杉木综纤维素和木质素的近红外光谱法测定

用近红外光谱法对杉木中综纤维素和木质素含量进行了快速测定。用常规湿化学方法测定了48个杉木木材样品的综纤维素和木质素,用近红外光谱仪采集相应的光谱,进行二阶微分处理和平滑预处理后,用偏最小二乘法和完全交互验证方式建立相应预测模型。综纤维素校正模型和预测模型的相关系数分别为0.96和0.93;预测标准误差分别为0.39和0.50;木质素校正模型和预测模型的相关系数分别为0.99和0.90;预测标准误差分别为0.10和0.28。结果表明,近红外光谱法可以快速分析木材中综纤维素和木质素含量。     

BP神经网络与近红外光谱定量预测杉木中的综纤维素、木质素、微纤丝角

利用近红外光谱(NIR)技术结合BP神经网络定量预测了杉木中的综纤维素、木质素和微纤丝角。首先对杉木的原始近红外光谱数据进行卷积(Savitzky-Golay)平滑和二阶导数处理,然后利用小波变换压缩,将由171个数据点组成的近红外光谱压缩为86个数据点,最后用BP神经网络建模,采用Leave-n-out交叉验证法对模型进行验证,并讨论了隐含层神经元个数、学习速率、动量因子和学习次数对所建BP网络的影响。用所建的网络模型预测了测试集中杉木样本的综纤维素、木质素和微纤丝角 ,预测的相关系数R2值分别为0.91, 0.90, 0.87,预测均方根误差RMSEP分别为：0.86%, 0.33%, 4.99%。结果表明该方法快速,无损,基本能满足定量分析的要求。     

近红外光谱分析青贮玉米NDF中判别异常光谱的研究

对近红外光谱分析青贮玉米中性洗涤纤维(NDF)中异常光谱的判别进行了研究。该试验通过将马氏距离阈值分别设定为3(固定值)、2倍马氏距离平均值和马氏距离平均值+2倍马氏距离标准差三种不同值,分别判别和剔出建模过程中的异常光谱,比较不同的阈值设定对模型效果的影响。结果表明,当马氏距离阈值设为3(固定值)时,异常光谱剔出不收敛,可靠性不高。当马氏距离阈值设为2倍马氏距离平均值时,剔出后模型的相关系数、标准差、决定系数及综合得分均低于剔出前,可靠性不高。只有当马氏距离阈值设定为马氏距离平均值+2倍马氏距离标准差时,预测模型的最高相关系数ｒ达到0.97,标准差为2.456,模型预测效果最佳。因此,将马氏距离阈值设定为马氏距离平均值+2倍马氏距离标准差对近红外光谱分析青贮玉米NDF中异常光谱判别的可行性较高,在这种情况下剔出异常光谱后模型效果最佳。     

近红外反射光谱法测定苜蓿干草主要纤维成分的研究

采集不同生育期、不同品种和不同干燥方式（烘干、阴干、晒干）的苜蓿干草样品60份,研究了利用近红外反射光谱法分析苜蓿干草中纤维素、半纤维素和木质素含量的可行性。实验结果显示,纤维素的交互验证相关系数（R_CV）、外部验证决定系数（r2）以及验证集样品标准差（SD）与预测残差均方根（RMSEP）的比值（RPD）分别为0.97,0.97,4.44,木质素为0.94,0.94,4.08,表明利用NIRS技术可以准确分析苜蓿干草中纤维素和木质素的含量。半纤维素的R_CV,r2,RPD分别为0.29,0.12,1.09,说明该模型不能进行半纤维素的实际预测。利用近红外反射光谱法准确测定纤维素和木质素含量的结果,对苜蓿生产加工中的质量评价,以及苜蓿育种等研究中纤维品质的快速分析都具有重要意义。     

光谱预处理对近红外光谱预测木材纤维素结晶度的影响

木材纤维素结晶度是木质材料的一个重要性质,它与树木的生长特性、结构与化学组成均有密切关系,并对木材的杨氏模量、尺寸稳定性、密度和硬度等具有重要的影响,文章研究了利用近红外光谱结合多变量数据分析技术对人工林木材纤维素的结晶度进行预测的能力。本研究从人工林湿地松木粉试样的表面采集近红外漫反射光谱,并利用X射线衍射法测定了木材纤维素的结晶度。研究表明,采用一阶导数和二阶导数光谱预处理没有提高近红外模型的预测效果,而采用原始光谱的预测效果最好,预测值与X射线衍射测定值的相关系数r可以达到0.950,各项预测误差值较低, 说明采用近红外光谱结合多变量数据分析方法建立的结晶度预测模型具有理想的预测能力。     

纤维素类芒属草本能源植物品质近红外光谱快速检测技术研究

我国生物质能源产业近年来得到快速发展,但对能源草的研究还处于初级阶段,如果能建立全面的能源植物木质素、纤维素、半纤维素的近红外预测模型数据库,将有助于优良品种的筛选、能源植物能用性能的评价及生物质能源产业在线控制。本研究采用傅里叶变换近红外光谱(FT-NIR)技术结合偏最小二乘法(PLSR)建立了荻、南荻、奇岗、芒四种芒属能源植物品质指标(纤维素,半纤维素,木质素和灰分)近红外预测模型,并在此基础上研究了样本粒度对模型的影响。研究结果表明：(1)四种芒属能源植物茎秆中纤维素,半纤维素和木质素含量误差均方根(RMSECV)分别为1.35％(R2=0.88),0.39%(R2=0.91)和0.35%(R2=0.80),叶片中纤维素,半纤维素和木质素含量误差均方根(RMSECV)分别为0.72%(R2=0.88),0.85%(R2=0.85)和0.44 (R2=0.87),所建的纤维素,半纤维素和木质素的近红外校准模型在预测未知样品含量时效果较好,但灰分含量预测效果不理想;(2)2和0.5 mm粒度样品所建近红外模型均满足样品检测精度要求,但考虑到时间和人工成本,建议在工厂对能源植物原料品质进行分析时,采用2 mm样品建模。     

东北寒地水稻茎秆纤维素含量近红外光谱反演

在水稻抗倒伏育种中,水稻茎秆纤维素含量作为重要的作物性状表现型数据,用传统方法获取时受人力成本和时间成本的约束,采集群体大小有限.利用高光谱技术能够实现对作物性状信息的快速、无损检测.为探究水稻茎秆纤维素含量近红外光谱反演模型,以田间小区试验的方式,采集水稻灌浆期至成熟期茎秆基部倒2、3节作为实验样本,并在实验室内使用...     

畜禽肉化学成分近红外光谱检测技术研究进展

和传统的肉品化学成分检测方法相比,近红外光谱分析是一种能够快速、简单、安全和可同时测定多种化学成分的肉品检测方法。论述了近年来猪、鸡、牛、羊四种动物肉中粗蛋白质、肌间脂肪、脂肪酸、水分、灰分、肌红蛋白和胶原蛋白七种化学成分的近红外光谱分析检测研究进展,并探讨了目前研究中存在的问题及其原因。从已发表的研究结果可以看出,近红外光谱分析具有替代耗时成本高的现有肉品化学检测方法的巨大潜力,特别是用于商业上同步检测多种化学成分。研究大多采用主成分分析法进行特征光谱筛选,偏最小二乘和修正偏最小二乘法建立校正模型,交互验证进行预测结果评价。目前研究热点集中在肉中脂肪酸含量预测模型和应用近红外高光谱图像和多元回归预测肉中化学成分。近红外光谱预测结果差异性较大,这与样品集选择、光谱预处理和建模方法都有很密切的关系。样品选择对近红外预测精度具有重要的意义,非均质肉样影响了近红外化学成分预测精度。总的来说,肌间脂肪、脂肪酸与水分指标预测效果较好,粗蛋白质和肌红蛋白指标预测效果次之,灰分和胶原蛋白指标预测结果较差。     

近红外光谱技术在水产品检测中的应用研究进展

水产品富含水分、蛋白质、不饱和脂肪酸与游离氨基酸等,是消费者喜爱的食品之一。然而,其在贮藏过程中由于温度波动或操作不当等因素会引起品质下降,引发一系列的食品安全问题。近红外光谱技术是一种利用物质对光的吸收、散射、反射和透射等特性来确定其成分含量的检测技术。该技术作为食品分析方法之一,在食品领域中应用广泛,可进行从气体到液体,从匀浆到粉末,从固体材料到生物组织等样品的快速精准与定性定量分析,具有快速无损,安全高效,多组分同时测定等特点。主要对常用无损检测技术的特点进行比较分析,对近红外光谱技术的主要工作原理予以说明,综述了该技术在水产品鲜度评价、掺伪分析、质量评估与货架期预测等方面的应用实例与最新研究进展,目前存在的主要问题,提出该技术应在进一步提升水产品检测精度的前提下,通过与各类理化指标的相关性分析、多种检测技术相融合等法来实现全面评价水产品品质的最终目标,以使其在水产品快速检测过程中得到更加广泛的应用。     

近红外光谱检测技术在聚合物领域的应用研究进展

近红外光谱(NIR)检测技术能够提供样品丰富的结构和组成信息,且具有分析速度快、样品无需处理等突出特点,在聚合物领域有了越来越广泛的应用。综述了该技术在聚合物合成到成型加工再到回收利用整个生命周期过程中各个环节的应用研究进展。在聚合物的合成和加工过程中,近红外光谱检测技术可用于材料参量的定量测量,且由于光纤良好的化学和热稳定性,使其能够在强腐蚀、高温、高压等危险环境下进行在线实时监测。对于聚合物合成,选择聚合反应转化率、聚合产物粒径和聚合物组成三个关键参量,概述了近红外光谱在线测量上述参量的相关研究进展;对于聚合物加工,主要讨论了反应性挤出加工过程中近红外光谱在线测量聚合物分子量、残余单体含量、接枝率等反映材料加工状态参量的应用研究。在聚合物的回收利用过程中,近红外光谱可用于废旧塑料制品的定性分类识别,围绕该应用分析了其国内外的研究现状。指出了近红外光谱检测技术在应用中存在的问题,并提出几点建议,最后对该技术在聚合物领域的发展方向进行了展望,并认为随着研究工作的深入和在线测量仪器的发展,近红外光谱检测技术将在聚合物领域有着更加广阔的应用前景。     

近红外漫反射光谱法测定玉米秸秆NDF与ADF含量

应用主成分空间和傅里叶变换近红外光谱技术,采用偏最小二乘回归法(PLS),在国内首次建立了适合不同品种类型、不同生长发育时期和不同部位且适配范围广的近红外漫反射光谱(NIRS)测定玉米秸秆中性洗涤纤维(NeutralDetergentFiber,NDF)和酸性洗涤纤维(AcidDetergentFiber,ADF)含量的稳定校正模型。结果表明,采用一阶导数 矢量归一化预处理和一阶导数 多元散射校正预处理,谱区均为7502～5450cm-1和4601～4247cm-1,所建立的NDF与ADF校正模型,其校正和预测效果最佳。其校正决定系数(R2cal)均大于094,交叉验证和外部验证决定系数(R2cv,R2val)为092～096,各项误差(RMSEE,RMSECV和RMSEP)为149%～181%。该结果对青贮玉米秸秆材料快速鉴定和筛选具有重要的意义。     

近红外漫反射光谱法预测紫花苜蓿草颗粒营养价值

研究旨在探讨利用紫花苜蓿草颗粒样品的近红外漫反射光谱信息,建立能够预测其营养价值的校正模型。采集22份全株草颗粒、19份茎颗粒、19份叶颗粒共60份紫花苜蓿草颗粒样品,其中建模样品45份,检验样品15份。利用傅里叶变换近红外漫反射光谱技术(FT-NIRS)采集各实验样品的近红外漫反射光谱,运用偏最小二乘法(PLS)建立了紫花苜蓿草颗粒粗蛋白(CP)、中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)含量的预测模型。3个预测模型的校正模型建模效果均较好,其交叉检验相关系数(R_CV)为0.964 10～0.968 87,交互验证的残差均方根(RMSECV)为0.80%～2.59%。用15个检验样品对模型进行外部检验,预测相关系数(r)为0.966 9～0.974 3,外部验证的残差均方根(RMSEP)为0.85%～2.07%。所建模型的交叉检验和外部检验RPD均大于3,表明近红外光谱分析技术可以准确地预测紫花苜蓿草颗粒的营养价值。     

近红外光谱法测定苜蓿中的叶含量

叶含量是一项对苜蓿的营养价值和家畜采食量、消化率都很重要的指标,目前常用的手工茎叶分离后测定叶含量的方法非常费时费力。利用近红外光谱分析技术(NIRS)对人工配制叶含量为15%～55%的41个苜蓿样品, 建立了苜蓿中叶含量的预测模型。用15,25, 35个定标样品分别建立的3个模型的RMSEP分别为1.02, 1.97, 0.51,RPD依次为5.50,2.85,25.93,外部验证的决定系数r2为0.978 9,0.984 4,0.998 9。结果表明,15个定标样品已经能够建立准确测定苜蓿叶含量的近红外预测模型,且模型的准确性随着数量增加而升高。     

近红外光谱技术(NIRS)在草地生态学研究中的应用

近红外光谱技术(NIRS)是一种快速、高效、无损的现代检测技术,已经在许多领域广泛应用。文章阐述了NIRS应用于草地生态学研究的意义,介绍了NIRS用于测定牧草营养成分、矿物质、土壤养分含量,分析了牧草混合物的组成、动物对所采食牧草的反应、牧草病虫害抗性等一些复杂特性,以及进行生化标记、同位素鉴别研究。综合这些研究可以看出,NIRS能够作为一种整体研究工具应用于草地生态学的许多研究领域中,可以检测各种常规化学成分、分析草地生态系统的各种动态指标和系统运行的多项整体特性。希望通过本文的总结分析,推动NIRS在中国草地生态学研究中的应用,加速该领域研究手段的现代化。     

近红外光谱技术(NIRS)在检测牧草霉菌毒素中的应用

具有快速、高效、无损、在线等优势的近红外光谱技术(near infrared reflectance spectroscopy technique,NIRS)已经在农业、食品、化工、医学等领域获得广泛应用。牧草在加工贮藏过程中,受多种真菌的侵染,引起霉菌毒素在牧草中积累。霉菌毒素会通过动植物产品进入人畜的食物链,引起人畜中毒。牧草中霉菌毒素的常规检测不但需要粉碎、浸提、层析等繁琐的样品前处理过程,还需要酶联免疫吸附法、高效液相色谱法、溥层色谱法等后续检测过程。通过发展高精度、低检出限的光谱仪器,建立相应霉菌毒素检测的软件技术与校正模型,能够在牧草利用中达到快速准确检测霉菌毒素的含量和性质,从而为牧草的合理加工与利用提供依据,促进NIRS技术在健康畜产品生产领域的应用。     

近红外光谱技术(NIRS)在反刍动物营养研究中的应用现状

近红外光谱技术(NIRS)分析样品时以其方便、快捷和准确等诸多优点在动物营养研究中得到了广泛的应用。用NIRS技术预测家畜日粮中有机物消化率时所产生的标准偏差(SECV)在1.6%～2.8%之间,而预测干物质的消化率时所产生的SECV在1.6%～3.5%之间。NIRS能够准确地预测饲料中的化学成分和生物学组分以及反刍家畜十二指肠微生物蛋白的流量,但对于预测饲料在瘤胃降解率的动态特性时与实际相差很大。NIRS技术预测舍饲家畜采食量与体内法得到的结果相似,但在预测放牧家畜采食量时其预测误差为14%左右。上述结果表明,NIRS技术在预测反刍家畜消化代谢、日粮营养评价、采食量等方面已取得了很大的进展,并在反刍动物营养研究领域中有着广阔的应用空间。     

近红外光谱用于盐酸左氧氟沙星针剂的定量分析

目前常用的盐酸左氧氟沙星注射液含量的测定方法是高效液相色谱法,但此法不能应用于在线分析。文章利用近红外光谱分析技术分别与偏最小二乘(PLS)以及人工神经网络(ANN)的方法相结合,对同一厂家的35个不同批号的针剂样品分别建立了定量校正模型,并对随机抽取的12个样品进行了预测。首先,利用PLS的方法建立模型,得出模型的决定系数 (R2)和预测集样本的标准偏差(RMSEP)分别为0.964和0.242 8,同时利用小波变换技术对光谱变量进行了高效的压缩,并利用了前馈神经网络建立了盐酸左氧氟沙星针剂的定量分析模型, 利用该模型所得的R2和RMSEP分别为0.944和0.572 2。文章详细比较了两种方法的建模过程,相关参数选取的优化方法,实验结果令人满意,从比较结果来看,PLS方法略优于ANN方法,可以快速准确的给出该针剂的含量,具有无损,简单,快捷的特点,为近红外光谱技术应用于针剂的定量检测提供了一个新的有效方法。     

基于近红外漫反射光谱的香梨类别定性分析

基于近红外(near infrared, NIR)漫反射光谱分析技术对库尔勒香梨中的脱萼果和宿萼果进行了自动化判别试验研究。用对不同波段范围、不同光谱预处理方法(MSC、SNV、微分光谱)和不同主成分因子数对香梨类别判别结果的影响进行了对比分析,建立了香梨类别的定性判别模型。研究结果表明：用判别分析(discrimant analysis,DA)方法在9 091～4 000 cm-1范围结合原始光谱建立的DA判别模型最优,该方法对校正集正确分类率达100%,预测集正确分类率为95%。     

近红外光谱技术实时测定土壤中总氮及磷含量的初步研究

及时、准确探测土壤中的氮、磷含量,有利于精准施肥决策,提高肥料利用率。研究表明近红外技术能够探测土壤的物理和养分状况。针对不同土地利用类型,在北京大兴地区采集85份土壤样品,测定土壤氮、磷养分及其近红外漫反射光谱,并利用傅里叶变换光谱技术和偏最小二乘回归法建立了土壤总氮(N)和总磷(P)的近红外光谱校正模型。所建模型的交叉检验决定系数(R2_CV)分别为0.862 6(N),0.668 5(P)。用未参与建模的10个样品对模型进行外部检验,总N、总P的预测相关系数(r)分别为0.969 8,0.830 7,预测标准误差(RMSEP)分别为0.009 5%(N),0.008 6%(P),RPD值(检验集样品化学测定值标准差/预测标准误差)分别为3.78(N),1.69(P)。结果表明,采用适当的光谱分析方法可以实现用近红外技术对土壤总N的精确探测及对土壤总P的粗略估测。