研究目的
采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合偏最小二乘法(PLS)回归,快速预测火炬松伐木残余物的化学成分、热反应活性及能量含量。
研究成果
傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合偏最小二乘回归(PLS)能有效预测森林采伐剩余物的化学与热化学性质,在抽提物、木质素、挥发分和固定碳的预测上表现良好。将波数范围缩小至指纹区并未降低预测能力,反而常有所提升。该方法为传统繁琐技术提供了高通量替代方案,有助于优化生物精炼厂中的生物质转化过程。
研究不足
该研究的样本量相对较?。╪=40),可能限制了模型的普适性。在预测某些单糖(如半乳糖、甘露糖)和较高热值时表现不佳,这归因于碳水化合物的分子结构相似及次级相关性。灰分含量的模型同样表现欠佳,可能是由于无机化合物不产生强烈红外振动的特性所致。
1:实验设计与方法选择:
本研究采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合偏最小二乘法(PLS)回归进行预测建模。通过采集光谱数据并进行一阶导数处理,以校正基线并减少非线性和多重共线性问题。
2:样本选择与数据来源:
实验使用来自美国阿拉巴马州南部火炬松种植园的木质纤维素生物质,包括整树、木材与树皮、采伐剩余物(枝叶)以及洁净木片。每种类型采样十组生物质样本。
3:实验设备与材料清单:
设备包括配备金刚石晶体衰减全反射装置和扭矩旋钮的珀金埃尔默Spectrum 400 FT-IR/FT-NIR光谱仪、索氏提取器、真空烘箱、高压灭菌锅、紫外-可见分光光度计、搭载Bio-Rad Aminex HPX-87P色谱柱的高效液相色谱仪(HPLC)、氧弹量热仪。材料包括丙酮、硫酸、去离子水和蒸馏水。
4:实验流程与操作步骤:
将样品研磨至通过80目筛网,在40°C下烘干4小时,置于金刚石样品台上施加70±2 psi压力,以4 cm?1分辨率扫描32次并进行背景校正。化学成分(抽提物、木质素、通过水解和HPLC测定的碳水化合物)、热反应性(灰分、挥发分、固定碳的工业分析)及能量含量(通过氧弹量热仪测定高位发热量HHV)均采用常规方法测定。
5:数据分析方法:
使用珀金埃尔默Spectrum Quant+软件进行PLS回归分析,并采用留一法交叉验证。模型评估指标包括标准误差校正集(SEC)、标准误差验证集(SECV)、决定系数(R2)和预测相对偏差(RPD)。统计比较采用方差分析(ANOVA)和图基检验(Tukey test)。
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获取完整内容-
FT-IR/FT-NIR spectrometer
Spectrum 400
PerkinElmer
Used to collect mid-infrared spectra of biomass samples for analysis.
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attenuated total reflectance device
diamond crystal ATR
PerkinElmer
Attached to the spectrometer for reflectance measurements of solid samples.
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software
Spectrum Quant+
PerkinElmer
Used for developing partial least squares (PLS) regression models from the spectral data.
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Soxhlet apparatus
Used for extracting extractives from biomass samples with acetone.
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vacuum oven
Used for drying extracted samples and biomass samples.
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autoclave
Used for secondary hydrolysis of samples with diluted sulfuric acid.
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UV/vis spectrophotometer
Used to determine acid-soluble lignin content immediately after hydrolysis.
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HPLC
Aminex HPX-87P column
Bio-Rad
Used to measure monomeric sugars (arabinose, glucose, galactose, mannose, xylose) in hydrolyzed samples.
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bomb calorimeter
Used to determine the higher heating value (HHV) of biomass samples via bomb calorimetry as per ASTM D5865.
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