离子液体吸附剂对木犀草素的富集及CARS变量筛选的近红外光谱分析方法

该文以咪唑型离子液体作为原料制备吸附剂富集稀溶液中的木犀草素,利用竞争性自适应权重(CARS)变量筛选的方法建立了一种快速测定木犀草素的近红外光谱分析方法。考察了吸附剂用量、pH值、振荡时间对吸附效果的影响,并探究了吸附剂的吸附能力;富集木犀草素的吸附剂经近红外漫反射光谱检测,采用CARS变量筛选的方法结合偏最小二乘回归(PLS)建立了木犀草素的定量校正模型。结果表明,吸附剂用量为0.15 g、pH值为7、振荡时间为20 min的最佳条件下,吸附率达90.9%,且该吸附符合Langmuir等温吸附模型,最大吸附量为7.1 mg/g。近红外光谱建模中,与未经CARS变量筛选处理作为对照,对比发现经CARS变量筛选的方法结果更优,并采用连续小波变换(CWT)的光谱预处理进行验证,结果表明经CWT处理后,预测残差(RPD)值增大,说明了模型的可靠性。该方法可有效富集稀溶液中的木犀草素,采用CARS变量筛选结合CWT光谱预处理的近红外光谱方法可实现对稀溶液中木犀草素的灵敏、快捷检测。     

酸酐改性巴旦木壳在罗丹明B分析中的应用

采用邻苯二甲酸酐改性的巴旦木壳,作为吸附剂对稀溶液中罗丹明B进行富集与近红外光谱分析方法研究。首先考察了pH值和吸附时间对罗丹明B吸附率的影响;其次,富集了罗丹明B的吸附剂经近红外漫反射光谱可直接检测,最后以偏最小二乘回归法建立其定量校正模型进行含量预测。结果表明,在中性或偏碱性条件下,常温吸附10 min,罗丹明B的吸附率达到90%;光谱经标准正态变化处理后,罗丹明B校正模型的参考浓度和预测浓度之间的相关系数为0.9643,在0.8～20.0 mg·L~(-1)的较低浓度范围内,剔除奇异样本,预测集的回收率可以达到92.8～110.4%。基于以上结果,邻苯二甲酸酐改性的巴旦木壳可用于稀溶液中微量的罗丹明B的富集与近红外光谱灵敏检测。     

ZIF-8吸附材料对雪菊中木犀草苷的富集及在微型近红外光谱分析中的应用EI北大核心CSCD

制备了SiO;@ZIF-8吸附剂并用于吸附雪菊中微量的木犀草苷,建立了基于特征变量筛选的微型近红外光谱分析方法。以木犀草苷为对象,研究了吸附剂的质量、pH、振荡时间对吸附效果的影响;在最佳条件下对富集了木犀草苷的吸附剂直接进行检测,探讨分别采用竞争自适应加权采样算法(CARS)、蒙特卡罗-无信息变量消除法(MC-UVE)和随机青蛙算法(RT)进行变量筛选,并用偏最小二乘法建立定量校正模型。研究发现,当吸附剂质量为0.20 g, pH 7时振荡20 min,木犀草苷吸附率可达到92%;经3种变量筛选后最优模型为CARS,CWT方法光谱预处理后,木犀草苷校正模型参考浓度和预测浓度两者之间的相关系数达到最佳的0.9700,预测回收率在85%~120%。SiO_(2)@ZIF-8吸附剂可以有效的富集雪菊中的木犀草苷,在CARS变量筛选下,通过微型近红外光谱可以实现雪菊中微量木犀草苷的测定。     

一种通过水光谱探究木犀草素浓度测定的新方法

采集了一定含水量、不同浓度的木犀草素溶液的近红外光谱,借助于多元分析方法研究了其谱峰变化,建立了一种基于不同浓度木犀草素对水光谱的扰动情况进行木犀草素检测的模型.通过比较不同光谱预处理方法,最终确定采用标准正态变换(SNV)法进行光谱预处理,并以偏最小二乘(PLS)法建立木犀草素的定量预测模型.结果显示,经Kennar...     

近红外光谱结合膜富集技术测定饮料中微量邻苯二甲酸二异辛酯的含量

提出了一种基于在线膜富集的近红外漫反射光谱技术,对饮料中的微量塑化剂邻苯二甲酸二异辛酯(DEHP)进行快速检测。采用聚醚砜膜对饮料中的DEHP进行富集,将富集DEHP的膜直接进行近红外漫反射检测。参考DEHP的透射近红外光谱,对波数进行选择,以4 420～4 060、4 700～4 540、6 040～5 600cm-1作为建模的波数区间。通过比较原始光谱、多元散射校正、一阶求导、二阶求导及其组合,考察了光谱预处理方法对模型的影响,用去一交互验证法建立了偏最小二乘(PLS)模型,并用所建立的校正模型对校正集样品进行了预测。结果表明,在选定的波数区间,当用一阶求导对校正集光谱进行预处理时,所建立的模型对校正集的预测效果最佳,在隐变量数为7时,对校正集所有样品的校正均方根误差(RMSEC)为0.188 7mg/L。用此模型对预测集样品进行预测时,DEHP的质量浓度在0.5～5.0 mg/L范围内,预测均方根误差(RMSEP)为0.232 4 mg/L,平均相对预测误差为6.29%。     

木犀草素在玻碳电极上的直接电化学行为及其测定

应用循环伏安法研究木犀草素于玻碳电极的电化学行为.在磷酸盐缓冲液中(pH 4.0),-0.2~+0.8V电位区间内,木犀草素于玻碳电极表面发生的电极反应是吸附控制的准可逆2电子转移过程,电子转移系数α=0.66;建立了检测木犀草素含量的差示脉冲伏安法(DPV).在富集电位+0.4 V下,经富集240 s后,测得木犀草素氧化峰电流Ip与其浓度在1.0×10-8~1.0×10-6mol.L-1范围内呈良好的线性关系,最低检出限为5.0×10-9mol.L-1.本法操作简单、快速、灵敏、准确,可为木犀草素药物质量的控制和检测提供一种简便的新方法.     

巯基微球富集用于近红外光谱同时定量分析微量汞(Ⅱ)和银(Ⅰ)离子

针对近红外光谱技术的检出限高和金属离子在近红外区无信号响应的问题, 合成了巯基聚倍半硅氧烷微球(PMPSQ), 用以高效富集水溶液中的微量汞(Ⅱ)和银(Ⅰ)离子. 通过金属离子与巯基官能团螯合从而获得相应的近红外信号响应, 采集吸附了金属离子的PMPSQ的近红外漫反射光谱, 采用偏最小二乘法建立了定量校正模型. 结果表明, 采用巯基微球富集结合近红外光谱技术可以同时测定水中浓度分别为0.16~1.80 mg/L的汞(Ⅱ)离子和0.15~1.70 mg/L的银(Ⅰ)离子.     

紫外-可见-短波近红外漫反射光谱技术测定白芷中二氧化硫残留量的研究

建立紫外-可见-短波近红外漫反射光谱结合化学计量学测定白芷中二氧化硫残留量的方法。利用紫外-可见-短波近红外漫反射光谱技术并结合化学计量学建模预测二氧化硫残留量。偏最小二乘回归法(PLSR)建模优于支持向量回归法(SVR); Random Frog波段选择结合Auto-scaling预处理后PLS建模后预测效果最佳,校正集R~2为0. 99,交叉验证集R~2为0. 94,预测集R~2为0. 96。紫外-可见-短波近红外漫反射光谱结合化学计量学可以实现二氧化硫残留量的快速检测,为中药饮片的质量评价及监管提供一种技术手段。     

川贝母中浙贝母掺入量的快速检测方法研究

外观相似、化学成分相近的中药材,很难进行有效的质量控制.本文应用近红外漫反射光谱技术和化学计量学手段,建立了快速检测川贝母中浙贝母掺入量的新方法.以含不同川贝母和浙贝母比例的41个样本建立校正集,通过偏最小二乘法得到最佳校正模型.对6个预测集样本进行预测分析,得到近红外光谱预测值与真值的相关系数r=0.9997,样品回收率为97.96%～100.86%,RSD为0.8l%.本方法具有快速方便、结果准确的特点,可以应用于中药材的品质分析和质量控制中.     

KMnO_4-甲醛流动注射化学发光法测定木犀草素

在酸性介质中,木犀草素在KMnO4-HCHO体系中产生化学发光,据此建立了一种简便、快速测定木犀草素的化学发光新方法。化学发光强度与木犀草素的浓度在5.0×10-8~1.5×10-5g/mL范围内呈现出良好的线性关系。其检测限(3σ)为3.0×10-8g/mL,对8.0×10-7g/mL的木犀草素溶液进行11次平行测定,相对标准偏差为2.8%。方法可应用于实际样品和合成样品中木犀草素的测定。并探讨了反应的机理。     

固定化离子液体吸附黄酮类化合物性能研究

研究了吸附时间、固液比、样品浓度、上样流速对N-甲基咪唑键合硅胶固定化离子液体(SilprMim)吸附黄酮类化合物性能的影响.结果表明,受试化合物在30 min内均达到吸附平衡;吸附效率随固液比增大而增加,随样品浓度增大而降低;吸附等温线与拟合的Langmuir模型吻合良好.SilprMim对染料木素、木犀草素及槲皮素的饱和吸附量分别为47.7, 52.5和63.2 mg/g,上样流速在0.5～1.5 mL/min范围内吸附效率达90%以上;甲醇洗脱染料木素、木犀草素及槲皮素的解吸率分别为86.1%, 83.3%和84.6%;解吸顺序为:染料木素、木犀草素、槲皮素.SilprMim对3种受试黄酮类化合物具有较强吸附和分离能力,有望应用于黄酮类天然产物的分离纯化.     

基于小波变换-遗传算法-偏最小二乘的草莓糖度检测研究

采用近红外漫反射光谱分析技术,对草莓糖度进行了无损检测研究。利用便携式近红外光谱仪采集草莓样品在600～1 100 nm波段内的漫反射光谱数据。首先利用小波变换(WT)多分辨率方法对光谱数据进行去噪预处理,然后利用遗传算法(GA)优选特征波长,最后运用偏最小二乘法(PLS)建立草莓糖度的WT-GA-PLS校正模型。该模型校正集的相关系数R_C为0.9395,校正集的均方根误差RMSEC为0.1615,预测集的相关系数R_P为0.9652,预测集的均方根误差EMSEP为0.5042。与全光谱模型(FS-PLS)和小波变换模型(WT-PLS)相比,该模型预测能力更强,稳健性更优。     

应用近红外漫反射光谱法的猕猴桃品质无损检测北大核心CSCD

应用近红外漫反射光谱技术和化学计量学,研究成熟期猕猴桃内部品质与其近红外漫反射光谱之间的关系。在室温(24±2)℃下,采集猕猴桃赤道区域不同测试部位在4 000~10 000 cm^(-1)范围内的光谱数据,用基于平滑处理、归一化及基线校正的组合式处理方法对原始光谱进行预处理;另应用偏最小二乘(PLS)法、主成分回归法和多元线性回归法等方法分别建立猕猴桃硬度、可溶性固形物含量(SSC)的校正模型。结果表明:采用组合预处理方法和PLS法建立的校正模型精度最高;硬度校正集相关系数R_c、均方根误差RMSEC和预测集相关系数R_p、均方根误差RMSEP达到了0.976 5,0.548 3,0.943 2,0.612 7;SSC校正集相关系数R_c、均方根误差RMSEC和预测集相关系数R_p、均方根误差RMSEP达到了0.916 6,0.539 6,0.901 2,0.619 0;试验结果验证了本法的可行性。     

应用近红外漫反射光谱法的猕猴桃品质无损检测

应用近红外漫反射光谱技术和化学计量学,研究成熟期猕猴桃内部品质与其近红外漫反射光谱之间的关系。在室温(24±2)℃下,采集猕猴桃赤道区域不同测试部位在4 000~10 000 cm~(-1)范围内的光谱数据,用基于平滑处理、归一化及基线校正的组合式处理方法对原始光谱进行预处理;另应用偏最小二乘(PLS)法、主成分回归法和多元线性回归法等方法分别建立猕猴桃硬度、可溶性固形物含量(SSC)的校正模型。结果表明:采用组合预处理方法和PLS法建立的校正模型精度最高;硬度校正集相关系数R_c、均方根误差RMSEC和预测集相关系数R_p、均方根误差RMSEP达到了0.976 5,0.548 3,0.943 2,0.612 7;SSC校正集相关系数R_c、均方根误差RMSEC和预测集相关系数R_p、均方根误差RMSEP达到了0.916 6,0.539 6,0.901 2,0.619 0;试验结果验证了本法的可行性。     

近红外光谱混合模型定量分析不同物理状态样品的研究

近红外光谱(NIRS)以漫反射模式对非均质样本进行测量时,由于其光谱散射和吸收系数差异较大,建立的校正模型准确性和稳健性较低,因此,本研究提出了一种基于均质样本和模型转移方法建立混合模型的策略,解决非均质样本近红外光谱检测的问题.以烟叶样本为研究对象,分别建立了基于Shenk专利算法(Shenk′s)、分段直接标准化(PDS)和基于典型相关分析的模型转移算法(CTCCA)的烟粉+烟丝、烟粉+烟片混合模型,用于烟丝和烟片样本中烟碱含量的预测.结果表明,混合模型对烟丝和烟片样本的预测均方误差(RMSEP)较直接建模分别降低了1.39%和2.73%,预测结果有一定的改善,稳健性提高,3种方法中CTCCA表现最优.因此,采用近红外光谱均质模型和模型转移方法建立的混合模型对非均质样本的测定具有可行性,有利于在线近红外光谱分析技术的发展,可为近红外光谱模型的共享提供参考.     

基于偶合人工神经网络的近红外光谱对D5S818基因座的分型

本文基于近红外光谱结合化学模式识别中的偶合人工神经网络(ANN-ANN)法研究了一种快速、简单和低成本检测STR基因型的方法。选择STR基因座D5S818的差异较小的10-11、11-11、11-12与11-13基因型作为研究对象,将这四个基因型样本进行标准的PCR扩增并采集PCR产物的近红外光谱,以近红外光谱为判别变量,以其中一个ANN(rich-information-extracted ANN,RIE-ANN)用于提取建立判别模型的富信息变量,另一个ANN(discriminant-model-built ANN,DMB-ANN)即用于模型建立。ANN-ANN的网络结构为:338-30-338(RIE-ANN)和30-8-4(DMB-ANN)。对于校正集的校正均方根误差为0.0148,预测集为0.0127,预测准确率达到100%。成功实现了基于近红外光谱对STR基因型的快速、简单和低成本检测。     

银镜增强的近红外漫反射光谱法测定血清尿素

针对近红外漫反射光谱(NIRDRS)技术灵敏度低或检出限高的缺点,采用银镜作为吸附基底以改善其灵敏度.银镜的强反射能力不仅能够降低光谱的背景干扰,还能增强光谱的响应信号.研究了NIRDRS技术结合银镜基质用于快速定量分析血清尿素含量的可行性.直接采集富集了血清的银镜基质的NIRDRS光谱,结合光谱预处理和变量选择方法,采用偏最小二乘回归建立了定量校正模型并进行快速预测.结果表明,采用银镜基质结合NIRDRS技术可以准确地测定含量为2.8~26.1 mmol/L的血清尿素,预测值与参考值的相关系数(R2p)为0.9823,样品回收率为86.0%~117.0%,且预测得到的最大误差值低至1.45 mmol/L.     

近红外光谱法测定ABS树脂中氮含量

根据58个丙烯腈-丁二烯-苯乙烯(ABS)树脂样品的近红外漫反射光谱数据结合偏最小二乘法(PLS)建立了ABS树脂中氮含量定量分析的校正模型。结果表明;在近红外光谱区(7501.8～5449.9cm~(-1))内,主因子数为9时,定量模型的准确度最好。通过对模型进行t-检验,在显著性水平为0.05的条件下,其测定结果与标准方法的测定结果对比,两者无显著性差异。预测相关系数(r)和相对标准偏差(RSD)分别为0.9924和3.3%。     

近红外光谱在无机微量成分分析中的应用

由于近红外光谱的独特优势, 在实际复杂样品分析中发挥了重要作用. 但由于近红外光谱的信号相对较弱, 无机离子在近红外光谱中一般没有响应, 因此难以用于微量成分特别是无机微量组分的测定. 总结了近红外光谱技术在环境、土壤、植物及生物样品分析中的应用, 说明了近红外光谱用于无机微量成分分析的原理. 由于近红外光谱技术一般通过多元校正方法进行定性定量分析, 利用组分间的相互作用或组分含量之间的相关性可以实现微量组分或无光谱响应组分的定量分析. 还总结了富集技术在近红外光谱分析中的应用, 利用富集技术可实现稀溶液中金属离子含量的快速测定, 并可以改善分析的灵敏度和检测限.     

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.