基于拉曼光谱法所建的多元校正模型预测烟草中绿原酸和芸香苷的含量

摘要

为了满足现场批量检测的需求,基于拉曼光谱建立了多元校正模型,实现了烟草中绿原酸和芸香苷含量的预测。120个烟草样品(包含90个校正集样品和30个验证集样品)用50%(体积分数)甲醇溶液萃取后注入拉曼光谱液体池中,在325 nm激发波长下采集800~2000 cm^(-1)内的拉曼光谱,采用Savitzky-Golay卷积平滑法预处理所得原始拉曼光谱,用Monte-Carlo交互检验法选择隐变量数目,并在1555.8~1652.9 cm^(-1)波段内建立偏最小二乘法(PLS)多元校正模型,以避免绿原酸和芸香苷拉曼光谱在1600 cm^(-1)附近的光谱重叠干扰。结果显示,所建绿原酸和芸香苷模型的预测均方根误差(RMSEP)分别为0.88和0.67,预测集决定系数(R_(p)^(2))分别为0.948和0.970,说明基于拉曼光谱和PLS所建模型,可以对烟草中多酚类化合物绿原酸和芸香苷含量实现准确可靠的预测。