红外光谱结合化学计量学方法测定人体肾结石中三聚氰胺

目的:建立傅里叶变换红外光谱(fourier transform infrared spectrometer,FTIR)结合化学计量学鉴别肾结石中三聚氰胺的方法。方法:通过制备含三聚氰胺的体外模拟草酸钙(CaO x)结石,分析其中三聚氰胺特征基团信息,筛选出用于化学计量学分析的1535~1548 cm^(-1)、983~997 cm^(-1)和704~716 cm^(-1)的特征响应波段。以模拟CaO x肾结石和人体肾结石样品建立训练集,以人肾结石建立验证集,对所获肾结石样品红外谱图进行基线校正、平滑、矢量归一化、二阶求导、标准正态变量变换法等预处理,采用光谱分析OPUS软件及数据分析软件Unscrambler对肾结石样品进行聚类分析、主成分分析,鉴别人体肾结石中三聚氰胺。结果:训练集中,聚类分析对含三聚氰胺肾结石的识别率达到90.9%,主成分分析对含三聚氰胺肾结石的识别率为91.8%;验证集中,95.0%的含三聚氰胺肾结石被识别。结论:FTIR结合化学计量学可以有效鉴定结石中是否含有三聚氰胺。

红外光谱法快速检测生物降解塑料

随着生物降解塑料的应用,部分商家为降低生物降解塑料成本会添加非降解材质,造成了环境污染,因此快速准确鉴定生物降解塑料成分成重要问题。该文采用红外光谱法测定单一的聚乳酸和聚对苯二甲酸-己二酸丁二醇酯等原材料标准谱图,标记其特征官能团。然后通过溶液共混、熔融共混和原位聚合制备得到不同成分和不同含量的降解材料共混物,测定其红外谱图。通过红外光谱图分析,不同的制备方法对共混物的结构没有影响,无其他副产物的生成,且未发生降解。最后,讨论以高密度聚乙烯为非降解材质、淀粉为降解材质和KH550处理的纳米二氧化硅为无机填料对生物降解的影响,以研究非降解材质、降解材质和无机填料对利用红外光谱快速检测生物降解塑料的干扰。最终形成简单便捷、成本低的红外光谱检测方法。

基于红外光谱技术龙骨真伪鉴别研究

目的:建立红外光谱法实现对龙骨真伪的快速检测。方法:采集20批正品龙骨和20批伪品龙骨的红外光谱数据,并对数据进行相似度评价分析以及标准正态变量矫正、多元散射矫正、Savitzky-Golay平滑、二阶导数预处理。对处理后的数据进行系统聚类分析和主成分分析。结果:主成分分析和层次聚类分析显示出样品数据具有良好的特征性,聚类情况良好。结论:红外光谱具有良好的特征性,利用聚类分析和主成分分析能够实现对龙骨药材的准确鉴别。

近红外光谱技术在麝香接骨胶囊质量控制中的应用

目的采用近红外光谱技术建立麝香接骨胶囊的快速鉴别方法。方法采集麝香接骨胶囊在12000~4000 cm^(-1)谱段范围内的近红外光谱,利用OPUS 7.8光谱分析软件进行处理,采用一阶导数法建立定性模型、采用一阶导数加矢量归一法建立聚类分析模型、采用二阶导数法建立一致性模型。结果建立的定性模型可以快速鉴别麝香接骨胶囊的真伪,聚类分析模型与一致性模型可以区分厂家。结论本研究建立的模型为麝香接骨胶囊的鉴别、区分提供新的方法,为麝香接骨胶囊的生产工艺和产品质量控制提供参考。

傅里叶红外光谱结合化学计量学的渣驯优劣鉴别研究

渣驯通常分为4个等级,藏医传统用药经验认为色黑、质重、粪便少的渣驯质量更优。不同等级渣驯外观性状差异较小,成膏后更不易区分。傅里叶红外光谱技术(FTIR)具有快速无损的优点,已广泛用于药材鉴别领域。以4个等级渣驯为研究对象,探究傅里叶红外光谱技术鉴别不同等级渣驯的可行性。收集渣驯药材及代用品共56批,按粪便比例和外观形态将药材分为4个等级,采用《六省区藏药标准》中炮制方法将各批次药材加工成干膏。采集不同样品4000~400 cm^(-1)范围的红外光谱信息,以不同化学计量学方法建立模型。预处理方式采用Saitzky-Golay(S-G)平滑、纵坐标归一化、二阶导数转化,渣驯红外光谱主要吸收区域为3500~3200,3000~2800,1800~1350,1350~900和900~400 cm^(-1),代用品吸收峰的波数差异较大。1779 cm^(-1)附近仅有Ⅰ等级渣驯和Ⅱ等级渣驯的吸收峰,1768 cm^(-1)附近Ⅰ等级渣驯和Ⅱ等级渣驯峰强度明显强于Ⅲ等级渣驯和渣驯代用品,1660 cm^(-1)附近仅代用品渣驯无吸收峰,1257 cm^(-1)仅代用品具有吸收峰,均可作为不同等级渣驯的鉴别依据;(3)号区域内及(7)号区域吸收峰差异均与传统分级相关,品质越好的峰强度越大,可作为多批次渣驯验证区域。根据SIMCA软件统计结果,主成分分析(PCA)较难区分不同等级渣驯;偏最小二乘法(PLS-DA)能更好地区分4个等级药材,外部验证结果表明该模型能很好地区分不同等级渣驯;通过SPSS21.0软件统计,系统聚类(HCA)可以区分部分Ⅲ等级渣驯及代用品渣驯。傅里叶变换红外光谱结合化学计量学能快速鉴别渣驯优劣,区分代用品,为渣驯质量评价提供一种快速有效的方法。

基于红外光谱技术富锌底漆的漆膜鉴别

重防腐涂装行业中,在涂料中加锌是常见的提高涂层防腐能力的方法。然而,富锌底漆的锌含量的不同其适用的环境也不同。为了合理选取富锌底漆须鉴别含锌量,本文采用红外光谱分析法和定性分析对常见漆膜的分析,可以有效鉴别二者。通过聚类分析和主成分分析的计算,可以获得占比最高的主成分的得分值,根据得分值可以绘制出其在空间的分布,由校正样品可以区分漆膜的分布的簇,完成对40%和70%含锌量的富锌底漆漆膜的鉴别。

近红外光谱仪测定岩石中蚀变矿物方法研究

基于岩石中蚀变矿物对近红外光谱的吸收原理,确定测量蚀变矿物最佳波长范围,采用数学和谱图学习方法对岩石中蚀变矿物进行定性和定量分析。通过蚀变矿物特征光谱,提取光谱参数,建立蚀变矿物与成矿关系模型。以采自福建紫金山矿区钻孔岩芯测量结果为例,说明近红外蚀变矿物分析法的可靠性,并得出结论。

化学计量学方法在石油分析中的研究与应用进展

化学计量学运用数学、统计学、计算机科学等理论和方法对量测数据进行处理和解析,最大限度地获取有用信息。随着石油分析迅速朝向分子水平表征和快速在线方向发展,化学计量学起到了越来越重要的作用。本文综述了近10年来化学计量学方法在石油分析中的研究与应用进展,包括我国在这一领域取得的成绩,并展望了化学计量学方法在石油分析中的应用前景。

谷物近红外光谱分析中常用数据处理方法讨论

在研究近红外光谱的物理机理的同时,对光谱分析中常用的数据处理方法偏最小二乘法(PartialLeastSquares)、多元线性回归法(MultipleLinearRegression)和人工神经网络法(ArtificialNeuralNetwork)从理论上进行了分析和比较;指出了对光谱数据进行求导、SNV(StandardNormalVariate)算法、滤波等预处理的重要性;讨论了近红外光谱分析常用方法在谷物成份检测中的应用。

化学计量学在近红外光谱定性分析中的应用

近红外光谱的多元特性使得它特别适合于应用化学计量学技术进行物质的分析。本文讨论了判别分析技术在近红外光谱定性分析中的应用。

混合气体红外光谱支持向量机分析的新方法

介绍了一种基于支持向量机的混合气体红外光谱组分浓度和种类分析的新方法。利用核函数将组分气体特征吸收谱线重叠严重的混合气体光谱在高维空间变换后,建立SVM回归校正模型,进行混合气体浓度分析。在利用支持向量机回归校正模型进行混合气体组分浓度分析的同时,证明支持向量机回归校正模型也可用于混合气体组分种类分析。对不同组分和不同组分浓度的混合气体红外光谱数据进行了实验,研究了谱仪扫描间隔、分析特征波长范围、核函数和惩罚因子等因素对分析结果的影响。混合气体组分浓度实验结果的最大平均绝对误差Mean AE为0.132%;混合气体组分种类识别的准确率大于94%。解决了传统的光谱分析方法中光谱特征谱线重叠、光谱数据的维数大、定性和定量分析无法使用同一方法等问题,可用于其他混合气体的红外光谱分析,具有实际应用价值。

近红外光谱技术在纺织品定性检测中的应用

针对传统纺织面料定性检测费时、费力、有污染等问题,提出近红外光谱检测法。利用近红外光谱技术对75个纯棉、纯涤、棉/涤、棉/氨面料进行定性聚类分析。采用主成分分析法提取特征光谱,利用马氏距离对样品进行聚类分析,取得了很好的归类效果,验证了近红外光谱法应用于纺织品成分检测的可行性。同时还比较了光谱预处理方法对聚类效果的影响,指出在纺织面料近红外光谱的噪声中,光谱平移占很大比例,为进一步提高模型的准确性提出了指导性意见。

红外光谱结合化学计量学在食品检测中的应用

综述了红外光谱分析技术在食品定性和定量检测研究中的进展,主要包括品质检测、真假判别、品种判别、产地判别等方面,以期为食品行业的检验分析工作者在引进傅立叶红外光谱仪时提供参考。最后根据研究现状分析了该技术应用于食品检测存在的问题,并展望了其在我国食品检测中的应用前景。

SVM在混合气体光谱分析中的应用

针对混合气体多维光谱定性和定量分析中组分气体吸收谱线重叠、定性和定量分析无法使用同一方法、训练样本数目有限及输入光谱的维数等难题,将支持向量机应用于混合气体多维光谱分析中,利用核函数将重叠的多维光谱数据进行高维空间变换后求得SVM回归模型,可同时进行混合气体组分浓度的定量分析和组分种类的定性分析。在混合气体为天然气的组分浓度和组分种类分析实验中,组分浓度的最大误差为1.74%;组分种类的识别准确率大于94.87%,效果明显优于其他方法,为混合气体多维光谱分析提供了新的方法。

近红外光谱分析技术在油品质量分析中的应用

分析了近红外光谱在油品质量分析中应用的工作原理 ,介绍了常用的几种近红外光谱定量、定性分析方法 .定量分析方法主要有多元线性回归 (MLR)、主成分回归 (PCR)、偏最小二乘法 (PLS)与人工神经网络法 (ANN)等 ;定性分析方法包括峰位鉴别法、模式识别法等 ,并对这几种方法进行了比较 .进一步介绍了近红外光谱技术在柴油、汽油等油品质量分析中的应用成果 .结果表明 ,近红外光谱分析技术是分析油品质量的一种有效而便利的方法 。

多区间主成分交互验证法用于气体光谱定性分析

提出了一种多区间主成分交互验证法。该方法根据目标气体的光谱特征吸收峰,在全光谱范围内划分出多个特征波数区间,同时,对单组分气体构成的参考光谱矩阵在划分出的特征波数区间内做主成分分析,依据特征波数区间内累计贡献率大于99%的主分数和单组分气体在特征区内光谱最大值的排序,识别出目标气体可能含有的组分,再提取这些可能组分的特征波数区,将这些区间与目标气体的特征波数区间逐一比对,以确认或排除目标气体实际含有的组分。由于在多个特征吸收区间上进行主成分分析,避免了组分"漏选"现象;由于使用了组分光谱特征波数区与目标气体光谱特征波数区的匹配验证,避免了组分"多选"的可能。模拟和实验数据表明,该方法可对多组分的目标气体进行准确有效的定性。

目标转换因子分析与库检索相结合用于红外混合体系定性分析

将库检索与目标转换因子分析相结合，利用抽象浓度的分布信息确定可能解域，其中最大可能解即为体系包含的物种。可能解域的确定大大减少了计算量。应用于严重重叠的甲苯和乙苯二组份和苯、甲苯及乙苯三组份混合体系，结果令人满意。

近红外光谱分析技术在食品工业中的应用

本文介绍了近红外光谱分析技术的工作原理、光谱的预处理方法、定量分析方法、定性分析方法,综述了近红外光谱分析技术在食品工业领域中的应用现状,并对目前近红外光谱分析技术的发展方向作了简单的评论。

皇冠盖内基漆的定性分析

研究以柱层析——红外光谱法为主、辅以显色反应法和溶解试验法,对皇冠盖内基漆进行定性分析.研究方法是对复杂成分的涂料、粘合剂类材料定性分析的一种探索,定性分析结果是合成国产优良性能皇冠盖基漆的参考.

近红外光谱分析技术在石油化工中的应用

介绍近红外光谱分析技术的工作原理、光谱的预处理方法、定量分析方法、定性分析方法,综述了近红外光谱分析技术在石油化工领域中的应用现状,并对目前近红外光谱分析技术的发展方向作了简单的评论。