<![CDATA[<dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn>]]><![CDATA[<dfn id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></dfn>]]><![CDATA[<dfn id="yhprb"></dfn>]]><![CDATA[<dfn id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></dfn>]]><![CDATA[<dfn id="yhprb"></dfn>]]><![CDATA[<dfn id="yhprb"><s id="yhprb"><strike id="yhprb"></strike></s></dfn>]]><![CDATA[<small id="yhprb"></small>]]><![CDATA[<small id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></small>]]><![CDATA[<small id="yhprb"></small>]]><![CDATA[<small id="yhprb"></small>]]><![CDATA[<dfn id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></dfn>]]><![CDATA[<dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn>]]><![CDATA[<dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn>]]><![CDATA[<dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn>]]>
傅里葉變換近紅外光譜分析技術(shù)在茶葉中的應用
作者：
時(shí)間：2013-04-11
來(lái)源：網(wǎng)絡(luò )
收藏
近紅外光譜分析技術(shù)近年來(lái)巳成功應用于食品、煙草、藥品及化工等諸多行業(yè)產(chǎn)品的分析測定，特別在農副產(chǎn)品的品性分析上，因其快速、無(wú)需前灶理、非破壞性及多組分同時(shí)定量分析等優(yōu)勢而得到更為廣泛的應用。日本早在70年代就已將近紅外光譜分析技術(shù)應用于茶葉多種組分的定量分析，如茶多酚、咖啡堿、全氮量、粗纖維等的定量分析，并取得了良好的效果。國內應用近紅外光譜測定茶葉中的成分也有報道，但局限在傳統的運用特定波長(cháng)確定某種成分的多元回歸方程的研究階段。目前，隨著(zhù)化學(xué)計量學(xué)和計算機技術(shù)的快速發(fā)展，近紅外光譜分析已轉向以分析弱信號和多組分多元信息處理為基礎的階段。特別是隨著(zhù)80年代傅里葉變換在近紅外光譜儀中的應用，增加光通量，提高了信噪比，使所得譜線(xiàn)平滑，從而使近紅外技術(shù)有效地應用于大量樣品的高精度快速分析。本文通過(guò)運用德國B(niǎo)ruker公司的FT-NIR光譜儀(IFS 28／N型)和隨機配送的OPUS QUANT-2定量和IDENT 定性分析軟件對茶樹(shù)活體(葉片)、茶葉及茶制品的近紅外光譜進(jìn)行掃描和分析，并結合傅里葉變換近紅外光譜儀在其他諸多行業(yè)中的應用現狀，探討它在茶葉領(lǐng)域內應用的特點(diǎn)及前景．
一、應用原理及特點(diǎn)
1.應用原理
近紅外光譜區介于可見(jiàn)光區與中紅外光區之間，波長(cháng)范圍為0.75～2.5μm， 渡數范圍為4000～13330/cm。由于近紅外光譜區與有機分子中含氫基團(C-H、O-H、N-H)振動(dòng)的合頻與各級倍頻的吸收一致，因此通過(guò)掃描樣品的近紅外光譜，可得到樣品中有機分子古氫基團的特征振動(dòng)信息 茶葉中的大多數有機化合物如茶多酚、氨基酸、蛋白質(zhì)、咖啡堿、還原糖、多糖(纖維素、半纖維素、淀粉、果膠)等都含有各種含氫基團， 所 通過(guò)對茶葉的近紅外光譜分析可“ 測定這些成分的含量。而茶葉的品質(zhì)或品性與它所含有的各種化學(xué)成分直接相關(guān)。如纖維素、半纖維素的吉量決定了茶葉的老嫩度，氨基酸、茶多酚、咖啡堿含量及比例決定了茶沖泡后的口感。由此看出，通過(guò)分析茶葉的近紅外光譜， 不僅可 得到各種化學(xué)成分的含量，還能以此為依據，進(jìn)一步建立關(guān)于茶葉優(yōu)劣、級別、真假識別“及品種鑒定等一系列快速分析模型，從而可以從根本上避免現在茶葉化學(xué)測定的繁瑣和人工審評中因個(gè)人好惡帶來(lái)的誤差。
傅里葉變換近紅外光譜儀所運用的傅里葉變換技術(shù)是通過(guò)機內的邁克爾遜干涉儀動(dòng)鏡的勻速運動(dòng)把待分析光變成干涉光(干涉圖)，干涉圖是分析光的干涉強度隨光程度變化的函數，也是干涉強度隨時(shí)問(wèn)變化的函數。機內的計算機采集干涉圖的數據，通過(guò)傅里葉變換(多次的數值積分)，把干涉圖變換成光譜圖。由于干涉光提供了很高波長(cháng)分辨率的全光譜，因此傅里葉變換后的信號提供了較其他類(lèi)型儀器通常所能達到的更高信噪比。傅里葉變換技術(shù)是信號姓理和渡譜解析的有力手段，利用傅里葉變換可從數據中提取更多的有用信息，即 傅里葉級數擬合原光譜曲線(xiàn)，用較少項的級數就可獲得與原光譜良好的近似，從而使所得譜線(xiàn)平滑，消除了部分噪音。因此傅里葉變換技術(shù)能使近紅外光譜儀有效地應用于大量樣品的高精度快速分析。
2． 應用的方法和特點(diǎn)
(1)茶葉近紅外光譜法測定步驟
運用近紅外光譜鍘定茶葉樣品中所含的某種化學(xué)成分， 首先要建立光譜特征與該成分含量之間的數字模型。具體過(guò)程如下：① 選擇一定數量(60份以上)具有代表性的茶葉樣品(又稱(chēng)標準樣品集) 2.用其他測試儀器或化學(xué)方法準確測定各份茶葉中要預測成分的含量，作為真實(shí)值；3.用傅里葉變換蚯紅外光譜儀掃描標準樣品．集中各份茶葉的近紅外光譜圖；④ 運用隨機軟件(0PUS QUANT-2定量分析軟件)中的化學(xué)計量學(xué)方法、偏最小二乘法(PLS)在計算機內建立茶葉近紅外光譜圖和化學(xué)成分真實(shí)值之間的對應模型；5.在以后運用該模型進(jìn)行性速測定時(shí)還可以不斷地進(jìn)行檢驗和校準。多組分測定時(shí)，只須對標準樣品集中各份茶葉進(jìn)行多組分測定， 建立各組分和茶葉蚯紅外光譜圖對應的模型即可。
測定時(shí)只需掃描待測茶葉樣品的近紅外光譜，通過(guò)欲測成分的對應模型就可以得到樣品中該成分的含量。所以說(shuō)傅里葉變換近紅外光譜儀不同于液相色譜、氣相色譜等大型測試儀器，它測定樣品成分含量的方法是建立在化學(xué)測定法或其他儀器測定基礎之上的，可以稱(chēng)之為“再生”的測定方法。
(2)特點(diǎn)
傅里葉變換近紅外光譜法在建立模型時(shí)，需要挑選有代表性的標準樣品集并進(jìn)行大量的化學(xué)測定，是一項耗時(shí)長(cháng)且相當繁瑣的工作 而且模型將來(lái)對未知樣品預測的準確度完全取決于模型韌建時(shí)化學(xué)測定的精確與否，這就要求化學(xué)測定一定要精確可靠。否則模型的可靠性就會(huì )降低。但只要模型準確建立，在進(jìn)行茶葉樣品組分測定時(shí)，樣品盂需進(jìn)行任何前處理(如提取、消化等)就可 直接進(jìn)行近紅外圖譜掃描，做到無(wú)損檢測。并快速而準確地測得組分含量，掃描后的樣品還可以挪作他用。
干涉儀相關(guān)文章:干涉儀原理
技術(shù)專(zhuān)區
国产精品自在自线亚洲|国产精品无圣光一区二区|国产日产欧洲无码视频|久久久一本精品99久久K精品66|欧美人与动牲交片免费播放
<![CDATA[<dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn>]]><![CDATA[<dfn id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></dfn>]]><![CDATA[<dfn id="yhprb"></dfn>]]><![CDATA[<dfn id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></dfn>]]><![CDATA[<dfn id="yhprb"></dfn>]]><![CDATA[<dfn id="yhprb"><s id="yhprb"><strike id="yhprb"></strike></s></dfn>]]><![CDATA[<small id="yhprb"></small>]]><![CDATA[<small id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></small>]]><![CDATA[<small id="yhprb"></small>]]><![CDATA[<small id="yhprb"></small>]]><![CDATA[<dfn id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></dfn>]]><![CDATA[<dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn>]]><![CDATA[<dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn>]]><![CDATA[<dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn>]]>
加入技術(shù)交流群
評論