溶液近红外光谱分析中温度影响的修正

作为一种快速、无损的分析技术,近红外光谱分析在许多领域中被广泛应用,其中液体样品是其应用最为广泛的分析对象之一.由于水等常用溶剂在近红外波段的温度敏感性极高,因而不能忽视温度对溶液的近红外光谱测量带来的影响.文章以朗伯-比尔定律为基础,在理论上推导出了温度变化对溶液透射光谱的影响,并提出利用纯溶剂在不同温度下的吸光度变化量作为温度校正量,对样品光谱进行修正.文章还在不同温度下,对葡萄糖水溶液和白蛋白水溶液进行了光谱测量,建立了30℃下的校正模型,并以纯水的吸光度变化量为温度校正量,将不同温度下的预测样品光谱修正至对应于30℃的光谱.实验结果表明,对光谱进行温度修正后,有效消除了温度对光谱的影响,葡萄糖和白蛋白的浓度预测误差得到了明显的降低.     

小波阈值降噪模型在红外光谱信号处理中的应用研究

针对近红外光谱经常受到噪声干扰的特点,提出了利用小波阈值降噪方法进行光谱数据的降噪处理,以山羊绒表面油脂的近红外光谱检测为例,对比分析了三种小波阈值降噪模型(Penalty阈值降噪模型、Brige-Massart阈值降噪模型、缺省阈值降噪模型)的降噪性能。对降噪后的光谱数据采用偏最小二乘和支持向量机回归相结合建立了校正和预测模型,通过对比校验参数R2,RMSEC,RMSEP,分析评价了三种小波阈值降噪模型的降噪效果。结果表明: 三种降噪模型都能在一定程度上降低光谱信号的噪声,提高信噪比,改善光谱预测模型的精度,其中,Brige-Massart阈值降噪模型和缺省阈值降噪模型的降噪效果明显优于Penalty阈值降噪模型,与原始光谱信号建模的预测精度(R2=0.793,RMSEC=0.233,RMSEP=0.225)相比较,经过Brige-Massart阈值降噪模型降噪后的光谱信号建模的预测精度(R2=0.882,RMSEC=0.144,RMSEP=0.136)和经过缺省阈值降噪模型降噪后的光谱信号建模的预测精度(R2=0.876,RMSEC=0.151,RMSEP=0.142)均有较大程度的改善和提高,说明提出的小波阈值降噪方法能有效地降低原始光谱噪声作用,使光谱数据多变量分析模型更具有代表性和稳健性, 从而可以提高模型的预测精度。     

智能化超声波NaOH溶液浓度在线检测仪

本文简要介绍了用超声方法测定NaOH溶液浓度的原理,浓度、温度及声时关系的测量结果,以及智能化超声波NaOH溶液浓度在线检测仪的结构、提高精度方法。研制的在线式NaOH溶液浓度检测仪经现场使用证明其精度优于±0.1％。     

调控供电子策略简易制备近红外二区有机小分子光学诊疗试剂

有机小分子凭借着明确的化学结构、出色的生物相容性、优异的可重复性等诸多优势被广泛应用于光学诊疗领域. 然而, 目前报道的有机小分子存在合成步骤复杂、成像波长位于近红外一区(NIR-I)、光热转换效率及单线态氧产率低等缺陷, 严重限制了其诊疗效果. 基于此, 本工作以吡咯并吡咯二酮作为缺电子单元、分别以苯、苯胺、邻苯二胺作为供电子单元, 通过一步偶联反应简易制备得到三种有机小分子DPP-0、DPP-2、DPP-4, 进一步利用纳米沉淀法制备得到对应的水溶性纳米粒子DPP-0 NPs、DPP-2 NPs和DPP-4 NPs. 研究发现, 随着氨基数量的增加, 纳米粒子吸收/发射均发生了红移, 其中DPP-4 NPs具有良好的NIR-I吸收能力且其最大荧光发射达到了近红外二区(NIR-II)区域, 表明可以通过改变供电子单元策略实现光学性能的调控. 在单一激光照射下, DPP-4 NPs可以同时产生NIR-II荧光信号、过高热及单线态氧, 其光热转换效率和单线态氧产率分别高达40.2%及34.3%, 可成功应用于肿瘤深层次NIR-II荧光成像诊断及高效光热/光动力联合治疗.     

傅里叶变换近红外光谱法快速检测人血清生化成分

应用傅里叶变换近红外光谱透射技术结合偏最小二乘法(PLS)建立了人血清中7种生化成分的定标模型,利用内部交叉验证和自动优化功能对定标模型进行了优化,确定了最优建模参数。模型对人血清中总胆固醇、甘油三酯、总蛋白、白蛋白、载脂蛋白B、低密度脂蛋白胆固醇、葡萄糖定标样品集的预测值与化学值的相关系数r分别为0.9011、0.9593、0.9249、0.761、0.8831、0.5191、0 9148,预测校正标准误差RMSECV分别为15mg/dL,21.6mg/dL,2 66g/L,3 96g/L,0.091g/L,16.2mg/dL,0.49mmol/L。     

容性设备在线监测装置现场校验系统的开发

针对变电站各类高压容性设备在线监测装置的现场校验,提出一种新的容性设备在线监测装置校验方法并研制出相应的校验系统,校验项目涉及：全电流,阻性电流,容性电流,介损因数。该校验系统由信号采集无线发送装置和检定装置组成,信号采集无线发送装置将现场变压器二次侧电压作为参考电压通过无线传输方式传入检定装置,检定装置内的控制模块根据预设指令及参考电压信号控制内部数控交流电流源生成一路与电网电压频率同步,幅值和相位可调的电流信号。将该电流信号耦合到容性设备在线监测装置电流传感器,通过比较耦合前后装置相应监测量变化值与校验系统设定值的误差,达到校验容性设备在线监测装置有效性的目的。实验证明,该校验系统输出电流指标满足现场校验的要求。     

基于贝叶斯优化的SVM玉米品种鉴别研究

为了快速检测玉米品种类型,基于支持向量机(SVM)和近红外光谱联合建立玉米品种的分类模型。以郑单958、先玉335、京科968、登海605和德美亚等五个品种共计293个样本为研究对象,对采集的近红外光谱进行标准正态变量变换(SNV)处理后使用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行降维处理。按照6∶1比例,随机选取251个样本为训练集,42个样本作为测试集,探讨贝叶斯优化算法(BO)对SVM模型性能的影响。分别使用网格搜索(GS)、遗传算法(GA)和BO算法等三种方法对SVM模型的两个重要参数惩罚因子C和径向基核函数参数γ进行寻优。选择各模型十折交叉验证识别准确率最高时对应的惩罚因子和核参数作为建模参数,建立SVM分类模型。将使用BO算法建立的SVM分类模型与使用GS和GA进行参数寻优后建立的模型性能进行比对。实验发现,使用BO优化的SVM分类模型相比于其他两种优化算法得到的SVM模型性能具有显著优势,测试集的识别准确率可达到100%。说明使用BO算法寻优的SVM模型参数是全局最优参数,其他两种优化算法寻优的参数可能陷入了局部最优,从而导致模型性能表现不佳。在进行PCA降维前后的光谱数据上分别建立BO-SVM模型,结果表明,BO算法对于高维数据优化效果不佳,更适用于低维数据。对于不同样本类别间数量不均衡导致模型性能表现不佳的问题,通过剔除郑丹958和先玉335两类数量较少的样本,使用剩余三个类别,共计248个样本重新建立SVM模型,实验发现,剔除两类小样本之后,各个模型在测试集上的性能均有提升,说明对于类间样本数量不均衡问题,某类样本数量越多,对于模型参数的修正就越细腻,模型对该类的拟合效果就越好。研究结果可用于玉米品种的快速鉴别,也可为基于近红外光谱的其他农产品分类和产地鉴别提供参考。     

NIRS技术及其在口岸现场检测中的应用

近红外光谱（NIRS）分析技术是近年来发展十分迅速的一种快速、无损的新型检测技术,在农业与食品等研究领域获得越来越广泛的应用。分析了近红外光谱分析技术的原理和组成,介绍了近红外光谱分析技术的优越性,着重论述了该技术在食品、石化、有害气体等方面的现场检测应用。     

近红外光谱技术(NIRS)在干草品质检测中的研究与应用

干草品质对动物的生产性能、牧草价值和最终盈利有着最直接的影响,检测干草品质的方法也在不断改进,近红外光谱技术(NIRS)这种快速、 高效而无破坏性的现代检测技术已在饲草料中广泛应用。文章阐述了应用NIRS分析干草品质的可行性和高效性,详细介绍了NIRS用于检测牧草营养成分、真菌侵染程度、内生真菌产生的有毒物质以及一些难于用化学方法检测的微量成分等重要指标的研究成果。指出NIRS用于分析干草品质突破了过去常规化学方法的复杂、耗时、成本高等缺陷,是干草品质分析方法的一个重大进步,并期待着NIRS在牧草品质中的应用研究工作继续完善和发展,建立更精确的定标模型以及更系统的分析软件,促进畜牧业的快速发展。     

多波长叠加近红外吸收光谱法直接测定酒精饮料中的乙醇

利用乙醇在１３８２ｎｍ，１６９１ｎｍ和１７３０ｎｍ处的吸光度值，采用多波长叠加近红外吸收光谱法测定乙醇的含量。结果表明，乙醇在０％～２４％（Ｖ／Ｖ）浓度范围内呈良好的线性关系；回归方程为： Ａ＝ ０． ０１７５４＋ ０． ０４７４７Ｃ；相关系数ｒ＝０． ９９９４。用该法可直接测定葡萄酒、啤酒和黄酒中乙醇的含量，６次平行测定的ＲＳＤ分别为；葡萄酒４．０％，啤酒２．５％，黄酒２．４％。回收率为９７．５％～１０５．０％，本方法具有操作简便，准确和快速等优点。