本文關(guān)鍵詞：紅外光譜結(jié)合化學(xué)計(jì)量法的回收油脂快速鑒別分析

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【摘要】：本文通過(guò)收集并分析40個(gè)合格植物油和44個(gè)回收油脂的傅里葉變換紅外光譜,選取25個(gè)合格植物油和39個(gè)回收油脂組成訓(xùn)練集,利用主成分聚類分析,最好的分類結(jié)果是出現(xiàn)三個(gè)誤判的情形。隨后建立判別分析模型,確定預(yù)處理方法為原始光譜,利用主成分分析獲得累積可信度95%的三個(gè)主成分及對(duì)應(yīng)的1743~1710cm-1、1172~1130cm-1、2945~2844cm-1、1728~1689cm-1、2987~2840cm-1和1731~1660cm-1光譜信息最為豐富波數(shù)范圍。建立了原始光譜+全光譜范圍的判別分析模型和原始光譜+優(yōu)化波段的判別分析模型,兩個(gè)模型都只出現(xiàn)了一個(gè)誤判情形。但是原始光譜+優(yōu)化波段相較于原始光譜+全光譜范圍的優(yōu)勢(shì)在于所需要處理的數(shù)據(jù)更少,則意味著處理速度變快,利用衛(wèi)生部?jī)膳鷺悠方⒍ㄐ苑治瞿Ｐ?原始光譜+優(yōu)化波段法對(duì)廣東地區(qū)的247個(gè)回收油脂進(jìn)行鑒別分析,鑒別的準(zhǔn)確率為73.7%。使用說(shuō)明原始光譜+優(yōu)化波段的判別分析方法能夠快速可靠的鑒別回收油脂。采用傅里葉變換光譜儀采集了合格植物油和回收油脂的光譜,利用氣相色譜儀檢測(cè)了兩類樣品的FFA、MG、DG和TG數(shù)值,嘗試了不同光譜預(yù)處理方法和主因子個(gè)數(shù),建立了基于偏最小二乘方法的FFA、MG、DG和TG指標(biāo)的定量分析優(yōu)化模型。所得交叉校驗(yàn)結(jié)果顯示FFA、MG、DG和TG指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)R2值分別為0.86723、0.69144、0.87177、0.86266,各指標(biāo)的校正檢驗(yàn)均方差RMSEC值分別為0.162、0.0569、0.345、0.403。
【學(xué)位授予單位】：暨南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O657.33;TQ646

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本文編號(hào)：1230556