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  本文關(guān)鍵詞：大豆秸稈成分近紅外光譜分析快速檢測方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《南昌大學(xué)》 2013年

近紅外光譜分析技術(shù)在飼料品質(zhì)快速檢測中的應(yīng)用研究

王旭峰  

【摘要】：近紅外光譜分析技術(shù)是指利用物質(zhì)在近紅外光譜區(qū)的特征吸收及其所包含的信息,來進行定性或定量分析的一種技術(shù)。通過利用已知化學(xué)成分含量的樣品的近紅外光譜,建立預(yù)測模型,進而對同一種類或相似類型的未知樣品進行預(yù)測。本研究內(nèi)容主要包括飼料中水分、粗蛋白、粗纖維和粗脂肪含量的測定、飼料樣品光譜采集、定量模型建立、驗證以及定性分析。具體內(nèi)容如下： 一、收集江西省內(nèi)不同廠家不同時期生產(chǎn)的飼料樣品190個,采用經(jīng)典的化學(xué)分析方法對樣品中水分、粗蛋白、粗纖維和粗脂肪的含量進行測定。其中樣品中水分含量范圍為范圍為9.72%～14.65%、粗蛋白14.90%～21.20%、粗纖維1.91%～4.66%、粗脂肪2.62%～4.47%。 二、對飼料樣品的近紅外光譜采集條件進行優(yōu)化,主要包括掃描次數(shù)和樣品裝樣厚度這兩個參數(shù)指標(biāo)。選取5個代表性飼料樣品,采集光譜,計算標(biāo)準(zhǔn)差,通過比較得到最優(yōu)的條件參數(shù)。結(jié)果顯示當(dāng)掃描次數(shù)位32次,裝樣厚度為4m時,樣品的近紅外光譜最為穩(wěn)定,且重現(xiàn)性最好。 三、研究了飼料中各組分含量定量分析模型的建立。通過聚光和步琦兩臺近紅外光譜儀器對飼料樣品進行光譜的采集,結(jié)合化學(xué)計量法,應(yīng)用偏最小二乘和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等校正方法分別建立飼料中各組分含量的近紅外定量分析模型。其中聚光上的水分、粗蛋白、粗纖維和粗脂肪模型的決定系數(shù)(R2)分別為0.911、0.867、0.945和0.917,標(biāo)準(zhǔn)分析誤差(SEC%)分別0.307、0.504、0.223和0.171；步琦模型的決定系數(shù)分別為0.9241、0.9069、0.9698和0.9009,標(biāo)準(zhǔn)分析誤差(SEC%)分別為0.2116、0.4008、0.1131和0.1301。結(jié)果表明聚光和步琦的飼料模型均達到了很好的預(yù)測效果,且具有很好的模型穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)重現(xiàn)性。 四、對所建立的飼料近紅外定量分析模型進行了外部驗證。收集未參與建模的飼料樣品30～50個,測定其化學(xué)值,采集光譜,應(yīng)用已建立的飼料模型對其水分、粗蛋白、粗纖維和粗脂肪含量進行預(yù)測。將預(yù)測結(jié)果與化學(xué)值進行成對結(jié)果的t檢驗。結(jié)果顯示除去異常值,預(yù)測結(jié)果與經(jīng)典方法結(jié)果的絕對誤差均小于0.5%,t檢驗結(jié)果顯示兩種方法不存在顯著性差別,一致性較好。 五、對三種不同的飼料樣品的定性判別進行了初步的探討,利用軟件對飼料的光譜進行了主成分分析,提取主成分,以嘗試對收集到的樣品進行分類。 實驗結(jié)果表明,應(yīng)用近紅外光譜分析技術(shù),建立飼料中各組分含量的定量分析模型,能夠準(zhǔn)確地對飼料的品質(zhì)進行快速檢測,檢測結(jié)果的誤差達到了國家標(biāo)準(zhǔn)所規(guī)定的誤差范圍要求,為近紅外光譜分析技術(shù)在飼料領(lǐng)域的應(yīng)用提供了理論依據(jù)。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：南昌大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：S816.17
【目錄】：

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