近红外漫反射光谱法快速检测火药吸收药混合液中黑索今组分含量

研究了采用近红外( NIR)漫反射光谱技术快速检测火药吸收药混合液中黑索今( RDX)组分含量的方法。将装有混合液样品的烧杯置于光谱仪主机光源窗口上方,直接采集样品光谱图。通过分析纯RDX和样本的近红外光谱,确定908~945 nm、1094~1253 nm和1577~1678 nm作为建模谱区。通过比较不同的光谱预处理办法的效果,选择标准正态变换( SNV )＋一阶导数＋谱线平滑对原始光谱进行预处理。采用偏最小二乘方法(PLS)对RDX组分建立了定量线性校正模型。结果表明：模型的交叉验证决定系数(R2cv)为0.9879,交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.2420,预测均方根误差(RMSEP)为0.2127,预测结果的平均相对误差为0.5661％,25 s内完成样品分析。该方法可给改性双基火药的连续自动化生产提供技术支持。     

人血清中血糖的近红外光谱快速检测

应用傅利叶变换近红外光谱透射技术结合偏最小二乘法 ( PLS) ,快速定量分析了人血清中血糖含量 .利用内部交叉验证和自动优化功能对预测模型进行了优化 ,确定了最优建模参数 .模型对人血清中葡萄糖定标样品集的实测含量与预测含量的相关系数 r=0 .91 48,内部校正均方差 RMSECV=0 .487mmol/L.     

汽油中乙醇光谱特征谱段的有效选取及应用

近红外光谱快速分析技术是检测汽油中乙醇含量的主要方法之一,光谱谱段的选择是影响快检模型预测准确性的重要因素。本研究建立了一种基于有效特征谱段的近红外光谱快速分析方法,提高了汽油中乙醇含量检测的准确度。通过对比不同浓度乙醇含量的汽油近红外光谱图,确定了汽油中乙醇分子的有效特征谱段是4 524.183～5 044.869 cm^-1和5 985.961～7 108.329 cm^-1。选择最优的近红外光谱预处理方法,分别使用近红外光谱全谱段和有效特征谱段进行建模分析。使用特征谱段建立的数据模型相关参数如下：交叉验证均方根误差(RMSECV)是0.584 9,内部交叉验证相关系数(R_CV²)是0.999 1,预测均方根误差(RMSEP)是0.609 0,预测集外部验证相关系数(R _P²)是0.998 9。相较于全波长建模分析,使用特征谱段建立模型的RMSECV降低了30.27%,RMSEP降低了18.58%。综上,使用特征谱段建立的模型准确度较高,能够满足汽油中乙醇...     

烟叶复烤在线近红外模型的建立和应用

快速准确检测烟叶水分值对烟叶复烤具有重要意义。针对复烤企业下属复烤厂比较分散,在应用近红外分析技术时,不方便进行近红外模型管理维护和数据的一致性要求,提出将各复烤厂相关数据进行整合,建立统一的近红外模型,建模过程中采用K-S方法挑选样品,优化后模型的RMSECV和RMSEP分别为0.33和0.34,R~2由原来的0.73提高至0.84,模型相关性得到改善。结果表明:文章所用方法建立统一模型检测准确度满足实际生产要求,K-S方法能有效改善样品分布情况,保持建模样品具有代表性,同时还能压缩建模光谱数据库的作用,方法可以推广到其他集团化企业的近红外建模中。     

单基发射药生产过程中驱水棉水分含量的快速检测方法?

由于驱水棉的水分含量对单基发射药成型工艺有着较大的影响,采用近红外光谱分析技术对驱水棉水分含量进行快速检测。通过对比分析纯水、硝化棉(NC)、乙醇以及驱水棉的光谱图,确定了水分含量检测建模区域为5 015.6~5 224.8 cm~(-1)和6 525.9~7 008.7 cm~(-1)。比较不同光谱预处理方法,发现标准正态变量校正(SNV)、一阶导数和平滑的组合方法对驱水棉的光谱进行预处理效果最好。采用偏最小二乘法对水分含量建立定量校正模型,并对预测集样本进行预测和对模型进行重复性验证。试验结果表明:校正集和交互验证相关系数R2分别为0.995 4和0.994 4,预测均方根误差RMSEP值为0.039 0,对预测集的药料样本预测的平均相对误差为0.997%,模型的重复性良好,检测时间小于20 s,能满足单基发射药连续自动化生产工艺的要求。     

基于可见/近红外光谱分析技术的水性油墨黏度预测模型

针对水性油墨黏度测量方法存在操作复杂、主观性强等问题,利用可见/近红外光谱分析技术结合化学计量学方法,建立水性油墨黏度预测模型,实现水性油墨黏度的快速无损检测。首先,利用微型光纤光谱仪采集水性油墨样本的反射光谱;再通过比较不同预处理方法对原始光谱数据的预处理效果,分别基于原始全光谱及预处理后的光谱数据构建水性油墨黏度的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)预测模型;最后,将预处理后的光谱数据采用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)提取特征波长,并基于特征波长的光谱数据建立水性油墨黏度的PLS预测回归模型。结果表明,采用SPA算法从全光谱中只提取了4个特征波长,不仅显著简化了模型,提升了模型的运算效率,建立的SNV-SPA-PLS模型还具有最佳的预测性能(R_p²=0.9992,RMSEP=0.0732)。该研究结果表明应用光谱分析技术实现对水性油墨黏度检测是有效可行的,为进一步通过光谱分析技术进行水性油墨在线黏度检测提供了新方法,为提高印刷品质量稳定性提供了技术基础。     

光谱预处理对棉涤混纺面料近红外定量模型的影响

以46个棉涤混纺面料样品为研究对象,采集样品的近红外漫反射光谱,光谱范围为12 000~4 000 cm-1,利用偏最小二乘法建立定量校正模型,并用交叉检验法对模型进行检验,以交叉验证均方差RMSECV和决定系数R2作为判断模型优劣的标准.对利用无光谱预处理、一阶导数法、二阶导数法、多元散射校正和矢量归一化五种不同预处理方法所建的模型进行了比较,发现对光谱进行矢量归一化预处理所建模型最优;此外还分析了建立纺织布料的近红外光谱定量分析模型时主要的误差来源及近红外光谱分析技术用于纺织面料定量分析的可行性.     

近红外技术应用于成品卷烟的内在质量稳定性控制

以某品牌卷烟为例,采用傅立叶变换近红外光谱技术采集成品卷烟的近红外光谱,结合连续流动法测定样品中还原糖、烟碱、氯、钾含量的数据,采用偏最小二乘法(PLS)分别建立了预测品牌卷烟烟丝中还原糖、烟碱、氯、钾及糖碱比、钾氯比的近红外模型,模型的相关系数(除钾外)都在0.95以上。用建立的模型快速检测红狼卷烟的各化学成分,通过值的波动范围初步监控成品的质量稳定性。并采集它们的近红外光谱,应用连续小波变换(CWT)对原始光谱进行预处理,再对CWT系数进行主成分分析(PCA),在PCA分析的基础上引入马氏距离算法建立成品卷烟质量稳定性评价模型。通过研究光谱预处理对卷烟样品分类鉴别的影响,确定马氏距离阈值Dthro,结合近红外定量测定值与马氏距离阈值Dthro,对卷烟产品质量稳定性进行评价和控制。     

光谱预处理对近红外光谱快速检测黄酒酒精度的影响

本文以黄酒近红外透射光谱为研究对象,探讨光谱预处理方法对黄酒酒精度快速定量检测模型的影响,对比分析了采用平滑、一阶导数、二阶导数、多元散射校正、标准正态变换结合去势等五种传统方法和小波变换、傅里叶变换、正交信号校正等三种新方法预处理后光谱的偏最小二乘建模效果.结果表明,正交信号校正处理后,模型交叉验证R和RMSECV分...     

基于shenk’算法的烟叶近红外光谱模型转移研究

面对近红外应用模型共享较难问题，研究采用shenk’s算法解决烟叶化学成分近红外光谱分析模型应用中的模型转移。为实现烟叶近红外光谱模型转移，以山东、云南、四川、广西四个产区的烟叶作为分析对象，采用ThermofisherNicoletAntrislI相同型号的两台仪器采集近红外光谱分别作为主机和子机，在主机上建模，用shenk’s和斜率／截距两种转移算法对子机进行模型转移对比分析。同时，使用ICCA国际标准和t检验两种方法评价模型的传递性。研究结果表明，利用shenk’s算法能够从根本上对模型进行转移，满足模型传递误差要求，且预测结果与主机不存在显著性差异，斜率／截距法没达到稳定的效果，所以shenk’s算法可有效的实现烟叶模型传递问题。