方法开发
2024(0).
摘要:
本文通过红外光谱检测技术，定性表征不同温度热处理的饲用鸡油。我国是鸡油生产消费大国，氧化度是评价饲用鸡油质量的重要指标。目前饲用鸡油氧化程度主要用过氧化值、酸值、醛值等化学检测等方法，这些方法存在着检测时间长、耗费试剂等问题，不适用于现场检测。本文以不同氧化处理的饲用鸡油为研究对象，通过红外光谱技术表征不同氧化处理样品中氧化相关的官能团变化，为其鸡油等油脂氧化度定性评价提供参考。
本文通过红外光谱检测技术，定性表征不同温度热处理的饲用鸡油。我国是鸡油生产消费大国，氧化度是评价饲用鸡油质量的重要指标。目前饲用鸡油氧化程度主要用过氧化值、酸值、醛值等化学检测等方法，这些方法存在着检测时间长、耗费试剂等问题，不适用于现场检测。本文以不同氧化处理的饲用鸡油为研究对象，通过红外光谱技术表征不同氧化处理样品中氧化相关的官能团变化，为其鸡油等油脂氧化度定性评价提供参考。
2024(0).
摘要:
近红外光谱分析技术以其操作简便、快速无损、环境友好等优势，与多元校正方法相结合在复杂样本的定量分析中得到了广泛应用。然而，复杂样品的光谱数据常常面临谱峰重叠、变量冗余等问题，这些因素可能影响分析结果的准确性。为了提高模型的预测能力，需要在建模前对光谱数据进行变量选择。霸王龙优化算法（Tyrannosaurus Optimization Algorithm, TROA）概念简单，易于实施，收敛速度快且能避免局部最优。将霸王龙优化算法离散化与偏最小二乘结合，用于四组数据集的近红外光谱变量选择。为验证该方法的有效性，将该方法与全光谱PLS以及六种变量选择方法相比较。结果表明，霸王龙优化算法在这四组数据的近红外光谱变量中选择的变量最少且所选变量更具代表性。
近红外光谱分析技术以其操作简便、快速无损、环境友好等优势，与多元校正方法相结合在复杂样本的定量分析中得到了广泛应用。然而，复杂样品的光谱数据常常面临谱峰重叠、变量冗余等问题，这些因素可能影响分析结果的准确性。为了提高模型的预测能力，需要在建模前对光谱数据进行变量选择。霸王龙优化算法（Tyrannosaurus Optimization Algorithm, TROA）概念简单，易于实施，收敛速度快且能避免局部最优。将霸王龙优化算法离散化与偏最小二乘结合，用于四组数据集的近红外光谱变量选择。为验证该方法的有效性，将该方法与全光谱PLS以及六种变量选择方法相比较。结果表明，霸王龙优化算法在这四组数据的近红外光谱变量中选择的变量最少且所选变量更具代表性。
2024(0).
摘要:
为了减少因不同样品制备方式所产生的的太赫兹光谱测量误差，以乳糖为例，通过设计三组单因素实验，分别在不同稀释比例、不同制片厚度及不同制片压力下制备三组固体粉末样品压片。利用太赫兹时域光谱系统测量了不同制备条件下样品压片的太赫兹光谱以分析其差异，采用正交实验法优化了稀释比例、制片厚度、制片压力对于样品太赫兹光谱的影响。本研究确定稀释比例为10：5，制片厚度1.2 mm，制片压力8 Mpa为最佳乳糖样品制备方案，为其他固体样本制备和太赫兹光谱数据测量提供了方法参考。
为了减少因不同样品制备方式所产生的的太赫兹光谱测量误差，以乳糖为例，通过设计三组单因素实验，分别在不同稀释比例、不同制片厚度及不同制片压力下制备三组固体粉末样品压片。利用太赫兹时域光谱系统测量了不同制备条件下样品压片的太赫兹光谱以分析其差异，采用正交实验法优化了稀释比例、制片厚度、制片压力对于样品太赫兹光谱的影响。本研究确定稀释比例为10：5，制片厚度1.2 mm，制片压力8 Mpa为最佳乳糖样品制备方案，为其他固体样本制备和太赫兹光谱数据测量提供了方法参考。
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