飼料中粗灰分的近紅外光譜快速檢測

飼料中粗灰分的近紅外光譜快速檢測吉林燃料乙醇有限責(zé)任公司張小希楊維旭132021摘要：本文論述了采用近紅外光譜DA7200對飼料中粗灰分的定量過程。在化學(xué)分析檢驗數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，采用偏最小二乘法（PLS）建立分析模型，并進行準(zhǔn)確性和重復(fù)性的驗證。實驗表明：近紅外光譜法同標(biāo)準(zhǔn)分析方法之間，無顯著性差異；同時，為粗灰分含量的檢驗提供了新的方法模式。關(guān)鍵詞：粗灰分近紅外光譜偏最小二乘法（PLS）1前言飼料中的粗灰分主要為礦物質(zhì)鹽及無機鹽類，粗灰分的檢測對評價飼料品質(zhì)及衛(wèi)生質(zhì)量具有較大意義。近紅外光譜作為分析行業(yè)最新技術(shù)，在飼料檢驗上已開始全面應(yīng)用，我們按照GB/T18868—2002《飼料中水分、粗蛋白質(zhì)、粗纖維、粗脂肪、賴氨酸、蛋氨酸快速測定的近紅外光譜法》，采用DA7200建立數(shù)據(jù)模型的過程中，將粗灰分指標(biāo)也納入分析組份中，發(fā)現(xiàn)其對近紅外光譜具有較強的響應(yīng)。通過對光譜區(qū)域的選擇和基線的合理處理，經(jīng)驗證、調(diào)整、再驗證，數(shù)據(jù)表明：近紅外光譜法在粗灰分的檢測上，分析效果較為理想，且提高了分析效率、降低檢驗成本；值得推廣應(yīng)用。但粗灰分同近紅外光譜間的函數(shù)關(guān)系的建立機理，有待進一步研討。2試驗部分2.1儀器:波通（Perten）公司DA7200近紅外光譜。波長范圍950-1650nm，采用二極管陣列檢測器（CCD），因其光電管陰極涂附光敏性極高的In、Ga、As,且冷控處理，避免溫度因素造成的噪音及漂移，從而對光譜的精細結(jié)構(gòu)有更好的分辨能力。2.2樣品和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)測定：儲運分公司提供DDGS飼料樣品。粗灰分測定基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)方法：GB/T6438-92飼料中粗灰分的測定方法2.3樣品光譜采集：將樣品經(jīng)過3303保水磨破碎后，混合均勻。置于測量盤中，近紅外光譜掃描，每個樣品重復(fù)測量3次，并將光譜均值化處理。圖1：DDGS飼料中粗灰分的近紅外光譜及相關(guān)系數(shù)（R2）圖.25-(gUntitled-GRA1S/AIFileEditViewInsertActiveAppApplicati.3Add-OnsToolsHelpCorrelationDisplayConstit.950 1050 1150 1250 1350 1450 1550 165（2.4化學(xué)計量學(xué)處理方式：在Grams32軟件系統(tǒng)的化學(xué)計量方法中，我們 |UK|C-ncel.25-(gUntitled-GRA1S/AIFileEditViewInsertActiveAppApplicati.3Add-OnsToolsHelpCorrelationDisplayConstit.950 1050 1150 1250 1350 1450 1550 165（2.4化學(xué)計量學(xué)處理方式：在Grams32軟件系統(tǒng)的化學(xué)計量方法中，我們 |UK|C-ncel|—elp|選用偏最小二乘法（partialleast_square簡稱PLS）分別對經(jīng)過不同預(yù)處理FLSilns/IQ Visiui1RouioiiIiitor HepionId.it TT=tn>:<u=etoed.itspectra1repions. ■OShowSingleView|PreProc|RegionsSpectraDisplayJRawFShow[AHSample|2￡.：|0722ddgs.s|jJ日回區(qū)|口巳1：印「「1而日1：而門|下|ashJSaveVisualTools的光譜進行分析。光譜預(yù)處理方式是將乘積分散校正法（MSC）、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量轉(zhuǎn)換法（SNV）、標(biāo)準(zhǔn)化處理（Normalization）與一階、二階（sg1.2）導(dǎo)數(shù)處理相結(jié)合對光譜進行預(yù)處理，并以交互驗證的標(biāo)準(zhǔn)偏差（SECV）和所建模型的相關(guān)系數(shù)（R2）為衡量曲線預(yù)測效果的主要參數(shù)，根據(jù)馬氏距離、主因素分析圖及光譜殘差圖及濃度殘差圖等分析結(jié)果剔除特異樣品⑶。最后，分別選擇不同的波段，比較各波段的預(yù)測效果，從而確定定標(biāo)模型。在兩定標(biāo)模型預(yù)測效果接近狀態(tài)時，則需根據(jù)其對驗證樣品的分析結(jié)果進行最終取舍。 圖2：模型中灰分驗證曲線Calibration:DDGS-AshlavecnerefeR-yrotarobaL8.04.05.0 6.0 7.0lavecnerefeR-yrotarobaL8.04.05.0 6.0 7.0NIR-PredictedValue8.0表1灰分分析模型的評價參數(shù)(波段1150-1500nm)項目樣本數(shù)范圍相關(guān)系數(shù)SEP平均偏差標(biāo)準(zhǔn)法再現(xiàn)性灰分684.15-7.620.958將表1中的預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)偏差(SEP)與標(biāo)準(zhǔn)方法再現(xiàn)性比較，可發(fā)現(xiàn)近紅外方法的測定數(shù)據(jù)符合標(biāo)準(zhǔn)方法的再現(xiàn)性要求。2.5分析模型的驗證及調(diào)整：為了驗證分析模型的準(zhǔn)確性，隨機抽取DDGS飼料作為驗證集樣品，用所建立的Ash模型進行未知樣品的預(yù)測，并同標(biāo)準(zhǔn)方法的測定結(jié)果相比較。按統(tǒng)計學(xué)的T檢驗進行評價，統(tǒng)計分析結(jié)果見下表2：表2：近紅外分析與標(biāo)準(zhǔn)方法測定結(jié)果的對比統(tǒng)計結(jié)果組分樣本數(shù)量范圍(％)差值(%)|T|灰分Ash204.15-7.62-0.231.64注：差值為兩種方法所得結(jié)果差值的平均值。采用T檢驗方法，判定近紅外分析方法和標(biāo)準(zhǔn)方法是否存在顯著性差異：給定顯著水平a=0.05，查得T(0.0519)=2.09。由此可以看出：T檢驗結(jié)果|T|均小于2.09，說明兩種分析方法測定結(jié)果是一致的，即用近紅外光譜法代替標(biāo)準(zhǔn)方法進行分析檢驗是完全可行的。2.6方法重復(fù)性實驗：模型對求救未知樣品的粗灰分指標(biāo)進行15次重復(fù)性實驗，預(yù)測結(jié)果證明測量方法具有較好的重復(fù)性，見下表3：表3：變性燃料乙醇分析重復(fù)性實驗預(yù)測結(jié)果次數(shù)(15)平均值STDCV標(biāo)準(zhǔn)方法重復(fù)性數(shù)據(jù)值(%)00.53 結(jié)果和討論3.1通過此次數(shù)據(jù)模型的建立，交互驗證表明：DA7200對粗灰分指標(biāo)具有光譜識別能力，采用DA7200近紅外光譜測量DDGS飼料中粗灰分的含量，同GB/T6438-92規(guī)定方法比較：測定數(shù)據(jù)較接近，測量精度及準(zhǔn)確度符合要求，該方法是可取、可行的；是近紅外光譜應(yīng)用上的新發(fā)現(xiàn)，但各公司的近紅外儀器或有一定的差距。3.2粗灰分同近紅外光譜間的函數(shù)關(guān)系的建立機理：3.2.1通過圖1：DDGS飼料中粗灰分的近紅外光譜及響應(yīng)相關(guān)系數(shù)(R2)，可以看出在1150-1500nm處有6個較強的光譜吸收。表4：粗灰分光譜吸收響應(yīng)值：波長數(shù)(nm)118512481376138414131492光譜吸收值R2(Abs)083.2.2:近紅外光譜屬分子振動光譜，是基頻分子振動的倍頻和組合頻；主要反映含氫基團X?H(C、S、O、N)的特征信息。DDGS中粗灰分主要指金屬氧化物、堿土金屬堿式磷酸鹽及存于原糧組織中的二氧化硅。兩者之間并無直接聯(lián)系，通過查閱相關(guān)資料，筆者認(rèn)為有可能金屬與粗蛋白質(zhì)中的酸性基(-COOH或-SH等)、配位基團(-NH2等)，進行配位作用，生成具有環(huán)狀結(jié)構(gòu)的螯合物，作用方式包括內(nèi)絡(luò)鹽、金屬螯合酸及螯合陽離子，形成NIR的特征信息、而對近紅外光譜間接產(chǎn)生響應(yīng)的機理；但形成氨配化合物的反應(yīng)過程、金屬對螯合物穩(wěn)定性的影響，有待于更深層次的探討。參考文獻Marie-Farance Laporte,PaulPaqin.Near-InfraredAnalysisofFat,ProteinandCaseininCowsMilk.J.Agric.FoodChem,1999,47(7):2600-2605。李慶波《牛奶主要成分含量近紅外光譜快速測量法》；《食品科學(xué)》：2002第六期121-124。蔣健《近紅外光譜法在調(diào)合汽油控制分析中的應(yīng)用》；/fbwzh/20040810-2.html,2004慈云祥周天澤《分析化學(xué)中的配位化合物》；北京大學(xué)出版社；1986(II)P135-162。RapidanalyzeofashintheforagebyNear-infraredspectroscopy(DA7200)Abstract:ThemethodofassayofashintheforagebyNear-infraredspectroscopy(DA7200)hasbeenexpoundedinthisthesis.Basedonthedataofchemicalanalysis,theauthorshasdescribedthesittingregressionmodelsbypartialleast-squares(PLS),andhasvalidatedtherepeatabilityandaccuracy.Therefore,themethodbetweenNear-infr