【摘要】：為了提高乙醇固態(tài)發(fā)酵過程在線監(jiān)測的精度,開展了基于傅里葉近紅外光譜(FT-NIRS)分析技術的乙醇固態(tài)發(fā)酵過程參數(shù)快速定量檢測研究。采用聯(lián)合區(qū)間偏最小二乘法(siPLS)對標準正態(tài)變量變換(SNV)預處理后的光譜進行特征波長區(qū)間優(yōu)選;引入遺傳算法(GA)、競爭自適應重加權采樣(CARS)法和迭代保留信息變量(IRIV)法從優(yōu)選后波長區(qū)間中進一步篩選特征波長變量;最后,建立不同變量篩選方法所得特征波長的乙醇固態(tài)發(fā)酵過程參數(shù)(乙醇和還原糖含量)的偏最小二乘(PLS)預測模型。實驗結果顯示,與GA和CARS方法相比,IRIV方法所得的波長變量數(shù)最少;其中,與乙醇和還原糖相關的特征變量個數(shù)分別為43和40;在驗證集中,PLS預測模型乙醇含量的驗證集均方根誤差(RMSEP)和預測相關系數(shù)Rp分別為0.2511和0.9934,還原糖含量的RMSEP和Rp分別為0.1730和0.9926,其預測精度亦高于其他方法所得結果。實驗結果表明,利用近紅外光譜分析技術實現(xiàn)乙醇固態(tài)發(fā)酵過程關鍵參數(shù)的在線檢測是可行的;并且IRIV方法是一種有效近紅外光譜特征波長優(yōu)選方法,可提高預測模型精度。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of on-line monitoring of ethanol solid-state fermentation process, a rapid quantitative analysis of ethanol solid-state fermentation process parameters based on Fourier near infrared spectroscopy (FT-NIRS) was carried out. Combined interval partial least square method (siPLS) is used to select the spectrum of standard normal variable transform (SNV) pretreated with characteristic wavelength interval. The genetic algorithm (GA),) competition adaptive rescheduled sampling (CARS) method and iterative reserved information variable (IRIV) method are introduced to further screen the characteristic wavelength variables from the optimized wavelength interval. A partial least-squares (PLS) prediction model of ethanol solid-state fermentation process parameters (ethanol and reducing sugar content) was established by different variable selection methods. The experimental results show that, compared with the GA and CARS methods, the GA method has the least number of wavelength variables. The number of characteristic variables related to ethanol and reducing sugar were 43 and 40 respectively. The root mean square error (RMSEP) and predictive correlation coefficient (Rp) of the validation set were 0.2511 and 0.9934, respectively, and the RMSEP and Rp scores of reducing sugar content were 0.2511 and 0.9934 respectively. The prediction accuracy is higher than that of other methods. The experimental results show that it is feasible to use near infrared spectroscopy to detect the key parameters of ethanol solid-state fermentation process on line, and IRIV method is an effective near infrared spectrum characteristic wavelength optimization method, which can improve the precision of prediction model.
【作者單位】： 江蘇大學電氣信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(31271875) 江蘇省自然科學基金(BK20140538,BK20130531,BK20151345) 江蘇省高校自然科學研究面上項目(16KJB210003) 江蘇省博士后科學基金(1601038C,1601130B)
【分類號】：TQ920.6;TQ223.122;O657.33

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本文編號：2210212