基于NIRS的秸秆/煤混燃发电中秸秆消耗量计量方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31101072
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C1301.农业信息学
  • 结题年份:
    2014
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

混燃发电在我国发展缓慢的主要原因之一是我国尚未出台适合国情的混燃电厂计量生物质消耗量的方法。本项目以秸秆/煤混燃中秸秆消耗量计量存在的科学问题为切入点,研究不同秸秆的原料特异性及其近红外光谱特异性,通过二维相关光谱与交叉相关光谱方法,解析秸秆不同成分在近红外光谱上的归属,为阐明检测机理奠定理论基础。研究建立不同秸秆原料掺混物中单一秸秆的定性识别与定量分析方法,建立秸秆与煤掺混物中煤的定性鉴别和秸秆量的定量分析模型,建立秸秆热值的在线、动态监测方法,寻求检测精度和效率兼顾的计量秸秆消耗量及CO2减排量的新方法。项目研究成果的应用,可为我国研究建立适合目前国情的、在混燃电厂计量生物质消耗量的方法提供技术支撑,从而有效促进混燃发电的技术推广;为我国出台相应的激励政策,提供检测方法与理论保障、以刺激生物质混燃发电项目的实施;对研究开发适用于生物质混燃项目的CDM项目方法学具有重大的理论指导意义。

结项摘要

混燃发电在我国发展缓慢的主要原因之一是我国尚未出台适合国情的混燃电厂计量生物质消耗量的方法。本项目以秸秆/煤混燃中秸秆消耗量计量存在的科学问题为切入点,在秸秆光谱解析的基础上,着重研究和解决了如下的关键问题:建立了预测精度高、模型稳健的秸秆热值等燃料特性的实时动态监测模型;针对秸秆/煤混燃中生物消耗量的识别和计量,建立了秸秆/煤混合物中秸秆和煤的定性识别与定量分析静态和动态模型。.主要研究内容包括:搭建秸秆在线检测平台,通过试验研究确定了秸秆在线近红外分析的参数,包括:传送带速度、焦距、积分时间等,建立了秸秆热值等燃料特性在线检测模型;根据模型贡献敏感峰分析,给出了秸秆近红外光谱分析的敏感谱带归属表;建立了秸秆与煤掺混物中煤的定性鉴别和秸秆量定量分析模型,包括利用近红外光谱定性和定量分析粒径<5 mm麦秸/煤混燃物的模型,利用可见-近红外光谱定性和定量分析粒径<80 mm麦秸/煤混燃物的模型,和利用近红外光谱技术在线定量和定性分析麦秸/煤混燃物的模型。.项目研究进展顺利,严格按照计划执行,全面完成任务书设定的研究内容,取得了预期的成果。(1)提供了秸秆的近红外光谱解析方法1套,并给出了秸秆敏感谱带归属表1套;(2)建立了预测精度高、模型稳健的秸秆热值等燃料特性的实时动态监测模型1套;(3)建立了秸秆中掺有煤的识别与分析模型各1套;(4)建立了多类秸秆掺混物中单类秸秆的识别与定量分析方法1套;(5)在国内外期刊上公开发表SCI /EI 收录论文8篇,其中SCI收录论文5篇,累积影响因子18.911,单篇最高影响因子5.261,ESI学科排名前10%期刊论文2篇、排名前20%期刊论文2篇;(6)授权国家实用新型专利1项,申请并公开国家发明专利1项;(7)培养博士研究生2名,培养硕士研究生2名;(8)参加国际和国内学术交流2次,并作学术交流报告。.本项目研究成果的应用,可促使我国根据ETS操作机制,尽快研究建立适合目前国情的、在混燃电厂计量生物质消耗量的方法,促进混燃发电的技术推广,具有重要的工程应用价值;为我国出台相应的激励政策,刺激生物质混燃发电项目的实施,保证生物质所产电量部分享受优惠电价,提供检测方法支撑与保障;对研究开发适用于生物质混燃项目的CDM项目方法学具有一定的理论指导意义。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
不同光谱采集条件下麦秸低位热值的NIRS快速检测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    农业机械学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨增玲;薛俊杰;贺城
  • 通讯作者:
    贺城
近红外光谱在线检测秸秆-煤混燃物影响因素(英文)
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    农业工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    贺城;杨增玲;陈龙健;黄光群;廖娜;韩鲁佳
  • 通讯作者:
    韩鲁佳
A rapid and accurate method for on-line measurement of straw-coal blends using near infrared spectroscopy
近红外光谱快速准确在线测量秸秆煤混合料的方法
  • DOI:
    10.1016/j.biortech.2012.01.051
  • 发表时间:
    2012-04-01
  • 期刊:
    BIORESOURCE TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    11.4
  • 作者:
    He, Cheng;Chen, Longjian;Han, Lujia
  • 通讯作者:
    Han, Lujia
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    He Cheng;Yang Zengling;Huang Guangqun;Chen Longjian;Han Lujia
  • 通讯作者:
    Han Lujia
Study of the influence of NIRS acquisition parameters on the spectral repeatability for on-line measurement of crop straw fuel properties
农作物秸秆燃料特性在线测量近红外光谱采集参数对光谱重复性的影响研究
  • DOI:
    10.1016/j.fuel.2013.10.017
  • 发表时间:
    2014-01
  • 期刊:
    Fuel
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    Xue, Junjie;Yang, Zengling;Han, Lujia;Chen, Longjian
  • 通讯作者:
    Chen, Longjian

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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    刘贤
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  • DOI:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    农业机械学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    薛俊杰;韩鲁佳;杨增玲;沈广辉;刘雨晨
  • 通讯作者:
    刘雨晨
精料补充料中肉骨粉的显微近红外成像识别
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    姜训鹏;杨增玲;韩鲁佳;刘贤
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鱼粉、豆粕样本-样本二维相关近红外光谱判别
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    农业机械学报
  • 影响因子:
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  • 作者:
    吕程序;陈龙健;杨增玲;韩鲁佳
  • 通讯作者:
    韩鲁佳

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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