农学论文哪里有？笔者认为MEC作为一种生物电化学系统，微生物与电极之间的能量传递、物质转化效率将严重影响MEC-AD系统性能，因此通过对微生物与电极之间多物理场的研究将有助于揭示微生物与电极之间的作用机制，从而为厌氧消化性能的提高提供理论基础。
第一章绪论
1.3.2 MEC-AD的研究进展
厌氧消化被广泛应用于从废弃物中生产沼气、肥料等，但由于厌氧消化的低生产率和不稳定性等缺点，导致厌氧消化性能不高。MEC作为一种新兴技术，其依靠外部电场来降低阴极电位，可以通过施加外部电压克服乙酸盐氧化产氢的热力学阻碍，同时可通过DIET的方式产CH4[75]。且MEC使电活性微生物与电化学刺激相结合，将具有自我增殖能力、寿命长的电活性微生物作为生物催化剂[76]，从而使厌氧消化维持长时间的稳定状态，有利于增强厌氧消化性能，实现能量回收。Liu等[77]研究发现MEC耦合废活性污泥厌氧消化的甲烷产率是对照组的3倍。热碱性预处理过的污泥在外加1.8 V电压下，可溶性COD、VSS去除率都得到了提高，甲烷产量是对照组的179.3％[78]。Gao等[79]研究发现MEC与厌氧渗透膜生物反应器相结合，提高了有机物的去除率，同时Methanobacterium和Methanobrevibacter通过将H2和甲酸盐转化为甲烷提高了甲烷产量，在1.2 V外加电压下，甲烷含量达到了90％，甲烷产量提高了60％。Zhao等[80]发现外加电压0.6 V时可使阳极处细菌、阴极处甲烷杆菌的丰度显著增加，显著提高了牛血清蛋白厌氧消化中的产酸、产甲烷效率，当添加牛血清蛋白达到20g/L时，MEC-AD的甲烷产率提高了225.4%。
第三章外加电压对MEC-AD系统的影响及解析
3.1引言
近年来，关于MEC对厌氧消化系统影响的研究表明：相较于传统厌氧消化，MEC增加了相应的电化学反应，最终使厌氧消化性能得到提升[173]。由于MEC-AD系统比较复杂，目前对MEC-AD系统的研究，通常只针对系统的某方面进行研究，而未将MEC-AD系统作为一个整体进行研究，因此，MEC对厌氧消化的影响过程有待进一步研究，特别是对MEC-AD系统中不同产甲烷途径在MEC-AD系统中的变化规律以及在甲烷产量上贡献率等研究。本研究为了更全面的理解MEC对猪粪厌氧消化的影响，采用基于ADM1的MEC-AD模型对MEC-AD系统进行模拟。
相较于双室、多室MEC，单室MEC由于不存在离子交换膜，在一定程度上降低了欧姆电阻，具有更简单的结构，同时pH梯度更小，使得单室微生物电解池效率更高，并且降低了实验成本[174,175]；因此本研究采用单室MEC。电极材料的结构对MEC起到很重要的作用，多孔三维结构的电极材料有利于微生物的附着、胞外电子传递及降低CO2的传质阻力等，从而增强MEC-AD系统的厌氧消化性能，三维多孔的碳毡作为电极材料除具有以上优势之外，还具有材料成本低、高导电性等优点[176]，因此本研究使用碳毡作为电极材料。外加电压是影响MEC-AD系统性能的重要因素，因此，本章研究不同外加电压对猪粪厌氧消化的影响。
第五章MEC-AD系统的多目标优化
5.1引言
MEC是一种向系统内输入电能来促进相应电化学反应的生物电化学系统，其通过与厌氧消化系统耦合可在阳极上对有机废弃物进行氧化，阴极上利用生物电化学反应制取氢气、甲烷等清洁能源，与其他生物技术相比，其表现出更低的能源输入，但有更高的能源产出[220]。虽然理论上MEC-AD系统只需较低的外部能源输入，但由于MEC-AD系统存在欧姆、浓差、活化损失等造成的过电势现象，导致输入的电能中只有一部分应用于产甲烷过程中，存在电能的损耗，因此，MEC-AD系统所需的外加电压需高于理论电压[161]。
MEC-AD系统优化已有相关研究，但其主要集中于最大化甲烷产量或氢气产量，对MEC-AD系统能源效率进行优化研究较少。由于MEC需要外加电压输入系统中，造成额外的能源输入，因此有必要对MEC-AD系统能源效率进行研究。Lu等[221]将乙醇暗发酵的流出物作为MEC系统的底物进行制氢实验，结果表明随着外加电压的增加，氢气产量得到了提高，同时消耗的电能也增加了，且在0.4 V的外加电压下具有最大的基于输入电能的能源效率，净增加的能量是输入电能的2.52倍，但基于底物的能源效率和总能源效率的最大值却在外加电压为0.6 V时获得，说明基于输入电能的能源效率与基于底物的能源效率和总能源效率存在趋势不一致的情况，在本研究第四章中也发现这种趋势不一致的现象。为了同时考虑底物和输入电能对能源效率的影响，因此本研究以总能源效率作为优化对象。同时在本研究中甲烷产量是反映MEC-AD系统性能的重要指标，在考虑总能源效率的同时也需考虑甲烷产量，因此本研究采用多目标优化算法同时优化总能源效率和甲烷产量。
5.2 RSM、BP-NN模型的构建
5.2.1 RSM模型
在BBD实验设计的基础上，通过运用Design Expert软件对BBD实验结果进行分析，方差分析结果见表5-1、表5-2。表5-1为关于甲烷产量的回归模型方差分析结果，从表中可知回归模型的F=4.32，P＜0.0049，表明甲烷产量的回归模型是极显著的；在该模型中X1、X2、X3、X4项P值小于0.05，说明X1、X2、X3、X4项是重要的模型项，模型的决定系数（R2）为0.8121；本模型的信噪比为7.2922，因为当信噪比大于4是可取的，说明模型信号较优。通过响应面分析最终得到回归模型：
YCH4=-336.62333+403.43333×X1+4.33542×X2-1.75346×X3+146.245×X4+3.10833×X1×X2-0.532917×X1×X3-19.2×X1×X4+0.024094×X2×X3+2.005×X2×X4+0.197875×X3×X4-95.92593×X12-2.0474×X22+0.001785×X32-10.76833×X42。
四因素两两交互作用对甲烷产量的影响见图5-2，从图中可知，电极片越大、底物添加量较小、初始pH较大、外加电压较大时有利于提高甲烷产量，通过计算发现当外加电压为1.12 V、电极片边长为6.0 cm、底物量为120 g、初始pH为7.45时，RSM模型预测的甲烷产量最大，达到了327.27 mL/g TS。有研究通过RSM对以棕榈油厂废水为底物的MEC-AD系统中产氢进行优化，RSM模型的拟合效果R2达到了0.8953，同时RSM模型预测的最优产氢与实验值具有较小的误差，说明RSM应用于MEC-AD系统优化是可行的[226]。
第六章综合讨论、结论与展望
6.3创新点
（1）MEC-AD作为一个复杂的系统，在研究MEC强化猪粪厌氧消化时，本研究将MEC-AD系统作为一个包含各种生化反应且彼此相联系的整体进行研究，通过基于ADM1对MEC-AD系统进行模拟，实现了MEC对猪粪厌氧消化系统各反应、各功能微生物、各产甲烷途径等影响的定量化研究；在本研究中外加电压为0.9 V时，通过DIET途径产甲烷量占比可达18.41％，MEC的直接贡献率达21.94％，相较于对照组，甲烷产量提高了50.21％。
（2）在MEC-AD系统中甲烷产量和总能源效率均为重要指标，且在MEC-AD系统中存在两指标无法同时达到最优的可能，导致传统单目标优化方法无法适用于同时优化彼此冲突的多目标，本研究采用人工神经网络与非支配排序遗传算法相结合的多目标优化方法应用于MEC-AD系统优化。
参考文献（略）
