Tối ưu hóa quá trình thủy phân bùn thải giấy bằng enzyme sử dụng phương pháp bề mặt đáp ứng – thiết kế cấu trúc có tâm

TỐI ƯU HÓA QUÁ TRÌNH THỦY PHÂN BÙN THẢI<br /> GIẤY BẰNG ENZYME SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP<br /> BỀ MẶT ĐÁP ỨNG –THIẾT KẾ CẤU TRÚC CÓ TÂM<br /> Phạm Thị Thanh Hòa1<br /> Nguyễn Văn Phước2<br /> <br /> <br /> <br /> TÓM TẮT<br /> Quá trình thủy phân bùn thải giấy bằng enzyme được tối ưu hóa bằng phương pháp bề mặt đáp ứng (RSM)<br /> – thiết kế cấu trúc có tâm (CCD). Phương trình thực nghiệm mô tả quá trình tương tác giữa4 yếu tố và đồ<br /> thị bề mặt đáp ứng cho thấy sản lượng glucose cực đại 27,918g/L, hiệu suất chuyển hóa cellulose 80,4%.Bathí<br /> nghiệm được thực hiện với điều kiện thủy phân tối ưucủa mô hình, kết quả thu được sản lượng glucose là<br /> 27,724 ± 0,320 (g/L), tương đương với kết quả của mô hình.<br /> Từ khóa: Tối ưu hóa, thủy phân, bùn thải giấy, cellulase, phương pháp bề mặt đáp ứng (RSM) – thiết kế cấu<br /> trúc có tâm (CCD).<br /> <br /> <br /> <br /> 1. Giới thiệu<br /> Cùng với sự phát triển của ngành nông nghiệp và độ cao hơn(85%), động cơ cần phải được thay đổi cho<br /> công nghiệp ở Việt Nam, lượng rác thải từ hai ngành phù hợp [5]. Ở Việt Nam, E5 cũng đã được bán rộng<br /> này ngày càng lớn gây áp lực cho việc xử lý chúng và tác rãi trên cả nước.<br /> động tiêu cực tới môi trường. Rác thải như rơm rạ, trấu, Ở Việt Nam đã có một số nghiên cứu ứng dụng sử<br /> xơ dừa, bùn thải giấy,… có thành phần lignocellulose dụng phế phẩm nông nghiệp như rơm, rạ, trấu để sản<br /> cao là nguồn nguyên liệu tiềm năng cho sản xuất nhiên xuất bio-ethanol. Việc thu hồi bio-ethanol từ bùn thải<br /> liệu sinh học bio-ethanol. giấy còn là lĩnh vực mới và gặp nhiều trở ngại do bùn<br /> Bio-ethanol hay còn gọi là cồn sinh học có công thải giấy có nhiều thành phần tạp chất gây ức chế hoạt<br /> thức hóa học là C2H5OH, được bổ sung vào xăng để động của vi sinh vật.<br /> giảm lượng nhiên liệu hóa thạch phải khai thác. Việc Bên cạnh những lý do trên, nghiên cứu sản xuất<br /> sử dụng nhiên liệu hóa thạch đồng nghĩa với nguồn tài bio-ethanol từ chất thải còn gặp nhiều khó khăn do<br /> nguyên bị cạn kiệt và thúc đẩy tiến trình thay đổi thời hiệu suất thu hồi bio-ethanol chưa cao. Nguyên nhân<br /> tiết [1]. Vì vậy, bio-ethanol là sự lựa chọn cho các nước chính của vấn đề này do quá trình thủy phân chuyển<br /> hiện nay nhằm tái tạo nguồn chất thải thành năng hóa sinh khối cellulose thành glucose còn nhiều hạn<br /> lượng bền vững [2]. chế. Hiện nay, có rất nhiều phương pháp thủy phân<br /> Hiện nay trên thế giới rất nhiều nước đang sử dụng cellulose như sử dụng axit [ 6], kiềm, vi sóng và sử<br /> bio-ethanol. Brazil sử dụng bio-ethanol nguyên chất dụng enzyme [7]. Trong những phương pháp này, thủy<br /> và bio-ethanol pha với xăng theo tỷ lệ 14%:76% (v/v) phân bằng enzyme là phương pháp cho hiệu sản lượng<br /> [3]. USA sử dụng E10 và E15, pha tỉ lệ 10% (v/v) và đường glucose là cao nhất [7,8].<br /> 15% (v/v) vào xăng tiêu thụ trên toàn nước Mỹ [4]. Vì vậy, mục đích bài báo này đưa ra phương trình<br /> Bên cạnh đó, EU đã sử dụng bio-ethanol pha vào xăng thực nghiệm dựa vào phương pháp đáp ứng bề mặt để<br /> với tỷ lệ 5% (v/v) theo tiêu chuẩn chất lượng EN/228 mô tả sự tương tác giữa các yếu tố,từ đó cho phép tối<br /> mà không cần phải chỉnh sửa bất cứ bộ phần nào của ưu hóa quá trình thủy phân bằng enzyme dựa trên sản<br /> động cơ. Tuy nhiên, để sử dụng bio-ethanol với nồng lượng và hiệu suất thủy phân.<br /> <br /> 1<br /> Nghiên cứu sinh Viện Tài nguyên và Môi trường, giảng viên Đại học Công nghiệp Thực phẩm<br /> 2<br /> GS.TS, Viện trưởng Viện Tài nguyên và Môi trường, Đại học Quốc gia TP.HCM<br /> <br /> <br /> 98 Chuyên đề I, tháng 4 năm 2017<br />  KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU KHOA HỌC<br /> VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ<br /> <br /> <br /> <br /> 2. Vật liệu, phương pháp và bố trí thí nghiệm Sử dụng phương pháp bề mặt đáp ứng (RSM) -thiết<br /> Vật liệu kế cấu trúc có tâm (CCD) bố trí thí nghiệm dựa trên<br /> các yếu tố ảnh hưởng tập trung chọn được. Các yếu tố<br /> Bùn thải giấy được lấy mẫu từ bể tuyển nổi của quy<br /> trình xử lý nước thải của công ty New Toyo Pulppy chính được nghiên cứu ở 5 mức (-α, -1, 0, +1, +α). Thực<br /> (NTY) với quy trình sản xuất giấy từ bột giấy và giấy hiện thí nghiệm, tiến hành phân tích RSM-CCD, chọn<br /> tái chế. Mẫu bùn thải giấy này sau đó được tiền xử lý điều kiện thủy phân tối ưu.<br /> bằng axit sulfuric để giảm nồng độ kim loại và thành Hiệu suất thủy phân cellulose được tính theo công thức:<br /> phần lignin cho sự thủy phân bằng enzyme. Sau tiền xử (glucosesinh ra – glucosecellobiose+oligo)x 100<br /> lý, thành phần lignocellulose còn lại là 42 % cellulose, Hiệu suất (%) = 1,111 x glucancellulose<br /> 3,8% hemicellulose,5,1% lignin, còn lại là tro và các<br /> thành phần khác [9]. glucosesinhra: Tổng lượng đường glucose thu được<br /> sau quá trình thủy phân (g)<br /> Enzyme<br /> glucosecellobiose+oligo: Lượng glucose sinh ra do cellobiose<br /> Enzyme cellulaselà Celluclast® 1.5Ltừ Trichoderma và oligosaccharides trong mẫu sau tiền xử lý (g)<br /> reesei, và enzyme β-glucosidase từ Aspergillus niger,<br /> tên thương mại Novozyme 188, cả hai sản phẩm của glucancellulose: Glucan theo cellulose ban đầu (g)<br /> Công ty Novozymes Đan Mạch. 1,111: hệ số chuyển hóa cellulose thành glucose<br /> Phương pháp 3. Kết quả và thảo luận<br /> Hoạt độ của Celluclast® 1.5L xác định theo Filter Kết quả sàng lọc yếu tố ảnh hưởng tập trung<br /> paper assay70FPU/mL [10,11]. Bảy yếu tố x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7 được mã hóa với<br /> Hoạt độ của Novozyme 188xác định theo Cellobiose thiết kế ma trận phối hợp giữa các yếu tố (bảng 1) để<br /> assay750 CBU/mL [10,11]. khảo sát mức ảnh hưởng tập trung.<br /> Đường từ quá trình thủy phân được xác định bằng p ≤ 0,05 độ tin cậy có ý nghĩa; p> 0,05 độ tin cậy<br /> phương pháp đường khử DNS (Dinitrosalycylic acid). không có ý nghĩa [13, 14]<br /> Bố trí thí nghiệm quá trình thủy phân<br /> Quá trình thủy phân bằng enzyme được thực hiện Bảng 1. Ma trận thiết kế thí nghiệm giữa các yếu tố theo<br /> trong Erlen 250 ml với 100 ml dung dịch gồm bùn thải kế hoạch Minimum-Run Equireplicated Res IV Design<br /> giấy khô (theo khảo sát), nước khử ion và enzyme (theo<br /> Số thí Các biến Nồng độ<br /> đơn vị khác nhau) được hoạt hóa trong đệm citrate nghiệm glucose<br /> [12]. Trước khi cho enzyme, dung dịch bùn thải giấy x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 (g/L)<br /> được bổ sung Tetracyclin1% bùn thải giấy (w/w)nhằm<br /> tiêu diệt các vi sinh vật ảnh hưởng đến quá trình thí 1 +1 +1 -1 +1 -1 +1 -1 10,028<br /> nghiệm. Erlen được bao miệng kín nhằm ngăn hơi 2 -1 +1 -1 +1 -1 -1 +1 12,536<br /> nước bay hơi và vi sinh vật trong môi trường không<br /> khí xâm nhập vào. Quá trình thí nghiệm sử dụng 3 -1 -1 -1 +1 +1 +1 +1 13,126<br /> thiết bị khuấy từ nhiệt, cá từ dài 2 cm, nhiệt độ được 4 +1 +1 -1 -1 +1 -1 +1 11,356<br /> nhóm nghiên cứu kiểm soát bằng nhiệt kế hồng ngoại<br /> 5 +1 -1 +1 +1 -1 -1 +1 25,553<br /> Microlife FR1MF1 trong suốt quá thí nghiệm.<br /> Phương pháp quy hoạch thực nghiệm 6 -1 -1 +1 +1 -1 +1 -1 19,628<br /> <br /> Sử dụng phần mềm Design Expert 8.0.6 để tìm các 7 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 26,664<br /> yếu tố ảnh hưởng tập trung và điều kiện thủy phân 8 +1 -1 +1 -1 +1 +1 -1 17,035<br /> bằng enzyme tối ưu.<br /> 9 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 8,849<br /> Bảy yếu tố ảnh hưởng đến quá trình thủy phân, mức<br /> thấp và cao (-1; +1) của từng yếu tốnằm trong vùng 10 -1 +1 +1 +1 +1 -1 -1 22,590<br /> dự báo xu hướng theo khảo sát ban đầu [12]:nhiệt độ<br /> 11 +1 -1 -1 +1 +1 -1 -1 12,536<br /> (48, 52oC), pH (4.8, 5.2), nồng độ lượng cơ chất (30, 70<br /> g/L), đơn vị cellulase (10, 30 FPU/ 1g celllulose), đơn vị 12 +1 -1 -1 -1 -1 +1 +1 10,618<br /> β-glucosidase (20, 40 CBU/ 1g celllulose), tốc độ khuấy 13 -1 -1 +1 -1 +1 -1 +1 22,220<br /> (200, 240 vòng/phút), thời gian(24, 72 giờ). Thực hiện<br /> thí nghiệm theo bố trí của kế hoạch Minimum-Run 14 -1 +1 +1 -1 -1 +1 +1 21,109<br /> Equireplicated Res IV Design, các yếu tố ảnh hưởng 15 +1 +1 +1 -1 -1 -1 -1 15,184<br /> tập trung được xác định qua mức ảnh hưởng và độ tin<br /> 16 -1 +1 -1 -1 +1 +1 -1 10,029<br /> cậy có ý nghĩa.<br /> <br /> <br /> Chuyên đề I, tháng 4 năm 2017 99<br />  Bảng 2. Các yếu tố quá trình thủy phân và mức ảnh Bảng 4. Thực nghiệm theo RSM-CCD để tối ưu hóa quá trình<br /> hưởng của chúng thủy phân bằng enzyme Celluclast® 1.5L/ Novozyme 188<br /> <br /> Biến Yếu tố Mức ảnh Độ tin cậy Thí Nồng Đơn vị Đơn vị Thời Nồng<br /> hưởng 95% (p) nghiệm độ cơ cellulase β-glucosidase gian độ<br /> chất (FPU) (CBU) (giờ) glucose<br /> x1 Nhiệt độ (oC) -0,07 0,130 (g/L) (g/L)<br /> 1 60 20 30 48 27,885<br /> x2 pH 0,00 0,815<br /> 2 60 20 30 72 26,959<br /> x3 Nồng độ cơ 5,06 0,002<br /> 3 70 15 40 36 20,621<br /> chất (g/L)<br /> 4 70 25 40 60 26,756<br /> x4 Đơn vị 1,64 0,005<br /> cellulase (FPU) 5 50 25 40 60 25,743<br /> 6 50 25 40 36 22,426<br /> x5 Đơn vị Beta- 0,75 0,010<br /> glucosidase 7 60 10 30 48 20,292<br /> (CBU) 8 70 25 20 60 25,536<br /> <br /> x6 Tốc độ khuấy -0,16 0,057 9 60 20 30 48 27,918<br /> (vòng/phút) 10 80 20 30 48 21,139<br /> x7 Thời gian (giờ) 1,71 0,005 11 50 15 40 60 22,955<br /> 12 70 25 20 36 23,048<br /> Bảng 2 cho thấy, chỉ có 4 yếu tố là ảnh hưởng tập 13 50 25 20 60 23,485<br /> trung tới quá trình thủy phân bằng enzyme với độ 14 60 20 10 48 22,440<br /> tin cậy có ý nghĩa (p ≤ 0,05), 3 yếu tố kia ít ảnh hưởng 15 60 20 30 24 20,809<br /> trong khoảng khảo sát có thể chọn mức ở giữa để làm 16 50 15 20 60 22,162<br /> thí nghiệm. Bốn yếu tố có độ tin cậy có ý nghĩa là nồng<br /> 17 70 15 20 60 21,532<br /> độ cơ chất với mức ảnh hưởng lớn nhất 5,06; thời gian<br /> 18 60 20 50 48 25,291<br /> mức ảnh hưởng 1,74; đơn vị cellulase mức ảnh hưởng<br /> 1,64 và đơn vị β-glucosidase 0,75. 19 50 25 20 36 21,702<br /> <br /> Bốn yếu tố ảnh hưởng chính trên được tiếp tục 20 40 20 30 48 18,347<br /> được thiết kế và thực hiện thí nghiệm theo phương 21 70 25 40 36 24,935<br /> pháp bề mặt đáp ứng – thiết kế cấu trúc có tâm. 22 70 15 40 60 24,053<br /> Số thí nghiệm được bố trí là 30 thí nghiệm (2(4+1) 23 60 20 30 48 27,882<br /> - 2), gồm 6 thí nghiệm ở tâm và 24 thí nghiệm không 24 50 15 40 36 19,045<br /> trọng tâm. Điểm ở tâm được chọn là điểm tại đó sản 25 50 15 20 36 18,781<br /> lượng thủy phân từ enzyme là cao nhất khi ta khảo 26 60 20 30 48 27,878<br /> sát từng yếu tố đơn lẻ [12]. Bốn yếu tố ảnh hưởng tập<br /> 27 60 20 30 48 27,885<br /> 28 60 20 30 48 26,864<br /> Bảng 3. Mức các yếu tố trong quá trình phân bằng enzyme<br /> 29 60 30 30 48 27,891<br /> Novozymes<br /> 30 70 15 20 36 18,067<br /> Khoảng Mức<br /> Biến Yếu tố nghiên<br /> - -1 0 +1 +<br /> cứu trung được nghiên cứu ở 5 mức (-α, -1, 0, +1, +α) với α<br /> Nồng độ cơ = = 2. [14, 15 ] (Bảng 3, 4).<br /> x1 40-80 40 50 60 70 80<br /> chất (g/L)<br /> Mô hình thực nghiệm mô tả mối tương tác giữa<br /> Đơn vị nồng độ glucose (Y, g/L) thu được từ quá trình thủy<br /> x2 cellulase 10-30 10 15 20 25 30<br /> (FPU)<br /> phân sử dụng enzyme với các biến mã hóa như sau:<br /> Đơn vị Beta-<br /> Y = b0 + b1x1 + b2x2 + b3x3 + b4x4 + b12 x1x2 + b13x1x3<br /> x3 glucosidase 10-50 10 20 30 40 50 – b14x1x4 – b23x2x3 – b24x2x4 + b34x3x4 – b1x12 – b2 x22 – b3<br /> (CBU) x32 - b4 x42.<br /> x4<br /> Thời gian<br /> 24-72 24 36 48 60 72 Kết quả tối ưu hóa với cặp enzyme Celluclast®<br /> (giờ) 1.5L/ Novozyme 188:<br /> <br /> <br /> 100 Chuyên đề I, tháng 4 năm 2017<br />  KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU KHOA HỌC<br /> VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ<br /> <br /> <br /> <br /> Bảng 5. Kiểm định tính ý nghĩa của các hệ số phương trình cặp enzyme Celluclast® 1.5L/ Novozyme 188<br /> Các biến số tương quan Các hằng số tương quan Tính ý nghĩa (giá trị F) Kiểm định tính ý nghĩa (p)<br /> b0 27,72 88,12 < 0,0001<br /> x1 0,58 32.68 < 0,0001<br /> x2 1,73 295,8 < 0,0001<br /> x3 0,75 54,87 < 0,0001<br /> x4 1,5 220,12 < 0,0001<br /> x1x2 0,35 8,01 0,0127<br /> x1x3 0,26 4,4 0,0533<br /> x1x4 -0,074 0,36 0,5579<br /> x2x3 -2,735E-003 4,905E-004 0,9826<br /> x2x4 -0,3 5,85 0,0287<br /> x3x4 0,085 0,48 0,5004<br /> 2<br /> x1 -2,05 473,08 < 0,0001<br /> 2<br /> x2 -0,96 104,49 < 0,0001<br /> 2<br /> x3 -1,02 117,11 < 0,0001<br /> x42 -1,02 116,03 < 0,0001<br /> <br /> <br /> <br /> Kiểm định tính ý nghĩa của các hệ số phương Bảng 6. Các giá trị và trị số đánh giá sự phù hợp của mô hình<br /> trình tương quan dựa trên chỉ số Fisher, với các hệ Giá trị F : 1,58<br /> số có giá trị p < 0,05 có ý nghĩa, hay nói cách khác Sự không<br /> Mô hình 88,12 p<<br /> tương thích<br /> là các yếu tố có tương tác rõ rệt với nhau (Bảng 5). 0.0001 p :0,3191<br /> Với giá trị của p< 0,05 thì có ý nghĩa tương tác R2 0,9880<br /> Độ chính xác<br /> 26,793<br /> trong mô hình [14] phù hợp<br /> Mô hình thực nghiệm mô tả mối tương tác giữa R2 hiệu Hệ số biến dị<br /> 0,9768 2,09<br /> nồng độ glucose (Y, g/L) thu được từ quá trình chỉnh - CV (%)<br /> thủy phân sử dụng cặp enzyme Celluclast® 1.5L/ R2 dự đoán 0,9433<br /> Novozyme 188 với các biến mã hóa như sau:<br /> Y = 27,72 + 0,58x1 + 1,73x2 + 0,75x3 + 1,5x4 + 0,35 Kết quả phân tích Anova cho thấy R2 = 0,988<br /> x1x2 – 0,3x2x4 - 2,05x12 – 0,96 x22 – 1,02 x32 - 1,02 x42. cho thấy độ chính xác của mô hình là cao, 98,8% sự<br /> Trong đó: Y là nồng độ glucose (g/L) ; x1, x2, x3, chuyển hóa cellulose thành glucose được thể hiện<br /> x4 lần lượt là nồng độ lượng cơ chất (g/L), đơn vị trong mối quan hệ với các yếu tố liên quan, chỉ có<br /> cellulase (FPU), đơn vị β-glucosidase (CBU), và thời 1,2% gây ra sai số (sai số ngẫu nhiên). Bên cạnh đó,<br /> gian (giờ). hệ số biến dị-CV (coefficient of variation) trong thí<br /> Từ phương trình ta thấy, 3 yếu tố tương tác nhau nghiệm ở mức thấp là 2,09 % chứng tỏ rằng các thí<br /> về mặt thống kê là đơn vị cellulase, nồng độ cơ chất nghiệm được thực hiện chính xác và độ lặp lại cao<br /> và thời gian. Sự tương tác của yếu tố β-glucosidase [14, 16]<br /> không rõ rệt. Giá trị R2 tiên đoán là 0,9768 phù hợp với R2 hiệu<br /> Phân tích sự có ý nghĩa của mô hình chỉnh là 0,9433 (độ lệch 0,0335 < 0,2). Độ chính xác<br /> Giá trị kiểm định F (Fisher) của mô hình là 88,12 phù hợp thể hiện tỷ lệ tín hiệu so với nhiễu là 26,793<br /> với giá trị p < 0,0001 cho thấy mô hình hoàn toàn > 4 chỉ ra rằng tín hiệu đã đầy đủ [14].<br /> có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 99,99%. Sự không Kết quả đáp ứng bề mặt<br /> tương thích của mô hình (lack of fit) là 1,58 (p = Mặt đáp ứng hình 1 (a) thể hiện bề mặt đường<br /> 0,3191), điều đó chứng minh mô hình hoàn toàn đồng mức và hình 1 (b) thể hiện bề mặt ba chiều<br /> tương thích với thực nghiệm [13, 14].<br /> <br /> <br /> Chuyên đề I, tháng 4 năm 2017 101<br />  ▲Hình 1. Đồ thị bề mặt đáp ứng thể hiện sự phụ thuộc của nồng độ glucose vào nồng độ cơ chất và đơn vị Celluclast® 1.5L - (a)<br /> đường đồng mức (b) ba chiều<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> ▲Hình 2. Đồ thị bề mặt đáp ứng thể hiện sự phụ thuộc của nồng độ glucose vào thời gian và lượng Celluclast® 1.5L - (a) đường<br /> đồng mức (b) ba chiều<br /> <br /> <br /> dạng chuông cho thấy, trong vùng khảo sát xuất thủy phâncao,vì vậy theo mô hình đáp ứng dự đoán<br /> hiện vị trí có nồng độ glucose cao nhất. Ymax = 27,918 g/L tại đơn vị cellulase 20,5 FPU và<br /> Nồng độ glucose cực đại nằm trong khoảng có nồng độ chất 61 g/L.<br /> đơn vị cellulase lớn hơn 20,5 FPU và khoảng nồng độ Tương tự, mô hình đáp ứng bề mặt thể hiện mối<br /> cơ chất lớn hơn 57 g/L. Mục đích của bài báohướng quan hệ giữa hàm lượng cellulase và thời gian, theo mô<br /> tới điều kiện thủy phân tối ưu thỏa mãn ba điều hình đáp ứng dự đoán Ymax = 27,918 g/L tại đơn vị<br /> kiện:lượng cellulase thấp, nồng độ glucose và hiệu suất cellulase 20,5 FPU và thời gian 49 giờ (Hình 2 (a)(b)).<br /> <br /> <br /> 102 Chuyên đề I, tháng 4 năm 2017<br />  KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU KHOA HỌC<br /> VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ<br /> <br /> <br /> <br /> Bảng 7. Tổng hợp các kết quả nghiên cứu trên cùng loại enzyme<br /> Celluclast® Novozyme 188 Thời gian<br /> Nghiên cứu Cơ chất Nồng độ glucose (g/L)<br /> 1.5L (FPU) (CBU) (giờ)<br /> 48 22<br /> Madrid, 2011 [17] 24 26 3g glucan<br /> 72 27<br /> 48 12,8<br /> Scott, 2010 [18] 24 30,1 2g cellulose<br /> 72 13<br /> 3,4g glucan(2,5 g 49 27,824 ± 0,320<br /> Nghiên cứu này 20,5 30<br /> cellulose) 72 28,04<br /> <br /> <br /> Nhóm nghiên cứu đã thực hiện ba thí nghiệm trên 188, bài báo đã chọn phương pháp đáp ứng về<br /> điều kiện thủy phân tối ưu là Celluclast® 1.5L (20,5 mặt (RMS) – thiết kế cấu trúc có tâm (CCD) dựa<br /> FPU), nồng độ cơ chất (61 g/L), thời gian (49 giờ) trên phần mềm Design Expert.Kết quả mô hình<br /> và Novozyme 188 (30 CBU), sản lượng glucose đạt thực nghiệm đã xác định nồng độ glucose cực<br /> 27,724 ± 0,320 (g/L). Kết quả này tương đồng với dự đại là 27,918 g/L, hiệu suất chuyển hóa cellulose<br /> báo từ mô hình. 80,4% với các yếu tốCelluclast® 1.5L (20,5 FPU/1g<br /> So với các nghiên cứu đã công bố cùng loại enzyme, cellulose), nồng độ cơ chất (61 g/L), thời gian (49<br /> kết quả trong nghiên cứu này cho nồng độ glucose cao giờ) và Novozyme 188 (30 CBU/1g cellulose).<br /> hơn với đơn vị enzyme cellulase và thời gian ít hơn Thực hiện thí nghiệm trên điều kiện thủy phân<br /> (Bảng 6). tối ưu theo mô hình cho kết quả nồng độ glucose<br /> 3. Kết luận đạt 27,724 ± 0,320 g/L, kết quả này tương đồng<br /> với kết quả suy ra từ mô hình và cao hơn so với<br /> Với mục tiêu tối ưu hóa quá trình thủy phân bùn<br /> các nghiên cứu đã công bố với cùng loại enzyme■<br /> thải giấy bằng enzymeCelluclast® 1.5L/ Novozyme<br /> <br /> <br /> <br /> TÀI LIỆU THAM KHẢO<br /> 1 Pham Thi Thanh Hoa, Nguyen Van Phuoc, Doan Thi Minh 7 Renewable Fuel Standard Program of US Environmental<br /> Phuong, 2016,Pretreament of paper sludge for cellulase Protection Agency, Final Renewable Fuel Standards for<br /> enzyme hydrolysis to produce bio-ethanol, Tạp chí Khoa 2015, June 10, 2015 <br /> học và Công nghệ Trường ĐH Công nghiệp số 23 (8), pp. 8 Demirbas A., Biofuels sources, biofuel policy, biofuel<br /> 2 Pham Thi Thanh Hoa, Nguyen Van Phuoc, Dao Thi My economy and global biofuel projections  (2008),Energy<br /> Linh, Nguyen Duc Dat Duc, A report about enzymatic Conversion and Management, Vol.49, No.8, pp. 2106 –<br /> hydrolysis of paper sludge using some popular enzymes, 2116.<br /> Proceeding of ICENR – ILTER EAP 2016, November, Ho 9 Nantanat Kulsuwan and Jirasak Kongkiattikajorn(2012),<br /> Chi Minh city. Production of Fermentable Sugars from Recycled Paper<br /> 3 Nguyễn Cảnh, (2004),Quy hoạch thực nghiệm, Nhà xuất Sludge for Alcohol Production, International Journal of<br /> bản Đại học quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh the Computer, the Internet and Management Vol.20 No.3,<br /> 4 Naik S. N., Goud V. V., Rout P. K., and Dalai A. K. (2010), pp 57-62<br /> Production of first and second generation biofuels: a 10 Waleed K. El-Zawawya, Maha M. Ibrahima, Yasser<br /> comprehensive review, Renewable and Sustainable Energy R. Abdel-Fattahb, Nadia A. Solimanb, Morsi M.<br /> Reviews, Vol.14, No.2, pp. 578–597. Mahmoudc(2011),Acid and enzyme hydrolysis to convert<br /> 5 Balan V., Chiaramonti D., Kumar S.(2013),Review of US pretreated lignocellulosic materials into glucose for ethanol<br /> and EU initiatives toward development, demonstration, production, Carbohydrate Polymers 84, 865–871.<br /> and commercialization of lignocellulosic biofuels, Biofuel 11 Renliang Huang &Rongxin Su & Wei Qi & Zhimin<br /> Bioprod. Biorefin. 7, 732–759. He(2011),Bioconversion of Lignocellulose into Bioethanol:<br /> 6 Dias de Oliveira M. E., Vaughan B. E., and Rykiel E. J. Process Intensification and Mechanism Research, Bioenerg.<br /> Jr., 2005, Ethanol as fuel: energy, carbon dioxide balances, Res., 4:225–245 <br /> and ecological footprint,  BioScience, Vol.55, No.7, pp. 12 Ghose T. K., Measurement of cellulase activities, (1987),<br /> 593–602. Pure and Applied Chemistry, Vol.59, No.2, pp. 257—268.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Chuyên đề I, tháng 4 năm 2017 103<br />  13 Adney B. and Baker J., (1996),Measurement of Cellulase 16 Castillo E Del, Process Optimization (2007),A Statistical<br /> Activities, Laboratory Analytical Procedure, LAP-006, Approach, Springer Science. New York, US App.118-122.<br /> National Renewable Energy Laboratory (NREL) 17 Box G. E. P, Hunter W.G., Hunter J.S.(1978),Statistics for<br /> 14 Douglas C.Montgomery, Design and Analysis of experimenters, New York: Wiley; p. 291–334.<br /> Experiments, John Wiley & Son Inc., 7th Edition. 18 Madrid L. M. and Díaz J. C. Q.(2011),Ethanol production<br /> 15 Scott W. Pryor & Nurun Nahar, (2010),Deficiency of from paper sludge using Kluyveromyces marxianus, Dyna,<br /> Cellulase Activity Measurements for Enzyme Evaluation, year 78, Nro. 170, pp. 185-191.<br /> Appl Biochem Biotechnol 162:1737–1750.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> OPTIMISATION PAPER SLUDGE HYDROLYSIS PROCESS BY<br /> ENZYME THROUGH RESPONSE SURFACE METHODOLOGY-<br /> CENTRAL COMPOSITE DESIGN<br /> Phạm Thị Thanh Hòa<br /> Doctorate Candidate of Environment and Resources, Vietnam National University of HCMC<br /> Lecturer of Ho Chi Minh City University of Food Industry<br /> Nguyễn Văn Phước<br /> Prof. Dr. Director of Institute for Environment and Resources<br /> Vietnam Ho Chi Minh City National University<br /> <br /> ABSTRACT<br /> Hydrolysis process of paper sludge by enzyme was optimized by the response surface methodology (RSM)<br /> – central composite design (CCD). An experimental equation describing the interaction of four factors and<br /> response surface graphs show a maximum glucose amount of 27.918 g/L and cellulose transform efficiency of<br /> 80.4%. Three experiments were implemented under optimal hydrolysis conditions of the model illustrated a<br /> glucose output of 27.724 ± 0.320 (g/L), similar to the model result.<br /> Keywords: Optimisation, hydrolysis, paper sludge, enzyme, response surface method (RSM)– central<br /> composite design (CCD).<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 104 Chuyên đề I, tháng 4 năm 2017<br />