基于遗传算法的安溪铁观音品质快速评价研究

为探究一种快速无损的安溪铁观音品质评价方法,利用遗传算法(GA)对茶样的近红外光谱特征波长进行筛选,结合偏最小二乘(PLS),建立全谱段的PLS定量模型与GA-PLS模型。结果表明,傅里叶变换近红外(FT-NIR)全谱段光谱在经过平滑+二阶导数+归一化处理后,PLS模型预测性能最高,建模结果为：校正集相关系数R_C=0.921,校正集均方根误差RMSEC=0.543,验证集相关系数R_P=0.913,验证集均方根误差RMSEP=0.665。选用近红外光谱6 670～4 000 cm-1谱区,采用遗传算法进行特征波长筛选,参与建模数据点数从1 557缩减到408个。优选波段后,GA-PLS建模结果为：校正集相关系数R_C=0.959,校正集均方根误差RMSEC=0.413,验证集相关系数R_P=0.940,验证集均方根误差RMSEP=0.587。可见,GA-PLS模型的校正集和验证集的预测结果均优于全谱段PLS模型。结果说明,在传统的近红外光谱技术结合化学计量学方法的建模基础上,加入遗传算法进行波长筛选,能有效提高模型预测能力,实现方法学的创新研究,且GA-PLS品质评价模型具有较强的参考和推广价值,为提高我国茶叶品质的检测技术水平提供新的方法借鉴。     

高效液相色谱法测定咪唑生产工艺中反应液中咪唑及2种杂质2-甲基咪唑和4-甲基咪唑

建立了高效液相色谱(HPLC)外标定量分析咪唑生产工艺中反应液中咪唑及杂质2-甲基咪唑和4-甲基咪唑含量的方法。在色谱分析中,选用Supersil-ODS-B色谱柱为固定相;选用体积比为40∶60的乙腈-离子对试剂(溶液pH为3.5,内含16 mmol·L~(-1)十二烷基硫酸钠和17mmol·L~(-1)磷酸二氢钾)溶液为流动相进行等度洗脱;采用二极管阵列检测器进行检测,检测波长为210nm。结果显示:咪唑、2-甲基咪唑及4-甲基咪唑标准曲线的线性范围均为10～100mg·L~(-1),检出限(3S/N)分别为0.02,0.02,0.03mg·L~(-1)。咪唑在20mg·L~(-1)和100mg·L~(-1)添加水平下的平均加标回收率分别为100%,99.2%,相对标准偏差(n=8)为0.27%。用本方法对同一批反应液不同反应阶段的9个样品中咪唑进行了测定,测定值为10.11%～10.71%;杂质2-甲基咪唑有检出,但低于测定下限;杂质4-甲基咪唑未检出。与气相色谱法进行了比对,两者测定结果基本一致。试验结果表明,该方法准确度好、灵敏度高、重现性好,能够准确测定咪唑生产工艺中反应液中咪唑、2-甲基咪唑及4-甲基咪唑的含量。