动物粪便近红外光谱的应用潜力

近红外光谱技术(NIRS)以其低成本、高效、环保、无损的优势在日粮和畜产品品质分析中得到广泛应用。饲料品质参数(如粗蛋白)的获取对于日粮营养的合理搭配不可或缺,传统的近红外光谱技术将日粮的近红外光谱与日粮品质参数的化学测定值进行回归,建立预测模型对日粮品质参数进行检测。然而,在放牧条件下日粮近红外光谱的难以获取限制了这一传统建模方法在动物营养中的应用。作为动物代谢性产物,动物粪便不仅包含有日粮信息也携带有动物自身信息。近年来,基于动物粪便近红外光谱和日粮信息(日粮植物学成分、化学成分及其消化率)建立的回归模型,也已被用于动物日粮信息的检测。简要介绍F.NIRS在动物性别、品种鉴定及繁殖和寄生虫感染状态检测中的应用。NIRS在动物粪肥分析中的应用结果表明NIRS能够对粪肥中主要成分含量进行快速分析。尽管F.NIRS预测准确性有待提高,但已显示出其作为快速、有效的分析工具用于检测日粮品质参数及动物生理状态的潜力。相关的英文评述性文章业已出版,但在中国F.NIRS的研究和应用非常欠缺。期望本文的呈现有助于F.NIRS在国内的发展。推荐将NIRS作为快速分析工具用于对粪肥主要成分(DM,OM,TS,VS,TN,TKN和NH₃-N)含量进行检测。     

近红外光谱分析技术在水果品质无损检测上的应用

近红外光谱分析技术具有快速、非破坏性、低成本及同时测定多种成分等特点,在很多领域得到广泛应用。本文简介了近红外光谱技术的检测原理,指出其检测优点和不足。综述了国内外将近红外光谱技术应用于水果品质无损检测方面的研究进展,并对利用近红外光谱技术进行水果品质无损检测的研究前景进行了展望。     

烟叶重要香味物质的近红外快速测定

建立近红外光谱技术快速无损检测烟草重要香味成分茄酮的方法.收集近500个具有代表性样品的光谱,建立其相应指标的近红外模型.在所有的校正模型中,原始谱图经过二阶导数和偏最小二乘(PLS)处理,20个外部样品用于所建模型的验证,实际和预测的平均相对偏差＜5%.该结果表明,近红外光谱技术能够应用于烟草重要香味成分茄酮的分析.作为一种快速高效的方法,香味成分的近红外光谱快速测定将为卷烟配方设计和质量控制提供有力的支持.     

近红外光谱技术在土壤成分检测中的研究进展

土壤是十分复杂的物质,有机物和无机物共存,土壤所含的信息量巨大。近红外光谱技术具有检测速度快、分析效率高、成本低、操作简单的特点,并且能同时检测多种土壤成分。介绍了近红外光谱技术检测土壤的基本流程和光谱数据处理方法,建模方法。重点是概括近年来近红外技术测定土壤成分的最新研究进展及土壤成分便携式近红外仪器的发展情况,并针对NIR在数字化农业方面的意义和未来发展方向进行了讨论。     

近红外光谱技术在牛奶及其制品品质检测中的应用

牛奶及其制品作为一类营养全面的理想食品,已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。但与此同时人们也越来越关注乳制品的质量和品质,实时、快速、准确地检测牛奶及其制品成分和其他物质含量是提高乳制品质量,进行牛奶及其制品质量控制的首要条件。近红外光谱技术作为一种新型的分析检测技术,由于其快速、准确、无损的特点在乳及其制品产品检测和生产监控中有着巨大的应用潜力和前景。文章介绍了近红外光谱技术的原理、优点以及在牛奶及其制品营养成分含量测定、质量评定、在线检测等方面的研究进展,综合阐述了近红外光谱技术在牛奶及其制品品质检测中的应用现状,并对其前景进行了展望。证明近红外光谱技术可以有效地对乳及其制品的营养成分含量以及掺假物、残留物和防腐剂等进行快速、准确、无损的测定,从而实现对牛奶及其制品质量的检测和评定,以及生产过程的有效控制。随着近红外技术的不断发展,近红外检测技术将更加广泛地应用于牛奶及其制品的品质检测。     

近红外光谱技术在奶酪品质评价中的应用

近红外光谱技术是一种快速、无损的分析方法,国外将该技术应用于奶酪品质的检测已有多年,国内在这方面的研究较少。通过本文介绍了近红外光谱技术分析奶酪成分和在奶酪的加工生产、缩水收缩控制、成熟过程、货架期、组成成分和品牌分类鉴别等几个方面的应用,表明近红外光谱技术在奶酪品质分析中应用潜力巨大,促进近红外光谱技术的应用和我国奶酪行业的发展是一项紧迫的任务。     

近红外光谱技术检测植物木质素纤维素研究进展

近红外光谱技术可用来检测植物木质素、纤维素及半纤维素含量,与传统的湿化学方法相比具有快速、操作简单、准确、无损等优点,是一种新型的测定方法,近年来在检测木本植物及草本植物木质纤维素组成成分中被广泛应用。综述了国内外利用近红外光谱技术快速检测木本植物(用作造纸原料的木材、竹材以及潜在的可用作生物质能源的木材)及草本植物(饲草及草类能源植物)木质素、纤维素、半纤维素含量的研究进展,并从样品前处理、光谱预处理及波长选取方法、化学计量学方法三个方面对利用近红外光谱技术快速检测植物木质素、纤维素方法研究上的进展进行了总结,并结合国内木材、牧草及能源草行业发展现状提出了四点展望: 建立适用性更强的模型;建立全面的草产品品质指标近红外光谱数据库;建立能源植物能用品质指标相关模型并对建模方法进行进一步的探索和完善;推动应用近红外光谱技术检测植物木质纤维素的方法从实验阶段走向实际应用。随着对近红外光谱检测植物木质纤维素方法的不断成熟和完善,它必将对造纸、饲草及能源草行业的发展产生巨大的推动作用。     

近红外光谱技术在肉品检测中的应用和研究进展

近红外光谱(NIRS)作为新型光学检测技术在食品行业中得到广泛应用。该技术能实现肉品在线、快速、无损检测,是肉和肉制品品质分析的重要技术之一。文章综述了近红外光谱技术在肉类行业中的重要应用以及近年来的研究进展,主要包括蛋白质、脂肪及水分等影响肉类品质的化学组成成分分析,肉品感官品质如嫩度、保水性、肉色及新鲜度等指标的评价以及肉品的产地、品种等方面的鉴定。同时列举了近红外光谱技术在几种常见肉制品品质检测中的应用实例,并针对目前发展趋势展望了该技术的前景：近红外光谱技术在进一步深入研究提高肉品检测精度的基础上,通过与机器视觉技术等新型无损检测技术的融合以实现全面评价肉类品质的目标。     

近红外光谱分析技术在肥料成分分析中的应用及前景

近红外光谱是一种快速、无损、可实现多组分同时测定的分析技术.本文简要介绍了近红外光谱的发展、测量原理、技术特点,并对近年来近红外光谱技术在肥料成分分析中的应用及前景进行了总结.近红外光谱在肥料成分分析中的应用范围比较狭窄,主要集中在两个方面:一是利用近红外反射光谱(NIRs)分析技术快速测定各种畜禽粪便主要肥料成分含量;二是应用近红外光谱技术在土壤及土壤肥料学科中的应用;只有极少量的关于混合(复合)肥料的研究.随着近红外光谱技术的不断成熟.除了应用范围将不断拓宽之外,相信对于目前较为空白的应用机理的研究也将越来越深入、细致及严谨.     

近红外光谱技术在微生物检测中的应用进展

近红外光谱作为一种无损检测技术被广泛应用于农业、制药、食品等领域的多组分品质快速监测。微生物的快速准确检测,在临床诊断、制药和食品加工等领域一直是一个难题。微生物菌体细胞壁、细胞膜及细胞内生物大分子和水的近红外光谱具有高度特异性,因此可以使用近红外光谱快速识别和分类不同的微生物。通过对相关文献的归纳整理与分析提炼,对近红外光谱技术在微生物检测中的研究进展做综述。对微生物的基本知识和近红外光谱技术鉴定微生物的基本原理进行了介绍,并重点综述了近红外光谱技术在微生物分类、食源性微生物检测和成像微生物检测等方面的国内外研究进展,最后对近红外光谱技术目前存在的问题和未来的应用前景进行了展望,以期为今后在微生物检测领域更好地利用近红外光谱提供参考。     

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。     

光谱技术在草地土壤检测中的应用和展望

光谱技术检测具有、省时、成本低、可以无损伤、直接分析等特点,可以同时检测多种土壤成分、在野外检测具有实时性。文章对光谱技术应用于检测草地土壤水分含量、土壤有机质、各种营养元素、土壤质地等方面进行了总结,使用该技术可以及时快捷获取各种土壤数据,有效提高草地管理水平。当前需要解决的问题是对草地植物地下生物量的检测,这对于预测牧草生长状况具有重要作用。另外,能够应用于野外检测草地土壤的光谱仪器还不多,需要开发更多便携式、可野外使用的实时检测仪器。     

一种油田原油含水率的近红外光谱检测与分析方法

石油作为重要战略资源,对其组分进行实时分析检测在石油化工领域有着重要意义。随着石油资源的不断开发,在已长时间开采油井的生产过程中以及新油井开采前,需要对井下原油组分进行分析检测,以判定开采的必要性。原油组分实时检测,在原油开采、生产、储运以及销售过程中都起着关键的作用,针对传统检测方法存在精度低、效率低等问题,近年来在原油组分检测技术的研究方法上引入了在测量领域得到广泛、有效应用的近红外光谱测量技术。以井下原油作为研究对象,利用从大庆油田获得的提纯原油与水按体积比配制了原油占比分别为1%~20%共39个组分的实验样品来模拟井下原油。研究了近红外光谱透射法测量原油组分的基本原理,并利用SW2520型近红外光谱仪与卤素光源以及配套组件集成了原油样品近红外光谱数据测量系统,完成了系统的标准化实验并利用此标准化后的系统采集了39个组分原油样品的近红外吸收光谱数据。利用移动窗口平滑法、Savitzky-Golay卷积平滑法以及Savitzky-Golay卷积求导法对原油近红外光谱数据进行预处理以消除噪声,利用偏最小二乘法和支持向量机回归方法SVR两种分析方法对预处理后的原油样品近红外光谱进行建模,分别建立了原油组分分析预测模型。研究结果表明,利用偏最小二乘法模型预测均方根误差为0.003 755 14,决定系数R2为0.999 999,预测精度优于0.1%,预测效果十分理想。利用近红外光谱技术对配制的不同比例的井下原油模拟测试样品进行测试建模和分析,为井下原油组份检测提供了一种新的思路,该方法可以有效的解决原油含水率的检测问题,为开发油田现场实时原油检测分析装备提供技术支撑。     

近红外技术在我国药品流通领域的应用进展

药品是直接关系到每一个公民身体健康与生命安危的特殊商品,其生命周期内的每一个环节都需要进行严密的质量监控。 近红外光谱分析技术由于快速、 非破坏性和无污染等特点,十分适合于流通领域药品的质量监测。 因此,将我国1997年以来,应用近红外技术进行药品终产物快速分析的文献进行了总结、 整理,从分析对象、 分析方法和分析仪器等方面综述了该领域的研究进展,并阐述了亟待解决的问题和发展前景。     

基于便携式近红外光谱仪的重金属离子定量分析研究

近红外光谱分析技术凭借分析速度快、样品预处理简单等特点,被广泛用于农业、医药、环境、石油化工等领域。为实现高效率的现场检测,便携式的近红外光谱仪越来越备受关注。由于近红外光谱分析技术能够对多组分同时进行测定,因此在该研究中使用便携式近红外光谱仪探索同时对稀溶液中多种重金属离子定量分析的可行性。使用胺基改性聚合淀粉富集水中的镍离子和铜离子,然后使用便携式近红外光谱仪直接采集胺基改性聚合淀粉的近红外漫反射光谱,再借助光谱预处理方法和偏最小二乘回归法建立模型,最后通过交叉验证和外部验证证明所建立模型的稳定性。结果表明,在其他干扰离子存在下,氨基改性聚合淀粉仍能分别以99.5%和99.8%高效率地富集稀溶液中的镍离子和铜离子。便携式光谱仪采集的近红外漫反射光谱分别经连续小波变换和多元散射校正结合卷积求导光谱预处理之后,使用偏最小二乘回归能够得到相关系数分别为0.981 9和0.965 4的稳健模型,实现了对稀溶液中镍离子和铜离子的同时测定,并且检测到的镍离子和铜离子的最低浓度均为3.0 mg·L-1。该方法不仅提高了近红外光谱分析技术的检测灵敏度,同时也表明了便携式近红外光谱仪对多种重金属离子同时定量分析的可行性,是一种拓宽近红外光谱分析技术的有益探索。     

近红外化学模式识别方法及应用研究

近红外模式识别技术是现代近红外光谱分析技术的一个重要方面。文章较系统地介绍了近红外模式识别中常用的化学模式识别方法和这一领域内的最新进展,涉及到聚类分析、判别分析、特征投影显示3个方面多种方法的基本原理,以及近年来出现的支持向量机(SVM)、气泡凝聚算法(BA)、焦点本征函数(FEF)等新方法的基本思想。综述了近几年近红外模式识别技术在农业、医药、食品分析、石油等领域的具体应用。     

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。     

青饲大豆主要品质参数的近红外光谱快速分析

饲料是畜牧生产的物质基础,饲草原料和饲料产品营养价值的检测与评估是饲料生产中的重要环节,面对饲草资源中粗蛋白含量低和大量依靠进口饲料的局面,大豆作为优质的高蛋白豆科饲草是畜牧业生产利用的重要资源。不同青饲大豆及其不同刈割期的饲用品质参数可以评价青饲大豆的饲用性能,但目前主要以化学方法进行检测,过程繁琐,试验周期长、易造成人为操作误差,且青饲大豆主要饲用品质指标的光谱快速检测尚属空白,亟待开发和利用。鉴于近红外光谱快速分析技术在检测领域及饲料分析中的广泛应用,利用近红外光谱分析技术在950～1 650 nm范围内收集不同大豆品种不同刈割时期的全株样品光谱,对样品的主要饲用品质参数粗蛋白（CP）含量、中性洗涤纤维（NDF）含量和酸性洗涤纤维（ADF）含量三个指标按国家标准或行业标准的化学方法进行检测,得到的150份样品的品质数据按3∶2分为校准集和验证集。通过一阶求导（NW1st）、二阶求导（NW2nd）、标准正态变量变换方法（SNV）、去趋势算法（DE-trending）4种不同光谱预处理方法中的一种或多种处理的组合,结合偏最小二乘（PLS）回归算法建立了青饲大豆三个主要品质参数CP,NDF和ADF含量的预测模型。通过比较回归模型中的校准集和验证集中决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）得出,NW1st+DE-trending+SNV+PLS处理后所建立的模型效果最好,青饲大豆CP含量模型中的校准集的R2_C和验证集的R2_P分别为0.96和0.95,NDF含量模型中的R2_C和R2_P分别为0.90和0.89,ADF含量模型中的R2_C和R2_P分别为0.94和0.93。通过验证集对预测模型的检验分析进一步证实了该模型的准确性和稳定性,形成了一种便于青饲大豆品质检测的近红外光谱(NIRS)快速分析法。随着青饲大豆品质参数数据量的增加,将不断完善青饲大豆品质检测模型,该方法不但扩大了近红外光谱仪对饲草资源品质的检测类别与范围,而且准确高效,有利于高蛋白优质饲草资源的开发和有效利用。     

部分土壤重金属可见-近红外反射光谱特征及机理研究

测量重金属化合物氯化铬(CrCl₃)、氯化铜(CuCl₂)、氯化锌(ZnCl₂)的可见-近红外反射光谱(VNIRS),将重金属反射光谱与重金属元素的核外电子排布式联系起来,观察重金属化合物的反射光谱特征;结合晶体场理论分析重金属的特征反射峰出现的波段位置和原因。以湖北大冶地区土壤样品为例,向土样中添加不同浓度梯度的CrCl₃,CuCl₂和ZnCl₂并测定其可见-近红外反射光谱,研究不同种类不同浓度的重金属对土壤反射光谱的影响。对样本的反射光谱进行不同光谱预处理,探究重金属浓度与土壤反射光谱之间的线性相关关系及显著相关(p<0.05)波段出现的位置和潜在机理。结果表明,重金属化合物CrCl₃,CuCl₂和ZnCl₂在可见光-短波近红外波段范围内的反射光谱特征与重金属元素3d轨道上的电子填充状态有关。添加入土壤中的重金属化合物影响了土壤的可见-近红外反射光谱,其浓度与土壤反射光谱之间整体呈负相关,最大负相关系数分别为-0.788,-0.880和-0.824。样品反射光谱经不同预处理后,重金属浓度与土壤反射光谱之间的线性相关关系有所变化,显著相关波段信息更加丰富。研究表明,重金属的可见-近红外反射光谱与重金属的电子结构紧密相关,可见-近红外反射光谱技术可以检测到土壤中较高浓度重金属的存在,该技术在快速高效、无损低耗地预测土壤重金属元素含量方面拥有巨大潜力。基于部分重金属化合物的可见-近红外反射光谱特征,结合晶体场理论为土壤重金属的定性和定量反射光谱分析提供了理论依据和实验参考。