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近红外光谱(NIR)
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在近红外定量分析中,如何处理校正模型预测值异常偏离的情况?
Ins_29253308
2024/06/23
私聊
近红外光谱(NIR)
在仪器性能稳定,运行正常的条件下,
校正模型的应用常
会
出现预测值偏离,与参考方法测定值有明显差异的现象,但检查待测样品的光谱又未超出模型校正样品光谱空间的合理范围。出现这种现象,可暂时不必忙于添加样品维护模型,应该检查整个近红外分析检测过程是否规范,
参考
GB/T 2985
8-2013
有关校
正和测定误差的主要类型、来源、影响因素及解决途径
的相关内容,
先
排除校正模型之外的其他影响因素,最后,再来处理校正模型有可能存在的问题。
因为光谱误差、样品误差、校正误差和预测误差的产生或叠加,都会导致预测值偏离
。这里举个实例,说明如何处理
在
近红外
预测
同一个
初烤
烟叶样品
的氯、还原糖和总糖含量时,出现氯的预测值是负值,还原糖预测值大于总糖预测值的异常现象
。
(
1
)
光谱误差
。
如更替
使用了石英窗光学一致性差的样品池
测量
光谱,造成样品光谱
重现性变差,
导致
样品光谱
偏离
合理的
校正空间。检查样品池石英窗的光学一致性,或使用同一
支
样品池,
经常
对样品池作必要的清洁
。
(
2
)
样品误差
。如果样品粒度不
均匀,
温度和含水率不稳定,必然会
造成光谱的重现性下降
,
导致
预测值不稳定,按建模时制作校正样品的统一实验方案,规范制作和保存待测样品。
(
3
)
使用了对水分比较敏感的波长或光谱波段(水分在
7500
~
7000cm
-1
或
5600
~
5100cm
-1
有明显的吸收)建模,样品含水率的改变,如样品含水
率
过高
或过低
,没有控制在
建模时所要求的
合理的范围之内,
则会
对测定含羟基
的
成分
的结果
产生明显的影响
。因此,一是控制样品含水率稳定,二是
尝试删除这些对水分敏感的波段并重新建模
。
(
4)
使用了含高频噪音的波段(
10000
~
8
500
cm
-1
)和较大的主成分数
建立
校正模型,引入了过多的噪音,光谱微小的改变导致预测结果不稳定。尝试删除含高频噪音的波段
,并
优化
模型
主成分数
,
选择
适宜
的主成分数
重新
建模
。
(
5)检查
校正模型中
参考值与校正模型计算值,对模型
计算
值
为负值的校正样品
,
应从校正模型中删除或
复检
参考值
,然后重建校正模型。
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