近红外反射光谱法测定PDA阳离子度的研究

以37份实验室自制二甲基二烯丙基氯化铵与丙烯酰胺的共聚物(PDA)为样品,用沉淀滴定法对PDA阳离子度进行测定,并进行近红外光谱扫描,分别采用特征峰和全波谱段作为输入层神经元,采用RBF神经网络的数学转换方法建立近红外反射光谱(NIRS)定标模型,采用小波分析对光谱进行降噪预处理,建立PDA阳离子度的近红外预测模型,并将预测值与沉淀滴定法测定值进行比较,其外部验证决定系数大于0.90,预测分布趋势良好,对预测值与实测值进行t检验,结果显示预测值与实测值差异不显著。结果表明,采用近红外光谱数据建立的定标模型预测PDA阳离子度具有较高可行性。     

廿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Sayitzky-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.     

近红外光谱用于杉木木材强度分等的研究

利用近红外光谱技术对木材强度分等进行了研究.选择 1000～1400 nm波段,结合偏最小二乘法,在木材强度和近红外光谱数据间建立了校正模型,校正模型的相关系数(r)为0.89,校正标准误差(SEC)为6.30 MPa.利用校正模型对35个未知样品的强度进行预测,根据近红外预测值和实测值分别对木材样品进行分等,A级预测...     

茶多酚中咖啡因的近红外光谱分析

采用近红外光谱分析技术对茶多酚中咖啡因进行了光谱及定量分析,原始光谱表明咖啡因在近红外波段有着很强且较为明显的吸收峰。通过对样品的漫反射原始吸光度光谱进行导数、散射校正及相关分析更清晰地给出了咖啡因在近红外光谱波段的光谱特性,为建立快速稳健的定标模型创造了条件。该技术能够解析出咖啡因中各主要基团在近红外波段的吸收特性,结合定标过程定量快速检测咖啡因在茶多酚中的含量,定标分析结果显示在很大的浓度范围内有很好的线性相关性,定标标准差SEC为0．49％,相关系数（r）为0．993,证实了近红外光谱分析技术作为一种新的快速分析茶多酚中咖啡因含量手段的可行性及优越性。     

近红外差谱法选择信息区提高同分异构体预测模型准确度

以短波近红外光谱法定量检测了二甲苯三种同分异构体混合溶液中各自的体积相对含量。分别采用全光谱、截取具有高相关系数的波段和差谱法选择光谱差异大的波段三种不同的建模方式建立偏最小二乘回归 (Partial L east- Squares Regression)预测模型并对被预测样品进行了相互验证 (Cross Validation)。实验表明 ,采用差谱法选择光谱差异大的波段建立的预测模型显著地克服了同分异构体光谱之间的相似性 ,其预测准确度优于前两者。     

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。     

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。     

多元散射校正预处理波段对近红外光谱定标模型的影响

利用近红外光谱对非均匀样品进行分析时,所得样品光谱中包含由光散射导致的干扰信息,通常需要借助多元散射校正算法(multiple scattering correction, MSC)对光谱进行预处理。由于不同波段光谱中所包含的散射信息、噪声水平、基线漂移程度等存在差异,利用MSC方法对光谱进行预处理时,基于不同波段的光谱数据会得到不同的校正结果,进而影响所得定标模型的可靠性。以60个全麦粉样品为研究对象,确定定标区间后,对包含定标区间的不同波段的原始光谱分别进行MSC处理,并利用固定区间内的光谱数据结合偏最小二乘回归(partial least square regression, PLSR)方法建立分析样品中蛋白质含量的定标模型,研究了MSC光谱预处理波段对定标模型的影响,并对MSC光谱预处理波段进行了优化,使定标模型的相关系数由0.96提高到0.98,交互验证均方根误差(root mean squares error of cross validation, RMSECV)由0.37%降低到0.32%。结果表明：利用MSC方法对样品光谱预处理时,光谱预处理波段会影响多元散射校正对光谱中非化学吸收信息的校正能力,确定合适的预处理波段是获得可靠分析结果的一个前提条件。     

二维相关光谱的猪肉TVB-N特征变量优选研究

为了探讨利用二维相关可见/近红外光谱法优选猪肉挥发性盐基氮(TVB-N)特征变量的可行性,以贮藏时间为外扰,研究了不同新鲜程度猪肉样本的二维相关光谱特性。首先,获取56个猪肉样本在贮藏1～14 d的400~1 000 nm范围的可见/近红外反射光谱,经过标准正态变量变换(SNV)处理后,基于全波段光谱建立TVB-N的偏最小二乘回归(PLSR)模型。然后,依据TVB-N实测值,从中挑选出10个具有一定浓度梯度的样本(贮藏时间分别为0,36,72,108,144,180,216,252,288和324 h),利用一阶导数对光谱进行预处理后,根据不同样本之间的光谱差异,选取7个波段用于二维相关光谱解析。分析各个波段的二维相关同步谱和自相关谱,从7个波段范围内共选取23个变量作为不同贮藏时间下与TVB-N相关的敏感波长,并建立简化的PLSR模型。相较于全波段光谱数据所建模型,模型效果有所改善,预测集决定系数R2_p由0.792 1上升至0.865 8,误差从3.658 2 mg·(100 g)-1下降至3.246 0 mg·(100 g)-1。表明基于二维相关光谱对猪肉TVB-N特征变量进行优选的思路是可行的,该方法能够从全光谱数据中筛选出与目标物质相关的敏感变量,这也为近红外光谱特征波长选择提供了一个新的方法。     

基于可见近红外高光谱的菠菜硝酸盐快速无损测定研究

应用可见近红外反射高光谱技术探讨了菠菜叶片硝酸盐含量的无损检测方法。利用偏最小二乘法(PLS)和主成分分析法(PCP)分别建立了菠菜叶片硝酸盐含量与反射高光谱间的数学模型,同时对不同光谱预处理方法和不同建模波段范围下模型的预测性能进行了比较分析。结果表明,原始反射光谱经平滑后一阶微分处理,模型的预测性明显提高;PCR模型的预测结果要略好于PLS模型;异常值剔除之后,全波段范围内用平滑后一阶微分光谱建立的PLS和PCR模型能较好地预测菠菜硝酸盐含量,经独立测试集(n=13)检验,实测值和预测值的相关系数分别为0.94(PLS模型)和0.95(PCR模型),预测均方根误差分别为128.2 mg·kg-1(PLS模型)和120.8 mg·kg-1(PCR模型)。研究表明应用可见近红外反射高光谱来定量无损检测蔬菜的硝酸盐含量是可行的,为今后蔬菜叶片硝酸盐含量的快速无损测定提供了理论依据。     

MODIS植被指数监测农业干旱的适宜性评价

MODIS传感器提供的短波红外光谱波段为农业干旱遥感监测带来了新的机遇,因为它对植被水分十分敏感。本文选择中国东北松嫩平原为研究区,旱田为农业干旱的监测目标。基于2001—2010年的8天合成MODIS产品（MOD09A1）,分别计算了四种基于可见光和近红外光谱的植被绿度指数和四种基于近红外和短波红外光谱的植被水分指数,并以多尺度标准化降水指标(SPI)为判别植被指数农业干旱敏感性的标准,利用一种气象站点与象元配对关联的方法计算了不同植被指数与多尺度SPI的皮尔逊相关系数。研究表明,在农业干旱监测敏感性方面,MODIS植被水分指数（NDII6和NDII7）明显好于植被绿度指数。其中NDII7的表现最为出色,研究证实了MODIS短波红外光谱在监测农业干旱方面的潜力,为今后相关研究提供了新的见解。     

Studies on surface modification of UHMWPE fibers via UV initiated grafting

In this research, the surface of ultra high molecular weight polyethylene (UHMWPE) fiber was modified by high energy ultraviolet (UV) initiated grafting reactions and acrylamide groups were grafted onto UHMWPE chains. The initiating and grafting mechanism of the reactions was studied. Some important factors influencing the grafting effect, e.g. crystallinity of UHMWPE fiber, concentration of the initiating reagent, grafting time and the concentration of grafting monomer (acrylamide) were discussed. Fourier transform infrared (FTIR) was used to manifest the mechanism of the grafting reaction. Scanning electron microscopy (SEM) was used to show the morphology changing of the fiber surface. Single fiber pull-out strength and ILSS tests of the composite showed that acrylamide grafted onto the surface of the fiber could improve the interfacial adhesion between treated fibers and matrices.     

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。     

护肤品油类基质原料的光谱特性分析

护肤品常用的油类基质原料种类较多,其光谱特性有较大的区别,选择紫外吸收特性较好的基质原料,将使护肤品的防晒效果更加明显。文章主要是用分光光度法测定分析护肤品6种常用油类基质原料的光谱特性。分析比较T-λ光谱特性曲线说明,蓖麻油对紫外光有很好的吸收,对近红外光相比较有好的吸收,这表明护肤类产品选用蓖麻油作为基质原料,防晒效果明显增强,可以提高产品的质量。更好突出护肤类产品的防晒和保健作用。     

应用近红外光谱或化学指标判别不同产地晒红烟的相似性

近红外光谱采集物质信息较全面,是多种物质的复合信息,但具体特征不明显;化学指标虽能够体现物质的具体特征,但所包含的物质信息却不够全面。以2012年和2013年贵州、湖南、吉林、江西、山东、四川六个产地共115个晒红烟样品为研究对象,其近红外光谱采用一阶导数和平滑处理,测定的26个化学指标及其26个计算值(譬如糖碱比等)采用归一化处理,应用PPF投影技术对不同产地晒红烟进行相似性分析。结合近红外光谱和化学指标的分析结果表明：应用近红外光谱和化学指标分析六个产地晒红烟分布规律较为一致,表明通过近红外光谱信息和大量检测数据均可分析产地特征的相似性;对52个化学指标的方差贡献率分析得出,决定产地特征的重要指标是亚硝胺;应用近红外光谱对小产地之间进行聚类分析,得出部分小产地之间具有可替代性,结合主要内在的化学指标工业需求取向,可合理替代不同烟叶原料,降低产品加工质量的波动性。     

近红外光谱结合ELM快速检测固态发酵过程参数pH值

pH值是固态发酵过程关键参数之一,为此提出基于近红外光谱技术的秸秆蛋白饲料固态发酵过程参数pH值检测方法。利用近红外光谱系统获取140个固态发酵过程产物样本在10 000～4 000cm-1范围内的近红外光谱数据,通过酸度计测得近红外光谱预测模型的参考测量值;运用ELM算法建立pH值的预测模型,在模型建立过程中由交互验证法确定最佳主成分因子数和ELM网络隐含层节点数。试验结果显示:最佳ELM网络模型的拓扑结构为10-40-1,模型预测集相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.961 8和0.104 4。研究结果可为固态发酵过程参数的在线检测提供技术基础。     

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。     

基于近红外光谱技术的石油组分定量分析新方法

针对石油化工产品生产控制和质量检查的需要,为提高测定产品组成的效率,将近红外光谱法作为基础测定方法,以直馏柴油、加氢精制柴油和催化裂化柴油为校正模型的训练样本,测定其中饱和烃、胶质、单环芳烃、双环芳烃、三环芳烃和环烷烃的组成,论述了采用模糊神经网络建立校正模型测定石油化工产品组成的可行性。基于dSPACE硬件平台,用验证样本对模糊神经网络校正模型进行了检验,实验结果表明,该方法响应快、误差小、鲁棒性强,在近红外长波区内,校正样品和验证样品的均方误差小于10-6。该方法可用于石油化工产品的生产工艺研究中。     

近红外光谱分析技术及其在牧草种子质量监督检验上的应用前景

近红外光谱(NIRS)的分析技术是一项高效、快捷检测样品中某种物质成分的分析新方法,近年来在农业、食品、医药、化工、纺织、环保等领域得到了广泛的应用。 文章简要介绍了NIRS技术产生和探测的基本原理、方法和技术特点,回顾了其在植物种子研究方面的应用情况,然后从种子品种鉴定、种子纯净度鉴定、种子发芽率测定、种子水分含量和生活力测定等四个方面阐述了NIRS分析技术应用于牧草种子质量监督检验的意义和潜在价值。 最后得出结论应用NIRS技术能降低种子检验成本、提高检验效率,还有助于扩大常规种子检验的范围和用途,因此NIRS应用于牧草种子质量检验有着重要的理论和实际意义。