纤维素类芒属草本能源植物品质近红外光谱快速检测技术研究

我国生物质能源产业近年来得到快速发展,但对能源草的研究还处于初级阶段,如果能建立全面的能源植物木质素、纤维素、半纤维素的近红外预测模型数据库,将有助于优良品种的筛选、能源植物能用性能的评价及生物质能源产业在线控制。本研究采用傅里叶变换近红外光谱(FT-NIR)技术结合偏最小二乘法(PLSR)建立了荻、南荻、奇岗、芒四种芒属能源植物品质指标(纤维素,半纤维素,木质素和灰分)近红外预测模型,并在此基础上研究了样本粒度对模型的影响。研究结果表明：(1)四种芒属能源植物茎秆中纤维素,半纤维素和木质素含量误差均方根(RMSECV)分别为1.35％(R2=0.88),0.39%(R2=0.91)和0.35%(R2=0.80),叶片中纤维素,半纤维素和木质素含量误差均方根(RMSECV)分别为0.72%(R2=0.88),0.85%(R2=0.85)和0.44 (R2=0.87),所建的纤维素,半纤维素和木质素的近红外校准模型在预测未知样品含量时效果较好,但灰分含量预测效果不理想;(2)2和0.5 mm粒度样品所建近红外模型均满足样品检测精度要求,但考虑到时间和人工成本,建议在工厂对能源植物原料品质进行分析时,采用2 mm样品建模。     

杉木综纤维素和木质素的近红外光谱法测定

用近红外光谱法对杉木中综纤维素和木质素含量进行了快速测定。用常规湿化学方法测定了48个杉木木材样品的综纤维素和木质素,用近红外光谱仪采集相应的光谱,进行二阶微分处理和平滑预处理后,用偏最小二乘法和完全交互验证方式建立相应预测模型。综纤维素校正模型和预测模型的相关系数分别为0.96和0.93;预测标准误差分别为0.39和0.50;木质素校正模型和预测模型的相关系数分别为0.99和0.90;预测标准误差分别为0.10和0.28。结果表明,近红外光谱法可以快速分析木材中综纤维素和木质素含量。     

光谱预处理对近红外光谱预测木材纤维素结晶度的影响

木材纤维素结晶度是木质材料的一个重要性质,它与树木的生长特性、结构与化学组成均有密切关系,并对木材的杨氏模量、尺寸稳定性、密度和硬度等具有重要的影响,文章研究了利用近红外光谱结合多变量数据分析技术对人工林木材纤维素的结晶度进行预测的能力。本研究从人工林湿地松木粉试样的表面采集近红外漫反射光谱,并利用X射线衍射法测定了木材纤维素的结晶度。研究表明,采用一阶导数和二阶导数光谱预处理没有提高近红外模型的预测效果,而采用原始光谱的预测效果最好,预测值与X射线衍射测定值的相关系数r可以达到0.950,各项预测误差值较低, 说明采用近红外光谱结合多变量数据分析方法建立的结晶度预测模型具有理想的预测能力。     

近红外光谱技术在饲草分析中的应用现状及展望

饲草是畜牧业生产的物质基础,饲草质量的好坏直接关系到畜产品质量的好坏。控制饲草质量、检测饲草原料的成分是饲草生产中非常重要的一环。近红外光谱技术是20世纪70年代发展起来的一项高效、快速的现代分析技术。它综合运用了计算机技术、光谱技术和化学计量学等多个学科的最新研究成果,以其独特的优点在多个领域得到了广泛的应用。尽管NIRS技术在饲草分析上的应用起步较晚, 但越来越被人们所重视。目前,近红外光谱技术不仅能测定饲草中的水分、粗蛋白、粗纤维和粗脂肪等常规成分,还能测定饲草中的矿物质、微量元素和酶类等非常规成分,预测饲草的抗营养成分。而且还可进行饲草的生物学效价评定,从而评定饲草的利用率及营养价值,并能分析草地的植物组成和饲草的茎叶比例。文章综合阐述了近红外光谱技术在饲草分析中的应用现状,并对其应用前景进行了展望。     

热处理竹材的化学成分傅里叶变换红外光谱分析

化学热处理是实现可再生木质生物能源中纤维素高效利用及半纤维素糖化转换的关键步骤。通过预处理过程可以快速去除难溶木质素,实现细胞壁中半纤维素的物理化分离,使得植物细胞壁中化学成分发生变化,从而增加木质纤维素的产出量。以硫酸(H₂SO₄)、稀碱(NaOH)及甘油(glycerol)为预处理介质,采用不同的热处理温度(硫酸(H₂SO₄)、稀碱(NaOH)热处理温度为117和135 ℃;甘油(glycerol)热处理温度为117 ℃)),对竹材处理前后的主要化学组分进行对比分析,并通过傅里叶变换红外光谱进一步证实化学热处理前后竹材化学组分的变化,以获得不同的化学热处理介入下竹材化学成分转换的主要变化规律和机理。结果表明：热化学处理后竹材的纤维素产出量明显增加。纤维素得率及木质素的去除率在不同的处理介质条件下的变化规律为,稀碱(NaOH)处理效果优于稀酸(H₂SO₄)和甘油(glycerol);此外,在相同介质条件下135 ℃热处理效果比117 ℃热处理效果显著。对于不同处理条件的半纤维素的降解程度大小变化结果与此相同。通过红外光谱分析可知,热处理后纤维素环状C-O-C不对称伸缩振动峰出现峰值分解,半纤维素的红外吸收特征峰出现明显陡降变化,木质素苯环特征吸收峰明显减弱,证明纤维素产出量明显增加,半纤维素降解趋势明显,木质素去除效果良好。傅里叶红外变换光谱分析结果与标准测定结果一致。     

不同含水率下木材尺寸变化的近红外光谱研究

木材和水分关系的研究一直以来都是木材学研究领域的重点课题。木材中水分含量变化会使木材产生干缩湿胀,进而影响其尺寸稳定性,这关系到木材的实际应用。一般认为,木材产生变形的根本原因是木材化学组分中多糖类物质所含羟基与水分形成氢键作用的结果,而近红外光谱对有机材料含氢基团具有高度的敏感性。利用这一特点,为了能够实现对木材尺寸变化的在线快速检测,应用近红外光谱(near infrared,NIR)探讨了不同含水率木材与其尺寸稳定性之间的相互关系并建立了木材尺寸变化预测模型。通过对不同含水率下木材三个切面进行近红外扫描得到光谱信息,结合化学计量学方法,建立基于偏最小二乘法的木材径、弦向尺寸变化率的近红外光谱模型,并采用交叉检验的方式对模型进行验证。结果表明：不同含水率条件下的木材径、弦向尺寸变化率与相应的近红外光谱有很高的相关性,说明可以通过近红外光谱来研究木材的尺寸变化;研究建立的木材径、弦向尺寸变化模型的相关系数都大于0.90,均具有比较好的适用性;通过比较横切面上建立的径、弦向尺寸变化率模型,弦向好于径向。以上结果表明利用近红外光谱技术对木材的尺寸变化进行快速、准确的预测具有较好的可行性。     

近红外光谱分析技术在木材材性分析中的研究进展

树木基因工程研究在改变木材材性等方面取得了较大的进展,且发挥着重要的作用。为了选育优良品种,需要测试大量的试样。但传统的木材性质测试方法成本高、效率低,而且需要破坏树木本身,这种方法已经无法满足现代林木培育和木材加工利用的需要。为了更高效地控制和检测转基因产品的各种性质,必须有快速而又方便的测定技术。近红外光谱分析技术是一项新的木材无损评价方法,能够迅速、准确地对木材性质进行全面无损评价,目前已经在很多领域得到广泛应用。文章详细地介绍了近红外光谱技术在木材化学组成分析和木材微观结构预测中的研究进展。     

毛竹化学成分光谱分析的快速建模方法研究

研究了毛竹综纤维素和木质素含量近红外光谱定量分析方法的建立。选用不同竹龄、纵向和横向部位的54个竹材粉末样品,用湿化学方法测定其综纤维素和木质素含量。在综纤维素和木质素含量的分布范围内,从低值、中间值和高值中挑选11个代表性样品,11个样品按预定比例混合得到21个混合样品,混合样品的综纤维素和木质素含量计算得到,再挑选22个目标成分含量不同的样品组成54个样品的校正集。用偏最小二乘法分别建立样品综纤维素含量、木质素含量和近红外漫发射光谱之间的相关模型。结果表明,综纤维素含量的预测模型的相关系数(R_p)为0.92,标准偏差(SEP)为1.04％;木质素含量的预测模型的R_p为0.93,SEP为0.91％,与常规方法建立的模型预测精度相似。说明利用样品混合的方式可快速增加校正集样品的数量、改善校正集样品的分布状况,继而建立稳定可靠的近红外定量分析模型。     

红外显微光谱在木质纤维细胞壁研究中的应用

木质纤维生物质资源的开发利用是当前国内外广泛关注的重大课题,为了提高木质纤维的利用效率、降低开发成本,人们亟需掌握木质细胞壁抗降解机理,深入了解细胞壁复杂的化学组成和分子结构。红外显微光谱作为一种可进行微区分析和无损检测的新技术,具有检测速度快、灵敏度高、制样简单等优点,已经被广泛运用在生物质原料及生物质预处理过程分子结构变化等的研究中。它能够快速准确地提供木质纤维细胞的化学组成和分子结构等信息,可用于植物细胞壁的区域化学研究。本文在简述红外显微光谱技术原理及具体实验方法的基础上,综述了红外显微光谱技术在探究木质纤维细胞壁化学组成及结构方面的应用进展,对细胞壁主要组分的原位分布、经预处理后组成的变化以及分子排列方向三个方面进行了总结。并对其在木质纤维细胞壁研究的应用前景进行了展望：提高显微镜的放大倍数、提高化学成像图的空间分辨率、与其他检测手段和仪器联合使用等。以期为木质纤维细胞壁的组分研究提供新手段。     

拉曼光谱在植物细胞壁研究中的进展

在能源紧缺和环境恶化的双重压力下,农林生物质替代化石资源生产生物燃料、化学品及生物基材料的研究和开发,已成为国内外众多学者关注的热点。全面了解农林生物质原料的化学组成及其结构特性是高效利用农林生物质的基础。作为一种无损的检测技术,现代拉曼光谱能够在原位状态下提供植物细胞壁区域化学和主要组分结构特性信息。本文简述了拉曼光谱成像技术原理,概括了拉曼光谱在植物细胞壁主要组分的结构分析、纤维素和木质素的微区分布及其分子排列等方面的研究进展,以促进该技术在植物细胞壁研究中的应用。     

近红外光谱分析技术及其在牧草种子质量监督检验上的应用前景

近红外光谱(NIRS)的分析技术是一项高效、快捷检测样品中某种物质成分的分析新方法,近年来在农业、食品、医药、化工、纺织、环保等领域得到了广泛的应用。 文章简要介绍了NIRS技术产生和探测的基本原理、方法和技术特点,回顾了其在植物种子研究方面的应用情况,然后从种子品种鉴定、种子纯净度鉴定、种子发芽率测定、种子水分含量和生活力测定等四个方面阐述了NIRS分析技术应用于牧草种子质量监督检验的意义和潜在价值。 最后得出结论应用NIRS技术能降低种子检验成本、提高检验效率,还有助于扩大常规种子检验的范围和用途,因此NIRS应用于牧草种子质量检验有着重要的理论和实际意义。     

近红外反射光谱法测定苜蓿干草主要纤维成分的研究

采集不同生育期、不同品种和不同干燥方式（烘干、阴干、晒干）的苜蓿干草样品60份,研究了利用近红外反射光谱法分析苜蓿干草中纤维素、半纤维素和木质素含量的可行性。实验结果显示,纤维素的交互验证相关系数（R_CV）、外部验证决定系数（r2）以及验证集样品标准差（SD）与预测残差均方根（RMSEP）的比值（RPD）分别为0.97,0.97,4.44,木质素为0.94,0.94,4.08,表明利用NIRS技术可以准确分析苜蓿干草中纤维素和木质素的含量。半纤维素的R_CV,r2,RPD分别为0.29,0.12,1.09,说明该模型不能进行半纤维素的实际预测。利用近红外反射光谱法准确测定纤维素和木质素含量的结果,对苜蓿生产加工中的质量评价,以及苜蓿育种等研究中纤维品质的快速分析都具有重要意义。     

近红外漫反射光谱法快速测定天然纤维素清洁浆料α-纤维素含量

针对天然纤维素清洁制浆新型连续生产工艺,提出了采用近红外漫反射光谱测定天然纤维素(棉、木浆粕)清洁浆料中α-纤维素含量。收集了142个天然纤维素清洁浆料样品,采用GB/T 9107—1999方法(化学分析方法)测定其α-纤维素含量。通过粉碎预处理提高样品的均匀性,继而压入旋转杯采集光谱。采用簇类独立软模式(SIMCA)方法建立了有效的棉浆粕和木浆粕的分类模型,模型识别率达到100%。基于偏最小二乘(PLS)法分别建立的全部样品以及分类棉、木浆粕的α-纤维素含量定量校正模型相关系数分别为0.954,0.911和0.839,SEP分别为2.4%,1.2%和1.6%,模型预测精密度与GB方法的允差接近,表明该方法是可行的,且操作简单,分析速度快,对提高天然纤维素清洁浆料α-纤维素含量分析效率和指导其连续生产具有积极意义。     

近红外光谱技术(NIRS)在草地生态学研究中的应用

近红外光谱技术(NIRS)是一种快速、高效、无损的现代检测技术,已经在许多领域广泛应用。文章阐述了NIRS应用于草地生态学研究的意义,介绍了NIRS用于测定牧草营养成分、矿物质、土壤养分含量,分析了牧草混合物的组成、动物对所采食牧草的反应、牧草病虫害抗性等一些复杂特性,以及进行生化标记、同位素鉴别研究。综合这些研究可以看出,NIRS能够作为一种整体研究工具应用于草地生态学的许多研究领域中,可以检测各种常规化学成分、分析草地生态系统的各种动态指标和系统运行的多项整体特性。希望通过本文的总结分析,推动NIRS在中国草地生态学研究中的应用,加速该领域研究手段的现代化。     

近红外光谱技术(NIRS)在牧草领域中的应用研究进展

牧草是草食动物最主要的营养来源。牧草品质的优劣不仅影响家畜的生长发育和生产效率,也决定着最终畜产品的产量与品质。牧草品质的优劣主要取决于牧草营养成分及其消化率、适口性、以及牧草中所含抗营养因子和真菌毒素、霉菌毒素的含量水平。近红外光谱技术(NIRS)是一种低成本、快速、简单、无损的定性、定量分析技术,已在许多领域广泛应用。该文简要介绍了NIRS的原理和特点,详细综述了NIRS在牧草品质分析、牧草育种、牧草品种鉴定和性状分类中的应用。通过较全面综述NIRS在牧草领域中的应用现状,以期有助于NIRS在我国牧草领域中的发展。     

近红外光谱检测技术及其在林业中的应用

近红外光谱是20 世纪80 年代以来发展最快、最引人注目的光谱分析技术。文章介绍了近红外光谱技术的发展历程和在国外的应用概况,重点列举了近红外光谱在林业中的成功应用实例。资料表明, 近红外光谱以其快速、无损伤、操作简单、稳定性好、效率高等特点,在国外的水果品质检测、木材性质检测和林业育种中的应用已成为一个活跃的研究领域。而近红外光谱技术在我国林业上的研究和应用则刚刚起步,因此本文对国内外利用近红外光谱技术在林业上的应用作一综述,并对近红外检测技术在林业上的应用进行了展望,以推动近红外光谱技术在我国林业科技和生产中的应用。     

近红外光谱紫花苜蓿品种耐盐性鉴别方法研究

近红外光谱(NIRS)分析技术是一项高效、快捷检测样品中某种物质成分的新方法,近年来在饲料营养分析、品种鉴别等领域得到了广泛的应用。作者提出了一种用近红外指纹光谱快速鉴别紫花苜蓿品种耐盐性的新方法。首先用近红外吸收光谱对20个紫花苜蓿品种进行聚类,发现供试品种很好地聚为耐盐和敏盐两类,与常规检验结果基本相同,通过聚类建立苜蓿品种耐盐性鉴别模型,其次用所建耐盐品种评价鉴别模型对6个苜蓿品种进行耐盐性预测,品种识别准确率达到100％,表现指数为85.7％。所以近红外吸收指纹图谱对苜蓿品种耐盐性具有很好的分类和鉴别作用,通过建立鉴别模型,可对品种耐盐性进行快速、高效的初步鉴定。