近红外光谱法测定HMX中α-HMX杂质晶型的含量

为了快速检测HMX中杂质晶型α-HMX的含量,在制备建模样品的基础上,利用近红外光谱技术,采用偏最小二乘法建立了HMX光谱与其α-HMX杂质晶型含量的计算模型。讨论了建模样品的代表性、模型光谱范围的选择及模型的优化过程。结果表明,模型具有广泛代表性,最佳光谱范围为6 476~6 446cm-1和4 602~4 424cm-1,交互验证决定系数(R2)为0.996,参考值交互验证残差均方根(RMSECV)为0.20%;外部验证的残差均方根(RMSEP)为0.27%;该法误差均小于0.13%,标准偏差为0.1%;近红外光谱法操作简单、快速、无损、绿色环保,可用于HMX中α-HMX杂质晶型含量的检测。     

HMX含量实时检测NIRS模型的建立与优化

为实时检测尿素法生产HMX过程中HMX的含量,以生产过程为研究对象,采用偏最小二乘法建立了近红外光谱技术实时检测HMX含量的定量校正模型。通过实验对定量校正模型进行了验证。结果表明,该模型可以用于HMX含量的实时检测。通过用间隔偏最小二乘法初选建模区间,将初选区间及其组合与不同光谱预处理方法优选组合建模,得到最佳建模区间及其匹配的光谱预处理方法。结果表明,近红外光谱技术和光纤探头测试方式可用于实时检测HMX合成过程中HMX的含量。本研究优选出的最佳建模区间为5 000~4 750cm-1,最佳预处理方法为(1st+平滑)预处理法。     

掺伪珍珠粉的近红外光谱定量鉴别方法

采用偏最小二乘法建立掺杂贝壳粉的珍珠粉的近红外光谱定量分析模型。以掺杂不同比例贝壳粉和珍珠粉作为掺伪样本,采集样本在4 000~10 000 cm-1范围内的近红外漫反射光谱,采用交叉验证和外部验证考察所建模型的可靠性。优化建模参数为:波数范围为4 100~7 500 cm-1;光谱预处理方法为二阶导数/矢量归一化(SNV)/Norris Derivative(5,5)滤波。所建定量分析模型的校正相关系数为0.999 7,校正均方差为0.708,交叉验证均方差为3.15。实验证明近红外光谱技术可用于掺伪珍珠粉的定量快速鉴别。     

人造革基布纤维含量近红外光谱法专属定量分析模型的建立

研究了近红外光谱法在人造革基布纤维含量定量分析中的应用。通过分析样品近红外光谱的主成分,选择校正和验证样品集,选用偏最小二乘法(PLS),建立人造革基布纤维含量专属定量分析模型。结果表明:在9 017.5~4 396.9 cm~(-1)的波数范围内,选用9个主成分数建立了专属定量分析模型,模型的校正均方根误差(RMSEC)为0.678、相关系数(R_c~2)为0.999 5;预测均方根误差(RMSEP)为0.705、相关系数(R_v~2)为0.998 9,残差范围为-1.5~1.4;专属定量分析模型具有较好的预测准确性和方法重复性,可实现人造革基布纤维含量的快速测定。     

近红外光谱技术快速测定手洗餐具洗涤剂中总活性物

文章研究了近红外光谱技术在手洗餐具洗涤剂中总活性物含量的检测应用.以国标化学法检测值为参照,采用近红外光谱技术采集了手洗餐具洗涤剂近红外光谱图,通过一阶导数对谱图进行优化,结合偏最小二乘法(PLS)建立了总活性物含量的定量校正模型,模型交叉检验均方根误差(RMSEVC)为0.101,残差预测偏差(RPD)为4.7,模型...     

近红外漫反射光谱法快速测定混合炸药中HMX的含量

建立了近红外漫反射光谱快速测定混合炸药中HMX含量的新方法。以不同谱图预处理方法与扫描谱区各波段的组合建立了HMX的定量校正模型,并通过模型内部交互验证和外部检验确定最优模型的交互验证相关系数R为0.9709,交叉验证均方根误差RMSECV为0.551%,预测标准偏差SEP为0.294%,表明所建模型具有较好的可靠性和稳健性。     

近红外光谱法检测氨纶中残存DMAC溶剂含量

以丙酮为溶剂,将氨纶中的残存溶剂N,N'-二甲基乙酰胺(DMAC)进行超声萃取,采用近红外光谱技术,结合偏最小二乘法,建立DMAC定量校正模型,测定氨纶中残存DMAC溶剂含量。结果表明:采用交叉验证得到了DMAC质量分数的线性范围为0~1.79%,1.79%~9.44%,模型的相关系数(R~2)分别为0.999 96,0.999 64,校正集的交叉验证均方根误差分别为0.004 11,0.041 34,预测集的均方根误差分别为0.003 95,0.032 30,方法的加标回收率为86.58%~100.87%,相对标准偏差为0.25%~0.95%。     

近红外光谱法快速检测单基发射药中的二苯胺含量

采用近红外光谱法快速测定了单基发射药中二苯胺(DPA)的含量。评价了多个光谱预处理方法的优化效果,采用反向偏最小二乘法(biPLS)优选了建模波段(4 698~4 991、6 464~6 761和9 414~9 708cm-1),并根据光谱分析结果和回归系数图解释了波段的选择。基于建模参数优化结果建立了二苯胺定量模型,并对模型进行了重复性验证。研究了环境温度对模型预测结果的影响。结果表明,确定的最佳光谱预处理方法是标准正态变换(SNV)、一阶导数和平滑的组合;模型校正相关系数(Rc)和验证相关系数(Rp)分别为0.995 3和0.988 5,预测均方根误差RMSEP为0.163 5;重复性极差和标准偏差均低于0.1%;环境温度的变化对模型预测的影响不显著。该方法可用于快速检测单基发射药中的二苯胺含量。     

基于浓度外扰的二维相关近红外光谱快速鉴别4种食用植物油

食用植物油中含有油酸、亚油酸和亚麻酸等不饱和脂肪酸以及脂溶性维生素等,仅仅在含量上有较大差别,因而它们的一维近红外光谱的出峰位置、峰形及峰强度都非常接近。采用基于浓度外扰的二维相关分析结合傅里叶变换近红外光谱(FT-NIR)技术,分析鉴别4种不同食用油。通过对大豆油、葵花籽油、菜籽油、橄榄油在以正己烷为浓度外扰下所得的动态光谱进行二维相关分析,发现4种植物油在4 220~4 310 cm-1波段范围内的二维相关近红外光谱图有明显的差异。表明基于浓度外扰的二维相关近红外光谱能够对食用植物油进行有效的鉴别。     

煤中全水分及灰分的近红外测试方法研究

为了快速、无损检测煤质中的全水分和灰分,采集了120个精煤样品的近红外漫反射光谱,对微分光谱进行分析,利用偏最小二乘回归(PLSR)算法结合不同光谱预处理方法建立基于马氏距离剔除异常样品后的定量数学模型,分析预测值与真实值的相关性,并对最优预处理下的模型残差进行讨论。结果表明:经过多元散射校正处理后建立的全水分模型效果最优,相关系数达到0.982 12,校正集均方根误差为0.013,预测集均方根误差为0.017。经过5点平滑预处理后建立的灰分模型效果最佳,相关系数达到0.947 47,校正集均方根误差为0.058,预测集均方根误差为0.052,2项指标的残差波动均匀,模型的稳定性和预测能力较强。