化學(xué)計量學(xué)方法在煙草分析化學(xué)中的應(yīng)用研究.pdf

1、該論文將化學(xué)計量學(xué)方法引入煙草化學(xué)研究領(lǐng)域,利用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)技術(shù)對煙草樣品的常規(guī)成分與近紅外光譜之間的定量模型進(jìn)行了研究,提出了基于相關(guān)系數(shù)、小波變換以及無信息變量消除(uninformative variable elimination, UVE)的三種數(shù)據(jù)壓縮和變量篩選方法,提高了PLS的運算速度,改善了PLS的定量預(yù)測精度.偏最小二乘法(PLS)是近年發(fā)展起來的多元分析方法.該

2、章采用PLS建立了近紅外光譜光卷煙樣品常規(guī)成分之間的關(guān)系模型,該模型可用于卷煙樣品常規(guī)成份的定量預(yù)測.為了進(jìn)一步對光譜的波長進(jìn)行了選擇,以消除與建模無關(guān)的波長,提出了基于相關(guān)系數(shù)的波長選擇方法,結(jié)果表明該方法即可提高PLS的運算速度,又可得到較高的預(yù)測精度.小波變換在分析化學(xué)領(lǐng)域已得到廣泛應(yīng)用,該章將小波變換(WT)用于煙草樣品近紅外光譜(NIR)的數(shù)據(jù)壓縮,并結(jié)合偏最小二乘法(PLS)對壓縮后的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,建立了WT-PLS方法.與

3、直接采用PLS相比,WT-PLS可有效地壓縮原始譜圖的數(shù)據(jù),去除譜圖中噪聲和背景的干擾,降低所建模型的隨機性,從而大大提高了運算速度,并獲得了較高的預(yù)測精度.近紅外光譜與多變量校正技術(shù)相結(jié)合是復(fù)雜植物樣品定量分析的良好手段.該章提出了結(jié)合小波變換數(shù)據(jù)壓縮和無信息變量消除(UVE)變量篩選的一種新型算法.首先將近紅外光譜經(jīng)過小波變換進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮,然后采用UVE方法進(jìn)一步去除與建模不相關(guān)的小波系數(shù),并最終利用壓縮和篩選后的小波系數(shù)建立校正模

4、型.結(jié)果表明所建立的方法可大量壓縮和去除與建模不相關(guān)的光譜數(shù)據(jù),與PLS和WT-PLS相比,可進(jìn)一步提高運算速度,并進(jìn)一步改善定量預(yù)測的精度.采用微波輻射對煙草(煙葉或煙絲)樣品進(jìn)行處理,并采用固相微萃取(SPME)-GC-MS、熱解-GC-MS以及電子顯微鏡技術(shù)研究了微波輻射對煙葉和煙絲樣品的物理作用和化學(xué)作用.結(jié)果表明:微波輻射對煙氣的化學(xué)成分有顯著影響,使許多化學(xué)成分,特別是低沸點烴類化合物的含量明顯降低;微波輻射對煙葉表面的物理