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摘要
第一章 绪论
第一节 植物纤维原料的结构和应用
1．1．1 植物纤维原料的分类
1．1．2 植物纤维原料的应用
1．1．3 植物纤维原料的结构
1．1．4 植物纤维原料的化学组成及性质
第二节 植物纤维原料化学成分定量分析方法现状
1．2．1 经典湿化学分析方法
1．2．2 现代分析方法
第三节 近红外定量分析方法简介
1．3．1 近红外光谱法预测原理
1．3．2 近红外光谱预测流程
1．3．3 近红外光谱的技术特点
第四节 本课题的目的、意义和主要研究内容
1．4．1 目的和意义
1．4．2 主要研究内容
第二章 植物纤维原料化学定量分析方法学研究
第一节 传统湿化学分析方法简介
第二节 传统分析方法的缺陷及分析
2．2．1 试验设计及结果
2．2．2 结果分析
第三节 修正方法的建立
2．3．1 脂蜡质的定量分析修正
2．3．2 湿化学分析方法温度体系的修正和建立
2．3．3 多糖类化合物及木质素分析方法的修正
第四节 本章小结
第三章 光谱采集参数对近红外建模的影响及优化
第一节 实验部分
3．1．1 实验材料
3．1．2 试验方法
3．1．3 实验步骤
第二节 近红外建模和分析
3．2．1 多元校正方法
3．2．2 校正模型的验证
第三节 样品粒径对近红外模型的影响
3．3．1 结果与讨论
3．3．2 样品粒径与模型预测精度关系的理论分析
第四节 光谱分辨率对近红外光谱采集的影响及优化
第五节 本章小结
第四章 化学成分波段分配及其对近红外模型的影响
第一节 实验部分
4．1．1 实验材料
4．1．2 试验方法
4．1．3 实验步骤
第二节 HPLC数据分析
4．2．1 标准曲线的绘制
4．2．2 木材样品糖类含量的测定与计算
第三节 化学成分波段分配研究
4．3．1 光谱波数区间对近红外建模的影响
4．3．2 水分光谱区间的确定
4．3．3 木质素光谱区间的确定
4．3．4 脂蜡质与色素的光谱区间分配
4．3．5 糖类光谱区间分配
第四节 波段分配对近红外建模的影响
4．4．1 近红外模型校正集与验证集的选取
4．4．2 波段分配对近红外建模的影响
第五节 本章小结
第五章 近红外模型预测能力的扩展
第一节 实验部分
5．1．1 实验材料
5．1．2 试验方法
5．1．3 实验步骤
第二节 结果与讨论
5．2．1 脂蜡质成分对木质素近红外建模的影响
5．2．2 木质素成分近红外模型的扩展
5．2．3 模型稳健性研究
5．2．4 模型预测能力与现有文献对比
第三节 本章小结
第六章 近红外技术应用于不同植物纤维原料实例
第一节 苎麻主要成分近红外模型的建立
6．1．1 样品准备
6．1．2 湿化学分析
6．1．3 近红外光谱采集
6．1．4 化学计量学分析
6．1．5 苎麻主要化学成分近红外模型的建立和验证
第二节 软木(南部松树)化学成分近红外模型的建立
6．2．1 实验准备
6．2．2 模型的建立和验证
第三节 多种硬木化学成分近红外模型的建立
6．3．1 样品准备
6．3．2 湿化学分析
6．3．3 近红外光谱扫描和化学计量学分析
6．3．5 近红外模型的建立与验证
第四节 本章小结
第七章 结论及展望
7．1 本文结论
7．2 不足和展望
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文目录
攻读学位期间参加国际会议及报告
致谢
