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红外光谱结合化学计量法的回收油脂快速鉴别分析

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第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文的主要研究内容

第二章 傅里叶变换红外光谱分析方法原理

2.1 傅里叶变换红外光谱原理

2.2 红外光谱的定性分析

2.3 红外光谱的定量分析

2.4 本章小结

第三章 傅里叶变换红外光谱法定性分析回收油脂

3.1实验材料和实验方法

3.2谱图分析

3.3主成分分析模型的建立与分析

3.4判别分析模型的建立

3.5判别分析模型的验证

3.6广东地区回收油脂样品鉴别

3.7本章小结

第四章 中红外光谱技术油脂定量分析研究

4.1 实验材料与实验方法

4.2数据处理

4.3 偏最小二乘法定量分析模型建立

4.4偏最小二乘法定量分析模型验证

4.5 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 总结

5.2 今后的工作与展望

参考文献

已获得成果

致谢

项目来源

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摘要

本文通过收集并分析40个合格植物油和44个回收油脂的傅里叶变换红外光谱,选取25个合格植物油和39个回收油脂组成训练集,利用主成分聚类分析,最好的分类结果是出现三个误判的情形。随后建立判别分析模型,确定预处理方法为原始光谱,利用主成分分析获得累积可信度95%的三个主成分及对应的1743~1710cm-1、1172~1130cm-1、2945~2844cm-1、1728~1689cm-1、2987~2840cm-1和1731~1660cm-1光谱信息最为丰富波数范围。建立了原始光谱+全光谱范围的判别分析模型和原始光谱+优化波段的判别分析模型,两个模型都只出现了一个误判情形。但是原始光谱+优化波段相较于原始光谱+全光谱范围的优势在于所需要处理的数据更少,则意味着处理速度变快,利用卫生部两批样品建立定性分析模型,原始光谱+优化波段法对广东地区的247个回收油脂进行鉴别分析,鉴别的准确率为73.7%。使用说明原始光谱+优化波段的判别分析方法能够快速可靠的鉴别回收油脂。
  采用傅里叶变换光谱仪采集了合格植物油和回收油脂的光谱,利用气相色谱仪检测了两类样品的FFA、MG、DG和TG数值,尝试了不同光谱预处理方法和主因子个数,建立了基于偏最小二乘方法的FFA、MG、DG和TG指标的定量分析优化模型。所得交叉校验结果显示FFA、MG、DG和TG指标的相关系数R2值分别为0.86723、0.69144、0.87177、0.86266,各指标的校正检验均方差RMSEC值分别为0.162、0.0569、0.345、0.403。

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