Adsorbente de líquidos iónicos para el enriquecimiento de luteolina y método de análisis espectroscópico de infrarrojo cercano con selección de variables CARS

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摘要

Este artículo utiliza líquidos iónicos tipo imidazol como materia prima para preparar un adsorbente que enriquece la luteolina en soluciones diluidas. Se estableció un método rápido de análisis por espectroscopía de infrarrojo cercano para la determinación de luteolina utilizando el método de selección de variables con peso adaptativo competitivo (CARS). Se estudió el efecto de la cantidad de adsorbente, el pH y el tiempo de agitación sobre la eficacia de la adsorción, y se investigó la capacidad de adsorción del adsorbente; el adsorbente enriquecido con luteolina fue analizado mediante espectroscopía de reflexión difusa en el infrarrojo cercano, y se construyó un modelo de calibración cuantitativa para luteolina usando la selección de variables CARS combinada con regresión por mínimos cuadrados parciales (PLS). Los resultados mostraron que bajo las condiciones óptimas de 0.15 g de adsorbente, pH 7 y tiempo de agitación de 20 minutos, la tasa de adsorción alcanzó el 90.9%, y la adsorción se ajustó al modelo de isotermia de Langmuir, con una máxima capacidad de adsorción de 7.1 mg/g. En la modelización espectral de infrarrojo cercano, en comparación con el tratamiento sin selección CARS, el método con selección variable CARS mostró mejores resultados. Se validó usando el pretratamiento espectral con transformada contínua de wavelet (CWT), y los resultados mostraron un aumento en el valor del error de predicción (RPD) tras el pretratamiento, indicando la fiabilidad del modelo. Este método puede enriquecer efectivamente la luteolina en soluciones diluidas, y la combinación de selección de variables CARS con pretratamiento espectral CWT en espectroscopía de infrarrojo cercano permite una detección sensible y rápida de luteolina en soluciones diluidas.

关键词

Adsorbente de líquidos iónicos tipo imidazol; Luteolina; Espectroscopía de infrarrojo cercano; Enriquecimiento; Selección de variables CARS; Regresión por mínimos cuadrados parciales

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