基于 BP 神经网络的棉秆酶解糖化的模拟与优化

来源：石河子大学学报·自然科学版杂志2018年第5期北京时间：

作者：呼肖娜, 龚晓武, 王雅, 陈宇, 周娜

单位：（石河子大学化学化工学院 / 新疆兵团化工绿色过程重点实验室，石河子 新疆 832003）

摘要：新疆棉秆资源丰富，将棉秆酶解生成可发酵糖，有利于其高值化利用。本研究以棉秆为原料，将其经过NaOH处理后，以纤维素酶用量、酶解温度、水解时间和固含量为输入参数，以酶解得到的还原糖产率为目标输出，在Box-Behnken设计实验的基础上，采用BP神经网络对经NaOH处理后的棉秆在纤维素酶中酶解的过程进行模拟与优化，建立了棉秆在纤维素酶中酶解糖化的神经网络模型，优化了棉秆在纤维素酶中酶解的工艺。模型分析结果表明：优化的神经网络模型均方误差小，回归值为0.9571，网络性能稳定，预测结果准确。通过模型优化获得最优的酶解条件为：酶用量为70FPU/g，温度为46.31℃，酶解时间为72h和固含量为7.5%，获得还原糖产率最高为62.14%；XRD、SEM和FT-IR的分析结果表明：NaOH预处理能有效除去木质素，使纤维素的含量相对升高，与纤维素酶的接触位点增多，从而提高棉秆的水解产率。

关键词：棉花秸秆；神经网络；纤维素酶；还原糖；优化

基金资助：国家自然科学基金项目（21464011）