棉花秸秆纤维素酶水解的神经网络模拟优化及混合酶水解的协同作用

为了提高棉秆的还原糖产率,为新疆棉秆的糖化利用研究奠定一定的基础,本文选用酶解温度、纤维素酶用量、pH和水解时间为输入参数,还原糖产率为目标输出参数,在响应曲面设计实验的基础上,采用人工神经网络对H_2S_O4处理棉秆在纤维素酶中的水解过程进行模拟与优化,建立其神经网络模型(4-5-1),得到棉秆在纤维素酶中水解的最优条件为酶解温度45.32℃、纤维素酶用量434.23 FPU、pH 4.98和水解时间68.37 h,最优条件下还原糖产率最高,为72.93%;经过分析得知纤维素酶用量是影响棉秆酶解产糖的主要因素,当纤维素酶用量为150FPU,并向纤维素酶中添加125 IU木聚糖酶时,棉秆经混合酶酶解后的还原糖产率增大至92.42%,比纤维素酶酶解的还原糖产率提高了1.27倍。