近红外漫反射光谱法快速测定畜禽粪便堆肥多组分含量

以我国22个省、市120个不同种类的畜禽粪便堆肥样品为研究对象,利用傅里叶变换近红外漫反射光谱技术和偏最小二乘回归法建立了我国畜禽粪便堆肥中水分、挥发性固体、总有机碳、总氮含量、碳氮比、酸碱度和电导率的近红外定量分析校正模型。各参数校正模型的决定系数R2分别为0.981 6,0.901 5,0.961 0,0.987 4,0.741 0,0.788 0和0.870 4;验证集决定系数R2_v分别为0.983 2,0.938 1,0.912 8,0.973 5,0.830 8,0.615 8和0.895 3。研究发现,除酸碱度近红外模型相对分析误差RPD(SD/SEP)值小于2.0外,水分、挥发性固体、总有机碳、总氮含量和电导率近红外模型的相对分析误差RPD值均大于3.0;碳氮比近红外模型相对分析误差RPD值介于2.0到2.5之间。结果表明,近红外漫反射光谱法可以快速测定畜禽粪便堆肥中水分、挥发性固体、总有机碳、总氮含量和电导率,对碳氮比的测定精度有待于进一步提高,对酸碱度的预测效果不理想。     

基于正交信号校正的秸秆青贮饲料粗蛋白近红外分析模型传递方法

探讨了基于不同数据预处理方法的正交信号校正在秸杆饲料近红外光谱模型传递中的应用.以141个秸杆青贮饲料样品为研究对象,以其粗蛋白含量为目标参数,研究了基于无处理、局部中心化、全局中心化和Z-score标准化预处理方法的正交信号校正,在源仪器(SPECTRUM ONE NTS)和目标仪器1(ANTA-RIS)与目标仪器2(FOSS 6500)之间的模型传递效果.实验表明:对于两台傅里叶变换型近红外光谱仪,采用局部中心化、全局中心化和Z-score标准化预处理方法的正交信号校正均可成功实现模型传递,其中局部中心化和全局中心化法的作用效果基本一致,且优于Z-score标准化法.对于傅立叶变换和光栅型近红外光谱仪,全局中心化的作用效果明显优于其它3组处理效果,且只有全局中心化预处理的正交信号校正传递后的模型可用于实际预测.     

基于近红外光谱技术的秸秆工业分析

工业分析是生物质热化学工程技术中的一项常规应用分析。文章探讨了近红外光谱技术(NIRS)在秸秆工业组成分析上的应用,并利用近红外光谱技术预测了秸秆中挥发分和固定碳含量。利用Foss 6500光栅型近红外光谱仪在1 108～2 492 nm光谱范围内分别对直接切短秸秆样品中水分、灰分、挥发分和固定碳以及干燥粉碎样品中灰分、挥发分和固定碳的近红外光谱建立了预测模型。对于直接切短秸秆样品,水分、灰分、挥发分和固定碳校正模型外部验证的R2_V(SEP)分别为0.92(0.76%),0.94(0.84%),0.88(0.82%)和0.75(0.65%)。干燥粉碎样品中灰分、挥发分和固定碳的近红外光谱模型外部验证的R2_V(SEP)分别为0.98(0.54%),0.95(0.57%)和0.78(0.61%)。实验结果表明,近红外光谱技术能实现秸秆的快速分析和多组分同时测定, 从而可降低秸秆工业分析的成本。     

秸秆热值近红外光谱模型的外部验证结果间的统计比较分析

从全国24个省(市)收集到222个秸秆样品,包括172个稻秸样品和50个麦秸样品。采用近红外光谱技术,结合主成分回归、偏最小二乘回归和改进的偏最小二乘回归建立了秸秆热值的定量分析校正模型。近红外光谱模型的建立与优化过程中使用了不同的散射校正方法和光谱导数处理来帮助改善模型精度。对得到的54个模型采用统计学的方法分析外部验证的结果,通过比较外部验证的系统偏差(Bias)和Bias校正的预测标准差(SEP(C)),考察了不同光谱预处理和回归方法对秸秆热值的近红外模型预测性能的影响。结果表明:近红外光谱技术能够快速、准确地分析秸秆的热值,模型的SEP(C)在134～178 J·g-1之间;对外部验证结果的统计分析,能够有效地选择较好的建模方法,确定较优模型。     

蛋白饲料原料粗蛋白含量近红外光谱模型转移研究

建立良好的蛋白饲料近红外光谱定量分析模型及实现在不同仪器间的模型共享,能极大提高模型的利用效率,满足饲料行业快速发展的需要。针对蛋白饲料原料粗蛋白含量近红外分析模型适用性问题,首次采用光谱差值转移、直接校正和分段直接校正法进行了三台不同类型的近红外光谱仪之间的模型转移研究。实验样品为四种蛋白饲料原料：玉米蛋白粉、菜粕、酒糟和鱼粉。实验仪器包括MATRIX-Ⅰ傅里叶变换型近红外光谱仪(主仪器),Spectrum 400傅里叶变换型近红外光谱仪(从仪器1)和SupNIR-2750光栅扫描型近红外光谱仪(从仪器2)。研究表明,同一样品体系在主仪器和从仪器2上所得光谱数据的差异性相对较小,且均与从仪器1所得光谱数据的差异性相对较大。除分段直接校正法对玉米蛋白粉从仪器2的预测结果无促进作用之外,其他模型的预测均方根误差和系统偏差均明显低于转移前。玉米蛋白粉、菜粕和酒糟样品采用三种方法转移后的模型预测相对分析误差(RPD)均大于3.0,预测效果良好。鱼粉样品模型转移后的预测RPD均大于2.5,预测效果较好。三种方法对于蛋白饲料原料不同仪器间的光谱差异进行了有效校正。该研究结果对于蛋白饲料品质近红外快速分析模型的广泛应用具有重要意义。     

遗传算法在鱼粉中肉骨粉近红外光谱检测中的应用

为了研究近红外光谱模型的优化方法,提高模型的精度.利用遗传算法对64个掺加了肉骨粉的位粉样品近红外光谱进行变量筛选,采用偏最小二乘法回归建模.并用21个样品进行外部验证.遗传算法共选取310个波长变量,相对于全谱的1556个变壁减少了80%,与全谱范围的偏最小二乘法相比,交互验证相关系数(Rcv)从0.80提高剑0.90,交.巨验证均方根误差从5.22%降低到3.62%,预测相关系数(Rv)从0.91提高到0.96,预测均方根误差从3.85%降低到2.95%.模型的稳健性和预测精度都显著提高.试验结果表明遗传算法可以改善近红外光谱法预测鱼粉中肉骨粉含量的效果.     

近红外光谱快速分析青贮饲料pH值和发酵产物

采用近红外光谱技术,结合偏最小二乘回归法,研究了142个不同种类的秸秆青贮饲料样品的pH值和发酵产物(乳酸、乙酸、丙酸、丁酸和氨态氮),建立了干燥粉碎和新鲜样品的近红外漫反射光谱定量分析模型以及浸提液样品的近红外透射光谱定量分析模型。研究发现,pH值的近红外漫反射光谱和透射光谱的分析效果均较好,校正模型决定系数R2和验证集样品预测值与化学值的相关关系决定系数r2都大于0.80,并且干燥粉碎、新鲜和浸提液样品的RPD值分别为3.44、2.50和2.27;3种状态样品的乳酸、乙酸、丁酸和氨态氮的定量分析模型精度需进一步提高;R2在0.64~0.85之间;RPD值在1.38~1.93之间;丙酸含量的测定结果较差。方差分析显示,3种状态样品的测定结果之间均无显著性差异(P>0.05)。     

基于色谱和光谱数据融合的不同植物源食用油判别方法与模型

利用气相色谱和近红外光谱技术对不同植物源的4种食用油(葵花籽油、大豆油、玉米油和花生油)进行表征分析,基于表征数据分别建立了偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型,并在此基础上探究了数据级数据融合方法,构建了基于色谱和光谱数据融合的不同植物源食用油判别方法与模型。主成分分析(PCA)结果显示,气相色谱判别分析主要是依据脂肪酸组成信息,近红外光谱主要是基于样本中含氢化学键的表征进行分类。数据融合模型的灵敏度和特异度均为1000,分类误差为0000,降低了交互验证的平均分类误差,模型具有良好的稳健性。与基于单一数据的模型结果相比,数据融合分析策略提高了模型的分类精度和鲁棒性。     

反刍动物精料补充料中肉骨粉快速检测近红外光谱法

为探讨利用近红外漫反射光谱技术快速定量分析反刍动物精料补充料中肉骨粉含量的可行性,收集了我国常用的、具有代表性的精料补充料225个和肉骨粉75个,按照不同的肉骨粉含量（0.5%～ 35%）制备样品225个,其中135个为定标集,90个作为独立的验证集。用光栅型近红外光谱仪进行光谱扫描,选择合适的光谱预处理方法和光谱范围,采用改善的偏最小二乘法（MPLS）建立了定量分析 模型,相关系数为0.979,标准差为1.522%,交互验证标准差为1.582%。用90个独立的验证样品对所建立的定量分析模型进行验证,相关系数为0.972,预测标准差为1.764%,RPD值为5.99。结果表明 利用近红外反射光谱法可以分析精补料中肉骨粉的含量,对于丰富我国动物源性饲料的快速检测手段,具有实际应用意义。     

鱼粉中掺杂豆粕的可见和近红外反射光谱分析研究

探讨了基于可见和近红外反射光谱分析技术检测鱼粉中是否掺有植物饼粕的可行性。收集了我国常用的鱼粉和豆粕,将豆粕按不同浓度掺杂到鱼粉中制备试验样本,分别进行了定性和定量分析研究。定性分析用206个样本作为校正集,103个样本作为检验集,选择合适的光谱预处理方法和光谱范围建立了定性判别分析模型,模型对外部检验集的正确判断率为96.12％。定量分析用掺杂有豆粕的130个鱼粉样本作为校正集,65个鱼粉样本作为检验集,采用偏最小二乘法(PLS)建立了定量分析模型。以变量标准化处理(SNV)与二阶导数(2, 4, 4, 1)相结合处理效果最佳,其预测值和测量值的决定系数R2和标准差SEC分别为0.989 0和1.539 0;检验集进行外部验证的决定系数R2和标准差SEP分别为0.988 8和1.786 0,RPD为8.61。结果表明,利用近红外光谱分析技术可以成功检测鱼粉中豆粕的存在和含量。