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公开(公告)号：CN119121671A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411323376.6
申请日：2024-09-23
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开一种高效脱墨复配生物酶制剂及其应用，属于制浆造纸领域。本发明采用了木聚糖酶和果胶酶，通过两者的协同作用破坏纸张纤维的木聚糖和果胶质，水解纸浆中的纤维‑油墨的结合区，促进油墨颗粒的去除；还采用了淀粉酶、脂肪酶、纤维素酶中的一种或几种，不仅保证了酶对油墨的降解脱除作用，还提高了纤维强度；添加了酶稳定剂从而保证生物酶在液体制剂中的稳定性，实现脱墨剂的高效利用率；并优化了复配生物酶制剂的组合及其用量配比，显著提高了生物酶脱墨的效果。本发明能够改善目前生物酶法脱墨对纸张物理性能提升不明显等问题，同时相比化学法又具有绿色环保，低污染等优点。
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公开(公告)号：CN118248236A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410129544.1
申请日：2024-01-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于集成算法的造纸酶双向预测方法及系统，所述方法包括：获取造纸酶的多酶数据集并处理；利用处理后多酶数据集对机器学习模型进行训练，对训练好的模型利用Bagging算法进行集成；根据待测多酶的组合名称及配比、助剂种类选择集成模型；根据待测多酶的助剂浓度和反应条件，利用选择的集成模型预测酶活；根据预测的酶活和反应条件，获取最佳应用条件和酶活；利用训练好的模型建立模型池；根据待测多酶的助剂种类，利用模型池预测酶活；从模型池中选择酶活数值最高对应的模型作为预测模型；将预测模型对应的多酶组合名称及配比和预测的酶活作为输出结果。本发明通过双向预测，能够预测多酶在不同条件下的表现以及最优组合。
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公开(公告)号：CN118155737A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410129554.5
申请日：2024-01-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的复配酶活预测方法及系统，所述方法包括：获取不同种类的单酶数据集；对单酶数据集进行处理，利用处理后单酶数据集对多种回归算法分别对应的机器学习模型进行训练和评估，得到单酶代理模型；根据单酶代理模型扩充单一酶的数据集，根据扩充的单一酶的数据集构建多酶数据集；利用处理后多酶数据集对多种回归算法分别对应的机器学习模型进行训练和评估，得到多酶代理模型；根据待预测复配酶的反应条件，利用多酶代理模型预测复配酶的酶活；根据复配酶的反应条件和酶活，采用遗传算法获取复配酶的最佳反应条件以及相应的评分。本发明具有检测成本低、效率高的优点，并为生物酶的深度应用提供理论依据。
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公开(公告)号：CN108383509A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810256929.9
申请日：2018-03-27
Applicant: 华南理工大学
IPC: C04B35/14 , C04B35/195
Abstract: 本发明公开了一种可降解陶瓷的制备方法，包括以下步骤：(1)按以下组分的重量百分比称量原料：Al2O 313.8-16.2％、CaO 6.3-13.5％、P2O5 0-6.9％、MgO2.5-2.9％、K2O 1.5-1.8％和烧失量14.3-16.8％，SiO2余量；(2)原料进行球磨，得到陶瓷浆料；(3)陶瓷浆料烘干后，研磨成粉，过筛，得到陶瓷干粉料；(4)陶瓷干粉料干压成型，于980-1050℃烧结。本发明还公开了上述制备方法得到可降解陶瓷。本发明的可降解陶瓷同时具有高强度和酸性条件下可降解的性能；其抗弯强度可达39MPa，同时其降解性能也增大了近一倍。
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公开(公告)号：CN113235172A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110440106.3
申请日：2021-04-23
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种辐射制冷复合纤维及其制备方法和应用。本发明的辐射制冷复合纤维由质量比为9:1～40:1的基体树脂和针状亚磷酸镁组成，其制备方法包括以下步骤：1)将针状亚磷酸镁和基体树脂分散在溶剂中，得到纺丝原液；2)将纺丝原液加入静电纺丝机，进行静电纺丝，干燥，即得辐射制冷复合纤维。本发明的辐射制冷复合纤维具有高红外发射率和高紫外波段反射率，辐射制冷性能优异，且抗老化性能好、柔韧性好、制备工艺简单，适合大规模量产。
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