利用近红外光谱分析技术测定豆粕中多种物化指标

1、实验目的
使用型号为SS602S的近红外光谱仪(深圳善时仪器有限公司产品快速测定豆粕蛋白质和水分含量
 
2实验材料与方法
实验材料:
从东北某油脂企业随机收集21个大豆豆粕样品,并由企业提供这21个样品的蛋白质含量和水分含量的性质值。
实验方法:
仪器测量设置:扫描光谱时间2000ms,扫描次数10次,每个样品采集两张光谱,***终样品集42个,其中随机选择37条光谱作为校正集,5条光谱作为验证集,对光谱进行一阶导数处理,选择1300nm2400nm的光谱区间建模
 
实验仪器与数据分析软件:
型号为SS602S的近红外光谱仪
测量附件:参比模块、校准模块和样品杯
化学计量学软件:
ChemoStudio(随机配套软件)
性能指标:
波长范围:1200 nm – 2600 nm         
信噪比:1500 11800 nm
光谱分辨率:8nm1500 nm
波长准确性:0.5 nm
波长重复性:0.5 nm
吸光度重复性:0.0005 AU
基线噪声:0.0005 AU
测量速度:2000ms
测量次数:10次扫描
光谱采集方式:漫反射
测量温度:无需控温
重复测量2
 
数据处理方法:

  1. 建模谱带有效波长范围为1300nm–2400nm

  2. 采用一阶导数进行光谱预处理

3建模方法为偏***小二乘法
 
3结果与分析
利用上述条件和化学计量学软件建立豆粕各蛋白质和水分含量的近红外预测模型。豆粕原始近红外光谱
1豆粕蛋白质模型结果使用已建立好的数学模型对盲样预测结果如下:
 

序号参考数据预测数据预测偏差
147.4147.22-0.19
247.9047.79-0.11
347.6047.50-0.10
447.3947.38-0.01
547.3047.350.05

 
2豆粕水分含量模型结果


使用已建立好的数学模型对盲样预测结果如下:

序号参考数据预测数据预测偏差
112.1012.00-0.10
211.3011.20-0.10
311.5711.54-0.03
411.8011.820.02
511.3011.350.05

 
 
4结论
1SS602S近红外光谱仪对于豆粕中蛋白质和水分含量预测准确,符合行业标准
2)收集的豆粕样品数量有限,且蛋白质和水分含量范围较窄,在进一步补充豆粕样本数量,扩大含量分布范围的情况下,会改善待测组分的近红外模型测量精度和稳定性
 


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创建时间:2018-05-07 15:20
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