氯气泄漏应立即对其进行应急处置, 同时日常也要加强对含氯尾气的及时回收和净化处理。 目前普遍采用具有发达多孔结构与丰富比表面积的活性炭吸附有害气体, 但是目前活性炭的生产普遍需要消耗木材、 竹子等自然资源, 导致成本高且不利于可持续发展。 因此采用生物质废弃材料制备活性炭, 同时利用冶金固体废弃物对活性炭进行改性处理, 以进一步降低生产、 环境成本与提高吸附性能, 已经成为活性炭生产领域研究的热点。 研究以特殊钢渣与废弃核桃壳为研究对象制备钢渣基生物质活性炭。 采用氯气专用P-C-T吸附装置测试吸收氯气的性能, 电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）、 X射线荧光光谱仪（XRF）、 激光粒度仪（LPSA）、 场发射扫描电子显微镜（SEM）分别测试其浸出重金属浓度、 化学成分、 粒径分布、 微观形貌, 从微观层面阐述特殊钢渣-废弃核桃壳制备钢渣基生物质活性炭机理。 结果表明特殊钢渣超微粉溶液中含有Cd、 Cu、 Pb、 Zn、 Ni、 Cr、 As等重金属, 其中Pb、 Ni、 Cr的浸出毒性含量高于《浸出毒性鉴别标准》（GB 5085.3—2007）中相关重金属的浸出毒性限值。 磷酸具有破坏结构特性、 无水乙醇具有促进分散特性, 有利于消除微粉颗粒间的引力, 提高废弃核桃壳超微粉与特殊钢渣超微粉的分散性。 特殊钢渣超微粉所含具有磁性的Fe2O3与具有催化性的CuO、 MnO形成协同作用, 有利于氯气在钢渣基生物质活性炭表面形成富集, 提高对氯气吸附能力。 钢渣基生物质活性炭对氯气的吸附能力随着吸附环境温度上升呈现先小幅降低后大幅降低的趋势, 过高的吸附环境温度会增强氯气分子的活跃性, 造成被钢渣基生物质活性炭吸附的氯气出现解析现象。 钢渣基生物质活性炭在活化处理与焙烧过程中废弃核桃壳超微粉形成的活性炭不仅包裹特殊钢渣超微粉, 而且将特殊钢渣超微粉所含重金属稳定固化于活性炭中。

以核桃壳粉、八水氧氯化锆(ZrOCl2·8 H2O)和正硅酸乙酯(TEOS)等为原料, 采用溶胶-沉淀法制备了硅酸锆包裹炭黑(C@ZrSiO4)黑色色料。通过TG-DSC、FT-IR、XRD、SEM、TEM等对试样的热效应、化学结构、物相组成和微观结构进行了表征, 研究了不同热处理温度、核桃壳粉/硅酸锆质量比(理论合成, 下同)等对色料组成和色度的影响规律。结果表明, 当热处理温度为1 100 ℃、核桃壳粉/硅酸锆质量比为1∶3时, 合成的C@ZrSiO4色料发色性能最佳, L*=31.3、a*=+1.4和b*=+1.3; 在透明釉中外加5%(质量分数)C@ZrSiO4色料, 经1 200 ℃烧成所制备的黑釉具有较好的呈色效果, 其色度值L*=41.2、a*=+1.2和b*=+1.7。

近年来,光谱技术发展极为迅速,可利用物质对光的吸收、反射和透射等特性对物质进行定性和定量分析,是一种快速无损检测技术,被广泛应用于农产品的检测研究。核桃,作为我国栽培历史悠久的一种营养价值丰富的重要农产品,众多学者对其进行了长期而深入的研究。从品种鉴别、长势监测、品质鉴定、分选加工4个方面总结了高光谱和红外光谱技术在核桃检测领域的研究进展,并对比分析了各种光谱检测技术的优劣,提出了核桃相关检测中尚存的问题,并对核桃无损检测研究的发展前景进行了展望。

利用木材、 竹子、 等其他生物资源制备具有发达多孔结构与丰富比表面积的活性炭, 存在生产成本较高、 不利于生态环境的可持续发展、 使用寿命短和失效后容易造成室内环境二次污染的问题。 冶金固体废弃物与生物质废弃物是工业生产与农业生产主要的副产品, 因利用难度大、 附加值低且成本高, 导致大量堆放和填埋, 不仅造成生态环境的污染, 而且极大的浪费潜在资源。 面对上述问题, 利用冶金固体废弃物与生物质废弃物开发一种价格低廉且性能优越的生态活性炭, 既是冶金固体废弃物与生物质废弃物的高附加值利用与资源可持续发展的重要途径之一, 也是大幅降低改性活性炭生产成本与提高经济效益的重要途径之一。 以核桃壳与电炉渣为研究对象, 利用电炉渣中含有的金属氧化物对生物质废弃物进行改性处理制备用于甲醛降解的生态活性炭, 依据《室内装饰装修材料人造板及其制品中甲醛释放限量》（GB18580—2017）对生态活性炭性能进行测试。 利用X-射线光电子能谱（XPS）对元素含量进行测试与分析, X-射线荧光光谱仪（XRF）对化学成分进行测试与分析, 傅里叶变换红外光谱仪（FTIR）对结构组成进行测试与分析, X-射线衍射仪（XRD）对矿物组成进行测试与分析, 扫描电子显微镜（SEM）对微观结构进行测试与分析, 激光粒度仪（LPSA）对粒度分布进行测试与分析和比表面积及孔径测定仪（BET）对孔结构进行测试与分析, 以揭示核桃壳与电炉渣制备生态活性炭的机理, 以及生态活性炭对甲醛的降解机理。 结果表明: 核桃壳超微粉与电炉渣超微粉进行复合制备具有良好降解甲醛性能的生态活性炭, 不仅实现了冶金固体废弃物与生物质废弃物的高附加值的利用, 而且提出了“以废治危”的新室内空气甲醛治理理念。 电炉渣超微粉较好的被包裹于生态活性炭层状结构中, 提高生态活性炭的粉化率, 形成粒径较小的颗粒, 有利于提高生态活性炭与甲醛的降解作用面积。 电炉渣超微粉中含有Fe元素、 Mn元素与Ti元素, Fe元素具有磁性促使大量甲醛在生物质活性炭孔结构表面形成富集, Mn元素与Ti元素对已经富集的甲醛进行催化降解, 实现吸附降解与催化降解的协同作用。

利用近红外光谱对核桃露中的重要指标脂肪含量进行定量分析, 同时进行建模变量优化、 建模方法比较以优选最佳模型。 为消除散射对光谱造成的影响, 采用标准正态变换(SNV)方法对数据进行预处理, 采用遗传算法(GA)结合向后间隔偏最小二乘法(BiPLS)优选的特征波长分别作为偏最小二乘法(PLS)及最小二乘支持向量机(LS-SVM)的输入变量, 建立核桃露中脂肪含量的近红外定量模型, 采用决定系数(R2)、 预测标准偏差(RMSEP)以及性能偏差比(RPD)对各模型进行评价, 探究光谱波段选择方法对于核桃露中脂肪指标模型构建的影响, 同时确定最佳建模方法。 结果表明: 进行变量筛选能够对模型起到优化作用, BiPLS及GA-BiPLS方法分别选择了150及30个变量点, 占全光谱的10%及2%, 对应了核桃露样品中脂肪成分的特征吸收峰, 使得PLS模型的RMSEP值从0.049分别下降到0.043和0.040, 同时模型的相关系数R2从0.964提高到0.973及0.974, 性能偏差比RPD从4.88增长到5.62及6.00, 主成分数也有不同程度的减少, 降低模型复杂程度的同时提高了模型准确性。 相比于PLS模型, 核桃露脂肪指标的LS-SVM模型的R2, RMSEP及RPD值均表现出了更好的效果, 分别达到0.986, 0.036及6.52。 说明基于最小二乘支持向量机建立的分析模型有较高的准确度及稳定性, 可能是由于PLS作为一种经典的线性建模方法, 在建立模型的过程中忽略了样品数据集中的非线性因素, 而核桃露样品光谱测量过程中噪声、 背景等因素的干扰, 以及各指标成分间的相互影响, 使得脂肪含量与近红外光谱信息间存在复杂非线性的变化关系, LS-SVM方法能够更为有效地对其进行描述, 增强了光谱变量与指标浓度间的相关性, 使得建立的模型有着更好的准确度以及普适性, 说明了在实际生产中, LS-SVM方法具备优良的可行性, 体现了其在核桃露饮品品质分析方面的巨大潜力。 基于最小二乘支持向量机方法所建立的核桃露脂肪含量的定量分析模型, 具有准确、 稳定的特点, 能够为核桃露生产的质量监控提供技术借鉴, 同时为饮品品质的分析方法研究提供了新的思路。

为探究中红外光谱快速检测核桃产地和品质的可行性, 基于中红外光谱分析技术, 并将化学计量学的算法应用于中红外光谱判别分析之中, 对中国四大核桃主产区的10类主要核桃品种进行检测, 取得较好效果。 通过提取核桃粉末的光谱透射率, 去除原始光谱首尾部分的明显噪声, 对保留的700~3 450 cm-1范围的光谱采用小波分析（wavelet transform, WT）算法进行去噪预处理, 并采用无信息变量消除结合连续投影算法（UVE-SPA）提取光谱特征波数, 采用主成分分析法（PCA）对光谱定性分析, 基于反向传播神经网络（BPNN）、 极限学习机（ELM）、 随机森林(RF)、 径向基函数神经网络（RBFNN）及偏最小二乘判别分析（PLS-DA）对全谱和特征波数建模对比。 在4类不同产地核桃判别中, 得到12个特征波数: 803, 1 355, 1 418, 1 541, 1 580, 1 727, 1 747, 1 868, 2 338, 2 462, 2 824和3 166 cm-1, 基于特征波数分类的正确率高于全谱的分类结果, BPNN算法结合特征波数建模得到的识别正确率高达97%, RF算法分类判别效果最差, 正确率仅6970%; 在10类不同品种判别中, 得到10个特征波数: 903, 1 275, 1 507, 1 541, 1 563, 1 671, 1 868, 2 311, 2 845和3 437 cm-1, 基于特征波数分类的正确率依然高于全谱的分类结果, BPNN算法结合特征波数建模得到的识别正确率高达833%。 在特征波数通用性方面, 两组特征波数范围中有2个特征波数相同: 1 541和1 868 cm-1, 其他大多特征波数也都相近, 将10类品种特征波数作为输入变量对4类不同产地的核桃进行分类, 分类结果较差, 因此, 在10类品种监督值下选取的特征波数无法适用于4类产地的判别问题, 由此推断, 即使是同一原始数据, 基于不同判别问题得到的特征波数在建模时通用性较差。 结果表明, 经UVE-SPA算法提取特征波数后, 变量数可减少99%以上, 有效地简化了模型, 减少计算量, 提高预测的稳定性; 总体上, 每个分类器的表现为: BPNN>RBFNN>ELM>PLS-DA>RF; 基于小波变换结合特征波数选取和反向传播神经网络算法能有效地实现核桃的产地和品种识别。

以核桃壳粉末颗粒为原料, 研究并制备了一种用于选择性激光烧结技术的可持续性、低成本核桃壳/Co-PES复合粉体(WSPC), 采用选择性激光烧结技术制备WSPC复合粉体激光成型件, 利用扫描电镜(SEM)表征粉体颗粒形貌、成型件断面形貌以及颗粒间结合状况。探讨了核桃壳粉末颗粒与Co-PES粉末颗粒尺度配置对WSPC复合粉体激光成型件密度、力学性能以及表面质量的影响。结果表明, 当Co-PES粉末颗粒一定时, WSPC复合粉体激光成型件的表面质量会随着核桃壳粉末颗粒的增大而降低, 但密度与力学性能会随着核桃壳粉末颗粒的增大而增加。

以核桃果皮为原料, 以氯化锌为活化剂, 采用正交设计, 马弗炉加热法制备了核桃果皮基活性炭, 并对所得活性炭进行表征, 测定了不同实验条件下制备的核桃果皮基活性炭的得率、 比表面积和碘吸附值, 对最优条件下制备的活性炭进行了孔径分析、 红外光谱分析, Boehm法测定其表面酸性基团含量等。实验结果表明: 以氯化锌为活化剂制备核桃果皮基活性炭的最佳工艺参数分别为: 活化温度600 ℃, 活化时间1 h, 氯化锌浓度50%, 粒径大小为60目。最优条件下制备的活性炭比表面积达到1 258.05 m2·g-1, 中孔率为32.18%, 说明核桃果皮可以制备出比表面积高的优质活性炭, 不但实现了农业废料的资源化, 还解决了农业废料污染的问题, 同时提供了廉价的吸附剂, 对于开辟活性炭原料的新来源具有重要意义。

以核桃为研究对象, 探讨太赫兹时域光谱技术对其变质情况、 壳厚测量的研究。 首先对虫蛀、 霉变、 正常核桃壳、 仁标样采集太赫兹时域光谱, 比较分析变质与正常核桃谱图及吸收谱差异, 为剔除变质核桃打下基础。 其次联用透射和反射式太赫兹时域光谱系统, 创建核桃壳计算公式, 在获取核桃壳理论折射率基础上, 换算得到未知核桃壳厚, 相对误差为3.7%。 分别从物理、 化学指标光谱响应特征差异入手, 实现太赫兹无损检测核桃品质。

本文首次利用傅立叶变换红外光谱仪测定了野生铁核桃叶和花的红外光谱图,分析比较了它们在光谱图上的异同。虽然二者的红外光谱图十分相似, 但在1700~500 cm-1区间的红外光谱图形状不同, 且有各自独有的特征峰存在。根据各种化学键和官能团振动所引起的吸收峰形状和范围, 推断出它们可能含有烷烃类、蒽醌类、酚或醇类、黄酮类、多糖、强心苷、三萜类化合物及其挥发油、鞣质等化学成分。其结论可为研究核桃叶和花的化学成分及作用机理提供科学依据。