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利用近红外光谱分析技术测定豆粕中多种物化指标

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(深圳善时仪器自主研发)快速测定豆粕中蛋白质和水分含量。

 

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,最终样品集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1300nm到2400nm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)

实验仪器性能指标与测量参数:

性能指标:                                               

波长范围:1200 nm – 2600 nm        

信噪比:1500 :1(1800 nm)

光谱分辨率:8nm(1500 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

测量参数:

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次

 

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)建模方法为偏最小二乘法。

 

3、结果与分析

利用上述条件和化学计量学软件建立豆粕中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

1

47.41

47.22

-0.19

2

47.90

47.79

-0.11

3

47.60

47.50

-0.10

4

47.39

47.38

-0.01

5

47.30

47.35

0.05

 

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

1

12.10

12.00

-0.10

2

11.30

11.20

-0.10

3

11.57

11.54

-0.03

4

11.80

11.82

0.02

5

11.30

11.35

0.05

 

 

4.结论

1)SS602S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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