短波近红外光谱-偏最小二乘法在白酒分析中的应用

应用短波近红外光谱结合偏最小二乘法(NIRS-PLS)建立白酒中乙醇含量定量分析数学模型,通过选取最佳波长范围和最适主因子数对模型进行优化。应用所建模型对预测集和实际白酒样品中乙醇含量进行预测,取得了令人满意的结果。该方法方便快捷、无污染、可在线检测,且重现性、稳定性均良好,可作为白酒原位质量检测和在线质量监控的方法予以推广。     

应用响应面法优化超声波法提取甘草中总黄酮的工艺

采用响应面法优化了超声波法提取甘草中总黄酮的条件。在单因素实验基础上,选择提取溶剂中乙醇体积分数、提取时间、超声波功率和液料比为随机因子,进行4因素3水平Box-Behnken中心组合设计,采用响应面法(RSM)分析了4个因素对响应值(总黄酮得率)的影响。实验结果表明,超声波法提取甘草中总黄酮的最优条件如下:乙醇体积分数为70.5%,超声波时间为20 min,超声波功率为328 W,液料比(mL:g)为20.8:1。在最优的条件下进行了9次验证实验,总黄酮的平均得率为4.31%,与理论值4.21%的相对误差为2.4%,理论值与实验值相吻合,说明该优化方法可行。     

长波近红外光谱-偏最小二乘法快速分析白酒中乙醇含量

研究近红外光谱结合偏最小二乘法(NIRS-PLS)快速测定白酒中的乙醇含量的可行性,应用NIRS-PLS所建的模型相关系数达到0.99991,校正均方根误差(RMSEC)为0.00181,通过交互验证得出交互验证均方根误差(RMSECV)为0.00296,预测参差平方和(PRESS)为0.00016.用模型对预测集和白酒样品进行预测,预测均方根误差(RMSEP)为0.00258,结果表明NIRS-PLS可用于白酒生产中的在线质量监控和白酒市场的快速质量检测.     

短波近红外光谱-偏最小二乘法测定白酒中乙醇含量

应用近红外光谱技术结合偏最小二乘法(NIRS-PLS)建立白酒中乙醇含量定量分析数学模型。所建校正模型相关系数(Corr.Coeff.)达到0.99986,校正集均方根误差(RMSEC)为0.00225,预测均方根误差(RMSEP)为0.00137,模型通过交互验证检验,得出PLS因子数为4时预测残差平方和(PRESS)和交互验证均方根误差(RMSECV)最小。用所建模型测定样品与气相色谱分析结果相对误差不大于0.81%。实验结果表明该方法准确性、稳定性好、精密度高。     

长波二阶导数近红外光谱-偏最小二乘法测定白酒中乙醇含量

根据近红外光谱的振动吸收强度与有机分子官能团含量的线性关系,用偏最小二乘法对白酒的近红外光谱和其中的乙醇浓度建立相关模型。为了优化模型,我们对白酒的近红外光谱进行一阶导数处理,选择最佳的波长范围和最适的因子数。然后用所建的模型对预测集和白酒样品进行预测,所得结果令人满意。有望成为白酒快捷而准确的检测方法。     

灰蔸芭多糖的超声波提取条件优化及其降血糖作用

采用响应面法优化超声波法提取灰蔸芭多糖的工艺条件,腹腔注射四氧嘧啶建立了小白鼠糖尿病模型以考察灰蔸芭多糖的降血糖作用。以超声时间、超声功率和液料比为影响因素,在单因素试验的基础上,应用Box-Benhnken中心组合试验方法进行三因素三水平的实验设计,以多糖得率为响应值进行了响应面分析(RSA)。结果表明:超声波提取灰蔸芭多糖的最佳工艺条件为:超声时间223 s,超声功率418 W,液料比41∶1(mL/g),多糖得率验证值为0.610%,与预测值0.612%之间的相对误差为0.272%;灰蔸芭多糖具有较好的降血糖作用,高剂量灰蔸芭降血糖效果最佳。     

用近红外光谱-PLS法非破坏性分析吡嗪酰胺片

应用偏最小二乘法结合近红外光谱法(NIRS-PLS)对吡嗪酰胺片中吡嗪酰胺的含量进行了非破坏性定量分析。采用近红外一阶导数800~1200 nm光谱区间建立了吡嗪酰胺片中吡嗪酰胺的含量定量分析模型,校正集预测值与真实值的相关系数(R)达到0.9989,预测均方根误差(RMSEP)为0.563,表明所建模型准确可靠,预测准确度高,NIRS-PLS方便快捷,可作为药品分析的一种常规方法。