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。     

多元散射校正对近红外光谱分析定标模型的影响

采用近红外漫反射光谱分析技术,用傅里叶变换型光谱仪对50个烟叶样品采集吸收光谱,采用常用的多元散射校正(MSC)对光谱预处理,通过主成分分析、相关谱等方法比较分析了预处理对光谱分析的影响,用偏最小二乘(PLS)回归法建立近红外光谱与总糖含量的定标模型,用Leave-One-Out的交叉检验(Cross-Validation)检验定标模型,结果PLS因子数由MSC校正前的5降为校正后的3,RMSECV值仅由0.884 1%降为0.85%。实验证明:对光谱进行MSC预处理能有效减少模型的最佳因子数,简化数学模型,使模型更稳定,更便于传递,但并不能显著减小最优定标模型的预测标准差,即不能显著提高模型的预测能力。     

PLS-近红外漫反射光谱法对氢氧化铝粉末药品非破坏定量分析

本文采用近红外漫反射光谱法对氢氧化铝粉末药品中主要成分氢氧化铝进行快速、无损定量分析。采用偏最小二乘法（PLS）建立近红外光谱信息与待测组分含量间的最佳数学校正模型。讨论了光谱的预处理方法和主成分数对PLS定量预测能力的影响,并对预测集样品含量进行预测,得到了较为满意的结果。     

近红外光谱快速分析法在坤宝丸检测中的应用

目的:采用近红外光谱法对坤宝丸药粉中芍药苷含量进行快速测定。方法:以HPLC分析值作为参照,采用近红外漫反射光谱技术采集坤宝丸药粉的近红外光谱,结合偏最小二乘法建立芍药苷含量的快速测定方法,并对未知样品进行含量预测。结果:建立芍药苷校正模型R,RMSEC(%)、RMSEP(%)分别为0.96,2.708,0.44。对预测集样品预测平均相对偏差为4.2%。结论:该方法简便、快速、无损,可用于坤宝丸的快速定量分析。     

AOTF-近红外光谱快速鉴定黄芩提取物中黄芩苷的含量

目的研究分析AOTF-近红外光谱(Near Infrared Spectrum Instrument,NIRS)在鉴定黄芩中提取物黄芩苷的含量的作用。方法收集10个不同厂家100批黄芩提取物样品,采用AOTF-近红外光仪对样品近红外光谱进行采集,通过HPLC法测定黄芩苷含量,采用偏最小二乘法(PLS)法建立黄芩苷NIR广谱信息及含量间矫正模型。结果建立的最优校正模型R2=0995,RMSEC=0.441,RMSECV=2.260;外部验证,r2=0.987,RMSEP=0.485,平均回收率为100.191%。结论在不同厂家黄芩提取物黄芩苷含量测定中,AOTF-近红外光谱能实现大批量样品检测分析,其具有的快速、准确、无损等优势,可积极推广和应用。     

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.     

近红外光谱分析烟叶中的多酚类物质

多酚类物质是烟叶香气产生的重要前体物质。采用近红外光谱结合偏最小二乘算法建立了烟叶中总多酚含量的回归模型。采用建立的模型对检验集进行预测,预测集决定系数R2为0.8671,模型误差SEP为1.4287。结果表明近红外光谱分析技术可以成功应用于烟叶中总多酚含量的检测。此外,为消除烟叶近红外光谱中无效波长变量,采用无消息变量消除算法对所建近红外模型进行优化。结果表明采用该算法后,剩余变量数得到减少,模型维数显著降低,预测性能有所提高。     

短波近红外漫反射光谱法对氨苄西林粉末药品的非破坏定量分析

本文采用短波近红外漫反射光谱法对氨苄西林粉末药品中主要成分氨苄西林进行快速、无损非破坏快速定量分析.采用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱信息与待测组分含量间的最佳数学校正模型.讨论了光谱的预处理方法和主成分数对PLS定量预测能力的影响,并对预测集样品含量进行预测,得到了较为满意的结果.     

基于滤光片型NIR光谱仪快速测定完整大豆蛋白含量的研究

采用滤光片型近红外光谱分析仪对来自全国各地的38个完整颗粒大豆样品中蛋白质的含量进行快速测定的研究,根据凯氏定氮法测得蛋白质含量,运用偏最小二乘法(PLS)建立完整大豆的蛋白质校正模型,其校正相关系数0.935,预测相关系数0.946,最大相对误差为2.47%,平均相对误差1.36%,预测均方差0.59,试验证明该滤光片型近红外光谱仪快速检测完整大豆的蛋白质含量具有较高的检测精度,能满足生产、加工及流通等环节快速检测蛋白质含量的需要。     

近红外光谱技术检测牛奶中脂肪及蛋白质含量校正模型的建立

为实现牛奶成分的快速检测,研究了近红外光谱法在牛奶主要成分分析中的应用,重点对比了不同近红外区域的检测结果。研究中利用偏最小二乘法(PLS)建立校正模型,探讨了不同光谱区域和数据预处理对模型准确性的影响。模型结果表明在长波段(1700nm~2500nm)检测牛奶中脂肪及蛋白质含量的准确性最高。     

一种同时测定酿造酱油多性质的方法研究

采用近红外分析建立一种能够同时测定酿造酱油多种性质(全氮、氨基酸态氮、总酸、食盐、铵盐、无盐固形物、还原糖,色率和红指)的快速分析方法。该方法可适用于生产控制分析,对于解决流通领域中酱油质量快速检验问题也具有积极意义。本文还对建模光谱区间选择,以及在参考方法缺乏再现性规定的情况下如何用SEP作判别依据的有关问题作深入探讨,对近红外光谱分析建模具有指导意义。     

变量优选在纺织品棉含量近红外分析中的应用

为实现用较少的变量建立适当的模型,以准确预测未知棉涤样品的棉含量,用NIRFlex N-500近红外光谱仪采集297个棉涤样品的光谱,用蒙特卡罗无信息变量消除法(MC-UVE)对变量进行筛选,偏最小二乘法(PLS)建立棉含量的定标模型,根据各个模型所用的样品数、交叉验证均方根误差(RMSECV)、预测集均方根误差(RMSEP)和预测相关系数(r)评价定标模型的精度和稳定性。结果表明:通过上述数据预处理方法进行变量筛选后,用PLS建立的校正模型不仅使数据的运算量大幅度降低,还能很好地预测未知样品的棉含量,使得基于近红外光谱的棉涤样品中棉含量的定量分析方法进一步简化。     

水中总氮无损快速分析方法

总氮（TN）是水质监测的重要指标，快速、准确的检测水体中TN的含量对水质监测具有重大意义。本文在空气背景下使用不同光程石英样品池（1mm、2mm和4mm）采集了55个自然水样近红外光谱(NIRS)，并应用逐步多元线性回归（SMLR）和偏最小二乘（PLS）方法对水样的TN含量进行回归分析，建立相应的定量分析模型。结果发现：样品池为1mm时模型的TN分析值与国标法得到的标准值相关性最高，达到0.97，在显著性水平大于0.05的条件下对近红外光谱分析方法与国标法的测定结果进行t-检验，二者无显著性差异。结果表明，使用近红外光谱分析方法不需任何化学试剂，检测时间短，能够实现水样总氮指标的无损快速分析，并且可以为进一步开发研制总氮在线自动监测系统提供参考。     

基于单沿提取法的血液酒精含量检测方法研究

近红外光可透过人体较薄的皮肤和组织,用光谱仪获得人体指端光谱数据,以医院生化采集分析的值作为参考,建立血液成分与动态光谱数据的校正模型,从而对人体血液中酒精浓度值进行预测。本文利用单沿提取法提取动态光谱,共采集了120名志愿者喝酒后的指端近红外动态光谱数据,用偏最小二乘法建立校正模型做回归分析,取90个样本作为校正集30个样本作为预测集。其校正集和预测集的相关系数分别为0.9784和0.9646,预测集的相对误差最大是6.1%,最小是0.14%,相对误差平均值2.84%。     

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。     

近红外光谱仪计量检定系统

针对近红外光谱仪难以进行量值溯源的现状,设计了计量检定系统。通过对其结构和工作原理的分析,提出了需要计量受控的技术指标;选用干涉滤光镜和中性滤光镜等器件作为标准,提出了各项技术指标的检定、校准或者测试方法;采用高斯拟合法建立了寻峰数学模型,并基于LabVIEW平台开发了数据分析处理系统。实验结果表明,该系统能够实现近红外光谱仪的计量检定,解决了其量值溯源的难题。     

乳制品中蛋白质检测方法的研究进展

蛋白质是乳制品质量评价的重要指标,其检测方法有凯氏定氮法、杜马斯燃烧法、近红外光谱法及多种新兴的快速检测方法,本文旨在综述乳制品中蛋白质的检测方法,以便检测工作者选择合适的蛋白质检测方法,作者认为凯氏定氮法不仅适用于乳制品中蛋白质含量的测定,而且适用于其他样品的测定,近红外光谱法是一种快捷的测试方法,可以在工业过程中实现实时在线检测,杜马斯燃烧法检测速度快,效果好。甲醛滴定法有效地解决了非蛋白质类的含氮物质对乳制品中蛋白质测定结果的干扰问题,适用于乳制品中蛋白质的快速定量检验。     

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。     

大熊猫食用竹品质的近红外光谱快速检测方法

本研究目的为探讨应用近红外光谱法快速测定大熊猫食用竹产品中水分，粗蛋白，粗纤维含量的可行性。应用偏最小二乘法分别建立了整枝竹，竹竿，竹小枝，竹叶中这三种成分的校正模型。结果表明，水分，粗蛋白，粗纤维校正模型效果较好，它们有较高的决定系数（RSQ），较低的交互验证误差（SECV）。通过对模型进行t检验，在显著水平大于0．05的情况下，近红外光谱法与标准参考方法测定水分、粗蛋白、粗纤维的结果之间无显著差异。该方法应用于同时测定大熊猫竹产品中水分，粗蛋白，粗纤维含量可行。     

鲜猪肉水分近红外光谱在线检测方法研究

本研究目的在于应用近红外光谱技术对冷鲜猪肉深层水分含量进行在线检测方法研究。根据稳态空间分辨光谱技术设计了具有多个检测器的传感器,以750nm、805nm、850nm和970nm的LED作为光源,检测器距离为30-48mm之间,用于检测肉块样品一定深度和范围内的水分含量,从而为无损、快速地给出鲜猪肉水分含量提供一种可靠方法。实验中针对猪背最长肌进行检测,获得184个样品,其水分含量在71%-78%之间,采用多元校正预测模型计算肉块水分含量。所建模型相关系数（r）为0.783,呈显著相关,建模集标准残差（RMSEP）为0.988,验证集标准残差（RMSEP）为1.037。由此得出结论,在短波近红外范围内,利用稳态空间分辨光谱技术能够对猪肉水分含量进行在线检测。