一种利用拟合方程进行小麦秸秆制浆在线控制的方法

1.本发明属于生物技术领域，是一种利用能快速检测的指标与打浆度的关系实现小麦秸秆制浆在线控制的方式。


背景技术：

2.公开该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不必然被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已经成为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
3.近年来，纸和纸板的需求居高不下，但是造纸原材料的短缺限制了造纸业的发展。纸浆尤其是木浆的产能也不足以弥补造纸原料对进口的高度依赖。小麦秸秆作为禾本科植物，是一种重要的生物质来源，在世界范围内都广泛种植，是世界三大谷物之一。小麦秸秆作为农业废弃物，用于纸浆不仅可以减少环境污染物，同时也可以实现秸秆资源的最大化。利用酶制剂对制浆原料进行处理，反应过程简单可控，工业上判断纸浆能否用来造纸的性能指标很多，包括：打浆度、抗张指数、撕裂指数、耐折度、白度以及亮度等等。但发明人发现：实际生产中，由于打浆度的测试方法相对繁琐，难以实现制浆过程中对打浆度的快速检测和在线控制，人力消耗大。


技术实现要素：

4.为了提升工厂的制浆效率，本发明将制浆后的浆液中的某个指标与打浆度结合起来，探究指标变化与打浆度变化的规律，通过拟合方程描述制浆后的指标与打浆度的变化，初步确定利用还原糖以及可溶性固形物的含量变化与打浆度的变化进行非线性拟合，实现生物制浆的在线控制。
5.为实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案：
6.本发明的第一个方面，提供了一种利用拟合方程进行小麦秸秆制浆在线控制的方法，包括：
7.改变制浆过程中的工艺参数，获取不同的打浆度；同时测定还原糖以及可溶性固形物的含量；
8.对还原糖的含量与打浆度的数值进行拟合，建立拟合方程1；
9.或对可溶性固形物的含量与打浆度的数值进行拟合，建立拟合方程2；
10.对待测浆料中的还原糖或可溶性固形物的含量进行测试，利用拟合方程1或拟合方程2，预测出打浆度。
11.本发明经过系统的研究和实验摸索，选取打浆度作为性能指标，同时选取了两种比较容易测定的还原糖含量以及可溶性固形物含量与打浆度建立拟合方程。
12.本发明的第二个方面，提供了一种利用拟合方程进行小麦秸秆制浆在线控制的系统，包括：
13.测试模块，用于测试制浆过程中不同工艺参数下获取的不同的打浆度、还原糖以
及可溶性固形物的含量；
14.第一拟合模块，用于对还原糖的含量与打浆度的数值进行拟合，建立拟合方程1；
15.和/或第二拟合模块，用于对可溶性固形物的含量与打浆度的数值进行拟合，建立拟合方程2；
16.预测模块，用于对待测浆料中的还原糖或可溶性固形物的含量进行测试，利用拟合方程1或拟合方程2，预测出打浆度。
17.本发明的第三个方面，提供了一种利用拟合方程进行小麦秸秆制浆在线控制的控制器，所述控制器被配置为执行上述任一项所述的利用拟合方程进行小麦秸秆制浆在线控制的方法的步骤，并基于所述方法所确定的运行的参数。
18.本发明的有益效果在于：
19.(1)本发明是利用还原糖的含量以及可溶性固形物的含量与打浆度建立拟合方程，利用还原糖的含量以及可溶性固形物的含量反映制浆的打浆度，能够快速的检测制浆过程中的性能，提升制浆的效率，实现制浆过程的在线控制，减少了人力的消耗。同时，为纸浆其他性能的检测与控制提供了思路。
20.(2)本申请的操作方法简单、成本低、具有普适性，易于规模化生产。
具体实施方式
21.应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本发明使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
22.需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
23.下面结合具体的实施例，对本发明做进一步的详细说明，应该指出，所述具体实施例是对本发明的解释而不是限定。
24.实施例1：
25.(1)将自然风干后的小麦秸秆与水按照1:8的比例放置于水浴锅下进行2h的润涨处理；
26.(2)添加1.5％的氢氧化钾(koh)溶液进行处理，放置1h后利用磷酸溶液调节ph至中性；
27.(3)中性条件下，在80℃下添加木聚糖酶与果胶酶的混合液，其中，木聚糖酶与果胶酶的添加比例为1:1，添加量都为10u/g绝干浆，反应30min；
28.(4)利用磨浆机对处理好的样品进行研磨处理，转数设定为3000r。
29.(5)改变转数、koh用量以及小麦秸秆与水的比例这三个参数，获取不同的打浆度，同时测定还原糖以及可溶性固形物的含量，建立拟合方程。
30.(6)打浆度与还原糖含量拟合方程的建立
31.利用matlab r2017a对还原糖的含量以及打浆度的数值进行非线性拟合，得到了符合傅立叶变换分布的拟合方程1，如下：
32.f(x)＝822.8+1553*cos(x*5.464)+916.2*sin(x*5.464)+584.3*cos(2*x*5.464)+2019*sin(2*x*5.464)
‑
1162*cos(3*x*5.464)+1696*sin(3*x*5.464)
‑
1613*cos(4*x*5.464)+51.8*sin(4*x*5.464)
‑
621.1*cos(5*x*5.464)
‑
762*sin(5*x*5.464)+102*cos(6*x*5.464)
‑
417.6*sin(6*x*5.464)+93.34*cos(7*x*5.464)
‑
51.8*sin(7*x*5.464)
33.(7)打浆度与可溶性固形物拟合方程的建立
34.利用matlab r2017a对可溶性固形物的含量以及打浆度的数值进行非线性拟合，得到了符合傅立叶变换分布的拟合方程2，如下：
35.f(x)＝
‑
3387+1894*cos(x*8.213)+6240*sin(x*8.213)+4649*cos(2*x*8.213)
‑
3242*sin(2*x*8.213)
‑
3667*cos(3*x*8.213)
‑
2506*sin(3*x*8.213)
‑
452*cos(4*x*8.213)+2940*sin(4*x*8.213)+1461*cos(5*x*8.213)
‑
581.9*sin(5*x*8.213)
‑
501.9*cos(6*x*8.213)
‑
327.9*sin(6*x*8.213)+24.22*cos(7*x*8.213)+129.3*sin(7*x*8.213)
36.表1 95％置信度下打浆度与还原糖含量的拟合方程中常数的值以及置信界限
[0037][0038]
表2 95％置信度下打浆度与可溶性固形物含量的拟合方程中常数的值以及置信界限
[0039][0040][0041]
实施例2
[0042]
当还原糖的含量为2.2mg/ml时,根据方程1预测得到的打浆度约为35.05
°
sr，与实际测得的值的误差为1.26％；此时，可溶性固形物的含量为1.64％，根据方程2预测得到的打浆度约为35.57
°
sr，与实际值的误差为0.20％。
[0043]
实施例3
[0044]
当还原糖的含量为1.75mg/ml时,根据方程1预测得到的打浆度约为21.26
°
sr，与实际测得的值的误差为3.35％；此时，可溶性固形物的含量为1.46％，根据方程2预测得到的打浆度约为22.57
°
sr，与实际值的误差为2.61％。
[0045]
最后应该说明的是，以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。上述虽然对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。