DOI: 10.11817/j.issn.1672-7207.2016.09.003

嗜热酸性菌脱硫试验条件优化及机理分析

艾纯明¹，吴爱祥²，王贻明²，张旭³

(1. 辽宁工程技术大学 安全科学与工程学院，辽宁 葫芦岛，125105；

2. 北京科技大学 土木与环境工程学院，北京，100083；

3. 中国石油集团安全环保技术研究院，北京，100085)

摘要：为降低金属硫化矿自燃的危害性，利用细菌脱硫技术降低硫化矿表面的含硫量。从腾冲热海酸性温泉分离出一株新型嗜热酸性菌，对其脱硫试验条件进行优化。以脱硫率为响应值，通过Plackett-Burman设计法筛选出影响脱硫率的主要因素。在进行最陡爬坡试验获得试验中心点后，使用响应曲面分析法建立连续变量曲面模型。研究结果表明：影响脱硫率的3个主要因素为温度、单质硫质量浓度和硫酸铵质量浓度，其中温度对于脱硫率的贡献率最大。优化浸出条件：温度为80 ℃，单质硫最佳质量浓度为0.84 g/L，硫酸铵最佳质量浓度为3.81 g/L。优化试验条件下的脱硫率为56.87%，与预测值接近，回归效果好。

关键词：细菌脱硫；响应曲面；试验优化

中图分类号：TF18          文献标志码：A         文章编号：1672-7207(2016)09-2921-08

Test conditions optimization and mechanism analysis of desulfurization by acidic thermophiles

AI Chunming¹, WU Aixiang², WANG Yiming², ZHANG Xu³

(1. College of Safety Science and Engineering, Liaoning Technical University, Huludao 125105, China;

2. School of Civil and Environment Engineering, University of Science and Technology, Beijing 100083, China;

3. Safety and Environmental Protection Research Institute of China National Petroleum Corporation,

Beijing 100085, China)

Abstract: To reduce the danger of spontaneous combustion of metal sulfide ore, the sulfur content of sulfide minerals surface was reduced by bacteria desulfurization technology. Bacterial desulfurization experiments were carried out by using a novel strain of thermophile which was isolated from Rehai acidic hot spring in Tengchong in southwestern China. With desulfurization rate used as response, the main factors were studied by Plackett-Burman design method. After obtaining the experiment center by the steepest ascent experiment, a continuous variable surface model was built with the response surface methodology. The results show that the main factors are the concentration of sulfuric acid, concentration of surfactant and temperature of surfactant, the concentration of surfactant is the biggest contributor to the desulfurization rate. By solving quadratic polynomial equation, the optimization leaching conditions is as follows: the temperature being 80 ℃, the concentration of sulfur being 0.84 g/L, the concentration of (NH₄)₂SO₄ being 3.81 mol/L. The desulfurization rate is 56.87% in the optimization experimental conditions, which is close to the predicted value, showing that regression result is good.

Key words: bacterial desulfurization; response surface; experiment optimization

硫化矿氧化自燃造成的内因火灾是硫化矿山的主要灾害之一，我国30%的金属矿山均发生过内因火灾事故。内因火灾不仅威胁人员的生命安全、污染环境、损坏设备，还会造成巨大的经济损失^[1]。硫化物的燃点较低且被氧化后放出热量，充足的氧气和矿堆内部热量不断聚集是引起自燃的2个主要因素。细菌脱硫技术利用细菌将矿石表面的硫化矿物脱除，减少矿石表面低价硫元素含量，使矿石的自燃风险降低，可以达到预防金属硫化矿的内因火灾的目的^[2-3]。细菌脱硫技术目前在许多领域都有应用，如原油和油和石油馏分油脱硫、处理含硫恶臭气体、石油与天然气脱硫以及净化含硫废水等方面^[4-7]。对含硫矿石的处理研究，主要以煤炭脱硫与黄铁矿烧渣脱硫的研究为主^[8-9]。通常情况下由于硫元素氧化放热，矿石堆内的温度较高，更适于高温细菌生长。此外，高温细菌的脱硫效果一般比常温菌的高^[10]，故本次试验研究采用高温硫杆菌进行脱硫试验。试验条件优化对提高微生物脱硫率非常重要^[11]。响应曲面分析法试验次数少、周期短，并且可以获得各因素与响应值的回归方程，在试验条件优化方面具有优势^[12]。本文作者在前期工作中通过野外采样获得一株嗜热酸性菌株，为了进一步提高其脱硫潜力，以脱硫率为响应值，首先通过Plackett-Burman (PB)设计法筛选出影响脱硫率的重要因素；然后通过最陡爬坡试验接近最大相应区域；最后使用响应曲面分析法建立连续变量曲面模型，对影响脱硫率的重要因素进行优化。

1  试验材料及原理

1.1  试验材料

试验所用矿样取自安徽新桥硫铁矿，受到出矿时间的约束，堆存的矿石长期暴露在空气中，矿石表面已出现被氧化现象，存在自燃风险。

对矿石元素进行XRD测定，结果显示矿样主要为胶状黄铁矿，矿石化学成分如表1所示。

表1  矿样的化学成分(质量分数)

     Table 1  Chemical composition of ore sample     %

矿石中硫的质量分数超过45%，属于高硫矿石，存在极大自燃危险性。矿石经机械破碎后根据试验要求筛分为不同粒径，密封保存。

试验所用的细菌采自云南腾冲某高温热泉，采样点温度为90 ℃，pH为2.5。

对选育的高温菌种进行16S rDNA提纯、测序确定其种属。将所测得的16S rDNA序列提交到GenBank数据库中，用BLAST进行相关序列的比对，与GenBank数据库中现有的近缘菌株的序列比较。经序列比对发现该种菌株与登录号：GQ62358.1具有90%以上的同源性。将测序结果序列与同源性较高的20株硫杆菌的16S rDNA的序列放入软件Mega3.1进行系统树构建(图1)，可以确定该高温菌为硫杆菌属。

图1  嗜热菌株16S rDNA基因系统发育进化树

Fig. 1  Phylogenetic tree of 16S rDNA sequences of thermophile

高温菌在培养过程中所使用的培养基主要成分包括(NH₄)₂SO₄，K₂HPO₄，MgSO₄·7H₂O，KCl，Ca(NO₃)₂和S。为保证细菌生长活性，在培养基中添加0.01%酵母提取物(Yeast extract，YE)。培养基采用常规高压灭菌法灭菌。

1.2  试验原理

细菌在浸出过程中主要以电化学机理为主，在反应过程中进行化能自养生长^[13-16]。

脱硫前期：

     (1)

  (2)

脱硫中期：

  (3)

          (4)

脱硫后期：

       (5)

    (6)

细菌脱硫过程中的营养来源主要来自硫化矿中的铁元素和硫元素，从而分解硫化矿石表面的无机硫成分。

2  PB试验

2.1  试验设计

根据前期单因素试验，得到了影响硫化矿石脱硫反应的可能因素，对包括硫酸铵质量浓度(A)、磷酸氢二钾质量浓度(B)、单质硫质量浓度(C)、初始pH(D)、摇床转速(E)、温度(F)、接种量(G)、液固比(H)等在内的8个因素进行考察，选用N=11的PB设计，为考虑误差，设置3个虚拟组，每个因素取高低2个水平，+1表示高水平、-1表示低水平，如表2所示。利用Design expert软件对试验结果进行各因素的显著性分析，选取P＜0.05的因素为主要影响因素，得到影响脱硫率的主要因素。

2.2  结果分析

根据表2中PB试验结果对脱硫率进行线性拟合，得出脱硫率Y与8个因素的关系为

              (7)

表3列出了8个因素对于脱硫率的贡献率。

从表3可以看出：有3个因素的P小于0.05，为显著因素，其显著程度从大到小为(F)温度、(C)单质硫质量浓度、(A)硫酸铵质量浓度。

表2  Plackett-Burman试验设计

Table 2  Experimental design of Plackett-Burman design

表3  Plackett-Burman试验结果分析

Table 3  Result of Plackett-Burman design

温度越高，脱硫反应的速率越高，溶液中分子运动速度越快，溶液的对流扩散速度越大。同时环境温度对于细菌的生长至关重要，本试验中使用的细菌为嗜热细菌，其原始生长温度为90 ℃，因此，温度的提高将有利于细菌的生长及脱硫效果。

单质硫和硫酸铵是细菌生长的主要能源物质，因此对于脱硫率亦是显著因素。脱硫细菌本身具有氧化能力，将单质硫由较低价态氧化成高价态，并在此过程中获得生长能源。硫酸铵则会为细菌生长提供必不可少的氮，因此硫酸铵的添加量决定了细菌的数量。

3  最陡爬坡试验

响应曲面对方程的拟合只有在所考察区域相邻近的区域内才可以充分还原真实情况，而在其他区域内无法获得响应曲面和拟合方程。所以，应该在最大脱硫率附近区域内建立有效的响应曲面方程。本试验根据PB试验结论确定爬坡方向，根据各因素响应值确定爬坡步长。

式(7)中，因素F，C，A的系数均为正，可以确定温度、单质硫质量浓度和硫酸铵质量浓度的最陡爬坡方向为正。此处确定因素F步长为5、因素A的步长为0.2、因素D步长为0.5。最陡爬坡试验设计及结果如表4所示。

爬坡试验结果显示，脱硫率在X+3Δx到X+4Δx之间有最高点。选取X+3Δx为中心组合试验中心点。中心点试验条件为：温度75 ℃，单质硫质量浓度0.9 g/L，硫酸铵质量浓度3 g/L。

表4  最陡爬坡试验结果

Table 4  Result of steepest ascent design

4  响应曲面试验

4.1  试验设计

在PB试验得到影响脱硫率最显著因素后，经过最陡爬坡试验确定响应曲面的试验中心点，以脱硫率为响应指标进行响应曲面试验。试验采用Box-Behnken设计(BBD)，每个因素选取3水平，如表5所示。

表5  响应曲面因素水平编码

Table 5  Level of parameters for Box-Behnken design

根据3个因素的水平，得出了响应曲面试验的方案，如表6所示。

试验选取脱硫率为响应值，每个响应值Y与试验因素x₁(温度)、x₂(单质硫质量浓度)、x₃(硫酸铵质量浓度)的相互关系模型由式(8)中的二次多项式求得。

       (8)

式中：Y为预测的响应值，β₀为系数常数，β_i为线性系数，β_ii为二次方程系数，β_ij为相互作用系数，x_i和x_j为试验因素编码。

4.2  结果分析

响应曲面试验结果如表6所示，拟合得到多元二次回归方程。

表6  响应曲面试验设计

Table 6  Experimental design of Box-Behnken design

             (9)

根据式(9)可以计算得出脱硫率的拟合值，将拟合值和试验值进行对比分析，以试验值为横坐标、预测值为纵坐标定位坐标，如图2所示。

图2  预测值与试验值对比

Fig. 2  Comparison between predicted values and experimental values

从图2可知：大部分坐标点落在直线或靠近直线y=x处，离散性较小，说明预测值与试验值接近，拟合结果良好。

表7所示为脱硫率回归模型的方差分析及系数显著性。

表7  回归模型方差分析及系数显著性检验

Table 7  Variance analysis of regression model and coefficient of significance testing

由表7得知：模型的P＜0.0001，失拟项P为 0.9783＞0.05，说明该模型回归极显著，失拟不显著，即这种试验方法是可靠的。模型的相关系数R²=98.71%，表明相关性很好。正相关系数为97.25%，说明响应面97.25%的变化可以由此模型解释。信噪比衡量了信号与噪音的比率，一般来说该值大于4才可以用于模拟。本试验信噪比为27.864，说明该模型具有足够的信号来用响应该设计。总体来说，该模型能够较好地解释试验数据。

因子x₁，x₂，x₃，x₂²，x₃²的P均小于0.05，即这些因子都对铜脱硫率影响显著。

4.2.1  因素x₁和x₂对脱硫率的影响

图3所示为温度与单质硫添加量交互影响的响应曲面及等高线图。

由图3可以看出：在试验水平范围内，脱硫率与温度呈现正相关，当温度取得最大值时，脱硫率达到最高点，与前文分析结果一致。脱硫率随着单质硫的增加，呈现出先增大后减小的规律。当单质硫质量浓度小于0.8 g/L时，脱硫率持续上升。当温度为80 ℃，单质硫质量浓度为0.8~0.9 g/L时，脱硫率取得了最大值。当单质硫添加量继续增加时，脱硫率逐渐降低。

单质硫会为脱硫细菌提供生长能源，因此提高单质硫的添加量有利于提高细菌的数量和活性，同样有利于矿石的脱硫作用。但是，若溶液中单质硫添加量过大，则分散脱硫细菌对于矿石的脱硫作用，一部分细菌不需要氧化矿石中的低价硫即可存活，因此会影响最终的脱硫率。

图3  温度与单质硫添加量关系响应曲面及等高线图

Fig. 3  Response surface and contours of temperature and elemental sulfur

4.2.2  因素x₁和x₃对脱硫率的影响

图4所示为温度与硫酸铵添加量的交互影响及响应曲面图。

由图4可知：脱硫率与温度、硫酸铵添加量均为正相关，当2个因素均取得最大值时，脱硫率达到最高点。由图4可以看出：脱硫率等高线与Y轴之间的夹角更小，说明温度对脱硫率的贡献大于硫酸铵添加量的贡献，为主要影响因素。当温度小于76 ℃时，无论硫酸铵添加量取值如何变化，脱硫率都小于50%。脱硫率曲面图近似于平面，说明2个因素之间的交互作用不明显。

图4  温度与硫酸铵添加量关系响应曲面及等高线图

Fig. 4  Response surface and contours of temperature and ammonium sulfate

4.2.3  因素x₂和x₃对脱硫率的影响

图5所示为单质硫添加量与硫酸铵添加量的交互影响及响应曲面图。

从图5可见：脱硫率等高线呈椭圆形，说明2个因素的交互作用明显，二者存在协同作用，共同影响脱硫率。随着硫酸铵添加量的升高，脱硫率逐渐增大。硫酸铵的无限增加会对细菌生长参数抑制作用。当硫酸铵质量浓度接近最大值4 g/L，且单质硫质量浓度取值为0.8~0.9 g/L时，脱硫率达到最高点。单质硫质量浓度与图3的分析结果一致。

4.3  优化验证试验

通过限定约束条件，对式(4)进行带约束条件的非线性规划，优化方案及结果如表8所示。

由表8可知：最佳温度为80 ℃，单质硫最佳质量浓度为0.84 g/L，硫酸铵最佳质量浓度为3.81 g/L，在该条件下脱硫率预测值为57.28%。优化条件取值与前文分析一致。在优化条件下进行验证试验，得到脱硫率分别为56.14%，57.39%和57.08%，平均为56.87%。结果表明，试验值和预测值有较好的吻合，说明试验选取预测模型有效。

5  结论

1) 采用Plackett-Bruman试验，得到了对脱硫率影响最显著的3个因素为温度、单质硫质量浓度和硫酸铵质量浓度。通过最陡爬坡试验获得三因素曲面响应试验的中心点：温度为80 ℃，单质硫质量浓度为0.9 g/L，硫酸铵质量浓度为3 g/L。

图5  单质硫与硫酸铵添加量关系响应曲面及等高线图

Fig. 5  Response surface and contours of elemental sulfur and ammonium sulfate

表8  脱硫率最优参数设计

Table 8  Parameters optimal design of desulfurization rate

2) 当温度为80 ℃、单质硫质量浓度为0.8~0.9 g/L、硫酸铵质量浓度接近4 g/L时脱硫率有最大值。

3) 建立脱硫率预测模型，并对细菌脱硫模型进行分析，并结合初始反应条件获得优化条件：温度为80 ℃，单质硫质量浓度为0.84 g/L，磷酸氢二钾质量浓度为0.5 g/L，硫酸铵质量浓度为3.81 g/L，摇床转速为150 r/min，液固比为10，初始pH为2.0，细菌接种量为20%。在优化浸出条件下进行浸出试验，脱硫率为56.87%，与预测值吻合。

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(编辑  赵俊)

收稿日期：2015-05-04；修回日期：2015-09-12

基金项目(Foundation item)：国家“十二五”科技支撑计划项目(2012BAB08B02)；国家自然科学基金资助项目(51374035) (Project(2012BAB08B02) supported by the National Science and Technology Pillar Program during the 12th Five-year Plan Period; Project(51374035) supported by the National Natural Science Foundation of China)

通信作者：王贻明，副教授，从事采矿工艺研究；E-mail: ustbwym@126.com