基于NIRS的反刍动物饲料中肉骨粉判别

收集国内常用的、具有代表性的精料补充料和肉骨粉,制备定标集样品235个,外部验证集样品152个.在400～2 498 nm波长范围内进行近红外光谱扫描,选择合适的光谱预处理方法和光谱范围,采用SIMCA方法和DPLS方法分别建立判别分析模型.建立的SIMCA判别分析模型对外部验证集的正确判断率为96.1%,建立的DPLS判别分析模型对外部验证集的正确判断率为100%.与NIRS定量分析精料补充料中MBM的方法相比,定性分析模型能准确判断饲料样品是否掺有MBM.     

鱼粉中肉骨粉含量的近红外反射光谱分析

收集了112个鱼粉和34个肉骨粉样品，在鱼粉中掺入不同比例（5％～60％）的肉骨粉，制备了163个样本。应用偏最小二乘（PLS）定标方法，在8678．10～4250．34cm。波数范围内，采用变量标准化（SNV）、7点平滑和一阶导数对光谱进行预处理，建立了鱼粉中肉骨粉含量的NIRS定量分析模型。定标集真值与NIRS定标模型预测值之间的决定系数R^2和标准差RMSEC分别为0．9529和3．22，相对分析误差RPD为4．798。验证集真值与NIRS预测值之间的决定系数r^2及标准差RMSEP分别为0．9668和2．68，相对分析误差RPD为5．484。结果表明．利用NIRS分析技术可准确地检测鱼粉中肉骨粉含量．     

精料补充料中肉骨粉的显微近红外成像识别

探讨了利用显微近红外成像技术识别精料补充料中肉骨粉的可行性.分别采集奶牛精料补充料和肉骨粉样品,制备沉淀颗粒,规则排列于聚四氟乙烯( PTFE)背景底板上,进行显微近红外图像采集.设置像素点大小为50 μm×50 μm,采集面积为5 000μm×5 000 μm,100×100个像素(共计10 000条光谱).光谱范围为7 800 ～4 000 cm -1,光谱分辨率为8 cm-1.采用主成分分析和模糊聚类分析,对显微近红外图像数据集进行信息提取与处理.结果显示,肉骨粉与精料补充料可依据在图像上不同的主成分得分进行区分;在主成分分析的基础上,通过模糊聚类方法可以进一步细化样本类别.研究表明,显微近红外成像方法可应用于肉骨粉快速检测中.     

肉骨粉显微近红外标准光谱库的快速构建方法

利用傅里叶变换显微近红外成像系统,获取了3种不同种属肉骨粉骨颗粒样本的可见光图像和显微近红外图像。采用标记分水岭算法,基于Matlab软件和友好用户界面GUI设计实现图像颗粒的自动化提取与标记,以自动化批处理方式提高了光谱的提取效率,识别率为96.4%。基于颗粒标记,从三维显微成像数据阵中获取单条骨颗粒光谱,以全局马氏距离和邻近马氏距离为指标,提取其中具有代表性的光谱即可构建肉骨粉显微近红外标准光谱库。     

玉米秸秆饲料营养成分NIRS在线检测

玉米秸秆本身营养成分含量低,需作为粗饲料和其它饲料混合生产全混合日粮或经黄贮等技术工艺改善其品质。为在利用和改善处理过程中对其营养成分含量进行实时检测,采用217个玉米秸秆样品,利用优化后的近红外在线光谱采集系统,探索了利用近红外光谱技术在线检测玉米秸秆水分、粗蛋白、酸性洗涤纤维和可溶性糖等营养成分含量的可行性。研究结果表明利用近红外光谱技术可以实现对玉米秸秆饲料营养成分的定量分析。水分、粗蛋白、酸性洗涤纤维、可溶性糖含量模型的相对标准偏差和相对分析误差分别为9.03%和1.97、11.36%和2.31、3.75%和2.02、16.18%和3.61。     

基于NIRS的苹果酒特征香气生成动力学模型

在前期探明苹果酒特征香气种类的基础上,对苹果酒发酵过程中特征香气的近红外光谱检测模型进行了研究,结果表明选择波数为9747.1 ～7498.3cm-1和6102.0～5446.3cm-1两段谱区,采用一阶导数和多元散射校正处理光谱后,利用偏最小二乘法建模效果较好,其中校正集R2为0.920 5,交叉验证均方根差为4.87 mg/L;验证集预测值与实测值的R2为0.938 8,预测均方根差为3.76 mg/L,表明利用近红外光谱法建立的模型达到了良好的预测效果.研究了苹果酒发酵过程中特征香气的产生特性,基于Luedeking-Piret方程,建立了描述苹果酒特征香气生成的动力学模型(R2为0.993 0),经检验表明该模型能够很好地拟合苹果酒发酵过程特征香气的生成状况.     

基于GSA的厌氧发酵原料碳氮比NIRS快速检测

在以预处理后玉米秸秆、秸秆粪便混合物为原料进行厌氧发酵生产沼气时,为了对厌氧发酵原料碳氮比进行快速检测,将近红外光谱(NIRS)与偏最小二乘(PLS)回归相结合构建快速检测模型,并基于遗传模拟退火算法(GSA)构建遗传模拟退火区间偏最小二乘算法(GSA-iPLS)和双重遗传模拟退火偏最小二乘算法(DGSA-PLS)分别用于特征谱区优选和特征波长点优选,以提高回归模型的检测精度和效率。全谱1844个波长点经GSA-iPLS进行谱区优选后,得到641个波长变量,再经DGSA-PLS进行特征波长点优选后,得到628个波长变量。DGSA-PLS回归模型验证集的决定系数(R2p)为0.920,预测均方根误差为7.178,相对分析误差为3.805。与全谱建模相比,DGSA-PLS模型的RMSEP减小了15.87%。通过波长优选,参与建模的波长点数量显著减少,有效降低了变量维度和模型复杂度,提升了预测精度和预测能力。本文通过优选碳氮比的敏感波长变量,有效提高了预测模型的鲁棒性,为直接、快速、准确测量厌氧发酵原料的碳氮比提供了新途径。     

基于显微图像处理的不同种属肉骨粉鉴别分析

以20个可靠来源的肉骨粉样品（猪源、禽源、反刍源）为研究对象,采用标准方法制备骨颗粒试样,并采用光学显微镜图像系统获取其显微图像。通过系列图像处理提取骨颗粒表面代表性腔隙的显微组织特性数据,计算所得腔隙的面积、周长、长短轴长度及比率。研究发现,猪、鸡、牛、羊肉骨粉骨颗粒腔隙的面积、周长和长短轴长度数据均为正态分布,且不同种属之间均有显著性差异。PLS-DA结果显示,基于骨颗粒腔隙的面积、周长特性数据可以鉴别哺乳动物源与鸡源肉骨粉,而基于长短轴长度数据的不同种属肉骨粉识别率均较低。独立验证集结果表明：基于面积、周长及其组合特性数据可以有效进行鸡源和哺乳动物源肉骨粉的鉴别分析,模型的判别正确率均达0.93。其中基于面积和周长组合特性数据的鉴别分析结果优于基于单一特性数据的结果。而基于骨颗粒显微图像处理,很难进一步对不同哺乳动物（反刍动物和猪）源性肉骨粉进行鉴别分析。     

基于支持向量机的有机肥总养分含量NIRS分析

以我国22个省市的120份畜禽粪便为原料的有机肥产品样品为研究对象,利用近红外漫反射光谱法与支持向量机相结合建立了有机肥产品中总养分含量的快速测定模型,并与偏最小二乘法所建模型作了比较.利用偏最小二乘回归法所建立的基于原始样品和干燥粉碎样品的总养分含量近红外模型验证决定系数R_v~2、预测标准差SEP和验证相对分析误差RPD分别为0.96、7.95 g/kg、2.47和0.93、8.02 g/kg、3.58.利用支持向量机回归法所建立的干燥粉碎样品中总养分含量的近红外模型验证决定系数R_v~2、预测标准差SEP和验证相对分析误差RPD分别为0.93、7.38 g/kg和3.88.结果表明,近红外漫反射光谱法可以快速测定畜禽粪便为原料的有机肥产品中总养分含量,与偏最小二乘法相比,支持向量机所建模型具有更高的预测精度.     

不同光谱采集条件下麦秸低位热值NIRS快速检测

采集我国不同地区、不同品种的71个麦秸样品,选取其中54个为校正集,17个为独立的验证集。采用Spectrum 400型和Antaris Target型两种近红外光谱仪,分别对麦秸低位热值进行实验室静态和模拟在线快速预测分析。利用Spectrum 400型近红外光谱仪对麦秸低位热值进行实验室静态分析,建立的预测模型校正集决定系数为0.90,验证集相对分析误差为2.75。利用Antaris Target型近红外光谱仪对麦秸低位热值进行实验室模拟在线分析,建立预测模型,校正集决定系数为0.93,验证集相对分析误差为3.26。对这两种光谱采集条件下的近红外光谱快速分析模型进行了比较分析。     

豆粕品质近红外定量分析实验室模型在线应用

为探究豆粕近红外定量分析模型从实验室到工厂在线应用转移的可行性,以全国采集的117个豆粕样品为研究对象,利用偏最小二乘法在实验室建立了豆粕含水率、粗蛋白质量分数的近红外定量分析模型,继而将此模型转移到饲料生产企业进行在线应用。研究结果显示:建立的实验室近红外模型可实现豆粕含水率、粗蛋白质量分数的快速预测,其中,含水率和粗蛋白质量分数的验证集决定系数R2P分别为0. 83和0. 86,相对分析误差分别为2. 40和2. 55,模型效果良好;采用模型校正、样品扩充两种不同方法,将实验室模型转移到饲料生产企业进行在线应用,含水率和粗蛋白质量分数的预测值与实际测量值之间具有很好的吻合性,可以达到在线分析的要求。     

挤压膨化对菜籽粕中单宁含量的影响分析

以菜籽粕含水率、挤压机套筒加热温度、螺杆转速为考察因素,菜籽粕中单宁含量为评价指标,采用二次正交旋转组合试验设计,建立回归方程,进行单因素及响应面图形分析,探讨试验因素对指标的影响规律.考察各试验因素对指标因子贡献率的大小,通过频数选优确定单宁含量较低的挤压条件.结果表明.挤压温度50℃、螺杆转速166 r/min、物料含水率25%时,单宁含量可降至原含量的50%左右.     

基于SPME-GC-MS和电子鼻的鱼粉挥发性物质分析

为了能够全面、快速分析鱼粉的新鲜度,将电子鼻与顶空固相微萃取气质联用技术结合,以挥发性物质含量辅助评价鱼粉的新鲜度。首先,采用顶空固相微萃取方法对18种储藏时间鱼粉的挥发性物质进行了分析,得到不同储藏时间鱼粉的挥发性物质种类和含量,以及挥发性物质变化规律;采用多元线性回归方法和最近邻回归方法对鱼粉各类挥发性物质和表征新鲜度的标记物与电子鼻传感器响应建立了模型。结果表明:顶空固相微萃取气质联用(Solid phase microextraction-gas chromatography-mass spectrometry,SPME-GC-MS)共鉴定出101种,主要包括醇类化合物、醛类化合物等11类挥发性物质,其中醛酮类化合物种类较多。随着鱼粉逐渐腐败,气味阈值较低的醛类化合物相对含量逐渐降低、酮类化合物相对含量逐渐升高,并出现了二甲基三硫、三甲胺等表征鱼粉新鲜度的标记物;在储藏过程中,醇类化合物相对含量呈先上升后下降趋势;酸类化合物、含氮化合物、含硫化合物相对含量则呈上升趋势。与多元线性回归方法相比,最近邻回归方法具有更好的预测能力,测试集相关系数在0.763 3～0.999 9之间,均方根误差在0.086 7%～8.465 5%之间。     

基于指纹图谱的欧拉羊肉挥发性风味物质定量分析

欧拉羊分布在青藏高原东部,生活环境特殊,羊肉品质独特,但其挥发性风味物质组成尚不明确。为研究欧拉羊肉熟制时的挥发性风味物质,并构建相应指纹图谱,以欧拉羊、湖羊、杜泊羊和滩羊羊肉为研究对象,利用顶空固相微萃取、结合气相色谱质谱联用法,对羊肉挥发性风味物质进行定性定量分析,并通过嗅辨仪鉴定出呈香化合物。运用主成分分析和聚类分析,将欧拉羊与湖羊、杜泊羊、滩羊羊肉的风味进行比较,从而明确欧拉羊肉的挥发性风味物质,并建立指纹图谱。结果表明,在欧拉羊肉中检测到醛类、酮类、醇类、杂环类、烷烃类等共53种挥发性物质,其中77%具有气味活性。所有物质中醛类有20种,在整体风味物质中的相对含量占比达62%,对风味贡献最大。欧拉羊肉整体风味物质轮廓与其他3种羊肉有显著区别,其特征性风味物质主要包括(E)-2-己烯醛、(E,E)-2,4-庚二烯醛、(E,E)-2,4-辛二烯醛、3-辛烯-2-酮等不饱和醛酮,4-异丙基甲苯等烷烃类,以及苯并噻唑等其他呈味物质,它们共同贡献了水果香、坚果味、青草味等令人愉悦的气味。