CN117390870B - 一种基于还原糖及可溶性固形物含量的制浆动力学模型 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于还原糖及可溶性固形物含量的制浆动力学模型，属于制浆技术领域。本发明提供的一种基于还原糖及可溶性固形物含量的制浆动力学模型，R2为0.9955，拟合度较好，达到显著程度，可以设定合适的生物酶添加量，检测制浆后可溶性固形物含量、还原糖含量，进而保证实际打浆过程的打浆度适宜，从而消除对后续造纸阶段的不利影响；提供的麦草制浆工艺流程是适于麦草制浆的最佳参数，可以获得较高的打浆度，通过使用最适比的生物酶，可以大幅降低碱液的用量，从而有效减少造纸黑液流出，减轻造纸废水治理压力；模型建立方法简单有效，预测结果全面精准。
Description
技术领域
本发明涉及制浆技术领域，尤其是涉及一种基于还原糖及可溶性固形物含量的制浆动力学模型。
背景技术
公开该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不必然被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已经成为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
机械制浆以及化学制浆是制浆造纸行业中被普遍采用的两种制浆方式，两者往往结合使用。机械制浆的能耗较高，因此，人们一直需求能够有效降低能耗的制浆方法。此外，由于化学制浆过程中需要添加化学试剂，导致产生大量有毒有害废水，这些有毒有害物质处理成本高，而直接排放会对自然环境和排放低周边的动植物及人类产生极大危害，用残留化学试剂的浆制备的纸张对使用者的身体健康存在隐患。因此，人们把注意力转移到生物制浆上。生物酶制剂具有反应条件温和、反应效率高、安全性好、污染小的优势，在制浆造纸行业中还可以达到节约资源、降低制浆能耗的目的。
传统的麦草制浆流程中，对于纸浆打浆度监测只能在制浆结束后检测，对其最终打浆度结果无法精准预测。通过试验，确定对于制浆效果影响显著的因素，获得目标打浆度的工艺条件参数，建立检测指标与打浆度之间的拟合方程，可以为工厂化的小麦秸秆生物制浆提供理论支持。因此，建立一套以小麦秸秆为原料的生物化学机械制浆体系，并对其制浆结束后打浆度结果进行预测，对制浆造纸工业有重大意义。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于还原糖及可溶性固形物含量的制浆动力学模型，以实现在制浆前对麦草制浆结束后打浆度结果进行准确预测。
为实现上述目的，本发明提供一种基于还原糖及可溶性固形物含量的制浆动力学模型，所述动力学模型为：
f(x，y)＝22.6195-66.0449x+258.0316y-136.0655x2-1143.8xy-2387.1y2+2.5828x3+6.0987x2y-181.7448xy2+464.0551y3
x＝14.98-0.76×A-1.40×B-0.90×C+0.41×AB+0.13×AC-0.66×BC+0.45×A2-0.12×B2+0.11×C2
y＝3.70-0.18×A-0.36×B-0.19×C+0.0084×AB+0.077×AC-0.11×BC+0.10×A2-0.047×B2-0.029×C2
其中f(x，y)为纸浆打浆度，单位为°SR；x为可溶性固形物含量，单位为mg/g；y为还原糖含量，单位为mg/g；A为木聚糖酶用量，单位为％；B为纤维素酶用量，单位为％；C为果胶酶用量，单位为％。
一种如上所述的基于还原糖及可溶性固形物含量的制浆动力学模型的建立方法，步骤如下：
S1、建立打浆度与可溶性固形物含量之间的拟合方程
选取制浆工艺流程中的生物酶用量为考察因素，以打浆度、制浆后可溶性固形物含量为评价指标进行优化筛选，将获得的优化筛选数据输入Design-expert 8.0软件进行Box-Behnken Design-Response Surface Methodology试验设计，将打浆度、可溶性固形物含量作为响应值对其进行拟合，经统计分析即得到打浆度与可溶性固形物含量之间的拟合方程；
S2、建立打浆度与还原糖含量之间的拟合方程
选取制浆工艺流程中的生物酶用量为考察因素，以打浆度、制浆后还原糖含量为评价指标进行优化筛选，将获得的优化筛选数据输入Design-expert8.0软件进行Box-Behnken Design-Response Surface Methodology试验设计，将打浆度、还原糖含量作为响应值对其进行拟合，经统计分析即得到打浆度与还原糖含量之间的拟合方程；
S3、建立打浆度与可溶性固形物含量、还原糖含量之间的拟合方程
利用MATLAB R2023a对打浆度、可溶性固形物含量、还原糖含量进行非线性拟合，即得到符合多项式分布的打浆度与可溶性固形物含量、还原糖含量之间的拟合方程；
S4、将步骤S1-S3中建立的拟合方程联立即得到纸浆打浆度与可溶性固形物含量、还原糖含量以及生物酶用量的模型。
优选的，所述步骤S1-S2中生物酶用量包括3个考察因素，分别为木聚糖酶用量、纤维素酶用量、果胶酶用量，每个因素再分别设置2个水平：木聚糖酶用量为0.2％和0.4％，纤维素酶用量为0.1％和0.3％，果胶酶用量为0.2％和0.4％。
优选的，所述步骤S1和S2中优化筛选均采用Box-Behnken响应面法。
优选的，所述步骤S1中打浆度与可溶性固形物含量之间的拟合方程、步骤S2中打浆度与还原糖含量之间的拟合方程均通过MATLAB R2023a软件得到。
优选的，打浆度的获取方法为：
S1-1、对麦草进行水洗以去除泥沙和其他非纤维杂质；
S1-2、将水洗后的麦草进行热水浸渍，使秸秆充分润胀；
S1-3、采用对热水浸渍后的麦草进行搓丝，磨齿间距为1mm，搓丝两次；
S1-4、取搓丝后的麦草置于耐高温桶中，加入一定量的100℃碱性热水，充分揉搓混匀后，100℃蒸煮40min；
S1-5、对碱性热水浸渍后的麦草进行两段磨浆，磨齿间距分别为0.5mm和0.15mm；
S1-6、将磨浆后的浆料置于60℃温水中消潜10min；
S1-7、消潜后的浆料冷却至室温后，调pH至生物酶的最适pH后添加相对于小麦秸秆质量0.2％的生物酶，保温4h；
S1-8、将生物酶处理过的浆料用筛浆机筛选粗浆得到良浆，用打浆度测定仪读取°SR值。
优选的，可溶性固形物含量的获取方法为：取绝干浆称重记为m1，溶解后抽滤得滤液，将滤液干燥至绝干即获得可溶性固形物，称重得m2，计算m2/m1的比值即得可溶性固形物含量值。
优选的，还原糖含量的获取方法为：
S1.1、对麦草进行水洗以去除泥沙和其他非纤维杂质；
S1.2、将水洗后的麦草进行热水浸渍，使秸秆充分润胀；
S1.3、采用对热水浸渍后的麦草进行搓丝，磨齿间距为1mm，搓丝两次；
S1.4、取搓丝后的麦草置于耐高温桶中，加入一定量的100℃碱性热水，充分揉搓混匀后，100℃蒸煮40min；
S1.5、对碱性热水浸渍后的麦草进行两段磨浆，磨齿间距分别为0.5mm和0.15mm；
S1.6、将磨浆后的浆料置于60℃温水中消潜10min；
S1.7、消潜后的浆料冷却至室温后，调pH至生物酶的最适pH后添加相对于小麦秸秆质量0.2％的生物酶，保温4h；
S1.8、将生物酶处理后的浆料使用浆袋过滤，取滤液置于消解管中，加入浓硫酸后加入去离子水，将消解管置于高压灭菌锅中于121℃保温60min，12000r/min离心5min后取上清液，采用ICS-5000型离子色谱，以CarboPacPA20为分析柱，以CarboPacPA20为保护柱，柱温30℃，采用250mmol/L NaOH和蒸馏水为流动相，以0.4mL/min的流速梯度淋洗，读取并计算还原糖含量值。
一种如上所述的基于还原糖及可溶性固形物含量的制浆动力学模型在麦草制浆中打浆度结果预测中的应用。
因此，本发明提供的一种基于还原糖及可溶性固形物含量的制浆动力学模型，其具体技术效果如下：
(1)本发明提供的基于还原糖及可溶性固形物含量的制浆动力学模型的R2为0.9955，拟合度较好，达到显著程度，可以设定合适的生物酶添加量，检测制浆后可溶性固形物含量、还原糖含量，进而保证实际打浆过程的打浆度适宜，从而消除对后续造纸阶段的不利影响；
(2)本发明提供的麦草制浆工艺流程是适于麦草制浆的最佳参数，可以获得较高的打浆度，通过使用最适比的生物酶，可以大幅降低碱液的用量，从而有效减少造纸黑液流出，减轻造纸废水治理压力；
(3)本发明提供的基于还原糖及可溶性固形物含量的制浆动力学模型建立方法简单有效，通过使用Design-Expert 8.0软件、MATLAB R2023a软件，以制浆后测得的可溶性固形物含量为指标进行方程设计，预测结果全面精准。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是实施例一中获得打浆度数值的流程图；
图2是实施例一中不同生物酶用量对打浆度的影响结果，其中A部分为不同用量木聚糖酶对打浆度的影响；B部分为不同用量纤维素酶对打浆度的影响；C部分为不同用量果胶酶对打浆度的影响；
图3是实施例一中不同生物酶用量对可溶性固形物含量的影响结果，其中A部分为不同用量木聚糖酶对可溶性固形物含量的影响；B部分为不同用量纤维素酶对可溶性固形物含量的影响；C部分为不同用量果胶酶对可溶性固形物含量的影响；
图4是实施例一中不同生物酶用量对还原糖含量的影响结果，其中A部分为不同用量木聚糖酶对还原糖含量的影响；B部分为不同用量纤维素酶对还原糖含量的影响；C部分为不同用量果胶酶对还原糖含量的影响；
具体实施方式
以下通过附图和实施例对本发明的技术方案作进一步说明。
为了使得本申请的目的、技术方案及优点更加明确、透彻和完整，下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。以下详细说明均是实施例的说明，旨在对本发明提供进一步详细说明。除非另有指明，本发明所采用的所有技术术语与本申请所属领域的一般技术人员通常理解的含义相同。
实施例中所用的试剂、仪器设备均通过商业途径获得，其中木聚糖酶、果胶酶、纤维素酶均购自诺维信(中国)生物技术有限公司。
实施例一
进行预实验以确定生物酶用量的2个水平，方法如下：
S1-1、对18份100g小麦秸秆进行水洗以去除泥沙和其他非纤维杂质。
S1-2、将水洗后的小麦秸秆加入400mL 55℃热水浸渍，使秸秆充分润胀，润胀时间为10min。
S1-3、采用高浓连续式盘磨机对热水浸渍后的麦草进行搓丝，磨齿间距为1mm，搓丝两次。
S1-4、取搓丝后的小麦秸秆置于耐高温桶中，加入将5.6g KOH(添加量相当于小麦秸秆质量的5.6％)溶于800mL水中(固液比为1:8)制成的溶液，将体系升温至100℃，充分揉搓混匀后，置于100℃灭菌锅中蒸煮40min。
S1-5、采用高浓连续式盘磨机对碱性热水浸渍后的麦草进行两段磨浆，磨齿间距分别为0.5mm和0.15mm。
S1-6、将磨浆后的浆料置于60℃温水中消潜10min。
S1-7、消潜后的浆料冷却至室温后，使用pH计检测浆料pH并用1M H3PO4调节pH至5.5，分别单独添加相当于小麦秸秆质量0.1-0.5％的木聚糖酶、纤维素酶、果胶酶，置于55℃水浴锅中，保温4h。
S1-8、将生物酶处理过的浆料用筛浆机筛选粗浆得到良浆，流程图见图1，取2.00g绝干浆的浆样，稀释到1000mL，然后将浆液转移进入解离器中进行解离。将浆液转移到肖伯尔-瑞格勒滤水室中，经过滤网上的过滤层滤液会进入打浆度测定仪下方两个不同的带有刻度的量筒中，观察侧方量筒中的刻度，读取°SR值，结果如图2所示。
S1-9、取绝干浆1.000g，记为m1，溶于1000mL水中，在10000r/min下离心20min，使上清和纸浆分离。上清和纸浆分别使用滤纸进行抽滤，收集滤液于(105±2)℃下干燥至绝干获得可溶性固形物，称重得m2，可溶性固形物含量为m2/m1。结果如图3所示。
S1-10、将生物酶处理后的浆料使用浆袋过滤，取滤液置于消解管中，加入浓硫酸后加入去离子水，将消解管置于高压灭菌锅中于121℃保温60min，12000r/min离心5min后取上清液，采用ICS-5000型离子色谱，以CarboPacPA20为分析柱，以CarboPacPA20为保护柱，柱温30℃，采用250mmol/L NaOH和蒸馏水为流动相，以0.4mL/min的流速梯度淋洗，读取并计算还原糖含量值，结果如图4所示。
由图2-4可以看出不同用量的木聚糖酶、纤维素酶、果胶酶对打浆度、可溶性固形物含量、还原糖含量的影响不同，其中最适水平为木聚糖酶0.3％、纤维素酶0.2％、果胶酶0.3％，因此确定生物酶用量的2个水平为表1中数值。
表1Box-Behnken响应面试验的因素与水平
实施例二
获得打浆度和可溶性固形物含量评价指标值，方法与实施例一完全相同，只是步骤S1-7中生物酶的添加量换成表1中的因素水平范围，即分别添加0.2-0.4％木聚糖酶、0.1％-0.3％纤维素酶、0.2％-0.4％果胶酶，测得的打浆度数值和计算得的可溶性固形物含量值见表2。
表2Box-Behnken响应面法优化筛选结果
实施例三
建立打浆度与可溶性固形物含量之间的拟合方程，方法如下：
S3-1、选取制浆工艺流程中的生物酶用量：木聚糖酶用量、纤维素酶用量、果胶酶用量3个考察因素，每个因素再分别设置2个水平，因素与水平设置见表1。
以表2中的打浆度数值、可溶性固形物含量数值作为响应值，采用Box-Behnken响应面法进行优化筛选，结果见表2。
S3-2、将表2中获得的优化筛选数据输入Design-expert 8.0软件进行Box-Behnken Design-Response Surface Methodology(BBD-RSM)试验设计，将打浆度、可溶性固形物含量作为响应值对其进行拟合，得到的可溶性固形物含量与生物酶用量关联模型为：
x＝14.98-0.76×A-1.40×B-0.90×C+0.41×AB+0.13×AC-0.66×BC+0.45×A2-0.12×B2+0.11×C2，其中x为可溶性固形物的含量，单位为mg/g；A为木聚糖酶用量，单位为％；B为纤维素酶用量，单位为％；C为果胶酶用量，单位为％。
实施例四
获得打浆度与还原糖含量的评价指标值，还原糖含量的测定方法与实施例一中完全相同，只是步骤S1-7中生物酶的添加量换成表1中的因素水平范围，即分别添加0.2-0.4％木聚糖酶、0.1％-0.3％纤维素酶、0.2％-0.4％果胶酶，测得的打浆度数值和计算得的还原糖含量值见表2。
实施例五
建立打浆度与还原糖含量之间的拟合方程，方法与实施例三完全相同，只是以表2中的打浆度数值、还原糖含量数值作为响应值，优化筛选结果见表2。得到的打浆度与还原糖含量之间的拟合方程为：
y＝3.70-0.18×A-0.36×B-0.19×C+0.0084×AB+0.077×AC-0.11×BC+0.10×A2-0.047×B2-0.029×C2，其中y为还原糖含量，单位为mg/g；A为木聚糖酶用量，单位为％；B为纤维素酶用量，单位为％；C为果胶酶用量，单位为％。
实施例六
建立打浆度与可溶性固形物含量、还原糖含量之间的拟合方程，方法如下：
S6-1、利用MATLAB R2023a对表2中的打浆度、可溶性固形物含量、还原糖含量进行非线性拟合，即得到符合多项式分布的打浆度与可溶性固形物含量、还原糖含量之间的拟合方程为：
f(x，y)＝22.6195-66.0449x+258.0316y-136.0655x2-1143.8xy-2387.1y2+2.5828x3+6.0987x2y-181.7448xy2+464.0551y3，
其中f(x，y)为纸浆打浆度，单位为°SR；x为可溶性固形物含量，单位为mg/g；y为还原糖含量，单位为mg/g。
该方程95％置信度下的公式中常数的值以及置信界见表3。
表3 95％置信度下的公式中常数的值以及置信界
| 常数 | 值 | 置信下限 | 置信上限 |
| p00 | 22.6195 | -225.3596 | 270.5987 |
| p10 | -66.0449 | -575.3039 | 443.214 |
| p01 | 258.0316 | -1961.6 | 2477.7 |
| p20 | -136.6055 | -321.0099 | 47.7989 |
| p11 | 1143.8 | -320.0512 | 2607.6 |
| p02 | -2387.1 | -5404.8 | 630.5592 |
| p30 | 2.5828 | -13.3195 | 18.4851 |
| p21 | 6.0987 | -160.5681 | 172.7656 |
| p12 | -181.7448 | -798.69 | 435.2005 |
| p03 | 464.0551 | -380.6627 | 1308.8 |
对拟合方程进行拟合优度检验，结果见表4。
表4拟合方程的拟合优度检验
| 拟合优度 | 值 |
| SSE | 0.6079 |
| R2 | 0.9950 |
| DFE | 7.0000 |
| 调整R2 | 0.9885 |
| RMSE | 0.2947 |
由表3和表4可以看出，该方程模型拟合优度较好。
S6-2、将实施例三、实施例五中建立的拟合方程与步骤S6-1中建立的拟合方程联立，即得到纸浆打浆度与可溶性固形物含量、还原糖含量以及生物酶用量的模型：
f(x，y)＝22.6195-66.0449x+258.0316y-136.0655x2-1143.8xy-2387.1y2+2.5828x3+6.0987x2y-181.7448xy2+464.0551y3
x＝14.98-0.76×A-1.40×B-0.90×C+0.41×AB+0.13×AC-0.66×BC+0.45×A2-0.12×B2+0.11×C2
y＝3.70-0.18×A-0.36×B-0.19×C+0.0084×AB+0.077×AC-0.11×BC+0.10×A2-0.047×B2-0.029×C2
其中f(x，y)为纸浆打浆度，单位为°SR；x为可溶性固形物含量，单位为mg/g；y为还原糖含量，单位为mg/g；A为木聚糖酶用量，单位为％；B为纤维素酶用量，单位为％；C为果胶酶用量，单位为％。
效果例一
实验检验实施例六建立的打浆度与可溶性固形物含量、还原糖含量之间拟合方程的预测效果，方法与实施例一完全相同，只是步骤S1-7中生物酶的添加量换成表6中的添加量，测得的可溶性固形物含量、还原糖含量、打浆度数值见表6。
表6预测打浆度数据与实际实验所得数据对比
| 1 | 2 | 3 | |
| 木聚糖酶(％) | 0.3 | 0.25 | 0.3 |
| 纤维素酶(％) | 0.15 | 0.15 | 0.2 |
| 果胶酶(％) | 0.3 | 0.25 | 0.35 |
| 预测可溶性固形物含量(mg/g) | 15.6541 | 16.5978 | 14.5616 |
| 实际可溶性固形物含量(mg/g) | 15.1396 | 16.2714 | 15.0157 |
| 误差 | 3.40％ | 2.01％ | 3.02％ |
| 预测还原糖含量(mg/g) | 3.8718 | 4.0928 | 3.6006 |
| 实际还原糖含量(mg/g) | 3.9342 | 3.9541 | 3.6458 |
| 误差 | 1.59％ | 3.51％ | 1.24％ |
| 预测打浆度(°SR) | 31.58 | 33.28 | 29.33 |
| 实际打浆度(°SR) | 32 | 34 | 29 |
| 误差 | 1.31％ | 2.12％ | 1.14％ |
由表6可以看出实施例六建立的打浆度与可溶性固形物含量、还原糖含量之间的预测模型拟合度较好。
因此，本发明提供的一种基于还原糖及可溶性固形物含量的制浆动力学模型，R2为0.9955，拟合度较好，达到显著程度，可以设定合适的生物酶添加量，检测制浆后可溶性固形物含量、还原糖含量，进而保证实际打浆过程的打浆度适宜，从而消除对后续造纸阶段的不利影响；模型建立方法简单有效，预测结果全面精准。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而这些修改或者等同替换亦不能使修改后的技术方案脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种基于还原糖及可溶性固形物含量的制浆动力学模型的建立方法，其特征在于，
所述动力学模型为：
f(x，y)＝22.6195-66.0449x+258.0316y-136.0655x2-1143.8xy-2387.1y2+2.5828x3+6.0987x2y-181.7448xy2+464.0551y3
x＝14.98-0.76×A-1.40×B-0.90×C+0.41×AB+0.13×AC-0.66×BC+0.45×A2-0.12×B2+0.11×C2
y＝3.70-0.18×A-0.36×B-0.19×C+0.0084×AB+0.077×AC-0.11×BC+0.10×A2-0.047×B2-0.029×C2
其中f(x，y)为纸浆打浆度，单位为°SR；x为可溶性固形物含量，单位为mg/g；y为还原糖含量，单位为mg/g；A为木聚糖酶用量，单位为％；B为纤维素酶用量，单位为％；C为果胶酶用量，单位为％；
建立方法步骤如下：
S1、建立打浆度与可溶性固形物含量之间的拟合方程
选取制浆工艺流程中的生物酶用量为考察因素，以打浆度、制浆后可溶性固形物含量为评价指标进行优化筛选，将获得的优化筛选数据输入Design-expert 8.0软件进行Box-Behnken Design-Response Surface Methodology试验设计，将打浆度、可溶性固形物含量作为响应值对其进行拟合，经统计分析即得到打浆度与可溶性固形物含量之间的拟合方程；
S2、建立打浆度与还原糖含量之间的拟合方程
选取制浆工艺流程中的生物酶用量为考察因素，以打浆度、制浆后还原糖含量为评价指标进行优化筛选，将获得的优化筛选数据输入Design-expert 8.0软件进行Box-BehnkenDesign-Response Surface Methodology试验设计，将打浆度、还原糖含量作为响应值对其进行拟合，经统计分析即得到打浆度与还原糖含量之间的拟合方程；
S3、建立打浆度与可溶性固形物含量、还原糖含量之间的拟合方程
利用MATLAB R2023a对打浆度、可溶性固形物含量、还原糖含量进行非线性拟合，即得到符合多项式分布的打浆度与可溶性固形物含量、还原糖含量之间的拟合方程；
S4、将步骤S1-S3中建立的拟合方程联立即得到纸浆打浆度与可溶性固形物含量、还原糖含量以及生物酶用量的模型。
2.根据权利要求1所述的一种基于还原糖及可溶性固形物含量的制浆动力学模型建立方法，其特征在于，所述步骤S1-S2中生物酶用量包括3个考察因素，分别为木聚糖酶用量、纤维素酶用量、果胶酶用量，每个因素再分别设置2个水平：木聚糖酶用量为0.2％和0.4％，纤维素酶用量为0.1％和0.3％，果胶酶用量为0.2％和0.4％。
3.根据权利要求1所述的一种基于还原糖及可溶性固形物含量的制浆动力学模型建立方法，其特征在于：所述步骤S1和S2中优化筛选均采用Box-Behnken响应面法。
4.根据权利要求1所述的一种基于还原糖及可溶性固形物含量的制浆动力学模型建立方法，其特征在于：所述步骤S1中打浆度与可溶性固形物含量之间的拟合方程、步骤S2中打浆度与还原糖含量之间的拟合方程均通过MATLAB R2023a软件得到。
5.根据权利要求1所述的一种基于还原糖及可溶性固形物含量的制浆动力学模型建立方法，其特征在于，打浆度的获取方法为：
S1-1、对麦草进行水洗以去除泥沙和其他非纤维杂质；
S1-2、将水洗后的麦草进行热水浸渍，使秸秆充分润胀；
S1-3、采用对热水浸渍后的麦草进行搓丝，磨齿间距为1mm，搓丝两次；
S1-4、取搓丝后的麦草置于耐高温桶中，加入一定量的100℃碱性热水，充分揉搓混匀后，100℃蒸煮40min；
S1-5、对碱性热水浸渍后的麦草进行两段磨浆，磨齿间距分别为0.5mm和0.15mm；
S1-6、将磨浆后的浆料置于60℃温水中消潜10min；
S1-7、消潜后的浆料冷却至室温后，将pH调至生物酶的最适pH后添加相对于小麦秸秆质量0.2％的生物酶，保温4h；
S1-8、将生物酶处理过的浆料用筛浆机筛选粗浆得到良浆，用打浆度测定仪读取°SR值。
6.根据权利要求1所述的一种基于还原糖及可溶性固形物含量的制浆动力学模型建立方法，其特征在于，可溶性固形物含量的获取方法为：取绝干浆称重记为m1，溶解后抽滤得滤液，将滤液干燥至绝干即获得可溶性固形物，称重得m2，计算m2/m1的比值即得可溶性固形物含量值。
7.根据权利要求1所述的一种基于还原糖及可溶性固形物含量的制浆动力学模型建立方法，其特征在于，还原糖含量的获取方法为：
S1.1、对麦草进行水洗以去除泥沙和其他非纤维杂质；
S1.2、将水洗后的麦草进行热水浸渍，使秸秆充分润胀；
S1.3、采用对热水浸渍后的麦草进行搓丝，磨齿间距为1mm，搓丝两次；
S1.4、取搓丝后的麦草置于耐高温桶中，加入一定量的100℃碱性热水，充分揉搓混匀后，100℃蒸煮40min；
S1.5、对碱性热水浸渍后的麦草进行两段磨浆，磨齿间距分别为0.5mm和0.15mm；
S1.6、将磨浆后的浆料置于60℃温水中消潜10min；
S1.7、消潜后的浆料冷却至室温后，调pH至生物酶的最适pH后添加相对于小麦秸秆质量0.2％的生物酶，保温4h；
S1.8、将生物酶处理后的浆料使用浆袋过滤，取滤液置于消解管中，加入浓硫酸后加入去离子水，将消解管置于高压灭菌锅中于121℃保温60min，12000r/min离心5min后取上清液，采用ICS-5000型离子色谱，以CarboPacPA20为分析柱，以CarboPacPA20为保护柱，柱温30℃，采用250mmol/L NaOH和蒸馏水为流动相，以0.4mL/min的流速梯度淋洗，读取并计算还原糖含量值。
8.一种如权利要求1所述的基于还原糖及可溶性固形物含量的制浆动力学模型建立方法在麦草制浆中打浆度结果预测中的应用。
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