NIRS技术无损检测组织氧含量在运动实践中的应用

随着近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)技术的发展,无损、实时、连续检测人体组织氧含量的变化成为现实,目前是运动生物医学监控中发展最快、最引人注意的光谱分析技术。采用文献资料法阐述了近红外光谱技术的检测原理,从运动中评价身体机能状态、有氧代谢能力、运动负荷强度、训练效果及恢复能力等几个方面进行综述。结果表明NIRS可以精确、重复测量和评估运动或静止过程中组织氧含量的变化,通过测试可以获得各种条件下氧供给和氧消耗以及恢复过程中动力学生理信息,作为机能评定参数在运动实践中有较好的应用前景。当然NIRS与其它新方法一样尚存在一些不足,今后需与运动人体科学的相关学科密切结合,使检测方法与分析方法进一步完善。

利用NIRS技术对某奶牛场粗饲料质量进行评价

试验旨在探究天津一奶牛养殖场粗饲料质量,比较各种类粗饲料的利用情况。试验对该养殖场的羊草、燕麦草、梯牧草、苜蓿、小黑麦、全株玉米青贮等6类共8种粗饲料按照规范进行了样品采集,并利用近红外检测技术进行了指标测定和质量评价。结果显示,3种苜蓿干草粗蛋白含量最高,均达到18%以上,显著高于其他粗饲料(P<0.05),羊草粗蛋白最低;羊草、燕麦草和梯牧草的中性洗涤纤维含量均在60%以上,显著高于苜蓿、小黑麦和全株玉米青贮(P<0.05);全株玉米青贮的非结构性碳水化合物、非纤维性碳水化合物、粗脂肪的含量以及总可消化养分、产奶净能均显著高于其他组(P<0.05)。研究表明,8种粗饲料各营养组分含量差异较大,奶牛场可利用NIRS技术并结合奶牛营养需要和生产实际进行合理配方设置。

NIRS技术下的复合化肥成分定量应用研究

目前,我国广泛使用的复合化肥大多都需要氮、磷、钾三种养分,本文主要针对分子振光谱理论进行实验分析在NIRS技术下的复合化肥成分定量,首先分析了实验步骤,同时以实验结果为基础对NIRS技术下的复合化肥成分定量应用进行了阐述,最后对全文进行了总结。

近红外光谱技术(NIRS)在草地生态学研究中的应用

近红外光谱技术(NIRS)是一种快速、高效、无损的现代检测技术,已经在许多领域广泛应用。文章阐述了NIRS应用于草地生态学研究的意义,介绍了NIRS用于测定牧草营养成分、矿物质、土壤养分含量,分析了牧草混合物的组成、动物对所采食牧草的反应、牧草病虫害抗性等一些复杂特性,以及进行生化标记、同位素鉴别研究。综合这些研究可以看出,NIRS能够作为一种整体研究工具应用于草地生态学的许多研究领域中,可以检测各种常规化学成分、分析草地生态系统的各种动态指标和系统运行的多项整体特性。希望通过本文的总结分析,推动NIRS在中国草地生态学研究中的应用,加速该领域研究手段的现代化。

近红外光谱技术(NIRS)在检测牧草霉菌毒素中的应用

具有快速、高效、无损、在线等优势的近红外光谱技术(nearinfrared reflectance spectroscopy technique,NIRS)已经在农业、食品、化工、医学等领域获得广泛应用。牧草在加工贮藏过程中,受多种真菌的侵染,引起霉菌毒素在牧草中积累。霉菌毒素会通过动植物产品进入人畜的食物链,引起人畜中毒。牧草中霉菌毒素的常规检测不但需要粉碎、浸提、层析等繁琐的样品前处理过程,还需要酶联免疫吸附法、高效液相色谱法、溥层色谱法等后续检测过程。通过发展高精度、低检出限的光谱仪器,建立相应霉菌毒素检测的软件技术与校正模型,能够在牧草利用中达到快速准确检测霉菌毒素的含量和性质,从而为牧草的合理加工与利用提供依据,促进NIRS技术在健康畜产品生产领域的应用。

近红外光谱技术(NIRS)在干草品质检测中的研究与应用

干草品质对动物的生产性能、牧草价值和最终盈利有着最直接的影响,检测干草品质的方法也在不断改进,近红外光谱技术(NIRS)这种快速、高效而无破坏性的现代检测技术已在饲草料中广泛应用。文章阐述了应用NIRS分析干草品质的可行性和高效性,详细介绍了NIRS用于检测牧草营养成分、真菌侵染程度、内生真菌产生的有毒物质以及一些难于用化学方法检测的微量成分等重要指标的研究成果。指出NIRS用于分析干草品质突破了过去常规化学方法的复杂、耗时、成本高等缺陷,是干草品质分析方法的一个重大进步,并期待着NIRS在牧草品质中的应用研究工作继续完善和发展,建立更精确的定标模型以及更系统的分析软件,促进畜牧业的快速发展。

近红外光谱技术(NIRS)在反刍动物营养研究中的应用现状

近红外光谱技术（NIRS）分析样品时以其方便、快捷和准确等诸多优点在动物营养研究中得到了广泛的应用；用NIRS技术预测家畜日粮中有机物消化率时所产生的标准偏差（SECV）在1．6％～2．8％之间，而预测干物质的消化率时所产生的SECV在1．6％～3．5％之间。NIRS能够准确地预测饲料中的化学成分和生物学组分以及反刍家畜十二指肠微生物蛋白的流量，但对于预测饲料在瘤胃降解率的动态特性时与实际相差很大。NIRS技术预测舍饲家畜采食量与体内法得到的结果相似，但在预测放牧家畜采食量时其预测误差为14％左右。上述结果表明，NIRS技术在预测反刍家畜消化代谢、日粮营养评价、采食量等方面已取得了很大的进展，并在反刍动物营养研究领域中有着广阔的应用空间。

近红外光谱技术(NIRS)在牧草领域中的应用研究进展

牧草是草食动物最主要的营养来源。牧草品质的优劣不仅影响家畜的生长发育和生产效率,也决定着最终畜产品的产量与品质。牧草品质的优劣主要取决于牧草营养成分及其消化率、适口性、以及牧草中所含抗营养因子和真菌毒素、霉菌毒素的含量水平。近红外光谱技术(NIRS)是一种低成本、快速、简单、无损的定性、定量分析技术,已在许多领域广泛应用。该文简要介绍了NIRS的原理和特点,详细综述了NIRS在牧草品质分析、牧草育种、牧草品种鉴定和性状分类中的应用。通过较全面综述NIRS在牧草领域中的应用现状,以期有助于NIRS在我国牧草领域中的发展。

近红外光谱技术(NIRS)及其在牧草品质检测中的应用

近红外光谱技术是一种间接的测量技术,是近年来发展最快、最引人注目的光谱学技术。本文主要就近红外光谱技术的基本原理,光谱预处理及化学计量学方法,光谱影响因素做一概述。重点就近红外光谱技术在牧草品质分析中的应用现状及前景进行论述,以期开辟更广阔的应用领域。

近红外技术(NIR)在小麦商品粮收购中的应用研究

利用近红外谷物品质分析仪 (Perten DA910 0 ) ,对陕西省某县 6 2 4户农民 2 0 0 0年夏季上缴粮库的公购粮进行现场品质分析。结果认为 :人工主观评定的商品粮等级与其蛋白质含量、水分含量、硬度、沉淀值、烘烤体积无显著相关性 ;近红外谷物品质分析仪 (Perten DA910 0 )完全能够满足粮库验粮的需要 ;小麦籽粒硬度。

在线近红外光谱分析技术(NIR)在乙烯装置的应用

介绍在线NIR分析系统的组成,石脑油分析模型的建立,及在兰州石化公司乙烯装置原料检测中的应用。通过对PONA值、密度、镏程等质量指标的在线检测,验证分析模型测定石脑油性质能满足标准方法的准确性和重复性。试验证明,在线NIR分析技术在兰州石化公司乙稀装置的成功应用,对实现装置平稳优化生产、降低能耗,提高经济效益具有较好的效果。

近红外光谱分析技术在肉品品质检测中的应用

系统介绍了近红外光谱(NIRS)分析技术检测原理,NIRS分析技术在肉类化学成分含量、物理特性、感官特性及品质分级检测中的应用,研究了几种影响检测结果准确性的因素,并分析了这一领域发展趋势。

近红外光谱分析技术及应用研究

分析了近红外光谱分析技术的原理和组成,对该技术发展历程中出现的几种典型仪器及其工作原理进行了总结,指出傅立叶变换型仪器将成为NIR分析仪的主导产品,着重论述了该技术在粮食、果蔬、肉类、油料、药物、石化等产品成分检测方面的应用.

高效近红外光谱分析技术在药物分析中的应用

高效近红外光谱分析技术对快速分析或实时检测是非常理想的技术手段,是大型石油化工,农业,制药,食品加工等工业生产所必须依靠的重要分析技术之一。本文重点阐述了高效近红外光谱技术在药物分析中的应用,并且简单介绍了该技术的特点和各种分析方法的原理。

中药制剂工程自动化及在线监测技术

简述了目前中药制剂工程设备自动化及在线监测技术现状,介绍了PAT技术在医药工程中的应用、NIR在线分析技术内容,阐述了PAT在线监控技术与自动化控制的关系,探讨了我国中药制剂工程自动化及在线监测技术的研究发展方向。

近红外光谱技术与饲料质量评价

近红外光谱的技术(NIRS)作为一种新的分析技术在饲料行业的应用和研究已经十分广泛,它不仅能够较准确地测定饲料产品营养价值等方面的各相关参数指标,而且能科学的分析配合饲料的原料组成和含量。文中综述了国外利用近红外技术分析测定饲料原料以及配合饲料产品中蛋白、纤维、脂肪等常规营养指标,以及消化能、代谢能等营养价值指标的研究进展。同时,文章还概述了近红外光谱技术鉴别配合饲料所用原料以及测定成分含量方面的研究。

仪器检测技术在制糖工业中的应用研究

本文从制糖工艺出发,结合现今对制糖工业检测新技术的研究现状,分析了现阶段常用的检测方法,重点提出在新形势下实现产业改造升级的方向在于自动化在线检测,可以采用NIR技术,进行针对性的改进。

基于可见光/近红外高光谱技术的窖泥总酸的分布

基于近红外(near-infrared,NIR)以及可见光(visible,VIS)高光谱技术快速评估窖泥总酸的分布。化学计量法结合计算机技术分析窖泥在近红外以及可见光波段下的高光谱数据,结合总酸实测值建立偏最小二乘回归、最小二乘支持向量机2种预测模型。根据模型的表现性能,最优模型为可见光区域下的SNV-SPA-SVM模型,训练集的决定系数Rcal2为0.9985,均方根误差为0.0049 g/kg,测试集的决定系数Rpre2为0.9991,均方根误差为0.0038 g/kg,并计算得到不同窖龄、不同层次窖泥总酸度的可视化分布图。结果表明,将高光谱技术应用于窖泥总酸的快速无损检测是可行的,此技术帮助白酒企业快速发现问题,及时调整工艺,防止窖泥酸化和老化现象的发生,同时为中国白酒行业传统技术的转型升级以及智能化在线实时监控窖泥质量提供了有力的技术支持。