【摘要】：目的:利用主成分判別分析和聚類分析建立爐甘石生品、偽品及炮制品的近紅外光譜鑒別模型。探索采用MIV優(yōu)化的BP-ANN算法建立爐甘石所含ZnO含量的NIR快速測定模型。采用PLS算法建立煅爐甘石中氧化鋅含量的近紅外光譜快速測定模型,并探索爐甘石在煅制過程中終點判斷的方法。實現(xiàn)對爐甘石、煅爐甘石的質(zhì)量控制和對爐甘石煅燒過程的在線監(jiān)控。方法:(1)采集爐甘石生品、偽品和炮制品的近紅外圖譜,每類樣品隨機劃分為訓(xùn)練集和測試集。篩選光譜預(yù)處理方法及建模譜段,分別建立主成分判別分析模型及聚類分析模型。(2)采集爐甘石樣品的NIR光譜圖,用FD法對光譜作預(yù)處理。以EDTA滴定法測得的爐甘石中氧化鋅含量為參考值。采用K-S算法將樣品劃分為校正集和測試集。首先,對訓(xùn)練集樣品,采用相關(guān)系數(shù)的平方(r~2)-波數(shù)(σ)圖初步篩選特征譜段,利用BP-ANN算法建立初步的爐甘石中氧化鋅定量分析模型。再采用MIV算法對特征譜段再次優(yōu)化。然后,以內(nèi)部交叉驗證和外部驗證對BP-ANN的隱含層節(jié)點數(shù)進行篩選。最后,得到測定爐甘石氧化鋅含量的BP-ANN模型。(3)取8批不同大小、質(zhì)地的水鋅礦來源的爐甘石樣品,在不同的溫度下煅燒。煅燒過程中測定ZnO含量、采集XRD圖譜及近紅外光譜,并對它們的變化規(guī)律進行分析。采用PLS算法建立煅爐甘石中ZnO含量的近紅外光譜測定模型。另外,對樣品的XRD圖譜變化規(guī)律進行總結(jié),采用“K值”定量方法定義特征T值,當(dāng)T值等于1時,爐甘石即煅燒完全。將樣品的XRD特征T值與近紅外光譜進行匹配,采用PLS算法建立預(yù)測T值的近紅外分析模型。結(jié)果:(1)光譜經(jīng)一階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理,主成分判別分析模型的特征譜段為4 800~4 000 cm~(-1),聚類模型的特征譜段為7 300~7 000,4 800~4 000cm~(-1)。在主成分判別分析模型中,模型的預(yù)測準(zhǔn)確率為94.34%;在聚類分析模型中,模型的預(yù)測準(zhǔn)確率為96.23%。(2)所得到的測定爐甘石氧化鋅含量的BP-ANN模型測定氧化鋅含量范圍為42.05~69.98%,在內(nèi)部交叉驗證中RMSECV為1.66%,R~2為95.75%,在外部驗證中RMSEP為1.98%,R~2為97.94%,RPD為6.11。(3)煅爐甘石氧化鋅含量測定模型,其測定范圍為41.13~93.43%;訓(xùn)練集樣品的內(nèi)部交叉驗證RMSECV為2.81%,驗證集樣品驗證結(jié)果的R~2值為94.93%、RMSEV值為3.09%,RPD值為4.52;預(yù)測集樣品預(yù)測結(jié)果的R~2值為97.75%、RMSEP值為1.89%,RPD值為6.44。T值的近紅外光譜測定模型,內(nèi)部交叉驗證RMSECV為0.0721%,R~2為96.01%,RPD為5.01;在外部驗證中,RMSEP為0.0829%,R~2為94.95%,RPD為4.64。由于模型對T值的預(yù)測準(zhǔn)確率并不都是剛好100%,綜合考慮模型對T等于1時預(yù)測值的平均相對偏差及實驗中的誤差,本研究規(guī)定當(dāng)T值在1.00±5%時即可判斷爐甘石煅燒完全。結(jié)論:經(jīng)內(nèi)部交叉驗證和外部驗證,建立的爐甘石定性、定量模型效果均良好,具有較強的預(yù)測能力。實現(xiàn)了爐甘石生品、偽品和炮制品的快速鑒別,爐甘石生品氧化鋅含量的快速測定,煅爐甘石氧化鋅含量的快速測定,和煅爐甘石煅燒程度的快速判斷。為爐甘石及煅爐甘石的質(zhì)量控制提供了方便、快捷、環(huán)保的方法,也為爐甘石煅燒加工過程提供了在線監(jiān)控的新方法。
【學(xué)位授予單位】：湖北中醫(yī)藥大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R284.1

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本文編號：2591111