最新刊期
      2020 年 第 39 卷 第 11 期

      • 近红外光谱法快速测定柴胡提取过程中的药效成分

        杨越, 杨留长, 纪晓亮, 李易航, 徐倩茹, 佟海滨
        2020, 39(11): 1311-1319. DOI: doi：10.3969/j.issn.1004-4957.2020.11.001
        摘要：利用近红外光谱(NIRS)技术对柴胡提取过程中的药效成分进行快速定量分析。共收集126个柴胡提取液样品，采用紫外-可见分光光度法测定总黄酮和多糖的含量，高效液相色谱法(HPLC)测定柴胡皂苷A及柴胡皂苷D的含量，以透射模式采集提取液的近红外光谱，运用偏最小二乘法(PLS)分别建立了近红外光谱与4种药效指标参考值之间的定量校正模型，并采用不同的预处理方法、光谱波段和主因子数对模型进行优化。结果表明，总黄酮、多糖、柴胡皂苷A和柴胡皂苷D 4种定量模型的近红外预测值与参考值之间的拟合性良好，模型预测精度较高，其中预测集相关系数(RP)均大于0.9；预测集误差均方根(RMSEP)分别为3.46 μg/mL、0.743 mg/mL、1.53 μg/mL、0.406 μg/mL；预测集相对偏差(RSEP)分别为1.65%、8.28%、5.74%、7.52%。该研究证实了NIRS结合PLS可成功应用于监测柴胡提取液中药效成分的含量变化，且方法具有快速、准确、无损和环保的特点。  
        关键词：近红外光谱(NIRS);柴胡;提取过程;药效成分;快速分析   
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        更新时间：2023-04-18

      • 基于质量标志物的当归抗炎功效近红外快速评价

        闫孟琳, 丛龙飞, 张子玥, 姜民, 聂磊, 白钢
        2020, 39(11): 1320-1326. DOI: doi：10.3969/j.issn.1004-4957.2020.11.002
        摘要：该文通过筛选当归中对NF-κB具有抑制活性的质量标志物(Q-marker)，建立了一种利用近红外光谱技术(NIRS)快速评价当归抗炎功效的方法。采用UPLC/Q-TOF技术结合NF-κB双荧光素酶报告基因对当归中具有NF-κB抑制活性的成分进行筛选，并通过单体、整体及等效性验证确立了关键Q marker。以UPLC分别对多批当归药材中的Q-marker进行含量测定，建立其NIRS定量模型，并进一步将Q-marker的含量与当归的NF-κB抑制活性相关联，构建“量-效”拟合函数。结果表明，绿原酸(X1)、洋川芎内酯I(X3)和Z-藁本内酯(X4)为NF-κB抑制活性的关键Q-marker，其含量波动与整体抗炎活性(Y)的变化相吻合，符合拟合方程：Y=16.13-1484X1+7.981X3+0.112 6X4，且基于NIRS的预测效果良好。该方法通过整合分析实现了基于关键Q-marker的当归药材抗炎功效的快速评价，为中药材品质的快速分析提供了新的研究范式和解决方案。  
        关键词：当归;质量标志物;NF-κB;近红外技术;质量评价   
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        更新时间：2023-04-18

      • 基于XRF和Vis-NIR光谱数据融合的土壤镉含量定量分析法

        王清亚, 李福生, 江晓宇, 邬书良, 谢涛锋, 黄温钢
        2020, 39(11): 1327-1333. DOI: doi：10.3969/j.issn.1004-4957.2020.11.003
        摘要：根据鄱阳湖南矶山区域土壤的X荧光光谱和可见近红外光谱特征，建立了3种数据融合(等权融合、累加融合、外积融合)的最小二乘向量机定量分析模型。结果表明，等权融合和外积融合模型精度和稳定性均优于单一光谱定量分析模型。其中外积融合模型性能最佳，其决定系数(R2)为0.85，校正均方根误差(RMSEC)为009，预测均方根误差(RMSEP)为006，相对分析误差(RPD)为2.41，满足实际土壤中Cd的检测需求。该方法准确可靠，可为我国土壤重金属分类分级方法研究提供参考。  
        关键词：X荧光光谱;可见近红外光谱;最小二乘支持向量机;镉含量;外积融合;土壤   
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        更新时间：2023-04-18
      • 孔庆明, 谷俊涛, 高睿, 李泽东, 马铮, 苏中滨
        2020, 39(11): 1334-1343. DOI: doi：10.3969/j.issn.1004-4957.2020.11.004
        摘要：该文构建了玉米秸秆粗蛋白定量分析模型，并对光谱特征波段选取方法进行探讨及验证。首先对107个样本进行预处理，剔除两个异常样本后采用DB2小波缺省阈值4层分解方式进行光谱重构，预处理后粗蛋白模型交互验证决定系数R2CV从0.788 9提高至0.920 8，采用间隔偏最小二乘(IPLS)及其改进型方法后向区间间隔偏最小二乘(BIPLS)、组合间隔偏最小二乘(SIPLS)进行特征波段选取，并对比主成分分析、竞争性自适应重加权采样法、相关系数法、遗传算法、移动窗口最小二乘等结果，发现基于IPLS及其改进型BIPLS、SIPLS均可有效、准确定位特征波段区间，其中采用SIPLS 30 波段间隔在10 128~10 398 cm-1与11 196~11 462 cm-1时具有最优模型，验证集相关系数(rp)为0.978 4，验正集决定系数(R2P)为0.957 2，验正集均方误差根(RMSEP)为0.221 1，相比于其他波段选取方法表现出较好的实时准确性，该方法可为玉米秸秆氨碱化最优条件判定提供重要的数据支撑。  
        关键词：玉米秸秆;粗蛋白;间隔偏最小二乘;近红外光谱;特征波段   
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        更新时间：2023-04-18
      • 李杰, 李尚科, 蒋立文, 刘霞, 丁胜华, 李跑
        2020, 39(11): 1344-1350. DOI: doi：10.3969/j.issn.1004-4957.2020.11.005
        摘要：该文利用近红外光谱技术结合化学计量学方法开发了不同品种绿茶的无损鉴别方法。通过近红外光谱技术得到了8个品种绿茶样品的近红外光谱，比较了单一以及优化组合光谱预处理方法对光谱的影响，利用无监督的主成分分析(PCA)与有监督的线性判别分析方法(LDA)分别构建了茶叶品种鉴别模型。结果表明：对比单一预处理方法，优化组合预处理具有更优的鉴别准确性。标准正态变量变换预处理消除了茶叶样品大小不均造成的光谱散射影响，一阶导数预处理实现了变动背景的消除，减少了基线漂移的影响，突出了图谱中的有效信息，采用二者相结合的预处理方式并结合无监督的主成分分析法可实现较为准确的绿茶样品种类鉴别分析，准确率达75.0%。此外，采用有监督的线性判别分析方法处理原始光谱数据，可达到100%的鉴别准确率，但该方法需提供类别的先验知识。因此，采用近红外光谱技术和化学计量学相结合的手段可实现不同品种绿茶的快速无损鉴别。  
        关键词：绿茶;近红外光谱技术;光谱预处理;主成分分析;线性判别分析   
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        更新时间：2023-04-18
      • 吴珽, 梁龙, 朱北平, 邓拥军, 房桂干
        2020, 39(11): 1351-1357. DOI: doi：10.3969/j.issn.1004-4957.2020.11.006
        摘要：为缓解我国木浆供应压力，满足混合原料制浆的实际需求，该文进行了近红外光谱快速分析混合制浆原料的研究。采集145个人为控制尾巨桉含量的尾巨桉-马占相思混合样品的近红外光谱，用常规方法测定其综纤维素、聚戊糖、Klason木质素含量。对原始光谱进行一阶导数与标准正态变换预处理后，分别运用偏最小二乘法、支持向量机法、人工神经网络法和LASSO算法建立尾巨桉、综纤维素、聚戊糖、Klason木质素含量分析模型。其中LASSO法建立的尾巨桉和综纤维素含量分析模型最优，预测均方根误差(RMSEP)分别为1.80%、0.60%；绝对偏差(AD)分别为-3.03%~3.17%、-1.03%~0.98%，模型性能可满足较精确的快速分析。偏最小二乘法建立的聚戊糖含量分析模型最优，RMSEP为0.75%，AD为-1.26%~1.33%；支持向量机法建立的Klason木质素含量分析模型最优，RMSEP为0.48%，AD为-0.82%~0.86%，两个模型性能适用于非精确性的分析。该研究为混合制浆原料的快速分析提供了可能，同时也证实了LASSO算法的适用性。  
        关键词：绿茶;近红外光谱技术;光谱预处理;主成分分析;线性判别分析   
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        更新时间：2023-04-18

      • 基于近红外光谱技术的白酒酒醅在线监测研究

        周新奇, 郑启伟, 刘妍, 马帅, 郭中原, 李光, 张晓丹
        2020, 39(11): 1358-1364. DOI: doi：10.3969/j.issn.1004-4957.2020.11.007
        摘要：为实现白酒生产过程中出窖酒醅智能化配粮，该文开发了一套在线近红外光谱监测系统，实时在线检测出窖酒醅配粮前的水分、淀粉及酸度，实时检测结果转化为4~20 mA电控输入信号，解决酒醅智能配粮问题。通过将在线近红外分析系统与台式近红外分析仪相结合，在四川宜宾六尺巷酒厂开展酒醅在线监测与配粮智能化应用。结果表明，台式仪器检测水分、淀粉、酸度的平均误差分别为-0.25%、0.38%和0.29 mmol/10 g，检测水分、淀粉、酸度的预测标准差(SEP)分别为0.60%、0.75%和0.18 mmol/10 g；在线仪器检测酒醅水分、淀粉、酸度的平均误差分别为-0.75%、0.48%、0.29 mmol/10 g，检测水分、淀粉、酸度的SEP分别为0.66%、0.97%、0.22 mmol/10 g。相比台式近红外分析结果，在线结果的平均误差及ＳＥＰ均有所放大，但在线分析的准确度能满足酒醅在线配粮控制的精度要求。  
        关键词：近红外光谱;在线监测;白酒;酒醅   
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        更新时间：2023-04-18

      • 废旧聚酯/棉混纺织物的在线近红外定量分析与自动分选

        郑佳辉, 杜宇君, 李文霞, 刘正东, 王华平
        2020, 39(11): 1365-1370. DOI: doi：10.3969/j.issn.1004-4957.2020.11.008
        摘要：在前期探究的最佳测试条件下，利用自主研制的“纤维制品主体组分高效识别与分选装置”对废旧聚酯/棉混纺织物样品进行在线原始近红外光谱采集。基于在线原始谱图，探讨出最佳光谱预处理方法为S-G平滑+最大最小归一化(MMN)+S-G导数，并利用偏最小二乘法建立了废旧聚酯/棉混纺织物的在线近红外定量分析模型，模型的交互验证均方根误差(RMSECV)为1.47，校正相关系数(RC)、验证相关系数(RV)值均不小于0.99，校正相对预测偏差(RPDC)为18.17，验证相对预测偏差(RPDV)为13.13，交互验证相对预测偏差(RPDCV)为11.76。为验证模型的可靠性，选取30个外部样本进行在线验证，验证结果的线性方程为y=(1.00±0.01)x-(0.88±0.56)，预测准确率为93.3%。将模型导入分选装置的“纺织品在线主控程序”后，对设备设定不同聚酯含量织物的分选类别，即可对废旧聚酯/棉混纺织物样本进行含量预测，并通过装置的吹分分选系统将样品自动吹扫到相应的收集框中。每个样品预测并分选的时间小于2 s，机械自动分选结果无误。利用所建模型和分选装置可对废旧聚酯/棉混纺织物进行在线高效测定与自动分选。  
        关键词：废旧纺织品;在线近红外;定量分析模型;高效识别;自动分选   
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        更新时间：2023-04-18

      • 基于近红外光谱分析技术的栽培香菇产地快速鉴别

        夏珍珍, 郑丹, 夏虹, 姚晶晶, 王胜鹏, 仇建飞
        2020, 39(11): 1371-1377. DOI: doi：10.3969/j.issn.1004-4957.2020.11.009
        摘要：建立了一种基于近红外光谱分析技术的香菇产地鉴别方法。利用近红外光谱仪扫描不同主产地的香菇干样，获得样品的近红外漫反射光谱。利用偏最小二乘判别分析(PLSDA)分别建立了吉林、湖北、福建3个省份栽培香菇的产地判别模型，同时使用光谱预处理和波长筛选技术对判别模型进行优化，最后使用预测样品对模型进行验证。结果表明，使用原始光谱建立的模型能够初步实现对产地的判别，使用光谱预处理技术扣除光谱中的背景信息，同时利用波长筛选技术选择特定波长对模型进行优化后，可进一步提高预测正确率。该方法为香菇产地真实性溯源提供了一种新方法，对香菇产业发展具有重要的实际意义。  
        关键词：香菇;产地溯源;近红外光谱;化学计量学   
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        更新时间：2023-04-18

      • 鱼粉近红外光谱模型传递应用研究

        郑一航, 宋涛, 张顺, 郭丽君, 张凤枰
        2020, 39(11): 1378-1384. DOI: doi：10.3969/j.issn.1004-4957.2020.11.010
        摘要：为探讨光栅型与傅里叶变换型近红外分析仪之间模型传递的应用效果，选取国产鱼粉为近红外光谱样本，DS2500F型近红外分析仪为源仪器，MPA型近红外分析仪为目标仪器，采用分段直接校正(PDS)方法实现近红外光谱传递。分别建立水分、粗蛋白质、粗脂肪、蛋氨酸和赖氨酸等组分的预测模型，通过交互验证决定系数(R2cv)、交互验证标准误差(RMSECV)、马氏距离(MD)、系统偏差(Bias)、预测均方根误差(RMSEP)和相对分析误差(RPD)等参数，多维度评估光谱传递后所建预测模型的效果。结果表明，DS2500F仪器的近红外光谱传递到MPA型仪器时，所建国产鱼粉的水分、粗蛋白质、粗脂肪、蛋氨酸、赖氨酸的预测模型与MPA型仪器原始预测模型各参数对比无显著差异，预测效果基本一致，说明国产鱼粉在DS2500F仪器上的近红外光谱通过传递可以替代MPA型仪器的原始光谱，间接实现了模型传递，且具有良好的适用性和共享性，可提高近红外预测模型的应用效率。  
        关键词：近红外光谱;鱼粉;预测模型;光谱传递;模型传递   
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        更新时间：2023-04-18
      • 潘曦, 刘辉, 王昊, 刘静, 何昀潞, 黄伟初, 邱昌桂
        2020, 39(11): 1385-1391. DOI: doi：10.3969/j.issn.1004-4957.2020.11.011
        摘要：为了对卷烟牌号进行准确分类鉴别，提出了一种基于近红外光谱(NIRS)分析技术结合有监督的模式识别快速鉴别卷烟牌号的新方法。利用标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、一阶导数(FD)、二阶导数(SD)和Savitzky-Golay平滑(SG)及其相结合的光谱预处理方法对烟丝光谱进行预处理，通过近红外光谱结合主成分分析(PCA)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA) 3种模式识别方法对不同牌号烟丝进行分类识别研究，并采用分类识别正确率作为评价指标。实验结果表明：(1)烟丝近红外光谱主成分得分图交叉重叠，区分不明显，PCA无法识别出5种牌号的成品烟丝；(2)烟丝光谱经MSC+FD预处理后的PLS-DA模型可得到较好的识别效果，校正集和测试集的分类识别正确率分别为100%和98.3%；(3)烟丝光谱经MSC+SD预处理后的OPLS-DA模型的模式识别效果最好，模型对自变量拟合指数(R2X），因变量的拟合指数(R2Y)和模型预测指数(Q2)分别为0.485、0.907 和0.748，近红外光谱校正集和测试集的分类识别正确率均为100%。说明近红外光谱技术结合有监督模式识别方法OPLS-DA建立的烟丝牌号分类模型具有高效快速、准确无损的优点，为卷烟烟丝分类提供了一种新的快速鉴别方法。  
        关键词：近红外光谱;成品烟丝;分类识别;主成分分析法(PCA);偏最小二乘判别分析法(PLS-DA);正交偏最小二乘判别分析法(OPLS-DA)   
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        更新时间：2023-04-18
      • 张优优, 陈伟豪, 唐志敏, 辜洁, 莫丽娜, 陈华舟
        2020, 39(11): 1392-1397. DOI: doi：10.3969/j.issn.1004-4957.2020.11.012
        摘要：蛋白质含量是评价鱼粉质量的重要指标，该文采用近红外(NIR)光谱分析技术结合特征筛选方法建立了鱼粉蛋白质含量的快速定量分析模型，并结合区间偏最小二乘(iPLS)和二进制变异策略的差分进化(DE)算法建立了区间偏最小二乘差分进化(iPLS-DE)的波长筛选优化模式，对鱼粉NIR光谱数据进行特征波长筛选。iPLS-DE通过调试iPLS中等分子区间的数量，优选出9个最优特征波段，再采用二进制变异策略的DE算法在最优特征波段内筛选离散特征波长组合，最后根据模型的评价指标确定iPLS-DE优选模型并与iPLS优选模型进行比较。结果表明，将鱼粉全谱等分为5个子区间时，iPLS-DE筛选出50个离散特征波长建立的优选模型对测试集样品的预测均方根误差和相对分析误差分别为1.033%和4.058，而iPLS优选模型对测试集样品的预测均方根误差和相对分析误差分别为1.131%和3.855。表明iPLS-DE方法能够有效地提高NIR光谱分析模型对鱼粉蛋白质定量检测的预测能力。  
        关键词：近红外光谱;鱼粉蛋白质;特征提取;区间偏最小二乘;差分进化算法   
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        更新时间：2023-04-18
      • 高冰, 吴鹏飞, 许晓栋, 杨增玲, 刘贤
        2020, 39(11): 1398-1403. DOI: doi：10.3969/j.issn.1004-4957.2020.11.013
        摘要：利用气相色谱和近红外光谱技术对不同植物源的4种食用油(葵花籽油、大豆油、玉米油和花生油)进行表征分析，基于表征数据分别建立了偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型，并在此基础上探究了数据级数据融合方法，构建了基于色谱和光谱数据融合的不同植物源食用油判别方法与模型。主成分分析(PCA)结果显示，气相色谱判别分析主要是依据脂肪酸组成信息，近红外光谱主要是基于样本中含氢化学键的表征进行分类。数据融合模型的灵敏度和特异度均为1000，分类误差为0000，降低了交互验证的平均分类误差，模型具有良好的稳健性。与基于单一数据的模型结果相比，数据融合分析策略提高了模型的分类精度和鲁棒性。  
        关键词：食用油;植物源;判别分析;气相色谱;近红外光谱;数据融合   
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        更新时间：2023-04-18
      • 贺小刚, 阿迪拉·阿布都热西提, 库尔班江·努尔麦提, 努尔比耶·阿卜杜瓦柯, 韩想, 冯昱龙, 楚刚辉
        2020, 39(11): 1404-1410. DOI: doi：10.3969/j.issn.1004-4957.2020.11.014
        摘要：该文以咪唑型离子液体作为原料制备吸附剂富集稀溶液中的木犀草素，利用竞争性自适应权重(CARS)变量筛选的方法建立了一种快速测定木犀草素的近红外光谱分析方法。考察了吸附剂用量、pH值、振荡时间对吸附效果的影响，并探究了吸附剂的吸附能力；富集木犀草素的吸附剂经近红外漫反射光谱检测，采用CARS变量筛选的方法结合偏最小二乘回归(PLS)建立了木犀草素的定量校正模型。结果表明，吸附剂用量为0.15 g、pH值为7、振荡时间为20 min的最佳条件下，吸附率达90.9%，且该吸附符合Langmuir等温吸附模型，最大吸附量为7.1 mg/g。近红外光谱建模中，与未经CARS变量筛选处理作为对照，对比发现经CARS变量筛选的方法结果更优，并采用连续小波变换(CWT)的光谱预处理进行验证，结果表明经CWT处理后，预测残差(RPD)值增大，说明了模型的可靠性。该方法可有效富集稀溶液中的木犀草素，采用CARS变量筛选结合CWT光谱预处理的近红外光谱方法可实现对稀溶液中木犀草素的灵敏、快捷检测。  
        关键词：咪唑型离子液体吸附剂;木犀草素;近红外光谱;富集;CARS变量筛选;偏最小二乘回归   
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        更新时间：2023-04-18

      • 基于近红外光谱技术的电子烟油烟碱含量快速检测研究

        杨双艳, 周瑾, 沈彦文, 杨紫刚, 费宇, 张四伟
        2020, 39(11): 1411-1415. DOI: doi：10.3969/j.issn.1004-4957.2020.11.015
        摘要：烟碱是电子烟烟油中的主要成分，其含量决定了电子烟油的风味口感及产品的安全性。为了提高电子烟油烟碱含量的测量效率，该文采用近红外光谱技术和极限学习机回归(ELMR)建立了电子烟油烟碱含量的定量预测模型。实验结果表明：相比于传统的主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)模型，所建立的ELMR预测模型的决定系数R2为0.926 2，远高于PCR预测模型的0.859 0和PLSR预测模型的0.860 4；同时，使用ELMR模型的预测均方根误差(RMSEP)为0.026 8，小于PCR预测模型的0.043 1和PLSR预测模型的0.040 9。以上结果说明该文所建立的近红外光谱定量模型能够应用于烟碱含量的快速准确测量，为实现电子烟油烟碱含量的实时在线监测和其它质量参数的快速测量奠定了良好的基础。  
        关键词：电子烟油;烟碱含量;近红外光谱;极限学习机;快速检测   
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        更新时间：2023-04-18

      • 基于近红外光谱分析技术的食品包装塑料的定性分析

        田静, 王晓娟, 齐文良, 梁振楠, 陈斌
        2020, 39(11): 1416-1420. DOI: doi：10.3969/j.issn.1004-4957.2020.11.016
        摘要：该文基于近红外漫反射光谱分析技术对食品包装材料聚乙烯、聚丙烯进行定性判别试验研究，选取不同波段范围、采用不同光谱预处理方法，使用主成分分析法(Principal component analysis,PCA)结合SIMCA、贝叶斯判别、K-近邻3种模式识别方法建立定性预测模型，并根据正确识别率比较了各模型预测性能。结果表明：使用SIMCA方法、贝叶斯判别、K-近邻3种方法建立的定性校正模型均在1 050~1 550 nm波长范围内效果较好；采用矢量归一化、标准正态变量变换、中心化、滑动均值滤波、多项式平滑滤波、一阶微分6种光谱预处理方法和上述3种模式识别方法对塑料样品近红外光谱进行了数据处理，其中在1 050~1 550 nm范围内，主成分因子数为3，采用原始光谱建立的K-近邻定性校正模型较优，对样品校正集和预测集的正确识别率均为100%。可为食品包装材料聚乙烯、聚丙烯的快速鉴别研究提供参考。  
        关键词：近红外光谱;塑料;主成分分析;正确识别率   
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        更新时间：2023-04-18

      • 基于高光谱的马铃薯微型种薯分类检测

        李鸿强, 孙红, 李民赞
        2020, 39(11): 1421-1426. DOI: doi：10.3969/j.issn.1004-4957.2020.11.017
        摘要：采用高光谱分析技术结合模式识别，建立了8种马铃薯微型种薯（大西洋、荷兰-14、荷兰十五041、荷兰十五Q8、冀张薯12号、冀张薯8号、兴佳2号和Y2）的分类检测方法。采集276个种薯样本，对860~1 700 nm的原始光谱进行标准化、11点Savitzky-Golay平滑和4点差分一阶导数光谱预处理，将预处理后的光谱数据进行主成分分析，发现前3个主成分的累积贡献率为95.12%，包含了原始光谱的大部分信息，可作为分类变量。再分别使用线性判别分析、BP神经网络和支持向量机进行分类建模。最终通过分层、分步骤建立了8种马铃薯微型种薯的分类模型。首先采用线性判别分析模型区分大西洋、荷兰-14、荷兰十五041和其它品种，平均正确识别率达88.79%。再建立BP神经网络模型将其它品种样本区分为两类，一类为冀张薯8号和Y2，另一类为荷兰十五Q8、冀张薯12号和兴佳2号，平均正确识别率达93.24%。最后以BP神经网络模型区分冀张薯8号和Y2，平均正确识别率为77.78%；以支持向量机分类模型区分荷兰十五Q8、冀张薯12号和兴佳2号，平均正确识别率为87.23%。该研究建立的8种马铃薯种薯分步骤、分层分类识别模型的平均正确识别率达8975%，表明高光谱光谱分析技术可用于马铃薯微型种薯的分类检测。  
        关键词：马铃薯;微型种薯;高光谱;分类检测   
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        更新时间：2023-04-18

      • 白酒基酒中酮类物质的近红外光谱检测方法

        董新罗, 刘建学, 韩四海, 谢安国, 李璇, 李佩艳, 徐宝成, 罗登林
        2020, 39(11): 1427-1432. DOI: doi：10.3969/j.issn.1004-4957.2020.11.018
        摘要：应用近红外光谱技术建立了白酒基酒中2,3-丁二酮和3-羟基-2-丁酮的快速检测模型。从洛阳杜康酒厂选取182个白酒基酒样品为材料，运用气相色谱法测得两种物质的化学值，同时采集其在12 000~4 000 cm-1范围内的光谱数据，采用偏最小二乘法(PLS)结合内部交叉验证建立校正模型。通过对比不同光谱预处理下PLS模型效果对其进行优化，确定2,3-丁二酮和3-羟基-2 丁酮的最佳预处理方法分别为一阶导数+多元散射校正和二阶导数，最佳光谱区间分别为9 403.2~7 497.9 cm-1和9 403.2~7 497.9 cm-1+6 101.7~5 449.8 cm-1。优化后2,3-丁二酮和3 羟基-2-丁酮校正集样品的化学值和近红外预测值的决定系数(R2)分别为0.960 2和0.963 2，交叉验证均方根误差(RMSECV)分别为0.39、0.22 mg/100 mL；通过外部检验，验证集样品的R2分别为0.957 6和0.957 8，预测均方根误差(RMSEP)分别为0.40、0.24 mg/100 mL。结果表明，应用近红外光谱技术结合化学计量学方法所建立的模型有较高的准确度，能够满足白酒生产中酮类物质的快速检测需要。  
        关键词：白酒基酒;近红外光谱;2,3-丁二酮;3-羟基-2-丁酮   
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        更新时间：2023-04-18
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