基于高光谱的工夫红茶发酵品质程度判别方法

发酵作为影响红茶品质形成的重要流程,发酵品质程度的判断主要基于人工经验,难以实现准确客观的评价。该研究主要针对于工夫红茶发酵工序,以不同发酵时序下的样品为对象,利用高光谱检测技术并结合化学计量学方法,对制备的不同发酵程度的样本进行无损检测和智能判别。首先利用高光谱成像仪（400～1 000 nm）采集工夫红茶发酵样品的高光谱数据,并根据气温、茶叶嫩度、萎凋情况、揉捻过程、发酵叶颜色及香气等现场生产信息,将6个不同发酵时序下的样本,根据发酵程度依次划分为3类（轻度发酵、适度发酵、过度发酵）。为了降低采集高光谱信息时因培养皿中发酵叶的不平整而产生的散射现象对光谱数据的影响,选取标准正态变量变换算法（standard normal variate,SNV）与多元散射校正算法（multiplicative scatter correction,MSC）对全波段光谱进行预处理,将预处理后的光谱数据进行主成分分析（principal components analysis,PCA）,分别得到前3个主成分的三维载荷图,根据样本在图中的空间分布特征,因而选择效果较好的SNV预处理方法。以全波段光谱最优主成分作为模型输入量,建立邻近算法(K-nearest neighbor,KNN)、随机森林（random forests,RF）、极限学习机（extreme learning machine, ELM）判别模型,识别率分别为63.89%,94.44%和86.11%,结果表明,非线性模型（RF、ELM）识别率较高,其中RF模型性能优于ELM模型。为比较基于全波段与特征波长建立的工夫红茶发酵品质程度模型判别效果,采用连续投影算法（successive projections algorithm,SPA）提取31个特征波长进行PCA降维处理,以特征波长最优主成分作为模型输入量,构建SPA-KNN,SPA-RF和SPA-ELM判别模型,识别率分别为83.33%,91.67%和91.67%。通过SPA对变量筛选后,SPA-KNN和SPA-ELM模型性能明显提高,SPA-RF模型识别准确度略有下降。与特征波长建立的模型相比,全波段建立的RF模型性能最佳,对工夫红茶轻度发酵、适度发酵、过度发酵的判别率分别达到了100%,83.33%和83.33%。研究结果为推进红茶智能化、数字化加工的实现,提供了理论基础和科学依据。     

Emerging applications of nano-optical sensors combined with near-infrared spectroscopy for detecting tea extract fermentation aroma under ultrasound-assisted sonication

The current innovative work combines nano-optical sensors with near-infrared spectroscopy for rapid detection and quantification of polyphenols and investigates the potential of the nano-optical sensor based on chemo-selective colorants to detect the dynamic changes in aroma components during the fermentation of tea extract. The procedure examined the influence of different ultrasound-assisted sonication factors on the changes in the consumption rate of polyphenols during the fermentation of tea extract versus non-sonication as a control group. The results showed that the polyphenol consumption rate improved under the ultrasound conditions of 28 kHz ultrasound frequency, 24 min treatment time, and 40 W/L ultrasonic power density. The metal–organic framework based nano-optical sensors reported here have more adsorption sites for enhanced adsorption of the volatile organic compounds. The polystyrene-acrylic microstructure offered specific surface area for the reactants. Besides, the employed porous silica nanospheres with higher porosity administered improved gas enrichment effect. The nano-optical sensor exhibits good performance with a “chromatogram” for the identification of aroma components in the fermentation process of tea extract. The proposed method respectively enhanced the consumption rate of polyphenol by 35.57%, 11.34% and 16.09% under the optimized conditions. Based on the established polyphenol quantitative prediction models, this work demonstrated the feasibility of using a nano-optical sensor to perform in-situ imaging of the fermentation degree of tea extracts subjected to ultrasonic treatment.     

Storage effects on the quality quartet of orange juice submitted to moderate thermosonication: Predictive modeling and odor fingerprinting approach

The effects of moderate thermosonication (MTS) on the quality quartet: physico-chemical, microbial, nutritional and sensory qualities of orange juice (OJ) inoculated with Alicyclobacillus acidoterrestris (AAT) were studied during 24 days of storage at ambient and refrigerated temperatures. The bioactive compounds and antioxidant activity of OJ decreased with storage, while the pectin methyl esterase (PME) increased. Nonetheless, noticeable changes were observed from the 12th day of storage. There was no obvious (p > 0.05) variation in pH and total soluble solids. To determine the nutritional and microbial quality characteristics of OJ during storage, non-linear kinetic curves were successfully fitted with least square fitting polynomial and four-parameter log-logistic distribution models. The E-nose sensors succeeded in discriminating between the aroma of non-treated and treated OJ based on linear discriminant analysis (LDA). Furthermore, terpenes, alcohol and partially aromatic compounds were the main spoilage indicators of OJ during storage based on E-nose analysis and confirmed by HS-SPME-GC/MS analysis. Thus, MTS significantly extended the shelf life of the quality quartet of natural OJ at 4 °C. E-nose-GC/MS fusion offered odor fingerprints to AAT microorganisms that can be used as spoilage index without using traditional food analysis techniques. The proposed approach can be used as an alternative tool for rapid detection of spoilage microorganisms in OJ.     

Ultrasonic treatment maintains the flavor of the melon juice

Thermal treatment usually leads to the flavor deterioration of melon juice. This study was initiated to evaluate the retention effect of ultrasonic (US) and ultra-high pressure (UHP) on volatile components of melon juice by gas chromatography-mass spectrometer (GC–MS) and gas chromatography-ion mobility spectrometry (GC-IMS). The electronic nose, electronic tongue, and GC-IMS analysis showed that US was much better way to contain the flavor of melon juice than UHP was does. The correlation coefficient between the US and the control was as high as 0.99. The concentration of characteristic aroma components in melon juice after ultrasonic treatment was 2.77 times and 3.02 times higher than that in the control and UHP, respectively. Moreover, the US treatment gave no significant difference in the total soluble solids, pH, and color of the juice. And it dramatically enhanced the flavor profile of melon juice.     

祁门红茶加工中氨基酸和儿茶素快速检测模型建立

氨基酸与儿茶素是茶叶品质的重要组成成分。祁门红茶在加工过程中,氨基酸与儿茶素含量发生了显著的变化,而且不同加工阶段差异性很大,但目前在生产中缺乏快速在线检测方法。为了实现对祁门红茶加工过程中氨基酸和儿茶素含量快速测定,试验以鲜叶、萎凋叶、揉捻叶、发酵叶和干燥后毛茶为原料,获取近红外光谱并利用化学方法检测氨基酸和儿茶素含量。对采集的原始光谱进行标准正态变量变换(SNVT)预处理,利用联合区间偏最小二乘回归法(Si-PLS)构建氨基酸和儿茶素含量近红外回归模型,相关系数与交互验证均方根误差作为评价模型的有效指标。结果表明,利用Si-PLS方法建立氨基酸含量的模型最优组合包含20个光谱区间并联合4个子区间和9个主成分因子,校正集的相关系数、校正均方根误差分别为0.955 8和1.768;预测集的相关系数、预测均方根误差分别为0.949 5和2.16。儿茶素含量的模型最优组合包含20个光谱区间并联合3个子区间和10个主成分因子,校正集的相关系数、校正均方根误差分别为0.940 1和1.22;预测集的相关系数、预测均方根误差分别为0.938 5和1.17。所建立模型准确性较好,这为茶叶加工过程中茶叶品质的在线监控提供了理论依据。     

Identification and structural characterization of in vivo metabolites of ketorolac using liquid chromatography electrospray ionization tandem mass spectrometry (LC/ESI-MS/MS)

In vivo metabolites of ketorolac (KTC) have been identified and characterized by using liquid chromatography positive ion electrospray ionization high resolution tandem mass spectrometry (LC/ESI-HR-MS/MS) in combination with online hydrogen/deuterium exchange (HDX) experiments. To identify in vivo metabolites, blood urine and feces samples were collected after oral administration of KTC to Sprague-Dawley rats. The samples were prepared using an optimized sample preparation approach involving protein precipitation and freeze liquid separation followed by solid-phase extraction and then subjected to LC/HR-MS/MS analysis. A total of 12 metabolites have been identified in urine samples including hydroxy and glucuronide metabolites, which are also observed in plasma samples. In feces, only O-sulfate metabolite and unchanged KTC are observed. The structures of metabolites were elucidated using LC-MS/MS and MS(n) experiments combined with accurate mass measurements. Online HDX experiments have been used to support the structural characterization of drug metabolites. The main phase I metabolites of KTC are hydroxylated and decarbonylated metabolites, which undergo subsequent phase II glucuronidation pathways.     

FTIR结合曲线拟合分析用于普洱熟茶陈化过程的研究

为了研究陈化时间对普洱熟茶所含化学成分的影响,分析了同一品种普洱熟茶在不同陈化时间的傅里叶变换红外光谱,光谱初步显示不同陈化时间的普洱熟茶的化学成分存在差异。茶叶是一个复杂的体系,其红外光谱由所含成分的特征吸收带叠加而成。为了深入探索发生变化的特征带,对光谱中的1 900～900 cm-1吸收带进行傅里叶自去卷积,确定该范围内叠加子峰的个数和预估波数位置,然后进行曲线拟合分析。通过曲线拟合分析确定不同陈化时间普洱熟茶红外光谱中的蛋白质、茶多酚、果胶和多聚糖的子峰位置。蛋白质的特征吸收酰胺Ⅱ带子峰出现在1 520 cm-1,茶多酚和果胶吸收子峰分别出现在1 278和1 103 cm-1,葡甘露聚糖和阿拉伯聚糖的吸收子峰波数是1 063和1 037 cm-1,分别利用这些子峰面积和叠加带面积的比例间接反映蛋白质、茶多酚、果胶和多聚糖的含量在陈化过程中的变化情况。曲线拟合结果显示,随着陈化时间的增加,茶叶中的酰胺Ⅱ带子峰面积比例先增大后减小,同时茶多酚和果胶类物质含量比例减少,可溶性多聚糖类物质含量比例增加。这解释了普洱熟茶随着陈化时间增加其苦涩味减弱,口感上出现甜味的原因。研究表明傅里叶变换红外光谱结合曲线拟合分析能反映普洱熟茶陈化过程中化学成分的变化,为其品质的评定提供有效依据。     

基于近红外光谱法的大佛龙井茶品质评价研究

为探索科学、客观的茶叶品质评价方法,以大佛龙井茶为分析对象,采用近红外光谱偏最小二乘法(NIRS-PLS),分别建立了干茶色泽、汤色、香气、滋味、叶底单因子得分及五因子总分、六因子总分共7个定量分析模型。结果表明,在主成分因子数不大于10的情况下,各模型校正相关系数R_c为90.48%～98.43%,校正均方根误差RMSEC为1.14～2.09,预测相关系数R_p为90.00%～96.65%,预测均方根误差RMSEP为1.52～2.84,7个模型校正集和预测集均获得较高的拟合度;其中五因子总分模型预测性能最好(R_p为96.65%、RMSEP为1.52),同时,总分模型精度均高于单因子模型。研究结果表明应用近红外光谱法进行大佛龙井茶的品质评价是可行的。     

An efficient method using ultrasound to accelerate aging in crabapple (Malus asiatica) vinegar produced from fresh fruit and its influencing mechanism investigation

In this study, a kind of crabapple vinegar was developed by the method of mixed bacteria fermentation. It showed that the total acids and total esters in the vinegar increased by 30.51% and 22.67%, respectively. Simultaneously, ultrasound was used to treat the vinegar to shorten the time of aging. In addition, the HS-SPME-GC-MS results show that some volatile components had increased significantly, such as total esters, aldehydes and heterocycles. Combining OAV with radar chart of aroma active ingredients, the order of contribution to the characteristic aroma of crabapple vinegar was esters > alcohols > others > acids. Finally, ultrasonic cavitation and hydroxyl radicals were measured to further prove it could accelerate chemical reaction of crabapple vinegar. The results of FTIR showed that the hydrogen-bonded molecules had increased, while free molecules with irritating taste (such as ethanol and acetic acid) had decreased, which made the taste of crabapple vinegar softer. Results have showed that ultrasound is a promising technique for shortening aging time and it also provides the possibility to improve the taste of fruit vinegar.     

天登烟挥发性香气成分的聚类分析

为更为系统的了解天登烟的品质特点,采用同时蒸馏萃取-气相色谱/质谱法分析了烟叶样品中挥发性香气成分,并结合DSP软件对18个烟叶样品中13个成分峰按欧式距离类平均法进行了聚类分析。结果表明,各天登烟样品可以有效地聚为一类,特别是2003年的样品差异非常小,进一步说明,天登烟自身的香气特征风格突出,在烟草主要特征香气成分含量与组成方面同国产香料烟与烤烟较为接近,而与白肋烟、晒黄烟之间的差异均较大。     

鸢尾根致香成分分析及在造纸法再造烟叶中的应用

采用同时蒸馏萃取法,从鸢尾根中提取致香成分,对其主要化学成分进行GC/MS分析,用鸢尾根致香成分进行了造纸法再造烟叶加香试验,并将加香后的造纸法再造烟叶样品添加在卷烟配方中进行评吸。结果表明,鸢尾根致香成分中共鉴定出17个化合物,主要含有癸酸和棕榈酸;鸢尾根致香成分能改善造纸法再造烟叶的烟气品质,并具有降低刺激的作用,加香后的造纸法再造烟叶在卷烟中应用也具有相同的效果。     

小波分析的茶鲜叶全氮含量高光谱监测

茶是世界上最受欢迎的饮料之一,而氮素（N）是影响茶叶品质的主要成分之一,因此快速准确地估算N素含量至关重要。由于测定N含量的化学方法繁琐耗时,利用高光谱对茶鲜叶中N含量进行预测,利用连续小波转换（CWT）提取的小波系数,探究CWT不同分解层数对于N素含量的估测能力,并讨论了不同波长选择算法所建模型的预测效果。首先,采集广东省英德市茶园的151个茶鲜叶样品高光谱数据,将获得的原始光谱通过卷积平滑（SG）、去趋势（Detrending）、一阶导数（1st）、多元散射校正（MSC）和标准正态变量变换（SNV）五种预处理方法进行预处理并作为参考。其次,采用连续小波对原始光谱进行初步处理生成多尺度小波系数,并进行相关性分析, 分别利用连续投影算法（SPA）、竞争性自适应加权采样法（CARS）和变量组合集群分析（VCPA）方法进一步优化CWT变换后光谱数据的变量空间,最后,以特征变量为输入使用PLSR建立了N素定量监测模型,并对比不同尺度不同方法估算N素的效果。结果表明,连续小波分析方法可有效提升茶鲜叶光谱对N素含量的估测能力,明显优于常规光谱处理方法。经连续小波分解后,对茶鲜叶N素的预测能力随分解尺度的增加整体呈逐步降低的趋势,其中在1~6尺度连续小波变换后的光谱与茶鲜叶N素存在良好的相关性,表明小尺度的连续小波分解可有效应用于茶鲜叶N含量的监测。基于CWT（1）-VCPA方法建立的模型精度最高,且变量数相比于全波段减少了99.34%,其建模与预测R2达到0.95和0.90,相比于传统光谱处理方法,精度提升了11% ,证明CWT-VCPA可以有效降低光谱维度并大幅提升模型精度。实现了茶叶N素含量的高效量化预测,为评估茶叶的其他成分提供了可靠技术参考。     

一种基于近红外光谱与化学计量学的绿茶快速无损鉴别方法

绿茶是我国饮用范围最广、最受欢迎的一类茶叶。不同品种绿茶叶外观上差别较小,非专业人员难以直接用肉眼进行辨别。传统化学方法操作复杂、检测费用较高,对样品具有破坏性,无法实现快速无损分析。近红外光谱技术是一种简便、快速、无损、重现性好、可直接用于在线定性定量分析的新型分析技术。由于种植方式以及土壤、气候等生长环境的差异,不同品种绿茶叶中含氢基团有机物的种类和含量也不相同,因此可以通过扫描样品的近红外光谱,得到不同品种绿茶叶的特征信息,实现对不同品种绿茶叶的快速鉴别。研究提出了一种基于近红外光谱与化学计量学技术对不同品种绿茶的快速无损鉴别方法。使用近红外光谱仪得到了八个品种绿茶样品的光谱图,用主成分分析方法对不同品种绿茶样品数据进行了聚类分析。使用连续小波变换方法消除了光谱信号中的基线干扰,从而提升聚类效果。利用基于标准偏差与相对标准偏差的变量筛选方法进一步提高了聚类结果的准确性。结果表明：主成分分析后样品的第一主成分和第二主成分的方差贡献率之和在90%以上,可以选取前两个主成分进行聚类分析。直接采用原始数据进行聚类分析的准确率较低,难以满足应用需要;连续小波变换可以有效地消除光谱信号中的基线干扰。与直接使用原始光谱聚类结果相比,采用连续小波变换后聚类效果有显著提升,但依旧不能实现所有品种茶叶样品的准确鉴别。为了进一步提高方法的稳健性和分类结果的准确性,选取了标准偏差和相对标准偏差较大的波长数据进行聚类分析。在符合平均值大于1%的波长范围内,剔除标准偏差小于5‰的波长,进一步选择较大相对标准偏差值对应的波长点进行聚类分析。采用这种方式,可以仅使用几十个甚至是几个波长即可实现绿茶样品品种的准确聚类分析。波长筛选方法可以大大提高主成分分析结果的准确性,采用近红外光谱分析技术与化学计量学方法可以实现对不同品种绿茶的快速鉴别。经过对各个光谱吸收区域波长所对应官能团分析后,初步得出多酚、酰胺类以及氨基酸类物质的种类不同或含量差异是形成绿茶品种差异的重要原因。所提出的基于近红外光谱与化学计量学技术的方法具有较强的鉴别能力,为绿茶的快速无损分析提供了一种新手段。     

同步荧光结合主成分与二维相关研究盐碱性土溶解性有机质组成与结构特征

为解决同步荧光光谱(SFS)荧光峰重叠而产生的应用局限性,应用同步荧光技术结合二维相关与主成分等方法,对重叠峰进行解析,研究土壤溶解性有机质(SDOM)组成与结构特征。选取河套灌区典型常见的芦苇、白杨、玉米、籽瓜等四种植被覆盖的土壤为研究对象,采集四个样点的土样,每个样点按0~20,20~40,40~60和60~80 cm等四层采集植被下土壤,共计16个土样,提取溶解性有机质,检测SFS。结果表明瓜地和玉米地SDOM荧光强度大于林地和芦苇地SDOM的荧光强度,瓜地SDOM荧光强度随着土层深度的增大而增大,而其他三种植被SDOM的荧光强度随着土壤深度的增大而减小,表明瓜地水浇过程中土层以淋溶作用为主,而其他土层以渗滤作用为主。应用主成分分析方法(PCA),识别出酪氨酸、色氨酸、微生物代谢产物、富里酸和胡敏酸等5种荧光组分,酪氨酸荧光峰出现了红移现象,表明瓜地土壤中的酪氨酸荧光强度明显高于其他三种植被土壤。基于二维相关光谱分析,芦苇土壤中的色氨酸与微生物代谢产物呈正相关变化趋势,光谱波段先后变化顺序为370 nm→337 nm→290 nm,表明组分变化顺序为富里酸→微生物代谢产物→色氨酸;玉米土壤中富里酸与胡敏酸呈正相关,波段变化顺序为318 nm→350 nm→420 nm→274 nm,表明组分变化顺序为微生物代谢产物→富里酸→胡敏酸→酪氨酸;林地土壤中酪氨酸、富里酸和胡敏酸呈正相关,波段变化顺序为270 nm→392 nm→426 nm→305 nm→337 nm,表明组分变化顺序为酪氨酸→富里酸→胡敏酸→色氨酸→微生物代谢产物;瓜地土壤中富里酸与胡敏酸呈正相关,而与酪氨酸呈负相关,波段变化顺序为410 nm→355 nm→334 nm→309 nm→275 nm,表明组分变化顺序为胡敏酸→富里酸→微生物代谢产物→色氨酸→酪氨酸。因此,运用SFS结合PCA与二维相关光谱分析SDOM的荧光光谱特征,识别荧光组分,揭示荧光组分的空间变化规律具有十分显著的效果。     

厦漳地区原水DOM的3-DEEM-FRI表征与分析研究

采用三维荧光光谱结合荧光区域积分分析法（3DEEM-FRI）研究了厦漳地区江东泵站、北溪水闸、汀溪水库、莲花水库、坂头水库以及石兜水库原水中溶解性有机物（DOM）的荧光特性、污染特征及其他水质指标与各荧光区域积分体积之间的相关性。结果表明,三种荧光组分-荧光类蛋白质组分（组分Ⅰ,C1）、荧光类蛋白质组分（组分Ⅱ,C2）以及类富里酸组分（组分Ⅲ,C3）在所调查水样中均有显著检出,而溶解性微生物代谢产物组分（组分Ⅳ,C4）在莲花、坂头以及石兜水样中有检出,类腐殖酸组分（组分Ⅴ,C5）在所调查水样中检出不明显;不同水体中同一组分的相对含量差别不大,其中荧光类蛋白质组分占比（P_{1, n}+P_{2, n}）均在60%以上,组分Ⅲ（P_{3, n}）与组分Ⅳ占比（P_{4, n}）均在10%～20%之间,组分Ⅴ占比（P_{5, n}）小于6%;荧光特征参数（1.28β∶α<0.97）显示水体中DOM具有典型的陆源与自生源混合输入的污染特征,组分Ⅰ、组分Ⅱ与组分Ⅳ之间具有同源性特征;TOC与总标准荧光积分体积（Ф_T,n）之间具显著的相关性（R2=0.979 34）,NH+₄-N与组分Ⅳ的标准荧光积分体积（Ф_4,n）之间相关性较好（R2=0.827 98）,而类腐殖质的相对含量（P_{3, n}+P_{5, n}）与SUVA之间的R2为0.703 25。研究表明,3DEEM-FRI分析法可用于识别江湖水库型原水DOM的组成及污染来源,同时还可以实现对TOC含量、NH+₄-N含量以及水体腐殖化程度的有效追踪和指示。     

普洱茶及其原料多糖分子组成及光谱学特性研究

研究了普洱茶发酵过程中多糖分子组成及光谱学特性的变化规律。结果显示,普洱茶及其原料多糖主要组分TPS1和TPS2的分子组成及光谱学特性差异显著。TPS2含有较高糖醛酸,而TPS1含有较高的中性糖和蛋白质。TPS1和TPS2均由半乳糖(Gal)、阿拉伯糖(Arb)、甘露糖(Man)、葡萄糖(Glu)、木糖(Xyl)、鼠李糖(Rha)六种单糖组成,其分子摩尔比分别为23.6∶5.9∶24.2∶1.1∶1.8∶3.2和26.9∶3.2∶19.3∶5.5∶1.3∶2.7。TPS2和TPS1的重均分子量分别为1.68×104和1.21×104道尔顿。TPS1和TPS2水溶液在200～400 nm之间无特征吸收峰。红外光谱图显示,TPS1和TPS2的信息基本相同,都是含有吡喃环的多糖。在三维AFM图中,TPS1形成的聚集体高度约为4 nm, 长宽约为0.2～0.4 μm,TPS2形成的聚集体高度约为40 nm,长宽约为0.5～0.8 μm。SEM图片显示,TPS1呈表面光滑的鳞片状聚集体,TPS2呈表面粗糙的片状聚集体。引起普洱茶及其原料多糖分子组成及光谱学性质发生变化的动力主要为微生物作用和湿热作用。     

一种基于可见-近红外光谱快速鉴别茶叶品种的新方法

提出了一种用可见-近红外光谱技术快速无损鉴别茶叶品种的新方法。应用可见-近红外光谱仪测定5个品种茶叶的光谱曲线,用主成分分析法对不同品种茶叶进行聚类分析并获得茶叶的可见-近红外光谱数据的主成分,再结合人工神经网络技术建立模型进行品种鉴别。主成分分析表明,以主成分1和2对所有建模样本的得分值做出的得分图,对不同种类茶叶具有较好的聚类作用,可以定性分析茶叶种类。把主成分分析得到的前6个主成分作为神经网络的输入,茶叶品种值作为神经网络的输出,通过5个茶叶品种共125个样本的训练和学习,建立了茶叶品种鉴别的3层BP人工神经网络模型,对未知的25个样本进行鉴别,品种识别准确率达到100%。说明本文提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为茶叶的品种快速鉴别提供了一种新方法。     

基于高光谱技术的厌氧发酵液固形物含量检测的研究

实时监测发酵液中固形物含量的变化,对控制厌氧发酵过程的稳定性具有重要作用。研究中采用近红外高光谱技术结合化学计量学方法,对水葫芦和稻草秸秆混合厌氧发酵过程中的固形物含量进行定量检测研究。与传统2540G(APHA,1990)标准方法相比,近红外高光谱技术具有无损、快速的优点。实验过程中,首先获取发酵液样本的高光谱信息,应用移动平均平滑法(MAS)进行光谱预处理,并采用竞争自适应重加权采样算法(CARS)、连续投影算法(SPA)和Random frog算法提取光谱特征信息,然后基于全谱和所选特征波长下的光谱信息分别建立总固形物含量(TS)和挥发性固形物含量(VS)的校正模型,建模方法包括偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)。研究表明,SPA-LS-SVM模型的预测结果最好,其中TS的预测均方根误差(RMSEP)及相关系数(R_p)分别为0.005 8和0.841;而VS的RMSEP和R_p分别为0.004 1和0.874。结果表明,利用近红外高光谱结合化学计量学方法可以实现厌氧发酵液中的固形物含量的检测,为布置光谱传感器以便定量检测厌氧发酵过程中的固形物含量奠定了理论依据。     

秸秆-牛粪发酵过程中溶解性有机质的荧光光谱特征

溶解性有机质(DOM)在自然生态系统有机物向无机物的转换过程中起重要作用。DOM在发酵过程中为微生物提供营养和能量,同时对腐殖质的迁移和转化具有重要的指示作用。牛粪有助于提高玉米秸秆腐殖化效率,使农业废弃物得以更好的利用。为探讨玉米秸秆-牛粪体积比2∶8(T1)、4∶6(T2)、6∶4(T3)和8∶2(T4)处理发酵过程中DOM的特征,采用三维荧光光谱-平行因子分析法,分析发酵底物中DOM的荧光组分;通过荧光指数(FI)和自生源指数(BIX)来表征DOM的来源,用腐殖化指数(HIX)分析发酵物料的腐殖化程度,并分析DOM各组分间最大荧光强度的相关性。结果表明：4个处理过程中DOM来源受自生源和外生源的共同影响(FI>1.4,0.8类富里酸>类胡敏酸。类富里酸和类胡敏酸之间呈现极显著正相关。基于此,根据DOM荧光光谱特性,为提高玉米秸秆在有机物料发酵中的利用率,秸秆-牛粪体积比为6∶4可作为实际堆肥的参考值。     

应用高光谱成像技术鉴别绿茶品牌研究

应用高光谱成像技术,基于光谱主成分信息和图像信息的融合实现名优绿茶不同品牌的鉴别。首先采集6个品牌名优绿茶在380～1 023 nm波长范围的512幅光谱图像,然后提取并分析绿茶样本的可见近红外光谱响应特性,结合主成分分析法找到了最能体现这6类样本差异的2个特征波段(545和611 nm),并从这2个特征波段图像中分别提取12个灰度共生矩阵纹理特征参量包括中值、协方差、同质性、能量、对比度、相关、熵、逆差距、反差、差异性、二阶距和自相关,最后融合这12个纹理特征和三个主成分特征变量得到名优绿茶品牌识别的特征信息,利用LS-SVM建立区分模型,预测集识别率达到了100%,同时采用ROC曲线的评估方法来评估分类模型。结果表明综合应用灰度共生矩阵变量和光谱主成分变量作为LS-SVM模型输入可实现对绿茶品牌的鉴别。