一种大麦茎秆酶解产糖含量的快速测定方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115468930A(43)申请公布日2022.12.13(21)申请号202211279214.8(22)申请日2022.10.19(71)申请人华中农业大学地址430070湖北省武汉市洪山区狮子山1号(72)发明人任喜峰张安勇胡雪赵婷周羽(74)专利代理机构北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙)11732专利代理师张宁(51)Int.Cl.G01N21/359(2014.01)G01N21/3563(2014.01)G06Q10/04(2012.01)权利要求书1页说明书11页附图4页(54)发明名称一种大麦茎秆酶解产糖含量的快速测定方法(57)摘要本发明提供了一种大麦茎秆酶解产糖含量的快速测定方法，属于活性物质检测技术领域，本发明成功利用了近红外光谱技术实现大麦茎秆酶解产糖含量的快速测定，克服了现有技术中的大麦茎秆酶解产糖含量测定方法步骤复杂、误差大的问题。本发明提供的大麦茎秆酶解产糖含量快速测定方法不仅快速，准确，简便，成本较低，而且还有效防止了化学测定法产生的酸和碱废液对环境造成的污染。可以同时鉴定大麦茎秆的酶解纤维素和酶解总糖的含量，结果准确可靠。CN115468930ACN115468930A权利要求书1/1页1.一种大麦茎秆酶解产糖含量的快速测定方法，其特征在于，包括以下步骤：采集定标样品大麦茎秆粉末的近红外光谱曲线；采集定标样品大麦茎秆的实测酶解产糖含量数据；将所述近红外光谱曲线进行预处理，得到排除噪音干扰的近红外光谱数据；将所述排除噪音干扰的近红外光谱数据分为校正集数据和验证集数据；将所述酶解产糖含量数据和所述校正集数据进行回归建模，获得近红外大麦茎秆酶解产糖含量预测模型；根据所述验证集数据对所述近红外大麦茎秆酶解产糖含量预测模型的准确性进行评价；采集待预测大麦茎秆粉末的近红外光谱曲线，将待预测大麦茎秆粉末的近红外光谱数据带入所述近红外大麦茎秆酶解产糖含量预测模型，得到待预测大麦茎秆酶解产糖含量结果。2.根据权利要求1所述的大麦茎秆酶解产糖含量的快速测定方法，其特征在于，所述采集定标样品大麦茎秆的实测酶解产糖含量数据的方法为化学方法。3.根据权利要求2所述的大麦茎秆酶解产糖含量的快速测定方法，其特征在于，所述定标样品的数量为65个以上；通过测量每一个定标样品的近红外光谱曲线，得到多条近红外光谱曲线。4.根据权利要求3所述的大麦茎秆酶解产糖含量的快速测定方法，其特征在于，所述近红外仪的光谱采集条件为：扫描范围400～2498nm，步长为2nm。5.根据权利要求4所述的大麦茎秆酶解产糖含量的快速测定方法，其特征在于，所述近红外光谱曲线的预处理，包括：无散射处理、多元散射校正、加权多元散射校正、反相多元离散校正、变量标准化、去趋势处理、去趋势与变量标准化结合、1,4,4,1导数处理和0,0,1,1平滑处理。6.根据权利要求5所述的大麦茎秆酶解产糖含量的快速测定方法，其特征在于，所述回归建模包括：对所述校正集数据中的异常样品数据进行剔除；根据所述酶解产糖含量数据和剔除异常样品数据后的校正集数据，采用偏最小二乘法，建立多个近红外大麦茎秆酶解产糖含量校正模型，并根据交叉验证标准偏差和交叉验证相关系数，从所述多个近红外大麦茎秆酶解产糖含量校正模型中获得近红外大麦茎秆酶解产糖含量预测模型。7.根据权利要求6所述的大麦茎秆酶解产糖含量的快速测定方法，其特征在于，所述剔除的方法包括：对每个样品的3个重复的光谱进行平均化，对所有样品进行初步建模处理，设置光谱的GH临界值为3.0，当光谱GH值大于3.0时则界定为异常光谱并将异常光谱剔除。8.根据权利要求6所述的大麦茎秆酶解产糖含量的快速测定方法，其特征在于，所述获得近红外大麦茎秆酶解产糖含量预测模型的方法包括：从所述多个近红外大麦茎秆酶解产糖含量校正模型中选择交叉验证标准偏差最小、交叉验证相关系数最大的模型，即为近红外大麦茎秆酶解产糖含量预测模型。2CN115468930A说明书1/11页一种大麦茎秆酶解产糖含量的快速测定方法技术领域[0001]本发明涉及活性物质检测技术领域，尤其涉及一种大麦茎秆酶解产糖含量的快速测定方法。背景技术[0002]近年来，为减少对于化石燃料的依赖，可再生能源成为各国研发的重点，其中植物茎秆作为生物质能源的研究热点备受关注。植物茎秆主要由木质素、半纤维素和纤维素组成，作为自然界最丰富的可再生能源，蕴藏着巨大的碳资源，成为生物乙醇、生物柴油等发酵工业的理想碳源来源。但是其结构复杂，以至于无法直接用作原料生产产品，通常需要经过预处理、分离纯化和酶解等过程才能最终获得糖类物质，再进一步作为生物精炼工艺的直接原料。因此，酶解后的产糖能力是评估植物茎秆是否能够作为高效原料的重要指标。[0003]大麦