應(yīng)用近紅外光譜法測定苧麻粗纖維含量

彭玉梅，蔡敏，李雅玲，呂發(fā)生，劉華強(qiáng)

(重慶市渝東南農(nóng)業(yè)科學(xué)院，重慶 涪陵 408000)

應(yīng)用近紅外光譜法測定苧麻粗纖維含量

彭玉梅，蔡敏，李雅玲，呂發(fā)生*，劉華強(qiáng)

(重慶市渝東南農(nóng)業(yè)科學(xué)院，重慶 涪陵 408000)

摘要：以66份苧麻材料為檢測對象，常規(guī)化學(xué)方法測定苧麻粗纖維含量，應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)采集其光譜,運(yùn)用偏最小二乘法(PLS)建立了苧麻粗纖維含量的校正模型，該模型的相關(guān)系數(shù)為0.97，標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.78。用16個(gè)驗(yàn)證集對所建模型預(yù)測效果進(jìn)行外部檢驗(yàn)，預(yù)測值與化學(xué)值之間存在較好的相關(guān)性，其相關(guān)系數(shù)為0.92，表明近紅外光譜法用于苧麻粗纖維含量測定是可行的。

關(guān)鍵詞：近紅外光譜法；苧麻；粗纖維；校正模型

1引言

苧麻屬蕁麻科植物，原產(chǎn)于中國西南地區(qū)，是多年生宿根性草本植物，中國的苧麻產(chǎn)量約占世界苧麻產(chǎn)量的90%以上，國際上稱為“中國草”，是重要的紡織纖維作物。麻葉養(yǎng)分含量極為豐富，養(yǎng)分種類齊全，麻葉(干態(tài))含粗蛋白23%、粗纖維16.5%、鈣3.64%、磷0.33%，還含有微量元素和維生素[1]。隨著對苧麻植物多功能開發(fā)和利用，除了用作傳統(tǒng)的紡織原料外，苧麻還可以制作成干粉或顆粒用作禽畜、魚類的精飼料。

我國是飼料需求大國，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域上已進(jìn)行了大量苧麻品種培育工作。粗纖維含量高低是評價(jià)飼用苧麻品質(zhì)的一個(gè)重要指標(biāo)，其含量的測定對苧麻育種工作也具有重要的指導(dǎo)作用。苧麻粗纖維的含量是依據(jù)GB/T6434-2006《飼料中粗纖維的含量測定—過濾法》進(jìn)行化學(xué)分析測定的。其傳統(tǒng)的化學(xué)方法操作繁鎖、耗時(shí)、費(fèi)力、效率較低、測試周期長，在一定程度上阻礙飼用苧麻育種研究工作，給優(yōu)質(zhì)資源的篩選和鑒定帶來困難。

近紅外分析技術(shù)是近年來興起的一種快速、無損的物理檢測技術(shù)。近紅外光(NIR)是指波長介于可見光與中紅外光之間的電磁波，其波長范圍約為780 nm～2526 nm。它具有快速分析，破壞性小、無污染、可對樣品多種成分同時(shí)分析等優(yōu)點(diǎn)，近紅外光譜技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品,食品,藥品和石油化工等各行業(yè)已得到廣泛應(yīng)用[2]。

肖愛平，姜偉等利用近紅外漫反射光譜技術(shù)，采用偏最小二乘法建立模型預(yù)測苧麻纖維素、果膠及灰分含量，取得較為滿意的結(jié)果[3-6]。筆者在前期研究近紅外建模技術(shù)對苧麻粗蛋白含量預(yù)測具有一定的可行性和準(zhǔn)確性[7]，為進(jìn)一步研究近紅外建模技術(shù)對苧麻化學(xué)成分含量的預(yù)測準(zhǔn)確度，該研究采用近紅外谷物分析儀，采集近紅外漫反射光譜，同時(shí)用傳統(tǒng)的化學(xué)方法測定樣品粗纖維值，建立苧麻粗纖維含量預(yù)測模型，并且驗(yàn)證了該定標(biāo)模型的準(zhǔn)確性。

2實(shí)驗(yàn)

2.1材料的采集與制備

66份供試材料由重慶市渝東南農(nóng)業(yè)科學(xué)院涪陵苧麻試驗(yàn)站提供。先將1000 g左右苧麻全株樣品85℃烘干，用搖擺式高速粉碎機(jī)粉碎，再105℃烘干至恒量，用FZ 102型植物粉碎機(jī)粉碎過篩，以備光譜掃描和化學(xué)分析。

2.2主要儀器設(shè)備

近紅外光譜分析儀(SUPNIR-2720)；恒溫干燥箱；分析天平；高溫馬福爐；搖擺式高速粉碎機(jī)；植物粉碎機(jī)等。

2.3實(shí)驗(yàn)方法

2.3.1化學(xué)值的測定

苧麻試樣經(jīng)酸煮和堿煮后，經(jīng)水洗及真空抽濾后烘干至恒量，稱量后高溫灼燒灰化并再次稱量，由灰化時(shí)的質(zhì)量損失計(jì)算粗纖維含量。每個(gè)試樣均進(jìn)行2次平行測定，取其平均值，并用空白測定作為對照，有效分析結(jié)果作為建模數(shù)據(jù)。

2.3.2原始光譜的采集

測量前將近紅外光譜儀預(yù)熱30 min，其波長范圍約為1000 nm～1799 nm，采用漫反射的測樣方式。測量時(shí)保持試樣裝載的深淺和緊密均勻一致，每個(gè)試樣掃描2次，其光譜數(shù)據(jù)的平均值作近紅外光譜分析。苧麻粗纖維含量原始光譜如圖1所示。

3模型的建立與驗(yàn)證

3.1樣品粗纖維含量化學(xué)測定值的統(tǒng)計(jì)與樣品集的劃分

66個(gè)苧麻粗纖維含量結(jié)果如表1所示。所選樣品的粗纖維含量范圍在7.74%～26.47%之間，平均值為15.11%， 說明樣品的粗纖維含量變幅很大,具有較寬覆蓋范圍。校正集、驗(yàn)證集及全部樣品的粗纖維含量分布十分接近，表明樣品集的劃分是均勻的，具有良好的代表性與連續(xù)性，可以用作近紅外光譜采集建立模型。

表1樣本粗纖維含量統(tǒng)計(jì)

Tab.1The statistic of crude fiber content of ramie samples

3.2校正模型的建立

3.2.1光譜的預(yù)處理

散射、基線漂移等各種非目標(biāo)因素對NIR光譜是有影響的，通過光譜預(yù)處理可以減弱或消除其影響[8]。為消除噪聲和基線漂移等各方面因素對光譜的影響，提高模型的預(yù)測精度，需對原始光譜進(jìn)行預(yù)處理，該處理過程由光譜儀附帶的分析軟件進(jìn)行。該軟件提供了4種類型光譜預(yù)處理方法，包括標(biāo)準(zhǔn)化，導(dǎo)數(shù)，平滑和信號(hào)校正處理。經(jīng)過比較不同光譜預(yù)處理，最后采用一價(jià)求導(dǎo)，Savitzky-Golay平滑，多元散射校正和均值中心化相結(jié)合的方式來完成。

3.2.2近紅外光譜分析模型的建立

將50個(gè)苧麻光譜數(shù)據(jù)與粗纖維含量的化學(xué)值相關(guān)聯(lián)，建立校正集。由本光譜儀附帶的分析軟件，用化學(xué)計(jì)量的方法對樣品進(jìn)行定量分析建立模型。近紅外分析常用的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法有多元回歸(MLR)，逐步回歸(SRA)，主成分回歸(PCR)，偏最小二乘回歸(PLS)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)等[9]。本實(shí)驗(yàn)建立模型的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法為偏最小二乘回歸(PLS)，通過內(nèi)部交叉驗(yàn)證，剔除并校正異常樣品，然后將不同的處理方法與不同的光譜區(qū)進(jìn)行組合，并且選擇不同的主成分維數(shù)，根據(jù)相關(guān)系數(shù)最大、標(biāo)準(zhǔn)偏差最小的原則，進(jìn)行逐步優(yōu)化模型。

優(yōu)化后模型的最佳參數(shù)見表2所示，其最佳主因子數(shù)為12，定標(biāo)決定系數(shù)(RC)為0.97，定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)偏差(SEC)為0.78，交叉檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)誤差(SECV)為0.86。校正樣本集的預(yù)測情況見圖2，該圖顯示預(yù)測值和真實(shí)值的吻合程度?？梢?，校正模型達(dá)到較好效果。

表2校正模型結(jié)果

Tab.2The correction model results

圖2校正樣本化學(xué)值與預(yù)測值對比

Fig.2The comparison between the chemical values and prediction values of calibration samples

3.2.3模型的驗(yàn)證

利用驗(yàn)證集(未參與建立模型的)16份苧麻，采用外部驗(yàn)證法驗(yàn)證所建立的近紅外光譜定標(biāo)模型的預(yù)測精度和可靠性，驗(yàn)證集樣品的化學(xué)值和模型預(yù)測值(見表3)。

由下表可知，化學(xué)法和儀器法測定的粗纖維含量絕對偏差在0.31%～2.16%之間，誤差較小。通過線性回歸，得到苧麻粗纖維含量化學(xué)分析值和模型預(yù)測值之間的相關(guān)性(見圖3)。

表3化學(xué)值和近紅外光譜法預(yù)測值的結(jié)果對比(%)

Tab.3Comparison between values by chemical method and predicted values by near-infrared spectroscopy

圖3苧麻粗纖維含量化學(xué)值與預(yù)測值之間相關(guān)圖

Fig.3The correlation of chemical values and predition values of crude fiber content in ramie

16個(gè)驗(yàn)證樣品的化學(xué)值和預(yù)測值進(jìn)行相關(guān)性分析，其趨勢線的斜率為0.96，相關(guān)系數(shù)為0.92，斜率和相關(guān)系數(shù)均接近1，說明苧麻粗纖維近紅外光譜模型預(yù)測值和化學(xué)分析法測定值之間具有良好的相關(guān)性，用近紅外光譜預(yù)測模型快速預(yù)測苧麻的粗纖維含量是可行的。

4結(jié)語

近紅外光譜法具有方便、快速、準(zhǔn)確、無損、無污染的特點(diǎn)，是一種非常值得推廣的綠色分析方法。本次實(shí)驗(yàn)應(yīng)用近紅外光譜儀，采用偏最小二乘法建立苧麻粗纖維含量的預(yù)測模型，同時(shí)對模型進(jìn)行了驗(yàn)證。該模型具有較高的相關(guān)系數(shù)0.97，較低的校正集標(biāo)準(zhǔn)差0.78和交互驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)差0.86。通過外部驗(yàn)證，化學(xué)值與預(yù)測值比較接近，二者之間具有較好的相關(guān)性，可見，近紅外光譜法應(yīng)用于苧麻的粗纖維含量測定是可行的。

該研究為苧麻粗纖維的定量分析提供了新的測試方法，可以提高工作效率，對苧麻的育種和鑒定，品種篩選等具有指導(dǎo)作用。在以后的應(yīng)用研究中應(yīng)該不斷擴(kuò)大樣本集，進(jìn)一步優(yōu)化和驗(yàn)證模型，以使所建模型具有更高的可靠性與適用性。

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Application of Near-infrared Spectrometry on the Determination of Ramie Crude Fiber Content

PENG Yumei, CAI Min, LI Yaling, LYU Fasheng*, LIU Huaqiang

(Chongqing Yudongnan Academy of Agricultural Sciences, Fuling 408000, Chongqing,China)

Abstract:In this paper, we chose 66 ramie material as test objects and the conventional chemical method was used for determining the crude fiber content in ramie. And then calibration model of ramie crude fiber content was established by using partial least squares (PLS) using near infrared spectroscopy for collecting the spectra. The correlation coefficient of the model was 0.97 and the standard deviation was 0.78. With 16 validation set to external test of the model prediction effect, there was a good correlation between predicted values and the chemical values, and the correlation coefficient was 0.92. The results showed that the near infrared spectroscopy for ramie crude fiber content measurement was feasible.

Key words:near-infrared spectrometry; ramie; crude fiber; correction model

文章編號(hào)：1671-3532(2016)03-0125-04

收稿日期：2016-02-29

基金項(xiàng)目：現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系(CARS-19-S16)

作者簡介：彭玉梅(1973-)，女，農(nóng)藝師，主要從事苧麻多用途關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用研究。E-mail: 564377718@qq.com。 *通訊作者：呂發(fā)生(1968-)，男，本科，高級農(nóng)藝師，主要從事苧麻栽培及相關(guān)研究。E-mail: 505952375@qq.com。

中圖分類號(hào)：S563.1

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A