TỐI ƯU HÓA QUÁ TRÌNH THỦY PHÂN BÙN THẢI<br />
GIẤY BẰNG ENZYME SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP<br />
BỀ MẶT ĐÁP ỨNG –THIẾT KẾ CẤU TRÚC CÓ TÂM<br />
Phạm Thị Thanh Hòa1<br />
Nguyễn Văn Phước2<br />
<br />
<br />
<br />
TÓM TẮT<br />
Quá trình thủy phân bùn thải giấy bằng enzyme được tối ưu hóa bằng phương pháp bề mặt đáp ứng (RSM)<br />
– thiết kế cấu trúc có tâm (CCD). Phương trình thực nghiệm mô tả quá trình tương tác giữa4 yếu tố và đồ<br />
thị bề mặt đáp ứng cho thấy sản lượng glucose cực đại 27,918g/L, hiệu suất chuyển hóa cellulose 80,4%.Bathí<br />
nghiệm được thực hiện với điều kiện thủy phân tối ưucủa mô hình, kết quả thu được sản lượng glucose là<br />
27,724 ± 0,320 (g/L), tương đương với kết quả của mô hình.<br />
Từ khóa: Tối ưu hóa, thủy phân, bùn thải giấy, cellulase, phương pháp bề mặt đáp ứng (RSM) – thiết kế cấu<br />
trúc có tâm (CCD).<br />
<br />
<br />
<br />
1. Giới thiệu<br />
Cùng với sự phát triển của ngành nông nghiệp và độ cao hơn(85%), động cơ cần phải được thay đổi cho<br />
công nghiệp ở Việt Nam, lượng rác thải từ hai ngành phù hợp [5]. Ở Việt Nam, E5 cũng đã được bán rộng<br />
này ngày càng lớn gây áp lực cho việc xử lý chúng và tác rãi trên cả nước.<br />
động tiêu cực tới môi trường. Rác thải như rơm rạ, trấu, Ở Việt Nam đã có một số nghiên cứu ứng dụng sử<br />
xơ dừa, bùn thải giấy,… có thành phần lignocellulose dụng phế phẩm nông nghiệp như rơm, rạ, trấu để sản<br />
cao là nguồn nguyên liệu tiềm năng cho sản xuất nhiên xuất bio-ethanol. Việc thu hồi bio-ethanol từ bùn thải<br />
liệu sinh học bio-ethanol. giấy còn là lĩnh vực mới và gặp nhiều trở ngại do bùn<br />
Bio-ethanol hay còn gọi là cồn sinh học có công thải giấy có nhiều thành phần tạp chất gây ức chế hoạt<br />
thức hóa học là C2H5OH, được bổ sung vào xăng để động của vi sinh vật.<br />
giảm lượng nhiên liệu hóa thạch phải khai thác. Việc Bên cạnh những lý do trên, nghiên cứu sản xuất<br />
sử dụng nhiên liệu hóa thạch đồng nghĩa với nguồn tài bio-ethanol từ chất thải còn gặp nhiều khó khăn do<br />
nguyên bị cạn kiệt và thúc đẩy tiến trình thay đổi thời hiệu suất thu hồi bio-ethanol chưa cao. Nguyên nhân<br />
tiết [1]. Vì vậy, bio-ethanol là sự lựa chọn cho các nước chính của vấn đề này do quá trình thủy phân chuyển<br />
hiện nay nhằm tái tạo nguồn chất thải thành năng hóa sinh khối cellulose thành glucose còn nhiều hạn<br />
lượng bền vững [2]. chế. Hiện nay, có rất nhiều phương pháp thủy phân<br />
Hiện nay trên thế giới rất nhiều nước đang sử dụng cellulose như sử dụng axit [ 6], kiềm, vi sóng và sử<br />
bio-ethanol. Brazil sử dụng bio-ethanol nguyên chất dụng enzyme [7]. Trong những phương pháp này, thủy<br />
và bio-ethanol pha với xăng theo tỷ lệ 14%:76% (v/v) phân bằng enzyme là phương pháp cho hiệu sản lượng<br />
[3]. USA sử dụng E10 và E15, pha tỉ lệ 10% (v/v) và đường glucose là cao nhất [7,8].<br />
15% (v/v) vào xăng tiêu thụ trên toàn nước Mỹ [4]. Vì vậy, mục đích bài báo này đưa ra phương trình<br />
Bên cạnh đó, EU đã sử dụng bio-ethanol pha vào xăng thực nghiệm dựa vào phương pháp đáp ứng bề mặt để<br />
với tỷ lệ 5% (v/v) theo tiêu chuẩn chất lượng EN/228 mô tả sự tương tác giữa các yếu tố,từ đó cho phép tối<br />
mà không cần phải chỉnh sửa bất cứ bộ phần nào của ưu hóa quá trình thủy phân bằng enzyme dựa trên sản<br />
động cơ. Tuy nhiên, để sử dụng bio-ethanol với nồng lượng và hiệu suất thủy phân.<br />
<br />
1<br />
Nghiên cứu sinh Viện Tài nguyên và Môi trường, giảng viên Đại học Công nghiệp Thực phẩm<br />
2<br />
GS.TS, Viện trưởng Viện Tài nguyên và Môi trường, Đại học Quốc gia TP.HCM<br />
<br />
<br />
98 Chuyên đề I, tháng 4 năm 2017<br />
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU KHOA HỌC<br />
VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ<br />
<br />
<br />
<br />
2. Vật liệu, phương pháp và bố trí thí nghiệm Sử dụng phương pháp bề mặt đáp ứng (RSM) -thiết<br />
Vật liệu kế cấu trúc có tâm (CCD) bố trí thí nghiệm dựa trên<br />
các yếu tố ảnh hưởng tập trung chọn được. Các yếu tố<br />
Bùn thải giấy được lấy mẫu từ bể tuyển nổi của quy<br />
trình xử lý nước thải của công ty New Toyo Pulppy chính được nghiên cứu ở 5 mức (-α, -1, 0, +1, +α). Thực<br />
(NTY) với quy trình sản xuất giấy từ bột giấy và giấy hiện thí nghiệm, tiến hành phân tích RSM-CCD, chọn<br />
tái chế. Mẫu bùn thải giấy này sau đó được tiền xử lý điều kiện thủy phân tối ưu.<br />
bằng axit sulfuric để giảm nồng độ kim loại và thành Hiệu suất thủy phân cellulose được tính theo công thức:<br />
phần lignin cho sự thủy phân bằng enzyme. Sau tiền xử (glucosesinh ra – glucosecellobiose+oligo)x 100<br />
lý, thành phần lignocellulose còn lại là 42 % cellulose, Hiệu suất (%) = 1,111 x glucancellulose<br />
3,8% hemicellulose,5,1% lignin, còn lại là tro và các<br />
thành phần khác [9]. glucosesinhra: Tổng lượng đường glucose thu được<br />
sau quá trình thủy phân (g)<br />
Enzyme<br />
glucosecellobiose+oligo: Lượng glucose sinh ra do cellobiose<br />
Enzyme cellulaselà Celluclast® 1.5Ltừ Trichoderma và oligosaccharides trong mẫu sau tiền xử lý (g)<br />
reesei, và enzyme β-glucosidase từ Aspergillus niger,<br />
tên thương mại Novozyme 188, cả hai sản phẩm của glucancellulose: Glucan theo cellulose ban đầu (g)<br />
Công ty Novozymes Đan Mạch. 1,111: hệ số chuyển hóa cellulose thành glucose<br />
Phương pháp 3. Kết quả và thảo luận<br />
Hoạt độ của Celluclast® 1.5L xác định theo Filter Kết quả sàng lọc yếu tố ảnh hưởng tập trung<br />
paper assay70FPU/mL [10,11]. Bảy yếu tố x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7 được mã hóa với<br />
Hoạt độ của Novozyme 188xác định theo Cellobiose thiết kế ma trận phối hợp giữa các yếu tố (bảng 1) để<br />
assay750 CBU/mL [10,11]. khảo sát mức ảnh hưởng tập trung.<br />
Đường từ quá trình thủy phân được xác định bằng p ≤ 0,05 độ tin cậy có ý nghĩa; p> 0,05 độ tin cậy<br />
phương pháp đường khử DNS (Dinitrosalycylic acid). không có ý nghĩa [13, 14]<br />
Bố trí thí nghiệm quá trình thủy phân<br />
Quá trình thủy phân bằng enzyme được thực hiện Bảng 1. Ma trận thiết kế thí nghiệm giữa các yếu tố theo<br />
trong Erlen 250 ml với 100 ml dung dịch gồm bùn thải kế hoạch Minimum-Run Equireplicated Res IV Design<br />
giấy khô (theo khảo sát), nước khử ion và enzyme (theo<br />
Số thí Các biến Nồng độ<br />
đơn vị khác nhau) được hoạt hóa trong đệm citrate nghiệm glucose<br />
[12]. Trước khi cho enzyme, dung dịch bùn thải giấy x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 (g/L)<br />
được bổ sung Tetracyclin1% bùn thải giấy (w/w)nhằm<br />
tiêu diệt các vi sinh vật ảnh hưởng đến quá trình thí 1 +1 +1 -1 +1 -1 +1 -1 10,028<br />
nghiệm. Erlen được bao miệng kín nhằm ngăn hơi 2 -1 +1 -1 +1 -1 -1 +1 12,536<br />
nước bay hơi và vi sinh vật trong môi trường không<br />
khí xâm nhập vào. Quá trình thí nghiệm sử dụng 3 -1 -1 -1 +1 +1 +1 +1 13,126<br />
thiết bị khuấy từ nhiệt, cá từ dài 2 cm, nhiệt độ được 4 +1 +1 -1 -1 +1 -1 +1 11,356<br />
nhóm nghiên cứu kiểm soát bằng nhiệt kế hồng ngoại<br />
5 +1 -1 +1 +1 -1 -1 +1 25,553<br />
Microlife FR1MF1 trong suốt quá thí nghiệm.<br />
Phương pháp quy hoạch thực nghiệm 6 -1 -1 +1 +1 -1 +1 -1 19,628<br />
<br />
Sử dụng phần mềm Design Expert 8.0.6 để tìm các 7 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 26,664<br />
yếu tố ảnh hưởng tập trung và điều kiện thủy phân 8 +1 -1 +1 -1 +1 +1 -1 17,035<br />
bằng enzyme tối ưu.<br />
9 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 8,849<br />
Bảy yếu tố ảnh hưởng đến quá trình thủy phân, mức<br />
thấp và cao (-1; +1) của từng yếu tốnằm trong vùng 10 -1 +1 +1 +1 +1 -1 -1 22,590<br />
dự báo xu hướng theo khảo sát ban đầu [12]:nhiệt độ<br />
11 +1 -1 -1 +1 +1 -1 -1 12,536<br />
(48, 52oC), pH (4.8, 5.2), nồng độ lượng cơ chất (30, 70<br />
g/L), đơn vị cellulase (10, 30 FPU/ 1g celllulose), đơn vị 12 +1 -1 -1 -1 -1 +1 +1 10,618<br />
β-glucosidase (20, 40 CBU/ 1g celllulose), tốc độ khuấy 13 -1 -1 +1 -1 +1 -1 +1 22,220<br />
(200, 240 vòng/phút), thời gian(24, 72 giờ). Thực hiện<br />
thí nghiệm theo bố trí của kế hoạch Minimum-Run 14 -1 +1 +1 -1 -1 +1 +1 21,109<br />
Equireplicated Res IV Design, các yếu tố ảnh hưởng 15 +1 +1 +1 -1 -1 -1 -1 15,184<br />
tập trung được xác định qua mức ảnh hưởng và độ tin<br />
16 -1 +1 -1 -1 +1 +1 -1 10,029<br />
cậy có ý nghĩa.<br />
<br />
<br />
Chuyên đề I, tháng 4 năm 2017 99<br />
Bảng 2. Các yếu tố quá trình thủy phân và mức ảnh Bảng 4. Thực nghiệm theo RSM-CCD để tối ưu hóa quá trình<br />
hưởng của chúng thủy phân bằng enzyme Celluclast® 1.5L/ Novozyme 188<br />
<br />
Biến Yếu tố Mức ảnh Độ tin cậy Thí Nồng Đơn vị Đơn vị Thời Nồng<br />
hưởng 95% (p) nghiệm độ cơ cellulase β-glucosidase gian độ<br />
chất (FPU) (CBU) (giờ) glucose<br />
x1 Nhiệt độ (oC) -0,07 0,130 (g/L) (g/L)<br />
1 60 20 30 48 27,885<br />
x2 pH 0,00 0,815<br />
2 60 20 30 72 26,959<br />
x3 Nồng độ cơ 5,06 0,002<br />
3 70 15 40 36 20,621<br />
chất (g/L)<br />
4 70 25 40 60 26,756<br />
x4 Đơn vị 1,64 0,005<br />
cellulase (FPU) 5 50 25 40 60 25,743<br />
6 50 25 40 36 22,426<br />
x5 Đơn vị Beta- 0,75 0,010<br />
glucosidase 7 60 10 30 48 20,292<br />
(CBU) 8 70 25 20 60 25,536<br />
<br />
x6 Tốc độ khuấy -0,16 0,057 9 60 20 30 48 27,918<br />
(vòng/phút) 10 80 20 30 48 21,139<br />
x7 Thời gian (giờ) 1,71 0,005 11 50 15 40 60 22,955<br />
12 70 25 20 36 23,048<br />
Bảng 2 cho thấy, chỉ có 4 yếu tố là ảnh hưởng tập 13 50 25 20 60 23,485<br />
trung tới quá trình thủy phân bằng enzyme với độ 14 60 20 10 48 22,440<br />
tin cậy có ý nghĩa (p ≤ 0,05), 3 yếu tố kia ít ảnh hưởng 15 60 20 30 24 20,809<br />
trong khoảng khảo sát có thể chọn mức ở giữa để làm 16 50 15 20 60 22,162<br />
thí nghiệm. Bốn yếu tố có độ tin cậy có ý nghĩa là nồng<br />
17 70 15 20 60 21,532<br />
độ cơ chất với mức ảnh hưởng lớn nhất 5,06; thời gian<br />
18 60 20 50 48 25,291<br />
mức ảnh hưởng 1,74; đơn vị cellulase mức ảnh hưởng<br />
1,64 và đơn vị β-glucosidase 0,75. 19 50 25 20 36 21,702<br />
<br />
Bốn yếu tố ảnh hưởng chính trên được tiếp tục 20 40 20 30 48 18,347<br />
được thiết kế và thực hiện thí nghiệm theo phương 21 70 25 40 36 24,935<br />
pháp bề mặt đáp ứng – thiết kế cấu trúc có tâm. 22 70 15 40 60 24,053<br />
Số thí nghiệm được bố trí là 30 thí nghiệm (2(4+1) 23 60 20 30 48 27,882<br />
- 2), gồm 6 thí nghiệm ở tâm và 24 thí nghiệm không 24 50 15 40 36 19,045<br />
trọng tâm. Điểm ở tâm được chọn là điểm tại đó sản 25 50 15 20 36 18,781<br />
lượng thủy phân từ enzyme là cao nhất khi ta khảo 26 60 20 30 48 27,878<br />
sát từng yếu tố đơn lẻ [12]. Bốn yếu tố ảnh hưởng tập<br />
27 60 20 30 48 27,885<br />
28 60 20 30 48 26,864<br />
Bảng 3. Mức các yếu tố trong quá trình phân bằng enzyme<br />
29 60 30 30 48 27,891<br />
Novozymes<br />
30 70 15 20 36 18,067<br />
Khoảng Mức<br />
Biến Yếu tố nghiên<br />
- -1 0 +1 +<br />
cứu trung được nghiên cứu ở 5 mức (-α, -1, 0, +1, +α) với α<br />
Nồng độ cơ = = 2. [14, 15 ] (Bảng 3, 4).<br />
x1 40-80 40 50 60 70 80<br />
chất (g/L)<br />
Mô hình thực nghiệm mô tả mối tương tác giữa<br />
Đơn vị nồng độ glucose (Y, g/L) thu được từ quá trình thủy<br />
x2 cellulase 10-30 10 15 20 25 30<br />
(FPU)<br />
phân sử dụng enzyme với các biến mã hóa như sau:<br />
Đơn vị Beta-<br />
Y = b0 + b1x1 + b2x2 + b3x3 + b4x4 + b12 x1x2 + b13x1x3<br />
x3 glucosidase 10-50 10 20 30 40 50 – b14x1x4 – b23x2x3 – b24x2x4 + b34x3x4 – b1x12 – b2 x22 – b3<br />
(CBU) x32 - b4 x42.<br />
x4<br />
Thời gian<br />
24-72 24 36 48 60 72 Kết quả tối ưu hóa với cặp enzyme Celluclast®<br />
(giờ) 1.5L/ Novozyme 188:<br />
<br />
<br />
100 Chuyên đề I, tháng 4 năm 2017<br />
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU KHOA HỌC<br />
VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ<br />
<br />
<br />
<br />
Bảng 5. Kiểm định tính ý nghĩa của các hệ số phương trình cặp enzyme Celluclast® 1.5L/ Novozyme 188<br />
Các biến số tương quan Các hằng số tương quan Tính ý nghĩa (giá trị F) Kiểm định tính ý nghĩa (p)<br />
b0 27,72 88,12 < 0,0001<br />
x1 0,58 32.68 < 0,0001<br />
x2 1,73 295,8 < 0,0001<br />
x3 0,75 54,87 < 0,0001<br />
x4 1,5 220,12 < 0,0001<br />
x1x2 0,35 8,01 0,0127<br />
x1x3 0,26 4,4 0,0533<br />
x1x4 -0,074 0,36 0,5579<br />
x2x3 -2,735E-003 4,905E-004 0,9826<br />
x2x4 -0,3 5,85 0,0287<br />
x3x4 0,085 0,48 0,5004<br />
2<br />
x1 -2,05 473,08 < 0,0001<br />
2<br />
x2 -0,96 104,49 < 0,0001<br />
2<br />
x3 -1,02 117,11 < 0,0001<br />
x42 -1,02 116,03 < 0,0001<br />
<br />
<br />
<br />
Kiểm định tính ý nghĩa của các hệ số phương Bảng 6. Các giá trị và trị số đánh giá sự phù hợp của mô hình<br />
trình tương quan dựa trên chỉ số Fisher, với các hệ Giá trị F : 1,58<br />
số có giá trị p < 0,05 có ý nghĩa, hay nói cách khác Sự không<br />
Mô hình 88,12 p<<br />
tương thích<br />
là các yếu tố có tương tác rõ rệt với nhau (Bảng 5). 0.0001 p :0,3191<br />
Với giá trị của p< 0,05 thì có ý nghĩa tương tác R2 0,9880<br />
Độ chính xác<br />
26,793<br />
trong mô hình [14] phù hợp<br />
Mô hình thực nghiệm mô tả mối tương tác giữa R2 hiệu Hệ số biến dị<br />
0,9768 2,09<br />
nồng độ glucose (Y, g/L) thu được từ quá trình chỉnh - CV (%)<br />
thủy phân sử dụng cặp enzyme Celluclast® 1.5L/ R2 dự đoán 0,9433<br />
Novozyme 188 với các biến mã hóa như sau:<br />
Y = 27,72 + 0,58x1 + 1,73x2 + 0,75x3 + 1,5x4 + 0,35 Kết quả phân tích Anova cho thấy R2 = 0,988<br />
x1x2 – 0,3x2x4 - 2,05x12 – 0,96 x22 – 1,02 x32 - 1,02 x42. cho thấy độ chính xác của mô hình là cao, 98,8% sự<br />
Trong đó: Y là nồng độ glucose (g/L) ; x1, x2, x3, chuyển hóa cellulose thành glucose được thể hiện<br />
x4 lần lượt là nồng độ lượng cơ chất (g/L), đơn vị trong mối quan hệ với các yếu tố liên quan, chỉ có<br />
cellulase (FPU), đơn vị β-glucosidase (CBU), và thời 1,2% gây ra sai số (sai số ngẫu nhiên). Bên cạnh đó,<br />
gian (giờ). hệ số biến dị-CV (coefficient of variation) trong thí<br />
Từ phương trình ta thấy, 3 yếu tố tương tác nhau nghiệm ở mức thấp là 2,09 % chứng tỏ rằng các thí<br />
về mặt thống kê là đơn vị cellulase, nồng độ cơ chất nghiệm được thực hiện chính xác và độ lặp lại cao<br />
và thời gian. Sự tương tác của yếu tố β-glucosidase [14, 16]<br />
không rõ rệt. Giá trị R2 tiên đoán là 0,9768 phù hợp với R2 hiệu<br />
Phân tích sự có ý nghĩa của mô hình chỉnh là 0,9433 (độ lệch 0,0335 < 0,2). Độ chính xác<br />
Giá trị kiểm định F (Fisher) của mô hình là 88,12 phù hợp thể hiện tỷ lệ tín hiệu so với nhiễu là 26,793<br />
với giá trị p < 0,0001 cho thấy mô hình hoàn toàn > 4 chỉ ra rằng tín hiệu đã đầy đủ [14].<br />
có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 99,99%. Sự không Kết quả đáp ứng bề mặt<br />
tương thích của mô hình (lack of fit) là 1,58 (p = Mặt đáp ứng hình 1 (a) thể hiện bề mặt đường<br />
0,3191), điều đó chứng minh mô hình hoàn toàn đồng mức và hình 1 (b) thể hiện bề mặt ba chiều<br />
tương thích với thực nghiệm [13, 14].<br />
<br />
<br />
Chuyên đề I, tháng 4 năm 2017 101<br />
▲Hình 1. Đồ thị bề mặt đáp ứng thể hiện sự phụ thuộc của nồng độ glucose vào nồng độ cơ chất và đơn vị Celluclast® 1.5L - (a)<br />
đường đồng mức (b) ba chiều<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
▲Hình 2. Đồ thị bề mặt đáp ứng thể hiện sự phụ thuộc của nồng độ glucose vào thời gian và lượng Celluclast® 1.5L - (a) đường<br />
đồng mức (b) ba chiều<br />
<br />
<br />
dạng chuông cho thấy, trong vùng khảo sát xuất thủy phâncao,vì vậy theo mô hình đáp ứng dự đoán<br />
hiện vị trí có nồng độ glucose cao nhất. Ymax = 27,918 g/L tại đơn vị cellulase 20,5 FPU và<br />
Nồng độ glucose cực đại nằm trong khoảng có nồng độ chất 61 g/L.<br />
đơn vị cellulase lớn hơn 20,5 FPU và khoảng nồng độ Tương tự, mô hình đáp ứng bề mặt thể hiện mối<br />
cơ chất lớn hơn 57 g/L. Mục đích của bài báohướng quan hệ giữa hàm lượng cellulase và thời gian, theo mô<br />
tới điều kiện thủy phân tối ưu thỏa mãn ba điều hình đáp ứng dự đoán Ymax = 27,918 g/L tại đơn vị<br />
kiện:lượng cellulase thấp, nồng độ glucose và hiệu suất cellulase 20,5 FPU và thời gian 49 giờ (Hình 2 (a)(b)).<br />
<br />
<br />
102 Chuyên đề I, tháng 4 năm 2017<br />
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU KHOA HỌC<br />
VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ<br />
<br />
<br />
<br />
Bảng 7. Tổng hợp các kết quả nghiên cứu trên cùng loại enzyme<br />
Celluclast® Novozyme 188 Thời gian<br />
Nghiên cứu Cơ chất Nồng độ glucose (g/L)<br />
1.5L (FPU) (CBU) (giờ)<br />
48 22<br />
Madrid, 2011 [17] 24 26 3g glucan<br />
72 27<br />
48 12,8<br />
Scott, 2010 [18] 24 30,1 2g cellulose<br />
72 13<br />
3,4g glucan(2,5 g 49 27,824 ± 0,320<br />
Nghiên cứu này 20,5 30<br />
cellulose) 72 28,04<br />
<br />
<br />
Nhóm nghiên cứu đã thực hiện ba thí nghiệm trên 188, bài báo đã chọn phương pháp đáp ứng về<br />
điều kiện thủy phân tối ưu là Celluclast® 1.5L (20,5 mặt (RMS) – thiết kế cấu trúc có tâm (CCD) dựa<br />
FPU), nồng độ cơ chất (61 g/L), thời gian (49 giờ) trên phần mềm Design Expert.Kết quả mô hình<br />
và Novozyme 188 (30 CBU), sản lượng glucose đạt thực nghiệm đã xác định nồng độ glucose cực<br />
27,724 ± 0,320 (g/L). Kết quả này tương đồng với dự đại là 27,918 g/L, hiệu suất chuyển hóa cellulose<br />
báo từ mô hình. 80,4% với các yếu tốCelluclast® 1.5L (20,5 FPU/1g<br />
So với các nghiên cứu đã công bố cùng loại enzyme, cellulose), nồng độ cơ chất (61 g/L), thời gian (49<br />
kết quả trong nghiên cứu này cho nồng độ glucose cao giờ) và Novozyme 188 (30 CBU/1g cellulose).<br />
hơn với đơn vị enzyme cellulase và thời gian ít hơn Thực hiện thí nghiệm trên điều kiện thủy phân<br />
(Bảng 6). tối ưu theo mô hình cho kết quả nồng độ glucose<br />
3. Kết luận đạt 27,724 ± 0,320 g/L, kết quả này tương đồng<br />
với kết quả suy ra từ mô hình và cao hơn so với<br />
Với mục tiêu tối ưu hóa quá trình thủy phân bùn<br />
các nghiên cứu đã công bố với cùng loại enzyme■<br />
thải giấy bằng enzymeCelluclast® 1.5L/ Novozyme<br />
<br />
<br />
<br />
TÀI LIỆU THAM KHẢO<br />
1 Pham Thi Thanh Hoa, Nguyen Van Phuoc, Doan Thi Minh 7 Renewable Fuel Standard Program of US Environmental<br />
Phuong, 2016,Pretreament of paper sludge for cellulase Protection Agency, Final Renewable Fuel Standards for<br />
enzyme hydrolysis to produce bio-ethanol, Tạp chí Khoa 2015, June 10, 2015 <br />
học và Công nghệ Trường ĐH Công nghiệp số 23 (8), pp. 8 Demirbas A., Biofuels sources, biofuel policy, biofuel<br />
2 Pham Thi Thanh Hoa, Nguyen Van Phuoc, Dao Thi My economy and global biofuel projections (2008),Energy<br />
Linh, Nguyen Duc Dat Duc, A report about enzymatic Conversion and Management, Vol.49, No.8, pp. 2106 –<br />
hydrolysis of paper sludge using some popular enzymes, 2116.<br />
Proceeding of ICENR – ILTER EAP 2016, November, Ho 9 Nantanat Kulsuwan and Jirasak Kongkiattikajorn(2012),<br />
Chi Minh city. Production of Fermentable Sugars from Recycled Paper<br />
3 Nguyễn Cảnh, (2004),Quy hoạch thực nghiệm, Nhà xuất Sludge for Alcohol Production, International Journal of<br />
bản Đại học quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh the Computer, the Internet and Management Vol.20 No.3,<br />
4 Naik S. N., Goud V. V., Rout P. K., and Dalai A. K. (2010), pp 57-62<br />
Production of first and second generation biofuels: a 10 Waleed K. El-Zawawya, Maha M. Ibrahima, Yasser<br />
comprehensive review, Renewable and Sustainable Energy R. Abdel-Fattahb, Nadia A. Solimanb, Morsi M.<br />
Reviews, Vol.14, No.2, pp. 578–597. Mahmoudc(2011),Acid and enzyme hydrolysis to convert<br />
5 Balan V., Chiaramonti D., Kumar S.(2013),Review of US pretreated lignocellulosic materials into glucose for ethanol<br />
and EU initiatives toward development, demonstration, production, Carbohydrate Polymers 84, 865–871.<br />
and commercialization of lignocellulosic biofuels, Biofuel 11 Renliang Huang &Rongxin Su & Wei Qi & Zhimin<br />
Bioprod. Biorefin. 7, 732–759. He(2011),Bioconversion of Lignocellulose into Bioethanol:<br />
6 Dias de Oliveira M. E., Vaughan B. E., and Rykiel E. J. Process Intensification and Mechanism Research, Bioenerg.<br />
Jr., 2005, Ethanol as fuel: energy, carbon dioxide balances, Res., 4:225–245 <br />
and ecological footprint, BioScience, Vol.55, No.7, pp. 12 Ghose T. K., Measurement of cellulase activities, (1987),<br />
593–602. Pure and Applied Chemistry, Vol.59, No.2, pp. 257—268.<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Chuyên đề I, tháng 4 năm 2017 103<br />
13 Adney B. and Baker J., (1996),Measurement of Cellulase 16 Castillo E Del, Process Optimization (2007),A Statistical<br />
Activities, Laboratory Analytical Procedure, LAP-006, Approach, Springer Science. New York, US App.118-122.<br />
National Renewable Energy Laboratory (NREL) 17 Box G. E. P, Hunter W.G., Hunter J.S.(1978),Statistics for<br />
14 Douglas C.Montgomery, Design and Analysis of experimenters, New York: Wiley; p. 291–334.<br />
Experiments, John Wiley & Son Inc., 7th Edition. 18 Madrid L. M. and Díaz J. C. Q.(2011),Ethanol production<br />
15 Scott W. Pryor & Nurun Nahar, (2010),Deficiency of from paper sludge using Kluyveromyces marxianus, Dyna,<br />
Cellulase Activity Measurements for Enzyme Evaluation, year 78, Nro. 170, pp. 185-191.<br />
Appl Biochem Biotechnol 162:1737–1750.<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
OPTIMISATION PAPER SLUDGE HYDROLYSIS PROCESS BY<br />
ENZYME THROUGH RESPONSE SURFACE METHODOLOGY-<br />
CENTRAL COMPOSITE DESIGN<br />
Phạm Thị Thanh Hòa<br />
Doctorate Candidate of Environment and Resources, Vietnam National University of HCMC<br />
Lecturer of Ho Chi Minh City University of Food Industry<br />
Nguyễn Văn Phước<br />
Prof. Dr. Director of Institute for Environment and Resources<br />
Vietnam Ho Chi Minh City National University<br />
<br />
ABSTRACT<br />
Hydrolysis process of paper sludge by enzyme was optimized by the response surface methodology (RSM)<br />
– central composite design (CCD). An experimental equation describing the interaction of four factors and<br />
response surface graphs show a maximum glucose amount of 27.918 g/L and cellulose transform efficiency of<br />
80.4%. Three experiments were implemented under optimal hydrolysis conditions of the model illustrated a<br />
glucose output of 27.724 ± 0.320 (g/L), similar to the model result.<br />
Keywords: Optimisation, hydrolysis, paper sludge, enzyme, response surface method (RSM)– central<br />
composite design (CCD).<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
104 Chuyên đề I, tháng 4 năm 2017<br />