近红外离散波长光谱基线漂移校正方法研究

微分是(近)红外光谱多元分析校正中最常使用也是最有效的光谱基线漂移校正方法。由于数据数目较少及相邻数据在光谱意义或数学意义上缺乏连续性,微分不能直接用于离散波长光谱消除基线漂移。为此,提出了一种结合插值拟合和微分校正离散光谱基线漂移的新方法。思路是采用三次样条插值法对离散波长光谱进行拟合,然后对拟合光谱进行Savitaky-Golay卷积求导,再从微分光谱中取出对应于原离散波长光谱数值的数值,构成离散波长光谱的微分光谱,从而实现离散波长光谱的基线漂移校正。通过分别由模拟离散波长光谱数据和实际的离散波长光谱数据建立多元校正模型检验新方法效果。采用ABC干粉灭火剂和土壤的近红外光谱数据及性质建立了PLS和MLR模型。结果表明,新方法能有效消除离散波长光谱的基线漂移对多元分析校正产生的不利影响,明显地提高了多元分析校正模型的准确性,对改善离散波长光谱仪器分析准确度具有重要的理论意义和实际应用价值。     

棉籽油分含量近红外无损检测分析模型与应用

棉花是一种重要的油料作物。建立快速、无损检测棉花种子含油量的方法,对于棉花油分育种工作中的材料鉴定、筛选具有重要意义。利用近红外光谱仪采集118份不同油分含量棉花种籽的近红外漫反射光谱,结合化学方法测定验证,建立了棉籽油分含量快速无损检测的近红外模型。光谱预处理方法采用一阶导数＋多元散射校正(MSC),光谱范围5 446～8 848 cm-1,主成分维数为5,以基本覆盖陆地棉棉籽含油量范围的106份试验材料为校正样品集,利用偏最小二乘法(PLS)建立了棉籽仁油分含量近红外反射光谱(NIR)校正模型。校正模型决定系数R2=0.975,校正标准差SEC=0.67。用外部验证样品集进行外部验证,对所建模型的实际预测能力进行检验。结果表明,油分含量预测值与化学值相关系数r=0.978,预测结果误差范围0.1%～1.7%,建立的模型具有很好的预测性。利用建立的模型对784份育种材料进行了油分含量预测,结果显示,该模型应用可以加快棉花育种材料的油分鉴定。     

近红外漫反射光谱法测定川西高原产沙棘中异鼠李素含量

提出了用近红外光谱技术快速测定川西高原产沙棘中异鼠李素含量的方法。对异鼠李素含量在0.1%～0.8%范围内的川西高原产沙棘, 采用SiO₂拌样法,测定其在 12 000～4 000 cm-1的近红外吸收光谱, 采用偏最小二乘算法建立了校正模型, 比较了光谱不同预处理方法对校正结果的影响 。当采用消除常数偏移量处理方法时能最有效地提取光谱中的有效信息, 此时校正集相关系数(r2)为0.739 8, 校正集标准偏差(SEC)为0.107, 预测集标准偏差(SEP)为0.073。该方法与传统方法相比更加快速简便。     

Lasso算法的油砂钠元素近红外建模

以油砂中钠元素为研究对象,首次应用近红外光谱,结合Lasso(least absolute shrinkage and selection operator)建模方法,建立了油砂金属钠含量的近红外光谱定量校正模型,并与传统的PLS建模方法进行比较。结果表明,两种方法建立的油砂金属钠含量校正模型都具有很高的精度,预测性能方面略有差异。在实验验证集与预测集中,PLS与Lasso算法的相关系数分别是：R_v=0.878 8,R_p=0.857 9和R_v=0.887 4,R_p=0.860 0。实验验证了使用近红外光谱快速测定油砂金属钠含量的有效性,并分析了PLS与Lasso算法的适用范围。     

苹果糖度近红外光谱分析模型的温度补偿

温度变化对水果品质近红外评价有很大影响,需要补偿温度波动对模型的影响。文章研究了温度变化(2～42 ℃)对苹果近红外漫反射光谱的影响,采用剔除温度变量法和内校正法补偿温度对模型的影响,提高预测精度。研究表明,温度与光谱信息存在一定相关性, 其模型R2=0.985,RMSEC=1.88,RMSEP=2.32;未进行温度校正模型的预测标准偏差达到2.55;采用复合预处理方法和改进的遗传算法对光谱数据优化,剔除温度变量法模型的R2=0.954,RMSEC=0.63,RMSEP₁=0.72,RMSEP₂=0.74;内校正法的模型R2=0.952,RMSEC=0.64,RMSEP₁=0.69,RMSEP₂=0.68;相比未进行温度补偿模型均提高了预测精度。结果显示：温度对苹果近红外光谱影响呈非线性变化,剔除温度变量法和内校正法可用于补偿温度对模型的影响,可提高模型预测精度。     

波数线性校正方法在多烯烃和类胡萝卜素Raman光谱频率校正中的应用

采用密度泛函理论计算了两种类胡萝卜素(β-胡萝卜素和叶黄素) 和几种短链(n=2~5)多烯烃的Raman光谱,用波数线性校正(WLS)方法对计算频率进行了校正,并与常用的几种校正方法作了比较。最常用的单一参数校正(UFS)方法只适用于个别频率的校正,对于所有振动频率的综合校正效果并不理想。WLS方法对于多烯烃和类胡萝卜素的校正结果明显优于UFS方法,校正公式分别为ν_obs／ν_calc=0.999 9-0.000 027 4ν_calc和ν_obs／ν_calc=0.993 8-0.000 024 8ν_calc,这些结果说明WLS方法可以用于类胡萝卜素这样的大分子的频率校正。WLS方法对多烯烃和类胡萝卜素的校正参数非常接近,证明WLS方法对多烯烃的校正结果可以用于类胡萝卜素的频率校正,这为类胡萝卜素频率校正提供了一种新的方法。     

拉曼光谱结合偏最小二乘法在柴油正丁醇快速定量分析中的应用

正丁醇具有互溶性好、挥发性低、价格低廉以及腐蚀性低等优势,被认为是理想的柴油添加物。柴油中正丁醇的精准定量分析对其品质快速评价与市场监督具有重要科学意义与实用价值。提出了一种基于拉曼(Raman)光谱结合偏最小二乘(PLS)的柴油中正丁醇快速定量分析方法。首先,采集了40个柴油样品的Raman光谱,并考察了不同预处理方法[一阶导数、二阶导数、多元散射校正、标准正态变换、归一化(Normalization)和小波变换]对PLS校正模型预测性能的影响;其次,采用变量重要性投影(VIP)对Normalization方法预处理后的光谱数据进行特征变量提取,并采用五折交叉验证优化VIP的阈值;最后,基于最优的光谱预处理方法、输入变量和模型参数,构建PLS校正模型对柴油中正丁醇含量进行快速定量分析,结果与基于原始光谱(RAW)和Normalization光谱的PLS校正模型的预测性能进行对比。结果表明：Normalization-VIP-PLS校正模型展现出优异的预测能力(R_CV²和RMSECV为0.998 4和0.236 2%:R²     

近红外光谱技术对人参药材人参皂苷含量测定及产地识别的研究

以东北三省6个产地的74份人参样品为研究对象,采集其近红外光谱,以多元散射校正原始光谱;采用超高效液相色谱技术,建立样品中人参皂苷Rg₁,Rb₁,Re的含量测定方法,以样品中这三种皂苷的总量作为参考值,在6 001～4 007和10 000～8 786 cm-1建模区间,采用偏最小二乘法建立了人参样品中人参皂苷近红外定量模型,交叉验证均方根误差为0.115,预测均方根误差为0.167,相关系数分别为0.947 7和0.915 3。同时对近红外原始光谱进行多元散射校正和Savitzky-Golay平滑处理,以8 531～7 559 cm-1谱段对人参样品进行产地识别,结果表明,74份样品可分为3类,分别对应辽宁、吉林和黑龙江产区,校正模型判正率为96%,预测模型判正率达90%。2010版《中国药典》以人参样品中人参皂苷Rg₁,Rb₁,Re的总量作为评价人参质量的化学指标,该工作所建立的近红外预测人参样品三种皂苷总量的方法快速、准确,可用以评价人参样品的质量。     

微型近红外光纤光谱仪用于奶粉中蛋白质脂肪的定量检测研究

提出利用微型近红外光谱仪、结合Y型光纤探头,在900～1 700 nm范围内对奶粉中蛋白质、脂肪含量进行快速、无损检测的漫反射光谱检测方法。基于Unscrambler 9.7化学计量学软件,选择合适的光谱波段,通过PLS算法分别建立了蛋白质、脂肪的校正模型,得到蛋白质、脂肪校正模型的决定系数R2分别为0.987和0.986,均方根误差RMSC分别为0.385和0.419。利用所建模型对预测样本数据集进行预测验证,得到蛋白质的标准差SEP_Protein=0.768、脂肪的标准差SEP_Fat=1.109,表明所建模型具有较高的预测能力,已基本达到实用化要求。     

基于遗传算法的安溪铁观音品质快速评价研究

为探究一种快速无损的安溪铁观音品质评价方法,利用遗传算法(GA)对茶样的近红外光谱特征波长进行筛选,结合偏最小二乘(PLS),建立全谱段的PLS定量模型与GA-PLS模型。结果表明,傅里叶变换近红外(FT-NIR)全谱段光谱在经过平滑+二阶导数+归一化处理后,PLS模型预测性能最高,建模结果为：校正集相关系数R_C=0.921,校正集均方根误差RMSEC=0.543,验证集相关系数R_P=0.913,验证集均方根误差RMSEP=0.665。选用近红外光谱6 670～4 000 cm-1谱区,采用遗传算法进行特征波长筛选,参与建模数据点数从1 557缩减到408个。优选波段后,GA-PLS建模结果为：校正集相关系数R_C=0.959,校正集均方根误差RMSEC=0.413,验证集相关系数R_P=0.940,验证集均方根误差RMSEP=0.587。可见,GA-PLS模型的校正集和验证集的预测结果均优于全谱段PLS模型。结果说明,在传统的近红外光谱技术结合化学计量学方法的建模基础上,加入遗传算法进行波长筛选,能有效提高模型预测能力,实现方法学的创新研究,且GA-PLS品质评价模型具有较强的参考和推广价值,为提高我国茶叶品质的检测技术水平提供新的方法借鉴。     

GF-AAS法测定处理污水灌溉土壤中铅最佳基体改进剂的选择及其应用

研究了石墨炉原子吸收法（GF-AAS法）测定一级处理污水灌溉土壤中铅最佳基体改进剂的选择及在最佳改进剂条件下测定污水灌溉土壤中铅的GF-AAS法。试验了磷酸二氢铵, 磷酸铵, 氯化铵, Pd-Mg和磷酸二氢铵+硝酸镁+硝酸铵等基体改进剂对测定一级处理污水灌溉土壤铅的基体改进作用,并根据基体改进剂的改进效果,最佳灰化温度和原子化温度, 选定了最佳基体改进剂和测定条件。40 g·L-1的磷酸二氢铵作为基体改进剂,灰化温度为850 ℃,原子化温度为1 600 ℃时,用氘灯校正背景GF-AAS法进行测定,测定方法的RSD为2.6% ,回收率在92.4%～104%之内。     

氯化钯作基体改进剂GFAAS法测定中药材中微量铅的研究

建立了氯化钯作基体改进剂,石墨炉原子吸收测定中药材中微量铅的方法.对氯化钯用量、介质酸度、共存离子干扰及方法回收率、精密度、检出限进行了考查.氯化钯作基体改进剂对铅的改进效果优于磷酸二氢铵.方法回收率为90%～104%,精密度(RSD)＜5.0%,特征质量为8.5 pg,检出限为0.066 mg·kg-1.方法简单、灵敏、准确、可靠,值得推广.     

若干具有[(PO4)2Mo5O15]簇骼的化合物的光谱研究

本文对所合成的具有 [(PO4 ) 2 Mo5O1 5]簇骼的 3种新颖的有机 磷钼酸盐簇合物(NH3CH2 CH2 NH3) 2 5[(PO4 ) (HPO4 )Mo5O1 5]·7 5H2 O (Ⅰ ) ,(H3NCH2 CH2 NH3) 3·[(PO4 ) 2 Mo5O1 5]·3H2 O (Ⅱ )和(H3NCH2 CH2 NH3) 2 ·[Cu(en) ][(PO4 ) 2 Mo5O1 5]·5H2 O (Ⅲ )用FTIR ,NIR Raman ,紫外 可见漫反射光谱 (UV VisDRS)和荧光光谱等研究手段 ,对其进行光谱研究 ,探讨其结构和性能的关系。在这些化合物中 ,化合物Ⅰ和Ⅱ具有孤立的 [(PO4 ) 2 Mo5O1 5]簇骼基元 ,而化合物Ⅲ的 [(PO4 ) 2 Mo5O1 5]簇骼基元是由 [Cuen]基团桥联成链 ;磷钼酸盐的特征振动频率和这些化合物的结构相关 ;UV VisDRS显示 ,在 2 0 0和 2 6 0nm左右有两个杂多化合物的特征吸收谱带 ;化合物的稳态荧光光谱中 ,观察到以 2 4 0nm激发 ,在大约 4 0 0nm附近出现的由金属氧簇Oμ→Mo跃迁激发所引起的较强的发射峰 ,在化合物 (Ⅲ )中 ,还观察到通过 [Cuen]的荷移跃迁的以 5 70nm激发所产生的 6 0 4nm的发射峰。     

磷酸二氢铵为基体改进剂石墨炉原子吸收光谱法测定葡萄酒中铅

研究了用NH4H2PO4，PdCl2,Ni(NO3)2,Mg(NO3)2作基体改进剂对石墨炉原子吸收光谱法直接测定葡萄酒中Pb的影响，实验表明NH4H2PO4，Ni(NO3)2具有明显的基体改进作用，NH4H2PO4效果最好，选择NH4H2PO4为基体改进剂，采用标准加入法，建立一种直接测定葡萄酒中痕量Pb的快速分析方法。     

Ba_2B_2P_2O_(10):Eu~(3+)材料的光谱特性

采用高温固相法合成了Ba2B2P2O10:Eu3+材料,并研究了材料的光谱特性。在400nm近紫外光激发下,材料的发射光谱由4组线状峰组成,峰值分别为600,618,627和660nm,分别对应Eu3+的5D0→7F1,7F2,7F3和7F4跃迁。研究了Eu3+掺杂浓度及电荷补偿剂对材料发射强度的影响,结果显示,随Eu3+掺杂浓度的增大,材料的发射强度增大,并未出现浓度猝灭效应,同时,添加电荷补偿剂可增强材料的发射强度。     

正电性胶态纳米银中加入凝聚剂后的表面增强拉曼光谱

在柠檬酸还原制备的正电性胶态纳米银中加入凝聚剂HNO₃和NaNO₃后,用波长为633 nm的激光激发,获得了较强的表面增强拉曼散射光谱(SERS谱),通过讨论及实验明确该SERS谱是来自于还原剂中的柠檬酸根离子,并说明该方法制备的纳米银的吸附层是带正电的银离子,扩散层是带负电的柠檬酸根离子。     

一种新型钼磷酸盐杂多化合物(NH3CH2CH2NH3)7H2[NaMo12O30(PO4)2(HPO4)5(H2PO4)]·7H2O的合成和光谱研究

本文采用水热反应条件 ,合成得到一种新型的含五价钼原子的杂多化合物 :(NH3CH2 CH2 NH3) 7H2[NaMo1 2 O30 (PO4 ) 2 (HPO4 ) 5(H2 PO4 ) ]·7H2 O ,在晶体结构测定的基础上对其进行红外、拉曼和紫外 可见漫反射光谱研究。结果表明 :较长的Mo(Ⅴ )—O键键长和分子内大量的氢键造成化合物红外光谱特征的红移。     

石墨炉原子吸收光谱法测定茶多酚中铅

采用石墨炉原子吸收光谱法测定茶多酚中铅.磷酸二氢铵和硝酸镁作为混合基体改进剂,可提高灰化温度,消除基体干扰.方法简便快速、结果准确.相对标准偏差为3.2%,回收率为103%,检出限为0.11mg/kg.     

基于LASSO方法的傅里叶变换红外光谱快速定性识别方法

采用红外光谱技术对未知气体组分进行监测,需要对气体组分进行定性识别分析。基于多元线性回归模型的LASSO变量选择技术广泛应用于数据分析领域。将LASSO方法引入到红外光谱分析领域,提出一种LASSO变量选择技术结合循环线性最小二乘(LCLS)分析的定性识别方法,并开展了相关的实验对其进行验证。实验采集CO,C₂H₄,NH₃,C₃H₈,C₄H₁₀和C₆H₁₄六种单组分傅里叶变换红外(FTIR)光谱吸光度谱以及一组C₂H₄和NH₃混合组分的吸光度谱,结合实验室自建光谱数据库,先采用LASSO方法对采集的光谱进行初步定性分析,然后使用LCLS方法剔除干扰组分。实验结果表明,LASSO结合LCLS的方法能有效识别出光谱中的目标组分,即使是在干扰严重的光谱波段也可以剔除掉大部分的干扰组分。     

一种基于近红外光谱技术的熊胆粉鉴别方法

建立了一种基于近红外光谱分析技术的方法,对熊胆粉的真伪进行了签别,并对掺伪品中熊胆粉的掺入比例进行了定量分析.采集了四处不同产地的30份熊胆粉样品,六份猪胆粉份样品,以及65份按不同比例混合的熊胆粉与猪胆粉的混合样品的近红外光谱,对所采集的样品光谱进行主成分分析,观察到熊胆及其伪品和掺伪品之间存在明显的界限,不同产地的...