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注塑模型影像分析仪

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  • 【资料】模温机在注塑行业中的应用

    联系人：陈明珍，联系电话：13820078487模温机的作用就是用来加热或冷却模具并保持它的工作温度，保证注塑件品质稳定和优化加工时间。模温机分水温机和油温机两种。在注塑工业中，模具的温度对注塑件的质量和注塑时间有着决定性的作用。本文将从以下七方面说明模温机在注塑模具中的应用要点：注塑模具的热平衡；控制模具温度的目的和模具温度对注塑件的影响；有效控制模具温度的预备条件；模温机；导热流体；模温机的优点和经济性。1、注塑模具的热平衡控制注塑机和模具的热传导是生产注塑件的关键。模具内部，由塑料（如热塑性塑料）带来的热量通过热辐射传递给材料和模具的钢材，通过对流传递给导热流体。另外，热量通过热辐射被传递到大气和模架。被导热流体吸收的热量由模温机来带走。模具的热平衡可以被描述为：P＝Pm－Ps。式中P为模温机带走的热量；Pm为塑料引入的热量；Ps为模具散发到大气的热量。 2、控制模具温度的目的和模具温度对注塑件的影响注塑工艺中，控制模具温度的主要目的一是将模具加热到工作温度，二是保持模具温度恒定在工作温度。以上两点做的成功的话，可以把循环时间最优化，进而保证注塑件稳定的高质量。模具温度会影响表面质量，流动性，收缩率，注塑周期以及变形等几方面。模具温度过高或不足对不同的材料会带来不同的影响。对热塑性塑料而言，模具温度高一点通常会改善表面质量和流动性，但会延长冷却时间和注塑周期。模具温度低一点会降低在模具内的收缩，但会增加脱模后注塑件的收缩率。而对热固性塑料来说，高一点的模具温度通常会减少循环时间，且时间由零件冷却所需时间决定。此外，在塑胶的加工中，高一点的模具温度还会减少塑化时间，减少循环次数。3、有效控制模具温度的预备条件温度控制系统由模具、模温机、导热流体三部分组成。为了确保热量能加给模具或移走，系统各部分必须满足以下条件：首先是在模具内部，冷却通道的表面积必须足够大，流道直径要匹配泵的能力（泵的压力）。型腔中的温度分布对零件变形和内在压力有很大的影响。合理设置冷却通道可以降低内在压力，从而提高了注塑件的质量。它还可以缩短循环时间，降低产品成本。其次是模温机必须能够使导热流体的温度恒定在1℃－3℃的范围内，具体根据注塑件质量要求来定。第三是导热流体必须具有良好的热传导能力，最重要的是，它要能在短时间内导入或导出大量的热量。从热力学的角度来看，水明显比油好。4、工作原理模温机由水箱、加热冷却系统、动力传输系统、液位控制系统以及温度传感器、注入口等器件组成。通常情况下，动力传输系统中的泵使热流体从装有内置加热器和冷却器的水箱中到达模具，再从模具回到水箱；温度传感器测量热流体的温度并把数据传送到控制部分的控制器；控制器调节热流体的温度，从而间接调节模具的温度。如果模温机在生产中，模具的温度超过控制器的设定值，控制器就会打开电磁阀接通进水管，直到热流液的温度，即模具的温度回到设定值。如果模具温度低于设定值，控制器就会打开加热器。联

  • 怎么注塑出好的塑胶模具？

    怎么注塑出好的塑胶模具？

    现阶段塑料工业迅速速发展扩大，在市面上应用更加广泛，通用与工程塑料在强度和精度等方面也在不断提高，塑料制品所占的比例迅猛增加。模具是一种生产塑料制品的工具。它由几组零件部分构成，这个组合内有成型模腔。塑胶模具根据生产工艺和生产产品的不同可分为：A．注射成型模――电视机外壳、键盘按钮（应用最普遍） B．吹气模――饮料瓶 C．压缩成型模――电木开关、科学瓷碗碟 D．转移成型模――集成电路制品 E．挤压成型模――胶水管、塑胶袋F．热成型模――透明成型包装外壳G．旋转成型模――软胶洋娃娃玩具http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/01/201701041406_01_3169645_3.jpg注射成型是塑料加工中最普遍采用的方法。适用于全部热塑性塑料和部分热固性塑料，制得的塑料制品数量之大是其它成型方法望尘莫及的，作为注射成型加工的主要工具之一的注塑模具，在质量精度、制造周期以及注射成型过程中的生产效率等方面水平高低，直接影响产品的质量、产量、成本及产品的更新，同时也决定着企业在市场竞争中的反应能力和速度。注塑模具是由若干块钢板配合各种零件组成的，A 成型装置（凹模，凸模） B 定位装置（导柱，导套） C 固定装置（工字板，码模坑） D 冷却系统（运水孔） E 恒温系统（加热管，发热线） F 流道系统（唧咀孔，流道槽，流道孔） G 顶出系统（顶针，顶棍）脉搏制造网——机械加工行业b2b服务平台

  • 影响近红外光谱分析模型的主要因素有哪些？

    [font=宋体][font=宋体]影响[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]模型效果的首要原因是光谱与研究目标的关联程度，相关性越强，则越容易建立模型；其次，采集的光谱质量、参考值的准确性也会显著影响模型的预测效果；此外，建模算法的选择、模型参数的优化、样本数量、样本分布情况等也是影响建模效果的重要因素。读者可具体参与[/font][font=Times New Roman]GB/T 29858-2013[/font][font=宋体]。[/font][/font]

  • 光谱分析仪与元素分析仪对比情况

    一般客户在选购任何检测仪器首先考虑的是检测的精度，性价比和售后服务。机械工业快速发展的今天，只有准确测量钢铁中元素的百分含量。才能使产品达到国家标准。目前钢铁中五大元素已达到读秒水准，称样取样也由原来的定量分析升级成不定量分析，终点颜色由原来的调节换成自动识别。一般钢的五大元素检验整个过程可在几分钟之内完成。可对于有色金属(铜合金、铝合金)的炉前控制非光谱莫属，它的多通道瞬间多点采集的特点保持着光谱分析仪快速的检测出顾客所要检测的元素。仪器的种类很多根据自己企业的需求选择合理的分析仪，华欣元素分析仪广泛的应用于冶炼、铸造、机械、车辆、泵阀、矿石、环保、质检等行业和领域，可以方便快捷的进行原料验收、炉前分析、成品检验等阶段的产品测试。现整理光谱分析仪和ND系列分析仪的对比供客户选择。元素分析仪的优点1.化学分析法是国家实验室所使用的仲裁分析方法，准确度高。2.对于各元素之间的干扰可以用化学试剂屏蔽，做到元素之间互不干扰，曲线可进行非线性回归，确保了检测的准确性。3.取样过程是深入样品中心和多点采集，更具有代表性，特别是对于不均匀性样品和表面处理后的样品可准确检测。4.应用领域广泛，局限性小，可建立标准曲线进行测定，仪器可进行曲线自我检测。5.购买和维护成本低，维护比较简单。碳硫分析仪的缺点1.流程比光谱分析法较多，工作量较大。2.不适用于炉前快速分析。3.对于检测样品会因为取样过程遭到破坏光谱分析仪的优点1.采样方式灵活，对于稀有和贵重金属的检测和分析可以节约取样带来的损耗。2.测试速率高，可设定多通道瞬间多点采集，并通过计算器实时输出。3.对于一些机械零件可以做到无损检测，而不破坏样品，便于进行无损检测。4.分析速度较快，比较适用做炉前分析或现场分析，从而达到快速检测。5.分析结果的准确性是建立在化学分析标样的基础上。光谱分析仪的缺点1.对于非金属和界于金属和非金属之间的元素很难做到准确检测。2.不是原始方法，不能作为仲裁分析方法，检测结果不能做为国家认证依据。3.受各企业产品相对垄断的因素，购买和维护成本都比较高，性价比较低。4.需要大量代表性样品进行化学分析建模，对于小批量样品检测显然不切实际。5.模型需要不断更新，在仪器发生变化或者标准样品发生变化时，模型也要变化。6.建模成本很高，测试成本也就比较大了，当然对于大量样品检测时，测试成本会下降。7.易受光学系统参数等外部或内部因素影响，经常出现曲线非线性问题，对检测结果的准确度影响较大。（选自网络）

  • 在线分析校正模型是如何建立的？

    [font=宋体][font=宋体]在线分析校正模型的建立主要分为[/font][font=Times New Roman]5[/font][font=宋体]个步骤：[/font][/font][font=宋体][font=宋体]（[/font][font=Times New Roman]1[/font][font=宋体]）获取代表性样品并采集对应的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]。校正模型预测性能的稳健性很大程度上取决于样品本身的代表性，因此获取有良好代表性的样品是建模过程中及其关键的一环。待获取样品后，利用光谱采集装置进行在线[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的采集，然后利用标准方法测定各份样品待测指标的数值，最后获得样品待测指标与对应光谱信息一一对应的数据集。[/font][/font][font=宋体][font=宋体]（[/font][font=Times New Roman]2[/font][font=宋体]）校正样本集与验证样品集的选择。校正样本集用来模型训练而验证样本集则用来验证模型的预测性能。理想的校正集应包含未来待测样本中可能存在的所有化学成分，其浓度范围应大于待测样本。目前，常利用[/font][font=Times New Roman]Kennard[/font][/font][font='Times New Roman']-Stone[/font][font=宋体]法、光谱[/font][font='Times New Roman']-[/font][font=宋体]理化值共生距离法进行校正集和验证集的选取。[/font][font=宋体][font=宋体]（[/font][font=Times New Roman]3[/font][font=宋体]）光谱预处理及波长筛选。在建模过程中，光谱预处理往往是必不可少的，运用适当的方法进行预处理可以有效保留光谱中的关键信息并剔除噪声信息，以提升校正模型的预测性能。波长选择也是重要环节之一，进行波长筛选一方面可以简化模型，更主要的是由于不相关或非线性变量的剔除，可以得到预测能力强、稳健性好的模型。[/font][/font][font=宋体][font=宋体]（[/font][font=Times New Roman]4[/font][font=宋体]）异常样本的剔除。异常样本会极大的影响建模过程，降低模型的预测准确性和稳定性，因此需要异常样本的识别与剔除。[/font][/font][font=宋体][font=宋体]（[/font][font=Times New Roman]5[/font][font=宋体]）校正模型的建立。待前面[/font][font=Times New Roman]4[/font][font=宋体]个部分的工作完成后，借助化学计量学算法建立定量校正模型，运用校正标准误差、预测标准误差、决定系数或相关系数等对校正模型的预测性能进行评价。涉及建立、评价定量校正模型或定性判别模型（类模型）可参考[/font][/font][font='Times New Roman']ASTM E-1655[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman']GB/T29858-2013[/font][font=宋体]和[/font][font='Times New Roman']GB/T37969-2019[/font][font=宋体]等[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]标准[/font][/font][font=宋体]。[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]此外，在线模型也可由实验室建立的离线模型通过模型传递技术获得。[/font][/font]

  • 近红外光谱定量分析模型的样本影响 (文章分享)

    以近红外光谱小麦蛋白质定量模型为例，重点分析了异常样本问题。对于异常样本的存在性，本文是以PLSR算法的隐变量建模中校正方差与验证方差的解释百分比曲线的背离特性作为判断依据，当两个百分比曲线具有显著的偏离或偏离点时，则认为样本中存在异常样本或样本模式异常，异常样本已经显著对建模产生影响。

  • . 在近红外分析中，哪些情形需要转移近红外模型？如何操作？

    [font=宋体]在近红外定性定量分析中，构建定量校正模型通常要比训练定性类模型投入更高的人力物力成本，在模型投入使用后，以下发生的情形往往需要转移模型，并伴随模型的维护。[/font][font=宋体][font=宋体]（[/font][font=Times New Roman]1[/font][font=宋体]）维修或更新[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]。当仪器使用到一定的年限时，要关注仪器[/font][font=Times New Roman]D[/font][/font][font='Times New Roman']Q[/font][font=宋体][font=Times New Roman]/I[/font][/font][font='Times New Roman']Q[/font][font=宋体][font=Times New Roman]/O[/font][/font][font='Times New Roman']Q/PQ[/font][font=宋体][font=宋体]的历史文件，重视仪器[/font][font=Times New Roman]I[/font][/font][font='Times New Roman']Q[/font][font=宋体][font=Times New Roman]/O[/font][/font][font='Times New Roman']Q/PQ[/font][font=宋体][font=宋体]验证确认信息和可能出现的预警信息。若需要维修或升级更换光谱仪，到这个时候，通过多年积淀的模型，其价值往往是新仪器的数倍，用户最希望的是将原机模型[/font][font=宋体]“硬拷贝”至维修后的仪器上或新的光谱仪上就能正常使用，免去繁琐的“软拷贝”转移模型，这就要求新旧[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]必须具有优良的光学性能，仪器之间的性能差异最小，测量结果具有很好的重现性。但事实上，同厂家同型号同一个批次生产的光谱仪都很难做到这一点，往往需要采用合适的模型转移方法来转移模型。维修或更新仪器，合理的操作方法是，在更换采样附件、光源和检测器等一些光学元器件或旧仪器还没有退役之前，尽量考虑使用同厂家的元器件或同类型的升级产品，在严格履行完整的仪器设备[/font][font=Times New Roman]4[/font][/font][font='Times New Roman']Q[/font][font=宋体][font=宋体]（[/font][font=Times New Roman]D[/font][/font][font='Times New Roman']Q[/font][font=宋体][font=Times New Roman]/I[/font][/font][font='Times New Roman']Q[/font][font=宋体][font=Times New Roman]/O[/font][/font][font='Times New Roman']Q/PQ[/font][font=宋体]）验证确认程序条件下，完成模型转移和评估工作，使新旧仪器平稳交接，这样，既可降低模型转移的难度，又可保证测量结果的重现性。[/font][font=宋体][font=宋体]（[/font][font=Times New Roman]2[/font][font=宋体]）增加仪器扩大分析检测规模或范围。如果近红外分析检测工作量加大，待测样品来源、范围仍在校正样品的空间范围之内，满足校正模型内插分析要求，那么，选择合适的模型转移方法，“软拷贝”或“硬拷贝”转移模型即可。如果待测样品来源新产区，在[/font][/font][font='Times New Roman']PCA[/font][font=宋体]主成分空间中与原校正样品[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]没有形成[/font][/font][font=宋体]显著的[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]异常分布或聚类，马氏距离[/font][/font][font=宋体]在[/font][font='Times New Roman']([/font][img=,55,24]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/06/202406230935279400_5241_6418678_3.png!w55x24.jpg[/img][font='Times New Roman'])[/font][font=宋体] [font=Times New Roman]~ 3[/font][font=宋体]的范围之内，这时，在完成模型转移后，应在原校正样品集中添加新产区的代表性样品，扩展原模型校正样品空间范围，增强原模型的适应性。如果添加的代表性样品的[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]马氏距离[/font][/font][font=宋体][font=宋体]大于[/font][font=Times New Roman]3[/font][font=宋体]，远离原校正样品总体平均水平，在[/font][/font][font='Times New Roman']PCA[/font][font=宋体]主成分空间中与原校正样品形成明显的[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]异常分布或聚类，[/font][/font][font=宋体]则无需转移模型，应针对新产区重建新模型。[/font]

  • 基于多模型加权预测的近红外定量分析方法

    基于多模型加权预测的近红外定量分析方法

    [b][size=18px][font=宋体]1[/font][font=宋体]、背景介绍[/font][/size][/b][font=宋体] 随着微机电技术的发展，近几年，便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]被广泛应用于食品、饮料、医药、煤炭等各个领域，相较于传统的大型傅里叶变换光谱分析系统，其具有结构简单、成本低廉、携带方便、结果实时可见等优势，目前已成为光谱领域的热门产品。但是便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]易受光源、检测器、使用方法、环境条件等影响，使得采集的光谱数据稳定性差，精度低，进而造成预测结果不稳定、预测准确率低等问题。[/font][font=宋体] 为了解决上述问题，提升便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析结果的稳定性及准确性，目前行业内[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]数据建模优化工作，主要集中于数据源筛选、预处理算法优化、模型筛选算法优化等基于PLS算法的单模型建模优化工作，此类建模算法主要适用于高精度的傅里叶[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]。对于自身硬件分辨率较低的便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]，适用性较差。因此本帖在基于PLS算法建模的基础上，提出多模型加权预测的方法，以特定准则选取相对稳定、准确率较高的若干个光谱模型，结合模型自身系数进行加权预测的方式来提升便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]整体性能，进而提升便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]的预测稳定性及准确率。[/font][b][size=18px][font=宋体]2[/font][font=宋体]、方法解析[/font][/size][font=宋体]2.1[/font][font=宋体]样本集合划分[/font][/b][font=宋体] 使用便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]采集400个待测样品，采用Kennard Stone（K-S）算法对样本进行划分，将样本划分为训练集（200个）、验证集（100个）、盲测集（100个）、避免人为划分样本的主观性。[/font][b][font=宋体]2.2[/font][font=宋体]光谱预处理[/font][/b][font=宋体] 便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]采用常规的单一预处理方式效果不佳，本贴采用双预处理嵌套的方式对样品进行处理，其中第一级、第二级预处理均可设置不同的预处理参数，通过不同预处理方式，预处理参数的设置可以获取多种预处理结果。[/font][align=center][img=双预处理嵌套,690,325]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042103332831_7122_5075516_3.png!w690x325.jpg[/img][/align][b][font=宋体]2.3[/font][font=宋体]光谱建模[/font][/b][font=宋体] [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]定量分析建模方法包括多元线性回归（[/font][font='Times New Roman',serif]MLR[/font][font=宋体]）、主成分回归（[/font][font='Times New Roman',serif][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/jp][color=#3333ff]PCR[/color][/url][/font][font=宋体]）、偏最小二乘回归（[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]）、人工神经网络（[/font][font='Times New Roman',serif]ANN[/font][font=宋体]）和支持向量机（[/font][font='Times New Roman',serif]SVM[/font][font=宋体]）等。其中，[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]算法应用最为广泛，选用[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]算法进行建模。通过多种预处理结果、不同[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]主成分数选择组合建立多个光谱定量分析模型，若设定一级预处理为[/font][font='Times New Roman',serif]M[/font][font=宋体]种，二级预处理为[/font][font='Times New Roman',serif]N[/font][font=宋体]种，[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]主成分数选择为[/font][font='Times New Roman',serif]T[/font][font=宋体]种，则通过不同排列组合可以建立合计[/font][font='Times New Roman',serif]M*N*T[/font][font=宋体]个光谱定量分析模型。[/font][align=center][img=多种建模方式,690,198]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042104079253_7276_5075516_3.png!w690x198.jpg[/img][/align][b][font=宋体]2.4[/font][font=宋体]光谱模型选择[/font][/b][font=宋体] 基础模型一：在上述建立的大量光谱定量分析模型中，选择光谱模型最通用的两大表征系数，即模型相关系数（[/font][font='Times New Roman',serif]R2[/font][font=宋体]值）以及均方根误差（[/font][font='Times New Roman',serif]RMSECV[/font][font=宋体]值）进行基础模型筛选，选择模型相关系数最大的模型为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]A[/font][font=宋体]，模型均方根误差最小的模型为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]B。[/font][font=宋体] 基础模型二：在基础模型一中引入验证集，通过训练集建立的多个光谱模型对验证集进行预测，将预测值与验证集标定值进行计算，获取偏差值，选择偏差值最小的光谱模型为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]C。[/font][align=center][img=基础模型C,690,264]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042104332526_3725_5075516_3.png!w690x264.jpg[/img][/align][font=宋体] 基础模型三：在基础模型二中引入准确率，在近红外快检的实际应用中，对于预测偏差值在一定阈值范围内的样本定义为准确预测样本，若超出阈值则为预测错误样本，选择准确率最高的光谱模型为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]D。[/font][align=center][img=基础模型D,690,235]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042104460652_3475_5075516_3.png!w690x235.jpg[/img][/align][b][font=宋体]2.5[/font][font=宋体]权重系数计算[/font][/b][font=宋体] 光谱模型不同，对盲测样本的预测能力不同，结合光谱模型的模型相关系数（[/font][font='Times New Roman',serif]R2[/font][font=宋体]值）或者均方根误差（[/font][font='Times New Roman',serif]RMSECV[/font][font=宋体]值）计算各个模型的预测权重，以模型相关系数为例：[/font][align=center][font='Times New Roman',serif]Ti=Ri/(R1+R2+R3+R4)[/font][/align][font=宋体] 其中，[/font][font='Times New Roman',serif]R1[/font][font=宋体]为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]A[/font][font=宋体]的模型相关系数，[/font][font='Times New Roman',serif]R2[/font][font=宋体]为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]B[/font][font=宋体]的模型相关系数，依此类推。[/font][font='Times New Roman',serif]Ti[/font][font=宋体]为各个基础模型对应权重系数。[/font][b][font=宋体]2.6[/font][font=宋体]多模型加权预测[/font][/b][font=宋体] 分别采用光谱基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]A[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]B[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]C[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]D[/font][font=宋体]对盲测集[/font][font='Times New Roman',serif]100[/font][font=宋体]个样本进行预测，以盲测集单个样本为例，四个光谱模型对应获取四个预测值[/font][font='Times New Roman',serif]a[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]b[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]c[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]d [/font][font=宋体]，结合权重系数计算最终单一预测值[/font][font='Times New Roman',serif]S[/font][font=宋体]：[/font][align=center][font=宋体][/font][/align][align=center][font='Times New Roman',serif]S=a*T1+b*T2+c*T3+d*T4[img=多模型加权预测,690,212]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042106560595_5692_5075516_3.png!w690x212.jpg[/img][/font][/align][b][size=18px][font=宋体]3[/font][font=宋体]、实际应用[/font][/size][font=宋体]3.1[/font][font=宋体]硬件信息[/font][/b][font=宋体] 硬件设备为四川长虹研发的[/font][font='Times New Roman',serif]PV800-III[/font][font=宋体]便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]，光谱仪波段范围为[/font][font='Times New Roman',serif]1350nm-2150nm[/font][font=宋体]，采样间隔为[/font][font='Times New Roman',serif]6nm[/font][font=宋体]，尺寸为[/font][font='Times New Roman',serif]Φ100mm×76.8mm[/font][font=宋体]，重量约[/font][font='Times New Roman',serif]750g。[/font][b][font=宋体]3.2[/font][font=宋体]样本采集：[/font][/b][font=宋体] 采集[/font][font='Times New Roman',serif]400[/font][font=宋体]个酒醅样品，其中酒醅水分、淀粉、酸度等理化指标均由车间经验丰富化验员按常规化学方法测定所得。[/font][b][font=宋体]3.3[/font][font=宋体]分析对比[/font][/b][font=宋体] 结合酒醅常用的光谱预处理算法及[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]单模型建模算法对本应用中酒醅数据进行建模，通过多种预处理组合优化，有效剔除光谱数据中的大量无用信息，并结合[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]算法，将高维光谱数据进行有效降维，提升光谱数据的有效性及准确度。最后以[/font][font='Times New Roman',serif]RMSECV[/font][font=宋体]作为模型筛选指标，利用筛选的最优模型对[/font][font='Times New Roman',serif]100[/font][font=宋体]条未知样本进行模型外验证，图[/font][font='Times New Roman',serif]a~c[/font][font=宋体]依次给出了传统单模型水分、酸度、淀粉[/font][font='Times New Roman',serif]3[/font][font=宋体]个指标的模型外预测分布情况，图中横坐标为标定值，纵坐标为预测值，黄色区域为模型允许的误差范围（水分、淀粉允许误差为绝对偏差[/font][font='Times New Roman',serif]±1[/font][font=宋体]，酸度允许误差范围为绝对偏差[/font][font='Times New Roman',serif]±0.3[/font][font=宋体]），采用基于多模型加权预测的近红外定量分析方法对上述酒醅光谱数据进行建模，利用筛选的多个光谱模型对相同的[/font][font='Times New Roman',serif]100[/font][font=宋体]条未知样本进行加权预测，图[/font][font='Times New Roman',serif]d~f[/font][font=宋体]依次依次给出了多模型加权预测方法水分、酸度、淀粉[/font][font='Times New Roman',serif]3[/font][font=宋体]个指标的模型外预测分布情况。[/font][img=酒醅定量分析,690,318]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042105316390_239_5075516_3.png!w690x318.jpg[/img][font=宋体] 多模型加权预测方法相较于传统单模型预测方法，各指标准确率均有不同幅度提升，3个指标准确率平均提升约11%。各指标准确率均达到了企业车间应用要求。[/font][b][size=18px][font=宋体]4[/font][font=宋体]、结论[/font][/size][/b][font=宋体] 利用便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]，分别以传统单模型建模方法、多模型加权预测方法进行酿酒车间酒醅各成分光谱建模，并对[/font][font='Times New Roman',serif]100[/font][font=宋体]个未知样本进行模型外预测分析。结果表明，基于多模型加权预测的近红外定量分析方法，可以有效弥补便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]在采样精度、稳定性等方面的不足。相较于单模型建模预测结果，多模型加权预测方法将酒醅样本各成分预测准确率平均提升了约[/font][font='Times New Roman',serif]11%[/font][font=宋体]，甚至可有效逼近大型傅里叶光谱仪设备预测效果，是一种可以在便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]快检领域推广应用的实用方法。[/font]

  • 【分享】土壤水环境中污染物运移双点吸附解吸动力学模型

    《土壤水环境中污染物运移双点吸附解吸动力学模型》摘要：在考虑对流弥散、平衡/非平衡双点吸附解吸、微生物降解等情况下,建立了土壤环境中有机污染物迁移转化的动力学模型,并给出了有限差分解。在此模型的基础上,详细讨论了有机污染物在土壤中的分布规律,并对一阶吸附解吸速率常数k和平衡吸附点位所占总点位的比例f进行了灵敏度分析。分析研究表明:参数k对于土壤中有机污染物浓度分布有着重要的影响,其影响程度又与非平衡吸附点位所占总点位的比例(1-f)有关;污染后期土壤吸附相的存在,也会起到增加土壤水溶质浓度的作用,且k越大,这种作用越明显。1 引言2 数学模型的建立2.1 污染物在土壤中迁移转化的控制方程2.2 定解条件3 数学模型的有限差分解4 模型分析4.1 有机污染物在土壤中的分布规律4.2 对模型参数k 的分析4.3 平衡吸附点位所占比例f 对参数k 的灵敏度的影响5 结论本文建立了双点平衡/动力学吸附溶质运移模型，并用有限差分法对其进行了离散，通过编制的相应程序对模型进行了初步研究。研究表明：（1）土壤中各点的浓度随着时间的增加，总是呈现先增加后减小的趋势，且在某一时刻形成一个峰值；随着深度的增加，这个峰值会逐渐减小；远离输入端的峰值要比靠近输入端的峰值出现的晚一些。（2）靠近输入端的土壤前期浓度要比远离输入端的土壤前期浓度大很多，而靠近输入端的土壤后期浓度要比远离输入端的土壤后期浓度略小些。（3）停止污染物输入之前，对应于每一时刻的土壤水相浓度沿深度均呈递减趋势，且随着时间的增加，土壤中各点的浓度也不断地增加。停止污染物输入之后，呈现先上升再下降的趋势，而且随着时间的增加，浓度的峰值逐渐降低且峰值点沿深度逐渐下移。（4）在污染后期土壤吸附相的存在，在一定程度上也会增加土壤水的溶质浓度。（5）参数k 对于土壤中浓度分布有着重要的影响； k 的敏感性与非平衡吸附点位所占总点位的比例有关，比例越大， k 的敏感性越强。

  • 光谱分析仪和化学分析仪的优缺点比较

    光谱分析仪的优点：1. 采样方式灵敏，关于稀有和宝贵金属的检测和剖析可以浪费取样带来的损耗。2. 测试速率高，可设定多通道霎时多点采集，并经过计算器实时输入。3. 关于一些机械零件可以做到无损检测，而不毁坏样品，便于停止无损检测。4. 剖析速度较快，比拟适用做炉前剖析或现场剖析，从而到达疾速检测。5. 剖析后果的精确性是树立在化学剖析标样的根底上。光谱分析仪的缺点：1. 关于非金属和界于金属和非金属之间的元素很难做到精确检测。2. 不是原始办法，不能作为仲裁剖析办法，检测后果不能做为国度认证根据。3. 受各企业产品绝对垄断的要素，购置和维护本钱都比拟高，性价比拟低。4. 需求少量代表性样品停止化学剖析建模，关于小批量样品检测显然不实在际。5. 模型需求不时更新，在仪器发作变化或许规范样品发作变化时，模型也要变化。6. 建模本钱很高，测试本钱也就比拟大了，当然关于少量样品检测时，测试本钱会下降。7. 易受光学零碎参数等内部或外部要素影响，常常呈现曲线非线性成绩，对检测后果的精确度影响较大。化学分析仪的优点:1. 化学剖析法是国度实验室所运用的仲裁剖析办法，精确度高。2. 关于各元素之间的搅扰可以用化学试剂屏蔽，做到元素之间互不搅扰，曲线可停止非线性回归，确保了检测的精确性。3. 取样进程是深化样品中心和多点采集，更具有代表性，特别是关于不平均性样品和外表处置后的样品可精确检测。4. 使用范畴普遍，局限性小，可树立规范曲线停止测定，仪器可停止曲线自我检测。5. 购置和维护本钱低，维护比拟复杂。化学分析仪的缺点:1. 流程比光谱剖析法较多，任务量较大。2. 不适用于炉前疾速剖析。3. 关于检测样品会由于取样进程遭到毁坏

  • 【原创大赛】药物临床分析中可线性化的非线性模型回归应用

    【原创大赛】药物临床分析中可线性化的非线性模型回归应用

    药物临床分析中可线性化的非线性模型回归应用药物临床分析数据统计分析是一项科学严肃的工作,在实际过程中常常会遇到许多问题，如在设计阶段常出现的问题有未严格执行随机化分组,盲法被破坏，试验对象人入组排除标准未严格执行；在数据管理和质量控制阶段常出现的问题有对数据集划分不当,重要数据缺失,数据前后不一致，各中心数据测量标准不同;在数据统计分析阶段常出现的问题有对数据未进行标准化，对数据分布未进行描述,统计描述过于简单,当基线不均和中心差别较大时未进行分析，统计分析方法选择不当等问题。在现实分析中，都习惯用线性回归作为基础，然而，在实际应用中，非线性回归模型要比线性回归模型更能充分地表达变量间的关系。对于非线性的回归，也可以用一个反应变量(y)与自变量(x)间可能的关系表达。利用第五届原创大赛，俺对非线性回归做个简要描述，顺便寻找在这方面应用熟悉的专家和老师，俺想请教一堆问题，(*^__^*) 嘻嘻……。1、可线性化的非线性模型（内在线性模型）http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208291932_387103_2355529_3.jpg1.1、可线性化的非线性模型的应用可线性化的非线性模型拟合通常可以这样去做a、散点图，选择函数类型;b、相应的变量变换；c、采用“OLS ”法求模型的参数估计值；d、拟合多个相近的模型，通过对各个模型的拟合优度评价挑选较为合适的模型。例1：某药物临床分析基地用已知浓度的免疫球蛋白X(IgA, μg/ml)作火箭电泳, 测得火箭高度Y(mm)和试拟合Y关于X的两个回归方程如下所示。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208291933_387104_2355529_3.jpg 图2http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208291933_387105_2355529_3.jpg 图3http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208291933_387106_2355529_3.jpg 图4例2：药物临床分析基地为了研究某药品抑制肾上腺素释放的效应，选取10个给药物剂量水平，每种药物剂量水平上重复5次试验，观测结果和不同回归模型描述该药品剂量与反应的规律如下。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208291935_387107_2355529_3.jpg1.2、应变量的非线性变换例3：有15名病人的住院天数X与预后指数Y数据如下表。试做回归分析。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208291935_387108_2355529_3.jpg 图6http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208291936_387109_2355529_3.jpg 图7http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208291936_387110_2355529_3.jpg2、总结在药物临床分析中若曲线拟合中只涉及到对自变量x进行变换，则以变换后的数据用OLS法求解模型的参数估计与模型评价即可；若曲线拟合中是对因变量Y进行变换，则应尽量采用统计软件直接来完成非线性拟合，而不用变换后的数据以OLS法求解模型的参数估计值。

  • 饲料行业NIR氨基酸模型如何建立？

    饲料行业NIR氨基酸模型如何建立？ 如题，百思不解，请各位大仙指点迷津！原料氨基酸模型的湿法化学数据怎么获得（氨基酸分析仪还是液相），怎么处理，需要哪些工作，有无可参考的进度安排（最少需要多少样品量，保守的时间进度）？

  • 浅析光谱分析仪器和金属化学分析仪优缺点

    金属元素化学分析仪的优点 　　1.化学分析法是国家实验室所使用的仲裁分析方法，准确度高。　　2.对于各元素之间的干扰可以用化学试剂屏蔽，做到元素之间互不干扰，曲线可进行非线性回归，确保了检测的准确性。　　3.取样过程是深入样品中心和多点采集，更具有代表性，特别是对于不均匀性样品和表面处理后的样品可准确检测。　　4.应用领域广泛，局限性小，可建立标准曲线进行测定，仪器可进行曲线自我检测。　　5.购买和维护成本低，维护比较简单。　　金属元素化学分析仪的缺点：　　1.流程比光谱分析法较多，工作量较大。　　2.不适用于炉前快速分析。　　3.对于检测样品会因为取样过程遭到破坏。　　光谱分析仪的优点：　　1.采样方式灵活，对于稀有和贵重金属的检测和分析可以节约取样带来的损耗。　　2.测试速率高，可设定多通道瞬间多点采集，并通过计算器实时输出。　　3.对于一些机械零件可以做到无损检测，而不破坏样品，便于进行无损检测。　　4.分析速度较快，比较适用做炉前分析或现场分析，从而达到快速检测。　　5.分析结果的准确性是建立在化学分析标样的基础上。　　光谱分析仪的缺点：　　1.对于非金属和界于金属和非金属之间的元素很难做到准确检测。　　2.不是原始方法，不能作为仲裁分析方法，检测结果不能做为国家认证依据。　　3.受各企业产品相对垄断的因素，购买和维护成本都比较高，性价比较低。　　4.需要大量代表性样品进行化学分析建模，对于小批量样品检测显然不切实际。　　5.模型需要不断更新，在仪器发生变化或者标准样品发生变化时，模型也要变化。　　6.建模成本很高，测试成本也就比较大了，当然对于大量样品检测时，测试成本会下降。　　7.易受光学系统参数等外部或内部因素影响，经常出现曲线非线性问题，对检测结果的准确度影响较大。　　化学分析仪器系列产品：高频红外碳硫分析仪红外碳硫仪碳硫分析仪碳硅分析仪铁水分析仪金相分析仪钢铁分析仪金属元素分析仪金属含量分析仪元素分析仪化验仪器金属材料分析仪等。（来自网络，侵删）

  • 异常值识别与模型优化方法

    [font=宋体][font=宋体]异常样品对模型的稳健性会产生严重的干扰，在建模过程中需要进行剔除。异常样品一般分为两大类，第一类是高杠杆值样品，其光谱远离整体样品的平均光谱；第二类是预测值与参考值具有显著差异的样品，由参考值测量误差大、光谱测量误差大、参考值录入错误及模型不适用等原因造成。对于定量分析，一般可以采用马氏距离和杠杆值剔除第一类异常样品，利用学生化残差剔除第二类异常样品。对于定性分析，常采用[/font][font=Times New Roman]Hotelling[/font][/font][font='Times New Roman']’[/font][font=宋体][font=Times New Roman]s [/font][/font][i][font=宋体][font=Times New Roman]T[/font][/font][sup][font=宋体][font=Times New Roman]2[/font][/font][/sup][/i][font=宋体]检验或[/font][i][font=宋体][font=Times New Roman]F[/font][/font][/i][font=宋体]检验进行异常样品（光谱）的剔除。[/font][font=宋体][font=宋体]在剔除异常样品后，需要对模型进行优化，即选择合适的主成分或变量数建立模型。若所用的主成分或变量数过少，则可能未能充分利用信息，模型会欠拟合，导致模型预测精度下降；而主成分或变量数过多，则可能引入噪声，导致模型过拟合，使得模型稳定性变差。在实际建模中，一般采用交互验证方法进行模型优化，并根据交互验证误差（[/font][font=Times New Roman]SECV[/font][font=宋体]或[/font][font=Times New Roman]RMSECV[/font][font=宋体]）或预测残差平方和（[/font][font=Times New Roman]PRESS[/font][font=宋体]）最小来确定适宜的主成分或变量数。[/font][/font][font=宋体][font=宋体]在模型优化后，需要采用验证集样品对模型的有效性进行验证。验证集样品的选取一般要符合一定的要求。对于定量分析，一般采用验证标准误差（[/font][font=Times New Roman]SEV[/font][font=宋体]）对校正模型有效性进行验证。对于定性分析，通常采用判别正确率对类模型的有效性进行验证。[/font][/font][font=宋体]具体的异常值识别、模型优化与有效性验证方法及验证样品选取标准参见国家标准[/font][font='Times New Roman']GB/T 29858[/font][font=宋体][font=Times New Roman]-2013[/font][font=宋体]和[/font][/font][font='Times New Roman']GB/T37969[/font][font=宋体][font=Times New Roman]-2019[/font][font=宋体]。[/font][/font]

  • 【近红外光谱专家系列讲座】：12月10日 第三讲：近红外定量分析模型

    【近红外光谱专家系列讲座】：12月10日 第三讲：近红外定量分析模型

    【专家讲座】：第三讲：近红外定量分析模型【讲座时间】：2015年12月10日 14:00【主讲人】：闵顺耕 （中国农业大学理学院应用化学系教授，博士生导师，主要研究领域：红外/近红外光谱、化学计量学、农产品品质与营养分析、农产品安全。）【会议简介】内容提要：第三讲 近红外定量分析模型3.1 定量分析流程3.2 常见建模算法3.3 模型性能评价3.4 建立定量模型中的问题问题1. 样本集（样品分布?）①代表性②样本集数量③离群样本判断及取舍④检验集样品选择和数量⑤配制样品的共线性问题⑥化学值的准确度与精密度问题2.光谱测定（仪器性能、参比选择与光谱质量、测量方式、 不均匀性样品测定及颗粒度影响、在线光谱测定）-------------------------------------------------------------------------------1、报名条件：只要您是仪器网注册用户均可报名，通过审核后即可参会。2、报名并参会用户有机会获得100元手机充值卡一张哦~3、报名截止时间：2015年12月10日 13:304、报名参会：http://www.instrument.com.cn/webinar/meeting/meetingInsidePage/17405、报名及参会咨询：QQ群—379196738http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/10/2015042911235201_01_2507958_3.jpg

  • 注塑机冷却系统润滑油怎么选？

    注塑机冷却系统适用于工业冷却处理的设备，为了提供有效的注塑机冷却系统，所以要选对润滑油，避免润滑油选错导致制冷系统不能平稳的运行。注塑机冷却系统润滑油在选择的时候需要注意压缩机类型注塑机冷却系统的压缩机有活塞式、螺杆式和离心式三种，前两种的润滑油与被压缩的制冷剂直接接触，要考虑到润滑油和制冷剂之间的相互影响问题。离心式注塑机冷却系统所用的润滑油只是用来润滑转子轴承，也可根据负荷及转速的大小选用。注塑机冷却系统还可以根据制冷剂的类型选用注塑机冷却系统润滑油，与注塑机冷却系统制冷剂直接接触的润滑油，要考虑二者之间的相互影响。比如氟里昂一类的制冷剂能溶于矿物油，因而选用的润滑油粘度等级，应比使用不溶性制冷剂的高一个等级，以防止注塑机冷却系统润滑油被稀释后不能保证润滑。另外，还应注意混入制冷剂中的少量润滑油会不会影响注塑机冷却系统制冷系统的工作。注塑机冷却系统油的絮凝点便是检查混入制冷剂中的润滑油是否析出蜡结晶而使制冷系统堵塞的质量指标。还需要注意注塑机冷却系统制冷剂的蒸发温度选用润滑油，注塑机冷却系统制冷剂蒸发温度低的注塑机冷却系统，应选用凝点低的注塑机冷却系统油，以免被注塑机冷却系统制冷剂携带到制冷系统中的润滑油凝结在节流阀和蒸发器上，影响制冷效率，用氨作制冷剂的注塑机冷却系统，所用润滑油的凝点应低于蒸发温度，用氟里昂作制冷剂的，润滑油的凝点可稍高于蒸发温度。根据注塑机冷却系统的工作条件选用润滑油。当然，在选择注塑机冷却系统润滑油的时候，还需要根据具体的工况来选择适合的润滑油。

  • 如何建立数学模型（转载）

    如何建立数学模型（转载）

    如何建立数学模型讲授人：中国计量科学研究院研究员 倪育才 在测量不确定度评定中，建立数学模型也称为测量模型化，目的是要建立满足测量不确定度评定所要求的数学模型，即建立被测量Y和所有各影响量X间的函数关系，其一般形式可写为: Y=f(X1，X2，…，Xn) 可以说，建立数学模型是进行测量不确定度评定最关键的第一步，也是许多初学者在进行测量不确定度评定时遇到的第一个困难。 《测量不确定度表示指南》(GUM)在摘要介绍测量不确定度评定步骤时，首先就提到要建立数学模型，并说:“The function f should contain everyquantity, including all corrections and correction factors, that can contributea significant component of uncertainty to the result of measurement. ”。其意是数学模型f中应包含所有对测量结果的不确定度有影响的修正值和修正因子。也就是说，数学模型中应包含所有应该考虑的影响量，而每一个影响量将对测量结果贡献一个值得考虑的不确定度分量。因此一个好的数学模型，其中所包含的影响量和此后不确定度评定中所考虑的每一个不确定度分量应该是一一对应的。这样建立起来的数学模型，既能用来计算测量结果，又能用来全面地评定测量结果的不确定度。 要找出每一个影响量与被测量之间的函数关系，往往是很困难的，有时简直不可能得到两者关系的解析表达式。于是许多初学者往往将测量中用来获得被测量的计算公式作为数学模型而列出。例如在各种测量中，最经常采用的方法之一是比较测量。将被测量值y和参考标准所提供的标准量值s相比较，通过测量两者之差Δ可以计算出被测量y。于是在已经发表的各种测量不确定度评定的文章中，经常见到将y=x+Δ作为数学模型的情况。但在进行不确定度评定时，则又往往脱离数学模型而重新考虑各个不确定度分量。这样的数学模型对测量不确定度评定实际上毫无帮助。 在某些特殊情况下(例如某些检测项目)将计算公式作为数学模型可能是允许的，但一般说来不要把数学模型简单地理解为就是计算测量结果的公式，也不要理解为就是测量的基本原理公式。两者之间经常是有区别的。 从原则上说，似乎所有对测量结果有影响的输入量都应该在计算公式中出现，但实际情况却不然。有些输入量虽然对测量结果有影响，但由于信息量的缺乏，在具体测量时无法定量地计算它们对测量结果的影响。也有些输入量由于对测量结果的影响很小而被忽略，故在测量结果的计算公式中也不出现，但它们对测量结果的不确定度的影响却可能是必须考虑的。因此如果仅从计算公式出发来进行不确定度评定，则上述这些不确定度分量就可能被遗漏。当然，在某些特殊情况下如果所有其他不确定度贡献因素的影响都可以忽略不计时，数学模型也可能与计算公式相同。 对于不同的被测量和不同的测量方法，数学模型的具体形式可能差别很大，但实际上都可以用一种比较系统的方式来给出数学模型，或者说可以给出数学模型的通式。 根据测量误差的定义:误差=测量结果-真值。同时误差又可以分为随机误差和系统误差两类，且三者之间的关系为:误差=系统误差+随机误差。于是可以得到: 真值=测量结果-误差 　　=测量结果-系统误差-随机误差 由于修正值等于负的误差，于是上面的关系式就成为: 真值=测量结果-系统误差-随机误差 　　=测量结果+系统误差的修正值+随机误差的修正值 实际上，真值就是想得到的被测量的测量结果，于是上式可写成 被测量=测量结果+系统误差的修正值+随机误差的修正值 例1:对于常见的量块比较测量，若ls为标准量块的长度，Δl为测得的两量块的长度差，于是被测量块长度lx的计算公式为: lx=ls+Δl 由于测量时量块的温度通常会偏离标准参考温度20℃，考虑到温度和线膨胀系数对测量结果的影响，计算公式成为: lx=ls+Δl+lsδαθx+lsαsδθ 式中α和θ分别表示线膨胀系数和对标准参考温度20℃的偏差；脚标“s”、“x”分别表示标准量块和被测量块；以及δθ=θs-θx和δα=αs-αx。 考虑到量块测量点可能偏离量块测量面中心点对测量结果的影响，数学模型成为: lx=ls+Δl+lsδαθx+lsαsδθ+δl 将此数学模型和上面给出的通式相比较就可以发现，等式右边的第一、二项ls+Δl即是由测量得到的未修正的测量结果。等式右边的第三、四项lsδαθx+lsαsδθ是对由温度偏差所引入的系统误差的修正值，在本例中这两项的数值十分小而可以忽略，但它们对测量结果不确定度的影响是必须考虑的。等式右边的最后一项δl，是表示由于测量点可能偏离量块中心对测量结果的影响。测量点的偏离对测量结果引入随机误差，因此最后一项实际上是对该随机误差的修正值。由下图可见两者之间的对应关系。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2013/10/201310181455_471725_2771427_3.jpg 例2:砝码校准，将被测砝码的质量与具有相同标称值的标准砝码相比较。若被校准砝码和标准砝码的折算质量分别为mx和ms，测得两者的质量差为Δm，于是被校准砝码折算质量mx的计算公式为: mx=ms+Δm 考虑到标准砝码的质量自最近一次校准以来可能产生的漂移Δmd，质量比较仪的偏心度和磁效应的影响Δmc，以及空气浮力对测量结果的影响δB后，其数学模型成为: mx=ms+Δm+δmd+δmc+δB 模型中等式右边的第一、二项为未修正的测量结果。该测量不存在值得考虑的系统误差，也就是说，在数学模型中不存在对系统误差的修正值。等式右边的第三、四、五项为对三项随机误差分量的修正量。与数学模型通式之间的对应关系为:http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2013/10/201310181455_471726_2771427_3.jpg 在建立数学模型时，未修正的测量结果和系统误差的修正值通常都能比较容易地得到解析形式的数学表达式。惟有随机误差的修正值无法得到其解析形式的表达式。因此只能在数学模型中简单地加上一项，表示对随机误差的修正值。根据随机误差的定义，无限多次测量结果的随机误差的平均值等于零，因此这些项的数学期望为零。也就是说，增加这些修正值后不会对被测量的数值有影响。需要知道的是这些修正值的可能取值范围，通常可以由测量者的经验或

  • 【求助】模型转移的问题

    现在使用最广的模型转移算法是所谓的pair matching方法，我的问题是怎么保证那个光谱或者说光谱所测量的体系在校正转移前后是绝对一样的，而不受温度，湿度等等的影响。换句话说，在模型转移的过程中怎么提供一个绝对不变的被测体系呢？

  • 六要素气象分析仪一体化设计模式

    六要素气象分析仪一体化设计模式

    六要素气象分析仪一体化设计模式在气象行业的发展中，通过六要素气象分析仪可以很好地减少人工操作误差，提高气象观测质量。另外，通过六要素气象分析仪的应用也可以很好地提升工作效率，减少工作人员的工作量。通过加强气象站设备保障与传输网络维护工作，保障六要素气象分析仪稳定运行，对于促进气象行业发展具有重要意义。但是在六要素气象分析仪工作中会出现一个故障，对气象站正常运行造成很大影响，主要对气象观测故障和传输网络维护进行阐述，以供参考。在气象行业的发展中，通过六要素气象分析仪应用可以更好的提升观测效率和质量，而气象设备和传输网络作为重要组成部分，需要做好维护工作，保证气象站数据传输稳定运行。[img=六要素气象分析仪,500,500]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2022/03/202203300910090730_967_4136176_3.jpg!w690x690.jpg[/img]规范使用自动站的各项仪器是保证六要素气象分析仪稳定运行的前提。需要特别注意采集器、变送器的插座对应电缆，清楚电源开关的位置，以及通电、断电的先后程序。在使用仪器之前必须检查六要素气象分析仪的各项仪器安装是否规范，检查配备的仪器是否齐全，各仪器是否有破损，电缆长度是否达到要求。六要素气象分析仪仪器安装有严格的规定，不能带电接插各种接线端子，不能带电撤换或安装传感器。安装各类传感器时应先关闭采集器电源，然后再链接传感器的电缆。雨量传感器由于其特有的电路工作原理，支持热插拔，在安装时可以不用关闭采集器，但应注意先把信号线拔下再更换，避免出现人为的降水记录，影响到记录的准确性。为保证六要素气象分析仪观测的准确度，六要素气象分析仪必须能对影响仪器正常运行的各类故障能及时、准确地判断，并采取正确的应急措施，及时排除仪器故障，以保证自动气象设备处于正常连续的运行状态.如遇采集器不正常时，应进行“0”复位处理，并做好数据备份，如采集器故障无法进行“0”复位处理时，应立刻使用备份采集器；如遇雷暴天气时，注意及时切断市电的连接，采用UPS供电，尽量保证业务仪器设备安全和正常运行。[img=六要素气象分析仪,500,500]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2022/03/202203300910286085_6842_4136176_3.jpg!w690x690.jpg[/img]

  • 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？

    [font=Calibri][font=宋体]在仪器性能稳定，运行正常的条件下，[/font][/font][font=Calibri][font=宋体]校正模型的应用常[/font][/font][font=宋体]会[/font][font=Calibri][font=宋体]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，[/font][/font][font=宋体]参考[/font][font=Calibri]GB/T 2985[/font][font=宋体][font=Calibri]8-2013[/font][/font][font=Calibri][font=宋体]有关校[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]正和测定误差的主要类型、来源、影响因素及解决途径[/font][/font][font=宋体]的相关内容，[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]先[/font][/font][font=宋体]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。[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]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[/font][/font][font=宋体]。这里举个实例，说明如何处理[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]在[/font][/font][font=宋体]近红外[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]预测[/font][/font][font=宋体]同一个[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]初烤[/font][/font][font=宋体]烟叶样品[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]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[/font][/font][font=宋体]。[/font][font=宋体][font=宋体]（[/font][font=Times New Roman]1[/font][font=宋体]）[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]光谱误差[/font][/font][font=宋体]。[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]如更替[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]使用了石英窗光学一致性差的样品池[/font][/font][font=宋体]测量[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]光谱，造成样品光谱[/font][/font][font=宋体]重现性变差，[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]导致[/font][/font][font=宋体]样品光谱[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]偏离[/font][/font][font=宋体]合理的[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]校正空间。检查样品池石英窗的光学一致性，或使用同一[/font][/font][font=宋体]支[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]样品池，[/font][/font][font=宋体]经常[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]对样品池作必要的清洁[/font][/font][font=宋体]。[/font][font=宋体][font=宋体]（[/font][font=Times New Roman]2[/font][font=宋体]）[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]样品误差[/font][/font][font=宋体]。如果样品粒度不[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]均匀，[/font][/font][font=宋体]温度和含水率不稳定，必然会[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]造成光谱的重现性下降[/font][/font][font=宋体]，[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]导致[/font][/font][font=宋体]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。[/font][font=宋体][font=宋体]（[/font][font=Times New Roman]3[/font][font=宋体]）[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]使用了对水分比较敏感的波长或光谱波段（水分在[/font]7500[/font][font=宋体][font=Times New Roman]~[/font][/font][font='Times New Roman']7000cm[/font][sup][font='Times New Roman']-1[/font][/sup][font='Times New Roman'][font=宋体]或[/font]5600[/font][font=宋体][font=Times New Roman]~[/font][/font][font='Times New Roman']5100cm[/font][sup][font='Times New Roman']-1[/font][/sup][font='Times New Roman'][font=宋体]有明显的吸收）建模，样品含水率的改变，如样品含水[/font][/font][font=宋体]率[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]过高[/font][/font][font=宋体]或过低[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]，没有控制在[/font][/font][font=宋体]建模时所要求的[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]合理的范围之内，[/font][/font][font=宋体]则会[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]对测定含羟基[/font][/font][font=宋体]的[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]成分[/font][/font][font=宋体]的结果[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]产生明显的影响[/font][/font][font=宋体]。因此，一是控制样品含水率稳定，二是[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]尝试删除这些对水分敏感的波段并重新建模[/font][/font][font=宋体]。[/font][font=宋体][font=宋体]（[/font][font=宋体]4）[/font][/font][font=宋体]使用了含高频噪音的波段（[/font][font='Times New Roman']10000[/font][font='Times New Roman']~[/font][font='Times New Roman']8[/font][font=宋体][font=Times New Roman]500[/font][/font][font='Times New Roman']cm[/font][sup][font=宋体]-1[/font][/sup][font=宋体]）和较大的主成分数[/font][font=宋体]建立[/font][font=宋体]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[/font][font=宋体]，并[/font][font=宋体]优化[/font][font=宋体]模型[/font][font=宋体]主成分数[/font][font=宋体]，[/font][font=宋体]选择[/font][font=宋体]适宜[/font][font=宋体]的主成分数[/font][font=宋体]重新[/font][font=宋体]建模[/font][font=宋体]。[/font][font=宋体][font=宋体]（[/font][font=宋体]5）检查[/font][/font][font=宋体]校正模型中[/font][font=宋体]参考值与校正模型计算值，对模型[/font][font=宋体]计算[/font][font=宋体]值[/font][font=宋体]为负值的校正样品[/font][font=宋体]，[/font][font=宋体]应从校正模型中删除或[/font][font=宋体]复检[/font][font=宋体]参考值[/font][font=宋体]，然后重建校正模型。[/font]

  • 精品直播讲座来袭——从化学计量学角度理解近红外之一：数据和模型

    [b][color=#ff0000]讲师介绍：[/color][/b]杜一平 : 华东理工大学化学与分子工程学院教授，上海市“功能性材料化学”重点实验室副主任，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分会副理事长。2010年10月成功组织承办了第三届全国[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]学术会议和第二届亚洲[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]学术会议。近年来主要从事[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析仪器、化学计量学算法和应用方面的研究与开发工作。涉足的领域包括：工业在线监测、工业产品快速检测、农产品及中草药品质快速鉴别等。[b][color=#ff0000]开讲时间：[/color][/b]2018年8月28日 10:00[b][color=#ff0000]报名链接：[/color][/b][url]http://www.instrument.com.cn/ykt/course/live/index?sid=80[/url][color=#ff0000][b]课程简介：[/b][/color][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术离不开化学计量学，而对于一般的使用者,化学计量学往往是一个难点，实践中也经常有不当使用化学计量学算法的例子。本系列讲座有关化学计量学的内容将分三次讲座，分别为数据与模型、多元校正和数据处理、实例分析。[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析中的化学计量学主要是研究光谱与指标参数之间的相关关系，进而建立定性和定量分析模型，用于未知样品的预测。数据和模型是[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析的基础，也是理解化学计量学算法的关键。本次讲座重点介绍光谱数据和分析模型，从数据的基本框架、数据的空间分布，以及光谱与指标参数之间的相关关系等方面进行比较详细的讲解，达到深入理解近红外数据和模型，深入理解化学计量学方法解决近红外分析问题的基本思路和策略的目的。内容丰富，干货多多，课后答疑互动，[color=#ff0000]只需￥4.99，更多精彩内容请关注仪课通[url]http://www.instrument.com.cn/ykt/[/url][/color]实验室质量管理培训、专家讲座（色谱、光谱、质谱、NMR等）应有尽有，所有课程都可开具电子发票！

  • 在近红外定量分析中，验证模型有效性需要注意些什么？为什么很重要？

    [font='Times New Roman'][font=宋体]在模型优化后，[/font][/font][font=宋体][font=宋体]通过模型的主成分数，相关系数（[/font][font=Times New Roman]R[/font][font=宋体]）或决定系数（[/font][font=Times New Roman]R[/font][/font][sup][font=宋体][font=Times New Roman]2[/font][/font][/sup][font=宋体][font=宋体]）、校正标准误差[/font][font=Times New Roman](SEC)[/font][font=宋体]、交互验证标准误差[/font][font=Times New Roman](SECV[/font][font=宋体]，[/font][font=Times New Roman]RMSECV)[/font][font=宋体]、残差分布、预测线性范围等统计指标，可对模型的预测准确性作一个初步估计，但这是不够的，应[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]采用[/font][/font][font=宋体]独立[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]验证样品[/font][/font][font=宋体][font=宋体]，通过配对[/font][font=Times New Roman]t-[/font][font=宋体]检验，比较模型的预测结果与参考方法的测定结果是否存在显著性系统误差，从而[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]验证校正模型[/font][/font][font=宋体]是否[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]有效。验证校正模型有两种常用的方式，内部验证和外部验证。为了便于统计学比较，[/font][/font][font=宋体]可[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]使用独立验证样品进行外部验证[/font][/font][font=宋体][font=宋体]，具体参见[/font][font=Times New Roman]GB/T 29858-2019[/font][font=宋体]。值得重视的是，[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]在验证过程中应使用模型内插[/font][/font][font=宋体]分析[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]样品，需[/font][/font][font=宋体]要[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]的验证样品数量按模型的复杂[/font][/font][font=宋体]程度来定[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]，[/font][/font][font=宋体][font=宋体]如果模型的潜变量数（主成分数）大于[/font][font=Times New Roman]5[/font][font=宋体]，[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]严格的选择验证[/font][/font][font=宋体]样品[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]的内插数[/font][/font][font=宋体]量[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]应不少于[/font]4[/font][i][font='Times New Roman']k[/font][/i][font=宋体]（[/font][i][font='Times New Roman']k[/font][/i][font=宋体]为潜变量数）[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]，[/font][/font][font=宋体][font=宋体]烟草的近红外校正模型比较复杂，所用的潜变量数远大于[/font][font=Times New Roman]5[/font][font=宋体]，所以，验证样品会需要很多，[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]验证样品应与模型建立时的成分含量或指标的变化范围相当，[/font][/font][font=宋体]且[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]在整个范围内尽可能分布均匀。[/font][/font][font=宋体][font=宋体]一般来说，一个适应性优良的近红外校正模型，应涵盖这个产区在不同气候条件下种植的各个品种、各个等级的代表性烟叶样品，要验证这个模型的有效性，验证样品集也必须具有相应的代表性，可视为是这个模型校正样品集的[/font][font=宋体]“缩小版”。如果建立了多个理化性质的近红外校正模型，各个模型所使用的潜变量数会有所不同，建议以潜变量数最多的校正模型所要求的验证样品的数量为准。[/font][/font][font=宋体]为何验证近红外校正模型的有效性如此重要，这里有必要再作补充说明。对[/font][font=宋体]测定[/font][font=宋体]含[/font][font=宋体]有氢[/font][font=宋体]基[/font][font=宋体]团[/font][font=宋体]（[/font][font='Times New Roman']X[/font][font=宋体]—[/font][font='Times New Roman']H[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]，[/font][/font][font='Times New Roman']X[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]为[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]：[/font][/font][font='Times New Roman']C[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]，[/font][/font][font='Times New Roman']O[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]，[/font][/font][font='Times New Roman']N[/font][font=宋体]等[/font][font=宋体]）[/font][font=宋体]的[/font][font=宋体]一[/font][font=宋体]些[/font][font=宋体]常量[/font][font=宋体]成分[/font][font=宋体]（[/font][font=宋体]大[/font][font=宋体]于[/font][font=宋体]1[/font][font=宋体].[/font][font=宋体]0[/font][font=宋体]%[/font][font=宋体]）[/font][font=宋体]）[/font][font=宋体]，[/font][font=宋体]其[/font][font=宋体]近[/font][font=宋体]红[/font][font=宋体]外[/font][font=宋体]光谱虽重叠严重，但[/font][font=宋体]可以找到[/font][font=宋体]特征[/font][font=宋体]谱区[/font][font=宋体]归属[/font][font=宋体]的近似位置[/font][font=宋体]，[/font][font=宋体]选择适宜的相关性谱区[/font][font=宋体]与其相应的参考值进行关联，建立[/font][font=宋体]近红外[/font][font=宋体]校正模型[/font][font=宋体]，这一过程可[/font][font=宋体]通过多元校正算法、物质结构[/font][font=宋体]相关的光谱学原理[/font][font=宋体]获得[/font][font=宋体]一些[/font][font=宋体]解释。但对测定不具有[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]活性的成分，如灰分、钾、钙和镁等一些矿质元素，或是一些光谱吸收很弱，吸收强度甚至比噪音还弱的含量很低的成分（小于[/font][font=宋体]0[/font][font=宋体].[/font][font=宋体]1[/font][font=宋体]%[/font][font=宋体]），[/font][font=宋体]初[/font][font=宋体]步[/font][font=宋体]判[/font][font=宋体]断[/font][font=宋体]它[/font][font=宋体]们[/font][font=宋体]与含[/font][font=宋体]氢[/font][font=宋体]基[/font][font=宋体]团的[/font][font=宋体]常[/font][font=宋体]量[/font][font=宋体]成分[/font][font=宋体]可[/font][font=宋体]能[/font][font=宋体]存[/font][font=宋体]在[/font][font=宋体]某[/font][font=宋体]种[/font][font=宋体]潜[/font][font=宋体]在[/font][font=宋体]的[/font][font=宋体]间接[/font][font=宋体]关[/font][font=宋体]系[/font][font=宋体]，[/font][font=宋体]利[/font][font=宋体]用[/font][font=宋体]这[/font][font=宋体]种[/font][font=宋体]间[/font][font=宋体]接关系可建立近红外校正模型，但目前尚未找到令人信服的解释，[/font][font=宋体]所建立的[/font][font=宋体]校正模型能否应用于实际，对模型的有效性验证就显得十分重要。所以，当采用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]定量分析这些不具有[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]活性的或含量很低的成分时，往往把[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url][/font][font=宋体]分析技术[/font][font=宋体]视为一种实验[/font][font=宋体]性很[/font][font=宋体]强[/font][font=宋体]的[/font][font=宋体]“[/font][font=宋体]黑[/font][font=宋体]箱[/font][font=宋体][font=宋体]技术[/font][font=宋体]”[/font][/font][font=宋体],[/font][font=宋体]在[/font][font=宋体]建模[/font][font=宋体]过[/font][font=宋体]程[/font][font=宋体]中[/font][font=宋体]，[/font][font=宋体]暂[/font][font=宋体]且[/font][font=宋体]不[/font][font=宋体]考虑[/font][font=宋体]其[/font][font=宋体]中的[/font][font=宋体]理[/font][font=宋体]论[/font][font=宋体]原[/font][font=宋体]理[/font][font=宋体]，[/font][font=宋体]只[/font][font=宋体]要[/font][font=宋体]对[/font][font=宋体]校正[/font][font=宋体]样[/font][font=宋体]品[/font][font=宋体]光[/font][font=宋体]谱[/font][font=宋体]和[/font][font=宋体]其[/font][font=宋体]相[/font][font=宋体]应[/font][font=宋体]的理化性质或成分含量的参考值[/font][font=宋体]关[/font][font=宋体]联[/font][font=宋体]，建立的校正模型能通过有效性验证，所建的校正模型就[/font][font=宋体]具备了[/font][font=宋体]实际应用[/font][font=宋体]的价值[/font][font=宋体]。[/font]

  • 请教饲料原料氨基酸模型验证实施办法

    新购的近红外设备，后期打算预测饲料原料氨基酸，厂家提供了一些基础模型，问题也出来了，我们怎么校正和验证氨基酸模型呢，难道样品统统送检氨基酸，根据其检测结果再处理么，氨基酸分析仪检测也有一定的误差的，而且这个费用会相当的大，所以在这里跟大家交流一下，你们是如何校正和验证氨基酸模型？ 请大家踊跃发言！

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