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利用近紅外光譜分析技術(shù)測定豆粕中多種物化指標

利用近紅外光譜分析技術(shù)測定豆粕中多種物化指標

 

1、實驗目的

使用型號為SS602S的近紅外光譜儀(深圳善時儀器自主研發(fā))快速測定豆粕中蛋白質(zhì)和水分含量。

 

2、實驗材料與方法

實驗材料:

從東北某油脂企業(yè)隨機收集21個大豆豆粕樣品,并由企業(yè)提供這21個樣品的蛋白質(zhì)含量和水分含量的性質(zhì)值。

實驗方法:

儀器測量設(shè)置:掃描光譜時間2000ms,掃描次數(shù)10次,每個樣品采集兩張光譜,最終樣品集42個,其中隨機選擇37條光譜作為校正集,5條光譜作為驗證集,對光譜進行一階導數(shù)處理,選擇1300nm到2400nm的光譜區(qū)間建模。

     2016110211442906290620161102114559595959

 

實驗儀器與數(shù)據(jù)分析軟件:

型號為SS602S的近紅外光譜儀

測量附件:參比模塊、校準模塊和樣品杯

化學計量學軟件:

ChemoStudio(隨機配套軟件)

實驗儀器性能指標與測量參數(shù):

性能指標:                                               

波長范圍:1200 nm – 2600 nm        

信噪比:1500 :1(1800 nm)

光譜分辨率:8nm(1500 nm)

波長準確性:0.5 nm

波長重復性:0.5 nm

吸光度重復性:0.0005 AU

基線噪聲:0.0005 AU

測量參數(shù):

測量速度:2000ms

測量次數(shù):10次掃描

光譜采集方式:漫反射

測量溫度:無需控溫

重復測量2次

 

數(shù)據(jù)處理方法:

1)  建模譜帶有效波長范圍為1300nm–2400nm;

2)  采用一階導數(shù)進行光譜預處理

3)建模方法為偏最小二乘法。

 

3、結(jié)果與分析

利用上述條件和化學計量學軟件建立豆粕中各蛋白質(zhì)和水分含量的近紅外預測模型。

20161102114566806680

豆粕原始近紅外光譜

1)豆粕蛋白質(zhì)模型結(jié)果

20161102114683408340

使用已建立好的數(shù)學模型對盲樣預測結(jié)果如下:

 

序號  

參考數(shù)據(jù)  

預測數(shù)據(jù)  

預測偏差  

2  

47.90  

47.79  

-0.11  

4  

47.39  

47.38  

-0.01  

<span style="font-family: NSimSun;font-size: 14px" "="">5  

47.30  

47.35  

0.05  

 

2)豆粕水分含量模型結(jié)果

20161102114627422742

使用已建立好的數(shù)學模型對盲樣預測結(jié)果如下:

序號  

參考數(shù)據(jù)  

預測數(shù)據(jù)  

預測偏差  

2  

11.30  

11.20  

-0.10  

4  

11.80  

11.82  

0.02  

<span style="font-family: NSimSun;font-size: 14px" "="">5  

11.30  

11.35  

0.05  

 

4.結(jié)論

1)SS602S近紅外光譜儀對于豆粕中蛋白質(zhì)和水分含量預測準確,符合行業(yè)標準;

2)收集的豆粕樣品數(shù)量有限,且蛋白質(zhì)和水分含量范圍較窄,在進一步補充豆粕樣本數(shù)量,擴大含量分布范圍的情況下,會改善待測組分的近紅外模型測量精度和穩(wěn)定性。

 

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