〓疯子哥〓
第7楼2009/06/30
图3~图7中烟草主要化学成分的PLS1回归模型中各指标的主成分数及决定系数见表1。
表1 近红外光谱定量分析模型的主成分数及决定系数(R2)比较
由以上图形和表1可以看出,采用旋转样品池所测得的近红外光谱所建的模型,其决定系数比采用固定样品池所得的模型要好一些,这说明样品旋转测定得到的信息稳定、准确,这与光谱的采集广泛,样品松密度、厚度的保持一致是直接相关的。从模型来看,烟碱、总糖、还原糖的决定系数很高,显示含量数据和光谱数据间有较好的相关性。钾的决定系数较低,主成分数较高,且模型中的验证值和校验值相差较大,这与化学值的准确性很有关系,通过改善其一级数据可以提高模型的精度。pH值的决定系数明显偏低,主要是样品pH值的数据梯度没有展开,适当扩大pH值的数据范围,可以改善模型。
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第8楼2009/06/30
3.3 模型的检验
利用所建立的近红外定量模型进行内部预测,预测的平均相对误差比较结果如表2。
表2 预测平均相对误差的比较
由表2可以看出,采用旋转样品池的内部预测结果在一定程度上都要好于固定样品池,烟碱、总糖、还原糖、pH值的内部预测结果之平均相对标准偏差都小于5%,钾的为8.65%,虽然K的平均相对标准偏差偏大,但具体针对烟草中的K的分析,目前这也是一个较好的结果。
使用Luminar 5030-731型Mini-AOTF/(NIR)便携式近红外光谱仪建立的烟草成分定量分析模型与其它仪器的相比(如PE公司的Spectrum One NTS),结果相对要差一些,这与样品的采样条件、光谱的采集范围相关。在近红外区2300nm~2500nm之间,还有许多相关的信息没有采集到。改进仪器的采样条件及光谱采集范围,可以进一步改善定量模型,提高模型预测的准确度。
4.结论
从以上的研究来看,通过改变便携式近红外光谱仪的采样条件,可以改善模型,提高预测的准确性。提高化学值数据的测量精度,适当补充数据优化模型,AOTF-NIR技术便可以很好的应用于现场质量控制、野外检测等方面。通过相应技术扩大光谱的采集范围,模型将可以进一步优化。从我们的实验结果来看,AOTF-NIR技术可以应用到烟草样品的质量控制和化学成分分析中去,能满足现场质检质控要求。
参考文献
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