近红外光谱和气相色谱-质谱联用技术对橄榄油掺杂及品质分析研究

分别采用近红外光谱技术及气相色谱-质谱联用技术对橄榄油样品进行分析。采用透射方式采集橄榄油样品的近红外光谱比漫反射方式可以获得更好的重现性;通过直观分析、二阶求导以及主成分分析可快速判别橄榄油与掺杂橄榄油。0.10 g橄榄油样品经过10 mL的KOH-甲醇溶液甲酯化处理后,加入10 mL正己烷和10 mL水进行液液萃取,并对正己烷提取液进行气相色谱-质谱分析,对39种橄榄油脂肪酸甲酯含量的分析结果与近红外光谱的主成分分析图对比得出,油酸和亚油酸是影响橄榄油近红外光谱扫描结果的主要成分。     

自适应滤波在近红外无创生化分析中的应用

提出用血流容积差光谱相减法来消除近红外无创生化分析中组织背景的干扰.为提高光谱相减中所需获得的脉搏波近红外光谱信号的信噪比,研究了自适应滤波处理方法.介绍了最小均方算法(LMS)自适应滤波的基本原理,在此基础上提出了一种适用于处理本实验脉搏波光谱信号的自适应滤波方法;采用实验室自行研制的16元近红外脉搏波采集系统,获得人体脉搏波光谱信号;最后,利用提出的自适应滤波方法处理脉搏波光谱信号并分析其滤波效果.结果表明,利用该方法处理采集的脉搏波信号,可使血流容积光谱相减后血液光谱吸光度噪声由800 μAU降低至12 μAU,相邻波长的脉搏波相关系数由0.994 0提高至0.999 9.分析结果说明该自适应滤波方法可以有效地应用于近红外无创生化分析中.     

近红外光谱分析技术在己内酰胺生产离线分析中的初步应用

介绍了近红外光谱分析技术在己内酰胺生产控制分析中的初步应用。通过对水体系中己内酰胺,苯体系中己内酰胺,无机液中总羰基等质量指标的测定及与标准方法的对比,表明近红外光谱分析技术用于己内酰胺生产控制分析是可行的。该方法具有分析速度快,操作简单,没有环境污染等特点。     

采用相关分析解析石油产品近红外光谱

选择一系列结构上具有代表性的烃类化合物,配制不同浓度的溶液,以及它们不同浓度的重整汽油溶液,在中红外,短波近红外和长波近红外光谱仪上,分别测定溶液的中红外光谱、短波近红外光谱和长波近红外光谱。采用相关分析方法对中红外光谱和近红外光谱进行关联,确立重整汽油各结构基团吸收谱带在近红外短波区及长波区的精确位置,并考察化学环境和物理环境对谱带位置的影响。     

近红外光谱的数据预处理研究

近红外光谱数据的预处理是后续光谱定标预测和模型传递的基础，对于可靠地获得准确分析结果具有很重要的作用。本文结合小麦近红外光谱的分析，应用高斯一阶、二阶导数小波变换方法对光谱数据进行预处理，获得理想效果。     

脱硫装置贫液循环泵优化改造研究

某脱硫装置的贫液循环泵经常出现机械密封泄漏、停泵后重启时无法盘车等问题,导致频繁更换机械密封、频繁拆检并冲洗泵体,严重影响正常生产运行.本文根据机械密封结构特点,结合输送介质特性,为贫液循环泵优选设计了新的机械密封型式及冲洗方案,并对泵体及辅助系统进行了一系列优化改造.改造后的贫液循环泵大大降低了故障率,为脱硫装置的稳...     

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.     

近红外光谱分析技术在黑索金制造过程中的应用

危险品制造行业生产过程涉及大量产品成分含量的分析工作,其分析的时效性、准确性对产品安全生产、质量控制、工艺优化、节能减排等具有重要意义。本文提出将在线近红外光谱分析技术应用于危险品制造过程中的监控,以某企业黑索金产品生产为例,利用近红外光谱分析技术快速分析其生产过程中硝化液、结晶液中硝酸含量,预测绝对偏差平均值小于0．5％,满足企业检测再现性要求,可实现生产过程的在线分析。     

近红外光谱快速测定催化裂化汽油重馏分选择性加氢脱硫产物的辛烷值

研究了用近红外光谱快速测定催化裂化汽油重馏分选择性加氢脱硫产物的辛烷值。该方法具有分析速度快，分析效率,高样品量少等特点，适合微反产物分析和催化剂筛选与评价。本分析方法能够满足标准方法精密度的要求。     

近红外光谱成像分析技术的应用进展

近红外光谱成像是近年来快速发展起来的一种新的分析手段,尤其在化学成分分析和污染物的空间分布测定方面,近红外图像技术具有实现快速、无损、原位、在线分析的特点。通过近红外图像不但能够得到生物组织和化学成分的清晰轮廓和分布信息,而且可以通过化学计量学方法实现对特定目标成分的定性和定量分析。本文简要介绍近红外光谱成像技术的原理、应用和发展特点,图像光谱的前处理方法,图像提取所需化学特征信息的化学计量学算法,以及近红外成像分析技术在医药领域,农业和食品等领域最新的应用和研究进展。     

微型近红外光谱仪的软件开发与实验

在LabVIEW平台上对MicroNIR-1700微型近红外光谱仪开发了便携式近红外光谱检测系统。利用LabVIEW结合数据库开发的光谱仪测量分析处理程序,实现了光谱仪控制、样品指标测量、样品信息管理和系统使用权维护等功能。光谱的重复性试验和幸水桃的可溶性固形物含量实测试验表明,光谱仪在波长1000~1600nm范围内具有较高的重复性,实测试验中定标模型的校正集和预测集的相关系数r分别为0.902和0.867,均方根误差RMSECV和RMSEP分别为1.091,1.158,系统能满足一般实际应用的需求。     

近年来我国近红外光谱分析技术的研究与应用进展

对我国近10年来近红外光谱分析技术的研究与应用进展作了较为详细的综述,包括近红外光谱仪器研制、化学计量学方法及软件开发和在各领域的实际应用.根据国际上近红外光谱分析技术的现状和国内实际情况,提出了今后我国近红外光谱分析技术的发展方向.     

近红外光谱在烟草相似性分析中的应用

为研究近红外光谱分析技术在烟草质量相似性评价中的可行性,以云南省曲靖市烟区130个烟叶样品为研究对象,对其近红外光谱进行一阶导数与处理后,通过Matlab分析软件采用主成分分析法对上述烟叶样品进行相似性聚类分析并与烟草常规化学成分系统聚类分析结果进行对比。实验结果表明:近红外光谱分析法可以用于烟草质量相似性分析,且与化学成分分析所得结果基本一致。     

近红外光谱（NIRS）技术在茶叶品质保真中的应用前景

近红外光谱(Near-infrared spectroscopy,NIRS)是一种新兴快速无损检测方法,近几年,在茶叶质量检测方面得到了有效应用。为给茶叶质量检测提供可靠参考,文章对近红外光谱检测技术在茶叶品质保真中应用的现实需求进行了分析,然后结合近红外光谱检测技术的特征,对近红外光谱技术在茶叶品质保真中的应用前景进行了详尽论述。     

基于间隔偏最小二乘法的农产品近红外光谱谱区选择方法

怎样建立准确的农产品内在质量的近红外光谱预测模型，一直是国内外近红外光谱分析者的研究重点，而现有的农产品近红外光谱数据建立光谱预测模型时，都要面临选择合适的光谱谱区的问题。本研究提出一种间隔偏最小二乘法的农产品近红外光谱谱区选择方法，并将其应用于建立苹果糖度近红外光谱模型。结果表明，该方法可以减小建模运算时间，剔除噪声过大的谱区，使最终建立的农产品品质检测近红外光谱模型的预测能力和精度更高。     

近红外光谱分析技术测定溶剂油芳烃含量

选取较长的一段时间内溶剂油生产装置中的样品100个，收集光谱，采用一阶微分和多元散射校正方法对光谱进行预处理，建立溶剂油芳烃含量的近红外光谱分析模型，并应用该模型对多种类型原油的溶剂油产品芳烃含量进行分析预测，将其结果与实验室色谱仪分析结果进行比较。实验的结果证明，用近红外光谱分析模型对未知样品进行预测的结果完全能够满足生产工艺中对精确度和重现性的要求，并能够满足工艺上对质量指标进行快速分析的要求。     

近红外光谱法非破坏分析生理盐水

本文将近红外光谱法与偏最小二乘法(PLS)结合,对生理盐水中的NaCL浓度进行快速分析,建立了最佳数学校正模型.讨论了光谱的预处理方法和主成分数对PLS定量预测生理盐水中NaCL浓度的影响,并对预测集样品含量进行预测,结果令人满意.     

便携式近红外矿物分析系统

介绍一种便携式近红外光谱矿物分析测试系统的设计和关键技术，并作出测试分析。仪器基于漫反射原理，能准确地进行野外现场岩矿的定性、定量预测。以光栅为分光器件，光谱测量范围为1200～2500nm，光谱重复性优于1nm，最低光谱分辨率为2nm，在光源功率为20W时平均信噪比大于1500。     

便携式近红外光谱检测系统的开发

在MicroNIR-1700近红外光谱仪上开发了便携式近红外光谱检测系统,介绍了系统光谱仪控制和样品质量检测的功能。为了验证系统的可行性与实用性,以标准白板为检测对象进行了多次光谱检测的重复性试验,在波长1000¹600nm范围内,吸光度最大偏差的最大值为0.0062,标准偏差的最大值为0.0021,系统具有很高的重复性精度;对幸水桃的可溶性固形物进行了实测试验,使用该光谱检测系统采集光谱,同步利用阿贝折射仪在相应部位测量SSC,经卷积平滑法和标准正态变换预处理后,采用PLS方法建立定标模型,其校正集和预测集的相关系数r分别为0.902和0.867,均方根误差RMSECV和RMSEP分别为1.091,1.158。     

改进的自适应噪声总体集合经验模态分解在光谱信号去噪中的应用

针对近红外无创血糖检测过程中噪声对血糖浓度模型精度和稳定性的影响,提出用自适应噪声总体集合经验模态分解方法实现近红外光谱信号的去噪;同时,根据原始信号曲率和分解后本征模态函数(IMFs)曲率间的离散弗雷歇距离选择相关模态。首先,将自适应噪声的总体集合经验模态分解方法引入近红外光谱去噪过程,介绍了经验模态分解、集合经验模态分解、互补集合经验模态分解及自适应噪声总体集合经验模态分解的基本原理及具体实现过程。然后,应用基于曲率和离散弗雷歇距离的自适应噪声总体集合经验模态分解改进算法对仿真信号和光谱信号进行去噪,并将其标准差和信噪比作为评价指标。实验结果表明:应用提出的方法得到的血糖浓度近红外光谱数据其标准差为0.179 4,信噪比为19.117 5dB,实现了信号与噪声的分离,改善了重构信号质量,具有良好的自适应性,可以有效识别并提取有用信息。