近红外光谱在中药大黄乙醇提取液快速分析中的应用研究

用声光可调滤光器(AOTF)-近红外(NIR)光谱法在线分析中药大黄乙醇提取液比重及大黄素含量,用偏最小二乘(PLS1)法分别建立NIR光谱与含量、比重的校正模型。结果表明,提取液NIR光谱与比重、含量的校正模型相关系数R2分别为0.989 0,0.988 4,相对偏差分别为0.26%,2.66%,精密度分别为0.15%,2.84%;5 h稳定性分别为0.13%,2.03%,回收率分别为99.8%,95.6%。该方法具有快速、直接、多成分同时测定特点,并能实现现场在线分析。     

用于渗漉提取过程分析的中药有效组分近红外光谱快速测定法

研究提出一种快速测定中药渗漉提取液中有效组分的近红外（NIR）光谱分析方法,可用于中药渗漉提取过程在线分析.以中药三七为对象,采用人参皂苷Rg1、Rb1、Rd的HPLC测定值及三七总皂苷（PNS）的比色法测定值作对照值,建立了NIR光谱与对照值之间的校正模型.比较研究了径向基函数神经网络（RBFNN）和偏最小二乘回归（PLSR）两种建模方法,其中RBFNN校正模型对Rg1、Rb1、Rd和PNS 4种组分的交叉验证均方差（RMSECV）分别为1.120、1.230、0.267、4.749,预测均方差（RMSEP）分别为0.677、0.969、0.155、8.065.研究结果表明,本文方法方便、准确、无损,可推广用于中药提取过程分析及质量控制.     

近红外光谱法测定异氰酸酯树脂中游离甲苯二异氰酸酯(TDI)

建立使用近红外光谱(NIR)技术研究快速测定异氰酸酯树脂中游离甲苯二异氰酸酯(TDI)方法。收集异氰酸酯树脂样品,使用气相色谱法(GC/FID)测定游离TDI含量,并采集其近红外光谱,采用偏最小二乘法(PLS)建立NIR光谱与游离TDI含量的线性关系。在建模过程中,以均值中心化数据增强、Norris平滑和二阶导数算法对光谱数据进行预处理,主因子数为4,定量分析波段为5700~5743cm~(-1)、5764~5805cm~(-1)、5843~5898和5921~5978cm~(-1)。模型RMSEC、RMSEP和RMSECV分别为0.0448%、0.0472%和0.0485%;校正集、验证集和交叉验证集的相关系数R2分别为0.9696、0.9720和0.9643。该模型预测效果良好,方法简便、快速、准确,适用于异氰酸酯树脂中游离TDI含量的快速检测。     

基于近红外光谱的汽油辛烷值在线分析仪

介绍自主开发研制的汽油辛烷值近红外(NIR)光谱在线分析仪。该分析仪包括NIR光谱在线测量、光谱预处理与实时建模等部分。对于原始的NIR光谱数据,采用多项式卷积算法进行光谱平滑、基线校正和标准归一化;通过模式分类与偏最小二乘进行实时建模。该分析仪已成功应用于某炼油厂重整反应器液相产物的辛烷值在线分析。     

遗传算法在近红外光谱分析中的应用及在土壤分析中的展望

随着近红外光谱(NIR)分析方法的广泛应用,具有全局优化搜索能力的遗传算法(GA)得到了人们的关注。应用GA可以自动构建基于NIR光谱的数学校正模型,选择最优的模型参数和光谱波段,进而提高模型的预报精度及建模效率。简要介绍了遗传算法的基本原理,对该技术在NIR光谱分析中的具体应用进行了评述,并对其在土壤NIR光谱分析中的前景进行了展望。     

基于DMD哈达玛变换近红外光谱仪的汽油辛烷值检测

应用近红外光谱分析检测技术建立一种汽油研究法辛烷值的快速定量分析方法。收集来自不同地区共100个汽油样品,应用化学计量学方法建立近红外光谱原始数据信息与研究法辛烷值之间的定量分析模型,结果表明:对原始光谱进行归一化处理后,采用偏最小二乘回归建立数学模型,其校正集与预测集相关系数分别为0.9300和0.9322,校正集均方根误差与预测集均方根误差分别为0.6700和0.6577,表明模型准确可靠,可应用于汽油辛烷值的快速检测。     

近红外光谱法测定汽油中的芳烃含量

研究了采用近红外光谱测定汽油中芳烃含量的方法,通过汽油单体分析法获得汽油中芳烃的基础数据。在1000～2000nm波长范围内,应用傅立叶变换近红外光谱仪,交互检验偏最小二乘法对使用的近红外光谱数据进行优化,所得校正模型对训练集样品预测的相对平均误差为0.42%,相关系数为0.9696。对未知样品将近红外预测结果与GC的测定结果进行比较,相对平均误差为0.45%。作为一种快速分析技术,近红外光谱测定汽油中芳烃含量是简便可靠的方法。     

制浆材综纤维素和聚戊糖含量的近红外预测

用传统方法测定了156个制浆材样品的综纤维素和聚戊糖含量并采集了样品的近红外光谱。对原始光谱进行多元散射校正后,运用偏最小二乘法和交互验证的方法,确定最佳主成分数分别为9和10并建立样品综纤维素和聚戊糖含量的校正模型。独立验证中两个模型的决定系数R_(val)~2分别为0.903 4、0.940 1,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.69%、0.78%,相对分析误差(RPD)值分别为3.22、4.09,绝对偏差(AD)分别为-1.00%~1.20%、-1.39%~1.31%,两个校正模型较好地预测了验证集样品的综纤维素和聚戊糖含量,基本满足制浆造纸工业中快速测定的需求。     

近红外光谱法快速测定高含量精制甘油中的甘油含量

采用偏最小二乘法(PLS)建立了快速测定高含量精制甘油中甘油含量的近红外光谱校正模型,该模型主因子数为4,相关系数(R2)为99.12%,校正标准偏差(RMSECV)为0.027;以预测集对模型进行验证,结果表明,R2为99.17%,预测标准偏差(RMSEP)为0.023,对同一样品预测值的相对标准偏差(RSD)为0.04%。     

近红外光谱技术快速测定黄连女贞子提取过程中2种成分含量

目的:建立一种用近红外光谱技术快速测定女贞子黄连提取过程指标成分含量的方法。方法:运用偏最小二乘法结合多种光谱预处理方法及波长选择方法建立近红外光谱与女贞子黄连提取液指标成分(盐酸小檗碱、盐酸巴马汀)含量之间校正模型,通过交互检验标准偏、校正标准偏差、决定系数和主因子数优选校正模型,并对未知样本进行预测分析。结果:一提液中盐酸小檗碱、盐酸巴马汀的校正模型相关系数分别为99.46、98.30,二提液中三盐酸小檗碱、盐酸巴马汀的校正模型相关系数分别为99.16、97.86。验证集的预测值与真实值含量接近。结论:该方法操作简便、快速无损、准确可靠,可用于女贞子黄连提取过程指标成分含量的快速监测。     

近红外漫反射分析技术在测定聚丙烯粉料中二甲苯可溶物方面的应用

文章探讨了利用近红外分析技术快速判断聚丙烯粉料中的二甲苯可溶物含量的应用。用近红外漫反射法收集了样品的近红外光谱图。参照化学计量学分析方法测定聚丙烯样品的二甲苯可溶物含量。利用偏最小二乘法线性回归法建立了聚丙烯二甲苯可溶物的近红外光谱预测模型。将近红外法测定结果与化学分析方法测定结果进行了比较,对光谱测量的重复性进行了考察。结果表明,利用近红外光谱法与化学分析法的测定结果无显著差异。     

近红外漫反射分析技术在测定共聚聚丙烯中乙烯含量的应用

文章探讨了利用近红外漫反射分析技术快速判断共聚聚丙烯中的乙烯含量的应用。用近红外漫反射法收集了样品近红外光谱图。利用中红外方法测定共聚聚丙烯样品的乙烯含量。利用偏最小二乘法线性回归法建立了聚丙烯中聚乙烯含量的近红外光谱预测模型。将近红外法测定结果与中红外方法测定结果进行了比较,对光谱测量的重复性进行了考察。结果表明,利用近红外光谱法与中红外方法的测定结果无显著差异,近红外法具有准确,快速,操作简便和低成本等特点。     

Analysis of reaction-injection-molded polyurethanes by near-infrared diffuse reflectance spectroscopy

The ability of near-infrared (NIR) diffuse reflectance spectroscopy to characterize reaction-injection-molded (RIM) polyurethane elastomers is demonstrated. The advantage of NIR spectroscopy over other analytical methods is its ability to analyze samples without any preparation. In this work, the specific effects of composition, density, phase separation, and moisture content on the NIR spectra of the polymers are identified. In addition, the ability of NIR spectroscopy to make rapid assessments of physical properties, such as heat sag and flex modulus, is demonstrated. In order to perform these analyses, the multivariate statistical methods of principal components analysis (PCA) and partial least squares (PLS) are used.     

Analysis of Solvent‐Diluted Bitumen from Oil Sands Froth Treatment Using NIR Spectroscopy

Process control and optimization of bitumen froth treatment during oil sands processing require rapid analysis of asphaltene content in bitumen, solvent‐tobitumen ratio (S/B), and the density of solvent‐diluted bitumen. NIR spectroscopy was employed to meet this requirement. The NIR system comprised a spectrometer with no moving parts coupled with a double‐pass transflectance probe via a fiber‐optic cable. Quantitative calibration models were established using partial leastsquares regression in latent variables. The standard errors of calibration were 0.20 wt% for 0 to 20 wt% asphaltenes in bitumen, 1.1 wt% for 20 to 100 wt% asphaltenes in bitumen, 0.1 for S/B of solvent‐diluted bitumen, and 0.0017 g/mL for density of solvent‐diluted bitumen. It was shown that the process conditions could be monitored through the spectral scores from principal component analysis.     

近红外光谱技术结合支持向量回归法测定烯草酮的含量

采用近红外光谱(NIR)技术结合支持向量回归法(SVR)建立了烯草酮乳油的定量分析方法。通过添加烯草酮原药、烯草酮助剂到二甲苯溶剂来配制不同浓度的校正集,采用SVR法建立了烯草酮的定量分析模型,模型的决定系数(R2)、校正集均方根误差(RMSEC)、检验集均方根误差(RMSEV)、预测集均方根误差(RMSEP)分别为1.0000、0.0260、0.0569和0.0550。结果表明,近红外光谱技术结合支持向量回归法可以准确地定量分析乳油中烯草酮的含量,方法简单、快捷,在农药质量检测中具有实际应用价值。     

In-line characterization of dispersion uniformity evolution during a twin-screw blending extrusion based on near-infrared spectroscopy

Properties of an immiscible polymer blend have been proved to be closely related to dispersion uniformity of the minor phase. At present, dispersion uniformity is difficult to evaluate during the blending process, resulting in hysteretic feedback. Aiming at this problem, this work utilized near-infrared (NIR) spectroscopy to in-line characterize dispersion uniformity evolution during a twin-screw extrusion. A multichannel NIR measurement system was set up and applied to evaluate the blending process of polypropylene and polyolefin elastomer (POE). Based on the NIR spectra collected at different positions of the extruder, five prediction models of POE content were established using the light gradient boosting machine algorithm. Dispersion uniformity was characterized through the fluctuation of the predicted content. The evolution of dispersion under such processing parameters was consistent with scanning electron microscopy.     

Effects of charge trapping on the electrical conductivity of low‐density Polyethylene–Carbon black composites

Electrical conductivities of low‐density polyethylene (LDPE)–carbon black (CB) composites were studied using high resistance meter at room temperature (DC conductivity) and dielectric spectroscopy (AC conductivity) in the frequency range between 90 kHz and 13 MHz and temperature range from 120 to 355 K. DC measurements revealed a percolation threshold at about 20 wt % of CB content, whereas AC measurements show two conductivity peaks at about 15% and 23% of CB content. The presence of two percolation thresholds was attributed to different dispersions of CB particles in structural inhomogeneities of LDPE. The experimental data were analyzed using the model of Efros and Shklovskii, which describes the critical behavior of a complex conductivity using critical indexes. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci, 2011     

近红外光谱技术结合支持向量回归法测定非法对硫磷的含量

[目的]采用近红外光谱(NIR)技术结合支持向量回归法(SVR)建立乳油中非法对硫磷的定量分析方法.[方法]通过向1.8％阿维菌素乳油中加入对硫磷原药和二甲苯溶剂来配制不同质量分数的校正集,采用SVR法建立非法对硫磷的定量分析模型.[结果]模型的决定系数(R2)、校正集均方根误差(RMSEC)、检验集均方根误差(RMSEV)、预测集均方根误差(RMSEP)分别为0.9994、0.4377、0.5065、0.7482.[结论]该法可以定量测定乳油中非法对硫磷的含量.