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利用近紅外光譜分析技術測定豆粕中多種物化指標

1、實驗目的
使用型號為SS602S的近紅外光譜儀(深圳草莓视频APP黄色软件儀器有限公司產品快速測定豆粕蛋白質和水分含量。
 
2、實驗材料與方法
實驗材料:
從東北某油脂企業隨機收集21個大豆豆粕樣品,並由企業提供這21個樣品的蛋白質含量和水分含量的性質值。
實驗方法:
儀器測量設置:掃描光譜時間2000ms,掃描次數10次,每個樣品采集兩張光譜,***終樣品集42個,其中隨機選擇37條光譜作為校正集,5條光譜作為驗證集,對光譜進行一階導數處理,選擇1300nm2400nm的光譜區間建模。
 
實驗儀器與數據分析軟件:
型號為SS602S的近紅外光譜儀
測量附件:參比模塊、校準模塊和樣品杯
化學計量學軟件:
ChemoStudio(隨機配套軟件)
性能指標:
波長範圍:1200 nm – 2600 nm         
信噪比:1500 :11800 nm
光譜分辨率:8nm1500 nm
波長準確性:0.5 nm
波長重複性:0.5 nm
吸光度重複性:0.0005 AU
基線噪聲:0.0005 AU
測量速度:2000ms
測量次數:10次掃描
光譜采集方式:漫反射
測量溫度:無需控溫
重複測量2
 
數據處理方法:

  1. 建模譜帶有效波長範圍為1300nm–2400nm;

  2. 采用一階導數進行光譜預處理

3建模方法為偏***小二乘法。
 
3、結果與分析
利用上述條件和化學計量學軟件建立豆粕各蛋白質和水分含量的近紅外預測模型。豆粕原始近紅外光譜
1豆粕蛋白質模型結果使用已建立好的數學模型對盲樣預測結果如下:
 

序號參考數據預測數據預測偏差
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豆粕水分含量模型結果


使用已建立好的數學模型對盲樣預測結果如下:

序號參考數據預測數據預測偏差
112.1012.00-0.10
211.3011.20-0.10
311.5711.54-0.03
411.8011.820.02
511.3011.350.05

 
 
4結論
1SS602S近紅外光譜儀對於豆粕中蛋白質和水分含量預測準確,符合行業標準;
2)收集的豆粕樣品數量有限,且蛋白質和水分含量範圍較窄,在進一步補充豆粕樣本數量,擴大含量分布範圍的情況下,會改善待測組分的近紅外模型測量精度和穩定性。
 


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