基于傅立叶变换中红外光谱技术的浓香型基酒快速检测

为在线监测浓香型白酒酿造过程中不同馏分的质量情况,以摘酒工艺过程中的基酒为研究对象,利用傅立叶变换中红外光谱结合偏最小二乘法建立了基酒中乙醇、乙酸乙酯、丁酸乙酯、己酸乙酯、乳酸乙酯、乙酸、己酸、丁酸8种化合物的快速检测模型。酒精度、乙酸乙酯、乳酸乙酯预测模型的决定系数R2为0.99,己酸乙酯分析模型的R2为0.95,丁酸乙酯、乙酸、己酸检测模型的R2约为0.90,丁酸模型的R2为0.79。8种化合物的红外光谱预测结果与化学值均有良好的线性相关性,并且化合物含量范围越宽,含量分布越均匀,模型的拟合度越好。不同季节温差大会引起基酒红外吸收光谱波动,导致模型检测准确性降低,通过温度补偿全局校正的方法建立的检测模型解决了这一问题,为实现在线自动化摘酒提供了一种可行性方案。

傅里叶变换红外光谱法结合化学计量学对护肤品的检验研究

建立一种简便快速、无损检验护肤品的分析方法。利用傅里叶变换红外光谱法(FTIR)对51个护肤品样品进行检验,根据红外光谱中吸收峰的峰位进行分析后,重点选取波数范围为3500~2700 cm^(-1)和1700~1000 cm^(-1)区域的数据,结合主成分分析法(PCA)对光谱数据进行降维分析,并通过采用组间联接法度量该样本类间亲疏程度,采用欧氏距离作为度量个体间距离的依据,将变量Z分数标准化为N[0,1]后,进行系统聚类分析法(HCA)实现对护肤品分类情况的进一步验证和分析。根据光谱数据的处理和分析,护肤品样品可以被分为五大类,利用化学计量学方法可以将51个护肤品样品全部区分开。该实验方法操作简单,结果准确、重现性好,可为护肤品物证鉴定提供科学的依据,为公安工作开展提供有效的帮助。

傅立叶变换红外光谱法在花椒药材鉴别中的研究

本实验采用衰减全反射傅立叶变换红外光谱法结合聚类分析方法定性鉴别花椒属生药材。结果显示 ,该方法可以有效地鉴别不同产地的花椒药材 ,且与经典形态分类学结果基本一致 ,是一种快速、简便。

傅立叶变换红外光谱法快速鉴别非金属矿物中重烧镁

重烧镁外观与高岭土、白云石及硅灰石等矿物的外观极为相似,常被混入这些矿石中向境外走私。为了快速鉴别这些矿物中的重烧镁,实验采用傅里叶变换红外光谱技术分别研究了具有不同重烧镁含量的三种矿物其光谱特征,并与重烧镁及不含重烧镁的矿物谱图进行比对。结果表明,当这些矿物中混入一定量的重烧镁时,重烧镁的红外特征吸收峰依然明显存在。当只含有10%的重烧镁,根据谱图的特征变化,依然能够鉴别出这些矿物中混入的重烧镁,即鉴定这些矿物中重烧镁的检出限为10%。方法对实际样品进行了分析,分析结果与化学法相符。

利用傅立叶变换红外光谱法检测一氧化氮纯气中的氧化亚氮杂质

利用傅立叶变换红外光谱法对一氧化氮纯气中的氧化亚氮进行了定性和定量分析。实验结果显示，在恒定条件下进样，分辨率为0.5cm^-1，扫描512次，选择2270～2130cm^-1范围内的特征吸收进行定量分析时可以得到良好的分析结果。利用双点法对氧化亚氮杂质进行定量计算；并对分析结果进行了严格的不确定度评定，为一氧化氮纯气中氧化亚氮的检测提供了一个全新的方法。

衰减全反射-傅立叶变换红外光谱法在金丝桃药材鉴别中的研究

目的:用衰减全反射傅立叶变换红外光谱法鉴别中药材,为中药材提供一种新的鉴定方法。方法:衰减全反射-傅立叶变换红外光谱法结合聚类分析方法定性鉴别金丝桃属药材。结果:可以有效地鉴别金丝桃药材、结果与经典形态分类学的结果基本一致。结论:该方法是一种快速、简便、经济的新型分析技术,可用于中药材的质量控制。

傅立叶变换近红外光谱法测定豆腐干中总酸、蛋白质和水分含量

应用傅立叶变换近红外光谱技术,以豆腐干为材料建立豆腐干中总酸、蛋白质和水分含量分析模型。测定63份豆腐干的近红外光谱数据,得到原始光谱信息,通过光谱预处理方法消除原始光谱噪声,最后采用偏最小二乘法建立回归方程。最终得到总酸、蛋白质和水分含量近红外光谱分析模型的决定系数(R^2)依次为98.24%、97.85%、99.17%,交叉验证均方根差(RMSECV)依次为0.0113、0.122、0.152。用该模型对21个未知豆腐干样品进行外部验证,其总酸、蛋白质和水分外部验证的决定系数(R^2)依次为93.46%、97.49%、99.39%,预测标准偏差(RMSEP)依次为0.0208、0.121、0.121。内部交叉验证和外部验证均证明,近红外定量分析有较高的准确度,能满足生产中总酸、蛋白质和水分检测的精度要求。

傅立叶变换近红外光谱法快速检测鲜猪肉中肌内脂肪、蛋白质和水分含量

采用傅立叶变换近红外光谱法检测鲜猪肉中肌内脂肪、蛋白质和水分含量。以常规化学分析测定值作建模数据,采用偏最小二乘(PLS)回归法建立鲜猪肉各组分含量的定量分析模型,并以肉样平行扫描光谱验证分析模型预测的准确性和重现性。结果,肉样肌内脂肪、蛋白质和水分模型预测值和化学分析测定值的配对t检验差异均不显著(P>0.05),预测均方差(RMSEP)分别为0.110、0.238和0.193;模型重复预测的相对标准偏差(RSD)分别为0.667%、0.192%和0.007%。结果表明,该方法结果准确可靠,适用于鲜猪肉中肌内脂肪、蛋白质和水分的快速定量检测。

傅立叶变换红外光谱法在高聚物分析中的进展

本文综述了漫反射傅立叶变换红外光谱法、傅立叶变换红外光声光谱法、显微傅立叶变换红外光谱法,傅立叶变换红外光谱仪与各种仪器的联用,以及计算机技术等在高聚物分析中的应用。

傅立叶变换红外光谱法测定聚苯醚-聚苯乙烯共混物中的组分含量

采用傅立叶变换红外光谱对PPO/PS共混合金样品的组成进行了定量分析。以1305cm-1峰和699cm-1峰分别作为聚苯醚和聚苯乙烯的定量吸收峰,并将其峰面积之比作为定量分析的基础。利用郎伯-比耳定律的理论建立了定量工作曲线,可满足PPO(或者PS)在5%～95%之间的PPO/PS共混合金样品组成的定量分析。分别采用红外光谱和核磁共振对样品进行定量分析,结果显示,两种方法定量结果的相对偏差在5%以内。红外定量方法测定结果的相对标准偏差小于2.5%(n=6)。该方法可快速、准确地运用于PPO/PS共混合金样品的红外定量分析。

傅立叶变换红外光谱法考察药典中5种淫羊藿的质量

目的 对药典中 5种淫羊藿的质量进行考察。方法 采用傅立叶变换红外光谱法 ,通过干燥淫羊藿粉末与KBr混合压片测定红外光谱 ,比较选定波数处的峰面积。结果 5种淫羊藿中淫羊藿苷的含量与选定波数处的峰面积大小有关。结论 可以用FTIR快速简便地考察淫羊藿的质量。

傅立叶变换近红外光谱法测定腐乳中总酸、蛋白质和水分

应用傅立叶变换近红外光谱技术,建立了腐乳中总酸、蛋白质和水分的分析模型。测定32份腐乳的近红外光谱数据,得到原始光谱信息,通过光谱预处理方法消除原始光谱噪声,最后采用偏最小二乘法建立回归方程。最终得到总酸、蛋白质和水分近红外光谱分析模型的决定系数(R2)依次为99.37%、99.70%、99.73%,交叉验证均方根差(RMSECV)依次为0.00871、0.11、0.0714。用该模型对11个未知腐乳样品进行外部验证,其总酸、蛋白质和水分外部验证的决定系数(R2)依次为98.74%、99.38%、99.48%,预测标准偏差(RMSEP)依次为0.00862、0.113、0.0683。内部交叉验证和外部验证均证明,近红外定量分析有较高的准确度,能满足腐乳生产中总酸、蛋白质和水分的检测精度要求。

可视化褶合变换傅立叶红外光谱法用于鉴别中药材血竭

目的:建立可视化褶合变换红外光谱法鉴别中药材血竭的新方法。方法:采集傅立叶红外光谱图、采用聚类分析法和可视化褶合变换光谱变换软件以及相关系数判别定性鉴别不同产地的血竭药材。结果:16个样品的可视化褶合变换红外光谱图显示,国产、进口血竭、草血竭差异显著,与红外光谱、聚类分析结果一致。该法可以有效地鉴别不同来源血竭药材,与经典的形态分类学鉴别方法结果基本一致。结论:该方法是一种快速、简便、低耗的新型分析技术,可用于血竭中药材的定性鉴别。

傅立叶变换中红外漫反射光谱法定量检测褐煤的六个关键指标

采用傅立叶变换中红外漫反射光谱法同时对褐煤中的内水分、挥发分、含硫量、高位发热量、低位发热量和折合率6个指标进行了基于最小二乘法(PLS)的定量分析。结果显示,内水分、挥发分、含硫量、高位发热量、低位发热量和折合率的相对误差分别为3.4%、2.0%、4.0%、1.4%、2.5%和2.2%,得到了满意的预测结果。采用中红外光谱分析的方式实现了一种快速分析煤炭品质的新方法,为工业在线分析煤炭品质论证了可行性。

傅立叶变换红外光谱法定量测定PVC玩具中的DEHP

采用傅立叶变换红外光谱法对PVC玩具中的DEHP含量进行了定量测定 ,该方法简单 ,结果可靠 ,适合于流水线的质量控制。又采用气相色谱法对同一样品进行测试 ,结果表明这两种方法的测试结果无显著性差异。

傅立叶变换红外光谱法测定黄姜中皂素含量

直接对黄姜进行压片,利用傅立叶变换红外光谱法测定黄姜中皂素含量。结果表明,以1647cm-1处的吸收峰作为分析峰,在0.5%～5.0%含量范围内峰面积和含量具有良好的线性关系,相关系数为0.9690,加标回收率为99.12%,相对标准偏差RSD为0.22%。测定结果与传统的重量分析法相近,实现了黄姜中皂素含量的无损分析。

中药芡实的傅立叶变换红外光谱法鉴别

目的:用傅立叶变换红外光谱法对传统中药芡实进行鉴别。方法:对10批芡实干燥粉碎后,采用溴化钾压片法进行相应的红外光谱检测,并对获得的红外光谱进行聚类分析。结果:各批次的红外光谱均在3 417±2 cm-1,2 930±2 cm-1,1 653±2 cm-1,1 155±2 cm-1,1 081±2 cm-1,1 021±2 cm-1波数处有吸收峰。采用聚类分析表明不同批次产品质量有微小差异。结论:溴化钾压片红外光谱法可用于鉴别中药芡实,该法为中药质量检测及监控提供一种方便、有效和直观的方法。

红外光谱结合统计学方法对纸质包装盒的检验研究

目的建立一种高效准确的红外光谱检验纸质包装盒的研究方法。方法利用傅里叶变换红外光谱仪测得了56个不同类型不同来源的纸质包装盒的红外光谱数据;根据纸盒主要填料的不同,将样品初步分为三大类;利用主成分分析对初步分类后的数据降维,提取出4个主成分,再利用系统聚类将样品最终分为6组,使用K-means聚类算法结合Pearson卡方检验进行验证,与最终分类的结果基本吻合。基于该分组,训练朴素贝叶斯分类、随机森林模型、XGBoost分类3种判别模型,实现对新样品组别的分类预测。结果56个快递包装纸盒样品被分为3类,而后进一步细分为6组,3种判别预测模型均有较高的准确率,其中随机森林模型的准确率最高。结论该方法快速方便地实现了对样品的区分,并且可以实现无损检验,为犯罪现场纸质包装盒的鉴别提供依据,从而为公安侦查工作的开展提供帮助。

基于中红外光谱法检测煎炸油极性组分

目的 利用中红外光谱技术实现对煎炸油极性组分的快速检测。方法 根据光谱-理化值共生距离分类法对煎炸油中红外光谱数据进行样本划分,从而得到校正集和预测集。采用卷积(Savitzy-Golay,S-G)平滑+一阶导数预处理手段,利用竞争自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)进行特征提取,建立煎炸油极性组分含量的偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)预测模型,并利用BP神经网络算法对模型进行优化。结果 BP神经网络算法建立的模型校正集决定系数为0.9032,校正集均方根误差(root means quare error of calibration,RMSEC)为0.1264,预测集决定系数为0.8569,预测集均方根误差(root mean square error of prediction, RMSEP)为0.0625。经BP神经网络算法优化后,均方根误差明显减小,提高了预测模型的准确性。结论 结合BP神经网络算法的中红外光谱技术是一种检测煎炸油极性组分的有效方法,为食用油品质的快速检测提供理论指导和技术支撑。

基于近红外光谱的小波变换结合正交匹配追踪建立秦艽中龙胆苦苷的定量分析模型

针对近红外光谱高维小样本数据以及信号具有稀疏先验的特点,提出了小波变换(WT)结合正交匹配追踪(OMP)建立秦艽中龙胆苦苷定量分析模型的方法。将204个秦艽样品按照Kennard-Stone法以3∶1的比例进行划分,得到153个校正集样品和51个测试集样品,利用傅里叶变换近红外光谱仪采集样品的近红外光谱,采用WT对原始近红外光谱数据进行预处理,选择小波基函数为Daubechies(db5),小波分解层数为5,小波阈值为0.1,采用OMP建立龙胆苦苷的定量分析模型。结果表明:该模型预测性能较好,校正集对应的决定系数(R_(C)^(2))为0.9940,校正均方根误差(RMSEC)为0.0819,测试集对应的决定系数(R_(P)^(2))为0.9854,预测均方根误差(RMSEP)为0.1124;利用所建模型分析204个秦艽样品,龙胆苦苷预测值与参考值基本一致。