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使用近紅外光譜技術(shù)對毛線中含油率的定量分析實驗報告

點擊次數(shù):3592 發(fā)布時間:2015-06-12

實驗報告

實驗時間:2015年05月21日---2015年05月26日

實驗地點:濟南海能儀器股份有限公司應(yīng)用實驗室

實驗儀器:海能Unity近紅外光譜儀SpectraStar2500XL

實驗樣品:毛線(分為全毛、毛滌等)

檢測指標(biāo):含油率

實驗?zāi)康模?/strong>使用海能Unity近紅外光譜儀SpectraStar2500XL對毛線中含油率的定量分析。

檢測方法:樣品由XX集團提供。采用頂窗旋轉(zhuǎn)杯漫反射檢測,每個樣品掃描2張光譜。

定標(biāo)模型方法:光譜進行一階微分平滑等數(shù)學(xué)預(yù)處理,將光譜與實驗數(shù)據(jù)一一對應(yīng),使用PLS算法建立定量模型。

實驗:

樣品為松軟細膩的毛線;

  


  

  


  由于金屬蓋對毛線的壓力,使得毛線能夠平均的附著在樣品杯底的光學(xué)玻璃上。

  


樣品光譜與分析

  

通過對樣品近紅外吸收光譜的觀察,可以初步分析出其中一種毛滌和全毛的區(qū)別,1和2是兩種不同的毛線。

實驗將第2部分樣品光譜單獨分離出來,并進行一階微分和平滑處理,選取特征峰并局部放大,如所示:

  


對圖1所有的樣品光譜進行一階微分、平滑處理,并選取特征峰局部放大,如下圖:

  


通過圖2、3可以看出:第20、21、26、27、29號樣品為毛滌樣品,但與其他毛滌不大相同。它們更接近于全毛樣品。第30號樣品是一個特殊的樣品,與毛滌相似,且與毛滌又有區(qū)別。

由于這三種類型的樣品差異較大,所以在建立定標(biāo)模型過程中,我們要分別對這三種樣品建立模型;由于毛滌每種類型的樣品量較少,后期需要補充樣品量即可建立出較完善的模型。通過分析,在盲樣中,第26、27、29為一種毛滌,28為另一種毛滌、30為第三種未知類型樣品。本實驗只對毛滌樣品建立定標(biāo)模型,并對4個未知毛滌樣品(26、27、28、29號)進行盲測。

毛滌樣品中含油率的定標(biāo)曲線如下圖:

  


圖4可以說明,毛滌樣品中的含油率與近紅外吸收光譜有很強的相關(guān)性,相關(guān)性達到0.917。由于樣品量太少,模型梯度完整度不好,通過后期樣品的添加,可以更好的完善模型,提高模型適應(yīng)性和準確性。

未知毛滌樣品的盲測:

備注:序號30號是一個特殊的樣品,在建立模型的1-25號樣品數(shù)據(jù)庫內(nèi)沒有與其相似的樣品,所以模型無法對其預(yù)測,但通過相應(yīng)樣品的添加后,便可對其預(yù)測。

本實驗通過建立的定標(biāo)曲線可以看出,近紅外吸光度與含油率有很高的相關(guān)性,所以使用Unity近紅外光譜技術(shù)檢測毛線中含油率的方法是可行的。

                                                               海能儀器股份有限公司

應(yīng)用實驗室

  2015年5月28日

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