文档介绍：万方数据
基于近红外光谱技术的秸秆工业分析皇才进,韩鲁佳”,刘贤,杨增玲王材料与方法(SEP)092(076)0+94(084)088(082引言和。干燥粉碎样品中灰分、挥发分和围定碳的近红外光谱模型外部验蔫分别为缓努霞囊孪测定,从蠢霹降低旗纤王监分撰的残本。亿睫。成獭燃辩、妻燃发电、穗耪气化穰热裂籀制生(FC)(Moisture)(Ash)豢栽蠡孽讫学努耩方法耗对糍歹≥,显不然满足在线或侧线分薪的要求。近红外光谱分析技术刚无需繁琐的样品制[3]挥发分和固定碳作为秸秆生物质能源的重要指标,目前尚未294弼光谱学与光谱分析攘要王韭分耩楚生物质热钝学工程技术中的一顼紫规应用分析。文章探童寸了透红孙光谱技术擞在秸秆工妲组成分析上的应用,并利用近红外光谱技术预测了秸秆中挥发分和豳定碳含爨。利用光1光谱范围内分别对直接切短秸秆样品中水分、灰分、挥发分和固定碳以及干燥粉碎样晶中灰分、挥发分和固定碳的近红外光谱建立了预测模型。对于直接切短秸秆棒晶,水分、,和。实验结果表明,近红外光谱技术能实现秸秆的快速分析和多关键词秸秆;近红外光谱;工业分析$2162AIX)l103964jissn10000593(2009}04-0960-04农作物秸秆能源化利用有助予减辍化石燃料燃烧造成的环境污染和温室气体的排放。我国秸秆资源丰富,年产量约物湘是秸秆能滁化利餍的鬣要途径。然两,无论利用哪种转化方式,首先都需要了解秸秆原料的工业分析组成。工业分{生物鹱特定条粹下转纯产物鹣霹燃成分程不霹燃成分懿含J(VM)备。分析速度快,可多组分同时测定,融经在农业、食品、石近红外浸及射光谱技零雳于秸秆饲耩中永分秘灰分酶分[4]10]L9jL8h凸潭ㄌ家布谙喙氐奈南住萩采用近红羚光谱测定了毽含本愿、锯末、嵇纤等生纺矮的隶分含[143D53水分、灰分等成分的近红外光谱预测模型。已有的研究方法和结果照示了近红外光谱技术张快速分析梭测上的优势,但}技术建立秸秆中水分、灰分、挥发分和固定碳的定量分析模型,以发展快速绿色的秸秆工业分析方法。样品的收集与制备簸全蓬个省收集赣秆榉晶荩淝5九份,麦秸份。样品涵盖了不同地区,不同气候,不同土壤类型和不同品种。每个样品分为荩份直接切短登约mm()2份℃温度下h10筛,分别供干燥粉碎样品的光谱采集和实验室化学分析。党谱采集与处瑗实骏采用仪器势毙撵型近缎外光谱便。谱嚣1璐问危菁涓粑数据以疪男问酱娲ⅰP芍衔环境下,直5次;干燥粉碎样品装填在样晶杯内,褥个样品分别装填3:。中国农业大学工学院,北京筏稿日期:—m岸┤掌冢—(2006BADl280402B)(2006BAD07A14)作赣简介:皇才进·年嫩,中国农业大学工学院博士研究生e-mailCai}irlhuang@*April2009,
万方数据
2()(Bias)(Slope)墨b_kRPD4光谱学与光谱分析化学分析秸秆中的水分、灰分和挥发分的化学分析测定按照欧洲标准化委员会谋曜挤椒ń衃。每个样品取两个9100减去灰分和挥发分的含量百分数计算得出。数学模型的建立方法根据样品各组分含量的大小,顺序排列后,隔作为验证集样品,剩余样品为校正集样品。本实验数据分析和模型建立采用软件。采用交互验证方法确定模型的主因子数以防止过拟合现象的发生。为了考察模型的准确性,用独立的验证集进行外部验证。校正(R2)(SEC)(