基于沙柳冠层可见-近红外光谱的热值预测

热值是灌木生物质能源利用的重要燃烧性能参数之一。针对传统实验室检测方法破坏性大、费时费力、无法实现大量样本的快速检测问题,探讨了沙柳冠层可见-近红外光谱(Vis-NIR)结合不同化学计量学方法预测沙柳热值的精度差异。采用标准正态变量变换(SNV)、归一化数据(normalize)、标准正态变量变换+归一化数据和第二代小波变换即提升小波变换(LWT)对冠层光谱进行预处理,采用偏最小二乘法(PLS)和卷积神经网络(CNN)构建了沙柳热值可见-近红外模型。同时,对比分析了鲸鱼优化算法(WOA)、麻雀搜索算法(SSA)和灰狼优化算法(GWO)对CNN模型参数的优化效果。结果表明：当采用db4小波进行5层分解后,其对沙柳冠层可见-近红外光谱的去躁效果最好,基于LWT-WOA-CNN法构建的沙柳热值可见-近红外模型的预测精度最优,校正模型的决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)和相对分析误差(RPD)分别为0.852,0.103和2.599,RPD值较原始的PLS和CNN模型分别提高19.11%和76.80%。该研究可为沙柳生物质能源的高效、精细化利用提供技术支撑。     

黄曲霉毒素B1高灵敏定性定量免疫层析检测方法的建立

  目的  真菌毒素可污染农产品和动物源性食品，其中黄曲霉毒素B₁(AFB₁)毒性强、危害大，建立AFB₁快速、高灵敏和便捷的检测方法对于监测相关产品中AFB₁污染水平，保障人和动物健康均具有重要意义。基于侧向层析技术原理，采用竞争模式，优化建立免疫层析检测方法，以实现AFB₁的快速定性检测和定量分析。  方法  通过比较分析不同粒径金颗粒标记抗体效果，优化确定免疫层析各组分材料类型、相关缓冲液配方及最佳使用质量浓度，建立AFB₁高灵敏定性定量免疫层析检测方法。  结果  优化建立的AFB₁免疫层析检测法在实际样本中的定性和定量检测限分别为2.5和0.5 μg·kg?1，灵敏度高、特异性强，与其他常见真菌毒素无交叉反应，加标回收实验结果显示:该方法准确稳定，且对AFB₁天然污染样本的定量检测结果与商品化试剂盒及LC-MS/MS一致性较好。  结论  本研究制备的免疫层析检测法可用于样本中AFB₁污染的快速定性检测与定量分析，适合缺乏实验条件的基层检验检疫机构和农产品加工企业对大量样本进行快速筛查，样本检测结果疑似阳性再采用仪器法进行确认，可降低检测成本，提升检测效率，同时为建立其他病原微生物免疫层析检测方法提供参考。图9表2参26