傅里叶变换红外光谱结合化学计量学快速预测熊胆粉中牛磺熊去氧胆酸与牛磺鹅去氧胆酸含量

目的:建立用于熊胆粉中牛磺熊去氧胆酸(TUDCA)及牛磺鹅去氧胆酸(TCDCA)含量预测的傅里叶变换红外光谱预测模型,对熊胆粉进行快速质量评价。方法:以高效液相色谱法测定的98批熊胆粉中TUDCA及TCDCA含量为化学参考值;采集样品的红外光谱,筛选最佳光谱预处理方法、光谱波段及主因子个数,建立TUDCA和TCDCA含量预测的偏最小二乘回归模型。结果:熊胆粉中TUDCA和TCDCA红外定量分析模型的校正集相关系数(R2)分别为0.9446和0.9382,校正集均方根误差(RMSEC)依次为0.9551%和1.2854%,验证集R2分别为0.9121和0.8410,验证集均方根误差(RMSEP)依次为1.3058%和1.8748%。配对t检验结果表明预测值与实测值之间无显著性差异。结论:所建立的2个PLSR模型稳定,预测结果准确,可用于熊胆粉中TUDCA及TCDCA的快速定量分析。

同步热分析-傅里叶变换红外光谱-气相色谱/质谱联用法分析艾叶

应用同步热分析-傅里叶变换红外光谱-气相色谱/质谱联用法对艾叶样品的热分解过程和热解产物进行了研究。分别在氮气、氧气气氛下监测艾叶样品在程序升温下的热失重和红外变化,并将274和312℃时的热解产物切入到气相色谱/质谱仪进行同步检测和分析,两种气氛下共检测到了41个主要化合物,不同气氛下下检测到的化合物的种类是有差别的,在氮气气氛下检测到29个主要化合物,其中γ-松油烯、α-松油醇、马鞭草烯醇、对伞花烃、萜品油烯等含量较高。在氧气气氛下,共检测到27个主要化合物,其中对聚伞花素、γ-松油烯等含量较高。本方法操作比较简单,不需要对样品进行前处理,并可以对热解产物进行实时检测,为艾叶的研究提供了一种新的方法。

基于傅里叶变换红外光谱的鸦胆子主要成分分析

基于傅里叶变换红外光谱原理方法,对不同产地鸦胆子石油醚提取物成分差异进行分析。对比分析不同产地鸦胆子红外光谱数据,其成分含量变化与9个特征峰强度的变化相关,分别是3 471、2 931、2 854、1 743、1 463、1 377、1 238、1 165、723 cm^(-1)。不同产地鸦胆子在特征峰上的含量具有明显的差异,广西玉林和广东湛江产地鸦胆子的油酸和亚油酸含量相对较高,其次为广西百色的靖西、右江,广西田林与广州,含量最低为广西柳州。

非线性最小二乘法在傅里叶变换红外光谱定量分析中的误差估计

根据统计学的参数估计理论,提出在傅里叶变换红外光谱定量分析中使用非线性最小二乘法进行浓度反演的参数误差估计方法。实验中,通过光谱平均次数来控制噪声水平,以此来评估不同噪声水平下混合气体中各组分反演结果的估计误差。结果表明,对于自研抽取式傅里叶变换红外光谱仪,8次平均光谱即可满足反演误差小于3%的需求,64次平均光谱的反演结果配合估计误差可以实现对平均浓度的覆盖率达到100%。随着噪声水平的降低,仪器、环境等非噪声因素的扰动是估计误差的主要部分。该方法在优化光谱定量分析的参数配置和指导光谱仪器系统设计等诸多方面具有重要的应用前景。

傅里叶变换红外光谱在微塑料检测中的应用

塑料制品的生产在为日常生活提供便利的同时也产生了大量塑料废物,其降解产生的微塑料(Microplastics,MPs)的健康效应和生态系统效应已成为全球关注的环境问题。伴随MPs污染问题的严重性和日益突出的环境影响,开发MPs的有效检测技术或方法尤为重要。傅里叶变换红外光谱(Fourier Transform Infrared Spectroscopy,FTIR)技术开发已较为成熟,因其高灵敏度、快速分析、非破坏性等优点,在MPs检测中得到广泛的应用。焦平面阵列-傅里叶变换红外光谱(Focal Plane Array Fourier Transform Infrared Spectroscopy,FPA-FTIR)技术作为FTIR的一项新技术,具有短时间内对大量样品进行高通量光谱扫描的优势,目前用于MPs的鉴定、分析与表面特性研究,为研究MPs与环境间的相互作用机制提供了新的研究方法。对FPA-PFTIR技术在MPs检测中的应用进行着重介绍,同时对其在未来的发展前景进行展望,以实现FTIR技术在识别MPs污染问题上的新突破。

傅里叶变换红外光谱自适应数字滤波算法研究

针对傅里叶变换红外(FTIR)光谱仪在不同类型环境噪声下导致的仪器性能下降的问题,提出了一种根据不同环境噪声实时更新滤波参数的自适应滤波算法。对该算法的基本原理和实现过程进行了理论推导,分析了不同滤波参数设置下的滤波效果,进而利用设计的滤波算法对实测光谱数据进行了滤波处理,对比分析了不同滤波方法下的光谱信噪比(SNR)。研究结果表明:基于巴特沃斯滤波的自适应FTIR光谱滤波方法在2100~2200 cm^(-1)和2500~2600 cm^(-1)波段的SNR较传统硬件滤波分别提高了1.29倍和1.13倍,表明该算法可以有效提升FTIR光谱信噪比,改善FTIR仪器的性能指标。

近红外与傅里叶变换红外光谱技术对麦麸固体发酵饲料中不同成分的监测研究

为实现光谱技术对麦麸固体发酵过程中不同成分变化的在线监测,通过国家标准方法测定61份麦麸固体发酵饲料样本的蛋白质、水分、总酚和粗纤维含量,采集样本近红外光谱(NIR)和傅里叶变换红外光谱(FT-IR),经过标准正态变换(standard normal variate transformation,SNV)、多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、平滑(smoothing)等9种预处理方法对原始光谱进行校正,结合偏最小二乘法(partial least squares,PLS)建立4种成分的NIR和FT-IR定量分析模型并进行比较分析。结果表明:所建立的4种成分NIR和FT-IR模型的训练集决定系数(Rc^(2))和验证集决定系数(Rp^(2))均大于0.8,交叉验证均方根误差(root mean square error of cross validation,RMSECV)小于2.0,训练集均方根误差(root mean square error of calibration,RMSEC)和验证集均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)小于1.0。因此,所建立的NIR和FT-IR定量分析模型具有较好的准确性和稳定性,能够对麦麸固体发酵过程中不同成分变化实行快速监测。

傅里叶变换红外光谱指纹图谱鉴别艾绒等级

提出了傅里叶变换红外光谱指纹图谱鉴别艾绒等级的方法,通过8种光谱预处理方法(去噪处理、高斯滤波、多元散射校正、标准正态变换、一阶导数+Savitzky-Golay(SG)平滑、二阶导数+SG平滑、一阶导数+Norris Gap、二阶导数+Norris Gap)和5种模式识别方法[反向传播神经网络(BP-NN)算法、遗传优化支持向量机(SVM-ga)、粒子群优化支持向量机(SVM-pso)、随机森林(RF)算法、K-最近邻(KNN)算法]的结合对比,得到鉴别艾绒等级的最佳模型。结果表明,艾绒的指纹图谱中有11个共有峰,对其进行主成分分析,得到9个主成分,累计方差贡献率达到99.67%。标准正态变换结合SVM-pso算法的鉴别效果最好,其训练集的鉴别正确率为100%,测试集的鉴别正确率为93.3%。

傅里叶变换红外光谱技术在法庭科学中的应用现状

傅里叶变换红外光谱技术因其方法简单快捷、结果准确直观、样品损耗小、检测成本低廉而被认为是适合分析各类物证的技术之一。通过介绍傅里叶变换红外光谱技术的原理及运用傅里叶变换红外光谱技术进行死后间隔时间推断、避孕套有关成分分析、微生物鉴定、土壤分析和车辆物证分析等几个方面阐述了其在法庭科学领域中的研究和应用现状,希望能够为该技术在法庭科学中的应用提供参考,并为鉴定相关案件中的物证提供一种新的思路。

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。

傅里叶变换红外光谱结合化学计量学的生物降解塑料袋鉴别分类

建立生物降解塑料袋物证鉴别分类方法。以55个市售标称生物降解塑料袋样品为研究对象,利用傅里叶变换红外光谱采集样品光谱信息并进行重现性检验;分别建立主成分分析、聚类分析及判别分析的化学计量学生物降解塑料袋样品鉴别分类模型。结果表明,55个样品主要材质为聚己二酸-对苯二甲酸丁二醇酯及聚乙烯,填料以碳酸钙、滑石粉、淀粉为主,根据主要化学成分的不同,将样品分为5个类别,不同类别样品的主成分分析与聚类分析鉴别效果较好;基于判别分析鉴别分类,模型的样品原始分类准确率与留一法交叉验证分类准确率为100%。将傅里叶变换红外光谱与化学计量学相结合能快速鉴别分类生物降解塑料袋,为犯罪现场生物降解塑料袋物证鉴别分类提供有效方法。

傅里叶变换衰减全反射红外光谱检测血液样本在疾病筛查及诊断的应用进展

傅里叶变换衰减全反射红外(attenuated total reflection Fourier transform infrared,ATR-FTIR)光谱技术以其快速、准确、无创的特点,在生物医学领域尤其是临床血液学检验中显示出巨大潜力。该技术记录样本中分子的振动光谱,提供生物样品内核酸、蛋白质和脂质的化学结构信息,可用于疾病筛查和诊断。ATR-FTIR光谱技术在地中海贫血、艾滋病毒感染、乳腺癌、卵巢癌和脑瘤等疾病中的研究现状和发展情况,提示该技术结合化学计量学方法可实现疾病的快速筛查、诊断与鉴别诊断。ATR-FTIR光谱技术与偏最小二乘法回归模型相结合,以定量法分析人外周血样品中平均红细胞血红蛋白含量、平均红细胞体积和血红蛋白等地中海贫血筛查指标,筛查地中海贫血的灵敏度、特异度分别达到100.0%和95.3%。采用ATR-FTIR光谱技术,基于遗传算法的线性判别分析法,分析血液样本红外图谱中1653 cm-1(酰胺Ⅰ带)、1558 cm-1(酰胺Ⅱ带)、1506 cm-1(环基)和901 cm-1(磷酸二酯伸缩带)处的特征峰,对人类免疫缺陷病毒(human immunodeficiency virus,HIV)感染孕妇血液样本的辨别准确率为89%,灵敏度、特异度分别为83%、92%。采用主成分回归(principal component regression)法对乳腺患者血液ATRFTIR光谱进行识别,其灵敏度与特异度高达92.3%与87.1%此外,ATR-FTIR光谱技术还可应用于生物医学领域的其他方面,如细胞和组织学样本的检测、疾病严重程度的分类等。ATR-FTIR光谱技术展现出广阔的应用前景,但仍面临环境干扰、样本污染等挑战。未来,随着ATR-FTIR光谱技术的优化、发展,其有望在更多疾病的临床血液学检验中发挥重要作用。

傅里叶变换红外光谱法测定轧制油羟值含量

铝合金轧制生产中需要工艺润滑,轧制油的羟值是衡量润滑性能的重要指标。及时检测轧制油羟值的含量变化情况,可为轧制生产控制提供依据。羟值的测定一般采用化学方法,但化学方法检测时间长、操作繁琐。利用傅里叶变换红外光谱(FT-IR)法能够快速、准确地测定轧制油羟值含量。该方法的精密度高,相对标准偏差为0.18%;准确度高,相对误差均在±1%以内。与传统化学方法相比,该技术具有分析时间短、操作简单、特征性好和不破坏试样等特点,可满足及时指导工艺的需求,提高工作效率。

基于红外光谱特征和傅里叶变换的牛奶成分检测方法

目前提出的牛奶成分检测方法对于乳中蛋白质、脂肪以及乳糖的检测能力较差,导致检测相对误差较高。为了解决上述问题,基于红外光谱特征和傅里叶变换研究了一种新的牛奶成分检测方法。通过对液态牛奶成分表征与各种形态变化,进行红外光谱追踪与监测,根据牛奶红外光谱分析结果实现数据预处理,识别处理红外光谱带特征波长,考虑牛奶成分浓度与估计变量分布概率,实现参数估计,根据最小二乘法计算各成分参数估计值后,可计算出牛奶成分预测参照数值,根据成分特征,光谱吸收理论差异,划分观测样本类型,按照牛奶质量等级,不同成分含量浓度高低进行分类,完成特征提取。实验结果表明,基于红外光谱特征和傅里叶变换的牛奶成分检测方法检测相对误差低于0.2%,检测准确率较高。

傅里叶变换红外光谱技术在氯化氰在线检测中的应用

为满足氯化氰在线检测需求,设计加工了小体积、长光程、耐腐蚀性强的吸收池,开发了防交叉干扰图谱解析算法,研制了一套基于傅里叶变换红外光谱分析技术的氯化氰在线检测装置。采用该装置对氯化氰标准气体进行了在线测试验证,发现其体积分数检测范围为8.00×10^(-5)~7.87×10^(-3),相对偏差小于5%,表明该在线检测装置具有较宽的检测范围和较高的检测准确度。

基于傅里叶变换红外光谱的平菇蛋白质、多糖含量预测方法研究

平菇是我国大宗食用菌品种之一,产量位居我国食用菌的第三位。平菇不仅味道鲜美,而且含有丰富优质的蛋白质及具有多种生物活性的平菇多糖,深受消费者喜爱。市场上的平菇产品众多,质量参差不齐,并且现有营养成分分析方法耗时长、成本高,难以满足平菇等大宗食用菌的营养成分检测需求。傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术具有检测速度快、操作方便、可同时分析多种化合物、安全环保等特点,将其与化学计量学结合,构建数学模型,能满足对平菇等大宗农产品营养成分的快速检测、分析及评价。以平菇为研究对象,在全国范围内收集主栽平菇样品85份,分别进行红外光谱扫描,并运用多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、正交信号校正(OSC)、光滑加一阶导数(F-G D)、光滑加二阶导数(S-G D)等5种光谱数据预处理方法,通过比较模型验证集回归系数,确定平菇蛋白质模型最佳预处理方式为OSC结合S-G D,平菇多糖模型最佳预处理方式为OSC结合F-G D。在最佳光谱预处理下,采用LASSO算法对7458个光谱波段进行特征波段提取,获得平菇蛋白质特征波数93个,平菇多糖特征波数92个,压缩率达到98%。将特征波数与化学方法检测得到的平菇蛋白质、多糖含量值进行拟合,建立PLS模型。结果显示,蛋白质模型校正集回归系数R2为0.9998,RMSECV为0.0477,验证集回归系数R2为0.9872,RMSEP为0.5068,RPD为8.8406大于3;多糖模型校正集回归系数R2为0.9999,RMSECV为0.0201,验证集回归系数R2为0.9803,RMSEP为0.2929,RPD为7.1198大于3,模型拟合效果均较好,预测能力及稳健性良好。该研究为傅里叶变换红外光谱技术在食用菌营养成分含量快速预测方法的建立提供参考,为平菇产品的营养品质评价的建立提供基础,促进平菇乃至其他食用菌产品的优质化发展。

基于傅里叶变换红外光谱技术解析鲜炖燕窝中功能因子与肠道菌群的关系

食用燕窝可以调节肠道菌群,改善人体免疫。采用傅里叶变换红外光谱技术对鲜炖燕窝进行光谱扫描,并用特征的光谱吸收峰与服用燕窝后的小鼠肠道菌群进行关联性分析,解析燕窝中的功能因子与肠道菌群的关联,为探讨燕窝调控肠道机理奠定研究基础。结果表明,服用仙炖燕窝后肠道菌在属水平上:有益菌Lactobacillus和Lachnospiraceae_NK4A136_group呈现上升趋势,有益菌Faecalibaculum和Akkermansia呈现下降趋势;有害菌Desulfovibrio、Enterorhabdus和Candidatus_Saccharimonas均呈现下降趋势。两个产品燕窝的红外差异光谱主要集中在1700~1200 cm^(-1)波段范围,主要为酰胺键、芳香C-C键以及羧基C-O基团的分布区,这些官能团与有益菌Lactobacillus和Lachnospiraceae_NK4A136_group呈现正相关,与有害菌Desulfovibrio和Enterorhabdus呈现负相关。随后利用高分辨质谱对相应的鲜炖燕窝产品进行物质解析,发现主要成分有氨基酸类,脂类(磷酸酯类、脂肪酰、鞘氨醇等),酯类和唾液酸等物质,这些物质与肠道菌呈现不同的相关性,总的来说脂类物质中特别是一些磷酸酯类(磷脂酸、磷脂酰胆碱、磷脂酰甘油、磷脂酰乙醇胺)和脂肪酰类物质与有害菌呈现负相关,与有益菌呈现正相关。这些物质所含有的特征官能团也可以与红外结果相对应。以上结果表明,傅里叶变换红外光谱技术可为探讨燕窝中功能因子调控肠道菌群研究提供理论依据。

利用傅里叶变换红外光谱分析高温改性对杨木强度等级的影响

为研究高温改性对低质速生木材力学性能的影响规律和作用机制,优化基于强度等级的木材改性温度,以期为高温改性木材在建筑结构中的合理应用提供依据,开展了160~210℃宽温域范围内高温改性对国产低质速生杨木抗弯强度(f_(m))、顺纹抗拉强度(f_(t,0))、横纹弦向(f_(t,T,90))和径向抗拉强度(f_(t,R,90))、顺纹抗压强度(f_(c,0))、顺纹弦面剪切速度(f_(v,T))和径面剪切强度(f_(v,R)),以及弹性模量(E_(0))等共计560个试件的材性试验,利用傅里叶变换红外光谱分析高温改性木材的化学组分变化。结果表明,木材中半纤维素耐热性最低,最先受热降解,温度≥190℃时,热解加快。纤维素耐热性较强,高温作用下轻微热解,且主要发生在无定形区域内,导致无定形区微纤丝排列有序性增加。高温对木材f_(m),f_(t,0),f_(t,90)和f_(v)劣化作用明显,常温时木材f_(m),f_(t,0),f_(t,T,90),f_(t,R,90),f_(v,T)和f_(v,R)分别为67.0,86.2,5.8,8.9,7.7和6.7 MPa,改性温度较低时,木材化学组分轻微热解,力学性能下降相对较慢,180℃时分别降至53.5,78.9,4.0,4.8,6.0和5.4 MPa,改性温度高于190℃时木材化学组分热解加剧,导致力学性能快速降低,210℃时分别降至常温时的44.5%,56.1%,43.1%,29.2%,34.5%和26.7%。160~210℃范围内,高温改性木材的f_(c,0)和E_(0)先升高后降低,20℃时f_(c,0)和E_(0)分别为41.4和8568 MPa,160~180℃范围内随着温度的升高,纤维素结晶度提高导致力学性能增加,180℃时达到峰值,较初始值分别高30.7%和12.8%,温度继续升高时,纤维素热解程度增加,f_(c,0)和E_(0)持续降低,210℃时,分别降至45.0和8104 MPa。未处理试件由于E_(0)未达到欧洲规范BS EN 338最低强度等级D18的要求,不能用作结构用材;160~170℃温度改性试件的E_(0)较未处理试件有所提高,但仍低于规范中最低强度等级D18的要求;改性温度升至180℃时,E_(0)继续增加,杨木达到强度等级D18;190~200℃改性材的E_(0)略有降低,但仍满足规范中结构用材要求,而f_(v,R)降低幅度过大,木材强度等级不满足最低强度等级D18的使用要求。研究结果将为高温改性技术以及国产速生木材在建筑结构中的合理应用提供依据。

基于傅里叶变换红外光谱的家具木材无损检测方法

由于实木家具较为昂贵,需要检测其性能保证家具的使用功效,为此提出基于傅里叶变换的红外光谱家具木材的无损检测方法。通过傅里叶变换红外光谱分析仪采集九种实木家具的横切面、径切面、弦切面原始光谱的红外光谱数据,使用多元散射校正处理、去趋势校正处理原始光谱数据,提取家具木材各种无损检测项目所需的对应红外光谱特征,建立红外光谱木材无损检测模型。检测结果表明,交趾黄檀罗汉床存在一处内部腐朽问题;卢氏黑黄檀如意台存在一处内部空洞问题;刺猬紫檀中式电视柜的含水量最低,微凹黄檀双人床的含水量最高;九种家具木材的密度均偏高,其中交趾黄檀罗汉床的密度最大,达到0.76 kg/m^(3)。

基于傅里叶变换红外光谱技术对木耳中镰刀菌的识别检测

该研究建立了一种基于傅里叶变换红外光谱的木耳中镰刀菌的定性定量检测方法:对经高压灭菌的木耳样品分别接种木耳中常见的五种镰刀菌(层出镰刀菌189975、串珠镰刀菌340687、尖孢镰刀菌120618、木贼镰刀菌124121、茄病镰刀菌121547),并于28℃,相对湿度80%的条件下进行储存培养,同时采集不同储存阶段的木耳样品在1800~900 cm^(-1)的红外光谱信息。分别运用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)以及偏最小二乘回归分析(PLSR)建立木耳中镰刀菌的快速识别检测模型。结果表明:LDA模型对受不同镰刀菌侵染的木耳样品的平均判别正确率达到87.50%,对受单一镰刀菌侵染的木耳样品霉变状态的平均判别正确率达到82.50%;PLSR模型对木耳样品中菌落总数的预测实现了较好的定量结果(R^(2)_(p)=0.8428,RMSEP=0.292 log CFU/g,RPD=2.81);通过实际样品验证分析表明傅里叶变换红外光谱方法可以实现木耳中镰刀菌的快速识别检测。