近红外光谱的不同牌号聚乳酸识别方法

塑料牌号是塑料生产公司根据原料性质、用途的差异而内部制定的编号。通过检测材料的物理化学性能能间接识别其牌号,但速度慢且具有破坏性。因此,利用了近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIR)技术对不同牌号的聚乳酸(polylactic acid),PLA)进行识别。采用主成分分析法(principle component analysis,PCA)分别与马氏距离(mahalanobis distance,MD)、人工神经网络(artificial neural network,ANN)和支持向量机(support vector machine,SVM)结合的模型进行分析预测。在900~1 700nm的波长范围,采用三种不同牌号的聚乳酸共90个样本的光谱进行建模,另取这3种牌号共90个样本进行识别,比较三种预测模型对PLA牌号的识别能力。结果表明,在对样品的光谱数据做主成分分析后,以验证集的前两个主成分做散点图,发现明显的聚类现象,以前9个主成分得分作为输入变量所建立的马氏距离判别、人工神经网络判别、支持向量机判别均能够对不同牌号的聚乳酸有效识别。最好的判别方法——马氏距离判别正确率能够达到98.9%。因此,近红外光谱能够对不同牌号的PLA进行无损、快速、准确的识别。

手性THz超表面传感器对乳酸对映体的灵敏检测

基于柔性扭曲双层手性超表面传感器,采用太赫兹时域光谱技术,以手性乳酸(LA)对映体为研究对象,提出一种在太赫兹波段实现手性物质浓度传感和对映体识别的方法。结果表明,手性超表面传感器的圆二色谱(TCD)会随着浓度的增加而发生偏移,且不同的手性对映体偏移量不同,左旋性LA(L-LA)和右旋性LA(D-LA)的最高检测灵敏度分别为2.6 GHz/(mg/mL)和1.9 GHz/(mg/mL),检测限低至0.01 mg/mL。手性超表面传感器在LA传感和手性识别方面的巨大潜力,为手性对映体的灵敏检测提供了一种高效、低成本的技术方法。