中红外光谱鉴别苹果汁掺假

为建立苹果汁掺假快速检测方法,用主成分投影法对所有掺假样品的中红外图谱进行分类.鉴别苹果汁的掺假.分别以5%、10%、15%、20%、25%、30%的梨汁和蔗糖溶液掺假的苹果汁能得到清楚地区分.     

一颗金绿宝石成因的鉴别

本文介绍了一颗金绿宝石成因分析的始末。这颗宝石开始被认为是合成的,根据各种矿物学和宝石学鉴定数据,最后证明是天然成因的。     

运用红外光谱技术鉴别酱香型白酒

研究了三级红外宏观指纹图谱法鉴别酱香型白酒,获得其指纹特征。运用1D—IR作为一级鉴别,不同酱香型白酒最主要的区别是在1225cm^-1处峰强和峰位的不同;运用二阶导数谱作为二级鉴别,在1200～1800cm^-1范围丸不同酱香型白酒的羧酸酯和羧酸盐的特征吸收峰有明显的不同;运用二维相关红外光谱为三级鉴别,从另一个角度直观表现了不同白酒的差异。结果表明,三级红外宏观指纹图谱法对于白酒的鉴别是一种有效的和快速的方法。     

用二维相关红外光谱鉴别羊毛和羊绒的研究

研究分析羊毛及羊绒的红外光谱。采用变温傅立叶变换衰减全反射红外光谱技术,分别测试了羊毛和羊绒的红外一维光谱、红外二阶导数光谱和二维相关同步红外光谱。研究发现:羊毛和羊绒同时存在着υasCH3、υasCH2、υsCH3、υC=O、δN—H+νC—N、δN—H+υC—N和δS—O等。研究还发现:在2 800cm-1~3 000cm-1、1100cm-1~1 700cm-1和1 000cm-1~1 100cm-1频率区间内,采用传统的红外一维光谱法和红外二阶导数光谱法不能有效区分羊毛和羊绒。而采用二维相关同步红外光谱,在2 800cm-1~3 000cm-1和1 000cm-1~1100cm-1频率范围内,可以清晰地区分羊毛和羊绒。认为:采用二维相关同步红外光谱技术,可以有效区分羊毛纤维和羊绒纤维。     

红外光谱和DSC联用技术鉴别袋式除尘用针刺毡滤料

为研究袋式除尘用滤料材质的鉴别方法,选择一种表面覆膜、材质未知的针刺毡滤料,通过测试并分析该滤料的基本性能、红外光谱和DSC曲线,确定该滤料表面覆膜、面层及基布的材质。试验结果证实,红外光谱技术和DSC技术联用可相互验证,并准确确定针刺毡滤料的材质。     

傅里叶变换红外光谱鉴别黑茶样品

利用傅里叶红外光谱法分析比较具有代表性的黑茶的5个样品。结果表明：各样品由于原料老嫩和具体加工工艺差异而使它们所含化学成分及相对含量不同,具有其各自的特征红外光谱;根据红外一阶光谱的峰数、波数、峰形、相对强度的差异及二阶导数谱的相似度可以区分5个黑茶样品。傅里叶红外光谱法快速、简便且直观,适用于不同黑茶的鉴别。     

运用傅里叶变换红外光谱鉴别茅台酒

基于红外光谱技术的3种不同处理手段运用于茅台酒的真伪鉴别,实验中真伪茅台酒在一维红外谱图上首先体现出了明显的差异,特别是在1 200 cm~(-1)~1 800 cm~(-1)波段,真伪茅台酒在1 730 cm~(-1)的酯类特征吸收峰以及1 592 cm~(-1)处的羧酸特征吸收峰有明显的不同;在二阶导数谱图上,真伪茅台酒的酯类和酸类物质的红外吸收峰的峰位和峰强明显不同,这也符合一维谱图的分析结果;另外,二维相关红外光谱是通过对样品施加热扰动来对茅台酒的真伪进行鉴别,在印证了一维谱图、二阶导数谱图的鉴别结果的基础上,更加体现出了操作简便、谱图清晰与可视性强等特点。     

红外光谱法定性鉴别纺织服装中的聚氯乙烯

红外光谱法对纺织服装附件中聚氯乙烯制品进行快速定性分析时,其中的增塑剂会干扰红外光谱定性测定结果,影响定性结果的准确性。利用聚氯乙烯和增塑剂的溶解性质不同,采用溶解一析出方式可以去除纺织服装附件中的增塑剂。通过对溶剂、析出剂、提取溶剂、析出溶剂的量和洗涤次数进行条件试验,选择了最佳的溶解一析出条件,即以10mL的四氢呋喃作为溶剂、15mL的乙醇作为析出剂,试验结论表明,该方法切实有效,通过该方法进行前处理后,可以通过红外光谱法对纺织服装附件中聚氯乙烯制品进行准确定性。     

基于红外光谱的食用植物油种类鉴别

为建立基于红外光谱的食用植物油种类鉴别方法,收集了常见的5种食用植物油样本296份,采集红外光谱,分别通过Savitzky-Golay平滑、希尔伯特变换、IIR低通滤波器、IIR高通滤波器、连续小波变换、一阶导数、二阶导数进行预处理,并利用径向基函数(RBF)神经网络和随机森林(RF)模型对光谱进行识别。结果表明：RBF神经网络模型的效果优于RF模型,将红外光谱数据经希尔伯特变换处理后,RBF神经网络模型的识别率达到100%。采用该方法对食用植物油进行种类鉴别快速无损、准确率高、效果好。     

利用红外光谱进行皮革鉴别的研究

分析了紫貂、羔羊、貉子、草兔和银狐5种动物皮革的红外光谱图;并对二阶导数谱图进行对比,归纳其主要的特征吸收谱带。结果表明:同种动物背部皮与腹部皮的红外光谱图基本一致;不同动物皮革的红外光谱图在1 350~500 cm-1范围内有一定差异,可利用此特征对动物皮革进行鉴别。利用该方法对皮革进行鉴别,具有无损和快速的特点。     

基于烟用材料的衰减全反射红外光谱无损鉴别真假卷烟

为建立一种快速、无损、简便鉴别卷烟真伪的方法,采用衰减全反射红外光谱法(ATR-FTIR),分别采集多个品牌真品、假冒卷烟样品烟用材料相关部位的衰减全反射红外光谱,研究探索有鉴别力的鉴别点(即检测微区);通过直观比较及相似度(相关系数和QC比较)分析,选出多个分辨力强的鉴别点;采用Bootstrap法确定相似度判别阈值,建立了多个品牌卷烟真伪鉴别模型,并应用于未知样品的鉴别检验。结果表明:鉴别模型对于模型卷烟待测样品和非模型卷烟未知样品均能实现准确鉴别,鉴别正确率为100%;QC比较法具有较好的鉴别力,真品卷烟之间的QC值均大于94.620 7%,而真品与假冒卷烟(或非模型卷烟样品)的最大QC值为89.152 5%,低于90%;与现行感观鉴别法相比,该方法提升了卷烟真伪鉴别检验的科学性和准确性,可为烟草专卖打假提供另一种科学客观的方法。     

中红外光谱与模式识别相结合鉴别茶叶种类

采用漫反射傅立叶变换红外（FTIR）光谱法结合主成分分析对苏州“碧螺春”、浙江“龙并”、安徽祁门红茶、福建“铁观音”4种茶叶进行了聚类分析。结果表明，主成分分析结合马氏距离判据的方法对上述4种茶叶可进行鉴别，该法快速、准确，为客观评价茶叶品种提供了一种新的方法。     

红外光谱技术在肉品品质鉴别中的应用

检测肉品品质的传统方法需要依赖经验,存在主观性,且操作较为繁琐。本文提出将红外光谱技术用于肉品品质的快速检测。文章描述了猪肉、牛肉、明虾肉及鸡胸肉样本衰减全反射中红外光谱图的差异,指出其主要不同区域在波长1 800~1 000 cm-1之间;采用Ward离差平方和法对不同新鲜程度的牛肉样本在波长1 800~1 000 cm-1间的特征光谱进行聚类分析,结果表明对新鲜度的分类基本正确;分析12个冷鲜猪肉与其复冻猪肉的近红外光谱差异,并在8 500~7 300 cm-1和6 000~5 400 cm-1区域进行主成分分析,结果两者在二维主成分空间明显分为两类。分类研究结果表明,红外光谱技术在肉品种类鉴别、新鲜度识别及冷鲜肉和冻肉识别的品质检测中,具有快速、客观的特点。     

砷超标食用牛肝菌的红外光谱快速鉴别

红外光谱结合偏最小二乘判别分析建立快速区分牛肝菌砷含量是否超标的方法。采集美味牛肝菌和绒柄牛肝菌共85份样品的红外光谱信息,对光谱进行平滑、二阶导数和标准正态变量优化处理;采用电感耦合等离子体发射光谱仪测定牛肝菌中砷含量,根据GB 2762—2012规定的食用菌中砷限量标准评价牛肝菌的食用安全性;将红外光谱数据与牛肝菌的砷含量值进行拟合建立砷超标与未超标样品的分类模型。结果显示:(1)牛肝菌的砷元素含量为0.033~8.301 mg/kg(DW),不同种类、不同产地牛肝菌砷元素含量具有差异;(2)多数牛肝菌样品砷含量超过GB 2762—2012的限量标准,其中采自普洱思茅区的绒柄牛肝菌砷超标较为严重,食用有潜在风险;(3)砷超标与未超标牛肝菌的红外光谱在峰形、峰位上没有明显差异;优化处理后的光谱数据进行偏最小二乘判别分析,其主成分得分散点图能将砷超标样品和未超标样品区分开,分类正确率达到91.76%,能为快速检测食用菌中砷含量是否超标提供新方法。     

利用二维相关红外光谱鉴别彩棉纤维

探讨采用二维相关红外光谱鉴别彩棉纤维的可行性。测试对比了彩棉纤维和白棉纤维的二维相关红外光谱图及在不同温度下的一维红外光谱图。试验结果表明:彩棉纤维和白棉纤维在一维红外光谱图上差别不显著,而在二维相关谱图上显示出一定的差别;彩棉纤维和白棉纤维在2 500 cm-1~3 000 cm-1区域和800 cm-1~1 400 cm-1区域的二维相关红外光谱图中的温度敏感点基本一致,但白棉纤维温度敏感程度较彩棉纤维强。认为二维相关红外谱图可以提高谱图的分辨率,增加谱图的识别能力,可以根据二维相关红外光谱图中彩棉纤维和白棉纤维对温度敏感程度的不同,通过与标准白棉纤维进行对比来鉴别彩棉纤维。     

傅里叶变换红外光谱鉴别芝麻酱中掺杂花生酱

提出了基于傅里叶变换红外光谱鉴别纯芝麻酱中掺杂花生酱的方法。使用傅里叶变换红外光谱仪采集650~4000cm-1范围内的纯芝麻酱样品和掺杂花生酱的芝麻酱样品共计93例,以标准正态变量变换(standard normal variate,SNV)做光谱预处理,比较了支持向量机(support vector machine,SVM)、线性判别分析(liner discriminant analysis,LDA)2种判定方法,并选择有效波长建立模型。研究表明,采用SVM建立判别模型较优;选取3071~2792cm-1,1786~667cm-1为有效波长后SVM模型的综合判别正确率提高至93.55%,且模型输入变量减少58.20%。采用傅里叶变换红外光谱结合支持向量机判别模型可以较好地应用于纯芝麻酱中掺杂花生酱的鉴别。     

傅立叶红外光谱(ATR)法鉴别塑料奶瓶

研究使用傅立叶红外光谱(ATR)法对PP和PC两种材质的塑料奶瓶快速鉴别的方法。利用ATR法对送检的两件塑料奶瓶样品进行鉴别。结果表明,ATR法具有分析时间短、样品需求量小,几乎不破坏样品,不消耗检材,快速简便,分析结果满意等优点。     

红外光谱结合多元统计分析快速鉴别不同种类牛肝菌

采用傅里叶变换红外光谱结合多元统计分析方法快速鉴别不同种类食用牛肝菌。采集10 个不同种类93 个牛肝菌子实体的红外光谱,分析食用牛肝菌的红外光谱特征;用多元散射校正（multiplicative signal correction,MSC）、标准正态变量（standard normal variate,SNV）、二阶导数（second derivative,SD）、Norris平滑（ND）、正交信号校正（orthogonal signal correction,OSC）、小波压缩等方法对光谱进行优化处理;经优化处理的光谱数据分别建立马氏距离分类模型及偏最小二乘判别分析（partial least squares discriminant analysis,PLSDA）。结果显示,牛肝菌在3 325、2 934、2 927、1 637、1 547、1 402、1 375、1 259、1 453、1 081、1 029 cm－1等附近有多个吸收峰,主要归属为蛋白质、多糖、氨基酸等的特征吸收峰。MSC＋SD＋ND（15∶5）和SNV＋SD＋ND（15∶5）两种预处理方式前10 个主成分累积贡献率分别为95.58%、95.54%,基于两种预处理方法建立马氏距离分类模型,验证集预测准确率分别为90%和95%。PLS-DA结果显示经MSC＋SD＋ND（15∶5）和SNV＋SD＋ND（15∶5）预处理不易于区分牛肝菌种类;原始光谱经正交信号校正及小波压缩（orthogonal signal correction waveletcompression,OSCW）、优化处理并进行PLS-DA分析,能够很好地区分不同种类牛肝菌。马氏距离分类模型不仅能反映样品的分类情况,同时计算出与测试样品相似度最大的物种,可为食用菌种类鉴别和未知物种鉴定提供可靠依据;OSCW预处理后进行PLS-DA分析能有效鉴别不同种类牛肝菌,为野生食用菌的鉴别分类提供一种辅助方法。     

中红外光谱结合线性判别分析快速鉴别蜂蜜品种

研究以椴树、槐花、葵花、苕子、油菜、枣花6种蜜源蜂蜜样品为研究对象,利用中红外光谱检测器对样品进行光谱扫描,结合线性判别分析方法(Linear discrimination analysis,LDA)建立蜂蜜品种鉴别模型。结果表明,在经过光谱预处理及主成分分析后,用LDA方法建立的蜂蜜品种鉴别模型,对训练集和测试集样品的预测识别准确率分别为97.59%和96.30%。上述参与训练与测试的全部样品作为训练集建立的模型对完全未参与建模的槐花蜜、油菜蜜样品预测其正确判别率分别为80.00%和94.87%。表明该方法在快速、准确鉴别蜂蜜品种具有可行性、实用性。