烟草近红外分析模型建立方法的研究进展

介绍了化学计量学算法解析近红外光谱在烟草化学中的应用情况及烟草近红外定量和定性分析模型建立方法的研究进展,展望了化学计量学解析近红外光谱在烟草行业中的应用前景。     

稻米直链淀粉含量近红外检测模型的建立

以147份南方籼稻品种或组合的稻米为供试材料,利用偏最小二乘法(PLS),通过不同波长和不同预处方式建立稻米直链淀粉含量的近红外分析模型。结果表明:全谱段(950～1 650 nm)建模效果最好,其相关系数(R)、预测标准差(SEP)、校准标准差(SEC)分别为0.947 7,1.162 3、0.700 2;采用多元散射校正法(MSC)法对全谱图进行预处理的效果较好,优化后的模型相关系数(R)、预测标准差(SEP)、校准标准差(SEC)分别为0.981 9、0.100 9、0.6831,其相对分析误差(PRD)为3.6;将稻米直链淀粉含量的近红外光谱预测值与化学值进行配对T检验,P=0.3560.05(置信区间为95%),表明近红外光谱法与化学分析法得到的检测结果无显著差异,即应用近红外光谱快速检测稻米直链淀粉含量是可行的。     

水稻直链淀粉含量近红外模型的创建

利用近红外分析仪,对30份不同直链淀粉含量的水稻品系进行了光谱扫描,并用国标化学法对其直链淀粉含量的参比值进行了测定.通过近红外定标软件(WinISI III),采用多种计量数学处理方法和不同的回归统计方法进行定标曲线的开发和比较,优化建立了水稻直链淀粉含量测定的近红外分析定标模型.其定标标准偏差(Standard error of calibration, SEC)、交叉检验标准误差(Standard error of cross-validation,SECV)和定标决定系数(Regression squared,RSQ)分别为0.277、1.492和0.979.利用建立的近红外定量分析模型,实现了对水稻航天育种后代材料的快速筛选与鉴定.     

近红外光谱在粮食作物检测中的应用进展

介绍了近红外光谱分析技术在一些主要粮食作物检测中的最新应用进展,包括小麦、水稻、玉米、大豆等作物的成分检测、品种鉴别、病虫害识剐等方面,并对该技术所存在问题进行了探讨,对其发展趋势进行了展望。     

大麦籽粒总淀粉含量近红外快速无损检测模型的构建

在通过标准化学方法测定大麦籽粒总淀粉含量的基础上,利用近红外光谱仪采集了大麦籽粒的近红外光谱数据,并将大麦籽粒的近红外光谱数据与总淀粉值进行了相关性分析,创建了大麦籽粒淀粉含量近红外光谱分析校正模型。该模型的校正决定系数达0.878 3,校正标准差为0.715,交叉验证决定系数达0.690 8,交叉验证标准差为1.120,相关性达极显著水平。由此可见,本研究采用的分析模型可靠,且具有分析速度快、效率高、成本低、对环境不造成任何污染等特点,可替代传统方法对大麦籽粒总淀粉含量进行快速无损检测。     

基于近红外光谱的烤烟香型分类模型研究

为了快速无损地判别国产烤烟香型,指导卷烟配方原料利用,对1 383份烟叶样品进行近红外光谱采集,基于八大香型区划结果进行香型分类,选用各香型稳定区的样品构建香型分类模型。结果显示,基于近红外原始光谱数据利用随机森林构建的香型分类模型准确率仅为48.64%,光谱数据经过SG滤波一阶或二阶导数和多元散射校正预处理后,模型准确率提高29.54个百分点,然后经因子分析降维处理（45个因子）模型准确率提高到85.91%,最后对模型关键参数进行优化,当评估器数量为500、随机种子为9时,模型准确率最高为90.45%。利用建立的分类模型对预测集进行预测,清甜香型、焦甜焦香型、清甜蜜甜香型和木香蜜甜香型的召回率均达到90.00%以上,召回率最低的为蜜甜香型和焦甜醇甜香型（66.67%）。以上结果表明,利用近红外光谱技术能够有效鉴别烤烟八大香型。     

基于近红外光谱的高粱籽粒直链淀粉、支链淀粉含量检测模型的构建与应用

[目的]高粱是酿酒和饲料的主要原料之一,其籽粒直链淀粉含量与支链淀粉含量的比值大小与白酒品质及饲料质量密切相关.传统的高粱成分化学检测方法已不适合高通量测试,采用改进最小二乘法(modified PLS)对高粱样品的近红外光谱图进行光谱预处理、得分处理和结果监控建立高粱籽粒直链淀粉、支链淀粉含量的预测模型,旨在得到一种...     

基于近红外光谱法的绿豆淀粉和蛋白质无损快速检测

为实现绿豆籽粒淀粉和蛋白质含量的无损快速检测,满足高淀粉、高蛋白绿豆的筛选、选育等需要,选用我国不同地区100份绿豆种质资源为材料,采用酸水解法和凯氏定氮法分别测定淀粉和蛋白含量,样品中淀粉含量范围为40.88%～53.62%,蛋白含量范围为20.17%～27.38%,化学测量值数据分布广。应用近红外光谱技术建立绿豆中主要营养物质的快速检测方法。通过采集样品的近红外光谱,结合化学方法所得数据建立近红外定量模型。结果表明,采用无光谱预处理可以得到最优的淀粉数学模型,内部交叉验证决定系数(r²)和交叉验证均方根误差(RMSECV)分别为0.926 9和0.658。采用一阶导数+MSC处理得到最优的蛋白模型,内部交叉验证决定系数r²和RMSECV分别为0.9 341和0.384。淀粉和蛋白外部验证决定系数r²分别为0.935 1和0.921 2,模型预测效果较好。建立的近红外模型可用于绿豆籽粒淀粉和蛋白质含量的无损快速检测,模型涵盖了绿豆种质淀粉和蛋白质含量的广泛检测分布范围,可实现绿豆资源的快速评价,提高育种效率。     

烟草石油醚提取物近红外光谱检测模型的建立

应用傅立叶交换近红外漫射光谱仪,从贵州省各地初烤烟叶中挑选出具有代表性的149个烟草样品建立了近红外光谱与烟草中石油醚提取物成分含量间的数学模型,对10个烟样进行预测,结果表明:近红外预测值与实测值之间的平均绝对误差、平均相对误差绝对值分别为0.075%和1.449%,且预测值与实测值间不存在显著性差异.认为近红外光谱分析技术可初步用于烟草部分香气成分的快速定量分析,且具有简便、快速、低成本、无污染以及样品的非破坏性等优点.     

近红外光谱法快速测定烤烟中钙、镁、铁、锰和锌的含量

运用傅立叶变换近红外漫反射光谱仪(NIRS)对初烤烟叶部分无机元素含量进行检测研究。通过应用化学计量学方法,建立了近红外光谱与初烤烟叶中钙、镁、铁、锰、锌5种无机元素含量间关系的数学模型。结果表明:钙、镁模型稳定性好,NIRS法测定的结果与化学方法测试结果相吻合,已具有实用性;铁、锰、锌模型也可用来快速预测初烤烟叶样品中的铁、锰、锌含量趋势,但模型精度还有待提高。     

淀粉代谢及影响烤烟淀粉含量的因素*

 简述了烟叶中淀粉的合成、积累代谢,并从遗传因素、环境因子、农艺措施、调制及陈化发酵几个方面总结了影响烤烟淀粉含量的主要因素。     

茄衣烟叶 7 种化学成分近红外预测模型的建立

【目的】常规化学检测方法检测茄衣烟叶内总氮、钾、总糖、还原糖、总碱、氯和镁等 7 种化学成分含量的过程复杂、费时费力,而近红外光谱技术操作简单、检测快速。旨在建立一种近红外光谱检测模型,对茄衣烟叶内 7 种化学成分的含量实现快速定量分析。【方法】以云南雪茄茄衣烟叶为试材,采用常规化学方法检测茄衣烟叶 7 种化学成分含量,再利用近红外光谱技术结合偏最小二乘法对茄衣烟叶中 7 种化学成分含量及其光谱数据进行近红外模型分析,通过比较模型均方根误差和相关系数确定预测性能最佳的模型。【结果】7种化学成分分别采用原始光谱、一阶导数、一阶导数、原始光谱、原始光谱、一阶导数 + 中值滤波和一阶导数+ 中值滤波预处理方法建立的模型预测效果最佳,最佳主成分数分别为 20、7、4、24、21、9 和 7。7 种模型的训练集相关系数分别为 0.9441、0.8589、0.7664、0.9511、0.9547、0.9031 和 0.8620,交叉验证均方差分别为 0.1288、0.2846、0.0280、0.0096、0.1894、0.2965 和 0.0795;验证集相关系数分别为 0.8958、0.7675、0.7181、0.7928、0.7282、0.8062 和 0.7980,验证集均方差分别为 0.1789、0.3011、0.0324、0.0193、0.3855、0.3990 和 0.0999。模型外部验证结果表明,7 种化学成分预测值与化学值的平均相对标准偏差值皆小于 32%。【结论】利用近红外光谱技术对茄衣烟叶 7 种化学成分含量进行快速定量分析是可行的,该模型对 7 种化学成分含量具有良好的预测效果,可为茄衣烟叶 7 种化学成分含量快速定量分析提供参考。     

湖南省郴州市烤烟叶片发育过程中淀粉含量和差异分析

以云烟85为材料,对湖南省郴州市烤烟叶片发育过程中淀粉含量和差异分析作了研究。结果表明,淀粉含量在叶片发生的初期维持在一个较低的水平,然后迅速上升,部位间规律有较明显的差异。下部烟叶积累淀粉的主要时期是30～50d叶龄,在40d叶龄以前下部烟叶的淀粉的积累速度大于分解速度,烟叶中淀粉的积累速度小于分解速度。中部烟叶除了第8～10叶位的烟叶在30～50d叶龄时淀粉积累强度小于降解强度,其淀粉的积累强度基本上一直高于降解速度,最高时期是70～80d叶龄。上部烟叶在30d叶龄以前积累的淀粉量较少,30d叶龄以后,淀粉的积累迅速上升。对发育过程中烟叶的淀粉含量进行方差分析结果表明,不同叶龄和部位间均达到极显著水平。     

烤烟淀粉代谢及对烟叶香吃味的影响

 综述了烤烟叶片淀粉和蔗糖合成的场所、途径以及二者之间的相互转化以及调控;影响烤烟淀粉含量的主要因素;淀粉及代谢产物对烤烟香吃味的影响。     

江西烤烟柔软度与物理特性的关系分析及适宜区间研究

为深入了解江西烤烟柔软度的总体状况、烤烟柔软度与物理特性的关系和烤烟烟叶柔软度的适宜范围,采集了江西省18个主要植烟县2014年烤烟烟叶样品476份,测定分析了烟叶柔软度与烟叶物理特性的关系。结果表明:江西省烟叶柔软度范围是11.70~79.90 m N,烟叶柔软度在部位间差异显著,不同县际下部叶柔软度差异较大,中、上部叶柔软度保持较一致水平;柔软度各区间物理特性差异显著,各物理指标、烟叶物理特性总分与柔软度的回归方程均达到显著水平,回归方程决定系数为0.839~0.961,拟合度好,烟叶柔软度可以在一定程度上代表烟叶物理加工质量。烟叶柔软度在20~60 m N范围内烟叶物理加工特性最好,主要表现为烟叶含梗率较小、可用性好、叶面密度、拉力和平衡含水率适宜,符合优质烟叶加工性能;其次是60~70 m N区间,烟叶物理加工特性较好。     

江西烤烟的中微量元素含量检测

为给江西特色烤烟栽培技术的优化提供依据,对16个产烟县的代表性烟样进行了中微量元素(钙、镁、硫、铁、锰、铜、锌、硼、钼、氯)含量检测。结果表明:江西烤烟除铁、钼外,其余8种中微量元素的平均含量均高于全国平均水平。县际间差异明显,安福、黎川、乐安、宜黄、赣县、会昌、资溪等县烟叶的硫、镁、锰、锌、钼含量较高,钙/镁值、钾/镁值相对较低;广昌、石城、瑞金、信丰、宁都、峡江、泰和、兴国、永丰等县烟叶钙/镁值、钾/镁值相对较高,而硫、镁、锰、锌、钼含量较低。从营养平衡出发,江西烤烟需要普遍降硫、控硼,局部需要增镁、补钼。     

烤烟淀粉含量影响因素的研究进展

综述了影响烤烟淀粉含量的一系列因素,初步探讨了降低淀粉含量的措施。     

近红外光谱检测技术在烟草分析中的应用及发展趋势

近红外光谱技术是近年来发展最快的光谱技术,优势突出,被广泛应用于石油、化工、食品、烟草等行业.为全面了解近红外光谱技术在烟草领域的应用情况,综述了近红外光谱分析技术在烟草分析中的应用可行性及应用现状,既包括对烟草常规化学成分、重要致香成分、物理指标、卷烟烟气指标、无机元素等的定量检测,又包括对烟草品种、产地、部位、等级、卷烟制品真伪、卷烟辅助材料等的定性判别,并对近红外光谱检测技术在烟草分析领域的发展趋势进行了展望.     

昭通烟区不同烤烟品种致香物质含量分析

为昭通烟区优质烟叶的生产提供理论依据,采用GC/MS法检测了昭通烟区试栽的8个烤烟品种C3F等级烟叶的致香物质并将其分类后进行多重比较。结果表明:各品种酮类和酸类致香物质含量的差异未达显著水平(P0.05),而醛类、醇类、酚类、酯类、杂环类和烯烃类致香物质含量的差异达显著(0.01P0.05)或极显著水平(P0.01),在致香物质总量上红花大金元极显著(P0.01)高于其他品种,PVH19极显著(P0.01)低于其他品种。类西柏烷、类胡萝卜素和苯丙氨酸类降解产物总量在品种间的差异均未达到显著水平(P0.05),而美拉德反应产物总量上的差异在各品种间达显著水平(0.01P0.05)。结论:在昭通烟区试栽的8个烤烟品种中,红花大金元和云烟203致香物质总量较高。