检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：石宏扬华东交通大学

学位级别：硕士

二化螟是水稻生长中危害最为严重的常发性害虫之一,若不及时有效治理,将可导致水稻大幅度减产。由于二化螟在茎秆内部,传统检测方法存在很大的技术瓶颈。太赫兹光谱可以提供样品的定性和定量信息,且太赫兹具有低光子能量、非电离辐射特... 详细信息

二化螟是水稻生长中危害最为严重的常发性害虫之一,若不及时有效治理,将可导致水稻大幅度减产。由于二化螟在茎秆内部,传统检测方法存在很大的技术瓶颈。太赫兹光谱可以提供样品的定性和定量信息,且太赫兹具有低光子能量、非电离辐射特性,某些非极性品在太赫兹波段是透明的,但在可见和红外光波段则是不透明的。而水稻茎秆主要成分为纤维素等各种非极性材料,在太赫兹波段具有很高的穿透性且太赫兹具有较低的辐射能,可实现高精度检测,因此利用太赫兹检测技术实现对水稻二化螟的检测研究具有较大的潜力。本研究通过大量的实验,结合化学计量学方法,建立模型分析数据以达到检测水稻二化螟的目的。具体研究内容如下:（1）基于太赫兹透射成像技术对二化螟虫卵的鉴别检测研究,具体将水稻叶片区域、第一天的虫卵、第二天的虫卵、第三天的虫卵以及孵化后的虫卵作为实验样品,提取五组样品频域中吸光度参数,利用不同的预处理方法建立线性判别分析模型（LDA）,发现经过标准正态变量变换（SNV）预处理建立的LDA模型效果最佳,建模集准确率达到了95.11%,预测集准确率达到了94%。对预处理后的数据进行特征波长提取,分别采用竞争性自适应重加权法（CARS）、无变量信息消除法（UVE）和连续投影算法（SPA）三种特征波长筛选方法,分别建立线性判别模型,结果表明:SNV-CARS-LDA模型效果最佳,整体建模集精度达到了99.33%,预测集精度达到98%,可以有效鉴别出水稻叶片中是否含有虫卵,虫卵是否孵化。并且在图像中,通过阈值分割也可以明显的分割出虫卵区域和叶片区域。（2）基于太赫兹时域光谱技术对水稻二化螟侵害程度进行检测,将孵化的二化螟幼虫植入生长中的水稻,根据植入时间的不同,以0天、2天、4天、6天的时间情况将水稻受害状态分为正常、轻度、中度和重度四组,提取四组样品的吸光度参数,利用三种不同的预处理方法建立定性判别模型,分别为非对称最小二乘法（As LS）、迭代自适应加权惩罚最小二乘法（Air PLS）和基线估计与稀疏去噪算法（BEADS）,发现BEADS算法的预处理效果最佳。对预处理后的数据进行特征波长提取,分别采用CARS、UVE、SPA三种特征波长提取方法,最后分别建立线性判别模型（LDA）、支持向量机模型（SVM）和K-最近邻算法模型（KNN）三种模型,结果表明:BEADS-CARS-KNN建模方法最佳,四组预测精度分别为95.45%、100%、100%、100%,整体预测集精度达到98.88%,可以有效识别出早期二化螟对水稻的侵害程度。（3）基于太赫兹谱、图结合的方式对水稻中的二化螟进行检测。制备水稻茎秆与螟虫的混合压片,分析时域光谱。采用CARS、UVE以及SPA三种不同的特征波长提取方法分别建立偏最小二乘（PLS）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）定量检测模型,研究发现:CARS算法结合LS-SVM模型的预测效果更优,相关系数Rp为0.9699,RMSEP为0.0541。采集水稻秸秆和二化螟实物样本的太赫兹透射图像,对感兴趣区域提取太赫兹光谱数据进行分析并建立判别模型,识别率最高可达100%。提取实物样本在0.5-1.5太赫兹波段图像,进行阈值分割后可清楚识别隐匿在稻秆内部的二化螟幼虫,达到鉴别检测的效果。此外,进一步采用SPA特征提取方法,仅用10个波长的合成图像,同样实现了对稻秆内部的二化螟幼的可视化检测。

关键词：二化螟太赫兹时域光谱太赫兹透射成像化学计量学方法图像处理

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激光诱导击穿光谱技术对土壤中铜和铬元素的定量分析

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应用化工 2022年第7期51卷 2166-2169页

作者：刘小丽孙文静姜凌吕松璋郭成龙王瑞雪长安大学水利与环境学院陕西西安710052

应用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对土壤中的Cu与Cr两种元素进行定量分析。分别选取了Cu和Cr两种元素的分析谱线与分析谱线区间,采用单变量定标法、主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)三种分析方法建立两种元素的定量分析模型。结果... 详细信息

应用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对土壤中的Cu与Cr两种元素进行定量分析。分别选取了Cu和Cr两种元素的分析谱线与分析谱线区间,采用单变量定标法、主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)三种分析方法建立两种元素的定量分析模型。结果表明,偏最小二乘回归模型的预测性能优于单变量定标法与主成分回归模型。Cu元素测试集预测结果的相关系数(R_(p))与均方根误差(RMSEP)分别为0.982 2与13.41;Cr元素测试集预测结果的R(p)与RMSEP分别为0.971 6与27.51。研究结果将促进LIBS技术在土壤重金属监测中的应用。

关键词：激光诱导击穿光谱土壤重金属化学计量学方法

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紫外吸收光谱结合化学计量学快速检测水体中有机磷农药浓度的研究

紫外吸收光谱结合化学计量学快速检测水体中有机磷农药浓度的研究

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作者：甄欢仪华南农业大学

学位级别：硕士

农田面源污染中的氮磷元素主要来源于农药化肥的使用,同时不正确且大量使用农药使有机磷农药成为农田磷面源污染的关键毒害性污染物。目前有机磷农药的快速检测方法主要应用在果蔬等农产品的农药残留问题上,而针对农田水体有机磷农药的... 详细信息

农田面源污染中的氮磷元素主要来源于农药化肥的使用,同时不正确且大量使用农药使有机磷农药成为农田磷面源污染的关键毒害性污染物。目前有机磷农药的快速检测方法主要应用在果蔬等农产品的农药残留问题上,而针对农田水体有机磷农药的快速检测方法鲜有报道。本文是基于“十三五”国家重点研发计划课题-农田典型面源污染物快速检测技术与设备研发(项目编号:2016YFD0800901)和国家自然科学基金青年科学基金项目-稻田排放水中有机磷农药含量的高光谱图像特性与检测方法研究(项目编号:51309103)开展的有关有机磷农药浓度检测的基础研究。本文提出将紫外吸收光谱结合化学计量学这类分析方法应用于水体中有机磷农药浓度的快速测定,同时从影响定量分析模型预测性能的光谱测量平台仪器、背景溶剂、化学计量学方法等三个方面进行相关的对比研究。主要研究内容和结论如下:(1)紫外吸收光谱测量平台搭建及不同光源选择研究。针对水体有机磷紫外吸收光谱采集,集成搭建光谱测量平台,重点研究氘-卤钨灯和短弧脉冲氙灯两种不同光源对测量结果的影响。结果表明,在光谱辐射能量分布曲线、参比(纯净水)光谱曲线和水体丙溴磷光谱测量等方面,氘-卤钨灯光谱测量平台均表现更优。此外,实验表明本研究搭建的氘-卤钨灯光谱测量平台不仅提高了光谱测量的准确性和可靠性,且更适合低浓度样本的测量,该光谱测量平台应用于本文后续四种水体有机磷农药的光谱测量。(2)不同背景溶剂下马拉硫磷有机磷农药浓度检测研究。以常用有机溶剂甲醇和纯净水作为马拉硫磷标样的背景溶剂,采集甲醇-马拉硫磷和水-马拉硫磷紫外吸收光谱数据,并提出将紫外吸收光谱和SPA算法结合应用于建立马拉硫磷浓度预测特征波长PLS模型。结果表明,两溶液的紫外吸收光谱和模型预测结果均存在较大差异,因而使用光谱技术对物质进行定性或定量分析时,应充分考虑背景溶液的影响;由甲醇-马拉硫磷溶液光谱图得到马拉硫磷紫外吸收光谱最大吸收峰波长点在221.4nm附近,同时其PLS模型的预测精度相对更高,而水-马拉硫磷PLS模型预测结果表明基于紫外吸收光谱检测水体中有机磷农药浓度是可行的;另外,通过SPA算法筛选,得到马拉硫磷的甲醇溶液和水溶液紫外吸收光谱特征波长分别为3个和6个,且所建立的SPA-PLS模型均实现了对马拉硫磷浓度的快速准确测定,展现了紫外吸收光谱结合化学计量学的方法在解决快速准确测定水体有机磷农药浓度实际问题上的应用前景。至于水体中其他液态混溶杂质对马拉硫磷(或者其它有机磷农药)检测的影响,有待后续深入研究。(3)化学计量学对四种水体有机磷农药紫外光谱浓度测定模型性能改善的研究。重点在特征波长变量筛选算法上,提出将CARS算法、MC-UVE算法、SPA算法、GA算法等算法应用于异柳磷、噻唑磷、二嗪农和久效磷等四种水体有机磷农药浓度预测PLS模型的建立及其性能改善。将四种水体有机磷农药紫外吸收光谱数据结合化学计量学方法进行预处理和数据建模分析。结果表明,对光谱采用特征波长筛选算法不仅大大减少建模波长数目,提高了数据拟合的运算速度和降低了模型的复杂程度,还明显改善了模型预测性能,同时综合模型预测结果,表明了GA算法较优的特征选择性能;四种水体有机磷农药的PLS模型均可用于农药浓度的实际预测,相应的最优模型分别为,异柳磷GA-PLS模型、噻唑磷CARS-PLS模型、二嗪农MC-UVE-PLS模型和久效磷GA-PLS模型;对最优模型特征波长进一步选择,得到异柳磷、噻唑磷、二嗪农和久效磷等水体有机磷农药的主要特征波长数分别为5、5、15和6个,且相应的主要特征波长PLS模型的预测准确性高和稳健性好,可应用于四种水体有机磷农药浓度的实际检测。本研究进一步体现了紫外吸收光谱结合化学计量学方法在水体有机磷农药快速检测上的应用优势。通过上述研究,表明紫外吸收光谱结合化学计量学这类分析方法可对水体中马拉硫磷、异柳磷、噻唑磷、二嗪农、久效磷等五种有机磷农药进行实际的快速定量检测;光谱仪器性能、背景溶剂和化学计量学方法等方面的改进有助于提高模型预测性能。本文研究结果为基于紫外吸收光谱建立预测性能高的水体有机磷农药定量分析模型提供化学计量学方法和五种有机磷农药特征波长参考,同时为搭建水体有机磷农药紫外吸收光谱测量平台,以及农田水体有机磷农药快速检测仪器设备开发提供实验基础和重要理论依据。光谱分析技术在水体有机磷农药快速检测领域上具有良好的应用前景。

关键词：紫外吸收光谱水体有机磷农药化学计量学方法浓度预测模型特征波长

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基于傅里叶光谱技术对Pb胁迫下斜生栅藻物质成分变化的研究

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光谱学与光谱分析 2020年第12期40卷 3890-3894页

作者：刘群伟邵咏妮陈小婉蒋林华上海理工大学上海市现代光学系统重点实验室光电信息与计算机工程学院上海200093

生活中工业和交通等方面释放的重金属对大自然的水体环境造成了一定的影响,微藻作为水体环境的初级生产者最先受到铅的影响。课题尝试通过研究藻体内物质成分的改变进而对水体污染的程度进行判定。传统的研究生物大分子的方法复杂且需... 详细信息

生活中工业和交通等方面释放的重金属对大自然的水体环境造成了一定的影响,微藻作为水体环境的初级生产者最先受到铅的影响。课题尝试通过研究藻体内物质成分的改变进而对水体污染的程度进行判定。传统的研究生物大分子的方法复杂且需要使用大量的化学试剂,因此亟待寻找一种微藻物质成分检测的新技术。太赫兹、远红外技术具有较高的分辨率,并且脂质、蛋白质等物质的振动频率处于太赫兹波段,这为研究微藻物质变化提供了一种新的技术手段。研究采用太赫兹、远红外光谱表征Pb胁迫下的斜生栅藻细胞内生物大分子的变化情况。使用傅里叶变换红外光谱仪采集对照组(0 mg·L^-1)和实验组(0.5,5和20 mg·L^-1)的斜生栅藻随时间变化的光谱图,根据淀粉(9.1, 10.5和17.2 THz)与类胡萝卜素(16.7 THz)的特征吸收峰得到其淀粉含量与类胡萝卜素的变化。同时结合化学计量学方法,对胁迫时间12h与24h的光谱数据进行主成分分析,可以很容易地将Pb胁迫的不同实验组样品与对照组区分开。结果表明在铅胁迫下,斜生栅藻中的碳水化合物和类胡萝卜素含量逐渐增加。Pb抑制了光合作用,影响了多糖和其他大分子的合成。实验结果表明太赫兹、远红外光谱可作为一种快速,无损方法,用于对铅胁迫下藻体细胞成分的变化研究,从而实现水体污染程度的判定。

关键词：远红外线太赫兹斜生栅藻铅化学计量学方法

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基于近红外光谱分析技术的烟用香精香料定性定量分析研究

基于近红外光谱分析技术的烟用香精香料定性定量分析研究

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作者：陈毅贵州大学

学位级别：硕士

烟用香精香料是烟草制品中不可或缺的辅料添加剂,用于改善卷烟的吸味品质,赋予卷烟特征香气,关系着卷烟品牌特征风味的构成和树立。因此,有效控制不同批次烟用料液的配制质量对提升和维护卷烟产品的质量具有重要的意义。目前对于烟用香... 详细信息

烟用香精香料是烟草制品中不可或缺的辅料添加剂,用于改善卷烟的吸味品质,赋予卷烟特征香气,关系着卷烟品牌特征风味的构成和树立。因此,有效控制不同批次烟用料液的配制质量对提升和维护卷烟产品的质量具有重要的意义。目前对于烟用香精香料的质量控制主要是根据YC/T164-2012《烟用香精》中的相对密度、折光指数、酸值和挥发性成分总量四个物理指标以及感官评吸进行,由于物理指标测定方法的周期较长,无法快速批量测定,且感官评吸的结果易受到个体差异、环境变化等因素的影响。针对质量评价过程中存在的不足和亟待解决的问题,以烟用香精香料为实验对象,利用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法对其进行定性定量分析,旨在为烟用香精香料的质量评价提技术支持。主要研究结果如下:1、为快速测定烟用料液的物理指标用于其质量评价,通过参考方法YC/T164-2012测定烟用料液的相对密度和折光指数,结合近红外光谱分析技术建立两项物理指标的多元校正PLS定量分析模型,以解决YC/T164-2012中香精香料物理指标的测定过程耗时较长、无法同时快速测定的不足。考察了异常光谱、光谱预处理方法和建模波段对模型结果的影响。对异常光谱判定和剔除后,选择二阶导数结合Norris平滑滤波对光谱进行预处理,并利用siPLS算法选取相对密度和折光指数的特征区间建立定量分析模型。结果表明,模型的最佳主成分数为9时,相对密度最优校正分析模型的Rc2、RMSEC、Rcv2、RMSECV、Rp2、RMSEP和 RPD 分别为:0.9996、0.000856、0.9996、0.000958、0.9994、0.00103、15.03;对应地,折光指数最佳校正分析模型的结果分别为:0.9992、0.000422、0.9990、0.000486、0.9990、0.000494、31.33。通过配对T检验表明,近红外光谱的预测结果和参考方法的测定结果不存在差异。因此,可以利用该模型实现相对密度和折光指数的快速和大批量测定,并可以将该方法应用到挥发性成分总量和酸值的测定。实验中发现烟用料液在存放过程中会出现沉淀现象,分析是由于溶剂的使用导致配方中的成分未完全溶解。目前利用高压均质技术只是降低了样品中不溶物的颗粒大小,未从根本上解决问题。针对该问题,利用激光粒度仪对烟用料液样品的粒径分布情况进行探讨,并提出更换溶剂或改变溶剂使用量,从而使配方中的成分完全溶解。为今后烟用料液的配制工艺和配方工艺的改进提供研究思路。2、目前,烟用料液的质量主要是针对其物理指标进行评价,为完善烟用料液质量评价体系,结合烟用料液具有高糖的特点,测定烟用料液中总糖和还原糖的含量,并基于近红外光谱建立了快速预测其含量的定量分析模型,用以评价烟用料液配制质量的稳定性。采用二阶导数和Norris滤波平滑对原始光谱进行预处理,在7600～5400cm-1和4600～4000cm-1波段内用PLS法建立总糖和还原糖的定量分析模型。结果显示,总糖定量分析模型的Rc2、Rp2、Rcv2、RMSEC、RMSEP、RMSECV 和 RPD 分别为 0.9970、0.9962、0.9976、0.257、0.261、0.284、20.20;还原糖定量分析模型的Rc2、Rp、Rcv2、RMSEC、RMSEP、RMSECV和RPD分别为 0.9980、0.9974、0.9984、0.235、0.250、0.266、23.85。并运用统计过程控制技术中的3σ过程控制原理对烟用料液配制质量的稳定性进行评价,结果表明,该方法具有准确、简单、高效的特点,可以对异常样品进行判定。3、烟用料液的品牌分类快速识别对于产品的质量保证具有重要的意义。基于烟用料液的近红外漫透反射光谱数据,采用主成分分析-马氏距离(PCA-MD)构建不同品牌的识别模型,并以马氏距离为评价指标结合多元统计过程控制(MSPC)技术对其品质变化进行评价。结果表明,该分类模型能够很好的识别烟用料液的不同品牌。其次,将马氏距离阈值设置为该类平均马氏距离的+3σ范围时,能有效地监控同一品牌不同批次料液的配制质量,可以对异常样品进行准确识别及预报。该方法实现了烟用料液配制质量的快速检测与评价。4、在GB/T37969-2019《近红外光谱定性分析通则》的基础上,利用数据融合技术对烟用表香的近红外光谱数据和中红外光谱数据进行融合后建立烟用表香品牌识别的PLS-DA和SVM模型。结果表明,近红外和中红外光谱分析技术均可以正确识别烟用表香品牌;利用特征层数据融合方法后可以提高单一光谱模型的识别率、鲁棒性和降低模型的复杂程度。

关键词：近红外化学计量学方法烟用香精香料质量稳定性评价多元统计过程控制数据融合

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基于嗅觉可视化技术的乙醇同步糖化发酵过程监测方法研究

基于嗅觉可视化技术的乙醇同步糖化发酵过程监测方法研究

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作者：毛文成江苏大学

学位级别：硕士

同步糖化发酵,一种兼容酶解与发酵的新型乙醇生产技术,正逐步被推广。近年来,石油价格高居不下,促使燃料乙醇生产的发展前景大步提升。但在实际生产过程中,由于制造装备、工艺技术落后等问题,导致发酵过程难以控制、乙醇最终产量也难以... 详细信息

同步糖化发酵,一种兼容酶解与发酵的新型乙醇生产技术,正逐步被推广。近年来,石油价格高居不下,促使燃料乙醇生产的发展前景大步提升。但在实际生产过程中,由于制造装备、工艺技术落后等问题,导致发酵过程难以控制、乙醇最终产量也难以令人满意。而发酵过程中其强烈的时变性、非线性、滞后性等特点,又给发酵过程中关键参数的监测造成极大困难。为提高乙醇同步糖化发酵过程的监测效率,本研究提出了基于嗅觉可视化技术的乙醇同步糖化发酵过程监测的新方法。具体研究内容如下:（1）基于嗅觉可视化技术的乙醇同步糖化发酵过程状态识别方法研究。基于预实验结果选择了15种化学染料制备成色敏传感器阵列用以构建嗅觉可视化系统。利用该系统获取乙醇同步糖化发酵过程样本的气味信息,并将采集到的气味信息以图像的形式展现出来。利用主成分分析（principal component analysis,PCA）对传感器颜色信息进行特征挖掘,分别运用支持向量机（support vector machine,SVM）、概率神经网络（probabilistic neural networks,PNN）和极限学习机（extreme learning machine,ELM）来建立乙醇同步糖化发酵过程状态定性识别模型,并比较各模型的识别性能。研究结果显示,ELM模型在对乙醇同步糖化发酵过程状态的识别稳定性和精度都要优于PNN和SVM识别模型,其在训练集和预测集中的正确识别率分别为89.8%和89.5%。研究结果表明:利用嗅觉可视化技术结合适当的模式识别算法可实现对乙醇同步糖化发酵过程状态的定性监测。（2）基于嗅觉可视化技术的乙醇同步糖化发酵过程参数检测方法研究。利用蚁群算法（ant colony optimization,ACO）和模拟退火算法（simulate anneal arithmetic,SA）分别优化传感器的特征颜色分量组合,并结合支持向量回归（support vector regression,SVR）算法建立基于嗅觉可视化技术的乙醇含量定量检测模型,并比较两模型检测效果。为了进一步提升模型精度,研究尝试利用差分进化算法（differential evolution algorithm,DE）对SVR模型的惩罚参数c和核函数g进行同步优化以建立更为精确的定量检测模型。研究结果显示,SA-DE-SVR模型取得了最佳的检测效果。当c=5.4241、g=0.1265时,该模型在预测集中决定系数RP2为0.9549,预测均方根误差RMSEP为0.1562。研究结果表明:利用嗅觉可视化技术结合适当化学计量学方法可高精度实现乙醇同步糖化发酵过程参数定量监测。研究结果可为用于同步糖化发酵过程监测的便携式嗅觉可视化检测系统的设计与开发提供技术支持和方案参考,同时也可为发酵工业的检测工作提供一定的技术与理论支撑。

关键词：木薯同步糖化发酵乙醇化学计量学方法过程监测

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波谱技术在生物标志物检测和中药真伪鉴别中的应用研究

波谱技术在生物标志物检测和中药真伪鉴别中的应用研究

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作者：李燕子湖南大学

学位级别：硕士

生物标志物是存在于血液、尿液等体液中的酶、核酸、代谢小分子等物质,其浓度的变化通常反映疾病的发生和发展。中药材在治疗各种急性和慢性疾病中发挥着重要的作用。世界卫生组织明确肯定了中药能有效治疗新冠肺炎。很多生物标志物主... 详细信息

生物标志物是存在于血液、尿液等体液中的酶、核酸、代谢小分子等物质,其浓度的变化通常反映疾病的发生和发展。中药材在治疗各种急性和慢性疾病中发挥着重要的作用。世界卫生组织明确肯定了中药能有效治疗新冠肺炎。很多生物标志物主要存在于血液等复杂体系中,且其含量通常很低,使得它们的定量分析变得很困难。中药材也是高度复杂的体系,其真伪的鉴别也非易事。因此开发出能够快速准确检测生物标志物和鉴别中药材真伪的方法仍然是十分必要的。本论文详细考察了质谱、表面增强拉曼光谱、激发-发射矩阵荧光光谱,及其与先进化学计量学方法相结合用于复杂生物样本中生物标志物的快速准确的检测和中药材的真伪鉴别分析。本论文的主要研究内容如下:本论文的第二章利用核糖核酸酶H（RNase H）可以水解DNA/RNA杂化双链中RNA链的特性,将杂交链式反应信号放大技术和电感耦合等离子体质谱技术相结合,开发了一种RNase H的质谱检测平台。实验结果表明:该质谱检测平台具有线性范围宽和检测灵敏度高的优点,成功实现了Hep G2和He La两种细胞裂解液中的RNase H的准确定量分析。本论文的第三章将表面增强拉曼光谱与波谱形变定量理论相结合,发展了一种简便的葡萄糖定量分析方法。该方法的基本原理如下:葡萄糖在葡萄糖氧化酶作用下生成H2O2,H2O2在银纳米颗粒存在下催化邻苯二胺（OPD）氧化生成2,3-二氨基吩嗪（DAP）,发生拉曼光谱形状的变化,波谱形变定量理论根据拉曼光谱形变程度可以实现葡萄糖的准确定量分析。该方法被成功应用于血清样本中葡萄糖的检测,其检测结果与血糖仪检测结果基本相同,加标回收率在82.9%～115.6%之间。本论文的第四章将激发-发射矩阵荧光光谱与化学计量学方法相结合,对白术进行了掺假分类和掺假水平定量预测分析。实验结果表明:偏最小二乘判别分析（PLS-DA）、k最近邻模型（k NN）和随机森林模型（RF）均能根据白术样本的激发-发射矩阵荧光光谱数据准确识别掺假白术样本,正确率均高于93%。其中,PLS-DA对白术样品的分类正确率可达100%。另外,PLS回归方法能对白术样本中5种掺假物质的掺杂量进行准确的预测,其预测结果的均方根误差小于2.34%。

关键词：质谱表面增强拉曼光谱激发-发射矩阵荧光光谱化学计量学方法生物标志物的检测中药材真伪鉴别

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中红外光谱法快速测定船用燃料油中脂肪酸甲酯含量

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石油炼制与化工 2025年第6期56卷 105-109页

作者：刘丹许育鹏陈瀑褚小立中石化石油化工科学研究院有限公司北京100083

快速准确测定船用燃料油中脂肪酸甲酯(FAME)含量对船用燃料油的质量控制具有重要意义。采用中红外光谱分析技术结合化学计量学方法对船用燃料油中FAME含量进行定量分析,基于FAME红外特征峰强度与其体积分数的关联性,采用偏最小二乘方法... 详细信息

快速准确测定船用燃料油中脂肪酸甲酯(FAME)含量对船用燃料油的质量控制具有重要意义。采用中红外光谱分析技术结合化学计量学方法对船用燃料油中FAME含量进行定量分析,基于FAME红外特征峰强度与其体积分数的关联性,采用偏最小二乘方法建立分析模型,所建模型准确度及稳定性良好。基于两种不同型号仪器采集光谱所建模型的回归系数均大于0.99,交互验证标准偏差分别为0.2644和0.1517,重复性偏差分别为0.08%和0.17%。结果表明,中红外光谱法可快速准确预测船用燃料油中FAME含量,为船用燃料油质量监控提供了具有实用价值的分析手段。

关键词：中红外光谱化学计量学方法偏最小二乘方法船用燃料油脂肪酸甲酯

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基于矿质元素含量特征的富士苹果产地溯源研究

基于矿质元素含量特征的富士苹果产地溯源研究

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作者：高小琴中国农业科学院

学位级别：硕士

农产品产地溯源技术是实现农产品原产地追溯,保护优质品牌的重要技术手段。建立富士苹果产地溯源模型将为富士苹果产地溯源提供技术支撑。本研究以我国两大优势产区(渤海湾和黄土高原)的124份富士苹果为对象,采用电感耦合等离子体质谱... 详细信息

农产品产地溯源技术是实现农产品原产地追溯,保护优质品牌的重要技术手段。建立富士苹果产地溯源模型将为富士苹果产地溯源提供技术支撑。本研究以我国两大优势产区(渤海湾和黄土高原)的124份富士苹果为对象,采用电感耦合等离子体质谱技术测定全果、果皮和果肉中常量元素、微量元素和稀土元素共31种矿质元素的含量。结合差异性分析、主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA),探讨果实不同部位对富士苹果矿质元素指纹产地溯源的适用性,并筛选出有效矿质元素含量指标。取得以下进展: 1.不同产区间富士苹果全果Mg、Mn、Cu、Cr、Ni、Mo、Pb、Co、Nd、Y、Er和Ho元素的含量存在显著差异。PCA提取了8个主成分,累计方差贡献率为81.0%。OPLS-DA确定Y、Er、Ho、Cr、Co、Mn、Ni等7种元素在产地判别中具有极显著作用,模型的产地鉴别率为96.8%。通过LDA筛选出6种用于判断苹果产地来源的重要元素依次为Ca、Cr、Mn、Co、Cu和Er,以其含量建立的判别模型对原始整体判别率为92.7%,交叉验证模型的判别率为90.3%。 2.不同产区间富士苹果果皮Mg、Ca、Na、Fe、Mn、Cu、Ba、Ni、Nd、Pb、V、Ce、Pr、La、Dy、U、Ho和Co元素的含量存在显著差异。PCA提取了12个主成分,累计方差贡献率为81.0%。OPLS-DA确定Co、Ba、Ho、Dy、Pr等5种矿质元素在样品分类中起关键作用,模型的产地预测精度为97.6%。用LDA筛选出10种判别苹果地域来源的重要指标,即Mg、Ca、Cr、Mn、Fe、Ni、Gd、Tb、Dy、U等10种矿物质元素的含量,以其建立的判别模型对原始整体判别率为91.9%,交叉验证判别率为89.5%。 3.不同产区间富士苹果果肉K、Mg、Na、Fe、Zn、Cu、Mn、Cr、Ni、Ce、Pb、La、Co、Nd、Tb、Y、V、Gd、Cd、Pr、U、Sm、Eu、Dy、Er和Ho元素的含量存在显著差异。PCA提取了8个主成分,累计贡献率达83.7%。通过OPLS-DA确定Tb、Co、Pr等3种元素在样品分类中起关键作用,模型的产地判别率可达97.6%。LDA筛选出10种用于判别苹果产地的重要元素依次为Mg、K、Ca、Mn、Co、Ni、Ce、Tb、Dy、U,以其含量建立的判别模型对原始整体判别率为88.7%,交叉验证判别率为84.7%。

关键词：矿质元素富士苹果优势产区产地溯源化学计量学方法

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基于太赫兹时域光谱技术的川贝母品质检测方法研究

基于太赫兹时域光谱技术的川贝母品质检测方法研究

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作者：徐振华东交通大学

学位级别：硕士

川贝母是一种价格昂贵的中药材,在临床实践中治疗效果好,但产量低、需求高,存在假冒伪劣现象,传统针对川贝母品质的定性鉴别定量检测方法已经严重滞后于中药材检测市场的发展。太赫兹波的频率位于0.1-10.0 THz区间,介于微波和红外之间,... 详细信息

川贝母是一种价格昂贵的中药材,在临床实践中治疗效果好,但产量低、需求高,存在假冒伪劣现象,传统针对川贝母品质的定性鉴别定量检测方法已经严重滞后于中药材检测市场的发展。太赫兹波的频率位于0.1-10.0 THz区间,介于微波和红外之间,属于远红外电磁辐射,在此频段范围内可观测到分子间作用力、晶格振动、分子集体振动等微观过程。近年来太赫兹光谱技术发展迅速,被广泛应用于化工制药、生物材料、食品医疗等领域的无损检测。本研究从名贵中药材川贝母入手,针对交易市场上出现的实际问题,探索利用太赫兹时域光谱技术对川贝母品质进行检测的可行性,通过大量的实验,结合化学计量学方法研究川贝母的光学特性,建立模型达到检测鉴别川贝母品质的目的。具体研究内容如下:第一、应用太赫兹时域光谱系统(THz-TDS)针对四种常见产地的贝母(川贝母、平贝母、伊贝母、浙贝母)进行鉴别,其中川贝母十分名贵,其他贝母相对较为廉价,分别采集其光谱数据并用多种不同方法进行预处理。先建立各类贝母之间的偏最小二乘判别(PLS-DA)二分类模型,平均正确率达到98.611%;再采用主成分分析(PCA)提取光谱数据主要特征,利用随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、反向传播神经网络(BPNN)分别建立多分类模型。结果表明:SNV-SVM建立的多分类模型预测正确率高达97.490%,且模该型的训练时间最短为32.775秒。表明利用太赫兹时域光谱技术鉴别川贝母产地是可行的。第二、以纯川贝母粉及含五种市场上常见的掺假物(大米粉、葛粉、红薯粉、平贝母粉、小麦粉)的样品为研究对象,分别建立的PLS-DA二分类模型与SVM多分类模型。建立SVM模型时,选用网格搜索与粒子群优化算法(PSO)对模型参数进行优化;PLS-DA二分类模型鉴别正确率均为100%,采用Normalize结合MSC进行光谱预处理,建立PSO-SVM多分类模型效果最优,预测集的判别正确率为95.667%,且均方根误差最小为0.432。结果表明:利用THz-TDS可以判别川贝母粉中是否存在掺假物以及能够鉴定掺假物的种类。第三、利用THz-TDS采集掺假浓度不同(0%-100%,浓度梯度为5%)的川贝母粉混合样品光谱,其中掺假物为与川贝母成分最为相似的平贝母。先分别采用四种不同且常见的光谱预处理方法(移动平均平滑、Normalize、SNV、MSC)对样品0.5-3.0THz范围内的光谱数据进行处理,再采用四种变量筛选方法(PCA、CARS、UVE、SPA)对预处理后的数据进行特征提取。最后,选择RBF＿kernel、Lin＿Kernel两种核函数建立LS-SVM模型时选择,并对比建模效果。结果显示:采用移动平均平滑预处理,PCA进行特征提取,选择RBF＿kernel核函数建立的定量检测模型最优,RMSEC为0.084,Rc为0.973,RMSEP为0.084,Rp=0.972。研究结果表明,THz-TDS结合适当的化学计量学方法用于定量检测川贝母粉含成分相似的掺假物时,效果显著。

关键词：川贝母太赫兹光谱化学计量学方法产地鉴别定性鉴别定量检测

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