木质纤维素生物质厌氧消化产甲烷强化策略研究进展

　　

摘要：

木质纤维素生物质是丰富的可再生有机碳源，厌氧消化可将其转化为沼气（以甲烷为主），兼具能源回收与减排价值。但其致密复合的“纤维素-半纤维素-木质素”结构以及降解过程中生成的抑制性副产物，使水解受限、微生物易失稳，成为效率瓶颈。传统的物理、化学、物化以及生物预处理技术虽能在一定程度上提升底物降解性，但仍存在能耗高、成本大和副产物生成等瓶颈。近年来研究重点逐渐转向绿色高效的新兴方法，如脉冲电场、电子束辐照、低共熔溶剂（DES）和纳米酶等，它们在提高底物水解和促进甲烷生成方面展现出潜力。与此同时，多维度的过程强化策略（如共消化、外加导电材料、磁场辅助与生物电化学干预等）持续推动厌氧消化在降解效率与甲烷产率提升方面的发展。随着人工智能与数据科学的发展，建模研究也逐渐由传统机理模型厌氧消化1号模型（ADM1）转向“机理+数据”融合框架，结合人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）与极限梯度提升（XGBoost）等方法，实现对产气性能的预测与过程优化。本文系统梳理木质纤维素结构特点与消化瓶颈，综述新兴预处理与强化策略的发展与应用前景，并评述智能建模在优化运行与风险预警中的发展趋势。