基于枸杞红外光谱人工神经网络的产地鉴别

应用红外光谱技术,快速鉴别枸杞药材产地。利用傅里叶变换红外光谱, 测定了45个来自青海省不同产地的枸杞样品的红外光谱。以常规预处理方法和小波变换对红外光谱原始数据进行了预处理。对比常用的窗口移动平滑预处理、标准正态变换以及多元散射校正, 小波变换是一种有效实用的光谱预处理方法。为了提高神经网络的训练速度, 在利用人工神经网络建立模型之前, 通过小波变换的方法对光谱变量进行了压缩, 同时对建立的模型的相关参数进行了详细的讨论。结果表明,红外光谱数据压缩到原来的1/8,其分析精度与原始光谱数据基本相当。以压缩了的光谱数据作为反向传播(BP)网络的输入变量,产地类别作为神经网络的输出变量,建立3层人工神经网络。其中隐含层神经元个数为5个,输出层神经元个数为1个。隐层的传递函数是tansig,输出层传递函数是purelin,网络训练函数trainlm,权阈值的学习函数是learngdm。net.trainParam.epochs=1 000,net.trainParam.goal=0.001。对10个未知枸杞产地类别进行了预测,预测结果准确率达100%。实验表明, 建立的模型能够正确地对枸杞样品快速地进行产地鉴别。红外光谱法结合人工神经网络可作为中药材产地分类鉴别的一种新的现代化方法。     

FTIR显微镜/ATR物镜法检测圆珠笔迹的研究

纸面上的圆珠笔迹,因其颜色深、纸面反射率低等诸多原因,在FTIR显微镜上用反射方式直接对其检测效果很差。在FTIR显微镜上加用ATR物镜,利用物镜与纸面笔迹接触的ATR检测原理,得到了圆珠笔迹和纸纤维的混合红外光谱,扣除纸纤维的红外光谱,使用差谱法得到圆珠笔迹的红外光谱,谱图中的３个强吸收峰分别是1 581,1 361和1 172 cm-1,这些峰都来源于三苯甲烷类染料,另外1 724 cm-1的羰基吸收来自于圆珠笔油墨中油剂类的醇酸树脂,使用3D-Mapping软件显示了1 581 cm-1在纸面上的强度分布。这种检测方式既得到了清晰的红外光谱图,提供了丰富的笔迹信息,又保护了被检样品的原始性。     

环烷酸-酸性磷酸酯-庚烷体系萃取有机相的红外光谱研究

将环烷酸(NA)与2-乙基己基磷酸单2-乙基己基酯(PC88A)混合,以浓KOH溶液皂化,研究了高皂化度(80％)油包水型微乳萃取钕过程的有机相的结构变化。通过红外光谱分析,发现萃取钕过程随着负载率增加,COOH伸缩振动吸收峰 、COO-的反对称峰及PO伸缩振动吸收峰的峰位均向低波数移动。结果表明：皂化NA和PC88A的混合体系萃钕过程,NA与PC88A存在相互作用;它们都与Nd3+作用,但PC88A作用较环烷酸完全,萃取有机相中,P—O—H伸缩振动吸收峰消失,还残留部分COOH没有完全转化为COO-;环烷酸、PC88A与钕之间形成的萃合物具有复杂结构。     

奥克托金(HMX)的T-Jump/FTIR快速热裂解研究

采用T-Jump/FTIR快速热裂解原位红外光谱联用技术研究了奥克托金(HMX)在0.1,0.2,0.3和0.4MPa的Ar气条件下,以1000℃·s-1的升温速率快速升温至设定的反应温度,用快速扫描傅立叶变换红外光谱跟踪分析分解产物的种类和相对摩尔浓度的变化,研究了温度及压力对初始检测产物的影响.结果表明,HMX在快速热裂解5s过程中红外所检测到的主要气相产物为CO,CO2,NO,NO2,N2O,HCONH2,CH2O,H2O,HNCO及HCN,并给出了这些产物相对摩尔浓度随时间变化的曲线.根据气体产物相对摩尔浓度的比率N2O/HCN,研究了压力和反应温度对HMX的快速热裂解过程及机理的影响,认为在低温HMX分解的C—N键断裂在两竞争反应中占优,通过压力的变化证明了气相产物之间存在二次反应.