基于分子振动光谱的农作物秸秆全组分原位同步分析与介观化学成像研究

Crop straw is one kind of vast agricultural by products, which is now being broadly developed as renewable resource for responding to the serious energy shortage and environmental issue. Mesoscopic analysis，an concept of analysis between microscopic and macroscopic，has the capacity to successfully combine analytical accuracy and efficiency in enhancing the knowledge complex of crop straw characteristics. The study is to develop a totally new and high-efficiency characterization technique for deeper understanding crop straw, of which corn, wheat and rice are included, by creatively "seeing" plant tissue in a chemical sense on cellular level. Based on vibration spectrum and mesoscopic chemical imaging research, the technique is developed for nondestructive and in-situ synchronized analysis of full chemical composition within kinds of crop straw. Main issues need to be solved in this study include: 1) the methods to obtain high-resolution image of infrared- Raman microspectroscopy for different crop straw; 2) the methods for spectral image data characteristics extracting and the composition discrimination; 3) Research on the discipline of full composition distribution and variation of crop straw in mesoscale; 4) Application exploration: the mesoscale resolution mechanism of the chemical composition of crop straw in mild alkali solution. The study is to effectively supply accurate, abundant characterization method for developing new and delicate practical straw utilization technology, and to build a technical supporting pathway for achieving crop straw further processing and high-value recycling application.

农作物秸秆是一种巨量农业副产品，已被作为可再生资源进行了广泛的开发利用，以应对严峻的能源短缺和环境问题。介于宏观尺度、微观尺度分析之间的介观尺度分析能兼顾精度和效率，深化补充秸秆特性的知识体系。本研究基于分子振动光谱与介观化学成像技术，选择玉米、小麦、水稻等主要农作物秸秆为研究对象，创造性的以"化学"的视角表达细胞级别的植物组织，对其化学组分分布进行无损、全组分的原位同步分析方法研究，为秸秆深入认知开拓全新、高效的表征技术。拟解决关键问题：1）不同农作物秸秆高质量红外/拉曼显微图像获取方法；2）光谱图像数据特征提取和特定成分模式识别方法；3）介观尺度下秸秆全组分化学组成分布变化规律；4）应用探索：秸秆温和碱处理过程中介观尺度下化学组成溶解机理。研究成果能够为开发全新的秸秆精细利用技术提供高效、准确、丰富的表征方法，为实现秸秆的深加工、高值资源化应用铺设技术支撑通道，具有重要的现实应用价值。

本项目以从化学视角表征介观尺度下农作物秸秆化学组成特性为切入点，选择玉米、小麦等主要农作物秸秆为研究对象，红外显微图像为主要技术手段，研究了介观尺度下农作物秸秆全组分原位同步分析方法，探索了介观尺度下农作物秸秆化学组成分布规律，尝试阐释农作物秸秆温和碱处理过程中介观尺度下化学组成溶解机理，主要研究结果：（1）以市售微晶纤维素、木聚糖、籽粒淀粉和橘皮果胶以及提取的秸秆磨木木质素作为纤维素、半纤维素、淀粉、果胶和木质素的标准品，确定了纤维素、木质素、淀粉的红外光谱特征波长。同时对提取的小麦秆、玉米秸和棉秆的磨木木质素差异进行了研究。（2）优化了秸秆横切面红外显微图像分析样品制备方法，包括脱水、透明、包埋的试剂浓度梯度和浸润时间等。（3）选择ZnS玻片作为样品台，优化了显微红外图像采集参数：图像采集模式、空间分辨率、光谱分辨率、扫描次数和波长范围。（4）确定了快速非负最小二乘算法为秸秆显微红外图像数据特征提取算法。（5）以拔节、孕穗、抽穗、扬花、灌浆、乳熟、蜡熟和完熟期的小麦/玉米秸秆为对象，研究了纤维素、半纤维素、木质素、果胶、淀粉等组分含量在表皮、薄壁细胞、厚壁细胞和维管束等组织中的含量分布及变化规律。（6）以完熟期及完熟期后12天、19天和31天的玉米秸秆为对象，研究了上述五种组分在不同组织中的含量分布及变化规律。（7）以地上第3-7节间玉米秸秆为对象，研究了上述五种组分在不同组织中的含量分布及变化规律。（8）以在2%NaOH溶液中100℃条件下反应5min、30min、60min的玉米秸秆为对象，研究了表皮、薄壁细胞和维管束等组织中木质素溶解规律。已在国内外发表研究论文8篇，其中SCI/EI收录论文6篇（3篇SCI五年影响因子14.48），硕士学位论文2篇；公开国家发明专利1项；获得国家计算机软件著作权2项；培养研究生4名，其中博士生1名，硕士生3名。上述研究成果为促进农作物秸秆高效、高值、全生物量利用技术优选、工艺优化，提供了先进、可靠、信息量丰富的表征手段。

内容获取失败，请点击重试