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化学分析论文范文参考 化学分析毕业论文范文[精选]有关写作资料

主题:化学分析 下载地址:论文doc下载 原创作者:原创作者未知 评分:9.0分 更新时间: 2024-02-05

化学分析论文范文

化学分析论文

目录

  1. 第一篇化学分析论文范文参考:原生晕地球化学异常分析及深部盲矿预测
  2. 第二篇化学分析论文样文:区域地球化学数据分析及成矿信息融合模型研究
  3. 第三篇化学分析论文范文模板:鱼类耳石形态和微化学分析方法及其在群体识别中的实证研究
  4. 第四篇化学分析论文范例:草莓花芽形成和果实发育过程中IAA及ABP1的免疫化学分析
  5. 第五篇化学分析论文范文格式:植物纤维原料化学定量方法研究及其近红外预测模型构建

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第一篇化学分析论文范文参考:原生晕地球化学异常分析及深部盲矿预测

铜绿山铜铁矿床是长江中下游铜铁多金属成矿带典型的接触交代矽卡岩型矿床之一,但经四十余年的开采,资源己是中度危机,寻找接替资源,迫在眉睫.矿区面积3.5km~2,存在着大小不等的13个矿体,其中主矿体埋藏深,Ⅲ号矿体在负820米以下,ⅩⅢ号矿体在负1200以下仍没尖灭.通过对矿床成矿规律及地质、物化探异常特征的研究,认为矿床深部及*仍具找矿潜力.

论文从地球化学数据异常分析着手,以aiNet网络模型为基础,研发能够在信息量不足或信息缺失情况下,保证数据的完备性以及精确性的数据预处理方法;以分形理论为指导,研发一套符合地球化学元素分布特征,用于求取地球化学元素异常下限并能动态圈定地球化学元素异常浓集分带的数学方法;以独立分量分析理论为基础,研发一套能够在地球化学空间数据体中定量求取地球化学元素组合异常的方法模型.将方法模型应用于铜绿山铜铁矿1:20万水系沉积物测量资料、1:5万水系沉积物测量资料,从异常分析结果来看,效果良好,证明了算法模型的可靠性.

热液在成矿前的构造空间中迁移、运动,到沉淀析出有用矿物,并富集成矿过程中,往往除在矿体周边可见到围岩蚀变等矿化的宏观找矿标志外,在矿体*留下有流体活动的微观踪迹-原生晕,应用地球化学原生晕找寻盲矿是有效的找矿方法.论文选取矿区ⅩⅢ号矿体作为研究对象,分析控矿构造与矿体空间特征的关系,蚀变分带与矿体分布的关系,探讨矿床成矿期次与成矿阶段,研究矿区的原生晕地球化学特征,结合矿床形成的地球化学背景、成矿成晕的元素组合特点,分析铜铁矿体和ⅩⅢ号矿体原生晕地球化学特征,确定原生晕指示元素组合.

采用非线性方法模型研究原生晕地球化学剖面数据特征,整合不确定性找矿信息、深层次提取信息内涵,提取原生晕地球化学单元素异常和组合异常信息,从地球化学异常的角度初步确定找矿远景区.

系统研究深部地质过程以及成矿作用的空间响应,在明确不同深度段原生晕地球化学指示元素异常的基础上,剖析原生晕分带序列和不同成矿期次形成的矿体晕在空间上的叠加结构和矿致异常的空间分带性,构建三维岩体模型、三维矿体模型、三维原生晕异常模型,叠加分析确定不同成矿深度找矿标志,区别深层成矿与浅层找矿标志之间的耦合关系,实现深部盲矿预测.

此外,论文针对多尺度地球化学数据处理流程,开展了地球化学数据处理原型系统的设计与实现工作.系统分为数据处理、图件编辑和专家库的设计与实现三部分.地球化学数据处理部分采用VC++与Matlab混合编程的方式实现,图件编辑部分基于MapGIS二次开发设计实现,专家库部分采用VC++设计实现.

总之,论文以铜绿山铜铁矿为研究区,通过对次生晕地球化学和原生晕地球化学数据应用非线性理论方法的系统研究,结合三维建模技术和构造叠加晕理论方法在铜绿山铜铁矿深部盲矿预测的科研实践中得到了良好效果.

论文的创新点在于:

①基于aiNet网络模型、分形理论和独立分量分析理论的非线性方法能够客观反映地球化学数据的非线性特征和元素间的组合特征,通过在次生晕和原生晕地球化学数据的应用研究,建立了一套适用于地球化学数据分析的、新的技术方法体系,

②以往的原生晕地球化学找矿多为定性分析、二维表达,本次给出了一套定量的非线性方法,并制定了基于三维模拟的原生晕地球化学深部盲矿预测工作方案.

第二篇化学分析论文样文:区域地球化学数据分析及成矿信息融合模型研究

矿产资源短缺、勘查成本和勘查难度剧增的形势下,如何充分利用海量地质空间数据和现代信息技术开展快速、高效的潜在矿产资源评价方法及应用研究,对于掌握区域矿产资源潜力,进行矿产勘查部署和选择具体的找矿靶区,从而降低矿产勘查的成本,具有重要的科学意义和实际应用价值.目前,面向矿产勘查的找矿方法与评价技术层出不穷,主要包括地球物理方法、地球化学方法、地质要素分析方法及遥感技术.本论文主要研究和探讨面向矿产勘查的地球化学分析方法与定量评价技术及其在矿产勘查评价中的应用.无论是面向大比例尺的矿集区范围勘查还是基于小比例尺的成矿远景区优选,区域地球化学数据处理及空间信息融合技术都是矿产资源定量评价过程中的重要研究内容,在找矿过程中均发挥了巨大的作用.地球化学元素之间的内在关系可以通过统计分析的统计量来推测和揭示元素的迁移演化规律、物源特征,进而为地球化学作用识别、矿产勘查及环境质量评价提供有用的信息.矿床形成过程中通常会伴随多个元素的异常富集或亏损,如铜矿床的形成常常也会伴随Pb、Zn等元素的异常.因此多变量统计分析方法为从指示元素组合规律的角度研究元素组合异常提供了有力的工具.然而传统的多变量统计方法处理的数据需要满足“非定和”的特征,即处理的数据值区间位于负无穷和正无穷之间,而地球化学数据却受到“定和”限制,即:具有成分数据的闭合效应,当应用传统的统计分析方法时会导致元素之间产生伪相关现象.近年来发展的基于成分数据变换的单变量、二分变量和多变量分析方法在勘查地球化学及环境地球化学中的应用得到了广泛的探讨和研究,并取得了一系列的研究成果.此外,地球化学元素含量分布会受到金属矿化或人类活动的影响,从而导致采样介质中的元素含量强烈地偏离正态分布或对数正态分布,而传统的统计方法局限于分析数据满足正态分布的假设而不能够理想的应用.因此,化探数据处理面临的另外一个问题是对异常值的处理.一个理想的处理方法是应用稳健统计分析方法,如稳健相关性分析、稳健主成分分析、稳健因子分析等.基于勘查地球化学的找矿活动是以地球化学元素含量为依据,根据异常的强弱和大小圈定和评价致矿异常,然而由于矿体的埋藏深度以及覆盖层的影响,往往导致地表地球化学信号较弱,同时受到其它干扰因素的叠加影响,致使隐伏及弱缓信息的识别成为矿产勘查领域中长期以来面临的难题.如何通过合适的数据处理技术和科学的数学地质模型识别和分离地球化学弱缓异常信息是一项重要研究任务.研究表明地球化学数据的背景值通常服从正态或对数正态分布,而异常值服从分形或帕瑞托分布,从正态分布到对数正态分布再到帕瑞托分布,是一个自然系统复杂程度逐渐增加的过程,其中帕瑞托分布描述的系统最为复杂,表现出强烈的分形特征.然而,传统上的地球化学数据处理过程中往往认为其服从正态或对数正态分布,这种情景可能会导致当异常与背景相差很微弱时,通常的统计分析方法不能有效识地识别高背景场中的异常,或者忽略已知成矿区中的弱缓异常.由于成矿过程的非线性及复杂性特征,成矿元素在空间域和频率域呈现自相似性和各向异性特征,研究表明基于非线性理论的多重分形模型可以很好地识别地球化学背景场中的弱、缓异常信息.矿产资源具有其特有的特征,如认识不确定性、产出隐蔽性性、勘查风险性和不可再生性等,因此,在对矿产资源评价过程中不仅要对成矿模型、成矿系统及控矿地质要素有个全面的认识和研究,还要对研究矿床形成与控矿要素之间的空间关系.钻探虽然能够获得直接是否有金属矿化的信息,但昂贵的成本及风险性确定了钻探工作不能大范围的开展,因此对潜在矿产资源评价需有效地利用海量的区域性地质、地球化学、地球物理和遥感数据等,但这些数据具多类型、多比例尺、有多来源、多时相的特点,需要地质学者对这些数据进行综合处理.现阶段在计算机技术和GIS技术的支持下,通多融合多源地学空间信息绘制矿产分布预测图、估算预测资源量,进而筛选靶区、缩小最优找矿地段和降低勘查风险成为一个有效而快捷的途径.目前已发展了多个矿产资源定量评价模型或数学地质模型,这些评价模型可以划分为三类,分别为知识驱动模型(如模糊逻辑、布尔运算)、数据驱动模型(如证据权模型、神经网络、支持向量机)和混合驱动模型(如模糊证据权、模糊神经网络).每个模型都有起各自的优点和不足,如何根据实际需要选择理想的评价模型以达到缩小找矿面积、提高预测精度的要求也是一个重要的研究内容.针对勘查地球化学数据的固有特征(如“定和”约束、不同分布模式等)、多源地学空间数据在信息融合过程中的互补优势、不同定量评价模型之间的预测性能差异等方面,本研究主要目的包括以下几个方面:(1)应用单/多变量分析技术和成分数据分析方法研究地球化学演化过程,探讨元素之间的组合关系、判断物质来源及元素的迁移规律.采用了多元统计分析方法、成分数据分析方法、稳健统计学等比较研究区域球化学数据的闭合效应及异常值对实验结果的影响,最大限度地挖掘蕴藏在地球化学数据中的信息量;(2)应用多重分形理论模拟地球化学元素分布模式、成矿过程及识别隐伏、弱缓致矿异常信息.采用S-A(能谱-面积)模型研究多元素组合信息的分解模式,综合C-A(面积-浓度)模型和局部奇异性模型刻画地球化学元素在空间域和频率域中的分布特征、定量识别和提取致矿异常信息和圈定异常区;(3)研究了不同矿产资源定量评价模型在融合多源空间数据中的应用,并分析了各评价模型的应用特点及关键技术,为理想优化及应用评价模型达到降低勘探风险、有效识别最具成矿潜力地段的目的提供决策.针对以上研究目的,为突出研究方法的先进性、实用性、可操作性、示范性等特点,本论文选定南岭成矿带作为研究示范区进行了系列研究.南岭成矿带地质条件复杂,植被与第四系粘土覆盖严重,尽管目前的地质研究程度比较成熟,并积累了大量的研究成果,但随着地质找矿工作的不断深入,该成矿带易找到的地表或近地表矿几乎发现殆尽,多年来在寻找大型、超大型金属矿床方面尚未取得预期的突破,这很大程度上可能受限于新技术、新方法的应用,迫切需要一套符合本区实际情况的地质找矿理论和行之有效的找矿方法.此外,南岭成矿带横跨江西、湖南、广东、广西四省区,以往的矿产勘查评价工作通常以省为界,综合研究局限于单个矿床或小范围,缺乏宏观部暑和全面研究.传统的评价工作主要是对一些典型矿床的研究,如提出了一系列的矿床模型,或对局部区域利用现有的地质资料、化探数据或地球物理数据进行经验的或半定量的推断解译,缺少系统的勘查地球化学分析和矿产资源定量化评价方面的研究.本研究应用统计分析方法,特别是基于成分数据变换的多变量分析技术为南岭成矿带地球化学作用识别及成矿元素组合规律研究提供了行之有效的途径.此外,南岭成矿带于中生*生大规模的成矿作用,历经多期次构造岩浆活动,特别是燕山期“爆发式”成矿作用,体现了该成矿带成矿特征具有独特性、突发性、奇异性和复杂性等,再加上地表植被覆盖严重,造成了异常信息的混叠、弱缓、难识别等特点,这为非线性理论在该成矿带开展地球化学异常识别工作提供了理想的场所.在充分认识南岭成矿带区域地质特征、成矿特征及成矿规律的基础上,针对该成矿带地球化学作用模拟、成矿元素致矿异常识别及金属成矿潜力等方面,本文应用勘查地球化学分析方法和矿产资源定量评价技术开展了系列研究.采用的地球化学分析方法包括多变量统计分析方法、成分数据分析方法、稳健统计分析,多重分形模型(如奇异性理论、浓度-面积分形模型、分形滤波技术),矿产资源定量评价技术包括证据权模型、逻辑斯蒂回归模型、基于数据驱动的模糊逻辑模型、证据理论模型等.主要取得了如下几个方面的研究成果:(1)应用k-均值聚类分析,将预处理之后的数据划分为三类,聚类结果显示出元素较强的空间分布规律.聚类1中的数据主要对应于前寒武纪-志留纪地层;聚类2中的数据主要对应于燕山期及加里东期花岗岩体;聚类2中的数据主要对应于泥盆纪-三叠纪和侏罗纪-白垩纪地层;(2)应用成分数据分析和稳健统计学研究了主成分分析和因子分析模型,以39个元素的水系沉积物地球化学数据为载体,研究南岭成矿带元素组合规律和地球化学演化过程.确定了四种主要元素组合类型,分别为W-Sn-Bi-Mo-Ag-Li-Be(钨多金属元素组合)、Cu-Ni-Sb-As-Cd-Cr (重金属/有毒金属污染元素组合)、La-Y-Th-U-Zr-Nb-K-Na-Al(稀有稀土、放射性元素组合)、Fe-Co-Ti-V-Cr-Ni-Mg-Mn(基性/超基性矿物组合).(3)应用分形/多重分形理论研究地球化学元素的统计分布规律,模拟元素成矿过程,识别弱异常信息,为矿产勘查提供科学决策.包括结合奇异性理论和C-A模型重点研究了与钨多金属矿关系密切的W、Sn、Mo和Bi4个元素的统计分布规律和弱异常信息.(4)以南岭成矿带多源地质空间数据库为基础,应用证据权模型、模糊逻辑模型、逻辑斯蒂回归模型、证据理论模型等数学地质模型对南岭成矿带钨多金属矿产资源开展定量化评价.对比研究了各数学地质模型在应用过程中的关键技术,并采用ROC曲线评价各模型的预测效果,实验结果显示模糊逻辑模型、逻辑斯蒂回归模型、证据权模型和证据理论模型的AUC值分别为0.8406、0.7828、0.7757和0.8061,结果表明预测精度相对较高,但模糊逻辑模型的预测性能最好,其次是证据理论模型.

第三篇化学分析论文范文模板:鱼类耳石形态和微化学分析方法及其在群体识别中的实证研究

耳石是存在于大多数硬骨鱼类内耳中的钙质沉积结构,目前耳石信息分析技术已广泛用于解决鱼类生态学中的诸多难题,如物种和群体识别、产卵场及洄游习性研究等.但在耳石形态学研究中,用以表征耳石形态特征的变量繁杂多样,尚未描述这些变量的系统归属特征、分类特点,对于各类参数的特点、应用效果以及常用体长校正方法缺乏系统对比分析和实证研究.在耳石元素指纹的LA-ICPMS分析方面,激光剥蚀点准确定位、有效剥蚀点识别及有效元素数据的甄别等关键技术尚未标准化,有待于深入研究.本研究选取我国近岸水域洄游性鱼类刀鲚(Coilianasus)、河口性鱼类凤鲚(Coiliamystus)以及定居性强的虾虎鱼科中华栉孔虾虎鱼(Ctenotrypauchen chinensis)、拉氏狼牙虾虎鱼(Odontamblyopuslacepedii)、六丝钝尾虾虎鱼(Amblychaeturichthys hexanema)、矛尾虾虎鱼(Chaeturichthys stigmatias)和斑尾刺虾虎鱼(Acanthogobius hasta)为研究对象,以矢耳石形态特征和微化学分析为手段,探讨耳石形态和微化学分析的相关方法论和技术,并实证研究它们在群体识别中的应用.主要研究结果如下:

1)针对耳石形态分析*量繁多的特点,以我国辽河口、秦皇岛和黄河口以及长江口的刀鲚群体识别为例,系统归纳和总结了耳石形态分析中涉及的变量特点,将其分为大小变量(Sizevariable)和轮廓变量(Shapevariable)两类,并结合两类变量进行了以上四个刀鲚群体的识别.结果表明,四个刀鲚群体的总体群体识别成功率相对适中(<,60%),秦皇岛群体正确识别率最低(34%-39.5%),略高于随机分配概率,长江口群体正确识别率最高(64%-90%)

2)变量筛选是耳石形态学分析中的一个关键问题,本文以刀鲚和凤鲚耳石形态学研究为例,归纳出以耳石形态学特征参数进行鱼类群体识别时参数筛选的基本原则:满足相应的统计假设以及具备潜在的群体识别能力.当参数数量相对较少时,采用层层筛选的方式得到所需参数;当参数数量较多时可结合主成分分析,以主成分代替原参数进行判别分析.

3)在统计分析中非参数统计能够在参数统计无法适用的情况完成对分析主体的统计推断,大多数的参数统计过程均有对应的非参数统计过程.本文以辽东湾、渤海湾、胶州湾和长江口凤鲚群体识别研究为例,对比分析了参数统计与非参数统计的群体识别效果.以形状指数结合椭圆傅立叶系数进行的群体判别结果表明,非参数统计过程相比参数统计过程保留了更多的有效形态参数用于判别分析,最终取得的总体成功率更高(68.2%>,46.2%).

4)体长校正是耳石形态对比分析中必须考虑的一个关键问题.本文以采辽东湾、渤海湾、黄河口、胶州湾和长江口的刀鲚和凤鲚样本为例,对比研究了三种常用的体长校正方法(协方差校正、残差校正和异速生长校正),结果表明三种方法的模型拟合效果相近,未现显著的差异;异速生长校正在刀鲚群体识别中取得最高判别成功率(70.7%),协方差校正在凤鲚群体识别中取得最高判别成功率(58.9%),表明最适的体长校正方法因鱼种而异.同时,本研究在前人研究的基础上提出了一套耳石形态比较研究中统计分析过程的改进方法.

5)表征耳石形态特征的形状指数和傅立叶系数变量自身特点及其在形态对比分析中的实际应用效果是学者普遍关注的科学问题.本文以辽东湾、渤海湾、黄河口和胶州湾的五种虾虎鱼群体为例开展了基于耳石形态学特征的鱼种和群体识别的研究.结果显示,两类变量的种间识别效果显著优于群体间识别效果(83.7%-98.6%vs.50%-75.8%);傅立叶系数比形状指数更能提高种间或群体判别成功率,但形状指数在解释具体差异时更具优势.

6)准确定位耳石核区并有效激光剥蚀测试样品是获得可靠的元素指纹ICPMS分析结果的关键技术.传统的耳石核区元素指纹单测点激光剥蚀取样分析容易因取样点的单一性和偏差而降低指纹元素分析的可靠性.本文构建了耳石核区多测点LA-ICPMS激光剥蚀取样-剥蚀点SEM显微结构验证技术,并以此技术进行了辽东湾、渤海湾、黄河口、胶州湾和长江口五个刀鲚群体识别研究.结果表明:耳石核区Sr:Ca和Ba:Ca比值是有效识别各刀鲚地理群体的元素指纹;基于两者的刀鲚群体识别总体判别成功率为72.7%,表现出了元素指纹较强的群体识别能力;多测点取样技术有效保证了证了剥蚀取样的质量和代表性,提高了群体识别的效率和准确性.

综上所述,本论文以我国近海刀鲚、凤鲚和五种虾虎鱼为研究对象,研究了鱼类矢耳石形态分析和核区元素指纹分析在群体识别中的应用,确定了耳石形态参量的特点及分类,解析了耳石形态分析和元素指纹分析的技术关键方法,探讨了非参数统计在形态分析中的应用,提出了一套耳石形态比较研究中统计分析过程的改进方法,构建了耳石核区多测点激光剥蚀的元素指纹分析技术,拓展了耳石信息分析的应用,为开展后续研究提供了重要的理论基础和应用参考.

第四篇化学分析论文范例:草莓花芽形成和果实发育过程中IAA及ABP1的免疫化学分析

以草莓(Fragaria ananasssa.Duch.)为试材,采用免疫组织化学分析的方法,利用Indole-3-acetic acid(IAA)的单克隆抗体和生长素结合蛋白1(ABP1)的多克隆抗体,首次对花芽形成和果实发育过程中,草莓茎尖、花托和瘦果中的内源IAA以及ABP1的分布及动态变化进行了原位分析;结合IAA极性运输抑制剂——萘基酞氨酸(NPA)对花芽孕育期间的草莓茎尖的处理;并利用胶体金免疫电镜定位的方法,对这些过程中草莓茎尖分生组织和分化中的花器官原基,以及花托维管组织中IAA和ABP1的亚细胞分布进行分析,结果表明: 在花芽孕育时期,IAA及ABP1越来越集中分布于花芽孕育的关键部位——茎尖分生组织(SAM).花芽分化整个过程中,茎尖内都有IAA和ABP1的明显分布,该过程中IAA与ABP1的分布部位基本相同,随着花芽分化进程的推进,两者总是分布于分化发育最旺盛的花芽分生组织以及各个花器官原基部位.


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利用IAA的极性运输抑制剂NPA对花芽孕育过程中的草莓茎尖进行处理,观察了草莓花芽分化的进程,对茎尖组织中IAA进行定量、定位分析.结果表明,该时期用NPA处理草莓茎尖,可以抑制SAM部位IAA含量的增加,并引起花芽分化进程的延迟和花芽发育的异常.分析认为,草莓茎尖中的IAA可能主要由幼叶及叶原基产生,并通过叶片以及茎尖的维管系统运向SAM及其它相关部位.SAM部位一定水平的IAA以及有正常功能的IAA运输体系,不仅是草莓成花转变所必需,也是维持花芽分化正常进行所必需的.

果实发育过程中,从绿熟后期到转色期,花托维管组织内都有特异的IAA及ABP1信号存在.其中,IAA信号以白熟前期和转色期明显较强,并主要分布于韧皮部;ABP1信号一直较强,而且,在白熟中期以后,除韧皮部以外,木质部中也出现ABP1信号,并有逐渐加强的趋势.瘦果中,从绿熟后期到白熟后期IAA信号逐渐增强,IAA信号主要分布于发育着的胚中,转色期以后瘦果中基本上检测不到IAA信号.从绿熟期到转色期瘦果内一直有很强的ABP1信号存在,信号主要分布在发育着的胚及胚周围组织中.

亚细胞定位结果表明,花芽形成的整个过程中茎尖分生组织(SAM)和花器官原基部位的细胞中都有IAA和ABP1的明显分布,并且两者在分布位置上非常相似,都主要分布在质膜(PM)、内质网(ER)、细胞壁(CW)、核(N)、液泡膜(VM)等部位.其中在质膜和内质网上的信号最突出.果实发育的白熟期与转色期,花托维管组织的细胞中都存在较强的IAA与ABP1信号,两者存在部位也非常相似,都主要分布在筛管分子的细胞壁、质膜,以及伴胞的细胞壁、质膜、细胞质及内膜系统上,导管分子的次生壁上也有明显而且特异的IAA以及ABP1存在.

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本研究不仅为内源IAA以及ABP1在植物分生组织及维管组织中的组织水平及亚细胞水平分布及变化提供了直观的形态学证据,也充分表明ABP1与IAA关系非常密切.认为IAA与ABP1可能协同作用于草莓的花芽形成和果实发育.

第五篇化学分析论文范文格式:植物纤维原料化学定量方法研究及其近红外预测模型构建

植物纤维原料广泛应用于纺织、造纸、饲料及生物质能源等多个领域.而化学成分含量作为其主要的参数指标对这些领域的原料评价、科学研究及工业生产都具有重要的指导意义.然而,大量对植物纤维原料化学成分的定量研究一直停留在湿化学分析方法阶段,且部分领域的分析标准存在一定的误差.随着科技的发展,新的分析方法逐渐显露出巨大的优势.本研究就湿化学分析方法存在的问题,结合现代分析技术如高效液相色谱法(HPLC)、近红外光谱法(NIR)等的帮助建立了相对准确的植物纤维原料化学成分湿化学分析体系及快速的近红外模型预测体系.论文的主要工作及结论如下:

1.利用真空干燥、傅里叶转换红外光谱及高效液相色谱技术建立了相对准确的植物纤维原料化学成分湿化学分析方法.

(1)利用真空干燥技术解决了分析过程中有机溶剂抽提物的增重问题,同时避免了高温加热过程中抽提物蒸发和氧化等问题.

(2)通过多次循环试验结合origin软件和数学拟合得到多糖热降解动力学方程,并使用高效液相色谱技术验证了纤维原料在湿化学分析中多糖高温降解的问题.接着,根据所建立多糖热降解动力学方程和多元正交实验建立了适当的湿化学分析温度体系.最终确定烘干温度60℃和水浴温度60℃下所得到的水溶物含量较为准确.

(3)研究木质素和单糖定量分析方法.发现并解决了热碱降解木质素而在分析过程中造成的误差,使分析结果的相对误差大幅降低.

2.优化样品近红外采集最佳条件.研究了原料粒径大小和光谱分辨率对近红外光谱采集准确度的影响,并确立了合理的近红外光谱采集参数.

以美国南部松树为对象,通过对木板、1/8英寸木片以及20目、40目和80目木粉为样品进行近红外光谱扫描,分别建立了相应的木质素预测模型.结果发现:随着样品粒径的减小,近红外光谱重现性提高,其木质素预测模型交叉验证决定系数R2提高,且交叉验证预测误差均方根RMSEP减小.而在样品由木板粉碎成1/8英寸木屑和由40目到80目这两个过程中近红外模型预测能力提高显著.最终确定80目为本研究采集近红外光谱的最佳样品粒径.

使用80目样品,在光谱分辨率16cm-1、4cm-1和2cm-1下对样品进行近红外光谱扫描,并建立相应木质素近红外光谱.结果显示在光谱分辨率为4cm-1下所建立的木质素近红外模型最好,最终确定光谱分辨率4cm-’为本研究近红外光谱扫描最佳分辨率.

3.确定了关键化合物的近红外光谱波段,研究特征波段和全光谱建模对相应化学成分近红外模型质量的影响,并建立软木主要化学成分近红外预测模型.

通过对样品进行针对性预处理以除去样品中相应化学成分,然后采集样品原料和预处理后样品的近红外光谱.对两种光谱进行对比并结合其它分析,确定相应化学成分近红外特征谱段.最终得到植物纤维原料主要化学成分近红外吸收的特征谱段.其分别为:水分5050-5360cm-1,色素8500-10000cm-1,脂蜡质(有机溶剂抽提物)4000-8500cm-1,木质素5800-6900cm-1,多糖类(纤维素、半纤维素)4000-5100cm-1,6900-8500cm-1.

以美国南部松树(软木)为对象,使用研究得到的湿化学分析改进方法结合美国国家可再生能源实验室(NREL)提供的HPLC方法对其进行有机溶剂抽提物、木质素和各种单糖的定量分析.根据美国南部松树的半纤维素结构特征使用单糖成分对其进行定量,进而得到纤维素含量.使用全光谱和研究得到的各种化学成分特征谱段对所有化学成分进行近红外建模工作.结果发现使用特征光谱建模后,样品有机溶剂抽提物、木质素,综纤维素和纤维素预测能力均比全光谱建模有大幅提高.

4.进行了近红外模型预测能力扩展研究和近红外模型稳健性研究.

选取木质素为建模指标,以美国南部松树为样品,通过氯化法去木质素作用对高木质素含量样品进行逐级去除,从而扩展样品木质素含量范围.研究建立预处理样品木质素近红外模型、样品原料和预处理样品总体木质素近红外模型.最终建模结果为预处理样品木质素模型交叉验证决定系数R2等于0.99,交叉验证均方残差为RMSEP等于0.72%:预测结果决定系数R2等于0.99,预测误差均方根为RMSEP等于0.68%,相对分析误差RPD值为12.7.可对经预处理后的木材样品进行准确的预测工作.样品原料和预处理样品总体木质素模型预测结果决定系数r2等于0.99,预测误差均方根为RMSEP等于0.6%,相对分析误差RPD值为14.34.从而可对木材所有样品(木材原料和预处理材料)进行预测工作.

继续使用新鲜样品对模型预测新样品的稳健性进行研究.研究结果表明当同类新鲜样品指标含量高于模型预测能力时,模型对新鲜样品预测能力较差.研究发现将新鲜样品其中一个样品信息加入所建立的近红外模型中时,模型对新鲜同类样品的预测能力将会大大提高,此方法可用于提高近红外模型质量,增加模型的稳健性和对未知样品集的预测.

5.研究对各种类型植物纤维原料,包括苎麻(韧皮类植物),美国南部松树(软木)及多品种硬木分别建立了相应的近红外预测模型.建模结果如下:

使用改进苎麻化学成分分析方法对苎麻主要化学成分进行分析,然后对其进行近红外建模,最终得到苎麻主要化学成分近红外模型纤维素预测决定系数r2等于0.95, RPD等于4.54,胶质含量r2等于0.91, RPD等于3.37,可以对苎麻纤维素和胶质进行精确预测工作;半纤维素r2等于0.75, RPD等于2.61,模型质量较差.

建立了硬木和软木主要化学成分近红外模型.最终得到硬木和软木主要化学成分如有机溶剂抽提物、木质素、综纤维素和纤维素近红外模型决定系数均高于0.90,具有较好的预测能力.硬木和软木半纤维素同苎麻样品一样决定系数低于0.90,不能胜任精确的预测工作.

研究发现,同时对多品种样品进行建模时的模型质量低于单一品种样品建模质量.

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化学分析引用文献:

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