蒸煮液中的水分对纸浆卡伯值在线测量的影响分析

本文结合制浆造纸工业,对水分进行了光谱定性分析,探讨了在制浆蒸煮过程中水分对纸浆卡伯值在线分析系统的影响,确立了在蒸煮液中木素浓度在线测量的合适波长,避开了在蒸煮液中的水分对测量结果的影响,为后续的研究工作打下了基础     

结香纤维素与木素分布的显微激光拉曼光谱研究

显微激光拉曼光谱技术可以实现纤维素与木素在木材细胞壁中原位状态分布规律的观察研究。首先采用透射电子显微镜(TEM)研究了结香细胞壁的超微结构。进而采用显微激光拉曼光谱技术对细胞壁各层中纤维素与木素分布特点进行了原位分析测定,拉曼图像及光谱分析结果表明,纤维素与木素在细胞壁各形态区分布不均一,纤维素的分布情况与木素相反。     

基于TG-FTIR的杨木热解过程中脲醛树脂影响机理的模型物研究

热解是废弃人造板高效回收利用的方式,人造板中所含胶黏剂是其不同于生物质的主要特征。为了有效环保地利用热解技术处理废弃人造板,解明人造板热解过程中其所含脲醛树脂胶黏剂(UF)对木材热解特性的影响,深入探索UF对人造板中木材各组分的作用机制,以杨木及木材的三种主要组分(纤维素、半纤维素、木素)为研究对象,创新性地依据杨木的化学组成,以纤维素、木聚糖和木素配制成模型物,并加入UF模拟人造板的构成。利用热重红外光谱联用(TG-FTIR)分析法,对比分析了加入UF前后模型物以及杨木各主要组分的热失重特性及气相演变规律。热重及红外结果表明,UF促进了纤维素热解过程中水和羧酸类物质的生成。UF与木素结合生成热不稳定的含氮结构,释放大量氨气,并且在200～300 ℃区间内参与了木素的热解并直接影响木素热解产物的生成。由此推测,在人造板热解过程中,木材三种主要组分中与UF作用的主要成分是木素。     

苏丹红Ⅲ与苏丹红Ⅳ的红外、拉曼光谱和密度泛函理论的研究

报道了苏丹红Ⅲ和苏丹红Ⅳ的红外光谱(IR)、固体常规拉曼光谱(NRS)和以新型Cu-Ag复合纳米材料为基底的表面增强拉曼光谱(SERS)。以密度泛函理论(DFT)为基础,采用B3LYP/6-311+G(d,p)基组对其红外和拉曼光谱进行计算,计算结果与实验数据基本吻合,并且运用Gauss view 5.0可视化软件,对峰的振动模式进行了全面的归属。实现了对苏丹红的快速鉴别,为研究苏丹红染料的特性和快速鉴定提供了有利的依据,为食品安全检测提供了可靠的方法。     

不知火杂柑可溶性固形物在线检测模型建立及优化

应用近红外漫透射光谱检测技术对不知火杂柑的可溶性固形物(SSC)进行在线检测具有十分重要的意义。研究变量筛选方法对不知火杂柑可溶性固形物在线检测模型的影响,为实现其快速、准确的在线检测分级奠定基础。实验把形状不整、内藏瓤瓣的不知火杂柑作为研究对象,选取560~930nm的光谱,采用偏最小二乘法(PLS)建立不知火杂柑可溶性固形物的在线检测模型,并讨论不同的光谱预处理方法(卷积平滑(S-G)、一阶微分(1st derivatives)等),不同的变量筛选方法(移动窗口偏最小二乘法MWPLS、遗传算法GA、连续投影SPA)对PLS所建预测模型性能的影响。经对比,多元散射校正(MSC)能有效地消除光散射的影响,遗传算法能大大地降低了建模的波长点数,缩短了建模时间,改善模型预测精度。其最优PLS模型的RP=0.956,RMSEP=0.380,RC=0.967,RMSEC=0.340。实验表明在线检测不知火杂柑的可溶性固形物是完全可行的。     

应用SRCD和FTIR分析超高压处理对蘑菇多酚氧化酶二级结构的影响

应用同步辐射紫外真空圆二色光谱(SRCD)、傅里叶变换红外光谱(FTIR)和荧光光谱研究了超高压(HHP)处理对蘑菇多酚氧化酶(PPO)二级结构和三级结构的影响。HHP处理使蘑菇PPO的α-螺旋含量明显减少,二级结构发生改变。通过SRCD光谱和FTIR光谱分析得出的未处理或HHP处理蘑菇PPO的二级结构含量均存在一定的差异,这种差异可能是由于测量温度、酶液浓度和分析方法等多种因素造成的。荧光光谱表明,HHP处理后,蘑菇PPO溶液荧光光谱的强度降低,最大发射峰发生了红移,表明HHP处理改变了蘑菇PPO分子的三级结构。     

高光谱技术结合特征波长/光谱指数对冬枣成熟度可视化判别

为了给冬枣采收后成熟度分级提供理论指导,运用高光谱技术获取特征波长和计算光谱指数对其成熟度可视化分级。采集三类成熟度冬枣(未成熟果、白熟-初红果、半红-全红果)样本共336个并获取其高光谱信息,通过Savitzky-Golay(S-G)平滑对原始光谱降噪后再用Kennard-Stone(K-S)方法将样本分为训练集(226个)和测试集(110个)。选用连续投影法(SPA)和竞争性自适应重加权采样法(CARS)选择特征波长(CWs);同时从水果生理成分变化角度引入7个光谱指数(SIs)。基于SPA和CARS选取的CWs和引入的SIs分别建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型,并比较了3个模型的分级效果。结果表明：基于SPA和CARS选择的特征波长和引入的SIs建立的PLS-DA模型判别精度分别为：97.27%,95.45%和98.18%。为了直观展现判别结果,选用SIs建立的PLS-DA回归系数拟合判别向量Y的回归方程,依据Y中最大值元素所在类别为该样本预测类别的规则,将结果用不同颜色直观显示。该研究为冬枣成熟度可视化分级提供了思路,引入的SIs参数为开发适于多种水果成熟度分级的设备提供了技术支撑。     

不同速度对近红外光谱预测库尔勒香梨品质模型的影响

针对目前库尔勒香梨品质在线分级检测系统存在价格昂贵、结构复杂等问题,设计了库勒尔香梨内部品质在线无损检测分级系统。基于该系统研究了不同移动速度(0.3和0.5 m·s~(-1))对库尔勒香梨的可溶性固形物含量(solid soluble contents, SSC)和硬度在线预测模型的影响。不同移动速度下,采集样品相同部位的信息,所采集光谱存在差异。由于采集的光谱存在差异性,采用SG-平滑(Savitzky-Golay smooth)、 SG卷积导数、多元散射校正(MSC)、标准正态能量变换(SNV)、归一化(Normalization)等多种光谱预处理方法进行处理,基于偏最小二乘法(partial least squares, PLS),建立移动速度为0.3 m·s~(-1)(S1)和0.5 m·s~(-1)(S2)下库尔勒香梨的SSC和硬度模型。结果表明:移动速度为0.5 m·s~(-1)下,采用SG-DER(Savitzky-Golay Derivative)处理光谱图建立SSC模型优于0.3 m·s~(-1),其预测集相关系数和预测均方根误差为0.880 2和0.391 5°Bri。而在移动速度为0.3 m·s~(-1)下的结果,采用SGS(Savitzky-Golay smooth)处理光谱图建立的SSC模型优于0.5 m·s~(-1)下的结果,其预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.820 2和0.470 8 N。后建立两个速度混合模型,采用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)和连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)筛选特征变量,后采用PLS,建立混合速度下硬度和SSC预测模型。从建模效果来看SPA和CARS都可以有效减少建模所用变量数、提高库尔勒香梨在线SSC和硬度检测模型的预测能力和运算速度,增强模型的稳健性等。采用CARS方法,从501个光谱中筛选出24个变量,建立了CARS-PLS模型,建立的SSC模型较好,其预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.915 0和0.371 9°Bri。采用SPA方法,从501个光谱中筛选出32个变量,建立硬度模型较好,其预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.821 0和0.492 0 N。混合速度建立预测品质模型比单一速度建立模型稳健一些。研究表明:不同移动速度对建立果品品质预测模型产生不同影响,该研究有助于果品品质在线分选提供技术支持。     

在线近红外光谱在我国中药研究和生产中应用现状与展望

中药生产过程具有多单元复杂性特点,制剂生产的各个环节均会影响中药产品的最终质量,在线近红外光谱技术具有快速、无损和不污染环境等优势,能够作为一种快速评价中药生产过程中关键质量属性的分析技术。以院校相关研究为切入点,系统阐述了在线近红外光谱技术在中药生产过程分析与控制方面的应用,并结合院校中药生产在线近红外光谱分析平台搭建为例,以此为依据阐明中药在线近红外光谱分析技术应用的可行性。进而,从企业应用角度出发,较为全面的综述了目前国内大多数应用在线近红外光谱技术的中药生产企业的研究成果及其中药产品。按照中药产品的两大剂型(液体制剂与固体制剂)进行分类,以液体制剂不同生产环节(提取、浓缩及醇沉等)为区分点,以固体制剂不同成品剂型(片剂、胶囊剂及膏剂等)为区分点,分别对近10年来中药生产过程中在线近红外应用进行系统综述,阐明中药生产全过程在线近红外技术应用的可靠性,为中药生产现代化提供有效的技术支撑。     

黄桃碰伤和可溶性固形物高光谱成像无损检测

黄桃在线分级时,表面损伤和可溶性固形物同时在线检测。损伤和可溶性固形物是评价黄桃品质好坏的重要指标。采用高光谱成像技术,尝试对黄桃损伤和可溶性固形物进行同时检测。利用主成分分析法,首先对高光谱图像进行主成分分析得到最佳PC(principal component)图像,其次根据PC图像中各波长对其贡献率的大小确定最佳特征波长(550和720 nm)并结合二值化,图像掩膜和阈值分割以及相关的图像处理技术对最佳光谱图像进行定性判别。其准确率最高达到94.6%,同时建立偏最小二乘定量回归模型对正常样品SSC(soluble solid content)含量进行预测,通过对模型的不断优化,实现了基于高光谱成像技术对黄桃碰伤和可溶性固形物同时检测。可溶性固形物分选准确率为79.2%。实验结果表明,利用高光谱成像技术可以实现对黄桃碰伤和可溶性固形物同时检测,该研究可以为实际在线分选提供理论依据和参考。     

ATR-FTIR 分析技术在制浆造纸工业中的研究与应用

红外光谱技术在制浆造纸工业的原料分析、浆料检验及纸张检测等方面的应用已取得较大进展,且发挥着重要的作用.但传统的透射红外光谱在分析检测上存在破坏样品结构、制样过程复杂、测定时间较长等缺点,已不能满足现代制浆造纸工业即时检测的需要.为了实现待测样品的在线无损分析,必须有一种快速而非破坏性的红外光谱技术予以辅助.傅里叶变换衰减全反射红外光谱(ATR-FTIR)分析技术作为一项新的无损检测技术,能够迅速、准确地埘制浆造纸各生产工段的产品进行全面无损评价,目前已开始介入制浆造纸领域的相关科学研究中.并较为详细地介绍了现阶段 ATR-FTIR 分析技术在制浆造纸工业各生产工段的研究与应用进展.     

苋菜红表面增强拉曼光谱的密度泛函理论研究

苋菜红(Amaranth)作为一种人工合成食品添加剂,常被添加于汽水、山楂和糖果等当中,但苋菜红是由煤焦油中分离出来的苯胺染料为原料制成,过量食用会导致基因突变甚至致癌,严重危害身体健康。因此,对其检测至关重要。表面增强拉曼光谱技术具有样品前处理简单、分析速度快和准确性高等优点,已在化学、生物和医学领域越来越显示出巨大的潜能。目前,用拉曼光谱技术对苋菜红检测的理论与实验研究还未见报道。而对拉曼光谱及表面增强理论机理的研究可以为在食品中检测及鉴定苋菜红提供可靠的科学依据。所以利用密度泛函理论全面探究苋菜红的表面增强拉曼机理并与实验结果进行对比,对食品中的苋菜红检测研究有很好的预测及指导意义。一方面,利用共聚焦显微拉曼光谱仪对苋菜红粉末进行拉曼光谱检测,得到其拉曼光谱;另一方面,搭建苋菜红分子结构,并基于密度泛函理论对分子结构进行优化处理,从前线轨道、静电势、极化率及自然键轨道布局分析四个角度进行计算分析,得出偶氮基团处(—N_(15)=N_(16)—)是苋菜红分子与Ag原子配位的最佳位置。在此基础上,使用B3LYP/6-31++G(d, p))基组(C, H, O, N, S, Na)和B3LYP/Sdd基组(Ag)对苋菜红分子与1个Ag原子及3个Ag原子团簇的复合物(Amaranth-Ag_1, Amaranth-Ag_3)进行结构优化和表面增强拉曼光谱计算。将苋菜红分子的实验与理论拉曼光谱进行比较,发现二者吻合较好,且在1 228, 1 329, 1 467和1 529 cm~(-1)处苋菜红分子的拉曼活性很明显。另外,苋菜红与Ag的复合物有明显的拉曼增强效应,增强效果随着Ag原子个数的增多而愈加明显,不仅拉曼光谱的峰值个数有增多,而且其对应光谱峰位强度也有增强。进一步通过振动模式的归属,得到鉴定和识别苋菜红的拉曼特征峰。该研究为利用表面增强拉曼光谱技术检测食品中的苋菜红提供了一定的实验参考和理论依据。     

基于液芯光纤的激光诱导荧光食用油种类鉴别研究

组建了一套基于液芯光纤的激光诱导荧光食用油鉴别装置。研究了不同液芯光纤长度对食用油激光诱导荧光光谱的影响,分析了不同种类食用油激光诱导荧光光谱之间的差异。八种食用油共320份样本荧光数据在1 m长液芯光纤内采集,采用主成分分析方法对食用油荧光数据进行降维处理,利用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)方法建立食用油种类的鉴别模型。结果表明,使用液芯光纤后,食用油荧光强度得到较大的增强。随着液芯光纤长度增加,食用油荧光特征峰逐渐增加并且食用油的激光诱导荧光光谱会产生红移现象,当液芯光纤长度超过80 cm后,红移趋于饱和。不同食用油的荧光光谱形状差异较大,可用于区分不同种类食用油。利用主成分1和主成分2绘制的主成分得分图显示,不同种类食用油呈现很好的聚集。当选用主成分数为10时,建立的PLS-DA食用油种类鉴别模型对训练集和预测集样本识别率均达到100%。说明本装置用于食用油种类的快速鉴别具有较高的准确性。     

LAMOST星系光谱的红移自动测量

自动测量LAMOST望远镜所产生的大量星系光谱红移,是LAMOST望远镜数据处理的关键。PCAZ的红移自动测量方法,只适用于红移值较小(一般情况不超过z＜0.2)的情况,其原因是受到所应用构建正交模板的光谱模板范围的限制。文章突破了这一限制,针对LAMOST将产生的光谱的特点,作者改进了这套方法。应用该方法到具体的观测数据中,得到了准确率超过90%的红移值。该方法的红移测量极限依赖于模板的波长范围和待测光谱蓝端的信噪比,按照LAMOST的初步设计,对z＜0.8红移,可进行准确测量。经过测量, 得出结论：(1)该方法适用于LAMOST的星系红移测量;(2)为实现巡天红移的测量,需要构造完备的不同星系的光谱模版(UV-IR);(3)蓝端信噪比大小影响对大红移的测量。     

基于近红外光谱的淡水鱼新鲜度在线检测方法研究

新鲜度是反映鱼类品质以及可否食用的重要指标,在线检测直接关系到食品质量与安全的实施应用,因此对淡水鱼新鲜度进行在线无损检测具有重要意义。应用近红外光谱对淡水鱼新鲜度进行在线检测,试验装置采用自行搭建的淡水鱼近红外光谱在线采集装置,试验时样品在输送链上以0.5 m·s-1的速度运动,采集其近红外漫反射光谱(900～2 500 nm),并用支持向量机(support vector machine, SVM)建立淡水鱼新鲜度在线检测模型。采用光谱理化值共生距离(sample set partitioning based on joint X-Y distance algorithm, SPXY)算法对样本集进行划分,其中校正集111条(新鲜57条,变质54条)、测试集37条(新鲜19条,变质18条),通过对比不同的光谱预处理方法对预测结果的影响,明确了一阶导结合标准化预处理为最优光谱预处理方法,经过该方法预处理后所建模型对校正集的正确识别率为97.96%,对测试集的识别率为95.92%。为了提高模型运行速度对建模所用光谱变量进行优化,分别采用遗传算法(genetic algorithm, GA)、连续投影算法(successive projection algorithm, SPA)和竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighed sampling algorithm, CARS) 三种不同的特征变量选择方法对特征波长进行筛选,通过建模比较分析确定CARS为最优波长选择方法,以所选的10个特征波长建立淡水鱼新鲜度支持向量机检测模型,模型对校正集的正确识别率为100%,对测试集的识别率为93.88%。该研究可为近红外光谱用于淡水鱼新鲜度在线检测提供技术支持。     

一种新的活动星系光谱红移自动测量方法

星系红移的自动测量对进行大样本天文学研究如宇宙学大尺度结构研究具有重要意义。星系一般分为正常星系和活动星系两种,活动星系光谱一般具有较明显的发射线特征。文章提出了一种不用精确提取谱线而快速测量活动星系光谱红移的方法。该方法包括步骤：(1)对待测光谱进行去噪;(2)利用小波变换提取低频成分光谱,并用去噪后光谱减去低频谱得到残差谱;(3)计算残差谱的均方差,并保留大于阈值的波长集合(4)根据标准谱线表计算所有候选红移;(5)利用Parzen窗估计方法计算红移密度最大点,并在邻域内求均值确定最终红移。对模拟数据和SDSS DR7部分实测数据的测试表明,该方法是鲁棒的并且具有较高的红移测量正确率。     

基于拉曼光谱解析的对二甲苯装置吸附塔循环液成分分析

采用拉曼光谱分析法实现PX(对二甲苯)装置中吸附塔循环液快速、准确的在线分析。由于循环液中各组分的拉曼谱峰相互重叠,且各组分的含量变化范围很大,需要收集大量的训练样本。为此,提出了基于拉曼光谱解析的循环液成分分析方法。首先,要获得循环液所含各组分纯物质的拉曼光谱,以及少量训练样本的拉曼光谱,对这些拉曼光谱进行基线扣除和均值归一化;其次,选取特征波段680～880 cm-1,对每一个训练样本预处理后的拉曼光谱在特征波段进行光谱分解,得到该训练样本中各组分的分解系数;然后,基于全部训练样本各组分的分解系数与对应的浓度数据,建立分解系数与浓度之间的定量分析模型。而对于某一测试样本,先获取其拉曼光谱,进行上述相同的光谱预处理,并在相同的特征波段基于纯组分的拉曼光谱对其进行谱分解,以获得该样本的光谱分解系数;再根据得到的分解系数和上述定量分析的模型,预测出该测试样本中各组分的含量。实验结果表明,一方面,由各纯组分混合得到的训练样本的拉曼光谱可以较精确地分解成各组分的拉曼光谱的线性加权和;另一方面,基于拉曼光谱分解系数建立的定量分析模型可以准确地预测出循环液中各组分的含量,对测试样本中甲苯、乙苯、对二甲苯、间二甲苯、邻二甲苯和对二乙基苯含量的标准预测误差分别为0.301%,0.088%,0.563%,0.384%,0.366%和0.536%。为PX装置中吸附塔循环液的在线分析提供了改进方法。     

植物纤维原料的近红外光谱吸收机理的研究

研究发现,植物纤维原料中的木素、纤维素、半纤维素和提取物等主要成分的近红外光谱吸收、同一成分中的不同基团的近红外光谱吸收、不同结构的基团的近红外光谱吸收相互重叠,导致植物纤维原料的近红外吸收光谱十分复杂。然而研究结果表明木素与碳水化合物在C—H键的第一倍频区(1600—1800nm)有明显的吸收差别,木素的苯环在1668nm处有吸收峰,而碳水化合物由于没有苯环C—H键而没有发现有此吸收峰。这反映了植物纤维原料中木素组分在近红外光谱区的信息具有特征吸收,为植物纤维原料的性质分析提供了理论基础。     

空气中挥发性有机物的光谱学在线监测技术

挥发性有机物(VOCs)是一类危害极为严重的大气污染物,其在线监测技术对于环境保护具有重要的意义。迄今为止,没有任何一种技术能够满足对所有VOCs进行监测的需求。分析了非色散红外方法、傅里叶变换红外光谱、光学差分吸收光谱、激光光谱等可以对VOCs进行在线监测的光谱学方法的特点和现状,并与VOCs的标准检测方法进行了比较,重点分析了调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)技术的发展现状及趋势。     

基于小波多尺度特征匹配的类星体红移测量方法

在中国正在实施的大型巡天项目(LAMOST项目)中,预计能获得105数量级的类星体光谱。文章旨在研究适用于LAMOST观测数据的类星体红移测量方法。为了克服信噪比较低的不利因素,文章采用小波变换的方法对类星体宽发射线进行特征提取,然后利用多尺度特征匹配的方法进行类星体红移测量。通过对sloan digital sky survey(SDSS) data release 2(DR2)中的15, 715条类星体光谱的实验表明,在误差为0.02的范围内所用方法的正确率达到95.13%。该方法可对相对定标的类星体光谱数据进行红移测量,符合LAMOST数据的要求,可为天文学家进行类星体和宇宙大尺度等研究提供帮助。