一種利用近紅外光譜快速測(cè)量煙葉中無(wú)機(jī)元素的方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種利用近紅外光譜快速測(cè)量煙葉中無(wú)機(jī)元素的方法，包括建立非線性校正模型的過(guò)程以及對(duì)待測(cè)煙葉樣品中的無(wú)機(jī)元素進(jìn)行測(cè)量的過(guò)程。本發(fā)明通過(guò)將非線性建模技術(shù)引入到校正模型的建立過(guò)程中，采用了基于核變換的偏最小二乘建模方法，消除了煙葉光譜與無(wú)機(jī)元素含量之間非線性關(guān)系的影響，滿足了大量煙草樣品中無(wú)機(jī)元素快速測(cè)定的需求，實(shí)現(xiàn)了對(duì)煙葉品質(zhì)的快速分析和及時(shí)反饋。
【專利說(shuō)明】一種利用近紅外光譜快速測(cè)量煙葉中無(wú)機(jī)元素的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于參數(shù)檢測(cè)【技術(shù)領(lǐng)域】，具體地說(shuō)，是涉及一種用于對(duì)煙葉中的無(wú)機(jī)元素含量進(jìn)行測(cè)量的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]煙草是一種重要的經(jīng)濟(jì)作物，煙葉的灰分含量約為10%，而灰分主要由無(wú)機(jī)元素組成。煙株在生長(zhǎng)過(guò)程中要吸收各種無(wú)機(jī)營(yíng)養(yǎng)成分，使代謝作用能順利進(jìn)行。這些無(wú)機(jī)物質(zhì)被吸收后，就成為煙葉細(xì)胞的組成部分。煙葉中的這些無(wú)機(jī)元素與煙葉的生長(zhǎng)發(fā)育、新陳代謝關(guān)系密切，任一種無(wú)機(jī)元素異常(過(guò)高或過(guò)低)都會(huì)對(duì)煙株的形態(tài)、功能以及煙葉的產(chǎn)量和質(zhì)量產(chǎn)生不同程度的影響，是影響煙葉質(zhì)量的重要因素。其中，影響較大的無(wú)機(jī)元素有鉀、鈣、鎂、硫、氯，其次為鐵、錳、鋅等。無(wú)機(jī)元素還對(duì)煙葉的燃燒性、安全性、煙灰顏色和性質(zhì)具有重要影響，并與煙葉品質(zhì)有一定聯(lián)系，如灰色煙癥狀的百分率與葉片鈣、鎂、錳和鐵含量呈正相關(guān)；鋅含量不足會(huì)降低上部煙葉的內(nèi)在質(zhì)量；少量氯可提高煙葉產(chǎn)量，改善某些品質(zhì)因素，如顏色、水分含量、彈性、燃燒性及煙葉的貯藏質(zhì)量等，但是，大量氯則會(huì)降低煙葉的燃燒性。
[0003]因此，在煙葉生產(chǎn)和收購(gòu)過(guò)程中，對(duì)煙葉中的無(wú)機(jī)元素等化學(xué)成分含量進(jìn)行快速的檢測(cè)和分析，這也將對(duì)煙草主管部門及時(shí)了解煙葉品質(zhì)變化，指導(dǎo)煙葉種植，實(shí)現(xiàn)煙葉按需生產(chǎn)，保證煙葉質(zhì)量和特色培育，構(gòu)建全面質(zhì)量管理的品控體系，使煙葉農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平與工業(yè)使用水平同步提升，持續(xù)滿足卷煙品牌原料需求等方面提供重要技術(shù)支撐。
[0004]目前檢測(cè)煙草中無(wú)機(jī)元素通常采用化學(xué)分析法，主要包括前處理和檢測(cè)兩方面。前處理方法包括干灰化法、酸消化法、微波消解、固相萃取、電熱蒸發(fā)及懸浮液直接進(jìn)樣法等，檢測(cè)方法包括原子熒光光譜法、原子吸收光譜法、原子發(fā)射光譜法、分光光度法、液相色譜法、電感耦合等離子體質(zhì)譜法和中子活化法等。采用這種化學(xué)分析法，各種元素的分析需要使用不同的儀器、方法和試劑，且樣品需要經(jīng)過(guò)不同的物理、化學(xué)預(yù)處理方法，不但手續(xù)繁瑣，而且耗時(shí)費(fèi)力、花費(fèi)高、檢測(cè)過(guò)程周期長(zhǎng)、速度慢，安全性能差，有時(shí)檢測(cè)僅僅是選取大批樣品中的極少的樣品進(jìn)行檢測(cè)，代表性較差，對(duì)大量樣品的檢測(cè)就更難以實(shí)施，很難實(shí)現(xiàn)煙葉品質(zhì)的及時(shí)反饋。因此，如何快速、準(zhǔn)確、經(jīng)濟(jì)、安全地測(cè)定煙草中各種無(wú)機(jī)元素的含量已成為生產(chǎn)實(shí)踐中亟待解決的問(wèn)題。
[0005]近幾年來(lái)，近紅外光譜法是迅速發(fā)展起來(lái)的一種方便、高效、低成本的綠色分析技術(shù)，它是利用有機(jī)物中含有C-H、N-H、O-H等化學(xué)鍵的泛頻振動(dòng)或轉(zhuǎn)動(dòng)，以漫反射方式獲得在近紅外區(qū)的吸收光譜，通過(guò)偏最小二乘法化學(xué)等化學(xué)計(jì)量學(xué)方法，建立物質(zhì)光譜與待測(cè)成分含量間的校正模型，從而實(shí)現(xiàn)用物質(zhì)近紅外光譜信息對(duì)待測(cè)成分含量的快速計(jì)量。這種近紅外光譜法的技術(shù)優(yōu)點(diǎn)為:(1)分析樣品量少(無(wú)損、可重復(fù)使用)、分析速度快、精度高、結(jié)果穩(wěn)定性好；(2)樣品不受常規(guī)化學(xué)分析的制樣影響，其結(jié)果保持直接與客觀性；(3)分析結(jié)果(光譜)采集信息量廣，包括植物大分子結(jié)構(gòu)的多元信息量和微量信息量；因此，已成為近年來(lái)發(fā)展最快的分析測(cè)試技術(shù)。[0006]由于近紅外光譜能夠?qū)崿F(xiàn)快速無(wú)損檢測(cè)和多組分同時(shí)分析的特點(diǎn)，因此已成功應(yīng)用于煙草中煙堿、總糖、還原糖、總氮等有機(jī)物質(zhì)含量的檢測(cè)。而對(duì)于煙草中無(wú)機(jī)元素的檢測(cè)，由于無(wú)機(jī)元素的吸收在近紅外光譜中沒(méi)有直接的表達(dá)，煙草中無(wú)機(jī)離子是以一定的形式與具有近紅外吸收的有機(jī)集團(tuán)結(jié)合，在光譜中是一種間接的信息的表達(dá)，因此光譜參數(shù)與無(wú)機(jī)元素的含量之間有一定的非線性關(guān)系，特別是含量變化范圍較大時(shí)，其非線性更為明顯。采用常規(guī)的線性多元校正模型無(wú)法有效地解決這種非線性問(wèn)題，預(yù)測(cè)誤差遠(yuǎn)大于校正誤差，因此必須對(duì)分析體系這種特有的非線性特征建立非線性校正模型。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明的目的在于提供一種利用近紅外光譜快速測(cè)量煙葉中無(wú)機(jī)元素的方法，利用煙葉的近紅外光譜結(jié)合基于核變換的非線性偏最小二乘建模方法進(jìn)行煙葉中各種無(wú)機(jī)元素定量模型的建立，以快速進(jìn)行煙葉中無(wú)機(jī)元素的測(cè)定。
[0008]為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn):
一種利用近紅外光譜快速測(cè)量煙葉中無(wú)機(jī)元素的方法，包括建立非線性校正模型的過(guò)程以及對(duì)待測(cè)煙葉樣品中的無(wú)機(jī)元素進(jìn)行測(cè)量的過(guò)程；其中，
建立非線性校正模型的過(guò)程包括以下步驟:
(1)選取m個(gè)煙葉樣本作為建模樣本集，利用近紅外光照射所述煙葉樣本并采集所述煙葉樣本的光譜數(shù)據(jù)，每條光譜共選取η個(gè)波長(zhǎng)點(diǎn)，建立煙葉光譜數(shù)據(jù)庫(kù)，構(gòu)建出樣本光譜矩陣A和濃度向量Y:
【權(quán)利要求】
1.一種利用近紅外光譜快速測(cè)量煙葉中無(wú)機(jī)元素的方法，其特征在于:包括建立非線性校正模型的過(guò)程以及對(duì)待測(cè)煙葉樣品中的無(wú)機(jī)元素進(jìn)行測(cè)量的過(guò)程；其中， 建立非線性校正模型的過(guò)程包括以下步驟: (1)選取m個(gè)煙葉樣本作為建模樣本集，利用近紅外光照射所述煙葉樣本并采集所述煙葉樣本的光譜數(shù)據(jù)，每條光譜共選取η個(gè)波長(zhǎng)點(diǎn)，建立煙葉光譜數(shù)據(jù)庫(kù)，構(gòu)建出樣本光譜矩陣A和濃度向量Y:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用近紅外光譜快速測(cè)量煙葉中無(wú)機(jī)元素的方法，其特征在于:在所述步驟(3)、(7)中，采用一階導(dǎo)數(shù)結(jié)合Norris平滑算法對(duì)樣本光譜矩陣A和光譜數(shù)據(jù)X進(jìn)行預(yù)處理。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用近紅外光譜快速測(cè)量煙葉中無(wú)機(jī)元素的方法，其特征在于:在所述步驟(3)之前，還包括在樣本光譜矩陣A和測(cè)定濃度向量1'中剔除掉異常光譜數(shù)據(jù)和異?；瘜W(xué)值所對(duì)應(yīng)的樣本的步驟，重置m=剩余的樣本數(shù)量。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的利用近紅外光譜快速測(cè)量煙葉中無(wú)機(jī)元素的方法，其特征在于:對(duì)所述煙葉樣本的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，然后計(jì)算所有煙葉樣本的光譜數(shù)據(jù)到中心點(diǎn)的馬氏距離，將距離中心點(diǎn)的馬氏距離超過(guò)3的煙葉樣本認(rèn)為是異常光譜數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的樣本予以剔除； 將采用所述化學(xué)分析法測(cè)量得到的化學(xué)值與正常含量范圍進(jìn)行比較，相對(duì)正常含量范圍偏高或偏低40%的化學(xué)值認(rèn)為是異常化學(xué)值，剔除該異?；瘜W(xué)值所對(duì)應(yīng)的樣本。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用近紅外光譜快速測(cè)量煙葉中無(wú)機(jī)元素的方法，其特征在于:所述近紅外光的波長(zhǎng)范圍在1120-2500nm之間，每隔0.5nm選取一個(gè)波長(zhǎng)點(diǎn)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1至5中任一項(xiàng)所述的利用近紅外光譜快速測(cè)量煙葉中無(wú)機(jī)元素的方法，其特征在于:在所述步驟(5)中，首先選取r個(gè)煙葉樣本形成訓(xùn)練樣本集，m-r個(gè)煙葉樣本形成驗(yàn)證樣本集；利用訓(xùn)練樣本集所對(duì)應(yīng)的樣本光譜矩陣作為輸入，計(jì)算濃度向量Y，并根據(jù)濃度向量Y與測(cè)定濃度向量廣之間的相關(guān)系數(shù)R和校正標(biāo)準(zhǔn)偏差SEC，確定出參數(shù)爲(wèi)、巧j的取值；然后利用驗(yàn)證樣本集所對(duì)應(yīng)的樣本光譜矩陣作為輸入，計(jì)算濃度向量Y，根據(jù)濃度向量Y與測(cè)定濃度向量Z間的預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)偏差SEP，對(duì)參數(shù)A、β從的取值進(jìn)行驗(yàn)證；若SEP的取值處于要求的范圍，則參數(shù)/?、的取值合適；否則，重新確定參數(shù)A、β、ι的取值，直到R趨近1、SEC和SEP的取值處于要求的范圍且取值相互接近。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的利用近紅外光譜快速測(cè)量煙葉中無(wú)機(jī)元素的方法，其特征在于:所述r與m-r的比值為3:1。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的利用近紅外光譜快速測(cè)量煙葉中無(wú)機(jī)元素的方法，其特征在于:所述相關(guān)系數(shù)R的計(jì)算公式為:
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的利用近紅外光譜快速測(cè)量煙葉中無(wú)機(jī)元素的方法，其特征在于:所述校正標(biāo)準(zhǔn)偏差SEC的計(jì)算公式為:;其中，為訓(xùn)練樣本集中第i個(gè)煙葉樣本采用化學(xué)分析法測(cè) = ￥-
10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的利用近紅外光譜快速測(cè)量煙葉中無(wú)機(jī)元素的方法，其特征在于:所述預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)偏差SEP的計(jì)算公式為:
【文檔編號(hào)】G01N21/359GK104020127SQ201410272829
【公開(kāi)日】2014年9月3日 申請(qǐng)日期:2014年6月18日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月18日
【發(fā)明者】王興利, 許家來(lái), 宋楠, 劉培江, 曲曉娜, 韓鳳 申請(qǐng)人:山東煙草研究院有限公司