首页> 正文

微藻综合品质信息快速无损获取技术和方法研究

2020-12-11阅读(525)

微藻综合品质信息快速无损获取技术和方法研究

论文摘要

微藻在能源、食品工业、生物技术、医药工业、动物饲料、环境检测、污染治理等领域拥有广阔的开发应用前景。微藻具有生长繁殖快、光合作用效率高、倍增时间短、单位面积产量高等优点。随着能源、粮食、环境问题的日益突出,微藻生物质产业的发展已经得到了世界各国的广泛重视。目前微藻生物质产业中遇到的关键问题之一是如何提高微藻生产效率、增加产品经济价值并降低生产成本。为此本文提出“数字微藻”的概念。数字微藻的实现,即通过高科技手段,在微藻育种、养殖、收获和产品加工销售等环节快速、准确地获取微藻相关品质信息,用于品质监控,进行系统优化,最终实现微藻数字化科学生产与管理,从而提高微藻生产效率、保证质量、降低成本,增加经济收益,其中微藻品质信息的快速准确获取是实现微藻数字化科学生产与管理的基础和关键。数字微藻必将成为世界微藻生物质产业发展的研究重点和热点。而传统微藻信息获取方法耗时费力,不适合微藻生物质产业现代化生产的发展需要。本论文应用显微成像、光谱分析、高光谱成像、核磁共振等技术,结合多种图像处理技术和化学计量学算法,针对微藻育种、养殖、收获和产品加工销售等环节对相关品质信息的需要,研究了微藻形态、生命和品质信息的快速获取理论和方法,为微藻生物质产业高效生产和系统优化奠定了基础。本论文的主要研究内容和成果如下：（1）提出了微藻藻丝形态特征快速提取方法。通过对藻丝显微图像进行预处理,获得垂直朝向的单一藻丝二值化图像,以便藻丝形态特征参数提取；采用离散曲线演化技术（DCE）技术获取藻丝特征顶点；提出了一个新的算法用于去除骨架枝权,并获取了藻丝长度信息。该算法能够解决传统骨架提取算法在提取藻丝骨架时容易引入枝权的不足；实现了包括螺旋度、藻丝宽度、螺径、螺距、螺环数和紧密度等藻丝形态特征参数的快速获取。螺旋程度测量的平均误差为4.7%,藻丝宽度测量的的平均误差为6-2%,螺径测量的的平均误差为5.6%；开发了螺旋藻形态特征快速提取软件。该软件与人工测量方法比检测时间从5分钟减少到30秒,检测精度从93%提高到99%。（2）首次应用光谱和高光谱成像技术,建立了光谱和高光谱图像信息与微藻生命信息的定量关系模型,实现了微藻主要生命信息的快速获取。光谱检测中,透射光谱测量法和透反射光谱测量法的检测能力要优于反射光谱测量法和反应器外部光谱测量法；基于光谱技术的干物质重、油脂单位体积含量和油脂单位质量含量最优模型的rpre2分别达到0.9836,0.9777和0.9487；光谱特征变量模型平均变量个数为9.41个。和全波段模型相比有99.62%的变量被去除,而模型rpre2平均值仅下降4.19%;12个光谱模型中有8个模型的的UVE-SPA特征变量选择结果要优于直接进行SPA计算。说明LIVE可以有效提高SPA对光谱特征变量提取的效率；基于高光谱成像技术的干物质重、叶绿素单位体积含量、叶绿素单位质量含量、叶绿素a单位体积含量、叶绿素a单位质量含量、叶绿素b单位体积含量、叶绿素b单位质量含量最优模型的rpre2分别达到0.9891、0.9882、0.9242、0.9895、0.9444、0.9780和0.9282；高光谱图像特征变量模型平均变量个数减少到了7.43个（99.7%的变量被去除）,而rpre2平均值则达到0.9550（全波段模型为0.9573）；7个高光谱光谱图像模型中有5个的特征变量最优提取算法为UVE-SPA。说明UVE可以有效提高SPA对高光谱光谱图像信息特征变量提取的效率；基于高光谱图像,获得了微藻生命信息检测指标的藻液分布图。结果表明高光谱成像技术在微藻生命信息获取能力上要明显优于RGB图像。（3）研究构建了藻油ω-3多不饱和脂肪酸含量快速获取方法和系统。核磁共振技术获得了最优的藻油(o-3多不饱和脂肪酸（DHA和EPA）含量检测结果。模型rval2,分别为0.9625和0.9674；可见-短波近红外光谱、长波近红外光谱和和中红外光谱最优检测模型对藻油DHA含量检测的屹7分别为0.9190、0.9232和0.8748,对EPA含量检测的吃,最大值分别为o.9213、0.8757和0.8857,但均未能达到核磁共振技术的检测精度；基于可见光激光源的拉曼光谱技术不能准确测量藻油DHA和EPA含量。其模型RMSECV分别高达21.2707和1.8529,是核磁共振谱模型RMSECV值的1.67和2.68倍；特征变量选择能有效提高藻油DHA和EPA含量检测精度,模型RMSECV平均值能够降低18.70%和29.03%；10个藻油品质指标检测模型中有9个的最佳特征变量选择算法为UVE结合SPA,说明UVE可以有效提高SPA在藻油品质指标检测过程中特征变量提取的效率。（4）研究建立了藻粉品质信息快速获取方法与模型。研究了藻粉类别的可见-近红外光谱快速检测方法。基于7个特征波长的SPA-LS-SVM模型分类正确率达到100%。研究了藻粉蛋白质含量的可见-近红外光谱快速检测方法。UVE-SPA-MLR为最佳检测模型,其中rpre2、RMSEP和RPD分别为0.9750、0.2344和6.2206,检测精度能够满足实际要求；研究了藻粉辐照剂量的光谱快速检测方法。UVE-SPA-BP-ANN模型为最优的藻粉辐照剂量检测模型,其中rpre2、RMSEP和RPD分别为0.9850、0.6414和8.1366,检测精度能够满足实际要求；研究了藻粉掺假信息的光谱快速检测方法。DVA分析结果表明短波近红外光谱比全波段光谱更适合被用于藻粉掺假信息的快速获取,而LS-SVM算法要优于PLS和PLS2算法。对于单一掺假物、两组掺假物和多组掺假物情况下面粉和绿豆粉LS-SVM短波近红外光谱检测模型的rpre2分别为0.9966、0.9430和0.9740,以及0.9903、0.9474和0.9705。

论文目录

  • 致谢
  • 摘要
  • Abstract
  • 目次
  • 缩略词表
  • 1 绪论
  • 1.1 课题研究背景
  • 1.1.1 微藻与能源安全
  • 1.1.2 微藻与粮食安全
  • 1.1.3 微藻与ω-3多不饱和脂肪酸
  • 1.1.4 数字微藻
  • 1.2 典型微藻概述
  • 1.2.1 螺旋藻（Spirulina）
  • 1.2.2 小球藻（Chlorella ssp.）
  • 1.2.3 等鞭金藻（Isochrysis）
  • 1.2.4 微绿球藻（Nannochloropsis）
  • 1.3 微藻藻丝显微形态参数获取研究现状
  • 1.3.1 藻丝显微形态参数获取研究意义
  • 1.3.2 藻丝显微形态参数传统获取方法
  • 1.3.3 数字图像处理技术
  • 1.3.4 藻丝显微形态参数获取研究存在的主要问题
  • 1.4 微藻生命信息获取研究现状
  • 1.4.1 微藻生命信息获取研究意义
  • 1.4.2 微藻生命信息传统获取方法
  • 1.4.3 生物生长过程信息光谱技术检测研究现状
  • 1.4.4 生物生长过程高光谱成像技术检测研究现状
  • 1.4.5 微藻生命信息获取研究存在的主要问题
  • 1.5 藻油品质信息获取研究现状
  • 1.5.1 藻油品质信息获取研究意义
  • 1.5.2 藻油品质信息传统获取方法
  • 1.5.3 藻油品质信息光学技术检测研究现状
  • 1.5.4 藻油品质信息获取研究存在的主要问题
  • 1.6 藻粉品质信息获取研究现状
  • 1.6.1 藻粉品质信息获取研究意义
  • 1.6.2 藻粉品质信息传统获取方法
  • 1.6.3 粉末食品品质光谱技术检测研究现状
  • 1.6.4 藻粉品质信息获取研究存在的主要问题
  • 1.7 论文研究目的与内容
  • 1.8 小结
  • 2 试验设备与方法
  • 2.1 试验设备
  • 2.1.1 CX31三目平视场显微镜
  • 2.1.2 MIC3型电子目镜
  • 2.1.3 Handheld可见-近红外光谱仪
  • 2.1.4 USB4000可见-近红外光谱仪
  • 2.1.5 NIR256-2.5近红外光谱仪
  • 2.1.6 Nicolet iS10傅立叶变换ATR红外光谱仪
  • 2.1.7 FT/IR-4100傅立叶变换红外光谱仪
  • 2.1.8 T64000拉曼光谱仪
  • 2.1.9 AVANCE Ⅲ核磁共振波谱仪
  • 2.1.10 ImSpector V10E高光谱成像系统
  • 2.2 微藻品质化学测量方法
  • 2.2.1 微藻生命信息测量方法
  • 2.2.2 藻油ω-3多不饱和脂肪酸含量信息测量方法
  • 2.2.3 藻粉蛋白质含量测量方法
  • 2.3 光谱预处理算法
  • 2.3.1 平滑算法
  • 2.3.2 求导算法
  • 2.3.3 多元散射校正
  • 2.3.4 变量标准化
  • 2.3.5 基线校正
  • 2.4 光谱特征变量选择算法
  • 2.4.1 连续投影算法
  • 2.4.2 无信息变量去除算法
  • 2.4.3 无信息变量去除算法结合连续投影算法
  • 2.5 光谱建模算法
  • 2.5.1 偏最小二乘法
  • 2.5.2 人工神经网络
  • 2.5.3 最小二乘支持向量机
  • 2.5.4 多元线性回归
  • 2.6 模型评价标准
  • 2.7 综合评判方法
  • 2.8 算法实现软件
  • 2.9 小结
  • 3 微藻藻丝形态特征快速提取方法
  • 3.1 引言
  • 3.2 显微图像获取
  • 3.3 显微图像预处理
  • 3.3.1 图像增强、滤波和二值化
  • 3.3.2 藻丝提取
  • 3.3.3 藻丝旋转实现
  • 3.4 藻丝形态特征参数提取算法
  • 3.4.1 离散曲线演化技术藻丝轮廓顶点提取方法
  • 3.4.2 藻丝长度提取算法
  • 3.4.3 藻丝螺旋度测量算法
  • 3.4.4 藻丝宽度获取方法
  • 3.4.5 螺径获取方法
  • 3.4.6 螺距、螺环数和紧密度测量算法
  • 3.4.7 检测结果误差分析
  • 3.5 形态特征参数提取结果及分析
  • 3.5.1 螺旋程度测量分析
  • 3.5.2 藻丝宽度检测分析
  • 3.5.3 螺径检测分析
  • 3.5.4 螺距、螺环数和紧密度测量分析
  • 3.6 螺旋藻形态特征参数快速提取软件
  • 3.7 小结
  • 4 微藻生命信息快速无损获取方法
  • 4.1 引言
  • 4.2 微藻生命信息光谱技术快速无损获取方法
  • 4.2.1 透射光谱检测方法和模型
  • 4.2.2 反射光谱检测方法和模型
  • 4.2.3 反应器外部光谱检测方法和模型
  • 4.2.4 透反射光谱检测方法和模型
  • 4.2.5 检测结果及分析
  • 4.3 微藻生命信息高光谱成像技术快速无损获取方法
  • 4.3.1 样品准备
  • 4.3.2 高光谱图像采集系统
  • 4.3.3 高光谱图像分析与数据处理算法
  • 4.3.4 高光谱成像技术检测与高光谱图像反演
  • 4.3.5 检测结果及分析
  • 4.4 小结
  • 5 藻油ω-3多不饱和脂肪酸含量快速获取方法和系统
  • 5.1 引言
  • 5.2 样品准备
  • 5.3 波谱测量与信息处理
  • 5.3.1 可见-短波近红外光谱测量与图谱分析
  • 5.3.2 长波近红外光谱测量与图谱分析
  • 5.3.3 ATR中红外光谱测量与图谱分析
  • 5.3.4 核磁共振谱检测与图谱分析
  • 5.3.5 拉曼光谱检测与图谱分析
  • 5.3.6 信息处理及分析
  • 5.4 波谱信息建模与分析
  • 5.4.1 可见-短波近红外光谱检测方法与模型
  • 5.4.2 长波近红外光谱检测方法与模型
  • 5.4.3 ATR中红外光谱检测方法与模型
  • 5.4.4 核磁共振谱检测方法与模型
  • 5.4.5 拉曼光谱检测方法与模型
  • 5.5 波谱信息检测结果与优化
  • 5.6 小结
  • 6 藻粉品质信息快速获取方法
  • 6.1 引言
  • 6.2 类别快速获取方法
  • 6.2.1 样品制备及光谱采集
  • 6.2.3 光谱检测方法和模型
  • 6.3 蛋白质含量快速获取方法
  • 6.3.1 样品制备及光谱采集
  • 6.3.2 蛋白质含量光谱检测方法和模型
  • 6.4 藻粉辐照剂量信息快速获取方法
  • 6.4.1 样品制备及光谱采集
  • 6.4.2 辐照剂量光谱检测方法和模型
  • 6.5 藻粉掺假信息快速获取方法
  • 6.5.1 样品制备及光谱采集
  • 6.5.3 单一掺假物信息检测
  • 6.5.4 两组掺假物信息检测
  • 6.5.5 多组掺假物信息检测
  • 6.5.6 综合评判方法分析
  • 6.6 小结
  • 7 结论与展望
  • 7.1 结论
  • 7.2 展望
  • 7.3 创新点
  • 参考文献
  • 作者简介
  • 科研成果
  • 一、SCI论文
  • 二、专利
  • 三、研究相关课题

    • 相关论文文献

    • [1].基于文献计量的微藻收获技术研究分析[J]. 工业微生物 2020(01)
    • [2].海洋真核微藻粒级结构及其环境影响因素[J]. 中国环境科学 2020(06)
    • [3].微藻固碳技术基础及其生物质应用研究进展[J]. 当代化工 2020(06)
    • [4].以专利角度谈微藻油的提取方法[J]. 中国科技信息 2019(14)
    • [5].基于微藻气候生长模型的微藻柴油水足迹分析[J]. 太阳能学报 2019(07)
    • [6].利用微藻处理污水的研究进展[J]. 水处理技术 2019(10)
    • [7].基于污水处理的微藻培养研究进展[J]. 环境工程 2016(03)
    • [8].微藻多糖的研究进展[J]. 现代化工 2016(06)
    • [9].乙醇在微藻产业中的应用[J]. 酿酒科技 2015(01)
    • [10].能源微藻开发利用的研究[J]. 广州化工 2015(10)
    • [11].基于开放池培养的微藻生物柴油经济成本分析[J]. 太阳能学报 2015(02)
    • [12].能源微藻及其生物炼制的现状与趋势[J]. 生物产业技术 2015(04)
    • [13].水生微藻的应用研究现状与展望[J]. 农村科学实验 2017(01)
    • [14].试析微藻油和鱼油中DHA的特性及应用[J]. 科学中国人 2017(23)
    • [15].刘进:激扬青春探索微藻奥妙[J]. 中国发明与专利 2013(12)
    • [16].适盐微藻开发利用现状调查研究[J]. 中国盐业 2011(03)
    • [17].中国石化成功开发微藻生物质利用成套技术[J]. 中国石化 2020(09)
    • [18].产油微藻的筛选、培养及在污水处理中的研究进展[J]. 工业安全与环保 2020(11)
    • [19].基于微藻培养的环境微生物学实验教学设计[J]. 教育现代化 2020(01)
    • [20].环氧树脂涂层表面亲水性对微藻黏附性能的影响（英文）[J]. 过程工程学报 2020(07)
    • [21].产油脂微藻的分离、鉴定及筛选[J]. 现代食品科技 2018(12)
    • [22].处理猪场沼液的微藻筛选及其净化效果评价[J]. 中国畜牧杂志 2019(02)
    • [23].微藻油的提取与功能研究进展[J]. 食品工业科技 2019(05)
    • [24].绿色无公害果园新宠——活性微藻液[J]. 果树实用技术与信息 2019(06)
    • [25].微藻碳捕捉技术的研究与发展[J]. 能源工程 2019(05)
    • [26].微藻资源综合开发与利用研究进展[J]. 食品工业 2017(11)
    • [27].微藻在食品领域的应用[J]. 安徽农业科学 2018(17)
    • [28].适度破碎微藻细胞释放功能性蛋白的技术研究进展[J]. 食品工业科技 2018(17)
    • [29].石墨化碳对微藻油脂及微藻生物柴油的脱色研究[J]. 中国油脂 2016(10)
    • [30].面向“十三五”的中国微藻产业:对接大健康,融入大水产[J]. 生物学杂志 2017(02)

    标签：;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  

    微藻综合品质信息快速无损获取技术和方法研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢

    © 2024 毕速过 版权所有 鄂ICP备12018319号-5