CCD近红外光谱快速测定喷气燃料的冰点

从化学计量学角度研究了近红外光谱技术测定航空燃料冰点的原理．使用偏最小二乘法分别建立了短波近红外和长波近红外的航空燃料冰点快速测定模型．将近红外法冰点测定结果和标准方法（ＧＢ ２４３０—８１）测定结果进行了比较，两种结果吻合得很好（标准偏差为１．４７℃。），近红外光谱法具有分析精度高（标准偏差为０．５３℃），快速（单个样品分析时间为 ｌｍｉｎ）和操作方便的优点．实际分析结果表明，石油化工科学研究院研制的ＣＣＤ短波近红外光谱仪分析性能达到进口傅立叶近红外光谱仪水平。     

近红外光谱法测定端羟基环氧乙烷-四氢呋喃共聚醚的羟值

提出了用近红外光谱测定端羟基环氧乙烷-四氢呋喃共聚醚(PET)的羟值,结合主成分回归和偏最小二乘法建立了PET羟值与其近红外光谱之间的关联模型。结果表明,近红外光谱法与化学分析法的测定结果一致;近红外光谱法测定PET羟值的相对误差在5%以内;利用遗传算法选择部分波长建立校正可以降低模型的预测误差。     

近红外光谱法用于木薯燃料酒精品质分析

提出了用近红外光谱法测定木薯燃料酒精中乙醇和水分含量,以确定木薯燃料酒精的品质。结合修正偏最小二乘法建立了样品与其近红外光谱之间的定标模型。结果表明:乙醇定标模型交叉验证均方差和相关系数分别是0.110 2,0.960 5;水分定标模型分别是0.014 3,0.975 9。近红外光谱法预测值与化学分析法的测定值一致,该模型具有很高的预测准确性,可应用于木薯酒精品质分析的快速检测。     

近红外光谱法对头孢氨苄粉末药品的非破坏定量分析

采用近红外漫反射光谱法对头孢氨苄粉末药品中主要成分头孢氨苄进行快速、无损定量分析.采用偏最小二乘法建立近红外光谱信息与待测组分含量间的最佳数学校正模型.对3种光谱(SNV光谱、一阶导数、二阶导光谱)的预测结果进行了比较,讨论了光谱的预处理方法和主成分数对偏最小二乘法定量预测能力的影响,并对预测集样品进行预测.     

近红外光谱法快速测定鲜木薯中淀粉含量

提出了用于现场快速测定鲜木薯中淀粉含量的近红外光谱法。取不同品种的鲜木薯样品90个,按国家标准方法(化学分析法)测得其淀粉含量。用近红外光谱法对此90个样品所制作的柱状样块的横截面进行光谱扫描,得其光谱图谱,并转换得到其一阶导数图。用CAUNIFT软件QPLS分析模块建立数学模型。结果表明:验证样品中淀粉的化学法测定值与近红外模型的预测值之间呈线性关系。用5份未知样品对所建模型进行外部验证,预测值与化学法测定值之间的绝对误差在2%以内,相对误差均小于5%。     

拉曼光谱法测定芳烃物料的馏程

应用拉曼光谱法测定了芳烃物料的馏程.采用芳烃样品60个,其中50个为校正样品集,10个为预测样品集,在拉曼光谱位移为400 ～1 800 cm~(-1)范围内进行光谱预处理,并应用偏最小二乘回归法(PLS)建立了各馏程的校正模型,其相关系数(r~2)分别为0.87、 0.89、0.98、0.97、0.94、0.89、0.88(相应蒸馏回收百分数分别为5%、10%、30%、50%、70%、90%、95%).在置信水平99.5%,α为0.005时,各馏程t值均小于3.69(临界值),表明拉曼光谱法预测结果与常压蒸馏法的测定结果无显著性差别.采用拉曼光谱技术可以快速测定芳烃物料的馏程.     

可见-近红外光谱法鉴定热液蚀变矿物种类及相对含量

采用可见-近红外光谱法鉴定热液蚀变矿物种类及相对含量。介绍了热液蚀变矿物的可见-近红外光谱吸收特征,采用可见-近红外光谱法和X射线衍射法对热液蚀变矿物样品进行分析。结果表明:可见-近红外光谱法在热液蚀变矿物种类鉴定方面与X射线衍射法分析方法结果比较接近。     

近红外光谱法快速测定推进剂中N-甲基对硝基苯胺

采用近红外光谱法快速测定固体推进剂中N-甲基对硝基苯胺(MNA)的含量。评价了滤波平滑、一阶导数、二阶导数、多元散射校正(MSC)和标准正态变量校正(SNV)这5种不同光谱预处理方法的优化效果，基于建模参数优化结果建立了MNA定量模型，并对模型进行了准确性和重复性验证。结果表明，光谱最佳预处理方式是SNV，模型最佳主因子数为7，模型校正决定系数(R_C²)和验证决定系数(R_P²)分别为0.998 6和0.987 2，交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.012 0和0.009 8，重复性极差和绝对误差均低于0.2%。近红外光谱法与液相色谱法测定结果相比相对偏差在6%以内，经t检验，两种方法测定结果无显著性差异。近红外光谱法快速、准确，可用于推进剂老化进程监控。     

近红外光谱法快速鉴定油菜杂交种的纯度

建立近红外光谱技术测定油菜杂交种纯度的方法。考察了样品杯类型、光谱预处理方法和波长范围对近红外模型预测性能的影响。结果发现,由不同样品杯采集近红外光谱所建立的校正模型,其预测性能存在较大的差异,旋转杯明显优于安瓿瓶;采用消除常数偏移量对光谱进行预处理能有效地提取光谱信息,选择5 000~8 000 cm–1波数范围作为建模谱区,其包含的有效信息率最高。在最佳条件下建立油菜杂交种纯度的校正模型,其决定系数(R2)为0.980 0,交互验证均方根误差(RMSECV)为0.008 59。利用该模型对预测集进行测定,预期均方根误差(RMSEP)为0.007 59,表明该模型具有很好的预测性能,近红外光谱法用于杂交种纯度的鉴定是可行的。     

尿微量白蛋白的多波段多光程光谱检测

为研究多光程光谱法检测尿微量白蛋白含量的可行性,利用多光程光谱的非线性特性,设计自动微位移测量装置,实现对尿液样品可见波段和近红外波段的多光程(0～4.0 mm)光谱快速采集.采用偏最小二乘法,分别对样本的可见波段、近红外波段、可见-近红外双波段的多光程吸收谱与尿液中白蛋白实际含量建立回归模型,其中,可见-近红外双波段...     

近红外光谱法快速测定涂料固化剂中游离甲苯二异氰酸酯含量

用气相色谱分析值为参照,采用近红外透射光谱（NIR）技术采集相应样品的NIR光谱,研究了涂料固化剂中游离甲苯二异氰酸酯（TDI）含量的快速测定分析方法。 并从120个固化剂样品中挑选出109个代表性的样品建模,选择7320~7250 cm-1和8485~8370 cm-1波段区间,用偏最小二乘法(PLS)和完全交互验证方式建立TDI含量的预测模型。 结果表明,固化剂中游离甲苯二异氰酸酯含量和近红外光谱之间存在较好的相关性,其预测模型的校正集均方差（RMSEC）为0.0815,验证集均方差（RMSEP）为0.0715,模型性能良好。 近红外光谱法可快速准确测定游离甲苯二异氰酸酯（TDI）含量,用于固化剂样品快速分析。     

近红外反射光谱法分析玉米秸秆纤维素含量的研究

利用近红外反射光谱分析技术和偏最小二乘回归法（PLS）,通过比较不同光谱范围和光谱预处理方法,采用二阶导数光谱预处理,在7540．3-5361．1cm^-1和4882.9—4504．9cm^-1谱区内建立了近红外光谱测定玉米秸秆纤维素含量的校正模型。利用15个玉米秸秆样品对所建模型的实际预测效果进行了验证,预测值与化学值的相关系数（r）可达0．9953,最大相对误差仅为5．20。结果表明,近红外光谱技术可以快速、准确地测定玉米秸秆纤维素,该结果对玉米秸秆材料的快速鉴定和筛选利用具有重要的意义。     

PDS用于不同温度下的近红外光谱模型传递研究

采用合适的计算方法可降低测定环境对近红外光谱校正模型稳健性的影响。该文以喷气燃料为研究对象,考察了分段直接校正算法对所建模型预测结果的影响,通过选择转移样品数及窗口宽度,建立了最佳的校正模型和光谱转移参数。结果表明,在20℃下建立近红外光谱校正模型,直接预测30℃下喷气燃料的密度,预测集样品均方根误差（RMSEP）为0.2031,而30℃近红外光谱采用分段直接校正算法模型转移后,预测集样品均方根误差（RMSEP）降低为0.1354,预测结果得到明显改善,有效地解决了样品温度对近红外光谱分析结果的影响。     

近红外光谱法同时测定盐酸氯丙嗪和盐酸异丙嗪

采用近红外光谱法同时测定盐酸氯丙嗪和盐酸异丙嗪。对光谱经过10种不同预处理后,分别建立了测定盐酸氯丙嗪和盐酸异丙嗪的PLS校正模型。根据模型评价参数选择最佳模型,并用该模型对未知样品进行了预测。结果显示,对浓度范围在1～13mg.mL-1的盐酸氯丙嗪和盐酸异丙嗪,其近红外的最佳数学模型的相关系数分别为0.9432和0.9670,预测模型的均方根误差(RMSEP)分别为1.05和1.11。     

近红外光谱法测定柴油硫含量方法研究(英文)

近红外分析方法是目前发展较快的一种快速测量方法,它具有快速、准确、无污染等特性,被广泛应用于石油化工各个领域中,而采用近红外分析方法测定硫含量的文献报道较少。本文对近红外分析方法测定柴油硫含量进行了研究。选取有代表性的100个柴油样品,采用多元线性回归法建立校正模型。由17个样品组成验证集,用建立的分析模型预测其硫含量,将近红外光谱测定的结果与标准方法测定的结果进行比较。模型具有较好的相关性,标准偏差为426.95,相关系数是0.998。     

温度对测定乙醇含量近红外模型的影响

以不同浓度的乙醇溶液为实验材料,研究了温度对近红外光谱法定量分析结果的影响.对体积百分比在5%～70%范围内的乙醇溶液,在15,18,20,25℃和28℃等5个温度点做了研究.对光谱经过不同预处理后,使用不同浓度的20个样品建立了测定乙醇含量的眦校正模型,根据模型评价参数选择了最佳模型.分析结果显示,温度在20℃时采用一阶导数(3点平滑)光谱预处理所建立的模型最佳.其相关系数为0.9986,预测均方根误差(RMSEP)和预测标准误差(SEP)分别为0.0079和0.0081.通过对模型进行t-检验,在显著性水平大于0.05的条件下,其测定结果与GC的测定结果对比,两者无显著性差异.应用于测定酒样中乙醇的含量,结果令人满意.     

近红外光谱法同时测定卷烟纸中的钾和钠

为适应快速分析卷烟纸中K和Na含量的需要,应用傅立叶变换近红外(FT-NIR)光谱法和常规化学分析方法分别测定了101个卷烟纸样品的光谱数据和K及Na含量.以光谱数据和检测数据为基础,利用偏最小二乘法建立了预测卷烟纸中K和Na含量的数学模型,并进行了样品扫描条件和模型的优化.结果表明:每个纸样取14张扫描比较适宜;K和Na建模的适宜谱区范围均为4 000-7 700 cm<'-1>;一阶导数+Norris导数滤波法进行光谱预处理;K和Na优化模型的R分别为0.990 6和0.986 5,RMSECV为0.065 7和0.035 9,其预测值与化学测定值的平均相对偏差各为9.63%和9.03%.     

基于近红外光谱法的定量分析模型快速预测蕨菜中总黄酮的含量

采用近红外光谱法结合偏最小二乘法构建蕨菜中总黄酮含量的快速无损测定方法。取蕨菜样品140份,采用傅里叶变换近红外光谱仪采集4 000～11 500 cm^-1波段内近红外光谱,以一阶导数预处理原始光谱,设置主因子数为10,在6 100～7 500 cm^-1和5 400～6 000 cm^-1波段内建模。结果表明：校正集定量分析模型的校正均方根误差(RMSEC)为0.078,交叉验证决定系数(R²)为0.991 9;验证集定量分析模型的预测均方根误差(RMSEP)为0.125,R²为0.984 1,说明所建模型性能较优。分别以定量分析模型和紫外-可见(UV-Vis)分光光度法分析完全外部验证集样品,预测回收率(预测值和测定值比值的百分数)接近100%,说明所建模型的预测准确度较高,可用于蕨菜中总黄酮的快速、准确测定。     

温度限制串联相关网络-近红外光谱法用于药物甲硝唑的质量控制

近红外漫反射光谱是一种简便、快速的有机物分析方法,样品不需处理即可直接测量,易于实现固态样非破坏测定.近红外漫反射光谱分析技术广泛应用于农业、食品、化妆品、烟草和石油等方面的组分分用近红外漫反射光谱法进行药品的非破坏性分析正成为国际热门课题.但近红外漫反射光谱的光谱范宽,吸收强度很弱,且组分间光谱严重重叠,给非破坏性分析带来了困难.而近红外漫反射光谱法与化量学相结合,能有效地解决光谱重叠带来的问题[1～3].     

近红外光谱法快速测定乙烯原料油族组成

采用色谱仪测定乙烯原料油族训练集样品的组成性质的基础数据与近红外光谱仪测定训练集样品的近红外光谱,建立了乙烯原料油族基础数据和近红外光谱库,用化学计量学分析软件,采用偏最小二乘（PLS）方法将训练集样品的光谱和相应已测定样品的族组成基础数据相关联,建立了乙烯原料中正构烷烃、异构烷烃、环烷烃、芳烃、烯烃的定量和定性分析模型。该模型具有测定结果准确、可靠,测定简便、讯速的优点,适合在线生产中对样品的快速检测。