intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Tối ưu hóa quá trình thủy phân bùn thải giấy bằng enzyme sử dụng phương pháp bề mặt đáp ứng – thiết kế cấu trúc có tâm

Chia sẻ: ViTunis2711 ViTunis2711 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:7

63
lượt xem
1
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Quá trình thủy phân bùn thải giấy bằng enzyme được tối ưu hóa bằng phương pháp bề mặt đáp ứng (RSM) – thiết kế cấu trúc có tâm (CCD). Phương trình thực nghiệm mô tả quá trình tương tác giữa yếu tố và đồ thị bề mặt đáp ứng cho thấy sản lượng glucose cực đại 27,918g/L, hiệu suất chuyển hóa cellulose 80,4%.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Tối ưu hóa quá trình thủy phân bùn thải giấy bằng enzyme sử dụng phương pháp bề mặt đáp ứng – thiết kế cấu trúc có tâm

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 />
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2