2023-11-10
圖1 DOMFC和數據融合系統。(A)數據采集和分析系統。(B)DOMFC裝配工藝示意圖。(C)上流反應器用于實驗室實驗。(D)DOMFC在實驗室中的實際操作。(E)使用DOMFC進行現場測試
最近，四川大學在《Chemical Engineering Journal》發表了題為“Fast deployable real-time bioelectric dissolved oxygen sensor based on a multi-source data fusion approach”的論文。文中指出研究團隊開發了一種基于集成無腔室微生物燃料電池(DOMFC)為核心，樹莓派微型計算機為數據采集系統的溶解氧（DO）生物傳感器。通過利用電化學、顯微鏡和微生物組學技術深入研究了該新方法的操作機制。同時，這項研究證明了結合生物電化學和多源數據融合技術來精確監測溶解氧的魯棒性和實用性，并有望建立一個示范性的、可現場部署的DO監測系統和網絡平臺。
01、研究背景
溶解氧（DO）是決定天然水體和人工水體水質的關鍵環境參數。富營養化和極端氣候會導致自然水域中DO的急劇減少，對生物代謝和水的自凈化過程產生不利影響，并對水生生態系統造成不可逆轉的損害。廢水處理設施經常采用廣泛的持續曝氣，以保持DO水平，確保高需氧微生物代謝活動，并保證廢水質量。因此，一種可部署的低成本傳感器系統，可以實時獲取多深度DO數據，將適用于快速水質分析和廢水處理優化。商用的DO傳感器主要基于電化學或熒光猝滅原理和技術。通過電化學傳感器對DO的監測依賴于電極的氧化還原產生的電流。然而，電解質和細胞膜在惡劣的操作條件下容易被污染，因此需要經常的常規更換。相比之下，基于熒光猝滅的DO傳感器具有無電解質和精度高的優點。然而，它往往很昂貴，而且不適合更大規模的實施。基于此本研究開發了一種基于集成無腔室微生物燃料電池(DOMFC)為核心，樹莓派微型計算機為數據采集系統的溶解氧（DO）生物傳感器。
02、研究方法
測序方法：16S rRNA基因V3-V4區
測序平臺： Illumina Novaseq PE250
03、研究結果
1、DOMFC操作性能
首先學者對實時檢測的生物電溶解氧感受器進行測試，測試結果（圖2A）發現，感受器在穩定30分鐘后，電壓達到0.867V。當外部電阻范圍在2-10KΩ是，由于氧化還原反應的存在，會有一個極速的電壓下降。當外部電阻在10KΩ時，感受器的電壓達到0.702V，而電量密度值達到41.067mW/ m2。與之對比，當電阻在1KΩ時，電壓是0.435V，電量密度值達到157.69mW/ m2。另外，帶有低電阻的高電流會增加氧氣消耗量，從而會影響檢測環境。受到氧氣脅迫的影響，在馴化電極的過程中，電壓可能隨著孵育的時間而增加（圖2A）。在外部電壓分別為1KΩ、2KΩ、4.7KΩ時，最大電壓分別是0.428V、0.491V、0.636V，這意味著感受器可以快速的在不同電阻下接收高電壓輸出。此測試發現4.7KΩ的外部電阻可以為后續所有的實驗達到最大化的電壓輸出。另外，此感受器可以在不同溶解氧梯度下維持穩定的電壓輸出（圖2C）。
圖2：DOMFC的電氣性能。(A)偏振曲線和功率密度曲線由DOMFC得到。(B)在充滿氧的條件下，DOMFC的電壓輸出。(C)DOMFC對不同水平溶解氧的持續反應的穩定性。
2、連續操作后的電極表面形態學與微生物演替
鋁泡沫作為一種優良的電活性細菌（EAB）信號導體和掩體，在惡劣條件下也能長期作為陽極。即使在長時間運行20-160分鐘后，在鋁泡沫上也沒有發現明顯的結構變化。相比之下，陰極處有一些類似細胞外聚合物的粘附，只觀察到少數單個細胞。
污泥、曝氣、batch和缺氧樣品屬水平上的微生物群落結構和多樣性顯示，污泥中以嗜熱厭氧菌Tepidimicrobium（16.05%）和SRB2（18.50%）為主。經過陽極馴化后，微生物群落結構發生了顯著變化。結果顯示（圖3），DO的變化驅動了優勢物種的轉移。氧氣的存在通常降低了SRBs的豐度，從而降低了電極腐蝕的風險。batch和缺氧樣品的環境與傳感器的實際工作條件非常相似，證明了DOMFC的魯棒性。結果中典型的產電細菌（如Geobacillus）沒有被觀察到，由于它們是嚴格的厭氧菌，因此非厭氧物種主導的生物膜更適合DO傳感器的開發。
圖3：電極形態表征及陽極微生物群落結構分析。(A) 操作6（a-c）和12（d-f）h后陽極生物膜的CLSM圖像。(B)在生物膜內的DO分布。(C)陽極和陰極操作前后的掃描電鏡圖像。a-c：在不同的放大倍數下，操作前的鋁泡沫的形態學特征。d-f：在不同的放大倍數下操作后的鋁泡沫的形態學特征。g: 無催化劑負載的碳布的形態學表征。h-i：操作前后具有催化劑負載的碳布的形態學表征。(D)在屬水平上的陽極微生物群落結構分析。(E)基于前10個屬的聚類熱圖分析。
3、基于多數據融合策略的傳感器補償
在所有的實驗室測試結果中（圖4），感受器的DOMFC的電壓和DO濃度都是一致的。所有測試樣本都發現 DO 和 DOMFC 電壓之間存在高度顯著的正相關性（r = 0.976，p < 0.001）。盡管如此，水質因素對 DOMFC 發電的影響會干擾準確的 DO 監測，如 pH、電導率、溫度等。同時，基于多源數據構建并優化了GA-BPNN模型，利用多源數據融合校準生物傳感器的可靠性和魯棒性。GA-BPNN在實驗室實驗中的性能參數顯示RMSE、MAE和R2分別為0.0447、0.0401和0.997，與線性回歸模型相比，給出了更穩健的預測。最后作者的實驗結果表明，GA-BPNN 有效地映射了 DO 濃度和電壓等輸入因素。與機械模型和數值模型相比，GA-BP模型不需要復雜的數學模型或校準參數，并且可以補償顯著的外部干擾。
圖4：對DOMFC批量操作的實驗結果進行了分析。(A)3334個樣本的三維圖像數據。將血管間的電壓除以不同的顏色，從而顯示出第四維的信息。(B)水質因子之間的相關性。(C)的特征是輸入因素的重要性排序。平均下降精度（MDA）表示剔除變量后模型精度損失的程度。平均降低基尼系數（MDG）顯示了特征對節點分類過程的影響。平均降低精度或平均降低基尼分數的值與該變量在模型中的重要性成正比。(D)基于涉及兩個變量（電壓和水溫）的多元線性回歸分析的數據可視化。(E)基于實驗室規模試驗的GA-BPNN的預測結果。(F)基于實驗室尺度結果的GA-BPNN的相對誤差。(G)現場條件下DO和DOMFC電壓的變化。黃色和紫色的背景分別表示陽光和非陽光（多云/雨天和夜間）的情況。(H)基于現場結果的GA-BPNN的相對誤差。
04、研究結論
本研究開發了一種以集成的無室微生物燃料電池（DOMFC）為核心，以樹莓派微型計算機作為數據采集系統的DO生物傳感器。DOMFC傳感器具有較低的內電阻（9.62 Ω），可以在不到一分鐘的時間內響應DO的變化，并產生可靠的電壓信號，在具有挑戰性的條件下記錄DO（0.15-9.5 mg/L）。DOMFC傳感器和預測模型在復雜的自然應用（不同的pH值、電導率、水溫等）中表現出良好的一致性（R2 = 0.954），涵蓋了廣泛的應用范圍。由于傳感器微型監測系統價格低廉，易于制造和大規模使用，因此它是天然和人工水域中氧測量的一個很有前途的替代方法。
以上研究的測序和部分數據分析工作由上海派森諾生物科技股份有限公司完成。如需進一步討論，歡迎討論區留言或者發郵件給我們喲（郵箱地址：[email protected]）！
文章索引
Li Y, Chen Y, Chen Y, et al. Fast deployable real-time bioelectric dissolved oxygen sensor based on a multi-source data fusion approach[J]. Chemical Engineering Journal, 2023, 475: 146064.
