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一种综纤维素乙酰化及其复合膜材料的制备方法: 本发明公开一种综纤维素乙酰化及其复合膜材料的制备方法，所述综纤维素乙酰化及其复合膜材料的制备方法，包括以下步骤：采用共催化剂催化综纤维素与酰化剂发生乙酰化反应，获得乙酰化综纤维素；将所述乙酰化综纤维素、增强剂与增塑剂混合...; 范国枝陈明意宋光森程群鹏龙一飞

香蒲叶综纤维素纳米纤维的制备及表征: 2024年; 为深化对香蒲叶的综合利用,提高其附加值,采用过氧化氢-乙酸(HPAA)预处理与酸水解法制备香蒲叶综纤维素纳米纤维,分析对比HPAA处理得到的香蒲叶综纤维素纤维和酸水解分离得到的综纤维素纳米纤维以及香蒲叶原样三者之间的物理化学性质及结构。结果表明:综纤维素纤维中木质素残余质量分数为1.32%,单根纤维充分暴露,且由于去除了木质素及其他小分子物质,结晶度提高至57.47%,热稳定性高于原样。制备的纳米纤维呈细长形,分子链上引入了功能化的羧基基团,热稳定性良好。; 吴雨阳王天骄李丽琼孙宇驰蒋逸萱徐子博曹新旺; 关键词：综纤维素纳米纤维酸水解

一种木质素与综纤维素分离装置及分离方法: 本发明公开了一种木质素与综纤维素分离装置，包括浸泡罐、反应釜、粉碎罐和分离罐，浸泡罐的排料口处设置有压滤机一，压滤机一的固体料出口通过螺旋输送机一与反应釜连接，反应釜的内部设置有对物料具有搅拌作用的搅拌机构和输送机构，反...; 王瀚翔王志章陈文浩曾荣佳韩云韩秀梅

基于SWCSS-CARS算法的综纤维素近红外分析模型传递: 2024年; 纸浆材综纤维素的近红外快速无损检测是提高造纸工业智能制造水平的重要手段之一。然而,在实际应用中已有的近红外模型往往无法预测不同仪器测得的木材样品光谱,从而大大限制了该技术的广泛应用。为了降低重新建模和维护的成本,需要运用模型转移技术。笔者以实现纸浆材综纤维素含量近红外分析模型在3台棱光光谱仪器上的共享为目标,以在3台同型号的近红外光谱仪采集的纸浆材样本为研究对象,采用竞争性自适应重加权采样(CARS)波长优化算法,减少筛选稳定一致性波长(SWCSS)方法中无效波长的不利影响,以提高模型对2台从机测量样品的分析能力。建立基于SWCSS-CARS算法的偏最小二乘回归(PLSR)模型,并将其对从机样品的分析能力与单独的SWCSS和CARS的分析能力进行对比分析。结果表明,以综纤维素为基础的SWCSS-CARS方法选出的30个波长建立的主机模型对2台从机样品分析的RPD均大于4.6,Akaike信息准则(A IC)的值为67.68,远远小于模型传递前的3209.83和SWCSS算法的942.82,降低了光谱矩阵的维数,显著提高了模型传递效率。表明SWCSS-CARS算法能够有效去除SWCSS方法中的无效波长,实现了纸浆材综纤维素含量模型在3台同型号近红外光谱仪间的共享。; 汪莹王红鸿熊智新黄浩冉胡云超刘智健梁龙; 关键词：近红外光谱

SWCSS-DS算法在纸浆材综纤维素近红外分析模型传递中的应用: 2024年; 以纸浆材为研究对象,对其综纤维素含量模型进行传递分析,以解决不同近红外光谱仪间多元校正模型无法共享的问题。利用筛选出仪器间具有稳定一致光谱信号的波长(SWCSS)算法,选出稳定性较好的波长,并采用直接校正法(DS)对SWCSS方法校正后仍然存在的系统误差进一步校正。该联合算法能够提高主机模型的普适性,降低光谱矩阵维数,使模型转移更稳定和简单。将本文结果与单独的SWCSS, DS和分段直接标准化(PDS)算法校正后的传递结果进行比较。结果表明,与模型传递前分析能力相比,SWCSS-DS联用算法对2台从机样品的预测标准偏差(RMSEP)分别从2.48和2.31下降到了1.05和1.07,优于单独的SWCSS, DS和PDS算法结果。; 王红鸿汪莹黄浩冉熊智新胡云超刘智健梁龙; 关键词：近红外光谱 DS

一种过硫酸盐与过氧化氢氧化联合酶催化快速糖化秸秆综纤维素的方法: 本发明涉及一种过硫酸盐与过氧化氢氧化联合酶催化快速糖化秸秆综纤维素的方法，该方法包括以下步骤：综纤维素中加入含过硫酸盐和过氧化氢的氢氧化钠溶液，进行氧化反应，洗涤至中性，干燥。本发明在含过氧化氢的氢氧化钠溶液中添加一定比...; 王淮许雪芹彭洪草王晓凡朱慧霞马晓静姚日生

智慧林业背景下翅荚木速生材综纤维素含量机器学习预测: 2024年; 林产工业自动化和智慧林业的发展对无损检测手段提出了新的要求,本研究以应用潜力巨大的速生材翅荚木为原材料提出了一种综纤维素快速检测方法。该方法利用傅里叶红外光谱技术,并采用不同的光谱数据预处理方法和机器学习模型来测定翅荚木的综纤维素含量。本研究具体采用了傅里叶红外光谱作为试验数据基础,并测量了翅荚木样本的综纤维素含量及光谱数据。经过MCCV剔除异常值后,选择四种光谱预处理技术(FD/SD/SNV/MSC)对光谱数据进行预处理,并采用PCA算法对其进行特征优化。接着采用BPNN和SVR两种机器学习模型建立起综纤维素含量预测模型,并对不同的处理方法和建模方式进行评估。结果表明:采用SNV和MSC预处理的光谱数据具有较高的综纤维素含量预测能力。此外,采用MSC-PCA-SVR预测模型的预测效果最佳,决定系数为0.97,均方根误差为0.004 596,能够很好地实现对翅荚木综纤维素含量的无损检测,总体而言,基于SVR建立的翅荚木综纤维素含量预测模型预测效果最佳。; 詹伟辉万梦佳陈博文关鑫李晓凡刘学莘; 关键词：翅荚木傅里叶红外光谱无损检测

一种提高毛竹综纤维素酶水解葡萄糖得率的方法: 本申请公开了一种提高毛竹综纤维素酶水解葡萄糖得率的方法，在酶解毛竹综纤维素之前，先采用微波辅助低共熔溶剂预处理毛竹。该方法使用的微波辅助金属离子低共熔溶剂预处理，不仅能有效提高酶水解葡萄糖产率，对打破纤维素的高聚集态和高...; 凌喆孙婧涵谢滢勇强

一种综纤维素乙酰化及其复合膜材料的制备方法: 本发明公开一种综纤维素乙酰化及其复合膜材料的制备方法，所述综纤维素乙酰化及其复合膜材料的制备方法，包括以下步骤：采用共催化剂催化综纤维素与酰化剂发生乙酰化反应，获得乙酰化综纤维素；将所述乙酰化综纤维素、增强剂与增塑剂混合...; 范国枝陈明意宋光森程群鹏龙一飞

一种综纤维素羧甲基化及其复合膜的制备方法: 本发明公开一种综纤维素羧甲基化及其复合膜的制备方法，涉及废弃资源综合利用和包装材料技术领域，综纤维素基羧甲基化及其复合膜的制备方法包括以下步骤：S10、用催化剂催化综纤维素进行羧甲基化反应，得到羧甲基综纤维素；S20、将...; 范国枝宋光森柴波徐兵白娟

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