傅立叶变换近红外光谱法测定腐乳中总酸、蛋白质和水分

应用傅立叶变换近红外光谱技术,建立了腐乳中总酸、蛋白质和水分的分析模型。测定32份腐乳的近红外光谱数据,得到原始光谱信息,通过光谱预处理方法消除原始光谱噪声,最后采用偏最小二乘法建立回归方程。最终得到总酸、蛋白质和水分近红外光谱分析模型的决定系数(R2)依次为99.37%、99.70%、99.73%,交叉验证均方根差(RMSECV)依次为0.00871、0.11、0.0714。用该模型对11个未知腐乳样品进行外部验证,其总酸、蛋白质和水分外部验证的决定系数(R2)依次为98.74%、99.38%、99.48%,预测标准偏差(RMSEP)依次为0.00862、0.113、0.0683。内部交叉验证和外部验证均证明,近红外定量分析有较高的准确度,能满足腐乳生产中总酸、蛋白质和水分的检测精度要求。     

基于近红外漫反射光谱法所建的模型快速预测甜叶菊中甜菊糖苷、绿原酸及水分的含量北大核心CSCD

基于近红外漫反射光谱法,结合偏最小二乘法建立了甜叶菊中甜菊糖苷总量(TSG)、瑞鲍迪苷A(RA)、甜菊苷(STV)、绿原酸总量及水分的定量分析模型。选取不同地区的500个甜叶菊样品,以高效液相色谱法(TSG、RA、STV、绿原酸总量)和烘干法(水分)所得数据为参比,结合样品的近红外光谱图,按照以下条件进行建模:(1) TSG模型,校正集385,验证集97,光谱预处理采用多元散射校正(MSC)+一阶导数(1st)+Norris derivative滤波平滑(ND),光谱范围4 090.76~7 085.37 cm^(-1),主因子数8;(2) RA模型,校正集381,验证集94,光谱预处理采用MSC+二阶导数(2nd)+ND,光谱范围4 060.38~6 221.23 cm^(-1)、6 769.51~7 401.24 cm^(-1),主因子数7;(3) STV模型,校正集386,验证集96,光谱预处理采用MSC+1st+ND,光谱范围4 017.86~4 224.39 cm^(-1)、4 370.17~5 172.15 cm^(-1)、5 414.95~9 106.22 cm^(-1),主因子数5;(4)绿原酸总量模型,校正集376,验证集95,光谱预处理采用标准正态变量变换(SNV)+1st+Savitzky-Golay卷积平滑(SG),光谱范围4 000.21~5 300.00 cm^(-1)、5 624.00~6 246.90 cm^(-1)、8 746.50~9 373.80 cm^(-1),主因子数12;(5)水分模型,校正集389,验证集96,光谱预处理采用MSC+1st+ND,光谱范围4 072.53~7 553.09 cm^(-1),主因子数8。结果显示:TSG、RA、STV、绿原酸总量和水分模型的校正相关系数、预测相关系数、交叉验证相关系数均大于0.800 0,校正均方根误差、预测均方根误差、交叉验证均方根误差均小于0.500;对各模型进行外部验证,TSG、RA、STV、绿原酸总量和水分的预测值与实测值的拟合相关系数均大于0.880 0;利用模型对甜叶菊样品中TSG、RA、STV、绿原酸总量和水分进行分析,日内精密度(n=6)为0.54%~2.7%,日间精密度(n=6)为1.1%~4.7%。模型用于某试验基地不同生长批次甜叶菊中TSG、RA、绿原酸总量的测定,TSG质量分数为10.40%~13.32%,RA质量分数为4.99%~7.61%,绿原酸质量分数为2.73%~4.07%,测定值的相对标准偏差(n=12)均小于7.0%。     

便携式近红外光谱仪对废旧涤/棉混纺织物中涤含量的快速检测

利用近红外光谱技术对252个涤/棉混纺织物进行研究,建立了不同光谱特征的涤/棉混纺织物的偏最小二乘(PLS)定量分析模型。将近红外光谱异常样本与光谱正常样本分别建模,显著提高了定量分析模型的预测精度、拓宽了模型的适用范围。以涤、棉主要吸收峰区间为基本建模波段,进行双向扩展,筛选出最佳建模波段,以相关系数(R)、预测集标准差(SEP)和验证集准确率优化建模条件,并与未分别建模的PLS模型相比较。用346个未参与建模的废旧涤/棉混纺织物对模型进行外部验证,外部验证准确率为92%,识别时间8s。     

近红外光谱技术用于花生油中棕榈油含量的测定

本文采用近红外光谱技术采集样品的近红外光谱数据,光谱经一阶求导后,采用偏最小二乘法(PLS)建立花生油中棕榈油含量的定标模型,并用交互验证法对模型进行了验证。模型相关系数为0.9963,校正均方根(RMSEC)为0.937。该模型应用于实际样品的检测,结果令人满意。     

基于可见/近红外透射光谱的番茄红素含量无损检测方法研究

针对番茄内外部结构特征,搭建了可见/近红外透射检测系统,利用完整番茄透射光谱信息,对番茄红素含量进行无损伤快速检测研究。采集的原始光谱曲线经去趋势(DT)、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、归一化(NOR)、一阶导数(FD)预处理后分别用偏最小二乘(PLS)进行建模分析。其中SNV预处理后的模型效果最好,校正集和验证集相关系数分别为0.9771和0.9504,校正集和验证集均方根误差为0.9711和1.0496 mg/kg。为进一步提高模型的精度和稳定性,采用无信息变量消除法(UVE)、连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)3种方法单独或联合处理(UVE-SPA,UVE-CARS),对全光谱进行变量优选。经UVE-CARS处理后番茄红素预测模型效果最好,其校正集和验证集相关系数分别提高至0.9830和0.9741,均方根误差分别降低至0.6919和0.7680 mg/kg。最后,选用25个番茄样品对所建立模型进行了外部验证,UVE-CARS-PLS模型的预测集相关系数为0.9812,预测集均方根误差为0.7071 mg/kg,平均相对误差为4.3%。而作为比较的PLS模型的预测集相关系数为0.951,均方根误差为1.0610 mg/kg,平均相对误差6.0%,相比于全光谱PLS模型,UVE-CARS可以很大程度地简化模型,提高模型精度,降低检测的误差限。结果表明,基于自行搭建的番茄可见/近红外透射检测系统结合光谱处理方法,可以实现对生鲜番茄中番茄红素含量的快速、无损检测,为番茄红素定量检测提供了新方法。     

近红外光谱结合模式识别方法所建模型分析卷烟烟丝配方比例北大核心CSCD

为卷烟配方替代和产品质量稳定性评价奠定基础,利用近红外光谱结合模式识别方法,建立了卷烟烟丝配方比例的识别模型。在某牌号卷烟成品烟丝中添加5种不同比例的A模块烟丝,采集其近红外光谱信息,采用求导法(一阶求导、二阶求导)和平滑法(Savitzky-Golay平滑、Norris平滑)对样品近红外光谱进行预处理,结合主成分分析-马氏距离(PCA-MD)、偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)和正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)建立上述5种成品烟丝的识别模型。结果显示,最佳光谱预处理方式为一阶求导+Savitzky-Golay平滑,最佳模式识别方法为OPLS-DA。当主成分数为4时,最佳识别模型的光谱变量累计解释能力为0.995,分类变量累计解释能力为0.953,特征值为0.196,累计交叉有效性为0.912,模型外部验证的整体识别率为99%。置换验证结果表明该模型稳定可靠,未出现过拟合现象。对5种成品烟丝进行感官评吸,该模型对不同卷烟烟丝配方比例的识别效果更好。     

近红外光谱法测定尼莫地平片剂尼莫地平含量的4个分析模型所给出的预测值的准确性的比较

用仪器所附的积分球分析模块采集了尼莫地平片剂的片状和将片剂粉碎后的粉末样品的漫反射近红外光谱图。另用所附片剂分析模块采集了尼莫地平片剂的反射和透射近红外光谱图。分别将上述4种近红外光谱(NIRS)图用TQ Analyst 9.0软件建立了4个定量分析的模型(模型1,2,3,4)。另从3个批次各取5个样品,用《中华人民共和国药典(2015版)》中的高效液相色谱法(HPLC)测定其中尼莫地平的含量作为对上述4种模型的预测值的外部验证。根据内部验证和交叉验证所得到的4种模型的各项参数及其性能指数,可见模型2为其中的最优模型。将上述15个样品的NIRS图分别引入4种模型,获得其中尼莫地平含量的预测值;经与HPLC测定值比较,可知4种模型的预测值与HPLC测定值之间的相对误差依次为-2.41%～2.68%,-0.81%～1.18%,-5.03%～4.55%和-5.99%～5.56%。其中以模型2的相对误差最小,模型1稍大,模型3和4最大,但较接近。根据t检验法(α=0.05)的结果,4种模型所得的预测值与HPLC测定值之间无显著差异,因而4种模型均可用于尼莫地平的检测。模型2预测值的相对误差较小,但测定时需要样品前处理,使整个分析时间延长,可考虑应用于均匀性较差或形状有差异的样品的测定。其余3个模型预测值的相对误差较大,但不需要对片剂进行前处理,分析时间较短,可根据不同需要选择应用这4种模型。特别是用模型3和模型4可同时获得样品的反射和透射近红外光谱定量的信息,可对测定结果进行对照试验。     

基于近红外光谱法的定量分析模型快速预测蕨菜中总黄酮的含量

采用近红外光谱法结合偏最小二乘法构建蕨菜中总黄酮含量的快速无损测定方法。取蕨菜样品140份,采用傅里叶变换近红外光谱仪采集4 000～11 500 cm^-1波段内近红外光谱,以一阶导数预处理原始光谱,设置主因子数为10,在6 100～7 500 cm^-1和5 400～6 000 cm^-1波段内建模。结果表明：校正集定量分析模型的校正均方根误差(RMSEC)为0.078,交叉验证决定系数(R²)为0.991 9;验证集定量分析模型的预测均方根误差(RMSEP)为0.125,R²为0.984 1,说明所建模型性能较优。分别以定量分析模型和紫外-可见(UV-Vis)分光光度法分析完全外部验证集样品,预测回收率(预测值和测定值比值的百分数)接近100%,说明所建模型的预测准确度较高,可用于蕨菜中总黄酮的快速、准确测定。     

化学计量学方法应用于近红外光谱法测定混合炸药中TNT含量

为构建样品中的被测组分(TNT)的含量与其红外光谱之间的数学模型,从生产线上采集以及按相同方法制备了共计155个样品并采集了它们的红外光谱,根据计算所得光谱残留F值判别并剔除异常光谱。随机选取63个样品的光谱作为校正集,其余92个样品的光谱作为验证集。另外采用常规的溶剂提取-红外光谱法测定了这些样品中TNT的含量作为建模参考值。在最优模型波段(cm-1)为:9 114.1～8 331.2,7 671.6～7 189.5,6 514.5～5 666,5 102.8～4 929.3,4 744.14～4 728.71的条件下,根据校正集的光谱数据,用偏最小二乘法建立数字模型。通过交叉检验均方根误差,RMSECV-维数曲线的理想程度以及光谱主成分分析结果选取了最优模型。采用χ2检验法,以及根据预测标准差和Bias值,结合验证集样品的光谱和数据,评估了方法的精确度和准确度。从TNT含量在36.68%～46.95%内的8个样品的测定结果得出其预测值的Bias值为0.078%,SEP%为0.514%。说明方法的准确度和精密度良好,且无需使用有机试剂。     

近红外光谱法快速测定推进剂中N-甲基对硝基苯胺

采用近红外光谱法快速测定固体推进剂中N-甲基对硝基苯胺(MNA)的含量。评价了滤波平滑、一阶导数、二阶导数、多元散射校正(MSC)和标准正态变量校正(SNV)这5种不同光谱预处理方法的优化效果，基于建模参数优化结果建立了MNA定量模型，并对模型进行了准确性和重复性验证。结果表明，光谱最佳预处理方式是SNV，模型最佳主因子数为7，模型校正决定系数(R_C²)和验证决定系数(R_P²)分别为0.998 6和0.987 2，交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.012 0和0.009 8，重复性极差和绝对误差均低于0.2%。近红外光谱法与液相色谱法测定结果相比相对偏差在6%以内，经t检验，两种方法测定结果无显著性差异。近红外光谱法快速、准确，可用于推进剂老化进程监控。     

通用模拟退火用于稳健多元分析校正

模拟退火是一种全局优化算法，具有跨越局部最优点的机制，最小一乘是一种较常用的最小二乘更为稳健的优化准则，更适用于可能偏离正态分布的实际数据集，本文探讨了用最小一乘为准则并利用模拟退火方法同时测定多组分体系的可能性。应用于2－3组分药物体系分析，获得了满意的结果，本文还探讨了改变步长提高模拟退火算法优化精度的方法。     

ICP-AES法测定高合金钢中主合金元素含量

利用全谱直读ICP－AES（CID检测器）分析技术，通过对试样溶解方法，元素分析谱线和背景校正扣除，仪器分析参数等因素进行了试验研究，综合确定了最佳试验条件，并采用元素多谱线平均值法对高合金钢中主合金元素进行了光谱分析。结果表明，方法测定高合金钢中主合金元素的准确度和精密度符合国家标准中允许误差的要求，可用于日常材质的检验。     

Line selection and interference correction for the analysis of tungsten alloy by inductively coupled plasma atomic emission spectrometry

A method for the analysis of tungsten alloy to determine selected elements using inductively coupled plasma atomic emission spectroscopy is described, with emphasis on line selection and spectral interference. The spectral interference coefficients were calculated for the spectral lines of selected major and trace elements. These values were used to select analytical lines and to calibrate concentrtions of the analytes. The detection limits of the elements for this method were determined and compared with those obtained by flame atomic absorption spectrometry and direct current carbon are emission spectrometry. The results indicated that the detection limits for all of the elements determined by the proposed method are significantly better than those obtained by other techniques. In this study, the analytical reliability of the proposed method was estimated by comparison of the analytical data for the two types of tungsten alloys produced by the Korean Tungsten Company with those obtained by the matrix matching method and the results indicated that the accuracy of multi-element analysis is satisfactory.     

PARAFAC Decomposition of Three‐Way Kinetic‐Spectrophotometric Spectral Matrices Based on Phosphomolymbdenum Blue Complex Chemistry for Nitrite Determination in Water and Meat Samples

Abstract

A three‐way analytical methodology experimentally based on kinetic‐spectrophotometric and parallel factor analysis (PARAFAC) chemometrics analysis was assessed for the quantification of nitrite in water and meat samples. This method is based on the reduction of phosphomolybdic acid to phosphomolymbdenum blue complex by sodium sulfide. The obtained phosphomolymbdenum blue complex is oxidized by the addition of nitrite and this causes a reduction in intensity of the blue color. Three‐way data matrices were generated by acquisition of ultraviolet‐visible (UV‐Vis) spectra (600–900 nm) as a function of the time and of different relative concentration of the nitrite (0.10–2.10 µg mL^?1). The PARAFAC trilinear model, without restrictions, was used in the data analysis. A full decomposition of the data matrices was obtained (spectra, concentration, and time profile). It was shown that kinetic methods coupled to three‐way chemometrics analytical methods can be used for the development of robust sensors for the analysis of nitrite in water and meat samples. The accuracy of the method, evaluated through the root mean square error of prediction (RMSEP), was 0.0515 and 0.1181 for nitrite by PARAFAC and partise least squares (PLS) models respectively. The results with the PARAFAC model are better than those of the PLS model, according to results, it being possible to recover the spectra and kinetic profiles, as well as the initial concentration of nitrite with good accuracy.     

电感耦合等离子体原子发射光谱(ICP-AES)法测定镀锡钢板中的镀锡量

建立了电感耦合等离子体原子发射光谱(ICP-AES)法测定镀锡钢板中的镀锡量的方法。为避免复杂基体、溶样时间对测试结果产生干扰,采用标准加入法进行定量分析。通过实验,确定了溶样用盐酸的浓度、ICP仪器参数以及待测元素的分析线。考察了标准曲线的相关性、精密度和准确度等分析指标。结果表明,标准曲线成线性关系(R=0.998 8),检测结果的相对标准偏差仅为1.3%,与现有的国家标准分析方法——碘酸钾滴定法和X射线荧光光谱法进行对比实验,测量结果基本一致。     

测汞仪直接测定食品中总汞

建立了食品中总汞快速准确的测定方法。使用测汞仪,采用样品直接进样法,对芹菜、大葱、鸡肉等10种标准物质中的汞含量进行了测定,结果表明,在0.2~100ng范围内线性良好,10种标准物质的检测结果均在标示值范围内。使用测汞仪直接测定食品中总汞含量,具有灵敏度高、快捷、不受前处理影响等优点,便于推广,适用于各类食品中总汞的快速测定。     

液相色谱-电喷雾离子阱质谱结合“Nin1”模式用于高通量分析药物及其代谢物

本文建立了一种基于液相色谱-电喷雾离子阱质谱(LC-ESI-ITMS)技术和"Nin1"模式的药物及其代谢物快速高通量分离与鉴定方法.该方法首先利用体外代谢方法得到肝微粒体中药物与各自代谢产物混合体系,然后采用"Nin1"模式对该混合体系进行处理,并利用LC-ESI-ITMS联用技术对各待测药物及其代谢物进行分析,得到药物和代谢物的分子量信息,进一步结合多级串联质谱(LC-MSn)分析结果获得结构信息,对代谢物进行鉴定,从而快速的推测代谢物结构,进而得到药物的生物转化规律.本方法用于6种药物及其4种代谢物的分析,实验结果表明:该方法具有快速、高效、灵敏,选择性好等特点.     

脉冲加热-红外吸收光谱法测定钒铝合金中氢

对脉冲加热-红外吸收法测定钒铝合金中氢的分析方法进行了研究。通过实验对分析功率、称样量和校正标样等测试条件进行了讨论。实验表明钒铝合金中的氢易释放,对于AlV85样品中氢,热提取法和熔融法测定结果一致;但AlV50样品中氢,热提取法的结果略高于熔融法,故实验中选用热提取法测定钒铝合金中氢量。热提取法用0.75g金属锡作助熔剂,于4.0kW分析功率条件下测定钛标准样品中氢来确定氢工作曲线的校正系数,在1.5kW分析功率下测定钒铝合金中氢,测定结果与高频感应-热导法(用5g钢标准样品对氢的测定进行校正)结果吻合。对3个钒铝合金中氢量进行了测定,结果的相对标准偏差为2.2%～6.5%(n=8)。     

Validation of a computer program for atomic absorption analysis

 The approach to validation of a computer program for an analytical instrument as a component of the analytical method (using this instrument with the program) is discussed. This approach was used for validating a new program for atomic absorption analysis. The validation plan derived from this approach was based on minimising the influence of all steps of the analytical procedure on the analytical results obtained by the method. In this way significant changes in the results may be caused only by replacement of the previous program by the new one. The positive validation conclusion was based on the comparison of the results of the analysis of suitable reference materials obtained with the new program and with its precursor in the same conditions, and also on comparison of their deviations from the accepted reference values for these materials, with the corresponding uncertainties. Received: 25 January 1997 Accepted: 14 March 1997     

ICP-AES法测定进口铜精矿中有害元素

研究了ICP-AES法测定进口铜精矿中铅、锌、钴、镍、镁、镉、砷、锑、铋、汞的含量，采用测定标样、加标回收试验，并与AAS方法比较和参加全国水平测试等多种方法对该方法进行考察，证明该方法准确可靠、简便快速，可用于进口铜精矿的快速检验。