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采用易于回收的有机酸处理微藻细胞,以微藻Chlorella protothecoides为原料,系统研究了甲酸处理对微藻油脂提取的影响.结果表明,甲酸能有效破碎微藻细胞,最终油脂得率和脂肪酸甲酯(FAME)得率均与传统无机酸热法相当.甲酸浓度、温度和处理时间对油脂提取有显著影响.当甲酸浓度为88%,液固比为6 m L/g,100℃下处理30 min,Chlorella protothecoides油脂得率为49.2%,FAME得率高达92.1%.甲酸处理提取到的微藻油脂脂肪酸组成与无机酸热法结果无明显区别.Chlorella protothecoides油脂主要含有5种脂肪酸,其中C18∶1含量最高.实验还考察了甲酸处理对Nannochlorum sp和Nannochloropsis oceanic的适用性,结果表明,对于不同微藻原料,甲酸处理提取到的微藻油脂得率和FAME得率均与无机酸热法结果相当. 相似文献
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生物柴油作为可再生的清洁能源,已在美国、欧盟等多个国家和地区推行使用.在生物柴油的生产过程中,最高可得到约10%的副产物甘油,副产物甘油的去向将成为生物柴油大规模产业化发展所面临的严峻问题.1,3-丙二醇是一种重要的化工原料,作为合成新型聚酯PTT的原料,1,3-丙二醇已引起人们的广泛关注.以生物柴油副产物甘油为原料耦合生产1,3-丙二醇,不仅解决了生物柴油副产物甘油的出路问题,同时降低了1,3-丙二醇的生产成本.本文详细介绍了生物柴油及1,3-丙二醇生产技术及联产工艺的研究进展,并对其应用前景进行了展望. 相似文献
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聚(丁二酸丁二酯-co-丁二酸丙二酯)的等温结晶行为研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以1,4-丁二酸、1,4-丁二醇和1,3-丙二醇为原料通过直接熔融缩聚法合成了聚丁二酸丁二酯(PBS),聚丁二酸丙二酯(PPS)和聚(丁二酸丁二酯-co-丁二酸丙二酯)(PBSPS)等脂肪族聚酯.利用1H-NMR,WAXD,DSC和POM等研究了聚酯的结晶结构和结晶动力学过程等结晶行为.PBSPS的结晶晶型与PBS一致,说明只有丁二酸丁二酯(BS)单元结晶而丁二酸丙二酯(PS)单元处于无定形区.聚酯等温结晶后,在升温熔融过程中出现了多重熔融峰.分析表明多重熔融峰主要来自于聚酯升温过程中的熔融-重结晶行为.利用Avrami方程分析了聚酯的等温结晶动力学,Avrami指数n为2.2~2.8,说明聚酯等温结晶时主要以异相成核的三维生长方式进行;随着PS单元的增多,聚酯的表观结晶活化能升高,也就是说BS单元的结晶变得困难.POM观察到聚酯等温结晶时都出现了环带球晶现象,球晶形态会随着结晶温度和化学结构差异而改变. 相似文献
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生物柴油作为可再生的清洁能源,已在美国、欧盟等多个国家和地区推行使用。在生物柴油的生产过程中,最高可得到约10%的副产物甘油,副产物甘油的去向将成为生物柴油大规模产业化发展所面临的严峻问题。1,3-丙二醇是一种重要的化工原料,作为合成新型聚酯PTT的原料,1,3-丙二醇已引起人们的广泛关注。以生物柴油副产物甘油为原料耦合生产1,3-丙二醇,不仅解决了生物柴油副产物甘油的出路问题,同时降低了1,3-丙二醇的生产成本。本文详细介绍了生物柴油及1,3-丙二醇生产技术及联产工艺的研究进展,并对其应用前景进行了展望。 相似文献
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固相萃取和气相-质谱法测定主流烟气中苯并[a]芘的研究 总被引:10,自引:0,他引:10
提出了一种用于测定主流烟气中痕量苯并 [a]芘的方法。以甲醇 正庚烷萃取体系初步处理主流烟气中的总粒相物 (TPM) ,接着以KOH甲醇溶液数毫升洗涤正庚烷萃取液 ,再将正庚烷萃取液适当浓缩后经过酸化的硅胶固相萃取小柱 ,流出液用N2 吹干后以乙酸乙酯 2 0 0 μL定容 ,对苯并 [a]芘进行选择离子监测方式下的气相 质谱法定量测定。方法的分离效果及重现性好 ,可用于复杂体系中痕量组分苯并 [a]芘的定量测定。 相似文献
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综述了水动力色谱的理论研究及三种主要水动力色谱方法,即微毛细管HDC,毛细管HDC和填充柱HDC,并着重介绍了HDC在胶体颗粒及聚合物大分子的分析与分离方面的应用。 相似文献
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人发中微量硒的催化光度法测定 总被引:2,自引:0,他引:2
采用催化光度测定了人发中微量硒的含量,平均回收率98.7%,变异系数1.27%。 相似文献
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确定盐水中CO_2的溶解量对CO_2地质封存潜力和外溢风险评估至关重要,经典溶解度模型建立在热力学平衡定律上,具有一定的限制性,而RBF径向基人工神经网络具有很强的泛化能力,能够关联复杂变量之间的映射关系.利用收集到的实验数据建立了RBF神经网络用于预测盐水中CO_2的溶解度,和之前已经建立的BP神经网络模型对比,将实验数据、RBF神经网络模型、BP神经网络预测结果、PR-DUAN模型以及亨利定律计算值做了对比,为确定盐水中CO_2的溶解度提供了一种新的RBF神经网络预测模型. 相似文献