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      血浆蛋白含量检测是日常血浆采集和生产的重要检测项目,先前的研究已将近红外光谱分析技术应用于血浆蛋白含量的检测中,但只是运用常规的近红外建模方法进行预测,无方法上的创新。   孙钟毓博士的研究旨在创新近红外光谱法测定血浆蛋白含量,提出建模策略,包括“数据均值化”和“吸光度-浓度变化率”两种方法,并对影响近红外光谱建模的三方面因素进行讨论:基于“数据均值化”方法提高近红外光谱建模参比数据稳定性; 基于“数据均值化”方法提高近红外建模光谱质量; 基于“吸光度-浓度变化率”波段选择方法提高近红外建模能力。   据介绍,“数据均值化”方法,提高了近红外光谱分析技术中参比数据的稳定性和建模光谱的稳定性,并提高了近红外光谱建模预测能力; “吸光度-浓度变化率”波段选择方法,与常规波段选择方法相比,不仅能提高近红外光谱建模预测能力,便携式烟雾发生器还具有广泛的通用性。 

  除此之外,还有多位中国学者,以及不少华人学者在本次会议作报告,分享最新的研究成果。模型的稳健性和共享性对于近红外技术的推广和应用非常重要,倪力军教授的报告提出通过方差分析筛选仪器间光谱信号一致性好且稳定的波长建立近红外定量分析模型,以实现不同仪器共享同一模型的SWCSS方法。   据介绍,倪力军教授采用SWCSS方法建立了烟叶总植物碱的PLS模型(SWCSS-PLS),预测4台仪器测试的烟叶样本总植物碱的平均误差均小于6%,满足工业应用要求。这一结果大大优于全波长近红外模型及经过PDS校正从机光谱后的全波长模型结果。   倪力军教授认为,这一思想也可供基于其他类型分子光谱(如拉曼、红外、紫外等)建立稳健、可直接共享的光谱模型借鉴。同时,她也指出,该方法目前只是对于同类型近红外光谱仪,以中药材、玉米及烟草中主要成分的近红外定量模型的共享进行了尝试和验证,SWCSS方法对于不同类型光谱仪及其他样品的适应性有待进一步验证。据介绍,目前温控近红外光谱数据分析主要有两方面的难题,一是数据的维度,多个样品在多个扰动条件下得到的测量数据可能是三维、四维甚至更高维度的光谱数据,分析这些数据需要建立高维数据分析算法;二是水结构的复杂性和光谱分辨率低之间的矛盾。如何从结构简单的光谱中挖掘更多体现水结构的信息是此类工作的另一个难点。便携式烟雾发生器  邵学广教授近期的研究工作主要集中在化学计量学方法研究方面,即针对温控近红外光谱的高维数据矩阵建立相关的化学计量学方法提取定量和结构信息。其尝试了文献报导的高维算法,对多级同时成分分析进行了改进,提出了互因子分析方法等。研究结果表明,从温控近红外光谱数据中提取定量信息并不是很困难,但结构信息的提取方法还有待于进一步开发。此外,邵学广教授还在水光谱的结构分析方面建立了基于优化算法和高斯峰的拟合方法,得到了不同浓度和不同温度下葡萄糖水溶液中不同水结构随温度和浓度的变化趋势,揭示了葡萄糖可以使水的结构更加有序,同时也说明了水对生物分子结构的保护作用。

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