小米米粉的主要成分是淀粉, 其食味品质决定小米米粉的市场价值。 糊化特性是小米米粉的重要物理特性, 而碱消值是能够直接反应其糊化特性的主要特征指标。 通过小米米粉碱消值的差异, 可以间接反映直链淀粉含量, 当碱消值降低时, 相反, 糊化温度和直链淀粉含量却很高, 而小米米粉口感粘糯性越差。 采用高光谱技术结合化学计量学方法, 建立快速检测小米米粉碱消值预测模型, 旨在探索一种快速、 无损、 低成本预测小米米粉碱消值的方法。 实验采集小米米粉高光谱数据, 在被测样品感兴趣区域(ROI)按像素点逐一选择, 提取高光谱数据矩阵, 并进行均值运算, 得到每个样品在各个光谱波段的平均光谱值。 利用粘度测定仪(RVA)测定小米米粉碱消值指标。 光谱数据采用全波段、 竞争性自适应重加权采样法(CARS)及随机蛙跳(RF)法选择特征波段处理, 建立偏最小二乘回归(PLSR)模型; 全波段建立预测模型R_p值最高为0.77, 说明能够利用小米米粉高光谱反射率反演小米米粉的碱消值, 而采用其他两种计算方法所得R_p值分别为0.72和0.7, 与前者较为接近, 也反映了采用CARS和RF建立的回归模型具有可行性。 为提高预测精度, 采用Savitzky-Golay(S-G)法、 多元散射校正(MSC)和S-G+MSC对数据预处理。 可以看出采用MSC预处理光谱数据建立PLSR模型性能较好(R_p=0.83)。 对MSC预处理后的数据再次CARS和RF法选择特征波段, 建立PLSR模型, 与未进行预处理的回归模型相比, R_p值变化不大, 这也说明CARS和RF具有一定的稳定性, 可以作为小米米粉高光谱反射率预测碱消值的参考方法。 结果表明: 为实现对小米米粉碱消值的快速、 无损检测, 通过运用高光谱技术能够利用小米米粉高光谱反射率预测碱消值, 进而为小米米粉品质评级、 加工及碱消值传感器的开发提供参考依据和数据支撑。

燃煤飞灰碳含量是影响锅炉工作效率的重要特性指标之一，文中开展激光诱导击穿光谱技术（LIBS）实现飞灰未燃碳的定量分析方法研究，为LIBS应用于飞灰含碳量的快速/在线检测奠定基础。根据所探测的LIBS特征光谱，将线性和非线性化学计量学方法，包括多元线性回归（MLR）和偏最小二乘回归（PLSR）线性分析分析方法，以及非线性的极限学习机（ELM）和支持向量机回归（SVR）模型应用于飞灰未燃碳的预测分析中，结合交叉验证法对模型进行验证。对比线性和非线性模型的结果可以看出，非线性模型的预测结果明显优于线性模型，其中采用基于K-CV参数优化的非线性SVR模型具有比较理想的分析结果，有助于提高飞灰碳含量分析的精确度和准确度，采用三折叠交叉验证法对模型进行验证，得到模型的决定系数R²均为0.99，相对偏差的平均值ARD分别为1.54%、3.45%、3.51%，相对标准误差RSD的平均值分别为7.53%、2.89%、7.18%。

生活中工业和交通等方面释放的重金属对大自然的水体环境造成了一定的影响, 微藻作为水体环境的初级生产者最先受到铅的影响。 课题尝试通过研究藻体内物质成分的改变进而对水体污染的程度进行判定。 传统的研究生物大分子的方法复杂且需要使用大量的化学试剂, 因此亟待寻找一种微藻物质成分检测的新技术。 太赫兹、 远红外技术具有较高的分辨率, 并且脂质、 蛋白质等物质的振动频率处于太赫兹波段, 这为研究微藻物质变化提供了一种新的技术手段。 研究采用太赫兹、 远红外光谱表征Pb胁迫下的斜生栅藻细胞内生物大分子的变化情况。 使用傅里叶变换红外光谱仪采集对照组(0 mg·L^-1)和实验组(0.5, 5和20 mg·L^-1)的斜生栅藻随时间变化的光谱图, 根据淀粉(9.1, 10.5和17.2 THz)与类胡萝卜素(16.7 THz)的特征吸收峰得到其淀粉含量与类胡萝卜素的变化。 同时结合化学计量学方法, 对胁迫时间12h与24h的光谱数据进行主成分分析, 可以很容易地将Pb胁迫的不同实验组样品与对照组区分开。 结果表明在铅胁迫下, 斜生栅藻中的碳水化合物和类胡萝卜素含量逐渐增加。 Pb抑制了光合作用, 影响了多糖和其他大分子的合成。 实验结果表明太赫兹、 远红外光谱可作为一种快速, 无损方法, 用于对铅胁迫下藻体细胞成分的变化研究, 从而实现水体污染程度的判定。