近红外光谱技术分析脂肪酰二乙醇胺中甘油的量

采用透射法得到脂肪酰二乙醇胺的近红外光谱全图,通过OPUS 7.0软件分析了样品的光谱信息与甘油含量之间的关系,建立了脂肪酰二乙醇胺中甘油含量测定的近红外分析模型,从而达到对生产过程产品质量控制的目的。结果表明,所建模型的相关系数(R2)、建模标准误差(RMSEE)和检验校准误差(RMSECV)分别为0.994,0.050 2和0.051 6。用20个盲样对模型进行验证,预测效果较好,模型的精确度也满足要求。     

高效液相色谱法快速测定低浓度甜水中的甘油含量

采用高效液相色谱法测定低浓度甜水中甘油的含量,分析条件如下:Zorbax Extend-C18(4.6 mmⅹ250 mm,5μm);柱温35℃;进样量:10μL;差示折光检测器温度:35℃;流速:1.0 mL/min;流动相:纯水。结果表明:甘油出峰的峰形对称性良好,标准曲线有良好的线性关系(R2=0.999 9),实际样品的加样回收率为99.83%~101.59%,方法的相对标准偏差RSD=0.21%(n=6)。     

碘化铯催化二氧化碳与甘油合成甘油碳酸酯

以不同碱金属(铵)卤化物为催化剂,考察了其在二氧化碳与甘油合成甘油碳酸酯反应中的活性。采用环氧丙烷为溶剂及耦合剂,极大提高了反应的转化率。实验结果发现碘化物具有较好的催化活性。以碘化铯为催化剂,考察了反应温度、反应时间、反应压力、反应物摩尔比和催化剂用量对反应结果的影响。在最佳反应条件下(环氧丙烷0.3 mol,甘油0.1 mol,反应温度120℃,反应时间1.5 h,反应压力3.0 MPa,催化剂用量0.15 g),甘油的转化率为86.5%,甘油碳酸酯的产率为81.6%。     

甘油法合成缩水甘油

以ZnSO4为催化剂,甘油和尿素反应合成碳酸甘油酯,分别以IR和MS对产物进行了结构表征。碳酸甘油酯在磷酸钠催化下脱掉一分子CO2得到缩水甘油。重点对碳酸甘油酯脱CO2得到缩水甘油的反应时间、反应温度、反应压力、催化剂种类及用量等因素进行了考察。并通过响应面分析法得到了适宜的反应条件为：反应时间4 h、反应温度215 ℃、反应压力2 kPa、催化剂用量2.5%（质量分数）。缩水甘油经旋转蒸发提纯,通过IR、HNMR进行了鉴定,GC测定产率可达到83.8%。     

甘油合成环氧氯丙烷氯化阶段催化剂选择研究

针对甘油法合成环氧氯丙烷第一阶段——氯化阶段的工作,对催化剂进行筛选与复配实验,确定了具有较好催化活性且环境友好的二元催化剂配方——己二酸与乙酸酐。该催化剂在反应温度为115℃,反应时间为5 h,原料甘油40 g,氯化氢通气量200 m L/min,催化剂总量为甘油的7.5%(m/m),m(己二酸)∶m(乙酸酐)=3∶2时,二氯丙醇收率69.5%,甘油转化率达99%。     

酸碱协同催化甘油制备二甘油的研究

为了提高甘油醚化制备二甘油的选择性和收率,提出酸碱协同催化甘油制备二甘油的方法。首先以K_2CO_3为催化剂,通过单因素和正交实验优化工艺条件:反应温度230℃、催化剂(K_2CO_3)用量2.7 g、反应时间3 h。在优化工艺条件下,对K_2CO_3中添加活性Al_2O_3产生酸碱协同催化及甘油聚合反应动力学进行研究。相对于碱催化,酸碱协同催化下甘油转化率从30.4%提高到39.4%,二甘油收率从23.0%提高到30.2%。甘油聚合生成二甘油的反应活化能从K_2CO_3催化时的137.71降低到了123.35 kJ·mol~(-1)。结果表明,酸碱协同催化优于单一的碱催化。     

气相色谱法测定甘油氯化反应中产品及中间体含量

使用气相色谱进行甘油制备环氧氯丙烷过程中产品以及中间体的定量分析。色谱柱为Dexsil-300填充柱,色谱分离在程序升温条件下进行。分别采用了面积归一化法、校正因子法与内标法对甘油、二氯丙醇以及一氯丙二醇进行了定量,并进行了比较。结果表明,使用Dexsil-300填充柱与毛细柱相比,分析时间短;内标法与其它两种方法相比,不受其它副产物影响,准确性高,重现性好。甘油、二氯丙醇及一氯丙二醇含量测定的相对标准偏差分别为1.06%,1.17%以及1.18%,回收率分别在98.70%～101.11%,98.17%～102.56%以及97.61%～102.88%之间,能够准确的反映反应进行的程度。     

利用牙膏中甘油含量鉴别牙膏种类

建立了气相色谱法定量分析牙膏中甘油含量来鉴别牙膏种类的方法。以正十四烷作为内标,采用DB-FFAP毛细管柱分离样品,氢火焰离子化检测器(FID)测定牙膏中甘油的含量。线性方程为Y=0.3847C-0.0095,相关系数r=0.9996,线性范围为0.01~3.0 mg/mL,最低检测浓度为2.58μg/mL,平均回收率为96.2%,相对标准偏差1.29%。该方法具有操作简便,灵敏、准确、重现性好等特点,适用于公安基层办案工作的需要。     

负载型KI催化甘油与CO2合成甘油碳酸酯

添加不同组分对氧化铝载体进行调变改性,再以改性氧化铝为载体,负载KI制备了一系列负载型催化剂KI/Al₂O₃-MgO、KI/Al₂O₃-ZnO、KI/Al₂O₃-TiO₂和KI/Al₂O₃-ZrO₂,并通过CO₂、环氧丙烷和甘油合成甘油碳酸酯反应评价其催化活性,发现KI/Al₂O₃-MgO具有最高的活性。由不同载体的CO₂-TPD分析可以发现,载体表面少量碱性位的存在有利于反应进行。实验研究了不同负载量KI/Al₂O₃-MgO的活性及稳定性,发现KI负载量为1.5mmol/g较为适宜。同时,实验又通过N₂吸附/脱附(BET)、X射线衍射(XRD)等手段对不同负载量的KI/Al₂O₃-MgO进行了表征,进一步说明了负载量过多会导致KI晶粒团聚,并阻塞载体孔道。优化了反应条件,在最佳条件下(环氧丙烷0.3mol,甘油0.1mol,反应温度130℃,反应时间2h,反应压力6.0MPa),甘油的转化率为65.5%,甘油碳酸酯的产率为60.8%。     

HPLC-ELSD法测定低聚甘油的组成

建立了高效液相色谱-蒸发光散射检测器(HPLC-ELSD)测定低聚甘油组成的方法。以Econosphere Amino(250×4.6 mm,5μm)为色谱柱,乙腈-水(85∶15,V/V)为流动相,流速为1.0 mL/min,柱温为28℃,进样量为30μL,ELSD漂移管温度为32℃,载气流速为1.5 L/min。结果表明,在优化条件下,甘油、二聚甘油和三聚甘油浓度分别在100～300μg/mL、100～400μg/mL和200～600μg/mL范围内呈良好线性,相关系数分别为0.9979、0.9921和0.9969,定量下限分别为1.5、1.0和2.0μg,回收率为97%～103%,RSD<3.0%(n=6)。     

亚/超临界乙醇条件下杨木屑与甘油共液化研究

以60～80目的杨木屑为原料,甘油为液化剂,酸为催化剂,基于超临界乙醇条件下对杨木屑进行液化制备生物重油。实验结果表明:以2.5%硫酸为催化剂,在甘油/乙醇/木屑质量比为5∶10∶2条件下,250℃反应1 h,木屑的转化率可达98%。此液化油含水量为3.04%(wt),运动黏度为524 mm2/s,酸值为2.1 mg KOH/g,羟值为846 mg KOH/g。对液化油进行IR、GPC和GC-MS分析的结果显示,液化油含有大量的羟基物质,平均相对分子质量为811,并且含有4-羰基戊酸丁酯、三乙基甘油醚等聚酯/聚醚类多元醇。     

基于Aspen Plus粗甘油混合物的分离工艺模拟

采用化工流程模拟软件Aspen Plus,以NRTL热力学模型对粗甘油混合物的分离过程进行了模拟。流程采用闪蒸分子蒸馏相结合的技术,考察了压强和温度对分离效果的影响。模拟优化的结果为:闪蒸的真空度为6.7 kPa,除去10%的水,其中携带甘油的含量为0.5%;分子蒸馏的真空度为420 Pa,温度为160℃,蒸出的甘油蒸汽的量为717.44 kg/h,其中甘油的质量分数为95%(W),一级产品总量为626.22 kg/h,甘油纯度为99.8%(W),二级产品总量为57.96 kg/h,甘油纯度为95.8%(W)。甘油总收率达到94.6%(W)。     

运用近红外光谱分析煤质硫含量

为了研究煤质的硫含量,采集了120个煤粉样品的近红外漫反射光谱,建立了偏最小二乘回归结合不同光谱预处理方法的定量数学模型,并与工业检测结果进行对比。结果表明:采用5点平滑处理后的模型效果最佳,相关系数达到0.89695,校正集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)分别为0.0406和0.0423,结果表明模型具有较高的相关性、稳定性和预测能力。     

近红外光谱结合偏最小二乘法测定复方阿司匹林/双嘧达莫成分含量

采用近红外漫反射光谱分析技术对复方阿司匹林/双嘧达莫药物的有效成分进行测定,结合偏最小二乘(PLS)法分别建立了复方药物有效成分双嘧达莫及阿司匹林的相关模型,结果显示,复方阿司匹林/双嘧达莫中双嘧达莫PLS模型的相关系数R为0.99921,交互验证均方根误差(RMSECV)是0.00170,预测集均方根误差(RMSEP)是0.00291;复方中阿司匹林PLS模型的R为0.99517,RMSECV为0.000810,RMSEP为0.000831。由此表明,所建立的模型预测性能良好,均在误差范围内,说明方法准确可靠,可以用于实际生产中的在线控制。     

香蕉片热泵干燥过程动力学模型研究

利用自制的热泵干燥设备,选择加热温度为45℃、风速为1．0m／s、物料厚度为3mm条件下的热泵干燥香蕉切片试验数据作为实测值样本。基于Matlab软件,利用高斯一牛顿算法,对传统干燥模型进行非线性最小二乘数据拟合求解,确定干燥系数。通过决定系数（R＇）、卡方差（x^2）、平均相对偏差（MBE）和均方根误差（RMSE）等拟合优度评价指标对7种干燥模型进行评价。结果表明,HendersonandPabiS模型的理论值和实测值吻合良好,能够很好地预测和控制香蕉切片热泵干燥过程的水分比变化规律。     

基于KTA-LSSVM的青霉素发酵过程预测建模

为解决青霉素发酵过程预测建模中存在的输入变量选择问题,提出了基于核目标度量（kernel target alignment,KTA）和最小二乘支持向量机（least squares support vector machines,LSSVM）的青霉素发酵过程预测模型。首先,在分析影响青霉素产物浓度相关因素的基础上选取输入变量,采用KTA对输入变量进行尺度缩放,然后,利用Pensim仿真平台数据,采用混沌粒子群算法对LSSVM的参数寻优,建立青霉素发酵过程的KTA-LSSVM预测模型。青霉素浓度预测的KTA-LSSVM模型均方根误差为0.0179,LSSVM模型的均方根误差为0.0276,实验结果表明,本文提出的模型预测精度高,推广性能好。     

傅里叶变换近红外光谱法快速测定聚氯乙烯的K值

研究了傅里叶变换近红外光谱技术快速测定聚氯乙烯K值的分析方法。采用漫反射方式和偏最小二乘法 (PLS),建立了聚氯乙烯K值定量分析数学模型,其决定系数(R2)和均方差(RMSECV)分别为97．96％和0．362。实验结果表明:近红外分析法和实验室标准分析方法测定结果基本一致。本方法重复性好,具有快速、操作简单、无污染等诸多优点。     

复合PLS模型在近红外光谱分析煤炭中的应用

为了更好地确定偏最小二乘法模型的主成分数,提出一种传统偏最小二乘法和多主成分数偏最小二乘法相结合构建复合偏最小二乘模型的方法。给出了预测时两种样品相似度的计算方式:直接距离法和性质得分距离法。分别采用复合偏最小二乘法和传统偏最小二乘法对煤炭的全硫、灰分、热值和碳含量进行建模预测,比较传统偏最小二乘法和多主成分数偏最小二乘法建模过程中的相关系数和交互验证均方根误差,采用复合偏最小二乘模型对验证集样品预测时,计算了不同相似度计算方式下不同样品间距离算法的预测均方根误差,并同传统偏最小二乘法预测均方根的误差进行比较,结果表明:复合偏最小二乘法建模比传统偏最小二乘法建模有更强的适应性,能够提高预测的准确性。     

Starch foam material performance prediction based on a radial basis function artificial neural network trained by bare‐bones particle swarm optimization with an adaptive disturbance factor

A novel model based on a radial basis artificial neural network and bare‐bones particle swarm optimization tuned with adaptive disturbance factor for predicting the performances of starch‐based foam materials was established. The ethylene–vinyl acetate/starch mass ratio, glycerin content, and NaHCO₃ content were used as the input variables, whereas the tensile strength and rebound rate were taken as the output variables of the model. The prediction results show that model predictions were in great accordance with the experimental values. The root mean square error of prediction and the correlation coefficients were 0.0256 and 0.9873; this indicated the good performance of the model. The model predicted that the tensile strength of the starch‐based foam materials would decrease slowly with increasing glycerin content and showed a V‐shaped variation with increasing NaHCO₃ content. The rebound rate increased with increasing glycerin content and presented an inverted V‐shaped variation with increasing NaHCO₃ content. The predicted results were consistent with the experimental results. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2016 , 133, 44252.