棉麻纤维的中红外光谱的特异性探索

棉、麻纤维鉴别是纺织纤维定性分析的一个难点。它对检测人员的要求高,且检测结果易受人为因素影响。通过用相关分析法和峰强比值法对棉、麻的中红外光谱与反映棉、麻晶体结构的结晶度和取向度指标进行综合分析,得到了棉和麻的特征光谱和基准光谱。由于棉、麻的取向度存在显著差异,选取取向度的中红外特征波长,然后通过回归分析,得到了取向度与棉、麻中红外光谱的回归方程。该回归方程即可对棉、麻进行区分。该方法简便、快速、无损而且环保,无纺织背景的检测人员也可在1～2 min内得到检测结果。研究结果表明,该方法可有效简化棉、麻鉴别实验,从而提高工作效率。     

高通量快速检测技术在药品领域的研究进展

药品质量关系到每个人的身体健康,国家对药品质量控制和管理都有严格规定,为了更好地控制药品生产和成品质量,开发高通量快速检测方法是大势所趋。近年来,QuEChERS法、气相色谱-串联质谱法、高效液相色谱四极杆-飞行时间质谱联用仪、超高液相色谱-串联质谱法、试剂盒和试纸条法、拉曼光谱和红外光谱6种先进的高通量快速检测技术已经取得了重大突破,可以有效地用于检测药品中的农药残留、违法添加、限量物质及其他相关问题,为未来的药品检测及其相关应用提供了重要的科学依据。     

基于近红外光谱法的棉∕涤混纺织物中棉含量快速检测

 纺织纤维的快速分析对纺织品生产质量监控、贸易和市场监督具有重要现实意义。本文以249个棉涤混纺织物为研究对象,采用偏最小二乘法（partial least squares,简称PLS）建立了棉涤混纺织物中棉含量的近红外定量校正模型,并按样品的含棉量细分为0~30%、30~60%、60~80%和80~100%共4部分,分段建模,分别建立定量模型。为验证模型的实用性,对200个棉涤样品进行了预测,将预测结果进行方差分析,得到该方法与国标方法GB/T 2910.11-2009(等同采用ISO1833-11:2006)的结果不存在显著差异的结论,并据此制定了纺织品原料组分近红外快速检测初筛方法的标准操作规程（standard operation procedure SOP）,经实际应用证明效果显著。     

近红外光谱快速检测技术在纺织领域的应用

近红外光谱技术由于其分析速度快、信息量大、不破坏样品、无污染、操作技术要求低等特点受到关注,在众多领域得到研究和应用.近红外光谱技术在纺织领域的研究和应用情况进行讨论,主要包括在纺织纤维定性判定、定量分析、纺织原料的杂质检测,以及生产过程中浆料含水率等多个方面的研究,特别是近红外光谱快速检测测棉/涤混纺织物中棉含量已经在实际检测工作中得到应用.虽然纺织品组分、织物结构、颜色等方面的多样性和复杂性,造成近红外光谱技术在纺织领域实际检测中的应用受到阻碍,但随着研究的进一步加深,该技术在纺织领域有着广阔的应用前景.     

近红外光谱技术在油茶籽粕检测中的应用

以近红外光谱技术在油茶籽粕检测中的应用为研究对象,在简单介绍近红外光谱技术的原理、特点及分析过程的基础上,详细阐述了该技术在油茶籽粕检测中的建模过程,为后续工作者更好地建立油茶籽粕近红外光谱分析模型提供理论依据和指导。同时,通过分析近红外光谱技术在油茶籽粕检测指标、标准制定以及模型转移技术中的发展,总结出该技术在油茶籽粕检测中的三个研究方向：开拓新项目的模型建立、制定普遍适用的标准、解决台间差并完成模型转移。油茶籽粕广泛应用于动物饲料、特医食品、保健食品等行业,因此大力开拓和推广近红外光谱技术在油茶籽粕检测中的应用是必然趋势。     

不确定度评定在食品领域的应用

测量在每一个科学领域中都是不可或缺的，是科学技术发展和应用中必不可少的。随着科学技术的发展，测量精度和准确性要求越来越高，但由于测量工具、人为因素以及环境因素等不可避免因素的干扰，测量所得到的数据不可避免地与真值有一定的偏差，而测量不确定度就是给出测得结果的合理分布范围，这大大提高了利用测得结果对测定样品进行评定的准确性。测量结果往往是决定科学实验成败的直接因素，只有保证数据偏差在一定合理范围内，才可利用这些数据进行进一步的分析。保证数据偏差在一定范围内，一方面是为了提高结果的可靠性，另一方面也是使数据之间具有可比性。食品工业在国民经济中具有极其重要的地位，不确定度在食品检测、微生物和设备校准等领域有较多研究和应用，不确定度评定为食品质量与安全评估提供更充分依据，更好地为食品安全保驾护航。     

不同积分宽度平滑数据处理对近红外分析建模的影响

以在MPA型和WQF-400N傅立叶近红外光谱仪上测量的茶叶和奶粉光谱为原始光谱,利用积分法选择不同的积分区间对原始光谱进行积分,模拟不同分辨率下的光谱,建立了茶叶中咖啡碱和奶粉中脂肪的定量分析模型,研究了不同分辨率对模型精度的影响。结果显示,对茶叶和奶粉,MPA型仪器分别是分辨率为32cm^-1和16cm^-1最好,相关系数（R）、预测均方差（RMSEP）分别为0．9400、0．2900和0．8879、1．0835;WQF-400N型仪器均是分辨率为64cm^-1时最好,R,RMSEP分别为0．9258、0．3311和0．9190、0．9365。试验结果表明分辨率对模型精度有很大影响,但并不是分辨率越高越好,对具体样品和仪器存在一个最为合适的分辨率。     

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。     

近红外光谱检测用纤维含量样品精确度研究

采用近红外光谱分析技术对纺织品含量进行定量分析可以实现对样品快速无损检测.但是近红外光谱分析技术是一种间接分析技术,它需要从已知原料组分的样品中采集样品的近红外光谱,并根据样品的纤维含量,结合化学计量法建立近红外校正模型,才能将近红外光谱技术应用于实际的检测工作中,所以建模样品原料组分的精确度决定了近红外模型预测结果的精确度,提高所用样品原料组分赋值的精确度就能提高近红外光谱分析技术对纺织品含量进行定量分析的精确度.     

近红外光谱技术在消费品领域的研究进展及展望

消费品是人类生活和工作的必需品,其 品质关系到每个人的健康和安全,同时也是政府监管部门和工厂企 业需要进行质量监控的重要对象。汇总了近些年来近红外技术在 农产品、药品、饲料和纺织等多个消费品领域的研究现状和应用情 况,并对近红外光谱仪器的进展和现状进行了简要介绍。最后,根 据实际检测工作的需要以及发展现状对近红外技术的研究和应用 情况提出了几点展望。多项研究结果表明,作为一种快速、高 效、环保的检测技术,近红外光谱技术必 将随着人们进一步的深入研究而得到大范围的推广和应用。