不同生产厂家注射用头孢哌酮钠含量测定的近红外定量模型的建立

采用近红外漫反射光谱法和偏最小二乘回归算法建立了2种测样方式对不同厂家注射用头孢哌酮钠中头孢哌酮的含量进行快速测定的定量分析模型。对9个厂家的19批注射用头孢哌酮钠样品及其降解物中头孢哌酮的含量进行了预测,积分球模型的交叉验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.636和2.01,光纤模型的交叉验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.857和3.71。根据ICH指导原则,从专属性、线性、重现性、稳定性、准确性等几个方面对两模型的方法进行了验证,进而说明光纤测样方式建立的模型专属性和适用性均良好,完全可以对不同生产厂家的同一品种的药品进行快速的初步定量分析,适用于药品检验车的快速无损检测。     

茶叶定性和定量近红外光谱分析方法研究

分别采集了茉莉花茶、苦丁茶、龙井和铁观音4个种类茶叶共120个样本,利用NIRSystems6500型近红外光谱分析仪对样本进行光谱测量,应用近红外光谱分析技术对茶叶进行定性和定量分析。采用主成分分析法,结合聚类分析法,对4种类别的茶叶进行定性鉴别,通过对不同光谱数据预处理方式和不确定因子系数进行比较,确立了最优定性判别定标模型。同时,采用修正的偏最小二乘法,比较不同光谱预处理方法对定标模型的影响,建立了茶叶中水分、茶多酚和咖啡碱含量的定量分析模型,并对未知样本进行预测。定性分析模型的种类识别准确率达到100％,定量分析模型的决定系数均大于0.91,相对分析误差RPD均大于3。结果表明,利用NIRS分析技术可以快速定性和定量分析鉴别茶叶的类别和成分含量。     

近红外光谱温度修正定量分析模型的研究

以小麦粉末样品为实验材料,研究了环境温度对近红外光谱定量分析结果的影响。将环境温度作为外部变量,使用不同温度下的45个样品建立了测定小麦蛋白质含量的温度修正模型,预测不同温度下的小麦样品的蛋白质含量,结果同以22 ℃恒温下45个样品建立的模型进行了比较。分析结果表明：温度修正模型的预测标准差(SEP)平均为0.333,而恒温模型(22 ℃)的预测标准差随着环境温度与建模时温度差的增大而增大,当环境温度4 ℃时,SEP=0.601 6。温度修正模型可以有效的提高近红外光谱定量分析精度。     

近红外光谱分辨率对液体样品近红外定量模型影响的研究

以四种组分的液体混合样品为实验对象,研究了不同分辨率下(1,4,16,32和64 cm-1)的近红外光谱模型,采用偏最小二乘法建立校正模型,全交互验证法进行检验。用目标函数值来评价定量模型性能。对于原光谱所建立的模型,苯和苯甲醛在分辨率1 cm-1时的目标函数值最大,甲苯在4 cm-1时的目标函数值最大,而氯苯在16 cm-1时的目标函数值最大;对于一阶导数光谱所建立的模型,四种组分的目标函数值均在1 cm-1时最大。结果表明,首先,仪器分辨率对近红外光谱定量分析结果有影响,对于光谱重叠严重的组分,提高分辨率对定量分析有利;但在分析对象的真实带宽较大的定量分析中,可采用较低分辨率以保证信噪比。其次,仪器分辨率对不同的组分的影响是不同的。此外,原光谱的信噪比及样品中不同组分光谱的带宽共同影响定量结果,在保证光谱信噪比的前提下,高分辨率对定量模型有利。     

废旧纺织品近红外光谱定量分析的新模型

根据废旧纺织品所含成分对它们做分类回收和处理可节省大量纺织原材料。目前,在废旧纺织品的回收过程中往往使用人工分拣方法。这种方法成本高且效率低。近红外光谱分析是21世纪发展最迅速的技术之一,可以在不破坏样本的情况下快速测定样本的成分及每种成分的含量。利用该技术对废旧纺织品进行分析,预先判断废旧纺织品所含的成分及各种成分的含量,可为废旧纺织品的大规模精细分类回收提供帮助。多模型方法通过将各子模型的预测值做加权平均得到最终的预测值,用该方法建立的近红外光谱分析模型一般具有较好的稳定性。以废旧纺织品样本的锦纶含量为例,先用多模型方法建立了锦纶含量的近红外光谱分析模型。方法如下：将反射率向量按照波长划分为15组。用每组数据建立一个近红外光谱分析子模型。对子模型的预测值做加权平均得出锦纶含量的最终预测值。然后在多模型方法基础上,根据锦纶含量预测值与实验值之间的近似线性关系,通过用变量代替常量并对变量做标准化处理,给出了一种便于优化的预测锦纶含量的近红外光谱分析新模型。优化后的每个子模型中的参数比优化前减少了6个,这样可防止模型过拟合。将上述两个模型与常见的用偏最小二乘法建立的模型进行了对比。交叉验证的结果表明：（优化后的）新模型的拟合优度的平均值为0.820 7,单纯使用多模型方法所建模型的拟合优度的平均值为0.769 1,用偏最小二乘法建立的模型的拟合优度的平均值为0.746 7。因此, 使用多模型方法建立的模型的预测效果好于用偏最小二乘法建立的模型的预测效果。新模型的预测效果明显好于其他两个模型的预测效果。该研究主要创新之处是新模型的建立和优化。文中建模方法有望用于废旧纺织品样本其他成分的含量预测。     

近红外光谱分析中异常值的判别与定量模型优化

介绍了利用马氏距离、Cook距离、光谱特征异常值、光谱残差比、化学值绝对误差等指标结合数理统计检验来判断光谱和化学值的异常 ,并利用这些方法进行近红外光谱定量分析中模型优化 ,取得了很好的效果     

近红外透射和紫外吸光度法检测水质化学需氧量的研究

化学需氧量(COD)是表征水体中有机物污染程度的一个综合性指标.基于光电检测技术发展起来的红外透射法和紫外吸光度法相较于传统湿化学法有着精度高,速度快,非接触,无二次污染等优点.以邻苯二甲酸氢钾配置的标准液为实验对象,分别采用近红外透射法和紫外吸光法采集标准液的近红外光谱和紫光吸光度光谱,对光谱进行不同的预处理后运用偏...     

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。     

土壤金属元素近红外光谱定量校正模型适应性初步研究

为研究土壤金属元素近红外光谱定量校正模型适应性,采用近红外光谱结合偏最小二乘算法,针对风干土壤中的K,As,Hg,Cu,Zn,Pb,Cr,Cd元素,在剔除异常值后,建立定量校正模型;并对风干、烘干处理的外部验证集样品分别预测上述元素含量。结果表明,风干外部验证集样品的预测值-参考值相关系数皆大于相应烘干外部验证集样品的预测值-参考值相关系数;风干外部验证集各元素的预测值-参考值均具有显著的相关关系,烘干外部验证集中K,Hg,Cr的预测值-参考值之间不具有显著的相关关系。对土壤金属元素近红外光谱定量校正模型的适应性进行了初步研究,可为土壤中金属元素快速定量监测方法以及农产品产地环境监测等提供一定的参考。     

发动机油中水分的近红外光谱分析

发动机油是发动机的核心部件,发动机油中极易混入水分,水分容易加速发动机油的劣化和变质,进而危害发动机的安全运行。对发动机油中水分进行检测是保障发动机油质量的重要指标。因而采用近红外光谱结合偏最小二乘法(PLS)回归方法对不同含水量的发动机油进行了检测。首先根据含水发动机油的近红外光谱的特征,分析了931,1195～1212和1391～1430nm波长的较强吸收峰的机制;采用正交信号校正(OSC)和几种其他的光谱预处理方法构建了PLS回归模型,根据回归系数进行了特征波长的选择。结果表明,OSC预处理后的PLS模型具有较好的预测能力,而多元散射校正(MSC)和标准正态变量变换(SNV)预处理降低了模型的校正性能。选择了166个特征波长,占全谱的32.42%。采用所建的近红外全谱PLS模型和特征波长选择的PLS模型分别对预测集14个油样进行预测,两个模型都能实现较好地预测,预测标准差分别为0.0007和0.0006;而特征波长选择对含水发动机油的预测最稳健,性能指标最好(■为0.9930,■为0.9887,且RMSE_CV和RMSE_P值分别为3.14...     

近红外光谱技术在中草药分析中的应用

中草药分析与鉴定对中草药质量控制意义重大,传统分析方法由于过程复杂、需要丰富的经验等不利因素,无法满足快速分析和在线分析的要求。近红外光谱技术具有预处理简单、分析速度快、适用于固体漫反射技术和光纤技术等特点,已经在中草药有效组分的快速测定、在线质量控制、药材真伪鉴别、产地及质量鉴定等方面得到广泛应用。文章介绍了近红外光谱技术的基本原理和分析方法,综述了近红外光谱技术在中草药定量及定性分析方面的具体应用。     

SVM回归法在近红外光谱定量分析中的应用研究

研究了基于统计学习理论的支持向量机（SVM）回归法在近红外光谱定量分析中的应用。以66个小麦样品为实验材料,由33个小麦样品作为校正样品,采用4种不同核函数方法对小麦样品蛋白质含量与小麦样品近红外光谱进行SVM回归建模。以所建4种不同SVM回归模型对33个小麦预测样品的蛋白质含量进行了预测;不同回归模型的预测结果与凯氏定氮法确定的蛋白质含量的标准化学值间的相关系数均在0．97以上,平均绝对误差小于0．32。为了考察SVM回归校正模型的预测效果,同所建PLS回归模型的预测结果进行了比较,表明所建预测小麦样品蛋白质含量的SVM回归模型亦可通过近红外光谱进行实际样品的定量分析,且有较好的分析效果。     

近红外光谱法测定有机混合物中的正己烷、环己烷、甲苯的含量

用近红外光谱法对具有不同含量水平的环己烷、正己烷、甲苯、苯的四氯化碳混合溶液中的环己烷、正己烷、甲苯进行了定量分析。对于体积百分含量在1.4％～20％之间的环己烷,校正集真值与预测值相关系数r=0.9969,RSD=0.34％;对于体积百分含量在0.04％～0.96％的正己烷,校正集真值与预测值相关系数r=0.9999,RSD=0.83％;对于含量在26.0～259.8mg·L~(-1)的甲苯,校正集真值与预测值相关系数r=0.9921,RSD=4.63％。近红外光谱可以检测到26.0mg·L~(-1)的含量水平,其预测值为25.9mg·L~(-1),相对误差为0.38％。结果表明,用近红外光谱快速、准确、同时测定不同含量水平的组份可以获得较理想的结果。     

平滑、导数、基线校正对近红外光谱PLS定量分析的影响研究

基于偏最小二乘法 ,利用平滑、导数、基线校正预处理手段 ,对近红外光谱进行了定量分析 ,比较了分析结果 ,给出了不同预处理方法的PRESS值和RMSEC的值 ,比较并选取了最佳预处理方法。在平滑预处理方法中 ,比较了不同平滑点数对预测的影响 ,确定了最佳平滑点数 ,通过采用PLS回归分析 ,与原始光谱数据回归比较 ,结果令人满意。     

海南制浆树种中主要成分的近红外分析与模型优化

为提高制浆树种的利用效率,缓解国内制浆造纸原料短缺的现状,降低行业污染与总体成本,尝试将近红外光谱技术用于海南省制浆树种的成分含量分析,以期根据实时所得成分含量相应调整工艺参数.用结构简单、易改装的全息光栅分光近红外光谱仪采集了海南省常见的适龄制浆树种(尾细桉、尾巨桉、尾叶桉、马占相思和粗果相思)共205个样本的近红外...     

连续投影算法及其在小麦近红外光谱波长选择中的应用

采用全谱建立多元校正模型时,通常计算量大,模型不够稳健,而且模型的预测精度往往也不能达到最优。文章介绍一种新的波长选择方法：采用连续投影算法(successive projections algorithm),并将其集成偏最小二乘(partial least squares)多变量校正技术构成SPA-PLS方法,用于谷物小麦近红外光谱波长优化选择及其与水分含量的定量分析。结果表明：在经SPA算法后,光谱波数可削减97.72%,后继的定量校正模型结构得到显著简化,模型的稳健性也大大增强;同时,被选取的波长物理意义明确,模型的解释能力增强,而模型的预测性能也与GA-PLS方法相当。     

近红外光谱研究水与甲醇混合溶液的氢键作用

对于浓度为0～100wt％(浓度间隔为5wt％)的水-甲醇混合溶液的近红外光谱,通过分析OH组合谱带和倍频谱带随浓度的变化,探索了水-醇溶液中的氢键作用。由于OH谱带在近红外区域重叠比较严重,采用了不同的光谱分析方法——二阶导数、主成分分析和二维相关分析来提高光谱分辨率,进而达到从水-甲醇溶液的近红外光谱获取有用信息的目的。定性地阐述了水-醇混合溶液中的水和醇之间通过氢键的可能结合方式,为探索水-醇混合溶液中的氢键作用提供了一种新的可能性。