木质素在厌氧生物处理过程中的转化

碱法草浆黑液可以直接进行厌氧生物处理，处理前后的黑液用酸析法提取木质素时总耗酸量基本相同，但从处理后黑液中提取出的粗木素纯度较高，红外、紫外光谱、凝胶色谱与元素分析等结果表明，厌氧处理前后木质素分子的基本结构单元保持不变，但分子量大于１００００的木素大分子有向小分子转化的趋势，厌氧处理前后的木质素都为难以生化降解的高分子物质。     

造纸黑液碱回收白泥的治理

项目简介 :白泥是燃烧法碱回收综合治理硫酸盐法纸浆黑液所产生的废渣 ,特别是草浆黑液白泥含硅量高 ,积累造成干扰 ,国内迄今尚无妥善方法处理 ,对环境造成污染。该技术应用造纸黑液碱回收白泥代替玻璃行业原料方解石 ,烧制出符合设计标准的玻璃制品 ,为白泥综合利用创出一条新路。应用范围 :有碱回收车间。经济效益 :白泥回收治理 ,造纸厂变废为宝 ,玻璃厂降低成本。合作方式 :技术转让。如感兴趣 ,请与本刊联系。造纸黑液碱回收白泥的治理     

亚硫酸盐麦草制浆黑液资源化利用技术应用

多年来,造纸黑液治理一直是令人头痛的难题,它不仅投资大,治理效果也不太理想,而本文提出的黑液资源化利用技术是将黑液全部转化成产品,既实现了黑液零排放,彻底根除污染,又将黑液转化成产品而具有很好的经济效益。经过北京嘉禾木科技有限公司济源分公司一年来的应用实践,取得了良好效果,实现了资源的循环利用。     

工业碱木素不同纯化方法的效果比较

利用酸析法从黑液中分离粗木素,采用甲酚硫酸法、液–液抽提法及弱酸法对所得粗木素进行纯化,通过红外光谱(FTIR)、扫描电镜(SEM)、X射线荧光光谱(XRF)、热重(TGA)分析对木素纯化前后的结构变化、表面形态变化、无机盐杂质去除率及热稳定性的变化进行表征,对比3种不同方法对粗木素的纯化效果.结果表明,所用纯化方法基本没有破坏木素的结构,纯化后木素的无机盐含量降低,热稳定性提高,其中弱酸法是3种纯化方法中无机盐去除率最高的方法,甲酚硫酸法所得纯化木素的热稳定性最好.     

技术转让

北京科技大学成果集锦 黑液和煤制备煤浆治理黑液污染 编号： J201018 造纸工业是一个污染严重、用水量大、能耗高的行业，而我国又是一个以草类造纸为主的大国。由于草类制浆黑液硅含量高，非常难治理，对环境造成严重污染。根据造纸厂治理黑液现状，并结合水煤浆的特点，北京科技大学研究了以黑液和煤制备煤浆技术治理造纸厂黑液污染。 利用煤和黑液制备煤浆洁净燃料，一是利用了黑液中木质素的分散性能和黑液中的水，节约了制备煤浆的药剂和大量的水资源，同时回收了黑液中热能。二是发挥了煤浆低污染和能源利用率高的特点，降低了造纸…     

隔膜电解法处理草浆黑液

进行了隔膜电解法处理草浆黑液的可行性实验研究．隔膜电解法实验采用铸铁作牺牲阳极,石墨作阴极,多孔性的滤过式隔膜将阳极区与阴极区分开;阳极及其附近有铁的氧化与水解反应,碱木素的取代反应;阴极有析氢反应;水分子和钠离子在势场力作用下透过隔膜从阳极区进入阴极区,碱木素分子被隔离在阳极区;阳极区不断加入黑液,取走木素沉淀,阴极区不断取走回收碱液,从而实现碱液与木素的分离．在电流为1A、电压为8V及室温条件下电解12h,阳极区黑液的色度、悬浮物及COD的去除率分别为66.4%,75.3%和94%,碱回收率达到94%以上．实验结果表明,作为一种处理黑液的碱回收技术,隔膜电解法处理草浆黑液比较容易直接嫁接到制浆工艺中,有可能成为解决草浆碱回收技术的新途径．     

微生物酸化技术应用于碱法草浆黑液酸析木素的试验研究

碱法草浆黑液碱性大、木素含量高、成分复杂,极难处理,利用微生物酸化技术将黑液预酸化,在不添加任何营养的条件下,不仅可使pH值下降至中性,而且CODcr、木素含量均有所下降,再经酸析木素比直接酸析木素节约用酸40%左右,极大的降低了处理成本,提高了处理效率。     

利用淀粉衍生物包胶法固化处理造纸黑液

造纸厂制浆工段产生的黑液量大，木质素、糖分等有机物含量高．将其排放会严重污染受纳水体，因此，开发黑液回收利用和有效治理的技术是控制造纸工业水污染的关键．本研究提出了利用淀粉衍生物包胶法固化处理造纸黑液的新技术，将制浆工段提取的黑液直接进行固化，不向外排放。同时，由于黑液中木质素腐植酸含量高，可以将固化物转化为有机无机活性农肥，实现“变废为宝”的研究思路，属于清洁生产技术．本实验所用黑液样品为烧碱法麦草制浆蒸煮所得废液和亚硫酸铵法麦草制浆蒸煮所得废液，直接取自造纸厂．烧碱法麦草浆黑液的密度为１．０…     

新型燃烧炉的特点

新的两气回收系统工艺流程和内部筑炉材料都有新的特点,产生巨大的经济效益的同时还产生巨大的社会效益.     

麦草浆黑液综合利用新工艺研究

采用磷酸酸析工艺分离麦草浆黑液中的固形物，滤液经苛化反应回收碱液，同时副产市场销路看好的饲料添加剂。黑液经处理后，木质素脱除率为９９．８６％，ＳｉＯ２的脱除率为８４．１２％，ＣＯＤｃｒ脱除率为８０．４５％。此工艺实现了在不损害企业经济效益前提下，达到制浆黑液零排放的污染治理目的。     

稻草木质素的硫酸法提取与表征

用硫酸法提取农作物废弃物稻草中的木质素,采用质量分数72%的硫酸,以15(mg)∶1(L)的液固单位比,室温下反应2 h,得到产率9.23%的木质素.利用扫描电镜(SEM)、综合热分析、傅里叶红外光谱(FTIR)和氢核磁共振波谱(¹H-NMR)分析手段表征木质素的物理性质和化学结构,结果表明:木质素呈表面粗糙且有大量孔隙的不规则块状结构,在175~700 ℃内发生热解,分子结构中存在着大量羟基、羰基和醚键等活性官能团,属于对羟基苯基-愈创木基-紫丁香基型木质素.     

基于粗糙集与神经网络的故障诊断方法研究

提出了基于粗糙集和神经网络的故障诊断方法。采用Kohonen网络对连续属性值进行离散化,应用粗糙集理论对特征参数进行属性约简,并把约简结果生成规则作为BP网络的输入。仿真结果表明,经粗糙集理论优化后的样本集进行神经网络训练,提高了神经网络的学习速度和故障诊断正确率,减少了训练时间。     

基于粗糙集-BP神经网络的浮选槽液位预测

针对反浮选过程中浮选槽液位指标难以建立精确的数学模型、常规检测方法不能有效控制问题,提出一种将粗糙集与BP神经网络理论相结合方法[1],建立反浮选液位软测量模型。从浮选过程积累的数据中获取过程知识,通过粗糙集属性约简对训练样本数据进行处理,根据结果确定BP网络的输入、输出、隐层神经元数,从得到的优化设定自动更新浮选槽液位控制回路的设定值,避免了人工控制的不稳定性和不精确性。此方法应用于某浮选厂,满足了液位预测要求的精度,在液位控制、经济指标提高及浮选过程稳定等方面取得了明显的效果。     

剑麻纤维氰乙基化变性后微细结构的变化

剑麻纤维由于结晶度、取向度较高,非纤维素物质及木质素含量高,造成纤维手感粗硬,使剑麻产品仅限于地毯、绳索等少数初级加工产品,未能得到充分开发利用。通过对剑麻纤维的氰乙基变性处理,使其微细结构发生了显著变化,从而为剑麻纤维纺低特纱,开发应用新领域提供了依据。     

季铵型木质素的合成及其对AuCl4-的吸附性能

以稻草为原料,经酚化、交联和胺化后合成了季铵型木质素,并研究了其对AuCl-4的吸附性能.通过傅里叶红外光谱(FT-IR)、扫描电镜(SEM)和差热-热重分析(TG-DSC)对合成产物进行了表征,考察了AuCl-4初始浓度、盐酸浓度和吸附时间对AuCl-4吸附效果的影响.研究结果表明,合成的产物为热稳定性好且含有大量孔隙和表面粗糙的不规则块状季铵型木质素;在盐酸浓度为0.5 mol·L-1,AuCl-4初始浓度为6.0 mmol·L-1,吸附100 h时AuCl-4的最大吸附容量为3.27 mol·kg-1,在0.5 mol·L-1盐酸和1.0 mmol·L-1 AuCl-4的条件下吸附达到平衡时间为360 min.经扫描电镜和X射线衍射分析和傅里叶红外光谱分析表明吸附后的AuCl-4被季铵型木质素中的酚羟基还原而以单质形态析出.     

基于粗糙集的机车电线路故障诊断方法

首先将检测和故障分析需要用的数据和信息存入数据库,经过处理、约简,提取相关属性核,形成相关处理规则。从实验结果可知,基于粗糙集的故障检测方法对处理大型数据非常适合,可以大大减少处理数据的工作量。     

自相关法多途时延估计及其实验结果

讨论自相关多途时延估计方法,分析了自相关多途时延时估计方法的估计精度,并将其与ＭＬＥ估计器进行了比较;并针对实际情况讨论了海面波动对多途时延的影响,用自相关法对一组海上试验的数据进行了处理,并对处理结果进行了分析,理论分析与实际数据处理表明,自相关法是工程中进行多途时延估计的较好方法。     

基于改进属性约简的粗核聚类算法

核聚类算法是一种能够处理样本间差异微弱的有效聚类算法.以粗糙集理论为基础,将基于属性重要度的属性约简算法应用到核聚类算法中,提出一种新的聚类改进算法,由此可以得到高准确率低复杂度的良好结果.该算法在使用核函数对样本优化前,首先用基于属性重要度的约简算法对样本属性进行处理,同时引入信息熵来改进约简算法,从而删除冗余属性得...     

一种基于粗集与小波的声呐图像降噪方法

声呐图像具有低对比度和边缘恶化的特点,传统的声呐图像散斑噪声降噪方法又不能较好的保持图像边缘和细节,因此提出了一种新的基于粗集与小波的声呐图像降噪方法。该方法通过考察散斑噪声的统计特征,利用粗集中的等价关系将声呐图像划分为若干子图,对子图进行对数变换后完成小波变换,采用自适应阈值函数处理小波系数,应用小波逆变换和指数变换得到降噪后的子图,将降噪后的子图进行叠加得到最终的降噪图像。通过新算法在实际声呐图像中的应用,实现了在保证降噪效果的同时能够较好地保持图像边缘及细节特征,验证了算法的有效性。     

一种基于粗糙集的约简算法

在决策表中求取知识时可以进行属性约简,而属性约简中大部分算法都需计算核．文章基于现有的属性约简算法,提出了改进的约简算法．该算法不需要求核,从而节约了时间与空间,使粗糙集在面对大数据时能更好的处理．