植物纤维原料化学定量方法研究及其近红外预测模型构建
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-38页 |
| 第一节 植物纤维原料的结构和应用 | 第15-24页 |
| ·植物纤维原料的分类 | 第15-17页 |
| ·植物纤维原料的应用 | 第17页 |
| ·植物纤维原料在纺织中的应用 | 第17页 |
| ·植物纤维原料在造纸中的应用 | 第17页 |
| ·植物纤维原料在其它领域的应用 | 第17页 |
| ·植物纤维原料的结构 | 第17-21页 |
| ·植物细胞的分类 | 第18页 |
| ·细胞的表面及胞间层 | 第18页 |
| ·纤维细胞壁的微观结构 | 第18-21页 |
| ·植物纤维原料的化学组成及性质 | 第21-24页 |
| ·有机溶剂抽提物(脂蜡质) | 第22页 |
| ·果胶 | 第22-23页 |
| ·木质素 | 第23-24页 |
| ·纤维素与半纤维素 | 第24页 |
| ·其它 | 第24页 |
| 第二节 植物纤维原料化学成分定量分析方法现状 | 第24-31页 |
| ·经典湿化学分析方法 | 第24-26页 |
| ·湿化学分析中温度体系的选择 | 第25页 |
| ·系统分析方法研究 | 第25-26页 |
| ·现代分析方法 | 第26-31页 |
| ·气相色谱法(GC) | 第27-28页 |
| ·高效液相色谱法(HPLC) | 第28-29页 |
| ·近红外光谱法(NIR) | 第29-31页 |
| ·其它分析方法 | 第31页 |
| 第三节 近红外定量分析方法简介 | 第31-36页 |
| ·近红外光谱法预测原理 | 第31-33页 |
| ·近红外光谱预测流程 | 第33-35页 |
| ·近红外光谱的技术特点 | 第35-36页 |
| ·近红外光谱技术的优势 | 第35-36页 |
| ·近红外光谱技术的不足 | 第36页 |
| 第四节 本课题的目的、意义和主要研究内容 | 第36-38页 |
| ·目的和意义 | 第36页 |
| ·主要研究内容 | 第36-38页 |
| 第二章 植物纤维原料化学定量分析方法学研究 | 第38-61页 |
| 第一节 传统湿化学分析方法简介 | 第38-44页 |
| 第二节 传统分析方法的缺陷及分析 | 第44-47页 |
| ·试验设计及结果 | 第44-45页 |
| ·结果分析 | 第45-47页 |
| 第三节 修正方法的建立 | 第47-59页 |
| ·脂蜡质的定量分析修正 | 第47-50页 |
| ·湿化学分析方法温度体系的修正和建立 | 第50-57页 |
| ·实验准备 | 第50-51页 |
| ·实验方案 | 第51-52页 |
| ·水溶物温度体系优化及多糖降解热动力学研究 | 第52-54页 |
| ·高效液相色谱验证 | 第54-57页 |
| ·多糖类化合物及木质素分析方法的修正 | 第57-59页 |
| ·木质素测试方法的选取 | 第57页 |
| ·糖类化合物分析方法的确定 | 第57-59页 |
| 第四节 本章小结 | 第59-61页 |
| 第三章 光谱采集参数对近红外建模的影响及优化 | 第61-75页 |
| 第一节 实验部分 | 第61-64页 |
| ·实验材料 | 第61-62页 |
| ·试验方法 | 第62-63页 |
| ·实验步骤 | 第63-64页 |
| ·湿化学分析 | 第63-64页 |
| ·近红外光谱扫描 | 第64页 |
| ·近红外光谱模型数学模型的建立 | 第64页 |
| 第二节 近红外建模和分析 | 第64-68页 |
| ·多元校正方法 | 第65-66页 |
| ·校正模型的验证 | 第66-68页 |
| 第三节 样品粒径对近红外模型的影响 | 第68-71页 |
| ·结果与讨论 | 第68-70页 |
| ·样品粒径与模型预测精度关系的理论分析 | 第70-71页 |
| 第四节 光谱分辨率对近红外光谱采集的影响及优化 | 第71-74页 |
| 第五节 本章小结 | 第74-75页 |
| 第四章 化学成分波段分配及其对近红外模型的影响 | 第75-90页 |
| 第一节 实验部分 | 第75-79页 |
| ·实验材料 | 第75-76页 |
| ·试验方法 | 第76-77页 |
| ·实验步骤 | 第77-79页 |
| ·湿化学分析 | 第77-78页 |
| ·近红外光谱扫描 | 第78-79页 |
| ·近红外光谱模型数学模型的建立 | 第79页 |
| 第二节 HPLC数据分析 | 第79-83页 |
| ·标准曲线的绘制 | 第79-81页 |
| ·木材样品糖类含量的测定与计算 | 第81-83页 |
| 第三节 化学成分波段分配研究 | 第83-87页 |
| ·光谱波数区间对近红外建模的影响 | 第83-84页 |
| ·水分光谱区间的确定 | 第84-85页 |
| ·木质素光谱区间的确定 | 第85-86页 |
| ·脂蜡质与色素的光谱区间分配 | 第86页 |
| ·糖类光谱区间分配 | 第86-87页 |
| 第四节 波段分配对近红外建模的影响 | 第87-88页 |
| ·近红外模型校正集与验证集的选取 | 第87页 |
| ·波段分配对近红外建模的影响 | 第87-88页 |
| 第五节 本章小结 | 第88-90页 |
| 第五章 近红外模型预测能力的扩展 | 第90-102页 |
| 第一节 实验部分 | 第90-93页 |
| ·实验材料 | 第90-91页 |
| ·试验方法 | 第91-92页 |
| ·实验步骤 | 第92-93页 |
| ·湿化学分析 | 第92-93页 |
| ·近红外光谱扫描 | 第93页 |
| ·近红外光谱模型数学模型的建立 | 第93页 |
| 第二节 结果与讨论 | 第93-100页 |
| ·脂蜡质成分对木质素近红外建模的影响 | 第93-95页 |
| ·木质素成分近红外模型的扩展 | 第95-98页 |
| ·模型稳健性研究 | 第98-99页 |
| ·模型预测能力与现有文献对比 | 第99-100页 |
| 第三节 本章小结 | 第100-102页 |
| 第六章 近红外技术应用于不同植物纤维原料实例 | 第102-114页 |
| 第一节 苎麻主要成分近红外模型的建立 | 第102-107页 |
| ·样品准备 | 第102-103页 |
| ·湿化学分析 | 第103-104页 |
| ·近红外光谱采集 | 第104页 |
| ·化学计量学分析 | 第104-105页 |
| ·苎麻主要化学成分近红外模型的建立和验证 | 第105-107页 |
| 第二节 软木(南部松树)化学成分近红外模型的建立 | 第107-108页 |
| ·实验准备 | 第107页 |
| ·模型的建立和验证 | 第107-108页 |
| 第三节 多种硬木化学成分近红外模型的建立 | 第108-113页 |
| ·样品准备 | 第108页 |
| ·湿化学分析 | 第108-110页 |
| ·近红外光谱扫描和化学计量学分析 | 第110页 |
| ·近红外模型的建立与验证 | 第110-113页 |
| 第四节 本章小结 | 第113-114页 |
| 第七章 结论及展望 | 第114-117页 |
| ·本文结论 | 第114-116页 |
| ·不足和展望 | 第116-117页 |
| 参考文献 | 第117-125页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第125-126页 |
| 攻读学位期间参加国际会议及报告 | 第126-127页 |
| 致谢 | 第127页 |
