应用近红外光谱法对环己酮含量进行快速测定

对于工业生产中环己酮含量的测定来说,常用的的气相色谱方法分析速度慢,不能充分满足工艺过程中反馈控制的要求。为了解决此问题,本论文应用近红外光谱法对环己酮含量进行快速测定,分析结果与实际值之间的标准偏差为0.15,能够完全满足相应工业生产中的精度要求。该方法具有测量速度快、分析成本低、无污染、操作简单方便等特点,在所建立分析模型的适用范围内,能对样品进行准确、快速的分析。     

近红外光谱法测定汽油辛烷值

采用近红外光谱法测定汽油辛烷值，方法简便、快捷，具有好的重现性。近红外光谱法测定结果与标准试验方法（GB／T503和GB／T5487）测定结果进行比对，取得了令人满意的结果。     

近红外光谱法非破坏分析苹果中的平果酸含量

本文采用近红外光谱技术非破坏检测苹果中的平果酸含量，用二阶导数处理光学数据，筛选出９１２，７８０，９６６，７１８作为苹果酸分析的特征波长，经多元线性回归分析与ＨＰＬＣ法相比，其相关系数为０．９６６，标准误差为０．０２０，预测样品的检验误差为０．０２１，平均偏差０．００２。说明ＮＩＲ光谱法在实际应用中可以满足平果酸含量的测定精度。     

近红外漫反射光谱法测定大豆和小麦中的蛋白质含量

介绍了近红外漫反射测量的基本原理,用450型近红外分析仪测定了大豆和小麦中蛋白质含量。用36个蛋白质含量为37.9％至49.2％(干基,下同)的大豆样品和77个蛋白质含量为13.8％至21.3%的小麦样品分别定标,各用18个样品进行预测。结果表明,近红外分析值与标准化学分析值之间的相关系数和标准差,大豆分别为0.967和0.826;小麦分别为0.984和0.348,说明近红外法的分析精度可与经典化掌法相比,并且具有快速,简便和不破坏样品化学性质的特点.     

柴油凝点的近红外光谱法预测

凝点是柴油的一项重要理化指标,但目前其测定方法的测定周期长、费用高,而且受人为因素的影响。作者应用近红外光谱分析技术建立了一种新的柴油凝点测定方法。经预测证明,柴油凝点的近红外光谱测定法是切实可行的,其测定结果与国家标准方法有较好的一致性。     

完整番茄中Vc含量的瞬间检测法—近红外（NIR）光谱法

本文介绍用近红外光谱法非破坏分析完整番茄中Vc含量.在波长1171nm附近,高、中、低Vc含量的一阶导数光谱之间有明显差异,该波长选作定标的第一波长,经1171/1060,1182/752nm两对波长线性回归分析结果,其相关系数为0.9954,标准误差为0.56(mg),离差0.09.NIR光谱法在实际应用中可满足完整番茄Vc含量的测量精度。     

在线近红外光谱法快速测定重整生成油中的C5含量

介绍了在线近红外光谱快速测定重整生成油中的C5含量的方法.结果表明:在线近红外光谱法的分析结果能够完全满足生产中的精度要求,再现性和重复性优于气相色谱法的结果.该方法除有测量速度快的优点之外,还具有分析成本低、无污染、操作简单方便等特点,在所建立模型的预测范围内,能对样品进行准确、经济的分析.     

紫油凝点的近红外光谱法预测

凝点是紫油的一项重要理化指标,但目前其测定方法的测定周期长、费用高,而且受人为因素的影响.作者应用近红外光谱分析技术建立了一种新的紫油凝点测定方法.经预测证明,柴油凝点的近红外光谱测定法是切实可行的,其测定结果与国家标准方法有较好的一致性.     

近红外光谱分析技术及其在饲料质量分析中的应用

以饲料质量分析为例，综述了近红外光说分析技术及仪器的形成、发展、回归校正技术和应用研究。引用主要文献３５篇。     

近红外光谱法测定重整生成油的苯含量

介绍了用近红外光谱法对重整生成油的苯含量进行快速测定的方法。结果证明：近红外光谱法的分析结果能够完全满足生产中的精度要求，再现性和重现性优于UOP方法744—86（气相色谱法）的要求。该方法除有测量速度快的优点之外，还具有分析成本低、无污染、操作简单方便等特点，在所建立模型的预测范围内，能对样品进行准确、经济的分析。     

氢化物发生原子荧光光谱法测定饲料中硒

本文建立了氢化物发生原子荧光光谱法测定饲料中硒,对各种不同饲料中铜、铁干扰离子,采用铁氰化钾做掩蔽剂,以及选择最佳的酸度和硼氢化钾浓度等仪器参数。本法线性范围为0- 400ng/mL,相关系数大于0.999,方法检出限为O.1ng/mL,加标平均回收96%。     

近红外光谱法测定三元混合物中氯苯的含量

利用近红外光谱分析结合偏最小二乘法测定甲苯、氯苯和正庚烷构成的三元混合体系中氯苯的浓度。通过考察混合物吸光度与氯苯浓度的相关性,以预测残差平方和为评价指标,对光谱进行了变量筛选,并将选择的33个波长变量建立的定量校正模型与全谱范围的校正模型进行比较。结果表明本方法可使最终所得的模型中变量数大大减少,通过波长变量优选最小化冗余信息、提高预测精度及建模效率。     

近红外光谱法测定三元混合物中氯苯的含量

利用近红外光谱分析结合偏最小二乘法测定甲苯、氯苯和正庚烷构成的三元混合体系中氯苯的浓度。通过考察混合物吸光度与氯苯浓度的相关性,以预测残差平方和为评价指标,对光谱进行了变量筛选,并将选择的33个波长变量建立的定量校正模型与全谱范围的校正模型进行比较。结果表明本方法可使最终所得的模型中变量数大大减少,通过波长变量优选最小化冗余信息、提高预测精度及建模效率。     

近红外光谱法在线监测羟基乙腈制备系统

为了实时、准确地反映羟基乙腈的生产状态,本文利用近红外光谱法在线监测羟基乙腈的制备。该系统的设计具有一定的创新性,它将近红外光谱分析技术和自动化分析控制技术首次应用到监测羟基乙腈制备工艺中,是现场、实时、连续监测羟基乙腈生产组分的自动近红外光谱分析系统。下文详细介绍了系统的技术指标、组成、以及关键部件的设计。     

近红外光谱法用于尿液多成分分析

尿液分析在临床检验中是一个重要的检测项目 ,红外光谱法的应用将可实现无试剂的尿液快速分析。介绍了采用光谱法对尿液样品主成分进行的近红外分析 ,实验中对最佳光程长作了选择与计算。实验结果证实了近红外光谱法用于尿液临床分析的可行性及优越性。     

近红外技术快速测定裂解焦油芳烃含量

针对常用的气相色谱(GC)分析法进行焦油芳烃检测分析周期较长的问题,本文用傅里叶变换型近红外光谱仪及相关软件对石脑油蒸汽裂解焦油芳烃的含量进行了测定和实验研究。考虑焦油样品颜色差异大、芳烃含量变化大,实验通过对样品管改进、异常值判断、建模波段及光谱预处理方法优选等优化了碳六、碳七、碳八、碳九、碳十及总芳烃含量6组预测模型性能,建立了石脑油蒸汽裂解焦油样品中芳烃含量的快速分析方法,使得单个样品的分析时间缩短到2min以内。优化后6组模型的相关系数(R)分别为0.995 20,0.993 08,0.946 33,0.978 99,0.948 46,0.998 63,交叉验证均方差(RMSECV)分别为1.07,0.806,2.17,0.979,0.665,1.15。未知样6组芳烃含量的近红外光谱及气相色谱(GC)分析数据吻合良好,t-检验绝对值均小于其临界t值(t0.05(17)=2.11)。另外,近红外分析数据相对标准偏差(RSD)均小于2%,显示提出的方法具有较好的重复性。     

在线近红外光谱法测定重整生成油的甲苯含量

本文介绍了在线近红外光谱法对重整生成油的甲苯含量进行快速测定的方法。结果表明：在线近红外光谱法的分析结果能够完全满足生产中的精度要求，再现性和重复性优于气相色谱法的要求。该方法除有测量速度快的优点之外，还具有分析成本低、无污染、操作简单方便等特点，在所建立模型的预测范围内，能对样品进行准确、经济的分析。     

人工神经网络-近红外光谱法测定桉树中综纤维素的含量

采用近红外光谱技术结合广义回归神经网络(GRNN)建立测定桉树中综纤维素的定量分析模型。以72个桉树样品作为实验材料,对光谱数据进行平滑、求导、压缩以及归一化,用桉树的近红外光谱数据建立广义回归神经网络模型.预测模型的预测均方根误差为0.0198。结果表明,该方法测量比较准确,可以用于桉树中综纤维素含量的预测。