时间: 2025-08-19 03:23:45 来源: omnicore.chieffocus.com 作者: 自然景观
利用1.4节中的基于公式进行计算,得到大豆油脂样品的太赫吸收谱,如图4所示。兹光中在105个大豆油脂样品中随机抽取3个,谱快进行THz吸收谱波形的速检酸含比较,3个样品的豆油THz吸收谱如图5a、5b所示,磷脂量其中图5b为图5a的基于局部放大图。
由图4可知,太赫样品间的兹光中THz吸收谱信号既有相似性又存在差异。随着频率的谱快增加,大豆油脂样品的速检酸含吸收系数逐渐增加,且磷脂酸的豆油含量越高,吸收系数越大,磷脂量说明磷脂酸的基于存在提高了大豆油脂样品对THz波的吸收程度,这与Hao等和Huang等的研究结果一致。图5a更加清晰地展现了大豆油脂样品的吸收谱图,在0.4~1.5THz大豆油脂样品的吸收谱线几乎平稳,没有明显的吸收峰,而在1.5~2.6THz内出现了多个较显著的吸收峰,且由图5b的局部放大图可以看出,大豆油脂样品在1.58THz处都出现了第1个较为明显的吸收峰,可作为其在太赫兹波段的指纹谱用于特征识别。
样本制作及检测过程中,由于仪器及人为误差的影响,会使得样本中存在一些异常样品,在建模的过程中,会改变数据的整体分布,影响模型预测的准确性,为了提高模型的预测精度,首先将整体样品中的异常样品进行剔除。本试验采用PLS对105大豆油脂样品建立PLS数学模型,结果如图6所示。
试验利用逐一剔除法进行了异常样品的剔除。由图6可以看出,在105个大豆油脂样品的预测结果中,64号样品较其它样品的残差相对较大,属于奇异点,该样品的存在影响了模型的整体预测结果,因此首先将其作为异常样品进行剔除。在剔除64号异常样品后,将剩余样品进行重新建模,再比较在样品整体分布中误差较大的点,进而将该样品作为奇异点进行剔除。以此类推,每剔除一个或几个奇异点后,均重新进行建模,比较整体样品中是否存在奇异点,直到最后一次建立的模型中,没有误差较大的样品。最终确定了14个奇异点,逐一剔除后,将剩余的91个样品进行模型的建立。
输入吸光度的频率范围为0.4~2.6THz,将91个样品分为两组进行校正和预测,校正集样品性质需能够涵盖未知样品的化学性质,同时校正集样品的浓度变化范围需大于未知样品的浓度变化范围,且化学值分布均匀等条件,预测集用来评估校正集所建立模型的精度。要构建一个可靠的模型,需要使用一半以上的样品进行校正,因此,本试验用73个样品作为校正集,18个样本作为预测集,具体的校正集和预测集样品信息统计结果见表1。
由表1可知,校正集的73个样品,磷脂酸含量为0.1417~1.9752g/50g,平均值在1.0532g/50g,可知校正集样品磷脂酸含量适中,且分布在各个范围内的样品个数比较均匀,保证了校正模型测量的精确度。预测集的18个样品,磷脂酸含量为0.2356~1.9501g/50g,平均值在1.0497g/50g,可知预测集样品基本覆盖了91个大豆油脂样品中较广泛的磷脂酸的含量,可以使预测模型具有较好的准确性和适用性。
剔除奇异点后,采用经典的PLS法分别对未经处理的原始光谱以及经一阶导数、二阶导数处理后的谱图建立磷脂酸含量的校正及预测模型,结果见表2。
由表2可以看出,通过二阶导数预处理后的预测集决定系数R2为0.9980,表明大豆油脂样品中的磷脂酸含量与THz吸收系数具有较高的相关性,预测集均方根误差RMSEP为0.0813,相对标准偏差RSD为8.16%,模型相关系数较大,误差在允许范围内,所建模型稳定性和准确性可靠,经二阶导数处理后的光谱预测模型如图7所示。
由图7可以看出,样品的数值点比较均匀地分布在直线的两侧,建模效果良好,二阶导数去除了与波长相关的漂移,有效提高了模型的精度,表明经二阶导数预处理后的太赫兹光谱建立的PLS模型适用于定量检测模拟脱胶大豆毛油中磷脂酸含量。
本文制得不同磷脂酸含量的大豆油脂样品,并精确测定了大豆油脂样品中磷脂酸的含量。采集了样品的太赫兹时域谱,利用傅里叶变换将太赫兹时域谱转换为频域谱,然后通过光学参数计算得出太赫兹吸收谱。THz波产生了不同程度的延迟,样品中磷脂酸的含量越高,频域谱的幅值越低,吸收系数也越大,特征吸收峰明显,可用于大豆油中磷脂酸的特征识别。
利用PLS对剔除异常样本后的91个样品建立了磷脂酸含量与样品吸收谱之间的定量分析模型,其中原始光谱和经一阶导数处理后的模型R2较小,RMSEP和RSD较大,而经二阶导数预处理后光谱模型的R2较大,RMSEP较小,RSD低于10%,表明利用太赫兹光谱可以检测大豆油中的磷脂酸含量,为太赫兹光谱快速分析检测大豆毛油中的残磷量提供理论依据。
相关链接:大豆油,磷脂酸,异丙醇
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