针对目前太赫兹光谱技术在食用油品质检测方面存在定性多、 定量难的问题, 提出一种基于衰减全反射（ATR）式太赫兹时域光谱（THz-TDS）技术的食用油过氧化值定量分析方法。 首先采集不同种类、 不同氧化程度食用油样本的太赫兹时域光谱图, 筛选有效信号波段并提取得到光学常数, 经预处理算法校正后的光学常数, 结合多种化学计量学方法建立定量分析模型, 实现快速、 无损预测食用油的过氧化值。 70个实验样本包括大豆油、 菜籽油和玉米, 过氧化值覆盖范围0.41~10.23 mmol·kg-1, 且样本的过氧化值均匀分布。 采用TeraView公司生产配有ATR检测模块的TeraPulse 4000太赫兹脉冲光谱系统采集样本THz-TDS信号, 根据THz-TDS谱图信号特征筛选有效波段10~86.78 cm-1用于建模分析。 通过快速傅里叶变换得到频域信号并从中提取光学常数: 折射率和吸收系数, 采用Savitzky-Golay7点卷积平滑分别对折射率和吸收系数进行预处理, 去除干扰信号。 运用SPXY算法按照3∶1比例划分校正集和预测集样本, 结合主成分回归法、 偏最小二乘法两种化学计量学分析方法, 分别建立基于折射率和基于吸收系数的过氧化值分析模型。 对模型评价指标均方根误差和相关系数进行分析, 基于折射率的过氧化值分析模型采用偏最小二乘算法建模预测精度最理想, 选取最优主成分数为6时, 其校正集均方根误差RMSEC为0.168%、 决定系数R2为0.981, 预测集均方根误差RMSEP为0.231%、 决定系数r2为0.977; 基于吸收系数的过氧化值分析模型则采用主成分回归算法建模预测模型稳健度最好, 选取最优主成分数为10时, 其校正均方根误差RMSEC为0.192%、 校正集决定系数R2为0.979, 预测均方根误差RMSEP为0.262%、 预测集决定系数r2为0.97。 该研究结果的得出, 验证了THz-TDS技术用于食用油过氧化值定量分析的可行性, 为食用油的品质评价找到一种高精度、 性能稳定、 快速无损的检测方法。

漆器是中国文化遗产的一个重要组成部分, 贯穿中国古代历史发展的整个过程。 为了改善生漆的性能, 古人将干性油与生漆混合使用, 所添加干性油的比例直接影响生成漆膜的性能。 由于相关历史文献的匮乏和考古出土古代漆器的老化降解, 当前的科技分析主要是定性分析漆膜材料成分, 而对于油/漆比例方面的研究却非常少。 为了了解古代漆器在制作时所添加的干性油与生漆比例, 建立一种定量分析古代漆器漆膜油/漆比例的方法是十分必要的。 通过制作标准样品, 分别采用FTIR-ATR和NIR对古代漆膜进行了定量分析, 结果表明FTIR-ATR在漆膜老化严重的情况下, 将不能达到定量分析的目的。 而采用近红外光谱技术结合化学计量学方法建立的PLS模型, 能对古代漆膜制作时的油/漆比例进行快速、 无损的定量分析。 结果表明PLS定量模型具有良好的稳定性和预测性, 校正均方差(RMSEC)、 预测均方差（RMSEP）和交叉验证均方差（RMSECV）均较低, 相关系数Rc, Rp和Rv均在0.99以上。 将该方法应用到考古发掘出土漆器漆膜材料的分析中, 通过PLS定量模型计算出古代漆膜制作时的干性油添加量, 确定了不同时代和不同地区漆器制作所用油/漆比例的不同, 为解读古代中国的“油漆”技术提供科学依据, 为漆器文物的保护修复提供一些数据支撑。

蜂王浆是一种具有抗氧化、 抗衰老、 调节心血管系统和免疫功能的纯天然营养保健食品, 近年来在食品、 生物医学等领域广泛应用。 由于蜂王浆的采集过程费时费力且没有快捷简便的方法检测其品质, 使得市场上的蜂王浆产品质量参差不齐, 因此实现蜂王浆品质的快速鉴别就显得至关重要。 该研究以蜂王浆的水分和蛋白质为研究对象, 利用拉曼光谱技术结合主成分回归算法(PCR)和偏最小二乘法对蜂王浆进行了快速定量检测, 建立了水分、 蛋白质的定量模型, 探究对其定量分析的可行性, 并进行光谱预处理以提升模型的预测能力, 使其预测准确性更高。 蜂王浆中水分和蛋白质化学值的测定分别采纳蜂王浆国家标准规定的减压干燥法和凯氏定氮法。 蜂王浆光谱的采集则是由DXR激光共焦显微拉曼光谱仪测得。 应用TQ Analyst分析软件对蜂王浆光谱进行预处理及建立定量分析模型。 其中光谱预处理包括导数、 标准正态变换、 多元散射校正、 Savitsky-Golay卷积这四种光谱预处理法, 并按一定关系排列组合成多种不同的预处理方法, 对蜂王浆样品光谱进行数据处理, 寻找出最优的模型与处理方法。 结果表明, 利用主成分回归法建立蜂王浆水分和蛋白质的定量模型效果不理想, 水分的定量模型结果表明, Savitsky-Golay平滑(7) 处理校正集决定系数最高但也仅为0.741 3, 预测集决定系数为0.661 6, RMSEC为0.656, RMSEP为1.34, 建模效果差。 蛋白质的PCR定量模型结果表明, Savitsky-Golay平滑(7) 处理相较之下最优, 校正集决定系数0.675 0, 预测集决定系数为0.566 8, RMSEC为0.548, RMSEP为0.957, 建模效果较差。 因此, 基于PCR所建模型对蜂王浆水分、 蛋白质的含量有一定的预测可能性, 但建模效果较差, 预测准确度低, 稳健性差。 而结合偏最小二乘法并进行S-G(7) +二阶导数+SNV处理对蜂王浆水分建模效果最好, 水分含量校正集和预测集的决定系数分别为0.992 7和0.948 8, RMSEC和RMSEP分别为0.162和0.442。 蛋白质的PLS定量模型, 通过对多种预处理组合处理结果进行对比, S-G(7) +一阶导数+SNV处理对蜂王浆蛋白质建模效果最佳, 蛋白质含量校正集和预测集的决定系数分别为0.991 6和0.879 5, RMSEC和RMSEP分别为0.143和0.497, 建模效果好。 因此, 利用拉曼光谱结合偏最小二乘法快速检测蜂王浆中水分和蛋白质的含量是可行的, 且所建定量模型稳健性良好, 预测准确度高。 通过上述实验可总结得出, 在一些不可避免的外界因素影响下, 将多种预处理方法组合起来可以提高模型的准确性和稳健性, 比用单一的光谱预处理方法修正光谱更加有效, 优化效果更加明显, 且有效提升了模型的各参数, 更好的提高了模型预测的准确性。 同时表明了, 拉曼光谱技术应用于蜂王浆品质的快速检测是可行的, 且检测准确度高, 速度快, 在蜂王浆品质的快速检测方面展现了很好地应用前景。

随着科学技术的不断发展, 社会正在向智能化 演变。实现纸质文献的实时监测以达到保存和保护文献的目的 是未来发展的必然趋势。为了给库房文献的实时监测提供依据, 结合 化学计量学方法, 利用傅里叶变换中红外光 声光谱技术快速测定了纸张含水量。基于中红外光声光谱, 分别采用 主成分回归(Principal Components Regression, PCR)方法和 偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)方法建立了纸张含水量的 定量模型, 并通过交叉验证选择了最佳主成分数。结果表明, PLSR方法 的建模结果优于PCR方法(决定系数R2: -2.5mm0.3681>0.3532)。 通过增加主成分数可以使模型预测变好, 但也存在过拟合风险。未来拟采 集更多的纸张样本, 以期建立稳定的纸张性质检测模 型, 为实现纸质文献的红外光谱实时监测奠定基础。

为了实现对经过污水处理后的染整废水化学需氧量(COD)的在线监测, 同时为了克服国标标准法和快速分光光度法快速在线检测COD的诸多不足, 进行了紫外可见光谱结合多元分析方法检测混合染液COD的研究。 研究样本为自行配制的混合染液, 通过自主研发的紫外可见光纤传感检测系统检测混合染液的紫外可见光谱。 该检测系统可实现对较高浓度溶液在线原位检测, 而无取样、 稀释过程。 通过标准化(z-score)、 平滑(smoothing)、 一阶导数(1st derivation)等方法对原始光谱进行预处理并结合主成分回归(PCR)、 偏最小二乘回归法(PLS)等对混合染液建立吸光度-COD的回归预测模型, 并利用该回归模型预测预测集COD值。 实验结果表明, 针对混合染料溶液样本, 在PCR算法中, 采用3种光谱预处理方法, 其中标准化法得到的PCR回归模型预测精度最高, 决定系数R2=0961, 预测均方根误差(root mean square error of prediction, RMSEP)=218。 进一步研究发现, 使用标准化法预处理结合PLS算法得到PLS回归模型预测精度(R2=0974, RMSEP=196)高于PCR模型。 说明针对该样本, 利用标准化法进行光谱预处理后, 再建立PLS回归模型, 能够比较快速准确地进行混合染液COD预测。 同时也说明该自行研制的检测系统能够适用在线检测染液COD。 该研究可以为进一步实现在线原位检测染整废水COD以及其他水质参数奠定基础。

利用可调谐脉冲激光器激发联合聚焦超声探测器前向探测模式搭建了一套血糖光声无损检测实验装置。 为了测试该装置的可靠性, 实验中利用532 nm泵浦Nd∶YAG调Q脉冲激光器激发不同浓度的葡萄糖水溶液产生实时光声信号; 采用脉冲激光在近红外波段1 300～2 300 nm内固定间隔波长10 nm扫描方式激发不同浓度的葡萄糖水溶液, 获取了不同波长下的葡萄糖光声峰峰值, 利用差谱方法筛选出了多个葡萄糖的特性波长; 然后采用主成分回归算法优选了三个特性波长, 并建立了浓度梯度与对应三个优选波长光声峰峰值之间的数学校正模型。 实验表明, 葡萄糖水溶液的光声信号符合弱吸收介质的柱状光声源模型; 利用建立的校正模型对校正集和预测集的葡萄糖浓度预测结果表明, 葡萄糖浓度的校正和预测均方根误差均小于10 mg·dl-1, 相似系数为0.993 6。

本研究采集了甲醇中二嗪农溶液在银胶中的表面增强拉曼光谱,解析了其光谱内容,并对甲醇中含不同梯度浓度二嗪农样本溶液进行定量探索.结果表明,农药二嗪农在430 cm-1,561 cm-1,602 cm-1,816 cm-1,893 cm-1,1125 cm-1,1275 cm-1,1309 cm-1,1372 cm-1处有明显的表面增强拉曼特征峰,其中561 cm-1,602 cm-1,816 cm-1三处的特征峰可以用于农药二嗪农的定性分析,检出限为0.006 mg/mL.在此基础上,利用偏最小二乘法(PLS)和主成分回归法(PCR)建立了甲醇中二嗪农溶液的定量分析数学模型,对校正集和预测集进行了定量分析.其中,基于偏最小二乘法(PLS)的校正模型分析结果为:相关系数R2为099926,RMSEC为0.0120,预测集RMSEP为0.0419;基于主成分回归法(PCR)的数学模型分析结果为:校正集相关系数R2为0.99970,RMSEC为0.0260,预测集RMSEP为0.0388.结果表明,共焦显微光谱仪结合表面增强拉曼散射(SERS)技术检测农药二嗪农含量准确性较高,可用于农药二嗪农的定性及定量检测.

藻红蛋白 (Phycoerythrin, PE)是衡量水体中藻类富营养化的一个重要指标, 可见光吸收法具有测量快速、准确、无二次污染、可实现在线和原位测量等优点。因此, 本文提出采用可见光吸收法测定水中藻红蛋白含量。以藻红蛋白标准液为研究对象, 采集 5~250 mg/L不同浓度标准液的可见光吸收光谱, 对藻红蛋白进行定性定量分析。同时, 对光谱的不同谱区预处理后, 运用偏最小二乘法 (PLS)建立可见光吸收光谱下的藻红蛋白校正分析模型, 并与主成分回归法 (PCR)进行比较。实验结果表明, 采用 PLS算法在谱区 480~570 nm建立的校正分析模型的相关系数 R2可达 0.993, 校正标准差 RMSEC与相对标准差 RSD最小, 分别为 5.578 3和 3.92%。

提出了独立软模式法（SIMCA）的番茄叶片灰霉病特征波段图像的提取, 并通过多元线性回归法（MLR）提取波段融合图像, 通过最小距离法获取番茄灰霉病患病信息的技术路线。 利用680～740 nm波段的方差图像和建模能力参数提取的特征波段, 并作为输入变量进行MLR分析, 在0.5准确率阈值下, 准确率均大于99%, 说明特征波段可以实现番茄叶片灰霉病的检测, 并利用MLR回归系数提取波段融合图像, 通过最小距离法获取番茄灰霉病患病信息, 结果表明所提出的方法具有很好的预测能力, 为番茄灰霉病的早期检测提供了一种新方法, 且大大降低了高光谱图像的数据处理时间。