本文關(guān)鍵詞：纖維素類芒屬草本能源植物品質(zhì)近紅外光譜快速檢測技術(shù)研究

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【摘要】：我國生物質(zhì)能源產(chǎn)業(yè)近年來得到快速發(fā)展,但對能源草的研究還處于初級階段,如果能建立全面的能源植物木質(zhì)素、纖維素、半纖維素的近紅外預(yù)測模型數(shù)據(jù)庫,將有助于優(yōu)良品種的篩選、能源植物能用性能的評價及生物質(zhì)能源產(chǎn)業(yè)在線控制。本研究采用傅里葉變換近紅外光譜(FT-NIR)技術(shù)結(jié)合偏最小二乘法(PLSR)建立了荻、南荻、奇崗、芒四種芒屬能源植物品質(zhì)指標(纖維素,半纖維素,木質(zhì)素和灰分)近紅外預(yù)測模型,并在此基礎(chǔ)上研究了樣本粒度對模型的影響。研究結(jié)果表明:(1)四種芒屬能源植物莖稈中纖維素,半纖維素和木質(zhì)素含量誤差均方根(RMSECV)分別為1.35%(R~2=0.88),0.39%(R~2=0.91)和0.35%(R~2=0.80),葉片中纖維素,半纖維素和木質(zhì)素含量誤差均方根(RMSECV)分別為0.72%(R~2=0.88),0.85%(R~2=0.85)和0.44(R~2=0.87),所建的纖維素,半纖維素和木質(zhì)素的近紅外校準模型在預(yù)測未知樣品含量時效果較好,但灰分含量預(yù)測效果不理想;(2)2和0.5mm粒度樣品所建近紅外模型均滿足樣品檢測精度要求,但考慮到時間和人工成本,建議在工廠對能源植物原料品質(zhì)進行分析時,采用2mm樣品建模。
【作者單位】： 北京草業(yè)與環(huán)境研究發(fā)展中心;
【基金】：國家自然科學基金項目(41001156) 北京市科技新星項目(Z131105000413020)資助
【分類號】：S578;O657.33
【正文快照】： 引言能源是當今社會發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ),也是現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的核心,但隨著不可再生資源的日益耗竭,能源危機也將成為世界性難題。因此,可再生能源的開發(fā)與利用是我國能源可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略中的重要組成部分。纖維素類植物因其分布廣泛,充足豐富作為可再生能源具有極大的潛力[1-2]。但是

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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【相似文獻】

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本文編號：1147510