植物基完全可降解生物塑料的现状及展望

来源 :食品工业 | 被引量 : 3次 | 上传用户:csmale
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
当前环境中的塑料污染问题受到全世界关注。用于包装的塑料材料越来越多,产生大量无法降解的固体废物。生物降解塑料被认为是解决塑料废物问题的可能办法,完全可降解塑料可被微生物完全降解,起到很好的保护环境作用。植物在自然条件下可以产生淀粉、纤维素、半纤维素、储藏蛋白等聚合物,是天然的可降解高分子材料来源。以植物为基础,完全可生物降解聚合物具有完全的生物可降解性和可再生性,是替代石油基塑料的可行材料。介绍解决塑料污染问题的可能办法及主要几种植物基完全可生物降解塑料研究现状和发展前景。
其他文献
随着计算机技术的发展,笔记本电脑的功能愈发强大,组成结构也愈发繁琐,这就对其稳定性测试带来了一定的挑战。BIOS(Basic Input Output System)作为计算机最底层的一环,是直接沟通协调各主要硬件设备的控制者,传统手工测试BIOS的方法已逐渐无法满足当前对笔记本电脑稳定性的测试需求,而利用自动化测试手段能实现高效可靠的测试流程。由于BIOS中无法直接运行现有的自动化测试工具,因此
近年来,互联网的飞速发展导致网络信息量的指数级增长,在浩瀚的信息流中搜寻信息一直是让用户头疼的问题,直到智能推荐系统的出现才得以大幅缓解,它在解决用户搜寻信息难问题的同时也给企业自身带来了巨大的利益回报。在这样的时代背景下,电影领域的推荐系统也随之而来。因为深度学习强大的特征学习能力,在当今电影推荐系统的推荐算法中已经成为了主流,其中通过深度学习提取用户行为序列信息进行推荐是当今许多研究人员关注的
互联网的急速发展深刻的影响着人们的日常学习、工作和生活,尤其是移动互联网的发展与普及,大大增加了互联网数据流量的消耗。网络世界繁荣发展的背后,也有着不可轻视和忽略的威胁与风险,例如网络攻击、隐私泄露等。因此能够提前利用入侵检测系统对风险行为进行预警就显得尤为重要。传统入侵检测方法(如专家系统)难以有效的检测新型网络攻击,入侵检测领域迫切需要更加智能的技术来处理当前面临的难题。机器学习算法将网络攻击
喷气涡流纺自1997年面世以来,就以毛羽少、纺纱速度快等显著特点得到迅速发展,并广泛应用于多种纺纱场合,其中之一就是包芯纱的纺制。目前与喷气涡流纺包芯纱相关的研究大部分都集中在纱线质量提升和对应的纺纱参数优化,对于包芯纱的成型装置关注较少。如包芯纱的芯丝穿引与废纤清洁均采用手工操作,效率低下。因此对喷气涡流纺装置的研究具有现实意义。本文针对喷气涡流纺纱机的结构特点研究设计出一种芯丝穿引系统,适应于
静电纺丝技术作为制备纳米纤维最简单快捷的方法,它所制备的纳米纤维膜有着孔隙率高、比表面积大等特点,因此在废水过滤材料、医用防护材料、传感器等生产领域得到广泛应用。但长久以来,纳米纤维膜的制备过程由人工督察,因为喷射流的不稳定及无规则喷射导致经过长时间的连续纺丝易出现纺丝不稳定或堵塞等异常情况,而人工无法通过肉眼察觉,并且实验试剂通常带有毒性与挥发性,对人体健康有一定的危害。若基于机器视觉采用相机监
随着我国经济的发展,越来越多的国际贸易、货物运输依赖于集装箱。集装箱减少了货物运输的成本,从而推动世界经济的发展,但其广泛应用导致港口的吞吐量增速加快,容易造成各大港口拥堵,杂乱不堪,给港口的管理造成巨大的压力。为了对集装箱实行更好的管控,集装箱编号识别系统应运而生。传统集装箱编号识别技术容易受到复杂环境包括光照、字符倾斜、扭曲、破损等影响。近年来,由于深度学习具有快速准确的优点而成为模式识别重要
随着工业自动化技术的进步,具有高效率、高安全性、高柔性的工业机器人在制造业中的应用正变得越来越广泛,能够提高机器人工程开发效率、降低开发成本的机器人仿真系统也成为了研究的热点方向。本文从机器人仿真系统与PLC控制器信号交互的角度出发,开发出一款集成了机器人三维仿真、通信、传感器模拟、机器人程序解析、运动轨迹规划等功能的工业机器人跨平台仿真系统。本文的主要研究内容如下:以工业机器人跨平台仿真系统为研
互联网的蓬勃发展带动了社会的整体变迁,使社会生产力得到快速发展。互联网与传统行业的结合改变了人们的生活方式,已成为人们生活中不可或缺的一部分。对于互联网公司来说,广告变现是公司赖以生存的手段之一。点击率预估是广告变现的重要环节,其效果直接影响广告投放的成功率。行业内对点击率预估问题最为常见的评价指标为AUC(Area Under Curve)。它能直观地反映出广告点击率预估的效果:AUC值越大,说
近年来,随着大数据时代的来临和5G技术的飞跃发展,诸如网易新闻、今日头条、腾讯新闻等在线新闻平台成为人们获取信息的重要媒介。在享受信息便捷的同时,信息过载也逐渐成为人们高效获取信息的巨大壁垒。个性化新闻推荐系统可以帮助用户从海量新闻中浏览到符合其个人喜好的新闻资讯,有效缓解信息过载问题,也可以帮助新闻平台提升用户体验和用户粘性。现有的基于深度神经网络的新闻推荐系统通常会对用户的过往浏览历史行为做统
随着电子商业的蓬勃发展,消费者们对服装商品的需求增加,使得市场对服装商品原材料之一的纺织面料提出了更高的要求,纺织面料生产企业为了应对市场,致力于面料创新与研究,用多种加工方式及材质进行面料生产,这也导致了市场上纺织面料的种类越来越多。对于纺织面料生产企业,面料种类的持续增长带来了库存管理上的压力。为便于面料库存上的管理,本文将卷积神经网络技术引入面料图像检索,做出了以下研究:(1)提出了一种基于