基于近红外的Fisher判别法鉴别废塑料

通过对化学计量学方法的分析研究,提出了一种基于近红外光谱的丙烯腈–丁二烯–苯乙烯塑料、聚对苯二甲酸乙二酯、聚氯乙烯、聚丙烯、聚苯乙烯和聚乙烯6种塑料的一次性鉴别模型,为近红外塑料识别软件的二次开发提供有效程序。结果表明,光谱经3次多项式、13窗口S–G最小二乘拟合平滑+sym17函数、分解2层小波分析+主成分分析+特征波长选择+Fisher判别处理,可得5个判别函数式。由这些函数式建立的判别模型可以实现6种塑料的一次性识别,其校正集样本自身验证和交叉验证的识别率分别为100%和84.9%,表明该模型稳定;预测集样本进行模型外部检验的准确率为100%,表明该模型可行。     

基于近红外光谱结合主成分分析和BP神经网络的常用塑料快速鉴别

为了实现塑料的分类回收,需要对塑料进行快速准确的鉴别。收集了丙烯腈-丁二烯-苯乙烯(ABS)、聚丙烯(PP)、聚乙烯(PE)、聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)、聚苯乙烯(PS)、聚氯乙烯(PVC)、聚碳酸酯(PC)等7种常用的塑料,利用近红外光谱仪分别测得其反射光谱,应用主成分分析和反向传播(BP)神经网络建立模型进行鉴别。首先利用主成分分析提取光谱的特征信息,前8个主成分的累计贡献率达到94.367%,包含了原始光谱的主要信息,将这8个主成分作为BP神经网络的输入,7种塑料的种类作为输出,建立三层BP神经网络模型。每种塑料各30个样本共210个用来训练神经网络模型,各10个共70个用来预测,预测结果准确率达98.571%,能够有效鉴别常用塑料。     

用普通分光光度计精确测定塑料白度的一种方法

采用分光光度计对塑料白度进行测定,是精确度比较高的一种方法。通过测定样品的各个波长光谱反射率,同时选取特定的标准光源与CIE标准观察者光谱三刺激值,从而计算出样品颜色三刺激值。在此基础上采用Taube白度公式(CIE推荐)即可计算出样品白度。     

红外光谱(ATR)法鉴别PP和ABS塑料下水管材质

研究快速鉴别PP和ABS两种塑料材质下水管材质的方法。利用傅立叶红外光谱(ATR)法对送检的两件下水管样品材质进行鉴别。结果表明,傅立叶红外光谱(ATR)法具有特征性好、所需试样少、几乎不破坏样品、分析时间短、实验结果准确可靠等优点。     

分析测试

20046255 采用近红外鉴别时地毯和仪器参数对地毯表面纤维的影响Rodeers James E.;AATCC Review,2002,2(6),p.27(英) 迅速而准确地确定回收地毯的表面纤维是地毯循环项目中的关键问题。文章中提出了有关地毯纤维鉴别的地毯参数与近红外仪器参数的影响。对尼龙66、尼龙6、聚丙烯、聚酯、聚丙烯腈纤维和地毯样品进行了静电和纤维光学测试。仪器和地毯参数导出了纤维光谱吸收的变化,但是纤维特征波长的第二次衍生光谱并没发生漂移。对于确定的标准近红外单元, 地毯和仪器参数对纤维类型的鉴别产生了非常小的效应。采用二次衍生近红外标准,获得了光学纤维类型的鉴别,鉴别准确率为100%。(涂君植)     

基于加工历史的食品级塑料再生料鉴别方法可行性研究

以低密度聚乙烯(PE–LD),聚丙烯(PP),聚苯乙烯(PS)及聚碳酸酯(PC)等常用食品级塑料为研究对象,采用双螺杆挤出机对其进行多次挤出加工,以模拟食品级塑料再生料所经历的加工历史,然后考察了衰减全反射傅立叶变换红外光谱(ATR-FTIR)分析、熔体流动速率(MFR)测试、凝胶渗透色谱(GPC)分析、热重(TG)分析以及拉伸强度测试在鉴别具有不同加工历史的食品级塑料再生料方面的可行性。结果表明,ATR-FTIR法可初步用于鉴别PE–LD再生料,其经6次加工后的再生料会出现新的甲基特征峰,但经1次加工后的再生料甲基特征峰并不明显,故ATR-FTIR法存在一定局限性;PS及PC只有在经多次加工后其分子量或多分散性指数才有明显下降或上升,故GPC法仅能用于鉴别具有多次加工历史的PS及PC再生料;PC再生料的TG曲线相对新料有所不同,但其它3种食品级塑料再生料的TG曲线与新料相差不大,故TG法仅能对PC再生料进行鉴别;随加工次数的增加,PE–LD的MFR逐渐降低、拉伸强度逐渐升高,而PP,PS和PC的MFR逐渐升高,拉伸强度有所下降,故MFR和拉伸强度测试均可用于这4种常用食品级塑料再生料的鉴别。     

废旧塑料鉴别方法的初步研究

提出一种快速鉴别塑料品种的方法。通过外观鉴别、燃烧鉴别、溶解性鉴别、密度鉴别、元素鉴别并配合红外光谱分析等仪器分析鉴定通用型废旧塑料。使用该方法,可以快速、简便地鉴别常用的塑料品种,为检验检疫工作带来方便。     

基于近红外光谱建立PE、PP和PET的识别分类模型

利用近红外高光谱成像仪在900~1 700 nm的范围采集PE、PP和PET样本的高光谱图像,并进行黑白校正,提取感兴趣区域的反射率光谱数据;利用主成分分析法对提取的数据去噪降维。结果表明,前3个主成分的累计贡献率达98.89%。把前3个主成分的载荷系数对波长作图,得到了6个特征波长;利用特征波长对应的反射率光谱数据进行判别分析,并建立了3种塑料的识别分类模型;用预测样本对模型进行检验,结果显示,预测样本的识别准确率为95.24%,表明该模型可准确有效地对PE、PP和PET进行识别分类。     

用红外光谱鉴定塑料成分

介绍了用红外光谱鉴别塑料种类的方法和应注意的问题,并给出了常用塑料的红外光谱图。     

显微⁃傅里叶变换红外光谱鉴别分析微塑料

利用显微?傅里叶变换红外光谱技术分析鉴别了不同粒径及不同种类的微塑料（粒径小于5 mm的塑料、纤维或橡胶碎片）,系统阐述了反射、透射、衰减全反射3种测量模式及其微区成像技术在微塑料鉴别分析中的优缺点。基于显微?傅里叶变换红外光谱衰减全反射技术,分析了北京景观水样中的微塑料,结果表明该方法简单、准确、可靠。     

红外和差示扫描量热法快速检测降解塑料主材成分

对聚乳酸(PLA)、聚对苯二甲酸/己二酸/丁二醇酯(PBAT)、聚丁二酸丁二酯(PBS)、聚己二酸丁二醇酯(PBA)、聚碳酸丁二醇酯(PBC)、聚碳酸亚丙酯(PPC)、聚己内酯(PCL)、聚乙交酯(PGA)等8种常见的生物降解塑料进行了红外光谱(FTIR)和差示扫描量热(DSC)测试。结果表明，8种塑料表现出不同的红外特征吸收峰，且具有不同的热力学性质，表现为玻璃化转变温度和熔点的差异。将红外光谱法与差示扫描量热法相结合，成功地对市场上的2种以PBAT为主的生物降解塑料制品的主材成分进行了鉴别。该方法具有简便、高效、准确度高的优点，将为完善生物降解塑料的快速检测标准体系提供技术支撑。     

拓展实验白藜芦醇谱学指认与分析

采用密度泛函理论的方法(DFT B3LYP/6-31++G),优化白藜芦醇(BLLC)及其16种衍生物的结构,通过改变不同类型的取代基和不同位置的取代基,来分析不同的取代基对白藜芦醇饱和蒸汽压p有着不同的影响,并通过计算得到相关性系数R最大的ESP-O7电荷值与饱和蒸气压的线性方程(y=-48.6x+15.55;R=0.6768 7);用DFT方法预测了16种白藜芦醇衍生物的红外光谱(IR),对其的特征峰进行指认和归属,模拟了白藜芦醇及其16种白藜芦醇衍生物的C原子核磁共振光谱图、圆二色光谱(ECD)等分子光谱,并对其特征峰进行一一指认和归属,这些模拟研究将为制药专业拓展实验白藜芦醇及其衍生物的光谱以及构效关系提供基础数据。     

傅立叶红外光谱(ATR)法鉴别尼龙6和尼龙66

研究使用傅立叶红外光谱(ATR)法对尼龙6和尼龙66两种材质快速鉴别的方法。本文利用傅立叶红外光谱(ATR)法对两件尼龙样品进行鉴别。结果表明,傅立叶红外光谱(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。     

红外光谱技术检验汽车保险杠塑料

为建立交通事故现场遗留的汽车保险杠塑料物证的快速检验方法及推断肇事逃逸车辆的信息,采集了53个不同厂家、不同车型的汽车保险杠塑料样品,用红外光谱法对样品中的主要成分进行定性和半定量分析。定性分析结果表明,所有样品的主要有机成分均为聚丙烯;但样品中添加的无机助剂的种类有差异,其中不添加助剂的样品4个、滑石粉为助剂的样品30个、滑石粉和碳酸钙的混合物为助剂的样品19个。半定量分析结果表明,对于以滑石粉为助剂样品,A_(670)/A_(1376)和A_(1016)/A_(2917)值的范围分别为0.528 0~1.468 1和1.535 0~3.933 4;对于以滑石粉和碳酸钙为助剂的样品,A_(670)/A_(1376),A_(1016)/A_(2917),A_(876)/A_(1376),A_(876)/A_(2917)值的范围分别为0.289 0~1.273 6,0.885 1~2.642 3,0.040 5~0.925 0,0.010 1~0.253 2,即测定特征峰面积的比值可以进一步区分汽车保险杠。因此,红外光谱技术分析汽车保险杠塑料主要成分的种类及相对含量,可以较好地区分不同厂家汽车的保险杠。     

拉曼光谱法检验塑料打包带(绳)的研究

建立一种简便快速的检验塑料打包带(绳)的分析方法。利用便携式拉曼光谱仪,功率为360 MW,激光波长为785 nm,对40个不同来源的塑料打包带(绳)样品进行检验分析。通过与标准样品拉曼光谱图进行比对,可以对塑料打包带(绳)样品进行区分。该方法简便快速,准确可靠且无损检材,可应用于公安机关实际办案。     

一维链状夹心型铋（Ⅲ）钨酸盐的合成及光谱性质研究

在常规条件下合成了标题化合物:Na10[(Zn(H2O)3)2(WO2)2(BiW9O33)2]}·21.5H2O,并通过X-射线单晶结构分析、元素分析、红外光谱,紫外光谱和荧光光谱对其晶体进行表征.结果表明,标题化合物属于单斜晶系,空间群P2(1)/n,晶胞参数a=1.287 86(26)nm,6=2.516 63(50)n,,c=1.612 85(32)nm,β=94.04(3)°,V=5.214 36(1 120)nm3,Z=2,最后一致性因子为R1=0.054 1,ωR2=0.120 6.紫外光谱显示,在236和293 nm有两个金属氧酸盐的特征吸收峰;用λex=241 nm的光激发后,在292.96和391.07 nm处产生发射峰.还对标题化合物进行了量子化学计算,用于说明其结构特征.     

基于判别分析的食品塑料包装差分拉曼光谱鉴别研究

采用差分拉曼光谱技术和判别分析模型,建立了对来源不同的多个食品塑料包装袋种类鉴别的分类模型。实验搜集了46种不同厂家的食品塑料包装袋样品的差分拉曼光谱图,前期已通过系统聚类分为17类。选择各类别先验概率按照和各类样品量呈正比进行计算,借助因子分析提取特征变量,采用判别分析实现分析鉴别。结果表明,判别准确率达100%,实验结果理想。该方法结果准确,操作简单,为基层办案提供一种实用的分析模型。     

基于RBFNN-FDA模型对塑料拖鞋鞋底的拉曼光谱研究

为建立一种快速无损检验区分塑料拖鞋鞋底的方法,利用显微共聚焦激光拉曼光谱仪采集了43个不同来源的塑料拖鞋鞋底样本的拉曼光谱图。拉曼数据经主成分分析降维后提取特征矩阵,对得到的特征矩阵进行系统聚类,建立Fisher判别函数对系统聚类的结果进行评价。最终构建径向基函数神经网络(RBFNN)实现对样本的鉴别分类,并绘制接受者操作特征曲线用以评估诊断价值。结果表明：拉曼数据提取出的特征矩阵经系统聚类被分为4组,Fisher判别分析经交叉验证后准确率为97.7%,径向基函数神经网络的准确率为100%。该方法实现了对样本快速无损的分类及预测,模型结构准确,可以为公安实际办案提供一种新思路。     

气相色谱-红外光谱联用法快速鉴定毒品种类及其纯度

建立了气相色谱-红外光谱(GC-FTIR)联用技术快速鉴别毒品种类和分析毒品纯度的方法,具有操作简单、分析快和准确性高等优点,适合于鉴别未知毒品。利用红外光谱特征吸收峰和色谱相对保留时间鉴别毒品种类,毒品浓度(y)与其色谱峰相对面积(x)在0.05~1.00 mg/L范围内呈现良好的线性关系,据此确定毒品纯度。本方法用于实际案例分析取得了满意的结果。     

1990年中文期刊塑料加工应用有关题录

一、聚乙烯 聚乙烯的共混改性/张军(南京塑料九厂)/塑料加工应用一2900,(2).一6、1。,9 聚乙烯发泡管试制总结/胡萍(武汉工学院)/塑料工程一x?,o,(2)一23~25 在现有吹塑薄膜机组上生产农用PE引水软管/张f青芬 (武汉市塑料研究所)/塑料工业一199。,(2)一55\ 56 聚乙烯可降解地膜的发展现状/李芝成,关吉勋(成都科技大学)/塑料工程一l日。o,(3)一‘o~15 我国黑色聚乙始电缆护套料简况/陈国斌(株洲塑料厂)/塑料开发一1090,(1)一Zx~23,25 LDPE熔融接枝的研究/林明德等/塑料工业一1990(一)一5~15 SBS/LLDPE共混体系发泡的研究/陈占勋等(青岛…