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期刊信息/Journal information
林业工程学报
南京林业大学
林业工程学报

南京林业大学

施季森

双月刊

2096-1359

lkkf@vip.163.com

025-85427227

210037

江苏省南京市龙蟠路159号南京林业大学内

林业工程学报/Journal Journal of Forestry EngineeringCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《林业科技开发》杂志是由南京林业大学与国家林业局科技司等联合主办的国家级林业技术期刊，是国家林业局重点扶持期刊，她以实用性强、信息量大的特点而深受广大林业科技工作者喜爱。该刊已被列入“中国科技核心期刊”和“中国林业核心期刊”等，并已被《中国科技期刊全文数据库》、《中国科技期刊电子版》、《中文科技期刊数据库》、《中国科学引文数据库年来源期刊》、《中国学术期刊综合评价数据库》等收录。本刊自2001年起，连续两次被评为江苏省一级期刊。
正式出版
收录年代

    醇辅助酸性低共熔溶剂预处理促进纤维素酶水解

    任静刘旭泽詹云妮黄晨...
    86-92页
    查看更多>>摘要：以农业废弃物玉米芯为研究对象，采用乙醇/乙二醇/1，4-丁二醇辅助的酸性低共熔溶剂(氯化胆碱/对甲基苯磺酸)进行预处理，实现了玉米芯主要组分的高效拆解并促进了其纤维素的酶水解转化。采用扫描电子显微镜(SEM)、X射线衍射(XRD)、傅里叶变换红外光谱(FT-IR)、比表面积检测(BET)考察了不同反应体系的温度对玉米芯木聚糖/木质素脱除及纤维素酶水解的影响。实验结果表明:3种低共熔体系均可实现半纤维素的高效脱除，最高脱除效率达98。24％(乙二醇三元体系);与添加二元醇的体系相比，乙醇辅助的三元体系中木质素的脱除效率最高(94。53％)，而丁二醇辅助的三元体系中纤维素的回收率最高(81。69％)。SEM和BET结果显示，与未处理的原料相比，预处理后底物纤维呈现明显卷曲、折叠和多孔结构，随着温度的升高，碎片化程度及比表面积明显增加。XRD分析表明，纤维素的结晶度均上升，而晶型结构仍为天然Ⅰ型。FT-IR结果显示，随着半纤维素及木质素的大量脱除，相关特征峰的信号明显减弱。酶水解结果显示，乙二醇辅助的三元体系预处理底物的纤维素酶水解效率最高，达到99。40％。因此，醇辅助的酸性低共熔溶剂体系可在温和条件下高效脱除玉米芯半纤维素及木质素组分，并大幅度提升其纤维素的酶水解效率，有望应用于开发农业废弃物的增值转化工艺中。

    玉米芯低共熔溶剂预处理酶水解酶解效率

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    木聚糖室温磷光碳点的制备及其防伪应用

    史美超高倩李岷钊吕保中...
    93-98页
    查看更多>>摘要：溶解浆和黏胶纤维工业每年产生大量结构为直链木聚糖的副产物，其开发利用是企业亟待解决的问题。本研究以副产物木聚糖为原料，将其溶解于NaOH溶液中通过水热反应制备光致发光木聚糖碳点(X-CDs)，将制备的碳点掺入聚乙烯醇中制备荧光磷光双发射薄膜和磷光墨水，并对双发射薄膜的荧光、磷光性能进行深入研究。实验结果表明，透射电子显微镜显示X-CDs是平均粒径为3 nm的类球形，具有典型的石墨碳晶格衍射条纹;傅里叶变换红外光谱和X射线光电子能谱显示X-CDs主要组成元素为C和O，且表面存在羰基官能团，其产生的n→π*跃迁能有效促进系间窜越产生室温磷光。X-CDs在溶液和固态状态下均具有荧光，但不显示室温磷光余晖效果，此时三线态激子容易被环境猝灭。将X-CDs掺杂进聚乙烯醇(PVA)中可产生具有激发波长依赖性的室温磷光余晖，表明PVA基质提供的氢键刚性环境可有效限制发光中心的旋转/振动，抑制了三线态激子的猝灭。将X-CDs和PVA溶液制成墨水，可应用于防伪、信息加密等领域。该研究为实用防伪材料的设计提供了新的思路，并拓宽了造纸厂副产物木聚糖的利用范围。

    木聚糖碳点室温磷光余晖效果防伪材料双发射薄膜磷光墨水

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    苯甲酸苄酯的电化学合成方法

    孟祥太卢言菊刘睿徐鹤华...
    99-105页
    查看更多>>摘要：羧酸普遍存在于天然产物中，如松香树脂酸、柠檬酸、琥珀酸、乙酸、苯甲酸。同时羧酸基团是有机合成中最具吸引力的官能团之一。其中，苯甲酸是天然羧酸中一种重要的芳香族酸，其天然存在于多种植物以及食品中，因其具有较高的生物活性和应用价值而备受关注，常被应用于香料、农药、染料、医药和食品等领域。笔者以苯甲酸和芳基丙酸为原料，在电化学条件下合成了 17个苯甲酸苄酯类化合物。其中，改变苯甲酸含有基团，包括苯甲酸1-苯乙酯(3a)、对位或邻位含有不同取代基苯甲酸苄酯(3b～3e)以及1-苯乙基噻吩-2-羧酸酯(3f);芳基丙酸类合成对应化合物，包括苯甲酸苄酯(3g～3m)、苯甲酸苯基苄酯(3n)、苯甲酸1-苯基丙酯(3o)、药物分子布洛芬修饰后的1-(4-异丁基苯基)苯甲酸乙酯(3p)、9H-芴-9-基苯甲酸酯(3q)等。采用氢核磁共振(1H NMR)对产物结构进行表征，确证了产物结构。电解质直接影响反应的导电能力，以2-苯基丙酸和苯甲酸为模板底物考察了电解质种类，同时也分析了电流和电压的大小等反应条件对产率的影响。得出最优的反应条件为:0。05 mol/L二氯甲烷为溶剂，在10 mA恒电流电解下，四正丁基高氯酸铵(nBu4NClO4，0。9 mmol)和2，4，6-三甲基吡啶(0。45 mmol)室温反应6 h，反应结束后经柱层析分离纯化计算产率。在此条件下，产物3a的产率高达99％，此反应能够兼容于两原料含有各种取代基团，合成苯甲酸苄酯类化合物(3b～3q)的产率为56％～94％。

    苯甲酸芳基丙酸苯甲酸苄酯电化学合成结构表征

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    超声辅助乙醇提取核桃青皮总黄酮及纯化工艺

    冯茜王宇欣卜鑫瑞张椰莉...
    106-113页
    查看更多>>摘要：核桃是重要的林业经济树种。随着核桃产量逐年上升，核桃青皮常被当作废弃资源，将核桃青皮变废为宝备受关注。本研究探究了核桃青皮总黄酮的最佳提取及纯化工艺，对比了不同提取溶剂及提取方法对总黄酮提取率的影响，通过Box-Behnken试验优化提取条件，对提取所得核桃青皮总黄酮样品进行纯化，分别分析了上样质量浓度、上样流速、乙醇体积分数和洗脱流速对总黄酮纯化效果的影响。实验结果表明:核桃青皮总黄酮的最佳提取方法为超声辅助乙醇提取法;最佳提取条件为乙醇体积分数50。52％，超声温度80。19 ℃，超声时间47。01 min，核桃青皮总黄酮提取率达52。45％。为符合实际工艺操作，以乙醇体积分数51％、超声温度80 ℃、超声时间47 min对最佳提取工艺进行验证，得出核桃青皮总黄酮提取率为52。53％，与模型预测结果基本吻合(P＜0。05)。采用AB-8大孔树脂对总黄酮纯化的效果最佳，且在上样质量浓度4 mg/mL、上样流速3 BV/h、乙醇体积分数70％、洗脱流速2 BV/h的条件下，总黄酮纯化效果最佳，样品回收率为84。45％，总黄酮纯度为81。10％。本研究可为核桃青皮总黄酮的提取纯化提供科学依据和技术支持，为核桃青皮的资源再利用提供新思路。

    核桃青皮黄酮提取响应面优化大孔树脂纯化

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    纤维素纳米纤维水凝胶在自供能可穿戴压力传感领域的研究进展

    朱苗苗王志周航宇熊燃华...
    114-123页
    查看更多>>摘要：现有的压力传感器无法解决对人体信号长期监测过程中的供能问题，需要频繁地充电甚至更换电池，给传感器的检测过程带来了极大的不便。此外，压力传感器本身的柔韧性以及与人体皮肤的贴合程度对传感性能有着较大程度的影响。水凝胶因其可调节的模量和对人体皮肤的良好顺应性，适合作为柔性可穿戴压力传感材料。同时，纤维素纳米纤维是自然界储备量极大的生物质高分子材料，具有良好的生物可降解性和机械性能，通过对其进行化学改性，可以获得良好的压电以及摩擦电响应性能。笔者综述并探讨了利用纤维素纳米纤维基水凝胶制造具有自供电能力的柔性传感器的最新进展。首先简要介绍了纤维素纳米纤维;接着概述了基于纤维素纳米纤维的水凝胶的物理与化学交联策略;随后介绍了其在柔性压电、摩擦电压力传感器的工作原理和实际应用;最后提出了基于纤维素纳米纤维的柔性自供电压力传感器发展的挑战和前景。总结认为，纤维素纳米纤维基水凝胶具有优异的传感性能、机械柔韧性、贴合性以及生物可降解性，是构筑柔性自供电压力传感器的理想材料。

    纤维素纳米纤维水凝胶自供电柔性可穿戴压力传感

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    大规格原位成型菌丝体生物泡沫的性能

    闫薇于兰芳史田田李少博...
    124-132页
    查看更多>>摘要：菌丝体生物泡沫是绿色、可降解的环保型材料，成型规格和力学性能等是材料应用最基础和最关键的问题。本研究所使用菌种为平菇(Pleurotus ostreatus)，设计了 5种培养料以及不同孔径网格布增强等措施研究大规格原位成型菌丝体生物泡沫的性能，并讨论了影响其成型质量的关键因素。结果表明，不同培养料生长的菌丝形态不同，菌丝体形成的致密表皮干燥处理之后具有较好的疏水性;不同培养料对成型效率有影响，以桃木碎料为主的培养料最适合平菇菌丝的生长;10目网格布包覆的菌丝体生物泡沫抗弯能力最大，破坏荷载均值为150。42 N，发生破坏时吸收的能量最大，均值为5 828。95 J，相比未包覆网格布的菌丝体泡沫，抗弯性能明显提升。在大规格菌丝生物泡沫成型的过程中，其关键影响因素为适宜的成型环境、植物碎料的颗粒度、菌丝体表皮脱模的完整性、控制干燥去活产生的干缩、适宜的接种量等。本研究为菌丝体生物泡沫的进一步研发应用提供了新思路和基础支持，有利于促进菌丝体生物质复合材料的研发和应用。

    菌丝体生物泡沫原位成型抗弯性能

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    Ag/Zn改性桑叶生物质碳及其光催化降解染料性能

    贾赵平粟迪林若妍徐雯...
    133-141页
    查看更多>>摘要：通过在桑叶表面原位生长Zn基有机金属框架材料ZIF-8，再通过Ag改性、热解，制得一种新型的双金属Ag/Zn改性桑叶生物质碳材料(Ag/Zn@CL)。采用扫描电镜、X射线衍射、X射线光电子能谱、N2吸附-脱附、紫外可见漫反射等手段对Ag/Zn@CL的组成与形貌结构进行了分析表征，并在可见光照射下研究了该材料对于有机染料结晶紫(CV)的光催化降解性能，分析了光催化脱色机理。实验结果表明，金属Ag成功负载在了 ZIF-8复合桑叶的表面，制得的Ag/Zn@CL具有较窄的带隙能(2。71 eV)，在可见光照射下可以产生大量e-并进行后续的自由基反应，表现出优异的光催化降解活性。通过对桑叶与ZIF-8质量比、Ag的添加量、焙烧温度、焙烧时间等条件优化后，当CV初始质量浓度为300 mg/L，添加20 mg AgNO3，桑叶与硝酸锌质量比为1∶2，600 ℃下碳化3 h，暗反应30 min，光反应1 h后，CV的脱除率可达到97％。经过5次吸附-光催化循环测试，该材料对CV的降解率能保持在80％左右。利用废弃桑叶制得的Ag/Zn@CL能够快速、高效降解水体中的有机染料，同时具有较好的循环稳定性，在有机废水处理领域具有广泛的应用前景。

    桑叶生物质碳Ag改性光催化结晶紫

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    农林环境下RTK-UWB多传感器融合定位方法

    刘诚李金阳贾娜花军...
    142-151页
    查看更多>>摘要：开发一种适用于农林环境的高精度多传感器融合定位方法，以解决全球导航卫星系统(global navigation satellite system，GNSS)在农林环境下定位中受到树木或地形遮挡等影响导致信号不稳定、对定位精度造成影响的问题。提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter，UKF)的多传感器融合定位方法，该方法结合了实时运动动力学模型和来自不同传感器的数据，包括差分GNSS(real-time kinematic，RTK)、超宽带(ultra-wideband，UWB)、惯性测量单元(inertial measurement unit，IMU)和轮速计。通过使用无迹卡尔曼滤波进行状态估计，使用不同传感器组合的后验估计过程实现高精度的定位，并在RTK信号失效时保持稳定性。通过实地试验验证了该方法的性能，并与其他相关方法进行了对比分析。在RTK信号正常工作时，本研究方法的最大定位误差为3。0 cm。本研究提出的多传感器融合方法在RTK失效状态下能够保持稳定的定位性能，融合定位方差为1。0 cm，最大偏差小于4。0 cm，且未出现定位跳变或发散现象，相较于原始信号误差减少约96％，具有较好的稳定性，基本消除了 RTK信号造成的影响。该方法具有广泛的应用前景，可在农业、林业等领域中应对GNSS信号不稳定带来的挑战，为定位技术的进一步发展提供支持。

    农林环境多传感器融合定位RTKUWB

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    2024年度《林业工程学报》审稿专家名录

    《林业工程学报》编辑部
    151页
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    零样本深度学习驱动的杨树叶片表型检测方法研究

    周磊张慧春边黎明
    152-160页
    查看更多>>摘要：叶片表型检测是感知杨树生长状态的重要手段之一，叶片颜色、姿态、纹理等形态结构表型信息可揭示植株所受胁迫的程度。其中，单个叶片分割是计算、统计其表型参数的基础。当前流行的AI算法已可满足叶片分割任务的性能需求，然而常规深度学习模型训练需要大量人工标签，制约了其发展和应用。本研究提出一种融合零样本学习和迁移学习的杨树叶片实例分割方法:运用视觉大模型GroundingDINO检索杨树苗图像中的叶片，获取对应的边界框;使用Segment Anything 2模型(segment anything model v2，SAM2)分割图像中全部对象，得到对应的掩膜(mask);将GroundingDINO模型生成的边界框作为提示，辅助SAM2过滤出叶片类别的掩膜;利用迁移学习策略，将AI生成的叶片掩膜作为标签信息，训练轻量化的YOLOv8-Segment模型。此外，构建独立测试集用于评估模型分割精度，选择交并比阈值为50％的平均精度(average precision using 50％intersection over union threshold，AP50)和平均交并比(mean intersection over union，mIoU)作为性能指标。结果表明，基于"Leaf"这一检索词，GroundingDINO与SAM2的组合(权重约810 MB)可实现高性能的杨树叶片分割，AP50为 0。936，mIoU为0。778。通过过滤异常尺寸的提示边界框，AP50提升至0。942。迁移学习得到的YOLOv8-Segment模型权重仅6。5 MB，AP50为0。888，大幅精简模型的同时保障了精度。本研究涉及的叶片分割模型构建过程均无须人工标注，实现了高效率、低成本的杨树叶片实例分割，可为杨树叶片计数和叶面积计算等后续表型分析应用提供技术支持。

    杨树叶片表型深度学习零样本学习迁移学习

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