大豆产业发展现状及对策分析

当前国家十分重视大豆产业的发展,并出台各种支持政策。尤其大豆作为传统农作物之一,具备较大的产业链价值。对此,应科学分析大豆产业的发展现状,明确其中存在的问题,并制定可行的解决方案,严格落实大豆振兴计划,以促进大豆的高质量发展。本文在此基础上分析了发展大豆产业的必要性,在种植、加工、研发、贸易物流、出口等方面指出了大豆产业发展的具体措施,以期为此后大豆产业的持续运行提供借鉴依据。

伊犁河谷有机薰衣草栽培技术

新疆伊犁河谷薰衣草种植面积占到全国全国人工栽培种面积的95%,被誉为中国的"薰衣草之乡"。而且,伊犁河谷气候独特,自然资源丰富,工业污染源较少,绿色有机产业发展得天独厚。从有机薰衣草产地环境要求、繁育、施肥、除草、灌水以及病虫害防治等方面进行了详细论述,为伊犁河谷有机薰衣草栽培种植提供理论依据和技术支撑。

薰衣草茎叶中几种有机酸的含量测定

建立了高效液相色谱法(HPLC)同时测定薰衣草茎叶中熊果酸、齐墩果酸、绿原酸、迷迭香酸含量的方法。结果表明:通过精密度、稳定性、重复性、加样回收试验,确定仪器精密度良好、样品溶液稳定、方法可靠。测得薰衣草茎叶中熊果酸、齐墩果酸、绿原酸和迷迭香酸含量分别为1.78%、0.34%、0.31%和0.48%,可为薰衣草的综合利用提供基础数据。

自动顶空进样-气相色谱-质谱法测定薰衣草中挥发性成分

建立了自动顶空进样气相色谱-质谱联用测定薰衣草中挥发性成分的方法。样品加入1.0 g NaCl研磨后,迅速转移至顶空瓶,加入10 mL水,立即密封。经HP-INNOWAX毛细管色谱柱(60 m×0.25 mm×0.25μm)分离,气相色谱-质谱法定性(带NIST谱图),面积归一化法定量。考察了样品前处理方法、制备溶剂、水浴温度、盐效应、程序升温等因素对实验结果的影响,测定了4个品种薰衣草花中的40种挥发性成分相对百分含量,相对标准偏差为0.2%~1.9%(n=6)。新建方法操作简单,快速、高效、自动化程度高,可用于薰衣草花中挥发性成分的快速分析。

近红外光谱结合BP神经网络法快速分析薰衣草精油中主要成分

[目的]建立薰衣草精油主体成分的快速测定模型,以满足中国薰衣草精油质量标准体系中对化学成分分析的要求。[方法]采用近红外光谱方法结合BP神经网络快速测定薰衣草精油中芳樟醇和乙酸芳樟酯的含量,在7 000～4 000 cm^(-1)波数范围内,薰衣草精油化学信息量比较丰富且噪音低,可作为分析区间。通过间隔偏最小二乘方法(iPLS)选择与测定指标相关性高的近红外波长段集合,分别得到乙酸芳樟酯和芳樟醇的185个定量分析用波长点数据集,对BP神经网络参数优化后,建立新疆薰衣草精油中芳樟醇和乙酸芳樟酯的iPLS-BP神经网络快速近红外定量分析模型。[结果]采用方法的芳樟醇和乙酸芳樟酯测定系数分别为0.972 91和0.946 90,预测结果与GC-MS分析的相对误差分别小于2.45%和2.85%。[结论]定量分析模型能够很好地快速测定薰衣草精油中乙酸芳樟酯、芳樟醇含量,具有良好的预测能力,可为新疆薰衣草精油主要成分的快速定量分析提供一种新的有效方法。

薰衣草精油环糊精包合物释放过程的紫外分析

为了建立紫外-可见分光光度法测定薰衣草精油环糊精包合物中精油含量的方法,并进一步了解薰衣草精油羟丙基-β-环糊精包合物中精油分子的释放情况,本文以无水乙醇作为溶剂提取包合物中的精油,于280 nm处测定精油的吸光度。通过标准曲线法对包合物中的薰衣草精油进行定量分析,并对薰衣草精油环糊精包合物进行释放过程研究。结果表明,检测浓度在0.20~1.0μL/mL,精油含量与吸光度线性关系良好(R=0.999 92),平均回收率为99.8%,相对标准偏差RSD=0.93%,通过紫外定量的结果也说明羟丙基-β-环糊精包合精油效果较好,精油释放较为缓慢。紫外方法简便、稳定,能准确测定包合物中精油的含量和包合物制备的质量控制,也能够通过此方法深入评价精油被包埋后的释放性能,为薰衣草精油产品的研发与应用提供理论支撑。

基于FT-RAMAN结合OPLS-DA方法的薰衣草精油辨别分析

为实现薰衣草精油品种来源快速鉴别的需要,以新疆伊犁地区主要种植的三个薰衣草精油品种为研究对象,基于傅利叶拉曼光谱分析测试技术,先对光谱散射强度数据多元散射校正(MSC)后进行方差分析,找到光谱数据变异最大的三个波长段。然后以二进制方式设定薰衣草精油三个品种变量后,采用正交信号校正(OSC)方法预处理拉曼强度数据,进而构建出不同品种来源的薰衣草精油正交偏最小二乘法(OPLS-DA)识别模型,C-197(2)、法国蓝、H-701三个品种模型的校正均方根残差(RMSEE)分别为0.1096、0.1508、0.1536,交互验证均方根误差(RMSECV)分别为0.1745、0.2394、0.2357,预测均方根残差(RMSEP)分别为0.1965、0.1852、0.1875,未知样本的识别率达到100%,模型效果稳健且准确。通过拉曼光谱结合OPLS-DA分析方法,能够作为薰衣草精油原料质控的一个快速可行方法。