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利用傅立叶近红外检测玉米淀粉

 

近红外光谱分析技术是一种快速、无损、快速的现代分析技术,可以实现同一个样品不同指标的同时测定,本研究将近红外光谱分析技术应用于玉米淀粉常规指标(水分、蛋白质、灰分等)的快速检测当中,试图解决目前玉米加工企业面临检测任务重的难题。

实验材料和方法

实验仪器:采用步琦公司NIRFlexN-500近红外分析仪(以下简称N-500)的固体测量池进行玉米淀粉样品近红外光谱采集,样品杯选用减少光谱散射的高性能样品杯。

实验方法

样品来源以及化学值测定
70个样品来源于国内某大型玉米产品深加工企业,其检测指标水分、蛋白质以及灰分含量测定采用相应的国家标准方法。

样品光谱采集
将玉米淀粉样品混匀后部分倒入培养皿中摊平后测量,每个样品测量三次光谱,每条光谱采集前都进行相同的混匀、取样。

光谱处理和数据分析
采用步琦公司自主研发的NIRCal5.2进行光谱数据的处理和预测模型的建立。本研究中,预测模型的质量通过RMSEC,RMSEP来评价模型好坏。一个好的模型应该具有低的RMSEC和RMSEP值,此外RMSEC和RMSEP值的差异也应该相对较小。

实验结果

样品的漫反射近红外光谱

光谱测量部位和扫描参数不同会对实验结果产生不可避免的影响。N-500固体测量池在采集样品光谱时旋转进行,可以采集样品不同部位的信息。高性能样品杯可以消除外界自然光对样品光谱的影响,得到的漫反射光谱如下图所示。

利用傅立叶近红外检测玉米淀粉

标定模型的统计参数

本实验将样品按照建模集与预测集比例为3:1、采用浓度梯度法对样品进行分集,浓度梯度法是一种常规样品集分配方法,是将样品集中按某个组分的含量值顺序(由小到大或反之)排列,然后从中按序抽取样品组成建模集和预测集,同时保证测量值的最大值和最小值归为训练集。

采用NIRCal5.2的自动定标向导wizard功能进行模型建立、优化,NIRCal5.2含有34种预处理方法之多,3种定量建模方法,在wizard功能运行过程中自动进行波段选择、预处理方法和建模方法组合,找到最佳的建模结果。

结论

近红外漫反射定量测定玉米淀粉中水分、蛋白质和灰分含量具有分析速度快、准确度高等优 点。步琦公司近红外光谱分析仪的应用成功解决了该大型玉米深加工企业测试样品量大等难题, 具有很实用的应用价值。

文章标签:傅立叶光谱仪应用淀粉检测玉米分析 评论收藏分享

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