二阶导数红外光谱法在羊毛/蚕丝混纺纤维定量分析中的应用

"这篇论文是2014年由王敏和邵敏在《浙江理工大学学报(自然科学版)》上发表的，属于自然科学领域的研究。文章探讨了利用二阶导数红外光谱技术对羊毛/蚕丝混纺纤维进行定性和定量分析的方法。通过二阶导数处理红外光谱图，研究人员发现1265±1、996±1、974±1 cm-1的吸收峰可用来识别蚕丝纤维。他们还结合偏最小二乘法(PLS)建立了835.00~495.00 cm-1峰范围内的定量模型，该模型的重复性良好，标准偏差≤1.51，回归系数R为0.99943，定标均方根误差RMSEC为1.16。与传统的化学溶解法比较，红外光谱法的回收率在87.76%~107.82%之间，虽然略低，但精度相当。" 本文的核心知识点包括： 1. **二阶导数红外光谱技术**：这是一种用于处理红外光谱数据的技术，能有效减少背景噪音和重叠峰的影响，提高信号对比度，从而更准确地识别和分析物质的组成。 2. **羊毛/蚕丝混纺纤维鉴别**：由于羊毛和蚕丝都是蛋白质纤维，它们的红外光谱特征相似，鉴别起来较为困难。文章提出二阶导数谱图中的特定吸收峰（1265±1、996±1、974±1 cm-1）可以作为识别蚕丝纤维的标记。 3. **偏最小二乘法(PLS)**：这是一种统计学上的多元线性回归方法，常用于预测和建模。在这里，它被用来建立羊毛/蚕丝混纺纤维含量的定量分析模型，选取了835.00~495.00 cm-1的峰范围。 4. **定量模型性能**：所建立的模型表现出良好的数据重复性，标准偏差≤1.51，表明模型稳定可靠。回归系数R接近1（0.99943），意味着模型拟合度高；而RMSEC（定标均方根误差）为1.16，表示预测误差较小。 5. **与传统方法的比较**：红外光谱法与化学溶解法相比，虽然在回收率上稍低，但其无损、快速、环保的优点使其成为一种有潜力的替代方法，尤其适用于需要快速分析大量样品的情况。 这篇文章展示了二阶导数红外光谱技术在纤维成分分析中的应用潜力，特别是在处理化学性质相近的纤维混纺情况下的优势。这种技术可能对纺织工业的质量控制和新材料开发带来积极影响。