CN106442381A - 一种沼渣好氧堆肥发酵腐熟度的表征方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种沼渣好氧堆肥发酵腐熟度的表征方法,本发明提供的方法通过将沼渣好氧堆肥的待测样通过显微红外透射光谱进行检测,提取波数为2850±30cm‑1以及波数为1568±30cm‑1下的单波数二阶导数光谱图像及其径向二阶导数光谱数据;并根据波数为2850±30cm‑1以及波数为1568±30cm‑1下的二阶导数光谱数据沿径向由表及里的变化趋势得到既交点,即为好氧层厚度;然后根据好氧层厚度的变化表征沼渣好氧堆肥发酵程度,本发明提供的方法通过选择特定的波数作为检测沼渣好氧堆肥好氧层厚度的波数,使得表征腐熟度的检测方法准确,且该检测方法快速、便捷且对环境污染小,具有很好的应用前景。

Description

一种沼渣好氧堆肥发酵腐熟度的表征方法
技术领域
本发明属于有机固体废弃物处置和资源化利用技术领域,尤其涉及一种沼渣好氧堆肥发酵腐熟度的表征方法。
背景技术
在我国,畜禽粪便作为一种固体废弃物,其年产量中,规模化养殖产生的粪便约占40%。大量的粪便如不经处理被排放到环境中会引起恶臭等环境问题。此外,畜禽粪便也是一种资源,若不加以合理利用,不仅会造成环境的二次污染,还会导致有机物资源的大量浪费。除畜禽粪便,经厌氧发酵后产生的沼渣也是固体废弃物的一种。随着我国沼气工程的发展,每年产生大量的沼渣废弃物,若直接施用于土壤中会存在性质不稳定、传播致病菌等潜在风险。
好氧堆肥不仅是处理消纳畜禽粪便等有机废弃物的方法,也是一种能够稳定沼渣,提高其性能,用作优良土壤调节剂或催化剂的可行方法。因此,沼渣联合堆肥一方面可借助畜禽粪便易降解有机质含量丰富的特点带动沼渣的发酵,另一方面发酵中的沼渣可作为调理剂使用,有利于通风供氧,从而获得在农业上更有价值、更具市场性的最终产品,实现废弃物的减量化、无害化和资源化。
目前,好氧堆肥腐熟度表征方法有物理、化学、生物学等多种指标,但这些测定分析大多依靠传统的实验室分析方法,耗时费力且易造成环境污染;在颗粒水平,氧气经颗粒表面由表及里渗透深度动态变化可以表征好氧堆肥发酵进程,该法方便、快捷、环境污染小,且有研究表明,光谱成像具有良好可行性。但是,沼渣经过厌氧发酵,物料颗粒结构较为疏松,再次进行好氧堆肥发酵过程中,氧气经颗粒表面由表及里渗透深度动态变化有别于原始畜禽粪便原料氧气经颗粒表面由表及里渗透深度的动态变化,因此,在颗粒水平上,用于原始畜禽粪便腐熟度检测的方法无法适用于沼渣好氧堆肥腐熟度的检测方法。
因此,提供一种颗粒水平上的沼渣好氧堆肥腐熟度的检测方法是需要解决的问题。
发明内容
有鉴于此,本发明所要解决的技术问题在于提供一种沼渣好氧堆肥发酵腐熟度的表征方法,本发明提供的方法不仅检测方法简单,环境污染小,而且能够准确的检测沼渣好氧堆肥发酵腐熟度。
本发明提供了一种沼渣好氧堆肥发酵腐熟度的表征方法,包括:
1)将沼渣好氧堆肥的待测样通过显微红外透射光谱进行检测,提取波数为2850±30cm-1以及波数为1568±30cm-1下的单波数二阶导数光谱图像及其径向二阶导数光谱数据;
2)根据波数为2850±30cm-1以及波数为1568±30cm-1下的二阶导数光谱数据沿径向由表及里的变化趋势得到既交点,即为好氧层厚度;
3)根据好氧层厚度的变化表征沼渣好氧堆肥发酵腐熟度。
优选的,所述沼渣好氧堆肥的待测样按照以下方法制备:
1-a-1)通过多点采样法对沼渣好氧堆肥过程自堆体进行取样,得到待分析样;
1-a-2)将待分析样进行冻干、筛分,得到粒径小于2mm的颗粒样品;
1-a-3)将步骤1-a-2)得到的颗粒样品切片,得到沼渣好氧堆肥的待测样。
3、根据权利要求2所述的制备方法,其特征在于,所述冻干的温度为-40~-80℃。
优选的,所述切片的厚度为10~15μm。
优选的,所述显微红外透射光谱检测中,光谱的扫描范围为4000~300cm-1
优选的,所述显微红外透射光谱检测中,光谱的分辨率为10~20cm-1
优选的,所述显微红外透射光谱检测中,光谱扫描次数为6~10次。
优选的,所述步骤1)具体为:
1-b-1)将沼渣好氧堆肥的待测样通过显微红外透射光谱进行检测,得到原始谱图;
1-b-2)对原始谱图进行二阶导数处理,得到波数为2850±30cm-1以及波数为1568±30cm-1下的单波数二阶导数光谱图像及其径向二阶导数光谱数据。
优选的,所述步骤1-b-1)的检测中,所述检测为从不同方向对待测样进行光谱检测,所述检测的次数为3~5次。
优选的,所述二阶导数处理中,二阶导数的差分宽度为8~10。
与现有技术相比,本发明提供了一种沼渣好氧堆肥发酵腐熟度的表征方法,本发明提供的方法通过将沼渣好氧堆肥的待测样通过显微红外透射光谱进行检测,提取波数为2850±30cm-1以及波数为1568±30cm-1下的单波数二阶导数光谱图像及其径向二阶导数光谱数据;并根据波数为2850±30cm-1以及波数为1568±30cm-1下的二阶导数光谱数据沿径向由表及里的变化趋势得到既交点,即为好氧层厚度;然后根据好氧层厚度的变化表征沼渣好氧堆肥发酵腐熟度,本发明提供的方法通过选择特定的波数作为检测沼渣好氧堆肥好氧层厚度的波数,使得得到的腐熟度的表征方法准确,且测试方法快速、便捷且对环境污染小,具有很好的应用前景。
附图说明
图1为沼渣好氧堆肥不同时间阶段沼渣颗粒的显微红外透射光谱总吸光度图;
图2为沼渣好氧堆肥6天后取样得到沼渣颗粒的显微红外透射光谱总吸光度图;
图3为沿沼渣好氧堆肥6天后取样得到沼渣颗粒外边缘由表及里提取点的原始谱图;
图4为沿沼渣好氧堆肥6天后取样得到沼渣颗粒外边缘由表及里提取点的二阶导数图谱;
图5为特征波数下得到的不同时间阶段沼渣颗粒的好氧层厚度变化曲线。
具体实施方式
本发明提供了一种沼渣好氧堆肥发酵腐熟度的表征方法,包括:
1)将沼渣好氧堆肥的待测样通过显微红外透射光谱进行检测,提取波数为2850±30cm-1以及波数为1568±30cm-1下的单波数二阶导数光谱图像及其径向二阶导数光谱数据;
2)根据波数为2850±30cm-1以及波数为1568±30cm-1下的二阶导数光谱数据沿径向由表及里的变化趋势得到既交点,即为好氧层厚度;
3)根据好氧层厚度的变化表征沼渣好氧堆肥发酵腐熟度。
按照本发明,本发明将沼渣好氧堆肥的待测样通过显微红外透射光谱进行检测,提取波数为2850±30cm-1以及波数为1568±30cm-1下的单波数二阶导数光谱图像及其径向二阶导数光谱数据;具体的,本发明首先将沼渣好氧堆肥的待测样通过显微红外透射光谱进行检测,得到原始谱图;其中,所述检测时,光谱的扫描范围优选为4000~300cm-1,更优选为3800~750cm-1;所述光谱的分辨率优选10~20cm-1,更优选为16~18cm-1;所述像素点的大小优选为6.25×6.25μm;所述光谱扫描的次数优选为6~10次,更优选为8~9次;对于待测样的检测,本发明优选从不同方向对待测样进行光谱检测,所述检测的次数为3~5次。然后对原始谱图进行二阶导数处理,得到波数为2850±30cm-1以及波数为1568±30cm-1下的单波数二阶导数光谱图像及其径向二阶导数光谱数据;所述二阶导数处理中,二阶导数的差分宽度优选为8~10,更优选为9;所述提取数据选取的波数优选为2850±25cm-1以及波数为1568±25cm-1,更优选为2850±20cm-1以及波数为1568±20cm-1,最优选为2850±15cm-1以及波数为1568±15cm-1,最优选为2850±10cm-1以及波数为1568±10cm-1,最优选为2850±6cm-1以及波数为1568±6cm-1
本发明中,本发明对好氧堆肥的待测样优选按照以下方法制备:
1-a-1)通过多点采样法对沼渣好氧堆肥过程自堆体进行取样,得到待分析样;
1-a-2)将待分析样进行冻干、筛分,得到粒径小于2mm的颗粒样品;
1-a-3)将步骤1-2)得到的颗粒样品切片,得到沼渣好氧堆肥的待测样。
其中,本发明首先通过多点采样法对沼渣好氧堆肥过程自堆体进行取样,得到待分析样;然后将待分析样进行冻干、筛分,得到粒径小于2mm的颗粒样品;其中,所述冻干的温度优选为-40~-80℃,更具体的,本发明优选在-80~-60℃预冻干6~10小时,然后再在-45~-42℃冻干20~30h;所述冻干时的真空度为5~10Pa;冻干完成后,将得到的颗粒样品进行切片,得到沼渣好氧堆肥的待测样;所述切片优选为石蜡切片法;所述切片过程优选使用ZnS红外窗片作为样品载体,切片厚度优选为10~12μm;所述切片的过程优选具体包括脱水、透明、浸蜡、包埋、切片、展片和脱蜡7个环节,其中,所述脱水为将颗粒样品分别用70%、80%、85%、90%、95%、100%、100%浓度乙醇-水溶液各脱水0.5~1h,得到脱水后的样品;所述透明为将脱水后的样品分别用1/3、1/2、2/3、100%、100%二甲苯-乙醇溶液各透明0.8~1.2h左右,得到透明样品;所述浸蜡为将石蜡融入透明后的样品组织而起支撑作用的过程,石蜡浸入程度关系到切片的成功与否,具体的将透明后的样品先置于50%石蜡-二甲苯溶液中,时间为0.9~1.2天,之后再将样品置于100%石蜡-二甲苯溶液中,时间为1.8~2.2天。为了保持石蜡处于溶液状态,整个浸蜡过程置于高于石蜡熔点2~5℃左右的烘箱中进行;所述包埋为将石蜡在高于熔点3℃烘箱中溶解并保持1.8~2.2h左右,将石蜡在烘箱中倒入预热好的方纸盒内,并将浸蜡后的样品放入溶解的蜡液中,盒小心移出烘箱,待石蜡凝固至样品不再移动后,将纸盒移至冷水中凝固,即为包埋;所述切片为将凝固的蜡块修整整齐,大小合适,使用手摇切片机(820-Rotary Microtome,美国Optical),切成厚度10~12um薄片;所述展片为将切好的石蜡片在温水中展开,置于用ZnS玻片中央,45~55℃干燥,即为展片;所述脱蜡为将干燥后的蜡片置于100%(3次)、75%、50%二甲苯-乙醇溶液中各10min,溶去石蜡。然后将样品置于100%(2次)、80%、50%、25%乙醇-水溶液中各8~12min,溶去二甲苯。最后将样品在蒸馏水中清洗2~4次,溶去乙醇,即为脱蜡。
按照本发明,本发明根据波数为2850±30cm-1以及波数为1568±30cm-1下的二阶导数光谱数据沿径向由表及里的变化趋势得到既交点,即为好氧层厚度;具体的,根据2850±30cm-1判定好氧层厚度时,当2850±30cm-1cm-1处二阶导数值沿光谱提取方向减小至负值,至数值基本不再下降的一点对应的厚度界定为好氧层厚度,因为脂肪类化合物在好氧层发生降解反应,由表及里降解程度减小;根据1568±30cm-1判定好氧层厚度时,当1568cm-1处二阶导数值沿光谱提取方向增大至正值,将数值由0增大过程中迅速上升的点记为好氧层终点;因为好氧反应生成芳香族合物,在1568cm-1处所代表的芳香族化合物C=O或C=C键因氧化反应吸收加强。即本发明利用两条特征峰2850±30cm-1以及1568±30cm-1二阶导数数值变化的差分曲线作为判定好氧层厚度的依据,将测量的起点作为好氧层的初始点,将差分曲线迅速下降至负值的点作为好氧层厚度终点。根据两组数据沿径向由表及里的变化趋势得到既交点,即为好氧层厚度。
按照本发明,根据好氧层厚度的变化表征沼渣好氧堆肥发酵腐熟度;其中,随着好氧反应的进行,沼渣堆肥颗粒的好氧层厚度呈逐渐上升趋势,直至反应后期趋于平稳;即认为堆体物料腐熟。
本发明提供的沼渣好氧堆肥发酵腐熟度的表征方法,通过将沼渣好氧堆肥的待测样通过显微红外透射光谱进行检测,提取波数为2850±30cm-1以及波数为1568±30cm-1下的单波数二阶导数光谱图像及其径向二阶导数光谱数据;并根据波数为2850±30cm-1以及波数为1568±30cm-1下的二阶导数光谱数据沿径向由表及里的变化趋势得到既交点,即为好氧层厚度;然后根据好氧层厚度的变化表征沼渣好氧堆肥发酵腐熟度,本发明提供的方法通过选择特定的波数作为检测沼渣好氧堆肥好氧层厚度的波数,使得得到的腐熟度的检测方法准确,且测试方法快速、便捷且对环境污染小,具有很好的应用前景;且本发明提供的方法通过光学成像动态量化氧气经沼渣好氧堆肥颗粒表面由表及里渗透深度变化规律,以表征腐熟程度,对于开展微观表征研究,阐述沼渣堆肥机理具有重要意义。
下面将结合本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例
一、堆肥试验
1、堆肥原料
鸡粪沼渣取自北京市大兴区某沼气站,厌氧反应器为升流式固体厌氧反应器,所取鸡粪沼渣为中温厌氧发酵18天后固液分离的固体部分;麦秸取自山东,切短至3~5cm备用。
2、工艺参数及控制方案
(1)将鸡粪沼渣和麦秸按22.5:1比例进行均匀混合,控制初始混合物料的含水率及碳氮比分别在65%和25左右,总重为47kg;堆肥原料及初始物料基本理化特性如表1所列,表1为堆肥原料及初始物料基本理化特性;
表1堆肥原料及初始物料基本理化特性
(2)将充分混匀的初始物料置入智能型好氧堆肥反应器系统(有效容积85L)的主罐体,设置通风模式为间歇式通风,通风间隔为15min,通风速率为2.0L·min-1
(3)分别在第0、3、6、9、12、15、18、21天从反应器上、中、下层取样口取等量样品(约150g),混合均匀后分为两部分,一部分经热风干燥粉碎备用,另一部分置于-4℃保存备用。每次取样结束后,启动反应器系统搅拌装置对堆体搅拌混合均匀,减少上、中、下层堆体空间差异性。
3、堆肥效果
堆肥过程共持续21天,高温(≥50℃)天数符合有关标准。堆肥过程中,碳氮比整体呈下降趋势,从初始值24.48逐渐降至15.16;堆体含水率基本保持稳定,维持在63%~71%之间;挥发性固体含量从初始值59.51%降至反应结束时为47.20%,堆肥过程中,主要降解部分为半纤维素,其次是纤维素,木质素降解有限。鸡粪沼渣原料种子发芽指数值为72.04%,经好氧发酵后,沼渣堆肥的种子发芽指数值为91.23%。尽管鸡粪沼渣并未表现出较强的植物毒性,但经过二次堆肥后,其种子发芽指数值增高,可有效确保沼渣高效安全循环利用。
二、光学成像动态量化沼渣好氧堆肥颗粒氧气渗透深度及其变化规律
1、样品的制备
将沼渣堆肥试验过程中第0、6、12、15、18、21天新鲜样品在-80℃下预冻8h后利用冷冻干燥机(ALPHA 1-2plus,Christ公司,德国)进行冷冻干燥,干燥条件为-42℃,10Pa,干燥24h。将冻干样品过2mm振动筛制成颗粒样品,随机挑选不同堆肥天数的颗粒样品,保证每一时间阶段的颗粒样品不少于2个。
由于沼渣堆肥为二次发酵后的产物,样品的疏松程度较高,在冷冻切片技术条件下无法形成完整的切片,故采用石蜡切片技术。由于显微红外透射光谱法要求切片厚度不宜超过20μm,但厚度越小切割难度越大,依据切片过程中切片的难易程度,确定石蜡切片厚度为12μm。切片过程中,使用ZnS红外窗片作为样品载体。
切片过程的具体操作步骤如下:
(1)脱水:将固定好的样品分别用70%、80%、85%、90%、95%、100%、100%浓度乙醇-水溶液各脱水1h。
(2)透明:将脱水后的样品分别用1/3、1/2、2/3、100%、100%二甲苯-乙醇溶液各透明1h左右。具体透明时间以样品透明为准。
(3)浸蜡:浸蜡是将石蜡融入组织而起支撑作用的过程,石蜡浸入程度关系到切片的成功与否。将透明后的样品先置于50%石蜡-二甲苯溶液中,时间约为1天。之后再将样品置于100%石蜡-二甲苯溶液中,时间约为2天。为了保持石蜡处于溶液状态,整个浸蜡过程置于高于石蜡熔点3℃左右的烘箱中(60℃)。
(4)包埋:将石蜡在高于熔点3℃烘箱中溶解并保持2h左右,将石蜡在烘箱中倒入预热好的方纸盒内,并将浸蜡后的样品放入溶解的蜡液中。纸盒小心移出烘箱,待石蜡凝固至样品不再移动后,将纸盒移至冷水中凝固。
(5)切片:将凝固的蜡块修整整齐,大小合适,使用手摇切片机(820-RotaryMicrotome,美国Optical),切成厚度12um薄片。
(6)展片:将切好的石蜡片在温水中展开,置于用ZnS玻片中央,50℃干燥。
(7)脱蜡:将干燥后的蜡片置于100%(3次)、75%、50%二甲苯-乙醇溶液中各10min,溶去石蜡。然后将样品置于100%(2次)、80%、50%、25%乙醇-水溶液中各10min,溶去二甲苯。最后将样品在蒸馏水中清洗3次,溶去乙醇,得到待测样。
2、样品显微红外透射光谱(FTIRM)采集
显微红外图像采集使用Spotlight 400(美国,PerkinElmer公司)傅里叶变换红外显微成像系统,采用液氮冷却的碲镉汞(Mercury cadmium telluride,MCT)阵列检测器,配有CCD可见光相机,可同时采集可见光图像和红外光谱图像。光谱扫描参数为:扫描范围4000~750cm-1,光谱分辨率16cm-1,像素点大小6.25×6.25μm,扫描次数为8次。
获取原始谱图后,利用SpectrumIMAGE Software(美国,PerkinElmer公司)软件提取沼渣颗粒从外边缘处由表及里的原始光谱并进行二阶导数处理,二阶导数的差分宽度为9。每个颗粒均沿不同方向进行光谱提取,提取次数为4次。
3、好氧层厚度判定分析方法
将波数为2850±30cm-1以及波数为1568±30cm-1作为特征波数,分别提取两个特征波数下的单波数二阶导数光谱图像及其径向二阶导数光谱数据。根据这两组数值沿径向由表及里的变化趋势判定好氧层厚度。
4、光学表征及腐熟度判定
4.1鸡粪沼渣堆肥微观形貌特征动态变化
图1为沼渣好氧堆肥不同时间阶段沼渣颗粒的显微红外透射光谱总吸光度图。从检测结果可以看出,每个像素点的值是其设定谱段范围内总吸光度的平均值。总体而言,鸡粪沼渣堆肥颗粒形状较为不规则,且颗粒结构疏松,内部有许多大小不一的孔隙结构。分析得出,图中颗粒内部各区域总吸光度无显著差异,进而无法从原始图谱上进行好氧层厚度判定分析。可根据颗粒径向二阶导数光谱选择在好氧区因氧化反应而显著增加和降解的代表性物质,确定上述这两种物质官能团所对应的特征波数,分别提取两个特征波数下的单波数二阶导数光谱图像及其径向二阶导数光谱数据。根据这两组数值沿径向由表及里的变化趋势判定好氧层厚度。
4.2鸡粪沼渣堆肥特征波长的选取
以鸡粪沼渣堆肥过程中第6天的样品颗粒为例,图2为沼渣好氧堆肥6天后取样得到沼渣颗粒的显微红外透射光谱总吸光度图;图3为沿沼渣好氧堆肥6天后取样得到沼渣颗粒外边缘由表及里提取点的原始谱图;图4为沿沼渣好氧堆肥6天后取样得到沼渣颗粒外边缘由表及里提取点的二阶导数图谱;从图3~图4可以看出,原始光谱经二阶导数处理后,其特征波数更加明晰,同时消除了基线漂移。此外,沿光谱提取方向,固定波段处二阶导数值的变化规律表明,其对应的化学组分由表及里存在明显差异。
在颗粒好氧层中发生了脂肪族类物质的分解与芳香族化合物的形成过程,因此,可利用两类物质官能团所在波长位置作为判定好氧层厚度的特征峰。
以第6天样品为例,选取2856cm-1和1568cm-1下的波数作为判断好氧层厚度的特征波数;根据特征波数下的单波数二阶导数光谱图沿颗粒外边缘由表及里方向提取的二阶导数数值变化,并采用Boltzmann方程拟合其数值变化曲线。根据2856cm-1判定好氧层厚度时,当2856cm-1处二阶导数值沿光谱提取方向减小至负值,至数值基本不再下降的一点对应的厚度界定为好氧层厚度。根据1568cm-1判定好氧层厚度时,当1568cm-1处二阶导数值沿光谱提取方向增大至正值,将数值由0增大过程中迅速上升的点记为好氧层终点。利用两条特征峰2856cm-1与1568cm-1二阶导数数值变化的差分曲线作为判定好氧层厚度的依据。将测量的起点作为好氧层的初始点,将差分曲线迅速下降至负值的点作为好氧层厚度终点。
4.3好氧层厚度动态变化规律及腐熟度判定
图5为特征波数下得到的不同时间阶段沼渣颗粒的好氧层厚度变化曲线;从图中可以看出,在沼渣堆肥初期,堆肥颗粒已形成一定厚度的好氧层,约为47.22μm。这与沼渣原料的特性有关,其为厌氧发酵的副产物,相比于其他堆肥原始物料具有一定程度的腐熟,因此在堆肥起始阶段颗粒就已存在好氧层。随着好氧反应的进行,沼渣堆肥颗粒的好氧层厚度呈逐渐上升趋势,直至反应后期趋于平稳,第21天时,沼渣堆肥颗粒的好氧层厚度为68.75μm。
好氧层厚度呈现先增大趋势,在趋于平稳时可以间接判定沼渣堆体物料腐熟;该结果与第一部分第3节堆肥效果部分研究结果一致;可见,本发明提供的方法可以用于腐熟度的表征。
以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以对本发明进行若干改进和修饰,这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.一种沼渣好氧堆肥发酵腐熟度的表征方法,包括:
1)将沼渣好氧堆肥的待测样通过显微红外透射光谱进行检测,提取波数为2850±30cm-1以及波数为1568±30cm-1下的单波数二阶导数光谱图像及其径向二阶导数光谱数据;
2)根据波数为2850±30cm-1以及波数为1568±30cm-1下的二阶导数光谱数据沿径向由表及里的变化趋势得到既交点,即为好氧层厚度;
3)根据好氧层厚度的变化表征沼渣好氧堆肥发酵腐熟度。
2.根据权利要求1所述的制备方法,其特征在于,所述沼渣好氧堆肥的待测样按照以下方法制备:
1-a-1)通过多点采样法对沼渣好氧堆肥过程自堆体进行取样,得到待分析样;
1-a-2)将待分析样进行冻干、筛分,得到粒径小于2mm的颗粒样品;
1-a-3)将步骤1-a-2)得到的颗粒样品切片,得到沼渣好氧堆肥的待测样。
3.根据权利要求2所述的制备方法,其特征在于,所述冻干的温度为-40~-80℃。
4.根据权利要求2所述的制备方法,其特征在于,所述切片的厚度为10~15μm。
5.根据权利要求1所述的制备方法,其特征在于,所述显微红外透射光谱检测中,光谱的扫描范围为4000~300cm-1
6.根据权利要1所述的制备方法,其特征在于,所述显微红外透射光谱检测中,光谱的分辨率为10~20cm-1
7.根据权利要1所述的制备方法,其特征在于,所述显微红外透射光谱检测中,光谱扫描次数为6~10次。
8.根据权利要求1所述的制备方法,其特征在于,所述步骤1)具体为:
1-b-1)将沼渣好氧堆肥的待测样通过显微红外透射光谱进行检测,得到原始谱图;
1-b-2)对原始谱图进行二阶导数处理,得到波数为2850±30cm-1以及波数为1568±30cm-1下的单波数二阶导数光谱图像及其径向二阶导数光谱数据。
9.根据权利要求8所述的制备方法,其特征在于,所述步骤1-b-1)的检测中,所述检测为从不同方向对待测样进行光谱检测,所述检测的次数为3~5次。
10.根据权利要求8所述的制备方法,其特征在于,所述二阶导数处理中,二阶导数的差分宽度为8~10。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108596987A (zh) * 2018-04-25 2018-09-28 南京农业大学 基于图像深度特征序列的堆肥腐熟判断方法
CN108682006A (zh) * 2018-04-25 2018-10-19 南京农业大学 非接触式罐装堆肥腐熟判断方法
CN109682933A (zh) * 2019-01-31 2019-04-26 江苏中宜生物肥料工程中心有限公司 一种用于检测有机肥料含水量或容重或腐熟度的广口瓶及检测方法
CN111766335A (zh) * 2020-08-10 2020-10-13 中国科学院东北地理与农业生态研究所 一种堆肥腐熟度的判定方法
CN113607915A (zh) * 2021-04-23 2021-11-05 重庆工商大学 一种基于嵌入式系统的便携式堆肥腐熟度检测仪及检测方法
CN115304410A (zh) * 2022-10-12 2022-11-08 广东省农业科学院动物科学研究所 一种中草药固体废弃物的处理方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101762569A (zh) * 2010-01-08 2010-06-30 中国农业大学 一种畜禽粪便工厂化堆肥发酵过程的无损监测方法
CN101806738A (zh) * 2010-04-27 2010-08-18 南京农业大学 一种快速表征堆肥腐熟度的方法
CN201707311U (zh) * 2010-05-11 2011-01-12 中国农业大学 堆肥监测装置
CN102165865A (zh) * 2010-12-30 2011-08-31 华南农业大学 一种利用本土蔬菜种子测定城市污泥有机肥腐熟度的方法
CN102661982A (zh) * 2012-04-20 2012-09-12 广东省生态环境与土壤研究所 一种快速确定堆肥腐熟度的方法
CN103234876A (zh) * 2013-05-20 2013-08-07 中国农业大学 一种获得好氧堆肥微结构表征参数的方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101762569A (zh) * 2010-01-08 2010-06-30 中国农业大学 一种畜禽粪便工厂化堆肥发酵过程的无损监测方法
CN101806738A (zh) * 2010-04-27 2010-08-18 南京农业大学 一种快速表征堆肥腐熟度的方法
CN201707311U (zh) * 2010-05-11 2011-01-12 中国农业大学 堆肥监测装置
CN102165865A (zh) * 2010-12-30 2011-08-31 华南农业大学 一种利用本土蔬菜种子测定城市污泥有机肥腐熟度的方法
CN102661982A (zh) * 2012-04-20 2012-09-12 广东省生态环境与土壤研究所 一种快速确定堆肥腐熟度的方法
CN103234876A (zh) * 2013-05-20 2013-08-07 中国农业大学 一种获得好氧堆肥微结构表征参数的方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JINYI GE ET AL.: "Characterization of the Dynamic Thickness of the Aerobic Layer during Pig Manure Aerobic Composting by Fourier Transform Infrared Microspectroscopy", 《ENVIRONMENTAL SCIENCE & TECHNOLOGY》 *
孙跃飞 等: "养殖场固废环保型堆肥与利用技术", 《国家科技报告服务系统HTTP://WWW.NSTRS.CN/XIANGXIBG.ASPX?ID=65796》 *

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108596987A (zh) * 2018-04-25 2018-09-28 南京农业大学 基于图像深度特征序列的堆肥腐熟判断方法
CN108682006A (zh) * 2018-04-25 2018-10-19 南京农业大学 非接触式罐装堆肥腐熟判断方法
CN108682006B (zh) * 2018-04-25 2021-07-20 南京农业大学 非接触式罐装堆肥腐熟判断方法
CN108596987B (zh) * 2018-04-25 2022-01-04 南京农业大学 基于图像深度特征序列的堆肥腐熟判断方法
CN109682933A (zh) * 2019-01-31 2019-04-26 江苏中宜生物肥料工程中心有限公司 一种用于检测有机肥料含水量或容重或腐熟度的广口瓶及检测方法
CN111766335A (zh) * 2020-08-10 2020-10-13 中国科学院东北地理与农业生态研究所 一种堆肥腐熟度的判定方法
CN111766335B (zh) * 2020-08-10 2022-04-26 中国科学院东北地理与农业生态研究所 一种堆肥腐熟度的判定方法
CN113607915A (zh) * 2021-04-23 2021-11-05 重庆工商大学 一种基于嵌入式系统的便携式堆肥腐熟度检测仪及检测方法
CN113607915B (zh) * 2021-04-23 2024-02-02 重庆工商大学 基于嵌入式系统的便携式堆肥腐熟度检测仪及检测方法
CN115304410A (zh) * 2022-10-12 2022-11-08 广东省农业科学院动物科学研究所 一种中草药固体废弃物的处理方法

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