近红外漫反射光谱法快速测定秸秆青贮饲料成分含量

采用傅里叶近红外漫反射光谱技术,结合偏最小二乘回归法,以158个不同种类的秸秆青贮饲料样品建立了常规化学成分和发酵成分含量的近红外定量分析校正模型。其中常规化学成分中, 粗蛋白、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、半纤维素、干物质、粗灰分和酸性洗涤木质素含量的校正模型决定系数R2分别为0.95,0.90,0.86,0.91,0.86,0.95和0.90;发酵成分的pH、乳酸、乙酸、丙酸、丁酸和氨态氮含量的校正模型决定系数R2分别为0.98,0.83,0.85,0.3,0.90和0.92。研究发现除乙酸、丙酸和丁酸之外,其他成分含量的相对分析误差RPD(SD/SECV)均大于2.5;除乳酸、乙酸、丙酸和丁酸之外,所建近红外定量分析模型对独立检验集样品其他成分含量的预测值与化学值的相关决定系数R2均大于0.08。该研究结果对青贮饲料品质的快速检测具有重要的实际意义。     

近红外漫反射光谱法测定麦冬的多糖含量

采用近红外光谱分析技术对麦冬多糖进行定量分析.对麦冬的原始漫反射光谱采用了一阶导数、二阶导数、平滑、散射校正等多种光谱解析手段,初步选择了建模波段,并结合偏最小二乘回归法对麦冬多糖进行了定标建模分析.结果表明,光谱经过一阶导数+标准乘性散射校正(MSC)+SG平滑处理,选取4 000～4 900,5 100～6 900,7 050～10 000 cm-1波段建模得到的定标模型效果最佳,分析结果精度较高,R2,RMSEC,R2CV,RMSECV,主因子数分别为0.996,0.237,0.973,0.583,6.模型经过验证样品集检验,预测相关系数达到0.968 8.     

短波近红外光谱的整粒小麦蛋白质PLS方法的定量分析

利用漫反射法获得的整粒小麦短波近红外光谱(833～1111nm),采用化学计量学中的偏最小二乘法(PLS)方法,选取不同的波长范围对光谱进行信息提取和分析,给出了不同因子数时PLS方法进行蛋白质分析的结果及其因子数与预测标准偏差平方和(PRESS)关系曲线,确定了最佳回归因子数。并通过选取最佳回归因子和不同波段,对整粒小麦的蛋白质成分进行了定量分析,比较了不同波长范围对分析的影响,并从中获得了较好的预测结果,实验表明,合理选择光谱范围可减少非主要信息的干扰,并以此来提高成分分析精度的方法是切实可行的,在实际应用中有一定的参考价值。     

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。     

近红外漫反射光谱法定量分析连翘药材

利用近红外漫反射光谱技术和偏最小二乘法定量分析了连翘药材中连翘苷与连翘酯苷的含量。所建立校正模型内部交叉验证均方差(RMSEC)分别为0.327、0.273,交叉验证决定系数分别为0.968、0.978。利用该模型对10份未知样品进行预测,预测值和参考值之间的相关系数分别为0.929、0.986,预测均方差(RMSEP)分别为0.421、0.260,该法具有准确、快速、不破坏样品等优点。     

近红外漫反射光谱法测定川产黄柏中小檗碱含量

提出了用近红外光谱技术快速测定川产中药黄柏中指标成分小檗碱含量的方法。对小檗碱含量在2.155%～8.245%范围的不同来源的黄柏,根据其在12 500～3 600 cm-1的近红外吸收光谱,采用偏最小二乘算法(PLS)建立了校正模型,比较了光谱不同预处理方法对校正结果的影响 。当采用二阶导数处理方法时能最有效地提取光谱的信息,此时校正集相关系数(r2)为0.922 1,校正集标准偏差(SEC)为0.337,预测集标准偏差(SEP)为0.251 。该方法快速简便,适合于中药指标成分的快速分析。     

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快速测定天然纤维素清洁浆料α-纤维素含量

针对天然纤维素清洁制浆新型连续生产工艺,提出了采用近红外漫反射光谱测定天然纤维素(棉、木浆粕)清洁浆料中α-纤维素含量。收集了142个天然纤维素清洁浆料样品,采用GB/T 9107—1999方法(化学分析方法)测定其α-纤维素含量。通过粉碎预处理提高样品的均匀性,继而压入旋转杯采集光谱。采用簇类独立软模式(SIMCA)方法建立了有效的棉浆粕和木浆粕的分类模型,模型识别率达到100%。基于偏最小二乘(PLS)法分别建立的全部样品以及分类棉、木浆粕的α-纤维素含量定量校正模型相关系数分别为0.954,0.911和0.839,SEP分别为2.4%,1.2%和1.6%,模型预测精密度与GB方法的允差接近,表明该方法是可行的,且操作简单,分析速度快,对提高天然纤维素清洁浆料α-纤维素含量分析效率和指导其连续生产具有积极意义。     

神经网络模型在LED便携式近红外整粒小麦成分测量仪上的建立

采用三层反向传播人工神经网络,在LED便携式近红外整粒小麦成分测量仪上,建立了测定整粒小麦中粗蛋白含量的定量分析模型。给出了LED便携式近红外整粒小麦成分测量仪的结构框图、光路结构图及所采集的整粒小麦样品光谱图。简介了人工神经网络的原理并给出了建模的结果。用人工神经网络建立模型,得到校准集和预测集的相关系数分别为0.90和0.96,相对标准偏差分别为3.77%和4.46%。在所使用的有限个分立波长的测定仪上,由于仪器光路、电路及整粒样品状态的影响,存在着一定的非线性。采用人工神经网络建立的模型,其结果优于线性模型的结果。     

近红外漫反射光谱法测定黄芩中总黄酮及黄芩苷的含量

文章建立了近红外漫反射光谱技术快速测定中药黄芩中主要活性成分黄芩苷和总黄酮含量的方法.对黄芩苷含量在12.24%～21.34%,总黄酮含量在16.08%～26.52%范围内的61个不同产地的黄芩,选择在8 000～4 000 cm-1范围内的近红外吸收光谱,采用偏最小二乘算法(PLS)比较不同光谱预处理方法建市的校正模型,结果表明一阶导数和最小最大归一化的数据预处理方法分别为黄芩苷和总黄酮最优预处理建模方法.黄芩苷校正集相关系数(r)为0.902 4,校正集标准偏差(SEC)为1.01,预测集标准偏差(SEP)为0.876 4;总黄酮校正集相关系数(r)为0.952 7,校正集标准偏差(SEC)为0.785,预测集标准偏差(SEP)为0.521 1,该方法快速简便,适合于黄芩中主要活性成分的快速分析.     

近红外漫反射光谱法测定玉米秸秆体外干物质消化率

以不同生态环境、不同年份,不同品种和自交系类型、不同生长发育时期以及不同部位的600个样品中选出161份玉米秸秆为材料,应用傅里叶变换近红外光谱技术,采用偏最小二乘回归法(PLS),通过比较不同光谱范围和光谱预处理方法,在6 101.7～5 773.8 cm-1和4 601.3～4 246.5 cm-1谱区内,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)测定玉米秸秆体外干物质消化率(in vitro dry matter digestion,IVDMD)的稳定校正模型。其交叉验证和外部验证决定系数(R2_cv,R2_val)分别为0.907 3和0.906 6,预测标准偏差为2.08%, 预测值与化学值间的相关系数(r)达0.956。结果表明, 近红外光谱技术可以用于快速、准确测定玉米秸秆IVDMD,该结果对青贮玉米育种过程中的秸秆材料快速鉴定和筛选具有重要的意义。     

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。     

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。     

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。     

近红外反射光谱法(NIRS)测定棉仁粉中蛋白质和棉酚含量的研究

选用49份不同蛋白质和棉酚含量的陆地棉种质资源和188份陆地棉重组近交系为材料,以多年份、多地点种植收获的种子材料组成原始样品集,分别对棉仁粉中蛋白质含量和棉酚含量进行化学测定,采用改进的偏最小二乘法(Modified PLS)和(2,4,4,1)的数学转换方法建立近红外反射光谱(NIRS)定标模型,以寻找棉籽蛋白质含量和棉酚含量的快速测定方法。结果表明,蛋白质含量的定标决定系数(RSQ=0.933)和交叉检验决定系数(1-VR=0.929)较高,定标标准误差(SEC=0.623)和交互校验标准误差(SECV=0.638)较小,预测模型的建模效果较好,可替代化学分析。棉酚含量预测模型的RSQ,1-VR,SEC和SECV分别为0.836,0.811,0.074和0.079,模型预测效果略差于蛋白质模型,但仍可用于棉仁粉中棉酚含量的测定。     

玉米秸秆组分近红外漫反射光谱(NIRS)测定方法的建立

玉米秸秆是我国产量最大的秸秆生物质资源,但目前还没有快速高效的组分分析方法,本研究利用傅里叶变换近红外漫反射光谱 (NIRS) 技术,采用偏最小二乘法(PLS),在国内首次建立了NIRS测定玉米秸秆中灰分、半纤维素、纤维素、Klason木质素、酸不溶灰分和水分含量的校正模型,该模型稳定,适合不同地区、不同品种的玉米秸秆及其不同部位。实验结果表明,采用一阶导数+Karl Norris滤波预处理,谱区在4 100～7 500 cm-1,能得到理想的预测模型。该模型对玉米秸秆各组分的交叉验证均方差(RMSECV)范围为0.090 3～1.45,预测误差(RMSEP)范围为0.256 9%～2.581 9%,预测相关系数≥0.871 1。该研究对加速我国秸秆生物质的工业转化具有重要意义。     

近红外光谱技术(NIRS)在牧草领域中的应用研究进展

牧草是草食动物最主要的营养来源。牧草品质的优劣不仅影响家畜的生长发育和生产效率,也决定着最终畜产品的产量与品质。牧草品质的优劣主要取决于牧草营养成分及其消化率、适口性、以及牧草中所含抗营养因子和真菌毒素、霉菌毒素的含量水平。近红外光谱技术(NIRS)是一种低成本、快速、简单、无损的定性、定量分析技术,已在许多领域广泛应用。该文简要介绍了NIRS的原理和特点,详细综述了NIRS在牧草品质分析、牧草育种、牧草品种鉴定和性状分类中的应用。通过较全面综述NIRS在牧草领域中的应用现状,以期有助于NIRS在我国牧草领域中的发展。     

构建整粒油菜籽脂肪酸成分近红外反射光谱分析模型的研究

选用具有多年份、多地点、变异大的497份油菜籽育种材料组成原始样品集,光谱经散射和数学预处理利用改良偏最小二乘法(MPLS)构建各脂肪酸近红外反射光谱(NIRS)校正模型,同时采用三种不同用量的样品杯进行NIRS建模分析。结果表明,以8 g样品校正建模效果最好,六种脂肪酸的校正决定系数为0.74～0.98。同时以3和0.6 g样品分别发展的校正模型效果也较好,两者分析效果相近。各项决定系数(RSQ1,1-VR)高,相应的各项误差(SEC,SECV)较低。该研究以完整油菜籽为样品所建立的脂肪酸NIRS模型,可直接用于育种材料选择、突变体筛选和种质资源的评价等研究。     

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。