AlCl3催化玉米秸秆中半纤维素的选择性转化

研究了AlCl₃ 催化剂作用下, 水热体系中玉米秸秆中半纤维素组分在温和条件下的选择性转化. 详细考察了反应温度、反应时间和AlCl₃用量对半纤维素选择性转化的影响. 原料及反应后的固体残渣分别采用化学滴定、X射线衍射和扫描电镜进行表征. 结果表明, 140 ℃下反应1 h可转化玉米秸秆中的大部分半纤维素, 转化率为85.1%;而玉米秸秆中的绝大部分纤维素和木质素组分仍保留在固体残渣中, 此时纤维素和木质素的转化率分别为10.7%和23.9%. 半纤维素转化的主要液体产物为木糖, 同时含有一些乙酸和糠醛. 升高温度, 将滤液进行进一步反应可促进木糖的转化. 在水/四氢呋喃反应体系中, 滤液的进一步反应有利于乙酰丙酸、甲酸和糠醛的生成. 固体酸催化剂γ-Al₂O₃/SO₄^2-的加入可进一步提高糠醛的收率.     

组合催化剂WO3+Raney Ni上高效转化菊芋秸秆制乙二醇

采用商业WO₃和Raney Ni为组合催化剂, 以菊芋秸秆为反应原料制备了乙二醇. 菊芋秸秆中含纤维素51.6 wt%、半纤维素10.3 wt%、木质素17.2 wt%、灰分1.7 wt%和水溶性物质19.2 wt%. 木质素对纤维素和半纤维素的转化影响较小, 而水溶性物质的存在抑制了乙二醇的生成, 因此由未经过预处理的菊芋秸秆得到的乙二醇收率只有29.9%. 而经简单的热水预处理可除掉其中的大部分水溶物, 因而乙二醇收率提高到37.6%. 此外, 组合催化剂在经过热水预处理的菊芋秸秆的转化中表现出了更好的循环使用性能. 同时考察了反应温度和时间对菊芋秸秆转化的影响.     

不同施氮水平下玉米冠层光谱反射特征分析

通过田间试验研究了玉米不同生长期冠层光谱反射率的变化特征,分析了不同施氮水平下可见光区冠层光谱反射率的差异。研究结果表明：受作物群体光和能力的影响,玉米可见光区冠层反射光谱在拔节期达最高点,随后持续降低; 近红外区,苗期反射率最低,在拔节期达最高点,喇叭口期有所降低而在开花吐丝期得到回升,进入灌浆期后又下降。不同施氮水平下,拔节期随施氮水平的增加,叶绿素的强吸收带(430～450和640～660 nm)玉米冠层反射曲线呈下降排列,但在550 nm附近反射率R_正常>R_偏低>R_偏高; 喇叭口期偏低施氮区的冠层反射率在可见光区明显高于其它施氮水平,且偏高和正常施氮区域内光谱反射强度基本相同,显示过量施肥并不会促进作物生长。分析玉米生长期间不同施氮水平下光谱反射率的差异,对监测玉米生长状况,指导田间施肥具有重要的现实意义。     

免疫亲和固相萃取-超高效合相色谱-串联质谱法同时测定牛奶中6种玉米赤霉醇类化合物残留

建立了免疫亲和固相萃取（IAC-SPE）-超高效合相色谱-串联质谱（UPC²-MS/MS）同时测定牛奶中α-玉米赤霉醇、β-玉米赤霉醇、α-玉米赤霉烯醇、β-玉米赤霉烯醇、玉米赤霉烯酮和玉米赤霉酮残留的分析方法。样品用去离子水稀释,经IAC-SPE富集净化后,采用Waters ACQUITY UPC² Torus 2-PIC色谱柱（50 mm×3.0 mm,1.7 μm）分离,以超临界CO₂和0.1%（v/v）甲酸甲醇溶液为流动相,经梯度洗脱后在ESI^-模式下检测。经过稀释离心的牛奶样品采用免疫亲和柱净化后没有明显的基质效应,6种目标化合物在1~200 ng/mL范围内线性关系良好,相关系数（r²）≥0.9957;6种目标化合物在3个加标水平下的平均回收率为75.9%~106.5%,日内和日间精密度均≤11.4%。该法专属性好,操作简便,有机溶剂使用量小,与已有的样品测定方法比较更绿色环保,可用于牛奶中α-玉米赤霉醇、β-玉米赤霉醇、α-玉米赤霉烯醇、β-玉米赤霉烯醇、玉米赤霉酮和玉米赤霉烯酮的残留检测。     

玉米蛋白质基底上射频磁控溅射法制备ZnO薄膜

采用射频磁控溅射方法在蛋白质基底上成功地制备了ZnO薄膜,研究了不同靶基距、氩氧比和溅射功率条件对ZnO薄膜性质的影响。结果表明,较小的靶基距有助于ZnO薄膜的c轴择优取向生长。我们还发现,沉积于玉米蛋白质基底的ZnO薄膜存在不同程度的张应力,当Ar/（Ar+O₂）为0.7时,ZnO薄膜内的张应力最小。ZnO近带边发光峰有不同程度的红移,我们认为,这是由于晶界势垒和氧空位V_o造成的。随着溅射功率的增大,薄膜生长速率显著加快,晶粒尺寸增大,ZnO的近带边发光峰位逐渐趋向于理论值。     

油菜秸秆对水溶液中Pb(Ⅱ)吸附条件优化与机理的研究

探究油菜秸秆髓芯、外壳、籽荚对水溶液中Pb(Ⅱ)的吸附能力及其吸附机理。以水溶液中Pb(Ⅱ)最大去除率为评价指标,采用响应面法Box-Behnken Design实验来分析溶液pH、Pb(Ⅱ)初始浓度、粒径大小、油菜秸秆各部位投加量和时间因素对油菜秸秆吸附Pb(Ⅱ)的影响程度并建立多元回归模型,优化出最佳吸附条件参数组合;应用吸附动力学、等温吸附线模型来拟合油菜秸秆各部位对Pb(Ⅱ)吸附过程,评价其吸附行为;用红外光谱对吸附水溶液中Pb(Ⅱ)前后的油菜秸秆髓芯、外壳、籽荚进行表征,探讨其基团变化情况。结果表明： 水溶液pH与油菜秸秆髓芯、外壳、籽荚的投加量两个因素是影响油菜秸秆对水溶液中Pb(Ⅱ)去除的关键因素。模型回归决定系数分别是R2_髓芯=0.9664,R2_外壳=0.970 1,R2_籽荚=0.964 9,方程拟合较好,模型可用。油菜秸秆髓芯、外壳、籽荚对Pb(Ⅱ)的吸附行为符合二阶动力学方程与Langmuir等温线模型,对水溶液中Pb(Ⅱ)最大吸附量分别为135.14,78.74和90.09 mg·g-1。通过比较油菜秸秆髓芯、外壳、籽荚吸附水溶液中Pb(Ⅱ)前后红外光谱图发现,油菜秸秆各部位基团(羟基、羧基、酰胺等基团)发生了峰波数位移、强度降低的变化,提示这些基团在吸附水溶液Pb(Ⅱ)过程中发挥重要作用。     

玉米秸秆纤维素和半纤维素NIRS特征波长优选

预处理是提高玉米秸秆生物转化利用效率的有效途径。玉米秸秆经生物炼制转化为生物燃料时,转化率与其原料内的纤维素和半纤维素含量直接相关。为了实现对预处理后玉米秸秆的生物炼制过程的有效调控,提出使用近红外光谱(NIRS)对玉米秸秆的纤维素和半纤维素含量进行快速检测,解决传统化学方法测试速度慢、成本高的问题。为了提高NIRS检测的效率和精度,将遗传算法与模拟退火算法相结合构建遗传模拟退火算法(GSA)用于预处理后玉米秸秆纤维素和半纤维素含量NIRS特征波长优选。GSA算法以NIRS波长点数为码长进行二进制编码,以偏最小二乘法(PLS)回归模型的交叉验证均方根误差为目标函数,结合温度参数设计适应度函数,基于Metropolis判别准则实现扰动解的选择复制,能够在避免早熟的同时有效提高进化后期的搜索效率。采用碱预处理、生物预处理及其相结合的方法对采集的玉米秸秆进行预处理后制备样品120个,并测定其纤维素和半纤维素含量及NIRS。使用7点Savitzky-Golay平滑结合多元散射校正和标准正则变换对光谱进行预处理后,利用Kennard-Stone法按3∶1比例划分校正集和验证集。然后,使用GSA算法对NIRS全谱进行特征波长优选(记为Full-GSA)、对协同区间偏最小二乘法(SiPLS)优选后谱区进行特征波长优选(记为SiPLS-GSA)、对反向区间偏最小二乘法(BiPLS)优选后谱区进行特征波长优选(记为BiPLS-GSA),并使用PLS回归模型和验证集对特征波长优选结果进行评测。Full-GSA以全谱1 557个波长点为基因,执行16次算法,优选出118个纤维素特征波长点和164个半纤维素特征波长点。SiPLS-GSA经SiPLS优选的纤维素和半纤维素谱区波长点数分别为388个和160个,再经GSA进一步优选后得到157个纤维素特征波长点和148个半纤维素特征波长点。BiPLS-GSA经BiPLS优选的纤维素和半纤维素谱区波长点数分别为358个和180个,再经GSA进一步优选后得到130个纤维素特征波长点和153个半纤维素特征波长点。结果表明,通过波长优选,不仅参与建模的波长点数量显著减少,而且回归模型的性能显著优于全谱建模。其中,采用Full-GSA优选的纤维素特征光谱回归性能最佳,采用SiPLS-GSA优选的半纤维素特征光谱回归性能最佳。回归模型验证集的平均相对误差(MRE)分别为1.752 4%和2.020 8%,较全谱建模分别降低了13.636 6%和25.368 4%。基于结合温度参数设计适应度函数的策略构建的GSA具有良好的全局搜索性能,适用于玉米秸秆纤维素和半纤维素含量NIRS特征波长优选。GSA以全谱每个波长点为染色体基因的编码方案适用于NIRS全谱的特征波长优选。GSA同样适用于SiPLS和BiPLS优选后谱区的特征波长优选,能够有效实现优选后谱区的波长点优选。     

基于核局部保持投影的近红外光谱玉米单倍体识别研究

实现快速、精确地鉴别玉米单倍体籽粒对玉米单倍体育种技术十分重要。近红外光谱分析技术可在线分析、监测,且无损、分析速度快、操作简便、测试成本低,对实现自动化的大规模鉴定并分拣玉米单倍体非常有帮助。通过美国JDSU的近红外光谱仪进行玉米近红外光谱的数据采集,交叉采集玉米单倍体、多倍体数据。数据处理时,将数据分为训练集和测试集两部分。依次对数据做预处理以消除噪声影响,做核变换将其投射到更高维度空间中增强可分性并进行特征提取,最后建立分类模型鉴别分析。分别统计采用不同的特征提取算法并建立模型鉴别测试的正确识别率。实验结果表明,采用核局部保持投影（KLPP）的特征提取算法的正确识别率更高、稳定性更好,在两组测试集上的正确识别率的均值分别达到95.71%和96.43%。通过分析可以得出,玉米种子的近红外光谱数据经过非线性变换（为高斯核变换）投影到更高维度的空间后,表现出更易于分类的分布特点,保持数据的局部特性也更利于后续的分类。这为玉米单倍体鉴定进一步研究提供了新的方向。     

不同耐密性玉米品种对密度的光谱特征响应

借助新型光谱仪SPAD-502叶绿素仪与AccuPAR植物冠层分析仪,研究了不同耐密性玉米品种对密度的光谱学特征响应,阐述不同密度对玉米光合性能的影响。选用益农103、先玉335、郑单958和登海661这4个品种为主要试验材料,采用行距固定（80×40 cm大小行）、株距从1 m开始由大至小的“渐密”种植方式,形成13个种植密度,分别为3.33,3.70,4.17,4.50,4.76,5.56,6.67,6.80,8.33,9.00,11.11,11.20和16.67株·m-2。通过测定叶绿素含量与冠层特征来表征其光谱特征,研究渐密种植方式下植株对密度的光谱特征响应,探讨高产条件下的玉米植株光合特征及密度-产量关系。是利用玉米的光谱特征反映植株光合特性、冠层结构功能,以研究碳四作物对密度等栽培措施响应的范例。     

干旱胁迫下春玉米拔节-吐丝期高光谱特征

通过监测辽宁锦州地区不同干旱胁迫条件下春玉米拔节-吐丝期冠层高光谱分布,研究其可见光、红边区和近红外光的光谱分布特征,分析不同波长光谱反射率与各深度土壤湿度的相关关系,结果表明：拔节-吐丝期,0～20 cm层土壤湿度与350～710 nm区间光谱反射率存在显著的负相关关系,各层土壤湿度(0～60 cm)与710～1 300 nm区间光谱反射呈正相关关系,其中40 cm深度土壤湿度与光谱反射率正相关性较好;红边区(680～760 nm)光谱反射率较好的反映了植株的生长状况,该区间单位波长光谱反射率变化由增加-减小,为相对较稳定的光谱区间。各层土壤湿度与红边参数的多项式回归趋势相似,表层0和20 cm土壤湿度与红边参数关系曲线呈先增加后减小趋势,40和60 cm土壤湿度则先减小后增加。