典型块状煤的可见-近红外光谱特征研究

因可见-近红外波段反射光谱测试方便,仪器成本较低,适用于在线分析,为此针对煤在可见-近红外波段的反射光谱曲线特征规律及其产生机理进行了研究分析。从晋、鲁、宁、吉地区煤矿收集了无烟煤、烟煤、褐煤三大类型中的12种典型煤样,按煤阶从高到低具体包括无烟煤一号、无烟煤二号、贫煤、贫瘦煤、瘦煤、焦煤、肥煤、1/3焦煤、气肥煤、气煤、褐煤一号、褐煤二号,在实验室利用地物光谱仪采集了块状煤样在可见-近红外波段的反射光谱曲线。通过对光谱曲线特征分析,发现无烟煤的反射光谱曲线整体上趋于水平方向,吸收谷特征不明显,随煤阶的降低,光谱反射率、近红外波段光谱斜率整体上呈增加趋势,较明显的吸收谷特征增多且吸收强度增加,有13个较明显的吸收谷特征波段。通过X射线衍射分析（XRD）测定了煤样的碳材料结构和矿物成分,煤非晶质性分子结构的芳构化趋势对煤阶升高时光谱反射率降低、反射曲线趋于平缓起到主要作用。当煤阶降低时,以脂肪侧链为主的有机吸收基团的中红外波段基频在近红外波段的倍频和合频产生众多吸收叠加,绝大多数吸收谷特征不明显,相对较为明显的吸收谷产生在1 700和2 300 nm附近。同时含Fe等过渡金属的矿物、H₂O、粘土矿物等无机物成分也是煤反射光谱曲线吸收谷特征增多的因素。通过对实验煤样X射线荧光分析（XRF）和工业分析测定了煤样中Fe和Al等矿物元素成分含量和空气干燥基水分、灰分、挥发分、固定碳含量,得出煤反射光谱曲线的近红外波段光谱斜率与挥发分产率、固定碳含量分别呈正、负相关性。H₂O谱带吸收深度之和与内在水分含量线性相关性较好,Fe和Al含量与相关波段吸收谷深度之和基本呈线性关系,而主要由有机基团倍频和合频所产生的1 700和2 300 nm附近两处吸收谷深度之和与挥发分产率线性相关性较差。获得典型块状煤种的可见-近红外波段反射光谱特征,为煤矿区高光谱遥感以及煤光谱数据库的建立提供依据,也为直接利用可见-近红外波段的反射光谱曲线波形特征快速、低成本、定性地识别煤种类提供参考;同时对煤矿用煤炭探测光谱传感器的研制具有重要意义。     

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。     

基于近红外光谱技术的秸秆工业分析

工业分析是生物质热化学工程技术中的一项常规应用分析。文章探讨了近红外光谱技术(NIRS)在秸秆工业组成分析上的应用,并利用近红外光谱技术预测了秸秆中挥发分和固定碳含量。利用Foss 6500光栅型近红外光谱仪在1 108～2 492 nm光谱范围内分别对直接切短秸秆样品中水分、灰分、挥发分和固定碳以及干燥粉碎样品中灰分、挥发分和固定碳的近红外光谱建立了预测模型。对于直接切短秸秆样品,水分、灰分、挥发分和固定碳校正模型外部验证的R2_V(SEP)分别为0.92(0.76%),0.94(0.84%),0.88(0.82%)和0.75(0.65%)。干燥粉碎样品中灰分、挥发分和固定碳的近红外光谱模型外部验证的R2_V(SEP)分别为0.98(0.54%),0.95(0.57%)和0.78(0.61%)。实验结果表明,近红外光谱技术能实现秸秆的快速分析和多组分同时测定, 从而可降低秸秆工业分析的成本。     

基于近红外光谱技术的钢结构防火涂料品牌鉴别方法研究

为了实现钢结构防火涂料在流通使用领域中不同品牌的现场快速鉴别,提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别钢结构防火涂料品牌的方法。运用光栅扫描型近红外光谱仪器,通过近红外漫反射光谱获取不同品牌钢结构防火涂料的光谱曲线,并对光谱数据进行标准正态变量变换(standard normal variate transformation, SNV)、Norris二阶求导等优化处理。利用主成分分析法(principal component analysis, PCA)对钢结构防火涂料品牌进行聚类分析,前五个主成分的累积方差贡献率已达到99.791%,以PC1,PC2和PC3×10的得分值对所有建模样品在三维空间作图,对不同品牌的钢结构防火涂料具有很好的聚类作用。利用5个品牌的各25个样品建立校正模型,用余下5个品牌的各5个样品,共计25个样品进行外部验证,通过未知样品光谱的主成分得分值计算其与校正模型中每个品牌的马氏距离值,实现未知样品的品牌鉴别。建立的定性分析模型对未知样品的外部验证正确率达到100%。说明该分析方法能够快速准确的鉴别钢结构防火涂料品牌,并为市场规范提供技术参考。     

褐煤品质的傅里叶变换近红外光谱定量分析

采用傅里叶变换浸反射近红外光谱法采集了94个褐煤样品的Kubelka Munk(KM)光谱数据,同时建立了褐煤的全水分、内水分、挥发分、含硫量、高位发热量、低位发热量和折合率7个指标的偏最小二乘(PLS)定量分析预测模型,并对预测模型进行了验证,验证结果显示:全水分、内水分、挥发分、含硫量、高位发热量、低位发热量和折合率的相对误差分别为9.1%、11%、2.8%、10%、3.4%、2.5%、3.4%,得到了满意的预测效果,基本达到了实际分析的要求;本研究采用近红外光谱分析的方式实现了一种快速分析煤炭品质的新方法,可以替代基于热分析的传统化学分析方法,为工业在线分析煤炭品质论证了可行性.     

主成分分析排序和模糊线性判别分析的生菜近红外光谱分类

贮存时间是影响生菜品质的一项重要因素,传统的贮存时间鉴别方法主要依靠人工经验,但是这种方法的准确率和可信度并不高。研究的目标是建立一种基于模糊识别的模型进行生菜光谱分析以实现生菜贮存时间的鉴别,并与其他鉴别方法作比较。为此,在当地超市购买60份新鲜生菜样品,存放于冰箱中待用。首先,通过AntarisⅡ近红外光谱检测仪采集生菜样品的近红外光谱数据,每隔12小时检测一次,每个样本检测重复三次,并取三次平均值作为实验数据。其次,利用多元散射校正(MSC)减少近红外光谱中的冗余信息。为了进一步去除近红外光谱中的无用信息以及简化随后的数据分类过程,分别运用主成分分析(PCA)和排序主成分分析(PCA Sort)。其中,PCA Sort通过改进对主成分的排序方法能提高分类准确率,同时便于模糊线性鉴别分析(FLDA)进一步提取特征。PCA和PCA Sort的计算仅运用了前15个主成分(能充分反映光谱的主要信息)。最后,利用模糊线性鉴别分析算法(FLDA)和K近邻算法(KNN)进一步分类所得的低维数据。基于PCA和KNN算法的模型鉴别准确率达到43%,而基于PCA, FLDA和KNN算法的模型鉴别准确...     

基于近红外光谱技术的钢结构防火涂料品牌鉴别方法研究

为了实现钢结构防火涂料在流通使用领域中不同品牌的现场快速鉴别, 提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别钢结构防火涂料品牌的方法。运用光栅扫描型近红外光谱仪器, 通过近红外漫反射光谱获取不同品牌钢结构防火涂料的光谱曲线, 并对光谱数据进行标准正态变量变换(standard normal variate transformation, SNV)、Norris二阶求导等优化处理。利用主成分分析法(principal component analysis, PCA)对钢结构防火涂料品牌进行聚类分析, 前五个主成分的累积方差贡献率已达到99.791%, 以PC1, PC2和PC3×10的得分值对所有建模样品在三维空间作图, 对不同品牌的钢结构防火涂料具有很好的聚类作用。利用5个品牌的各25个样品建立校正模型, 用余下5个品牌的各5个样品, 共计25个样品进行外部验证, 通过未知样品光谱的主成分得分值计算其与校正模型中每个品牌的马氏距离值, 实现未知样品的品牌鉴别。建立的定性分析模型对未知样品的外部验证正确率达到100%。说明该分析方法能够快速准确的鉴别钢结构防火涂料品牌, 并为市场规范提供技术参考。     

近红外光谱和特征光谱的山茶油掺假鉴别方法研究

山茶油素有"东方橄榄油"美誉,实现掺假山茶油的鉴别具有重要实用价值,采用近红外光谱技术对掺有葵花油的山茶油进行检测。分别以1%,5%,10%为梯度制备掺假比例不同的山茶油样品,并根据掺假比例将其分为A组(0%~5%)和B组(6%~10%)共11个样品,C组(15%~40%)6个和D组(50%~100%)6个样品。将每个掺假样品充分混匀后再分为9份,依次采集其1 000~2 500nm范围的吸收光谱,共获得207条光谱曲线。每组样品的光谱数据按2∶1随机分为训练集与验证集。经去除首尾噪声后,通过主成分分析法(principal component analysis,PCA)降维,并利用前四个主成分建立了鉴别山茶油不同掺假等级的主成分-支持向量机判别模型,训练集与验证集的总体判别准确率分别达96.38%和94.20%;进一步,通过对前四个主成分的载荷系数的分析,并结合原始光谱,提取建模过程中权重较大的波长并解析其化学含义,最终确定出五个特征波长:1 212,1 705,1 826,1 905及2 148nm,以此波长重新建立近红外特征光谱山茶油掺假等级判别模型,对训练集与验证集的总体判别准确率也达到了94.20%和92.75%。研究结果表明,利用近红外光谱和特征光谱均能够较好实现山茶油掺假等级的鉴别,同时所建立的近红外特征光谱模型也为设计相应的掺假山茶油实用便携式检测仪器提供了理论基础。     

颗粒度对不同煤种可见光-近红外光谱的影响

煤炭是我国最主要的能源,在开采、运输、洗选加工、精煤储运等过程中都需要及时了解煤的成分、含量以及混矸程度,以便掌握和监控煤炭质量。目前,基于可见光-近红外反射光谱的煤炭原位测试技术已经成为一个研究热点。颗粒度是影响光谱特征的重要因素,开展颗粒度对不同煤种反射光谱特征的影响研究,对于深刻认识煤的光谱特征,进而提高煤光谱识别精度具有重要意义。为此,选取我国主要煤炭富集区（包括内蒙古乌海、新疆哈密、山西阳泉）的褐煤、烟煤、无烟煤为研究对象,利用SVC HR-1024光谱仪对不同颗粒度煤样的可见光-近红外光谱进行测试,分析了颗粒度对煤样光谱反射率的影响规律,以及颗粒度对于不同煤种光谱影响的差异。在此基础上,对实验现象背后的物理机理进行了分析讨论。研究表明,变质程度不同的煤反射光谱特征基本相似,即在可见光波段反射率较低且随波长增加出现缓慢下降趋势,在近红外波段快速上升。当煤样颗粒度>0.10 mm时,颗粒度大小对光谱特征的影响较小,煤样反射光谱特征随颗粒度变化规律不明显;当颗粒度<0.10 mm时,颗粒度对煤样的光谱影响增大,且影响主要体现在近红外波段的反射率光谱曲线的斜率大小,颗粒度越小,光谱反射率曲线斜率越大。0.10 mm颗粒度可作为颗粒度对煤的光谱特征影响的敏感界限。不同煤种可见光-近红外光谱曲线受颗粒度的影响程度不同,褐煤的影响最大,烟煤次之,无烟煤影响最小。实验表明,利用反射光谱进行煤质分析和煤种识别时需要考虑颗粒度的影响,同时,选择颗粒度小于0.10 mm的粉末状样品效果要好于大颗粒或块状样品。     

漫反射近红外光谱测定聚乙烯醇(PVA)的醇解度与挥发分含量

采用漫反射近红外光谱方法测定聚乙烯醇(简称PVA)的醇解度与挥发分含量。从PVA生产线选取120个样品,分别用容量法与恒重法测量样品的醇解度与挥发分含量。用光栅扫描近红外光谱仪采集样品光谱,光谱范围1 000～1 800 nm。样品光谱用卷积平滑、卷积求导、均值中心化与正交信号校正方法进行预处理后,与样品的醇解度与挥发分含量,采用PLS1定量校正方法建立近红外分析模型。醇解度与挥发分含量模型的校正相关系数R_C分别为0.976和0.981,校正标准偏差SEC分别为0.176和0.197,验证相关系数R_P分别为0.967和0.969,验证标准偏差SEP分别为0.202和0.193。方法具有速度快,操作方便的特点,分析结果满足PVA生产过程醇解度与挥发分含量的检测要求。     

高光谱成像的煤与矸石分类

煤与矸石分选是煤矿生产的必要工序,现有的人工分选与机械分选,存在效率低,易造成资源浪费以及环境污染等问题.鉴于可见/近红外高光谱成像具有分析速度快、样品无需预处理、无污染等诸多优势,旨在探讨基于可见/近红外高光谱成像对黑色背景下块状煤与矸石准确分类的可行性,并基于特征波长筛选算法简化模型,为构建多光谱煤与矸石分选系统提...     

利用近红外及中红外融合技术对小麦产地和烘干程度的同时鉴别

小麦是制作馒头的主要原料之一,小麦中水、蛋白质、淀粉会因产地以及烘干程度的差异而不同,进而影响到加工成馒头的品质。所以实现对小麦产地和烘干程度的快速鉴别就显得尤为重要。感官评定是鉴别小麦产地和烘干程度常用的方法,对比感官评定,光谱分析可以识别样品中的分子结构等信息。基于此,尝试利用近红外和中红外光谱融合技术实现对不同产地和不同烘干程度的小麦同时鉴别。首先选取了两个不同产地的小麦,再利用微波干燥法对两个不同产地的小麦做烘干预处理,使烘干的小麦水含量为12%±0.5%,原麦水含量为18%±0.5%。分别标记为原麦A,烘干A,原麦B,烘干B,再将小麦研磨成粉末,过100目筛网筛选后,置于自封袋中备用。随后分别采集四种小麦样品的近红外和中红外光谱信息,在Matlab 7.10的环境下使用标准正态变量变换(standard normal variable transformation, SNVT)对采集到的原始光谱数据进行预处理,利用主成分分析对预处理后的数据进行降维处理,再结合线性判别分析（linear discriminant analysis,LDA）和支持向量机（support vector machine, SVM）分别建立小麦近红外、中红外光谱数据识别模型。另外利用联合区间偏最小二乘法（synergy interval partial least square, SiPLS）筛选出利用标准正态变量变换(SNVT)预处理后的小麦近红外和中红外光谱数据特征光谱区间,将筛选出的近红外和中红外光谱数据特征光谱区间融合后再结合线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）建立小麦融合光谱信息的识别模型。然后比较同种光谱数据下利用线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）建立的小麦识别模型识别率、比较同种建模方法下近红外和中红外光谱数据建立小麦识别模型识别率、比较同种建模方法下光谱数据融合和单一光谱数据建立小麦识别模型识别率。结果表明,同种光谱分析方法,利用SVM建立的四种小麦识别模型识别率高于利用LDA建立的小麦识别模型识别率。同种建模方法,近红外光谱数据建立的小麦识别模型识别率优于中红外光谱数据建立的小麦识别模型识别率。而在同种建模方法下,利用SiPLS筛选出近红外和中红外光谱数据的特征光谱区间数据融合后建立小麦识别模型识别率最高,光谱数据融合后结合LDA建立的小麦识别模型校正集识别率为98.75%,预测集识别率为97.50%;而将此选择的变量结合SVM建立的小麦识别模型的校正集和预测集识别率都达到100.0%。对比利用单一光谱数据建立的小麦识别模型识别率,光谱数据融合之后建立的小麦识别模型识别率得到显著提高,该研究从纵向和横向上全面地比较了光谱数据建立的小麦模型识别率,结果可为更准确地运用光谱融合技术建立小麦产地以及烘干程度识别模型提供参考。     

东北黑土的光谱特性及其与土壤参数的相关性分析

选取我国东北黑土作为研究对象,研究其光谱特性并分析黑土主要参数与近红外光谱的相关性。通过比较东北黑土和北方潮土光谱特征的差异,显示当水分含量较高时,两种土壤的光谱特性差别不是很明显,当水分含量较低时,受土壤质地的影响,两种土壤的吸光度光谱及微分光谱均有很大差异。土壤水分值和吸收光谱有很大相关系数,土壤全氮与光谱呈现出了一定的相关性,提高土样全氮含量的方差,可以获得高的相关系数;由于黑土中有机质的含量很高,使基于土壤有机质的光谱吸收达到饱和,二者之间呈现较低的相关性。     

近红外光谱技术快速识别针叶材和阔叶材的研究

对一种针叶材和一种阔叶材的横切面采集波长范围为780～2 500 nm的近红外漫反射光谱,结合偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)对针叶材杉木和阔叶材桉树快速识别的可行性进行了研究,结果表明：(1)利用近红外光谱结合PLS-DA法建立的识别模型对建模样品的识别正确率达到100%,识别模型预测的分类变量值与实际值之间相关系数r达到0.99,SEC为0.07;(2)即使采用短波区域780～1 100 nm的近红外光谱也可以获得理想的识别结果(识别正确率为100%),识别模型的r也达到0.99,SEC为0.07;(3)利用近红外光谱建立的识别模型对未知样本的识别正确率都为100%,说明近红外光谱技术可以快速、准确识别针叶材和阔叶材,这为木材识别提供了一种新方法和技术,也为开发低成本的近红外光谱识别仪器提供了科学依据。     

基于拉曼光谱和多元统计分析技术的结肠癌早期诊断

为了寻找结肠癌的病理发展规律在拉曼光谱属性上的体现,采用共聚焦显微拉曼光谱仪对60例离体的正常结肠组织、腺瘤性息肉和腺癌组织的近红外拉曼光谱进行对比检测,初步探讨了三类组织的拉曼光谱特征及其改变的规律。结果表明:三类组织拉曼光谱的差异明显存在于830,855,1 032,1 210,1 323,1 335,1 445,1 450,1 655 cm^-1处,腺瘤性息肉的光谱大体位于正常组织与腺癌组织之间。以组织病理诊断为金标准,主成分分析结合线性判别分析技术建立的诊断算法区分3类组织的灵敏度分别为96.9%、85.7%和97.3%,特异性分别为82.8%、90%和92.3%。因此,拉曼光谱有潜力在分子水平上区分正常结肠组织、腺瘤性息肉和腺癌组织,有望成为结肠癌早期诊断的一种有效方法。     

近红外光谱的玉米种子穗腐病特征提取与判别模型研究

玉米种子穗腐病是危害玉米产量的主要病害之一。利用近红外光谱开展了玉米种子穗腐病判别模型研究。246粒玉米种子由吉林省农业科学院海南育种基地提供,其中96粒玉米种子为穗腐病染病样本,其他150粒玉米种子为同种玉米正常样本。利用MATRIX-Ⅰ型傅里叶近红外光谱仪采集了样本800～2 500 nm范围的近红外光谱信息,并对样本近红外光谱数据利用多元散射校正（MSC）进行预处理。结合玉米内部有机物质的近红外光谱的敏感波段和样本近红外光谱吸收峰挑选了4个优选区间,并采用相关系数法(CA)、连续投影算法（SPA）和竞争性自适应重加权算法（CARS）三种不同原理的特征波长提取算法分别提取了4（1 362,1 760,2 143和2 311 nm）、5（1 227,1 310,1 382,1 450和1 728 nm）和10（1 232,1 233,1 257,1 279,1 313,1 688,1 703,1 705,2 302和2 323 nm）个特征波长。以提取得到的特征波长作为玉米种子穗腐病判别模型输入变量,用0-1（染病-正常）表示样本染病状况作为输出真实值建立支持向量机（SVM）模型,使用网格搜索法结合十折交叉验证法对模型参数进行优化。结果表明,CA-SVM,SPA-SVM和CARS-SVM三种判别模型中训练集和测试集建模准确率均在90%以上。该研究成果为玉米种子病害诊断装置提供了模型基础,且针对优选区间进行特征波长选择的方式也可以为建立其他种子病害判别模型提供参考。     

近、中红外光谱法融合判定葡萄酒产地

葡萄酒带有浓厚的葡萄原产地地域特点与个性,快速准确地判别葡萄酒原产地具有重要意义,感官评定的方法存在一定的局限性。提出用贝叶斯信息融合技术将葡萄酒样品的近红外透射光谱及中红外衰减全反射光谱联立进行葡萄酒原产地判别的方法。分别用近、中红外光谱仪采集来自中国四个不同葡萄主栽产地(河北怀来、山东烟台、甘肃、河北昌黎)的153个葡萄酒样品的近红外透射光谱和中红外衰减全反射光谱,然后用偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)分别建立基于近红外光谱和中红外光谱的葡萄酒产区判别模型;该模型输出的节点值归一化后作为所有样品分属每一类别的先验概率,代入Bayes判别公式得到后验概率,根据此概率判断样品的新类别属性,即用贝叶斯信息融合技术实现了两种判别结果的修正决策。近红外和中红外融合后的模型结果为：十次随机划分建模集和检验集,四产区葡萄酒判别模型建模集的平均准确率由78.21%(近红外)和82.57%(中红外)变为融合后的87.11%,检验集平均准确率由82.50%(近红外)和81.98%(中红外)变为融合后的90.87%,均优于单独采用一种光谱技术的判别结果。实验结果表明：信息融合技术有助于模型判别效果的提高,采用近、中红外光谱的贝叶斯信息融合技术对葡萄酒原产地进行快速识别是可行的。     

DPLS和SVM的掺假花椒粉近红外光谱定性鉴别

花椒是我国的八大调味料之一。目前花椒市场掺假现象较为多见,为实现掺假花椒粉的快速定性鉴别,采用了近红外光谱结合化学计量学方法进行了探讨。将麦麸粉、稻糠粉、玉米粉和松香粉以1 Wt/Wt.%的递增梯度分别掺入红花椒粉和青花椒粉中,制备掺假浓度范围为1~54 Wt/Wt.%的掺假花椒粉样品,以掺假花椒粉和纯花椒粉共462份样品依次采集其800~2 500 nm范围的漫反射近红外光谱。采用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行分析,前3个主成分累计贡献率达98.72%,做出的得分图表明PCA法对掺假的花椒粉具有较好的区域划分。347份样本作为校正集,以特征谱区2 000~2 200 nm范围的257个采样点的光谱信号作为输入,采用判别偏最小二乘法(DPLS)和支持向量机(SVM)建立定性鉴别模型,经不同光谱预处理,对115份验证集样本进行预测,总体鉴别正确率在97.39%~100%之间,表明该方法是快速定性鉴别掺假花椒粉的一个有效手段。