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近紅外光譜儀校正和預測的兩種方法

釋出時間•◕◕·:2022-09-20      點選次數•◕◕·:222
   近紅外光譜儀應用於包括農牧╃│·•、食品╃│·•、化工╃│·•、石化╃│·•、製藥╃│·•、菸草等在內的許多領域▩╃·↟•,為科研╃│·•、教學以及生產過程控制提供了一個十分廣闊的使用空間↟│。
  近紅外光譜儀主要是依靠近紅外光譜原理來進來一系列的測量▩╃·↟•,而近紅外光譜又是由於分子振動的非諧振性使分子振動從基態向高能級躍遷時產生的▩╃·↟•,記錄的主要是含氫基團X-H(X=C╃│·•、N╃│·•、O)振動的倍頻和合頻吸收↟│。
  近紅外光譜儀分析方法包括校正和預測兩個過程•◕◕·:
  (1)在校正過程中▩╃·↟•,收集一定量有代表性的樣品(一般需要80個樣品以上)▩╃·↟•,在測量其光譜圖的同時▩╃·↟•,根據需要使用有關標準分析方法進行測量▩╃·↟•,得到樣品的各種質量引數▩╃·↟•,稱之為參考資料↟│。透過化學計量學對光譜進行處理▩╃·↟•,並將其與參考資料關聯▩╃·↟•,這樣在光譜圖和其參考資料之間建立起一一對應對映關係▩╃·↟•,通常稱之為模型↟│。雖然建立模型所使用的樣本數目很有限▩╃·↟•,但透過化學計量學處理得到的模型應具有較強的普適性↟│。對於建立模型所使用的校正方法視樣品光譜與待分析的性質關係不同而異▩╃·↟•,常用的有多元線性迴歸▩╃·↟•,主成分迴歸▩╃·↟•,偏最小二乘▩╃·↟•,人工神經網路和拓撲方法等↟│。顯然▩╃·↟•,模型所適用的範圍越寬越好▩╃·↟•,但是模型的範圍大小與建立模型所使用的校正方法有關▩╃·↟•,與待測的性質資料有關▩╃·↟•,還與測量所要求達到的分析精度範圍有關↟│。實際應用中▩╃·↟•,建立模型都是透過化學計量學軟體實現的▩╃·↟•,並且有嚴格的規範(如ASTM6500標準)↟│。
  (2)在預測過程中▩╃·↟•,首先使用近紅外光譜儀測定待測樣品的光譜圖▩╃·↟•,透過軟體自動對模型庫進行檢索▩╃·↟•,選擇正確模型計算待測質量引數↟│。
 
 

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