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红外色定方法

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  • 红外测温仪的正确使用方法

    选择红外测温仪的正确方法点击次数红外测温技术在产品质量控制和监测、设备在线故障诊断、安全保护以及节约能源等方面发挥了正在发挥着重要作用。近二十年来,非接触红外测温仪在技术上得到迅速发展,性能不断提高,适用范围也不断扩大,市场占有率逐年增长。比起接触式测温方法,红外测温有着响应时间快、非接触、使用安全及使用寿命长等优点。 选择红外测温仪可分为三个方面:性能指标方面,如温度范围、光斑尺寸、工作波长、测量精度、响应时间等;环境和工作条件方面,如环境温度、窗口、显示和输出、保护附件等;其他选择方面,如使用方便、维修和校准性能以及价格等,也对测温仪的选择产生一定的影响。随着技术和不断发展,红外测温仪最佳设计和新进展为用户提供了各种功能和多用途的仪器,扩大了选择余地。 确定测温范围:测温范围是测温仪最重要的一个性能指标。每种型号的测温仪都有自己特定的测温范围。因此,用户的被测温度范围一定要考虑准确、周全,既不要过窄,也不要过宽。根据黑体辐射定律,在光谱的短波段由温度引起的辐射能量的变化将超过由发射率误差所引起的辐射能量的变化,因此,测温时应尽量选用短波较好。 确定目标尺寸:红外测温仪根据原理可分为单色测温仪和双色测温仪(辐射比色测温仪)。对于单色测温仪,在进行测温时,被测目标面积应充满测温仪视场。建议被测目标尺寸超过视场大小的50%为好。如果目标尺寸小于视场,背景辐射能量就会进入测温仪的视声符支干扰测温读数,造成误差。相反,如果目标大于测温仪的视场,测温仪就不会受到测量区域外面的背景影响。 确定光学分辨率(距离系灵敏) 光学分辨率由D与S之比确定,是测温仪到目标之间的距离D与测量光斑直径S之比。如果红外测温仪由于环境条件限制必须安装在远离目标之处,而又要测量小的目标,就应选择高光学分辨率的测温仪。光学分辨率越高,即增大D:S比值,测温仪的成本也越高。 确定波长范围:目标材料的发射率和表面特性决定测温仪的光谱响应或波长。对于高反射率合金材料,有低的或变化的发射率。在高温区,测量金属材料的最佳波长是近红外,可选用0.18-1.0μm波长。其他温区可选用1.6μm、2.2μm和3.9μm波长。由于有些材料在一定波长是透明的,红外能量会穿透这些材料,对这种材料应选择特殊的波长。如测量玻璃内部温度选用1.0μm、2.2μm和3.9μm(被测玻璃要很厚,否则会透过)波长;测量玻璃内部温度选用5.0μm波长;测低区区选用8-14μm波长为宜;再如测量聚乙烯塑料薄膜选用3.43μm波长,聚酯类选用4.3μm或7.9μm波长。厚度超过0.4mm选用8-14μm波长;又如测火焰中的CO2用窄带4.24-4.3μm波长,测火焰中的CO用窄带4.64μm波长,测量火焰中的NO2用4.47μm波长。 确定响应时间:响应时间表示红外测温仪对被测温度变化的反应速度,定义为到达最后读数的95%能量所需要时间,它与光电探测器、信号处理电路及显示系统的时间常数有关。这要比接触式测温方法快得多。如果目标的运动速度很快或测量快速加热的目标时,要选用快速响应红外测温仪,否则达不到足够的信号响应,会降低测量精度。然而,并不是所有应用都要求快速响应的红外测温仪。对于静止的或目标热过程存在热惯性时,测温仪的响应时间就可以放宽要求了。因此,红外测温仪响应时间的选择要和被测目标的情况相适应。 信号处理功能:测量离散过程(如零件生产)和连续过程不同,要求红外测温仪有信号处理功能(如峰值 保持、谷值保持、平均值)。如测温传送带上的玻璃时,就要用峰值保持,其温度的输出信号传送至控制器内。 环境条件考虑:测温仪所处的环境条件对测量结果有很大影响,应加以考虑并适当解决,否则会影响测温精度甚至引起测温仪的损坏。当环境温度过高、存在灰尘、烟雾和蒸汽的条件下,可选用厂商提供的保护套、水冷却、空气冷却系统、空气吹扫器等附件。这些附件可有效地解决环境影响并保护测温仪,实现准确测温。在确定附件时,应尽可能要求标准化服务,以降低安装成本。当烟雾、灰尘或其他颗粒降低测量能量信呈悍,双色测温仪是最佳选择。在噪声、电磁场、震动或难以接近环境条件下,或其他恶劣条件下,光纤双色测温仪是最佳选择。

  • 【转帖】电子产品的温度测量机理与方法(热电偶和红外测温)

    电子产品的温度测量机理与方法 在电子产品设计定型时,为防止表面温度过高伤害用户或由于温度超出材料件所能承受的限值而导致着火、绝缘失效和触电危险,需要分别在正常工作状态和模拟故障状态下对设备各个部分的温度进行测试,目前一般采用热电偶测量或外加红外测温监控的方式进行。 热电偶通过把非电学量(温度)转化成电学量(电动势)来测量,这种方法有许多优点,如测温范围宽、灵敏度和准确度较高、结构简单不易损坏、受热点可做得很小等,因其对温度变化响应快,对测量对象的状态影响小,可以用于温度场的实时测量和监控。热电偶的温差电动势虽然主要取决于所选用的材料和两个接头的温度,但材料中所含的杂质和加工工艺过程也会对它产生一定的影响,所以,尽管是由相同材料组成的热电偶,它们的温差电动势与温度的关系却可能不完全相同。对于每一支热电偶的选择要根据使用温度范围、所需精度、使用环境、响应时间和经济效益来综合考虑。温度在1000~1300℃并且精度要求比较高的,可用S型热电偶和N型热电偶;1000℃以下一般用K型热电偶和N型热电偶;低于400℃一般用E型热电偶;250℃以下和负温测量一般用T型 电偶,在低温时稳定而且精度高;S型、B型、K型热电偶适合于强的氧化和弱的还原气氛中使用;J型和T型热电偶适合于弱氧化和还原气氛,有化学污染的环境要求有保护管;铠装热电偶响应时间快,而且有一定的耐久性。 焊好的热电偶都应先进行分度,即测定出温差电动势与温度间的确定关系,然后才能用它来测量温度。采用补偿导线用它们连接热电偶与测量装置,以补偿它们与热电偶连接处的温度变化所产生的误差。合金丝是构成补偿导线的导体,可分为两种:延长型合金丝的名义化学成分及热电势标称值与配用热电偶丝相同,用字母“X”附加在热电偶分度号之后表示;补偿型合金丝的名义化学成分与配用热电偶丝不同,但其热电势值在0~100℃或0~200℃时,与配用热电偶丝标称值相同,用字母“C”附加在热电偶分度号之后表示。在使用之前,应将热电偶的内部绝缘体从顶端向后剥露约1.5mm,外部绝缘体则从顶端向后剥约15mm,顶端用单点焊接来连接后与要测处相连。为了达到与被测点同样的温度,接点要与被测部件的表面紧密接触。现在一般通过胶合、焊接等方法固定,胶合法将高龄粉和硅酸钠溶液以同等比例相混合,再与氰丙烯酸酯胶合。在胶合前应固定热电偶的位置,对于焊接剂易于黏附的金属表面,采用焊接法在热传导性方面优于胶合法。 接下来谈谈红外测温技术。高温区是位于光带最边缘处红光的外面,称为“热线”或者红外线,红外线的波长在0.76_100μm之间,按波长的范围可分为近红外、中红外、远红外、极远红外4类,它在电磁波连续频谱中的位置是处于无线电波与可见光之间的区域。任何物体在常规环境下都会产生自身的分子和原子无规则的运动,并不停地辐射出热红外能量,分子和原子的运动愈剧烈,辐射的能量愈大,反之,辐射的能量愈小。红外测温仪是通过接收物体发出的红外线(红外辐射),从而准确判断物体表面的温度分布情况。和接触式测温方法相比,红外测温有非接触、响应时间快、使用安全及使用寿命长等优点。红外测温仪器主要有3种类型:红外热像仪、红外热电视和红外测温仪(包括便携式、在线式和扫描式)。红外热像仪是利用红外探测器、光学成像物镜和光机扫描系统,接受被测目标的红外辐射能量,并反映到红外探测器的光敏元件上。 红外热电视是将被测目标的红外辐射线通过透镜聚焦成像到热释电摄像管,热释电摄像管是一种具有中等分辨率的实时宽谱成像器件,主要由透镜、靶面和电子枪三部分组成。通过热释电摄像管接受被测目标物体的表面红外辐射,并把目标内热辐射分布的不可见热图像转变成视频信号。 常用的便携红外测温仪是由光学系统、光电探测器、信号放大器及信号处理显示输出等部分组成,光学系统汇聚其视场内的目标红外辐射能量,红外能量聚焦在光电探测器上并转变为相应的电信号。该信号再经换算转变为被测目标的温度值,其测量精度可达1度或更高。我们要根据被测设备尺寸和环境条件从测温范围、测量精度、工作波长、响应时间、光学分辨率、显示和输出、价格等方面来选用便携红外测温仪。测温范围是最重要的一个性能指标,不同型号的测温仪都有自己特定的测温范围,一般来说,测温范围越窄监控温度的输出信号分辨率越高,测温范围过宽会降低测量精度。如果被测设备尺寸超过视场大小的50%,测温仪就不会受到测量区域外面的背景影响造成误差,可以选择单色测温仪;反之,如目标尺寸小于视场,双色测温仪是最佳选择,其温度是由两个独立的波长带内辐射能量的比值来确定的。因此当被测目标很小,即使测量通路上存在烟雾、尘埃、阻挡对辐射能量有衰减时,仍能保证测量精度。由于设备组成材料的发射率和表面特性不同,测温仪的光谱相应波长也不同,如测量高温金属材料的最佳波长是近红外,可选用0.8~1.0mm,测温时应尽量选用短波。在测量快速加热的目标时,要选用快速响应红外测温仪,否则缺乏足够的信号响应,会降低测量精度。而对于静止的或目标热过程存在热惯性时,测温仪的响应时间就可以放宽要求了。需要强调的是红外测温仪必须经过校准才能使它正确地显示出被测目标的温度,特别是要进行定期检定,试验人员在实际运用过程中也要不断积累经验和掌握测试技巧,避免读数偏差而得出错误结果。

  • 基于多模型加权预测的近红外定量分析方法

    基于多模型加权预测的近红外定量分析方法

    [b][size=18px][font=宋体]1[/font][font=宋体]、背景介绍[/font][/size][/b][font=宋体] 随着微机电技术的发展,近几年,便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]被广泛应用于食品、饮料、医药、煤炭等各个领域,相较于传统的大型傅里叶变换光谱分析系统,其具有结构简单、成本低廉、携带方便、结果实时可见等优势,目前已成为光谱领域的热门产品。但是便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]易受光源、检测器、使用方法、环境条件等影响,使得采集的光谱数据稳定性差,精度低,进而造成预测结果不稳定、预测准确率低等问题。[/font][font=宋体] 为了解决上述问题,提升便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析结果的稳定性及准确性,目前行业内[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]数据建模优化工作,主要集中于数据源筛选、预处理算法优化、模型筛选算法优化等基于PLS算法的单模型建模优化工作,此类建模算法主要适用于高精度的傅里叶[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]。对于自身硬件分辨率较低的便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url],适用性较差。因此本帖在基于PLS算法建模的基础上,提出多模型加权预测的方法,以特定准则选取相对稳定、准确率较高的若干个光谱模型,结合模型自身系数进行加权预测的方式来提升便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]整体性能,进而提升便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]的预测稳定性及准确率。[/font][b][size=18px][font=宋体]2[/font][font=宋体]、方法解析[/font][/size][font=宋体]2.1[/font][font=宋体]样本集合划分[/font][/b][font=宋体] 使用便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]采集400个待测样品,采用Kennard Stone(K-S)算法对样本进行划分,将样本划分为训练集(200个)、验证集(100个)、盲测集(100个)、避免人为划分样本的主观性。[/font][b][font=宋体]2.2[/font][font=宋体]光谱预处理[/font][/b][font=宋体] 便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]采用常规的单一预处理方式效果不佳,本贴采用双预处理嵌套的方式对样品进行处理,其中第一级、第二级预处理均可设置不同的预处理参数,通过不同预处理方式,预处理参数的设置可以获取多种预处理结果。[/font][align=center][img=双预处理嵌套,690,325]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042103332831_7122_5075516_3.png!w690x325.jpg[/img][/align][b][font=宋体]2.3[/font][font=宋体]光谱建模[/font][/b][font=宋体] [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]定量分析建模方法包括多元线性回归([/font][font='Times New Roman',serif]MLR[/font][font=宋体])、主成分回归([/font][font='Times New Roman',serif][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/jp][color=#3333ff]PCR[/color][/url][/font][font=宋体])、偏最小二乘回归([/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体])、人工神经网络([/font][font='Times New Roman',serif]ANN[/font][font=宋体])和支持向量机([/font][font='Times New Roman',serif]SVM[/font][font=宋体])等。其中,[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]算法应用最为广泛,选用[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]算法进行建模。通过多种预处理结果、不同[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]主成分数选择组合建立多个光谱定量分析模型,若设定一级预处理为[/font][font='Times New Roman',serif]M[/font][font=宋体]种,二级预处理为[/font][font='Times New Roman',serif]N[/font][font=宋体]种,[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]主成分数选择为[/font][font='Times New Roman',serif]T[/font][font=宋体]种,则通过不同排列组合可以建立合计[/font][font='Times New Roman',serif]M*N*T[/font][font=宋体]个光谱定量分析模型。[/font][align=center][img=多种建模方式,690,198]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042104079253_7276_5075516_3.png!w690x198.jpg[/img][/align][b][font=宋体]2.4[/font][font=宋体]光谱模型选择[/font][/b][font=宋体] 基础模型一:在上述建立的大量光谱定量分析模型中,选择光谱模型最通用的两大表征系数,即模型相关系数([/font][font='Times New Roman',serif]R2[/font][font=宋体]值)以及均方根误差([/font][font='Times New Roman',serif]RMSECV[/font][font=宋体]值)进行基础模型筛选,选择模型相关系数最大的模型为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]A[/font][font=宋体],模型均方根误差最小的模型为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]B。[/font][font=宋体] 基础模型二:在基础模型一中引入验证集,通过训练集建立的多个光谱模型对验证集进行预测,将预测值与验证集标定值进行计算,获取偏差值,选择偏差值最小的光谱模型为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]C。[/font][align=center][img=基础模型C,690,264]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042104332526_3725_5075516_3.png!w690x264.jpg[/img][/align][font=宋体] 基础模型三:在基础模型二中引入准确率,在近红外快检的实际应用中,对于预测偏差值在一定阈值范围内的样本定义为准确预测样本,若超出阈值则为预测错误样本,选择准确率最高的光谱模型为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]D。[/font][align=center][img=基础模型D,690,235]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042104460652_3475_5075516_3.png!w690x235.jpg[/img][/align][b][font=宋体]2.5[/font][font=宋体]权重系数计算[/font][/b][font=宋体] 光谱模型不同,对盲测样本的预测能力不同,结合光谱模型的模型相关系数([/font][font='Times New Roman',serif]R2[/font][font=宋体]值)或者均方根误差([/font][font='Times New Roman',serif]RMSECV[/font][font=宋体]值)计算各个模型的预测权重,以模型相关系数为例:[/font][align=center][font='Times New Roman',serif]Ti=Ri/(R1+R2+R3+R4)[/font][/align][font=宋体] 其中,[/font][font='Times New Roman',serif]R1[/font][font=宋体]为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]A[/font][font=宋体]的模型相关系数,[/font][font='Times New Roman',serif]R2[/font][font=宋体]为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]B[/font][font=宋体]的模型相关系数,依此类推。[/font][font='Times New Roman',serif]Ti[/font][font=宋体]为各个基础模型对应权重系数。[/font][b][font=宋体]2.6[/font][font=宋体]多模型加权预测[/font][/b][font=宋体] 分别采用光谱基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]A[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]B[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]C[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]D[/font][font=宋体]对盲测集[/font][font='Times New Roman',serif]100[/font][font=宋体]个样本进行预测,以盲测集单个样本为例,四个光谱模型对应获取四个预测值[/font][font='Times New Roman',serif]a[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]b[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]c[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]d [/font][font=宋体],结合权重系数计算最终单一预测值[/font][font='Times New Roman',serif]S[/font][font=宋体]:[/font][align=center][font=宋体][/font][/align][align=center][font='Times New Roman',serif]S=a*T1+b*T2+c*T3+d*T4[img=多模型加权预测,690,212]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042106560595_5692_5075516_3.png!w690x212.jpg[/img][/font][/align][b][size=18px][font=宋体]3[/font][font=宋体]、实际应用[/font][/size][font=宋体]3.1[/font][font=宋体]硬件信息[/font][/b][font=宋体] 硬件设备为四川长虹研发的[/font][font='Times New Roman',serif]PV800-III[/font][font=宋体]便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url],光谱仪波段范围为[/font][font='Times New Roman',serif]1350nm-2150nm[/font][font=宋体],采样间隔为[/font][font='Times New Roman',serif]6nm[/font][font=宋体],尺寸为[/font][font='Times New Roman',serif]Φ100mm×76.8mm[/font][font=宋体],重量约[/font][font='Times New Roman',serif]750g。[/font][b][font=宋体]3.2[/font][font=宋体]样本采集:[/font][/b][font=宋体] 采集[/font][font='Times New Roman',serif]400[/font][font=宋体]个酒醅样品,其中酒醅水分、淀粉、酸度等理化指标均由车间经验丰富化验员按常规化学方法测定所得。[/font][b][font=宋体]3.3[/font][font=宋体]分析对比[/font][/b][font=宋体] 结合酒醅常用的光谱预处理算法及[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]单模型建模算法对本应用中酒醅数据进行建模,通过多种预处理组合优化,有效剔除光谱数据中的大量无用信息,并结合[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]算法,将高维光谱数据进行有效降维,提升光谱数据的有效性及准确度。最后以[/font][font='Times New Roman',serif]RMSECV[/font][font=宋体]作为模型筛选指标,利用筛选的最优模型对[/font][font='Times New Roman',serif]100[/font][font=宋体]条未知样本进行模型外验证,图[/font][font='Times New Roman',serif]a~c[/font][font=宋体]依次给出了传统单模型水分、酸度、淀粉[/font][font='Times New Roman',serif]3[/font][font=宋体]个指标的模型外预测分布情况,图中横坐标为标定值,纵坐标为预测值,黄色区域为模型允许的误差范围(水分、淀粉允许误差为绝对偏差[/font][font='Times New Roman',serif]±1[/font][font=宋体],酸度允许误差范围为绝对偏差[/font][font='Times New Roman',serif]±0.3[/font][font=宋体]),采用基于多模型加权预测的近红外定量分析方法对上述酒醅光谱数据进行建模,利用筛选的多个光谱模型对相同的[/font][font='Times New Roman',serif]100[/font][font=宋体]条未知样本进行加权预测,图[/font][font='Times New Roman',serif]d~f[/font][font=宋体]依次依次给出了多模型加权预测方法水分、酸度、淀粉[/font][font='Times New Roman',serif]3[/font][font=宋体]个指标的模型外预测分布情况。[/font][img=酒醅定量分析,690,318]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042105316390_239_5075516_3.png!w690x318.jpg[/img][font=宋体] 多模型加权预测方法相较于传统单模型预测方法,各指标准确率均有不同幅度提升,3个指标准确率平均提升约11%。各指标准确率均达到了企业车间应用要求。[/font][b][size=18px][font=宋体]4[/font][font=宋体]、结论[/font][/size][/b][font=宋体] 利用便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url],分别以传统单模型建模方法、多模型加权预测方法进行酿酒车间酒醅各成分光谱建模,并对[/font][font='Times New Roman',serif]100[/font][font=宋体]个未知样本进行模型外预测分析。结果表明,基于多模型加权预测的近红外定量分析方法,可以有效弥补便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]在采样精度、稳定性等方面的不足。相较于单模型建模预测结果,多模型加权预测方法将酒醅样本各成分预测准确率平均提升了约[/font][font='Times New Roman',serif]11%[/font][font=宋体],甚至可有效逼近大型傅里叶光谱仪设备预测效果,是一种可以在便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]快检领域推广应用的实用方法。[/font]

  • 【资料】傅里叶变换红外光谱方法通则

    编号 JY/T 001—1996 名称 (中文)傅里叶变换红外光谱方法通则(英文)General rules for Fourier transform infrared spectrometer 归口单位 国家教育委员会 起草单位 国家教育委员会 主要起草人 胡克良 林 水水 批准日期 1997年1月22日 实施日期 1997年4月1日 替代规程号 无 适用范围 本通则规定了傅里叶变换红外光谱仪近红外、中红外、远红外波段的定性、定量分析方法。适用于各种类型的傅里叶变换红外光谱仪。 主要技术要求 1定义2方法原理3试剂、材料4仪器5样品和制样方法6分析步骤7分析结果表述 是否分级 无 检定周期(年) 附录数目 4 出版单位 科学技术文献出版社 检定用标准物质 相关技术文件 [img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=96496]傅里叶变换红外光谱方法通则[/url]

  • 近红外光谱分析方法的弱点

    自从[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析最初在我国应用,到现在已经有20个春秋了。这期间尽管走过了许多风风雨雨,现在我国已经有了自己开发的各种类型[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]器,应用水平有了很大的提高,但依然存在一些问题。我们只有充分认识[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析方法的不足,才能更好地使用它。为此,借这块宝地,请大家谈谈[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析方法的主要弱点,它的死穴在哪里,谢谢。

  • 近红外光谱分析方法的优势

    自从[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析最初在我国应用,到现在已经有20个春秋了。 现在我国已经有了自己开发的各种类型[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]器,应用水平有了很大的提高,但远没有达到普及程度。为此,借这块宝地,请大家谈谈[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析方法的到底有哪些优点,有什么优势,让更多人了解它,使用它!谢谢。

  • 【原创大赛】非色散红外吸收法测定固定污染源排气中 一氧化碳方法确认报告

    [align=center][b]非色散红外吸收法测定固定污染源排气中[/b][/align][align=center][b]一氧化碳方法确认报告[/b][/align][align=center][b]环境室:张文静[/b][/align][b]一、方法原理 [/b]本方法依据HJ/T44——1999。一氧化碳(CO)对4.67μm,4.72μm二波长处的红外辐射具有选择性吸收,在一定波长范围内,吸收值与一氧化碳的浓度成线性关系(遵循朗伯——比尔定律),根据吸收值确定样品中一氧化碳的浓度。本方法适用于固定污染源有组织排放的一氧化碳测定。[b]二、仪器和试剂[/b]1、仪器及设备1.1 非色散红外气体分析仪。抗干扰:对CO[sub]2[/sub]和水分别具有2000:1和1000:1或更好的抗干扰;精确度:3%(满刻度);量程:0~50000mg/m[sup]3[/sup]1.2采样仪器。1.2.1 采样管 用不锈钢 硬质玻璃或聚四氟乙烯材质的管料,其头部塞有时当量的玻璃棉。1.2.2 抽气泵密封隔膜泵或具有同等效果的其他泵。1.2.3 采气袋铝泊复合薄膜气袋。1.2.4 连接管 硅橡胶管,口径与其它连接部件相配。1.2.5 弹簧夹1.2.6 除湿装置一般情况下采用气体吸收瓶中填装玻璃棉,依靠烟气冷却凝结水份除湿;若烟气温度高,含湿量大,需采用冷凝器除湿。2、试剂除非另有说明,分析时均使用符合国家标准的分析纯试剂。2.1 CO标准气体:其浓度应达到仪器满量程的90%~100%。2.2 变色硅胶。2.3:玻璃棉。3.样品的保存:采集到气袋中的样品应尽快分析,室温下保存最长不超过36h。三、[b]分析步骤[/b]1、仪器的调零 通常以环境空气为零气,开启仪器泵电源开关,此时抽取的是环境空气,可视为零点校正气,如果环境中一氧化碳浓度大于待测样品浓度的1%时,需要纯氮校零。2、仪器的校正 以一定浓度的标准气体为基准,对仪器的各量程范围进行校正,校正气浓度应选择在满量程的90%~100%范围内。3.样品的测定 按图装配好实验装置,保证所有部位连接牢固,不透气,把采样管插入烟道采样点位,开动抽气泵,用烟气清洗采样管道,然后开始抽样,记录分析仪读数。 用气袋采集样品,可将其直接接入仪器进气口,开启仪器泵电源,将气袋中的样品气抽入仪器即可进行测定。[b]四、结果计算[/b]1.从仪器读出的一氧化碳百分含量,可按下式换算成mg/m[sup]3[/sup][sup] [/sup] 一氧化碳的质量浓度(mg/m[sup]3[/sup])=Kc(%)其中:K=1.25×10[sup]4[/sup](0℃,101.3kPa)2.一氧化碳的“排放浓度”计算按GB16157——1996中11.1.2或11.1.4计算一氧化碳的“排放浓度”。3.一氧化碳的“排放速率”计算按GB16157——1996中11.4计算一氧化碳的“排放速率”。[b]五、 精密度和准确度 [/b]经过五个实验室分析一氧化碳浓度4.38×10[sup]3[/sup]mg/m[sup]3[/sup]的统一样品,重复性标准偏差11mg/m[sup]3[/sup],重复性相对标准偏差0.25%,重复性31 mg/m[sup]3[/sup];再现性相对标准偏差为0.36%,再现性45mg/m[sup]3[/sup]。测定结果的平均相对误差为0.3%;各实验室测定结果的相对误差于0~0.6%之间。 在实际样品分析中,以在线分析测定两个点的CO浓度,每个点进行6次平行测定的相对标准偏差分别为2.3%及0%;用气袋采集四个点的样品,每个点平行采集6袋气体,然后测定CO浓度的相对标准偏差于0.69%~5.0%之间。[b]六、注意事项[/b]1.采样时如遇负压锅炉,需接大功率泵,以期本身泵关闭。2.采样时注意安全,对一氯化碳浓度较高的采样点,采样开孔应安装防喷装置,采样人员要站在上风处,防止一氧化碳中毒。3.室温下的饱和水蒸气对测定无干扰,但更高的含湿量对测定有正干扰,需采取5.2.6所提到的适当除湿措施。[b]七、结论[/b]本实验室所用仪器、试剂、耗材都经验收合格,人员经专业培训,所使用的物资和实验室用水均经验收合格。 通过对上述指标的测试验证,所得结果均符合方法要求,我们认为使用此方法在技术、仪器和人员配备上是可行的,所以对此方法予以确认。

  • 【分享】红外测温的新方法简介

    红外检测技术采用红外成像检测技术可以对正在运行的设备进行非接触检测,拍摄其温度的分布,测量任何部位的温度值。红外检测技术可以对各种外部及内部故障进行诊断,具有实时、遥测、直观和定量测温等优点,用来检测发电厂、变电所和输电线路的运转设备和带电设备,方便、有效。  红外成像技术已毋庸质疑地成为预防性维护领域最有效的检测工具,它能够在设备发生故障之前,快速、准确、安全的发现故障。利用红外成像仪检测在线电气设备的方法是红外温度记录法。红外温度记录法是工业上用来无损探测,检测设备性能和掌握其运行状态的一项新技术。与传统的测温方式(如热电偶、不同熔点的蜡片等放置在被测物表面或体内)相比,红外成像仪可在一定距离内实时、定量、在线检测发热点的温度,通过扫描,还可以绘出设备在运行中的温度梯度热像图,而且灵敏度高,不受电磁场干扰,便于现场使用。 红外成像仪可以在-20℃~2000℃的宽量程内以0.05℃的高分辨率检测电气设备故障,显示出如导线接头或线夹发热,以及电气设备中的局部过热点等等。但是往往在实际使用中许多的不利限制了红外成像仪的使用,比如透过率,工作中许多的电气设备易发热部位往往在电气设备内部,表面材料严重影响了检测的准确性,甚至有些材料红外波段无法透过比如说有机玻璃,但是这些设备在有负载的状态下又不允许打开,使得红外成像仪不能发挥其应有的作用,造成电力部门仪器的闲置或使用率低。

  • 近红外化学计量方法探讨

    [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术采用的化学计量学方法为多元校正方法,主要有:多元线性回归(MLR)、主成分分析(PCA)、主成分回归(PCR)、偏最小二乘法(PLS)、拓扑学方法和人工神经网络(ANN)等。那么大家能否对以上几种方法做一下说明和评价呢?

  • 蓝色洁厕块的红外光谱测定

    应论坛官方管理员又又1990要求,对某品牌的蓝色洁厕块进行了红外测定。该洁厕块标示的主要成分为:表面活性剂、缓释剂、染料、香精等。前处理方法由jimzhu老师提供:取5g左右样品,加100ml95乙醇,煮沸30min使溶解,用玻璃过滤器过滤,用热乙醇洗涤,合并滤液和洗液,蒸去乙醇,在105℃干燥1h,用IR测定残留物,定性阴离子表面活性剂(磺酸盐系,硫酸盐系),非离子表面活性剂等。

  • 【分享】烟草中三种主要成分的近红外光谱分析与化学分析方法比较

    烟草中三种主要成分的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析与化学分析方法比较陈鹰!丁映!乐俊明贵州省农业科学院生物技术研究所 贵阳关键词"烟草![url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析!化学分析!水分!总植物碱!总糖[img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=69227]烟草中三种主要成分的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析与化学分析方法比较[/url]

  • 【分享】应用红外测量技术分析煤质成分的新方法

    目前,快速分析煤质的方法主要有活化中子法、电容法、微波法和双能,射线衰减法等。这些方法具有一定的优点,能快速分析燃煤成分,但是它们只能对燃煤的一个或几个指标进行测量,且具有一定的放射危险性。    利用红外线测量原理分析煤质是目前快速分析煤质的一种新手段。它能快速准确地对燃煤进行全面的分析,而且具有样品准备时间短、信噪比高、非破坏性、能在非接触的条件下进行测量及无放射性等优点,是煤质快速分析技术的一个研究热点。    一、原理    1.1基本原理      在有机物及部分无机物分子中,化学键结合的各种集团(如C=C、N=C、O=C、0=H、N=H)的运动(伸缩、振动、弯曲等)都有它固定的振动频率。当受到红外线照射时,分子被激发而产生振动,同时光的一部分能量被吸收,测量其吸收光可以得到复杂的图谱,这种图谱包含了被测物质的特征信息。被测物质的每一种成分都有特定的吸收特性,就像每一个人都有唯一的指纹。通过图谱解析,可以获得这种成分的含量。燃煤的某一种成分含量越高,对特定波长的红外光吸收能力就越强。    收能力就越强。图1主要描述了四种煤样的三种主要无机物和有机物(芳香族、脂肪氢、甲基或经基)在所对应波长处不同的吸收特性。其中T为透射率,log(1/T)是获得透射率的方式。    傅里叶变换光谱技术可以保证信号的稳定性,减轻传统红外测量所遇到的噪声干扰问题;而相对于单色光,干涉光更能测量煤粉中的各种成分含量。所以,对煤质的红外光谱分析是以傅里叶变换红外光谱干涉仪(FT-MIR)为基础的。傅里叶变换漫反射红外干涉光谱仪分析煤质成分装置。

  • 近红外光谱预测结果的准确性能够超过参考方法吗?

    [font=宋体][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析是建立在参考方法基础上的二次分析方法,因此,以参考方法为基准,从逻辑上[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]方法无法超越参考方法。但模型的预测准确性可以通过增加代表性校正样本数量,采用更合理的计算方法提高。[/font]

  • 【原创大赛】为了应对客户投诉制定内部方法之渗色牢度

    [font=宋体] 为了应对客户投诉制定内部方法之渗色牢度[/font] [font=宋体]纺织产品中很多都是印花和条纹的织物,在是基础只能和洗涤过程中,往往会出现深色的颜色慢慢的渗入到浅色上面,出现不规则的色斑,非常难以处理掉,虽然不想使用,但是影响美感,使用者是丢之可惜,用之难受。[/font][font=宋体] 对于生产企业来讲,并没有相关的标准来对这样的现象进行检测,水洗色牢度检测要求的是对颜色和纤维布沾色的考核,如果深色足够大,一般都是单独取样,然后和纤维布一起测试,有沾色,但是能达到[/font]3[font=宋体]级也是合格的,再者纤维布也不能代替其他浅深色部位的样品,也不具有代表性,而且一般水洗色牢度也就是规定的温度下洗涤[/font]30[font=宋体]分钟,不能完全代表产品实际使用中清洗的情况。一般检测色牢度都合格,但是一旦做成成品,到达消费者手里,再发现问题的现象还是有,做成成品对生产企业也是影响大,也不好返修,严重的只能报废,这样就劳民伤财了。[/font][font=宋体] 针对这样的情况,我们为了能在生产前发现问题,借鉴外标,制定一个渗色牢度的内部检测方法[/font][font=宋体][color=#333333]。也有人说可以叫色泣,毕竟很多[/color][/font][font=宋体]渗色[/font][font=宋体][color=#333333]不是整块整块的,有些是点点,有些是一条一条的。[/color][/font][font=宋体] 希望通过这样的方法来控制印花和条纹产品的深浅色染色问题,以便能减少企业的损失。[/font]1.[font=宋体]取样标准要求:[/font]印花织物:试样要包含深浅色。条纹织物:取样时条纹呈横向。2.[font=宋体]首先将[/font]0.05%的非离子型表面活性剂50 ml加入到 100ml 烧杯中,然后把取好的试样,放在上面是一个架子,类似过滤架,可以上下升降,我们是自己做的,上端夹住试样一端(宽度方向)。 然后把这个尺寸为4cmx10cm以上的试样的一端浸入0.05%的非离子型表面活性剂溶液下不低于2cm深,(试样要包含深浅色),然后在室温下静置2 小时,拿走烧杯,试样保持原来状态进行干燥,然后评定[font=宋体]渗色[/font]程度。3.[font=宋体]评级评定[/font]3.1[font=宋体]评定试样中渗色最严重的部分[/font]3.2[font=宋体]用[/font]GB251[font=宋体]评定沾色用灰卡进行评级,评定浅色试样部分的沾色,[/font]3.2.1[font=宋体]如果试样无任何变化,即评定无渗色[/font]3.2.2[font=宋体]如果试样的沾色评级对应评定沾色用灰卡的[/font]4[font=宋体]级或者以上,即评定轻微渗色[/font]3.2.3[font=宋体]如果试样的沾色评级对应评定沾色用灰卡的[/font]4[font=宋体]级以下,即评定渗色[/font] 经过我们反复试验我们的产品,最终确定,3.2.1的情况,肯定是能用的,一般没有任可投诉;3.2.2情况的产品,我们慎重使用,对于红色和白色,黑色和白的蓝色和白色,这些深浅色特别明显的产品,一般不用,要进行返修或者取消花型,对于一些中深色的产品,经工艺负责人审批后使用,对于3.2.3的情况,一般尽量不用,或者返修,特别关注,多进行产品抽检,避免出现质量问题。注意:[font=宋体]1.[font='Times New Roman'] [/font][/font]假如由于其他处理用的试剂,而不是染料本身造成的沾色,应予以确认,不能归于渗色。[font=宋体]2.[font='Times New Roman'] [/font][/font][font=宋体][color=#333333]选择加入表面活性剂的优势是:具有优异的润湿和洗涤功能,去污力强,还同时具有良好的乳化;稳定性高,在水溶液中不电离,并且不受强电解质、强酸、强碱的影响,也不受硬水中钙、镁离子的影响。[/color][/font]

  • 请教测试锡锭里的 Bi,Se的方法

    本人是新手,请教测试锡锭里的Bi,Se的方法,因实验室条件所限,只能用单火焰的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Wp][color=#3333ff]原子吸收[/color][/url]。想知道需要注意的地方。

  • 近红外分析方法

    近红外方法开发完,并完成方法及方法报告的编写,然后投入使用 。当近红外分析结果异常,补加建模数据后方法参数变了,需要从新编写方法规程吗?是没次改变方法参数都要写方法规程吗?

  • 近红外方法建模问题求助。

    一般来讲,如果使用pls建模得到的预测结果与测量值相关度在0.97左右是不是可以说使用呢,这样的建模效果能否说是成功呢?因为我看到很多材料上这个相关度在0.998左右,所以心里没有底。请大牛指导,不胜感谢。 另外,一般对于[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的预处理方法除了导数法以外,还有别的么?谢谢。

  • 近红外光谱分析方法预测馏程是否准确?

    [font=宋体]馏程是炼化生产过程物料的重要参数指标,馏程测定是炼厂化验室最繁重的工作任务之一。采用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术可以测定馏程,替代传统分析方法,减轻化验室工作压力。从应用实践来看,采用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术测定初馏点和终馏点误差较大,主要是由于决定初馏点和终馏点的组分在样品中的含量很低,而且与样品的本底接近,比较难以确定它们的数学关系。[/font]

  • 紫外与红外这两种光学方法分析烟气成分到底有何区别呢?

    目前的形势,光学仪器在烟气分析中的使用越来越多,紫外和红外到底哪种方法准确性更高,测试的范围更广呢?1、我认为从准确性的角度还是紫外吸收的方法更优越一些,因为这种方法对水汽干扰要求不是很高,红外则稍逊色点而且受水分影响很大。2、测量范围肯定是红外更广泛一些,但是红外测不了二氮,需要加转换炉,而紫外呢吸收的范围却只有二硫和一氮、二氮,。两者各有利弊吧,大家也发表一下自己的见解,一起参与讨论与分享吧!

  • 【分享】红外分析方法通则

    名称:傅里叶变换红外光谱方法通则起草单位:国家教育委员会实施日期:1997.4.1适用范围:本通则规定了傅里叶变换红外光谱仪近红外,中红外,远红外波段的定性,定量分析方法。适用于各种类型的傅里叶变换红外光谱仪。主要技术要求:1,定义 2,方法原理 3,试剂材料 4,仪器 5,样品和制样方法 6,分析步骤 7,分析结果表述出版单位:科学技术文献出版社[img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=59753]傅里叶变换红外光谱方法通则[/url]

  • 【转帖】拉曼光谱与红外光谱技术检验书画印泥的方法研究

    来源:知网空间。《第十四届全国光散射学术会议论文摘要集》2007年加入收藏 获取最新拉曼光谱与红外光谱技术检验书画印泥的方法研究余静 张云 【摘要】:正目前,艺术品盗窃已经成为全球主要的犯罪活动之一。书画真伪的判定在案件的侦察过程中具有重要的作用。鉴别书画真伪的方法很多,书画上的印文是书画真伪判定中常见的检验项目。传统的检验方法是书画专家凭经验识别真伪。我们应用拉曼光谱技术与红外光谱技术检验书画用印泥进行了研究,得到了满意的结果。【作者单位】:北京市刑事科学技术研究所 北京市刑事科学技术研究所

  • 近红外 定性方法

    说说近红外的定性方法有哪些? 还有近红外定性分析结果用什么结果佐证比较好呢?

  • 【资料】近红外光谱分析中建模样品优选方法的研究

    [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析中建模样品优选方法的研究 作者:王丽杰,郭建英,徐可欣 摘要:结合牛奶成分[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]测量系统的实例,在已定的浓度范围内针对牛奶中脂肪、蛋白质、乳糖三成分采用正交设计法优选参与建模的样品。研究中首次利用正交表的“正交性”原理优选建模样品,并针对牛奶中脂肪浓度的测量采用偏最小二乘(PLS)回归方法交互验证方式建立模型。在此基础上,将正交设计样品集与常规方法选择的样品集的脂肪PLS模型的预测结果进行了对比。实验结果表明:采用正交设计样品集与常规样品集分别建立的PLS模型的预测偏差之差低于0.02g/100g,上述两种方法PLS模型的实际预测浓度与参考浓度之差均集中在0.1g/100g,而后者样品数量约为前者的七倍。进一步的实验结果表明:从常规样品集的样品中随机抽取与正交设计样品集的样品数量相同的样品作为随机样品集并建模,其PLS模型的预测偏差高于常规方法的两倍、相关系数相对较低,并且其实际预测浓度与参考浓度之差集中在0.4g/100g。关键词:近红(NIR)光谱分析;正交设计法;正交性;牛奶;偏最小二乘(PI )回归引言 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的数据处理分析通常由三部分构成:建模样品(校正集样品)的选择及光谱的预处理、定性或定量模型的建立、未知样品组成或性质的预测。由于校正集样品的选择及其基础数据测量的准确性直接关系到所建模型的适用性和测试结果的准确性,因此,校正集样品的选择是[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]数据处理及分析的关键环节。 校正集样品的选择过程中,样品的光谱特征及其性质范围应能涵盖以后未知样品的光谱特征。为保证校正模型的稳健性,校正集的样品数一般不应低于50个,且在所测的浓度或性质范围内,样品的个数应该是均匀分布的【l】。通常校正集样品的确定有常规选择和计算机识别两种方法【l】。常规选择是根据样品光谱的积累和性质或组成数据的分布来选择建立校正集的样品,并通过部分样品进行验证。计算机识别则是纯粹通过确定的计算模型,用计算机来识别所采集样品的光谱间差距,确定适合校正集的样品。依照常规方法建立校正样品集,其最大缺点是必须积累大量的样品以供选择。而计算机识别方法在很大程度上减少了常规方法测量基础数据的样品数,降低了建模费用,但仍然存在一定的缺陷:1)仍然要收集大量的样品谱图以便于判断选择;2)有些光谱的差异并非完全由所测样品的组成或性质差异引起,可能是某些随机因素如样品的温度、粒径大小、物粒形态等因素的差异造成;3)对不同的性质在最佳样品集的选择上可能存在差异,而仅从光谱的差异上有时难以体现;4)对那些含量较低的成分,其量的变化对整个谱图而言往往并不明显,此时如光谱处理方法不合理,也难以选出合适的样品集。 针对上述情况,研究中首次提出了一种利用正交表的“正交性”原理优选校正集样品的方法,并结合牛奶的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]测量的实例对其可行性进行了探讨,该方法的研究对于光谱分析中校正集样品的优化选择具有重要的研究价值。1 校正样品集选择方法 正交设计法是以相关专业知识及概率论和数理统计为基础,利用数学上的“正交性”原理编制并已标准化的表格——正交表来科学安排试验方案、并对试验结果进行计算、分析、找出最优或较优的条件的数学方法。 利用正交表安排试验方案搭配均衡具有代表性,因为对全体因素而言,正交设计是一种部分试验,但对于其中任何两个因素而言确是带有等重复的全面试验。由于正交试验设计要求任何两个因素是全面试验,因此试验点在优选区的分布是均匀分布的,每个试验点都有强烈的代表性,能够比较全面地反映优选区内的大致情况,并能保证主要因素的各种可能搭配都不会漏掉。 研究中采用正交表的“正交性”原理选择校正集样品。结合牛奶成分[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]测量系统的开发(系统测量原理图见图1所示),采用L8l 9 3正交表进行校正集样品优选。根据牛奶中脂肪、蛋白质及乳糖等成分浓度的常规范围确定相应浓度(单位:g/100g)范围分别为:脂肪:2.5~5.5,蛋白质:2.8~4.8,乳糖:4.4~5.4。在上述浓度范围内,根据典型样品浓度特性设计脂肪、蛋白质及乳糖3因素、9水平(脂肪:2.5、2.87、3.24、3.61、3.98、4.35、4.72、5.09、5.46,蛋白质:2.8、3.05、3.3、3.55、3.8、4.05、4.3、4.55、4.8,乳糖:4.4、4.52、4.64、4.76、4.88、5、5.12、5.24、5.36)浓度分配方案,共计81个样品。不考虑成分因素间的交互作用,采用上述方案选择校正样品集样品的脂肪、蛋白质及乳糖三成分浓度空间散点图见图2,其中脂肪与蛋白质两成分散点图见图3。(图略)2 实验与数据分析 采用自制系统样机,针对不同区域、不同种类、不同季节及不同哺乳时期奶牛的牛奶漫反射光谱进行收集整理,共得407个样品光谱。将其作为备用样品集,从中选取与正交设计方案中的样品浓度最接近的样品共计61个(以脂肪为准)作为正交设计校正样品集。然后,针对正交设计校正样品集和全校正样品集(将407个样品全部作为校正集样品)采用偏最d'-乘(PLS)方法交互验证方式分别建立脂肪的校正模型,并应用这两种模型分别对全部407个样品的脂肪浓度进行实际预测,交互验证及实际预测参数见表1,407个样品中脂肪浓度的实际预测值与参考值间的对比结果见表2。 从表l可以看出:正交设计校正样品集与全校正样品集的交互验证结果中,交互验证相关系数 相差0.0038、交互验证均方根偏差(Root Mean Square Error ofCross Validation,RMSECV)相差0.0195,预测相关系数 相差o.0032、预测均方根偏差(Rot Mean Square Error ofPrediction,RMSEP)相差0.0173。采用PLS校正模型分别对全部407个样品进行实际预测时,相关系数 相差0.0015、RMSEP相差0.0112。从表2可以看出:正交设计校正样品集与全校正样品集对所有407个样品的实际预测浓度与参考浓度间的偏差均集中在O.1g/100g左右。表l、表2同时列出了全部样品中随机选取的61个样品作为校正集(称为随机校正样品集)的PLS1模型的交互验证结果及其对全部407个样品的实际预测结果,从中可以看出随机校正样品集的预测偏差是全校正样品集的预测偏差的两倍、相关系数相对降低,并且随机校正样品集对所有407个样品的实际预测浓度与参考浓度间的偏差集中在0.4左右。3 小结 实验结果表明:正交设计校正样品集与全校正样品集的预测偏差之差在0.02g/100g以内,实际预测浓度与参考浓度间的偏差均集中在O.1g/100g左右,而正交设计校正样品集中样品数量是全校正样品集的样品数量的七分之一。进一步的实验结果表明:随机校正样品集的预测偏差是全校正样品集预测偏差的两倍、且相关系数相对降低,其实际预测浓度与参考浓度间的偏差集中在0.4g/100g左右。 可见,正交设计校正集样品(61个)在全部样品中具有代表性,如果将81个样品光谱全部收集作为正交设计校正样品集,预计预测偏差将会进一步缩小。因此,利用正交表的“正交性”原理进行建模过程中校正集样品的优选具有实用性,该方法的研究不仅为[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析中校正集样品的优选提供了可参考的方法,而且对于校正模型的优化及提高测试结果的准确性等方面均具有重要的意义。

  • 近红外光谱检测云南烟叶主要化学成分快速定量分析模型的方法

    [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]检测云南烟叶主要化学成分快速定量分析模型的方法摘要:应用近红外测定了910个具代表性的云南省全省12个地区收购烤烟的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]数据, 并采用化学计量学中的偏最小二乘法分别对实验数据进行处理,建立了预测云南全省烟叶总糖、尼古丁、氯和钾、水份含量的校正模型.通过对模型进行数理统计检验 ,其预测值与测定值不存在显著性差异,满足检测效果,满足了复烤企业配方打叶的原料及成品的快速检测需要。[em01]

  • 红外热像仪的使用方法

    红外热像仪是一种发射红外线来检测的仪器,不需要接触检测物就可检测。最早时期红外热像仪用于军事,随着科技的发展,红外热像仪进入了多个领域,红外热像仪怎样使用呢?下面我们来了解一下。 正确使用flir热像仪的方法和技巧1)调整焦距 FLUKE红外热像仪在建筑行业的应用2)选择正确的测温范围3)了解最大测量距离 4)仅仅要求生成清晰红外热图像,还是同时要求精确测温5)工作背景单一 6)保证测量过程中仪器平稳 1)调整焦距 您可以在红外图像存储后对图像曲线进行调整,但是您无法在图像存储后改变焦距,也无法消除其他杂乱的热反射。保证第一时间操作正确性将避免现场的操作失误。仔细调整焦距!如果目标上方或周围背景的过热或过冷的反射影响到目标测量的精确性时,试着调整焦距或者测量方位,以减少或者消除反射影响。(FoRD的意思是:Focus焦距,Range范围, Distance距离) 2)正确的测温范围 您是否了解现场被测目标的测温范围?为了得到正确的温度读数,请务必设置正确的测温范围。当观察目标时,对仪器的温度跨度进行微调将得到最佳的图像质量。这也将同时会影响到温度曲线的质量和测温精度。3)最大的测量距离 当您测量目标温度时,请务必了解能够得到精确测温读数的最大测量距离。对于非制冷微热量型焦平面探测器,要想准确地分辨目标,通过热像仪光学系统的目标图像必须占到9个像素,或者更多。 如果仪器距离目标过远,目标将会很小,测温结果将无法正确反映目标物体的真实温度,因为红外热像仪此时测量的温度平均了目标物体以及周围环境的温度。为了得到最精确的测量读数,请将目标物体尽量充满仪器的视场。显示足够的景物,才能够分辨出目标。与目标的距离不要小于热像仪光学系统的最小焦距,否则不能聚焦成清晰的图像。4)仅仅要求生成清晰红外热图像,还是同时要求精确测温。这之间有什么区别吗?一条量化的温度曲线可用来测量现场的温度情况,也可以用来编辑显著的温升情况。清晰的红外图像同样十分重要。但是如果在工作过程中,需要进行温度测量,并要求对目标温度进行比较和趋势分析,便需要记录所有影响精确测温的目标和环境温度情况,例如发射率,环境温度,风速及风向,湿度,热反射源等等。5)工作背景单一例如,天气寒冷的时候,在户外进行检测工作时,你将会发现大多数目标都是接近于环境温度的。当在户外工作时,请务必考虑太阳反射和吸收对图像和测温的影响。因此,有些老型号的红外热像仪只能在晚上进行测量工作,以避免太阳反射带来的影响。6)保证测量过程中仪器平稳现在所有的长波NEC红外热像仪都可以达到60Hz帧频速率,因此在拍摄图像过程中,由于仪器移动可能会引起图像模糊。为了达到最好的效果,在冻结和记录图像的时候,应尽可能保证仪器平稳。当按下存储按钮时,应尽量保证轻缓和平滑。即使轻微的仪器晃动,也可能会导致图像不清晰。推荐在您胳膊下用支撑物来稳固,或将仪器放置在物体表面,或使用三脚架,尽量保持稳定。

  • 红外光谱分析制样方法

    红外光谱分析制样方法在红外光谱分析的具体操作中,对于固体样品,常用的制样方法有以下四种:(1)压片法,是把固体样品的细粉,均匀地分散在碱金属卤化物中并压成透明薄片的一种方法;(2)粉末法,是把固体样品研磨成2μm以下的粉末,悬浮于易挥发溶剂中,然后将此悬浮液滴于KBr片基上铺平,待溶剂挥发后形成均匀的粉末薄层的一种方法;(3)薄膜法,是把固体试样溶解在适当的的溶剂中,把溶液倒在玻璃片上或KBr窗片上,待溶剂挥发后生成均匀薄膜的一种方法;(4)糊剂法,是把固体粉末分散或悬浮于石蜡油等糊剂中,然后将糊状物夹于两片KBr等窗片间测绘其光谱[1]。其中最常用的是压片法,但此法常因样品浓度不合适或因片子不透明等问题需要一再返工。 对于液体样品,常用的制样方法有以下三种:(1)液膜法,是在可拆液体池两片窗片之间,滴上1~2滴液体试样,使之形成一薄的液膜[2];(2)溶液法,是将试样溶解在合适的溶剂中,然后用注射器注入固定液体池中进行测试;(3)薄膜法,用刮刀取适量的试样均匀涂于窗片上,然后将另一块窗片盖上,稍加压力,来回推移,使之形成一层均匀无气泡的液膜。其中最常用的是液膜法,此法所使用的窗片是由整块透明的溴化钾(或氯化钠)晶体制成,制作困难,价格昂贵,稍微使用不当就容易破裂,而且由于长期使用也会被试样中微量水分将其慢慢侵蚀,到一定时候这对窗片也就报废了。 现在采用溴化钾压片作片基,在得到同等效果图谱的情况下,降低了重新压片的次数,减少了清洗液体池和窗片的时间,避免了窗片破裂和损耗的可能性,而且此方法成本很低。[img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2006/06/200606272220_20668_1614961_3.gif[/img]

  • 近红外光谱分析方法投用后,还需要做哪些工作?

    [font=宋体][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析方法投用后,需要进行持续的分析质量监控和模型的更新与维护。[/font][font=宋体][font=宋体]([/font][font=Times New Roman]1[/font][font=宋体])分析质量监控是指定期采用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析方法分析质量控制样品,将得到的结果与参考值比较,判断方法预测结果的可靠性。油品分析中,一般定期将[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析结果与实验室分析结果进行比较,来判断方法结果的准确性。定期的分析质量监控很重要,可以有效防止由于仪器性能变差或模型失效而产生的较大分析误差,保证分析结果的可靠性。[/font][/font][font=宋体][font=宋体]([/font][font=Times New Roman]2[/font][font=宋体])模型的更新和维护。在石化应用中,原料和工艺条件的调整都会导致模型不再适用,这时就需要进行模型的更新和维护。模型的更新过程需要收集多个有代表性的新的样品模型,然后按照常规建模流程添加到校正集中,重新建立模型。模型更新后需要重新进行验证,对模型更新验证集的要求与新建模型时相同,原有的验证集样品可以用于新模型的验证,但是必须补充代表新范围或新类型的样品。[/font][/font]

  • 【讨论】有关红外检定的问题!

    红外光谱仪WWQF-510最近请鉴定部门来检定,检定结果如下:波数准确度:-1.3cm[sup]-1[/sup]波数重复性:0.3cm[sup]-1[/sup]100%线平直度:1.0%测量结果不确定度:U=0.42cm[sup]-1[/sup],k=3各位的红外光谱仪检定些什么项目呢?请大家将检定报告的结果贴出来。我现在拿到的是校准报告,马上要实验室验证、申请资质了,到时候评审专家肯定要看,但是校准报告不行,必须自己出一个验证报告之类的东西,但是这个确实还不是那么好写,大家说说看,你们是怎么处理的?

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