苎麻灰分快速测定：近红外光谱法的建模与应用

本文主要探讨了"近红外光谱法快速测定苎麻灰分含量研究"这一主题，由作者姜伟、韩光亭和张元明在青岛大学纤维新材料与现代纺织实验室进行。他们试图解决如何通过高效手段测定苎麻中的灰分含量，这是纺织行业中一项重要的质量控制指标。他们选择了60种性质差异较大的苎麻作为研究对象，这些苎麻来自长沙麻类研究所。 研究中，研究人员遵循GB/T5889-1986《苎麻化学成分定量分析方法》，采用AOTF声光可调滤光器近红外光谱仪，通过漫反射方式收集1300-2500nm波段的光谱。在数据预处理阶段，他们对原始光谱进行了一阶导数处理，这有助于消除噪声和增强信号对比度。接着，他们运用偏最小二乘法(PLS1)和交叉验证法(Cross-validation)来构建模型，这是一种常用的数据分析技术，它能有效减少模型的过拟合风险。 实验结果显示，建立的校正模型表现良好，校正集相关系数RC达到0.98，交叉检验决定系数RCV为0.95，校正均方差RMSEC为0.157，交叉检验均方差RMSEP为0.229。这些高精度的指标表明，近红外光谱技术确实能够显著地反映出苎麻灰分含量的特征，从而实现快速预测。这对于提升苎麻加工过程中的效率，以及评估苎麻品种的质量具有重要意义。 此外，该研究强调了近红外光谱分析技术的优势，即它是光谱测量、计算机技术和化学计量学的综合应用，能够提供样品组成和分子结构的深入信息。近红外光谱因其非破坏性和实时性，被广泛用于各种领域，包括农业、食品科学、环境监测等，而应用于苎麻灰分含量测定，进一步展示了其在实际工业应用中的潜力。 姜伟等人提出的近红外光谱法为苎麻灰分含量的快速、准确测定提供了一种新颖且有效的技术手段，有望在未来促进苎麻产业的生产和质量控制流程的优化。