沥青质量的优劣直接影响路用性能和公路寿命。 其中蜡含量、 软化点和针入度是沥青三大重要指标, 其分析过程繁冗耗时。 提出了一种快速准确的沥青性质检测方法。 实验共收集了220个已依照标准方法JTJ052-2000获得蜡含量、 软化点和针入度标准值的沥青样品, 采用偏最小二乘法（PLS）建立其红外光谱定量模型, 交互验证标准偏差（SECV）分别为0.13, 0.88, 3.18, 预测标准偏差（SEP）分别为0.14, 1.06, 3.90, 小于标准方法的再现性偏差, 任意选取不同厂家所生产的3个样品进行重复性测试, 均满足标准方法的精密度要求。 该方法具有重复性好、 分析速度快, 操作简单, 可显著提高沥青的分析效率, 在沥青质量检测与评价领域有着光明的应用前景。

采用漫反射近红外光谱方法测定聚乙烯醇(简称PVA)的醇解度与挥发分含量。 从PVA生产线选取120个样品, 分别用容量法与恒重法测量样品的醇解度与挥发分含量。 用光栅扫描近红外光谱仪采集样品光谱, 光谱范围1 000～1 800 nm。 样品光谱用卷积平滑、 卷积求导、 均值中心化与正交信号校正方法进行预处理后, 与样品的醇解度与挥发分含量, 采用PLS1定量校正方法建立近红外分析模型。 醇解度与挥发分含量模型的校正相关系数RC分别为0.976和0.981, 校正标准偏差SEC分别为0.176和0.197, 验证相关系数RP分别为0.967和0.969, 验证标准偏差SEP分别为0.202和0.193。 方法具有速度快, 操作方便的特点, 分析结果满足PVA生产过程醇解度与挥发分含量的检测要求。

为解决汽油中添加过量含氧化合物和未列入国家产品标准的添加剂化合物快速检测技术问题, 提出了一种近红外光谱结合斜投影算法实现汽油中添加剂含量的快速分析方法。 实验选用了四种不同种类的无氧汽油, 包括调和汽油、 FCC精制汽油、 重整汽油和脱硫汽油, 配制不同浓度、 不同种类的添加剂化合物的系列汽油样品, 使用傅里叶变换近红外光谱仪测定其近红外光谱, 采用斜投影算法将被测添加化合物光谱信号从汽油光谱信号中分离出来, 建立一元回归的标准工作曲线。 预测分析中, 根据分离的被测化合物光谱和标准工作曲线计算被测样本的添加化合物含量。 此方法测定结果与真实含量之间绝对偏差小于0.8, 相对偏差小于8%, 用于实际汽油样本, 此方法与气相色谱标准方法测定结果之间的绝对偏差小于0.85, 相对偏差小于6.85%。 本方法有效地解决了一般化学计量学多元校正方法建模维护工作量大, 模型稳健性差的问题。 对开发适合现场油品快速检测和有效加强我国汽油质量监管力度具有重要意义。

诱导期是评价汽油氧化安定性的重要指标。 国内燃油市场汽油流通量较大, 但目前仍采用传统GB/T 8018—87方法测定汽油诱导期, 工序繁琐, 耗时较长, 难以实现对每批油品及时检测, 无法满足汽油品质监管需求。 为此, 本文提出了一种采用傅里叶变换衰减全反射红外光谱(ATR-FTIR)测定汽油诱导期的快速分析方法。 设计和集成了一种采用傅里叶变换衰减全反射红外光谱的智能型专用燃油品质快速分析系统, 集光谱采集、 数据处理、 显示与存储等于一体。 设计的测样附件由9次反射的衰减全反射(ATR)硒化锌晶体和带密封的不锈钢盖组成, 具有光程恒定, 注样和清洗方便等优点。 研究了光谱扫描次数和重复装样次数对光谱信噪比的影响规律, 确定了最佳扫描次数为15次, 装样次数为4次。 从京津地区收集64个不同牌号、 不同生产时间的汽油样本, 采用GB/T 8018—87方法测定其诱导期数值作为建模参考数据。 使用该系统采集油样红外光谱。 对光谱数据进行均值中心化、 一阶求导预处理, 采用偏最小二乘PLS方法将汽油红外光谱与其诱导期数据进行关联, 建立车用汽油诱导期定量校正模型, 其决定系数(R2)0.897, 校正标准偏差(SEC)68.3 min, 预测标准偏差(SEP)91.9 min。 模型专用燃油品质快速分析系统预测汽油诱导期的相对偏差均小于5%, 满足GB方法重复性允差要求。 与传统GB方法相比, 该方法操作简单, 分析速度快, 单个样本检测仅需3 min, 对油品储运及销售过程中快速准确品质监管有积极意义。

提出一种采用近红外光谱测定天然纤维素(棉、 木)浆粕聚合度的方法。 实验收集了195个天然纤维素浆粕样品, 采用GB/T 9107-1999方法测定了其聚合度, 对样品进行粉碎预处理后, 放入旋转杯中采集相应的近红外漫反射光谱。 通过化学计量学偏最小二乘方法(PLS)将聚合度数据与近红外光谱关联, 分别建立了棉木浆粕混合样品、 棉浆粕样品和木浆粕样品的聚合度定量模型。 最优模型相关系数分别为0.980, 0.993, 和0.886, 预测均方根误差(RMSEP)分别为147, 143和53。 研究了近红外方法精密度和准确性。 结果表明棉浆粕和木浆粕分类模型预测准确性优于混合模型, 且其预测精密度符合国标(GB)方法要求。 另外, 采用主成分分析方法建立了棉浆粕和木浆粕的识别模型, 结果表明该模型可以有效识别棉浆粕和木浆粕。 该方法操作简单、 分析速度快, 能够满足天然纤维素浆粕聚合度在线检测要求, 为实现清洁制浆新工艺聚合度在线监控目标提供了理论和技术依据。

为满足食品中反式脂肪酸（TFA）的快检需求, 提出了一种采用近红外漫反射光谱识别含TFA食品的快速无损方法。 采用光纤探头采集完整样品的傅里叶变换近红外漫反射光谱, 应用毛细管气相色谱（GC）法测定食品中TFA的含量作为建模参考数据。 根据食品中TFA含量将食品分为含TFA食品和无TFA食品。 采用偏最小二乘判别（PLSDA）、 支持向量机（SVM）、 簇类独立软模式（SIMCA）和K-最邻近法（KNN）等有监督模式识别方法建立了含TFA食品的识别模型, 并研究了不同光谱预处理方法和建模波段对模型性能的影响。 研究结果表明, PLSDA和SVM两种方法可对含TFA食品进行识别 , 但PLSDA方法识别效果明显优于SVM方法。 其中, 使用与TFA相关波段, 结合标准化和二阶导数预处理所建立的PLSDA识别模型效果最佳, 校正集和验证集识别准确率分别可达96.4%和88%, 具有快速无损识别含TFA食品的可行性。 这种方法不需脂肪提取和研磨等样品预处理, 具有简单、 快速、 无需破坏样品等优点, 非常适合现场或在线快速检测。

针对天然纤维素清洁制浆新型连续生产工艺, 提出了采用近红外漫反射光谱测定天然纤维素（棉、 木浆粕）清洁浆料中α-纤维素含量。 收集了142个天然纤维素清洁浆料样品, 采用GB/T 9107—1999方法（化学分析方法）测定其α-纤维素含量。 通过粉碎预处理提高样品的均匀性, 继而压入旋转杯采集光谱。 采用簇类独立软模式（SIMCA）方法建立了有效的棉浆粕和木浆粕的分类模型, 模型识别率达到100%。 基于偏最小二乘（PLS）法分别建立的全部样品以及分类棉、 木浆粕的α-纤维素含量定量校正模型相关系数分别为0.954, 0.911和0.839, SEP分别为2.4%, 1.2%和1.6%, 模型预测精密度与GB方法的允差接近, 表明该方法是可行的, 且操作简单, 分析速度快, 对提高天然纤维素清洁浆料α-纤维素含量分析效率和指导其连续生产具有积极意义。

为满足消防安全领域中灭火剂产品质量的快检需求, 提出了一种近红外漫反射光谱快速测量ABC干粉灭火剂主要有效成分磷酸二氢铵(NH4H2PO4)及识别ABC干粉灭火剂与BC干粉灭火剂的新方法。 采用多元校正PLS方法建立了ABC干粉灭火剂磷酸二氢铵含量校正模型, RMSECV=2.1, RMSEP=2.4。 采用SIMCA方法建立了ABC／BC干粉灭火剂识别模型, 分辨准确率百分之百。 与现行标准方法相比, 该方法具有快速, 操作简单等优点, 非常适合于消防产品的现场质量检测。

研究小西瓜内部糖度分布规律的基础上提出了采用平均糖度、 最高糖度和最低糖度表征小西瓜糖度的新方法。 并采用便携式漫反射近红外分析仪, 建立了快速测定小西瓜平均糖度, 最高糖度和最低糖度近红外检测方法。 最后将近红外检测方法与参考方法精度作了对比, 结果表明漫反射近红外测量小西瓜糖度具有可行性。

通过用近红外光谱和PLS建立测定二元、 三元调合食用油中花生油含量模型以及二甲亚砜水溶液浓度模型, 使用交互验证统计参数, 包括决定系数RC, 标准偏差SEC, 预测值和实际值线性拟合方程的斜率a和截距b, 和外部验证统计参数, 包括决定系数RV, 标准偏差SEP, 预测值和实际值线性拟合方程的斜率a和截距b, 评价建模效果, 比较了分别使用原始光谱和正交信号校正(OSC)处理光谱的PLS建模结果。 研究结果表明: OSC校正可明显改善近红外光谱与被测物质浓度的线性相关性。 虽然OSC预处理可以改善PLS模型的交互验证结果, 但是外部验证结果变差, 即正交信号校正用于PLS建模将导致过拟合现象。 通过分析算法原理, 认为OSC与PLS1对光谱中与性质无关的信息作了重复剔除, 误删除了部分有效信息, 导致过拟合效应。