近紅外光譜分析技術(shù)在飼料分析中的應(yīng)用研究.pdf

1、飼料原料的品質(zhì)是保證飼料產(chǎn)品質(zhì)量與安全的根本，為了能快速有效地控制原料的品質(zhì)，本課題采用近紅外光譜(NIRS)快速檢測(cè)的方法，收集了49個(gè)純魚粉樣品，按1％、5％、9％的比例分別向純魚粉樣品中摻入了尿素、豆粕、麥麩和菜粕，制成12個(gè)假魚粉，市面上售有的4個(gè)摻假魚粉，50個(gè)豆粕樣本和50個(gè)麥麩，分別在950～1650nm范圍內(nèi)進(jìn)行近紅外光譜掃描，采用不同的光譜處理方法分別進(jìn)行了魚粉的摻假判別、豆粕尿素酶活性及魚粉、豆粕、麥麩常規(guī)化學(xué)成分的

2、近紅外光譜定量分析模型的建立，結(jié)果如下： 1、先用主成分回歸(PCR)對(duì)56個(gè)魚粉樣品(44個(gè)純魚粉及12個(gè)自制的摻假魚粉)進(jìn)行分析，可以明顯地區(qū)分純魚粉與摻假魚粉。由此可知，近紅外光譜法可作為鑒別魚粉的一項(xiàng)新技術(shù)。再在此基礎(chǔ)上，采用PCR結(jié)合馬氏距離(Mahalanobis)法，用44個(gè)純魚粉樣品創(chuàng)建了近紅外光譜模型，驗(yàn)證結(jié)果表明，采用標(biāo)準(zhǔn)化(SNV)處理方式建立的模型在9主成分?jǐn)?shù)下對(duì)驗(yàn)證集樣品進(jìn)行預(yù)測(cè)，誤辨數(shù)為0，驗(yàn)證效果最

3、好。 2、采用一階導(dǎo)數(shù)(SG1)+附加散射(MSC)+中心化(mean center)預(yù)處理方法，用偏最小二乘法(PLS)建成了豆粕尿素酶活性測(cè)定的校正模型，其校正決定系數(shù)R<'2>為0.916，定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)差(SEC)為0.045，外部驗(yàn)證決定系數(shù)R<'2>為0.926，預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差SEP=0.035，測(cè)量重復(fù)變異系數(shù)為0.09。結(jié)果基本達(dá)到了定量分析的要求。 3、用偏最小二乘(PLS)定標(biāo)方法，結(jié)合中心化、多元散射、導(dǎo)數(shù)處

4、理的方法，對(duì)豆粕樣品化學(xué)成分建立了的定標(biāo)模型，定標(biāo)集化學(xué)分析值與NIRS預(yù)測(cè)值之間的決定系數(shù)R<'2>和標(biāo)準(zhǔn)差RMSEC分別為：0.9695和0.117(水分)。0.9755和0.338(粗蛋白)，0.9507和0.271(粗脂肪)，0.845和0.076(粗灰分)，0.9384和0.267(粗纖維)。用驗(yàn)證集樣本對(duì)NIRS定標(biāo)模型進(jìn)行了檢驗(yàn)，其預(yù)測(cè)值與化學(xué)分析值之間的決定系數(shù)R<'2>和標(biāo)準(zhǔn)差RMSEP分別為：0.9327和0.115

5、(水分)、0.9533和0.313(粗蛋白)、0.9847和0.221(粗脂肪)、0.8541和0.078(粗灰分)、0.9009和0.248(粗纖維)。除粗灰分外，其它成分均達(dá)到了定量分析的要求。用同樣的方法對(duì)魚粉各化學(xué)成分建立了定標(biāo)模型，定標(biāo)集化學(xué)分析值與NIRS定標(biāo)模型預(yù)測(cè)值之間的決定系致R<'2>和交互驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)差RMSECV分別為：0.9559和0.216(水分)．0.9651和0.386(粗蛋白)，0.9421和0.288(粗

6、脂肪)．0.8899和0.249(鈣)．0.9553和0.085(磷)，0.9235和0.135(鹽分)。用驗(yàn)證集樣品對(duì)NIRS定標(biāo)模型進(jìn)行了檢驗(yàn)，其預(yù)測(cè)值與化學(xué)分析值之間的決定系數(shù)R<'2>和標(biāo)準(zhǔn)差RMSEP分別為：0.9395和0.314(水分)，0.908和0.827(粗蛋白)．0.9101和0.613(粗脂肪)．0.8353和0.474(鈣)．0.83和0.294(總磷)，0.9238和0.393(鹽分)。除鈣、磷驗(yàn)證效果稍差之

7、外，其它成分均達(dá)到了定量分析的要求。 用相同的處理方法對(duì)麥麩樣品各化學(xué)成分建立了定標(biāo)模型，定標(biāo)集化學(xué)分析值與NIRS定標(biāo)模型預(yù)測(cè)值之間的決定系數(shù)R<'2>和交互驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)差RMSECV分別為：0.9701和0.101(水分)，0.9572和0.123(粗蛋白)，0.9304和0.109(粗脂肪)，0.981 4和0.129(粗纖維)，0.9582和0.105(粗灰分)。用驗(yàn)證集樣品對(duì)NIRS定標(biāo)模型進(jìn)行了檢驗(yàn)，其預(yù)測(cè)值與化學(xué)分析值