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模型转移简介

导演叫我趴下脸着地

2020/09/10
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近红外光谱（NIR）

模型转移简介

模型转移可以定义为光谱数据或校准模型的数学转换，以便使所开发的方法与不同的仪器或不同的测量条件兼容。模型转移的目的是确保在不同情况下获得的模型结果的互换性，而不必对每种情况进行耗时的重新校准。化学计量学用于纠正仪器和环境的差异，如仪器反应功能的变化（由仪器更换部分零件或设备老化引起）、样品的物理或化学组成的改变（例如颗粒大小、表面结构、粘度等）及测量条件的变化（如温度和湿度的变化）等。在本研究中，使用相同的仪器设备采集的在线与离线近红外光谱被解释为测量条件的变化，样品以不同的方式呈现给光谱采集系统。

此外，随着光谱采集时间的推移，即使同一样品的光谱也会出现漂移、波长转变、线性或非线性改变等变化，因此建立的校正集模型需要定期进行维护。如果这些变化不通过定期采集新的校正集光谱进行维护，建立的模型会出现不可估量的误差，且在线模型较离线模型的收集需要消耗更多的物料，模型的定期维护需要更多的经济投入。为了提高在线模型的精度，节省成本，减少校正集光谱收集及模型维护带来的经济成本，采用化学计量学方法对离线光谱与在线光谱间模型传递进行研究，提高了模型的精度和稳定性。

离线模型的建立验证了便携式近红外光谱仪用于流化床混合过程API含量监测的可行性。由于物料的动态特性及其他影响因素的干扰，在线模型精度较低。此外，随着光谱采集时间、环境等的推移，即使同一样品的光谱也会出现漂移、线性或非线性改变等变化，故建立的校正集模型需要定期进行维护。如果这些变化不通过定期采集新的校正集光谱进行维护，建立的模型会出现不可估量的误差，给生产和检验带来不可估量的损失，且在线模型较离线模型的收集需要消耗更多的物料，模型的定期维护需要更多的经济投入。为了提高在线模型的精度，节省成本，减少校正集光谱收集及模型维护带来的经济成本，针对流化床混合过程中建立的API含量定量分析模型，采用化学计量学方法对离线光谱与在线光谱间模型传递进行研究，提高了模型的精度和稳定性，将模型转移后建立的新模型用于中试生产过程API含量的在线监测，实现了实验室到中试应用的理论和实践研究。

目前，模型转移方法主要包括两大类：光谱数据的模型传递法和结果校正的模型传递法[73, 74]。其中光谱数据的模型传递包括光谱吸光度及波长（或波数）的校正两个方面。在诸多模型传递方法中，分段直接标准化法(Piecewise direct standardization, PDS)是最常用的方法之一，也是常用的评价模型传递新方法的参比方法，在模型传递方法中占有重要地位。另一个常用的方法是分段反向标准化法(Piecewise reverse standardization, PRS)。PDS[75, 76]法和PRS法在原理相同的，但数据转换方向不同。PDS法是将辅仪器(slave instrument)的光谱数据向主仪器方向转换或者将精度低的光谱数据向精度高的方向转换，PRS法相反，是将将精度高的光谱数据向精度低的方向转换。

采用化学计量学方法对离线光谱和在线光谱间模型传递进行研究，提高了模型精度，节省了校正集收集及模型维护成本，实现了由实验室到工厂实际应用的理论和实践研究，具体计算过程如图所示，研究内容主要包括：

①流化床混合过程中，标准离线光谱(Xstatic)的收集和标准在线光谱(Xdynamic)的收集。

②通过标准离线光谱(Xstatic)和标准在线光谱(Xdynamic)建立转换矩阵F。

③将采集到的校正集样品离线光谱Xstatic(cal)通过转换矩阵得到新的校正集建模光谱Xstatic(fit)=Xstatic(cal) F.

④将得到的校正集光谱矩阵Xstatic(fit)用于建立校正集模型，用于未知样品的预测。

⑤模型传递后与原在线模型及离线模型的比较。

⑥将模型转移后的模型用于中试流化床混合过程在线监测并对测量结果进行评价。

模型转移计算流程图

附件：

6.docx

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