傅里叶变换红外光谱法鉴别纯核桃油并定量检测掺伪含量

应用傅里叶变换红外光谱(FT—IR)法测定纯核桃油和分别混合大豆油、普洱茶籽油和葵花籽油的掺伪核桃油的红外光谱,结合主成分分析法(PCA)以及马氏距离判别法对核桃油的纯度进行判别,3个判别模型的准确率均达到100%;同时对验证集样品的类归属进行判别,判别准确率达均为100%。结合偏最小二乘法(PLS)定量检测核桃油纯度,建立的PLS校正集模型中核桃油的真实含量与FT—IR预测含量的相关系数R2分别为0.990 8、0.994 4和0.995 5,校正集均方根误差分别为0.032 7、0.023 5和0.019 6。试验结果证明,该方法可以作为核桃油质量监控的快速检测方法。     

基于高光谱成像系统的纺织品成分定性鉴别

针对目前对纺织品成分鉴别快速、无损、在线检测的需求,提出了一种以高光谱成像系统结合化学计量学方法鉴别纺织品成分的方法。以常用的10类纺织品为鉴别目标,分析比较了数据预处理及样本集挑选方法的优劣,建立偏最小二乘法判别分析模型进行鉴别,最终提出高光谱成像系统进行纺织品成分定性鉴别的技术路线。研究结果表明：一阶导数处理能消除由纺织品加工工艺和测试条件等因素造成的基线漂移现象,提高鉴别模型的泛化性能,降低训练样本代表性的要求;通过所建立的判别分析模型,经过不同加工工艺的纺织品均能得到鉴别,且鉴别准确率达到96.78%,证实了高光谱成像技术应用于纺织品成分定性鉴别中的可行性。     

红外光谱法定量分析人造革基布纤维含量北大核心

研究了红外光谱法在人造革基布纤维含量定量分析中的应用。通过分析粘纤、涤纶及其混合物红外光谱特征,在TQ Analyst光谱分析软件中,采用偏最小二乘法,建立了粘纤／涤纶混合物定量分析模型。试验表明：在混合物定量分析模型中实测值和预测值呈良好的线性关系,相关系数（Rc）为0．9995,校正标准偏差（RMSEC）为0．97,偏差范围为-1．9-2．0。实际样品的回收率在97．0％-102．6％之间,重复测量结果之间的相对标准偏差（RSD）最大为7．03％,定量分析模型的可靠性强;试验误差在-0．9％-1．9％之间,满足实际检测的要求。     

红外光谱法对霍山石斛的鉴别

傅里叶变换红外光谱能反映特定分子官能团的振动模式,具有较好的指纹特性,是一种常用鉴别方法。利用傅里叶变换红外光谱技术测定霍山产的3种石斛的红外图谱,应用主成分分析和正交偏最小二乘判别分析处理数据以鉴别霍山石斛。结果表明,不同石斛的红外图谱峰型相似,相比主成分分析,红外光谱应用正交偏最小二乘判别分析方法更能有效地鉴别出霍山石斛,模型正确率更高。因此,红外光谱应用正交偏最小二乘判别分析是实现霍山石斛快速鉴别的一种有效方法。     

涂层纺织品纤维成分定量检测研究

对涂层纺织品纤维成分定量检测方法进行了研究,对比了标准检测方法与定量检测法之间的差异,提出了化学定量法检测技术。通过对涂层剂进行剥离、溶解、抽滤等操作,得到涂层纺织品的实际纤维成分,从而保障定量检测的质量和效率。     

漫反射红外光谱法结合PLS测定稻谷脂肪酸值研究

为了快速、简便、无污染地测定稻谷中脂肪酸含量,提出基于漫反射傅里叶变换红外光谱法(DRIFTS)和近红外漫反射光谱法(NIDRS)测定稻谷脂肪酸值快速检测方法。同时探讨了反向区间偏最小二乘法(BiPLS)对中红外光谱区域的优化效果。傅里叶变换原始光谱模型经7点平滑预处理及BiPLS优化,得到的最佳模型的R~2、RMSECV、RMSEP分别为0.998、3.65、3.69。近红外光谱经一阶导数和多元散射校正预处理后建立最佳模型,其R~2为0.97,RMSECV为3.43。在验证实验中,傅里叶变换红外光谱预测值与国标测定值的相对标准偏差为1.16%,近红外光谱预测值与国标测定值的相对标准偏差为1.70%。结果表明,DRIFTS能够更加准确检测脂肪酸值。     

基于中红外光谱法检测煎炸油极性组分

目的 利用中红外光谱技术实现对煎炸油极性组分的快速检测。方法 根据光谱-理化值共生距离分类法对煎炸油中红外光谱数据进行样本划分,从而得到校正集和预测集。采用卷积(Savitzy-Golay,S-G)平滑+一阶导数预处理手段,利用竞争自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)进行特征提取,建立煎炸油极性组分含量的偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)预测模型,并利用BP神经网络算法对模型进行优化。结果 BP神经网络算法建立的模型校正集决定系数为0.9032,校正集均方根误差(root means quare error of calibration,RMSEC)为0.1264,预测集决定系数为0.8569,预测集均方根误差(root mean square error of prediction, RMSEP)为0.0625。经BP神经网络算法优化后,均方根误差明显减小,提高了预测模型的准确性。结论 结合BP神经网络算法的中红外光谱技术是一种检测煎炸油极性组分的有...     

红外光谱法分析加热对食用油成分变化影响的研究

以绿珍珠牌特级初榨橄榄油、鲁花压榨葵花籽油、金龙鱼食用调和油和鲁花5S一级压榨花生油等四种具有代表性的食用油为研究对象,将其用恒温磁力搅拌器分别加热到100℃、120℃、150℃和180℃并保持1小时,冷至室温后在4000~400cm~(-1)范围内进行红外扫描。结果表明:常温时四种食用油主要成分差别不大;加热后四种食用油的不饱和脂肪酸含量都降低,饱和脂肪酸的含量均增加,甘油三酯、碳骨架等也受到不同程度的影响;其中受温度影响最大的是金龙鱼食用调和油,加热至120℃时其不饱和脂肪酸的含量开始降低,继续加热至180℃时含量剧烈下降至不足常温的四分之一,而饱和脂肪酸的含量则迅速上升。该方法操作简便,结果可靠,建议人们烹饪时,尽量不要长时间高温加热食用油。     

南疆鲜羊肉水分含量的近红外光谱法无损检测

本文在近红外反射光谱780~1700 nm的波长范围内采集新宰杀的同一品种的羊的后腿肉134个样本的光谱数据,来实现快速无损的南疆生鲜羊肉含水量的检测。这些光谱数据经中值平滑滤波、多元散射校正、一阶导数、标准化处理、中心化变换和S-G平滑等预处理方法对原始光谱进行降噪处理;然后以13:1的比例将样本分为训练集和测试集,并采用PLSR建立预测模型,使用所建模型对生鲜羊肉水分含量进行预测。结果为:训练集的预测相关系数Rc为0.94、标准差MSEC为0.04,预测成功率为97.6%,测试集的预测相关系数Rv为0.89、标准差MSEV为0.07,预测成功率为96.4%。实验结果证实结合中值平滑滤波、多元散射校正、一阶导数、标准化处理、中心化变换和S-G平滑等多种预处理方法建立的基于近红外光谱PLSR模型,可以对南疆鲜羊肉的水分含量进行精确的快速无损评价,并且能为南疆生鲜羊肉水分含量的快速无损检测技术的应用提供理论上的指导。     

基于近红外光谱的海藻糖浆组分快速定量检测

研究采用近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)快速检测单酶法生产海藻糖浆(海藻糖、麦芽糖及葡萄糖)组成的方法。取65个海藻糖浆作为样本,扫描得到近红外光谱图,分为48个样本校正集,17个样本预测集,计算分析结果表明:一阶微分(first derivative,1D)与S-G平滑(savitzky-golay filter)组合处理为最优预处理方法;运用TQ analyst建模软件中主成分回归(principal component regression,PCR)算法和偏最小二乘法(partial least squares,PLS)算法分别对海藻糖浆建模,发现采用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)的海藻糖浆组分模型稳定性和预测能力更好;运用PLS、1D、S-G平滑组合预处理海藻糖浆组分模型,不仅降低光谱的背景噪声,同时还提高模型的稳定性。海藻糖浆各组分模型的交叉验证均方差(RMSEC)、交叉验证决定系数(Rc)、预测均方差(RMSEP)、预测决定系数(RP)依次为:海藻糖模型分别为0.188,0.995,0.089,0.989;麦芽糖模型分别为0.143,0.997,0.131,0.969;葡萄糖模型分别为0.147,0.997,0.094,0.999。NIRS检测快速、无损便捷,可用于检测单酶法生产海藻糖浆的组分。     

有色涤纶的细度对织物质量的影响

本文主要讨论了在毛精纺生产过程中，使用原液染色涤纶条与羊毛混纺时，原液涤纶条的细度对产品质量的影响。实践证明：只有采用细度分布适中的涤纶条，才能保证产品的最终质量。     

红外光谱预处理对粘纤/氨纶交织织物定量分析模型的影响

在红外光谱仪上采集粘纤/氨纶交织织物红外光谱数据,利用偏最小二乘法(PLS)进行定量建模。建模时分别使用24种不同的预处理及其组合方法对光谱数据进行处理,比较和分析不同预处理后建模的RMSEP值。结果表明:除S-G平滑预处理外,其他预处理方法均对模型的预测能力有一定程度的提高。MSC&Norris导数平滑&一阶导数的预处理组合方法为该次粘纤/氨纶交织织物红外光谱定量分析模型的最优预处理方法。     

纺织品中纤维含量检测结果的评定

分析了影响纺织品纤维含量准确测定的主要因素,并对检测结果的不确定度表述方式进行了评定,为更科学和准确地测定纺织品中纤维的实际含量提供参考和指导。     

冷却吹风装置对涤纶短纤维纺丝稳定性的影响

主要叙述在ＥＭＳ—ＩＮＶＥＮＴＡ短纤生产线上，采用日本ＦＵＪＩＢＯＮ纸质过滤筒及被我们改型的纸质过滤替代烧结金属过滤筒，生产１．０ｄｔｅｘ到１．５６ｄｔｅｘ半消光高强棉型短纤维原丝．从生产实验得知纺丝冷却条件中冷却风还及其分布是影响可纺性及原丝特性，特别是后牵神性的关键，并讨论了成功使用ＦＵＪＩＢＯＮ过滤筒的方向．     

纺丝成形条件对聚苯胺导电纤维性能的影响

以聚苯胺为成纤聚合物,N-甲基吡咯烷酮为纺丝溶剂湿法纺制聚苯胺导电纤维。研究了成形条件对聚苯胺导电纤维性能影响。结果表明:凝固浴中溶剂浓度对纺丝过程及纤维强度有重要影响,而凝固浴温度对纤维的影响相对较小;纤维导电性随氧化掺杂处理时间的增加而提高,处理时间超过40min后,继续增加处理时间导电性提高幅度很小,而对纤维强度有较大的破坏。     

温度对食用植物油脂肪酸组成的影响

为研究温度对食用油脂肪酸组成的影响,试验以精制玉米油为材料,分别在200℃恒温加热1、2,4、8、16h后用气相色谱法对脂肪酸组成的变化情况进行分析,并与未经加热的玉米油脂肪酸组成进行对比,试验结果显示在200℃时,加热时间的长短对植物油棕榈酸(C16:0),硬脂酸(C18:0),油酸(C18:1).亚油酸(C18:2),亚麻酸(C18:3),相对含量不产生明显变化.     

INFLUENCE OF NICOTINE AND DIPHENYLAMINE ON THE CAROTENOID COMPOSITION OF RHODOTORULA STRAINS

In order to obtain commercially interesting carotenoid profiles, the effect of supplementation with diphenylamine (DPA) and nicotine in the culture media of Rhodotorula rubra and Rhodotorula glutinis was studied. Fermentation experiments were carried out in flasks. The carotenoids were extracted with ethyl acetate by physical disruption, and analyzed by high‐performance liquid chromatography using a reversed‐phase column. At subinhibitory levels, both the inhibitors showed no effect on yeast growth for the two strains. Only R. rubra produced more carotenoids when 5 μmol of DPA was added to the broth, 155.8 μg/g of dry weight. For both strains, supplementation with 5 μmol DPA caused a significant reduction in the torularhodin/torulene ratio, from 1.5 to 0.5 for R. rubra, and from 0.8 to 0.5 for R. glutinis. With 10 μmol of this inhibitor, an accumulation of β‐carotene occurred from 13 to 47% in R. rubra, and from 36 to 43% in R. glutinis. Supplementation with nicotine resulted in the selective biosynthesis of lycopene (up to 93.8 μg/g) and the formation of a minor carotenoid, tentatively identified as 3,4‐didehydrolycopene, not previously related to Rhodotorula spp.     

聚氨酯摩擦盘对涤纶成品丝质量的影响

根据在实践中的经验．分析、讨论了聚氨酯摩擦盘对成品丝质量的影响，尤其是在生产多孔数品种时，使用聚氨酯摩擦盘可以有效地减少毛丝，提高成品丝的染色性能，从而提高产品质量。