紫外光聚合法制备棉秆纤维素接枝丙烯酸-腐植酸高吸水树脂及其性能

以丙烯酸(AA)、改性棉秆纤维素(MCSC)和腐植酸(HA)为原料,2,2-二甲氧基-苯基甲酮为引发剂,采用紫外光聚合法制备了降解性复合高吸水树脂(MCSC-g-PAA/HA)。用红外光谱和扫描电镜对产物进行了表征。研究了AA的浓度、MCSC和HA的含量、反应时间和光引发剂的添加量等因素对该树脂溶胀性能的影响。通过测定该树脂的吸水速率和土壤中的保水率及降解性,研究了盐溶液浓度对树脂吸液率的影响。结果表明,在优化条件下,所得树脂在蒸馏水和食盐水(w(NaCl)=0.9%)中的吸液率分别达到870 g/g与94 g/g。     

秸秆生产乙醇预处理关键技术

乙醇是一种很有希望替代有限石油的燃料。目前燃料乙醇已在我国部分省市得到应用。我国目前燃料乙醇生产的主要原料是陈化粮,但我国陈化粮可用于燃料乙醇生产的量十分有限。真正可大量转化乙醇的应是纤维质材料。纤维质材料转化乙醇的挑战性问题是产量偏低、成本偏高。纤维质材料的预处理是转化乙醇过程中的关键步骤,该步骤的优化可明显提高纤维素的水解率,进而降低乙醇的生产成本。本文总结了纤维质材料预处理的各种方法,对各种方法的优缺点进行了综述和分析,并对生物质预处理技术发展的前景进行了展望。     

Corn oil based poly(urethane-ether-amide)/fumed silica nanocomposite coatings for anticorrosion application

Poly(urethane-ether-amide) (PUIEtA) nanocomposite coatings on mild steel were prepared by using corn oil, isosorbide and isophorone diisocynate and fumed silica. The syntheses steps were confirmed by FTIR, ¹H NMR and ¹³C NMR spectroscopy techniques. The morphology of PUIEtA nanocomposite coating was studied by SEM-EDX, that confirmed the presence of nanosilica and thermal behavior was studied by DSC/TGA analysis. The anticorrosion performance of PUIEtA coating systems on mild steel, exposed to 3.5?wt% NaCl solution, was evaluated using electrochemical impedance spectroscopy. Scratch hardness, pencil hardness, adhesion, and bending test were performed in order to investigate the performance of nanocomposite coating on mild steel substrate. It was found that PUIEtA-fumed silica nanocomposite coating could provide much better protection than PUIEtA. PUIEtA-3 nanocomposite coating can be safely used up to 200?°C.     

氢化物-原子荧光法测定粮食中的砷

研究了氢化物－原子荧光法测定粮食中砷的适宜条件,试验了酸介质和还原剂的用量对测定砷的影响,选择了仪器的最佳工作条件及氢化物发生条件,试验了生成氢化物元素及粮食中常见元素对测定的干扰情况。在测定条件下,砷的线性范围为０～８０μｇ／Ｌ,检出限为０．３μｇ／Ｌ。用该法测定了标准物质小麦粉及大米,结果与推荐值吻合。方法快速、准确,应用于进口粮食中砷的检测,获得满意结果     

X射线荧光光谱及拉曼光谱法研究五谷营养成分

采用X射线荧光光谱分析法(XRF)和激光拉曼光谱法(Raman),测定了小米、玉米、黄米、大米和小麦5种常用主食(五谷)中营养成分及钾、镁、钙、铁、锌、锰、铝、铜等多种微量元紊的含量.X射线荧光光谱分析法测量结果表明,五谷中所含微量元素非常丰富且种类基本相同,但各元素含量存在很大差异.5种谷类中K元素含量均为最高,含量...     

Chemical characterization of ozonated lignin solutions from corn (Zea mays) stalk and poplar (Populus deltoides) wood by capillary gas chromatography

Corn (Zea mays) stalk and poplar (Populus deltoides) wood lignin was converted into monomeric aromatic compounds and short chain aliphatic carboxylic acids. The main reaction products were separated and identified using capillary gas chromatography-mass spectrometry on an HP-5 column. The compounds were considered as positively identified when their mass spectra and GC retention times agreed with those of authentic standard samples. The quantitative estimation of the identified reaction products was accomplished on an OV-101 capillary column by gas chromatography-FID using the internal standard method. Among the aromatic compounds, aldehydes (p-hydroxybenzaldehyde, vanillin, and syringaldehyde), acids (p-hydroxybenzoic, vanillic, 3,4-dihydroxybenzoic, and syringic), and one phenol (hydroquinone) were determined. In addition, the aliphatic carboxylic acids: glycolic, oxalic, malonic, glyoxylic, butanedioic, glyceric, and malic acid were identified. All the calibration curves of the quantified compounds approximated to a straight line. For both corn stalk and poplar wood lignins, the major components were the aromatic aldehydes (71 and 64% of the characterized fraction, respectively), followed by the aliphatic carboxylic acids (20 and 21% of the characterized fraction, respectively).     

不同光温环境下玉米苗期叶片的高光谱特性响应分析

光温环境胁迫是影响作物优质高产的一个主要制约因素,传统的作物胁迫监测,敏锐性不足、耗时费力且多为有损检测。近年来随着信息技术的快速发展,高光谱技术能够快速无损的获取作物生理信息,并对逆境胁迫响应进行动态监测,为现代农业的精准化生产和智能化决策提供了数字化支撑,对实现传统农业向精准化、数字化的现代农业转变具有重要意义。以玉米苗期为研究对象,获取不同光温环境下叶片的高光谱数据和生理参数,探究玉米苗期叶片对不同光温环境的响应规律,进行高光谱差异性分析,并构建生理参数的高光谱反演模型。利用相关分析法筛选光谱敏感波段,采用多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)、Savitzky-Golaay(S-G)平滑相结合的预处理方法,分别与偏最小二乘回归法(PLS)、主成分回归法(PCR)、逐步多元线性回归法(SMLR)三种建模方法组合,以模型相关系数和均方根误差作为模型效果评价指标,探索高光谱反演叶片生理参数模型的最优方法。结果表明：不同光温环境下玉米的高光谱特性在整体上变化趋势一致,但仍存在差异,在500～700 nm波段内,光谱反射率的升高表明光强的增强;在760～900 nm波段内,光谱反射率的升高表明温度的增强;且光温胁迫环境的变化,均可反映在高光谱特性上,波段760～900 nm内光谱的反射率在高温胁迫环境下较高,在弱光胁迫环境下较低,在低温胁迫环境下反射率显著降低;所构建的SPAD和F_v/F_m的反演模型中,建模最优方法为PLS-MSC-SG,模型验证集相关系数分别为0.958和0.976,训练集相关系数分别为0.979和0.995。模型的预测性精度较高,表明利用高光谱技术,可以实现光温环境胁迫下玉米植株的定量监测,提高田间精细化管理水平,为玉米优质高产的智能化管理提供参考依据。     

ICP-AES法测定玉米秸秆中的微量元素含量

采用高压硝化罐处理样品,以ICP-AES法测定了我国山西、北京、新疆、山东、内蒙、甘肃、陕西、吉林、云南、江苏10个不同省区不同品种玉米秸秆中Zn,Mg,Mn,Sr,Fe,Co,Ni和Se八种微量元素的含量。实验确定加入5 mL硝酸、3 mL高氯酸以及3 mL氢氟酸,将硝化罐置于130 ℃油浴中4 h,即可将样品完全消解。此方法测定各地区玉米秸秆中Zn的回收率在96.5％～103.8％之间,Mg的回收率在98.0％～102.5％之间,Mn的回收率在95.7％～104.1％之间,Sr的回收率在97.1％～103.2％之间,Fe的回收率在95.1％～101.3％之间,Co的回收率在95.1％～104.5％之间,Ni的回收率在97.0％～103.5％之间以及Se的回收率在95.9%～104.6％之间。所有元素测定结果的相对标准偏差均小于5.00%。方法简便、快速、灵敏度高、准确性好、可多元素同时测定,且对环境污染小。     

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。