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近红外光谱检测已被应用于水泥生料成分的快速检测,但现场环境中的湿度等因素会对光谱产生干扰,从而降低检测精度。为了提高检测精度,在实验分析湿度对水泥生料近红外光谱检测影响的基础上研究了补偿方法。在水泥厂选取了24份水泥生料样本,其中18份作为校正集,6份作为验证集;水泥生料中的有效成分为SiO2,Al2O3,Fe2O3和CaCO3,各成分含量的标准值由X射线荧光光谱分析测出。首先,将校正集的18份样本每份重复装样测5次光谱,用得到的90个光谱建立模型Ⅰ;再每份样品制作5个湿度梯度样本,其获得过程为,先将样本放置在电加热平台上,用玻璃棒将样本摊平,180℃下加热30 min,再将样本放置在散热片上进行降温,待样品恢复室温后取出进行第一次光谱扫描,得到1个光谱,将测量后的样本放入搅拌器,使用装有去离子水的喷雾器对其喷雾两次,然后搅拌30 s混合均匀,测量混合后的样本得到下一个光谱,重复该过程,得到具有湿度梯度的5个光谱。所有样本均采用烘干法进行湿度测量,样本湿度变化区间在0.6%~2%以内。对每个湿度梯度的样本测量1次,用得到的这90个光谱建立模型Ⅱ。然后,将验证集的6份样本每份制作5个湿度梯度,获取方式与校正集相同,对每个湿度梯度的样本测量1次,得到30个光谱。所有光谱均采用多元散射校正预处理,拟合波段选择4000~5000 cm^-1,建模方法采用偏最小二乘法。比较同一份样本的5个湿度梯度,可以看到在5200 cm^-1处光谱差异最大,在其他位置也有肉眼可见的明显差异,因此,湿度变化对全波段光谱有明显的影响。最后,将这30个光谱输入模型Ⅰ与模型Ⅱ进行验证,并对比模型Ⅰ与模型Ⅱ的预测均方根误差RMSEP。模型Ⅱ中SiO2,Al2O3,Fe2O3和CaCO3的预测均方根误差RMSEP比模型Ⅰ分别减小了25%,31.3%,33.3%和25%。实验结果表明,水泥生料样本湿度对近红外光谱模型的预测结果具有一定的影响,采用具有湿度梯度的样本进行建模可有效降低湿度对预测结果的影响。  相似文献   
2.
石峰  舒勇  宋辞  田野  铁贵鹏  薛帅  肖航 《强激光与粒子束》2020,32(3):032002-1-032002-7
传统的紫外熔石英元件加工方法本身会引入各类制造缺陷,需要后期加工来消除前期加工带来的缺陷,限制了熔石英元件的加工质量和加工效率。针对这些问题,课题组提出了采用磁流变、离子束、保形光顺和流体动压抛光等可控柔体加工技术提升熔石英元件的加工效果,并开展了相关研究。主要介绍了课题组在关键技术上取得的重要进展,包括亚纳米精度表面控形制造技术、纳米精度本征表面控性生成方法、熔石英元件高精度低缺陷组合工艺与设备等一系列关键技术。通过探讨关键技术及其发展现状,为未来紫外熔石英元件高精度低缺陷制造技术的发展提供参考。  相似文献   
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利用高效液相色谱-电喷雾串联四极杆质谱(HPLC-MS/MS)联用技术,建立了一种在28 min内快速分离和测定鸡肉、猪肉、牛肉、羊肉、蜂蜜、牛奶中24种磺胺类药物残留的方法.方法检出限(LOD)为0.27~7.45μg/kg,定量限(LOQ)0.957~9.89 μg/kg;在5~300μg/L范围内线性关系良好,在10、20、50μg/kg 3个添加浓度上回收率为60.8%~122.9%,相对标准偏差(PSD)为0.01%~19%.  相似文献   
4.
近年来,假冒伪劣食品已日益成为广大消费者密切关注的问题,食品真实性评估是缓解这一问题、保护公众健康的有力手段。在仪器设备和样品处理的高要求下,现代检测技术通常需要大量时间和金钱的成本消耗,而如今食品掺假手段不断变换,花样日益翻新,使得这类检测技术存在一定的局限性。为促进食品安全质量监管的效率和水平提高,为监管工作提供有力的科学技术支撑和保障,需要寻求新型检测技术。光谱分析技术,以操作简单、快速无损的优势近年来被广泛应用,作为一种间接分析技术,结合数据统计学中的分类方法建立模型后更能有效进行真假鉴别。在分类方法中,由于现实生活中五花八门的掺假类型以及在真假样本数量差异大的情况下,常用的分类方法效果可能出现偏差。但单类分类方法(one-class classification)是一种只针对一类实例建模分析,以特定的置信水平固定目标样本类的边界,对新样本的类别进行判定的方法,利用这一特点能有效区分不同于真实样本的数据,大大减少了检测的工作量,在食品掺假检测应用领域有一定的发展潜力。对近年来模式识别中的分类方法——单类分类方法进行了综述。通过阐述光谱分析结合分类方法用于食品掺假检测的必要性,比较在同一情形下多类分类方法和单类分类方法的判别率,简介单类分类方法的特点,并重点介绍几种常见的单类分类方法如数据驱动的簇类独立软模式(DD-SIMCA)、单类偏最小二乘(OCPLS)、单类支持向量机(OCSVM)以及单类随机森林(OCRF),论述单类分类方法在食品真实性鉴别中的应用,具体在食用油,乳制品,饮料,保健品,香辛料及谷物方面进行了阐述,还分析了当前单类分类方法存在的问题,最后对该技术的应用前景进行展望,为食品认证分析提供了一定的理论依据。  相似文献   
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