基于近红外光谱技术的白酒酒醅在线监测研究

为实现白酒生产过程中出窖酒醅智能化配粮,该文开发了一套在线近红外光谱监测系统,实时在线检测出窖酒醅配粮前的水分、淀粉及酸度,实时检测结果转化为4~20 mA电控输入信号,解决酒醅智能配粮问题。通过将在线近红外分析系统与台式近红外分析仪相结合,在四川宜宾六尺巷酒厂开展酒醅在线监测与配粮智能化应用。结果表明,台式仪器检测水分、淀粉、酸度的平均误差分别为-0.25%、0.38%和0.29 mmol/10 g,检测水分、淀粉、酸度的预测标准差(SEP)分别为0.60%、0.75%和0.18 mmol/10 g;在线仪器检测酒醅水分、淀粉、酸度的平均误差分别为-0.75%、0.48%、0.29 mmol/10 g,检测水分、淀粉、酸度的SEP分别为0.66%、0.97%、0.22 mmol/10 g。相比台式近红外分析结果,在线结果的平均误差及ＳＥＰ均有所放大,但在线分析的准确度能满足酒醅在线配粮控制的精度要求。     

近红外光谱相似性评估结合局部回归方法无损检测苹果糖度

基于Bayesian相似性评估方法结合偏最小二乘局部回归,对苹果近红外数据库进行数据挖掘。通过相似性计算方法搜索出与预测样品相近的近红外光谱,形成校正子集后采用局部回归方法获得待测样品的相关信息。该方法所建立局部模型的平均检验标准偏差(SEV)约为0.57,分析30个预测样品的预测标准偏差(SEP)约为0.61;基于马氏距离的传统方法建立的偏最小二乘局部模型的平均SEV为0.59,分析30个待测样品的预测SEP为0.64;而采用整个数据库建立的全局偏最小二乘模型的SEV约为0.65,分析30个预测样品SEP约为0.70。基于Bayesian相似性评估的局部回归方法在苹果糖度的近红外无损定量分析中获得较好的应用结果,在实际应用中该方法比全局回归方法具有更强的适用性,为近红外光谱分析提供了新的分析工具。     

基于粒子群算法的波长选择方法用于苹果酸度的近红外光谱分析

采用便携式近红外光谱分析仪,对苹果样品进行扫描获得光谱数据,运用偏最小二乘法结合基于粒子群算法的波长选择方法对苹果试验数据进行多元统计分析,建立数学模型,利用该模型对苹果酸度进行了预测。对于基于粒子群算法和全谱偏最小二乘方法,校正集样品的酸度预测值和实测值之间的相关系数分别为0.9880和0.9553,校正均方根误差分别为0.0197和0.0388;预测集样品的酸度预测值和实测值之间的相关系数分别为0.9833和0.9596,预测均方根误差分别为0.0193和0.0304。与全谱偏最小二乘法相比,基于粒子群算法的偏最小二乘法,不仅较大地减少波长变量而降低计算量,而且也较大地提高了模型性能而增强了模型预测的准确性。该方法可建立较好的定量分析模型,能广泛应用于现场或野外苹果酸度的快速分析。     

基于波数校准下傅里叶红外气体分析仪模型传递的研究

傅里叶变换红外光谱仪具有扫描速度快、分辨率高、波数精度高、灵敏度高和光谱范围宽等优点,因而应用于各个领域.但在实际应用中,由于仪器间的差异、仪器自身随时间的变化或者样品特性等问题,导致在一台仪器上建立的校正模型不能推广至其他仪器长期使用,使得傅里叶变换红外光谱法(FTIR)的应用受到了校正模型的限制,因此如何实现整机的...     

高温傅里叶变换红外气体分析仪研制与应用

为了满足固定污染源在线分析仪器比对和现场环境监督检查的需要,研制了一种基于傅里叶红外(FTIR)光谱分析技术的高温便携式红外气体分析仪。在实验室模拟烟气条件下,采用该分析仪进行SO_2和NO标气检测,其示值绝对误差分别小于1.5μmol/mol和1.0μmol/mol。该设备在某垃圾焚烧厂的脱硝前烟气进行监测,监测结果的趋势变化与在线监测结果具有较好的对应性,其监测结果平均值的绝对误差在标准容许误差范围内,表明该分析仪具有较好的准确性和现场应用能力,能够满足检测需求。     

便携式近红外光谱分析仪的研制及应用

针对野外和现场快速无损分析应用,研制了一种便携式近红外光谱分析仪。该仪器具有体积小、结构简单、响应速度快、功耗低、抗震性好、使用方便和维护成本低等优点。详细描述了仪器的总体设计及主要结构,展现了其性能特点。对仪器进行了性能测试,结果显示该分析仪性能稳定,已达到了国际同类仪器水平。苹果糖度的现场无损测定数据表明,该分析仪具有较强的建模能力及高可靠性,其中校正标准偏差和验证集预测标准偏差分别为0.266和0.309。实验结果表明,该分析仪具有较强的现场应用能力,能够适应各种现场的应用环境。