近红外光谱分析中的化学计量学方法进展

近些年,现代光谱分析技术得到快速发展,化学计量学方法是这项技术的一个关键特征,它能从光谱中获得尽可能多的有用信息,从而提高分析结果的稳健性和准确性。随着人工智能(机器学习和深度学习)、大数据和云计算等新兴科技的飞速发展,为化学计量学注入了新思路、新途径和新方法。综述了近10年用于近红外光谱分析的各种化学计量学方法新进展,包括光谱预处理方法、波长选择方法、多元定量和定性校正方法、多数据融合方法、以及模型维护和模型传递方法等,并对这些方法的未来发展方向进行展望。从发展趋势可以看出,深度学习、多数据融合和免建模方法是未来一段时间内化学计量学研究的重要方向。     

复合PLS模型在近红外光谱分析煤炭中的应用

为了更好地确定偏最小二乘法模型的主成分数,提出一种传统偏最小二乘法和多主成分数偏最小二乘法相结合构建复合偏最小二乘模型的方法。给出了预测时两种样品相似度的计算方式:直接距离法和性质得分距离法。分别采用复合偏最小二乘法和传统偏最小二乘法对煤炭的全硫、灰分、热值和碳含量进行建模预测,比较传统偏最小二乘法和多主成分数偏最小二乘法建模过程中的相关系数和交互验证均方根误差,采用复合偏最小二乘模型对验证集样品预测时,计算了不同相似度计算方式下不同样品间距离算法的预测均方根误差,并同传统偏最小二乘法预测均方根的误差进行比较,结果表明:复合偏最小二乘法建模比传统偏最小二乘法建模有更强的适应性,能够提高预测的准确性。     

近红外光谱技术在药物分析中的应用

近红外光是介于可见光和中红外光之间的电磁波,根据美国实验和材料检测协会(ASTM)的定义是指波长在780~2 526nm的电磁波,通常分为近红外短波和近红外长波。近红外光谱属于分子振动光谱的倍频和主频吸收光谱,穿透力较强。近红外光谱分析技术是大型化工、食品加工、制药等领域生产所必须的重要分析技术之一。阐述了近红外光谱技术在药物分析中的应用及该技术的特点和分析方法原理。     

近红外光谱在油品快速分析中的应用

各项性能指标合格的油品是用油机械正常运行的前提和保证。因此,油品性质的快速检测具有重要的经济和军用价值。阐述了傅立叶变换近红外光谱技术测定油品多项物理性质的原理,介绍了其与化学计量学相结合进行油品快速分析的方法,综述了近红外光谱技术在油品快速分析领域中的应用现状,最后展望了其发展方向。     

近红外光谱法在车用汽油质量指标技术测定中的应用

近红外光谱检测技术以现代计算机技术为支撑,通过建立相应的分析模型完成检验工作,其操作简便、快速、准确率高,能有效提高汽油分析的工作效率,近红外光谱检测技术的核心是建立质量较高的校正分析模型。本文通过对采集的135个车用汽油样品进行分析,建模并验证,表明所建模型满足汽油产品快速检测需求。     

近红外光谱分析技术在石油化工中的应用

介绍近红外光谱分析技术的工作原理、光谱的预处理方法、定量分析方法、定性分析方法,综述了近红外光谱分析技术在石油化工领域中的应用现状,并对目前近红外光谱分析技术的发展方向作了简单的评论。     

近红外光谱法在汽柴油分析检测中的应用

近红外光谱技术是以计算机技术为支撑的新兴技术,在近几年的时间中得到了快速的发展,其检测方式比较简便、获得结果比较准确,可以有效的提升汽柴油分析检测的效率,所以常被应用于汽柴油的分析检测之中.近红外光谱技术的质量要求很高,而且数据结果会受到模型样品的影响,其油质含量及数量等因素,都会影响着近红外光谱技术的具体使用,在模型...     

环状硅酸盐宝石矿物近红外光谱分析

论文采用傅里叶变换红外光谱仪对环状硅酸盐宝石矿物的近红外光谱进行归属,比较相互之间的差异性.结果表明:环状硅酸盐宝石矿物近红外以水的倍频、组合频为主,较强的两个吸收谱带为5200 cm-1水分子弯曲振动、伸缩振动的组合频,和7100 cm-1伸缩振动的第一倍频;祖母绿和堇青石近红外光谱4800 cm-1可见Si-O-Si反对称伸缩振动的倍频吸收谱带.     

近红外光谱仪快速测定喷气燃料的烯烃含量

采用ZX440近红外多组分油料分析仪建立了喷气燃料烯烃含量的校正模型,对校正模型的准确性进行了验证。分析结果表明,近红外光谱分析可实现对喷气燃料烯烃含量的快速准确测定。     

运用近红外光谱分析煤质硫含量

为了研究煤质的硫含量,采集了120个煤粉样品的近红外漫反射光谱,建立了偏最小二乘回归结合不同光谱预处理方法的定量数学模型,并与工业检测结果进行对比。结果表明:采用5点平滑处理后的模型效果最佳,相关系数达到0.89695,校正集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)分别为0.0406和0.0423,结果表明模型具有较高的相关性、稳定性和预测能力。     

近红外光谱技术及其在合成纤维工业中的应用

介绍了代表性校正集样本的选择、统计学方法校正模型建立等近红外光谱的工作原理,以及利用近红外光谱进行材料鉴别和定性、定量分析方法。通过实例论述了近红外光谱在合成纤维原料制备、添加剂组成、产品性能及纤维鉴别、助剂检测等多方面的应用可能性。指出近红外光谱技术在提高化纤产品质量、降低生产成本方面将发挥较大作用,并对此提出了相关建议。     

微生物法修复重金属污染土壤的应用及展望

微生物法是土壤污染生物修复技术的重要组成部分,尤其应用于重金属污染土壤的修复,具有良好的发展前景。文章介绍了微生物对重金属污染土壤的修复机理及修复技术现状,综述了微生物-植物联合修复、微生物法-化学法联用技术的研究进展,最后指出今后的研究方向和发展趋势,为微生物法修复重金属污染土壤的理论研究及应用提供参考。     

食品中黄曲霉毒素的电化学检测及应用前景

电化学生物传感器是由生物材料作为敏感元件,电极作为转换元件,以电流或电势为特征检测信号的传感器。作为一种快速、经济、灵敏、操作简单的检测工具,能广泛应用于医疗、食品分析、环境监测等领域。本文介绍了基于DNA损伤机理检测黄曲霉毒素的电化学方法,利用DNA损伤机理,构建一种灵敏、简便的电化学传感器,并应用于食品中黄曲霉毒素的检测。与常用的检测分析方法相比,具有检测快速、灵敏、测试费用低等优点,并对其前景进行了展望。     

Compound PLS Model in Coal Analysis with Near-infrared Spectra

为了更好地确定偏最小二乘法模型的主成分数,提出一种传统偏最小二乘法和多主成分数偏最小二乘法相结合构建复合偏最小二乘模型的方法.给出了预测时两种样品相似度的计算方式:直接距离法和性质得分距离法.分别采用复合偏最小二乘法和传统偏最小二乘法对煤炭的全硫、灰分、热值和碳含量进行建模预测,比较传统偏最小二乘法和多主成分数偏最小二乘法建模过程中的相关系数和交互验证均方根误差,采用复合偏最小二乘模型对验证集样品预测时,计算了不同相似度计算方式下不同样品间距离算法的预测均方根误差,并同传统偏最小二乘法预测均方根的误差进行比较,结果表明:复合偏最小二乘法建模比传统偏最小二乘法建模有更强的适应性,能够提高预测的准确性.     

基于遗传算法的浮法玻璃光学常数测量与分析

浮法玻璃作为镀膜产品的基片,分析其光学常数是进行产品光学设计及质量控制的基础.由于反射光无法完全体现材料吸收特征、玻璃两个界面的多次反射光产生退偏问题,使利用椭偏原理分析浮法玻璃光学常数存在局限性.本文利用分光光度计测量浮法玻璃300~2500 nm范围透射光谱,根据光谱特征,建立以高斯振子及极振子为核心的复合振子模型,共15个未知参数,利用遗传算法依据透射光谱数据分析获得最佳振子参数,得到相应的光学常数,符合浮法玻璃基本光学特性.     

JoVE实验视频期刊在波谱解析教学中的应用

波谱解析是药学专业重要的课程,而四大光谱的原理一直是教学中的难点,借助JoVE实验视频期刊中的相应视频,使教学内容形象生动,有利于学生理解该部分内容,并且其中的具体应用部分也会拓展学生思维,提高波谱解析课程的教学效果。     

杀虫植物的研究新进展及应用发展前景

介绍了近几年杀虫植物研究的新进展，主要包括楝科、卫矛科、豆科、菊科、胡椒科、百部科、瑞香科等科杀虫植物的作用方式和部分植物的有效成分与作用机制及杀虫植物的应用概况，并分析了其应用发展前景。     

基于混合遗传算法的选矿生产过程能耗预测分析

针对BP神经网络模型进行预测易出现收敛陷入局部极小点、网络震荡大、预测值可信度不高等问题,以鞍钢集团大孤山选矿厂为研究对象,建立了基于混合遗传算法的能耗预测模型。用MATLAB编写计算程序进行测试,并与纯BP神经网络进行分析比较。结果表明,在预测精度和收敛速度方面均得到了改善。     

燃料电池的进展及应用前景

本文介绍了燃料电池的特点和类型,以及燃料电池在各领域的应用前景和我国目前的进展情况.