基于分子光谱的物质定量与定性相关研究

摘要

近红外光谱(NIR)和中红外光谱(MIR)都属于分子光谱，可以在分子水平上表明物质成分和性质信息。目前，近红外光谱分析技术已在化工，制药，军工，食品等多个领域都获得了应用，不论对经济还是社会影响来说，都取得了非常高的效益，极具发展潜力。除此之外，越来越多的便携式傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)结合多元校正方法也已被应用到各领域的质量控制，如涂料工业和润滑油的质量控制。光谱分析技术利用光谱间的差异可以对物品进行定量分析和定性分析，然而，无论是近红外还是红外光谱，当处于复杂的环境下，或者遇到不定因素影响，在过程中都还存在一些尚未解决的技术问题。本文针对光谱大规模推广过程中的定量、定性分析相关问题进行了研究:
　　(1)在光谱定量分析中，为了实现对未知样本组成成分、性质的定量预测，需要借助计算机工具、以及化学计量学方法来构建光谱多元校正模型。在实际应用中，由于测量仪器的改变、仪器的老化和待测样品的改变等外在因素，多元校正模型不具备通用性，往往只能用于建立模型的一台光谱仪器。本文针对光谱多元校正模型传递问题展开研究。提出了一种基于分段直接校正的新算法——SA-PDS方法。该方法通过PDS算法进行模型传递，使用光谱间的夹角大小(SA)为判定准则来选择传递参数，使得模型传递过程不受到样品性质参考值的影响也不依赖于模型，并且可以双向传递。本文通过烟叶近红外数据和沥青红外数据，用于测定烟叶总糖含量和沥青蜡含量的模型传递研究，并且与使用预测标准偏差（RMSEP）作为判定准则作比较。实验表明不管是对于近红外光谱还是红外光谱，传递后模型的预测精密度和预测偏差都更小。
　　(2)在光谱定性识别中，将不同种类物质的光谱与其类别建立联系，根据未知样品测得的光谱能判断及预测所属种类。本文针对主要组分十分相似的不同种类物质进行定性分析研究。由于物质的组分相似，测得它们的分子光谱差异极其微小，使用光谱分析技术结合化学计量学也很难将其区分开来，如何增强光谱之间的差异成为有效利用光谱变量进行物质分类和识别的关键。本文提出将图像识别方法应用到光谱的定性分析中，将一维的线性光谱经过自相关处理成二维的光谱图像，增强光谱的可视化差异，再通过图像识别的方法对二维光谱图像进行分类鉴别。在对7类食用油的分类识别中，与PCA，KL-BP方法作对比，图像识别方法所得结果精度较好。

目录

声明

摘要

1．1 引言

1．2 红外光谱

1．2．1 近红外光谱的简介

1．2．2 中红外光谱的简介

1．2．3 近红外与中红外的差异

1．2．4 光谱分析及化学计量学

1．3 国内外研究现状

1．3．1 光谱定量模型传递现状

1．3．2 光谱定性模型在食用油分类的应用

1．4 课题研究的主要内容及意义

1．4．1 基于SA-PDS定量模型传递算法研究

1．4．2 基于图像识别的光谱定性分析

1．5 本文主要内容和结构

第二章 基于SA-PDS定量模型传递算法研究

2．1 引言

2．2 算法和原理

2．2．1 三样条插值法

2．2．2 分段直接校正法

2．2．3 参数优化过程

2．3 实验部分

2．3．1 烟叶的近红外数据

2．3．2 沥青的红外数据

2．3．3 校正模型的建立

2．4 结果与讨论

2．4．1 模型传递的方向

2．4．2 最佳传递参数的确定

2．4．3 近红外光谱的传递结果

2．4．4 红外光谱传递结果分折

2．4．5 传递方法的比较

2．5 小结

第三章 基于图像识别的分子光谱研究

3．1 引言

3．2 算法和原理

3．2．1 多元散射校正法

3．2．2 光谱的可视化原理

3．2．3 图像识别技术

3．3 实验部分

3．3．1 实验材料

3．3．2 实验仪器与方法

3．4 结果与讨论

3．4．1 光谱可视化结果

3．4．2 特征分布

3．4．3 分类结果

3．4．4 不同方法的结果

3．5 小结

第四章 模型传递软件实现

4．1 引言

4．2 光谱分析软件

4．3 模型传递部分使用说明

4．3．1 数据读取

4．3．2 参数的选择

4．3．3 未知样本模型传递

4．4 小结

第五章 总结与展望

5．1 总结

5．2 展望

参考文献

致谢

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