科研产出
应用近红外高光谱成像技术检测面粉中偶氮甲酰胺
《光谱学与光谱分析 》 2018 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：高光谱成像技术不仅可以获得样品的图像信息,每个像素点还包含了光谱信息,因其信息量丰富的特点已在食品安全检测方面得到了应用。该研究应用近红外高光谱成像技术检测面粉中偶氮甲酰胺。分别采集纯偶氮甲酰胺、纯面粉和面粉中10种不同浓度偶氮甲酰胺混合样品的高光谱图像。通过比较纯偶氮甲酰胺和纯面粉的平均漫发射光谱,找到两者区分度较大的4个吸收波段:1 574.38,2 038.55,2 166.88和2 269.91nm。采用二阶导数对样品图像中的像素点光谱进行预处理,通过光谱角制图、光谱相关角和光谱相关性度量三种光谱相似性分析方法对混合样品中的偶氮甲酰胺像素和面粉像素进行检测。结果表明,预处理后的平均光谱不能有效检测面粉中偶氮甲酰胺;单像素点光谱结合光谱相似性分析实现了混合样品中偶氮甲酰胺像素和面粉像素的分类;分类结果的验证显示了偶氮甲酰胺像素和面粉像素的正确分类。研究结果为利用高光谱技术检测面粉中添加剂提供了方法支持,为食品中掺杂物的检测提供参考。
关键词： 高光谱成像 面粉 偶氮甲酰胺 光谱相似性分析 分类
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能量色散X射线荧光光谱检测土壤重金属砷、锌、铅和铬（英文）
《光谱学与光谱分析 》 2018 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：利用X射线荧光光谱检测土壤重金属砷、锌、铅和铬元素的含量。通过分析仪器检出限和准确度,得出仪器适用性良好。然后,利用二维相关同步光谱获得重金属元素的X射线荧光光谱能谱范围和变量数,得出铅元素的能谱范围分别为10.380～10.740和12.435～12.900keV,砷元素的能量范围是10.380～10.740和11.610～11.880keV,铬元素的能量范围是5.310～5.520和5.805～6.015keV,锌元素的能量范围是8.520～8.805和9.555～9.630keV,铅、砷、铬和锌的变量数分别为57,44,30和26。最后,根据获得的能谱范围,采用偏最小二乘回归方法建立重金属元素的X射线荧光光谱定量分析模型,得出砷元素的模型性能最佳,其次是铅、锌和铬,预测相关系数都高于0.92。研究表明,利用二维相关光谱获得的能谱范围有助于提高模型的预测性能和便携式X射线荧光光谱检测仪器适用于土壤重金属的原位监测。
关键词： X射线荧光光谱 土壤重金属 二维相关同步光谱 偏最小二乘回归
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能量色散X射线荧光光谱检测土壤重金属砷、锌、铅和铬（英文）
《光谱学与光谱分析 》 2018 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：利用X射线荧光光谱检测土壤重金属砷、锌、铅和铬元素的含量。通过分析仪器检出限和准确度,得出仪器适用性良好。然后,利用二维相关同步光谱获得重金属元素的X射线荧光光谱能谱范围和变量数,得出铅元素的能谱范围分别为10.380～10.740和12.435～12.900keV,砷元素的能量范围是10.380～10.740和11.610～11.880keV,铬元素的能量范围是5.310～5.520和5.805～6.015keV,锌元素的能量范围是8.520～8.805和9.555～9.630keV,铅、砷、铬和锌的变量数分别为57,44,30和26。最后,根据获得的能谱范围,采用偏最小二乘回归方法建立重金属元素的X射线荧光光谱定量分析模型,得出砷元素的模型性能最佳,其次是铅、锌和铬,预测相关系数都高于0.92。研究表明,利用二维相关光谱获得的能谱范围有助于提高模型的预测性能和便携式X射线荧光光谱检测仪器适用于土壤重金属的原位监测。
关键词： X射线荧光光谱 土壤重金属 二维相关同步光谱 偏最小二乘回归
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一种面向土壤重金属含量检测的X射线荧光光谱预处理方法研究
《光谱学与光谱分析 》 2018 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：土壤重金属的污染影响着农作物的产量和质量。传统的土壤重金属检测方法步骤繁琐、检测费用高且速度慢。利用X射线荧光光谱(XRF)分析技术检测土壤中重金属含量,具有处理简单、现场、快速、无损等优点。由于土壤背景复杂,包含大量噪声和无关信息,建立XRF校正模型前,对光谱的预处理能有效的去除不相干信息,保留有用信息,对XRF预测模型的精度有重要影响。主要研究光谱预处理方法对重金属含量预测模型精度的影响。首先,采用向前间隔偏最小二乘(Fi PLS)作为校正模型,对比了无预处理、去趋势处理(DT)、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、小波去噪(WT)、SNV+DT、卷积平滑(SG)+一阶导数、卷积平滑(SG)+二阶导数等7种不同预处理条件下的土壤重金属模型的检测精度。初步结果表明,多元散射校正预处理方法效果较好,与原始光谱相比,相关系数r从原始的0. 988提高到0. 990,预测均方根误差RMSEP、相对误差平均从原来的20. 809和0. 166分别降低到19. 051和0. 121。其次,在多元散射校正预处理方法的基础上,针对多元散射校正方法以线性表达式描述非线性关系的局限性,提出了局部加权线性回归多元散射校正(LWLRMSC)和偏最小二乘多元散射校正(PLSMSC),并比较了它们的建模效果。LWLRMSC是基于加权思想,在预测一个点的值时,选择适当的核函数和权重分配策略进行预测点的线性回归,来解决简单线性回归的欠拟合状况; PLSMSC是基于PLS建模思想,考虑了自变量和因变量的最大相关性,来减少拟合误差及失真问题。结果表明,PLSMSC具有最佳的预处理效果,五种重金属Cu,Zn,As,Pb,Cr预测值和实际值的R分别为0. 989,0. 973,0. 991,0. 989和0. 986,RMSEP分别为8. 805,58. 360,7. 671,12. 549和20. 851,相比于传统的MSC方法不仅在精度方面有大幅度的提升,且具有更好的泛化性能,能消除光谱噪声,提升有效信息贡献度,为土壤重金属含量预测模型选取合适的预处理方法提供了理论支撑。
关键词： XRF 预处理 土壤重金属 偏最小二乘回归 向前间隔偏最小二乘
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超高效液相色谱-串联质谱法检测鸡粪中16种残留抗生素
《分析化学 》 2017 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：建立了固相萃取-超高效液相色谱-串联质谱(UPLC-MS/MS)同时检测畜禽粪便中四环素类、磺胺类、氟喹诺酮类和大环内酯类16种抗生素的分析方法。针对目标物化学性质和样品杂质情况,对质谱条件、提取液种类、超声功率等参数进行了优化。最终以50%乙腈(V/V)的磷酸盐缓冲溶液(p H=4)提取3次,经过超声、离心、旋蒸、稀释后,SAX-HLB串联小柱净化富集,用10 m L甲醇-丙酮混合液(80∶20,V/V)洗脱,35℃氮吹近干后,用含0.1%甲酸-甲醇(1∶1,V/V)定容,在UPLC-MS/MS多反应检测模式下进行定性及定量分析。结果表明,粪便中四环素类、磺胺类、氟喹诺酮类和大环内酯类抗生素的平均加标回收率为56.4%~94.6%,相对标准偏差(RSD)在2.6%~19.8%之间,方法检出限(LOD,S/N=3)和定量限(LOQ,S/N=10)分别为0.01~2.50μg/kg和0.05~7.90μg/kg。本方法简便、稳定性好、灵敏度高、重现性好,适用于畜禽粪便中多种抗生素的同时检测。
关键词： 四环素类 磺胺类 氟喹诺酮类 大环内酯类 固相萃取 超高效液相色谱-串联质谱 畜禽粪便
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土壤养分的红外衰减全反射与漫反射光谱同步测量方法
《光谱学与光谱分析 》 2017 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：光谱学分析技术因具有快速、实时、无损等优势,被广泛用于土壤养分检测等各个领域,也是现代农业检测控制中广泛应用的一种有效方法。实验采集不同养分含量的土壤样本,分别获取中红外衰减全反射(ATR)和漫反射(DRIFT)光谱数据。通过不同的光谱预处理算法结合偏最小二乘法(PLS)建立土壤中全碳、全氮、碱解氮的定量分析模型,对土壤养分的ATR和DRIFT光谱分别进行独立模型和叠加模型的分析。并以土壤养分中的全碳和全氮为例,发现经过标准正态变量变换处理的两种光谱建立的PLS模型相关系数均有所提高。全碳的两种光谱模型校正集的R~2分别提高至0.826和0.919,而全氮两种模型校正集R2分别提高至0.841和0.928。我们进一步对全碳、全氮各自叠加后的光谱进行分析,模型的R~2分别提高至0.942和0.951。用同样的方法分析土壤中的碱解氮,联用两光谱后的R~2提高至0.919。研究结果表明,两种光谱的联合使用,为提高模型的相关系数和预测能力提供了一种合理有效的方法。
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基于太赫兹技术的植物叶片水分检测初步研究
《光谱学与光谱分析 》 2017 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：叶片含水量是植物健康状况的重要衡量指标之一。太赫兹波处于红外和微波之间,对样品水分变化非常敏感,当太赫兹光谱穿透含水丰富的叶片时,叶片中水分等物质能对太赫兹光谱产生强烈的吸收,根据叶片不同位置处水分含量的不同,能利用太赫兹光谱技术对植物叶片进行成像。本研究利用太赫兹技术检测植物叶片的水分含量,初步探讨植物叶片中水分和太赫兹成像的相关关系。实验采集离体绿萝叶片,每隔一定时间通过太赫兹光谱仪对叶片逐点扫描,获取叶片每一点的太赫兹时域光谱数据,经过傅里叶变换得到对应频域光谱,提取时域幅值的光谱参数以及特定频域光谱,对植物叶片图像进行重构,获取植物叶片的二维图像。结果表明,不同频率下,绿萝离体叶片的太赫兹二维图像呈现明显差异,叶肉与叶脉中水分含量不同,对太赫兹波的吸收也不同,根据图像,能清晰显示植物叶片叶肉与叶脉部位的水分含量差异。通过叶片时域幅值的平均值、叶片频域平均值与叶片水分含量建立相应的回归模型,时域最小幅值光谱与水分含量建立的最佳模型预测相关性达0.989 1,预测均方根误差为0.024 4g。研究表明太赫兹技术用于植物叶片的水分含量检测具有较好的研究潜力。
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CoAl_2O_4/蜂窝陶瓷催化剂的制备及其催化臭氧化性能
《无机化学学报 》 2017 SCI 北大核心 CSCD
摘要：采用涂覆法制备了CoAl_2O_4/蜂窝陶瓷催化剂。利用X射线衍射、N_2吸附-脱附和透射电镜等方法对所制备的催化剂进行了表征,并分析了其催化臭氧化降解对苯二酚的效能。结果表明,CoAl_2O_4/蜂窝陶瓷的晶相属于典型的尖晶石结构,具有较大的比表面积、孔容和孔径,分别达到77 m~2·g~(-1)、0.001 7 cm~3·g~(-1)和3.9 nm。CoAl_2O_4/蜂窝陶瓷催化臭氧化对苯二酚的去除率高达81.2%,COD去除率可达47.7%。在叔丁醇存在的条件下,对苯二酚的去除率显著下降,说明CoAl_2O_4/蜂窝陶瓷催化臭氧化遵循羟基自由基机理。
关键词： 催化臭氧化 对苯二酚 CoAl2O4/蜂窝陶瓷 羟基自由基
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水体COD的光谱学在线测量方法-紫外和近红外光谱比较分析
《光谱学与光谱分析 》 2017 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：水体COD的光谱学传感技术是现代环境监测的一个重要发展方向,与传统的分析方法相比,光谱分析技术更具有可连续监测、可在线监测和检测快速的明显优势,适合对环境水样COD的定点实时监测。分别获取水样的紫外吸收光谱和近红外光谱,通过不同的光谱预处理方法结合偏最小二乘法、多元线性回归法建立水样的COD定量预测模型,对水体COD的紫外和近红外光谱的定量预测及相关模型参数进行分析,发现用S-G平滑处理后的紫外光谱和近红外光谱建立的PLS模型均得到最佳预测效果,预测集R~2分别为0.992 1和0.987 7,RMSEP分别为10.438 6和5.972 0。紫外和近红外光谱法的MLR模型预测效果较差,预测集R~2分别为0.928 0和0.957 3。通过实验结果综合对比分析,紫外吸收光谱在280~310nm谱区建模预测性能较好,近红外光谱在7 250~6 870cm~(-1)谱区建模预测性能较好,紫外光谱对应定量预测模型的决定系数较高,而近红外光谱的稳定性和重复性更好。研究表明光谱传感技术可用于环境实际水体COD的定量预测分析,为开发便携式水体检测设备奠定了理论基础。
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利用挥发物红外光谱鉴别牛肉变质状态
《光谱学与光谱分析 》 2017 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：牛肉在运输过程中极易受到微生物的感染而变质,对牛肉变质的监测十分重要。我们利用长光程FTIR光谱检测牛肉变质时产生的挥发性物质。证明了牛肉在变质过程中产生的主要挥发性物质是氨气和二氧化碳。并定量分析牛肉变质产生的氨气和二氧化碳的变化规律,以判断牛肉的状态。采用主成分分析法(PCA)实现对挥发性物质的红外光谱分类,进而可以准确的区分新鲜和变质的牛肉。我们采用化学计量学方法软独立建模聚类分析法(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)对特征波段内的光谱进行分类,两种方法具有很好的判断率。结果表明长光程FTIR结合化学计量学方法能够区分新鲜和变质的牛肉。
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