固定光柵和CCD技術的近紅外光譜分析系統(tǒng)設計

采用紅外線吸收法測定球墨鑄鐵中碳硫含量,分析了高頻加熱的特點,對取樣方法進行了改進,并對分析注意事項進行了總結。

通過熱壓聚合方法,利用苯乙烯和甲基丙烯酸甲酯對楊木進行強化試驗,結果表明:聚合溫度是主要影響因素,而聚合時間和引發(fā)劑、促聚劑的添加數(shù)量等因素是次要影響因素;聚合溫度x與單體轉化率y高度線性相關,線性回歸方程為y=0.107x-0.0367;最優(yōu)制備工藝為:聚合溫度80℃,聚合時間6h,環(huán)烷酸鈷、氯化鋅以及引發(fā)劑aibn所占混合樹脂掖比分別為2%、6%、3%;最大轉化率為64.50%。傅立葉變換紅外光譜分析結果表明,強化楊木單板中含有大量的苯環(huán)聚合物,羰基官能團大量增加。

一種搜尋輻射制冷材料的紅外光譜分析方法——根據(jù)輻射制冷材料的光譜選擇性吸收的特性，探索性地提出了采用紅外光譜分析方法篩選輻射制冷材料，并對其中某些材料(caso4、bas04、ptfe，有機硅)的吸收比／法向發(fā)射比以及輻射制冷效果進行測定，證實了采用紅外光譜...

隨著非水酶學的發(fā)展,木質素的酶法催化改性得到日益廣泛的運用。文章主要考察了漆酶酶法改性反相微乳液體系中云杉堿木質素、乙醇水溶液中乙醇木質素、緩沖液體系中木質素磺酸鹽、以及堿溶液中汽爆麥草堿木質素的反應。通過紅外光譜對各反應體系中,漆酶催化改性后的木質素結構特點進行分析,結合凝膠色譜法考察木質素的分子量及其分布,結果表明經過yy-5漆酶處理后各種木質素的分子量分布均趨向于高分子區(qū)域,且分子量分散性降低,各種木質素的紅外光譜結構也發(fā)生了明顯的變化。初步確定了木質素在漆酶催化改性中存在的反應位點,主要是酚羥基、苯環(huán)側鏈取代基、羰基等。在四種木質素中,漆酶對堿木質素的改性反應性要高于其他類型的木質素,這可能與堿性溶液體系中漆酶的活性較高有關。

首次利用傅里葉紅外光譜儀測定了同株夾竹桃雙色花的紅外光譜圖,分析比較了雙顏色的花在紅外光譜上的差異程度。結果表明,由于不同顏色的花所含的化學成分和相對含量的差異,其紅外光譜吸收峰的位置和強度均有不同。通過對紅外光譜圖的主要特征峰的峰位、峰強的分析,推斷出它們可能含有甙類等物質。此結果,為今后對夾竹桃的進一步開發(fā)利用提供了依據(jù)。

基于紅外光譜法,分析了5u北美巖瀝青、東莞東交70號基質瀝青和3種不同摻量巖瀝青的改性瀝青特征官能團.結果表明,隨著巖瀝青摻量的增加,巖瀝青改性瀝青的針入度減小、軟化點升高、延展度大幅度降低;5u北美巖瀝青最適宜的摻量是質量分數(shù)12%～15%;5u北美巖瀝青對基質瀝青的改性既有物理改性又有化學改性.

建立了一種測定abs塑料中溴含量的快速無損測定方法。采用近紅外積分球漫反射技術和偏最小二乘回歸算法建立abs塑料中溴的快速測定模型,并分別采用內部交叉驗證和外部驗證考察了模型的推廣性能。研究表明,分析模型的測定結果準確可靠,相關系數(shù)、交叉驗證均方差和預測均方差分別達到0.97972、3.34和2.95,且操作簡便快速,可推廣用于工業(yè)現(xiàn)場的快速無損檢測。

因具有快速、無損、樣品易于準備、適合于實際生產的在線檢測等優(yōu)點，近紅外光譜技術在木材研究領域的應用越來越廣泛。本論文闡述近紅外光譜技術在木材木質素、纖維索、抽提物等化學屬性預測、以及開展基于nir技術的木質符合材料的原料屬性的預測與分類研究具有重要的實際意義。

紫花苜蓿幼苗耐鹽性快速鑒定對于耐鹽種質資源篩選和耐鹽新品種選育具有重要意義。脯氨酸和丙二醛是表征植物耐鹽性的兩種重要生化指標。研究應用便攜式近紅外儀和近紅外光譜分析技術,結合偏最小二乘回歸法,研究了40個不同紫花苜蓿品種幼苗耐鹽性的脯氨酸和丙二醛含量,建立了新鮮樣品和干燥樣品的近紅外漫反射光譜定量分析模型。研究結果表明:脯氨酸、丙二醛的近紅外漫反射光譜分析效果均較好,校正模型決定系數(shù)r2和驗證集樣品預測值與常規(guī)分析測定值的驗證決定系數(shù)r2都大于0.85,兩種樣品脯氨酸的相對分析誤差rpd值分別為1.72%和2.04%,丙二醛的相對分析誤差rpd值分別為2.38%和3.97%。方差結果表明,兩種狀態(tài)樣品的測定結果之間無顯著性差異(p>0.05)。對12個紫花苜蓿品種苗期耐鹽性的鑒定驗證結果表明,脯氨酸和丙二醛的近紅外光譜模型能快速、準確地進行紫花苜蓿幼苗耐鹽性鑒定。

目的采用近紅外光譜法對浙麥冬中麥冬總皂苷含量進行快速測定。方法利用紫外分光光度法測定樣品中麥冬總皂苷的含量,運用偏最小二乘(pls)法建立其含量與近紅外光譜(nir)之間的多元校正模型,對未知樣品進行含量預測。結果建立的麥冬總皂苷校正模型相關系數(shù)(r)、校正均方差(rmsec)分別為0.99031,0.0235。經外部驗證,校正模型的預測均方差(rmsep)為0.0361,預測值與真實值的相關系數(shù)達0.9957。結論此方法具有快速簡便,準確無損的特點,可以應用于浙麥冬中麥冬總皂苷含量的快速檢測。

一、實驗目的 1、掌握溴化鉀壓片法制備固體樣品的方法； 2、學習并掌握美國尼高立ir-6700型紅外光譜儀的使用方法； 3、初步學會對紅外吸收光譜圖的解析。 二、實驗原理 紅外光是一種波長介于可見光區(qū)和微波區(qū)之間的電磁波譜。波長在0.75～1000μm。通常又把這個波段分成三 個區(qū)域，即近紅外區(qū)：波長在0.75～2.5μm（波數(shù)在13300～4000cm-1），又稱泛頻區(qū)；中紅外區(qū)：波長在2.5～50 μm（波數(shù)在4000～200cm-1），又稱振動區(qū)；遠紅外區(qū)：波長在50～1000μm（波數(shù)在200～10cm-1），又稱轉 動區(qū)。其中中紅外區(qū)是研究、應用最多的區(qū)域。 紅外區(qū)的光譜除用波長λ表征外，更常用波數(shù)σ表征。波數(shù)是波長的倒數(shù)，表示單位厘米波長內所含波的數(shù)目。 其關系式為： 三、儀器和試劑 1、儀器：美國尼高立ir-6700 2、試劑：溴化鉀，聚乙烯，

為獲得性能優(yōu)良的熔錐型光纖耦合器,利用740ft-ir顯微紅外光譜儀,研究了不同制作工藝條件下耦合器中石英玻璃結構的差異。測定了在不同拉伸速度時制作的光纖耦合器,石英玻璃在650～2000cm-1波數(shù)范圍內的紅外吸收光譜,觀察到了石英光纖玻璃的兩個特征峰,由si-o-si反對稱伸縮振動引起的特征峰940～950cm-1和由si-o-si對稱伸縮振動引起的特征峰770～780cm-1。由于工藝條件的不同,特征峰的強度和位置都發(fā)生了變化,并測量了其變化的大小。拉制速度越快,石英玻璃中si-o-si鍵的不對稱伸縮振動越強,且波數(shù)的移動與光纖耦合器的性能密切相關。

利用近紅外光譜技術對木材強度分等進行了研究。選擇1000~1400nm波段,結合偏最小二乘法,在木材強度和近紅外光譜數(shù)據(jù)間建立了校正模型,校正模型的相關系數(shù)(r)為0.89,校正標準誤差(sec)為6.30mpa。利用校正模型對35個未知樣品的強度進行預測,根據(jù)近紅外預測值和實測值分別對木材樣品進行分等,a級預測的準確率為75.0%,b級準確率為91.3%,c級準確率為80.0%,總正確率為88.6%。研究結果表明,近紅外光譜技術可以應用在無疵小試樣的木材快速分等中。

基于可見近紅外光譜的咖啡品牌鑒別研究

對濕地松木材近紅外光譜與x射線衍射法測定的木材結晶度之間的相關性進行分析,并結合近紅外光譜分析技術的基本理論,探討降低光譜范圍和選擇相關光譜信息對近紅外光譜預測木材結晶度的影響。結果表明:1)降低參與建模的近紅外光譜范圍仍然可以得到比較理想的近紅外光譜模型與預測結果,當選用2000~2500nm區(qū)域的光譜建立模型時,預測值與實測值的相關系數(shù)r達到0.943;2)當選擇光譜范圍更小但與木材纖維素吸收峰密切相關的光譜數(shù)據(jù)(1400~1660nm或2020~2250nm)進行建模時,模型的預測效果并未降低(r>0.947),甚至僅采用7個光譜數(shù)據(jù)也可以得到比較理想的預測結果,預測相關系數(shù)r可達到0.930,說明采用更少的但與木材纖維素吸收峰密切相關的光譜信息,所建立的預測模型仍可得到比較理想的預測效果,這將有利于低成本、便攜式近紅外光譜儀的開發(fā)。

對一種塑料軟管,采用溶劑萃取方法進行組分分離,然后通過紅外光譜對分離后的組分進行分析鑒定,從而確定塑料軟管的組成配方,獲得了較為滿意的結果。

由于裂解汽油、焦化汽油以及催化裂化汽油等這些經過二次加工的汽油中含有共軛二烯烴，而共軛二烯烴對油品的安定性具有很大影響，因此，對雙烯值進行測定能夠對汽油在生產及儲運中的穩(wěn)定性與性質進行衡量。本文通過實驗并根據(jù)相關理論依據(jù)利用紅外光譜對裂解汽油中的雙烯值進行測定，得出相較于傳統(tǒng)的參比試驗方法，紅外光譜測定法對雙烯值的分析速度更快，更能滿足生產工藝中對產品精密度以及準確度要求的結論。

利用近紅外光譜結合simca模式識別法來檢測馬尾松木材單板節(jié)子。結果表明,通過培訓集樣本建立的基于主成分分析的simca判別模型對有無節(jié)子兩種類型樣本進行回判和對未知節(jié)子類型的樣本(包括無節(jié)子和有節(jié)子樣本)的判別正確率均達到90%～100%,說明應用近紅外光譜結合simca模式識別法可以快速有效地檢測木材表面的節(jié)子缺陷。

紅外光譜分析在高壓硅器件表面保護材料固化工藝研究中的應用

本工作利用聚乙烯和聚丙烯材料紅外光譜圖的差異,提出了一種工程塑料組成的分析方法。并用于光纜接續(xù)保護盒殼體材料的研究,取得了良好的結果

為了實現(xiàn)塑料的分類回收,需要對塑料進行快速準確的鑒別.收集了丙烯腈-丁二烯-苯乙烯(abs)、聚丙烯(pp)、聚乙烯(pe)、聚對苯二甲酸乙二醇酯(pet)、聚苯乙烯(ps)、聚氯乙烯(pvc)、聚碳酸酯(pc)等7種常用的塑料,利用近紅外光譜儀分別測得其反射光譜,應用主成分分析和反向傳播(bp)神經網絡建立模型進行鑒別.首先利用主成分分析提取光譜的特征信息,前8個主成分的累計貢獻率達到94.367％,包含了原始光譜的主要信息,將這8個主成分作為bp神經網絡的輸入,7種塑料的種類作為輸出,建立三層bp神經網絡模型.每種塑料各30個樣本共210個用來訓練神經網絡模型,各10個共70個用來預測,預測結果準確率達98.571％,能夠有效鑒別常用塑料.

應用傅里葉轉換紅外光譜(ftir)和x射線光電子能譜(xps),研究了3種提純方法得到的竹木質素及其化學反應產物的化學結構特性.確定竹木質素c1s的電子結合能分別為283.52(c—h或c—c),284.58～285.72(c—or或c—oh),286.10～286.44(c=o或ho—c—or),287.65～287.72(o—c=o)ev.o1s的電子結合能分別為530.31(羥基氧原子),531.45～531.72(醛或酮的羰基氧原子),532.73～533.74(酯鍵或羧酸中的羰基氧原子)ev.竹木質素中的結構單元之間主要是通過醚鍵和碳碳單鍵連接,慈竹磨木木質素結構單元中醚鍵、碳碳單鍵、酯鍵、羰基和烯雙鍵的比例為100∶63∶32∶40∶32(49.3∶31.0∶16.0∶19.9∶16.0).