在于:所述厌氧发酵过程中的物质是乙醇;所述现有技术是气相色谱法。
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