豆粕品质近红外光谱分析模型传递方法研究-论文.pdf

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1、2堪年第∞卷篼13期胁{疆pr0《如酬·黼产豆粕品质近红外光谱分析模型传递方法研究王倩．黄家明(广东海大集团股份有限公司，广东广州511400)摘要：对大型饲料集团而言，实现集团内近红外定标模型的共享，对节约定标成本，并实现集团品控的标准化和保证产品品质的一致性具有重要意义。本研究依托广东海大集团股份有限公司内4台同型号的近红外光谱仪，以豆粕粗蛋白和水分含量为定标对象，探讨了不同策略来解决近红外定标模型的共享问题。结果表明：对于与主机光谱仅存在吸光度强度差异的B、C子机．可通过添加B、C子机光谱到定标文件，从而建立稳健模型来解决定标模型转移问题：对于与主机光谱不仅存在吸光

2、度强度差异，还有波长漂移现象的D子机，通过添加经标准化文件校正后的D子机光谱到定标文件，解决定标模型转移问题。其中，将稳健定标模型的建立和标准化的校正相结合来解决模型传递问题，和引入模型报警值作为模型传递效果的评价指标均为本文的创新之处。关键词：近红外光谱：模型转移：豆粕中图分类号：$814．2文献标识码：A文章编号：0258—7033(2014)13—0083—04近红外光谱分析技术不仪能满足饲料工业质量光谱与主机匹配，如斜率／偏差算法、分段直接校正检测的精确度要求，而且具有快速、无污染，易实现算法和shenk’S算法f8_等。在线分析等优点，在国内外已被广泛应用于饲料

3、企本研究依托广东海大集团股份有限公司内4台业质量安全管理¨_41。近红外光谱分析技术在饲料企同型号的近红外光谱仪，以豆粕粗蛋白和水分含量业成功应用的前提和关键是建立可靠的定标模型，为对象，探讨了稳健模型的建立方法、shenk’s标准化建立定标模型需要大量有代表性且化学值已知的样文件的校正方法、及将两者相结合的不同模型转移品，因此定标工作复杂而繁琐，投入大、耗时长、成策略来解决近红外定标模型转移问题的可行性。本高。1材料与方法在实际应用中，通常将在某一光谱仪(主机)上建立的定标模型分享到另外一台光谱仪(子机)上1．1近红外光谱仪及用于光谱数据采集的4台同时，因仪器台间差使同

4、一样占占在各仪器采集的光谱型号丹麦FOSS生产的NIRsystem3750系列近红外光信息有差异，而导致主机模型无法直接在子机上使谱分析仪，均采用全息数字式光栅单色器，漫反射方用。解决这一问题的主要方法有建立稳健的定标模式获得数据。4台仪器分别编号为A、B、c、D，其中A型、校正主／子仪器光谱等。定标模型的转移效果直机为主机，B、C、D为子机。接影响子机的应用，尤其对大型饲料集团，实现集团每次仪器开机预热1h左右，通过性能测试后开内近红外定标模型的共享，可大大节约定标成本，并始扫描样品。通过ISIsean2．8．2软件扫描采集样品光实现集团品控的标准化和保证产品品质的一致

5、性。谱，扫描工作参数设定为谱区范围为1100～2500nm；在以往文献报道中，通过正交变量变换(SNV)、扫描次数为32次。每个样品重复装样，各扫描2次。多元散射校正(MSC)、微分等光谱校正方法，以及偏实验室温度常年控制在18～28℃。最小二乘法(PLS)、改进最小二乘法(MPLS)、人工神1．2样品的采集与制备定标样品的收集与制备：经网络等模型回归方法，来提高校正模型的稳健性，选用来自全国各地收集的500个豆粕样品，样品产从而使模型在子机上使用时可以取得较好的效地、品质、形状及品种等均存在差异，有较好的代表果】。也有报道通过数学方法建立主机和子机的数性，所有样品粉碎至

6、90％以上通过40目样品筛。同一据或光谱函数关系，来进行模型转移使子机扫描的样品扫描后，及时使用标准方法进行水分、粗蛋白等指标检测分析，保证2周内完成检测。已检样品密封收稿13期：2014—01—06；修回日期：2014—03—26后冷藏保存，便于复测等。作者简介：王倩(1986一)，女，陕西人，硕士，检测工程师，主要从稳健模型建立所用样品的收集与制备：按蛋白事近红外检测分析研究，E—mail：wang_qian@haid．oom．(3／1通讯作者：黄家明，E—mail：huangjm@haid．com．cn质含量差异，参考不同产地、外观等选择收集30个代中固螽髓东患魏篓

7、·岛豫；≯0㈡{嚣j表性样品，制备方法同定标样品。从以下2个方面进行模型转移效果的评价：①预测结标准化文件建立所用样品的制备：在稳健模型果的一致性：比较主机预测结果和不同模型共享技建立用样品中，挑选主机扫描NH(neighborhoodH，邻术转移后的结果，看预测结果是否一致；②模型报警居距离)值小于0．3，GH(globalH，全局距离)值小于情况的一致性：ISIscan2．8．2软件扫描时，设置GH>0．6的样品，作为标准化文件建立所用样品。GH为空4．0、NH>1．8、T>3．0则报警。各台仪器对同一样品扫间分布中任一样