近红外光谱分析技术在饲料质量监测上的应用

近红外光谱分析技术(Ｎｅａｒｉｎｆｒａｒｅｄｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ,简称ＮＩＲＳ)是本世纪70年代兴起的有机物质快速分析技术。该技术首先由美国农业部的Ｎｏｒｒｉｓ(1964年)开发用以测定谷物的水分含量。70年代后期,美国、加拿大的谷物委员会就把近红外光谱分析法作为法定方法。近年来,随着光学、电子计算机等学科的不断发展,硬件上不断改进,软件版本不断翻新,使得该技术的稳定性、实用性不断提高,应用领域也日渐拓宽。在饲料质量检测方面,不仅用于常量成分分析,而且在微量成分如氨基酸、有毒有害物质的测定,…     

近红外分析可提供准确的消化能和可消化氨基酸数值

近红外漫反射光谱分析(Near infrared re-flectance analysis,NIRA,近红外分析)可在饲料配制过程中快速和准确提供消化能及可消化氨基酸数值.利用生物学的方法测定饲料原料中消化能和可消化氨基酸含量,不仅花费高而且耗时.除生物学方法外,利用其他评价消化率方法所得出的数值仅仅为消化率的粗略估测值.     

近红外光谱分析技术在饲料质量监测上的应用

<正> 随着我国集约化饲养业及饲料工业的发展,配合饲料的质量愈来愈受到人们的重视。通常的饲料质量监测依靠传统的化学方法,该法既费时又繁琐。对样品均进行破坏性前处理,需熟练的操作人员及昂贵的化学试剂,难以实现快速监测饲料质量的目的。本世纪70年代兴起的农产品及饲料的有机成分的快速分析方法——近红外光谱(NIRS,下同)分析技术为快速监测饲料质量提供了新的手段。NIRS仪首先由美国农业部K.H.Norris开发。该法只需在测试前对样品进行粉碎,应用被测样品的定标软件,在近1分钟内可测出样品的成分含量。该技术具有快速、简便、相对准确等优点,已广泛应用于谷实类、油料籽实、粗饲料、食品等成分分析和质量监测等方面。     

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…     

近红外光谱法测定豆粕中的粗蛋白质含量

豆粕是单胃动物日粮中最常用的一种植物性蛋白质饲料,蛋白质含量高低直接影响其营养价值和饲喂效果。试验选择不同生产厂家的豆粕样品,在常规测定其粗蛋白质含量的基础上探讨近红外光谱分析法的可靠性,建立豆粕粗蛋白质含量测定的近红外分析方法,现报道如下。1材料与方法1.1样品的采集与处理从2010年1月份—2011年5月份,陆续收集来     

粉碎粒度对近红外分析仪测定饲料样品干物质和粗蛋白质含量的影响

近红外光谱技术兴起于 2 0世纪 70年代 ,美、德、英和日等发达国家在其技术研究与应用方面不断取得新的突破。我国从 80年代初在农产品质量分析技术上开展了近红外光谱技术的分析研究。近年来 ,近红外光谱分析技术快速、简便、高效的优势正越来越多地被人们所认识和接受 ,应用范围已由饲料、谷物分析逐步扩展到食品、果蔬、药学等领域。但它也有不足之处 ,其分析技术的测试条件极为严格。由于它是通过建立的数学模型———定标方程来预测样品成分含量的 ,因此定标方程的专一性很强 ,预测样品的品种和成分范围均受定标方程的限制。陈雪秀等的…     

近红外光谱技术在反刍动物营养中的应用

近红外光谱技术以其快速、便捷、无损、绿色等优点,成为动物饲料营养价值评定研究中最具潜力的方法之一。本文简述了近红外光谱技术应用于饲料营养成分含量的测定、饲料的掺假鉴别及定量分析、饲料在瘤胃的降解情况、饲料在动物体内的消化代谢情况和反刍动物采食量预测方面的有效性和准确性,并指出了后续应对已有模型进行不断优化。最终得出结论：目前近红外光谱技术结合化学计量学在饲料营养成分含量的测定、掺假鉴别和定量分析方面的准确性和稳定性较高,而对饲料在瘤胃的降解情况、动物体内消化率和采食量的预测方面,其准确性还有待进一步提高。     

水牛乳主要成分含量的近红外光谱快速测定技术

为实现水牛乳成分的快速检测,达到及时调整饲料营养水平的目的.本研究利用近红外光谱法及实验室方法对120个水牛乳样本进行了分析,采用偏最小二乘法(PLS)建立模型.用该模型对30个样品进行近红外光谱及实验室分析,相关程度极高.证明近红外光谱技术完全可以用于水牛乳成分的测定.     

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。     

近红外光谱技术与饲料质量评价

近红外光谱的技术(NIRS)作为一种新的分析技术在饲料行业的应用和研究已经十分广泛,它不仅能够较准确地测定饲料产品营养价值等方面的各相关参数指标,而且能科学的分析配合饲料的原料组成和含量。文中综述了国外利用近红外技术分析测定饲料原料以及配合饲料产品中蛋白、纤维、脂肪等常规营养指标,以及消化能、代谢能等营养价值指标的研究进展。同时,文章还概述了近红外光谱技术鉴别配合饲料所用原料以及测定成分含量方面的研究。     

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。     

快速分析饲料成分的红外光谱仪

英国农业部 Beltsville 试验站研制出一种快速分析饲料成分的红外光谱仪,该仪器发出1100～2500毫米的中长红外线光谱对饲料样品进行照射,利用饲料中各项有机营养成分对波长光量吸收不同的特点而获得营养成分的含量,并通过电子计算机和显示屏显     

近红外光谱技术在反刍动物饲料分析和模型预测中的应用

近红外光谱技术(Near infrared reflectance spectroscopy,NIRS)是基于由定义的参考方法测定的化学特征和光在近红外区不同波长的吸收率的相关,通过漫反射(固体)或投射(液体)的方式测量的技术。近红外光谱技术是一种高效快速的现代分析技术,它综合应用了计算机技术、光谱技术和化学计量学等多个学科的研究成果,已经越来越多地应用于测定和评价动物饲料成分组成,是一种快速准确可靠的测量方法。它可以监测饲料品质,进行饲粮评价,近几年在预测饲料化学组成和消化率方面也逐渐被发掘和应用。本文总结了近红外光谱技术的优点和影响近红外光谱测定准确性的因素,阐述了近红外光谱的测定方法、定标和测试,以及该技术在反刍动物生产中的研究应用,同时对其存在的问题及未来发展趋势进行了展望。     

NIR1501型近红外分析仪检测饲料的研究

近红外光谱（NearInfraredReflectanceSpeetroscopy以下简称为NIRS）分析是七十年代初发展起来的一门新兴定量分析技术，其理论依据是有机物及部分无机物在750─2500nm这一近红外光谱区内发生有选择的吸收，出现不同分子和基团振动。不同有机物组分对不同波段的近红外光谱吸收各不相同；同一组分因含量高低其吸收强度也有差异。长期以来由于无法排除各种组分形成的交叉干挠使其定量分析极为困难。本世纪六、七十年代随着新一代光电子技术和计算机技术的发展，使近红外光谱分析技术取得突破性进展，被愈来愈多的人认为是一项具有实用价值…     

近红外光谱分析技术及其在饲料中的应用

近红外反射光谱分析技术(NIRS)正在以产业链的方式应用于多个领域,它可以快速高效地测定样品中的化学组分和物化性质。近年来,近红外光谱技术尤其是在线分析的应用有了显著的发展,本文就近红外光谱分析技术的原理及在饲料中的应用研究进行了介绍。     

预混料中维生素D_3、K_3的近红外光谱分析

近红外光谱NIRS分析技术是一种无需破坏样本的瞬间分析技术,广泛应用于农产品、饲料、食品、医药等成分测定或质量检测。脂溶性维生素包括维生素A、D、E、K等是动物体内最容易缺乏的维生素,也是添加剂中常规添加的主要成分。常规维生素含量测定方法十分繁琐且成本很高,因此对添加剂预混料的质量监测而言,NIBS是非常值得探讨的方法。为了探讨NIRS在维生素检测上的效果,我们对维生素D_3、K_3的近红外光谱进行了分析。     

近红外光谱分析技术在饲料工业中的应用进展

近红外光谱分析技术(Near infrared reflectancespectroscopy,简称NIRS)是20世纪70年代兴起的一种新的成分分析技术。该技术首先由美国农业部(USDA)的Norris开发,最早用于谷物中水分、蛋白质的测定。20世纪80年代中后期,随着计算机技术的发展和化学计量学研究的深入,加之近红外     

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、     

饲料添加剂L-赖氨酸硫酸盐中L-赖氨酸含量近红外速测方法研究

为了探讨利用近红外漫反射光谱技术(NIDRS)快速定量分析饲料添加剂L-赖氨酸硫酸盐中L-赖氨酸含量的可行性,本试验在全国范围内收集了具有代表性的L-赖氨酸硫酸盐添加剂76个,采用国家标准方法对样品中的L-赖氨酸含量进行化学赋值;用光栅型近红外光谱仪扫描L-赖氨酸硫酸盐样品,获取了不同物理状态下样品的近红外光谱图。依据L-赖氨酸含量将样品分为定标集和验证集,运用适当的光谱预处理方法,采用竞争性自适应重加权(CARS)算法结合偏最小二乘法(PLS)建立了L-赖氨酸硫酸盐的近红外定标分析模型,并将该模型与全波长模型进行了比较。结果表明:用烘干、60目粉碎后的样品结合CARS算法建立的定标模型最优,定标集校正决定系数(R2C)为0.954,校正集标准偏差(SEC)为0.510,交互验证标准偏差(SECV)为0.659;验证集预测决定系数(R2P)为0.952,预测标准偏差(SEP)为0.554,相对分析误差(RPD)值为3.83。由此可见,NIDRS定量分析L-赖氨酸硫酸盐具有一定可行性,对于丰富我国氨基酸盐及其他氨基酸制品的快速检测方法具有实际的应用意义。