紫外可见光谱结合化学计量学鉴别物理法再生涤纶

邓泽龙; 杨青华; 刘能模; 林勤保

doi:10.12452/j.fxcsxb.250313191

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紫外可见光谱结合化学计量学鉴别物理法再生涤纶

实验技术与方法 | 更新时间：2025-12-03

- 紫外可见光谱结合化学计量学鉴别物理法再生涤纶
- Identification of Physically Recycled Polyester by UV-Vis Spectroscopy Combined with Chemometrics
- 分析测试学报 2025年44卷第12期页码：2614-2618
- 作者机构：
  
  1.暨南大学包装工程学院，广东珠海 519000
  2.知里科技（广州）有限公司，广东广州 518100
- 作者简介：
  
  林勤保，博士，研究员，研究方向：食品包装安全，E-mail：7899966@qq.com
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划项目(2022YFF0607202)
- DOI：10.12452/j.fxcsxb.250313191
  中图分类号： O657.3;TQ342.21
- 收稿：2025-03-13，
  
  修回：2025-04-18，
  
  录用：2025-04-29，
  
  网络出版：2025-10-22，
  
  纸质出版：2025-12-15
- 稿件说明：
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邓泽龙,杨青华,刘能模,林勤保.紫外可见光谱结合化学计量学鉴别物理法再生涤纶[J].分析测试学报,2025,44(12):2614-2618.

DENG Ze-long,YANG Qing-hua,LIU Neng-mo,LIN Qin-bao.Identification of Physically Recycled Polyester by UV-Vis Spectroscopy Combined with Chemometrics[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(12):2614-2618.
邓泽龙,杨青华,刘能模,林勤保.紫外可见光谱结合化学计量学鉴别物理法再生涤纶[J].分析测试学报,2025,44(12):2614-2618. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.250313191.

DENG Ze-long,YANG Qing-hua,LIU Neng-mo,LIN Qin-bao.Identification of Physically Recycled Polyester by UV-Vis Spectroscopy Combined with Chemometrics[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(12):2614-2618. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.250313191.

摘要

该文采用紫外可见光谱法（UV-Vis）结合化学计量学技术，通过优化溶剂、超声时间及样品量等前处理条件，选用二氯甲烷作为最佳萃取溶剂，在超声1 h、1 g样品量条件下获得最佳鉴别效果，并在最优条件下对53个涤纶样品进行光谱采集，结果显示在500~680 nm及320~380 nm波段内，再生涤纶呈现出明显的特征吸收峰。进一步结合主成分分析（PCA）和正交偏最小二乘法判别分析（OPLS-DA）建立分类模型。实验结果显示，OPLS-DA模型拟合参数

（cum）达到0.927、预测参数

²（cum）为0.907，证明模型具有较高的稳定性和鉴别准确率，PCA模型对测试样本的分类准确率达93.3%。该方法具有良好的拟合与预测能力，能够有效鉴别物理法再生涤纶样品。

Abstract

Due to the high similarity in molecular structure and physicochemical properties between virgin and recycled polyester，rapid discrimination remains challenging. To address this issue，this study employed ultraviolet-visible spectroscopy（UV-Vis） combined with chemometric techniques. By optimizing pretreatment conditions such as solvent selection，ultrasonication time，and sample quantity，dichloromethane was identified as the optimal extraction solvent. The optimal discrimination performance was achieved under conditions of 1 hour ultrasonication and 1 g sample size. Under these optimized parameters，UV-Vis spectra of 53 polyester samples were collected，revealing distinct characteristic absorption peaks for recycled polyester in the wavelength ranges of 500-680 nm and 320-380 nm. Further analysis using principal component analysis（PCA） and orthogonal partial least squar

es-discriminant analysis（OPLS-DA） enabled the establishment of classification models. The OPLS-DA model demonstrated high stability and accuracy，with cumulative fit parameters

（cum）=0.927 and predictive parameter

²（cum）=0.907. The PCA model achieved a 93.3% classification accuracy for test samples. These results confirm the robust fitting and predictive capabilities of the proposed method，which effectively discriminates physically recycled polyester samples.

关键词

Keywords

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