近红外光谱分析技术在测定饲料中植酸磷含量上的应用

植酸是一种抗营养因子。传统的用三氯化铁沉淀植酸的化学分析法费时费工,不能满足饲料工业发展的需要。为了寻求快速检测饲料中植酸磷(简称P.P.)含量的手段,本试验运用近红外光谱分析技术(简称 NIRS),分别以植酸磷含量较高的米糠饼和植酸磷含量较低的高粱为样品,对这两种饲料的化学分析法测值与近红外光谱法测值进行了比较。试验结果表明:用48个米糠饼样品和50个高粱样品进行定标,相关系数(R,下同)分别为0.901和0.890,残余标准差(RSD,下同)分别为0.06和0.03;另用不参与定标的25个米糠饼样品和21个高粱样品对定标结果进行检验,R 分别为0.803和0.917,RSD 分别为0.07和0.02。NIRS 法的分析精度基本上可以达到化学分析法的要求。作者认为,达项技术作为饲料中 PP 含量快速分析的手段是可行的。     

紫花苜蓿青贮饲料粗灰分含量的近红外评定方法研究

为了探讨近红外光谱分析技术在青贮饲料粗灰分测定中的效果,按照不同苜蓿品种、刈割次数和青贮方法制备了160份紫花苜蓿青贮饲料样品,用液氮冷冻技术制备近红外测定样品,用偏最小二乘回归法建模,对傅里叶变换近红外光谱技术测定青贮饲料新鲜样品中粗灰分含量的可行性进行了分析。结果表明:紫花苜蓿青贮饲料样品粗灰分近红外光谱分析的最佳光谱范围为9 736. 26~4 123. 20 cm-1,交叉检验相关系数(Rcv)和交叉检验标准误(RMSECV)分别为0. 978和0. 177。用50个样品对模型进行外部检验,预测相关系数(r)为0. 978,预测标准误(RMSEP)为0. 207。说明近红外光谱技术可以测定紫花苜蓿青贮饲料鲜样中的粗灰分含量。     

基于近红外光谱技术评估高粱中粗蛋白质、水分含量的研究

本研究旨在探讨利用近红外光谱技术评估高粱中粗蛋白质、水分含量的可行性。以收集的110份高粱样品作为研究对象,采用GB/T 6432—1994、GB/T 6435—2014中方法分别对粗蛋白质、水分含量进行测定,利用傅里叶变换近红外光谱仪采集样品的近红外漫反射光谱,光谱扫描范围4 000～12 800 cm~(-1),分辨率16 cm~(-1),样品重复装样扫描4次,每次扫描64次获得平均光谱,取4次扫描光谱作为样本的原始光谱。分别选取矢量归一化、最小-最大归一化、一阶导数、二阶导数、多元散射校正、一阶导数+减去一条直线、一阶导数+矢量归一化、一阶导数+多元散射校正探索适用于高粱中粗蛋白质、水分含量的光谱预处理方法。利用定标集样品光谱数据,采用偏最小二乘方法结合全交互验证手段来防止过拟合现象,建立定标模型。在此基础上,利用定标决定系数、定标均分根误差、定标相对分析误差、交互验证决定系数、交互验证均方根误差、交互验证相对分析误差确定最优模型。结果显示:粗蛋白质含量扫描光谱采用一阶导数+多元散射校正光谱预处理,光谱范围为9 401.9～5 443.6 cm~(-1)与4 603.0～4 243.9 cm~(-1)。水分含量扫描光谱采用一阶导数+减去一条直线,光谱范围为7 500. 3～6 096. 5 cm~(-1)与5 451. 8～4 243.9 cm~(-1)。高粱中粗蛋白质、水分含量的近红外光谱预测模型定标相对分析误差分别为8.41、12.20;交互验证相对分析误差分别为4.97、7.97;外部验证相对分析误差分别为3.32、5.36。由结果可知,本研究建立的高粱中粗蛋白质和水分含量的近红外光谱预测模型的相对分析误差均大于评估值,具有精确地评估高粱中粗蛋白质和水分含量的应用效果。     

基于近红外光谱法的紫花苜蓿品质综合评价

探索近红外光谱法测定紫花苜蓿品质的可行性,采用近红外光谱法与常规方法对8个紫花苜蓿品种(系)的粗蛋白、粗脂肪、粗灰分、酸性洗涤纤维、中性洗涤纤维、钙、磷和干物质等8项指标进行测定。利用配对T检验、多重比较和回归分析等方法检验近红外光谱法测定结果的可行性,运用灰色关联度分析对苜蓿品质进行综合评价。结果表明,粗蛋白、粗灰分、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、磷和干物质等6项指标用近红外光谱法测定可信度较高。紫花苜蓿品质评价指标可简化为粗蛋白、粗灰分、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维和干物质等5项。灰色关联度分析综合表现较好的苜蓿品种(系)有WL358、WL440HQ、WL656HQ和WL366HQ。     

粉碎粒度对近红外分析仪测定鱼粉和豆粕氨基酸含量的影响

用近红外方法分析测定一个饲料原料样品的氨基酸含量只需几分钟 ,其测定误差一般在 5 %以下。我国从 2 0世纪 80年代初在农产品质量分析技术上开展近红外光谱分析研究。但定标粒度对测定样品氨基酸影响的报道不多 ,本试验围绕近红外光谱技术测试条件的研究 ,通过近红外光谱分析技术对两种粉碎粒度的 1 4个鱼粉和 2 7个豆粕样品中 1 0种氨基酸含量的测定 ,探讨粒度对测定效果的影响 ,为应用近红外光谱分析技术检测样品氨基酸含量提供技术参考。1　材料和方法1 1　样品制备　 1 4个鱼粉样品、2 7个豆粕样品。样品均分别通过 0 75ｍｍ和 0 5…     

近红外光谱技术快速测定棉籽粕、菜籽粕真可利用氨基酸含量的研究

本试验对近红外光谱技术预测棉籽粕、菜籽粕中的真可消化氨基酸含量进行了定标方程研究。定标就是建立常法测值与近红外光谱值之间的相关关系。饲料中的氨基酸用高效液相色谱法进行测定 ,氨基酸消化率用去盲肠公鸡作试验动物 ,用修正的Sibbald强饲法进行测定。用近红外仪收集样品的光谱数据 ,用多元回归法建立体内法测值和光谱值之间的相关关系。定标结果表明 ,棉籽粕除胱氨酸和色氨酸 ,菜籽粕除赖氨酸外 ,其它氨基酸的变异系数都在7 %以下 ,经检验证明其定标具有良好的预测性能。近红外光谱技术提供了一种可用于日常测定鸡真可消化氨基酸的实时分析方法 ,它能够获得与体内法相近的真可消化氨基酸数据 ,避免查饲料成分表的不准确性。     

近红外光谱分析技术在黑麦草粉粗蛋白测定中的应用

选取河北省吴桥试区不同品种、不同熟期、不同地块的黑麦草样品65份 ,用凯氏定N法进行了常规粗蛋白含量的测定。从中选出30个粗蛋白含量不同的样品作为近红外漫反射技术(NIR技术)测定的定标样品集。结果指出 :用NIR法得到的预测值与用凯氏定N法得到的测定值间的复相关系数达到R2=0.99 ,定标标样的标准误均方RMSEC=0.34 % ;用21个样品作检测样品集 ,凯氏定N法得到的测定值与NIR预测值间的复相关系数为R2=0.98 ,检测集样品预测标准误均方RMSEP=0.42 %。这一结果表明NIR作为一种黑麦草粉粗蛋白快速分析的技术是可行的     

近红外光谱分析技术在祼大麦质量监测上的应用

近红外光谱分析技术(NIRA)是本世纪70年代后期兴起的一门新的定量分析技术。它是利用饲料样品中有代表性的有机成分在近红外光谱区域的最强吸收波长不同,以及吸收的强度与饲料有机成分含量呈线性关系的原理进行定量分析。通过对已知有机成分含量的样品与其近红外光谱特征的回归分析,建立起定标方程,即可对含同一种有机成分的未知样品进行定量估测。这种方法,样品在测试前不需要破坏性的化学试剂预处理,又可在瞬间测出样品中多种营养成分含量。早在70年代后期,美国和加拿大谷物委员会就把NIRA测定粗蛋白质含量作为法定方法。我国对NIRA也进行了大量的研究工作。本文选用75个裸大麦样品,以化学法测定的粗蛋白质、粗纤维、粗灰分和水分四项常规成分含量为基准,应用NIRA法进行估测,并对结果进行比较和验证。     

傅立叶近红外快速预测菜籽粕的中、酸性洗涤纤维的研究

为了快速测定菜籽粕中的中、酸性洗涤纤维,对73个不同地区的菜籽粕样品进行了傅立叶近红外光谱扫描以及中、酸性洗涤纤维的化学测定,根据光谱与化学值利用偏最小二乘法建立傅立叶近红外的预测模型,并对模型进行评价。结果表明,NDF和ADF的决定系数分别为97.03和95.57,矫正标准差分别为0.95和1.17。模型的准确度较好,外部检验后真值与化学值接近,说明该模型适合快速预测菜籽粕的中、酸性洗涤纤维的含量。     

近红外法与传统法对饲料中营养成分测定的对比分析

牧区放牧绵羊在越冬期间因牧草枯乏且营养价值低而导致采食量减少。适时为羊群进行补饲,可保证羊群安全越冬。运用常规检测法和近红外分析技术对高寒牧区羊群所补饲的饲料分别进行干物质、粗灰分、粗蛋白、粗脂肪等8项营养指标的检测,验证近红外分析技术与实验室传统检测方法的结果是否吻合。试验结果:分别利用传统检测方法和近红外分析技术测定9个饲料样本中的干物质、粗蛋白、粗脂肪、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、粗灰分、钙、磷等指标,其结果均无显著差异(P>0.05),表明传统方法和近红外分析方法的检测结果基本吻合,同时也证明近红外分析技术可用于饲料成分测定及分析。     

近红外透射光谱法(NIT)分析酸奶中蔗糖含量的研究

目前,在酸奶检测中,测量蔗糖含量常用的方法是莱因-埃农氏法,这种方法测定速度慢,不能及时反馈结果以调整生产工艺过程,同时对样品本身也会造成破坏。本文尝试利用近红外透射光谱法测量酸奶中的蔗糖含量,首先选择蔗糖浓度范围在4.75%￣6.76%,来自不同菌种发酵的不同品种的原味酸奶127份进行近红外扫描,利用最小二乘法(PLS)回归建模,选择90份样品对模型进行与手工法的对比验证。结果表明与手工法相比,近红外透射光谱法具有测试准确度高、测试速度快、对样品无损害等特点,采用近红外透射法测量酸奶中蔗糖含量是可行的。     

对近红外技术检测玉米养分含量的模型进行优化的探讨

本研究旨在探讨对饲料企业应用近红外分析仪检测玉米养分含量的模型进行优化的可行性及模型参数的校正方法。分别采用湿化学方法和近红外分析仪对50个不同的玉米样品进行水分、粗蛋白和粗灰分的测定和比较,测得模型优化前的水分、粗蛋白和粗灰分的质量分数决定系数R2分别为0.893、0.378和0.308。采用斜率/截距校正法对模型进行校正,剔除异常样本,并以30个不同玉米样品作为验证集,得到水分、粗蛋白和粗灰分的质量分数的决定系数R2分别为0.969、0.839和0.903,显示模型优化的效果良好,优化后的模型可用于饲料企业的在线分析,该校正方法可满足饲料企业在使用近红外分析仪过程中的自主优化要求,提升样品分析结果的准确性。     

近红外定量分析技术在饲料中的应用

近红外(Near Infrared缩写成NIR)定量分析技术是近几十年迅速发展的一项新的测试分析技术,它最大特点是能测定自然状态下样品各成分的含量。近红外谱区的信息量较为丰富,且近红外技术本身具有无污染、无前处理、无破坏性、在线检测及多组分同时测定等优点,在食品、医药、化工、     

近红外光谱法测定DDGS中粗蛋白含量的试验研究

试验建立DDGS粗蛋白含量测定的近红外光谱分析定标模型。采用化学分析法测定72个DDGS样品中的粗蛋白含量,利用FOSS InfraXact型近红外光谱分析仪采集样品光谱,光谱经2,4,4,1导数和标准正常化+散射处理(SNV+Detrend),用改进最小二乘法(MPLS)回归,获得了较好的定标模型,校正决定系数(RSQ)、交叉验证决定系数(1-VR)、校正标准误差(SEC)、交叉验证标准误差(SECV)分别为0.982 5、0.932 8、0.266 2、0.389 5。利用30个验证集的DDGS样品进行外部检验,预测值与真实值之间差异不显著(P>0.05)。结果表明,定标模型的预测性能较好,可以替代化学分析法快速测定DDGS中的粗蛋白含量。     

近红外模型转移技术在饲料生产中的应用

研究建立应用于饲料生产线上的近红外预测模型,该模型同时应用于实验室的离线近红外检测。以豆粕和玉米粉为例,获取37个豆粕和49个玉米粉样品的离线光谱,并获取其中22个豆粕和26个玉米粉样品的在线光谱,建模方法采用偏最小二乘法(Partial least squares, PLS),首先用离线光谱和在线光谱分别建立近红外定量分析模型,之后基于光谱共享法的模型转移技术,建立光谱共享模型,将三种模型的建模结果进行比较。结果表明,光谱共享模型预测效果最好,其中,豆粕水分和粗蛋白模型的验证集相关系数(Correlation coefficient of validation set, R_P)分别为0.942和0.959,模型改善率(Model improvement rate, R_i)为17.4%和68.4%,预测残差绝对值的方差S~2为0.075和0.003;玉米粉水分和粗蛋白模型R_P分别为0.944和0.994,R_i为0.6%和80.9%,S~2为0.042和0.011。根据结果可知光谱共享法对模型的优化效果明显,预测效果、稳定性和通用性最优。     

蜂蜜中果糖含量近红外光谱试验研究

以68份蜂蜜样品为材料,利用傅立叶变换近红外光谱技术（NIR）结合偏最小二乘法（PLS）,建立了蜂蜜中果糖含量的近红外光谱数学模型,并对模型预测结果进行评价。结果表明,选择11065．36cm^-1～7857．90cm^-1波数范围内的光谱,进行SG预处理方法,用8个主成分建立的蜂蜜果糖含量模型效果最好,模型相关系数、校正均方差和预测均方差分别为0．9259、1．21和1．64。该方法具有快速、准确、成本低等特点。     

植酸酶酶活的近红外光谱快速检测研究

为探讨应用近红外光谱法快速测定植酸酶酶活的可行性,实验选取134个喷雾干燥和66个吸附干燥植酸酶样品,应用偏最小二乘法建立酶活、水分含量校正模型.结果表明,所建立的校正模型有较高的决定系数(RSQ),较低的交互验证误差(SECV).并对预测值与化学分析值之间进行配对t检验,在置信度为99%下,近红外光谱法与标准参考方法测定酶活、水分的结果之间无显著差异.     

近红外线光谱分析与传统方法检测面粉中粗蛋白和粗灰分的比较

近红外光谱分析技术是近年来发展起来一种新的分析技术,能简单、快速、准确地测定有机物中的化学成分。将其与传统分析方法测定面粉中粗蛋白和粗灰分进行比较,统计结果表明,二者相关系数r分别为0.986和0.991,相对误差均小于5%,说明可以用近红外光谱分析技术进行面粉粗蛋白和粗灰分的测定。     

高粱在肉鸡中表观代谢能和氨基酸表观代谢率预测模型的研究

本试验旨在通过肉鸡代谢试验建立高粱常规营养成分与表观代谢能(AME)和氨基酸表观代谢率的回归方程,为生产提供高粱AME和氨基酸表观代谢率估算方法。试验选择单宁含量差异较大的美国高粱和阿根廷高粱,配制成4种不同单宁含量的高粱样品,按不同比例(25%、50%)替代基础饲粮组成代谢饲粮。选用270只21日龄AA+商品雄性肉鸡,随机分为9个处理,每个处理6个重复,每个重复5只鸡。用全收粪法和回归法测定高粱AME和氨基酸表观代谢率,并采用逐步回归法建立AME和氨基酸表观代谢率与常规营养成分的回归方程。结果表明:4种高粱的AME分别为13.41、12.92、12.60、12.72 MJ/kgDM;异亮氨酸、亮氨酸和苯丙氨酸的表观代谢率均值分别为0.59%、59.77%、49.01%。按逐步回归法建立高粱在21日龄AA+雄性肉鸡的AME和氨基酸表观代谢率的最佳预测方程分别为:AME=9.345+1.536×EE(R~2=0.957,P=0.022);异亮氨酸表观代谢率=127.317-32.600×Ash(R~2=0.948,P=0.026);亮氨酸表观代谢率=-878.663+10.695×DM(R~2=0.995,P=0.002);天门冬氨酸表观代谢率=45.160+6.185×CF(R~2=0.943,P=0.029);酪氨酸表观代谢率=194.381-81.143×Ash(R~2=0.914,P=0.044)。方程计算所得高粱AME和氨基酸表观代谢率的预测值与实测值差异不显著,方程可用。本试验条件下,可通过高粱常规营养成分对高粱的AME和氨基酸表观代谢率进行有效预测。     

利用近红外光谱法快速测定青贮玉米饲料中NDF与ADF含量

本试验应用近红外漫反射光谱(NIRS)技术,采用偏最小二乘回归法(PLS),在国内首次建立了适合不同品种、适配范围广的近红外漫反射光谱测定青贮玉米中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)含量的稳定的校正模型。本试验选取132种青贮玉米样品,采用中心化+一阶导数+多元散射校正预处理方法,谱区为950～1650nm,建立了青贮玉米NDF和ADF校正模型。其校正决定系数(R2cal)分别达到0.9781和0.9905,交叉验证决定系数(R2val)分别为0.9745和0.9806,交叉验证误差(SECV)分别为1.55和1.03。因此,此模型可以用来快速准确的测定青贮玉米饲料中NDF和ADF的含量。