3.1. RSM modeling of resultsIn this

3.1. RSM modeling of results
In this work, ethanol was directly produced from Napiergrass
powder by the strain K. oxytoca THLC0409. Table 2 presents
ANOVA results, from which the sum of squares, mean sum of
squares, F-values, and p-values of each term in the model
were estimated. According to the summarized ANOVA
results, the four linear terms X1 (time), X2 (pH), X3 (temperature),
and X4 (YE concentration) have significant effect on
ethanol production responses (with p-values of under
a ผ 0.05). Additionally, the square terms X1 2 , X2 2 , X3 2 , and X4 2
also have p-values of under 0.05, and therefore are important
variables in the ethanol production model. Moreover, most
two-way interactions between individual variables (except
the term X3 _ X4, p-value ผ 0.277) create combination terms,
which also have significant effects on the response. The
p-value of the lack of fit is about 0.106, indicating an absence
of significant difference between the central points. The
adjusted R2-value is 0.995, suggesting that variations in the
observations indeed accounted for most of the variation of
the response. The computed F-values of these terms are
307.913 (X1), 631.420 (X1 2 ), 8.628 (X2), 3893.802 (X2 2 ), 84.082 (X3),
2216.700 (X3 3 ), 223.268 (X4), 2310.230 (X4 2 ), 29.970 (X1 _ X2),
14.328 (X1 _ X3), 120.565 (X1 _ X4), 9.983 (X2 _ X3) and 6.742
(X2 _ X4) e all of which exceed the upper-tail percentage
point of the F1,5 distribution with the selected a of 0.05
(F0.05,1,5 ผ 6.61) [22]. Furthermore, the interactions between
the fermentation time and the initial pH, between the
fermentation time and the cultivating temperature, between
the fermentation time and the YE concentration, between the
initial pH and the cultivating temperature, and between the
initial pH and the YE concentration, are also significant.
The exception is the interaction between the cultivating
temperature and the YE concentration (X3 _ X4), which has
an F-value of 1.488, which is less than F0.05,1,5 ผ 6.61. These
results once again show that the treatment averages differ.
Table 3 summarizes regression parameters used in the
ethanol production model. As the data in the Table show,
linear terms (X1, X2, X3, X4), square terms (X1 2 , X2 2 , X3 2 , X4 2 ), and
two-way interaction terms (X1 _ X2, X1 _ X3, X1 _ X4, X2 _ X3,
X2 _ X4, all except X3 _ X4) are the major factors, with p-values
of under a ผ 0.05, significantly affecting on ethanol production.
These terms must be incorporated in the regression
model of ethanol production from Napiergrass powder. The
equation that relates the ethanol production as the dependent
variable (Y, ppm) to other significant terms, as listed in Table 3,
can be expressed as follows.
Y ผ _8239:12  109:41X1 _ 9:59X21
 1337:90X2 _ 95:22X22
 175:11X3 _ 2:87X23
206:55X4
_18:34X24
 5:47X1X2
 0:76X1X3  5:48X1X4 _ 1:26X2X3 _ 2:59X2X4 (2)
where Y is the ethanol concentration (ppm); X1 is the
fermentation time (6e14 days); X2 is the initial pH
(5.0e9.0 _ 0.2); X3 is the temperature (20e40 _C), and X4 is the
YE concentration (2.5e10.5 g l_1).
Table 1 presents observed results from experiments and
predictions of the model (Table 2) using Statistica 6.0. The
data show the lack of a significant difference between the
actual and the predicted ethanol production (Table 1).
Moreover, a plot of observed concentrations versus predicted
concentrations of ethanol production was also
exported by the software program (Statistica 6.0). The
resulting correlation coefficient of 0.998 indicates high
consistency between the experimental results and the
values computed using the model (Fig. 1) (r ผ 0.998,
p < 0.001). Additionally, the adjusted R-square of 0.996
reveals that the model provided a good fit to the data. In
the tested ranges of fermentation time (6e14 days), initial
pH of the liquid medium (5e9), cultivating temperature
(20e40 _C), and YE concentration (2.5e10.5 g l_1), the
concentration of produced ethanol is estimated to reach its
highest value of 472 ppm at a fermentation time of about
11 days, an initial pH of the liquid medium of 7.04, a cultivating
temperature of 31 _C, and a YE concentration of
7.0 g l_1, according to the regression model (Eq. (2)).
Figs. 2e6 display the contour and surface plots of the
ethanol concentration as a function of pairs of the controlled
factors. The results show that these variables (fermentation
time, initial pH of liquid medand yeast extract concentration) substantially affect the
ethanol concentration response. Additionally, two-way
interactions between variables such as time and pH, time and
temperature, time and yeast extract concentration, pH and
temperature, pH and yeast extract concentration, are important
terms in the ethanol production model. With a p-value of
0.276 (Table 3), the interaction between temperature and
concentration of yeast extract appears not to affect the
production of ethanol.ium, cultivating temperature,

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

3.1 การ RSM โมเดลของผลลัพธ์ในงานนี้ เอทานอลได้โดยตรงผลิตจาก Napiergrassผง โดยต้องใช้คุณ oxytoca THLC0409 ตารางที่ 2 แสดงการวิเคราะห์ความแปรปรวนผล ซึ่งผลรวมของกำลังสอง หมายถึงผลรวมของสี่เหลี่ยม ค่า F และ ค่า p ของแต่ละคำในรูปแบบได้ประมาณการ ตามแบบสรุปการวิเคราะห์ความแปรปรวนผล เส้นสี่ข้อ (เวลา) X 1, X 2 (ค่า pH) 3 X (อุณหภูมิ),และ 4 X (YE สมาธิ) มีลักษณะสำคัญตอบสนองการผลิตเอทานอล (มี p-ค่าภายใต้การผ 0.05) นอกจากนี้ ตารางเงื่อนไข X 1 2, X 2 2, X 3 2 และ X 4 2นอกจากนี้ยัง มี p-ค่าของใต้ 0.05 และดังนั้นจึง มีความสำคัญตัวแปรในแบบจำลองการผลิตเอทานอล นอกจากนี้ ส่วนใหญ่โต้ตอบสองทางระหว่างตัวแปรอิสระ (ยกเว้นชุดเงื่อนไข สร้าง_ระยะ X 3 4 X ค่า p ผ 0.277)ซึ่งยังมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญในการตอบสนอง ที่ค่า p ของขาดพอดีกำลัง 0.106 ระบุการขาดงานความแตกต่างที่สำคัญระหว่างจุดศูนย์กลาง ที่ปรับปรุงค่า R2 เป็น 0.995 แนะนำที่เปลี่ยนแปลงในการสังเกตจริง ๆ คิดมากที่สุดของความผันแปรของการตอบสนอง F คำนวณค่าของเงื่อนไขเหล่านี้307.913 (X 1) 631.420 (X 1 2) 8.628 (X 2) 3893.802 (X 2 2) 84.082 (X 3)2216.700 (X 3 3), 223.268 (X 4) 2310.230 (X 4 2) 29.970 (X 1 _ X 2),14.328 (x _ 1 X 3), 120.565 (X _ 1 X 4), 9.983 (X _ 2 X 3) และ 6.742(X _ 2 X 4) อีที่เกินเปอร์เซ็นต์บนหางของ F1 แจก 5 ด้วยที่เลือกเป็นของ 0.05(F0.05, 1, 5 ผ 6.61) [22] การ Furthermore การโต้ตอบระหว่างเวลาหมักและ pH เริ่มต้น ระหว่างการเวลาหมักและอุณหภูมิ cultivating ระหว่างเวลาหมักและความเข้มข้นของ YE ระหว่างการเริ่มต้นค่า pH และอุณหภูมิ cultivating และระหว่างเริ่มต้นค่า pH และความเข้มข้นของ YE ยังสำคัญอยู่ข้อยกเว้นเป็นการโต้ตอบระหว่างการเพาะปลูกอุณหภูมิและความเข้มข้น YE (X 3 _ X 4), ซึ่งมีF-ค่าของ 1.488 ซึ่งน้อยกว่า F0.05, 1, 5 ผ 6.61 เหล่านี้ผลลัพธ์อีกครั้งแสดงว่า ค่าเฉลี่ยการรักษาแตกต่างกันตาราง 3 สรุปพารามิเตอร์การถดถอยที่ใช้ในการแบบจำลองการผลิตเอทานอล เป็นข้อมูลในการแสดงตารางเงื่อนไขเชิงเส้น (X 1, X 2, X 3, X 4), ตารางเงื่อนไข (X 1 2, X 2 2, X 3 2, X 4 2), และคำโต้ตอบสองทาง (X _ 1 X 2, X 1 _ X 3, X X 4, 1 _ X _ 2 X 3X 2 _ 4, X ทั้งหมดยกเว้น X _ 3 X 4) เป็นปัจจัยสำคัญ มีค่า pของภายใต้การผ 0.05 อย่างมีนัยสำคัญมีผลต่อในการผลิตเอทานอลเงื่อนไขเหล่านี้ต้องรวมอยู่ในการถดถอยรูปแบบของการผลิตเอทานอลจากผง Napiergrass ที่สมการที่เกี่ยวข้องกับการผลิตเอทานอลเป็นผู้อยู่ในอุปการะตัวแปร (Y, ppm) เงื่อนไขอื่น ๆ อย่างมีนัยสำคัญ เป็นแสดงในตาราง 3สามารถแสดงได้ดังนี้Y ผ 109:41 _8239:12  X 9 1 _: 59 X 21 95:22 _ 1337:90 X 2 X 22 2:87 _ 175:11 X 3 X 23206:55 X 4_18:34 X 245 : 47 X 1 X 20:76  X 1 X 5 3 : 48 X 1 X 1 4 _: 26 X 2 X 2 3 _: 59 X 2 X 4 (2)โดยที่ Y คือ ความเข้มข้นเอทานอล (ppm); X 1 เป็นการเวลาหมัก (6e14 วัน); X 2 มี pH เริ่มต้น(5.0e9.0 _ 0.2); X 3 อุณหภูมิ (20e40 _C), และ X 4YE สมาธิ (2.5e10.5 g l_1)ตารางที่ 1 แสดงผลการสังเกตจากการทดลอง และการคาดการณ์ของแบบจำลอง (ตาราง 2) ใช้ Statistica 6.0 ที่ข้อมูลแสดงขาดความแตกต่างที่สำคัญระหว่างจริง และการผลิตเอทานอลที่คาดการณ์ (ตารางที่ 1)นอกจากนี้ แปลงของความเข้มข้นสังเกตเทียบกับคาดการณ์ความเข้มข้นของเอทานอลผลิตได้ยังส่งออก โดยโปรแกรมซอฟต์แวร์ (Statistica 6.0) ที่สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ผลของ 0.998 บ่งชี้สูงความสอดคล้องระหว่างผลการทดลองและค่าที่คำนวณโดยใช้แบบจำลอง (Fig. 1) (r ผ 0.998p < 0.001) นอกจากนี้ การปรับปรุง R-สแควร์ของ 0.996เปิดเผยว่า รูปแบบให้พอดีกับข้อมูล ในเริ่มต้นทดสอบช่วงเวลาการหมัก (6e14 วัน),pH ของตัวกลางของเหลว (5e9), กสิอุณหภูมิ(20e40 _C), และความเข้มข้น YE (2.5e10.5 g l_1), การความเข้มข้นของเอทานอลผลิตเป็นประเมินถึงความค่าสูงสุดของ ppm 472 ครั้งหมักประมาณ11 วัน pH เริ่มต้นขนาดกลางของเหลวของ 7.04 การเพาะปลูกอุณหภูมิ 31 _C และ YE เข้มข้นของl_1 7.0 g ตามแบบจำลองถดถอย (Eq. (2))Figs. 2e6 แสดง contour และพื้นที่ลงจุดของการความเข้มข้นของเอทานอลเป็นฟังก์ชันคู่ของการควบคุมปัจจัย ผลลัพธ์แสดงว่าตัวแปรเหล่านี้ (หมักpH เริ่มต้น เวลา medand เหลวยีสต์สกัดเข้มข้น) มากมีผลต่อการการตอบสนองความเข้มข้นเอทานอล นอกจากนี้ สองทางระหว่างตัวแปรเช่นเวลาและค่า pH เวลา และค่า pH อุณหภูมิ เวลา และยีสต์สารสกัดความเข้มข้น และอุณหภูมิ pH และยีสต์สกัดเข้มข้น มีความสำคัญเงื่อนไขในแบบจำลองการผลิตเอทานอล มีค่า p ของ0.276 (ตาราง 3), ปฏิสัมพันธ์ระหว่างอุณหภูมิ และความเข้มข้นของสารสกัดจากยีสต์เหมือนไม่ มีผลต่อการผลิต ethanol.ium อุณหภูมิ การเพาะปลูก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

3.1 . แบบ RSM ผล
ในงานนี้โดยตรง napiergrass เอทานอลผลิตจากแป้งโดย K . oxytoca สายพันธุ์
thlc0409 . ตารางที่ 2 แสดงผล (
, ซึ่งผลรวมของสี่เหลี่ยม หมายถึง ผลรวมของ
สี่เหลี่ยม f-values และ p-values ของแต่ละภาคในรูปแบบ
อยู่ประมาณ ตามสรุปการวิเคราะห์ความแปรปรวน
ผลลัพธ์ สี่เส้นแง่ X1 ( เวลา ) , X2 ( pH ) x3
( อุณหภูมิ )กับ X4 ( ท่านความเข้มข้น ) จะมีผลต่อการตอบสนองการผลิตเอทานอล (

p-values ภายใต้เป็นผ 0.05 ) นอกจากนี้ ตารางเงื่อนไข X1 X2 X3 2 , 2 , 2 , 2 X4
ยังมี p-values ต่ำกว่า 0.05 , และดังนั้นจึงมีตัวแปรสำคัญ
ในการผลิตเอทานอลแบบ นอกจากนี้ ส่วนใหญ่
สองทางปฏิสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรแต่ละตัว ( ยกเว้น
ระยะ _ x3 x4 , p-value ผ 0277 ) สร้างเงื่อนไขการรวมกัน
ซึ่งมีความสัมพันธ์กับการตอบสนอง
p ขาดพอดี เกี่ยวกับ มี แสดงว่าขาด
ของความแตกต่างระหว่างคะแนนกลาง
ปรับ R2 ค่า 0.995 บอกว่าการเปลี่ยนแปลงใน
สังเกตจริงเป็นสัดส่วนมากที่สุดของการเปลี่ยนแปลงของ
3 คำนวณ f-values ของเงื่อนไขเหล่านี้
307 .913 ( , 1 ) , ( 1 , 2 ) 631.420 8.628 ( X2 ) 3893.802 X ( , 2 ) , 84.082 ( x3 )
2216.700 ( 3 3 ) 223.268 ( X4 ) 2310.230 ( X ( , 2 ) 29.970 ( x1 _ X2 )
14.328 ( x1 _ X3 ) 120.565 ( x1 _ 9.983 ( X4 ) _ X2 X3 ) และ 6.742
( x2 _ X4 ) E ทั้งหมดที่เกินบนหางค่า
f1,5 กับจุดของการเลือกของ 0.05
( f0.05,1,5 ผ 6.61 ) [ 22 ] นอกจากนี้ การมีปฏิสัมพันธ์ระหว่าง
เวลาการหมักและพีเอชเริ่มต้น ระหว่างการหมักและบ่มเวลา

เวลาอุณหภูมิระหว่างการหมักและท่านความเข้มข้นระหว่าง
pH เริ่มต้นเพาะปลูกระหว่างอุณหภูมิ และ pH เริ่มต้น ความเข้มข้นและท่าน

ยังเป็นอย่างมีนัยสำคัญ ยกเว้นมีปฏิสัมพันธ์ระหว่างการเพาะปลูก
อุณหภูมิ และท่านสมาธิ ( X3 X4 _ )ซึ่งเป็นค่าของ 1.488
ซึ่งน้อยกว่า f0.05,1,5 ผโดย . เหล่านี้
ผลอีกครั้งแสดงให้เห็นว่าการรักษาเฉลี่ยแตกต่างกัน .
3 ตารางสรุปการถดถอยของพารามิเตอร์ที่ใช้ใน
การผลิตเอทานอลแบบ เป็นข้อมูลในตารางแสดง
แง่เชิงเส้น ( x1 , x2 , x3 x4 ) แง่เหลี่ยม ( x1 2 x2 x3 x4 2 , 2 , 2 ) และข้อตกลง ( x1
สองทางปฏิสัมพันธ์ _ X2 x1 , x1 _ _ x3 x4 X2 _ x3
X2 _ x4 ,ทั้งหมดยกเว้น _ X3 X4 ) เป็นองค์ประกอบที่สำคัญ มี p-values
ของภายใต้ผ 0.05 มีผลต่อการผลิตเอทานอล .
เงื่อนไขเหล่านี้จะต้องรวมอยู่ในขั้นตอนของการผลิตเอทานอลจาก napiergrass
แบบผง
สมการที่เกี่ยวข้องกับการผลิต เอทานอลเป็นตัวแปรตาม ( Y ,
) ) เงื่อนไขสำคัญอื่น ๆ ตามที่ระบุไว้ในตารางที่ 3

สามารถแสดงได้ดังนี้Y ผ _8239:12  109:41x1 _ 9:59x21
 1337:90x2 _ 95:22x22
 175:11x3 _ 2:87x23
 206:55x4

 _18:34x24 5:47x1x2
 0:76x1x3  5:48x1x4 _ 1:26x2x3 _ 2:59x2x4 ( 2 )
y เป็นเอทานอลที่ความเข้มข้น ( ppm ) ; X1 คือ
เวลาการหมัก ( 6e14 วัน ) ; X2 คือ
อ เริ่มต้น ( 5.0e9.0 _ 0.2 ) ; X3 คืออุณหภูมิ ( 20e40 _c ) และ X4 เป็น
ท่านสมาธิ ( 2.5e10.5 g
l_1 )ตารางที่ 1 แสดงผลลัพธ์ที่ได้จากการทดลองและสังเกต
การคาดการณ์ของแบบจำลอง ( ตารางที่ 2 ) ใช้ statistica 6.0 .
ข้อมูลแสดงการขาดความแตกต่างระหว่าง
จริงและคาดการณ์การผลิตเอทานอล ( ตารางที่ 1 ) .
นอกจากนี้ จุดสังเกตความเข้มข้นเมื่อเทียบกับคาดการณ์ปริมาณการผลิตเอทานอลยัง

ส่งโดยโปรแกรมซอฟต์แวร์ ( statistica 6.0 )
ซึ่งค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ 0.998 บ่งชี้ความสอดคล้องระหว่างผลการทดลองและสูง

ค่าคำนวณโดยใช้โมเดล ( รูปที่ 1 ) ( R ผ 0.998
, P < 0.001 ) นอกจากนี้ การปรับ r-square ของโดย
พบว่า รูปแบบให้พอดีกับข้อมูล ในช่วงระยะเวลาทดสอบ
( 6e14 วัน ) พีเอชเริ่มต้นของอาหารเหลว (

5e9 ) , กสิ อุณหภูมิ( 20e40 _c ) และท่านสมาธิ ( 2.5e10.5 กรัม l_1 ) , ความเข้มข้นของการผลิตเอทานอลประมาณ

ถึงคุณค่าสูงสุดของ 472 ppm ที่เวลาหมักประมาณ
11 วัน มีพีเอชเริ่มต้นของอาหารเหลวของ 7.04 , กสิ
อุณหภูมิ 31 _c และท่านทั้งหลาย ความเข้มข้นของสารละลาย
l_1 7.0 กรัม ตามแบบการถดถอย ( อีคิว ( 2 ) ) .
Figs 2e6 แสดงรูปร่างและพื้นผิวแปลง
เอทานอลความเข้มข้นเป็นฟังก์ชันของคู่ของปัจจัยควบคุม
. ผลการวิจัยพบว่า ตัวแปรเหล่านี้ ( หมัก
เวลา pH เริ่มต้นของของเหลว medand ยีสต์สกัดเข้มข้น ) อย่างมากส่งผลกระทบต่อ
เอทานอลความเข้มข้นของการตอบสนอง นอกจากนี้ การปฏิสัมพันธ์แบบสองทาง
ระหว่างตัวแปร เช่น เวลา และค่า pH , อุณหภูมิ , เวลาและเวลาและยีสต์สกัดเข้มข้น

pH และอุณหภูมิสารสกัดจากยีสต์ และสมาธิ เป็นเงื่อนไขสำคัญ
ในการผลิตเอทานอลแบบ กับระดับของ
0.276 ( ตารางที่ 3 ) ความสัมพันธ์ระหว่างอุณหภูมิ และความเข้มข้นของ สารสกัดจากยีสต์

จะไม่มีผลต่อการผลิต ethanol.ium กสิภูมิ

,