近红外光谱的甲醇汽油定量检测与分析方法

甲醇汽油因其辛烷值高、成本低等优势成为新型化石燃料替代物,其甲醇含量的精确检测是决定其品质的重要环节,甲醇汽油组分的精确定量检测与分析对于缓解我国传统石油资源短缺但需求量增多的现状具有重大的现实意义。甲醇汽油中甲醇检测的常规方法如酒醇仪测定法、速测盒测定法等,操作复杂,准确定性低。近红外光谱分析具有测量速度快、灵敏度高、可连续测量等诸多优点,在石油化工领域定性、定量分析中具有巨大应用潜力。为研究甲醇汽油近红外光谱无损定量检测方法,配制了0.5%～30%组分的甲醇汽油标准样品,设计了甲醇汽油近红外光谱数据采集系统并采集60个组分的甲醇汽油近红外光谱数据;利用移动平均平滑法、 S-G卷积平滑法(Savitzky-Golay)和多元散射校正(MSC)对甲醇汽油近红外光谱数据进行预处理分析,研究了BP人工神经网络(ANN)和主成分回归(PCR)模型的决定系数和均方根误差,对两种算法的结果和预测效果进行对比。结果显示：各模型的均方根误差均小于1%, SG平滑-主成分回归预测模型拟合度最好,其决定系数为0.998 98;基于SG卷积平滑算法和神经网络算法建立的模型预测值与真值偏差最小,其均方根误差...     

近红外光谱法测定不同产地黄芪中毛蕊异黄酮葡萄糖苷和黄芪甲苷含量

采用近红外漫反射光谱法对黄芪中毛蕊异黄酮葡萄糖苷和黄芪甲苷的含量进行快速无损检测。以液相色谱质谱联用分析值为参比,采用偏最小二乘法建立黄芪中毛蕊异黄酮葡萄糖苷和黄芪甲苷的定量分析模型。结果显示,毛蕊异黄酮葡萄糖苷近红外光谱经多元散射校正(MSC)+一阶导数+Savitzky-Golay卷积平滑预处理后模型最优,模型参数R2为0.826 6,RMSEP值为0.022 7,校正集R2为0.863 5,RMSEC值为0.019 0;黄芪甲苷近红外光谱经二阶导数+Savitzky-Golay卷积平滑预处理后模型最优,模型参数R2为0.854 8,RMSEP值为0.006 41,校正集R2为0.796 3,RMSEC值为0.007 99。近红外光谱技术结合偏最小二乘法可快速、准确的对黄芪中毛蕊异黄酮葡萄糖苷和黄芪甲苷的含量进行检测。此外,通过主成分分析,发现甘肃产黄芪与其他产地黄芪差异不大,排除甘肃产黄芪后,山西、四川和吉林的样本区分度较高。     

便携式近红外和可见光光谱仪检测水稻水分含量方法比较研究

使用便携式近红外(901～1 650 nm)和可见光(400～900 nm)光谱仪结合多变量分析方法无损检测水稻水分含量，选用100种不同品种的水稻并采集其光谱信息，其中粳稻52种，籼稻34种，糯稻14种。采用GB 5009.3—2016中的直接干燥法测定每种水稻样本的水分含量。利用蒙特卡洛偏最小二乘法(MCPLS)剔除水稻样本中的异常值，基于近红外和可见光光谱的数据集分别剔除8个和4个异常值。采用基于联合X-Y距离的样本划分法(SPXY)按照3:1的比例划分样品，近红外和可见光数据集分别得到69、 72个校正集和23、 24个预测集。采用正交信号校正(OSC)、多元散射校正法(MSC)、去趋势变换(De-trend)、标准正态变换(SNV)、基线校正(Baseline)、 Savitzky-Golay卷积导数(S-G导数)、标准化(Normalize)、移动平均平滑(moving average)、 Savitzky-Golay卷积平滑处理法(S-G平滑)共9种算法对原始光谱数据进行预处理，基于近红外和可见光光谱的OSC、 SNV和OSC、 Moving average预处理效果较好...     

甘蔗初压汁锤度近红外光谱分析的波段优选

用近红外透射光谱技术和偏最小二乘法建立甘蔗初压汁锤度的定量分析模型。用多元散射校正和Savitzky-Golay平滑化方法对原谱、一阶导数谱和二阶导数谱进行预处理。选取400—1100nm、1100—1400nm、1550—1850nm、2100—2350nm以及全谱（400—2500nm）5个波段,每个波段分别采用原光谱、一阶导数谱、二阶导数谱。同时调整Savitzky-Golay平滑点数和PLS因子数,通过多次PLS数值实验比较,按照预测效果确定每个模型的最优平滑点数、因子数,再从中选优。结果表明,采用二阶导数谱的1550-1850nm波段的定标效果最好,模型的预测相关系数、预测均方根偏差、相对预测均方根偏差分别为0.896,0.406,1.95%。1550—1850nm波段可以代替全谱波段得到好的定标效果,为设计小型专用近红外分析仪器提供依据。     

水果坚实度的近红外光谱检测分析试验研究

应用傅里叶漫反射近红外光谱技术探讨了水果坚实度无损检测的方法。利用偏最小二乘法建立了坚实度与漫反射光谱的无损检测数学模型,同时对不同光谱预处理方法和不同建模波段范围对模型的预测性能进行了对比分析。结果表明：利用傅里叶变换光谱仪采集的原始光谱的平滑预处理对结果并没有太大影响;原始光谱在800～2 500 nm范围的模型得到了最好的预测结果：校正集样本的相关系数r为0.869,校正均方根误差RMSEC为3.88 N;预测集样本的相关系数r为0.840,预测均方根误差RMSEP为4.26 N。 通过本研究得出：应用近红外漫反射光谱检测水果坚实度是可行的,为今后快速无损评价水果成熟度提供了理论依据。     

近红外光谱快速检测丙氨酸氨基转移酶

在探讨近红外光谱快速检测丙氨酸氨基转移酶的可行性过程中,首先对不同厚度(0.5,1,2和4mm)血液样品的近红外透射光谱进行了分析。发现全血样品0.5 mm厚时的近红外透射光谱更适合于进行光谱分析。进而采集了176个全血样品0.5 mm厚时的近红外光谱。对采集的光谱进行多元散射校正、二阶微分法光谱预处理后,采用逐步多元线性回归和偏最小二乘回归方法建立定量分析模型,预测了全血丙氨酸氨基转移酶的含量。结果表明:利用近红外光谱法测定丙氨酸氨基转移酶时,采用偏最小二乘回归方法建立的定标模型预测效果最好,定标相关系数、定标标准差和预测标准差的值分别为:0.98,2.42和7.22。     

基于近红外反射光谱的洋葱可溶性固体物检测

研究利用近红外(924～1 720 nm)反射光谱预测了洋葱的可溶性固体物含量。实验选取了三种不同产地和不同采收期的洋葱为样本(268)。在重复采集光谱数据之后,榨取对应光谱采集处洋葱块汁,测定可溶性固体物参考值。研究对比了Savitzky-Golay平滑、散射校正和微分处理等预处理方法,同时基于偏最小二乘回归方法建立了统计模型。结果表明,带S-G平滑的微分处理在平滑窗口为32,跨度为10时效果最佳。一阶微分比二阶微分的预处理效果要好,预测复相关系数R2为0.87,均方根误差RMSEP为2.42 °Brix。对比显示,无平滑处理光谱数据散射校正预处理得到的结果最好,预测复相关系数R2为0.88(RMSEP=2.31 °Brix)。采用交叉验证得到的PLSR模型预测复相关系数R2为0.90,RMSEP为1.84 °Brix,其相对分析误差RPD为3。说明加散射校正处理的近红外反射光谱可用于洋葱的可溶性固体物检测。     

基于漫透射光谱技术的番茄可溶性固形物及总糖含量的无损检测

为了满足果蔬品质快速安全无损检测,基于可见-近红外漫透射原理,设计了番茄专用环形光源,自行搭建了番茄可见-近红外漫透射多品质检测系统,并以可溶性固形物含量(SSC)和总糖(TS)作为内部品质指标,对58个番茄样品进行了快速无损检测研究。基于自主搭建的系统对每个番茄进行四点的光谱采集,对平均后的光谱分别用15点SG卷积平滑(SG-Smooth)、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、一阶导数(FD)等方法进行了预处理,分别建立了SSC及TS的偏最小二乘预测模型,并对该模型进行了验证。结果表明：采用15点SG平滑预处理后的SSC预测模型校正集和预测集相关系数分别为0.995 6和0.976 0,均方根误差分别为0.052 4°Brix和0.082 3°Brix。采用SG平滑后一阶导数预处理的TS预测模型校正集和预测集相关系数分别为0.969 1和0.972 9,均方根误差分别为0.423 8%和0.454 9%。模型验证结果显示,番茄SSC和TS模型预测结果与标准理化值相关系数分别为0.985 5和0.944 9,均方根误差分别为0.066 3°Brix和0.571 5%。利用自行搭建的可见-近红外漫透射光谱检测系统完全可以实现番茄可溶性固形物及总糖含量的快速无损预测,为番茄内部品质的评价提供了实时、无损、快速的检测方法,为其在线分级提供理论基础。     

牛奶中三聚氰胺的可见/近红外光谱快速判别分析方法的研究

为探讨基于可见一近红外光谱技术快速检测牛奶中是否含有三聚氰胺的可行性.文章通过往液态奶中添加不同含量的三聚氰胺,共制备样本160个.利用Handheld Field Spec光谱仪获取样本光谱,其后采用不同的预处理方法对光谱数据进行预处理,然后分别建立数学模型,比较模型的好坏,得到采用移动平均平滑作为数据的预处理方法较好.从160个样本中随机的取出120个样本建模,剩下的40个样本作为独立的验证集.采用偏最小二乘回归法(PLS)和最小二乘支持向苗机法(LS-SVM)方法分别建立判别分析模型,利用独立的验证集对判别模型进行了预测验证.预测结果的预测相关系数(R2)分别为0.917 4(PLS)和0.910 9(LS-SVM),预测标准误差(RMSEP)分别为0.030 4(PLS)和0.046 7(LS-SVM).研究结果表明近红外反射光谱可以作为一种快速检测牛奶中三聚氰胺的方法.     

基于光谱分析技术的黄瓜与茎叶识别研究

为了能够快速实时地识别温室中的黄瓜,研究了黄瓜和其茎叶的近红外反射光谱特性。利用近红外光谱仪在室内共采集138个样本(黄瓜46个,茎46个,叶46个)的反射光谱,进行Savitzky-Golay平滑后,抽取光谱中的108个样本作为校正集,采用偏差权重法选择信息量较大的光谱波段690~950 nm进行研究。在主成分分析(PCA)的基础上,结合马氏距离建立识别模型,剔除了7个异常样本。用剩余的101个样本进行偏最小二乘法建模,对校正集之外的30个样本进行预测。结果显示预测值和实际值的相关性达0.994 1,正确识别率达100%。说明黄瓜、茎和叶的近红外反射光谱特性之间有一定差异,可以用近红外光谱技术进行鉴别,为黄瓜识别提供了一种新的方法和思路。     

基于近红外光谱法的多组分复杂溢油源定量建模分析

研究利用近红外光谱分析方法进行模拟复杂混合溢油源的定量分析问题。选取汽油、柴油、煤油三种轻质石油类产品,按照不同浓度比例配置成40个模拟混合溢油样本,利用傅里叶变换近红外光谱仪采集其在4 000～12 000 cm-1谱区范围内的近红外光谱;采用不同预处理方法,利用偏最小二乘算法建立混合溢油样本三组分各自的浓度定量模型。汽油、柴油和煤油的最优预处理方法均为二阶导数方法,分别在8 501.3～7 999.8 cm-1,6 102.1～4 597.8 cm-1,6 549.5～4 597.8 cm-1,7 999.8～7 498.4 cm-1和6 102.1～4 597.8 cm-1谱区范围内,预测模型的决定系数R2分别为0.998 2,0.990 2和0.993 6;RMSEP值分别为0.474 7,0.936 1和1.013 1;RPD值分别为25.126 9,10.517 3和13.072 0。实验结果表明：利用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法能够定量确定模拟混合溢油样本中各组分的浓度,为海洋复杂溢油源的定量检测与分析提供有效手段。     

近红外光谱谱线特性对物质浓度分析误差影响的研究

为解决近红外光谱法分析物质浓度过程中缺乏可测度分析而导致测量过程存在一定盲目性问题,研究在已知测量条件、样品种类、被测组分以及建模分析方法的条件下,利用近红外光谱谱线特性作为参数,在大量样品近红外光谱采集和标准法测得浓度数据等工作前,对被测物质浓度的分析误差做大致估算。经过大量尝试和试验提出等效信噪比（ESNR）和谱线重叠系数（OC）两个重要参数,其中ESNR反映待测组分吸光度占总吸光度的比重,而OC则反映待测组分近红外光谱曲线间的重叠程度。通过理论仿真得到光谱分析中用经典的偏最小二乘回归建立定量分析模型时谱线特性与物质浓度分析误差的关系,分别计算ESNR和OC与被测组分浓度分析误差（RMSE）的关系,并且研究两个谱线参数的独立性。利用理论分析得到结果对浓度为8%~12%乙醇水溶液进行可测度分析,并与近红外光谱法分析的实际结果进行比较。研究通过理论仿真得到使用光谱分析中经典的偏最小二乘回归建立定量分析模型时谱线特性与物质浓度分析误差的关系,其中ESNR与RMSE成反比关系,而OC与被测组分分析误差成非线性的单调关系,并且验证了ESNR和OC两个参数的独立性。通过理论计算和乙醇水溶液近红外光谱检测实验对等效信噪比和谱线重叠系数与光谱分析浓度误差的定量关系进行讨论,通过理论分析得到的乙醇浓度RMSE预估值为0.30%,近红外光谱分析实际RMSE为0.32%,相对误差6.67%,二者结果相符。实现了在测量条件、样品种类、被测组分以及建模分析方法已知的条件下基于近红外光谱分析的待测组分含量理论误差的定量计算和实验验证。该研究明确了对近红外光谱法分析物质浓度有明确定量关系的两个谱线参数,给出了使用光谱分析中经典的偏最小二乘回归建立定量分析模型时的分析误差经验曲线,以及利用曲线进行近红外光谱法待测组分浓度可测度分析方法。结果表明所提出的ESNR和OC两个谱线特性参数的有效性,以及分析误差预估方法的有效性。为近红外光谱法待测组分浓度定量分析提供了有效、快捷的预估方法,完善了近红外光谱法成分含量可测度分析理论,对近红外光谱法物质浓度定量分析研究具有一定指导意义。     

基于卷积神经网络的烟叶近红外光谱分类建模方法研究

卷积神经网络(CNN)在图像分类识别领域应用广泛,但其在近红外光谱分类中的研究还未见报道,对基于CNN的近红外光谱分类建模方法进行了研究。针对近红外光谱数据的特点,提出了一种改进的卷积神经网络建模方法,对CNN经典模型LeNet-5所做改进：①将方形矩阵卷积核改为适用于一维近红外光谱的向量卷积核;②简化网络结构,将LeNet-5结构中C5,F6及输出层改为单层感知机。同时,采用隔点采样的方法对近红外光谱降维,加快收敛速度;并对卷积核尺寸对建模结果的影响进行了研究。以我国东北、黄淮、西南三大烤烟产区的600个中部烟叶样本的近红外光谱为实验对象,建立烟叶产区分类NIR-CNN模型。该模型对训练集和测试集的判别准确率为98.2%和95%。实验结果表明,应用卷积神经网络可对近红外光谱数据准确、可靠地判别分类;烟叶产区NIR-CNN建模方法可为卷烟企业烟叶原料科学合理利用提供指导,为维护卷烟产品的质量稳定有重要意义;基于卷积神经网络的近红外光谱判别方法也可推广到其他农产品的分类应用中。     

利用反射太赫兹时域强度分布定量检测沙粒中的微量原油

原油污染是海洋生物和环境安全的主要威胁之一,检测近海沙粒中的微量原油对于环境保护和原油勘探有着重要意义.本文采用反射式太赫兹时域波形对近海沙粒中的原油进行定量检测,详细地分析了延迟时间与沙粒中的原油浓度的关系.结果表明,原油浓度与延迟时间呈线性递减关系,反射式太赫兹时域波形是一种具有潜力的污染定量检测方法.     

畜禽肉化学成分近红外光谱检测技术研究进展

和传统的肉品化学成分检测方法相比,近红外光谱分析是一种能够快速、简单、安全和可同时测定多种化学成分的肉品检测方法。论述了近年来猪、鸡、牛、羊四种动物肉中粗蛋白质、肌间脂肪、脂肪酸、水分、灰分、肌红蛋白和胶原蛋白七种化学成分的近红外光谱分析检测研究进展,并探讨了目前研究中存在的问题及其原因。从已发表的研究结果可以看出,近红外光谱分析具有替代耗时成本高的现有肉品化学检测方法的巨大潜力,特别是用于商业上同步检测多种化学成分。研究大多采用主成分分析法进行特征光谱筛选,偏最小二乘和修正偏最小二乘法建立校正模型,交互验证进行预测结果评价。目前研究热点集中在肉中脂肪酸含量预测模型和应用近红外高光谱图像和多元回归预测肉中化学成分。近红外光谱预测结果差异性较大,这与样品集选择、光谱预处理和建模方法都有很密切的关系。样品选择对近红外预测精度具有重要的意义,非均质肉样影响了近红外化学成分预测精度。总的来说,肌间脂肪、脂肪酸与水分指标预测效果较好,粗蛋白质和肌红蛋白指标预测效果次之,灰分和胶原蛋白指标预测结果较差。     

近红外原油快速评价技术预测常减压蒸馏装置侧线收率

常减压蒸馏装置侧线收率对于装置操作优化具有重要的实际意义,但缺乏可靠的预测方法。在近红外原油快速评价技术基础上,结合H/CAMS软件,建立了常减压侧线收率的有效预测方法。首先建立近红外光谱快速测定原油实沸点蒸馏收率的方法,在市售原油光谱数据库的基础上,添加广西石化常炼原油品种,采用拓扑法建立分析模型,验证结果表明,近红外分析方法预测的实沸点蒸馏收率与实际测定结果基本吻合。进一步通过H/CAMS软件将近红外原油快速评价技术得到的实沸点蒸馏收率转换为常减压蒸馏装置的侧线收率。将该方法得到的常减压装置石脑油、柴油、蜡油和渣油收率与炼厂生产报表中各个侧线的收率数据进行对比,7个月的对比数据表明,近红外原油快速评价技术预测的各个侧线生产收率能够反应实际生产收率的变化趋势。基于近红外分析方法预测常减压蒸馏装置侧线收率分析速度快,结果可靠,容易实现在线操作,可以为炼厂计划优化、原油调合等过程提供基础数据。     

近红外光谱快速分析技术及其在动物饲料和产品品质检测中的应用

近红外光谱是近年来发展最快、最引人注目的光谱学技术。主要介绍了近红外光谱技术的基本原理和发展, 包括近红外光谱预处理技术如微分处理、信号平滑等技术的发展和近红外光谱分析模型如多元线性回归、主成分分析、偏最小二乘法和人工神经网络等的发展。综述了国内外近几年来此技术在动物饲料和产品品质检测中的应用。文献调查显示, 近红外光谱分析技术以其快速、无损、不污染环境等诸多优点在国内外饲料和动物产品检测方面得到广泛应用。在饲料分析方面,近红外不仅能用于其常量成分干物质、粗蛋白、粗纤维、粗脂肪等的测定,而且能用于微量成分、有毒有害成分的测定。在动物产品分析方面,该技术已用于禽蛋、牛肉、羊肉、猪肉等的各种物理和化学指标的测定。文中详细给出了已经报道的利用近红外光谱技术测定饲料和动物产品测定指标和光谱处理以及模型建立的情况, 并讨论了近红外光谱快速检测技术的在饲料分析和动物产品分析领域的应用新趋势和局限性。     

Determination of carotenoid and tocopherol content in maize flour and oil samples using near-infrared spectroscopy

Abstract

Secondary metabolites are important components in terms of nutrition and health. Carotenoids and tocopherols, two groups of the fat-soluble components, are also included in this category. There is an increasing interest in the detection of secondary metabolites with near-infrared spectroscopy. However, the number of scientific studies for the detection of these components, especially for tocopherols in corn flour or oil samples by near-infrared reflectance spectroscopy is rather limited. This study was carried out to determine the amount of carotenoids and tocopherols in flour and oil samples of 250 different maize genotypes by near-infrared reflectance spectroscopy using the partial least squares regression modeling method. Liquid chromatography mass spectrophotometry was used as a reference method in order to determine the contents of five carotenoids and four tocopherol subcomponents. The estimation models were created by using the spectral data collected from ground samples, and oil samples extracted from the same flour; along with the results of the reference analysis. The reliability of these models was tested by external validation (n?=?50). The prediction models generated by the spectra taken from corn flour yielded more successful results than the models created with the spectra taken from the oil samples. Among the models compared, the one developed with the spectra taken from flour samples for lutein was the most successful. It is seen that the estimation models generated from flour samples can be used for screening purposes, though different approaches are needed to increase the success of models.     

近红外光谱法测定蜂蜜中主要成分的可行性研究

以153个单植物源和混合植物源蜂蜜样品为研究对象,使用３种近红外光谱仪(FT型、CCD型、PDA型)采集蜂蜜的透反射和透射光谱,并应用近红外定量分析技术进行蜂蜜中主要成分(水分含量、果糖含量、葡萄糖含量)的检测研究。用偏最小二乘回归(partial least square repression, PLSR)方法分别建立了蜂蜜水分含量、果糖含量、葡萄糖含量的近红外定量分析模型。结果表明,水分含量、果糖含量、葡萄糖含量的相关系数(r)分别达到0.978 5, 0.931 1和0.890 7,预测误差均方根(RMSEP)分别为0.410 8(%), 1.914 4(%)和2.531 9(%)。研究表明基于近红外光谱的蜂蜜主要成分快速无损检测准确度高,具有很高的实用价值。