Adsorption par liquide ionique et méthode d'analyse spectroscopique proche infrarouge avec sélection de variables CARS pour l'enrichissement de la lutéoline

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摘要

Cet article utilise des liquides ioniques de type imidazole comme matière première pour préparer un adsorbant enrichissant la lutéoline dans des solutions diluées. Une méthode d'analyse rapide basée sur la spectroscopie proche infrarouge a été établie pour la détermination de la lutéoline en utilisant la méthode de sélection des variables avec poids adaptatif compétitif (CARS). L'influence de la quantité d'adsorbant, du pH et du temps d'agitation sur l'efficacité d'adsorption a été étudiée, ainsi que la capacité d'adsorption de l'adsorbant ; l'adsorbant enrichi en lutéoline a été analysé par spectroscopie de réflexion diffuse proche infrarouge, et un modèle de calibration quantitative pour la lutéoline a été construit en combinant la sélection CARS et la régression par moindres carrés partiels (PLS). Les résultats montrent qu'avec une dose optimale d'adsorbant de 0,15 g, un pH de 7 et un temps d'agitation de 20 minutes, le taux d'adsorption atteint 90,9 %, et que l'adsorption suit le modèle d'isotherme de Langmuir avec une capacité maximale d'adsorption de 7,1 mg/g. Dans la modélisation spectrale proche infrarouge, en comparaison avec un traitement sans sélection CARS, la méthode CARS a donné de meilleurs résultats. Le prétraitement spectral basé sur la transformation continue en ondelettes (CWT) a été utilisé pour valider les résultats, montrant une augmentation des valeurs de l'écart de prédiction (RPD) après traitement, indiquant la fiabilité du modèle. Cette méthode permet d'enrichir efficacement la lutéoline dans les solutions diluées, et la combinaison de la sélection CARS avec le prétraitement CWT en spectroscopie proche infrarouge permet une détection sensible et rapide de la lutéoline dans les solutions diluées.

关键词

Adsorbant liquide ionique de type imidazole; Lutéoline; Spectroscopie proche infrarouge; Enrichissement; Sélection de variables CARS; Régression par moindres carrés partiels

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