近红外光谱法用于含能材料快速分析的研究

发射药生产过程中挥发份的实时检测对发射药的性能至关重要,是实现发射药柔性化生产的一项关键技术.用近红外漫反射光谱分析法快速分析柔性生产线中产品的挥发份,测得样品的光谱,采用简化的PLS算法建立数学模型,并用该模型预测样品挥发份的含量.该方法检测精度高、无破损、无须预处理即能达到实时快速检测的目的.     

傅立叶近红外漫反射光谱的偏最小二乘法应用研究

对小麦粉的傅立叶近红外漫反射光谱和成分浓度数据进行了偏最小二乘法处理,对小麦粉的水分、蛋白质干基以及湿面筋干基同时进行了定标和预测.结果证明:偏最小二乘法充分利用了样品的光谱信息和化学组分浓度信息,对于成分复杂以及光谱重叠现象严重的光谱仍然给出了优良的定标和预测结果.     

一株好氧反硝化菌的降酚特性及反硝化关键酶活性

为了研究菌株Diaphorobacter sp.PD-7在有氧条件下降解低浓度苯酚同时反硝化的特性,采用单因素试验,摇床转速180 r/min时,最佳降酚条件为200 mg/L乙酸钠和300 mg/L苯酚同时作为碳源,培养液初始p H为7.0,温度30℃,20 h内对初始浓度300 mg/L苯酚去除率达97.3%。培养液p H为中性时,硝酸盐还原酶(NAR)与亚硝酸盐还原酶(NIR)的最适反应温度分别为35℃、40℃。用米门方程对酶促反应动力学模拟,拟合曲线与实验测定值相关性良好,参数分别为Km=0.76μmol/L、vmax=42.02×10-3U/min和Km=1.49μmol/L、vmax=32.79×10-3U/min。推测NIR可能是该菌株反硝化过程中的限速酶,菌株PD-7主要通过细胞同化作用与反硝化作用脱氮,且该菌株有着完整的反硝化途径。     

近红外漫反射聚类法无损快速测定淀粉品质

提出一种基于近红外光谱技术和聚类分析法对不同种类的淀粉进行无损快速鉴别的方法,研究了近红外光谱结合聚类分析法快速鉴别淀粉种类的可行性.采集样品在12 500~4 000cm-1范围内的近红外漫反射光谱,利用光谱模式识别法中的聚类分析法对图谱进行定性分类鉴别.光谱经一阶导数预处理后,采用聚类分析法可准确无误地将样品分为2类,分类准确率达到100%.同时采用预测集的样品验证所建模型的准确性,经实验得出预测准确率也是100%.实验结果表明,近红外漫反射光谱结合聚类分析法可以为快速无损鉴别淀粉种类提供一种准确可靠的方法.     

巴黎备忘录全新NIR选船体系评估

从港口国监督（PSC）角度讨论了巴黎备忘录全新的NIR选船体系。选船是港口国监督极为重要的环节,合理的机制能极大提高船舶安全检查的效率。借助具体算例,对新旧选船方法展开差异性分析。同时剖析NIR背后隐藏的欧盟单边主义,深入发掘值得借鉴与警惕的问题。最后从法规及技术等层面,提出未来我国港口国监督选船机制的发展建议。     

Application of NIR spectroscopy for firmness evaluation of peaches

The use of near infrared （NIR） spectroscopy was proved to be a useful tool for quality analysis of fruits. A bifurcated fiber type NIR spectrometer, with a detection range of 800-2500 nm by InGaAs detector, was used to evaluate the firmness of peaches. Anisotropy of NIR spectra and firmness of peaches in relation to detecting positions of different parts （including three latitudes and three longitudes） were investigated. Both spectra absorbency and firmness of peach were influenced by longitudes （i, ii, iii） and latitudes （A, B, C）. For modeling, two thirds of the samples were used as the calibration set and the remaining one third were used as the validation or prediction set. Partial least square regression （PLSR） models for different longitude and latitude spectra and for the whole fruit show that collecting several NIR spectra from different longitudes and latitudes of a fruit for NIR calibration modeling can improve the modeling performance. In addition, proper spectra pretreatments like scattering correction or derivative also can enhance the modeling performance. The best results obtained in this study were from the holistic model with multiplicative scattering correction （MSC） pretreatment, with correlation coefficient of cross-validation γcv=0.864, root mean square error of cross-validation RMSECV=6.71 N, correlation coefficient of calibration r=0.948, root mean square error of calibration RMSEC=4.21 N and root mean square error of prediction RMSEP=5.42 N. The results of this study are useful for further research and application that when applying NIR spectroscopy for objectives with anisotropic differences, spectra and quality indices are necessarily measured from several parts of each object to improve the modeling performance.     

基于近红外波长成像的异物检测新方法

为有效检测出与背景形态、颜色极其相似的异物,根据异物与背景近红外吸收特性的差别,提出近红外光谱成像检测异物的方法.该方法分析近红外波段中异物与背景吸收特性差异随波长变化的规律,确定了区分背景与多种异物的最佳检测波段范围,建立近红外光谱成像系统,将近红外吸收特性差别转化为近红外图像中异物与背景的图像特征差别,利用自适应图像增强和二值化图像处理从背景中提取异物.实验结果表明,该方法获取的异物图像特征明显,检测结果与实际相符,此方法可有效检测与背景特征相似的异物.     

连续小波变换-支持向量回归模型及其在谷物近红外光谱分析中的应用

近红外光谱技术是一种简单,快速,无损,价格低廉的方法,可以进行多组分同时分析．支持向量机基于结构风险最小化原理替代了传统方法中的的经验风险最小化原理,使得它具有更好的泛化能力,在许多领域中的应用取得了成功．在这篇文章中,我们把连续小波变化技术结合支持向量机用于近红外光谱分析,结果显示,连续小波变换一支持向量回归模型具有更好的预测精度．     

近红外付里叶变换表面增强喇曼散射技术的有效性研究

近红外激发的付里叶变换喇曼光谱是近年来发展起来的一项新技术，它吸引了人们对其应用研究的兴趣．本文将该技术与表面增强技术相结合形成的付里叶变换表面增强喇曼散射（ＮＩＲＳＥＲＳ）技术应用于高荧光量子产额分子的喇曼研究中，获得了其高质量的ＮＩＲＳＥＲＳ谱．本文的目的是淬灭荧光，进一步提高喇曼灵敏度，获得研究具有强荧光干扰的生物药物分子的ＳＥＲＳ方法