微生物發(fā)酵床豬舍環(huán)境氣味電子鼻判別模型的研究

1、.微生物發(fā)酵床豬舍環(huán)境氣味電子鼻判別模型的研究發(fā)酵床養(yǎng)豬技術(shù)是近年來發(fā)展起來的糞污原位降解的生態(tài)養(yǎng)豬方法，是依據(jù)生態(tài)學(xué)原理，利用益生菌資源，將微生物技術(shù)、發(fā)酵技術(shù)以及養(yǎng)殖技術(shù)相結(jié)合起來應(yīng)用于現(xiàn)代養(yǎng)殖業(yè)，從而控制畜禽糞便排放，減少環(huán)境污染，是一種環(huán)保養(yǎng)殖模式。這是一種倡導(dǎo)慎重開發(fā)利用資源、廢棄物資源化、清潔生產(chǎn)、遵循自然生態(tài)系統(tǒng)的物質(zhì)良性循環(huán)規(guī)律的經(jīng)濟發(fā)展模式，是一個“資源產(chǎn)品再生資源”的閉環(huán)反饋式循環(huán)過程（劉波等）。發(fā)酵床普遍采用的原料是谷殼和鋸末，是一個復(fù)雜的體系，在發(fā)酵床微生物變化（劉波等，2008；鄭雪芳 等）、氣味控制（Groenestein C M，1996）、培養(yǎng)基調(diào)控（Morri

2、son R S，2003）、營養(yǎng)元素分解（Chan D K O.，1994）等方面，已有學(xué)者進行了研究。目前形成的一些實際管理技術(shù)多出于管理者實際操作積累的經(jīng)驗（金文英，2011；李驍駑，2010；王曉飛 等，2010），許多技術(shù)缺乏明確的研究指標(biāo)。發(fā)酵床通過微生物發(fā)酵使豬排泄的糞尿分解，墊料也在發(fā)酵腐熟的過程中不斷消耗，使豬的排泄物與墊料的處理能力達到平衡對發(fā)酵床養(yǎng)豬顯得非常關(guān)鍵（WIRTH H，1983）。如何簡單科學(xué)的判定墊料的發(fā)酵程度，采用相應(yīng)的技術(shù)處置措施，使墊料的發(fā)酵處在最佳水平，使用壽命最長，亟需深入研究。電子鼻概念最早是1982年由英國 Warwick大學(xué)的Persand和Do

3、dd教授研究模仿哺乳動物嗅覺系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和機理，對幾種有機揮發(fā)氣體進行判別分析時提出的（K. Persand et al.,1982）。與普通的化學(xué)儀器，如色譜儀、光譜儀等不同，得到是樣品中揮發(fā)成分的整體信息；在食品品質(zhì)監(jiān)控（Blixt Y et al.,1999；洪雪珍 等，2011）、糧食儲藏（Evans P et al.,2000；周顯青 等，2010）、醫(yī)學(xué)診斷（Turner APF et al,2004；何慶華 等，2010）、環(huán)境保護（楊建華 等，2002；畢麗君 等，2006）等方面廣泛應(yīng)用。本研究利用氣象色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)分析不同發(fā)酵狀態(tài)墊料的揮發(fā)性物質(zhì)組成，提出微生物發(fā)酵床豬舍

4、環(huán)境氣味電子鼻判別模型，旨在通過對不同發(fā)酵程度墊料的揮發(fā)性物質(zhì)的分析，建立一套墊料發(fā)酵程度判別方法，科學(xué)指導(dǎo)實際生產(chǎn)。1材料與方法1.1 供試材料 樣品為養(yǎng)豬發(fā)酵床墊料，使用時間為3-5個月。采集時間：2010年8月17日。采集地點：福州新店部隊生豬養(yǎng)殖場。采集方法：豬欄面積為6×8m，在豬欄縱向中軸線上距采食臺1m、3m、5m處設(shè)3個樣點，每個采樣點直徑約40cm，將墊料上下翻勻，取樣待用，共30個樣品。1.2實驗儀器主要實驗儀器采用美國Agilent公司制造的7890A/5975C氣質(zhì)聯(lián)用儀（GC/MSD）；SPME萃取柄（美國Supleco公司），100m聚二甲基硅氧烷（PDM

5、S）萃取頭（美國Supleco公司）；電子天平（Navigator NO4120）；恒溫搖床（HZQ-F160）；pH計。1.3實驗方法1.3.1發(fā)酵床墊料氣味氣體收集方法SPME老化方法：使用前將SPME萃取頭旋入萃取柄，用丙酮浸泡萃取頭1 h后，將SPME萃取頭在氣質(zhì)聯(lián)用儀的進樣口250 老化30 min。揮發(fā)性氣味收集，將發(fā)酵床墊料樣品100g放置于250ml三角瓶內(nèi)，有孔橡皮塞封口，用封口膜將橡皮塞孔封住，室溫（32左右）放置24小時。插入SPME的萃取柄，采集時間為3h。1.3.2 發(fā)酵床墊料氣味GC-MS分析進樣方式：手動進樣。色譜條件：采用HP5-MS色譜柱，進樣口溫度250 ，

6、壓力4.5338 psi，總流量104 mL/min，隔墊吹掃流量3 mL/min，不分流。升溫程序為：50 保持2 min，以5 /min上升到280 保持3 min。質(zhì)譜條件：采集模式：全掃描；EMV模式：相對值；全掃描參數(shù)：開始時候的質(zhì)量數(shù)50.00 amu，結(jié)束時的質(zhì)量數(shù)550.00 mu；MS溫度：離子源230 ，MS四級桿150 。1.3.3發(fā)酵床墊料氣味類別的聚類分析以采樣的順序為樣本，樣品中的物質(zhì)含量為指標(biāo)，數(shù)據(jù)矩陣進行規(guī)格化處理，以馬氏距離為尺度，用可變類平均法對數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)聚類分析。1.3.4發(fā)酵床墊料氣味判別模型的建立以各物質(zhì)在樣品中含量（Xj）為指標(biāo)，各部位樣品（Xi）

7、為樣本，墊料發(fā)酵級別（Y）為測定值，以組建判別分析數(shù)據(jù)矩陣如下：X11 X12 X1j Y1X21 X22 X2j Y2 Xi1 Xi2 Xij Yi 其中，j為Nacl的濃度序號，i為墊料發(fā)酵程度級別序號。用 Bayes 逐步判別方法建模，多組逐步判別分析是按照 Bayes 準(zhǔn)則，用WILKS 統(tǒng)計量從 M個因子中，根據(jù)各因子判別能力大小的顯著性檢驗結(jié)果，精選出若干判別能力大的且配合較好的因子，建立 Bayes 判別函數(shù)。并可判別新的樣本是屬于哪一組。Bayes 判別函數(shù)方程：其中：當(dāng)，將個體x劃入第i類。判別值的后驗概率為：聚類分析、主成分分析、判別分析采用DPS 數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)進行計算。2

8、結(jié)果與分析2.1發(fā)酵床墊料氣味物質(zhì)分析檢測的揮發(fā)性物質(zhì)結(jié)果見表2。匹配度90，相對含量4%，共檢測到26個物質(zhì)。表2揮發(fā)性物質(zhì)（匹配度90，相對含量4%）CA號加入，匹配度90，相對含量4%編號名稱中文名分子式11,2,4-Benzenetricarboxylic acid,-dodecyl dimethyl ester21H-3a,7-Methanoazulene,2,3,4,7,8,8a-hexahydro-3,6,8,8-tetramethyl-, 3R-(3.alpha.,3a.beta.,7.beta.,8a.alpha.)-3R-(3,3A,7,8A)-2,3,4,7,8,8A-六

9、氫-3,6,8,8-四甲基-1H-3A,7-亞甲基奧alpha-柏木烯C17H2431-Octadecene十八烯C18H3642,6-Bis(1,1-dimethylethyl)-4-(1-oxopropyl)phenolC17H26O254-(3-Oxocyclohexyl)butyric acid,methyl ester6Benzoic acid, 2,5-bis (trimethylsiloxy)-, trimethylsilyl esterC16H30O4Si37Butylated Hydroxytoluene二丁基羥基甲苯C15H24O8Cyclodecasiloxane, ei

10、cosamethyl-C20H60O10Si109Cycloheptasiloxane, tetradecamethyl-C14H42O7Si710Cyclopentanepropanoi acid,2-methyl-3-oxo-,methyl ester, trans-(.+ -.)-11Eicosane二十碳烷C20H4212Heneicosane二十一烷C21H4413Heptacosane二十七烷C27H5614Heptasiloxane, hexadecamethyl-C16H48O6Si715Hexacosane正二十六碳烷C26H5416Hexadecane十六烷C16H3417

11、meso-4,5-Dicyclohexyl-2,7-dimethyloctan18n-Nonadecanoic acid,pentamethyldisilyl ester19Nonacosane二十九烷C29H6020Octacosane二十八碳烷C28H5821Octadecane十八烷C18H3822Pentacosane二十五烷C25H5223Phenol,2,6-bis(1,1-dimethylethyl)-4- (1-methylpropyl)-6-溴吲哚-3-甲醛C18H30O24Piperidine, 1-(5-trifluoromethyl-2-pyridyl)-4- (1H-

12、pyrrol-1-yl)-25Tetracosane二十四烷C24H5026Thiophene, 2-decyl-C14H24S2.2發(fā)酵床氣味物質(zhì)在樣品中分布的多態(tài)性分析各物質(zhì)在樣品中含量見表3。以各物質(zhì)在各部位樣品中含量為指標(biāo)，以馬氏距離為尺度，用最長距離法對數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)聚類分析，結(jié)果見表3和圖1，當(dāng)=26.01時，可將這些物質(zhì)分為3類。類別包括9種物質(zhì)，其中Butylated Hydroxytoluene（二丁基羥基甲苯）在25個樣品中分布，平均含量為36%；1H-3a,7-Methanoazulene,2,3,4,7,8,8a-hexahydro-3,6,8,8-tetramethyl

13、-,3R- (3.alpha.,3a.beta.,7. beta.,8a.alpha.)-（3R-(3,3A,7,8A)- 2,3,4,7,8,8A-六氫-3,6,8,8-四甲基-1H-3A,7-亞甲基奧alpha-柏木烯）在2個樣品中分布，含量均為5.32%；1,2,4-Benzenetricarboxylic acid,-dodecyl dimethyl ester、1-Octadecene（十八烯）、2,6-Bis(1,1-dimethylethyl)-4-(1-oxopropyl) phenol、4-(3-Oxocyclohexyl) butyric acid,methyl ester

14、、Benzoic acid, 2,5-bis (trimethylsiloxy)-, trimethylsilyl ester、Cyclodecasiloxane, eicosamethyl-和Cyclopentanepropanoic acid,2-methyl- 3-oxo-,methyl ester, trans-(.+ -.)-共7種物質(zhì)僅在1個樣品中分布，含量為5.32%15.3%。類別包括11種物質(zhì)，其中Heneicosane（二十一烷）、Hexadecane（十六烷）、meso-4,5- Dicyclohexyl- 2,7-dimethyloctan、n-Nonadecanoic

15、 acid,pentamethyldisilyl ester、Octadecane（十八烷）和Piperidine, 1-(5-trifluoromethyl- 2-pyridyl)-4- (1H-pyrrol-1-yl)-這6種物質(zhì)僅在一個樣品中出現(xiàn)，含量在4%10%之間。Cycloheptasiloxane, tetradecamethyl-在2個樣品中出現(xiàn)，含量在4%8%之間；Hexacosane（正二十六碳烷）在7個樣品中出現(xiàn)，含量在4.04%13.71%之間；Eicosane（二十碳烷）存在于7個樣品中，含量為6.56%27.46%；Heptacosane（二十七烷）在4個樣品中出現(xiàn)

16、，含量為5.5%16.53%；Heptasiloxane, hexadecamethyl-在2個樣品中出現(xiàn)，含量分別為18.98%和23.11%。類別包括6種物質(zhì)，其中Nonacosane（二十九烷）和Pentacosane（二十五烷）在三個樣品中存在，含量為4.01%45.51%；Octacosane（二十八碳烷）、Phenol,2,6-bis(1,1- dimethylethyl)-4- (1-methylpropyl)-（6-溴吲哚-3-甲醛）、Tetracosane（二十四烷）和Thiophene, 2-decyl-共4種物質(zhì)僅存在于1個樣品中，含量分別為13.6%、6.94%、10%

17、和6.37%。表4 聚類過程TIJ距離物質(zhì)124121.842862.283432.5241792.65521183.17616113.557653.65823204.46918155.081026255.821114136.3612217.07131077.521420197.66151598.991622199.1217759.5318319.8419131111.2420121115.15215116.752211921.1023251923.472419933.42圖1 系統(tǒng)聚類圖259143.35:表3 揮發(fā)性物質(zhì)在樣品中含量（匹配度90，相對含量4%）編號樣本類別物質(zhì)含量12345

18、6789101112131415161718192021222324252611-1105.3200005.65000000000000000000021-2100000025.4700011.570006.550000000000031-3100000024.03000000000000000000042-1100000012.34000000000000000000052-216.060000058.16000000000000000000062-310006.34011.3000000018.9800000000000074-110020.500022.90000000000000000

19、000125-3100000021.7900000000000000000002314-21000000000000000007.170000000094-3200000013.1600027.46016.530000045.150000040105-1200000049.620008.97000005.06000000000115-22000000000000023.11000000009.59000146-2200000063.170009.1405.504.04000000000001912-1200000031.1500012.110105.520000004.0100002012-2

20、205.32000050.65000000000000000000084-23000000700000000000000000000136-13000015.3000000000000000000000156-3300000043.9200017.85010.1508.060000006.030000168-1300000020.056.724.9706.567.37000000000001000178-230000006.72000900013.710008.2513.06000000188-3300000013.0607.960000008.5200000000002112-3300000

21、040.58005.5715.510000000006.94000002414-330000000000000000042.62000000002715-3300000071.5100000000000000000002816-1300000060.7300000000000000000002214-1400000070.760000000000000000006.372515-1400000021.6700013.61014.72011.670009.82007.2900002615-2400000058.80000000000000000007.092916-2400000043.6000

22、21.730007.780000005.7600003016-340000005.34000000000064.51000000002.3發(fā)酵床樣品聚類分析試驗結(jié)果見表4和圖2。當(dāng)=23.59時，可將這些樣品分為4類。類別包括9個樣品1、2、3、4、5、6、7、12和23。類別包括6個樣品9、10、11、14、19和20。類別包括10個樣品8、13、15、16、18、17、21、24、27和28。類別包括5個樣品22、25、26、29和30。表4 聚類過程TIJ距離樣品1431.12219101.7132782.46418152.74524162.8962373.62714113.868123

23、4.30921174.481026255.761120105.921216136.4213216.5614767.091517158.191628158.82171098.851829228.951911910.06206510.14213111.052213812.6423302215.54245116.1225252220.672615823.59279131.022822839.16圖1 系統(tǒng)聚類圖298158.432.4判別分析以各種物質(zhì)在樣品中的含量（Xj）為指標(biāo)，各樣品的（Xi）為樣本，墊料發(fā)酵級別（Y）為測定值，以組建判別分析數(shù)據(jù)矩陣如表3。當(dāng)Fa臨界值=0.10時，各個因子分類

24、均值見表5，計算結(jié)果建立的判別模型如下：Y1= -7.15+1.61X1+2.01X2+0.70X3+0.83X4+0.60X5+0.13X7+0.94X9+3.82X10-1.12X11+2.35X12- 0.37X13+3.87X15+1.77X17+0.20X18-0.61X19-1.66X20-0.57X22+0.95X 23+17.92X25+0.77X26 Y2=-4.92-1.08X1+0.72X2+0.03X3+2.24X4+0.60X5+0.20X7+0.82X9+5.07X10-1.76X11+1.18X12- 0.34X13+3.24X15+3.93X17+0.25X18

25、-2.59X19-0.25X20+2.40X22+0.95X23+44.41X25-0.89 X26 Y3=-10.75-1.27X1+1.04X2+0.12X3+1.44X4+1.58X5+0.29X7+2.55X9-3.55X10+2.07X11-3.11X12+ 0.31X13-3.47X15-4.70X17+0.32X18+1.97X19+1.52X20-1.19X22+2.51X23-32.62X25-0.36X26 Y4=-16.48-1.64X1+2.72X2+0.14X3+2.18X4+1.19X5+0.37X7+1.69X9+7.27X10-2.40X11+1.54X12+

26、0.72X13+4.16X15+3.38X17+0.67X18-4.98X19+1.11X20+3.52X22+1.90X23+72.99X25-1.34X26 計算后分類和后驗概率見表7，判別效果矩陣分析見表8。對于30個樣本發(fā)酵級別的判別，錯誤4個，分別是樣品5，原分類類，模型判別為類；樣品15原分為類，模型判別為類；樣品25原分為類，模型判別為類；樣品29原分為類，模型判別為類。模型對墊料發(fā)酵程度級別的判別準(zhǔn)確率達86.7%，精確度可以滿足墊料發(fā)酵程度歸類。表5 各個因子分類均值類別 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X10 X11 X12 X13

27、X14 X15 X16 X17 X18 X19 X20 X21 X22 X23 X24 X25 X26 第1類 0.67 0.59 2.28 0.00 0.00 0.00 26.80 0.75 0.55 0.00 4.53 0.82 1.64 0.00 3.55 0.00 0.00 0.00 2.01 1.45 0.00 0.81 0.00 1.11 0.00 0.79 第2類 0.00 0.00 0.00 1.06 0.00 1.88 27.19 0.00 0.00 0.00 3.51 0.00 0.17 3.16 0.92 0.00 0.84 1.20 0.00 0.00 0.00 0.6

28、7 0.00 0.00 0.00 0.00 第3類 0.00 0.00 0.00 0.00 1.53 0.00 33.99 0.00 0.80 0.56 7.38 0.00 2.20 2.31 1.18 0.85 0.00 0.00 4.52 0.00 0.69 0.58 0.96 0.00 0.40 0.64 第4類 0.00 1.06 0.00 0.00 0.00 0.00 32.13 0.00 0.00 0.00 3.57 0.00 2.03 0.00 1.61 0.00 0.00 21.43 0.00 0.00 0.00 1.21 0.00 0.00 0.00 0.00 總 的 0.2

29、0 0.35 0.68 0.21 0.51 0.38 30.16 0.22 0.43 0.19 5.12 0.25 1.60 1.40 1.91 0.28 0.17 3.81 2.11 0.44 0.23 0.77 0.32 0.33 0.13 0.45 表6 判別模型的建立x(0) x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(7) x(9) x(10) x(11) x(12) x(13) x(15) x(17) x(18) x(19) x(20) x(22) x(23) x(25) x(26) -7.15 1.61 2.01 0.70 0.83 0.60 0.13 0.94 3.8

30、2 -1.12 2.35 -0.37 3.87 1.77 0.20 -0.61 -1.66 -0.57 0.95 17.92 0.77 -4.92 -1.08 0.72 0.03 2.24 0.60 0.20 0.82 5.07 -1.76 1.18 -0.34 3.24 3.93 0.25 -2.59 -0.25 2.40 0.95 44.41 -0.89 -10.75 -1.27 1.04 0.12 1.44 1.58 0.29 2.55 -3.55 2.07 -3.11 0.31 -3.47 -4.70 0.32 1.97 1.52 -1.19 2.51 -32.62 -0.36 -16

31、.48 -1.64 2.72 0.14 2.18 1.19 0.37 1.69 7.27 -2.40 1.54 0.72 4.16 3.38 0.67 -4.98 1.11 3.52 1.90 72.99 -1.34 表7計算后分類和后驗概率樣本序號原分類計算后分類后驗概率1110.982111.003111.004111.00512*0.946111.007111.008111.009110.8710220.9311221.0012220.8913221.0014220.971523*0.5516331.0017330.6818331.0019331.0020331.0021331.0022331.0023330.5524331.002532*0.9426440.9927441.0028441.002942*0.4830441.00表8判別效果矩陣分析來自判為類1類2類3類4小計正確率%類1810090.89類2051060.83類30190100.90類4010450.80判對的概率=0.866673討論發(fā)酵床的主要功能是使豬排泄的糞尿原位發(fā)酵分解，墊料管理的核心是使豬的排泄物與墊料的處理能力達到平衡。管理的好壞不僅關(guān)系到墊料使用的年限，而且會影響豬群的健康狀況和飼養(yǎng)效果（王兆勇，2009）。不同發(fā)酵狀態(tài)的墊料其