【摘 要】
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木质纤维素(包括纤维素、半纤维素和木质素)含量是大型海藻生物质能源转化工艺中的重要原料质量控制指标之一,常规化学分析方法存在测定时间成本与人力成本均较高的不足,且难以实现多批次原料的快速检测,因此急需建立一种具有分析快速、操作便捷、结果精确和成本低廉等优点的海藻生物质木质纤维素含量检测技术。本文以浙江沿海常见的大型海藻——铜藻为检测对象,首先采集80组铜藻样本的近红外光谱,采用常规化学分析方法测定
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木质纤维素（包括纤维素、半纤维素和木质素）含量是大型海藻生物质能源转化工艺中的重要原料质量控制指标之一,常规化学分析方法存在测定时间成本与人力成本均较高的不足,且难以实现多批次原料的快速检测,因此急需建立一种具有分析快速、操作便捷、结果精确和成本低廉等优点的海藻生物质木质纤维素含量检测技术。本文以浙江沿海常见的大型海藻——铜藻为检测对象,首先采集80组铜藻样本的近红外光谱,采用常规化学分析方法测定样本中纤维素、半纤维素和木质素的含量,然后采用多种化学计量学方法实现异常样本识别、样本集划分、校正模型建立、模型参数优选与验证,最终建立了一种铜藻木质纤维素含量的快速检测技术,并进行了实际应用。主要内容及结论如下:（1）铜藻纤维素校正模型的优选模型参数如下:光谱预处理方法是Savitzky-Golay平滑法(最佳移动窗口宽度是270 cm-1),特征波段筛选方法是间隔偏最小二乘法（iPLS）,优选特征变量数目是1540个(波段区间是54844000cm-1),偏最小二乘回归（PLSR）模型的主因子数是23。与全光谱偏最小二乘回归（Full-PLSR）校正模型相比,该优选iPLS-PLSR校正模型的预测集决定系数（Rp2）由0.6161提高至0.8955,预测集均方根误差（RMSEP,%）由1.3833降低至0.8232,相对分析误差（RPD）值由1.6139提高至3.0934,模型改善效果显著,实现了铜藻纤维素含量的高精度预测;（2）铜藻半纤维素校正模型的优选模型参数如下:光谱预处理方法是Savitzky-Golay一阶导数法(最佳移动窗口宽度是358 cm-1),特征波段筛选方法是iPLS,优选特征变量数目是1928个(波段区间是58654000 cm-1),PLSR模型的主因子数是22。与Full-PLSR校正模型相比,该优选iPLS-PLSR校正模型的Rp2由0.6832提高至0.8669,RMSEP（%）由0.9954降低至0.4697,RPD值由1.7767提高至2.7406,模型改善效果显著,实现了铜藻半纤维素含量的高精度预测;（3）铜藻木质素校正模型的优选模型参数如下:光谱预处理方法是Savitzky-Golay二阶导数法(最佳移动窗口宽度是290 cm-1),特征波段筛选方法是iPLS与连续投影算法（SPA）的结合,优选特征变量数目是1546个(波段区间是71046683 cm-1、66266609 cm-1及50604000 cm-1),PLSR模型的主因子数是21。与Full-PLSR校正模型相比,该优选SPA-iPLS校正模型的Rp2由0.2058提高至0.7356,RMSEP（%）由1.3840降低至0.6855,RPD值由1.1221提高至1.9447,模型改善效果显著,实现了铜藻木质素含量的粗略预测;（4）根据上述铜藻木质纤维素三组分校正模型的优选模型参数,采用MATLAB软件（版本8.3）的图形用户界面（GUI）功能,开发了一款铜藻木质纤维素三组分含量快速测定软件。实际应用结果表明:与常规化学分析方法相比,近红外光谱检测技术令单个样本的平均检测耗时从约61小时缩减至70分钟,显著降低了检测耗时,具有分析快速、操作便捷、结果精确和成本低廉等优点。本研究工作验证了近红外光谱分析技术用于快速测定铜藻木质纤维素三组分含量的可行性,所建立的近红外光谱检测技术能实现铜藻木质纤维素三组分含量的快速、精确测定。这不仅为大型海藻生物质组分检测领域引入近红外分析技术提供了成功案例,而且有助于提高大型海藻生物质原料的质量控制水平。
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