近红外光谱法快速测定油品中的水分

介绍了用近红外光谱法,对油品水分进行快速测定的方法.通过数据预处理,模型优化及检验,结果表明,经一阶微分平滑处理后的模型精度较高,其校正集、验证集相关系数分别为0.9770、0.9635,校正均方误差分别为0.0998、0.0617,t检验结果表明,本法与国标法对测定结果无显著性差异,模型具有较高的预测能力.对实现油品...     

生化废水COD的近红外光谱法测定

采用近红外光谱测定在紫外光谱区表现为弱吸收响应的生化废水的化学需氧量（COD）。通过主成分分析-欧氏空间距离类聚法筛选出具有代表性的样本,从系统独立变量数的角度判断了主成分数,结合变量标准化-基线扣除的预处理方法消除光谱信号背景干扰,建立了偏最小二乘校正模型。在系统主成分数为6时,水样的COD实测值与预测值之间的相关系数为0.9348,预测标准差（RM SEC）为61.89m g/L,模型有较好的预测能力。     

近红外光谱法测定有机混合物中的正己烷、环己烷、甲苯的含量

用近红外光谱法对具有不同含量水平的环己烷、正己烷、甲苯、苯的四氯化碳混合溶液中的环己烷、正己烷、甲苯进行了定量分析。对于体积百分含量在1.4％～20％之间的环己烷,校正集真值与预测值相关系数r=0.9969,RSD=0.34％;对于体积百分含量在0.04％～0.96％的正己烷,校正集真值与预测值相关系数r=0.9999,RSD=0.83％;对于含量在26.0～259.8mg·L~(-1)的甲苯,校正集真值与预测值相关系数r=0.9921,RSD=4.63％。近红外光谱可以检测到26.0mg·L~(-1)的含量水平,其预测值为25.9mg·L~(-1),相对误差为0.38％。结果表明,用近红外光谱快速、准确、同时测定不同含量水平的组份可以获得较理想的结果。     

近红外光谱法的甜菜糖度快速测定

为了实现甜菜依据含糖量定等分级,甜菜收购环节的按质论价,促进甜菜制糖行业的良好健康发展,应用近红外光谱技术对甜菜糖度的快速检测进行了系统研究,确定了一种快速、无损、准确的测量甜菜糖度的方法。采集具有代表性的28个甜菜品种,820个甜菜样品作为校正集,70个样品作为预测集,扫描得到甜菜校正集样品的近红外原始光谱,选择合适的光谱预处理方法,采用偏最小二乘法建立甜菜糖度的定量预测数学模型,以校正模型的内部交互验证均方根误差(RMSECV)、决定系数(R2)和外部预测标准误差(SEP)为指标对模型的性能进行评价,并对模型的预测效果进行了比较。采用一阶导数和标准正态变量变换对光谱进行预处理并结合偏最小二乘法所建立的定量预测数学模型的预测能力较好。甜菜糖度定量校正数学模型的模型决定系数为0.908 3,内部交互验证预测均方根误差为0.376 7。用此数学模型对预测集70个样品进行预测,预测值与实测值的相关系数达到0.921 4,预测标准误差为0.439,预测值和实测值之间不存在显著性差异(p＞0.05)。结果表明：近红外光谱法作为一种简单、快速、无损、环保的检测方法,能够良好的评价甜菜的糖度。建立的模型具有很高的精确性,可以满足甜菜糖含量测定的需要,该方法可以实现甜菜收购环节的定等分级和按质论价。     

冰片的近红外光谱法检测

红外光谱技术能够反映样品的综合信息 ,易于在线应用 ,所以若将该技术应用于中成药生产的在线质量监控 ,可以提高中成药的质量控制标准 ,加快中药现代化的进程。冰片作为常用的中药 ,是多种中成药的有效成分之一。文章对冰片在近红外区域的光谱特性进行了实验研究。通过测量 ,得到了冰片在近红外的特征吸收波段。在建模实验中通过建立偏最小二乘法 (PLS)校正模型得到了理想的实验结果 ,2 5个样品冰片含量的预测值和标称值间有良好的线性关系 ,预测标准偏差为 0 2 8mg·mL-1 。实验结果表明红外光谱技术可以用于中成药有效成分的检测和中成药质量控制的研究     

近红外漫反射光谱法快速测定畜禽粪便堆肥多组分含量

以我国22个省、市120个不同种类的畜禽粪便堆肥样品为研究对象,利用傅里叶变换近红外漫反射光谱技术和偏最小二乘回归法建立了我国畜禽粪便堆肥中水分、挥发性固体、总有机碳、总氮含量、碳氮比、酸碱度和电导率的近红外定量分析校正模型。各参数校正模型的决定系数R2分别为0.981 6,0.901 5,0.961 0,0.987 4,0.741 0,0.788 0和0.870 4;验证集决定系数R2_v分别为0.983 2,0.938 1,0.912 8,0.973 5,0.830 8,0.615 8和0.895 3。研究发现,除酸碱度近红外模型相对分析误差RPD(SD/SEP)值小于2.0外,水分、挥发性固体、总有机碳、总氮含量和电导率近红外模型的相对分析误差RPD值均大于3.0;碳氮比近红外模型相对分析误差RPD值介于2.0到2.5之间。结果表明,近红外漫反射光谱法可以快速测定畜禽粪便堆肥中水分、挥发性固体、总有机碳、总氮含量和电导率,对碳氮比的测定精度有待于进一步提高,对酸碱度的预测效果不理想。     

近红外光谱法快速检测猪肉中挥发性盐基氮的含量

为了实现快速无损地检测猪肉新鲜度的目的,应用近红外光谱法测定猪肉新鲜度重要指标一挥发性盐基氮(TVB-N)的含量.猪肉原始光谱经标准偏差归一化方法(SNV)预处理后,用联合区间偏最小二乘法(siPLS)建立猪肉预处理后光谱和TVB-N含量的校正模型并与经典偏最小二乘法(PLS)模型、间隔偏最小二乘法(iPLS)模型作比较.试验结果表明,利用联合区间偏最小二乘法所建的预测模型最佳,其校正集相关系数(Rc)和交瓦验证均方根误差(fRv)分别为0.8332和3.75,预测集的相关系数(Rp)和预测均方根误差(fRP)分别为0.8238和4.17.研究结果表明利用近红外光谱和联合区间偏最小二乘法可以快速地测定猪肉中挥发性盐基氮的含量.     

近红外漫反射光谱法检测小麦粉过氧化苯甲酰

国家已禁止向小麦粉中添加过氧化苯甲酰(BPO),快速检测小麦粉中BPO添加量对于保障食品安全非常重要.BPO在添入小麦粉中后部分会被还原成为苯甲酸,使得对其原始添加量的检测非常繁琐.本文探讨了利用近红外漫反射光谱法进行小麦粉中BPO添加当量检测的可行性.通过向无添加剂小麦粉中添加不同量的过氧化苯甲酰粉末,制备小麦粉样本...     

近红外光谱法快速检测绿茶中儿茶素的含量

提出了一种应用傅里叶近红外漫反射光谱分析技术快速检测茶叶中主要儿茶素含量的新方法.首先获取茶叶在10000～4000 cm<'-1>范围的近红外漫反射光谱,然后以高效液相色谱分析值作参考值.采用偏最小二乘法建立茶叶中表没食子儿茶素没食子酸酯(EGCG)、表儿茶素没食子酸酯(ECG)和表没食子儿茶素(EGC)含量的定量分析模型.通过交互验证方法来优化模型的主成分数和所采用的光谱预处理方法.EGCG、ECG和EGC三个模型预测值和参考值问的相关系数分别为0.9800、0.9763和0.9853,预测均方根误差分别为0.3509、0.1147和0.1365.研究结果表明,近红外光谱技术可成功地检测茶叶中EGCG,ECG和EGC的含量.     

近红外漫反射光谱法快速鉴别石斛属植物

通过采集15种石斛171份样品的近红外漫反射光谱,结合化学计量学统计分析方法建立预测模型,对不同种石斛进行快速无损鉴别。应用Hotelling T2对随机抽取的5份样品的近红外光谱进行稳定性分析,结果表明,样品的近红外光谱具有较好稳定性。设计正交试验L24(2×4×3×8),对光程类型、光谱波段、导数和平滑四个因素进行优化处理。利用主成分分析对正交试验结果进行分析,结果显示,选择6 500～4 000cm-1的光谱波段,采用多元散射校正、二阶导数和Norris平滑对光谱预处理,提取的主成分数为7时,光谱判别正确率为100%。将正交试验优化条件作为偏最小二乘法判别分析的输入值,随机选取123份样本作为校正集建立预测模型,其余48份样本为预测集,评估预测模型的性能。结果表明,该模型前3个主成分累积贡献率为99.36%,设定鉴别标准偏差为±0.1时,该方法的正确识别率为97.92%,获得满意的结果。该方法的建立为不同种石斛的快速鉴别提供了一种新的方法,同时为药用植物的鉴别提供参考。     

杉木综纤维素和木质素的近红外光谱法测定

用近红外光谱法对杉木中综纤维素和木质素含量进行了快速测定。用常规湿化学方法测定了48个杉木木材样品的综纤维素和木质素,用近红外光谱仪采集相应的光谱,进行二阶微分处理和平滑预处理后,用偏最小二乘法和完全交互验证方式建立相应预测模型。综纤维素校正模型和预测模型的相关系数分别为0.96和0.93;预测标准误差分别为0.39和0.50;木质素校正模型和预测模型的相关系数分别为0.99和0.90;预测标准误差分别为0.10和0.28。结果表明,近红外光谱法可以快速分析木材中综纤维素和木质素含量。     

近红外漫反射光谱无损检测乳粉蛋白质的研究

利用近红外漫反射光谱技术对奶粉蛋白质含量的快速无损检测进行了研究。挑选来自国内不同地区的29种奶粉,以化学分析值作参比,采用偏最小二乘回归算法建立奶粉光谱信息和蛋白质含量的定量模型,预测均方根差(RMSEP)为0.687%。采用波长选择对模型进行优化后,波长点从1 558个减为11个,大大加快了运算速度,同时还在一定程度上提高了模型的精度。为了减小颗粒大小不均匀和粒子表面非特异性散射的影响,对光谱数据进行了标准正态变量(SNV)变换和多元散射校正(MSC),结果表明这两种方法是有效的,得到RMSEP减小了约37%。研究结果表明,近红外漫反射光谱测定奶粉中蛋白质含量实时、快速,能满足工业过程分析中的测量精度要求,为提高奶粉质量分析水平提供了新的途径。     

近红外光谱用于皮棉杂质含量预测和分类的研究

采用光纤漫反射光谱采集模式,采集未经预处理皮棉的近红外光谱,对比不同的光谱预处理方式,应用偏最小二乘回归建立皮棉杂质含量预测模型,判别分析法分类皮棉和杂质含量级别。采用一阶微分光谱预处理,使用3个主成分建立的杂质含量PLS模型预测相关系数r为0.906,RMSEC为0.440,RMSEP为0.823; 采用判别分析,分类含有植物性杂质皮棉和纯皮棉,使用15个主成分准确度达到95.4％; 判别含有多类杂质皮棉,分类准确率仅能达到80.9％。而杂质含量级别分类效果不佳。研究表明,皮棉近红外光谱可以预测皮棉中杂质含量等指标,但受到杂质含量、类型和均匀度的影响,后续研究应通过透射采集模式等方法,改善光谱质量,提高预测精度。     

葡萄浆果糖度可见/近红外光谱检测的研究

针对可见/近红外光谱与水果糖度存在非线性相关的特点,利用漫反射光谱测定方法获取了葡萄浆果的可见/近红外光谱,提出了应用偏最小二乘（PLS）结合人工神经网络（ANN）建立葡萄浆果糖度的预测模型,利用偏最小二乘法（PLS）对原始光谱数据进行处理,得出交叉检验的最佳主因子数为3,并将3个主因子的得分作为三层BP神经网络的输入。通过定标集样本对BP神经网络进行训练,用优化的BP神经网络模型对预测集样本进行预测。PLS-ANN模型对样本的预测模型检验参数r2为0.908,RMSEP为0.112,Bias为0.013,好于只使用PLS模型的预测模型检验参数r2为0.863,RMSEP为0.171, Bias为0.024。结果表明,利用近红外光谱技术无损检测葡萄浆果糖度等内部品质是可行的,为今后进一步分析建立浆果内部品质预测模型奠定了基础。     

光程对黄酒金属元素近红外透射光谱分析精度的影响

应用近红外透射光谱分析技术开展了不同光程对黄酒中金属元素(钾、钙、镁、锌和铁)分析结果影响的研究。实验采用傅里叶变换近红外光谱仪(800～2 500 nm)及不同光程(1,2,5,10 mm),石英比色皿以空气为参比进行了光谱采集,并采用偏最小二乘法进行了数据分析。金属含量采用原子吸收光谱分析法测定。分析结果表明, 5 mm光程的分析结果最优,对于钾、钙、镁、锌和铁的相关系数(r2)分别为0.93,0.85,0.93,0.72,0.66,交互验证误差(RMSECV)分别为26.5,35.6,4.63,0.26,0.64 mg·L-1;而10 mm光程的光谱分析结果最差,其r2分别为0.61,0.65,0.63,0.09,0.25。通过实验说明, 光程对近红外透射光谱分析的影响,不是光程越长或越短越好,需要通过测试及对比分析确定。     

近红外光谱法快速评定牛肉品质

应用近红外反射光谱技术(NIRS),采用偏最小二乘法(PLS),建立了牛肉理化特性的近红外预测模型。从屠宰加工厂选取经48 h排酸后的里脊、眼肉、腿肉、臀肉、外脊等部位的牛肉样品114份,采用多元散射校正(MSC)、一阶导数、标准正态变量(SNV)预处理方法,谱区为950～1 650 nm,建立牛肉水分、脂肪、蛋白质3个化学参数以及pH、肉色(CEI L*,a*, b*)和剪切力(WBSF)3个物理参数的校正模型。其校正相关系数(R2)分别为0.947 2(水分),0.924 5(脂肪),0.934 6(蛋白质),0.620 2(pH),0.820 3(L*),0.864 6(a*),0.753 0(b*),0.475 9(WBSF)。校正标准差(RMSEC)分别为0.313 3(水分), 0.221 0(脂肪), 1.243 2(蛋白), 0.744 6(pH),1.778 3(L*),1.394 2(a*),1.763 9(b*),1.074 3(WBSF)。应用所建立的模型对30个实际牛肉样品的理化参数进行预测,并对预测值与实测值进行t检验,检验结果显示预测值与实测值差异不显著,说明模型适合于快速评价牛肉的品质。从预测的准确度看,化学指标预测的精确度明显高于物理指标。     

碱木素的近红外光谱吸收机理的研究

通过碱木素模型物对醌、邻醌和香兰素的溶液在800～900 nm的近红外光谱波段内的吸收谱图的对比发现,对醌和邻醌在此波段产生较强的吸收,而香兰素基本上没有吸收,证明了碱木素的醌型结构在800～900 nm波段内产生特征吸收。对银杏和夹竹桃磨木木素碱处理前后的溶液在800～900 nm波段内的吸光度的差别分析,发现夹竹桃的磨木木素的吸光度的相对变化更大,这是由于夹竹桃磨木木素经碱处理后产生了更多的醌型结构。这也是在硫酸盐法蒸煮过程中在800～900 nm波段内阔叶材的蒸煮液吸光度大于针叶材的蒸煮液吸光度的主要原因。     

PLS和SMLR建模方法在水蜜桃糖度无损检测中的比较研究

在实际应用中,一些实验条件往往不能严格控制而存在变化,从而影响近红外光谱检测模型的稳健性。文章以50个常温和50个冷藏后的奉化水蜜桃样品组成温度混合样品集,经光谱杠杆值和狄克松检验法进行异常光谱剔除后,采用偏最小二乘法(PLS)和逐步多元线性回归(SMLR)对水蜜桃糖度进行建模分析。PLS的建模结果：校正集相关系数R_C=0.965, 校正均方根标准误差RMSEC=0.301°Brix,交叉验证R_CV=0.812,交叉验证均方根标准误差RMSECV=0.67°Brix,标准偏差与交叉验证均方根标准误差的比值RPD=1.72;SMLR的建模结果：校正集R_C=0.929,RMSEC=0.424°Brix, 交叉验证R_CV=0.887, RMSECV=0.532°Brix, RPD=2.16。SMLR的预测结果要优于PLS的预测结果,在SMLR分析中,在3个不同的光谱区域4 290～7 817,7 817～10 725,4 290～10 725 cm-1的RPD值分别为1.97,1.89,2.16。试验结果表明,将不同温度条件下的样品组成温度混合样品集,用PLS和SMLR建立的模型具有较好的预测效果。     

血糖无创监测中近红外漫反射光谱技术的研究

将近红外漫反射光谱技术应用到血糖无创监测中。实验使用Nexus-870傅里叶红外光谱仪及其光纤附件采集了6名不同年龄健康志愿受试者大拇指指尖的近红外漫反射光谱。对光谱进行了平滑、基线校正和一次求导预处理,采用偏最小二乘(PLS)方法在含有葡萄糖吸收峰的7 500～8 500 cm-1波段建立同一个体、相同年龄段的不同个体以及不同年龄段的不同个体的校正模型。采集漫反射光谱的同时抽适量的血样在752型紫外光栅分光光度计上标定血糖的实际值,并对校正模型计算值和实际标定值进行了比较,结果表明个体建模的相关性很好,相关系数达到0.904 71以上,均方差小于0.171。     

烤烟的近红外光谱检测模型

对杀青烟叶蛋白质和水溶性总糖含量的光谱检测,发现近红外光谱（1100-2500nm）的检测模型优于可见-近红外光谱（350-2526nm）,烟粉检测模型优于片状烟叶的检测模型.通过对烟叶全部光谱数据不同的预处理来探究其蛋白质和水溶性总糖的近红外光谱的检测模型,并利用近红外有效波长对施木克值的含量进行预测.利用偏最小二乘法（PLS）通过训练集的交叉验证建立回归模型,结果表明：（1）对原始光谱进行二阶导数变换后,得到蛋白质含量预测模型的预测集r=0.9768、RMSE=0.6843;（2）对原始光谱每隔51个点进行移动平滑处理及主成分数为8时,水溶性总糖含量预测模型的预测集r=0.9495、RMSE=0.9049;（3）基于82个波长对施木克值的预测模型的预测集r=0.9356、RMSE=0.1060.