废旧涤/棉混纺织物NIRS定性分析模型的建立与外部验证（英文）

利用近红外光谱技术对354个废旧涤/棉混纺织物进行研究,通过偏最小二乘法(partial least squares,PLS)和定性鉴别系数建立了不同光谱特征的涤/棉混纺织物近红外定性分析模型。染色涤/棉混纺织物NIR光谱主要有两大类,一类具有正常涤/棉光谱特征,另一类光谱由于样本中染料、颜料和消光剂等化学助剂的影响,使光谱谱线成斜线,失去其光谱特征。如以全部样本建模,模型识别率较低。故将样本分为两类:斜线光谱样本和正常光谱样本,分别建立NIR定性分析模型。NIR定性分析模型建立后,根据验证结果分别对建模的谱区、预处理方法和主因子数进行优化,以提高模型的稳健性和可靠性。结果表明,样本分别建模后,模型的识别率大大提高,用验证集样本进行内部验证,正常光谱和斜线光谱所建模型的识别率均达99%,其校正集相关系数RC均为0.991,验证集相关系数RP分别为0.983和0.984、校正标准差SEC分别为0.887和0.453、预测标准差SEP分别为1.131和0.573。用150个界外样本分别对正常光谱样本模型和斜线光谱样本模型进行外部预测检验,模型识别率分别达91.33%和88.00%,表明所建NIR定性分析模型能够较好地在回收现场进行涤/棉混纺织物的鉴别。     

废旧涤／棉混纺织物NIRS定性分析模型的建立与外部验证

利用近红外光谱技术对354个废旧涤/棉混纺织物进行研究,通过偏最小二乘法（partial least squares ,PLS ）和定性鉴别系数建立了不同光谱特征的涤/棉混纺织物近红外定性分析模型。染色涤/棉混纺织物N IR光谱主要有两大类,一类具有正常涤/棉光谱特征,另一类光谱由于样本中染料、颜料和消光剂等化学助剂的影响,使光谱谱线成斜线,失去其光谱特征。如以全部样本建模,模型识别率较低。故将样本分为两类：斜线光谱样本和正常光谱样本,分别建立NIR定性分析模型。NIR定性分析模型建立后,根据验证结果分别对建模的谱区、预处理方法和主因子数进行优化,以提高模型的稳健性和可靠性。结果表明,样本分别建模后,模型的识别率大大提高,用验证集样本进行内部验证,正常光谱和斜线光谱所建模型的识别率均达99％,其校正集相关系数 RC 均为0.991,验证集相关系数 RP 分别为0.983和0.984、校正标准差S EC分别为0．887和0.453、预测标准差SEP分别为1.131和0.573。用150个界外样本分别对正常光谱样本模型和斜线光谱样本模型进行外部预测检验,模型识别率分别达91.33％和88.00％,表明所建NIR定性分析模型能够较好地在回收现场进行涤/棉混纺织物的鉴别。     

便携式近红外光谱仪对涤/棉混纺织物的快速无损鉴别

利用便携式近红外光谱仪对376个涤/棉混纺织物进行研究,利用定量分析模型中的偏最小二乘法(partical least squares,PLS)作为校正方法,结合涤/棉混纺织物中涤、棉含量设定的定性鉴别系数,建立了涤/棉混纺织物的半定量-定性分析校正模型。该模型对涤/棉混纺织物进行定性鉴别的同时得出其相对含量,分析结果具有半定量性质。在建模过程中,采用Savitzky-Golay导数法,消除噪声和基线漂移对光谱的影响,并研究了波段选择和不同预处理方法对定性校正模型的影响。纯棉的主要吸收峰位于1 400~1 600 nm,纯涤的主要吸收峰位于1 600~1 800 nm,随着涤或棉含量的增加,其相应的吸收峰强度增强,因此,建模波段以涤、棉主要吸收峰区间为基本波段,进行双向扩展,得到最佳波长区间1 100~2 500 nm(相关系数0.6,波点数934)。利用所建校正模型对验证集样本进行预测,结果表明,在1 100~2 500 nm处,预处理方法为Savitzky-Golay导数、多元散射校正与均值中心化相结合时,该模型评价参数较佳,其中RC(校正集相关系数)0.978,RP(验证集相关系数)0.940,SEC(校正标准差)1.264,SEP(预测标准差)1.590,样品预测正确率达93.4%。表明该定性分析校正模型能够较好地对涤/棉混纺织物进行半定量-定性预测。