近红外光谱法定性定量检测蜂蜜中掺入甜菜糖浆的可行性研究

为进一步检验近红外光谱技术(NIRS)快速检测蜂蜜掺假的能力,利用近红外光谱结合化学计量学方法对蜂蜜中掺入甜菜糖浆进行了定性和定量检测。偏最小二乘-判别分析法(PLS-DA)对真假蜂蜜预测集的判别总正确率为90.2%;不同判别方法对掺假量等级预测集的判别总正确率都低于33.3%;PLS回归只对同一蜂蜜样本掺假的定量分析结果满意：预测集真实值与预测值的相关系数(r)为0.982 9,预测均方差(RMSEP)为1.394 2,而对不同植物来源和同一植物来源的不同样本的掺假量的定量分析结果不满意。研究表明,蜂蜜中掺入甜菜糖浆后,NIRS可实现真假蜂蜜的快速鉴别,而不能实现掺假量等级的鉴别及掺假量的定量分析。     

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。     

短波近红外光谱法同时定量分析水溶液中葡萄糖、果糖和蔗糖

用通用紫外-可见分光光度计的短波近红外光谱区域(800～1 100 nm),测量了葡萄糖、果糖和蔗糖混合水溶液的近红外光谱,并用偏最小二乘方法建立了同时定量分析水溶液中葡萄糖、果糖和蔗糖的模型。用正交设计法配制了25个校正集样品和9个预测集样品,通过对校正集样品的建模和对预测集样品的检验,结果良好。对浓度范围分别在12.23～61.14 mg·mL-1,12.50～62.50 mg·mL-1,12.09～60.44 mg·mL-1的葡萄糖、果糖和蔗糖水溶液,校正集的相对标准偏差分别为1.43%,4.51%和1.59%,预测集的相对标准偏差分别为3.40%,3.73%和2.80%。该方法对同时定量分析多组分体系,具有简便、快速价廉、易于推广应用等优点。     

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。     

近红外光谱法快速测定植物油中脂肪酸含量

应用近红外光谱技术建立了快速测定植物油中4种脂肪酸含量的方法。应用气相色谱法测定52个植物油样品中棕榈酸(C16：0)、硬脂酸(C18：0)、油酸(C18：1)和亚油酸(C18：2)的含量作为其化学值(真值)。建模集样品数为41,检验集样品数为11,通过对模型的优化,结果表明建模样品集脂肪酸的化学值(真值)与近红外预测值的相关系数r分别为：r(C16：0)=0.891,r(C18：0)=0.837,r(C18：1)=0.982,r(C18：2)=0.971。检验样品集脂肪酸的化学值与近红外预测值的相关系数分别为0.921,0.891,0.946和0.949。实验结果表明气相色谱法测得的植物油中四种脂肪酸含量与近红外预测值之间存在较好的线性关系。应用近红外光谱法测定植物油中主要脂肪酸的含量是可行的。该方法既快速、方便,又可进行同一样品的多组分分析,有很好的应用前景。     

蜂蜜真伪的近红外光谱鉴别研究

如何有效鉴别蜂蜜真伪是目前我国蜂产品质量控制的难题之一。提出了一种用傅里叶变换近红外光谱结合判别偏最小二乘法(DPLS)快速鉴别蜂蜜真伪的新方法。首先采集了71个商品蜜样品的近红外光谱数据,其中包括27个纯蜂蜜和44个掺假蜂蜜,然后5次随机划分建模集样本和验证集样本,并对建模样本进行不同光谱预处理,选择并优化不同波段范围和主成分数,用DPLS法建立了5组蜂蜜样本的真伪鉴别模型,外部交叉验证法预测模型。通过对结果进行比较分析,5组校正模型中真蜂蜜和掺假蜂蜜的总体识别准确率分别为91.49%,94.68%,92.98%,93.86%,94.87%;预测样本的识别准确率为86.96%～93.75%,其中模型2,3,4中掺假蜜的识别准确率达100%。研究结果表明,该方法可作为鉴别商品蜜真伪的一种快速筛选技术,在我国蜂蜜质量监控中具有重要意义。     

近红外光谱法间接测定白酒酒精度

白酒是深受消费者喜爱的一种日常含酒精饮品，酒精度是衡量其品质的关键指标之一。简单、快速的酒精度分析方法有助于提升白酒的检验效率。光谱法具有响应快速、无损分析的优点，可为酒精度的分析提供较好的帮助。水分子对红外光具有较好的吸收效果，基于此特征探究了利用近红外光谱间接分析白酒中酒精度的方法。研究发现光程对水和乙醇分子的紫外-可见-近红外吸收光谱有影响，水分子在1 448 nm附近有一个独立的吸收峰，此吸收峰在光程10 mm条件下出现突跃，但当光程降低为1 mm时，峰形变为对称且平滑状态，可用于定量分析。乙醇水溶液在1 000～1 800 nm范围内的吸收峰随着乙醇含量的增大呈规律性递减，乙醇和水分子间的作用力未对二者的吸收光谱产生显著影响。提取1 448 nm处的吸光度，得出吸光度与酒精含量的线性方程：A=1.38-0.013m%（R2=0.996 7），酒精度低于20%或高于80%时的拟合效果存在较大的相对偏差。20%～80%范围获得拟合效果优良的线性拟合方程：A=1.40-0.014m%(R2=0.999 3)。并通过购置的部分市售散装白酒和品牌瓶装白酒检验了该方法的可靠性，本方法对品牌瓶装白酒的检测与瓶身标记的酒精度的相对偏差较小，符合吸收光谱的允许误差范围，而对部分散装白酒的检测结果与其标注的酒精度相差较大，鉴于散装白酒在品质控制方面弱于品牌瓶装白酒，在一定程度上说明本方法在检测白酒酒精度方面具有较好的准确度，且具有方便、快速、无需辅助试剂、线性范围宽的优点，可作为一种快速分析白酒酒精度的测试手段。     

近红外光谱法快速测定啤酒的主要品质参数

文章分别在空气背景和蒸馏水背景下使用不同光程样品池(1,5 mm),选择不同光谱分辨率(8,16,32 cm-1)采集了83个不除气啤酒样品的近红外光谱,并应用偏最小二乘法(PLS)和逐步多元线性回归(SMLR)方法,对啤酒的真实浓度、原麦汁浓度以及酒精度三种主要成分进行了回归分析,并建立了相应的定标与预测模型。结果发现：不同背景、不同分辨率、不同光程条件下的定标预测结果相近,逐步多元线性回归方法定标预测结果好于偏最小二乘法。在实验室实现了应用近红外光谱对不除气的少量啤酒样品(约2 mL)同时快速无损检测啤酒的三个重要指标。文章的结果为应用和进一步开发啤酒成分近红外在线分析仪奠定了基础。     

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.     

光声光谱在蜂蜜品质鉴定中的应用

利用单光束光声光谱实验装置,分别测量了葡萄糖溶液、 蔗糖溶液和蜂蜜溶液在可见光波段的光声光谱,并与分光光度法测得的数据进行了比较。上述溶液的光谱特征表明：不同种类的溶液,光谱背景强度和轮廓有明显差异。三种溶液的光谱在485和655 nm处都有较强峰,但二者的强度比在不同溶液中有一定差异。另外,葡萄糖还在475,576和630 nm处有特征峰;蔗糖在632 nm处出现明显特征峰;这些光谱特征为鉴别天然蜂蜜中是否有葡萄糖或蔗糖掺假提供了依据。比较同种溶液的两种光谱发现：光声信号强度随波长的变化更灵敏, 说明在物质成分检测中,光声光谱法具有更高的灵敏度。     

近红外光谱技术在微生物检测中的应用进展

近红外光谱作为一种无损检测技术被广泛应用于农业、制药、食品等领域的多组分品质快速监测。微生物的快速准确检测,在临床诊断、制药和食品加工等领域一直是一个难题。微生物菌体细胞壁、细胞膜及细胞内生物大分子和水的近红外光谱具有高度特异性,因此可以使用近红外光谱快速识别和分类不同的微生物。通过对相关文献的归纳整理与分析提炼,对近红外光谱技术在微生物检测中的研究进展做综述。对微生物的基本知识和近红外光谱技术鉴定微生物的基本原理进行了介绍,并重点综述了近红外光谱技术在微生物分类、食源性微生物检测和成像微生物检测等方面的国内外研究进展,最后对近红外光谱技术目前存在的问题和未来的应用前景进行了展望,以期为今后在微生物检测领域更好地利用近红外光谱提供参考。     

氯化钠对葡萄糖水溶液近红外光谱的影响

人体内钠盐的含量影响血糖代谢且与糖尿病具有较高的相关性。因此,在进行血糖的近红外光谱无创检测时,不仅要考虑血液中大颗粒及大分子物质对光谱的吸收和散射影响,也应从分子结构层面上分析小分子物质对葡萄糖分子结构及其特征吸收的影响。基于声光可调谐滤波器(AOTF)的高精度近红外光谱采集系统,测量并研究了在水溶液环境下氯化钠(NaCl)对葡萄糖分子结构及其近红外特征吸收的影响。首先,测量含有不同NaCl含量的葡萄糖水溶液透射光谱,分别采用纯水和同浓度 NaCl 样本进行背景修正,实验表明,在水溶液环境中 NaCl会改变水分子和葡萄糖分子特征吸收峰的位置和强度;对不含NaCl和含有NaCl的糖水样本分别扣除纯水和同浓度NaCl样本后进行二维相关光谱分析,同步谱的切线谱显示NaCl减弱了葡萄糖分子在1 400和1 520～1 700 nm处的特征吸收。最后,通过偏最小二乘回归模型定量分析NaCl对葡萄糖预测精度的影响,发现模型的预测均方根误差随NaCl含量的增加而增大,并且含NaCl的样本与不含NaCl的样本对葡萄糖浓度预测值之差的平均值与加入的NaCl含量近似为线性关系。结果表明,在水溶液环境下NaCl分子会改变葡萄糖分子键状态并影响其特征吸收,从而降低模型的预测精度。若将NaCl含量作为变量因子,有助于提升血糖的近红外光谱无创检测精度。     

近红外光谱分析技术及其在牧草种子质量监督检验上的应用前景

近红外光谱(NIRS)的分析技术是一项高效、快捷检测样品中某种物质成分的分析新方法,近年来在农业、食品、医药、化工、纺织、环保等领域得到了广泛的应用。 文章简要介绍了NIRS技术产生和探测的基本原理、方法和技术特点,回顾了其在植物种子研究方面的应用情况,然后从种子品种鉴定、种子纯净度鉴定、种子发芽率测定、种子水分含量和生活力测定等四个方面阐述了NIRS分析技术应用于牧草种子质量监督检验的意义和潜在价值。 最后得出结论应用NIRS技术能降低种子检验成本、提高检验效率,还有助于扩大常规种子检验的范围和用途,因此NIRS应用于牧草种子质量检验有着重要的理论和实际意义。     

潜变量聚类分析法在近红外光谱波长范围选择中的应用研究

介绍了潜变量聚类分析方法的基本原理,并将该方法应用于近红外光谱定量模型的谱区选择。以烟草样品为例,对107个样品的光谱进行处理,将光谱分为5簇,从化学角度分别解释了这5簇各自反映的信息。在此基础上,选择相应的波长范围用PLS方法建立了总糖、还原糖和尼古丁的定量分析模型。与全谱模型相比,3个模型的交互验证相关系数(Rtraining)分别由0.977 1,0.917 2,0.987 4提高到0.995 5,0.975 1,0.994 4;验证样品相关系数(Rtest)由0.977 8,0.941 2,0.993 2提高到0.992 7,0.967 9,0.994 0;交互验证均方差(RMSECV)由1.09,1.43,0.14降为1.05,1.05,0.13;预测残差均方差(RM-SEP)由0.92,1.17,0.16降为0.39,0.63,0.11;预测样品间平均标准误差(D)由1.274%,1.972%,0.829%降为0.711%,0.843%,0.768%,表明用该方法建立模型的预测准确度和精密度均有所提高,对实际应用有一定的指导作用。     

近红外光谱波段优化选择在驴奶成分分析中的应用

近年来,驴奶引起了越来越多研究者的注意.与牛奶相比,驴奶的营养成分更接近母乳,且有着许多独特的优势.由于驴奶与牛奶成分差别较大,适用于牛奶的模型无法直接应用于驴奶的成分分析中.但目前还未见将近红外光谱分析技术应用到驴奶成分分析中的研究报道.文章采用傅里叶变换近红外光谱法,快速测定了新疆疆岳驴奶中脂肪、蛋白质、能量和灰分的含量.其含量分布范围分别为:1.15%～2.54%,0.34%～2.67%,355.87～565.17 cal·kg-1,0.28%～0.57%.光谱扫描区为3 899.6～12 493.4 cm-1,扫描间隔1 cm-1.采用PLS回归算法对光谱信息阵X提取主成分时附加约束,使X的主成分与待分析组分Y相关.并利用优化波段和不同预处理方法优化组合,建立了PLS回归预测模型,并与PLS全谱区建模预测进行了比较.结果表明波段优化组合建模分析效果整体优于全谱区建模结果,驴奶样品中脂肪、蛋白质、能量和灰分的近红外光谱定量分析模型预测值与化学分析实测值在水平α=0.05下显著相关,其含量分析模型的校验集(RMSEP)值分别为0.18,0.117,23.5,0.040 6,表明预测值有较好的精度.结果表明建立近红外光谱定量分析模型用于驴奶样品成分分析是可行的,波段优化选择与全谱建模分析效果比较表明,建立定量分析模型对波段优化组合选择是必要的,当模型中包含了与组分无关的信息时,对模型定量分析将起干扰的作用,会影响模型的分析效果.因此进行谱段信息选择建立相应组分分析模型是数据预处理的有效环节.样品各组分标准值的测定结果的准确度和精确度都影响近红外定量分析的准确度.以近红外光谱法进行定量建模分析时,扩大组分含量的分布范围,提高标准数据的分析精度和准确度都是很必要的.     

近红外光谱技术鉴别海面溢油

为快速了解和掌握海面溢油的种类,以便采取应急措施,提出了近红外光谱技术结合模式识别鉴别海面溢油的方法。自行配制了56个汽油、柴油、润滑油的模拟海水样品,用有机溶剂萃取出海水中的溢油后记录其近红外光谱,将原始光谱进行多元散射校正(MSC)和Norris一阶导数平滑预处理后,在主成分分析(PCA)提取不同种类溢油样品特征的基础上引入马氏距离建立溢油样品的识别模型。研究了光谱预处理对溢油鉴别的影响;探讨了马氏距离阈值的确定。结果表明,主成分分析可将原始数据压缩而马氏距离判别可给出离群点的阈值,本文建立的校正模型能正确判别浓度在0.4 μL·mL-1以上的溢油类别,为近红外光谱结合化学计量学方法建立校正模型进行海面实际溢油样品的分类提供了思路。     

基于近红外光谱检测技术鉴别洋槐蜜中掺入大米糖浆的可行性研究

利用近红外光谱技术(near infrared spectroscopy,NIR)并结合化学计量学方法鉴别洋槐蜜中掺入大米糖浆的可行性研究。以来自不同蜂场的20个洋槐原料蜜样品与大米糖浆混合成7个不同浓度梯度(10∶0,9∶1,7∶3,1∶1,3∶7,1∶9,0∶10 g·g-1)共121个样品为研究对象,利用近红外光谱仪和光谱处理软件分别不同浓度梯度的对掺假样品进行光谱扫描和数据转换,并进行主成分分析(PCA),结合典型判别分析进行区分。结果表明,经过主成分分析后,前2个主成分的得分累计贡献率达97.23%,但掺假样品在第一、第二主成分得分散点图的区域划分不明显。用典型判别分析进一步判别,所有样本均得到准确的判别,准确率为100%,6个典型判别函数中前两个判别函数的累积贡献率达到91.6%,同时在第一类和第二类典型判别函数的分组图中,不同浓度梯度的掺假蜂蜜能够被较好的判别。表明该方法能够快速、有效鉴别大米糖浆在洋槐蜂蜜中的掺假,具有一定可行性和实用性。