《Fuel》：Artificial intelligence-driven optimization of biohydrogen production: ANN-GA, RSM, and python synergy for novel
Alcaligenes ammonioxydans utilizing sugarcane bagasse
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為解決化石能源危機及生物制氫效率優化問題，研究人員以甘蔗渣為原料，采用新分離的氨氧化產堿菌 SRAM 開展暗發酵產氫研究。通過 CCD 設計，結合 RSM 與 ANN 建模，利用 ANN-GA 優化參數，獲最佳條件，提升產氫效率，為可再生能源開發提供新路徑。
在全球能源危機與氣候變暖的雙重壓力下，傳統化石燃料的枯竭迫使人類急需尋找清潔可持續的替代能源。生物氫（BioH?）作為一種零碳燃料，燃燒產物僅為水，且能量密度高達 122 kJ/g，是碳氫燃料的 2.75 倍，被視為未來能源轉型的關鍵角色。然而，當前生物制氫面臨效率瓶頸：暗發酵（DF）雖具工業可行性，但氫氣產率僅為 1-2 mol H?/mol 葡萄糖；光發酵和生物光解需光照且易受氧氣干擾；微生物電解池（MECs）成本高昂。此外，木質纖維素原料的預處理效率、微生物代謝路徑調控及多參數優化等問題，均制約著生物制氫的規�；瘧�。
為突破這些瓶頸，來自相關研究機構的研究人員開展了以甘蔗渣（SB）為原料、新型氨氧化產堿菌（Alcaligenes ammonioxydans）SRAM 為發酵菌株的生物制氫優化研究。該研究成果發表在《Fuel》，旨在通過跨學科技術整合，構建高效的生物制氫工藝，為農業廢棄物資源化利用與可再生能源開發提供新范式。
研究采用的關鍵技術方法包括：
- 中央復合設計（CCD）：系統考察底物濃度（10-50 g/L）、接種比例（4%-12% v/v）、酸預處理濃度（1%-5% v/v）和 pH（5.5-7.5）四個參數對產氫的影響。
- 響應面法（RSM）與人工神經網絡（ANN）建模：利用 MATLAB 和 Python 開發預測模型，其中 ANN 通過多層非線性映射捕捉復雜生物變量間的相互作用。
- 遺傳算法（GA）優化：將 ANN 模型與 GA 結合，通過全局搜索確定最優工藝參數組合。
研究結果
底物預處理與結構表征
以 3%-5% v/v 硫酸預處理甘蔗渣，其成分分析顯示： lignin 含量為 29.24±2.32%，ash 為 2.92±0.1%，cellulose 為 42.36±3.42%，hemicellulose 為 23.52±3.31%。掃描電子顯微鏡（SEM）觀察表明，酸預處理破壞了甘蔗渣原有的致密纖維結構，使細胞壁孔隙增加，顯著提升了可發酵糖的釋放效率，為后續微生物代謝奠定基礎。
建模與優化對比
RSM 模型通過二次多項式擬合建立參數與產氫量的關系，但其線性假設難以完全刻畫生物系統的非線性特征。ANN 模型（尤其是 Python 構建的版本）表現出更強的預測能力，其均方根誤差（RMSE）顯著低于 RSM，證明了神經網絡在處理復雜生物數據時的優勢。進一步將 ANN 與 GA 結合形成的混合模型，通過迭代優化，將預測誤差降至 0.02，確定了最優參數組合：底物濃度 48.98 g/L、接種比例 8.21% v/v、酸濃度 3.56% v/v、pH 7.02。
關鍵因素影響評估
通過敏感性分析發現，底物濃度對生物氫產率的影響最為顯著，過高濃度會因底物抑制效應降低產率；pH 通過調控酶活性和微生物代謝途徑發揮關鍵作用，中性偏酸環境（pH 7.02）最利于產氫；酸預處理濃度影響纖維素的水解效率，3.56% v/v 硫酸可平衡木質素脫除與糖分保留；接種比例則通過微生物種群密度調控代謝速率，8.21% v/v 的比例實現了活性菌群與底物的最佳匹配。
結論與意義
本研究首次證明氨氧化產堿菌 SRAM 在甘蔗渣暗發酵中的高效產氫潛力，通過 ANN-GA 混合模型實現了生物制氫工藝的精準優化，將產氫效率提升至新水平。該研究不僅為農業廢棄物（如甘蔗渣）的高值化利用提供了技術路徑，也為生物制氫領域的多學科交叉研究樹立了典范 —— 通過機器學習（ANN）與優化算法（GA）的協同，突破了傳統生物工藝優化的效率瓶頸。未來，該模型可進一步整合到工業級生物反應器的自動化控制系統中，推動生物氫能從實驗室向產業化的跨越，為全球碳中和目標的實現提供關鍵技術支撐。研究中提出的 “預處理 - 微生物代謝 - 智能優化” 三位一體策略，亦為其他生物質能源（如生物甲烷、生物乙醇）的開發提供了可借鑒的方法論。
