近紅外光譜儀檢測(cè)漿粕中水分含量解決方案

實(shí)驗(yàn)時(shí)間：2014年07月11日---2014年07月13日

實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)：海能儀器應(yīng)用實(shí)驗(yàn)室

實(shí)驗(yàn)儀器：海能Unity近紅外光譜儀SpectraStar1400XL3、水分儀、烘箱

實(shí)驗(yàn)?zāi)康模褐苽洳煌趾康臐{粕樣品，滿足建模梯度需求。

實(shí)驗(yàn)樣品：漿粕

檢測(cè)指標(biāo)：水分

檢測(cè)方法：樣品由中國紡織研究院提供。

建立定標(biāo)模型數(shù)據(jù)：制備不同水分含量的漿粕樣品21個(gè)，每個(gè)樣品掃描2次（其中一個(gè)樣品掃描3次），共得43張光譜。

定標(biāo)模型方法：光譜進(jìn)行一階微分平滑等數(shù)學(xué)預(yù)處理，將光譜與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)一一對(duì)應(yīng)，使用PLS算法建立定量模型。

驗(yàn)證結(jié)論：

上述可見，通過此方法制備漿粕樣品，使其水分含量形成一定范圍的梯度，并通過化學(xué)偏最小二乘法進(jìn)行建模是完全可行的。模型中漿粕水分含量與近紅外光譜有很好的線性關(guān)系，達(dá)到0.995。

對(duì)模型樣品內(nèi)部驗(yàn)證，預(yù)測(cè)平均偏差為0.45。

在建模中，通過此方法可以增加樣品數(shù)量，逐漸的完善漿粕水分的NIR模型，將會(huì)建立一個(gè)更穩(wěn)健的數(shù)學(xué)模型。