湿度对水泥生料近红外光谱检测的影响及补偿方法

近红外光谱检测已被应用于水泥生料成分的快速检测,但现场环境中的湿度等因素会对光谱产生干扰,从而降低检测精度。为了提高检测精度,在实验分析湿度对水泥生料近红外光谱检测影响的基础上研究了补偿方法。在水泥厂选取了24份水泥生料样本,其中18份作为校正集,6份作为验证集;水泥生料中的有效成分为SiO2,Al2O3,Fe2O3和CaCO3,各成分含量的标准值由X射线荧光光谱分析测出。首先,将校正集的18份样本每份重复装样测5次光谱,用得到的90个光谱建立模型Ⅰ;再每份样品制作5个湿度梯度样本,其获得过程为,先将样本放置在电加热平台上,用玻璃棒将样本摊平,180℃下加热30 min,再将样本放置在散热片上进行降温,待样品恢复室温后取出进行第一次光谱扫描,得到1个光谱,将测量后的样本放入搅拌器,使用装有去离子水的喷雾器对其喷雾两次,然后搅拌30 s混合均匀,测量混合后的样本得到下一个光谱,重复该过程,得到具有湿度梯度的5个光谱。所有样本均采用烘干法进行湿度测量,样本湿度变化区间在0.6%~2%以内。对每个湿度梯度的样本测量1次,用得到的这90个光谱建立模型Ⅱ。然后,将验证集的6份样本每份制作5个湿度梯度,获取方式与校正集相同,对每个湿度梯度的样本测量1次,得到30个光谱。所有光谱均采用多元散射校正预处理,拟合波段选择4000~5000 cm^-1,建模方法采用偏最小二乘法。比较同一份样本的5个湿度梯度,可以看到在5200 cm^-1处光谱差异最大,在其他位置也有肉眼可见的明显差异,因此,湿度变化对全波段光谱有明显的影响。最后,将这30个光谱输入模型Ⅰ与模型Ⅱ进行验证,并对比模型Ⅰ与模型Ⅱ的预测均方根误差RMSEP。模型Ⅱ中SiO2,Al2O3,Fe2O3和CaCO3的预测均方根误差RMSEP比模型Ⅰ分别减小了25%,31.3%,33.3%和25%。实验结果表明,水泥生料样本湿度对近红外光谱模型的预测结果具有一定的影响,采用具有湿度梯度的样本进行建模可有效降低湿度对预测结果的影响。     

紫外熔石英元件高精度低缺陷控形控性制造技术研究进展

传统的紫外熔石英元件加工方法本身会引入各类制造缺陷,需要后期加工来消除前期加工带来的缺陷,限制了熔石英元件的加工 质量和加工效率。针对这些问题,课题组提出了采用磁流变、离子束、保形光顺和流体动压抛光等可控柔体加工技术提升熔石英元件的加工效果,并开展了相关研究。主要介绍了课题组在关键技术上取得的重要进展,包括亚纳米精度表面控形制造技术、纳米精度本征表面控性生成方法、熔石英元件高精度低缺陷组合工艺与设备等一系列关键技术。通过探讨关键技术及其发展现状,为未来紫外熔石英元件高精度低缺陷制造技术的发展提供参考。     

高效液相色谱-串联质谱法同时测定动物源性食品中24种磺胺类药物残留

利用高效液相色谱-电喷雾串联四极杆质谱(HPLC-MS/MS)联用技术,建立了一种在28 min内快速分离和测定鸡肉、猪肉、牛肉、羊肉、蜂蜜、牛奶中24种磺胺类药物残留的方法.方法检出限(LOD)为0.27～7.45μg/kg,定量限(LOQ)0.957～9.89 μg/kg;在5～300μg/L范围内线性关系良好,在10、20、50μg/kg 3个添加浓度上回收率为60.8%～122.9%,相对标准偏差(PSD)为0.01%～19%.     

CRISPR单管等温扩增技术高灵敏检测核酸:以检测新型冠状病毒(SARS-CoV-2)RNA为例

簇状规则间隔短回文重复序列(CRISPR)及其相关蛋白(Cas)系统在分子检测领域正在快速发展,在核酸识别上已展现出高特异性、可编程性和多系统兼容性,成为一种极具潜力的分子诊断工具.单独CRISPR-Cas系统检测RNA的灵敏度受到其反式切割动力学限制,因此需要与等温核酸扩增技术联用.将两个体系整合在单管中反应有两种策略:(1)将等温扩增与CRISPR-Cas体系分隔在管内不同位置进行分步反应;(2)在均相混合液中完成核酸扩增与检测.单管检测的关键是对多个反应的兼容性进行研究,从而最大限度地提升两种体系在同一条件下的性能,最后实现超高灵敏、快速、便捷地检测核酸.本文聚焦于基于CRISPR的单管超灵敏SARS-CoV-2RNA检测技术,从方法开发的原理、性能和挑战等多个方面综述了近期的研究进展和发展方向,并指出理解CRISPR-Cas系统的反式切割动力学的重要性.     

单类分类方法结合光谱分析在食品真实性鉴别中的应用

近年来,假冒伪劣食品已日益成为广大消费者密切关注的问题,食品真实性评估是缓解这一问题、保护公众健康的有力手段。在仪器设备和样品处理的高要求下,现代检测技术通常需要大量时间和金钱的成本消耗,而如今食品掺假手段不断变换,花样日益翻新,使得这类检测技术存在一定的局限性。为促进食品安全质量监管的效率和水平提高,为监管工作提供有力的科学技术支撑和保障,需要寻求新型检测技术。光谱分析技术,以操作简单、快速无损的优势近年来被广泛应用,作为一种间接分析技术,结合数据统计学中的分类方法建立模型后更能有效进行真假鉴别。在分类方法中,由于现实生活中五花八门的掺假类型以及在真假样本数量差异大的情况下,常用的分类方法效果可能出现偏差。但单类分类方法(one-class classification)是一种只针对一类实例建模分析,以特定的置信水平固定目标样本类的边界,对新样本的类别进行判定的方法,利用这一特点能有效区分不同于真实样本的数据,大大减少了检测的工作量,在食品掺假检测应用领域有一定的发展潜力。对近年来模式识别中的分类方法——单类分类方法进行了综述。通过阐述光谱分析结合分类方法用于食品掺假检测的必要性,比...     

基于近红外光谱的水泥生料氧化物含量快速测定方法研究

采用近红外光谱分析技术快速测定了水泥生料中4种氧化物含量。以漫反射方式采集不同水泥生料样品的近红外光谱,采用X射线荧光光谱法测定氧化物含量作为参考值,根据马氏距离去除异常样品,然后利用SPXY(Sample set partitioning based on joint X-Y distance)法将样本集划分为校正集和验证集,应用向后间隔偏最小二乘和遗传算法选择最优波数变量,采用偏最小二乘算法建立了4种氧化物的定量校正模型,显示出了良好的预测效果,CaO、SiO₂、Al₂O₃和Fe₂O₃模型的验证集相关系数分别为0.9411、0.9337、0.8612和0.7351,预测均方根误差分别为0.0994、0.1044、0.0693和0.0387,平均绝对误差分别为0.075%、0.083%、0.051%和0.025%。与瞬发γ射线中子活化分析、激光诱导击穿光谱分析法对比,近红外光谱分析耗时短、精度最高:单次测量时间仅需3 min,测定CaO、SiO₂、Al<...