稻谷脂肪酸值近红外光谱快速测定技术研究

采用近红外光谱(NIRS)分析技术和化学计量方法建立稻谷脂肪酸值的近红外分析模型,并对模型进行预测准确性评价;在建立定标模型的过程中,探讨光谱散射处理、数学(导数)处理等优化处理对定标模型的影响。结果表明:修正偏最小二乘法是建立稻谷脂肪酸值测定定标模型的最佳回归方法,所建立模型的定标相关系数(RSQ)为0.961,定标标准偏差(SEC)为1.9205;内部交互验证相关系数(1-VR)为0.9474,内部交互验证标准偏差(SECV)为2.2511。外部验证的相关系数(r)为0.951,外部验证标准偏差(SEP)为1.934。标准方法与NIRS测定方法测定的稻谷脂肪酸值含量之间的t检验值为1.403,显示两种方法测定结果无显著性差异(P<0.1),预测值与实测值的平均绝对偏差为0.27,说明所建立的稻谷脂肪酸值的NIRS数学模型预测准确性较好,可用于稻谷脂肪酸值的快速预测。

近红外光谱快速测定稻谷水分含量的研究

收集我国不同地区、不同品种、不同储藏时间的稻谷样品144份,应用近红外光谱(NIRS)技术研究了稻谷水分含量快速测定方法,在建立定标模型的过程中,探讨了光谱散射处理、数学(导数)处理等优化处理对定标模型的影响。结果表明:修正偏最小二乘法是建立稻谷水分含量测定定标模型的最适合数学方法,所建立的定标模型的相关系数(R)为0.9999,定标标准偏差(SECV)为0.04;55份样品外部检验的相关系数(r)为0.996,检验标准差(SEP)为0.072,标准方法与NIRS方法测定的水分含量之间的T检验值为1.685(P<0.05),两种方法测定结果无显著性差异,预测值与实测值的平均绝对偏差为0.03,说明所建立的稻谷水分含量测定的NIRS数学模型具有很高的预测准确性,可应用于稻谷品质分析的快速检测。

常减压装置节能探讨

根据常减压蒸馏装置的生产特点。通过对装置在生产过程中能量消耗及构成的分析，找出关键耗能过程，提出能耗各个环节节能措施，通过优化，提供合理的工艺流程和过程控制，将常减压蒸馏装置的能耗降到最低。