【摘要】：利用太赫茲時域光譜(THz-TDS)和傅里葉變換遠紅外光譜(FT-Far-IR)技術研究了大米中西維因在太赫茲頻段的吸收光譜特征,并結合化學計量學方法對大米中西維因進行了測定。樣品的制備采取待測農藥西維因與大米粉末混合壓片的方法模擬真實檢測情景,無需樣品的分離富集。分別將樣品在1.8~6.3THz特征波段內的Far-IR吸收光譜數(shù)據(jù)和在0.5~1.5THz特征波段內的THz-TDS吸收光譜數(shù)據(jù)隨機劃分為訓練集和驗證集。采用偏最小二乘回歸(PLSR)方法建立定量分析模型,將校正均方根誤差(RMSECV)、預測均方根誤差(RMSEP)、預測相關系數(shù)(R_v)作為模型性能評判的依據(jù),RMSECV,RMSEP越小,R_v越大,則所建立的模型越好。兩種檢測技術均得到較好的結果。其中,運用Far-IR技術所得數(shù)據(jù)建立的定量分析模型預測相關系數(shù)(R_v)為0.99,校正均方根誤差(RMSECV)為0.007 7,預測均方根誤差(RMSEP)為0.008 6;運用THz-TDS技術所得數(shù)據(jù)建立的定量分析模型預測相關系數(shù)為0.98,校正均方根誤差(RMSECV)為0.002 5、預測均方根誤差(RMSEP)為0.004 4。該研究為定量檢測糧食中的農殘?zhí)峁┝艘环N新方法。
[Abstract]:Terahertz time domain spectroscopy (THz-TDS) and Fourier transform far infrared spectroscopy (FT-Far-IR) were used to study the absorption spectra of rice in the terahertz band. The method of chemometrics was used for the determination of carbamyl in rice. The sample was prepared by mixing the pesticide Sivaine and the rice powder to simulate the real detection situation without the need for separation and enrichment of the sample. The Far-IR absorption spectrum data in the 1.8~6.3THz characteristic band and the THz-TDS absorption spectrum data in the 0.5~1.5THz characteristic band are randomly divided into the training set and the verification set. The partial least squares regression (PLSR) method is used to establish the quantitative analysis model. The correlation coefficient of (RMSEP), prediction for root mean square error correction (RMSECV),) is taken as the basis for evaluating the performance of the model. The smaller the RMSECV,RMSEP is, the less the RMS error prediction (RMSEP), prediction correlation coefficient is. The larger the R _ v, the better the model is built. Good results were obtained by both methods. The prediction correlation coefficient (R _ (v), the corrected root mean square error (RMSECV) and the prediction root mean square error (RMSEP) of the quantitative analysis model based on the Far-IR technique are 0.999, 0.007 and 0.008 6, respectively. The prediction correlation coefficient is 0.98, the correction root mean square error (RMSECV) is 0.002, and the prediction root mean square error (RMSEP) is 0.004 4. The correlation coefficient of the quantitative analysis model is 0.98, the correction root mean square error (RMSECV) is 0.002. This study provides a new method for quantitative detection of agricultural residues in grain.
【作者單位】： 首都師范大學;
【基金】：國家重大科學儀器設備專項(2012YQ140005) 國家自然科學基金項目(21275101)資助
【分類號】：O657.3;TS210.7

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本文編號：2439059